Sistemas de Informação - Aula05 - cap5 bd e business intelligence
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O documento discute sistemas de banco de dados e business intelligence. Apresenta os principais tópicos a serem abordados na aula, incluindo gestão de dados, modelagem de dados, sistemas de gerenciamento de banco de dados e aplicações como data warehouse e data mining.
Sistemas de Informação - Aula05 - cap5 bd e business intelligence
- 1. SISTEMAS DE INFORMAÇÃO II AULA 05 SISTEMAS DE BANCO DE DADOS E BUSINESS INTELLIGENCE 1o semestre 2016 Prof. Maigon N. Pontuschka maigonp@gmail.com
- 2. SEQUÊNCIA DOS SEMINÁRIOS: • Capítulo 5 – Bancos de dados e Business Intelligence • Capitulo 6 – Telecomunicações e redes • Capítulo 7 – Internet, intranets e extranets • Capitulo 8 – Comércio eletrônico e comércio Móvel • Capítulo 8 – Segurança/Fraude - Ameaças ao comércio eletrônico e móvel • Capítulo 8 – Ferramentas de e-commerce e formas de pagamento • Capítulo 9 – Sistemas empresariais • Capítulo 10 – Sistemas de informação e apoio a decisão • Capítulo 11 – Gestão do conhecimento e sistemas especializados de informação
- 3. PRINCÍPIOS E OBJETIVOS DE APRENDIZAGEM • Gestão de dados e modelagem são aspectos-chave da organização de dados e informações • Definir os conceitos e termos gerais de gerenciamento de dados, destacando as vantagens da abordagem de banco de dados em detrimento do gerenciamento de dados simples • Descrever considerações sobre o projeto lógico e físico de design de banco de dados, a função dos data centers e o modelo de banco de dados relacional
- 4. PRINCÍPIOS E OBJETIVOS DE APRENDIZAGEM • Um banco de dados bem projetado e bem gerido é uma ferramenta extremamente valiosa no apoio a tomada de decisão • Identificar as funções comuns executadas por todos os sistemas de gerenciamento de banco de dados, e identificar sistemas de gerenciamento de banco de dados populares • O número e os tipos de aplicações de banco de dados continuará a evoluir e produzir benefícios reais nos negócios • Identificar e discutir brevemente business intelligence, data mining e outras aplicações de banco de dados
- 5. POR QUE APRENDER SOBRE SISTEMAS DE BANCO DE DADOS E BUSINESS INTELLIGENCE? • Banco de dados: • Coleção organizada de dados • Sistema de gerenciamento de banco de dados (SGBD ou DBMS): • Grupo de programas que manipulam o banco de dados • Fornece uma interface entre o banco de dados e seus usuários e outros programas de aplicação • Administrador de banco de dados (DBA): • Profissional qualificado de Sistemas de Informação que dirige todas as atividades relacionadas a bases de dados de uma organização
- 6. GESTÃO DE DADOS • Sem dados e a capacidade de processá-los: • Uma organização não pode concluir com êxito a maioria das atividades de negócios • Dados consistem fatos brutos • Para transformar os dados em informações úteis: • Dados devem primeiro ser organizados de uma forma significativa
- 7. A HIERARQUIA DOS DADOS • Bit (um dígito binário): Circuito que é ligado ou desligado • Byte: Tipicamente composto por oito bits • Caractere: bloco de construção básico de informações • Campo: Nome, número, ou a combinação de caracteres que descreve um aspecto de um objeto de negócios ou atividade
- 8. A HIERARQUIA DOS DADOS • Registro Coleção de campos de dados relacionados • Arquivo Coleção de registros relacionados • Banco de dados Coleção de arquivos integrados e relacionados • Hierarquia de dados Bits, caracteres, campos, registros, arquivos e bancos de dados
- 9. A Hierarquia de dados
- 10. ENTIDADES DE DADOS, ATRIBUTOS E CHAVES • Entidade: Classe generalizada de pessoas, lugares ou coisas (objetos) para os quais os dados são coletados, armazenados e mantidos • Atributo: Característica de uma entidade • Item de dados: valor específico de um atributo
- 11. ENTIDADES DE DADOS, ATRIBUTOS E CHAVES 11
- 12. ENTIDADES DE DADOS, ATRIBUTOS E CHAVES • Chave: O campo ou conjunto de campos em um registro que é usado para identificar o registro • Chave primária: Campo ou conjunto de campos que identifica de modo único o registro
- 13. A ABORDAGEM DO BANCO DE DADOS • A abordagem tradicional Cada sistema operacional usava arquivos de dados dedicados somente a esse sistema • Abordagem do tipo SGBD: Múltiplos programas de aplicação utilizam um conjunto de dados relacionados
- 15. Vantagens do uso de SGBDs Uso estratégico aperfeiçoado dos dados corporativos Redundância de dados reduzida Integridade de dados melhorada Modificação e atualização maís fáceis Independência entre dados e programa Melhor acesso aos dados e à informação Padronização do acesso aos dados Um padrão para o desenvolvimento de programas Melhor proteção dos dados Dados e fontes de informação compartilhados
- 16. Desvantagens do uso de SGBDs Mais complexidade Mais difícil de se recuperar de falhas Mais caro
- 17. MODELAGEM DE DADOS E CARACTERÍSTICAS DO BANCO DE DADOS • Quando estiver construindo um banco de dados, uma organização deve considerar: • Conteúdo: Que dados devem ser recolhidos e a que custo? • Acesso: Que dados devem ser fornecidos aos quais os usuários e quando? • Estrutura lógica: Como devem os dados ser dispostas de modo que faz sentido para um determinado usuário? • Organização física: Onde os dados devem ser localizados fisicamente?
