Administração de Sistemas de Informação Gerenciais

CENTRO DE ENSINO SUPERIOR DO AMAPÁ
Administração de Sistemas de
Informação Gerenciais
UNIDADE IV: Fundamentos da Inteligência de
Negócios: Gestão da Informação e de Banco de
Dados
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Abordagem de banco de dados para gestão de dados
Um banco de dados é um conjunto de arquivos relacionados
entre si com registros sobre pessoas, lugares ou coisas. Como
exemplo de banco de dados, podemos citar a lista telefônica,
conjunto de registro referentes a pessoas físicas e jurídicas que
possuem telefone. Traz informações sobre empresas e categoria de
empresas, tais como lojas de automóveis e etc.
A lista telefônica extrai essas informações de um banco de
dados com arquivos de clientes, classificação de empresas, código
de área e regiões geográficas.
Banco de dados
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Abordagem de banco de dados para gestão de dados
Abordagem de banco de dados para gestão de dados
Entidades e atributos
Ao pensar nos dados para a sua empresa e em como
gerenciá-los, por onde começaria?
Se esta abrindo ou gerenciando um empresa, precisa
identificar os dados necessários á administração do negócio.
Normalmente usará dados como, clientes, fornecedores,
funcionários, pedidos, produtos, expedidores e talvez peças.
Cada uma dessas categorias genéricas que representa uma
pessoa, um lugar ou uma coisa sobre a qual você armazena e manté
informações é chamada de entidade.
Entidades e atributos
Entidades pode ser representada como:
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objetos concretos (uma pessoa)
objetos abstratos (um departamento)
Empregado
João
Pedro
Paulo
Maria
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Departamento
Contabilidade
Financeiro
Jurídico
Pessoal
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Abordagem de banco de dados para gestão de dados
Abordagem de banco de dados para gestão de dados
Entidades e atributos
Exemplos de Entidades:
• Sistema Bancário
• Cliente
• Conta Corrente
• Conta Poupança
• Agência
• Sistema de Controle de Produção de Indústria
• Produto
• Empregado
• Departamento
• Estoque
Entidades e atributos
Atributos
É um dado que é associado a cada ocorrência de uma entidade
ou seja suas características.
Exemplos de atributos de entidades:
Empregado
Departamento
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Nome
Endereço
Salário
Descrição
númeroDeFuncionários
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Abordagem de banco de dados para gestão de dados
Organizando um banco de dados relacional
Como expressamos que João trabalha no Departamento de
Contabilidade?
Empregado
Lotação
João
Pedro
Paulo
Maria
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Departamento
Contabilidade
Financeiro
Jurídico
Pessoal
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Abordagem de banco de dados para gestão de dados
Organizando um banco de dados relacional
O banco de dados relacional é o tipo de banco de dados mais
comum atualmente.
O banco de dados relacional é caracterizado pela associação
entre entidades, representada através de um losângulo e linhas que
ligam as entidades relacionadas.
A
nomeDoRelacionamento
Entidade
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B
Entidade
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Abordagem de banco de dados para gestão de dados
Organizando um banco de dados relacional
Exemplos de relacionamento
Medico
Cliente
Residência
Consulta
ContaCliente
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Abordagem de banco de dados para gestão de dados
Organizando um banco de dados relacional
Exemplos de relacionamento
Paciente
Conta
Cidade
Medico
Cliente
Residência
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Consulta
ContaCliente
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Abordagem de banco de dados para gestão de dados
Organizando um banco de dados relacional
Exemplos de relacionamento com atributos
nome celular
Consulta
dataDaConsulta
Conta
Cidade
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Médico
Paciente
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Abordagem de banco de dados para gestão de dados
Organizando um banco de dados relacional
Exemplos de relacionamento com atributos
Paciente
Empregado
nome endereço
nome salario
Atuação
função
Projeto
sigla
instâncias
Dr. Paulo
Dr. Flora
22/10/2007
05/02/2009
20/03/2009
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Vania
Vania
Pedro
Gabriel
coordenador
pesquisador
bolsista
José
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AATOM
Sinpli
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Abordagem de banco de dados para gestão de dados
Sistema de gestão de banco de dados
Abordagem de banco de dados para gestão de dados
Sistema de gestão de banco de dados
Um sistema de gestão de banco de dados (SGBD) é um
software específico usado para criar, armazenar, organizar e acessar
dados a partir de um banco de dados.
