O documento discute sobre sistemas de apoio à decisão, sistemas de informações gerenciais e business intelligence. Apresenta as definições destes sistemas, suas características, objetivos, estruturas funcionais e como podem ser usados para melhorar o processo de tomada de decisão nas empresas.

1. NPA810 SISTEMAS DE INFORMAÇÃO Tecnologiapara o processo de tomada de decisão São Bernardo do Campo 31/10/2009

2. Tecnologiapara o processo de tomada de decisão Sistemas de Apoio a Decisão Sistemas de Informações Gerenciais Business Intelligence

3. Tecnologiapara o processo de tomada de decisão Sistemas de Apoio a Decisão Sistemas de Informações Gerenciais Business Intelligence

5. Não é monolítico (múltiploscaminhosparatomarumadecisão);

6. Decisõesintuitivas;

7. Problemas complexos e com alto grau de complexidade.1 Sistemas de Apoio a DecisãoSAD O Processo de TomadaDecisão

9. Necessidade de informações maisrapidamente;

10. Dificuldade no monitoramento de operações;

11. Maiorconcorrência no mercado (interno e externo);

12. Falhanosmodelos de sistemasusadosanteriormente;

13. Departamentos de SI’s nãoatendiammaisàsdiversidades e necessidadesimediatas das áreastomadoras de decisões.1 Sistemas de Apoio a DecisãoSAD Necessidades do mercado

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”.1 Sistemas de Apoio a DecisãoSAD Definições

17. Bancos de Dados;

18. Percepções e julgamentos de um tomador de decisões;

19. Processo de modelagem computadorizado.1 Sistemas de Apoio a DecisãoSAD Características

21. Manipulam grandes volumes de dados;

22. Flexibilidadenosrelatórios;

23. Execução de rotinas de otimização (soluções simples) e heurística (soluções complexas);

24. Execução de análises de simulação e análise que busque atingir metas da companhia;

25. Suporte para níveis diferentes no processo de tomada de decisão.1 Sistemas de Apoio a DecisãoSAD Características

27. Integração dos níveis;

28. Apoionasdecisõesinterdependentes e paradecisõesindependentes;

29. Análise de tendências, apontarproblemas e tomardecisõesinteligentes;

30. Tomada de Decisõesemgrupos (SADG).1 Sistemas de Apoio a DecisãoSAD Objetivos

31. Apoio a todas as fases do processodecisório: 1 Sistemas de Apoio a DecisãoSAD Objetivos Inteligência Elaboração SAD Escolha Implementação

33. Banco de modelos (SGM);

34. Gerador de SAD;

35. Interface.1 Sistemas de Apoio a DecisãoSAD EstruturaFuncional

36. 1 Sistemas de Apoio a DecisãoSAD EstruturaFuncional

38. Consulta e atualização;

40. Auxílio na tomada de decisão com uma variedade de modelos;

41. Manipular modelos específicos de forma a tornar independente as estruturas de dados;

42. Menos dispendiosa mais rápida que a implementação de sistemas reais;

43. Redução de riscos e custo mais baixo.1 Sistemas de Apoio a DecisãoSAD EstruturaFuncional

45. Táticos: aplicados nas áreas gerenciais, apoio nas premissas que devem ser levadas em conta para alcançar as metas propostas;

49. 2 Sistemas de Informações Gerenciais SIG EstruturaFuncional

50. 2 Sistemas de Informações Gerenciais SIG Tipos de sistemas de informação

51. 2 Sistemas de Informações Gerenciais SIG Tipos de sistemas de informação

52. Tecnologiapara o processo de tomada de decisão Sistemas de Apoio a Decisão Sistemas de Informações Gerenciais Business Intelligence

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.3 Business Intelligence Introdução Cenário

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.3 Business Intelligence Conceito Definição de Business Intelligence

59. 3 Business Intelligence Comparativo Sistema “tradicional” Dados Operacionais Dados Transacionais Arquivos e/ou relatórios passam por diversos processos de Análise (geralmente Manual) Arquivo txt Relatórios ERP ERP Relatório ou Análise Final (Excel) Arquivo txt Relatórios SID SID Arquivo txt Relatórios FAT FAT

60. 3 Business Intelligence Comparativo Sistema de BI Usuário Monta sua própria consulta, análise ou relatório Dados Operacionais Dados Transacionais Data Mart (DM) Visão do Negócio Ferramenta OLAP – Business Objects Análise/Consulta/ Relatório (Business Objects) Estrutura do Banco Nível Semântico ERP SID Faturamento DW FAT Relacionamento Cliente Outros Distribuidores

62. Gera informações para apoiar a tomada de decisões do negócio.3 Business Intelligence Características Principais características Framework que possibilita a empresa transformar:

