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Sistema Informação

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Campos, Ricardo. (2008). Apresentação de Sistemas de Informação. Data Warehouse, SQL Server Business Intelligence Development Studio. Conceitos de CRM e Data Mining. Tabelas Dinâmicas no MS Excel. 417 slides.

Sistemas de Informação

Ricardo Campos (ricardo.campos@ipt.pt)

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Autoria
Esta apresentação foi desenvolvida por Ricardo Campos, docente do Instituto Politécnico de Tomar. Encontra-se disponível na página web do autor no link Publications ao abrigo da seguinte licença:

Mais detalhes em: http://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/deed.pt O seu uso, de parte ou da totalidade, pressupõe a utilização da seguinte referência: Campos, Ricardo. (2008). Apresentação de Sistemas de Informação. Data Warehouse, SQL Server Business Intelligence Development Studio. Conceitos de CRM e Data Mining. Tabelas Dinâmicas no MS Excel. 417 slides. A sua disponibilização em formato PPT pode ser feita mediante solicitação (email: ricardo.campos@ipt.pt)
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Campos, Ricardo. (2008). Apresentação de Sistemas de Informação. Data Warehouse, SQL Server Business Intelligence Development Studio. Conceitos de CRM e Data Mining. Tabelas Dinâmicas no MS Excel. 417 slides.

Bibliografia
Recursos:
Ralph Kimball, Laura Reeves, Margy Ross, Warren Thornthwaite The Data Warehouse Lifecycle Toolkit : Expert Methods for Designing, Developing, and Deploying Data Warehouses Wiley, 1998 ISBN: 0471255475 Ralph Kimball, Margy Ross Data Warehouse Toolkit: The Complete Guide to Dimensional Modeling (Second Edition) Wiley, 2002 ISBN: 0471200247

W. H. Inmon Building the Data Warehouse (4rd Edition) Wiley, 2005 ISBN: 0-7645-9944-5
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Bibliografia
Claudia Imhoff, Nicholas Galemmo, Jonathan G. Geiger Mastering Data Warehouse Design : Relational and Dimensional Techniques Wiley, 2003 ISBN: 0471324213

Ralph Kimball, Richard Merz The Data Webhouse Toolkit: Building the Web-Enabled Data Warehouse Wiley, 2000 ISBN: 0471376809

Joe Caserta, Ralph Kimball The Data Warehouse ETL Toolkit: Practical Techniques for Extracting, Cleaning Wiley, 2004 ISBN: 0764567578

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Bibliografia
A.Silberschatz, H.F.Korth, S.Sudarshan Database System Concepts McGraw-Hill ISBN 0-07-295886-3

J.L.Pereira “Tecnologia de Bases de Dados” FCA – Editora de Informática ISBN: 972-722-143-2

M. Y. Santos, I. Ramos

“Business Intelligence” FCA – Editora de Informática
ISBN: 972-722-405-9

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Bibliografia
SQL Server Analysis Tutorial

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Bibliografia
Acetatos de João Moura Pires, UNova – Faculdade de Ciências e Tecnologia

Acetatos de José Lourenço, Wedo Consulting (www.wedo.pt)

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Bibliografia
Recursos on-line (Bases de Dados e SQL):
Tutoriais, http://apostilando.com/sessao.php?cod=18 Noções da Linguagem SQL, http://www.juliobattisti.com.br/artigos/office/nocoessqlconsultas.asp Linha de Código SQL, http://www.linhadecodigo.com.br/desenvolvimento/sql.asp SQL Course Interactive, http://www.sqlcourse.com SQL for Web Nerds, http://philip.greenspun.com/sql/

Nota: Não é possível garantir a existência futura dos endereços (URL’s), citados nos recursos on-line. Como se sabe, os endereços são virtuais e a sua vida útil depende única e exclusivamente dos seus autores e proprietários.

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Bibliografia
Recursos on-line (SQL Server ):
Sql Server Developer Center, http://msdn2.microsoft.com/en-us/sql/default.aspx Newsgroups, http://groups.google.com/groups/dir?lnk=gh&hl=en&sel=33606733 SQL Server Magazine, http://www.sqlmag.com/ SQL Server Database Help, http://www.sswug.org/ Data Generation Tool, http://www.sqledit.com/dg/index.html SQL Server Central, http://www.sqlservercentral.com/ SQL Server 2005 Books, http://www.microsoft.com/downloads/details.aspx?FamilyId=BE6A2C5D-00DF4220-B133-29C1E0B6585F&displaylang=en http://www.mcdbabrasil.com.br/
Nota: Não é possível garantir a existência futura dos endereços (URL’s), citados nos recursos on-line. Como se sabe, os endereços são virtuais e a sua vida útil depende única e exclusivamente dos seus autores e proprietários.
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Bibliografia
Recursos on-line (SQL Server ): http://www.datawarehouses.hpg.com.br/ http://www.datawarehouse.da.ru/ http://www.cio.com/research/data/ http://www.dwinfocenter.org/ http://www.dmreview.com http://www.intelligententerprise.com/ http://www.rkimball.com/ http://www.balancedscorecard.com http://www.vldb.org http://www.sqlmax.com/dataw1.asp http://www.kimballgroup.com/ http://www.billinmon.com http://www.kdnuggets.com/ http://www.bettermanagement.com http://www.dw-institute.com

Nota: Não é possível garantir a existência futura dos endereços (URL’s), citados nos recursos on-line. Como se sabe, os endereços são virtuais e a sua vida útil depende única e exclusivamente dos seus autores e proprietários.

