IN - 26-07-2021 - BI - Contexto de Tecnologia e de Negócios

Tá bom vamos lá segunda-feira vinte e seis de julho de dois mil e 21 Universidade Federal de Uberlândia curso de graduação em gestão da informação disciplina inteligência de negócios biai dando sequência ao nosso semestre em atividades remotas É Hoje iremos discutir iremos caminhar um pouquinho né na fundamentos de divisas internas O que é o que significa os componentes as trilhas é Então essa essa aula de hoje Provavelmente a próxima aula é mais positiva né vamos discutir e apresentar algumas questões alguns conceitos mas principalmente na aula da semana que da da quarta na quarta-feira Provavelmente nós

vamos tratar Mais especificamente da modelagem dimensional então talvez a gente alcance lá hoje mas não alcançarmos na certamente na aula de quarta-feira nós já falaremos de modelagem dimensional tá bom a maximizar a tela aqui e não os verei Tá então caso queiram se manifestar alguma questão Abra o microfone e me chama aí por favor tá bom bom então vamos lá é que é que nós temos pessoal é a gente está falando de bi ai né então é atualmente ele já anos 2021 já o termo Business intelligence bi ai já tá indo nível Bem Mais Mais

maduro de conhecimento de entendimento embora ele seja digamos assim mal entendido né em algum contexto em algum sentido mas de forma completa ou de forma parcial Muitas pessoas né muitas organizações muitas pessoas em diversos diversos contextos já tem mais conhecimento do que seja bem nas internas de ar né segundo o gartner o grupo garante né que é uma consultoria especializada em assuntos de ti é de TIC de tecnologia da informação e comunicação biai pode ser definido como uma ampla categoria de aplicações então quando a gente está falando de Ibiá o pão de queijo uma ampla

categoria de Aplicações e para obter analisar compartilhar e prover acesso aos dados para auxiliar usuários de negócio usuários de negócio a tomarem melhores decisões Então olha só quando a gente está falando de bi ai né então Biar não é exatamente só uma aplicação só uma ferramenta não é só um banco de dados não é só um dashboard uma visualização a gente falando de coisas maiores de coisas mais amplas né dessa Ampla categoria de aplicações que tem Uma tem várias funções obtenção análise e compartilhamento né É acesso a vários usuários que tomam decisões relacionadas aos negócios

e qual que é a função de isso não é prover aos tomadores de decisão situações aos tomadores de decisões se tu as condições para que tome melhores decisões decisões mais acertadas né ou de forma mais simples resumida a gente fala kebyar é o que Viária transformar dados em conhecimento para que a Suportar para o processo de tomada de decisão então de forma resumida quando a gente está falando de bi a gente falando disso de dados que são produzidos aos montes em diversos contextos em diversas situações vivemos né Em uma sociedade completamente digital tudo que nós

fazemos produz dados em algum banco de dados então a gente está falando de bi ai né a gente tá falando da aplicação dos conceitos dos fundamentos da estrutura do exterior para nós Transformarmos esses dados e em alguma coisa compreensível em alguma coisa útil e é pro Veja a possibilidade de tomada de decisão né é baseado em conhecimento em conhecer fatos em conhecer acontecimentos em conhecer eventos em conhecer probabilidades em conhecer possibilidades então a gente usa os dados né transforma esses dados em conhecimento esse conhecimento gerado ele prover melhores tomadas de decisão Melhor suporte ao processo

de tomada de decisão a gente tá falando de viagem estou falando disso E aí é usado pelos tomadores de decisão para entender a saúde da empresa né esse aqui é um fato importante entender a saúde da empresa é vários de nós nós vamos consultamos médicos né eu né já nessa nessa altura da minha vida né eu consulto por exemplo o cardiologista pelo menos as duas vezes ao ano então é necessário que eu consulte perto do cardiologista Pelo menos duas vezes ao ano então eu vou no cardiologista né via de regra é eu vou no cardiologista

duas vezes ao ano né então eu fui por exemplo no mês de filmes de Abril sei lá e depois eu vou no de novo no mês desde Novembro tá então acho que é mais ou menos isso mais ou menos isso duas vezes por hora eu vou ao médico então quando eu vou aqui nesse nesse período o médico ele me pede lá né o triglicérides colesterol ureia é pede o tanto de exames né quase todos Baseados no sangue então eu começo ver né quando eu vou no laboratório e eu acostumei no mesmo laboratório então eu já

tenho lá o histórico né como foi que o resultado em 2018 em 2019 E aí eu não tenho até mais antes Aqui também tá em 2020 então o que que tá acontecendo com meu colesterol ele vem mantendo ele cai ele sobe o que que tá acontecendo né E nesse outra consulta aqui né de Novembro aí eu faço testes Mas mais robustos né então eu vou fazer o teste é igual ergométrico eu vou fazer esteira eu vou fazer dupla eu passei lá faça um tanto de testes lá então na verdade a hora que eu estou fazendo

esse tanto de exames né O que que o médico está fazendo o quê que eu estou fazendo o quê que nós estamos fazendo nós estamos produzindo dados em contexto os dados em contexto nós estamos transformando dados em contexto em conhecimento E Para quê Para tomar decisão tomada de decisão em qual tomada de decisão por exemplo eu tomo um remédio para controlar colesterol né Eu já tomei remédio tem 15 anos então eu comecei tomando a dosagem mínima cinco miligramas e um determinado período esteve passar para dessas atualmente eu tomo 20 miligramas Então qual que é a

tomada de decisão né Zé você precisa nós vamos aumentar a dosagem no seu remédio né é Zé você Precisa de perder quilo de emagrecer você precisa perder peso você precisa fazer atividade física então dado os meus indicadores dado os meus kipiais os meus Capes Então a partir desses KP is a partir de um contexto a partir de uma evolução histórica a partir de uma série de coisas né aquele especialista do negócio o médico ele vai me recomendar var a intervenção em várias ações várias situações nós vamos fazer isso e depois Vão medir de novo vamo

acompanhar Então as ações que nós fizemos ali no passado elas é qual qual está sendo desde dobramento dessas ações é e se perder a conexão um pouquinho voltou eu estou agora tá beleza então quando o médico né Ele é o tomador de decisão ele é um especialista né para tomar essas decisões quando a gente está falando de empresa analogia é exatamente a mesma não é isso então nós precisamos entender Como anda a saúde da empresa né o que que vem acontecendo né A empresa ela é para que caminho ela tá indo né Para que direção

ela tá em Como estão os kipiais dela né comparando fazendo essa analogia com o nosso corpo Nós seres humanos né ela os indicadores estão indo caminhando para melhor para Pior é eu mantenho o ritmo que eu estou eu tenho que fazer alguma coisa diferente eu tenho que aumentar a carga de atividade física eu tenho que aumentar a carga de Medicamentos o que que eu tenho que fazer né quando eu olho para a saúde da empresa eu tenho que aumentar vendas eu tenho que ir e os mercados eu estou perdendo mercado eu estou perdendo margem faturamento

né então biai é usado por esse tomadores de decisão para entender assim como os médicos né usa usam esse esses indicadores para entender a nossa saúde e para recomendar ações que nós devemos fazer no caso das empresas das Organizações analogia ideia exatamente a mesmo só que aí nesse caso né os médicos os tomadores de decisão somos nós gestores de uma forma geral né são são as pessoas que são responsáveis por tomar decisões nas organizações então o biai Nesse contexto ele serve então para entender a saúde da empresa e para entendendo a saúde da empresa para

gente desenvolver os nossos estratégias nosso plano de ação né O que que nós temos fazer no meu caso eu tenho que tomar um Determinado medicamento eu tenho que fazer atividade física eu tenho que mudar ali e o que que eu tenho que desenvolver né O que que é por onde eu tenho para onde eu tenho que ir como que eu tenho caminhar as empresas organizações exatamente a mesma ideia funciona exatamente da mesma forma tá então o piar Nesse contexto né ele colabora com a visão compartilhada de dados lógica de negócios e direcionadores drivers de que

