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Há 5 anos treinando os melhores profissionais de BI Open Source. www.it4biz.com.br

Desmistificando BI

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Há 5 anos treinando os melhores profissionais de BI Open Source.

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Desmistificando BI

(Business Intelligence)

Open Source

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Sobre a IT4biz

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Sobre a IT4biz

A IT4biz é uma empresa de Tecnologia da Informação focada em Soluções de Código Aberto fundada em 2007 na cidade de São Paulo, Brasil.

Somos pioneiros no Brasil na utilização da Suite de Business Intelligence Pentaho.

O nome IT4biz (Information Technology For Business) significa Tecnologia da Informação para Negócios.

Nosso foco é obter os melhores resultados e gerar lucro para sua empresa, aplicando tudo o que existe de mais moderno em Tecnologia da Informação para Negócios.

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S

Introdução

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Introdução

Seja bem-vindo ao curso gratuito da IT4biz!

Neste curso abordaremos temas através de exemplos

práticos e explicativos que capacitarão o usuário a

entender BI (Business Intelligence), a utilizar o BI Server e a

criar suas próprias visões e gráficos.

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Conceitos importantes

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O que é BI?

S O termo Business Intelligence, Inteligência de Negócios

em português, resumidamente, significa coletar dados

de diversas fontes, organizá-los, analisá-los e

compartilhá-los com os executivos mais importantes da

empresa; estes então transformam essas informações

relevantes em decisões importantes para o futuro da

empresa.

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Page 9: Desmistificando BI

O que é Data Warehouse?

S “Um Data Warehouse nada mais é do que um banco de

dados contendo dados extraídos do ambiente de produção

da empresa, que foram selecionados e depurados, tendo sido

otimizados para processamento de consulta e não para

processamento de transações. Em geral, um Data Warehouse

requer a consolidação de outros recursos de dados, além dos

armazenados em banco de dados relacionais, como

informações provenientes de planilhas eletrônicas,

documentos textuais, etc.” [INMON, 1999].

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Page 10: Desmistificando BI

O que é Data Warehouse?

S Na grande maioria dos Data Warehouses (DW), os dados

provêm de várias fontes diferentes e independentes,

podendo ser essas fontes as bases de dados dos sistemas

transacionais, planilhas Excel, etc.

S Em português, chamamos Data Warehouse de armazém de

dados.

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Page 11: Desmistificando BI

O que é Data Mart?

S Data mart (repositório de dados) é um subconjunto de dados de um Data warehouse (armazém de dados).

S Geralmente são dados referentes a um assunto em especial (ex: Vendas, Estoque, Controladoria) ou diferentes níveis de sumarização (ex: Vendas Anual, Vendas Mensal, Vendas 5 anos), que focalizam uma ou mais áreas específicas.

S Seus dados são obtidos do DW, desnormalizados e indexados para suportar intensa pesquisa. Data marts extraem e ajustam porções de DWs aos requisitos específicos de grupos/ departamentos.

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Modelagem Dimensional

S Modelagem dimensional é uma técnica de projeto lógico,

normalmente usada para DW que contrasta com a

modelagem entidade-relacionamento. Segundo o prof.

Kimball, a modelagem dimensional é a única técnica viável

para bancos de dados que devem responder consultas em

um DW.

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Modelagem Dimensional

S Esse tipo de modelagem tem dois modelos: modelo estrela

(Star Schema) e modelo flocos de neve (Snow Flake).

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Modelo Estrela

S No modelo estrela todas as dimensões se relacionam diretamente

com a tabela de fatos;

S Sua principal característica é a presença de dados altamente

redundantes, melhorando o desempenho;

S Os dados são modelados em tabelas dimensionais ligadas a uma

tabela de fatos. As tabelas dimensionais contêm as características

de um evento. A tabela de fatos armazena os fatos ocorridos e as

chaves para as características correspondentes, nas tabelas

dimensionais;

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Modelo Estrela

S No "centro" da estrela existe a tabela de fatos, rodeada por tabelas

auxiliares chamadas de dimensões. A tabela de fatos conecta-se às

demais dimensões por múltiplas junções e as tabelas de dimensões

conectam-se com apenas uma junção à tabela de fatos. Desta forma

a consulta ocorre inicialmente nas tabelas de dimensões e depois

nas tabelas de fatos, assegurando a precisão dos dados por meio de

uma estrutura de chaves onde não é preciso percorrer todas as

tabelas, garantindo um acesso mais eficiente de com melhor

desempenho.

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Modelo Floco de Neve

S No modelo flocos de neve as tabelas dimensionais

relacionam-se com a tabela de fatos, mas algumas

dimensões se relacionam apenas entre elas. Isto ocorre para

fins de normalização das tabelas dimensionais, e visa

diminuir o espaço ocupado por estas tabelas.

