Tesi Dados Final

PETIC – DADOS http://tesidados.blogspot.com/ Danilo Melo Rocha Jéssica Caroso Andrade Luana Barreto da Silva Vinícius Almeida T. Barreto

Roteiro
Introdução
Estudo de Caso – CPD UFS
Trabalhos Relacionados
Conceitos e Tecnologias
Possíveis Soluções
Conclusões
Bibliografia

Introdução
PDTIC – Plano de Desenvolvimento em Tecnologias de Informação e Comunicação
Planejamento envolvendo todas as áreas e atividades da empresa, com a intenção de eliminar os problemas existentes, criando soluções inovadoras, dando ênfase ao que a empresa possui de melhor, otimizando seus processos e tornando-a competitiva.

O banco de dados utilizados é o DB2;
Não se cogita a possibilidade de mudança para um BD de código aberto;
Espaço de armazenamento suficiente para atender demanda;
Backup manual diário;

Espelhamento de dados;
Ausência de interoperabilidade entre os sistemas;
Redundância de Informações (Crítico);
Validação de dados, criptografia e geração de relatórios a nível de sistema;
Modelagem de dados deficiente;

Deficiência quanto à documentação;
Ausência de indicadores de qualidade e produtividade;
Ausência de auxílio online dos sistemas;

PDI – UNIFESP (2000)
PDI – ANVISA (2007-2009)
Rede SUAS (2007)

PDI - UNIFESP
Banco de Dados Institucional estruturado para armazenar, gerenciar e avaliar as atividades da graduação, pós-graduação, pesquisa e extensão, compreendendo a Matrícula Única dos alunos da universidade;
Remodelar os dados de tal forma que eles fiquem flexíveis ao ponto de permitirem a interoperabilidade com os sistemas do Ministério de Educação;

PDI - UNIFESP
Adoção de um software gerenciador de banco de dados livre como o PostgreSQL;
Criação de uma Comissão de Alimentação de Dados a fim de realizar as tarefas de migração constantes e validação dos dados para a nova base.

ANVISA
- Padronização da documentação e modelagem de sistemas (UML);
- Capacitação técnica para a melhor gerência dos dados da instituição;
- Segurança da informação;
- Metodologia de desenvolvimento de sistemas – RUP;
- Criação de unidades de cadastro – Validação e integridade das informações;

Rede SUAS – Gestão e Sistema de Informação para o Sistema Único da Assistência Social
Centralização do fluxo de dados evitando assim uma multiplicidade de canais, os quais geram informações conflituosas;
Formalização de um Grupo de Trabalho, que recebeu o nome de Comitê Gestor de Tecnologia de Informação CGTI.

UML
RATIONAL ROSE
UMBRELLO
DATA WAREHOUSE
ERP
ERP SAP
BD: LIVRE X PROPRIETÁRIO

UML
É uma linguagem de modelagem de dados que visa facilitar o trabalho de documentação de sistemas;
Auxilia na visualização do fluxo de dados à medida que agrupa diagramas da análise de requisitos, associações, generalizações, etc;

UML
Surgiu no final dos anos 80 e início dos anos 90;
É uma linguagem de modelagem de projetos Orientada a Objetos, padrão da OMG;
É uma notação principalmente gráfica utilizada por métodos para expressar objetos.

Softwares para UML
Comercias:
MagicDraw($1.599,00);
Togheter ($11.500,00);
Poseidon($1.549,00);
Jude($280,00 1 usuario/ano);
Rational Rose($5.995,00);
Enterprise Architect($2.500,00);

RATIONAL ROSE
Ferramenta da IBM que permite a criação, análise, projeto, visualização, modificação e manipulação de componentes;
Provê dois elementos essenciais da engenharia de software moderna:
Desenvolvimento baseado em componentes;
Desenvolvimento iterativo controlado.

