Gestão da Tecnologia da
Informação
Profª MSc. Lucinéia Maia
Fundamentos da inteligência de
negócios: gestão da informação e de
bancos de dados
Como usar bancos de dados para melhorar
o desempenho e a tomada de decisão na
organização
• Data warehouse
– banco de dados que armazena dados correntes e
históricos de potencial interesse para os tomadores de
decisão de toda empresa. Os dados originam-se de
sistemas diversos.
– Consolida e padroniza informações oriundas de
diferentes bancos de dados operacionais, de modo
que elas possam ser usadas por toda a empresa para
análise gerencial e tomada de decisões.
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Data warehouse
http://www.infoescola.com/informatica/data-warehouse/
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Data marts
• É um 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.
• Focaliza uma única área de interesse.
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Data marts
Fonte: http://dwbrasil.wordpress.com/category/data-warehouse/
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BI (Business Intelligence)
• Uma vez capturados e organizados em data
warehouses e data marts, os dados ficam
disponíveis para análises posteriores. O usuário
conta com uma série de ferramentas para
analisar essas informações e, assim, descobrir
novos padrões, relacionamentos e insights úteis
para orientar a tomada de decisão.
• Ferramentas que consolidam, analisam e
acessam vastas quantidades de dados para ajudar
os usuários na tomada de decisão empresarial.
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Inteligência empresarial
Bancos de dados
Data warehouse
Inteligência Empresarial
OLAP
Data mining
Consultas
Relatórios
Controlar transações
Descobrir padrões e
insights
Tomar decisões em
respostas aos dados e
padrões
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OLAP (on-line-analytical processing)
• Permite uma análise multidimensional de
dados, de forma que os usuários vejam os
mesmos dados de diferentes maneiras.
Fonte: http://www.stilo2d.com/article.aspx/id/-1157516890/idchapter/23
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Data mining
• Descobre padrões e relacionamentos ocultos
em grandes bancos de dados e inferindo
regras a partir deles para prever
comportamentos futuros.
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Text mining
• Ferramentas capazes de extrair elementoschave de grandes conjuntos de dados não
estruturados, descobrir padrões e
relacionamentos e resumir informações.
• Exemplo: analisar transcrições de ligações às
centrais de atendimento ao cliente a fim de
identificar os principais problemas
relacionados a serviços e reparos.
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Web mining
• Busca padrões em dados através da mineração de
conteúdo, de estrutura e de uso.
• Os dados sobre o uso registram o
comportamento do usuário quando ele consulta
ou realiza transações na internet e grava esses
dados em um log no servidor. Permite determinar
valor de determinados clientes, as estratégias
cruzadas de marketing entre os produtos e a
eficiência de campanhas promocionais.
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Google Trends
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Google Insight
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Gestão dos recursos de dados
• Política de informação:
– Especifica as regras para compartilhar, disseminar,
adquirir, padronizar, classificar e inventariar a
informação.
• Administração de dados:
– Responsável pelas políticas e procedimentos
específicos pelos quais as informações podem ser
gerenciadas como recurso organizacional.
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Assegurando a qualidade dos dados
• Auditoria de qualidade de dados
– Levantamento estruturado da precisão e do nível
de integridade dos dados em um sistema de
informação.
• Data cleansing (limpeza e padronização)
– Atividades para detectar e corrigir, dentro do
banco de dados, informações incorretas,
incompletas, formatadas inadequadamente ou
redundantes.
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Referência
LAUDON, C. K., LAUDON, P. J. Sistemas de Informação
Gerenciais. 9a Ed. São Paulo: Pearson Prentice Hall, 2010.
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Exercícios
1. Resolva as questões dos estudos de caso:
a) Seção Interativa: Organizações: A Receita Federal
descobre fraude nos impostos com data warehouse
(pág. 156)
b) Seção Interativa: Pessoas: Erros no Bureau de
Crédito – Problemas de gente grande (pág. 164)
c) Resolvendo problemas organizacionais: Problemas
com o banco de dados sobre terroristas (pág. 169)
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