OLAP, BI, EIS
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OLAP & Business Intelligence & Enterprise Information Systems

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  • 1. OLAPOnline Analytical Processing
  • 2. OLAP• OLAP fornece às organizações um método de aceder, visualizar, e analisar os dados corporativos com alta flexibilidade e performance.• No mundo globalizado de hoje, as empresas enfrentam uma maior concorrência e a expansão da sua actuação para novos mercados.• Portanto, a velocidade com que os executivos obtêm informações e tomam decisões, determina a competitividade de uma empresa e o seu sucesso a longo prazo.
  • 3. OLAP• OLAP apresenta informações para os utilizadores através de um modelo de dados natural e intuitivo.• Através de um simples estilo de navegação e pesquisa, que os utilizadores podem rapidamente analisar inúmeros cenários, gerar relatórios e descobrir tendências e factos relevantes independente do tamanho, complexidade e fonte dos dados.• Quanto maior e complexa for a informação armazenada, mais difícil é a análise.
  • 4. OLAP• A tecnologia OLAP acaba com estas dificuldades fornecendo a informação mais próxima à do utilizador.• OLAP é normalmente utilizado para integrar e disponibilizar as informações contidas nas bases de dados operacionais, sistemas ERP e CRM, Data Warehouses, de entre outros.
  • 5. Modelo de Dados• OLAP é uma tecnologia criada para facilitar a consulta dinâmica e em tempo real da informação armazenada.• Num modelo de dados OLAP, a informação é organizada em cubos que armazenam valores quantitativos ou medidas.• As medidas são identificadas por duas ou mais categorias descritivas denominadas dimensões que formam a estrutura de um cubo.
  • 6. Modelo de Dados• Uma dimensão pode ser qualquer visão do negócio que faça sentido para a sua análise, como produto, departamento ou tempo.• Este modelo de dados multi-dimensional simplifica para os utilizadores o processo de formular pesquisas ou "queries" complexos, criar relatórios, efectuar análises comparativas, e visualizar subconjuntos (slice) de maior interesse.
  • 7. Por exemplo, um cubo contendo informações de vendaspoderá ser composto pelas dimensões tempo, região,produto, cliente, cenário (orçado ou real) e medidas.Medidas típicas seriam valor de venda, unidadesvendidas, custos, margem, etc.
  • 8. Modelo de Dados• Dentro de cada dimensão de um modelo OLAP, os dados podem ser organizados numa hierarquia que define diferentes níveis de detalhe.• Por exemplo, dentro da dimensão tempo, poderemos ter uma hierarquia a representar os níveis anos, meses, e dias. Da mesma forma, a dimensão região poderá ter os níveis país, região, estado e cidade.
  • 9. Operações comuns disponibilizadas sobre cubos OLAP:• Drill down & roll up – tratam-se de operações que nos permitem olhar para os dados com maior ou menor nível de detalhe, consoante se particularize a informação de determinada célula ou se sumarie células do mesmo nível.• Slice & Dice – tratando-se de um objecto multi- dimensional, e ao estar a capacidade analítica do agente de tomada de decisão limitada a visões tabulares, as operações de slice & dice permitem posicionar a visão do
  • 10. Operações comuns disponibilizadas sobre cubos OLAP:• Definição de alertas – as operações que podem ser utilizadas para disparar acções quando determinadas situações de destaque ocorrem em determinadas células.• Ranking & sorting – operações que permitem agrupar e escalonar os resultados com base em critérios de ordenação (não afetando o desempenho das interrogações devido às agregações armazenadas no cubo).• Filtragem – Difere das operações de Slicing por limitar o universo de dados originalmente definidos, muito antes da visualização do cubo, podendo ainda ser definidos filtros sobre as medidas.
  • 11. Pela sua facilidade de manipulação, não significa que aestrutura por detrás de um cubo seja propriamentetrivial, muito pelo contrário:• Como estrutura hierárquica que é, e perante o conjunto de operações que permite executar, o armazenamento de valores agregados e resumidos é praticamente obrigatório por questões de desempenho.• Algoritmos de indexação completamente remodelados face aos modelos conhecidos para bases de dados relacionais• Diferentes estruturas físicas para armazenamento da informação.
