Sistemas de Apoio à Decisão
�O que é um SAD?
“São ferramentas computacionais que fornecem
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“São ferramentas computacionais que fornecem informações ou conhecimentos que auxiliem às pessoas a tomar decisões inteligentes de acordo com as políticas e estratégias da organização”
Problemas para implantar um SAD
�Problema na implementação dos SAD →disponibilidade dos dados
�Os SAD requerem acesso a dados históricos contidos em diversas aplicações operacionais
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contidos em diversas aplicações operacionais
Problemas para implantar um SAD
�Principal razão dos problemas referentes a
dados → evolução das organizações
�Tempo de vida da aplicação operacional
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�Reimplementação com tecnologias atuais
�Diversos aplicativos com tecnologias diferentes
�Diversas plataformas de hardware
�Não padronização dos dados
Histórico dos SAD
Histórico dos SAD
�Anos 80
�Surgimento dos MIS (Management Information Systems)
�Único Banco de Dados (BD) para dois propósitos:
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�Único Banco de Dados (BD) para dois propósitos:
⌧Transações Operacionais
⌧Processamento Analítico
Histórico dos SAD
�Programas extratores
�Encontrar dados em arquivos e BDs
�Transportar os dados
Arquivos
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⌧Arquivos
⌧BDs
�Porque extrair os dados?
⌧Performance
⌧Controle
Histórico dos SAD
�Teia de aranha de processos extratores
8[Inmon 02]
Histórico dos SAD
�Arquitetura de Evolução Natural
�Problemas
⌧ Credibilidade dos dados
Produtividade
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⌧ Produtividade
⌧ Inabilidade em transformar dados em informação
Problemas da Arquitetura de Evolução
Natural
�Falta de credibilidade dos dados
�Dados não são baseados em tempo
�Dados são extraídos por algoritmos diferentes
Diversos níveis de extração
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�Diversos níveis de extração
�Problema dos dados externos
�Nenhuma fonte de dados comum no início
Problemas da Arquitetura de Evolução
Natural
11[Inmon 02]
Problemas da Arquitetura de Evolução
Natural
�Produtividade�Criação de relatório utilizando diversos arquivos e coleções de
dados acumulados durante anos
�Requerimentos
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�Requerimentos
⌧ Localizar e analisar os dados → diferentes formatos e
plataformas de software
⌧ Compilar os dados para o relatório → muitos programas
personalizados que devem executar em diversas plataformas
de hardware/software
⌧ Alocar programadores/analistas para as tarefas → equipe
grande e problema da não reutilização
Problemas da Arquitetura de Evolução
Natural
13[Inmon 02]
Problemas da Arquitetura de Evolução
Natural
�Inabilidade em transformar dados em
informação
�Não há integração de sistemas
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⌧ Dificuldade em relacionar dados
�Discrepância de tempo
⌧ Não há dados históricos coerentes
Problemas da Arquitetura de Evolução
Natural
15[Inmon 02]
Conclusão
�Arquitetura que suporte as necessidades de um
SAD
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Business IntelligenceBusiness Intelligence
Business Intelligence
�Processo de coleta, organização, análise, compartilhamento e monitoramento de informações�Front-End
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�Front-End⌧Sistemas de Apoio à Decisão⌧OLAP (Online Analytical Processing)⌧EIS (Executive Information Systems)
�Back-End⌧Data warehouse⌧Data mart⌧Data mining
Business Intelligence
�Business Intelligence (BI) → ajudar a
organização a:
� perceber o que está acontecendo ao seu redor
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� tomar decisões estratégicas e táticas
Business Intelligence
�Definição de Business Intelligence (BI)
“BI é um conjunto de ferramentas e aplicações que
permitem a coleta, organização, análise e distribuição de informações para tomada de decisões melhores e mais
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informações para tomada de decisões melhores e mais rápidas com base em fatos. A BI emprega o gerenciamento pró-ativo e positivo aos negócios, através de sistemas de inteligência e aplicações analíticas que abrangem todas as áreas de sua organização”
Business Intelligence
21[Giovinazzo 03]
Características dos SAD
�São orientados a problemas não estruturados e sub-especificados que a maioria dos executivos se deparam
�São fáceis de serem utilizados interativamente
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�São fáceis de serem utilizados interativamente por pessoas de outras áreas
�São flexíveis e adaptáveis a mudanças no ambiente e na abordagem da tomada de decisão do usuário
Introdução a Data Warehouse
Introdução a Data Warehouse
�O que é um Data Warehouse?