Fonte: Wikipedia.

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Page 17: Desmistificando BI

Sistemas de Apoio à Decisão

S George Marakas, em seu livro “Decision Support Systems

in the 21st Century”, define Sistemas de Apoio à Decisão

como um sistema sob o controle de uma ou mais pessoas

que auxilia na atividade de tomada de decisão, fornecendo

um conjunto organizado de ferramentas destinadas a impor

uma estrutura em partes da tomada de decisão para

melhorar a eficácia do último resultado da decisão.

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Sistemas de Apoio à Decisão

S Componentes de um Sistema de Apoio à Decisão:

S O sistema de gestão de dados;

S O modelo do sistema de gestão;

S O mecanismo de conhecimento;

S A interface de usuário;

S O(s) usuário(s).

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Benefícios e limitações do uso de

Sistemas de Apoio à Decisão:

S Benefícios:

S Amplia a capacidade do tomador de decisão de processar informações e conhecimentos;

S Amplia a capacidade do tomador de decisão para enfrentar problemas em larga escala, demorados e complexos;

S Reduz o tempo associado com a tomada de uma decisão;

S Melhora a confiabilidade de um processo de decisão ou seu resultado;

S Encoraja a exploração e descoberta por parte do tomador de decisão;

S Revela novas abordagens para pensar sobre um problema de espaço ou contexto de decisão;

S Gera novas provas de apoio a uma decisão ou de confirmação de hipóteses existentes;

S Cria uma vantagem estratégica ou competitiva em relação a organizações concorrentes.

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Benefícios e limitações do uso de

Sistemas de Apoio à Decisão:

S Limitações:

S Ainda não podem ser projetados para conter a decisão humana levando em conta talentos como a criatividade, a intuição, a imaginação;

S O poder do sistema operacional de um Sistema de Apoio à Decisão é limitado pelo sistema do computador em que ele está sendo executado, o seu design, e o conhecimento que o sistema operacional possui no momento do seu uso;

S Interfaces de linguagem e de comando ainda não são sofisticadas o suficiente para permitir o processamento de linguagem natural de usuários;

S São normalmente projetados para ser estreito no âmbito de aplicação, inibindo assim a sua generalização a decisão múltipla.

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Diferença entre OLTP e OLAP

OLTP

S O OLTP (On-line Transaction Processing) captura as transações de

negócios de um sistema e armazena no banco de dados. Esse tipo

de base é utilizada em sistemas que registram pequenas

transações realizadas em tempo real e que ocorrem

constantemente e de forma rápida. Os dados também podem ser

alterados e modificados e não salvam históricos dos dados.

Também é uma base que necessita de backup regularmente.

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Diferença entre OLTP e OLAP

OLAP

S O OLAP (On-line Analytical Processing) oferece uma alternativa

diferente. Voltado para a tomada de decisões, proporciona uma visão

dos dados orientada à análise, além de uma navegação rápida

e flexível. O OLAP recebe dados do OLTP para que possa realizar as

análises e essa carga de dados acontece conforme a necessidade da

empresa. Sendo um sistema para tomada de decisões, não realiza

transações pois sua finalidade são consultas. Possui dados atuais e

históricos e não há necessidade de backups regularmente.

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Diferença entre OLTP e OLAP

S O nível operacional e o nível administrativo utilizam OLTP

para operações que ocorrem no dia-dia da empresa.

S O nível de conhecimento e o nível estratégico da empresa

utilizam o OLAP para as tomadas de decisões e assim traçar

um planejamento estratégico.

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O que é Cubo OLAP?

S Inmon (1999) nos dá uma definição sobre o OLAP: “(...) é uma

tecnologia de software que permite a analistas, gerentes e

executivos obterem os dados de uma forma rápida, consistente e

com acesso interativo para uma grande variedade de possíveis

visões da informação na empresa. Mais sucintamente, OLAP é

um conjunto de funcionalidades que tem, como principal objetivo,

facilitar a análise multidimensional”.

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Benefícios do uso de Open

Source BI

S O que é Open Source?

S Uma solução open source é uma aplicação cujo código está

“aberto” e visível a qualquer usuário. Com isso, o utilizador

pode contribuir para a própria evolução da ferramenta

alterando o próprio código.

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Benefícios do uso de Open

Source BI

S Vantagens do uso de Open Source BI:

S Baixo custo das licenças, ou nenhum custo;

S Atualizações permanentes;

S Troca de experiências, dúvidas e informações na comunidade

do respectivo produto;

S Integração com outras ferramentas, interligando os

componentes disponíveis através da reutilização dos códigos.

