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Business Intelligence (BI) - Síntese das Ferramentas

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Business Intelligence (BI) Uma síntese das ferramentas utilizadas em BI & BigData

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Business Intelligence (BI) - Síntese das Ferramentas

  1. 1. UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ Reitoria Curitiba, 31 outubro de 2018 Business Intelligence (BI) Uma síntese das ferramentas utilizadas em BI & BigData Prof. Msc. Luiz Pinheiro Junior Acesse: www.luizpinheirojunior.com
  2. 2. UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ Reitoria Quem é o Professor? 2
  3. 3. UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ Reitoria Contextualizar Tecnologia da Informação 3 29ª Pesquisa Anual do Uso de TI, 2018
  4. 4. UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ Reitoria O que é BI? Onde surgiu, como funciona e pra que serve? Como posso utilizar na minha empresa? Quais são as ferramentas de BI no Mercado? e … BI & BigData? 4
  5. 5. UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ Reitoria 5
  6. 6. UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ Reitoria Richard Millar Devens (1865) Hans Peter Luhn (1958) IBM 6
  7. 7. UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ Reitoria Howard Dresner (1989) Gartner Tom Davenport (2007) Harvard 7
  8. 8. UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ Reitoria 8
  9. 9. UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ Reitoria 9Definir Modelo
  10. 10. UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ Reitoria What is ETL? 10 10
  11. 11. UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ Reitoria 11 What is ETL? Ferramentas de software com o objetivo de extrair dados de diversas fontes configuradas pela estratégia/objetivos do negócio. E: Extract T: Transform L: Load 11
  12. 12. UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ Reitoria 12 E: Extract Extração de Dados - Quais são as fontes? - O que é necessário extrair? - Quais são as suas estruturas? - Converter Extration of the Transformation 12
  13. 13. UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ Reitoria 13 T: Transform Aplicação de Regras e Funções aos Dados (1) Mulher (2) Homem and Sr. or Sra? (F) Female (M) Male Junção ; Codificação; Quebras 13
  14. 14. UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ Reitoria 14 L: Load Carregar os dados em algum lugar ... Configurar Rotinas ... Períodos ... Data Warehouse 14
  15. 15. UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ Reitoria 15 15
  16. 16. UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ Reitoria 16 E qual ferramenta utilizar para isso? 16
  17. 17. UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ Reitoria 17 Magic Quadrant ETL 17
  18. 18. UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ Reitoria 18 Power Center Clientes: Petrobras, Rede Globo, Vivo, Natura, Ipiranga, Claro .... 18
  19. 19. UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ Reitoria 19 Clients: Caixa, Sicoob etc ... 19
  20. 20. UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ Reitoria 20 What is Data Warehouse? 20
  21. 21. UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ Reitoria 21 “Armazém de Dados” Séries históricas – análise do passado Qualidade, Rapidez, Paralelo ... Complexidade de Desenvolvimento ... Tempo, Custo, Manutenção ... 21
  22. 22. UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ Reitoria 22 Suporte a Decisão de End-Users Coleção de dados orientados por assunto, integrados, variáveis com o tempo e não voláteis para dar suporte ao processo de tomada de decisão. 22
  23. 23. UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ Reitoria 23 Porque orientados por assunto? 23
  24. 24. UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ Reitoria 24 DATA MART Subconjunto de um datawarehouse. Construído com um escopo menor de informações. Segmentado para uma determinada área. 24
  25. 25. UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ Reitoria 25 DATA MART Projeto Piloto do DW completo da organização. Posso começar um Projeto via DM até construir o DW? 25
  26. 26. UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ Reitoria 26 1. Múltiplas - Fontes ... 2. ETL 3. Data Wirehouse 4. Data Mart Mas, e aí? 26
  27. 27. UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ Reitoria 27 Data Mining Tecnologia que permite extrair informações escondidas em grandes bancos de dados. 27
  28. 28. UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ Reitoria 28 Associação Process Data Mining Sequência Classificação Conjuntos Previsão
