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UNIVERSIDADE PAULISTA – UNIP oras to view nut*ge SOLUÇAO DE BUSINE PARA UMA REDE VAREJISTA 4 – SISTEMA DE INFORMAÇÃO GERENCIAI 5 – SISTEMA DE APOIO A DECISAO 3. 2. 3Data Mining 3. 3 – Estrutura dos Bancos de Dados . — – 10 3. 3. 1 – Estrutura Relacional . 3. 3. 2 – Estrutura Multidimensional 3. 4 – Processamento Analítico Online 3. 5 – Balanced scorcard(BSC) „ 3. 6 – Extração, Transformação e Carga (SIG) — – 17 … -19 . -20 -10 13 (ETL) -15 (DSS) -18 6 – SISTEMA DE INFORMAÇÃO EXECUTIVO (EIS) 7 – FERRAMENTAS UTILIZADAS – 20 7. – Oracle Database log Enterprise Edition Release 10. 2. . 1. 0 • -20 7. 2 – SAP BO Bisiness Inteligence XI 11. 5 Relese 7. 3 – SAP BO Data Integrator 1. 7. 8 – PROJETO (ESTRUTURA) DO -20 SOFTWARE PAGF Multidimensional . 10- CONCLUSÃO . • 73 11- BIBLIOGRAFIA 74 1 – INTRODUÇÃO 55 PAC. F as fatores que afetam os seus negócios, tais como métricas de vendas, produção, operações internas e eles podem contribuir para uma melhor tomada de decisões de negócios.

As aplicações e tecnologlas de Bl podem ajudar as empresas a analisar o seguinte: tendências de transformação do mercado, alterações no comportamento de clientes e padrões de consumo, referências de clientes, recursos das empresas e condições de mercado. O Bl pode ser utilizado para ajudar analistas e gestores a determinar quais os ajustes que apresentam maior probabilidade de afetar as tendências.

No competitivo setor de atendimento ao cliente, as empresas têm que dispor de informações precisas e atualizadas sobre as preferências dos clientes, para que as empresas possam adaptar-se rapidamente à demanda em constante mutação. Os sistemas de Bl permitem que as empresas coletem informações sobre as tendências do mercado e ofereçam produtos e serviços inovadores, antecipando as transformações das xigências dos clientes. As aplicações de 31 também ajudam os executivos a manterem-se bem informados sobre as ações que os concorrentes da empresa estão empreendendo.

Some-se a isto, o Bl pode ajudar as empresas a compartilhar informações estratégicas com seus parcelros de negócios, como no caso do relacionamento com fornecedores (níveis de estoques, métricas de performance e outros dados da cadeia de abastecimento, por exemplo). As ferramentas básicas de Bl são: Data Warehouse, Data Mart, Data Minirg Ferramentas OCAP e Balanced Scorecard. Sun Tzu em a Arte da Guerra salientou a importância e coletar e analisar informações.

Sun Tzu afirmava que para ser bem-sucedido na guerra, o general deve ter pleno conhecimento de suas próprias forças e fraquezas, assm como total conhecimento das forças e fraquezas do inimigo. A falta de qualquer uma delas pode resultar na derrota. Antes do início da Era da Informação, no final do século vinte, as empresas tinham ue coletar dados de fontes não automatizadas. As em m de recursos de apropriadamente os dados, e como resultado as empresas frequentemente tomavam decisões de negócios sobretudo com base na intuição.

Nas empresas modernas, os padrões mais exigentes, a utomação e as tecnologias fizeram com que vastas quantidades de informações ficassem disponíveis. As tecnologias de data warehouse implementaram repositórios para armazenar estes dados. As ferramentas de ETL (Extract, Transoform, Load – extração, transformação, carga) e mais recentemente as ferramentas de EAI (Enterprise Application Integration Integração de Aplicações Empresariais) aumentaram a velocidade de coleta de dados. As tecnologias OLAP de geração de relatórios permitiram uma geração acelerada de novos relatórios de análise de dados.