  • 12. Modelos de armazenamento OLAP:• MOLAP – Multi-dimensional OLAP;• ROLAP – Relational OLAP;• HOLAP – Hibrid OLAP.
  • 13. MOLAP – Multi-Dimensional OLAP O armazenamento MOLAP é utilizado para criar cubos multi-dimensionais a partir da informação armazenada no Data Warehouse. É normalmente utilizado se o conjunto inicial de dados é de tal ordem grande que o processamento do cubo directamente a partir do Data Warehouse necessita de processamento em batch. Os dados são então agregados e processados no cubo usando um conjunto pré-definido de cálculos.
  • 14. MOLAPA grande vantagem prende-se com o melhor desempenhona devolução de agregações a queries postas pelosutilizadores: trata-se de localizar no cubo a respectivacélula em função das dimensões e devolver o seu valor.Uma das maiores desvantagens(?) será o fato de o cubosurgir desligado do Data Warehouse, pelo que a suaactualização é de certo modo complexa (o cálculo dosacréscimos de dados introduzidos no Data Warehouse,correcções em valores iniciais, etc, podem levar a queseja preferível a construção de um novo cubo).
  • 15. MOLAPO armazenamento MOLAP apenas permite o uso detipos de dados básicos pelo que se torna limitada amanutenção de informação de contexto sobre ascélulas.
  • 16. ROLAP – Relational OLAP O armazenamento ROLAP apresenta em contra-ponto as vantagens e desvantagens do armazenamento MOLAP, com a vantagem de poder também ter um tratamento pré- definido de agregações (mantidas de forma tabular).• A estrutura tabular não apresenta o mesmo desempenho, essencialmente no processamento de agregações e queries.• É complexa e extensa a definição de índices e agregações para permitir desempenhos semelhantes a uma estrutura multi-dimensional.
  • 17. Às vezes somos confrontados com situações onde, porexemplo, 80% das queries colocadas são relacionadascom agregações de alto nível e apenas 20% dizemrespeito a acessos a informação detalhada.
  • 18. HOLAP – Hibrid OLAPPara estes casos foi desenvolvido o modelo dearmazenamento HOLAP, como uma combinação dearmazenamento de agregações em estrutura multi-dimensional, associado a estruturas relacionais onde éarmazenada a informação detalhada e necessária paraas questões colocadas ao pormenor.Este processo é transparente porque o motor é capazde seleccionar correctamente a origem dos dadosnecessários para a análise.
  • 19. AplicaçõesFinanças: orçamento, análise de balanço, fluxo de caixa, contas a receber, …Vendas: análise de vendas (por região, produto, vendedor, etc.), previsões, lucratividade de cliente/contrato, análise de canais de distribuição, ...Marketing: análise de preço/volume, lucratividade de produto, análise de mercados, …Recursos Humanos: análise de benefícios, projecção de salários, ...Manufactura: gerência de stock, cadeia de fornecimento, planeamento de procura, análise de custos de matéria- prima, …
  • 20. BIBusiness Intelligence
  • 21. IntroduçãoO mundo mudou. Mais e mais companhias estão a competir àescala global, causando o aumento da concorrência, das cadeiasde fornecedores e clientes e das fontes de informação. Istosignifica que usar conhecimento analítico para entender e gerir aorganização, o mercado alvo e os fornecedores é mais importantedo que nunca.A complexidade de gerir uma organização num ambiente decompetitividade nos dias de hoje exige que os gestores sejamcapazes de ter uma visão do desempenho de diversas áreas daempresa, simultaneamente, e sob diferentes perspectivas. Dado o hardware e o software necessários serem muito caros,costumava ser uma área exclusiva das grandes empresas. Noentanto, esta situação alterou-se e as pequenas e médiasempresas também podem beneficiar actualmente das retomas deinvestimento significativos proporcionados pelo data warehousing.