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Bibliografia
Recursos on-line (Excel: Tabelas Dinâmicas):
Pivot Table Reports 101, http://office.microsoft.com/en-us/excel/HA010346321033.aspx 25 Easy Pivot Tables, http://office.microsoft.com:80/en-us/excel/HA010346331033.aspx

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Do que trata este curso?
Data Warehouse (DW)
É o armazém onde todos os dados são armazenados e guardados incluindo dados temporais que servirão de suporte futuro à análise de dados e apoio à decisão;

On-Line Analytical Processing (OLAP)
Resposta a queries analíticas que por natureza são dimensionais. Os dados são provenientes da DW;

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Campos, Ricardo. (2008). Apresentação de Sistemas de Informação. Data Warehouse, SQL Server Business Intelligence Development Studio. Conceitos de CRM e Data Mining. Tabelas Dinâmicas no MS Excel. 417 slides.

Do que trata este curso?
Data Mining
É o processo de descoberta de nova e relevante informação a partir de grandes volumes de informação mantidos no DW;

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Sistemas de Informação

Porquê estudar Sistemas de Informação?
Os Sistemas de Informação têm um papel fundamental e sempre crescente em todas as organizações de negócios; Para um entendimento sólido de como as organizações operam, é crucial entender o papel dos sistemas de informação nas organizações; Os Sistemas de Informação são usados em todas as áreas funcionais: Nas Finanças e Contabilidade os SI são usados para prever resultados, gerir recursos financeiros, analisar investimentos, etc… Em Vendas e Marketing os SI são usados para processar pedidos de clientes, desenvolver planos de produção, controlo de stock, monitorizar a qualidade dos produtos, etc…

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Campos, Ricardo. (2008). Apresentação de Sistemas de Informação. Data Warehouse, SQL Server Business Intelligence Development Studio. Conceitos de CRM e Data Mining. Tabelas Dinâmicas no MS Excel. 417 slides.

Porquê estudar Sistemas de Informação?
A indústria de aviação usa a Internet para oferecer descontos e aumentar as vendas Os bancos usam os SI para auxiliar na concessão de créditos; Nas Finanças e Contabilidade os SI para organizar a entrega de bens;

As empresas de saúde usam os SI para diagnosticar doenças, planear tratamentos médicos, etc…

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Sistemas de Informação

Objectivos
Arquitectura dos Sistemas de Informação; Gestão do Conhecimento; Operações típicas de slice, drill-down, drill up por via das tabelas dinâmicas do Excel; Evolução das bases de dados; Conceito dos Sistemas de Apoio à Decisão; Conceito de OLTP, DW e OLAP; Modelo standard de um data warehouse;
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Objectivos
CRM; Data Mining;

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Programa
Sistemas de Informação
Noção de Informação; Dados vs Informação; Conceito de Sistemas de Informação; Funções de um Sistema de Informação; Arquitectura de Sistemas; Gestão de Conhecimento

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Campos, Ricardo. (2008). Apresentação de Sistemas de Informação. Data Warehouse, SQL Server Business Intelligence Development Studio. Conceitos de CRM e Data Mining. Tabelas Dinâmicas no MS Excel. 417 slides.

Programa
Data Warehouse e OLAP
Conceitos de Sistemas de Apoio à Decisão; Perspectiva Histórica; Noção de Data Warehouse; Aplicações; Características; Modelo de referência do DW; Diferenças entre OLTP e OLAP; Modelação dimensional (modelo em estrela);
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Sistemas de Informação

Programa
SQL Server Business Intelligence Development Studio;
Integração dos dados; Análise dos dados; Definição de KPIs;

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Programa
Implementação de um projecto DW para um banco;
Desenho do esquema relacional; Desenho do esquema em estrela; Integração dos dados; Análise dos dados; Definição de KPIs;

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Sistemas de Informação

Programa
Data Mining
Definição de Data Mining; Aplicações; OLAP vs Data Mining; Classificação; Segmentação e Modelação de Dependências; Técnicas de Data Mining;

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Programa
Microsoft Excel
Tabelas Dinâmicas; Manipulação básica de tabelas dinâmicas no excel (criação, manipulação e interactividade sobre elas); O significado das operações típicas de slice, drill-down e drill-up por via das tabelas dinâmicas; Outras funcionalidades: sub-totais; cenários e atingir objectivos;

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Informação

“O acesso à informação e a capacidade de integrar e interpretar a informação que vai estando disponível, interna e externamente às organizações estão no cerne da conquista de vantagens competitivas pelas empresas”. Michael Porter The Competitive Advantage of Nations Macmillan Press, London, 1990

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Informação
Excesso de Informação; Será que o problema reside no excesso de informação? O problema não é o excesso…é a qualidade; Existem muitos dados sem qualidade;

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Dados vs Informação
Os dados são a matéria prima da informação A sua recolha, manutenção e armazenamento é extremamente cara, mas apesar disto o seu valor é relativamente baixo;

A informação é resultado do processamento de dados de modo a serem utilizados para suporte a decisão O processamento pode assumir múltiplas formas: agregação; gráficos; análise; ordenação;

Dados Informação Gestão da Informação

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Sistemas de Informação

Sistema
Conjunto de elementos ou componentes que interagem para atingir objectivos. Os sistemas têm entradas, mecanismos de processamento e saídas;

Sistema

Entrada Estudantes, Professores, Administradores, Livros, etc…

Processamento Pesquisa, Ensino, Serviços

Saída Estudantes com conhecimentos, pesquisa significativa, serviços prestados à região Filme nas salas de cinema.

Actores, Directores, Cenários, etc…

Filmagem, Edição, Efeitos Especiais, etc..

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Sistema de Informação
Conjunto inter-relacionado de componentes capazes de recolher, armazenar, processar e disponibilizar informação, com o propósito de apoiar o planeamento, controlo, coordenação, análise e tomada de decisão.