UMBRELLO
Ferramenta livre através do uso do padrão da Linguagem de Modelagem Unificada – UML;
Distribuído junto com o KDE nas distribuições GNU/Linux;

UMBRELLO
Plataformas Suportadas:
Gnu / Linux;
FreeBDS;
Solaris.

UMBRELLO
Do que o Umbrello é capaz?
Desenhar e imprimir diagramas UML;
Gerar declarações de classes Java, PHP, Javascript, ActionScript, SQL, Ada, Python e outras;
Gerar arquivos gráficos;
Engenharia Reversa de classes;
Refatoração.

UMBRELLO
Diagramas Suportados:
Diagrama de Casos de Uso;
Diagramas de Classe;
Diagrama de Seqüência;
Diagrama de Colaboração;
Diagrama de Estados;
Diagrama de Atividades;
Diagrama de Componente;
Diagrama de Execução.

DATA WAREHOUSE
Repositório de informações (armazém) que provê dados para processamento analítico e tomada de decisões.
Conceito multidimensional.

DATA WAREHOUSE

DATA WAREHOUSE
Modelos multidimensionais requerem organização dos dados, métodos de acesso, e métodos de implementação especiais;
Por isso, são geralmente implantados em servidores chamados de Servidores relacionais OLAP, separados do SGBD’s comerciais;

DATA WAREHOUSE
O Data Warehouse possui um grande volume de dados em relação aos Bancos de Dados Relacionais;
O usuário do Banco de Dados relacional move a engrenagem institucional. (OLTP)
O usuário do Data Warehouse observa o movimento da engrenagem. (OLAP)

DATA WAREHOUSE
A idéia básica é:
Extrair os dados da base;
Filtrar os dados desejados;
Integrar dados internos e externos em uma estrutura única;
Apresentar os dados de maneira amigável e eficiente.

DATA WAREHOUSE

DATA WAREHOUSE
Seus Componentes são:
Sistemas de Fontes Operacionais (Busca)
Data Staging Area (Adaptação)
Data Presentation Area (Apresentação)
Ferramentas de Acesso
Operações Comuns
Limpeza
Carregamento
Refresh

DATA WAREHOUSE
Objetivos:
Fornecer uma única imagem da realidade dos negócios para toda empresa;
Melhorar a qualidade dos dados e o seu tempo de acesso;
Deve ser flexível, pois qualquer negócio está sujeito a mudanças inevitáveis;
Contém informações preciosas e deve ser visto como as jóias da coroa do Reitor;
Deve servir de suporte nas decisões da instituição, portanto não devem haver inconsistências;
A instituição na sua totalidade deve aceitar o DWH, caso contrário a estratégia de usá-lo estará fadada ao fracasso.

ERP (Enterprise Resource Planning) ou SIGE (Sistema Integrado de Gestão Empresarial)
Sistemas de informação que integram as mais diversas áreas da organização;
Aborda duas perspectivas:
Funcional;
Sistêmica.

Vantagens:
Otimizar o fluxo e a qualidade da informação;
Otimizar o processo de tomada de decisão;
Reduz as incertezas do lead-time;
Reduzir custos.

Desvantagens:
Altos custos de implantação;
A aquisição do ERP não é sinônimo de integração;
Excesso de controle sobre as pessoas;
Dependência do fornecedor do pacote.

Banco de Dados: Livre X Proprietário
Parâmetros de comparação:
Número de Usuários;
Crescimento da base de dados;
Estabilidade;
Robustez;
Desempenho;
Segurança;

Como base comparativa foi-se usado os SGBD’s Oracle e DB2 (proprietários) e PostgreSQL (Livre);

Funcionalidades Fundamentais
ACID = A tomicidade, C onsistência, I solamento e D urabilidade
SGBD ACID Integridade Referencial Transações Unicode DB2 Yes Yes Yes Yes Oracle Yes Yes Yes Yes PostgreSQL Yes Yes Yes Yes

Tabelas e Visões
SGBD Tabela Temporária Visão Materializada DB2 Yes Yes Oracle Yes Yes PostgreSQL Yes No

