Sistemas de Apoio à
decisão
Sistemas de Apoio à Decisão
1
Definição
"…interactive computer-based systems, which help decision makers
utilize data and models to solve unstructured problems."
Scott-Morton, 1970
"Decision support systems couple the intellectual resources of
individuals with the capacities of the computer to improve the quality
of decisions. It is a computer-based support system for management
decision makers who deal with semi-structured problems."
Keen and Scoot-Morton, 1978
Sistemas de Apoio à Decisão
2
Definição
“A DSS is an interactive, flexible, and adaptable CBIS, specially
developed for supporting the solution of a non-structured
management problem for improved decision making. It utilizes data,
it provides easy user interface, and it allows for the decision maker’s
own insights.”
DSS sometimes describes any computerized system used to support
decision making.
Não existe nenhuma definição universalmente aceite para um sistema
de apoio à decisão.
Sistemas de Apoio à Decisão
3
Definição
Sistema de informação computacional para apoiar os decisores na
tomada de decisões.
Um SAD é usado para identificar e representar aspectos relevantes
de um problema de forma a tornar mais fácil a sua compreensão.
Proporciona decisões melhores, mais consistentes, mais rápidas.
Não toma decisões pelo decisor,...mas proporciona-lhe meios para
que ele possa decidir melhor.
O termo SAD é usado, normalmente como referência a um vasto
grupo de ferramentas.
Sistemas de Apoio à Decisão
4
Vantagens
• rapidez - os computadores permitem executar um grande número
de operações num curto espaço de tempo e a baixos custos;
• ultrapassar os limites cognitivos - Os computadores permitem
armazenar e processar muito mais informação do que seria possível
a um ser humano.
• redução de custos - um sistema computacional pode reduzir o
número de decisores e facilitar a comunicação entre os que se
encontram geograficamente distantes.
• Interactividade entre os utilizadores e os modelos.
Sistemas de Apoio à Decisão
5
Vantagens
• decisões objectivas - As decisões baseadas em SAD são mais
consistentes e objectivas do que as que são tomadas
intuitivamente.
• qualidade - Os computadores podem melhorar a qualidade das
decisões, permitindo a formulação de maior número de
alternativas, uma rápida análise de risco, a angarição de opiniões
de peritos distantes e a execução de simulações complexas.
• suporte técnico - Os computadores permitem guardar, procurar e
transmitir dados rápida e economicamente.
Sistemas de Apoio à Decisão
6
Características e capacidades
• Devem permitir o acesso a variadas fontes, formatos e tipos de
dados;
• Utilizam modelos para analisar situações contextuais;
• São concebidos para orientar os utilizadores no processo de
decisão relacionado com problemas semi-estruturados e nãoestruturados;
• Permitem a combinação do julgamento humano com a informação
computorizada;
• Apoiam o julgamento, mas não o substituem;
Sistemas de Apoio à Decisão
7
Características e capacidades
• Devem melhorar a eficácia das decisões (correcção, rapidez,
qualidade), mas não necessariamente a eficiência com que são
tomadas (custo);
“Effectiveness is doing the right thing.
• Interactividade;
Efficiency is doing the thing right.”
Peter Drucker
• Interface gráfico, intuitivo e fácil de usar;
• Devem suportar diferentes estilos de decisão;
• Devem ser adaptativos e flexiveis;
• Devem suportar todas as fases do processo de decisão.
Sistemas de Apoio à Decisão
8
Características e capacidades
Acesso a
dados
Modelação e
análise da
situação
Problemas
semi-estruturados
ou não
estruturados
Intuitivo e
fácil de usar
Controlo
humano
SAD
Interactividade
Adaptatividade
e
flexibilidade
Sistemas de Apoio à Decisão
Eficácia
Suporta todas
as fases do
processo de
decisão
Suporta
diversos estilos
de decisão
9
Componentes
A resolução de um problema envolve sempre a exploração de
informação. Um SAD deve ser capaz de gerir grandes volumes de
dados.
