Entendo Business Intelligence

Loading...

Flash Player 9 (or above) is needed to view presentations.
We have detected that you do not have it on your computer. To install it, go here.

0 comments

Post a comment

    Post a comment
    Embed Video
    Edit your comment Cancel

    10 Favorites

    Entendo Business Intelligence - Presentation Transcript

    1. Entendendo Business Intelligence “ Qualificando decisões de negócio”
    2. “ Qualificando decisões de negócio”
      • Sobre a Sol7
        • Primeira empresa brasileira especializada em soluções de Business Intelligence baseados em softwares livres;
        • Soluções para pequenas e médias empresas dos mais diferentes ramos de atuação;
        • Missão: prover soluções de alta qualidade que auxiliem os clientes a tomarem melhores decisões e atingirem resultados mais significativos;
        • Incubada na Inovates (Univates);
    3. “ Entendo Business Intelligence”
      • História - Business Intelligence
        • Surgiu a milhares de anos atrás (Persas, Egípcios e outros povos.);
          • Cruzavam informações provenientes da natureza;
          • Períodos de chuvas, comportamento dos mares, etc.
          • Para tomarem decisões ;
        • Uma referência anterior : Sun Tzu - A Arte da Guerra;
          • Deter todo o conhecimento de suas fraquezas e virtudes, além de todo o conhecimento das fraquezas e virtudes do inimigo;
          • A falta deste conhecimento pode resultar na derrota;
    4. “ Entendo Business Intelligence”
      • História - Business Intelligence
        • Como conhecemos, surgiu na década de 70;
          • Problemas
            • Faltava poder de processamento;
            • Não existiam Banco de dados;
            • Ainda não existia interfaces desktop;
        • Termo foi cunhado pelo Gartner em 1992;
          • Antes disso já existiam outros termos (Olap, DW, etc);
    5. “ Entendo Business Intelligence”
      • O que é Business Intelligence?
        • Termo de negócios(buzzword) ?
        • Termo HighTech?
        • Um software?
        • Um conceito?
    6. “ Entendo Business Intelligence”
      • O que é Business Intelligence?
      • “ Descreve as habilidades das corporações para acessar dados e explorar as informações, analisando-as e desenvolvendo percepções e entendimentos a seu respeito, o que as permite incrementar e tornar mais pautada em informações a tomada de decisão”.
      • Wikipedia
    7. “ Entendo Business Intelligence”
      • O que é Business Intelligence?
      • “ Um conjunto de conceitos, métodos e recursos tecnológicos que habilitam a obtenção e distribuição de informações geradas a partir de dados operacionais, históricos e externos, visando proporcionar subsídios para a tomada de decisões gerenciais e estratégicas”.
      • Gartner Group
    8. “ Entendo Business Intelligence”
      • O que é Business Intelligence? Simplificando
      • “ BI é transformar dados
      • em informações úteis”
    9. “ Entendo Business Intelligence”
      • Características
        • Extrai e integra dados de múltiplas fontes;
        • Fazer uso da experiência (dados históricos);
        • Analisa dados contextualizados;
        • Trabalha com hipóteses;
        • Procura relações de causa e efeito;
        • Transformar os registros obtidos em informação útil para o conhecimento empresarial;
        • Conceitos de BI são aplicáveis a todo tipo de empresa, independente de seu porte, faturamento ou segmento .
    10. “ Entendo Business Intelligence”
      • Como funciona?
    11. “ Entendo Business Intelligence”
      • Tecnologias
        • Data Warehouse
        • ETL
        • Data Mining
        • OLAP
    12. “ Entendo Business Intelligence”
      • Data Warehouse
        • Definição
          • Segundo Inmon, Data Warehouse é uma coleção de dados orientados por assuntos, integrados, variáveis com o tempo e não voláteis, para dar suporte ao processo de tomada de decisão;
          • Kimball define assim: é um conjunto de ferramentas e técnicas de projeto, que quando aplicadas às necessidades específicas dos usuários e aos bancos de dados específicos permitirá que planejem e construam um data warehouse.
    13. “ Entendo Business Intelligence”