A gente chama de drivers de negócio né Então olha nós estamos perdendo mercado com produto a na região B nós estamos perdendo né margem nós estamos perdendo clientes nós estamos o nosso produto está vendendo mais tá vendendo menos o que que tá acontecendo né então com esse contexto com esse ambiente de viagem mais de uma área na empresa o várias áreas da empresa o várias pessoas Elas começam a conhecer os dados Elas começam É a lógica de negócios e Elas começam a Entender né esses dias senadores esses drives esses drivers essa lógica de negócio então

o que que acontece né obbia ele tem um papel relevante importante para dar essa esse ambiente essa visão essa história compartilhada para toda a empresa né há anos atrás né alguns algumas empresas ainda estão nesse nessa nesse processo né mas é exceção espero eu acredito eu não seja regra as empresas hoje elas procuram dizer compartilhar todos conhecerem os Números as estratégias para onde que estamos indo né então a integração interfuncional entre as áreas tudo isso permite que que esse ambiente né é de negócio seja mais sutis Hero mais pro fico mas para isso é preciso

desse ambiente de dados desse processo que suporta a a decisão baseada em fatos e dados então Bis assim terra de ideais ele se predispõe né a contribuir com isso também né então é de ar ele se propõe a Reduzir o tempo de tomar as decisão porque que ele se propõe né é a reduzir o tempo de tomada de decisão porque dado que nós temos os dados integrados num lugar só com histórico com contexto Limpo fiéis fidedignos a gente tem uma fotografia da empresa em tempo real a todo instante então o processo de tomada de decisão

ele é melhor mas não só por isso de ter isso tudo em um ambiente só de ter isso tudo junto aí no lugar só também porque é nesse mundo de bi ai nós Vamos agregando acrescentando imputando outras coisas como por exemplo né modelos probabilísticos né a previsão enfim nós vamos a aprimorando esse ambiente incluindo Novas Novas questões novas funções e vamos reduzindo o tempo de tomada de decisão e espera-se que tomemos melhores desses olhos então é o biya ele tem né ele tem essa característica essa função esse bem implementado é isso que a gente espera

então o objetivo de biya está Relacionado com geração de resultados para as organizações então o que que a empresa investe em infraestrutura em computadores e softwares em pessoas primeiro então para gerar resultados das organizações e para incrementar a vantagem competitiva como criar pode incrementar a vantagem competitiva se eu tenho os números se eu tenho esses números é integrados indicadores em um local se eu consigo tomar decisões mais rápidas né eu consigo né E instantaneamente muito rapidamente é por exemplo ver que produto vende que produto não vende se eu tô perdendo o cliente se cliente está

cancelando se enfim nós conseguimos ter uma gestão mais imediata mais rápida mais ágil é como a visão mais completo A visão do todo e quando isso acontece né e se isso acontece eu consigo ser melhor que os Meus concorrentes né eu consigo ter uma vantagem competitiva em relação aos Meus concorrentes o qual seria qual seria Então essa vantagem competitiva a capacidade de tomar decisões mais rápidas e mais acertadas melhores então biya está relacionado com é propiciar o incrementar a vantagem competitiva das organizações então Biar não é restrito a grandes organizações a embora né Acho que

nem uma grande organização hoje sobreviva sem uma infraestrutura de biya e é considerado uma parte esse o portfólio tem que nós de informação então em dias atuais é difícil nós Pensarmos no portfólio de t.i. que tem lá né Por exemplo Pequenas Empresas médias empresas normalmente todas elas têm um CRM um software de CRM que implementa os conceitos de CRM né então é por muito tempo R peso CRM eles reinarão Neve tinha seus papéis fundamentais e importantes continuam tendo mais hoje né É para complementar esse time para complementar esse portfólio de t.i. esses né dessa estrutura

é fundamental essencial as Organizações as empresas levar em consideração o tortas infraestrutura de Bis interno be abrange um amplo espectro de tecnologias o que requer profissionais qualificados então né não quer ter disciplina seja lado a oitava maravilha eles entra mas a ideia da disciplina do conteúdo da disciplina de inteligência de negócios né é tentar contribuir com a formação de profissionais qualificados né que irão Projetar desenvolver e gerenciar os ambientes de viajar então né o próprio curso gestão da informação Ele nasceu ele surgiu dessa necessidade ou dessa oportunidade de termos profissionais para trabalhar nesse ambiente de

viagem né a gente tem o curso de Ciências da Computação de sistema de informação de engenharia de computação que sim quê né que são fundamentais essenciais nessa história toda não se discute isso mas esse profissional de gestão da Informação que nós procuramos é prover que nós procuramos a desenvolver né é um profissional que vai falar muito com os dois mundos né a gente tem um mundo de negócios e a gente tem um mundo de their mais hard então gestor da informação normalmente esse indivíduo que tá aqui no meio né é o indivíduo que consegue dialogar

com a parte técnica EA indivíduo que consegue dialogar com a parte de negócio então o profissional da gestão da informação e Dentro desse contexto que nós tratamos biais nessa disciplina e nesse curso é esse profissional que ele em alguns momentos ele vai vir beber da fonte técnica tecnológica né E aqui na disciplina a gente trabalha com um pouco disso tem um pouco de ferramenta tem mas ele vai vir também conhecer entregar melhores resultados para negócio Então nesse curso a gente procura trabalhar com esse plena é inteligência de negócio com disciplina de ai como abordagem um

Pouco técnica é mas para a gente entender como que essa coisa funciona se nós quisermos ir para a parte técnica enquanto profissionais é tem possibilidade nada de outro mundo para vocês que estão fazendo gestão de informação mas boa parte tem caminhado também muito mais para área de negócio nós passamos a ser bons usuários dos dados das informações do sistema de UTI produzi então nós queremos conhecer os bancos de dados é o Que que está armazenado aqui como está armazenado porque nós conhecemos bem de negócio aí nós conhecemos bem de negócio nós sabemos que tem dados

aqui que podem suportar o processo de tomada de decisão em negócios então é nesse contexto que nós nos inserimos na esses profissionais qualificados normalmente quem vai projetar biya e muitas vezes é o pessoal lá da Ciência da Computação tá ao lado da engenharia de computação o sistema de informação nós temos Conhecimento para isso podemos ir mas não é normalmente onde que a gente vai muito a gente vai muito mais tá historicamente nosso por ser muito novo mas historicamente a gente tem caminhado mais para a área de negócios e somos bons usuários dos dados que estão

depositados são criados por essa turminha de profissionais aqui tá mas nada impede da gente ir para lá também mas é grandes oportunidades né esse mundo digital esse mundo que produz Dados esse Big Brother digital que nós vivemos precisa desses profissionais cada vez mais para projetar desenvolver e gerenciar esses ambientes de virar tá claro isso faz sentido ou não há uma dúzia algum comentário alguma pergunta eu não tô de boa Zé gostando bastante show de bola caminhamos então e quais são as questões a serem respondidas quando a gente está pensando nesse ambiente de bi a gente

quer responder Que questões né é quando a Gente está pensando em negócio isso varia de setor para setor de empresa para empresa mas de uma forma geral né O que biai procura responder nós estamos nós procuramos dar suporte para Que tipo de questão qual o produto nós temos vendido o que que nós temos vendido Onde que nós temos vendido é o produto a na região B é o produto B na região ser o que que nós temos vendido de Fato né É tem mercado segmento que compra mais que comprou menos qual que é a performance