Exemplos de SGBD:
Microsoft Acess: usado em computadores pessoais (PCs)
IBM DB2
Utilizados para grandes mainframes e
Oracle
computadores de médio porte
Microsoft SQL Server
Mysql: é o SGBD mais popular de código aberto, usado muito em
servidores Web.
Você pode não notar, mas Bancos de Dados estão por trás
de tudo o que você faz na Internet:
• Buscas no Google.
• Compras nos sites da Amazon, do Mercado Livre, etc.
• Um SGBD permite que consultas aos dados sejam respondidas de
forma correta e rapidamente.
Os SGBDs permitem a realização no banco de dados de
diversas atividades (transações) por diferentes usuários
“simultaneamente”
Possuem mecanismos que permitem não confundir as
diferentes ações: por exemplo, duas reservas simultâneas para o
mesmo assento num determinado vôo.
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Abordagem de banco de dados para gestão de dados
Sistema de gestão de banco de dados
Abordagem de banco de dados para gestão de dados
Sistema de gestão de banco de dados
Um SGBD tem mecanismos para “esconder” certas partes
do banco de dados de certos usuários.
Modelo de dados relacional
Os dados são representados por Relações (ou Tabelas).
Modelo de dados relacional
Esquema de relação de entidade = nome da entidade + lista de atributos.
Atributos
Nome
Exemplo:
Cerveja(nome, fabr)
Bares(nome, end, licença)
Consumidores(nome, end, tel)
Vendas(bar, cerveja, preço)
Frequentadores(consumidor, bar)
Fabricante
Winterbrew
Pete’s
Bud Lite
Anheuser-Busch
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Cerveja
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Nome
da Entidade
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Abordagem de banco de dados para gestão de dados
Sistema de gestão de banco de dados
Modelo de dados relacional
Porque utilizar o modelo relacional?
• Modelo muito simples.
• Frequentemente corresponde à maneira como pensamos sobre
os dados.
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UNIDADE IV: Fundamentos da Inteligência de Negócios:
Gestão da Informação e de Banco de
Dados
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Como usar BD para melhorar o desempenho e a tomada de
decisão na empresa
Como usar BD para melhorar o desempenho e a tomada de
decisão na empresa
As empresas utilizam banco de dados para:
• Monitorar transações básicas (pagamentos a fornecedores e
funcionários, processamento de pedidos, atendimento a clientes
e etc).
• Obter informações que ajudem a administrar os negócios de
maneira mais eficiente.
• Auxiliam os gerentes e funcionários a tomar melhores decisões.
Por exemplo, se uma empresa quiser saber qual produto é
mais aceito pelo mercado, ou qual cliente é mais lucrativos, onde a
empresa encontrará essas respostas?
Em grandes empresas, com grandes banco de dados ou
sistemas para funções separadas como: Manufatura, Vendas e
contabilidade. São necessárias ferramentas especiais para analisar
vasta quantidade de dados e extraí-los de múltiplos sistemas, para
isso temos:
• Data warehouse (Armazém de dados)
• Data mining (Mineração de dados)
• Ferramentas para acesso de BD internos por meio da web.
NOS DADOS.
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Como usar BD para melhorar o desempenho e a tomada de
decisão na empresa
O que é um data warehouse?
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Como usar BD para melhorar o desempenho e a tomada de
decisão na empresa
Componentes de um Data warehouse
• Banco de dados que armazena dados correntes e históricos de
potencial interesse para os tomadores de decisão de toda a
empresa.
