UMA SOLUÇÃO BUSINESS INTELLIGENCE PARA EXTRAÇÃO DE DADOS

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



Sumário

� Motivação e Hipótese

� Objetivos

� Revisão Bibliográfica� Caso de Uso Principal

� Modelagem Dimensional

� Tecnologias� Protótipo

� Encerramento



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



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.



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.




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




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




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




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





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





S tar Sc hema Snowflake

Fonte: http://msdn.microsoft.com/pt-br/library/cc518031.aspx




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




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).




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




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/




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/




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




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)



Caso de Uso Principal



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



Modelagem Dimensional



Protótipo



Encerramento

� Conclusões

� Perspectivas Futuras



Obrigado!

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