FACULDADE SENAC DE TECNOLOGIAGesto em Tecnologia da InformaoTerceiro Semestre 2/2014Aluna: Isabel Fernanda de AraujoMatrcula: 1316121Disciplina: Desenvolvimento de sistemas de InformaoProfessor: Rogerio Gomes Lopes

1. Conceitue dado e informao.Conforme j citei em atividade anterior, DadoElemento desconectado de qualquer contexto que lhe atribua um determinado valor.Informao um dado inserido em um contexto de valorizao. Algo que possa ser dimensionado, valorizado e nomeado por alguma razo.ConhecimentoAcredito que conhecimento vem a ser a utilizao da informao de forma inteligente. Com algum objetivo estabelecido. Quando se oferece ao o que um como e para que.

2. Cite as caractersticas de um Sistema de Informao Transacional. D exemplos de funcionalidades implementadas nesses sistemas.Conforme j citei em atividade anterior, Sistema de informao Transacional So sistemas basicamente voltados para a operacionalidade dos dados. Insero, excluso e alterao. Pode-se dizer que o sistema de alimentao da base de dados de uma empresa. So exemplos destes sistemas os bancos de dados organizacionais e comerciais, como controle de vendas, emisso de notas fiscais, atendimento on line de pedidos entre outros.

3. Cite as caractersticas de um Sistema de Informao Gerencial. D exemplos de funcionalidades implementadas nesses sistemas.Conforme j citei em atividade anterior, Sistema de Informao GerencialVisa o acompanhamento do desempenho das atividades de uma empresa a nvel gerencial. Como exemplos temos as planilhas mensais de custos, vendas, gastos com RH. So sistemas que tem a finalidade de informaes mais atuais, com uma amplitude de visualizao de dados dirios, semanais ou mensais.4. Cite as caractersticas de um Sistema de Informao de Apoio Deciso. D exemplos de funcionalidades implementadas nesses sistemas.Conforme j citei em atividade anterior, Sistema de Informao de Apoio DecisoTrata-se de um sistema que fornece informaes negociais mais amplas, como consultas de anos anteriores, podendo cruzar dados e oferecer uma projeo de desempenho mercadolgico, permitindo decises de alto nvel.Como exemplos de funcionalidades implementadas neste sistema, grficos de cruzamentos de dados entre as diversas bases de dados, oportunizando a tomada de decises empresariais.

5. Explique os conceitos de Data Warehouse (DW) e Data Marts (DM), enfatizando suas propriedades e caractersticas, abordardando os conceitos defendidos por Bill Inmon e Ralph Kimball, explicitando suas diferenas.Conforme j citei em atividade anterior, Ambos so sistemas estruturados para armazenamento de dados analticos, subsidiando informaes importantes para o gerenciamento de processos e tomada de decises de alto nvel em uma organizao. Uma das principais caractersticas a que estes sistemas possuem uma grande quantidade de chaves de indexaes e cruzamento de dados e requerem o retorno de informaes com a maior rapidez e eficincia possvel. So ambos alimentados por dados operacionais, informacionais e analticos vindos de sistema de alimentao de banco de dados de gerenciamento inferiores hierarquicamente do ponto de vista empresarial, como planilhas, ERP, CRM e toda a informao que se fizer necessria ao seu objetivo e for garimpada por suas ferramentas ETL (Extract, Tranformation and Load) A principal diferena entre o Data Warehouse(DW) e o Data Marts (DM) que o segundo tem uma porte menor, sendo administrado por um setor de uma organizao e subsidiando dados posteriormente para o staf superior da empresa que administrar estes dados atravs de um Data Warehouse. H duas situaes na implementao destas ferramentas de anlise. Quando a empresa cria um Data Warehouse (DW) e depois de um perodo seguimenta estas informaes para anlise de diversos setores chama-se implentao Top Down. Na situao contrria, ou seja quando a empresa, cria ferramentas de anlise compartimentadas para posteriormente alimentar um banco maior, chama-se Botton Up . H uma grande polmica entre estes dois sistema de armazenagem de dados protagonizada por dois estudiosos da rea, Bill Inmom e Ralph Kimball . O primeiro reconhecido internacionalmente como o Pai do Data Warehouse, define um Data warehouse como uma Coleo de dados relacionados a alguma rea da empresa, organizados para dar suporte deciso e baseados nas necessidades de um determinado departamento. (Inmon, 1998) Defende que este, e um Data Mart, tem estruturas muito diferentes e que o segundo apresenta uma difcil integrao e mesmo que possam ser integrados vrios Data Marts, estes jamais formaro um Data Warehouse. J Ralph Kimball em 1997, defendia que um Data warehouse constitudo pela unio de todos os Data Marts da empresa. Apesar da polmica, ambos concordam que: A soluo completa muito complexa para ser feita de uma s vez, defendendo a existncia dos Data Marts uma vez que a sustentao do projeto depende da entrega rpida de uma soluo parcial que agrade aos utilizadores e justifique o seu investimento .Bibliografia Consultada: 1. http://www.devmedia.com.br/ferramentas-bi-data-warehouse/24282 2. ETL como a prpria traduo j diz um processo de extrao, transformao e carga, para a construo de um Data Warehouse ou Data Mart. Extract, Transformation and Load (ETL) - Ferramentas BI http://www.devmedia.com.br/extract-transformation-and-load-etl-ferramentas-bi/24408#ixzz3A2W3bN1Q 3. http://social.technet.microsoft.com/wiki/pt-br/contents/articles/10274.data-warehouse-x-data-mart.aspx 4. http://www.inmoncif.com/about/ 5. http: //www.kimballgroup.com/ 6. (Artigo) Inmon vs Kimball, S. Gallas, DM Review 1999, http://www.dmreview.com/article_sub.cfm?articleID=1400 7. (Artigo) Differences of Opinion, R. Kimball, M. Ross, March, 2004, c

6. Em DW, por que replicar os dados em uma estrutura, ao invs de consultar diretamente dos sistemas transacionais ?Porque no DW os dados esto agrupados e reorganizados por assunto, justamente para facilitar o acesso oferecendo rapidez no retorno das informaes solicitadas. A consulta direta aos sistemas transacionais exigiria um tempo maior para a procura e organizao das informaes solicitadas.

7. Por que utilizar Modelagem Dimensional, ao invs da Modelagem Relacional, nos Data Marts.Porque a modelagem relacional os dados apareceram na forma de tabelas relacionadas, oferecendo um refinamento de atributos muito rarefeitos, formando um banco informacional gigante. J no modelo Dimensional esta mesma informao chega ao solicitando em formato mais amplo, com dados agrupados de forma que a informao possa ser analisada organizacionalmente.

8. Explique os conceitos de Dimenso, Fato, Tabela Fato e Mtricas.Entende-se por Dimenso um conjunto de dados qualitativos associados a determinado contedo, quando analisadas sob diversos pontos de vista.O Fato ou Tabela Fato uma tabela central que apresenta dados quantitativos das operacionalidades.Mtricas so os possveis cruzamentos das diversas dimenses a partir da tabela fato.

9. O que granularidade de um Data Mart. o nvel de detalhamento das informaes processadas e mantidas em um Data ware ou em um Data Mart.

10. Elabore 2 exemplos de data marts, que possuam as mesmas dimenses, mas com granularidades distintas, um com alta e o outro com baixa granularidade.Exemplo: sistema de telefonia:Baixa Granularidade: Descrio das ligaes efetuadas pelo usurio Alta Granularidade: Listagem dos assinantes do sistema por determinada regio.