  • 22. Sistemas TradicionaisA análise de resultados não é uma tarefa simples e normalmente dependede mão de obra intensiva para recolha e análise dos dados pretendidos.Para além de muitos dos referidos dados se encontrarem em diversossistemas informáticos, é para além de difícil, um processo moroso e muitainformação importante pode ficar por analisar se a mesma se encontrardispersa.Estes sistemas/ modelos surgiram através da perspectiva financeira eestão demasiado concentrados no controlo - especificam as acções quequerem que os colaboradores realizem e depois avaliam se oscolaboradores as realizaram e quais os resultados imediatos, semavaliarem aspectos qualitativos e de conjuntura.A análise do desempenho histórico da organização através dos tradicionaissistemas de avaliação de desempenho / controlo de gestão, não permiteidentificar atempadamente os problemas que podem surgir no futuro devidoao inerente desalinhamento das acções correctivas com a respectiva
  • 23. O que é o B I ?Business Intelligence, pode ser traduzido como Inteligência de Negócios ouInteligência Empresarial, é um conjunto de metodologias de gestãoimplementadas através de ferramentas de software que permite àsorganizações aceder, analisar e compartilhar informações. Um conjunto desoftware integrado de Business Intelligence extrai com rapidez dados defontes distintas, organiza-os e viabiliza análises, simulações e outrasinformações relevantes que podem ser distribuídas por toda a organizaçãopara suportar a tomada de decisões e melhorar o desempenho de gestão eoperacional.•Uma plataforma de Business Intelligence acede a informações históricas, epermite o desenvolvimento de predições estatísticas e oferece toda aferramenta necessária para a construção de aplicações analíticas.
  • 24. Componentes básicos de uma Plataforma de Business IntelligenceEstes componentes ajudam as companhias a executarem umaestratégia completa de negócio, promovendo uma melhoriacontínua do desempenho em toda a organização.•Query & Reporting•Análises OLAP•Relatórios Corporativos e Financeiros•Ferramentas de Integração e Movimentação de Dados•Ferramentas de Desenvolvimento
  • 25. Query & ReportingO primeiro passo a ser dado é viabilizar o acesso às fontesde dados corporativas, sejam elas relacionais,multidimensionais, ou outros tipos de arquivos.Ferramentas de query & reporting possibilitam atransformação de dados em informações, facilitando acompreensão de oportunidades e tendências, permitindoaos seus utilizadores tomar decisões melhores e mais beminformadas.
  • 26. Análises OLAPAlém das capacidades básicas para a geração deconsultas e análises ad hoc, uma plataforma de BusinessIntelligence deve permitir a realização de análisessofisticadas - como comparações estatísticas, simulações,análises de cenários - e cálculos dimensionais - comoalocações e rateios. Para isto é necessária uma ferramentaOLAP robusta.
  • 27. Relatórios Corporativos e FinanceirosNuma solução de Business Intelligence, tão importante quantoas capacidades analíticas e o acesso às informações  é a suadistribuição através de relatórios e outros tipos de publicações.Existem diferentes tipos de procuras por relatórios ouinformações pré-formatadas: alguns que devem seguir omesmo padrão periodicamente, outros que são gerados paraatender a necessidades específicas, outros ainda adequados àsespecificações legais dos relatórios financeiros, cada qualcomportando diferentes volumes de dados ou aindarequerimentos de layout e ambientes de publicação variados.
  • 28. Ferramentas de Integração e Movimentação de DadosUma plataforma de Business Intelligence precisa aindaintegrar as fontes de dados e os diferentes sistemasexistentes, permitindo o fluxo da informação entre asdiversas áreas de uma organização.
  • 29. Ferramentas deDesenvolvimentoUm ambiente de Business Intelligence não estarácompleto sem ferramentas que permitam a utilização destatecnologia para a criação de aplicações que atendam avariadas procuras.