A percepção e compreensão de um problema é aperfeiçoada à
medida que observamos os dados disponíveis de variadas
perspectivas. Manipulando, interagindo e transformando os dados
disponíveis podemos explorar e compreender mais profundamente
um problema. Um SAD deve conter modelos e permitir a introdução
de novos modelos se surgir a necessidade.
Um sistema só é útil se os utlizadores forem capazes de o utilizar de
forma fácil. Os utilizadores de um SAD devem poder aceder aos
dados da base de dados, especificar as formas de interacção entre os
dados e os modelos do sistema de forma intuitiva e fácil.
Sistemas de Apoio à Decisão
10
Componentes
• Subsistema de gestão de dados
• Subsistema de gestão de modelos
• Subsistema de gestão de conhecimento
• Subsistema de interface
• O utilizador ???
Sistemas de Apoio à Decisão
11
Componentes
Gestão de dados
Modelos
Gestão de
conhecimento
Interface
Utilizador
Sistemas de Apoio à Decisão
12
Subsistema de gestão de dados
Diversas bases de dados
• internas ou externas
• Intranet, Internet
Dados
• internos: informação sobre a organização
• externos: indicadores económicos, taxas de impostos
• pessoais: preferências e actitudes
Extracção
• Recolha de dados provenientes de diversas fontes.
• Importação de ficheiros, filtragem, resumo e condensação de
dados.
• Produção de relatórios a partir da BD do SAD.
Sistemas de Apoio à Decisão
13
Subsistema de gestão de dados
Características do SGBD de um SAD:
• Captura/extracção de dados para inclusão na base de dados do
SAD;
• Actualização (introdução, eliminação, edição, alteração) dos
ficheiros e registos da base de dados;
• Permite estabelecer relações entre dados de diferentes fontes;
• Assegura a protecção dos dados (acesso condicionado,
recuperação de dados)
• Manutensão de informação sobre a utilização dos dados dentro
do SAD.
Sistemas de Apoio à Decisão
14
Subsistema de gestão de dados
Mecanismo de query
Permite aceder e manipular os dados da base de dados.
Aceita um pedido de informação (linguagem própria), formula e
devolve o resultado de acordo com os critérios do pedido.
Dicionário
Catálogo de todos os dados da base de dados.
Contém a definição dos dados (fonte, significado, disponibilidade).
Sistemas de Apoio à Decisão
15
Subsistema de gestão de dados
Fontes externas
Fontes internas
Dados pessoais
Extracção
Base de dados
ou
data warehouse
SGBD
inserção
actualização
eliminação
busca e recolha
geração de
relatórios
Sistemas de Apoio à Decisão
Mecanismo de
query
Modelos
Gestão do
conhecimento
Dicionário
Interface
16
Subsistema de gestão de modelos
A base de modelos contém os modelos de simulação, gestão e
previsão que conferem as capacidades analíticas ao SAD.
Distinção relativa a outros sistemas computorizados:
Capacidade de invocar, correr, combinar e examinar modelos de
simulação.
Linguagem
A disponibilização de uma linguagem de alto nível permite a
adaptação dos modelos às necessidades específicas dos problemas.
Directoria de modelos
Catálogo de todos os modelos do SAD.
Contém a definição dos modelos (funcionalidades, capacidade,
disponibilidade).
Sistemas de Apoio à Decisão
17
Subsistema de gestão de modelos
Modelos de planeamento estratégico (desenvolvimento, expansão a
longo prazo). Usam em grande parte dados externos.
Exemplo: avaliação de impacto ambiental.
Modelos de planeamento tácticos (organização interna, médio
prazo). Usam principalmente dados internos.
Exemplo: alocação e controlo de recursos.
Modelos operacionais (suportam tarefas do dia-a-dia, curto prazo).
