Post on 01-Feb-2018
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
Luiz Leão – luizleao@gmail.com http://www.luizleao.com
UNIDADE IV – Sistemas de Apoio a Decisão
UNIDADE IV – Sistemas de Apoio a Decisão
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
Conteúdo Programático• 4.1. Conceitos de sistema de apoio à decisão. • 4.2. Tipos de sistemas de apoio à decisão. • 4.3. Componentes de sistemas de apoio à
decisão. • 4.4. Data Warehouses como componente de SAD. • 4.4.1. Ambiente de Data Warehouse • 4.4.2. Arquitetura de um Data Warehouse,
conceitos básicos • 4.4.3 Data Marts. • 4.4.4. Modelo Estrela x Modelo Floco de Neve. • 4.4.5. Projeto de Data Warehouse.
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
Conceitos•A tomada de decisão é essencialmente aquele tipo de atividade de processamento de informação que resulta na escolha de um plano de ação.
•Uma boa informação é a base da tomada de decisão estratégica que deve ser tomada no ambiente empresarial moderno.
•As empresas são bem sucedidas em acessar e transformar dados em informações de negócio, e em disponibilizar dados aos usuários, entretanto ....
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Reduzindo o “Gap” ......•Estas mesmas empresas não são bem sucedidas em ligar a informação à ação, e ao seu correspondente valor para os negócios
•O SAD deve estar conectado aos demais componentes da organização
Dado Contexto Informação Ação ValorG A P
(Fonte: Prof. Fernando Nimer)
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Visão Geral do SAD – Sistema de Apoio à Decisão
• Um SAD é um sistema de informação baseado em computador que fornece conhecimento a gerentes (ou pessoas autorizadas) que trabalham naquela área a solucionar problemas, ou seja, tomar decisões.
“... um SAD deve comandar um sistema interativo para auxiliar tomadores de decisão a utilizar dados e modelos para
solucionar problemas não estruturados” (Sprague Jr.)
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• Decisão Estruturada: Relacionadas a atividades que podem ser automatizadas e padronizadas. As decisões são tomadas em nível operacional, não dependendo de intervenção direta do gerente.
– Exemplos: Pedido de compra com base no nível de estoque; troca de produto com defeito aparente.
• Decisão Não-estruturada: Relacionadas a situações originais, não rotineiras e que dificilmente poderiam ser padronizadas. As decisões têm como ponto central o processo de julgamento e decisão do gerente.
– Exemplos: Escolha da capa para uma edição da revista; contratação de um novo Gerente.
• Decisão Semi-Estruturada: Com características estruturadas e não estruturadas.
– Exemplos: Definição de turnos de trabalho e plantões; definição de produção de produtos de acordo com a demanda projetada para o mercado.
Classificação das Decisões
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Níveis Hierárquicos e as Informações Gerenciais
Gerentes Corporativos
- Suporte à decisão e monitoramento de desempenho de funções e processos
- Alocação de recursos e estratégias. - Monitoramento de desempenho do negócio, ou
de partes do negócio
- Planos objetivos e perspectivas de resultados. - Desempenho consolidado do negócioNão-Estruturada
Semi-Estruturada
Estruturada
(Fonte: Adaptado de Fernando Nimer)
Gerentes Operacionais
Altos Executivos e Acionistas
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Principais Características do SAD• Podemos resumir as principais características dos problemas a
serem solucionados com o auxílio de um SAD como:
– O problema está continuamente mudando
– As respostas são necessárias rapidamente
– Os dados estão em constante mudança e possuem origem em diversas fontes
– Os dados devem ser processados e disponibilizados em diferentes tipos de representação
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Principais Características do SAD• Uma das maneiras de tentarmos compreender um SAD é através de
suas características, sendo que as mais observadas são:
– Tendência a problemas sub-especificados, não bem estruturados, tais como os executivos de alto nível se defrontam;
– Combinação de modelos e técnicas analíticas com funções tradicionais de acesso e recuperação de dados;
– Usos de dispositivos que tornam fácil a sua utilização de modo interativo pelos usuários;
– Ênfase em flexibilidade e capacidade de adaptação a mudanças no ambiente e na abordagem do usuário.
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Principais Características do SAD• Observação:
• Cada tomador de decisão tem habilidades, conhecimentos e estilo diferentes de outro e, portanto, um SAD não pode ser projetado baseado apenas em um processo específico de tomada de decisão.
• Por isto, a flexibilidade é uma das principais características de um SAD, uma vez que o ambiente, as tarefas e os usuários estão sujeitos a frequentes mudanças.
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
Indicam a necessidade de um SAD na organização
• Dificuldade em consolidar informações para tomar decisões;
• Muitos sistemas de informação dispersos na empresa;
• Diferenças e erros nos conceitos de dados;
• Conceitos de dados variando conforme o intérprete;
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Indicam a necessidade de um SAD na organização
• Incapacidade de decidir com base em informações confiáveis;
• Dificuldade em compartilhar informações entre as várias áreas da empresa;
• Problemas de qualidade dos dados;
• Dados chegam atrasados para a tomada de decisão
ADMINISTRAÇÃO DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO
Unidade V – Aplicações de Sistemas de Apoio às Decisões
Arquitetura de um Sistema de BI
ADMINISTRAÇÃO DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO
Unidade V – Aplicações de Sistemas de Apoio às Decisões
Arquitetura de um Sistema de BI
Módulo ETL (extraction, transformation and loading): componente dedicado à extração, ao carregamento e à transformação de dados.