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Arquitetura de um projeto de BI

A construção de um projeto de Inteligência de Negócios utilizando o Pentaho

pode ser exemplificada através da figura abaixo.

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Etapas de um Projeto de BI

Como vimos anteriormente, projetos de BI tendem a ser complexos. Para

simplificar o entendimento, dividimos um projeto de BI em etapas, e

descrevemos suas finalidades:

1) Levantamento dos KPI`s e definição de escopo:

S Entender a necessidade de informações dos administradores e as rotinas de entregas

e atualização;

S Verificar se já existe algum relatório sendo entregue;

S Entender a forma de entrega e quem entrega;

S Se houver um relatório, verificar quem entrega e quais dados são utilizados;

S Levantar quem são os usuários do sistema;

S Entender o conhecimento do usuário e melhorar o processo de utilização.

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Etapas de um Projeto de BI

2) Listagem de dados para a confecção do plano:

S Cruzar dados essenciais para confecção dos KPI`s.

3) Entrevista com DBA;

S Apresentar os dados necessários para a confecção do sistema e intensificar as tabelas e campos disponíveis no BD;

4) Verificar a existência de um dicionário de dados.

5) Entrevista com o departamento de operação:

S Acionar as áreas envolvidas no processo de input e rotinas relacionadas;

S Entender a visão do usuário em relação ao dado.

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Etapas de um Projeto de BI

6) Entrevista com a área de Infra:

S Expor a rotina necessária para a execução e atualização demandada

pelos administradores;

S Entender a viabilidade técnica da implantação;

S Sendo viável, continuar a rotina de implantação;

S Sendo inviável, voltar para a primeira etapa e expor as limitações

para os administradores.

7) Criação da Query:

S Solicitar a criação da Query com os dados a serem utilizados na

criação do banco, para o DBA.

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Etapas de um Projeto de BI

8) Instalação do BI:

S Instalação do programa de BI.

9) Proposta dos ETLs e Cubos:

S Criação dos ETLs e Cubos;

S Criação de relatório pelo Agile BI, para uma primeira validação;

S Caso aprovado, continuar a rotina de implantação;

S Caso reprovado, voltar para etapa 6.

10) Criação dos Data Marts:

S Criação e teste de rotina em homologação.

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Etapas de um Projeto de BI

11) Criação dos Dashboards;

S Se aprovado, seguir para teste final de homologação;

S Se reprovado, voltar para etapa 9;

S Testar a rotina de atualização;

S Se seguir corretamente, continuar para implantação;

S Se houver erro, voltar para as etapas 3 e 5.

12) Implantação:

S Gerar relatórios finais, e retirar sign off dos administradores.

13) Entrega de documentação:

S Entregar relatório de implantação do BI.

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Perfil do Profissional de BI

Open Source

S Extraído de : http://computerworld.uol.com.br/gestao/2006/11/22/idgnoticia.2006-11-22.8173819861/

S “Segundo quem observa ou exerce a profissão, BI é uma das áreas mais desafiadoras de tecnologia, exigindo experiência em ciência da computação, conhecimento do negócio, perspicácia analítica, pensamento criativo e até um certo fascínio social.”

S “A demanda por profissionais de BI parece ser tão grande quanto a expectativa das organizações que desejam contratá-los. “Na área de business intelligence, existem postos que nunca são preenchidos”, garante Cindi Howsons, presidente da empresa de consultoria Analytic Solutions Know-How. “É uma das funções mais difíceis de desempenhar, porque não basta se formar em ciência da computação e esperar ter sucesso.””

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Perfil do Profissional de BI

Open Source

S “A habilidade mais importante, de acordo com Bill Hostmann,

analista do Gartner, é entender os tipos de decisão que as

empresas precisam tomar, as perguntas que tendem a fazer e os

tipos de dados que vão responder a estas questões. “Não é só

conhecer as ferramentas, é preciso entender os processos de

negócio que a ferramenta suporta”, observa Jason Pashko, diretor

sênior de banco de dados, reinvestimento e análise da Harrah’s

Entertainment.”

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Perfil do Profissional de BI

Open Source

S “Uma boa base em negócio também ajuda os analistas de BI a descobrir a melhor maneira de apresentar os dados necessários. “O que diferencia um desenvolvedor ou analista de BI é saber qual informação deve ser apresentada e em que formato. Bombardear o cliente com informação demais é tão ruim quanto dar informação de menos”, ressalta Andy Wojewodka, diretor de sistemas de negócio e suporte a decisão da Del Monte Foods. ”

S “A criatividade é uma peça-chave da apresentação de dados de BI. “É uma arte”, enfatiza Wojewodka. “Você tem de apresentar os dados de uma maneira que seja facilmente entendida e digerível, que permita ao dono do negócio avaliar rapidamente a variação de desempenho de acordo com os principais indicadores.” A apresentação também deve fornecer análise subseqüente para que os usuários possam ter acesso fácil às causas-raiz.”