Organizações

Pessoas

Sistemas de Informação

Tecnologia

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Sistema de Informação
Tecnologia: Bases de Dados: é uma das partes mais valiosas de um sistema de informação, reunindo uma colecção organizada de dados da organização; Redes: usadas para conectar computadores e equipamentos; Internet: a maior rede de computadores do mundo; Intranet: rede interna baseada em tecnologias de internet que permitem aos colaboradores de uma organização trocar informações; Extranet: rede baseada em tecnologias de Internet que permitem a terceiros seleccionados (parceiros e clientes de negócios), aceder a recursos autorizados da intranet de uma organização;
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Funções de um Sistema de Informação
Recolha da Informação; Armazenamento da Informação; Processamento da Informação; Representação da Informação; Distribuição da Informação;

input

processamento

output

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Funções de um Sistema de Informação input processamento output

Input: actividade de capturar dados básicos. Exemplo: quantidade de horas trabalhas por um funcionário; Processamento: envolve a transformação de dados em informação. O processamento pode envolver cálculos;

Output: envolve a distribuição de informação útil, em geral na forma de documentos ou relatórios. Cheques com os pagamentos para os funcionários;

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Arquitectura de Sistemas
Actuar Registar
CRM

Sistemas Operacionais

Aprender

Recordar
Data Warehouse Aprender

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Motivação: Decisões no contexto das Organizações
Decidir a criação de um novo curso universitário; Analisar os factores que afectam o insucesso escolar dos alunos; Decidir a concessão de um crédito bancário; Prever quais os clientes que estão em risco de deixar de o ser;

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Motivação: Decisões no contexto das Organizações
Marketing Visão integrada do cliente Programas de retenção dos clientes;
Data Warehouse Domínios de Informação

Vendas Performance Preços

Marketing

Vendas

Financeiro

Outros

Financeiro Custos e Receitas Outros Recursos Humanos

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Sistemas de Informação

Necessidade e Contexto
A necessidade e contexto de implementação de Sistemas de Suporte à Decisão decorre de: Forte evolução das Tecnologias de Informação no dominio de tratamento de dados; Existência e evolução de Sistemas Operacionais sofisticados geradores de informação; Forte concorrência nos mercados;

Politicas e estratégias de Gestão de Conhecimento;

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Gestão de Conhecimento
A gestão do conhecimento abrange todo o ambiente das organizações nas funções de: Recolha de Informação; Agregação de Informação; Gestão da Informação; Distribuição da Informação; Análise da Informação; Com a finalidade de suporte e fundamentação de decisões.

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Gestão de Conhecimento
Problemas típicos: Dificuldades na obtenção da informação necessária; Existência de múltiplas fontes de informação, diferentes ocorrências para as mesmas informações;

Dificuldades na identificação das fontes da informação; Acesso à informação, necessidade de recorrer a recursos especializados; Dificuldades na interpretação da informação; Documentação associada de fraca qualidade e geralmente pouco objectiva em termos de negócio;
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Tecnologias de Business Intelligence
Os sistemas de BI (Business Intelligence) utilizam os dados disponíveis nas organizações para disponibilizar informação relevante para a tomada de decisão;

Os sistemas de BI estão tradicionalmente associados a 3 tecnologias: Data Warehouses On-Line Analytical Processing Data Mining

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Tecnologias de Business Intelligence
Data Warehouses Um DW é um armazém de dados que permite o armazenamento de informação relevante para a tomada de decisão;

On-Line Analytical Processing Estes repositórios podem ser analisados utilizando ferramentas OLAP (análise multidimensional que nos permite examinar a informação sob diferentes perspectivas)

Data Mining e de Data Mining (algoritmos de exploração dos dados identificam padrões, relacionamentos, modelos que estão ocultos na grande quantidade de dados armazenados).
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Termos Chave
Base de dados; Sistemas de Informação; Gestão de Conhecimento;

Comércio Electrónico; Dados; Business Intelligence; Extranet; OLTP; OLAP; Intranet;

Informação;

Redes; ERP; CRM;

Sistemas Operacionais; Data Warehouse; Data Mining; Web Mining;
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Sistemas de Apoio à Decisão;

Sistemas de Informação

Data Warehouse e OLAP

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Evolução das TIC
Lei de Moore; Capacidades de Armazenamento; Suporte a Elevado número de transacções; Client/Server; Redes; Ferramentas de Desenvolvimento (alta produtividade)

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Evolução dos SAD
1960
Ficheiros de Dados

1965

Muitos Ficheiros de Dados

Clientes Encomendas Produtos

Complexidade na manutenção e no desenvolvimento; Dificuldade na sincronização dos dados; Redundância e Inconsistência dos dados; Não possibilita o acesso concorrentes (diversos utilizadores);

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Evolução dos SAD
1970
S G B D
Bases de Dados

Sistemas de Gestão de Bases de Dados

A abordagem pelos SGBDs tem uma característica fundamental: os dados são organizados num único conjunto (uma única unidade de armazenamento em vez de várias unidades independentes);

Adicionalmente todos os acessos aos dados passam por entidade designada por SGBD que centraliza em si o acesso à base de dados; Os SGBDs ocultam os detalhes físicos de armazenamento e organização dos dados (a base de dados encontra-se evidentemente num conjunto de ficheiros);
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Sistemas de Informação

Evolução dos SAD
A meio da década de 70 surgem os primeiros sinais de investigação na área de Sistemas de Apoio à Decisão. É proposta pela 1.º vez uma primeira divisão entre: Processamento Operacional; Processamento Analítico; Através da criação de sistemas específicos com: armazenamento de dados separados e independentes; princípios de desenho de dados radicalmente diferentes;

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Evolução dos SAD
1975
OnLine Transaction Processing (OLTP)

Dados Operacionais/Transaccionais
Bases de Dados

High-performance online processing;

1980

Client/Server

Bases de Dados

Construção de Relatórios Pré-Definidos
Reports

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Sistemas de Informação

Evolução dos SAD
1985
Data Warehouse
Bases de Dados

Extracção

Dados extraídos através de uma ferramenta de extracção; Selo temporal;
DW

Análises Especializadas;

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DW
A data warehouse é uma base de dados analítica que é usada como suporte aos sistemas de apoio à decisão

É usada para armazenar grandes volumes de dados

Disponibilizar uma visão de toda a informação de negócio, integrada e consistente, com fácil acesso para os seus utilizadores. Unifica a informação da organização (elimina as ilhas de informação) Valoriza os sistemas existentes em vez de os substituir
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Sistemas de Informação

DW
A Construção de um Data Warehouse é um processo iterativo e continuo, não um projecto fechado.

