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Introdução à Business Inteligence

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Nesta Introdução Businnes Inteligence, Ismael Soares apresenta os conceitos de Data Minning, Data Marts, Dataware House, OLAP, e muito mais.

Nesta Introdução Businnes Inteligence, Ismael Soares apresenta os conceitos de Data Minning, Data Marts, Dataware House, OLAP, e muito mais.


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Transcript

  • 1. Business Intelligence
    Por: IsmaelSoares
  • 2. Motivação
    “Business Intelligence não é algo que se compra de um fornecedor, mas um objetivo a ser alcançadoporumaorganização.”
    LuizCâmara, presidente da InfoBuildBrasil
  • 3. Motivação
    Sun Tzu fala em seu livro (A Arte da Guerra) que para vencer, a pessoa deve deter todo o conhecimento de suas fraquezas e virtudes, além de todo o conhecimento dasfraquezas e virtudes do inimigo. A falta deste conhecimento pode resultar na derrota. 
    Você está pronto para o mercado?
  • 4. Agenda
  • Linha do Tempo
  • 20. O que é BI?
    • Business Intelligence é processoprodutivocujamatéria prima é a informação e o produto final é o conhecimento.
    • 21. É um sistemacom bancosde dados integrados que visa facilitar as tomadas de decisõesbaseadosemanálisesde dados históricos.
    • 22. É um ambientecorporativoquesuportarelatórios e análisesemumaplataformadistribuída.
    • 23. Alguns observadores consideram que o processo de BI realça os dados dentro da informação e também dentro do conhecimento, resolvendo assim o efeito DRIP (Data RichInformationPoor)
  • O que é BI?
    • Esta nova tecnologia é bastantetransparente, poisosusuáriosnãoprecisam saber a origem dos dados.
    BI
  • 24. BI - Vantagens
    Quanto vou vender de peru neste natal?
    Não sei.. Está tudo meio confuso....
  • 25. BI - Vantagens
    • Antecipar mudanças no mercado ou ações concorrentes .
    • 26. Proporcionar a empresa vantagens competitivas.
    • 27. Descobrir novos potenciais concorrentes.
    • 28. Conhecer melhor suas possíveis aquisições, parceiros, produtos e novas tecnologias.
    • 29. Entrar em novos negócios ou rever práticas dos negócios atuais.
    • 30. Auxiliar na implantação de novas ferramentas gerenciais.
  • BI - Hierarquia
    B.I.
  • 31. Fluxo de dados
    ERP, CRM, etc.
  • 32. Data Warehouse
    É um amplo e flexível repositório de dados, que aglutina dados de fontes heterogêneas, projetado de modo a suportar o processo de tomada de decisão (BI).
    • Junção de tecnologias destinada ao tratamento de dados.
    • 33. Fornece uma “imagem única da realidade de negócio”.
    • 34. Coleção de dados orientado por assuntos, integrada, variante no tempo, e não volátil.
    • 35. Armazena dados de diversos sistemas.
    • 36. Várias graus de relacionamento.
  • Data Warehouse
    Departamentos específicos
    Financeiro
    Comercial
    Estoque
    RH/DP
    Data Mart’s
    DW Corporativo
  • 37. Data Warehouse - Características
    • Orientado por temas:
    Armazena informação sobre um tema (departamento) específico.
    • Integrado:
    Diversos sistemas consultam a mesma base dados.
    • Variante no tempo:
    Um dado refere-se a algum momento específico, não atualizável.
    • Não volátil:
    Permite apenas carga inicial de dados e consultas destes dados.
  • 38. Data Mart
    É um DW menor (específico) para um departamento, setor, etc. (agrupamento)
    Pode ser dependente ou independente.
    • Dependente:
    Contém dados extraídos de um DW, focados nas necessidades de decisão
    DM1
    DW
    DM2
    • Independente:
    Os dados são inseridos diretamente no DM de acordo com a granularidade necessária e depois podem ser integrados em um DW.
    DM1
    DW
    DM2
  • 39. Data Warehouse – Cubo 3D
    O desenvolvedor de um DW vai considerar três aspectos básicos:
    Vendemos: PRODUTOS
    Em várias: LOJAS
    Medimos nosso desempenho ao longo: TEMPO
    Lojas
    Tempo
    Produto
  • 40. Data Warehouse – Cubo 3D
    • É uma estrutura de dados que forma um subconjunto
    de um banco de dados.
    • Organiza os dados em duas categorias: campos de dados e dimensões com múltiplos níveis.
    • 41. Resumos dos dados são previamente calculados de modo otimizados para facilitar as consultas.
  • Data Warehouse – Star Schema
    O modelo estrela é formado por uma tabela FATO e suas DIMENSÕES.
  • 42. Data Mining – “Garimpo de Dados”
    • Data Mining é a mineração (busca detalhista) de dados
    e forma bastante dirigida e específica, como o minerador que garimpa as pedras do rio em busca de preciosidades.
    • É um novo enfoque para a análise e obtenção de informações ou
    conhecimentos em Data Warehouse ou Data Mart.
    • É uma ferramenta de inteligência, pois permite estabelecer
    relações, comparações, tendências, etc.
    • Representa a informação de forma que o usuário compreenda.
    • 43. Interage com o usuário.
    • 44. Traduz o conhecimento extraído para informações convenientes.
  • Data Mining – Objetivo
    • Explanatório: explicar algum evento ou medida observada.
    • 45. Confirmatório: confirmar hipótese.
    • 46. Exploratório: analisar os dados buscando relacionamentos novos e não previstos.
    70%
    20%
    10%
  • 47. OLAP – On Line Analytical Processing
    Ferramentas capazes de manipular e analisar um grande volume de dados sob múltiplas perspectivas.
    Prove:
    • Método de acesso a informação
    • 48. Visualiza e analisa diversos cenários
    • 49. Gerar relatórios
    • 50. Descobre tendências e fatos relevantes
    Nas ferramentas de navegação OLAP, é possível navegar entre diferentes níveis de granularidades (detalhamento) de um cubo de dados. Através de um processo chamado Drill o usuário pode aumentar (Drilldown) ou diminuir (Drillup) o nível de detalhamento dos dados.
  • 51. ETL – Extract, Transform e Load
    • Processo que extrai os dados dos diversos bancos, transforma (integra) estes dados e carrega no DW.
    • 52. Pode-se usar ainda um banco de dados para integração conhecido como ODS.
    • 53. As cargas são realizadas, geralmente, a noite e sempre em massa.
  • Ferramentas de Mercado
    • Microsoft SQL Server 2005/2008 (AnalysisServices)
    • 54. Business Objects (SAP)
    • 55. Hyperion (Oracle)
    • 56. DataStage (IBM)
    • 57. Cognos (IBM)
    • 58. Microstrategy
  • Ferramenta open source
  • 59. Grandesempresasqueadotaram BI
    “Rede Globo adota Business Intelligence para melhorar processos” COMPUTER WORLD
    “FNAC aprove solução de BI com Microsoft SQL Server 2008” COMPUTER WORLD
    “Cemig inicia projeto de implementação de Business Intelligence” COMPUTER WORLD
    “Lojas Marisa investe em análise de informação para impulsionar negócios” IDG NOW
    “Avon unifica informações e agiliza tomada de decisões com BI” IDG NOW
    “Construtora Rossi completa 10 anos de ERP e parte para BI” COMPUTER WORLD
    “BI ajuda CGU a coibir uso indevido de recursos federais” CIO
    “Hospital Samaritano adota solução de BI” IT WEB
    “Diretor da Coca-Cola cita pontos-chave para obter sucesso nos projetos de BI” IT WEB
  • 60. Conclusão
    • Tecnologia totalmente direcionada a gestão de informação.
    • 61. Constante evolução.
    • 62. Aplicação de conceitos inovadores como I.A. e redes neurais.
    • 63. Grandes oportunidades de trabalho.