Da equipe de vendas Oi nega como que por exemplo né Qual a quantidade que a minha equipe de vendas está vendendo vende o portfólio completo Mix completo que eu tenho para vender tem produtos que a minha equipe de venda não consegue vender tem produto que vende com mais facilidade eu estou perdendo o margem eu tenho que dar muito desconto para efetivar as vendas então qualquer performance daqui desenhando quais são os consumidores mais propensos A comprar no futuro Quais são os consumidores mais propensos a abandonar a minha empresa quando a gente está falando de telefonia por

exemplo né de do do mercado e limitações de uma forma geral tem um indicador lá tem um conceito né que eu conceito de churn Então quem são os consumidores com alta probabilidade os churners aqueles consumidores que têm alta probabilidade de mudar de provedor de fornecedor Então quem são esses consumidores né quais tem A pro é o maior probabilidade de deixar a minha empresa esse ano esse mês o próximo ano né quando a gente está falando de cartão de crédito por exemplo de indústria bancária o conceito é mais the attrition bom então o que que esse

cara né o churn normalmente é aquele que vai embora ele tá na empresa a e muda para ver né na indústria de cartão de crédito de banco é normal nós temos o cartão a o cartão BEM o cartão cê né Depende de várias fações o banco a b e c e o que que nós acabamos sozinha normalmente ou muitas vezes né a gente continua relacionando com a b e c mas o que que a gente faz a gente acaba concentrando mais em uma em determinado momento se mudando para outra então os bancos querem saber quais

são os clientes consumidores que têm maior probabilidade de Artrite ou seja de minimizar o consumo uso comigo e passaram a usar o cartão no banco a Movimentação bancária do cliente concorrente né então eu quero saber quais são os consumidores mais propensos a comprar no futuro mas eu quero saber também quais são se precisar me deixar a me largar então né os dois principais modelos estatísticos que a gente faz aí é para escrever né modelo de propensão de churn modelo de proteção the attrition mas nesse sentido aqui a gente faz algumas outras coisas também né vocês

devem ter Ouvido falado o modelo de modelos que a gente faz de cross sell Oi tá pro céu ou de upsell eu vou algumas vezes de dancell bom então o que que é isso nós vamos na nossa base de dados né então por exemplo já era muito normal hoje menos mas eu tenho né lá atrás lá 20 anos mais 20 anos quando comecei a trabalhar com esse na Algar Telecom 25 anos né a gente tinha o telefone fixo a gente tinha os clientes que tinha telefone fixo e nós Temos TV tá na cidade de Uberlândia

Araguari não tinha TV por todos lugares então o que que nós fazíamos né quais os clientes que tem telefone fixo que tem TV simultaneamente tá então nós temos 10 mil clientes 20 mil clientes mas nós temos mais de 100.000 clientes que só tem o telefone fixo então o que é que nós vamos fazer vamos desenvolver o modelo para ver a probabilidade de cada um desses 100 mil clientes que só tem telefone fixo não tem entender eles Adquirem na TV os comprarem a TV então a gente tá falando aqui de cross de vender né TV para

quem tem telefone In The crusade Cross de produtos então a gente tá estudando o comportamento relacionamento de consumidores de uma forma geral a gente tem os consumidores que contém a internet banda larga por exemplo de 300 mega né Oi e aí o que que a gente quer ver né é eu tenho outro produto sei lá internet de 500 né então eu quero saber o Seguinte quem na minha base de 300 que tem o perfil padrão que poderia fazer a migração o Up o upgrade para para esse novo produto para o produto mais prêmio ou não

é esse esse indivíduo né ele vai ele ele tem uma alta probabilidade já ficar inadimplente para não pagar a conta dele ao invés de nós perdermos vamos oferecer para esse cliente um produto pré-pago Então vamos fazer que não dá um grande para ele né Vamos fazer um um um dão Vamos né Vamos desenvolver Outro produto Então tudo isso são respostas são possibilidades e quando a gente está trabalhando com o ambiente de mesmas interno uma forma mais Ampla São respostas que a gente o tempo inteiro está quem tá procurando acertar para os meninos que não são

as que são alunos da gestão na formação nós tratamos muito dessas coisas lá nas nossas disciplinas de análise de dados né sobretudo eu procurei trabalhar muito na disciplina Análise da dos quatro pros meninos que vêm de Fora para o para o Alexander para Talita que da mecatrônica né a aqui a gente está tratando menos disso mas tudo isso é o conteúdo é parte são os componentes desse ambiente divisas internas estou do Analytics que a gente tanto fala tá então são respostas que nós procuramos dar que nós procuramos trazer é que o ambiente que uma plataforma

que um Framework um arcabouço de bebidas interna gente procura Responder mais perguntas né quais os produtos consumidores compram os forma conjunta aqui é muito provável que vocês conheçam um caso pra e da fralda a fralda e cerveja e não é que eu caso lá do Walmart é o caso clássico aí tradicional é quando se fala nesse é imbiara em Analytics Zen é processo só de processo de tomada de decisão baseada em dados esse caso da fraude da cerveja ele logo vem à tona né Então isso aqui é um caso típico de produtos que são vendidos

de forma conjunta tá como funciona a isso o que que é esses produtos são vendidos de forma conjunta os os cientistas de dados nem outra época que nem chamava cientistas de dados provavelmente era os estatísticos do Walmart no processo de análise de dados deles eles começaram a observar que em determinadas lojas do Walmart eles começavam observar no mesmo tíquete né o ticket na mesma compra né o Ticket de compra que tinha lá né o indivíduo ia lá então tem a data é a hora o caixa e aqui tem uns produtos então tem o código tem

a descrição valor eles começaram a ver aqui em vários desses tickets de compra aparecia lá vendeu no mesmo ticket fralda e vendeu no mesmo ticket cerveja então eles descobriram que tinha um padrão de compra conjunta de consumo conjunto de fralda e cerveja né E aí é uma primeira é um primeiro esse site é uma primeira Visão e eles começaram a estudar mais detalhes disso né então além de observar e que vende a fralda cerveja juntos eles observarão que entende a fralda e cerveja na sexta à tarde era onde que mais tinha incidência de venda de

fralda e cerveja conseguiram chegar até aí né a pelos dados que eles tinham na época então baseado nos dados dos dados que já estavam coletados ele eu chegar até aí que tinha uma alta incidência de vendas de fralda e cerveja Mas não sabe Exatamente porque né Então nesse momento fizeram duas coisas a primeira das coisas foi Qual é a fralda e a cerveja Elas ficavam em áreas totalmente Opostas no supermercado então o que que eles fizeram Eles colocaram esses dois produtos próximos do Supermercados ao fazer isso o que já né já chamava atenção da venda

conjunta aumentou muito mais começaram a vender então de forma conjunta muito mais fralda de cervejas mas aí a gente Precisa de entender porque né de juntar os produtos já foi uma grande sacada e já teve um resultado do esplêndido nas vendas aí a gente não muitas vezes não consegue entender isso pelos dados que a gente tem as vezes é para você fazer pesquisa de mercado né para para entender o comportamento então ao desenvolverem pesquisa de mercado o comportamento foram entender o perfil dos consumidores né que realizavam é esse tipo de compra Então qual era o