É um ambiente, não é um produto final….

A participação, na construção do sistema, activa e contínua dos utilizadores de negócio é critica

Potencia a implementação de SAD

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Sistemas de Informação

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DW - Aplicações
Análise de risco Extrapolar conhecimento para poder classificar os novos clientes; Marketing Focalizar campanhas publicitárias; Gestão de inventário Armazéns: permite tomada de decisões sobre o nível de stock óptimo e frequências de entregas; Gestão de posicionamento de produtos Grandes superfícies: optimizar colocação de artigos nas prateleiras, permitindo as melhores vendas;
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Sistemas de Informação

DW - Características
Orientado por assunto: num DW os dados são organizados em torno dos principais assuntos de uma organização, por exemplo, clientes, fornecedores, produtos, lojas,etc… É um repositório que não está vocacionado para o armazenamento da informação associado às operações do dia a dia da organização e respectivo processamento das transacções, mas visa a análise de dados para o suporte à tomada de decisões;

Integrado: um DW é normalmente construído a partir de diversas fontes heterogéneas de dados Não volátil: num DW existem apenas duas operações (carregamento inicial dos dados e acesso aos mesmos). Após o carregamento estes não podem ser alterados ou eliminados.
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Campos, Ricardo. (2008). Apresentação de Sistemas de Informação. Data Warehouse, SQL Server Business Intelligence Development Studio. Conceitos de CRM e Data Mining. Tabelas Dinâmicas no MS Excel. 417 slides.

DW - Características
Concebido para tarefas analíticas; Pequeno número de utilizadores; Actualizações periódicas; Dados históricos e coerentes; Poucas tabelas (mas muito grandes); Tabelas não normalizadas (informação redundante).

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DW - Características
A informação deve conter um selo temporal (o objectivo de um DW é fornecer informação sob uma perspectiva histórica); A informação nunca é actualizada (os dados contidos no DW nunca são alterados, podendo apenas ser consultados); O DW conserva os dados antigos e as novas alterações, com selos temporais diferentes que permitem assim diferenciar os mesmos; Um data warehouse está por isso sempre cheio de informação histórica;

Nem todos os dados são suficientemente importantes para guardar, pelo que para a DW só deverá ser passada informação considerada importante;

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DW - Características
Bases de Dados Operacionais Objectivos operacionais Acessos de leitura/escrita Transacções pré-definidas Acesso a poucos registos de cada vez Dados actualizados em tempo real Estrutura optimizada para actualizações Data Warehouses Registo histórico Acessos só de leitura Questões ad-hoc Acesso a muitos registos de cada vez Carregamentos periódicos de mais dados Estrutura optimizada para processamento de questões

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Arquitectura DW
Um DW é normalmente composto por: Motor de Bases de Dados; Ferramentas de ETL (Extraction, Transformation and Loading) para extrair informação de fontes dispersas e integrá-las na DW; Ferramentas de BI (Business Intelligence) para analisar os dados;

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Campos, Ricardo. (2008). Apresentação de Sistemas de Informação. Data Warehouse, SQL Server Business Intelligence Development Studio. Conceitos de CRM e Data Mining. Tabelas Dinâmicas no MS Excel. 417 slides.

Arquitectura DW
Dados dos sistemas operacionais

Data Warehouse
Datamarts ETL & Agregações

Utilização

Reporting

ETL

Data Store

Ad-hoc Queries

Metadata

Fontes externas Fontes de Dados
Sistemas Operacionais (Facturação, etc) Fontes de dados Externas

Data Mining

Data Warehouse
ETL, Armazenamento, Modelação Dimensional Agregações, Metadata

Exploração
Ferramentas Reporting Data Mining, EIS Balance Socorecard
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Arquitectura DW
Em muitas organizações já existem aplicações específicas para as operações do dia a dia, tendo estas as suas próprias bases de dados chamadas de “Bases de Dados de Sistemas Operacionais”;
Dados dos sistemas operacionais

Data Warehouse
Datamarts

Utilização

ETL

Data Store

ETL & Agregações

Reporting

AdAd-hoc Queries

Metadata

Fontes externas

Data Mining

Optimizadas para o trabalho específico que têm de realizar;

Periodicamente (com frequência horária, diária, semanal ou outra - dependendo da organização em causa), toda a informação contida nessas bases de dados é transferida para um Data Warehouse, onde essa informação vai ficar inalterada e disponível para exploração.
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Arquitectura DW
Fontes externas: Fazer uma pesquisa por web farming; Fazer uma pesquisa por web warehouse;

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Sistemas de Informação

Arquitectura DW
Dados dos sistemas operacionais

Data Warehouse
Datamarts

Utilização

ETL

Data Store

ETL & Agregações

Reporting

AdAd-hoc Queries

Metadata

Fontes externas

Data Mining

Automatizam o processo de extracção e carregamento de dados Manutenção de processos facilitada Gestão de Metadata

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Campos, Ricardo. (2008). Apresentação de Sistemas de Informação. Data Warehouse, SQL Server Business Intelligence Development Studio. Conceitos de CRM e Data Mining. Tabelas Dinâmicas no MS Excel. 417 slides.

