Administração deSistemas de Informação

Março / 2009

Bibliografia: Cap. 2Livro Laudon

Tecnologia em Informática para Gestão de Negócios

1. Sistemas de Informações Gerenciais (SIG)

2.1 Características e Finalidades2.2 Relacionamento com SPT2.3 Sistemas de apoio ao executivo2.4 OLAP e drill-down2.5 Exemplos

Objetivos

Objetivos Introduzir os conceitos de OLAP e drill-downDemonstrar o papel da modelagem

dimensional de dados na geração de relatórios drill-down

Apresentar exemplos de relatórios e de software drill-down

Trabalho em grupo – em sala.

OLAP: Processamento Analítico on-line

Permite visões elaboradas, multidimensionais – idéia

abstrata das informações em cubo – 3 dimensões.

Dados são agregados por assunto

fatos relativos ao negócio: vendas, produção, etc.

Dados são explicados por dimensões

cliente, produto, filial, etc.

Dimensão tempo pode ser considerada

histórico

Ferramentas de uso intuitivo

PRODUTO

MERCADO

TEMPO

OLAP on-line Analytical Processing - OLAP é a capacidade para

manipular e analisar um Grande volume de dados sob múltiplas perspectivas. As aplicações OLAP são usadas pelos gestores em qualquer nível da organização para lhes permitir análises comparativas que facilitem a sua tomada de decisões diária.

Atividades: Operacionais x Decisão

Mais freqüentes

Mais previsíveis

Pequenas quantidades de dados a cada consulta

Dados brutos

Dados correntes

Pouca complexidade

Menos freqüentes

Menos previsíveis

Grandes quantidades de dados a cada consulta

Dados preparados

Dados históricos, correntes e projeções

Muita complexidade

Operacionais Decisão

OLAP

Dados: Operacionais x “Informacionais”

Conteúdo

Granularidade

Organização

Estabilidade

Estrutura

Valores correntes

Detalhados

Por aplicação

Dinâmicos

Otimizados para Transações

Valores no tempo

Resumidos, derivados

Por assunto

Estáticos (entre atualizações)

Otimizados para Consultas complexas

Operacionais “Informacionais”

OLAP

Dados: Operacionais x “Informacionais”

Freq. Acesso

Tipo Acesso

Uso

Tempo Resp.

Finalidade

Alta

Select/Update/DeleteCampo-a-campo

Previsível,repetitivo

Até 3 segundos

Operações cotidianas

Média ou Baixa

Select/Aggregate

Não-estruturado, específico,heurístico

Vários segundos, até minutos

Suporte estratégico

Operacionais “Informacionais”

Saídas do SIG

Relatórios Periódicos Programados

Relatórios de ExceçãoAuditorias

Informes e Respostaspor Solicitação

Relatórios Drill-Down

Principais Relatórios Gerenciais do Sistema de Informação

Relatório Drill-down – nível 1 Exemplo: Loja de departamentos

-3,8%13,312,83º. T. 2004

-1,4%14,514,34º. T. 2004

+0,9%10,710,81º. T. 2005

+6,8%11,812,62º. T. 2005

VariaçãoPrevistoRealTrimestre

Lucros por Trimestre (em milhões)

Drill-down: Consiste em fazer uma exploração em diferentes níveis de detalhe das informações. Com o Drill Down você pode “subir ou descer” dentro do detalhamento do dado, como, por exemplo, analisar uma INFORMAÇÂO tanto diariamente quanto anualmente, partindo da mesma base de dados.

Relatório Drill-down – nível 2

Exemplo: detalhe por tipo (entrada/saída)

+6,8%11,812,6Lucro

+1,9%96,598,3Despesas

+2,4%108,3110,9Vendas brutas

VariaçãoPrevistoReal2º. T. 2005

Vendas e Despesas (em milhões)

Relatório Drill-down – nível 3

Exemplo: detalhe de Vendas

+2,4%108,3110,9Total

+5,5%10,911,5Eletrônicos

-3,2%12,512,1Alimentos

-0,9%23,022,8Esportes

+7,1%28,030,0Saúde

+1,8%33,934,5Cosméticos

VariaçãoPrevistoReal2º. T. 2005

Vendas por Divisão (em milhões)

Relatório Drill-down – nível 4

Exemplo: detalhe da Divisão Saúde

+7,1%28,030,0Total

-5,9%3,43,2Prods. para Pele

+9,4%5,35,8Emagrecimento

-2,3%8,88,6Prods. para Higiene

Bucal

+18,1%10,512,4Cremes dentais

VariaçãoPrevistoReal2º. T. 2005 – Divisão Saúde

Vendas por Categoria de Produto (em milhões)

Modelagem Dimensional de Dados

Idéia:Vendemos produtos

em vários mercados

e avaliamos o nosso

desempenho no tempo

“Cubo”:Produto x Mercado x Tempo

Modelo é simples: bom !