Perfil de consumidores realizavam este de compra nem para depois que a gente pesquisa que a gente coleta os dados aí parece relativamente óbvio né então Descobriram que eram né é pais que tinham filhos bebês e que é a mãe né durante a semana ou na sexta-feira fala passa no supermercado e Compra fralda aí o cara pensava puxa já foi meu final de semana vou comprar a fralda eu vou comprar cerveja também então era esse perfil né era de quem fazer essas Compras via de regra eram os homens dos pais que trabalhavam e as mães como

com bebês com recém-nascidos enfim que pediram para passar para o pai passar no supermercado e fazer compra comprar fralda então o pai comprava fralda e levava e quem tá com bebê pequeno né provavelmente não iria sair de casa no final de semana então entenderam É descobriram o padrão numa base de dados tomaram ação a partir da descoberta que Fizeram e conheceram Quem fazia isso para fazer isso é melhor forma então de produzir alguma oferta direcionada ao público alguma promoção de medir conversar de comunicar de direcionar ações para esse público dado é essa descoberta que foi

feita Então esse negócio é muito legal é muito bacana tá e baseado nisso né não foi nenhuma nenhuma é coisa da minha cabeça foi baseado né usando isso mesmo de benchmark eu consegui reproduzir um Estudo semelhante a este num Supermercado há muito tempo atrás tá sei lá pelo menos uns 12 anos eu acho dez anos se não machuque mais 15 anos sei lá é nesse estudo na época um supermercado de bairro em Uberlândia e esse supermercado Ele parece ficava normalmente baseado alguns concorrentes né então ligava né uma duas vezes por semana Qual que é o

preço da mussarela Qual que é o preço do presunto e procurava colocar o preço da mussarela e Presunto parecido Então resultado foi muito interessante que nós vimos que para aquele Supermercado né em oitenta por cento das vezes que o consumidor comprava presunto ele comprava também mussarela então a gente viu que o presunto puxava vendas mussarela então o que que nós fizemos né Foi bem interessante o resultado nós passamos a precificar a mussarela o presunto um pouquinho mais abaixo então começou-se a vender muito mais presunto e nós Aumentamos o preço da mussarela então vendemos muito mais

presunto com preço um pouco abaixo e vendemos muito mais mussarela com preço mais acima e no final das contas né a precipitação mudou a percepção de barato ficou pois era o presunto que puxava venda e amar já melhorou substancialmente porque na margem da mussarela aumentou substancialmente Então são né Depois que a gente trabalha com os dados que a gente desenvolve que a gente descobre os Padrões em comportamentos aí a gente precisa tomar as ações as ações certas né então biai precisa de suportar de ajudar na resposta desse tipo de situação então o nosso desafio tempo

inteiro é isso né a gente investe a gente compra porta a gente contrata pessoas a gente enfim a gente vai desenvolvendo para ajudar as empresas a toa a responder essas questões a tomar as melhores decisões e obviamente né Igual nós falamos anteriormente gerar Vantagem competitiva aumentar a receita aumentar vendas Então esse é o grande objetivo é seu grande barato tá Mas quais são os desafios né quando a gente pensa numa pequena empresa e é isso parece muito trivial muito tranquilo né mas assim à medida que aumenta o porte o tamanho a complexidade das empresas e

cada vez mais né de novo nós vivemos uma sociedade totalmente digital então nós começamos a ter um grande volume de dados armazenados em Diferentes sistemas então a gente começa a ter um esse desafio tá grande volume de dados Então a gente tem esse grande volume de dados com diferentes formatos às vezes em diferentes locais ontem por mais ou seja em casa né eu tenho isso em casa eu tenho isso nas nuvens Eu Tenho Em que lugar então esses são esses São Thomé é esse é um Desafio real por exemplo tá muitos anos antes de vir

a minha chave antes de eu trabalhava com com isso em uma empresa de Telecomunicações né na Bíblia CTBC atual Ah e por exemplo aí nós tínhamos telefonia móvel PA e nós tínhamos telefonia móvel na época nós temos móvel os próximos telefonia fixa os próximos TV próximos internet a cada um desses negócios é tinham vários sistemas Diferentes né para falar de um por exemplo cada um desses negócios tinha um sistema de faturamento diferente dá um sistema de Billing Faturamento Tá só de faturamento nós temos um dois três quatro e tinha até mais porque tinha determinados produtos

é por exemplo a grande para grandes empresas para grandes grandes soluções né que tinha um soluções muito específicas soluções normalmente relacionadas a dados a gente tinha outro sistema inclusive de faturamento para essa pressa coisa aqui tá então nós temos é diferente sistemas com diferentes contextos com diferentes Situações quando diferentes formas de faturar quando diferentes tabelas com diferentes Campos Então como que nós vamos juntar o em nenhum lugar só né que esses padrões nós vamos adotar Qual que é o nome da tabela quais Campos tem na tabela como que nós vamos tratar disso tá então diferentes

sistemas e diferentes formatos e diferentes locais tá então esse é fato para vocês terem uma ideia desse grande volume né não sei ao certo Mas assim a operadora de telecomunicações vivo por exemplo né ele tá falando da empresa viu e não tem certeza dá até para olhar depois da até pesquisar tá não vou chutar aqui que a Vivo Será que ela tem 100 milhões de celulares habilitados Ah tá então 100 milhões e se tiver 100 milhões não sei quanto tem nessas aqui para facilitar nossa conta também não é pouco são muitos milhões de celulares mas

eu não sei Exatamente quando quanto agora imagina se esse 100 milhões eles a Vivo tô falando só na Vivo tá se cada um desses 100 milhões ele utilizando por exemplo WhatsApp se cada uma das i10 mensagens por dia e receber esse 10 mensagens é só de mensagem Mandei dessa esse be10 olha só eu teria né 1 milhão só aqui eu fiquei de nós manda 10 mensagens e recebe apenas 10 mensagens por dia tá nem meu pai e minha mãe que mora lá na zona rural que mal sabe mexer com o Celular até 17480 anos né

aqui não foram criados nesse meio mas tem telefone celular tem Smartphone e tem WhatsApp para gente comunicar para a gente falar nem eles mandam só das mensagens por dia né Eu duvido que cada um de nós né eu sei lá no anda 50 100 500 Quantas mensagens nós mandamos por dia Então imagina o tamanho da tabela de banco de dados para armazenar essas coisas aqui então a gente tá falando né para grandes empresas está cada vez mais os volumes De dados produzidos e armazenados São enormes são gigantes né E esses temas os dados os sistemas

hoje podem não podem não a ser facilmente acessado ou seja difícil acessar podem não estar a utilizar para consultas analíticas tá então o que que são as consultas analíticas e o que a gente comentou já vem comentando desde nosso primeiro encontro né a gente tem os sistemas por exemplo tem o call center da Vivo que Atende esse tanto de gente né Então a hora que eu sou Eduardo ligo lá atendente tem que rapidamente informar meu CPF informar alguma questão e os meus dados a serem mostrados na tela mas para um indivíduo para um relacionamento para

uma unidade então né os sistemas são projetados para isso para atendente atender um cliente por vezes agora o que os analistas e os tomadores de decisão Precisam fazer não é analisar um cliente por vezes é analisar os 100 milhões de Clientes por mesmo então vendemos quanto faturamos quanto há milhões de minutos estão sendo falado estão trafegando quantos clientes milhões estão inadimplentes Então essas consultas analíticas dizem respeito a isso né e os sistemas operacionais que a gente chama o transacionais eles não são construídos ou utilizados para essas consultas analíticas para essas consultas em massa para esse