Índices
Árvores B/B+ são consideradas “básicas”, suportadas por todos os SGBDs.
GiST = unifica diversas árvores de busca populares em uma única estrutura de dados.
SGBD R-/R+ Tree Hash Parcial GiST DB2 No ? No No Oracle Only edition Yes Yes No PostgreSQL Yes Yes Yes Yes

Operadores de Conjunto
SGBD União Inner Joins Outer Joins Merge DB2 Yes Yes Yes Yes Oracle Yes Yes Yes Yes PostgreSQL Yes Yes Yes Yes

Outros objetos nativos
FONTE: Universidade Estadual do Oeste do Paraná
SGBD Domínio de Dados Cursor Triggers Funções Procedure External routine DB2 No Yes Yes Yes Yes Yes Oracle Yes Yes Yes Yes Yes Yes PostgreSQL Yes Yes Yes Yes Yes Yes

Quanto à robustez, desempenho e estabilidade, todos os SGBD’s apresentam melhor desempenho no Linux ou em algum UNIX-like. E todos eles, com exceção do Microsoft SQL Server, possuem implementações para o SO citado.

Comparando os parâmetros citados acima, basicamente não houve diferenças significantes entre os demais.

As diferenças surgem quando se pensa em montar um Data Warehouse , pois o PostgreSQL ainda é deficiente neste campo.
Porém, o PostgreSQL otimiza operações de consulta (maioria na instituição), tornando trabalhos de acesso ao banco mais eficientes

Suporte do SGBD Livre:
Comunidades na Internet;
Empresas especializadas em suporte à SGBD’s Livres. Exemplos:
Dextra Sistemas
dbExperts

A escolha deve ser feita em cima das seguintes perguntas: “Qual a real necessidade da instituição? A quem ela se dirige?”

Soluções
BANCO DE DADOS
A UFS necessita de um banco de dados seguro, estável, que opere bem as realizações de consulta, que suporte grande volume de dados.
Utilizar PostgreSQL
Vantagens:
Sem licença;
SGBD mais leve e possui basicamente todas as outras funcionalidades do atual (DB2);
Otimiza a operações de consulta.

Soluções
REDUNDÂNCIA DE DADOS
Remodelagem do Banco de Dados;
Sistema Unificado de Matrícula;
MODELAGEM E MANUTENÇÃO
Modelagem dos dados utilizando a ferramenta, UMBRELLO ;
Terceirização do serviço de modelagem e migração dos dados;

Soluções
PLANEJAMENTO E ANÁLISE
Observar o desempenho da Instituição utilizando tecnologias como Data Warehouse;
Mudanças na base de dados serão planejadas e aprovadas por um conselho interno;

Soluções
O Data Warehouse na Instituição:
Rastrear atividades que envolvem datas e prazos;
Documentos requisitados, enviados e recebidos;
Informações financeiras (o RESUN deu lucro hoje?); =)
Evitariam as práticas de fraude financeira;
Estatísticas sobre testes e avaliações de professores;
Estatísticas sobre cursos;
Informações estatísticas de outras universidades;

Soluções
O Data Warehouse na Instituição:
Rastrear atividades que envolvem datas e prazos;
Documentos requisitados, enviados e recebidos;
Informações financeiras (quanto lucrou o RESUN, hoje?); =)
Evitariam as práticas de fraude financeira;
Estatísticas sobre testes e avaliações de professores;
Estatísticas sobre cursos;
Informações estatísticas de outras universidades;
Nesse caso, o uso de um SGBD mais maduro se faz necessário. IBM/DB2 ou Oracle;
Desvantagem: Cuidado em alimentar o DWH – tempo e esforço;

Soluções
ERP SAP ( System Application & Products )
SAP é uma empresa é uma empresa multinacional de TIC que desenvolve sistemas que consistem em um conjunto de aplicações rodando sobre uma única base de dados empresarial.
O software SAP ERP é constituído de quatro soluções individuais:
SAP ERP Financials;
SAP ERP Human Capital Management;
SAP ERP Operations;
SAP ERP Corporate Services.

