Tecnologia para o processo de tomada de decisão

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Tecnologia para o processo de tomada de decisão
Centro Universitario da FEI - NPA810 -SISTEMAS DE INFORMAÇÃO
Grupo 12 - 31/10/2009

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Tecnologia para o processo de tomada de decisão

  1. 1. NPA810<br />SISTEMAS DE INFORMAÇÃO<br />Tecnologiapara o processo de tomada de decisão<br />São Bernardo do Campo <br />31/10/2009<br />
  2. 2. Tecnologiapara o processo de tomada de decisão<br />Sistemas de Apoio a Decisão<br />Sistemas de Informações Gerenciais<br />Business Intelligence<br />
  3. 3. Tecnologiapara o processo de tomada de decisão<br />Sistemas de Apoio a Decisão<br />Sistemas de Informações Gerenciais<br />Business Intelligence<br />
  4. 4. <ul><li>Não é um evento no tempo (tomada de decisãocomo um processosistemático);
  5. 5. Não é monolítico (múltiploscaminhosparatomarumadecisão);
  6. 6. Decisõesintuitivas;
  7. 7. Problemas complexos e com alto grau de complexidade.</li></ul>1<br />Sistemas de Apoio a DecisãoSAD<br />O Processo de TomadaDecisão<br />
  8. 8. Fatores que influenciaramnautilização dos SAD’s:<br /><ul><li>Necessidade de informações novas e maisprecisas;
  9. 9. Necessidade de informações maisrapidamente;
  10. 10. Dificuldade no monitoramento de operações;
  11. 11. Maiorconcorrência no mercado (interno e externo);
  12. 12. Falhanosmodelos de sistemasusadosanteriormente;
  13. 13. Departamentos de SI’s nãoatendiammaisàsdiversidades e necessidadesimediatas das áreastomadoras de decisões.</li></ul>1<br />Sistemas de Apoio a DecisãoSAD<br />Necessidades do mercado<br />
  14. 14. <ul><li> “SAD é um sistema de informação baseado em computador, que apoia pessoas engajadas em atividades de tomada de decisão”;
  15. 15. “Um SAD é um sistema de informação baseado por computador que afeta ou que tem a intenção de afetar a maneira das pessoas no processo de tomada de decisão”.</li></ul>1<br />Sistemas de Apoio a DecisãoSAD<br />Definições<br />
  16. 16. Sistemas de informação que fornecem apoio interativo de informação aos profissionais de empresas durante o processo de tomada de decisão.<br />Utilizam:<br /><ul><li> Modelos Analíticos;
  17. 17. Bancos de Dados;
  18. 18. Percepções e julgamentos de um tomador de decisões;
  19. 19. Processo de modelagem computadorizado.</li></ul>1<br />Sistemas de Apoio a DecisãoSAD<br />Características<br />
  20. 20. <ul><li>Recebem e processam dados de fontes ou sistemasdiferentes;
  21. 21. Manipulam grandes volumes de dados;
  22. 22. Flexibilidadenosrelatórios;
  23. 23. Execução de rotinas de otimização (soluções simples) e heurística (soluções complexas);
  24. 24. Execução de análises de simulação e análise que busque atingir metas da companhia;
  25. 25. Suporte para níveis diferentes no processo de tomada de decisão.</li></ul>1<br />Sistemas de Apoio a DecisãoSAD<br />Características<br />
  26. 26. “Enquantoosoutrossistemas de informaçãodisponibilizambasicamenterelatórios de formatofixo, os SAD’s possuemumavariedademaior de formatos” (Reynolds, 2002, p.316)<br />Objetivos:<br /><ul><li>Apoioaoprocessodecisório;
  27. 27. Integração dos níveis;
  28. 28. Apoionasdecisõesinterdependentes e paradecisõesindependentes;
  29. 29. Análise de tendências, apontarproblemas e tomardecisõesinteligentes;
  30. 30. Tomada de Decisõesemgrupos (SADG).</li></ul>1<br />Sistemas de Apoio a DecisãoSAD<br />Objetivos<br />
  31. 31. Apoio a todas as fases do processodecisório:<br />1<br />Sistemas de Apoio a DecisãoSAD<br />Objetivos<br />Inteligência<br />Elaboração<br />SAD<br />Escolha<br />Implementação<br />
  32. 32. Um SAD é composto por:<br /><ul><li> Banco de dados (SGBD);
  33. 33. Banco de modelos (SGM);
  34. 34. Gerador de SAD;
  35. 35. Interface.</li></ul>1<br />Sistemas de Apoio a DecisãoSAD<br />EstruturaFuncional<br />
  36. 36. 1<br />Sistemas de Apoio a DecisãoSAD<br />EstruturaFuncional<br />
  37. 37. 1<br />Sistemas de Apoio a DecisãoSAD<br />EstruturaFuncional<br />SGBD:<br /><ul><li> Banco de dados atuais e históricos com as variáveis de um sistema ou grupo;
  38. 38. Consulta e atualização;
  39. 39. Capaz de extrair e obter dados de outras fontes ou simplesmente incluir informações para auxiliar na tomada de decisão.</li></li></ul><li>SGBM:<br /><ul><li> Modelos que transformam dados em informações;
  40. 40. Auxílio na tomada de decisão com uma variedade de modelos;
  41. 41. Manipular modelos específicos de forma a tornar independente as estruturas de dados;