✓ É a parte responsável pelo recolhimento das informações nas mais diversas fontes (sistemas ERP, arquivos TXT, ficheiros Excel ...)
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Arquitetura de um Sistema de BI
Data Warehouse/Data Marts – locais onde ficam concentrados todos os dados extraídos dos sistemas operacionais.
A grande vantagem de ter um repositório de dados separado consiste na possibilidade de armazenar informações históricas e agregadas, construindo assim um melhor suporte para as análises efetuadas a posteriori.
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Arquitetura de um Sistema de BI
Data Mining – é o processo de explorar grandes quantidades de dados à procura de padrões consistentes, como regras de associação, para detectar relacionamentos sistemáticos entre variáveis, detectando assim novos subconjuntos de dados.
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Arquitetura de um Sistema de BI
Front-end – parte visível ao usuário. Pode consubstanciar-se em forma de relatór ios padronizados e ad hoc, portal de intranet/Internet, análise OLAP e funções diversas como data mining ou forecasting (projeções de cenários futuros baseados em determinadas premissias).
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Arquitetura de um Sistema de BI
Metadados: “dados sobre dados”. Os dados sobre o sistema que operam com estes dados.
Um repositório de metadados é um ferramenta essencial para o gerenciamento de um DW no momento de converter dados em informações para negócios.
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Tipos de SAD• Sistemas de Suporte à Decisão (DSS);
• Sistemas de Suporte à Decisão em Grupo (GDSS)
• Sistemas de Informação Executiva (EIS)
• Sistemas Especialistas (Expert Systems)
• Sistemas Artificiais / Redes Neurais
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
Classe de SAD Definição Terminologia TípicaSistema de Suporte à Decisão(SSD)
Sistemas interativos que auxiliam o tomador de decisão a utilizarem dados e modelos para resolver problemas
Data Warehouse, Data Mart, Data Mining
Sistema de Informação Executiva (SIE)
Sistemas que atendem a necessidade de gestão e tomadas de decisão dos executivos
EIS, Balance Scorecard, Dashboards, BPM
Sistema de Suporte à Decisão em Grupo (GSSD)
Sistemas que auxiliam a tomada de decisão coletiva
Groupware, Sistemas Colaborativos, Meetings Eletrônicos
Sistemas Especialistas Sistemas com conhecimento especializado para resolver problemas específicos, tomar decisões específicas
Inteligência Artificial, Expert System
Tipos de SAD
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
Ambiente do SAD•São instrumentos que facilitam a tarefa de tomada de decisão e que
tentam otimizar os resultados obtidos melhorando assim a qualidade
das decisões
•Utilizados tanto do nível tático quanto do nível estratégico. Ajuda os
utilizadores na tomada de decisões fornecendo-lhes informação,
modelos e ferramentas para analisar a informação.
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
Ambiente do SAD•O SAD é uma classe de sistema pertencente ao chamado ambiente analítico (OLAP) da organização.
•Vejamos então o que é este ambiente, suas características e diferenças em relação ao ambiente transacional (OLTP) em uma organização.
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
Ambiente Operacional X Ambiente Analítico
(Fonte: . Ciferri, C. D. de A., Ciferri, R. R., Processamento Analítico de Dados
Ambiente Operacional Ambiente Analitico
Principal Característica
Voltado ao processamento de transações OLTP
Voltado ao processamento de consultas OLAP
Tipos de Operação mais Frequentes
Atualização, exclusão e inserção
Consulta
Características das Transações
Pequenas e simples, acessam poucos registros por vez
Longas e complexas, acessam muitos registros por vez e realizam várias varreduras e junções de tabelas
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Ambiente Operacional X Ambiente Analítico
(Fonte: . Ciferri, C. D. de A., Ciferri, R. R., Processamento Analítico de Dados
Ambiente Operacional Ambiente Analitico
Interações com os Usuários Pré-determinadas estáticas
ad-hoc dinâmicas
Granularidade dos Dados Detalhado Detalhado e agregadoProjeto do Banco de Dados Normalizado (3FN) Multidimensional, refletindo as
necessidades de análise dos usuários
Histórico dos Registros Mantém a situação corrente (atual)
Dados Históricos são relevantes (5 a 10 anos)
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Ambiente Operacional X Ambiente Analítico
(Fonte: . Ciferri, C. D. de A., Ciferri, R. R., Processamento Analítico de Dados
Ambiente Operacional Ambiente Analítico
Volume de Dados megabytes a gigabytes gigabytes a terabytes
Principal Questão de Desempenho
produtividade da transação
produtividade da consulta
Exemplos de aplicações
transações bancárias, empréstimos de livros, contas a pagar
planejamento de marketing, análise financeira
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Requisitos do Ambiente Operacional• Tempo de Resposta
• Segurança
• Recuperação de Falhas
• Muitos usuários concorrentes
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Requisitos do Ambiente Analítico• Flexibilidade, facilidade de navegação
• Consultas complexas, não antecipadas
• Gerenciamento de enormes volumes de dados
• Necessidade de examinar o dado em diferentes níveis de detalhe
• Necessidade de acesso a dados de fontes de dados diversas
Data Warehouse
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Exemplo✓ Proprietário de uma loja de vinhos possui grande conhecimento
dos vinhos que vende o Tipo de uva do qual foi feito. o Sabor. o Sua idade. o Processo de fabricação. o Tipo de clima. o Outras informações sobre seu produto...