Conclusões
O VALOR DA INFORMAÇÃO
Quanto vale a informação que gerenciamos?
Investimento X Lucro
Lucro = Ensino de Qualidade
TIC’s - ferramentas de obtenção de lucros.

Bibliografia
OLIVEIRA, Jamile. Aplicações do JAD no PDI . Paraná: 2002. Disponível em <http://www.pr.gov.br/batebyte/ edicoes/2002/bb117/estagiario.htm> Acesso em 2 jun. 2008.
Plano Diretor de Informática - Unifesp/EPM. Botucatu: 2008. Disponível em <http://www.unifesp.br/reitoria/orgaos /comissoes/informatica/pdi.htm> Acesso em 2 jun. 2008.
TAPAJÓS, Luziele; RODRIGUES, Roberto Wagner. Rede SUAS MDS . Brasília: 2007. Disponível em <http://www. mds.gov.br/sites/conferencias-1/arquivos/rede-suas-mds-atualizado.pdf> Acesso em 28 de mai. de 2008.

Bibliografia
SAID, Dulcelina; SANTOS, Nelci dos; MUSSI, Camilo. Plano Diretor de Tecnologia da Informação : ANVISA. [s.l]: 2007. Disponível em <http://www.anvisa.gov.br/layout_sistema/cd/ pdti _mar2007.pf> Acesso em 28 mai. 2008.
SOWEK, Carlos Alberto. O que é Data Warehouse? . Curitiba: 2003. Disponível em <http://www.pr.gov.br/batebyte/edicoes/ 1997/bb62/warehouse> Acesso em 18 jul. 2008.
ESMIN, Ahmed. Modelando com UML . Disponível em <http:// www.dcc.ufla.br/infocomp/artigos/v1.1/tutorialUML.pdf>. Ji-Paraná: [s.a.]. Acesso em 15 jul. 2008.

Bibliografia
Manual do Umbrello UML Modeller . 2003. Disponível em <http://docs.kde.org/stable/pt_BR/kdesdk/umbrello/> Acesso em 17 jul. 2008.
Rational Rose . [s.l.]: 2008. Disponível em <http://pt.wikipedia. org/wiki/Rational_Rose> Acesso em 17 jul. 2008.
MORAES, Anderson. Trabalho sobre ERP: Enterprise Resource Planning . Curitiba: 2004. Disponível em <http:// pessoal.cefetpr.br/lapeplow/Paginas/ERP0104.pdf> Acesso em 18 jul. 2008.

Bibliografia
ERP . Disponível em <http://pt.wikipedia.org/ERP> [s.l]: 2008. Acesso em 18 jul. 2008.
MySQL X PostgreSQL: Quando usar cada um . Disponível em <http://www.lozano.eti.br/palestras/pgsql-mysql.pdf> Acesso em 22 jul. 2008.
KIMBALL, Ralph. Dimensional Modeling Primer. In:___. The Data Warehouse Toolkit. EUA: Wiley Computer Publishing, 2002. pg 01~27.
KIMBALL, Ralph. Education. In:___. The Data Warehouse Toolkit. EUA: Wiley Computer Publishing, 2002. pg 243~254.

Bibliografia
Dextra Sistemas. Disponível em <http://www.dextra.com.br/postgres/ index.htm> [s.l]: 2008. Acesso em 15 jul. 2008.
dbExperts. Disponível em <http://www.dbexperts.com.br/> Acesso em 15 jul. 2008.
BOSCARIOLI, Clodis. Comparação entre SGBDs. Disponível em <www.inf.unioeste.br/~clodis/BDI/BDI_2007_Modulo7.pdf> Acesso em 15 jul. 2008.
VIERA, Tiago. Banco de Dados Proprietário X Livre. Disponível em <http://www.vivaolinux.com.br/artigos/verArtigo.php?codigo=5222&pagina=3> Acesso em 17 jul. 2008

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