  42. 42. Menos dispendiosa mais rápida que a implementação de sistemas reais;
  43. 43. Redução de riscos e custo mais baixo.</li></ul>1<br />Sistemas de Apoio a DecisãoSAD<br />EstruturaFuncional<br />
  44. 44. 1<br />Sistemas de Apoio a DecisãoSAD<br />EstruturaFuncional<br />SGBM e Tipos de Modelos:<br /><ul><li> Estratégicos: utilizados para se determinar metas e expectativas das organizações;
  45. 45. Táticos: aplicados nas áreas gerenciais, apoio nas premissas que devem ser levadas em conta para alcançar as metas propostas;
  46. 46. Operacionais: utilizados no apoio a decisões rápidas e em um curto espaço de tempo.</li></li></ul><li>1<br />Sistemas de Apoio a DecisãoSAD<br />EstruturaFuncional<br />Interface:<br /><ul><li> Estrutura que permite que o usuário interaja com o software;
  47. 47. Deve ser levado em conta o grau de conhecimento do usuário para aproveitar ao máximo as funções do SAD.</li></li></ul><li>Tecnologiapara o processo de tomada de decisão<br />Sistemas de Apoio a Decisão<br />Sistemas de Informações Gerenciais<br />Business Intelligence<br />
  48. 48. 2<br />Sistemas de Informações Gerenciais<br />SIG<br />SAD X SIG<br /><ul><li> Diferenças entre esses dois tipos importantes de Sistemas:</li></li></ul><li><ul><li> OLIVEIRA (1992, p. 39), afirma que: “Sistema de Informação Gerencial (SIG) é o processo de transformação de dados em informações que são utilizadas na estrutura decisória da empresa, proporcionando, ainda, a sustentação administrativa para otimizar os resultados esperados”.</li></ul>2<br />Sistemas de Informações Gerenciais<br />SIG<br />Definição<br />
  49. 49. 2<br />Sistemas de Informações Gerenciais<br />SIG<br />EstruturaFuncional<br />
  50. 50. 2<br />Sistemas de Informações Gerenciais<br />SIG<br />Tipos de sistemas de informação<br />
  51. 51. 2<br />Sistemas de Informações Gerenciais<br />SIG<br />Tipos de sistemas de informação<br />
  52. 52. Tecnologiapara o processo de tomada de decisão<br />Sistemas de Apoio a Decisão<br />Sistemas de Informações Gerenciais<br />Business Intelligence<br />
  53. 53. <ul><li> Há milhares de anos atrás, Fenícios, Persas, Egípcios e outros Orientais já faziam, a seu modo, Business Intelligence, ou seja, cruzavam informações provenientes da natureza, tais como comportamento das marés, períodos de seca e de chuvas, posição dos astros, para tomar decisões que permitissem a melhoria de vida de suas comunidades.</li></ul>3<br />Business Intelligence<br />Introdução<br />Antiguidade<br />
  54. 54. 3<br />Business Intelligence<br />Introdução<br />Necessidade<br /><ul><li> O grande desafio de todo indivíduo que gerencia qualquer processo é a análise dos fatos relacionados a seu dever. Ela deve ser feita de modo que, com as ferramentas e dados disponíveis, o gerente possa detectar tendências e tomar decisões eficientes e no tempo correto. Com essa necessidade surgiu então o conceito de Business Intelligence;
  55. 55. O termo Business Intelligence foi criado na década de 80 pelo GartnerGroup.</li></li></ul><li><ul><li> A quantidade de dados e informações existentes nas empresas vêm crescendo de forma exorbitante. Este fator vem exercendo influência direta na tomada de decisões, uma vez que absorver e administrar esta grande quantidade de conhecimento, requer coerência, consistência e rapidez para estar preparado para possíveis desafios do presente e oportunidades do futuro;
  56. 56. Muitas empresas gastam a maior parte do tempo coletando informações, montando planilhas e emitindo relatórios com informações que já não condizem com a realidade. São informações desencontradas, ultrapassadas e descentralizadas.</li></ul>3<br />Business Intelligence<br />Introdução<br />Cenário<br />
  57. 57. <ul><li> Descreve a capacidade da empresa em acessar e explorar seus dados (independentemente da fonte e formato), gerando informações significativas e desenvolvendo o conhecimento que leva à melhora do processo de tomada de decisões e, conseqüentemente, à obtenção de ganhos nos negócios;
  58. 58. É um conceito que abrange o conjunto de técnicas, metodologias, ferramentas e processos que permitem o uso efetivo das informações relevantes de uma empresa pelos analistas de negócio.</li></ul>3<br />Business Intelligence<br />Conceito<br />Definição de Business Intelligence<br />
  59. 59. 3<br />Business Intelligence<br />Comparativo<br />Sistema “tradicional”<br />Dados Operacionais<br />Dados Transacionais<br />Arquivos e/ou relatórios passam por diversos processos de Análise <br />(geralmente Manual) <br />Arquivo txt<br />Relatórios ERP<br />ERP<br />Relatório ou Análise Final<br />(Excel)<br />Arquivo txt<br />Relatórios SID<br />SID<br />Arquivo txt<br />Relatórios FAT<br />FAT<br />