63. 3 Business Intelligence Estrutura Estrutura básica do BI: BI

65. Focadonaestratégia e no usotáticodainformação;

66. Key performance indicators (KPI): Indicadores chave de desempenho ou indicadores chave de sucesso, ajudam a organização a definir e medir seu progresso em direção as suas metas organizacionais. 3 Business Intelligence Arquitetura Arquitetura

67. 3 Business Intelligence Processo Estrutura completa:

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. 3 Business Intelligence Processo Processo resumido – exemplo:

70. 3 Business Intelligence Processo Processo resumido – exemplo:

72. Integração;

73. Não Volátil;

74. Dados relativos a um determinado tempo.3 Business Intelligence Data Warehouse – Introdução Definição e principais características

78. O processo de Extração, Transformação e Carga (Extract, Transform, Load – ETL) é um processo que envolve: 3 Business Intelligence ETL – Introdução Preparando os dados para o Data Warehouse

79. 3 Business Intelligence ETL – Introdução Preparando os dados para o Data Warehouse Data Mart Aplicativos Operacionais ETL Datamining Softwares de Automação de Escritórios OLAP Dados Externos Extração, transformação e Carregamento Data Warehouse Fontes de dados Exploração

81. A maioria dos projetos de data warehouse consolidamdados extraídos de diferentes sistemas de origem. Cada sistema pode também utilizar um formato ou organização de dados diferente. 3 Business Intelligence ETL – Etapas 1º - Extrair

84. Dependendo das necessidades da organização, este processo varia amplamente;

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. 3 Business Intelligence ETL – Etapas 3º - Carregar

87. Diversos sistemas diferentes;

88. Dificuldade na busca de informações;

89. Tomada de decisão prejudicada;

90. Erros nas tomadas de decisões;

91. Empresa menos competitiva e com mais gastos.3 Business Intelligence Data Warehouse Por que utilizar?

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.Definição

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.3 Business Intelligence Data Mart – Modelagem Como implementar

96. 3 Business Intelligence Data Mart – Modelagem Vendas Estoque Finanças Técnico DEPARTAMENTOS Específicos Data Mart DATA WAREHOUSE Corporativo DW

98. Informações cruzadas de diversas fontes;

99. Tomada de decisão mais ágil e com menos erros;

100. Banco de dados paralelos aos sistemas operacionais da empresa. 3 Business Intelligence Data WareHouse Concluindo

101. 3 Business Intelligence Resumo:

102. 3 Business Intelligence Extração Resumo:

104. O acúmulo de diferentes tipos de relatórios num sistema geravam problemas de manutenção.3 Business Intelligence Extração Introdução

106. Dados operacionais;

107. Dados dispersos;

108. Usuário: profissional operacional da empresa;

109. Entrada de dados (armazenar);

111. Dados históricos;

112. Dados integrados;

113. Usuário: gerentes e executivos

114. Tomado de decisão;

115. Análise de dados;

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.3 Business Intelligence OLAP – Definição Dados Multidimensionais OLAP

119. Cliente B Cliente C Cliente A 3 Business Intelligence OLAP – Definição Modelagem em Cubos Tempo 1998 1999 2000 Produtos Produto X Produto Y Produto Z Clientes

122. Utilizado para observar tendências e estatísticas;

123. Os KPIs são geralmente montados nas análises OLAP. 3 Business Intelligence Extração – OLAP Benefícios

124. 1. Qual a vendaporregião? 2. Porque SP mêspassadofoitão mal? Análise Consulta 3. Talvez se olharmosvendasporquantidadeemestoque... 4. Taí!! …nãovendemosporquenãotinhamosemestoque. Reporting 5. …Vougeraresterelatório e publica-lo na Intranet... 3 Business Intelligence Extração – OLAP Exemplo prático

126. Utiliza técnicas de inteligência artificial que procuram relações de similaridade ou discordância entre dados;

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. 3 Business Intelligence Extração – Data Mining Definição

129. Incorpora tarefas de escolha do algoritmo adequado, processamento e amostragem de dados e interpretação de resultados.3 Business Intelligence Extração – Data Mining Knowledge Discovery in Databases

130. 3 Business Intelligence Extração – OLAP RECONHECIMENTO DE PADRÕES ESTATÍSTICA DATA WAREHOUSING VISUALIZAÇÃO KDD BANCO DE DADOS INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL APRENDIZADO DE MÁQUINA

133. Data warehouse: repositório centralizado de dados.3 Business Intelligence Extração – Data Mining Data Mining X Data Warehouse

135. Identificar afinidades entre as escolhas de produtos e serviços;

136. Prever hábitos de compras;

137. Analisar comportamentos habituais para detectar fraudes.3 Business Intelligence Extração – Data Mining Aplicações

139. Detecta eventos relacionados.

140. Sequências

141. Comportamento de compras de usuários de cartões.

142. Classificação

143. Quais produtos são mais rentáveis.

144. Aglomeração

145. Identifica agrupamentos nos dados. Ex: locais de crimes.

146. Prognósticos

147. Previsões de vendas, taxa de ocupação de hotéis, etc.3 Business Intelligence Extração – Data Mining Tipos de aplicações

