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Organizações<sup>1</sup> [[Business_Intelligence#Referências | [1]]] de hoje, a fim de atingir seus objetivos operacionais, estão enfrentando obstáculos cada vez mais complexos em termos de gestão e resolução de problemas. Além disso, o grande crescimento na quantidade de dados impõe desafios na análise desses dados e recuperação de informações relevantes em tempo real. Diante de tais situações, as organizações passam a utilizar ferramentas de ''Business Intelligence'' (BI), que engloba um conjunto de metodologias, processos, arquiteturas e tecnologias que transformam dados brutos em informações significativas e úteis, permitindo identificar e compreender as informações relevantes para a tomada de decisão nos níveis estratégico, tático e operacional [2], [3]. | Organizações<sup>1</sup> [[Business_Intelligence#Referências | [1]]] de hoje, a fim de atingir seus objetivos operacionais, estão enfrentando obstáculos cada vez mais complexos em termos de gestão e resolução de problemas. Além disso, o grande crescimento na quantidade de dados impõe desafios na análise desses dados e recuperação de informações relevantes em tempo real. Diante de tais situações, as organizações passam a utilizar ferramentas de ''Business Intelligence'' (BI), que engloba um conjunto de metodologias, processos, arquiteturas e tecnologias que transformam dados brutos em informações significativas e úteis, permitindo identificar e compreender as informações relevantes para a tomada de decisão nos níveis estratégico, tático e operacional [[Business_Intelligence#Referências | [2], [3]]]. | ||
A eficiência do ''Business Intelligence'' depende, inicialmente, de um banco de dados que armazena os "acontecimentos", como por exemplo a venda de determinado produto em uma rede de lojas com seus respectivos detalhes: quantidade, valor, horário, loja e etc. Este banco de dados é conhecido como ''Data Warehouse'', e a partir dele é possível realizar diversas análises de dados, auxiliando nas decisões de uma empresa. Entretanto, para que possa cumprir com seu propósito, o ''Data Warehouse'' (DW) organiza em novas estruturas os dados recebidos de vários bancos de dados operacionais e de outras fontes de dados, adequado-se a tarefa de executar análise de negócios [[Business_Intelligence#Referências | [3]]]. | |||
* O ''Data Warehouse'' utiliza de um modelo dimensional de dados para que as informações temporais possam ser armazenadas. Além disso, as várias dimensões deste modelo permitem pesquisas pelas diversas entradas (dimensões), o que reduz os percursos de navegação. | * O ''Data Warehouse'' utiliza de um modelo dimensional de dados para que as informações temporais possam ser armazenadas. Além disso, as várias dimensões deste modelo permitem pesquisas pelas diversas entradas (dimensões), o que reduz os percursos de navegação. | ||
* Um dos objetivos do trabalho é aprofundar no dimensionamento de dados para a montagem de uma ''Data Warehouse''. O Site da SpagoBI brasil (http://spagobibrasil.com.br/) apresenta como instalar e utilizar uma ''Data Warehouse'' em vídeos tutoriais. | * Um dos objetivos do trabalho é aprofundar no dimensionamento de dados para a montagem de uma ''Data Warehouse''. O Site da SpagoBI brasil (http://spagobibrasil.com.br/) apresenta como instalar e utilizar uma ''Data Warehouse'' em vídeos tutoriais. | ||
Edição das 20h12min de 12 de maio de 2015
BI
Introdução
Organizações1 [1] de hoje, a fim de atingir seus objetivos operacionais, estão enfrentando obstáculos cada vez mais complexos em termos de gestão e resolução de problemas. Além disso, o grande crescimento na quantidade de dados impõe desafios na análise desses dados e recuperação de informações relevantes em tempo real. Diante de tais situações, as organizações passam a utilizar ferramentas de Business Intelligence (BI), que engloba um conjunto de metodologias, processos, arquiteturas e tecnologias que transformam dados brutos em informações significativas e úteis, permitindo identificar e compreender as informações relevantes para a tomada de decisão nos níveis estratégico, tático e operacional [2], [3].
A eficiência do Business Intelligence depende, inicialmente, de um banco de dados que armazena os "acontecimentos", como por exemplo a venda de determinado produto em uma rede de lojas com seus respectivos detalhes: quantidade, valor, horário, loja e etc. Este banco de dados é conhecido como Data Warehouse, e a partir dele é possível realizar diversas análises de dados, auxiliando nas decisões de uma empresa. Entretanto, para que possa cumprir com seu propósito, o Data Warehouse (DW) organiza em novas estruturas os dados recebidos de vários bancos de dados operacionais e de outras fontes de dados, adequado-se a tarefa de executar análise de negócios [3].
- O Data Warehouse utiliza de um modelo dimensional de dados para que as informações temporais possam ser armazenadas. Além disso, as várias dimensões deste modelo permitem pesquisas pelas diversas entradas (dimensões), o que reduz os percursos de navegação.
- Um dos objetivos do trabalho é aprofundar no dimensionamento de dados para a montagem de uma Data Warehouse. O Site da SpagoBI brasil (http://spagobibrasil.com.br/) apresenta como instalar e utilizar uma Data Warehouse em vídeos tutoriais.
1 Definido por Maximiano, uma organização é uma combinação de esforços individuais que tem por finalidade realizar propósitos coletivos, tornando possível perseguir e alcançar objetivos inatingíveis por uma pessoa. Grandes empresa, pequenas oficina, laboratórios, corpos de bombeiros, hospitais e escola são exemplos de organizações [1].
Objetivos específicos
Cronograma
Fundamentação Teórica
Cases
Benchmarking
- Existem várias plataformas "open source", como é o exemplo da SpagoBI, JasperSoft e Birt. Em particular, a SpagoBI é uma plataforma que possui somente suites livres, não possuindo versões mais completas e pagas como a JasperSoft ou a Birt.
- Detalhar mais as soluções encontradas
Funcionalidades
Componentes
Ferramentas de ETL
OLAP
DW
Data Mining
Forecast
Análise de cenários
Conclusões
Referências
[1] A. C. A. MAXIMIANO, Introdução à Administração, 8th ed., 1 vols. São Paulo: Atlas, 2011.
[2] M.-A. Aufaure, “What’s Up in Business Intelligence? A Contextual and Knowledge-Based Perspective,” in Conceptual Modeling, W. Ng, V. C. Storey, and J. C. Trujillo, Eds. Springer Berlin Heidelberg, 2013, pp. 9–18.
[3] A. Vaisman and E. Zimányi, Data Warehouse Systems. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2014.