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Por favor ajustem seus celularesPor favor ajustem seus celulares
para o modo silencioso.para o modo silencioso.
Por favor ajustem seus celularesPor favor ajustem seus celulares
para o modo silencioso.para o modo silencioso.http://www.stepfordwives.com/html/wallpapers/wp_7_1024.html
Data Warehouse (DW)
Rogério Ribeiro Moura
AgendaAgenda
Mini-Curriculum Em um Futuro Próximo... Definição DW Visão Global DW Sistemas Transacionais x Analíticos Modelo Star-Schema Cubo Fluxo de Informações Data Mining Business Information Warehouse (BW) Visão Global da Metodologia ASAP Bibliografia
Mini-CurriculumMini-Curriculum
ESCOLARIDADE: Pós-Graduação (Lato - Sensu): Fundação Getulio Vargas - FGV (2001 - 2003) - MBA em Tecnologia da Informação Aplicada à Gestão Estratégica de NegóciosPontifícia Universidade Católica - PUC-Rio (1998 - 1999) - Análise, Projeto e Gerência de Sistemas
Graduação: Centro Universitário Carioca (2004) - Bacharel em Ciência da ComputaçãoCentro Universitário Carioca (1994 - 1997)- Tecnólogo em Processamento de Dados
EXPERIÊNCIA PROFISSIONAl:
PETROBRAS – Petróleo Brasileiro S/AAnalista de Sistemas – 4 anos e 5 mesesEMBRATEL – CPQD (Centro de Pesquisa e Desenvolvimento em Telecomunicações).Analista de Sistemas – 1 ano e 4 mesesMedusa Sistema de Automação IndustrialAnalista de Sistemas Trainee – 8 mesesTask Sistemas de Computação Ltda.Analista de Sistemas Trainee – 1 anoSobremetal Recuperação de Metais Ltda. Estagiário de Informática - 1 ano
Em um Futuro Próximo...Em um Futuro Próximo...
Source: The Computer World, July 2000
Obrigado!Obrigado!
Em um Futuro Próximo...Em um Futuro Próximo...Vou verificar o Vou verificar o
histórico de histórico de doações dodoações do
banqueiro … banqueiro …
Oba! O banqueiro deve estar deOba! O banqueiro deve estar debom humor. A doação foibom humor. A doação foi
bem maior do que a dos últimos bem maior do que a dos últimos meses. meses.
Vou enviar ao seu Vou enviar ao seu contador o formulário decontador o formulário de
dedução de impostos.dedução de impostos.
Mas antes vou levantarMas antes vou levantaras doações que ele fez aosas doações que ele fez aosoutros e compara-las com asoutros e compara-las com as que estou recebendo.que estou recebendo.
Ele está doando mais aos Ele está doando mais aos pedintes da próximapedintes da próximaesquina !!!!!!!!! esquina !!!!!!!!!
Meu serviço de Inteligência não está me
enviando asinformações que eu necessito, no tempo
correto, para maximizaras doações recebidas.
Meu serviço de Inteligência não está me
enviando asinformações que eu necessito, no tempo
correto, para maximizaras doações recebidas.
Mas Por Quê ?Mas Por Quê ?
O que eu estou fazendo errado?
Serão as minhas roupas?Não estou sendo gentil o
suficiente?
O que eu estou fazendo errado?
Serão as minhas roupas?Não estou sendo gentil o
suficiente?
Bussiness Intelligence / Data Warehousing – Uma grande mudança cultural com requisitos técnicos
extremamente complexos.
Definição DWDefinição DW
Data Warehouse (DW) é um banco de dados que Data Warehouse (DW) é um banco de dados que armazena informações corporativas de diferentes armazena informações corporativas de diferentes fontes de dados,estruturado para realizar fontes de dados,estruturado para realizar consultas analíticas complexas, adequado à consultas analíticas complexas, adequado à análise de negócios e ao apoio à tomada de análise de negócios e ao apoio à tomada de decisões gerenciais.decisões gerenciais.
“Conjunto de dados orientados para o assunto, integrado, não volátil, variante no tempo, de apoio a decisões gerenciais.”