  60. 60. 3<br />Business Intelligence<br />Comparativo<br />Sistema de BI<br />Usuário Monta sua própria consulta, análise ou relatório<br />Dados Operacionais<br />Dados Transacionais<br />Data Mart (DM)<br />Visão do Negócio<br />Ferramenta OLAP – Business Objects<br />Análise/Consulta/ Relatório<br />(Business Objects)<br />Estrutura do Banco<br />Nível Semântico<br />ERP<br />SID<br />Faturamento<br />DW<br />FAT<br />Relacionamento<br />Cliente<br />Outros<br />Distribuidores<br />
  61. 61. <ul><li> Captura, coleta, integra, armazena e analisa dados;
  62. 62. Gera informações para apoiar a tomada de decisões do negócio.</li></ul>3<br />Business Intelligence<br />Características<br />Principais características<br />Framework que possibilita a empresa transformar:<br />
  63. 63. 3<br />Business Intelligence<br />Estrutura<br />Estrutura básica do BI:<br />BI<br />
  64. 64. <ul><li>Formado de dados, pessoas, processos, tecnologias e gerenciamento dos componentes;
  65. 65. Focadonaestratégia e no usotáticodainformação;
  66. 66. Key performance indicators (KPI): </li></ul>Indicadores chave de desempenho ou <br />indicadores chave de sucesso, ajudam <br />a organização a definir e medir seu <br />progresso em direção as suas metas <br />organizacionais.<br />3<br />Business Intelligence<br />Arquitetura<br />Arquitetura<br />
  67. 67. 3<br />Business Intelligence<br />Processo<br />Estrutura completa:<br />
  68. 68. <ul><li> Consideremos um ponto de partida em que existem várias bases de dados operacionais que não falam umas com as outras. Dessas bases de dados, a informação é transferida para um DW (Data Warehouse), onde é limpa e modificada de modo a formar um todo coeso e compreensível;
  69. 69. Utilizando estes dados, é possível construir um cubo OLAP, ou tantos cubos quantos forem necessários. Cada cubo pode ser definido especificamente para responder aos requisitos dos seus utilizadores. </li></ul>3<br />Business Intelligence<br />Processo<br />Processo resumido – exemplo:<br />
  70. 70. 3<br />Business Intelligence<br />Processo<br />Processo resumido – exemplo:<br />
  71. 71. &quot;Data Warehouse é um banco de dados orientado por assunto, integrado, não volátil e histórico, criado para suportar o processo de tomada de decisão.&quot; (INMON, Willian H.)<br />Principais características do DW:<br /><ul><li> Orientado por assunto;
  72. 72. Integração;
  73. 73. Não Volátil;
  74. 74. Dados relativos a um determinado tempo.</li></ul>3<br />Business Intelligence<br />Data Warehouse – Introdução<br />Definição e principais características<br />
  75. 75. <ul><li> Orientado por Assunto:</li></ul>A primeira característica de um Data Warehouse é que ele está orientado ao redor do principal assunto da organização. <br />Ex: Vendas deve conter dados do sistema de vendas no varejo, do de vendas no atacado e do de vendas pela Internet.<br />3<br />Business Intelligence<br />Data Warehouse – Características<br />Definição e principais características<br />
  76. 76. <ul><li> Integração:</li></ul>O banco contém dados extraídos de quase todos os sistemas transacionais da empresa e esses dados têm que ser mantidos de forma consistente<br />3<br />Business Intelligence<br />Data Warehouse – Características<br />Definição e principais características<br />
  77. 77. <ul><li> Não Volátil:</li></ul>São dados que, quando gravados no banco, jamais são alterados ou deletados.<br /><ul><li> Histórico</li></ul>Todo dado no Data Warehouse é exato em algum momento do tempo. No ambiente operacional o dado é exato no momento do acesso. <br />3<br />Business Intelligence<br />Data Warehouse – Características<br />Definição e principais características<br />
  78. 78. O processo de Extração, Transformação e Carga (Extract, Transform, Load – ETL) é um processo que envolve:<br />3<br />Business Intelligence<br />ETL – Introdução<br />Preparando os dados para o Data Warehouse<br />
  79. 79. 3<br />Business Intelligence<br />ETL – Introdução<br />Preparando os dados para o Data Warehouse<br />Data Mart<br />Aplicativos Operacionais<br />ETL<br />Datamining<br />Softwares de Automação de Escritórios<br />OLAP<br />Dados Externos<br />Extração, transformação e Carregamento<br />Data<br />Warehouse<br />Fontes de dados<br />Exploração<br />
  80. 80. <ul><li> A primeira parte do processo de ETL é a extração de dados dos sistemas de origem;