“Data warehouse é uma coleção de dados orientados a
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assunto, integrados, não voláteis e variantes no tempo que dão suporte aos processos gerenciais de tomada de decisão.” [Inmon 90]
Introdução a Data Warehouse
�Orientado a Assunto
�Os dados são organizados em torno de assuntos que
dizem respeito ao funcionamento do negócio
Ex.: cliente, produto, etc
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Ex.: cliente, produto, etc
Introdução a Data Warehouse
26[Giovinazzo 03]
Introdução a Data Warehouse
�Integração
�Reunir dados dos sistemas operacionais, fontes
externas, data marts independentes
�Três fases:
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�Três fases:
⌧Extração
⌧Limpeza
⌧Transformação
Introdução a Data Warehouse
�Fase: Extração
�Processos variados
⌧Replicação de dados
⌧Programas ad hoc
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⌧Programas ad hoc
�Data Warehouse pode ser passivo ou ativo
⌧Passivo: sistemas operacionais enviam os dados para o DW
⌧Ativo: DW recupera dados do ambiente operacional
Introdução a Data Warehouse
�Fase: Limpeza
�Remoção de erros nos dados → crítico para o
sucesso
�Processo falho
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�Processo falho
⌧Melhor hipótese → perda da confiança nos dados
⌧Pior hipótese → decisões estratégicas e gerenciais são feitas
de acordo com as informações baseadas em dados errados
Introdução a Data Warehouse
�Fase: Limpeza
�Bom processo de limpeza → melhora também o
ambiente operacional
�Administrador de dados → verificar log de erros e
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�Administrador de dados → verificar log de erros e
tomar as decisões adequadas
�Nem todos os erros podem ser detectados
Introdução a Data Warehouse
�Fase: Transformação
�Dados possuem formatos diferentes nos diversos
sistemas operacionais existentes.
Ex.: campo data: 01/01/05
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Ex.: campo data: 01/01/05
campo data: 01/01/2005
�Metadados → ajuda na transformação
�Verificação dos formatos → tarefa dispendiosa
Introdução a Data Warehouse
32[Giovinazzo 03]
Introdução a Data Warehouse
�Não Volátil
�Dados no DW → não mudam
�Sistemas operacionais → posição atual
Série histórica para fins de análise
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�Série histórica para fins de análise
�Características
⌧Inserções são feitas em massa
⌧DW → Virtual read-only DB
Introdução a Data Warehouse
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[Giovinazzo 03]
Introdução a Data Warehouse
�Variante no tempo
�DW → guarda estados da organização de um
determinado tempo
�DW → filme
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�DW → filme
�Estados da organização → analistas detectam
padrões e tendências através do tempo
Introdução a Data Warehouse
36[Giovinazzo 03]
Bibliografia
[Freitas 00] Freitas, Alex Alves. Notas de Aula da Disciplina Data Mining.PUC-PR. Curitiba, 2000.
[Giovinazzo 03] Giovinazzo, William A. Internet-Enabled Business
Intelligence. Prentice Hall. New Jersey, 2003.
[Imhoff 03] Imhoff, Claudia and Galemmo, Nicholas and Geiger, Jonathan
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[Imhoff 03] Imhoff, Claudia and Galemmo, Nicholas and Geiger, Jonathan
G. Mastering Data Warehouse Design – Relational and Dimensional
Technics. Wiley Publishing, Inc. Indianapolis, 2003.
[Reinschmidt 00] Reinschmidt, Joerg and Francoise, Allison. Business
Intelligence Certification Guide. CA: IBM Corporation, 2000.
[Todman 00] Todman, Chris. Designing a Data Warehouse: Supporting
Customer Relationship Management. Prentice Hall. New Jersey, 2000.