      • Data Warehouse (Levantamento de requisitos)
    14. “ Entendo Business Intelligence”
      • Data Warehouse (Metadados)
        • Metadados são dados que fazem referência a outros dados ou seja, mantêm informações sobre "o que está e onde" no ambiente de DW.
          • Modelo de usuário
            • Descrição
            • Agregador
            • Finalidade
          • Modelo de integração;
            • Descrição Técnica
            • Tipo Origem
            • Origem
    15. “ Entendo Business Intelligence”
      • Data Warehouse (Metadados)
    16. “ Entendo Business Intelligence”
      • Data Warehouse (Modelagem Multidimesnsional)
        • Diferente da modelagem ER
      Modelo Estrela
    17. “ Entendo Business Intelligence”
      • Data Warehouse (Modelagem Multidimesnsional)
        • Diferente da modelagem ER
      Modelo Floco de Neve Ch_Produto Nome Descrição Ch_Marca DM Produto Ch_Marca Marca Ch_Categoria DM Produto Ch_Categoria Categoria DM Produto
    18. “ Entendo Business Intelligence”
      • Data Warehouse (Modelagem Multidimesnsional)
          • Tabela Fato
            • Guardam as medidas do negócio.
            • Cada medida tem uma das interseção de todas as dimensões
            • Os fatos são aditivos, ou sejam, podem ser acumulados
            • Fatos tem valores contínuos
    19. “ Entendo Business Intelligence”
      • Data Warehouse (Modelagem Multidimesnsional)
          • Tabelas Dimensão
            • Guardam os atributos do negócio
            • São utilizadas para restringir as pesquisas feitas
            • Servem como título das colunas em consultas
    20. “ Entendo Business Intelligence”
      • Data Warehouse (Características)
        • Orientação por Assunto
          • Ex: Vendas, Compras, etc...
        • Integração
          • Ex Campo sexo – M/F – Masc/Fem, etc...
        • Variação no Tempo
          • Manter o histórico dos dados superior ao OLTP
        • Não Volatilidade
          • Carga inicial e as consultas dos front-ends.
        • Credibilidade dos Dados
          • Dados operacionais errados = informações DW erradas.
        • Granularidade
          • Nível de detalhe ou de resumo dos dados.
    21. “ Entendo Business Intelligence”
      • ETL
        • Extração, transformação e carga;
          • Ambientes heterogêneos;
          • Várias fontes de dados;
          • Um grande tempo é aplicado nesta etapa;
          • Realizado “fora de hora”;
          • Fase mais crítica;
        • Ferramentas
          • Workflow (Visual);
          • Agendador (Terminal );
    22. “ Entendo Business Intelligence”
      • ETL (Extração, transformação e carga)
        • Procedimentos
          • Limpeza
            • Erros no operacional implicam erros no data warehouse
          • Integração
            • Vários sistemas fonte implica integração
          • Carga
            • Cópia inicial para o Data Warehouse
          • Atualização
            • Cópia incremental
          • Transferência
            • Fontes de Dados dispersas
    23. “ Entendo Business Intelligence”
      • ETL (Extração, transformação e carga)
        • Valores nulos
          • Ex: 50% dos registros não possuem dados para campo sexo;
        • Padronização de campos
        • Seleção de dados
          • somente dados necessários.
        • Duplicidade de registros
        • Agregar campos de outras bases
          • Planilhas eletrônicas, notícias, etc.
    24. “ Entendo Business Intelligence”
      • ETL (Extração, transformação e carga)
        • Discretização
          • geração de intervalos de valores numéricos Ex: idade è criança, jovem, adulto, 3a idade
        • Identificação única
          • Cpf, nome, e-mail, endereço, telefone
        • Enriquecimento
          • gerar novos campos a partir dos existentes
            • Ex: idade, tempo de permanência
        • Verificação de dados
          • correção de endereços.
    25. “ Entendo Business Intelligence”
      • ETL
    26. “ Entendo Business Intelligence”
      • ETL
    27. “ Entendo Business Intelligence”
      • OLAP ( On-Line Analytical Processing )
          • Forma alternativa de tratamento da informação,
          • Processamento de dados,
          • Dedicado ao suporte a decisão,