Arquitectura DW
Dados dos sistemas operacionais

Data Warehouse
Datamarts

Utilização

ETL

Data Store

ETL & Agregações

Reporting

AdAd-hoc Queries

Metadata

Fontes externas

Data Mining

“Extraction Transformation and Loading” são os processos cujo objectivo é o de extrair os dados das diversas fontes (tipicamente sistemas operacionais) e efectuar todos os processos de transformação e normalização necessários para poder carregar os dados na estrutura da ODS e do DW.

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Arquitectura DW
Extraction
Processo associado à fonte de dados (Sistema Operacional, fonte externa ou outra). é o primeiro para incluir dados no ambiente do Data Warehouse.
Dados dos sistemas operacionais

Data Warehouse
Datamarts

Utilização

ETL

Data Store

ETL & Agregações

Reporting

AdAd-hoc Queries

Metadata

Transformation

Fontes externas

Data Mining

Limpar os dados, corrigir erros, lidar com dados inexistentes e aplicar formatos, normalizar conceitos Rejeitar campos vindos dos sistemas operacionais que não têm utilidade

Loading
Carregamento de dados
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Arquitectura DW
Problemas em ETL
Ambiguidade de conceitos; Necessidade de normalizar e integrar os dados;
Dados dos sistemas operacionais

Data Warehouse
Datamarts

Utilização

ETL

Data Store

ETL & Agregações

Reporting

AdAd-hoc Queries

Metadata

Fontes externas

Data Mining

Análise baseada em múltiplos data sets; Dificuldades na transformação dos dados em informação: as aplicações não foram construídas pensando na integração de SAD; não existem suficientes dados históricos guardados;

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Sistemas de Informação

Arquitectura DW
Data Store
O objectivo de Data Store é o de criar uma camada prévia ao DW, de modo a extrair (sem pesar nos sistemas operacionais) toda a informação necessária para alimentar o modelo de dados do DW após um processo de normalização dos dados provenientes de diversas fontes;
Dados dos sistemas operacionais

Data Warehouse
Datamarts

Utilização

ETL

Data Store

ETL & Agregações

Reporting

AdAd-hoc Queries

Metadata

Fontes externas

Data Mining

Armazenamento de Dados, tipicamente em modelos relacionais (em RDBMS) Tradução de multiplos formatos de dados para uma visão unificada A manutenção de um repositório centralizado de dados do negócio
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Campos, Ricardo. (2008). Apresentação de Sistemas de Informação. Data Warehouse, SQL Server Business Intelligence Development Studio. Conceitos de CRM e Data Mining. Tabelas Dinâmicas no MS Excel. 417 slides.

Arquitectura DW
Assegurar integridade informação a limpeza, e coerência da
Dados dos sistemas operacionais

Data Warehouse
Datamarts

Utilização

ETL

Data Store

ETL & Agregações

Reporting

AdAd-hoc Queries

Metadata

Fontes externas

Data Mining

Constituir uma staging area para Data Marts específicos, disponibilizando uma fonte de informação única aos diversos Data Marts.

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Sistemas de Informação

Arquitectura DW
Data Marts
Modelação (Multi)dimensional nos Data Marts (star schemas) – menor número de entidades Por defeito, as bases de dados normalizadas são excluídas desta fase, aquele deverá compreender obrigatoriamente uma estrutura dimensional
Dados dos sistemas operacionais

Data Warehouse
Datamarts

Utilização

ETL

Data Store

ETL & Agregações

Reporting

AdAd-hoc Queries

Metadata

Fontes externas

Data Mining

Os Data Marts disponibilizam as funcionalidades analíticas necessárias a cada domínio de informação (Marketing, Vendas, Financeiro, etc…) Um modelo dimensional contém a mesma informação que um modelo relacional, mas estruturado de forma a privilegiar a performance e a definição de queries.
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Campos, Ricardo. (2008). Apresentação de Sistemas de Informação. Data Warehouse, SQL Server Business Intelligence Development Studio. Conceitos de CRM e Data Mining. Tabelas Dinâmicas no MS Excel. 417 slides.

Arquitectura DW
Todos os datamarts devem sem construídos com base em dimensões e em factos A arquitectura é definida como star schemas (esquemas em estrela)
Dados dos sistemas operacionais

Data Warehouse
Datamarts

Utilização

ETL

Data Store

ETL & Agregações

Reporting

AdAd-hoc Queries

Metadata

Fontes externas

Data Mining

A construção de um data mart visa responder às necessidades de um departamento ou de um domínio específico de informação

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Sistemas de Informação

Arquitectura DW
Atributo Tipo de modelo de dados Fontes de dados utilizadas Domínios de informação Esforço inicial Próximo nível de migração Competências necessárias Data Warehouse Corporativo Muitas Muitos Elevado Data Mart Maiores Data Mart Departamental Poucas Um Baixo Data Warehouse Menores

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Campos, Ricardo. (2008). Apresentação de Sistemas de Informação. Data Warehouse, SQL Server Business Intelligence Development Studio. Conceitos de CRM e Data Mining. Tabelas Dinâmicas no MS Excel. 417 slides.