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Perfil do Profissional de BI

Open Source

S “Os profissionais de BI também precisam ter habilidades de

comunicação melhores do que a maioria daqueles que

trabalha com computador. Afinal, eles se relacionam não só

com usuários corporativos, mas também com muitas outras

pessoas, como administradores de dados e especialistas,

para garantir a qualidade dos dados.”

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Montando uma Equipe de BI

Open Source

S Projetos de BI requerem a integração de uma equipe multifuncional com recursos do negócio e de TI. É comum que a mesma pessoa tenha mais de uma função.

S A empresa vai precisar de representantes para preencher as seguintes funções:

S Patrocinador empresarial: O patrocinador do negócio é o cliente final, bem como o seu maior defensor.

S Controlador de negócios: Se for uma grande empresa, o patrocinador pode ser muito distante ou inacessível para a equipe do projeto. Neste caso, o patrocinador às vezes delega suas responsabilidades para um gerente médio na organização, o controlador de negócios.

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Montando uma Equipe de BI

Open Source

S Líder de negócios: é uma pessoa muito respeitada que é altamente envolvida no projeto, provavelmente se comunica com o gerente de projeto, numa base diária.

S Usuários de negócios: Idealmente, os usuários de negócios são os fãs entusiastas do BI. É preciso envolvê-los desde o começo e, muitas vezes, com o escopo do projeto e requisitos de negócio. Deve-se encontrar maneiras criativas para manter seu interesse e envolvimento em todo o ciclo de vida do BI. O envolvimento do usuário é fundamental para a aceitação do BI.

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Page 39: Desmistificando BI

Montando uma Equipe de BI

Open Source

S Várias outras posições são formadas a partir de qualquer negócio ou de TI. Estes podem ser recursos técnicos que entendam do negócio ou recursos que compreendam a tecnologia.

S Essas funções incluem:

S Analista de sistema de negócios: é responsável por determinar as necessidades do negócio e traduzí-las em arquitetura, em dados e em análise de requisitos da aplicação.

S Empresa especialista no assunto: é muitas vezes o local onde os recurso são analisados ad hoc. Ela entende o significado dos dados, como é utilizado, e onde inconsistências de dados estão ocultos. Sua análise e insights de dados são extremamente úteis, especialmente durante a modelagem e análise dos processos da aplicação.

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Page 40: Desmistificando BI

Montando uma Equipe de BI

Open Source

S Desenvolvedor da aplicação analítica: Desenvolvedores de aplicações analíticas são responsáveis pela concepção e desenvolvimento do conjunto inicial de modelos analíticos, como o fornecimento de suporte de aplicação contínua.

S BI educador: O educador deve estar confiante de seus dados, aplicações e conhecimento de ferramentas de acesso porque a comunidade empresarial não faz distinção entre estes resultados.

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Page 41: Desmistificando BI

Montando uma Equipe de BI

Open Source

S As funções a seguir normalmente são formadas a partir da

organização de TI (ou uma consultoria externa). Se você estiver

trabalhando com consultores, você deve manter a propriedade

interna do projeto. Insista em coaching e amplo conhecimento /

transferência de conhecimento para que você possa funcionar de

forma mais independente no próximo projeto.

S Gerente de projeto: é uma posição crítica. Ele deve estar

confortável e ser respeitado pelos executivos de negócios,

assistência técnica e analistas.

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Page 42: Desmistificando BI

Montando uma Equipe de BI

Open Source

S Arquiteto técnico: é responsável pela técnica global e arquitetura de

segurança. Ele desenvolve o plano que une as necessárias

funcionalidades técnicas e ajuda a avaliar os produtos com base na

arquitetura geral.

S Técnicos especialistas de suporte: tendem a ser quase enciclopédicos

sobre uma gama relativamente estreita de tecnologia.

S Modelador de dados: provavelmente vem de uma modelagem de

dados transacional com forte ênfase na normalização. Ele deve

abraçar conceitos de modelagem dimensional e ser

compreensivo com os requisitos do negócio.

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Page 43: Desmistificando BI

Montando uma Equipe de BI

Open Source

S Administrador de banco de dados: deve estar disposto a por de

lado algumas obviedades de administração de banco de dados

tradicionais, tais como ter apenas um índice de uma tabela

relacional.

S Coordenador de metadados: garante que todos os metadados são

coletados, gerenciados e disseminados.

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Page 44: Desmistificando BI

Montando uma Equipe de BI

Open Source

S Administrador de dados.

S Designer de dados: é responsável por projetar a preparação de dados para os processos de ETL.