PRODUTO

MERCADO

TEMPO

Dimensão Produtos

Modelagem Dimensional Fatos e Dimensões

Tabela de Fatos: medições numéricas do negócio

Tabelas de Dimensões: descrições textuais esquema star-join (junção em estrela )

Dimensão Tempo

Dimensão Loja

IDtempodia_da_semanamestrimestreanoindicador_feriado

IDprodutodescricaomarcacategoria

IDlojanome_lojaendereco

Fato Vendas

CODtempoCODprodutoCODlojavendas_em_reaisunidades_vendidascustos_em_reais

Vendas - Pode ser uma View do SQL

Modelagem Dimensional Exemplo de Uso

AvonPayotLancômeCoty

7801045 213 95

263509444 39

Marca Vendas(R$)

UnidadesVendidas

SELECT P.marca, sum(V.vendas)as [Vendas (R$)] , sum(V.unidades)as [Unidades Vendidas]

FROM Vendas as V, Produtos as P, Tempo as TWHERE V.IDproduto = P.CODproduto AND V.IDtempo = T.CODtempo AND T.trimestre = “1 T 2005”GROUP BY P.marcaORDER BY P.marca

Relatório: Vendas, por marca, no 1o. trim. 2005

Modelagem Dimensional Exemplo: Supermercado

Grande rede (300 lojas, três Estados).

Cada loja: 30 mil produtos individuais.

10% (3 mil) vendidos a cada dia em cada loja.

Cada produto: SKU (Stock Keeping Unit) – código único.

Códigos de barras: UPC (Universal Product Code).

Promoções.

Banco de dados: movimento diário de SKU

Granularidade: SKU por loja por promoção por dia

Granularidade - tem a ver com o nível de detalhamento do comportamento

de um objeto que é exposto.

Modelagem Dimensional

Supermercado : Tabela de Fatos

Dimensão Tempo Dimensão Produtos

Dimensão Loja

IDtempodemais atributos

IDprodutodemais atributos

IDlojademais atributos

Fato Vendas

CODtempoCODprodutoCODlojaCODpromocaovendas_em_reaisunidades_vendidascustos_em_reaiscontagem_clientes

Dimensão Promoção

IDpromocaodemais atributos

Dimensionamento da Tabela de Fatos: - 2 anos, 300 lojas, 3 mil SKU’s => 730 x 300 x 3000 = 657 milhões de registros

- registro com 8 campos, 4 bytes cada => 657 Mega x 32 = 21 Gigabytes

Modelagem Dimensional

Drill-DownAprofundamento da visão dos dados em

alguma dimensão.

PadariaCongeladosMerceariaFoto

12.331 31.777100.756 8.079

5.08815.56548.885 1.274

Departamento Vendas (R$) Vendas (unidades)

Modelagem Dimensional

Drill-Down usando “Marca do Produto”

PadariaPadariaCongeladosCongeladosMerceariaMerceariaMerceariaFotoFoto

6.024 6.307 10.022 21.755 8.445 52.554 39.757 4.011 4.068

1.993 3.095 5.56410.00110.05521.23417.596 499 775

Departamento Vendas (R$) Vendas (unids)Marca

KaoriPullmanLightGoldNestléParmalatLecoKodakFujiFilm

Atividade (equipes até 3 pessoas)

Contexto Sua empresa está implantando um mecanismo de

e-commerce. As operações realizadas através da Internet

fornecerão dados para o SIG de Marketing

Atividade Construa um diagrama da Tabelas que mostre os

dados de entrada importantes para o SIG de Marketing e os relatórios produzidos pelo SIG a partir destes dados.

Usando dados fictícios, mostre um relatório drill-down de três níveis produzido pelo SIG.