- 18. DATA CENTER • Edifício ou conjunto de edifícios climatizados que possuem: • Servidores que abrigam os sistemas que fornecem informações e serviços críticos ao negócio • Data centers tradicionais: • Consistem em armazéns cheios de fileiras de racks de servidores e sistemas de refrigeração poderosos
- 19. MODELAGEM DE DADOS • Para construir um banco de dados são necessários dois tipos de projetos: • Projeto lógico: • Modelo abstrato de como os dados devem ser estruturados e organizados para atender às necessidades de informação da organização • Projeto físico: • Começa a partir do projeto lógico e afina-o considerando desempenho e custo • Planejamento de redundância de dados: • Feito para melhorar o desempenho do sistema para que os relatórios de usuários ou consultas possam ser criados de forma mais rápida
- 20. MODELAGEM DE DADOS • Modelo de dados: • Diagrama de entidades de dados e seus relacionamentos • Modelagem de dados corporativos: • Começa por investigar as necessidades da organização de dados e informações gerais a nível estratégico • Diagramas de Entidade-relacionamento (ER): • Modelos de dados que utilizam símbolos gráficos básicos para mostrar a organização e relacionamentos entre os dados
- 22. O MODELO DE BANCO DE DADOS RELACIONAL • Modelo relacional: • Descreve dados usando um formato tabular padrão • Cada linha de uma tabela representa uma entidade de dados (registro) • Colunas da tabela representam atributos (campos) • Domínio: • Os valores permitidos para os atributos de dados
- 24. O MODELO DE BANCO DE DADOS RELACIONAL • Manipulação de dados: • Selecionar (seleção): • Elimina linhas de acordo com determinados critérios • Projetar (projeção) • Elimina colunas em uma tabela • Juntar (união): • Combina duas ou mais tabelas • Ligação: • Manipulação de duas ou mais tabelas de atributos que partilham pelo menos um dos dados em comum
- 25. O modelo de banco de dados relacional Gerente Departamento Projeto Supervisiona Realiza
- 26. THE RELATIONAL DATABASE MODEL (CONTINUED) Principles of Information Systems, Tenth Edition
- 27. 27 O MODELO DE BANCO DE DADOS RELACIONAL • Limpeza de dados • Processo de procurar e corrigir inconsistências para garantir que os dados sejam precisos e completos • Anomalias de dados: • Muitas vezes, resultam em informações incorretas, fazendo com que os usuários de banco de dados a sejam mal informados sobre as condições reais • Precisam ser corrigidas
- 28. O MODELO DE BANCO DE DADOS RELACIONAL Nome Sexo Data pagoFone Valor
- 29. O MODELO DE BANCO DE DADOS RELACIONAL Nome Fone SexoNum_membro
- 30. O MODELO DE BANCO DE DADOS RELACIONAL Num_membro Data pagoValor Pago
- 31. SISTEMAS DE GERENCIAMENTO DE BANCO DE DADOS • Criar e implementar o sistema de banco de dados certo garante que o banco de dados irá apoiar ambas as atividades e objetivos do negócio • Capacidades e tipos de sistemas de banco de dados variam consideravelmente
- 32. VISÃO GERAL DOS TIPOS DE BANCO DE DADOS • Arquivo simples • Programa de banco de dados simples cujos registros não têm nenhuma relação uns com os outros • Usuário individual • Apenas uma pessoa pode usar o banco de dados de cada vez • Exemplos: Access, FileMaker Pro, e InfoPath • Multiusuários • Permite que dezenas ou centenas de pessoas acessem o sistema ao mesmo tempo • Exemplos: Oracle, Sybase e IBM
- 33. CRIANDO UM “VIEW” PARA O USUÁRIO • Esquema: • Usado para descrever todo o banco de dados • Pode ser parte do banco de dados ou um arquivo de esquema separado • SGBD / DBMS: • Pode fazer referência a um esquema para encontrar onde acessar os dados solicitados em relação a outra parte de dados
- 34. CRIANDO E MODIFICANDO O BANCO DE DADOS • Linguagem de definição de dados (DDL): • Coleção de instruções e comandos usados para definir e descrever dados e relacionamentos em um banco de dados específico • Permite que o criador do banco de dados possa descrever os dados e relações que devem ser contidos no esquema • Dicionário de dados: • Descrição detalhada de todos os dados utilizados na base de dados
- 35. DDL para fazer um esquema