Usam principalmente dados internos.
Blocos construtivos ou rotinas (podem ser utilizados na contrução ou
alteração dos modelos).
Exemplo: análise de regressão, geração de números aleatórios.
Sistemas de Apoio à Decisão
18
Subsistema de gestão de modelos
Que modelos utilizar para que situação?
•
Selecção manual
•
Potencial área de investigação
Sistemas de Apoio à Decisão
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Subsistema de gestão de modelos
Principais funções do SGBM:
• Gerir e manter a base de modelos (armazenamento, acesso,
actualização);
• Criar de modelos a partir de modelos existentes ou de blocos
construtivos;
• Controlar a execução dos modelos;
• Coordenar a integração dos modelos (direccionamento de
outputs/inputs);
• Manipular os modelos (análise de sensibilidade);
• Manter a informação sobre a utilização dos modelos no SAD;
• Proporcionar a integração entres os
interrelacionamento com a base de dados.
Sistemas de Apoio à Decisão
modelos
e
o
20
Subsistema de gestão de modelos
Modelos (Base de modelos)
 Estratégicos, tácticos,
operacionais
 Estatísticos, financeiros,
físícos, ambientais
 Blocos construtivos
Directoria de
modelos
Sistema de gestão da base
de modelos
 Criação e execução de
modelos
 Integração
 Manutensão
 Interface com a BD
Gestão de dados
Sistemas de Apoio à Decisão
Gestão do
conhecimento
Interface
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Subsistema de gestão de conhecimento
Devido à sua elevada complexidade a resolução de muitos
problemas requer sabedoria adicional, para além das capacidades
habituais de um SAD. Esta sabedoria pode ser fornecida através de
um sistema pericial ou de outro sistema inteligente.
O subsistema de gestão de conhecimento pode incluir vários
sistemas inteligentes e é responsável pela execução e integração dos
mesmos.
Os SADs que incluem esta componente designam-se por SADs
inteligentes.
Sistemas de Apoio à Decisão
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Subsistema de interface
A interface estabelece a comunicação entre o sistema e o utilizador.
O que o utilizador vê é a interface....
para eles a interface é o sistema.
Whitten and Bentley, 1997
Uma interface inconveniente pode ditar a morte do sistema.
Sistemas de Apoio à Decisão
23
Subsistema de interface
Principais capacidades do subsistema de interface:
• Proporciar um interface gráfico;
• Apresentar os dados numa variedade de formatos e meios (texto,
gráficos, fotografia, video, 3D);
• Permitir a interacção com a base de dados e os modelos;
• Fornecer mecanismos de ajuda e treino por exemplo;
• Permitir a visualização simultânea de informação (janelas).
Sistemas de Apoio à Decisão
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Utilizador
O utilizador pode ser considerado como parte do sistema, uma vez
que deve existir uma interacção bastante dinâmica entre este e o
sistema.
Existem muitas diferenças a nível de estilos de decisão,
preferências, capacidades, background e funções dos utilizadores.
É muito importante conhecer os utilizadores de um sistema antes de
o desenhar.
Sistemas de Apoio à Decisão
25
Hardware e software
A evolução dos SADs acompanhou a evolução das tecnologias de
hardware e software.
A escolha do hardware e software pode ser determinada pelo que já
existe na organização e pelas vantagens e desvantagens que
apresentam em função do fim específico a que se destina.
Multiple users large shared system
versus
Single user desktop system
Um SAD evolui à medida que o decisor adquire mais informação
acerca do problema.
Sistemas de Apoio à Decisão
26
Classificação
•
Classificação de Alter
•
Classificação de Holsapple and Whinston
•
Classificação de Donovan and Madnick
•
Classificação de Hackathorn and Keen
Sistemas de Apoio à Decisão
27
Classificação
Classificação de Alter
Baseia-se no nível de apoio fornecido pelo output do SAD.
