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8/6/2019 UMA SOLUÇÃO BUSINESS INTELLIGENCE PARA EXTRAÇÃO DE DADOS
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UMA SOLUÇÃO BUSINESSINTELLIGENCE PARA EXTRAÇÃO DE
DADOS EM BASES INDEPEDENTES
Autores: José Cleves Aguiar do Nascimento
Rafael Scárdua Jaske
Orientador: Profª. Eliana Caus Sampaio
8/6/2019 UMA SOLUÇÃO BUSINESS INTELLIGENCE PARA EXTRAÇÃO DE DADOS
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Sumário
� Motivação e Hipótese
� Objetivos
� Revisão Bibliográfica� Caso de Uso Principal
� Modelagem Dimensional
� Tecnologias� Protótipo
� Encerramento
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Motivação e Hipótese
� Adoção de novos sistemas
� Bases de dados distintas
� Transtorno na busca de informações para tomada de
decisões
� A adoção de uma ferramenta de BI
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Objetivos
Geral
� Modelar uma solução baseada em Business Intelligence
(BI), para reunir dados de vendas dispersos em sistemasdiferentes de forma a propiciar a obtenção deinformações para tomada de decisões
Específicos
� Conhecer a estrutura de dados da Logos Livraria;
� Adquirir ferramenta de BI;
� Modelar o Banco de Dados no BI;
� Emitir relatórios sobre o modelo dimensional.
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Revisão Bibliográfica (1/14)
Bases de Dados Dispersas
Com o crescimento do volume de
informações podem surgir problemas tais como:
� Dificuldade em acessar econsultar as informações;
� Dificuldade na criação derelatórios gerenciais.
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Revisão Bibliográfica (2/14)
Business Intelligence (BI)
Pode ser entendido como o gerenciamento de variadas fontes
de informação para a definição de estratégias decompetitividade nos negócios da organização (BARBIERI).
Fonte: http://www.crowsol.com/services/BusinessIntelligence
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Revisão Bibliográfica (3/14)
Data Warehouse (DW)
A tradução literal de Data Warehouse (DW) é Armazém deDados. Pode ser definido como um banco de dadosdestinado a sistemas de apoio à decisão, onde os dadosforam armazenados em estruturas lógicas dimensionais(BARBIERI).
Propriedades de um DW:
� Orientado a assunto
� Integrado
� Não-Volátil
� Variável com o tempoFonte: http://download.oracle.com/docs/cd/B19306_01/server.102/b14220/bus_intl.htm
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Revisão Bibliográfica (4/14)
Data Mart (DM)
São um subconjunto do DW, são estruturas modeladas,normalmente num modelo estrela, a partir de umdeterminado departamento de uma empresa (contábil,finanças, vendas, marketing, etc.) contendo informaçõesdetalhadas sobre cada um (MACHADO).
Fonte: http://www.itouch.com.br/products/ImagemBI/DW66.png
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Revisão Bibliográfica (5/14)
Modelos e Esquemas Multidimensionais (1/3)
Modelo relacional: campos e registros se transformavamem matrizes bidimensionais (BARBIERI).
Fonte: http://infernatica.blogspot.com/2007/09/normalizao-
de-banco-de-dados.html
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Revisão Bibliográfica (6/14)
Modelos e Esquemas Multidimensionais (2/3)
Modelo multidimensional: permitem a visualização dosdados em forma de cubo e que os mesmos sejammodelados e vistos em múltiplas dimensões, isto é, atravésde dimensões e fatos (HAN e KAMBER)
Fonte: http://msdn.microsoft.com/pt-br/library/cc518031.aspx
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Revisão Bibliográfica (7/14)
Modelos e Esquemas Multidimensionais (3/3)
S tar Sc hema Snowflake
Fonte: http://msdn.microsoft.com/pt-br/library/cc518031.aspx
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Revisão Bibliográfica (8/14)
Processos ETL
Segundo Barbieri, Ex trac tion, T ransform and Load
(Extração, Transformação e Carga dos dados) (ETL), sãoos processos necessários para a transformação domodelo fonte para o modelo dimensional.
Fonte: http://pesquompile.wikidot.com/etl-n
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Revisão Bibliográfica (9/14)
Sistemas OLAP (1/6)
As ferramentas On-Li ne Analyti c al Proc essi ng ( Proc esso
Analíti c o On-li ne) (OLAP) foram desenvolvidas parapossibilitar uma análise de dados mais detalhada, comfoco na análise multidimensional dos dados, dandosuporte à decisão (KIMBALL).
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Revisão Bibliográfica (10/14)
Sistemas OLAP (2/6)
Slice and Dice: são operações realizadas para navegar entre os dados na visualização de um cubo
Fonte: http://www.datawarehousesolution.net/what-are-olap-types-in-data-warehouse/Data_Warehouse_for_Beginners
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Revisão Bibliográfica (11/14)
Sistemas OLAP (3/6)
Drill Down e Roll Up:
consiste no fato de sairmos deum nível macro deinformações e buscarmosinformações mais detalhadas.O inverso é o conceito de Drill
Up ou Roll Up
Fonte: http://yoyonb.wordpress.com/
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Revisão Bibliográfica (12/14)
Sistemas OLAP (4/6)
Drill Across: Essaoperação está relacionadacom o fato de poder pular deum esquema para outro,desde que ambos tenhamalgumas dimensões emcomum
Fonte: http://yoyonb.wordpress.com/
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Revisão Bibliográfica (13/14)
Sistemas OLAP (5/6)
Drill Through: o conceitode d rill throug h estárelacionado com o fato devocê desejar umainformação num nível dedetalhe menor do aquelecolocado na tabela Fato e
permitido pela suagranularidade
Fonte: https://cognos.hawaii.edu/cognos8/documentation/pt-br/ug_cra_id23191dt_olap_olap_package_ex.html
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Revisão Bibliográfica (14/14)
Sistemas OLAP (6/6)
Os servidores OLAP disponibilizam aos usuários dadosmultidimensionais de DW ou DM, sem se preocupar emcomo ou onde os dados são armazenados (HAN eKAMBER).
� Servidores OLAP Relacionais (ROLAP)
� Servidores OLAP Multidimensionais (MOLAP)
� Servidores OLAP Híbridos (HOLAP)
� Servidores OLAP Desktop (DOLAP)
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Caso de Uso Principal
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Tecnologias (1/2)
Bu siness Intelligence Development St ud io
� SQL Server Database Engine
� SQL Server Integration Services
� SQL Server Analysis Services
� SQL Server Reporting ServicesFonte: http://www.canalsharepoint.com.br/wagnera/default.aspx
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Modelagem Dimensional
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Protótipo
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Encerramento
� Conclusões
� Perspectivas Futuras
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