- 37. ARMAZENAMENTO E RECUPERAÇÃO DE DADOS • Quando um programa aplicativo precisa de dados, solicita os dados através do SGBD • Controle de concorrência: • Método de lidar com uma situação em que dois ou mais usuários ou aplicativos precisam acessar o mesmo registro ao mesmo tempo
- 38. Caminho do acesso físico Caminho do acesso lógico SGBD
- 39. MANIPULANDO DADOS E GERANDO RELATÓRIOS • Linguagem de manipulação de dados (DML): • Comandos que manipulam os dados em um banco de dados • Structured Query Language (SQL): • Adotada pelo American National Standards Institute (ANSI) como a linguagem de consulta padrão para bancos de dados relacionais • Uma vez que um banco de dados foi criado e carregado com dados pode produzir relatórios, documentos e outras saídas
- 40. ADMINISTRAÇÃO DE BANCO DE DADOS • DBA: • Trabalha com os usuários para determinar o conteúdo da base de dados • Trabalha com os programadores enquanto eles constroem aplicações para garantir que os seus programas estejam em conformidade com as normas e convenções do SGBD • Administrador de dados: • Responsável pela definição e implementação de princípios consistentes para uma variedade de problemas de dados
- 41. SISTEMAS DE GERENCIAMENTO DE BANCO DE DADOS POPULARES • SGBDs populares para os usuários finais: • Microsoft Access e FileMaker Pro • Banco de Dados como Serviço (DaaS): • Sistema de banco de dados emergente • Administração de banco de dados é fornecida pelo provedor de serviços • O banco de dados está armazenado em servidores de um provedor de serviço e acessado pelo cliente através de uma rede
- 42. SISTEMAS DE BANCO DE DADOS PARA FINS ESPECIAIS • Alguns pacotes de banco de dados especializados são utilizados para fins específicos ou em setores específicos: • Rex-Book da Urbanspoon • Morphbank (www.morphbank.net): • Permite aos pesquisadores atualizar e expandir uma biblioteca de mais de 96.000 imagens biológicas continuamente
- 43. SELEÇÃO DE UM SISTEMA DE GERENCIAMENTO DE BANCO DE DADOS • Características importantes de bancos de dados a serem consideradas: • Tamanho do banco de dados • Custo do banco de dados • Número de usuários simultâneos • Performance • Integração • Fornecedor
- 44. USANDO BANCOS DE DADOS COM OUTROS SOFTWARES • SGBDs podem atuar como front-end ou back-end de aplicações : • Aplicações front-end interagem diretamente com as pessoas • Aplicações back-end interage com outros programas ou aplicações
- 45. APLICAÇÕES DE BANCO DE DADOS • Aplicações de banco de dados de hoje manipulam o conteúdo de uma base de dados para produzir informações úteis • Manipulações comuns: • Procurar, filtrar, síntetizar e assimilar de dados contidos em um banco de dados usando um número de aplicações de banco de dados
- 46. DATA WAREHOUSE, DATA MART E DATA MINING OU • Data warehouse • Banco de dados que contém informações de negócios a partir de muitas fontes na empresa • Data mart • Subconjunto de um armazém de dados • Data mining • Ferramenta de análise de informação que envolve a descoberta automatizada de padrões e relações em um data warehouse
- 48. DATA WAREHOUSE, DATA MART E DATA MINING • Análise preditiva: • Forma de mineração de dados que combina dados históricos com os pressupostos sobre as condições futuras para prever resultados de eventos • Usado por varejistas para transformar clientes ocasionais em compradores frequentes • O software pode ser usado para analisar a lista de clientes de uma empresa e valor dos dados de vendas de um ano para encontrar novos segmentos de mercado
- 49. APLICAÇÕES COMUNS DE DATA MINING Aplicação Marcas e posicionamento de produtos e serviços Movimento de cliente para competidor Marketing Direto Detecção de fraudes Análise de carrinho de compras Segmentação de mercado Análise de tendência
- 50. BUSINESS INTELLIGENCE • Envolve reunir informações corretas suficientes e de maneira oportuna e de forma utilizável • para produzir um impacto positivo sobre a estratégia, táticas, ou operações do negócio • Inteligência competitiva: • Limitada a informações sobre os concorrentes e como o conhecimento afeta a estratégia, táticas e operações (de forma ÉTICA!)