Bill Inmon
Visão Global DWVisão Global DW
Data Warehouse
Sistemas Operativos (R3 e Legados)
Data MartData Mart
Data MartData Mart
Data MartData Mart
Estruturado por objetivos (áreas de
negócio da companhia)
Visão Bill InmonVisão Bill Inmon
R/3(ERP)
Data MiningBW 2.1C SP9
(data mining)
Corporate Information Factory Aplicações Analíticas(DSS applications)
crm SEM
bic bps bcs cpm srm
scm
Data Warehouse
PSA(persistentstagingarea)
StagingEngine(ETL)
Data Marts
SD MM CO
ODS
Visão Bill InmonVisão Bill Inmon
Data Warehouse para Inmon é apenas um “tabelão” uma flat-table, que pode ser implementada utilizando uma modelagem genérica. A modelagem deste Data Warehouse não tem como objetivo atender à análise, mas somente a retenção das informações para serem extraídas pelos Data Marts, onde a análise ocorre.
Visão Ralph KimballVisão Ralph Kimball
Visão Ralph KimballVisão Ralph Kimball
Data Warehouse para Kimball é toda a arquitetura e não somente o “tabelão”. Para Kimball, Data Warehouse é a união dos Data Marts. O Data Warehouse é modelado com o objetivo de atender à análise multidimensional.
Sistemas Transacionais x AnalíticosSistemas Transacionais x Analíticos
OLTP OLTP (ERP)(ERP)
OnLine Transaction ProcessingOnLine Transaction Processing
OLAP OLAP (DW)(DW)
OnLine Analytical ProcessingOnLine Analytical Processing
Foco: : transacional Dados detalhados Dados correntes Dados dinâmicos Altamente normalizado para
performance Atualização/Inserção/Deleção 1 mês a 1 ano de dados
Foco: análise Dados sumarizados Dados históricos Dados fixos a nível temporal Estruturado para pesquisa e
análise Orientado para consulta 2 a 7 anos de dados
Sistemas Transacionais x AnalíticosSistemas Transacionais x Analíticos
MER - Modelagem Entidade / Relacionamento
• Orientado para otimizar Insert/Update/Delete
• Informação espalhada
• Vários caminhos para obter a mesma informação
Modelagem Star-Schema
Valor LiquidoQtd. LiquidaValor BrutoQtd. Bruta
ID TempoID ClienteID EmpresaID VendedorID Produto
DataAno/MesAno Fiscal
ID Tempo
NomeRegiãoEstado
ID Cliente
NomeGrupoUnid. Negoc.
ID Empresa
NomeSupervisorArea
ID Vendedor
DescriçãoGrupoSubgrupo
ID Produto
Modelagem Star-Schema
Valor LiquidoQtd. LiquidaValor BrutoQtd. Bruta
ID TempoID ClienteID EmpresaID VendedorID Produto
DataAno/MesAno Fiscal
ID Tempo
NomeRegiãoEstado
ID Cliente
NomeGrupoUnid. Negoc.
ID Empresa
NomeSupervisorArea
ID Vendedor
DescriçãoGrupoSubgrupo
ID Produto
• Conceitos: – Dimensões:
definem o COMO o usuário quer analisar a informação
Modelo Star-SchemaModelo Star-Schema
Modelagem Star-Schema
Valor LiquidoQtd. LiquidaValor BrutoQtd. Bruta
ID TempoID ClienteID EmpresaID VendedorID Produto
DataAno/MesAno Fiscal
ID Tempo
NomeRegiãoEstado
ID Cliente
NomeGrupoUnid. Negoc.
ID Empresa
NomeSupervisorArea
ID Vendedor
DescriçãoGrupoSubgrupo
ID Produto
• Conceitos:
- Atributos: definem de que modo as
dimensões podem ser analisadas
Modelo Star-SchemaModelo Star-Schema
Modelagem Star-Schema
Valor LiquidoQtd. LiquidaValor BrutoQtd. Bruta
ID TempoID ClienteID EmpresaID VendedorID Produto
DataAno/MesAno Fiscal
ID Tempo
NomeRegiãoEstado
ID Cliente
NomeGrupoUnid. Negoc.
ID Empresa
NomeSupervisorArea
ID Vendedor
DescriçãoGrupoSubgrupo
ID Produto
• Conceitos: – Key Figures:
definem O QUÊ o usuário quer analisar
Modelo Star-SchemaModelo Star-Schema
Modelagem Star-Schema
Valor LiquidoQtd. LiquidaValor BrutoQtd. Bruta
ID TempoID ClienteID EmpresaID VendedorID Produto
DataAno/MesAno Fiscal
ID Tempo
NomeRegiãoEstado
ID Cliente
NomeGrupoUnid. Negoc.