volume de consultas e são utilizados para Transação individual tá e a gente vai detalhar esse pouquinho a hora que tiver falando na nossa modelagem é podem né os sistemas os bancos de dados podem não conter todos os dados que nós precisamos para suportar o processo de tomada de decisão podem não ter histórico muito longo hoje podem não estar disponíveis então tem vários sermões e são os desafios quando a gente trabalha com processo de análise dados né da empresa que eu Trabalhei que eu conheço bem por exemplo Algar Telecom a gente tinha né nos nossos sistemas

operacionais o meu sistema de faturamento meu cadastro de clientes o histórico Que nós às vezes nós tínhamos eram de três quatro três a quatro meses em disco em banco em banco de dados para gente analisar né então eu tinha backup tinha backup mas isso para suportar o processo de tomada de decisão isso nunca era resgatado para gente analisar histórico longo Então esse é um Problema né quando a gente está analisando os sistemas operacionais sistemas transacionais então a gente precisa de dar soluções para estas coisas aqui a gente precisa de endereçar a gente precisa ter alternativa

a gente precisa ter resposta para é e para essas questões precisa desafios Então nesse contexto né para esses para solucionar o para tentar contribuir com a solução de parte desse desafios Aí surge o conceito de mesas internas o Tambiá e vem para disponibilizar dados para trazer histórico para ter os dados requeridos para permitir consultas analíticas para ser facilmente acessado para tratar grandes volumes de dados para buscar de diferentes sistemas para unificar os formatos para buscar dos diversos locais então biya ele vem para responder aquelas perguntas de negócio para nós falamos atrás solucionando essas essas questões

esses desafios técnicos porque esses são desafios Técnica então quando a gente tá pensando enviar eles devem a gente está pensando dar aquela resposta de negócio que nós nos lados anterior sou funcionando essas questões técnicas ou esses Desafios que estão aqui e aqui nós colocamos tá então eu disponibilizei para vocês tem esse curso do EDX eu comentei isso também já na semana passada ou é de x é uma plataforma que eu particularmente uso muito dá para mim passar o tempo inteiro A gente nessa plataforma de X né tem algumas das melhores universidades mundo afora é por

exemplo é mate Harvard berkley Universidade da Califórnia não está Colômbia um fim ao sim tem várias universidades que oferecem disciplinas que são ofertadas pelo por eles nos cursos presenciais deles em um dos cursos que vale a pena para quem quiser aprofundar mais principalmente no aspecto técnico esse delivery não relational de Heitor House é um curso Legal bacana bem específico bem técnico é que eu recomendo para quem quiser aprofundar ainda Heitor House como modelar e usar o Inter House em maior profundidade Eu recomendo fazer esse curso aí tem Outros tantos tá eu uso muito essa plataforma

de X normalmente é para gente fazer alguma disciplina eu consigo fazer sem pagar se eu quiser certificado aí normalmente têm cursos de $100 de 200 300 Eu costumo eu não não quero Exatamente o certificado eu quero muito o conhecimento então normalmente eu consigo fazer sem a necessidade de ter que desembolsar tem algumas restrições por exemplo eu não posso fazer as provas eu tenho que fazer em um tempo reduzido em um tempo menor acho que fica disponível por exemplo umas quatro semanas mas é bem legal É bem interessante a gente utilizar essa plataforma aí parece capacitar

tem a coceira também para quem para quem Quiser e tem outras plataformas aí tá mas é esse curso inclusive né ele me deu um fôlego ele me deu uma energia nova porque Essa é a gente comentou de espinha aulas passadas também o assunto de Heitor house né ele tá mais vivo que nunca ele tá mais presente que nunca ele faz mais sentido que nunca e eu coloquei esse link também tá lá no Google também esse link né que o Kindle é um dos caras aí desse desse desse ambiente de leitor House então lá no Kimball

grupo eles tem vários ativos vários materiais vários exemplos acesso aos livros também e eu tenho algum material que eu compartilho com vocês aí também são duas boas referências quando a gente está falando de Biaggi uma forma geral tá nós já falamos desse treino work na semana passada né nas nossas aulas passadas Então esse aqui é a ideia o Framework do PIB ai esse modelo é o modelo da Microsoft mas os outros São muito Parecidos com esse com esse modelo né do lado esquerdo nós temos as origens de dados né o senhor Systems Então eu tenho

aqui sistema de vendas sistemas operacionais de operação o RH financeiro é outras fontes de dados os logs enfim a gente tem universo o universo de dados que conforme nós falamos anteriormente podem estar dispersos podem estar em formatos diferentes pode acontecer de tudo com isso então baseado nesse nesse né no Sistema no ambiente de origem nós vamos fazer o que nós vamos modelar o nosso leitor House tá então nós modelamos do nosso leitor House baseado é no que a gente tem tá disponível tá então a gente não inventa é a gente não Produza a gente não

inventa coisas para o dente House para o nosso ambiente de biais o nosso ambiente de biya e reflete no máximo ele reflete o que existe de dados na nossa empresa já o que a gente pode fazer Normalmente a gente faz e normalmente é isso que acontece né Nós às vezes não conseguimos dar todas as respostas de negócio e nós precisaríamos dar com os nossos dados no dente House então o que que normalmente acontece nós sugerimos nós voltamos falamos sistema de vendas passe a capturar e armazenar mais essa informação a mais essa informação b então se

o sistema passou a captura a eu consigo a partir da captura das informações eu consigo vir aqui no meu Deitou House modelar e trasei atualizar mas eu não crio informações para o direito e eu vou espelhar eu vou trazer eu vou integrar eu vou tratar as informações que existem lá no sistema de origem mas eu não crio né Eu não tenho uma tela uma interface onde eu vou imputar da direita House é a gente vai buscar obter usados dos diversos sistemas de origem então baseado no sistema de origem que a gente tem a gente modelou

o nosso dele tá Errado implementou as regras de negócio nós vamos implementar os nossos processos at Extra extrat se transforma em download né Nós vamos extrair os dados os nossos sistemas operacionais vamos transformar e vamos fazer a carga do no nosso Leite alça o nosso ambiente de dente House tá e a gente pode fazer isso de de algumas formas né então a gente tem por exemplo esse de teus operacional daqui Store o área de estágio que como É nesse CTN está Então a gente tem isso aqui são bancos de banco de dados o data Lake

Soares intermediárias antes dos dados efetivamente ser imputados no nosso leitor House tá então gente tem essas várias possibilidades Aqui tá o quê que significa isso imagina que eu tenho aqui o meu sistema de vendas tá então meu sistema de vendas imagina que né que eu estou trabalhando lá no meu Contact Center no meu call center e tem né Tem além do Contact Center tem Vendedor tem vendas pela web pela internet vendo online Então esse negócio aqui principalmente em dias atuais isso funciona 24 horas por dia sete dias por semana 365 dias por ano não é

isso então 2724 por cento 365 então é mais ou menos a lógica o que que acontece esse programinha meu é TL e ele tem que ser muito eficiente para ir lá nesse banco de dados o e causar o menor Impacto possível no sentido de concorrer com os usuários que Estão utilizando esse sistema então uma das alternativas e que normalmente a gente faz como que a gente faz a gente vai lá nesse nesse sistema muito rapidamente faz a conexão e Faz uma leitura e uma cópia da tabela sem fazer tratamento nenhum praticamente nenhum dos dados a

gente faz uma cópia numa área temporária o que quanto mais rápido a gente liberar o sistema para ele continuar operando lá para a gente não concorrer com operação melhor tem Sistemas tabelas são extremamente críticas Então a gente vai lá e faz a cópia sem fazer nenhum tratamento e deposita esses dados nesse né que a gente chama de sei dinheiro área tal área de Glória temporária o ar aqui para tratamento dos dados aí nós buscamos disponibilizamos esse das nós fazemos todos os dias nessa é a minha estratégia de atualização do Dr House For The bom então