Orientação:
• Dados (2 categorias)
• Dados e modelos (1 categorias)
• Modelos (4 categorias)
Sistemas de Apoio à Decisão
28
Classificação
Classificação de Holsapple and Whinston
6 categorias:
• Text-oriented
• Database-oriented
• Spreadsheet-oriented
• Solver-oriented
• Rule-oriented
• Composto
Sistemas de Apoio à Decisão
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Classificação
Classificação de Donovan and Madnick
2 categorias:
• Institucional
• Ad-hoc
Classificação de Hackathorn and Keen
3 categorias:
• Pessoal
• Grupo
• Organizacional
Sistemas de Apoio à Decisão
30
Sistemas feitos à medida versus
sistemas standard
Sistema feitos à medida
são implementados para determinados clientes com necessidades
específicas.
Sistemas standard
Sistemas genéricos usados por diversas organizações.
Menor custo.
Sistemas de Apoio à Decisão
31
Ferramentas de implementação
Bases de dados – armazenamento e recuperação eficiente de dados.
Folhas de cálculo – cálculos, especificação de modelos e geração de
gráficos.
Linguagens de programação – implementação de modelos complexos.
OLAP – especificação, recuperação e visualização de dados baseados
em diferentes critérios.
Data warehouses – armazenamento organizado de grandes quantidades
de dados ao longo do tempo. Reconhecimento de padrões.
Interface design and integration – interação sistema-utilizador,
integração de múltiplas ferramentas (como os diferentes módulos
comunicam?)
Sistemas de Apoio à Decisão
32
Subsistema de Gestão
de Dados
Sistemas de Apoio à Decisão
33
Subsistema de gestão de dados
Principal função:
Gerir – criar, eliminar, alterar, apresentar os dados dos
SAD.
Sistemas de Apoio à Decisão
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Subsistema de gestão de dados
Natureza das fontes de informação
 Dados - Items de dados acerca de objectos, eventos, actividades
e transacções.
 Informação - é aquilo que se consegue extrair, conclusões que
inferem dos dados disponíveis, pela organização e interpretação
dos mesmos. Mais do que simplesmente aceder aos dados é
extrair deles informação.
• Conhecimento - são items de dados que são organizados e
processados de modo a proporcionar compreensão, experiência,
aprendizagem e sabedoria acerca de um problema ou assunto.
Um conjunto de dados processados de modo a extrair as
implicações críticas e a reflectir a experiência passada. O
conhecimento pode ser a aplicação dos dados e informação para
tomar uma decisão.
Sistemas de Apoio à Decisão
35
Subsistema de gestão de dados
Grau de
abstracção
Conhecimento
Informação
Dados
Quantidade
Sistemas de Apoio à Decisão
36
Subsistema de gestão de dados
Fontes de dados
Internas - dados gerados internamente sobre a organização.
Pessoal, serviços, produtos, equipamento. Normalmente
disponíveis através de uma rede interna.
Externas - São inúmeras as fontes de dados externas: bases de
dados comerciais, cd-roms, Internet, dados adquiridos através de
sensores ou satélites, televisão, jornais, legislação governamental.
Pessoais - alguns utilizadores podem contribuir com a sua
experiência e sabedoria. Exemplos: estimativas subjectivas de
vendas, opiniões acerca da competição e interpretação de um
artigo.
Sistemas de Apoio à Decisão
37
Subsistema de gestão de dados
Recolha de dados
Muitas vezes é necessário ir ao terreno fazer a recolha de dados in
loco.
A recolha pode ser feita maualmente ou com o auxílio de
instrumentos (sensores e scanners). Exemplos: entrevistas
(questionários ao público ou a peritos), observação (câmeras de
video).
É muito importante garantir a qualidade dos dados. A necessidade
de dados seguros (verdadeiros) e correctos para um SAD é
universalmente aceite.
Os dados precisam ser validados e filtrados.
