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O L A P. PROCESSAMENTO ANALÍTICO ONLINE. Administração de Sistemas de Informações Professor Alexandre Pinho 2º Bimestre de 2009 – ADM UNIFEI. Equipe. Ana Cláudia Andrade – 14313 Andressa Porfírio – 14315 Khaol Hayama – 14325 Laís Maria Oliveira – 14326 Nathália Alckmin - 14333.

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  1. O L A P PROCESSAMENTO ANALÍTICO ONLINE Administração de Sistemas de Informações Professor Alexandre Pinho 2º Bimestre de 2009 – ADM UNIFEI

  2. Equipe Ana Cláudia Andrade – 14313 Andressa Porfírio – 14315 KhaolHayama – 14325 Laís Maria Oliveira – 14326 Nathália Alckmin - 14333

  3. Sumário Introdução Vocabulário Definição OLAP Origem Banco de Dados e DW Custo Benefícios 1. Tomada de Decisões SAD Aplicações Estudo de caso Vídeo Conclusão Referências bibliográficas 9. 2. 10 . 3. 11 . 4. 12 . 5. 13 . 6. 3 . 14 7. 15 . 8.

  4. Vocabulário • OLAP: Processamento Analítico Online; • BI: Inteligência Empresarial; • Consulta ad-hoc: Consulta eventual, que não possa ser • previamente determinada; • Análise Mutidimensional: Cruzamento de Informações; • BD: Banco de Dados; • DW: Datawarehouse; • EIS: Sistema de informação empresarial; • SliceandDice: Recurso de reoranização dos dados; • Drilldown/ drillup: Recurso de escolha do nível de detalhamento da análise. 4

  5. Definição • On-line Analytical Processing: tecnologias voltadas para acesso e análise ad-hoc de dados; • Ferramenta de Business Intelligence: • BI: ferramentas/aplicações com o objetivo de fornecer informações úteis na tomada de decisão; • Objetivo: transformar dados em informações capazes de dar suporte a decisões gerenciais de forma flexível ao usuário e em tempo hábil; • Navegar pelos dados da companhia : • realizando consultas ad-hoc; • fazendo novos cruzamentos entre as dimensões de análise de diferentes níveis de hierarquia. 5

  6. OLAP 6

  7. Origem • Fim da década de 60: IBM primeira linguagem com análise multidimensional APL; • Década de 90: a evolução dos sistemas  nova classe de ferramentas no mercado OLAP; • Ferramentas de OLAP maioria dos conceitos introduzidos pela APL, porém, com maior integração na utilização dos dados fontes; 7

  8. BD e DW • Banco de dados: Conjunto de arquivos relacionados entre si que contêm registros sobre pessoas, lugares ou coisas. • Data warehouse: banco de dados específico para propósitos gerenciais  dimensiona e consolida dados, organizando-os de forma a melhorar a performance das consultas; 8

  9. BD -> DW -> OLAP • Necessidade de gerar sistema de suporte a decisões gerenciais; • Tendo o DW como fontes de dados  surgiram os EIS (Enterprise Information Systems) ; • EIS restritos à geração de relatórios corporativos; • Surgem as ferramentas OLAP (Online AnalyticalProcess). 9

  10. Custos • Agilidade de análise de dados; • Detecção de oportunidades; • Detecção de problemas; • Menorcustoe complexidade da TI: • Elimina a necessidade de adquirir um hardware adicional; • Único servidor e único modelo de segurança • Acesso a dados multidimensionais para aproveitar investimento em ferramentas. 10

  11. Benefícios • Permite navegar em diferentes níveis de detalhamento de um cubo de dados: Drillup e Drilldown; • Exemplo: Países -> Drilldown -> Estados • Permite aos administradores a resolução de problemas que seriam impossíveis usando sistemas menos flexíveis com respostas de tempo inconsistentes e prolongadas; 11

  12. Benefícios • Capacidade de responder rapidamente a demanda; • Redução da burocracia; • Informações mais objetivas ; • Redução dos custos; 12 • Análise de novas oportunidades.