nós fazemos isso todos os dias colocamos Os dados aqui aí quando nós Colocamos Os dados aqui agora eu vou desenvolver né vou conseguir os programinhas que ao invés de ler os dados lá no sistema de origem eles já estão aqui numa área temporária aqui então agora eu posso eu tenho tempo para fazer todas as transformações que forem necessárias e posteriormente fazer carga no nosso leitor House é mais ou menos assim que funciona tá e uma vez esse Estado então no nosso leitor House aí nós vamos construir os nossos relatórios Os nossos analistas dashboards alertas score

cards ou tal do self-service bi área o que que esse self-service bi ai usuário tem autonomia para conectar-se a senhora está bem elas conseguimos que ela torta se ele quiser buscar os dados que ele quiser tá Então nesse né o indivíduo usuário que ele se serve nesse self-service bi ai normalmente é um usuário comum e com alguns Esquilos algumas características mais específicas e tem a Capacidade Jade de trabalhar de analisar e tem Independência é para para extração e tratamento dos dados tá então aqui olha gente falou de modelos de churn né de modelos de área

de Finanças e modelos para a área de vendas Então a gente vai desenvolver esses modelos nessas diversos modelos preditivos analíticos em cima dos dados que normalmente agora estão armazenados no nosso leitor House os deitar Marcos então eles são visões né são na maioria dos casos eles não Existem fisicamente a edição só visões desse enterprise data Warehouse nós temos aqui tá então aqui eu tenho de Fato né um banco configurado armazenado em um servidor com a tabela com os dados e os dentes Marcos muitas vezes são só BIOS são só né vios as visões do do

das tabelas dos objetos que estão armazenados no nosso deixe aos tá então esse é o frame work né da Microsoft há mais de todos os fornecedores e todos né de todos os Players dos fornecedores aí a lógica é muito parecida com essa tá o esquema é mais ou menos parecido com esse tá bom Tá certo E aí o que é que nós falamos isso aqui nós já falamos também não nossa primeira semana de aula eu acho tá no primeiro dia no segundo dia então nós falamos de para gente implementar um ambiente de bi ai né

se nós fossemos o fornecedor nós fomos nós fossemos é uma equipe que implanta biai ou se na nossa empresa nós Fossemos implantar uma né começar uma solução de viagem a gente ia pensar nesse ciclo de vida aqui do Be ai tá nesse ciclo de vida proposto pelo Kimball então o que que a gente tem né então a gente tem essa é uma proposta tá por isso que eu falei lá dokingo essa uma proposta do Kimble então nós já comentamos a exploramos bastante ciclo de vida lá na primeira semana né mas o que que nós temos

nós temos o planejamento do programa do projeto de Bi aqui a gente vai fazer depois a gente tem etapa de definição dos requisitos negócio e nós temos três trilhas para serem seguidas tá então nós temos a trilha técnica a técnica que que nós temos fazer Tá qual que é o ambiente tecnológico nós vamos colocar esse nas nuvens nós vamos colocar isso em um onde que ela foi colocar os nossos servidores nós vamos ter uma estrutura em House Que tipo de servidor nós teremos Qual que é o sgbd Que nós vamos adotar qual é o a

ferramenta ADSL nós vamos adotar tudo de um fornecedor só teremos soluções diferentes então essa parte a parte né técnica é do nosso processo de implantação de viagem para efeitos dessa disciplina né já comentei aqui nós vamos preocupar muito pouco com isso né O que que nós vamos preocupar muito pouco tempo mais ou menos já é dado né para quem quiser seguir para quem não quiser também sem problema pode usar o que Quiser mas nós já falamos então que nós vamos utilizar como ferramenta TL é a sugestão eu pentaho data integration é como o banco de

dados tá o em DVD bom a sugestão é o mais que ele mas longe de ser são as duas principais né e ferramenta de visualização pode ser qualquer uma não tem falado sobre essa aqui pode ser qualquer um não tem problema nenhum né mas divisor ização é mais linda ainda você pode escolher Vocês quiserem tá então e qual o servidor computador de vocês né porque Principalmente nesse modelo remoto é o computador de vocês e a gente vai instalar essas essas essas ferramentas essas soluções e acerte uma estrutura tá setenta por cento do nosso mestre praticamente

está aqui né então a gente está falando vai falar de modelagem dimensional quer que a gente talvez já comece hoje Entrar Mais especificamente nisso então a partir da modelagem Dimensional né Vamos criar o nosso banco de dados para o nosso processo de biya é normalmente é somente diretor house né criamos Então nós vamos desenvolver os programinhas é os jovens assim e em SL para ler dos sistemas de origem tá então dos vários sistemas de origem que nós tivermos para fazer a carga no nosso deita House que nós vamos criar então aqui nós vamos criar esse

modelo esse modelo Dimensional nós vamos modelar E aí a gente vai construir o CT Ellis para buscar os dados nos diversos nas diversas origens e fazer carga no nosso leitor House e a gente vai para construir e por fim lá na frente a gente vai fazer as nossas aplicações de bi ai Thomas aplicações de viagem basicamente nós estamos falando dos dashboards então basicamente aqui a gente tá falando dos 10 que a gente vai construir tá é uma vez que nós buscamos nas modelamos criamos o banco carregamos imputamos dados aí aqui a gente vai fazer os

Nossos dashboards Ok e os dashboards Então como ferramenta conforme eu falei Pode ser qualquer uma que vocês quiserem e quando a gente está implantando isso de fato lá nas empresas O que que a gente precisa de certeiro de tomar né outras questões que a gente precisa de pensar nesse ambiente vai crescer o nosso processo de geração de dados continua então normalmente a gente mantém histórico de dados né Depende de cada caso cada situação mais um padrão Aí é de 5 anos no caso brasileiro por exemplo principalmente que é o pisco algumas Em algumas situações nós

precisamos manter os dados por cinco anos então a gente tem que pensar nesse crescimento para contemplar normalmente um período de cinco anos a gente tem que dar manutenção o sistema de origem mudam né criam novos sistemas novas situações tem alteração no sistema de origem e ao acontecer em sua a gente tem que garantir que essas coisas continuam Acontecendo que eu continuo no meu deita e continua atualizado continua representando bem o negócio então quando a gente está pensando lá no desenvolvimento de um projeto desse lá no nosso o nosso cliente propriamente essas questões todas são que

as pessoas que a gente precisa de pensar que a gente vê tá tá tá então nos próximos slides aqui a gente tem essa cada uma das etapas Tá eu vou só mostrar aqui para vocês e depois eu não posso Esquecer de compartilhar baseado no livro do Kindle e ele tem né todas primeiro é e quem são os digamos assim os autores envolvidos com o projeto de Biaggi de uma forma geral tá então tem usuários de negócio os digamos os sponsor de negócio usuários tav os usuários principais nós temos né o diretor de biya e dependendo

o diretor de t.i. gerente de projetos os analistas de negócio então são vários atores são vários stakeholders em um Projeto de Ibiá de uma forma geral para o efeito da disciplina cada um de vocês ou duplo o trio vocês vão imaginar ou pensar né em todos esses esses hoje tem inclusive mais tá porque esse material que ia já tem mais de 10 anos pelo menos então inclusive novas nomenclaturas para cargos para funções por exemplo no contexto O Cláudio que tem até coisas é um pouco né com nomenclaturas diferentes mas a essência tá tudo aqui e