  81. 81. A maioria dos projetos de data warehouse consolidam</li></ul>dados extraídos de diferentes sistemas de origem. Cada <br />sistema pode também utilizar um formato ou organização <br />de dados diferente.<br />3<br />Business Intelligence<br />ETL – Etapas<br />1º - Extrair<br />
  82. 82. <ul><li> O estágio de transformação aplica uma série de regras ou funções aos dados extraídos para derivar os dados a serem carregados.</li></ul>3<br />Business Intelligence<br />ETL – Etapas<br />2º - Transformar<br />
  83. 83. <ul><li> A fase de carga carrega os dados no Data Warehouse (DW);
  84. 84. Dependendo das necessidades da organização, este processo varia amplamente;
  85. 85. A temporização e o alcance de reposição ou acréscimo constituem opções de projeto estratégicas que dependem do tempo disponível e das necessidades de negócios. Sistemas mais complexos podem manter um histórico e uma pista de auditoria de todas as mudanças sofridas pelos dados. </li></ul>3<br />Business Intelligence<br />ETL – Etapas<br />3º - Carregar<br />
  86. 86. <ul><li> As empresas possuem grandes volumes de dados;
  87. 87. Diversos sistemas diferentes;
  88. 88. Dificuldade na busca de informações;
  89. 89. Tomada de decisão prejudicada;
  90. 90. Erros nas tomadas de decisões;
  91. 91. Empresa menos competitiva e com mais gastos.</li></ul>3<br />Business Intelligence<br />Data Warehouse<br />Por que utilizar?<br />
  92. 92. 3<br />Business Intelligence<br />Data Mart<br /><ul><li> O Data Mart pode ser definido como um subset do Data Warehouse. Construído com um escopo menor de informações, segmentado para uma determinada área ou processo do negócio;
  93. 93. Por ser menor possibilita a Análise Multidimensional com os cruzamentos e visões previamente calculadas, visando aumentar a velocidade na consulta das informações. Pode ser controlado pela própria área de negócio a qual atende, além de ter menor custo e esforço para implementação inicial.</li></ul>Definição<br />
  94. 94. <ul><li> Top down: quando a empresa cria um Data Warehouse e depois parte para a segmentação, ou seja, divide o Data Warehouse em áreas menores gerando assim pequenos bancos orientados por assuntos aos departamentos;
  95. 95. Botton-up: quando a situação é inversa. A empresa, por estratégia sua, prefere primeiro criar um banco de dados para somente uma área. Com isso os custos são bem inferiores de um projeto de Data Warehouse completo. A partir da visualização dos primeiros resultados parte para outra área e assim sucessivamente até resultar em um Data Warehouse.</li></ul>3<br />Business Intelligence<br />Data Mart – Modelagem<br />Como implementar<br />
  96. 96. 3<br />Business Intelligence<br />Data Mart – Modelagem<br />Vendas<br />Estoque<br />Finanças<br />Técnico<br />DEPARTAMENTOS<br />Específicos<br />Data Mart<br />DATA WAREHOUSE<br />Corporativo<br />DW<br />
  97. 97. <ul><li> Tomada de decisão baseada em fatos concretos;
  98. 98. Informações cruzadas de diversas fontes;
  99. 99. Tomada de decisão mais ágil e com menos erros;
  100. 100. Banco de dados paralelos aos sistemas operacionais </li></ul>da empresa.<br />3<br />Business Intelligence<br />Data WareHouse<br />Concluindo<br />
  101. 101. 3<br />Business Intelligence<br />Resumo:<br />
  102. 102. 3<br />Business Intelligence<br />Extração<br />Resumo:<br />
  103. 103. Partindo dos primórdios da informatização, quando um sistema que gerava relatórios era a principal fonte de dados residente na empresa, toda vez que uma análise necessitasse ser feita, era necessário produzir novos relatórios. Estes relatórios tinham que ser produzidos pela área de informática e, normalmente, demandavam muito tempo para ficar prontos. <br />Apresentavam também os seguintes problemas:<br /><ul><li> Os relatórios eram estáticos;
  104. 104. O acúmulo de diferentes tipos de relatórios num sistema geravam problemas de manutenção.</li></ul>3<br />Business Intelligence<br />Extração<br />Introdução<br />
  105. 105. 3<br />Business Intelligence<br />Extração<br />Data Warehouse X Banco de Dados Operacionais<br />OLTP (Online TransactionProcessing)<br /><ul><li> Consultas prontas (tabelas);
  106. 106. Dados operacionais;
  107. 107. Dados dispersos;
  108. 108. Usuário: profissional operacional da empresa;
  109. 109. Entrada de dados (armazenar);
  110. 110. Altamentenormalizadopara performance.</li></ul>OLAP (Online AnalyticalProcessing) <br /><ul><li> Consultas dinâmicas;
  111. 111. Dados históricos;
  112. 112. Dados integrados;
  113. 113. Usuário: gerentes e executivos
  114. 114. Tomado de decisão;
  115. 115. Análise de dados;