Arquitectura DW
Reporting
Activations Control Report
Data From: 07/Jun/2000
600

Dados dos sistemas operacionais

Data Warehouse
Datamarts

Utilização

500

400

ETL

300

Data Store

ETL & Agregações

Reporting

200

AdAd-hoc Queries

100

07/06/00

08/06/00

09/06/00

10/06/00

11/06/00

12/06/00

13/06/00

14/06/00

15/06/00

16/06/00

17/06/00

18/06/00

19/06/00

20/06/00

21/06/00

22/06/00

0

Metadata

Contract Gross Activations

Contract Net Activations

Fontes externas

Data Mining

Auxiliam na tomada de decisões estratégicas; Maior produtividade dos gestores (a tecnologia fornece informação de gestão, indicadores, etc…); Flexibilidade (permite que os gestores fiquem menos dependentes dos informáticos); Acompanhamento da evolução do negócio;
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Sistemas de Informação

Arquitectura DW
Executive Information System
Ferramenta que disponibiliza à gestão das organizações, o acesso aos indicadores mais relevantes (fornecimento de Indicadores Macro para Gestores da empresa (n.º clientes activos, KPIs))
Dados dos sistemas operacionais

Data Warehouse
Datamarts

Utilização

ETL

Data Store

ETL & Agregações

Reporting

AdAd-hoc Queries

Metadata

Fontes externas

Data Mining

Data Mining
Descobrir padrões que permitam obter vantagens no negócio (procurar e reter os clientes mais rentáveis; segmentação de mercados; prever o futuro e identificar os factores para produzir o efeito desejado)
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Campos, Ricardo. (2008). Apresentação de Sistemas de Informação. Data Warehouse, SQL Server Business Intelligence Development Studio. Conceitos de CRM e Data Mining. Tabelas Dinâmicas no MS Excel. 417 slides.

Arquitectura DW
Metadata
Dados que descrevem dados
ETL

Dados dos sistemas operacionais

Data Warehouse
Datamarts

Utilização

Data Store

ETL & Agregações

Reporting

AdAd-hoc Queries

Dois tipos de metadata:
Fontes externas

Metadata

Data Mining

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Sistemas de Informação

Arquitectura DW
Dados dos sistemas operacionais

Data Warehouse
Datamarts

Utilização

ETL

Data Store

ETL & Agregações

Reporting

AdAd-hoc Queries

Informação do carregamento (ex: frequência, dependências, estado, data/hora, último carregamento) Regras de negócio;

Metadata

Fontes externas

Data Mining

O nome do programa que realizou o carregamento;

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Campos, Ricardo. (2008). Apresentação de Sistemas de Informação. Data Warehouse, SQL Server Business Intelligence Development Studio. Conceitos de CRM e Data Mining. Tabelas Dinâmicas no MS Excel. 417 slides.

Arquitectura DW
Dados dos sistemas operacionais

Data Warehouse
Datamarts

Utilização

ETL

Data Store

ETL & Agregações

Reporting

AdAd-hoc Queries

descrição de cada objecto e campo mantido no DW

Metadata

Fontes externas

Data Mining

Regras de dados para calcular dados Conversão entre formatos (ex: datas) Nome do sistema de onde vieram os dados
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DW

Operacional C Bonifácio Rua Principal Crédito - AA

DW C Bonifácio 1986 - 1987 Rua A Crédito - B C Bonifácio 1987 - pres Rua Principal Crédito - AA

Data Mart Janeiro - 4101 Fevereiro - 4201 Março - 4167 Abril – 4125 …. ….

Data Mining Utilizadores no período 1982 – 1983 Com saldo inferior a 1000€

Qual é o tipo de crédito do C Bonifácio?

Qual é o percurso histórico do C Bonifácio em termos de créditos?

Estamos a atrair mais ou menos clientes?

Quais são os clientes a quem não se deve conceder crédito?
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Integração dos Dados

Operacional

DW

C Bonifácio Dados Pessoais Masculino casado 20/06/1977 Dados relativos ao automóvel Dados relativos à habitação C Bonifácio Masculino casado 20/06/1977 1 acidente 1 acidente Rua Principal Rua Principal Tomar Tomar Diabetes Cliente

Dados relativos à saúde

Diabetes

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OLTP vs OLAP (Operacional vs Analítico)

Os modelos OLAP por oposição aos modelos OLTP têm muito menos entidades, o tipo de cruzamentos são simplificados e as preocupações com a redundância de dados é menor:

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OLTP vs OLAP (Operacional vs Analítico)
Utilizadores de um sistema operacional Introduzem novos clientes, registam as queixas, registam as compras, etc…Os utilizadores de um sistema operacional lidam maioritariamente com um registo de cada vez, repetindo a mesma tarefa infinitas vezes.

Utilizadores de um sistema analítico Contabilizam as compras e comparam-nas com as da semana anterior, questionando-se acerca da evolução, da razão das queixas, etc…Os utilizadores de um sistema analítico, raramente trabalham com uma linha de cada vez. As suas questões exigem que centenas de linhas sejam pesquisas e compactadas numa resposta. Para complicar ainda mais as coisas, os utilizadores alteram constantemente o tipo de questões que colocam.
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Sistemas de Informação

OLTP vs OLAP (Operacional vs Analítico)
OLTP Detalhado Precisa no momento do acesso Utilizado por operacionais de negócio Modelos complexos com muitas tabelas Desempenho é crítico e constante Não há lugar à redundância Suporta as operações do dia a dia (transacções) Pequena quantidade de dados processada muitas vezes OLAP Sumarizada Representa evolução (snapshots) ao longo do tempo Utilizado por gestores de negócio Modelos com menos tabelas (star schema) Conceito de desempenho variável Redundância de informação Suporta as necessidades de gestão (análise)

Grande quantidade de dados processada poucas vezes

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OLTP vs OLAP (Operacional vs Analítico)
OLTP Gerido como um todo Dados podem ser actualizados Obrigatoriamente disponível Grande probabilidade de acesso OLAP Gerido por áreas Dados não podem ser actualizados Disponibilidade variável Pouca probabilidade de acesso