          • Por meio de visualização de dados agregrados ao longo de várias dimensões analíticas (tempo, espaço, categoria de produto, quantidade vendida, preço...),
          • Hierarquizadas em várias granularidades,
          • Armazenados em BD especializadas,
          • Seguindo um modelo lógico de dados multidimensional,
    28. “ Entendo Business Intelligence”
      • Operacional e analítico
        • O processo operacional tem funções limitadas, que são implementadas e oferecidas de acordo com a política da empresa. Também chamado de OLTP (on-line transaction processing)
          • Ex. Relatório de resultados financeiros
        • O processamento analítico é em essência não limitado, permitindo a criatividade das pessoas envolvidadas. Também é chamado de OLAP (on-line analytical Processing)
          • Ex. Relatório indicando desempenho comparativo ao do último mês, mesmo mês do ano anterior ou a seis meses atrás
    29. “ Entendo Business Intelligence”
      • OLAP x OLTP
    30. “ Entendo Business Intelligence”
      • OLAP
      Receita, Custos, Quantidades, .... Filial, Unidade,Região, Cliente, Serviço, Produto, .... Previsões Temporais Análise Histórica Características Indicadores Diária, Semanal, Mensal, Trimestral, Anual Tempo
    31. “ Entendo Business Intelligence”
      • Cubo OLAP
          • Dimensões
            • Hierarquias
              • Níveis
                • Membros
          • Medidas
          • Celulas
      Tempo Produto P1 P2 P3 P4 Jan./99 Fev./99 5 1 6 8 FORTALEZA SOBRAL NORDESTE CEARÁ SUDESTE RIO DE JANEIRO PERNAMBUCO SÃO PAULO ...
    32. “ Entendo Business Intelligence”
      • Características OLAP
        • Drill Down / Drill Up
          • Oorre quando o usuário aumenta ou diminui o nível de detalhe da informação, diminuindo ou aumentando o grau de granularidade.
      50.000 Clientes Drill Down Roll Up 500 Cidades 50 Estados 5 Regiões 1 Total
    33. “ Entendo Business Intelligence”
      • Características OLAP
        • Rotate, slice and dice: girar e fatiar cubo
          • Ele serve para modificar a posição de uma informação, alterar linhas por colunas.
      Região Produto Situação Região Produto Situação Região Produto Situação
    34. “ Entendo Business Intelligence”
      • Características OLAP
        • Drill Across
          • O Drill Across ocorre quando o usuário pula um nível intermediário dentro de uma mesma dimensão. Por exemplo: a dimensão tempo é composta por ano, semestre, trimestre, mês e dia. O usuário estará executando um Drill Across quando ele passar de ano direto para semestre ou mês.
        • Drill Throught
          • O Drill Throught ocorre quando o usuário passa de uma informação contida em uma dimensão para uma outra. Por exemplo: Estou na dimensão de tempo e no próximo passo começo a analisar a informação por região.
    35. “ Entendo Business Intelligence”
      • Características OLAP
        • Ranking
          • A opção de ranking permite agrupar resultados por ordem de maiores / menores, baseado em objetos numéricos.
        • Filtros
          • Os dados já recuperados pelo Usuário podem ser novamente “filtrados” para facilitar análises diretamente no documento.
        • Sorts
          • Os sorts servem para ordenar uma informação. Esta ordenação pode ser customizada, crescente ou decrescente.
    36. “ Entendo Business Intelligence”
      • Data Mining
        • Definição
          • “ DataMining (ou mineração de dados) é o processo de extrair informação válida, previamente desconhecida e de máxima abrangência a partir de grandes bases de dados, usando-as para efetuar decisões cruciais”
    37. “ Entendo Business Intelligence”
      • Data Mining (Técnicas)
        • Árvore de Decisão
          • Mala direta, análise de crédito;
        • Clusters Analisys
          • Segmentação de mercado
        • Redes Neurais
          • Probabilidade de compras;
    38. “ Entendo Business Intelligence”
      • Data Mining (Técnicas)
        • Regressão
          • Controle de qualidade;
        • Séries Temporais
          • Prever volume de vendas;
        • Outros
          • Vários funções;
    39. “ Entendo Business Intelligence”
      • Data Mining (Exemplo)
        • Fraldas e cervejas no Wal-Mart