  116. 116. Estruturadoparapesquisa e análise.</li></li></ul><li>3<br />Business Intelligence<br />Extração<br />Ferramentas para extração dos dados<br />Business Intelligencetools:<br /><ul><li>Query, reporting, andanalysis</li></ul> - OLAP / Dados Multidimensionais<br /><ul><li>Advancedanalytics</li></ul> - Data Mining<br />
  117. 117. <ul><li>On-lineAnalyticalProcessing, OLAP, é a capacidade para manipular e analisar um grande volume de dados sob múltiplas perspectivas;
  118. 118. Uma interrogação cuja resposta poderia demorar dois dias num DW, pode passar a demorar dois segundos no caso de um cubo OLAP (como são designadas frequentemente as bases de dados OLAP). Uma analogia razoável consiste em pensar num cubo 3D cheio de dados, que podemos inspecionar e interrogar a partir de qualquer ângulo e sob perspectivas cruzadas.</li></ul>3<br />Business Intelligence<br />OLAP – Definição<br />Dados Multidimensionais OLAP<br />
  119. 119. Cliente B<br />Cliente C<br />Cliente A<br />3<br />Business Intelligence<br />OLAP – Definição<br />Modelagem em Cubos<br /> Tempo<br /> 1998<br /> 1999<br />2000<br />Produtos<br />Produto X<br />Produto Y<br />Produto Z<br /> Clientes<br />
  120. 120. Tempo<br /> 1998<br /> 1999<br />2000<br /> Produtos<br />Produto X<br />Produto Y<br />Produto Z<br /> Clientes<br />Cliente B<br />Cliente C<br />Cliente A<br />3<br />Business Intelligence<br />OLAP – Definição<br />Modelagem em Cubos<br /><ul><li>Query:</li></ul>Vendas do <br />Cliente B <br />desde 1998<br />
  121. 121. <ul><li> O OLAP proporciona aos analistas de negócio as condições para realização das análises necessárias para responder às possíveis perguntas dos analistas, gerentes e executivos, com flexibilidade e autonomia em relação área de Tecnologia;
  122. 122. Utilizado para observar tendências e estatísticas;
  123. 123. Os KPIs são geralmente montados nas análises </li></ul>OLAP.<br />3<br />Business Intelligence<br />Extração – OLAP<br />Benefícios<br />
  124. 124. 1. Qual a vendaporregião?<br />2. Porque SP mêspassadofoitão mal?<br />Análise<br />Consulta<br />3. Talvez se olharmosvendasporquantidadeemestoque...<br />4. Taí!! …nãovendemosporquenãotinhamosemestoque.<br />Reporting<br />5. …Vougeraresterelatório e publica-lo na Intranet...<br />3<br />Business Intelligence<br />Extração – OLAP<br />Exemplo prático<br />
  125. 125. <ul><li> “Data mining (mineração de dados), é o processo de extração de conhecimento de grandes bases de dados, convencionais ou não;
  126. 126. Utiliza técnicas de inteligência artificial que procuram relações de similaridade ou discordância entre dados;
  127. 127. Seu objetivo é encontrar, automaticamente, padrões, anomalias e regras com o propósito de transformar dados, aparentemente ocultos, em informações úteis para a tomada de decisão e/ou avaliação de resultados. </li></ul>3<br />Business Intelligence<br />Extração – Data Mining<br />Definição<br />
  128. 128. <ul><li> Data Mining (Mineração de dados) é o passo do processo de KDD (Knowledge Discovery in Databases) que produz um conjunto de padrões (conhecimento);
  129. 129. Incorpora tarefas de escolha do algoritmo adequado, processamento e amostragem de dados e interpretação de resultados.</li></ul>3<br />Business Intelligence<br />Extração – Data Mining<br />Knowledge Discovery in Databases<br />
  130. 130. 3<br />Business Intelligence<br />Extração – OLAP<br />RECONHECIMENTO DE PADRÕES<br />ESTATÍSTICA<br />DATA WAREHOUSING<br />VISUALIZAÇÃO<br />KDD<br />BANCO DE DADOS<br />INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL<br />APRENDIZADO DE MÁQUINA<br />
  131. 131. <ul><li> Modelo:</li></ul> - Rede neural, árvore de decisão, estatístico, algoritmos, etc.<br /><ul><li> Envolve estatística, matemática, computação (Inteligência Artificial).</li></ul>3<br />Business Intelligence<br />Extração – Data Mining<br />Modelos aplicados<br />
  132. 132. <ul><li> Data mining: extração inteligente de dados;
  133. 133. Data warehouse: repositório centralizado de dados.</li></ul>3<br />Business Intelligence<br />Extração – Data Mining<br />Data Mining X Data Warehouse<br />
  134. 134. Uma empresa utilizando data mining é capaz de:<br /><ul><li> Criar parâmetros para entender o comportamento do consumidor;
  135. 135. Identificar afinidades entre as escolhas de produtos e serviços;
  136. 136. Prever hábitos de compras;
  137. 137. Analisar comportamentos habituais para detectar fraudes.</li></ul>3<br />Business Intelligence<br />Extração – Data Mining<br />Aplicações<br />
  138. 138. <ul><li> Associações
  139. 139. Detecta eventos relacionados.