S Desenvolvedor de dados: o desenvolvedor entrega e automatiza os processos de preparo utilizando ou uma paragem da ferramenta ou rotinas manualmente programados.

S Suporte ao BI: exige dos staffs o andamento e suporte aos recursos. Na maioria das vezes esse papel é atribuído a indivíduos que já foram envolvidos anteriormente em outros projetos.

S Fonte: Kimball e Ross, 2002

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Page 45: Desmistificando BI

Boas Práticas

S Há cinco fatores que diferenciam projetos não muito trabalhosos daqueles que implicam uma “luta constante”. Por ordem de importância, são eles:

S Patrocinador: Deve antever o impacto de um BI sobre a organização. Ele deve estar apaixonado e convencido do valor do projeto e ser, ao mesmo tempo, realista. Por fim, se ainda não se tiver um patrocinador em ação, a organização de TI pode seguir em frente. Pode-se observar que este é o cenário mais arriscado. O projeto deve desacelerar até que se identifique (ou se recrute) o patrocinador que manifestou compromisso com o projeto.

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Page 46: Desmistificando BI

Boas Práticas

S Motivação de negócio atraente:

Um projeto de BI precisa resolver os problemas críticos do negócio a fim de

angariar os recursos necessários para um lançamento bem sucedido e vida

saudável.

S Disponibilidade para avaliar a viabilidade:

Há vários aspectos de viabilidade, tais como a viabilidade técnica ou de

recursos, mas a viabilidade de dados é a mais crucial. Estamos coletando

dados reais em sistemas operacionais reais para suportar os requisitos de

negócio? Viabilidade de dados é uma grande preocupação porque não há

solução de curto prazo se já não estamos recolhendo dados de origem

razoavelmente limpa na granularidade correta.

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Page 47: Desmistificando BI

Boas Práticas

S Relação entre o negócio e a organização de TI: A organização de TI compreende e respeita o negócio? Por outro lado, o negócio entende e respeita a organização de TI? A incapacidade de responder honestamente sim a estas perguntas, não significa que você não pode prosseguir. Pelo contrário, implica que você precisa vigiar para manter o negócio e os representantes de TI alinhados.

S Atual cultura analítica da empresa: Os analistas de negócios tomam decisões baseadas em fatos e números, ou com base na intuição? Os empresários já imersos em números provavelmente vão ser mais receptivos a um projeto de BI. No entanto, pode-se ser bem sucedido com qualquer cenário, desde que se prepare para o aumento dos encargos de mudar a mentalidade cultural (com a ajuda do patrocinador empresarial), bem como a necessidade de desenvolvimento de adicionais aplicações analíticas, educação e recursos de suporte.

S Fonte: Kimball e Ross, 2002

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Page 49: Desmistificando BI

Demonstrações de uma

aplicação

Visões no Saiku:

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Demonstrações de uma

aplicação

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Demonstrações de uma

aplicação

Dashboards:

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Demonstrações de uma

aplicação

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O que é a Pentaho?

S Fundada em 2004 por uma equipe de veteranos da indústria de Inteligência de Negócios provenientes de empresas como Business Objects, Cognos, Hyperion, JBoss, Oracle, Red Hat e SAS, a Pentaho Corporation, empresa norte-americana, tornou-se referência em Inteligência de Negócios de código aberto.

S O modelo de negócio adotado pela Pentaho é o que chamamos em inglês de subscription model. Trata-se de uma forma de comercializar o software sem pagar pela licença de uso, onde o fabricante, no caso a Pentaho, provê suporte, serviços e melhorias no software através de uma mensalidade anual. Porém o cliente pode optar por utilizar a versão community onde não existe suporte da Pentaho nem custo anual, uma vez que neste caso o suporte é feito por meio da comunidade de desenvolvedores Pentaho espalhados por todo o mundo.

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Page 54: Desmistificando BI

O que é a Pentaho BI Suite?

S Para montar uma solução completa de Business Intelligence é necessário utilizar diversos componentes. A soma de todos estes componentes é o que chamamos de Pentaho BI Suite, ou seja, uma suíte completa de programas utilizados para a construção de uma solução de BI.

S Utilizando a suíte é possível realizar a integração de dados, construção de processos de ETL de forma visual, criação de cubos OLAP, consultas e relatórios, relatórios com filtros, relatórios com fórmulas, relatórios com sub-relatórios, relatórios com alertas, relatórios ad-hoc, análises interativas, painéis, mineração de dados, etc.

S Todas estas possibilidades tornam a plataforma de BI Pentaho a mais popular do mundo open source.

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Page 55: Desmistificando BI

O que é Pentaho BI Server?

S O Pentaho BI Server é a aplicação responsável pelo

gerenciamento dos indicadores, compartilhamento entre

os usuários, controle de acesso, etc.