Os sistemas de Bl transformaram-se na rte de examinar grandes quantidades de dados, extraindo as informações pertinentes e transformando as informações em conhecimento com base no qual as decisões podem ser tomadas. 3 – TECNICAS DE BUSINESS INTELLINGENCE e SOLUÇOES UTILIZADAS Como já comentado em conceitos gerais as ferramentas básicas para desenvolver um projeto de Business Intelligence são: Banco de Dados Operacional, Data Warehouse, Data Mart, Data Minirg Ferramentas OCAP e Balanced Scorecard, onde será detalhada a função de cada um desses elementos. . 1 — Banco de Dados Banco de dados é um conjunto integrado de registros u objetos logicamente afins. Um banco de dados consolida registros previamente armazenados em arquivos separados em uma fonte comum de registros de dados que fornece dados para muitas aplicações. O enados em um banco Esses bancos de dados armazenam dados detalhados necessários para apolar as operações da organização como um todo.

Eles também são conhecidos como banco de dados de área temática, banco de dados de transações e banco de dados de produção. Exemplos: banco de dados de cliente, banco de dados do produto, banco de dados de funcionários, entre outros, podemos lassificar como esse tipo de banco de dados. 3. 2. 2 – Data warehouse Um data warehouse armazena dados do ano em curso e anos anteriores que foram extraídos dos vários bancos de dados operacionais. ? uma fonte central de dados que foram classificados, editados, padronizado e integrados de tal forma que podem ser utilizados por gerentes e outros profissionais usuários finais para uma multiplicidade de formas de análises empresariais, pesquisa de mercado e apoio à decisão. 3. 2. 3 – Data Mining Um uso importante dos dados do data warehouse é o data mining_ No data mining os dados de um data warehouse são rocessados para identificar fatores e tendências chaves nos padrões das atividades de negócios.

Esse procedimento pode ser utilizado para ajudar os gerentes a tomarem decisões sobre mudanças estratégicas nas operações empresariais para obter vantagens competitivas no mercado. 3. 3 — Estrutura dos Bancos de Dados As relações entre os muitos registros individuais nos bancos de dados são baseados em uma das diversas estruturas ou modelos lógicos de dados. Os acotes de sistemas de gerenciamento de banco roietados para utilizar microcomputadores, bem como por muitos sistemas de potência édia e de computador central.

No modelo relacional, todos os elementos dos dados dentro do banco de dados são concebidos como armazenados na forma de tabela simples. Outras tabelas, ou relações, para o banco de dados dessa organização poderiam representar as relações dos elementos de dados entre projetos, divisões, linhas de produtos e assim sucessivamente. Os pacotes de sistemas gerenciais de banco de dados baseados no modelo relacional podem vincular elementos de dados de varias tabelas para fornecer informações para os usuários.

Um pacote DBMS, por exemplo, poderia recuperar e exibir o nome salário de um funcionário a partir da tabela de funcionários e o nome do departamento do funcionário a partir da tabela de departamentos, utilizando seu campo comum de número do departamento para vincular ou juntar as duas tabelas. 3. 3. 2 – Estrutura Multidimensional A estrutura multidimensional de banco de dados é uma variação do modelo relacional que utiliza estrutura com múltiplas dimensões para organizar dados e expressar as relações entre os dados. Você pode visualizar as estruturas multidmensionais como cubo de dados e cubos dentro de cubos de dados.

Cada ace do cubo é considerada como uma dimensão dos dados. Cada célula dentro de uma estrutura multidimensional contém dados agregados relacionados a elementos ao longo de cada uma de suas dimensões. Uma única célula, por exemplo, pode conter as vendas totais para um produto em uma região para um canal especifico de vendas em um único mês. Um dos maiores benefícios dos bancos de dados multidimensionais é que eles são uma maneira compacta e inteligiVeI de visualizar e manipular elementos de dados que possuem muitas inter-relações.

Por isso, os bancos de dados multidimensionais se tornaram a estrutura ais popular para os bancos de dados analíticos que suportam aplicações de processamento analítico online ou OLAP, nas quais se esperam respostas rápi ultas comerciais PAGF 7 caráter competitivo e dinâmico do ambiente de negócios globalizado de hoje determina as demandas dos gerentes e analistas de sistemas de informação capazes de fornecer respostas rápidas a complexas consultas de negócios.

A industria de SI tem respondido a essas demandas com avanços como os bancos de dados analíticos, data marts, data warehouse, técnicas de data mining e estruturas multidimensionais de banco de ados e com servidores e produtos de software especializados que apóiam o processamento anal[tico online (OLAP). O processamento analítico online é a capacidade dos sistemas de informação gerencial, de apoio à decisão e de informação executiva que permite aos gerentes e analistas examinarem e manipularem interativamente enormes quantidades de dados detalhados e consolidados a partir de múltiplas perspectivas.