  140. 140. Sequências
  141. 141. Comportamento de compras de usuários de cartões.
  142. 142. Classificação
  143. 143. Quais produtos são mais rentáveis.
  144. 144. Aglomeração
  145. 145. Identifica agrupamentos nos dados. Ex: locais de crimes.
  146. 146. Prognósticos
  147. 147. Previsões de vendas, taxa de ocupação de hotéis, etc.</li></ul>3<br />Business Intelligence<br />Extração – Data Mining<br />Tipos de aplicações<br />
  148. 148. <ul><li> Data mining é um processo que permite compreender o comportamento dos dados;
  149. 149. Data mining analisa os dados usando técnicas de aprendizagem para encontrar padrões e regulariedades nestes conjuntos de dados;
  150. 150. É um problema pluridisciplinar, envolve Inteligência Artificial, Estatística, Computação Gráfica, Banco de Dados;
  151. 151. Pode ser bem aplicado em diversas áreas de negócios.</li></ul>3<br />Business Intelligence<br />Extração – Data Mining<br />Conclusão<br />
  152. 152. Aplicação em Business Intelligence:<br /><ul><li> Prever usuabilidade;
  153. 153. Testar idéias rapidamente e informalmente;
  154. 154. Identificar dificuldade do usuário;
  155. 155. Melhorar o produto (upgrade).</li></ul>3<br />Business Intelligence<br />Heurística<br />Papel da Heurística<br />
  156. 156. <ul><li> Mantendo o usuário informado sobre o que está acontecendo;
  157. 157. Use a linguagem do usuário;
  158. 158. Usuário tem liberdade e controle:
  159. 159. Sistema oferece formas fáceis de escapar de situações indesejadas;
  160. 160. Prevenção de erros;
  161. 161. Permitir que usuários criem comandos para ações frequentes;
  162. 162. Documentação e help.</li></ul>3<br />Business Intelligence<br />Heurística<br />Exemplos<br />
  163. 163. Um estudo de pesquisa operacional geralmente envolve as seguintes fases:<br />(1) definição do problema;<br />(2) construção do modelo;<br />(3) solução do modelo;<br />(4) validação do modelo;<br />(5) implementação da solução.<br />3<br />Business Intelligence<br />Pesquisa Operacional<br />Pesquisa Operacional na tomada de decisão<br />
  164. 164. 3<br />Business Intelligence<br />Tomada de decisão<br />
  165. 165. 3<br />Business Intelligence<br />Tomada de decisão<br />Foco na estratégia de negócio<br />
  166. 166. 3<br />Business Intelligence<br />Linguagens Interativas e de Última Geração<br />Linguagens Interativas e de Última Geração<br />
  167. 167. 3<br />Business Intelligence<br />Linguagens Interativas e de Última Geração<br />Vídeo: informações a um toque<br />
  168. 168. 3<br />Business Intelligence<br />Mobiliade<br />Mobilidade aplicada na tomada de decisões<br />
  169. 169. <ul><li> Sinônimo de liberdade, significa ter a conectividade e o poder de processamento para fazer diversos trabalhos independente do local onde se encontra;
  170. 170. Vantagem competitiva que significa estar conectado a qualquer hora, em qualquer lugar, com acesso às informações que auxiliam na execução de um determinado trabalho;
  171. 171. A conectividade sem fios permite aos usuários de computadores irem muito além do lugar comum.</li></ul>3<br />Business Intelligence<br />Mobiliade<br />Mobilidade aplicada na tomada de decisões<br />
  172. 172. <ul><li> Adotando uma estratégia de mobilidade, tem-se acesso imediato a informações para estratégia de negócios, focando em produtividade e tomada de decisão;
  173. 173. Portando notebooks ou PDA’s (Personal Digital Assistants), brainstormings e idéias são capturadas e compartilhadas instantaneamente;
  174. 174. Permite que informações importantes geradas pelo BI cheguem aos executivos, onde eles estiverem.</li></ul>3<br />Business Intelligence<br />Mobiliade<br />Mobilidade aplicada na tomada de decisões<br />
  175. 175. <ul><li> Uma empresa consegue integrar sua plataforma de BI com, por exemplo, os Smarthphones, BlackBerry e iPhone, tornando possível a visualização de relatórios na tela do equipamento.</li></ul>3<br />Business Intelligence<br />Mobiliade<br />Mobilidade aplicada na tomada de decisões<br />