ID Empresa
NomeSupervisorArea
ID Vendedor
DescriçãoGrupoSubgrupo
ID Produto
• O cubo é virtualmente produzido através da modelagem Star-Schema
CuboCubo
Clientes
Pro
du
tos
Tempo
Clie
nte
A
Clie
nte
B
Clie
nte
C
Produto X
Produto Y
Produto Z
1998
1999
2000
CuboCubo
Query:
Vendas do
Cliente C
no ano 2000
CuboCubo
Clientes
Pro
du
tos
Tempo
Clie
nte
A
Clie
nte
B
Clie
nte
C
Produto X
Produto Y
Produto Z
1998
1999
2000
Query:
Vendas do
Cliente B
desde 1998
CuboCubo
Clientes
Pro
du
tos
Tempo
Clie
nte
A
Clie
nte
B
Clie
nte
C
Produto X
Produto Y
Produto Z
1998
1999
2000
Query:
Curva ABC de Clientes do produto Y
dos anos 2000
e 1998
CuboCubo
Clientes
Pro
du
tos
Tempo
Clie
nte
A
Clie
nte
B
Clie
nte
C
Produto X
Produto Y
Produto Z
1998
1999
2000
Query:
Vendas de toda empresa desde 1998
Clientes
Pro
du
tos
Tempo
Clie
nte
A
Clie
nte
B
Clie
nte
C
Produto X
Produto Y
Produto Z
1998
1999
2000
CuboCubo
Fluxo de InformaçõesFluxo de Informações
- - - - - - - -- - - - - - - -- - - - - - - -- - - - - - - -- - - - - - - -- - - - - - - -- - - - - - - -- - - - - - - -
Processamento da TransaçãoProcessamento da Transação
OLTP
TransformaçãoTransformação
OLAPInfocubos
Externo
ExtraçãoExtração
AnáliseAnálise
AçãoAção
Definição Data MiningDefinição Data Mining
É o processo de se descobrir conhecimento É o processo de se descobrir conhecimento embutido em um determinado banco de dados.embutido em um determinado banco de dados.
Na realidade data mining é um conjunto de técnicas Na realidade data mining é um conjunto de técnicas que envolvem métodos matemáticos, algoritmos e que envolvem métodos matemáticos, algoritmos e heurísticas para descobrir padrões e regularidades heurísticas para descobrir padrões e regularidades em grandes conjuntos de dados. Estas técnicas em grandes conjuntos de dados. Estas técnicas permitem buscar em uma grande base de dados, permitem buscar em uma grande base de dados, informações que, aparentemente, estão camufladas informações que, aparentemente, estão camufladas ou escondidas, permitindo, com isso, agilidade nas ou escondidas, permitindo, com isso, agilidade nas tomadas de decisões.tomadas de decisões.
Business Information Warehouse (BW)Business Information Warehouse (BW)
O BW é o software de data warehouse da O BW é o software de data warehouse da empresa SAP, cujo ambiente específico, empresa SAP, cujo ambiente específico, separado do ambiente transacional, separado do ambiente transacional, armazena informações que são estruturadasarmazena informações que são estruturadaspara facilitar a consulta e análise, suportando para facilitar a consulta e análise, suportando assim o processo decisório e a gestão da assim o processo decisório e a gestão da empresa. empresa.
SAP R/3SAP R/3
FIFI
COCOAMAM
PSPS
WFWFISIS
MMMM
HRHR
SDSD
PPPP
QMQM
PMPM
Vendas e Distribuição
Materiais, Equipamentos e Serviços
Gestão deProdução
Gestão daQualidade
Gestão deManutenção
RecursosHumanos
Soluçõespara Indústrias
Workflow
Gestão deProjetos
Ativo Fixo
Controladoria
Finanças
Base de DadosIntegrada
BW
Estrutura SAP/R3Estrutura SAP/R3
Arquitetura do BWArquitetura do BW
R/3R/3 Sistemas Sistemas ExternosExternos
Obtem dados de Sistemas R/3 e Obtem dados de Sistemas R/3 e não R/3.não R/3.
BWBW
SD
FI CLIP
BDEMQ
Excel
Web
Sistemas Fonte
Regras de Transferência
Obtem dados de Sistemas R/3 e Obtem dados de Sistemas R/3 e não R/3.não R/3.