- 51. BUSINESS INTELLIGENCE • Contrainteligência: • As medidas que a organização toma para proteger sua informação de coletores de inteligência “hostis” • Data loss prevention (DLP) - prevenção de perda de dados • Refere-se a sistemas projetados para bloquear os dados dentro de uma organização • Ferramenta poderosa para a contrainteligência • Um necessidade para estar em conformidade com as regulamentações governamentais que exigem que as empresas a protejam os dados dos clientes privados
- 52. BANCOS DE DADOS DISTRIBUÍDOS • Banco de dados distribuído: • Banco de dados no qual os dados podem ser distribuídos em vários bancos de dados menores conectados via dispositivos de telecomunicações • Dá às corporações mais flexibilidade na forma como os bancos de dados são organizados e usados • Banco de dados replicado: • Mantém um conjunto duplicado de dados que são usados com frequência
- 53. BANCOS DE DADOS DISTRIBUÍDOS Depósito Pesquisa e Desenvolvinento Loja de varejo Requisição de usuário
- 54. 54 ONLINE ANALYTICAL PROCESSING (OLAP) PROCESSAMENTO ANALÍTICO ON-LINE • Software que permite aos usuários explorar os dados a partir de um número de diferentes perspectivas • OLAP Permite análise top-down, baseada em consultas (queries) • Requer testes repetitivos de teorias originadas pelo usuário • Requer uma grande dose de engenhosidade humana e interação com o banco de dados para encontrar informações
- 55. OLAP X DATA MINING Característica OLAP Data Mining Propósito Apoia a análise de dados e a tomada de decisão Apoia a análise de dados e a tomada de decisão Tipo de análise suportada Análise de dados top- down (de cima pra baixo) acionada por solicitação (query) Análise de dados bottom- up (de baixo para cima) acionada por descoberta de padrões Habilidades necessárias ao usuário Deve ser profundo conhecedor dos dados e do contexto de negócio Deve confiar nas ferramentas de mineração de dados para descobrir hipóteses válidas e importantes
- 56. SISTEMAS DE GERENCIAMENTO DE BANCO DE DADOS OBJETO-RELACIONAL • Banco de dados orientado a objetos: • Armazena os dados e suas instruções de processamento • Usa um sistema de gerenciamento de banco de dados orientado a objetos (OODBMS) para fornecer uma interface de usuário e conexões a outros programas • Sistema de gerenciamento de banco de dados objeto-relacional (ORDBMS) • Oferece a capacidade de terceiros para adicionar novos tipos de dados e operações de banco de dados
- 57. AUDIO, VÍDEO E OUTROS SISTEMAS DE BANCO DE DADOS • Bancos de dados visuais: • Podem ser armazenados em alguns bancos de dados objeto-relacional ou sistemas de banco de dados para fins especiais • Sistemas de banco de dados virtuais: • Permitir bases de dados diferentes a trabalhar juntos como um sistema de banco de dados unificado • Tecnologia de dados espaciais: • Usam banco de dados para armazenar e acessar dados de acordo com os locais em que a pessoa está
- 58. BIBLIOGRAFIA DESTA AULA • STAIR, R. M. & REYNOLDS, G. W. Princípios de Sistemas de Informação: Tradução da 9a edição norte-americana. São Paulo: Cengage Learning, 2012.