  176. 176. 3<br />Business Intelligence<br />Mobiliade<br />Vídeo: aplicativo de BI para iPhone<br />
  177. 177. 1º-) Bluetooth 3.0:<br /><ul><li> Até 2011, nos mercados mais desenvolvidos, mais de 95% dos dispositivos móveis terão Bluetooth;
  178. 178. A versão 3.0 oferecerá novas possibilidades com relação à conectividade e gerará novas oportunidades de negócios;
  179. 179. Essa especificação será lançada ainda em 2009 e os primeiros dispositivos devem chegar ao mercado por volta de 2010.</li></ul>3<br />Business Intelligence<br />Mobiliade<br />Tendências<br />
  180. 180. 2º-) Interfaces móveis de usuário:<br /><ul><li> Serão utilizadas pelos fabricantes de tecnologia como diferenciais em seus produtos e plataformas;
  181. 181. Com a evolução das interfaces, a internet móvel tende a ficar cada vez mais acessível para clientes e colaboradores.</li></ul>Pesquisa feita pela Gartner Consultoria<br />3<br />Business Intelligence<br />Mobiliade<br />Tendências<br />
  182. 182. 3º-) Tecnologias de localização:<br /><ul><li> Com o sistema de posicionamento global (GPS) já consolidado como uma das tecnologias de localização mais importantes, aplicações como Google Maps ou Nokia Maps facilitarão o desenvolvimento de soluções voltadas à localização.</li></ul>Pesquisa feita pela Gartner Consultoria<br />3<br />Business Intelligence<br />Mobiliade<br />Tendências<br />
  183. 183. 4º-) 802.11n:<br /><ul><li> O padrão 802.11n de comunicação Wi-Fi vai permitir taxas de transferência entre 100 Mbps e 300 Mbps.</li></ul>Pesquisa feita pela Gartner Consultoria<br />3<br />Business Intelligence<br />Mobiliade<br />Tendências<br />
  184. 184. 5º-) Telas:<br /><ul><li> Os fabricantes buscam desenvolver displays baseado em vários aspectos: tamanho, formato, fragilidade e duração da bateria do dispositivo;
  185. 185. Tendência de telas de pixels ativos, com tecnologias de baixo consumo e telas passivas, com tecnologias de tinta eletrônica e pequenos projetores que podem chegar ao tamanho de um dado.</li></ul>Pesquisa feita pela Gartner Consultoria<br />3<br />Business Intelligence<br />Mobiliade<br />Tendências<br />
  186. 186. 6º-) Internet móvel:<br /><ul><li> Considerada hoje como uma opção de baixo custo para diversos dispositivos;</li></ul>Ainda possui limitações;<br /><ul><li> Tende a ser uma chave para a oferta de infra-estrutura dentro das corporações e para o mercado consumidor.</li></ul>Pesquisa feita pela Gartner Consultoria<br />3<br />Business Intelligence<br />Mobiliade<br />Tendências<br />
  187. 187. 7º-) Banda larga no celular:<br /><ul><li> Política agressiva de preços por parte das operadoras de telefonia celular;
  188. 188. Estima-se que a demanda deve ser até superior à capacidade das empresas que fornecem o serviço.</li></ul>Pesquisa feita pela Gartner Consultoria<br />3<br />Business Intelligence<br />Mobiliade<br />Tendências<br />
  189. 189. 8º-) Near Field Communication:<br /><ul><li> Também chamado de NFC ou comunicação em área próxima;
  190. 190. Maneira segura de comunicação entre dispositivos que estejam a poucos centímetros de distância;
  191. 191. É a tecnologia utilizada para pagamentos realizados com dispositivos móveis;</li></ul>Crescimento exponencial nos próximos dois anos.<br />Pesquisa feita pela Gartner Consultoria<br />3<br />Business Intelligence<br />Mobiliade<br />Tendências<br />
  192. 192. 3<br />Business Intelligence<br />Groupware e Comunicação<br />Dispositivos de Groupware e Comunicações<br />
  193. 193. <ul><li> Termo utilizado para descrever softwares que facilitam a colaboração </li></ul>através do compartilhamento de informações;<br /><ul><li> Permite que usuários, geograficamente afastados, efetuem </li></ul>um trabalho em comum através das redes;<br /><ul><li> Caracteriza-se pela divisão da informação ou pela criação</li></ul>e troca de dados informatizados;<br /><ul><li> Garante maior produtividade dos usuários, corte de despesas </li></ul>e informações disponíveis no lugar e no momento certo.<br />3<br />Business Intelligence<br />Groupware e Comunicação<br />Groupware - Conceitos<br />