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Exemplo
✓Os clientes gostam de visitar sua loja e aprender sobre vinhos o quanto podem.
✓Mas é necessário muito mais do que isso para garantir suas vendas e a lealdade de seus clientes: precisa conhecê-los.
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Exemplo✓É necessário saber que tipo de vinho aquele cliente gosta. ✓Capacidade financeira.
✓Conhecer o produto é obrigação de todos os proprietários, porém o que faz a diferença entre cada loja é o tratamento diferenciado dado aos clientes.
o Isso requer conhecimento e aprendizado.
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Exemplo✓Pequena loja com poucos clientes é simples criar uma
relação de atendimento personalizado, conhecendo as necessidades e gostos de cada um.
✓Em Grandes empresa estas relações dificilmente criadas. o Ao lidar com um grande número de clientes, a grande
empresa não pode se preocupar com atendimento dedicado pois não tem como aprender e conhecer cada um deles.
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Exemplo✓Há, hoje, uma tendência mundial em ganhar a lealdade do
cliente através do estabelecimento de uma relação pessoal, um-para-um, entre empresa e cliente.
✓Também nesta tendência, as empresas desejam identificar os clientes cujos valores e necessidades sejam mais compatíveis com o uso prolongado de seus produtos, e nos quais é válido o risco de investir com descontos, pacotes, brindes e outras formas de criar esta relação pessoa.
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Unidade V – Aplicações de Sistemas de Apoio às Decisões
Exemplo✓Esta mudança de focalização do grande mercado para o
usuário individual requer mudanças em toda a empresa (setores de marketing, vendas, atendimento ao cliente …).
▪ A grande empresa precisará simular a pequena loja na qual o cliente sente-se bem tratado, especial e humano, não sendo apenas um número.
Resumindo: Data Warehouse – A memória da Empresa
ADMINISTRAÇÃO DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO
Unidade V – Aplicações de Sistemas de Apoio às Decisões
• Pequena Empresa (loja de vinho) – Proprietário aprende a cada dia com seus clientes pela observação de suas preferências.
– O proprietário é • Humano • Possui memória • Capacidade de aprendizado
• Lida com poucos clientes.
Data Warehouse - A Memória da Empresa
ADMINISTRAÇÃO DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO
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Data Warehouse - A Memória da Empresa
Grande Empresa
Não há proprietário que se relacione diretamente e pessoalmente com o cliente para poder observá-lo e aprender sobre ele.
Quem lida com o cliente é um vendedor ou mesmo o computador.
Número de cliente bastante alto, dificultando a observação de cada cliente em especial.
ADMINISTRAÇÃO DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO
Unidade V – Aplicações de Sistemas de Apoio às Decisões
•Para criar uma relação de um-pra-um em uma grande empresa
–Proprietário humano precisa ser substituído por uma máquina capaz de tratar grandes números, o computador.
–A memória do proprietário é substituída por um grande banco de dados denominado de Data Warehouse.
–A capacidade de aprendizado é substituída por técnicas de Inteligência Artificial e Estatística genericamente denominadas de Dataming
Data Warehouse - A Memória da Empresa
ADMINISTRAÇÃO DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO
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• A cada dia dados estão sendo gerados.
• Exemplo: Compra de um telefone
Data Warehouse - A Memória da Empresa
BD
Dados adquiridos ▪ Número telefônico, ▪ duração da chamada, ▪ número do cartão de
crédito, ▪ endereço de entrega, ▪ produto escolhido ▪ outros dados são
adquiridos ...
Armazenadas
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Data Warehouse - A Memória da Empresa
A filosofia empresarial dirigida ao cliente considera cada • Item de informação sobre o cliente, • Interação em pontos de venda, • Visita a uma página web como uma forma de obter
dados e aprender sobre o cliente.
Certamente que obter dados não é aprender sobre o cliente!
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Unidade V – Aplicações de Sistemas de Apoio às Decisões
Data Warehouse - A Memória da Empresa
De fato, muitas empresas armazenam GB de dados sem aprender nada acerca de seus clientes e produtos.
Nestes casos, os dados são armazenados para fins operacionais
• Controle de estoque. • Cobrança, entre outros ...
Após seu uso são descartados sem a consideração de que podem representar fonte de informação valiosa para a empresa.