  29. 29. UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ Reitoria 29 Data Mining Association: Ocorrências estão ligadas a um evento. Exemplo: SuperMarket, quando se compra batatas fritas, compra-se também Coca-Cola.
  30. 30. UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ Reitoria 30 Data Mining Sequence: Eventos ligados ao longo do tempo Se uma casa é comprada, então 45% das vezes um fogão será comprado dentro de um mês
  31. 31. UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ Reitoria 31 Data Mining Classification: Encontrar características dos clientes e determinar quais tipos de promoções serão mais eficientes.
  32. 32. UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ Reitoria 32
  33. 33. UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ Reitoria 33 BI EXTERNO BI MODULAR
  34. 34. UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ Reitoria 34
  35. 35. UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ Reitoria 35 Oracle Business Intelligence Enterprise Edition Plus •2000: Larry Barbetta •2001: nQuire courted by Siebel. •2002: Siebel purchases nQuire •2005: Oracle - Siebel (7.8.3.1) •2010: 11g Version Released •2013: 11.1.1.7
  36. 36. UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ Reitoria 36
  37. 37. UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ Reitoria 37 Passado ... Presente ... Futuro .... • 2008 – Cognos – Comprada IBM
  38. 38. UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ Reitoria 38
  39. 39. UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ Reitoria 39 SAP BIW SAP BW
  40. 40. UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ Reitoria 40
  41. 41. UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ Reitoria 41
  42. 42. UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ Reitoria 42
  43. 43. UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ Reitoria 43
  44. 44. UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ Reitoria 44 Features •Data Access and ETL Reporting •Data Discovery and Analysis (OLAP) •Dashboards and Visualizations •Pentaho Platform •Big data capabilities •Data Mining
  45. 45. UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ Reitoria 45 “Fundada em 1989, a MicroStrategy (Nasdaq: MSTR) é fornecedora líder mundial de plataformas de software empresarial. A missão da empresa é fornecer as plataformas mais flexíveis, poderosas, escaláveis e fáceis de utilizar para análise, mobilidade, identificação e fidelidade, oferecidas tanto para uso nas instalações físicas do cliente ou em nuvem” CTPM
  46. 46. UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ Reitoria 46
  47. 47. UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ Reitoria 47 Tá …., mas qual ferramenta adotar?
  48. 48. UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ Reitoria 48
  49. 49. UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ Reitoria 49
  50. 50. UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ Reitoria 50 "As pessoas estão procurando uma tecnologia de análise rápida, fácil e para todos. Elas querem colocar o poder dos dados nas mãos de profissionais de todos os setores de suas empresas. • Professor premiado com o Oscar • Cientista da Computação brilhante da universidade mais prestigiada do mundo • Talentoso empreendedor apaixonado por dados. Christian Chabot Pat Hanrahan Chris Stolte
  51. 51. UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ Reitoria 51
  52. 52. UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ Reitoria 52
  53. 53. UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ Reitoria 53 Estágios de Evolução de BI&A BI&A 1.0 BI&A 2.0 BI&A 3.0
  54. 54. UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ Reitoria 54 BI&A 1.0 Baseado em SGBDs e conteúdos estruturados –Data Warehouse –ETL & OLAP (Online Analytical Processing ) –Dashboards –Mineração de dados e Análises estatísticas Tool-centricy
  55. 55. UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ Reitoria 55 BI&A 2.0 Web-centricy Baseado na WEB e conteúdo não estruturado – Mineração de opiniões – Web Analytics e web Intelligence – Análise de mídias sociais e redes sociais – Análise temporal-espaço
  56. 56. UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ Reitoria 56 BI&A 3.0 App and IoT-centricy Baseado em Mobile e Sensores – Análise de localização – Análise de pessoas – Análise de relevância de contexto – Interação Homem- Máquina e Mobile Visualization
  57. 57. UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ Reitoria 57 Obrigado Contacts - Luiz Pinheiro Junior Curitiba - PR - Brazil http://www.luizpinheirojunior.com luizpinheirojunior@gmail.com

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