quarta-feira, 1 de fevereiro de 2012

Introdução ao Business Intelligence (BI) e Modelagem Dimensional

1. Hierarquia dos sistemas de Informação

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2. Sistemas operacionais

Sistemas operacionais possuem estabilidade de dados volátil com atualizações constantes em tempo real sempre procurando mostrar a informação atual, onde o armazenamento desses dados são de acordo com o tempo previsto para o negócio. Exemplos, notas fiscais devem ser armazenadas durante cinco anos.

Sistemas operacionais devem estar preparados para estarem disponíveis em torno de 20 horas por dia 6 dias da semana sendo em alguns casos necessário disponibilidade de 24X7.

No que diz respeito à estrutura de banco de dados dos sistemas operacionais esta focado na agilidade e no processamento dos dados. Estão preparados para aceitar inclusão, alteração e exclusão de dados disponibilizando relatórios pré definidos com informações integras.

3. Sistemas Analíticos

Sistemas analíticos possuem estabilidade de dados estáveis com atualizações periódicas, ou seja, as atualizações são realizadas em um período pré definido de acordo com as necessidades do negócio não tendo alterações de dados somente inclusões. Dessa maneira, os fatos são apresentados quando ocorrem como se fosse uma foto do momento em que ocorreu.

O tempo de armazenamento dos dados dos sistemas analíticos são geralmente longos, para possibilitar uma análise de tendência, em média são armazenadas entre 5 a 10 anos tendo disponibilidade de serviço menor do que os sistemas operacionais, normalmente estão disponíveis em certos períodos do dia ou da semana (de acordo com o negócio).

Com relação à estrutura de banco de dados para sistemas analíticos, são projetados para gerar relatórios iterativos de natureza ad-hoc tendo como característica grande volume de dados redundantes (por não ser normalizado) com foco na qualidade das informações.

4. Sistemas Transacionais

Sistemas transacionais, também conhecidos como OLTP – Online Transactional Processing - são sistemas que se baseiam em transações. Alguns exemplos deste tipo de sistemas são:

· Sistemas Contábeis;

· Aplicações de Cadastro;

· Sistemas de Compra, Estoque, Inventário;

· ERPs, CRMs.

O processo inicial de informatização de qualquer empresa é baseado no desenvolvimento e na implantação de Sistemas transacionais (também chamados de operacionais). Estes sistemas atendem em geral à área administrativo\financeira, sistemas como folha de pagamento, contabilidade, controle de estoques, contas a pagar e a receber, faturamento, etc., são exemplos de Sistemas transacionais.

As principais funções e características dos sistemas transacionais são:

o Coletar os dados operacionais existentes nos documentos operacionais das organizações

o Ordenar os dados de modo a facilitar o acesso a eles;

o Permitir consultas que permitam retratar diferentes aspectos das operações;

o Gerar relatórios operacionais

o Fornecer informações para tomada de decisões

o A maioria das fontes de dados é interna e a saída é destinada principalmente a um público interno

o Os dados recebidos e produzidos são organizados e formatados de modo padrão.

o Modelo de bando de dados relacional normalizado

Em resumo, os sistemas transacionais se caracterizam pela alta taxa de atualização, grandes volumes de dados e acessos pontuais, ou seja, pesquisas cujo resultado seja de pequeno volume (até milhares de linhas, mas preferencialmente menos).

5. Definição de BI

O Conceito de A Inteligência Empresarial, ou Business Intelligence (BI), surgiu na década de 80 e tem com conceito as habilidades das organizações para acessar dados e explorar as informações normalmente contidas em um Data Warehouse/Data Mart.

Tem como objetivo auxiliar pessoas por meio do tratamento da base de dados existentes e o aprimoramento das informações para tomada de decisão, ou seja, em meio de uma enorme quantidade de informações que são “despejadas” nos sistemas diariamente, necessitamos de critérios para selecionarmos e organizarmos os dados que são mais interessantes para o nível gerencial, onde gerentes e diretores devem ter informações rápidas e relevantes.