OLTP

OLAP

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OLTP
Muitos utilizadores; Transacções fixas e programadas; Transacções muito eficientes com tempos de execução na ordem dos segundos. Milhares de operações por segundo; Repetição de operações (insert; update; remove); Sistemas críticos para o negócio que suportam o dia a dia dos negócios pontos de venda nas lojas ATMs Comércio electrónico
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OLAP
Apenas algumas queries por dia quando comparado com os sistemas OLTP; É difícil prever as queries que os utilizadores pretendem e em geral elas são mais diversas que nos sistemas OLTP; Leitura e processamento dos dados, mas a escrita não é permitida; Sistemas que disponibilizam aos utilizadores as ferramentas necessárias à análise dos diferentes aspectos da organização Qual a facturação de um determinado produto numa determinada região? Qual a evolução do mercado desde a sua introdução? Quais são os 10 produtos mais vendidos numa determinada região? E a nível nacional?
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Operações OLAP
O DW mantém os dados; O OLAP transforma os dados em informação estratégica Operações OLAP: Agregação de dados; Filtro, Ordenação e Ranking; Filtro, Ordenação e Ranking; Análise e procura de padrões; Análise de tendência de dados;
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Modelação Dimensional
Os modelos de dados de num data warehouse são modelos dimensionais ou star schemas. Enquanto que um esquema relacional é concebido para ser eficiente ao armazenamento dos dados provenientes das transacções, evitando a redundância, o esquema em estrela está estruturado de forma a facilitar as consultas.

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Modelação Dimensional
Os sistemas são construídos com base em 3 eixos com dependências directas entre si:
PERÍODOS TEMPORAIS

INDICADOR FACTOS DIMENSÃO/ HIERARQUIAS

Os factos / indicadores contêm informação quantitativa (indicadores), e podem ser analisados por diversos tipos de dimensão, sendo que estes cruzamentos deverão estar assignados sempre a um período de referência

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Modelação Dimensional
Dois tipos de componentes: Tabela de factos: tabela central com muita informação; Dimensões: tabelas mais pequenas utilizadas para analisar factos a partir de uma determinada perspectiva

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Modelação Dimensional
A tabela de factos: é constituída por dados mensuráveis (variáveis numéricas) e um conjunto de chaves estrangeiras que relacionam a tabela de factos com as diversas dimensões que lhe estão associadas; As variáveis são orientadas por uma ou várias dimensões, constituindo uma estrutura matricial que pode ser analisada por tantos ângulos quantos os permitidos pelo cruzamento das dimensões Apresenta-se normalizada; Contém uma grande quantidade de registos, ocupando normalmente mais de 95% do espaço ocupado pelo DW;

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Modelação Dimensional

Chave composta; Tempo faz parte da chave; Tipicamente numérico; Das tabelas de factos extraem-se os indicadores (métricas)

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Modelação Dimensional
As tabelas de dimensões: As tabelas de dimensão fornecem as perspectivas sobre os quais os factos poderão ser analisados (ex: tempo, cliente, produto, etc…).

As tabelas de dimensões são normalmente tabelas não normalizadas, podendo ter embebidas uma ou mais hierarquias, isto é, árvores de agregação construídas sobre os elementos das dimensões com o objectivo de apresentar totais intermédios e globais;

Contêm poucos registos quando comparadas com a tabela de factos, apesar de integrarem muitos atributos;
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Modelação Dimensional
Chave única; As chaves das dimensões devem ser artificiais (inteiros sequenciais). A ideia é desacoplar as chaves dos OLTPs das chaves do DW Razões: As chaves naturais podem ser invalidadas no futuro; Integrar fontes diversas com sistemas inconsistentes de chaves naturais; É possível usar chaves artificiais que não teriam significado no OLTP, como por exemplo: “Não Aplicável” É necessário manter na área de staging tabelas de referências cruzadas entre as chaves do DW e a das fontes, para um adequado carregamento;
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Modelação Dimensional
Cada registo tem uma descrição única;

Os atributos mais interessantes são as descrições textuais existentes nas dimensões de análise da actividade

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Modelação Dimensional
Caso prático: Uma empresa tem o seu negócio baseado na venda de produtos em três zonas distintas do país (Norte, Centro e Sul); As vendas são feitas através de uma força de vendas directas; A administração necessita de um sistema de informação que lhe permita analisar a evolução do volume de vendas (quantidade e montantes) ao longo do tempo, por vendedor, produto e área geográfica.

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Modelação Dimensional
Dimensões de análise: Tempo;

Área geográfica;

Vendedor;

Produto;

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Modelação Dimensional
Indicadores: Montante; Quantidades;

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Modelação Dimensional
Modelo final:

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Modelação Dimensional
Modelo OLTP (Modelo Relacional):
Periodo Data Mês Trimestre Ano Factura numFactura data codPostal codCliente Total Linha Encomenda numFactura codProduto Qtd Preço Cliente codCliente nomeCliente codConcelho codTipoCliente Tipo Cliente codTipoCliente Tipo Produto codTipoProduto nomeTipoProdu Produto codProduto nomeProduto codtipoProduto
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Localidade codPostal nomeLocalidade codConcelho

Concelho codConcelho nomeConcelho codDistrito

Distrito codDistrito nomeDistrito

TipoCliente

Sistemas de Informação

Modelação Dimensional
As entidades OLTP podem classificar-se numa das seguintes categorias: Entidades de Transacção; Regista detalhes que ocorrem num determinado período de tempo; Contém medidas ou quantidades que podem ser sumarizadas (preços, volumes, quantidades, etc….); São a base das tabelas de factos;