O OCAP envolve a análise de relações complexas entre milhares ou até milhões de itens de dados armazenados em bancos de dados multidimensionais para descobrir padrões, tendências e condições excepcionais. Uma seção de OLAP ocorre online em tempo real , com respostas rápidas às consultas de um gerente ou analista, de modo que seu processo analítico ou de tomada de decisão não seja prejudicado O processamento analítico online envolve diversas operações analíticas básicas, incluindo consolidação, drill-down e slicing and dicing. ?? Consolidação. Envolve a agregação de dados. Isto pode envolver simples junções ou agrupamentos complexos, envolvendo dados inter-relacionados. Os escritórios de vendas, por exemplo, podem ser agrupados em distritos e os distritos anexados em regiões. • Drill-Down. O OCAP pode seguir na direção inversa e automaticamente exibir os dados detalhados que compõem os dados consolidados. Isto é chamado de drill-down (desagregação).

As vendas por roduto, por exemplo, que compõem os totais de ve eeiào poderiam ser de vista. Uma fatia do banco de dados de venda poderia mostrar todas as vem das de tipo de produto dentro das regiões. Outra fatia poderia mostrar todas as vendas por canal de vendas dentro de cada tipo de produto. O slicing and dicing geralmente é executado ao longo de um eixo de tempo a fim de analisar tendências e descobrir padrões. 3. 5 — Balanced StoreCard (BSC)

O balanced scorecard é um planejamento estratégico e sistema de gestão que é usado no mundo dos negóclos para alinhar as atividades da empresa com a visão e a estratégia da organização, melhorar a comunicação interna e externa, e monitorar o desempenho estratégico da organização e seus objetivos. O Balanced Scorecard é um sistema de gestão (não apenas um sistema de medição) que permite as organizações esclarecer a visão e a estratégia e traduzi-las em ação.

Ele fornece um feedback em torno de ambos os processos internos do negócio e dos resultados externos, a fim de melhorar continuamente o esempenho estratégico e os resultados da organização. Kaplan e Norton criadores do BSC O BSC sugere a visão da organização sob quatro perspectivas, desenvolver metas, coletar dados e analisá-los em relação a cada uma destas perspectivas: • A perspectiva de aprendizado e crescimento Esta perspectiva Inclui treinamento de funcionários e empresas relacionadas com as atitudes culturais tanto individuais como colectivas auto-aperfeiçoamento.

As metas podem ser postas em prática para orientar os gestores de fundos com foco em treinamento, onde eles podem a’udar mais. E-m qualquer caso, de aprendizado e crescim a base fundamental Perspectiva de Processos de Negócio Essa perspectiva se refere aos processos internos do negócio. Métricas, com base nessa perspectiva permiti que os gerentes saiba como seu negócio está funcionando, e se seus produtos e serviços estão em conformidade com os requisitos do cliente (a missão).

Essas metas devem ser cuidadosamente concebida por aqueles que conhecem estes processos mais intimamente. • A Perspectiva do Cliente A filosofia de gestão, recentes têm demonstrado uma crescente percepção da importância do foco no cliente e satisfação do cliente em qualquer negócio. Estes são os principais indicadores: se os clientes não estão satisfeitos, eles acabarão por encontrar outros fornecedores que atendam suas necessidades.

No desenvolvimento de metas de satisfação, os clientes devem ser analisados em termos de tipos de clientes e os tipos de processos para os quais estamos oferecendo um produto ou serviço a esses clientes. • As Perspectivas Financeiras Kaplan e Norton não descure a necessidade tradicional de dados financeiros. Oportunade precisa de dados de financiamento será sempre uma prioridade, e os gestores farão o que for necessário para fornecê-lo. Na verdade, muitas vezes á mais do que suficiente manipulação e processamento de dados financeiros.

Com a implementação de um banco de dados corporativo, espera-se que mais de processamento pode ser centralizado e automatizado. Mas o ponto é que a ênfase atual sobre finanças leva a uma situação “desequilibrada” no que diz respeito a outras perspectivas. Há talvez uma necessidade de inclulr outros dados financeiros relaclonados, tais como avaliação de risco e dados de custo-benefício, nesta categoria. Mapeamento Estratégico. Os mapas estratégicos são ferramentas de comunicação utilizadas para contar a hi se cria valor para a