Sistemas de Apoio à Decisão
38
Subsistema de gestão de dados
Problemas
Problemas
Causa típica
Erros nas inserção dos dados
Incorrecção
Erros na geração ou recolha de dados
Atrasos
Medição ou
indexação
incorrecta dos dados
Inexistência
Possíveis soluções
Desenvolvimento de um método
sistemático para garantir a
correcção dos dados
Examinar cuidadosamente os dados
e o processo de geração dos
mesmos
O método de geração ou recolha de dados não é
suficientemente rápido para suprir as necessidades
Modificar o sistema de geração de
dados
Recolha dos dados é feita com uma lógica ou
periodicidade inconsistente com as necessidades
da análise
Dificuldade de geração e manutensão dos
coeficientes em modelos muito detalhados
Desenvolver um sistema que
recalcule ou recombine os dados
Desenvolver modelos mais simples
e mais agregados
Nunca foram recolhidos e armazenados dados que
agora são necessários
Os dados não existem
Quer sejam ou não necessários,
guardar os dados para utilização
futura (dados os custos de
armazenamento e manutensão isto
pode ser impraticável)
Tentar gerar ou estimar os dados
Sistemas de Apoio à Decisão
39
Subsistema de gestão de dados
Bases de dados: estrutura e organização
• Relacionais
• Hierárquicas
• Redes
• Orientados por objecto
• Multimedia
• Baseadas em documentos
Sistemas de Apoio à Decisão
40
Subsistema de gestão de dados
Relacionais
Nº de
cliente
Nome
Nº de
produto
Designação
Nº de
cliente
6
Nº de
produto
8
Quantidade
10
6
Silva
8
Papel
14
Pereira
10
Cola
14
10
3
35
Santos
23
Lápis
6
23
6
40
Martins
30
Régua
6
30
1
14
8
8
35
10
2
40
30
3
14
23
20
Sistemas de Apoio à Decisão
41
Subsistema de gestão de dados
Hierárquicas
Silva
Pereira
8
23
30
10
8
23
Papel
Lápis
Régua
Cola
Papel
Lápis
10
6
1
3
8
20
Sistemas de Apoio à Decisão
Produto
Nome
Quantidade
42
Subsistema de gestão de dados
Redes
Silva
Pereira
30
23
8
10
Régua
Lápis
Papel
Cola
1
26
18
3
Sistemas de Apoio à Decisão
Produto
Nome
Quantidade
43
Subsistema de gestão de dados
• Mais informação
• Informação dispersa
• Mais pessoas a interagir com a informação
Solução
• Data warehousing
• Data mining
• Online analytical processing (OLAP)
• Data visualization
Sistemas de Apoio à Decisão
44
Subsistema de gestão de dados
Data warehouses
Informação dispersa (contabilidade, marketing)
Há que integrar todas as fontes de dados.
Objectivo:
Criar um depósito de dados que torne o acesso a estes dados fácil
e adequado a um SAD ou SIE. Para tomar a decisão certa é
necessário investigar o passado e identificar tendências
relevantes.
Sistemas de Apoio à Decisão
45
Subsistema de gestão de dados
Data warehouses
Adequabilidade
O uso de uma datawarehouse é adequado quando:
• Os dados se encontram dispersos por diversos sistemas com
características e localização diferentes;
• As necessidades de informação são muitas, variadas e requerem o
cruzamento de informação;
• A mesma informação está representada de forma diferente em
sistemas diferentes;
• Os dados estão armazenados de forma excessivamente técnica, e
em formatos dificeis de decifrar.
Sistemas de Apoio à Decisão
46
Subsistema de gestão de dados
Data warehouses
Características:
• Os dados estão organizados por assuntos detalhados contendo
apenas os dados relevantes para o apoio à decisão;
• A representação dos dados é consistente (dados integrados);
• Contém dados temporais, recolhidos ao longo tempo, que podem
ser usados para comparações, previsões e calcular tendências;
• Contém dados não voláteis, uma vez introduzidos, não devem ser
alterados (dados históricos, upgrade incremental);
• Acessibilidade;
• Manipulação de dados intuitiva.
