Olá, pessoal espero que estejam evoluindo.
Bom para o post de hoje eu resolvi falar um pouco sobre o
conceito de BI (Business Intelligence).
Então, o que é BI?
Inteligência do negócio hoje é uma ferramenta empresarial,
mas historicamente remete a tempos imemoriais.
BI nada mais é do que o ato de cruzar informações para obter melhores
condições de tomar a decisão mais correta.
Povos antigos já utilizaram dessa “tecnologia”, Persas, Egípcios
e outros povos precisaram reunir informações para decidir a melhor época de
plantio ou colheita, saber se e quando iria chover ou qual inimigo atacar e
quando.
Voltando aos tempos de hoje, o BI é uma “arma” empresarial
estratégica para que gestores possam tomar decisões e não dar tiros às cegas
utilizando-se de “achismos” infundados. Ele surge na década de 70 em uma época em que não
havia bancos de dados ou softwares com interfaces em desktop. Antes chamado de OLAP ou DW foi renomeado de
Business Intelligence por Gideon Gartner , também criador da Gartner Group(http://www.gartner.com/technology/home.jsp).
Como o BI pode
alcançar seu objetivo?
Através da tecnologia vigente, deve-se extrair e integrar os
dados de múltiplas fontes. Múltiplas por que algumas empresas possuem um sistema
de armazenamento de dados para cada setor. Feito isso esses dados são
armazenados no repositório de uma tecnologia chamada Data Warehouse (falaremos sobre ele depois). Essa tecnologia possui um super banco de dados e é
orientado a assunto o que
facilita a analise para tomada de decisão. Então, analisando os dados
contextualizados, analisando causa e efeito, com anos de informações
armazenadas em uma fonte uniforme, o gestor pode chegar a uma decisão melhor
embasada.
O BI funciona através de algumas tecnologias, são elas:
Data Warehouse
·
ETL (extract, transform, load)
·
Data Mining
·
OLAP
O Data Warehouse
Segundo:
·
Imon(http://en.wikipedia.org/wiki/Bill_Inmon)
– “É uma coleção de dados orientados a assuntos, integrados, variáveis com
tempo e não voláteis, para dar suporte ao processo de tomada de decisão.”
·
Kimball(http://pt.wikipedia.org/wiki/Ralph_Kimball)
– “É o conjunto de ferramentas técnicas de projeto, que quando aplicadas as
necessidades especificadas dos usuários e aos bancos de dados específicos
permitirá que planejem e construam um data warehouse.”
O Data Warehouse é um sistema de computação que inclui um
banco de dados de super capacidade de armazenamento de Terabytes. Projetado
para o processamento de sistema OLAP ele pode armazenar anos e anos de dados
que são sumarizados, consolidados, periodicamente atualizados e descritivos.
Esses dados não sofrem alteração, são históricos e como veremos o
sistema analítico não permite essas transações como inserção ou exclusão de dados.
O ETL:
O ETL é um processo, seu significado é Extract, Transform,
Load, pois é exatamente isso. Através de
ferramentas como ODI(Oracle Data Integrator) ou IS(Integration Services) é
feita a extração dos dados do banco de dados relacional, a transformação desses
dados divergentes em um padrão e o
carregamento dos dados no data warehouse.
É claro este processo não é tão simples, existem alguns
procedimentos:
·
Limpeza de dados: Os dados devem ser analisados visando evitar o carregamento de dados contraditórios e para que a extração ocorra somente nos dados que terão importância para o negócio.
·
Integração dos dados: Faz com que as diferentes fontes de dados possam "conversar" entre si.
·
Carga dos dados: É a cópia ou transferências dos
dados para o data warehouse.
·
Atualização dos dados: Claro, como estamos
falando de um sistema de tomada de decisão, os dados devem ser atualizados,
caso contrário teríamos um sistema obsoleto por defasagem.
O OLAP:
On line Analitical Processing é um SGBDM (Sistema
Gerenciador de Banco de Dados Multidimensional).
Funciona de forma dedicada à tomada de decisão, possui
varias dimensões visualizáveis, hierarquizadas em várias granularidades e segue
um modelo lógico multidimensional. São geralmente desenvolvidas para trabalhar
em bancos de dados de-normalizados.
O OLAP é um sistema analítico diferente do OLTP que é
transacional. A diferença entre eles está no quadro a seguir:
O Data Mining:
Ou mineração de dados é a utilização dos recursos de BI para
a obtensão de dados e geração de relatórios visando auxiliar na tomada de
decisão. Faz-se a pesquisa dos dados relacionados a determinado assunto e seu
cruzamento fazendo com que as informações importantes sejam identificadas para
posterior analise dos dados.
Bom, por enquanto é só, espero ter ajudado a elucidar um
pouco do mundo do BI.
Segue os links da bibliografia:
Segue os links da bibliografia:
Curiosidades sobre o mercado:
Olhaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa só quem está com BLOG!
ResponderExcluirParabéns Daniel pela iniciativa, creio que blogs voltados ao mundo de BI certamente vai ajudar em muito a comunidade no geral.
parabéns!
Abraços,
Rodrigo Almeida