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Page 56: Desmistificando BI

O que é Pentaho BI Server?

• Autenticação de usuários;

• Logs;

• Auditoria;

• Serviços web;

• Motores de regras de negócio;

• Mecanismo para integração com

relatórios;

• Mecanismo para integração de análises;

• Mecanismo para integração com painéis;

• Mecanismo para integração com

mineração de dados;

Algumas das tarefas do Pentaho BI Server:

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Page 58: Desmistificando BI

Qual a diferença entre relatório,

cubo OLAP e dashboard?

Relatório

Cubo OLAP

Dashboard

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Page 59: Desmistificando BI

Login no BI Server

http://localhost:8080/pentaho

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Page 60: Desmistificando BI

Página inicial do BI Server

Obs: Essa tela pode variar conforme o usuário logado.

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Page 61: Desmistificando BI

Instalando o Saiku

Para realizar a instalação:

S Baixe o plugin do Saiku no endereço abaixo:

http://analytical-labs.com/downloads/saiku-plugin-2.3.zip;

S Descompacte o arquivo saiku-plugin-2.3.zip;

S Copie a pasta saiku inteira para biserver-ce/pentaho-solutions/system;

S Reinicie o Pentaho BI Server

S Disponibilizamos um vídeo passo a passo:

http://www.youtube.com/watch?v=hef9vUWQbGc&list=UUC2CekJ7lpIaZ-sdJ8UUp1g&index=6&feature=plcp

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Page 62: Desmistificando BI

Criando uma visão no Saiku

O Saiku pode ser executado através dos seguintes caminhos:

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Page 63: Desmistificando BI

Criando uma visão no Saiku

Essa é a tela inicial do Saiku:

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Page 64: Desmistificando BI

Criando uma visão no Saiku

1- Selecione o Cubo que deseja

2- Mostra as dimensões do cubo selecionado

3- Mostra as métricas do cubo selecionado

1

2

3

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Page 65: Desmistificando BI

Criando uma visão no Saiku

Tela com um cubo já selecionado:

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Page 66: Desmistificando BI

Criando uma visão no Saiku

1- Local para as colunas da visão 3- Local para os filtros da visão

2- Local para as linhas da visão

1

2

3

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Page 67: Desmistificando BI

Criando uma visão no Saiku

Para selecionar as colunas desejadas para a visão, basta encontrá-la na

área de Dimensões ou Medidas, clicar e arrastá-la até a área de Colunas.

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Page 68: Desmistificando BI

Criando uma visão no Saiku

Pelo mesmo processo, clica e arrasta, selecione as linhas desejadas.

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Page 69: Desmistificando BI

Criando uma visão no Saiku

Essa é a visão que será gerada:

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Page 70: Desmistificando BI

Criando uma visão no Saiku

Note que a aparência da visão não é amigável pois ela tem mais colunas do

que linhas. Para melhorar essa aparência, podemos inverter as linhas com as

colunas clicando no botão:

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Page 71: Desmistificando BI

Criando uma visão no Saiku

1- Executar consulta

2- Execução automática

3- Exibir/ esconder campos

4- Toggle sidebar

5- Não nulo

6- Alternar linha/coluna

7- Mostrar MDX

8- Query Scenario

9- Drill through on cell

10- Export Drill through on cell to CSV

11- Export XLS

12- Export CSV

13- Switch to MDX mode

14- Toggle Chart

15- Basic Statistics

16- Tags

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16

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Page 72: Desmistificando BI

Criando uma visão no Saiku

Nova aparência da visão:

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Page 73: Desmistificando BI

Adicionando Filtro

Ao arrastar uma opção para o campo Filtro, abrirá a seguinte tela.

O lado esquerdo mostrará

todas as opções do dado

escolhido, e do lado direito

quais foram selecionados

como filtro.

Para selecionar, clique na

opção desejada e em

seguida em: . Para

selecionar todas as opções,

clique em: . Clique em

Save.

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Page 74: Desmistificando BI

Salvando uma visão

Para salvar uma visão criada com o Saiku, clique em:

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Page 75: Desmistificando BI

Salvando uma visão

Abrirá a seguinte tela:

Filename: Nome que deseja salvar a visão

Location: Local onde deseja salvar a visão

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Page 76: Desmistificando BI

Salvando uma visão

Caso seja feita alguma alteração na visão já salva, basta clicar

em:

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Page 77: Desmistificando BI

Criando uma visão no JPivot

O JPivot pode ser executado através dos seguintes caminhos:

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Page 78: Desmistificando BI

Criando uma visão no JPivot

Abrirá a seguinte tela, onde serão escolhidos o

Schema e o Cubo.

