GESTÃO DE DADOS NAS ORGANIZAÇÕES

Prof. Robson Almeida

3

INFRA-ESTRUTURA DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO

Bit: Menor unidade de dados; dígito binário (0,1)

Byte: Grupo de bits que representa um único caractere

Campo: Grupo de palavras ou um número completo

Registro: Grupo de campos relacionados

Arquivo: Grupo de registros do mesmo tipo

Banco de dados: Grupo de arquivos relacionados

CONCEITOS

CONCEITOS

Entidade: Pessoa, coisa, lugar, evento sobre o qual se mantém a

informação

Atributo: Descrição de uma entidade específica

Campo-chave: Campo identificador usado para recuperar,

atualizar e ordenar registros

GESTÃO DE DADOS

Banco de Dados – É o recurso responsável pelo armazenamento de forma

estruturada de um conjunto de dados e informações sobre uma determinada

organização. Este ambiente é o coração de qualquer sistema de informação

baseado em computador.

HIERARQUIA DE DADOS

CAMPO X REGISTRO X ARQUIVO

SISTEMA DE GERENCIAMENTO DE BANCO DE DADOS (SGBD)

Um tipo de software específico para criar, armazenar, organizar e

acessar dados de um banco de dados

Separa as visões lógica e física dos dados

Visão lógica: como os usuários finais vêem os dados

Visão física: como os dados estão realmente estruturados e

organizados

Exemplos de DBMS: Microsoft Access, DB2, Oracle Database,

Microsoft SQL Server, MYSQL

MODELO ENTIDADE-RELACIONAMENTO (MER)

Qual o problema?

O problema é que pode haver muitas peças e

fornecedores para cada pedido.

SGBD RELACIONAL

Um banco de dados relacional organiza os dados na forma de tabelas bidimensionais. Temos aqui uma tabela para a entidade FORNECEDOR e vemos como ela representa a entidade e seus atributos.

TABELA DE BANCO DE DADOS RELACIONAL

Este diagrama mostra a relação entre as entidades

FORNECEDOR e PEÇA.

MODELO ENTIDADE-RELACIONAMENTO (MER)

MODELO ENTIDADE-RELACIONAMENTO (MER)

MODELO ENTIDADE-RELACIONAMENTO (MER)

SGBD HIERÁRQUICO

SGBD EM REDE

PRINCIPAIS ELEMENTOS DE UM SGBD

• Gerenciamento de dados

• Planejamento de dados e metodologia de modelagem

• Tecnologia e gerenciamento de bancos de dados

• Usuários

GESTĀO ESTRATÉGICA DE DADOS

Inteligência empresarial: ferramentas que consolidam, analisam e acessamvastas quantidades de dados para ajudar os usuários a tomar melhoresdecisões empresariais

• Processamento analítico on-line (OLAP)

• Data minning e análise preditiva

• Associações

• Seqüências

• Classificações

• Aglomerações

• Prognósticos

INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL

OLAP

Processamento analítico on-line (OLAP)

Análise multidimensional de dados

Permite a manipulação e a análise de grandes volumes de dados a

partir de várias dimensões/perspectivas

Como um Banco de Dados pode ajudar a melhorar o desempenho

e a tomada de decisão nas organizações?

Data Warehouse

Banco de dados que armazena dados correntes e históricos de

potencial interesse para os tomadores de decisão de toda a

empresa.

Data marts

Subconjunto de um Data Warehouse, no qual uma porção

resumida ou altamente focalizada dos dados da organização é

colocada em um banco separado destinado a uma população

específica de usuários

DATA WAREHOUSE

Dados correntes e históricos

são extraídos de sistemas

operacionais internos à

organização. Esses dados

são combinados com dados

de fontes externas e

reorganizados em um banco

central projetado para

análise gerencial e produção

de relatórios. O diretório de

informações fornece aos

usuários informações sobre

os dados disponíveis no

armazém

MINERAÇÃO DE DADOS

Uma série de

ferramentas analíticas

trabalha com os dados

armazenados nos

bancos de dados,

encontrando padrões e

insights que ajudam

gerentes e funcionários

a tomar melhores

decisões e, assim,

aprimorar o

desempenho

organizacional.

INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL

INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL

INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL

ETL, do inglês Extract Transform Load (Extração Transformação

Caregamento), são ferramentas de software cuja função é a extração de

dados de diversos sistemas, transformação desses dados conforme

regras de negócios e por fim o carregamento dos dados geralmente

para um Data Mart e/ou Data Warehouse

DESCOBERTA DO CONHECIMENTO (KDD)

GERENCIAMENTO DE RECURSO DE DADOS

Definindo uma Política de Informação

1. Uma política de informação especifica as regras para compartilhar, disseminar,

adquirir, padronizar, classificar e inventariar a informação

2. O gerenciamento de dados é responsável pelas políticas e procedimentos

específicos pelos quais os dados podem ser gerenciados como recurso

organizacional.

3. Grandes organizações costumam ter um grupo de gerenciamento e projeto de

bancos de dados dentro da divisão corporativa de sistemas de informação

4. Baixa qualidade de dados é o maior obstáculo para o sucesso do

gerenciamento do relacionamento com o cliente

GERENCIAMENTO DE RECURSO DE DADOS

Definindo uma Política de Informação

5. Os problemas de qualidade de dados podem ser causados por dados

redundantes e inconsistentes produzidos por múltiplos sistemas

6. Erros de entrada de dados são a causa de muitos problemas de qualidade de

dados

7. Auditoria de qualidade de dados é um levantamento estruturado da precisão e

do nível de integridade dos dados em um sistema de informação

8. O data cleanning (limpeza e padronização) consiste em atividades para

detectar e corrigir, no banco de dados, dados incorretos, incompletos,

formatados inadequadamente ou redundantes

QUESTÃO 1

Uma aplicação específica está “varrendo” diversas bases de dados de uma

organização: bancos de dados transacionais, planilhas eletrônicas, arquivos

de texto, documentos eletrônicos, todos os tipos de “objetos” que possam

conter informações estão sendo analisados em busca de padrões,

tendências, transformações etc, que possam apoiar a Diretoria no processo

de tomada de decisões.

O texto acima descreve:

A) OLAP

B) Datawarehouse

C) Datamining

D) Pivoteamento

E) ETL

QUESTÃO 2

Data Mining é parte de um processo maior denominado:

A) Datawarehouse

B) Data Mart

C) Business Intelligence

D) Knowledge Discovery in Database

E) Database Marketing

QUESTÃO 3

BI é o processo de coleta, transformação, análise e distribuição de dados,

coletados em informações estratégicas, para tomadas de decisões nas

empresas, incorporando o conceito de gerenciamento dados e permitindo

extrair dados arquivados em vários sistemas, identificá-los, definir padrões,

detectar tendências e fazer previsões.

A) CERTO

B) ERRADO

QUESTÃO 4

Os termos Business Intelligence (BI) e Big Data confundem-se em certos

aspectos. Uma conhecida abordagem para identificação dos pontos críticos

de cada paradigma é conhecida como 3V, e destaca:

A) variedade, visualização, volume

B) velocidade, virtualização, volume;

C) virtualização, visualização, volume;

D) variedade, velocidade, volume;

E) variedade, visualização, virtualização.

QUESTÃO 5

Ao utilizar armazenamento dos dados em nuvem, a localização do

processamento de aplicações Big Data não influenciará os custos e o tempo

de resposta, uma vez que os dados são acessíveis a partir de qualquer

lugar.

A) CERTO

B) ERRADO

QUESTÃO 6

Os dados de sistemas OLAP se baseiam nas informações contidas nos

diversos softwares utilizados pela empresa (ERPs, planilhas, arquivos texto,

arquivos XML etc.). Estes sistemas possuem uma camada onde estão os

dados originais e outra camada onde estão os dados tratados (um

gigantesco repositório de dados sobre assuntos diversos preparados para

serem consultados por um sistema OLAP), que chamamos de:

A) Data Mining.

B) Online Transactional Database.

C) Data Mart.

D) Big Data.

E) Datawarehouse.