  13. Tomada de decisões • OLAP finalidade apoiar os usuários finais a tomarem decisões estratégicas; • As aplicações OLAP são usadas pelos gestores em qualquer nível da organização, mas principalmente pela alta e média gerência para lhes permitir análises comparativas que facilitem a sua tomada de decisões diária; 13

  14. Tomada de decisões • OLAP acessa, visualiza e analisa dados corporativos com alta flexibilidade e performance executivos obtêm informações e tomam decisões competitividade e sucesso de longo prazo; • Slice and dice  reorganiza os dados  novas oportunidades para a empresa ajuda na tomada de decisões. 14

  15. Sistema de Apoio às decisões • SAD • Analisam problemas semi e não estruturados; • Utilizam o OLAP para analisar grandes quantidades de dados corporativos; • Permitem analisar diferentes cenários; • Atende a gerência média; • Ajudam a tomar decisões não usuais; • Focam problemas únicos e que se alteram com rapidez, para os quais não existe um procedimento de resolução totalmente predefinido. 15

  16. Aplicações 16 Fonte: SIA – Sistemas de informática e automação

  17. Estudo de Caso • O uso do OLAP na estratégia de vendasem uma indústria de calçados alavancando a gestão de cadeia de suprimentos • Permanência no mercado e vantagem competitiva melhor utilização das informações; • Geração de conhecimento organizacional no intuito do desenvolvimento da gestão da cadeia de suprimentos; 17

  18. Estudo de Caso • Problema  concentração das vendas em poucos clientes de grande porte – mercado expandindo e crescimento da concorrência; • Indicadores de sucesso relatórios financeiros  insuficientes para detectar esta centralização das vendas; 18

  19. Estudo de Caso • OLAP proporcionou uma visão multidimensional das vendas em 2000; • Possibilitou a constatação de que os vinte maiores clientes correspondiam a 57% das vendas; • Solução  estratégia de melhor distribuição das vendas para outros clientes e Estados e promoção da busca por novos clientes; 19

  20. Estudo de Caso • Resultados : • Descentralização das vendas; • Crescimento do número de clientes; • Distribuição das vendas nos Estados; • Crescimento das linhas de produtos; • Crescimento da produção; • Melhor uso de outros indicadores de desempenho; • Melhor uso dos dados gerados pelos sistemas operacionais da empresa em outras áreas. 20

  21. Vídeo 21

  22. Conclusão • Objetivo do OLAP: transformar dados em informações a fim de fornecer suporte às decisões gerenciais; • Permite a redução de custos uma vez que, entre outros motivos, agiliza a análise de dados; • Traz benefícios para a empresa, como por exemplo o fornecimento de informações mais objetivas; 22

  23. Conclusão • Permite análises comparativas que facilitem a sua tomada de decisões diária; • SAD: apoiar os usuários finais a tomarem decisões estratégicas; • Entre suas diversas aplicações está a análise de vendas, podendo ser feita por região, produto, vendedor etc. 23

  24. Referências bibliográficas ANZANELLO, C. A. OLAPConceitos e Utilização. Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS), Porto Alegre – RS. LEITÃO, C. N. Construção de Aplicações com o Uso de Ferramentas OLAP. Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ), Rio de Janeiro. 2000. BISPO, Carlos Alberto Ferreira. Uma análise da nova geração de sistemas de apoio à decisão. Escola de Engenharia de São Carlos (EESC).1998 Fontes digitais http://www.sia.com.br/olap_geral.htm http://www.producao.ufrgs.br/arquivos/disciplinas/405_09-_si_para_apoio_tomada_de_decisoes_geren_e_estrat_ok_-_alejandro.pdf http://br.geocities.com/unigalera/bd.ppt 24

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