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Page 79: Desmistificando BI

Criando uma visão no JPivot

Aparência do Jpivot:

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Page 80: Desmistificando BI

Criando uma visão no JPivot

1- Abrir navegador OLAP

2- Mostrar editor MDX

3- Configurar tabela OLAP

4- Mostrar membros pais

5- Esconder extensões

6- Mostrar propriedades

7- Suprimir linhas/colunas vazias

8- Trocar eixos

9- Drill members

10- Drill position

11- Drill replace

12- Drill through

13- Mostrar gráfico

14- Configurar gráfico

15- Configurar impressão

16- Imprimir via PDF

17- Exportar para Excel

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Page 81: Desmistificando BI

Criando uma visão no JPivot

Clicando em abrir o navegador OLAP, abrirá a seguinte tela:

Pode-se escolher quais

serão as linhas, colunas

e filtros da visão.

Clicando nos nomes,

em verde, pode-se

selecionar quais opções

se deseja mostrar na

visão.

Após a seleção, clique

em OK.

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Page 82: Desmistificando BI

Criando uma visão no JPivot

Para selecionar uma

opção como filtro: .

Para selecionar como

coluna: .

Para alterar a ordem

dos dados mostrados

na tabela:

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Page 83: Desmistificando BI

Criando uma visão no JPivot

Exemplo de visão:

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Page 84: Desmistificando BI

Criando uma visão no JPivot

Exemplo de gráfico criado com o botão :

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Page 85: Desmistificando BI

Salvando uma visão no JPivot

A forma de salvar é semelhante a do Saiku.

Clique em:

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Page 86: Desmistificando BI

Salvando uma visão no JPivot

Abrirá a seguinte tela:

Filename: Nome que deseja salvar a visão

Location: Local onde deseja salvar a visão

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Page 87: Desmistificando BI

Salvando uma visão no JPivot

Caso seja feita alguma alteração na visão já salva, basta clicar

em:

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Page 88: Desmistificando BI

Criando Dashboards Wizard -

Instalação

S Instalação do CDE:

S Linux:

S Faça o download do ctools-installer.sh

S https://github.com/pmalves/ctools-installer

S A instalação se resume ao seguinte comando:

sudo ./ctools-installer.sh -s caminho_pasta_pentaho-solutions

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Page 89: Desmistificando BI

Criando Dashboards Wizard -

Instalação

S Instalação do CDE:

S Windows:

S Utilizamos o Gui Ctools Installer(*):

http://code.google.com/p/guictoolsinstaller/

S Faça o download e descompacte os arquivos em uma pasta.

http://guictoolsinstaller.googlecode.com/files/GuiCtoolsInstaller.

zip

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Page 90: Desmistificando BI

Criando Dashboards Wizard -

Instalação

S Ao abrir o programa selecione o local onde se encontra a pasta pentaho-

solutions e o Tomcat utilizado pelo Bi-server, clique em update.

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Page 91: Desmistificando BI

Criando Dashboards Wizard -

Instalação

S Mensagem de atualização realizada com sucesso.

Obs: poderá demorará alguns minutos para aparecer a seguinte mensagem. O

programa não dá um feedback de que está realizando a atualização.

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Page 92: Desmistificando BI

Criando Dashboards Wizard

S Abra o CDE.

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Page 93: Desmistificando BI

Dashboards Wizard

S Clique em Apply Template.

S Selecione o template que deseja.

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Page 94: Desmistificando BI

Dashboards Wizard

Em Datasources selecione a opção Wizards – OLAP Chart Wizard

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Page 95: Desmistificando BI

Dashboards Wizard

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Page 96: Desmistificando BI

Dashboards Wizard

1- Mostra os cubos disponíveis.

2- Mostra quais as dimensões, métricas e filtro do cubo selecionado.

3- Mostra o preview do gráfico que está sendo criado.

4- Local para escolher as linhas e colunas do gráfico. Para os inserir,

basta selecionar as informações desejadas na parte 2, clicar e arrastar

até o local desejado.

5- Propriedades do gráfico

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Page 97: Desmistificando BI

Dashboards Wizard

5- Propriedades do gráfico

Name: Nome do gráfico.

Title: Título que aparece logo acima do gráfico.

Type: Escolha entre gráfico de coluna, de linhas, de pizza ou de bolhas.

HTML Object: Espaço criado no layout onde o gráfico irá ficar.

Orientation: Horizontal ou vertical.

Top Count: Caso queira selecionar apenas os 5, 10 ou 15 maiores.

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Page 98: Desmistificando BI

Dashboards Wizard

S Primeiro gráfico:

S Selecione o cubo SteelWheels.

S Arraste a dimensão Territory para Linhas e a métrica Quantity

para colunas.