Arquitetura do BWArquitetura do BW
生データ生データ
生データDados
Data Warehouse
R/3 e Legados
Data Warehouse para tomada de decisoes e desenvolvimento de novos
negocios
Data Mart estruturado por objetivos
ALERTAALERTA
Relatorio / Analise / Descobrimento
Análise
Exceções
Data Mining
Estrutura de AcessoEstrutura de Acesso
Query
OLAP serverOLAP server
DatabaseDatabase
OLAP Processor
InfoCube
Sistemas Sistemas FontesFontes
Databasestores ...
Microsoft Excel
Business ExplorerBusiness Explorer
Analyzer shows ...
Query View
Intranet
BenefíciosBenefícios
Padroniza ferramentas de acesso e representação de informações corporativas
Fácil uso, ponto único de acesso a todas as informações corporativas
Self-service, relatórios gerenciais e análises em todos os níveis
Ambiente de alta performance alimentado por fontes de dados heterogêneas
Libera a carga sobre os sistemas transacionais
Visão Global da Metodologia ASAPVisão Global da Metodologia ASAP
Preparação do Projeto Preparação
FinalRealização
Go Live &SuporteBusiness
Blueprint(Desenho)
Início do Projeto
Início do Projeto
Fim da Fase 1
Revisão dos Conceitos
Revisão dos Conceitos
Revisão do Desenho
Revisão do Desenho
Após Desenho
Dados
Revisão da ConfiguraçãoRevisão da
Configuração
Durante Ciclo de Configuração
Revisão de PerformanceRevisão de
Performance
Durante Preparação
Final
Prover uma preparação e um planejamento inicial para o projeto SAP BW. Os passos nesta
fase inicial auxiliam na identificação e planejamento das áreas de negócio a serem
consideradas, permitindo a compreensão dos objetivos, escopo e prioridades.
Preparação do Projeto
BusinessBlueprint(Desenho)
Preparação do Projeto
Criar o Desenho do modelo conceitual, modelo lógico e modelo físico, que se trata
de uma documentação detalhada dos resultados obtidos durante a realização dos Workshops de requerimentos dos usuários.
BusinessBlueprint(Desenho)
Realização
Implementar a solução de Business Information Warehouse baseado nas
necessidades levantadas na fase anterior de Business Blueprint. Os objetivos são a implementação final do sistema, o teste global e a liberação do ambiente para
produção.
Realização
PreparaçãoFinal
PreparaçãoFinal
Prover uma verificação final da situação de todos os
produtos gerados. Inclui a conclusão do treinamento do usuário e o estabelecimento
de um Help Desk interno.
Go Live &Suporte
Mover de um ambiente de pré-
produção para uma operação em
produção.
EvoluçãoContínua
Go Live &Suporte
EvoluçãoContínua
Ciclo Típico de um ProjetoCiclo Típico de um Projeto
11 22 33 44
Ciclo de Implementação 1Ciclo de Implementação 1
Contínua Evolução do Ambiente de Informação de Negócio
Ciclo de Implementação 2Ciclo de Implementação 2
Ciclo de Implementação 3Ciclo de Implementação 3
55
Organização de um ProjetoOrganização de um Projeto
Equipe BW Power Users
Analistas funcionais
do OLTP
Suporte Técnico Analistas Técnicos
do OLTP
Data Architect BW Coordenador Projeto Comitê de Validação
Comitê Executivo
Patrocinador Projeto BW
Coordenador Tecnologia
Sistema Fonte
ExemploExemplo
ExemploExemplo
ExemploExemplo
ExemploExemplo
ExemploExemplo
ExemploExemplo
ExemploExemplo
BibliografiaBibliografia
Livros The Data Warehouse Toolkit: The Complete Guide to Dimensional Modeling, 2nd Edition – Ralph Kimball e Margy Ross
Como Construir o Data Warehouse, Campus – Bill Inomn
Oracle 8i Data Warehouse – Michel Corey
Sistemas de Informação e as Decisões Gerenciais na era da Internet – James O`Brain
Sites http://www.datawarehousing.org http://www.sap.com/ Intelligent Enterprise Magazine - http://www.intelligententerprise.com
PerguntasPerguntas
RORIMO@UOL.COM.BR
PERGUNTAS E COMENTÁRIOS
PerguntasPerguntas
OBRIGADO!
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