  194. 194. <ul><li>E-mails:</li></ul>Reunir endereços de e-mails em uma única interface que pode ser acessada de qualquer lugar;<br />Acessar a caixa de mensagens de programas tradicionais como Microsoft Outlook, IBM Lotus Notes, Mozilla, etc.;<br />Arquivamento de mensagens.<br /><ul><li> Tarefas:</li></ul>Gerenciar tarefas / Atribuir tarefas a membros do grupo;<br />Notificar via SMS sobre tarefa atribuída;<br />Sincronizar com PDA ou outros computadores.<br />3<br />Business Intelligence<br />Groupware e Comunicação<br />Groupware - Exemplos<br />
  195. 195. <ul><li> Agendas:</li></ul>Compartilhar agenda pessoal ou acessar agendas compartilhadas;<br />Criação de agenda para um grupo de trabalho;<br />Receber todos os dias, em horário programado, a agenda por SMS;<br />Lembretes via e-mail ou SMS sobre eventos da agenda;<br />Convidar pessoas para reuniões.<br /><ul><li> Fórum:</li></ul>Fóruns seguros para discussões on-line entre o grupo;<br />Segurança.<br />3<br />Business Intelligence<br />Groupware e Comunicação<br />Groupware - Exemplos<br />
  196. 196. <ul><li> Contatos:</li></ul>Compartilhar contatos;<br />Dados completos (endereço, foto, comentários, mapa de acesso, etc.)<br />Enviar e-mail, SMS ou fax a partir de um contato.<br /><ul><li> Videoconferência:</li></ul>Reuniões com participantes de diversas localidades;<br />Boa conexão e velocidade;<br />Segurança.<br />3<br />Business Intelligence<br />Groupware e Comunicação<br />Groupware - Exemplos<br />
  197. 197. <ul><li>Documentos:</li></ul>Compartilhar documentos.<br /><ul><li>Bate-papo:</li></ul>Bate-papos para conversas online em tempo real entre o grupo;<br />Segurança.<br /><ul><li>SMS:</li></ul>Cobertura mundial;<br />Lembretes e notificações.<br />3<br />Business Intelligence<br />Groupware e Comunicação<br />Groupware - Exemplos<br />
  198. 198. <ul><li> Telefonia / VOIP:</li></ul>Cobertura mundial;<br />Na ausência de uma pessoa do grupo, uma mensagem é enviada de forma estruturada (nome, assunto e prioridade).<br />3<br />Business Intelligence<br />Groupware e Comunicação<br />Groupware - Exemplos<br />
  199. 199. 3<br />Business Intelligence<br />Groupware e Comunicação<br />Vídeo: convergência tecnológica <br />
  200. 200. 3<br />Business Intelligence<br />Mercado<br />Mercado de Business Intelligence<br />
  201. 201. 3<br />Business Intelligence<br />Mercado<br />
  202. 202. 3<br />Business Intelligence<br />Mercado<br />EvoluçãoMarketShare<br />
  203. 203. 3<br />Business Intelligence<br />Escolha<br />Magic Quadrant for Business Intelligence Platforms<br />
  204. 204. 3<br />Business Intelligence<br />Escolha<br />
  205. 205. 3<br />Business Intelligence<br />Escolha<br />
  206. 206. 3<br />Business Intelligence<br />Escolha<br />Principaiscustosenvolvidos<br />
  207. 207. 3<br />Business Intelligence<br />Escolha<br />http://bi.technologyevaluation.com/business-intelligence/<br />
  208. 208. ERP<br />CRM<br />Dados<br />Não estruturados<br />ERP<br />CRM<br />Dados<br />Não estruturados<br />3<br />Business Intelligence<br />Demonstração Sistema de BI<br />BI Tradicional<br />Interface do Usuário, Dashboards, Scorecards, Relatórios<br /><ul><li>Interface do Usuário
  209. 209. Mecanismo de Gráfico e Relatório
  210. 210. Mecanismo de Análise
  211. 211. Compactação de Dados
  212. 212. Integração</li></ul>Muitas ferramentas <br />Vários fornecedores<br />Orientado por TI<br />Meses para mudar<br />Alto Custo<br />Uma ferramenta<br />Um fornecedor<br />Orientado ao usuário final<br />Minutos para mudar<br />Baixo Custo<br />OLAP, Consulta e <br />Ferramentas de relatório<br />Data Marts<br />Data Warehouse<br />Camada de Integração(ETL)<br />
  213. 213. 3<br />Business Intelligence<br />Demonstração Sistema de BI<br />Nuvem de Dados<br />Script<br />QlikView<br />

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