S Preencha as propriedades do gráfico.

S Clique em Ok.

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Page 99: Desmistificando BI

Preview

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Page 100: Desmistificando BI

Dashboards Wizard

S Segundo gráfico:

S Abra novamente o OLAP Chart Wizard.

S Selecione o cubo SteelWheels.

S Coloque a dimensão Years em Linhas e Sale em Colunas.

S Preencha as propriedades do gráfico e clique em Ok.

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Page 101: Desmistificando BI

Preview

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Page 102: Desmistificando BI

Criando Relatórios Simples

Para criar um relatório simples:

S Abra o PRD clicando no report designer.bat na pasta:

S prd-ce-3.8.0-stable\report-designer;

S Clique em Report Wizard;

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Page 103: Desmistificando BI

Criando Relatórios Simples

S Selecione o template desejado e clique em Next;

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Page 104: Desmistificando BI

Criando Relatórios Simples

S Faça a conexão com o banco, selecione a query desejada e clique em Next;

S Defina o layout do seu relatório, crie o agrupamento dos seus dados, especifique

os campos que irão aparecer e clique em Next;

Obs: Uma prévia do relatório pode ser visto clicando em Preview;

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Page 105: Desmistificando BI

Criando Relatórios Simples

S Formate os campos, insira as máscaras, alinhamento, funções de agregação e

depois clique em Finish;

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Page 106: Desmistificando BI

Criando Relatórios Simples

S Agora seu relatório já esta pronto para ser publicado. Caso queira efetuar alterações, o layout já esta montado;

S Para publicar clique em File >> Publish;

S Salve o relatório;

S Efetue o login no servidor para ter acesso às pastas disponíveis e clique em Ok;

S Selecione a pasta onde será exposto o relatório, coloque o nome que desejar que apareça, a senha de publicação e clique em ok;

S Pronto seu relatório já está publicado no servidor.

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Page 107: Desmistificando BI

Conhecendo o Kettle/PDI

S O PDI é uma das ferramentas mais importantes da suíte de BI da

Pentaho, sendo o responsável pelos processos de ETL (Extração,

Transformação e Carga).

S De uma forma totalmente visual, a ferramenta permite ao

desenvolvedor de ETL conectar-se a diversos bancos de dados, extrair

dados, copiá-los, transformá-los, combiná-los, apagá-los, atualizá-los,

enviá-los a diversos locais, criar jobs, enviar e-mails, acessar um

servidor via ssh, ftp, realizar tratamentos de erros, e tantas outras

tarefas necessárias a um processo de ETL. Com a utilização do PDI é

possível integrar empresas e sistemas de uma forma visual e

organizada.

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Page 108: Desmistificando BI

Conhecendo o Kettle/PDI

S Principais características:

S Realiza integração de dados entre empresas e sistemas;

S Lê e escreve mais de 10 formatos de SGBD, como Oracle, PostgreSQL,

SQL Server, etc;

S Importa arquivos texto, Excel e bases de dados;

S É responsável pelos processos de ETL;

S O PDI é uma das ferramentas recomendadas pelo Prof. Dr. (P.h.D) Ralph

Kimball, especialista renomado internacionalmente e conhecido como

uma das mentes mais importantes de Data Warehouse do mundo;

S Com o PDI é possível criar um DW utilizando modelagem dimensional,

inclusive é possível realizar pela própria ferramenta de forma visual

através de componentes a criação de um DW que utilize SCD Type I e II,

entre outras coisas. www.it4biz.com.br

Page 109: Desmistificando BI

Contribuindo para a

Comunidade Pentaho Brasil

S A Comunidade Pentaho é o ponto de encontro dos usuários

Pentaho, é o lugar onde informações e soluções podem ser

trocadas.

S Todos podem colaborar com a Comunidade Pentaho, seja

enviando algum artigo, tutorial, ideias, notícias, dúvidas ou

resoluções.

S http://br.groups.yahoo.com/group/pentahobr

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Page 110: Desmistificando BI

Fontes

S KIMBALL, R; ROSS, M. - The Data Warehouse Toolkit: The Complete Guide to Dimensional Modeling. Segunda Edição. Indianopolis, IN: Wiley Computer Publishing. 2002.

S KIMBALL, R; ROSS, M; THORNTHWAITE, W; MUNDY, J; BECKER, B. - The Data Warehouse Lifecycle Toolkit: Practical Techniques for Building Data Warehouse and Business Intelligence Systems. Segunda Edição. Indianopolis, IN: Wiley Publishing. 2008.

S Diferenças entre OLTP e OLAP. Disponível em: <http://marquinhosnet.wordpress.com/2010/10/09/oltp-x-olap/>

S Apostila oficial IT4biz.

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