Data marts
• Subconjunto de um data warehouse, no qual uma porção resumida
ou altamente focalizada dos dados da organização é colocada em
um banco separado destinado a uma população específica de
usuários.
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Como usar BD para
decisão na empresa
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SUPERIOR DO AMAPÁ
Dados correntes
e históricos
são
extraídos de sistemas operacionais internos à
organização. Esses dados são combinados com
dados de fontes externas e reorganizados em um
banco central projetado para análise gerencial e
produção
de
relatórios.
O
diretório
de
informações
fornece aos
informações
melhorar
o desempenho
e ausuários
tomada
de
sobre os dados disponíveis no armazém.
Componentes de um Data warehouse
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Como usar BD para melhorar o desempenho e a tomada de
decisão na empresa
Inteligência Empresarial, Análise Multidimensional de Dados e
Data Mining
• Inteligência empresarial (BI – Business intelligence)
Ferramentas que consolidam, analisam e acessam vastas
quantidades de dados para ajudar os usuários a tomar melhores
decisões empresariais.
• Processamento analítico on-line (OLAP) é a capacidade para
manipular e analisar um grande volume de dados sob múltiplas
perspectivas.
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Como usar BD para melhorar o desempenho e a tomada de
decisão na empresa
Como usar BD para melhorar o desempenho e a tomada de
decisão na empresa
Inteligência Empresarial, Análise Multidimensional de Dados e
Data Mining
• Processamento analítico on-line (OLAP)
Imagine uma empresa que venda quatro produtos
diferentes: porcas, pinos, arruelas e parafusos, na região norte, sul
e sudeste.
Queremos saber “Quantos parafusos foram vendidos
durante o último trimestre?”
Resposta basta consultar o BD.
Inteligência Empresarial, Análise Multidimensional de Dados e
Data Mining
• Processamento analítico on-line (OLAP)
Mas agora queremos saber “ Quantos parafusos foram
vendidos em cada região e também comparar os resultados reais
com a projeção de vendas?”.
Resposta é necessário um OLAP, pois permite a análise
multidimensional de dados, de forma que os usuários vejam os
mesmo dados de diferentes maneiras, pois usa múltiplas dimensões.
Cada aspecto da informação como, produto, preço, custo, região,
representa uma dimensão.
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Como usar BD para melhorar o desempenho e a tomada de
decisão na empresa
Como usar BD para melhorar o desempenho e a tomada de
decisão na empresa
Inteligência Empresarial, Análise Multidimensional de Dados e
Data Mining
Inteligência Empresarial, Análise Multidimensional de Dados e
Data Mining
• Data mining
É orientado a descoberta. Fornece percepções dos dados
corporativos que não podem ser obtidas pelo OLAP, descobrindo
padrões e relacionamentos ocultos em grandes banco de dados
e inferindo regras a partir deles para prever comportamentos
futuros.
• Tipos de informações obtidas com Data mining
• Associações: São ocorrências ligadas a um único evento. Por
exemplo, estudando o modelos de compra de um
supermercado, observa-se que:
• Quem compra salgadinho de milho, compra também uma CocaCola em 65 % das vezes. Mas, quando há uma promoção a CocaCola é comprada 85 % das vezes.
Com essa informação, os gerentes podem tomar decisões mais
acertadas, pois aprenderam a respeito da rentabilidade de uma promoção.
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Como usar BD para melhorar o desempenho e a tomada de
decisão na empresa
Como usar BD para melhorar o desempenho e a tomada de
decisão na empresa
Inteligência Empresarial, Análise Multidimensional de Dados e
Data Mining
Inteligência Empresarial, Análise Multidimensional de Dados e
Data Mining
• Tipos de informações obtidas com Data mining
• Sequências: Os eventos estão ligados ao longo do tempo.
Pode-se descobrir, por exemplo:
• Quando se compra um Tablet, em 65 % das vezes se
adquire também um e-book no período de 2 semanas, e
que, em 45 % das vezes, uma capa de proteção é
comprada um mês após a compra do Tablet.