6. Modelo de dados Dimensional

O modelo dimensional é utilizado na maioria das vezes em banco de dados para Data Warehouse que diferem do modelo de dados relacional. É uma forma de modelagem onde as informações podem ser representadas como um cubo, sendo possível fatiar este cubo e consultar cada dimensão para extrair detalhes mais aprofundados.

A modelagem é dividida em dimensões, que servem de perspectivas de análise em qualquer assunto da organização, ou seja, forma pela quais analistas de negócios, gerentes e executivos analisam as informações

Esse tipo de modelagem tem dois modelos MODELO ESTRELA (STAR SCHEMA) e MODELO FLOCO DE NEVE (SNOW FLAKE).

· Modelo Estrela: Mais simples de entender, nesse modelo todas as dimensões relacionam-se diretamente com a fato.

· Modelo Floco de Neve: Visa normalizar o banco com dimensões auxiliares.

7. Motivos que levam empresas ao desenvolvimento de BI

São vários os motivos que levam as empresas ao desenvolvimento de BI, uma delas é a dificuldade na geração de relatórios e necessidade de informações diferenciadas

8. Conceito de Data Warehouse

Pode ser traduzido como “depósito de dados”. Sua função principal é o armazenamento de informações de um banco de dados referente a uma ou mais atividades de uma empresa de forma consolidada, voltada à tomada de decisões. É como um agrupamento inteligente de dados de uma mesma fonte.

O Data Warehouse possibilita que os relatórios sejam exibidos dinamicamente de acordo com a necessidade, focando pontos estratégicos. Seu objetivo é trabalhar com uma grande quantidade de informação e principalmente dados históricos.

O que torna o Data Warehouse poderoso é que as informações que estão armazenadas em vários sistemas, planilhas e arquivos espalhados por todos os setores da empresa, são reunidos em um banco de dados dimensional.

Como desvantagem no Data Warehouse, temos seu custo, projetos muito longos, dificuldades para validação e dificuldade de escopo.

9. Arquitetura Top Down

Usada quando a empresa cria um DW e depois parte para a segmentação, dividindo o DW em áreas menores gerando assim pequenos bancos orientados por assuntos aos departamentos.

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10. Arquitetura Bottom-Up

É a situação inversa da top-down. A empresa prefere primeiro criar um DM para uma única área. A partir da visualização dos primeiros resultados parte para outra área e assim sucessivamente até resultar em um DW.

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11. Arquitetura Barramento

Criação de banco de dados consistente para obter consistência, ou seja, estabelecer método incremental. Com barramento pode-se implementar data marts separados por diferentes grupos, basta desenvolver conjunto mestre de fatos e dimensões padronizados. A Implementação de data marts será à medida que forem construídos e serão “encaixados” no DW, fazendo com que equipes independentes possam trabalhar de forma paralela devido à padronização da arquitetura.

12. Os quatro componentes de DW/DM segundo Kimball

· Sistema operacionais de origem – ERP, planilha Excel, arquivos texto, etc.

· Data staging área – Filtro e padronização dos dados, ou seja, é a área de extração e transformação dos dados que serão carregados no DW

· Área de apresentação dos dados – local onde os dados ficam disponíveis e organizados para apresentação ao usuário

· Ferramenta de acesso aos dados – data mining, OLAP, Scorecards, Dashboards

13. Projetos de BI – Gerenciamento e planejamento

· Entender os motivos da criação do BI

· Avaliar expectativas

· Definir estratégias de entrega

· Definir riscos

· Definir escopo

· Avaliar recursos – humanos, financeiros e tecnológicos

14. Projetos de BI – Definição de requisitos

· Definição de requisitos – levantamento de dados, processos, medidas, usuários chaves, validação de requisitos

· Processo de negócio – Entendimento e identificação dos processos de negócio para modelagem da estrutura dimensional

· Requisitos comerciais – São as medidas e dimensões padrões para a maioria dos negócios, exemplo – ICMS,IPI,cliente, cidade, produto,etc..

 

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