          • Descobriu-se que um determinado perfil de consumidor comprava fraldas e cervejas.
          • Por que não colocá-las próximas?
            • As vendas explodiram.
        • O banco Itaú enviava mais de 1 milhão de malas diretas, para todos os correntistas. Apenas 2% deles respondiam às promoções.
          • Com o DM foram enviadas apenas a quem tem maior chance de responder.
              • A taxa de retorno subiu para 30%.
              • A conta do correio foi reduzida a um quinto.
    40. “ Entendo Business Intelligence”
      • Análise de Produtos
        • Quais são os meus produtos mais lucrativos?
        • Quais são os meus produtos de menor lucratividade, mas que, no entanto vendem mais?
        • Quais são os produtos mais vendidos para clientes que faturam mensalmente mais de R$ 5.000,00?
        • Quais produtos o cliente “ABC” nunca comprou ou compra menos?
        • Como está a venda do “xyz” em relação ao produto “ty” nos últimos 3 anos?
        • Curva ABC de produtos
    41. “ Entendo Business Intelligence”
      • Análise de Vendas e Clientes
        • Quais são meus clientes mais lucrativos?
          • (Normalmente as empresas se surpreendem na resposta a esta pergunta, pois nem sempre os clientes que mais geram faturamento são os mais lucrativos!).
        • Quais são as características dos 10% de clientes mais lucrativos?
        • Quais são meus clientes menos lucrativos?
          • (Surpresa de novo)
        • Curva ABC de clientes
        • Quais são os clientes mais lucrativos entre os que fizeram compras maior que a média do desvio padrão para os últimos seis meses passados?
    42. “ Entendo Business Intelligence”
      • Beneficios
      • Melhorar o processo de tomada de decisão, baseando a mesma no fato;
      • Centralizar as informações de forma concisa e garantida;
      • Antecipação a mudanças de mercado;
      • Conhecimento sobre o próprio negócio, mercado, concorrentes, etc.
    43. “ Entendo Business Intelligence”
      • Beneficios
      Uma empresa de venda a varejo descobriu uma tendência de compras que aumentou suas vendas em 45% em apenas 1 ano. Uma indústria melhorou o planejamento de produção e aumentou as vendas em 5%, ao mesmo tempo em que reduziu os custos de eliminação de excessos de produtos em 10%. >> >> Outra indústria de medidores de energia conseguiu redução de R$ 62.000,00 em despesas. >>
    44. “ Entendo Business Intelligence”
      • Futuro
        • Até 2007, a demanda por habilidades e pessoal de BI suplantará a oferta na base de 2-para-1 (0.8 de probabilidade).
        • Até 2008, as empresas não serão eficientes em atender a seus objetivos estratégicos, se elas não investirem em, organizar e alinhar suas habilidades de BI a seus objetivos de negócio (0.8 de probabilidade).
        • Até 2008, BI será um componente-chave na realização de Novas iniciativas estratégicas de negócio (0.7 de probabilidade).
      • Gartner
    45. “ Entendo Business Intelligence”
      • Sol7-BI
    46. “ Entendo Business Intelligence”
    47. “ Entendo Business Intelligence”
    48. “ Entendo Business Intelligence”
    49. “ Entendo Business Intelligence” Obrigado. Sol7 informática Ltda. Rua Chá Chá Pereira, 218 sala 2 Bairro Centro - Estrela - RS Fone 55 51 3981-1131 Email [email_address] http://www.sol7.com.br

    + Douglas ScheiblerDouglas Scheibler, 3 years ago

    custom

    4975 views, 10 favs, 2 embeds more stats

    No âmbito da tecnologia da informação, Business more

    More info about this document

    © All Rights Reserved

    Go to text version

    • Total Views 4975
      • 4973 on SlideShare
      • 2 from embeds
    • Comments 0
    • Favorites 10
    • Downloads 0
    Most viewed embeds
    • 1 views on http://localhost
    • 1 views on http://s3.amazonaws.com

    more

    All embeds
    • 1 views on http://localhost
    • 1 views on http://s3.amazonaws.com

    less

    Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
    Flag as inappropriate

    Select your reason for flagging this presentation as inappropriate. If needed, use the feedback form to let us know more details.

    Cancel
    File a copyright complaint
    Having problems? Go to our helpdesk?

    Categories