149. Data mining analisa os dados usando técnicas de aprendizagem para encontrar padrões e regulariedades nestes conjuntos de dados;

150. É um problema pluridisciplinar, envolve Inteligência Artificial, Estatística, Computação Gráfica, Banco de Dados;

151. Pode ser bem aplicado em diversas áreas de negócios.3 Business Intelligence Extração – Data Mining Conclusão

153. Testar idéias rapidamente e informalmente;

154. Identificar dificuldade do usuário;

155. Melhorar o produto (upgrade).3 Business Intelligence Heurística Papel da Heurística

157. Use a linguagem do usuário;

158. Usuário tem liberdade e controle:

159. Sistema oferece formas fáceis de escapar de situações indesejadas;

160. Prevenção de erros;

161. Permitir que usuários criem comandos para ações frequentes;

162. Documentação e help.3 Business Intelligence Heurística Exemplos

163. Um estudo de pesquisa operacional geralmente envolve as seguintes fases: (1) definição do problema; (2) construção do modelo; (3) solução do modelo; (4) validação do modelo; (5) implementação da solução. 3 Business Intelligence Pesquisa Operacional Pesquisa Operacional na tomada de decisão

164. 3 Business Intelligence Tomada de decisão

165. 3 Business Intelligence Tomada de decisão Foco na estratégia de negócio

166. 3 Business Intelligence Linguagens Interativas e de Última Geração Linguagens Interativas e de Última Geração

167. 3 Business Intelligence Linguagens Interativas e de Última Geração Vídeo: informações a um toque

168. 3 Business Intelligence Mobiliade Mobilidade aplicada na tomada de decisões

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. A conectividade sem fios permite aos usuários de computadores irem muito além do lugar comum.3 Business Intelligence Mobiliade Mobilidade aplicada na tomada de decisões

173. Portando notebooks ou PDA’s (Personal Digital Assistants), brainstormings e idéias são capturadas e compartilhadas instantaneamente;

174. Permite que informações importantes geradas pelo BI cheguem aos executivos, onde eles estiverem.3 Business Intelligence Mobiliade Mobilidade aplicada na tomada de decisões

176. 3 Business Intelligence Mobiliade Vídeo: aplicativo de BI para iPhone

178. A versão 3.0 oferecerá novas possibilidades com relação à conectividade e gerará novas oportunidades de negócios;

179. Essa especificação será lançada ainda em 2009 e os primeiros dispositivos devem chegar ao mercado por volta de 2010.3 Business Intelligence Mobiliade Tendências

181. Com a evolução das interfaces, a internet móvel tende a ficar cada vez mais acessível para clientes e colaboradores.Pesquisa feita pela Gartner Consultoria 3 Business Intelligence Mobiliade Tendências

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.Pesquisa feita pela Gartner Consultoria 3 Business Intelligence Mobiliade Tendências

188. Estima-se que a demanda deve ser até superior à capacidade das empresas que fornecem o serviço.Pesquisa feita pela Gartner Consultoria 3 Business Intelligence Mobiliade Tendências

190. Maneira segura de comunicação entre dispositivos que estejam a poucos centímetros de distância;

191. É a tecnologia utilizada para pagamentos realizados com dispositivos móveis;Crescimento exponencial nos próximos dois anos. Pesquisa feita pela Gartner Consultoria 3 Business Intelligence Mobiliade Tendências

192. 3 Business Intelligence Groupware e Comunicação Dispositivos de Groupware e Comunicações

199. 3 Business Intelligence Groupware e Comunicação Vídeo: convergência tecnológica

200. 3 Business Intelligence Mercado Mercado de Business Intelligence

201. 3 Business Intelligence Mercado

202. 3 Business Intelligence Mercado EvoluçãoMarketShare

203. 3 Business Intelligence Escolha Magic Quadrant for Business Intelligence Platforms

204. 3 Business Intelligence Escolha

205. 3 Business Intelligence Escolha

206. 3 Business Intelligence Escolha Principaiscustosenvolvidos

207. 3 Business Intelligence Escolha http://bi.technologyevaluation.com/business-intelligence/

209. Mecanismo de Gráfico e Relatório

210. Mecanismo de Análise

211. Compactação de Dados

212. IntegraçãoMuitas ferramentas Vários fornecedores Orientado por TI Meses para mudar Alto Custo Uma ferramenta Um fornecedor Orientado ao usuário final Minutos para mudar Baixo Custo OLAP, Consulta e Ferramentas de relatório Data Marts Data Warehouse Camada de Integração(ETL)

213. 3 Business Intelligence Demonstração Sistema de BI Nuvem de Dados Script QlikView