Sistemas de Apoio à Decisão
47
Subsistema de gestão de dados
Data warehouses
Benefícios:
• suporta todos os requisitos dos decisores;
• facilita o acesso a dados críticos;
• isola as bases de dados operacionais para que a sua performance
não seja afectada pelo processamento ad hoc;
• fornece sumários da informação (metadata), que ajudam a
compreender e a encontrar a informação desejada.
Sistemas de Apoio à Decisão
48
Subsistema de gestão de dados
Data warehouses
Componentes:
• Base de dados física - que contém todos os dados da data
warehouse, juntamente com a metadata.
• Data warehouse lógica - contém as regras para a gestão da
metadata e toda a lógica de processamento para filtrar, organizar e
pre-processar os dados para acesso dos utilizadores. Contém,
também, a informação necessária para encontrar e aceder aos
dados reais onde quer que eles estejam.
• Data mart - é um subconjunto da data warehouse. Normalmente
funciona como uma data warehouse departamental, regional ou
funcional. Podem ser criadas várias data marts ligadas por uma
data warehouse lógica.
Sistemas de Apoio à Decisão
49
Subsistema de gestão de dados
Data warehouses
Construção
Ter em conta a utilização e os objectivos da data warehouse.
Considerações de desenho:
• Previsões e utilização (quem a vai usar e para quê);
• Adequação do modelo de dados;
• Características das fontes de dados disponíveis;
• Desenho da componente de metadata;
• Design modular;
• Arquitectura.
Sistemas de Apoio à Decisão
50
Subsistema de gestão de dados
Data warehouses
Aquisição de dados
• Extração a partir de múltiplas e heterogéneas fontes;
• Limpeza dos dados é o processo mais trabalhoso na construção de
uma data warehouse e deve ocorrer antes dos dados serem
carregados para a data warehouse (erros de dactilografia, dados
incompletos, city="San Francisco" e state="NY“, dados
redundantes);
• Backflushing - actualização das bases de dados fonte com os
dados limpos;
Sistemas de Apoio à Decisão
51
Subsistema de gestão de dados
Data warehouses
Aquisição de dados (continuação)
• Formatação dos dados de modo a torná-los consistentes (períodos
fiscais diferentes em filiais internacionais da mesma companhia
dificultando a agregação dos dados por trimestres; os registos das
transações dos cartões de crédito podem ser diferentes);
• Ajustamento dos dados ao modelo de dados - Os dados podem ter
de ser convertidos de um modelo relacional ou orientado por
objecto para um modelo multidimensional.
• Carregamento dos dados para a data warehouse - São necessárias
ferramentas para monitorizar o processo que permitam a
recuperação de um carregamento imcompleto ou incorrecto.
Devido ao volume de dados o upgrade incremental é única
solução.
Sistemas de Apoio à Decisão
52
Subsistema de gestão de dados
Data warehouses
Aquisição de dados (continuação)
A política de refresh deve ter em conta as seguintes questões:
• Quão actuais devem ser os dados?
• A data warehouse pode ficar off-line? Por quanto tempo?
• Qual o espaço disponível?
• Requisitos de distribuição (replicação partições)?
• Qual o tempo de carregamento?
Sistemas de Apoio à Decisão
53
Subsistema de gestão de dados
Back flushing
DATA WAREHOUSE
OLAP
Cleaning
Reformatting
EIS
Databases
DATA
MINING
Other data inputs
Sistemas de Apoio à Decisão
Updates/New data
54
Subsistema de gestão de dados
Data warehouses
Arquitectura
Cliente/servidor - O processamento inerente às interfaces gráficas e
aos mecanismos de visualização pode ser efectuado localmente e
todas as tarefas relacionadas com a base de dados efectuadas num
servidor remoto (optimizado para a base de dados).