aqui nós temos Do lado do lado esquerdo aqui nós temos todas as atividades todas as teclas as peças para esse projeto tá então nós temos né a essas digamos assim às as macroatividades tá então é aquele primeiro módulo né O que ele primeiro bloquinho nós vimos aqui ó então planejamento do programa projeto o planejamento do programa olha projeto programa volante mesmo então a gente tem um tanto de atividades para esse bloco definição do projeto planejamento e Gestão é planejamento e gestão do programa aqui do projeto do programa requerimento definições de negócios na beleza e nós

temos então a trilha técnica Oi Patrícia técnica quais atividades nós temos fazer né então a gente tem arquitetura da aplicação e design é seleção de produto que nós temos fazer a gestão de metadados é essa segurança segurança da medida de segurança é de desenvolvimento de estratégias do plano De segurança infra criação da infraestrutura do plano então instalação de produtos é então essa parte aqui a toda a parte daquela trilha tecnológica nós comentamos anteriormente então e esta aqui é a parte da trilha tecnológica né que a gente tava tratando aí a gente tem a outra que

a implementação que aqui nós vamos gastar grande parte do nosso tempo né então o design o desenho do nosso modelo Dimensional Então quais são todas as Etapas que contemplam que abarcam esse projeto do designer da proposta do modelo de mensional né então tem a A modelagem de dimensional propriamente dito aí a criação física do banco de dados do nosso leitor House a implementação desse banco de dados aí depois nós temos o desenvolvimento do sistema GPL está então o que que está envolvido nessa parte o desenvolvimento primeiro tem um planejamento desenvolvimento e depois as aplicações E

essa parte aqui então são né O que ele chama de aplicações de viagem é a parte de visualização dos dados então o desenho planejamento disso depois o desenvolvimento das aplicações propriamente dita e colocar esse negócio depois pro funcionar então né É tem para a gente entender todas as etapas tá e como que seria implementação a construção a concepção a implementação de um projeto completo de base Então esse aqui é legal para a gente entender Né o DDD do princípio ao fim do a gente chama de mim assim ponta. Né É do um processo de implementação

de Biaggi uma forma geral tá aqui nesses próximos slides então a gente comenta um pouquinho sobre isso né então o que que se faz no planejamento do programa do projeto né então tem as definições de escovas ativa equipe é por meio de cinco de vida né utilizar atividades de gestão de projetos então e são esperadas nessa etapa aqui tá Definição dos requisitos negócio o que que se faz então você que alimentos são coletados para identificar fatores Chaves que Impacto negócio quais negócio atividades usuais estão fazendo hoje quais farão no futuro é oportunidades Marcos são identificadas

em toda organização priorizados Com base no valor de negócio de habilidade e depois requerimento detalhados são agrupados para primeira interação desenvolvimento do sistema de divisões internas dentro House então o que que acontece né É essa a primeira etapa do trabalho de vocês envolve bem isso aqui tá então envolve o planejamento do programa o projeto e essa definição de requisitos negócio para isso aqui envolve vocês já terem o quê que vocês vão modelar Qual que é a base da depressão modelar e de vocês conhecerem minimamente a base da diz que vocês irão trabalhar então a primeira

parte do trabalho é bem né o planejamento do problema A definição de requisitos de negócio então quando a gente imagina essa figura aqui esta primeira etapa é a primeira capa do seu celular do trabalho de vocês é muito isso aqui mas eu tô cobrando lá o quê que vocês tenham na máquina de vocês as ferramentas instaladas e configuradas nessa primeira etapa também para isso não ser problema depois um decorrer do semestre tá Ah é Então depois dessa primeira especificação aí tem origem em três Atividades concorrentes né O que a gente chama da aquitetura técnica da

trilha tecnológica que não é foco da nossa disciplina A modelagem Dimensional e é sim muito foco da disciplina e depois as aplicações de bi a visualização dos dados tá então essas duas partes aqui a gente vai gastar o nosso semestre inteiro de agora em diante tomar no conta dessas questões aqui tá a natureza tecnológica só detalhando né então integração de muitas tecnologias Fontes de dados metadados Associados essa trilha começa com o projeto da arquitetura do sistema seleção e instalação dos produtos que satisfaçam as necessidades arquitetura então para o nosso contexto aqui a gente não vai

pensar muito mais lá no projeto real é uma parte de tal e ela é uma a primeira parte que a gente já já começa a desenvolver pensar tá a nossa trilha dos dados começa com desenho do modelo dimensional que atenda aos requisitos do Negócios de Negócios levando-se em consideração a realidade dos dados então a realidade dos dados né Isso aqui é fundamental é igual eu comentei para vocês eu não crio nada novo né eu não vento eu tenho no máximo condição de representar o que os dados de origem oferta me oferece né então eu consigo

enriquecer eu E aí Gene zarr eu consigo unificar eu mas eu não invento dados novos tá então né no meu de Heitor house no meio Ambiente de bi Ai eu não vou criar inventar dados os modelos dimensionais podem ser implementados em bancos de dados relacionais é o que a gente está fazendo né Nós vamos usar para quem seguir a recomendação nós vamos fazer usando my SQL é um banco de dados relacional sgbd relacional ou multidimensionais né então nós temos bancos dedados sgbd e foram construídos é especificamente para esse ambiente de Vinhais para tratar dados Multidimensionais

para levar em consideração a multidimensionalidade dos dados então esses bancos de dados eles são desenhados configurados projetados para serem extremamente performáticos no processo de consultas analíticas para gerar o processo de tomada de decisão Nós vamos sim como emular né o banco de dados multidimensional mas trabalhando com o banco de dados relacional na verdade boa grande parte das empresas fazem isso né Elas Usam banco de dados relacional e é para desenvolver esses modelos multidimensionais e não acabam adotando um banco de dados genuinamente multidimensional os modelos vão se dimensionais tenta abordar dois objetivos simultâneos serem fáceis de

usar é fácil de usar sobre a perspectiva dos usuários Então esse é um ponto né quando eu olho para os usuários né quando eu penso na Perspectiva dos usuários esse Modelo que nós vamos utilizar ele tem que ser compreensível legível entendível para os usuários e ele tem que ter alto desempenho em consultas Observe que eu tô repetindo isso várias vezes tá então é a modelagem Dimensional esse banco de dados nosso multidimensional é um dos grandes objetivos dele é isso aqui tá Então nós vamos realizar consultas que são né que vão tratar né que vamos cuidar

de um grande volume de dados e essas consultas então elas têm nela tem Que ter um alto desempenho para ter eu analista eu tomador de decisão eu não ficar esperando por horas para que consultas sejam realizadas né as consultas tem que ser realizado e rápida e tem que trazer a resposta para suportar o processo de tomada de decisão de uma forma muito rápida também tá e é nestas ilhas dos dados ainda continuam né que esse modelo Dimensional é convertido em um projeto físico onde a Performance deve ser considerada né no nosso caso nós nem preocupar

muito com esse aqui também não normalmente lá nas empresas né a gente tem um profissional que é o normalmente eu tenho agora tem né um engenheiro de dados tem tenho os profissionais para isso antigamente era só o DB a quero Database administrator esse cara era o cara tá ele que ele que cuidava dessa performance do banco de criação de índices e tabelas de enfim de uma série de intervenções que esse cara Propunha para que o nosso o nosso banco de dados né ele tivesse uma performance é considerado tá hoje história ainda continua tendo a figura

do DB a do da cabeça de centro mas isso vai ganhando novos nomes novas roupagens mais o papel continua muito para e a concepção e desenvolvimento de sistemas at devem contemplar as principais atividades extrair os dados das fontes realizar limpeza de transformação dos dados entregar os Dados da camada de apresentação e gerenciar o processo de GPL ambiente isso aqui nós não vamos preocupar muito aqui para efeito dessa disciplina também mas o que que nós temos né quando a gente tá com esse processo em produção eu criei a transformação um né que vai ler uma tabela