  • 30. Exemplos:IBM Global ServicesMicrosoft Business IntelligenceHYPERION
  • 31. EISEnterprise InformationSystems
  • 32. Enterprise Information Systems A capacidade de reagir e o tempo de reacção são qualidades fundamentais para a definição de estratégias de captação, das organizações, para que as mesmas se possam tornar claramente orientadas para o mercado e, para as oportunidades que estão surgindo. Neste cenário de transformações e de forte concorrência, a tecnologia da informação (TI), está sendo apontada como uma das principais ferramentas a ser utilizada, para obter ganhos de qualidade e de produtividade (Tapscott e Caston, 1995).
  • 33. Enterprise Information Systems O apoio à decisão das empresas, referidamente nos sistemas Enterprise Information System (EIS), cujo objectivo principal – a identificação ou antecipação de problemas e oportunidades – está exigindo, no contexto de um cenário de fortes pressões externas, um nível cada vez maior de sofisticação e de inteligência.
  • 34. Níveis de Decisão
  • 35. Enterprise Information Systems• Sistemas de apoio ao executivo (SAE)• Sistemas de apoio à decisão (SAD)• Sistemas de informação da gestão (SIG)• Sistemas de trabalhadores do conhecimento (STC)• Sistemas de automatização de escritório• Sistemas de processamento de transacções (SPT)
  • 36. Sistemas de Apoio ao Executivo(SAE) Nível Estratégico-Entrada : Dados agregados-Processamento : Interactivo-Saída : Projecções-Utilizadores : Gerentes de topo Abordam decisões não habitual que exigem bom senso, avaliação e percepção, uma vez que não existe um procedimento previamente estabelecido, para se chegar a uma solução.
  • 37. Sistemas de Apoio à Decisão (SAD) Nível da Gestão-Entrada : Pequeno volume de dados-Processamento : Interactivo-Saída : Análise de decisãoUtilizadores : Profissionais, equipas internas Ajudam os gerentes a tomar decisões não- usuais, que se alteram com rapidez e que não são facilmente especificadas com antecedênciaExemplo ( Dada a programação de entrega de um cliente e a taxa de frete oferecida, qual navio deverá ser designado para o transporte e que taxa maximizaria os lucros?)
  • 38. Sistemas de Informação daGestão (SIG) Nível da Gestão-Entrada : Alto volume de dados-Processamento : Modelos simples-Saída : Relatórios / sumários executivosUtilizadores : Gerentes de nível médio Apóiam as funções de planeamento, controlo e decisão ao nível da gestãoExemplo(Orçamento anual)
  • 39. Sistemas de Trabalhadores doConhecimento (STC) Nível do Conhecimento-Entrada : Especificações de projecto-Processamento: Modelagem-Saída : Projectos, Gráficos Utilizadores : Pessoal técnico ( Engenheiros, médicos, advogados, CientistasExemplo: Estações de trabalho de engenharia (Promovem a criação de novos conhecimentos e asseguram que esses novos conhecimentos e capacidades técnicas sejam adequadamente integrados nas empresas.)
  • 40. Sistemas de Processamento deTransacções (SPT) Sistemas de processamento de transacções:-Sistemas administrativos básicos que atendem ao nível operacional-Sistema computorizado que realiza e regista as transacções rotineiras necessárias ao funcionamento da empresaExemplo (Registo de pedidos de venda, folha de pagamento manutenção do registo de funcionários)
  • 41. Tipos de Sistemas
  • 42. Conclusão
  • 43. ConclusãoOLAP fornece às organizações um método deaceder, visualizar, e analisar os dados corporativoscom alta flexibilidade e performance. Esta servecomo ferramenta para BI, para triagem deinformação e ajudar a decisão.EIS é um conjunto de ferramentas que servempara monitorizar todas as adversidades que sãopostas as empresas. Assim, esta serve para todosos departamentos das empresas, como porexemplo, a análise dos concorrentes, etc.EIS, BI e por suas vez OLAP servem para asempresas enfrentar e tomar decisões em relaçãoaos problemas que são postos neste mundo global.