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• Tipos de informações obtidas com Data mining
• Classificações: Reconhece modelos que descrevem o grupo ao
qual o item pertence, por meio do exame dos itens já
classificados e pela inferência de um conjunto de regras. Por
exemplo:
• Empresas de telefonia e cartão de crédito preocupam-se com a
perda de clientes regulares. A classificação ajuda a descobrir as
características desses clientes e oferecer um modelo para
ajudar os gerentes a prever quem são, e com isso elaborar
campanhas especiais para reter esses clientes.
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decisão na empresa
Como usar BD para melhorar o desempenho e a tomada de
decisão na empresa
Inteligência Empresarial, Análise Multidimensional de Dados e
Data Mining
Inteligência Empresarial, Análise Multidimensional de Dados e
Data Mining
• Tipos de informações obtidas com Data mining
• Aglomerações (Clustering): Funciona de maneira semelhante
à classificação quando não foram definidos grupos. Uma
ferramenta de data mining descobrirá diferentes
agrupamentos dentro da massa de dados, Por exemplo:
• Ao encontrar grupos de afinidades para cartão bancários ou ao
dividir o banco de dados em categorias de clientes com base na
demografia e em investimentos pessoais.
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• Tipos de informações obtidas com Data mining
Embora todas as outra aplicações envolvam previsões, os
prognósticos as utilizam de forma diferente.
• Prognósticos: Partem de uma série de valores existentes para
prever quais serão os outros valores. Por exemplo:
• Um prognósticos pode descobrir padrões nos dados que
ajudam os gerentes a estimar o valor futuro de variáveis
como número de vendas.
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Como usar BD para melhorar o desempenho e a tomada de
decisão na empresa
Como usar BD para melhorar o desempenho e a tomada de
decisão na empresa
Inteligência Empresarial
Inteligência Empresarial
Uma série de ferramentas analíticas trabalha com os dados armazenados nos
bancos de dados, encontrando padrões e insights que ajudam gerentes e funcionários
a tomar melhores decisões e, assim, aprimorar o desempenho organizacional.
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Como usar BD para melhorar o desempenho e a tomada de
decisão na empresa
Como usar BD para melhorar o desempenho e a tomada de
decisão na empresa
Banco de Dados e Web
Definindo uma política de informação
• Muitas empresas usam a Web para disponibilizar algumas informações
de seus bancos de dados internos a clientes e parceiros de negócios.
• Interfaces Web são familiares aos usuários e poupam o redesenho ou a
reconstrução de sistemas legados.
Usando seus PCs e software de navegação da Web, os usuários
acessam o BD interno de uma organização por meio da internet.
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• Uma política de informação especifica as regras para
compartilhar, disseminar, adquirir, padronizar, classificar e
inventariar a informação.
• O gerenciamento de dados é responsável pelas políticas e
procedimentos específicos pelos quais os dados podem ser
gerenciados como recurso organizacional.
• Grandes organizações costumam ter um grupo de gerenciamento
e projeto de bancos de dados dentro da divisão corporativa de
sistemas de informação.
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Como usar BD para melhorar o desempenho e a tomada de
decisão na empresa
Assegurando a qualidade dos dados
• Baixa qualidade de dados é o maior obstáculo para o sucesso do
gerenciamento do relacionamento com o cliente.
• Os problemas de qualidade de dados podem ser causados por dados
redundantes e inconsistentes produzidos por múltiplos sistemas.
• Erros de entrada de dados são a causa de muitos problemas de
qualidade de dados.
• Auditoria de qualidade de dados é um levantamento estruturado da
precisão e do nível de integridade dos dados em um sistema de
informação.
• O data cleansing (limpeza e padronização) consiste em atividades para
detectar e corrigir, no banco de dados, dados incorretos, incompletos,
formatados inadequadamente ou redundantes.
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