de um banco de dados aqui o epl1 e vai levar ele lá para o nosso o nosso famoso deita house né então tem um outro processo tem uma outra transformação que busca é uma T2 aqui Que busca e vai levar isso para lá também então tem uma terceira né Tem vários tem né dezenas tem dezenas de programinhas de ET elles aqui no para fazer isso né é PL Então são vários probleminhas aí a cinza né a gente precisa de um gerenciador nesse bagulho tá então a gente precisa de construir um gerenciador que é um programa

também esse gerenciador tá no na linguagem do pentaho data integration esse Gerenciador ele chama job Ah tá ele chamado de obi e essas transformações aqui né esses T1 T2 chama exatamente transformation bom então normalmente o que que é um Job esse Job ele é um grupo um conjunto né ele chama ele controla um conjunto de transformações então por exemplo né ele tem um que inicia e não das vezes tem uma sentinela um probleminha que fica rodando tá que chama esse cara para senhora que der 22 horas A hora que der 22 horas você inicia aí

o iniciar ele chama a primeira informação até um aí tem olha se até um terminou a com sucesso chama até dois senão chama T3 então né ele vai controlando até que lá no final então ele tem essas transformações ele comprou essas transformações Mas ele tem como a gente implementar algumas outras coisas aqui por exemplo olha se der erro aqui em determinado momento né você vai disparar um e-mail para operador vai dar uma Alerta vai enfim né se deu tudo certinho lá no final a última transformação até ele ela vai pegar agora e vai disparar um

e-mail é para os gerentes para os tomadores de decisão hora que o cara chegar amanhã para trabalhar 8 horas da manhã ele vai abrir lá o e-mail dele ele vai ter o link para o dashboard atualizado por exemplo então rodou todos os o jogador deu certo então esse gerenciador de é necessário gerenciar o Processo de etrl e esse ambientes faz parte Então nesse contexto aqui que a gente tá a gente está tratando que a gente tá falando tá é e por fim a trilha de viagem então na trilha de Biaggi nós vamos identificar implementar amplas

aplicações de bi a incluindo relatórios né quais relatórios padrão que o relatório padrão relatório tem que rodar todo dia né tem que ser gerado e todo todo dia tem alguém esperando esse relatório ser atualizado porque tem uns Usuários do relatório né algumas consultas parametrizadas o dashboard o que que são os dashboards né são lá hora Criei um dashboard por exemplo comercial Então nesse dashboard comercial vai ter né um gráfico de barra tem lá o gráfico de pizza tem uma tabelinha com usados tem aqui os filtros vizinhos que eu posso vir e fazer os filtros em

determinadas situações deve ter o de esportes Adeus Nete Borges né Qual que é a diferença de dashboard para Score Card muitas vezes no dashboard está inclusive score cards né que eu tenho lá por exemplo Qual que é a meta bom e como a quanto eu estou da Meta né então score Card tem muito a ver com isso né então eu estou a longe da Meta baixo também acima da Meta Então os corsários não é a mesma coisa dashboard né os cargos tem a ver com a questão de meta e corta o que eu estou da

meta tá diversas metas que eu tenho a gente desenvolve os modelos analíticos e Aplicações desde a mãe né então os modelos analíticos né Tô vendendo o que tô vendendo para quem vende Quanto quanto falta para vender e aqui né na verdade os dois né então a gente começa usar agora quem aquilo que eu comentei lá alguns tempo atrás então e quem são os clientes com propensão abandonar os churners quais produtos vende com o vendem com Quais produtos então da gente desenvolver esses modelos essas análises isso então também é faz Parte dessa do chamado aí de

aplicações de viagem uma forma geral depois é necessário né cuidar da implementação manutenção e crescimento e é isso que conta esse processo de biya ele é uma forma genérica mas ele representa exatamente a mesma coisa que nós já conversamos lá do prêmio work do modelo da Microsoft tá então nada de novo aqui e aí a gente vai entrar agora no conceito de Dave House mas para gente explorar bem de Heitor House E eu não quero fazer isso muito rápido não então a gente tem um algumas coisas interessantes aqui que a gente vai tratar e eu

gostaria de fazer isso com mais calma e a gente vai fazer isso na aula dele quarta-feira desta semana Olá pessoal falei até cansada garganta seca dúvidas perguntas comentários é muita informação reserva muita coisa ainda é e a gente vai ter oportunidade de né que hoje é uma visão geral a tentativa hoje Né o chamando atenção para vocês o do frame work a gente só falou mas principalmente da relevância do contexto de bi ai né para de onde que vem para onde que vai para que que serve o que que empresas investem milhões Nisso porque que

a profissão de vocês é tão valorizada ir O que que a gente tem que fazer também né quando a gente está trabalhando em um projeto de viagem né uma ideia mais Ampla de uma ideia mais completa o que que o que que é esse Contexto todo eu já falei mas repito também quando vocês forem por exemplo a vou trabalhar na Algar Telecom é que a nossa empresa de telecomunicações aqui de Uberlândia e vou trabalhar na área de viagem então quando vocês vão para as empresas né os trabalhos são todos fragmentados tá o picada um é

desenvolve normalmente né e equipes especializadas em cada uma dessas partes tem quem cuida da trilha tecnológica e só do sistema operacional Por exemplo tem quem cuida só do do servidor de banco de dados tem quem só faz aplicar os dashboards visualizações tem quem só faz stl tem tampa assim asas as atividades elas são bem fragmentadas elas são muito fermentadas mas aqui a gente procura passar essa visão essa ideia esse contexto do todo entendeu em alguma curiosidade alguma pergunta algum comentário alguma observação E aí tudo tranquilo e por Josef tranquilo vamos pesar cidade Sozinhas lá para

e o nosso formular um o Olá seu olhar aqui e comentem lá para mim uma dá uma questão que o ambiente de viagem deve uma questão de negócio que o ambiente de bi a equipe deve responder ou seja deve dar luz direção para as empresas tomarem decisão que tipo de qual uma pergunta tem os exemplos aí desce nesse slide aí mas fique à vontade para escrever alguma coisinha lá respeito disso tá espera-se O que que o ambiente de bi Ai que uma solução de bi aqui um é que ao adotar um projeto de bi Ai

que respostas a negócio uma resposta de negócio que esse ambiente pode prover Já fechou clarinho clarinho Fish a Maria Luiza Alexander Iago Amauri Cassiano Paulo Larissa Natália tranquilo Professor o Ah então tá bom então só para meter a mão na massa agora na agora tem que correr atrás vamos fazendo na pro na Aula de quarta a gente vai definir detalhar o que tem um leitor House e a gente vai começar a fazer a modelagem começar a tratar também de modelagem é jade de modelagem multidimensional de modelagem multidimensional usando topologia estrela e usando topologia também isolfrei

que a gente já vai aí Possivelmente na semana na quarta-feira a gente já vai entrar em exercício de modelagem senão no máximo na segunda-feira por isso é bom se vocês Não tem ainda o banco de dados vocês vão trabalhar no projeto da disciplina né decidir isso logo que é a partir de quarta-feira você já vão olhando para o banco de dados você tem a primeira etapa do trabalho para entregar já tá disponível lá no mudo Mas também de vocês irem aproveitando as aulas né a gente tem e para entrega tenho que a gente vai fazer

Mas vocês já irem olhando para base de vocês e Jair envolvendo também o Trabalho baseado na base de vocês e aprendendo também esticando baseado na base você está bom