• Data warehouse distribuida - Têm que se considerar todos os aspectos de
replicação, partição, comunicação e consistência de dados. Os dados
estão distribuidos e em cada site existe uma replicação da metadata.
• Data warehouse federativa - consiste numa confederação descentralizada
de data warehouses autónomas, cada uma com a sua metadata. Estas data
warehouses podem ser formadas por data marts. Algumas organizações
optam por ter data marts federativos (bottom-up) em vez de enormes data
warehouses (top-down).
Sistemas de Apoio à Decisão
55
Subsistema de gestão de dados
OLAP – Online Analytical Processing
O OLAP inclui actividades como geração de queries, pedidos de
relatórios e execução de análise estatística, que são desenvolvidos
pelo utilizador final.
Para facilitar estas operações (OLAP) é necessário trabalhar com a
data warehouse e um conjunto de ferramentas com capacidades
multidimensionais, que incluem ferramentas de query, folhas de
cálculo, ferramentas de data mining e de visualização.
Sistemas de Apoio à Decisão
56
Subsistema de gestão de dados
Data warehousing e Online Analitic Processing (OLAP)
Comunicação
Querying
Fontes de
dados
Internas
Externas
Geração de
relatórios
Aquisição,
extracção,
distribuição e
transporte de
dados
Data
warehouse
Análise,
modelação,
previsão
Apresentação
e visualização
de dados
Multimédia
OLAP
Sistemas de Apoio à Decisão
57
Subsistema de gestão de dados
Visualização de dados
O OLAP inclui não só a aquisição e análise de dados e informação,
mas também a sua apresentação ao utilizador.
A visualização de dados inclui as tecnologias que contribuem para
a apresentação e compreensão da informação, tornando os SADs
mais atractivos e mais fáceis de entender pelos utilizadores.
Exemplo: interfaces gráficas, sistemas de informação geográfica
(SIG), imagens digitais, multidimensionalidade, realidade virtual,
imagens 3D, animação e video.
A cor, a forma, a profundidade e o movimento são usados para
apresentar grandes quantidades de informação de forma
compreensiva. Permitindo ao utilizador aperceber-se de situações
que de outra forma passariam despercebidas.
Sistemas de Apoio à Decisão
58
Subsistema de gestão de dados
Modelo de dados multidimensional
Folha de cálculo - 2D (vendas por região (colunas) e por produto
(linhas)).
Região
Reg1
Reg2
Reg3
...
P123
P124
Produto
P125
P126
...
Sistemas de Apoio à Decisão
59
Subsistema de gestão de dados
Modelo de dados multidimensional
Se adicionarmos uma dimensão temporal (os trimestres fiscais)
obtemos uma matrix 3D que pode ser representada por um "data
cube". Cada célula contém dados referentes a um determinado
produto, região e trimestre fiscal.
Adicionando outra dimensão obtemos um "hypercube", embora
deixe de ser facilmente visualizável e representável graficamente.
Sistemas de Apoio à Decisão
60
Subsistema de gestão de dados
Modelo de dados multidimensional
Trimestre fiscal
T3
T2
T1
Reg1
P123
Reg2
Região
Reg3
P124
Produto
P125
P126
...
Sistemas de Apoio à Decisão
61
Subsistema de gestão de dados
Modelo de dados multidimensional
Modelos multidimensionais envolvem 2 tipos de tabelas:
• Tabelas de dimensões que consistem nos tuplos de atributos de
cada dimensão.
• Tabelas de factos que contêm um tuplo por cada facto. Cada
facto contém variáveis que foram medidas e identifica-as
através de pointers para as tabelas de dimensões.
Sistemas de Apoio à Decisão
62
Subsistema de gestão de dados
Modelo de dados multidimensional
TABELA DE DE DIMENSÃO
PRODUTO
Prod _nº
Prod_nome
Prod_descr
Prod_line
TABELA DE DE FACTOS
RESULTADOS
TABELA DE DE DIMENSÃO
TRIMESTRE FISCAL
PRODUTO
TRIM_FISCAL
REGIÃO
Trim_fiscal
Ano
Data_ini
Data_fim
TABELA DE DE DIMENSÃO
REGIÃO
Região_cod
Região_nome
Sistemas de Apoio à Decisão
63
Subsistema de gestão de dados
Modelo de dados multidimensional
Esquemas de organização:
• Esquema da estrela - 1 tabela de factos com 1 única tabela para
cada dimensão.
• Esquema do floco de neve - é uma variação do esquema da
estrela em que as tabelas de dimensões estão organizadas numa
hierarquia por um processo de normalização.
• Constelação de factos - é um conjunto de tabelas de factos que
compartilham algumas tabelas de dimensões.
Sistemas de Apoio à Decisão
64
Subsistema de gestão de dados
Modelo de dados multidimensional
Esquema do floco de neve
TABELAS DE DE DIMENSÕES
PNOME
Prod_nome
Prod_descr
TABELAS DE DE DIMENSÕES
TABELA DE DE FACTOS
PRODUTO
RESULTADOS
Prod _nº
Prod_nome
Classe
Prod_linha_nº
PRODUTO
TRIM_FISCAL
REGIÃO
PLINHA
Prod_linha_nº
Prod_linha_nome
Sistemas de Apoio à Decisão
TRISMESTRE FISCAL
DATA_LIMIT
Trim_fiscal
Ano
Data_limit
Data_ini
Data_fim
REGIÃO
Região_cod
Região_nome
65
Subsistema de gestão de dados
Modelo de dados multidimensional
Constelação de factos
TABELA DE DE FACTOS
TABELA DE DE DIMENSÃO
TABELA DE DE FACTOS
RESULTADOS
PRODUTO
PREVISÕES
PRODUTO
TRIM_FISCAL
REGIÃO
FACTURAÇÃO
Prod _nº
Prod_nome
Classe
Prod_linha_nº
PRODUTO
TRIM_FUTURO
REGIÃO
FACT_PREV
Sistemas de Apoio à Decisão
66
Subsistema de gestão de dados
Modelo de dados multidimensional
Vantagens:
• A informação pode ser organizada da forma como o utilizador
prefere e não tem que ser como os analista de sistema o fazem.
• Diferentes apresentação dos mesmos dados podem ser
organizadas rápida e facilmente.
Ferramentas com capacidades multidimensionais trabalham muitas
vezes em conjunto com sistemas de queries de bases de dados e outras
ferramentas de OLAP.
Sistemas de Apoio à Decisão
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Subsistema de gestão de dados
Modelo de dados multidimensional
Exemplo:
3 factores considerados - dimensões, medidas e tempo
• dimensões: coordenadas geográficas, produtos, sectores da
indústria, vendedores;
• medidas: moedas, volume de vendas;
• tempo: dia, semana, mês, ano;
Podemos querer saber o volume de vendas numa determinada área
geográfica efectuadas por um vendedor específico durante um mês.
Sistemas de Apoio à Decisão
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Subsistema de gestão de dados
Modelo de dados multidimensional
Limitações:
• necessitam mais espaço;
• maiores custos;
• maior consumo de recursos e tempo;
• interfaces e manutensão mais complexas que as bases de dados
relacionais.
Sistemas de Apoio à Decisão
69
Subsistema de gestão de dados
Bases de dados inteligentes
As tecnologias de inteligência artificial (IA), nomeadamente
relacionadas com os sistemas periciais e as redes neuronais, podem
ser usadas para facilitar o acesso e a manipulação de bases de
dados complexas (ex: com imagens).
Exemplo:
ORACLE – optimizador de queries.
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