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Modelação Dimensional
Entidades de Componentes; Directamente relacionada a uma entidade de transacção através de uma relação 1 – N; Estas entidades definem os detalhes dos componentes para cada transacção, respondendo às perguntas de “quem”, “o quê”, “quando”, “onde”, “como” e “porque”; Cliente: quem fez a compra; Produto: o que foi vendido; Localização: onde foi vendido; Período: quando foi vendido; Componente que é a base das tabelas de dimensão
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Modelação Dimensional
Entidades de Classificação; Entidades que estão relacionadas a entidades de componentes através de uma relação 1 – N; Estão funcionalmente dependentes de uma entidade de componentes; Entidades de classificação representam hierarquias, as quais podem ser integradas nas entidades de componentes para formar tabelas de dimensão no contexto do esquema em estrela;

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Modelação Dimensional
Classificação das entidades:
Periodo Data Mês Trimestre Ano Factura numFactura data codPostal codCliente Total Linha Factura numFactura codProduto Qtd Preço Cliente codCliente nomeCliente codConcelho codTipoCliente Tipo Cliente codTipoCliente Tipo Produto codTipoProduto nomeTipoProdu Produto codProduto nomeProduto codtipoProduto
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Localidade codPostal nomeLocalidade codConcelho

Concelho codConcelho nomeConcelho codDistrito

Distrito codDistrito nomeDistrito

Transacção Componentes Classificação

TipoCliente

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Modelação Dimensional
Modelo OLAP (Modelo Multidimensional):
Localidade Periodo Data Mês Trimestre Ano data codPostal codCliente codProduto Produto codProduto nomeProduto codtipoProduto nomeTipoProdu SumQtd SumItemPreço Cliente codCliente nomeCliente codTipoCliente TipoCliente CodConcelho nomeConcelho codDistrito nomeDistrito
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codPostal nomeLocalidade Factura codConcelho nomeConcelho codDistrito nomeDistrito

Valores numéricos agregados

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Modelação Dimensional
Hierarquias: Uma hierarquia é uma sequência de entidades associadas através de um conjunto de relações 1 – N;

Linha Factura numFactura codProduto Qtd Preço

Factura numFactura data codPostal codCliente Total

Localidade codPostal nomeLocalidade codConcelho

Concelho codConcelho nomeConcelho codDistrito

Distrito codDistrito nomeDistrito

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Modelação Dimensional
Linha Factura numFactura codProduto Qtd Preço Factura numFactura data codPostal codCliente Total Localidade codPostal nomeLocalidade codConcelho Concelho codConcelho nomeConcelho codDistrito nomeDistrito Distrito codDistrito nomeDistrito

Roll Up

Linha Factura numFactura codProduto Qtd Preço

Factura numFactura data codPostal codCliente Total

Localidade codPostal nomeLocalidade codConcelho nomeConcelho codDistrito nomeDistrito

Concelho codConcelho nomeConcelho codDistrito nomeDistrito

Roll Up
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Modelação Dimensional
Esquema em floco de neve: Um esquema em floco de neve (snowflake schema) é um esquema em estrela cujas dimensões estão completamente normalizadas Um esquema em floco de neve acaba por apresentar uma estrutura mais complexa; O esquema evita que a informação redundante seja armazenada, uma vez que as dimensões estão devidamente normalizadas; A maior desvantagem está associada à perda de desempenho no processamento das interrogações devido à normalização das dimensões;

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Modelação Dimensional
Esquema em floco de neve:
Dimensão 1

Sub - Dimensão 2

Dimensão 2

Tabela de Factos

Dimensão 4

Sub - Dimensão 4

Dimensão 3

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Modelação Dimensional

Tempo
Id_data dia mês trimestre ano

Endereço Vendas
Id_data Id_endereço Id_produto Id_cliente Id_endereço rua codPostal

Cidade codPostal localidade

Cliente
Id_cliente nome Contribuinte Id_actividade

Actividade
Id_actividade designação

Fornecedor
Id_fornecedor nome

Produto
Id_produto nome Id_fornecedor

Total_venda Un_vendidas

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Modelação Dimensional
Modelo de dados de um cubo multidimensional que permite aos utilizadores a análise da informação de diferentes perspectivas

Dimensão 1

Dimensão 2
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Modelação Dimensional
395 Discos vendidos em Tomar no 1.º Trimestre Tomar 395 950 744 700 874 Santarém 435 525 657 413 625 Covilhã 720 650 713 625 625 1.º Trimestre
2645 2325 2439 2434 1645

Dimensões: Tempo; Produto; Localização

Tempo

2.º Trimestre 3.º Trimestre 4.º Trimestre

2125 2435 2345

1989 2012 2188

2024 2223 2339

2122 2234 2312

1125 1435 1345

CD

Tinteiro

WebCam

Disco

DVD

Indicadores: Quantidade vendida

Produto
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Modelação Dimensional
Drill - Down; Permite navegar de dados generalizados para dados mais detalhados. O objectivo é fornecer uma visão mais detalhada dos dados que estão a ser analisados;
39 Tomar 419 375 390 387 Santarém 205 185 60 201 193

Covilhã Janeiro Fevereiro Março Abril

288 912 703
1030

239 799 657 869 674 642 673 704 621 687 731 689 768

263 854 712 873 623 689 712 754 646 823 827 689 823

245 825 695 914 735 612 775 785 595 854 812 634 866

900 999 600 46 800 200 125 600 400 435 500 500 345

844 756 525 898 734 803 856 718 771

Tempo

Maio Junho Julho Agosto Setembro Outubro Novembro Dezembro

Produto
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Modelação Dimensional
Roll - Up; Representa a operação oposta ao drill-down. Permite agregar os dados visualizados no cubo utilizando uma hierarquia. Cada repetição da análise ocorrerá a um nível mais elevado de agregação
Santarém Castelo Branco 1.º Trimestre
720 1385 1225 1401 1287 1020 650 713 625 625

2645 2325 2439 2434 1645 2125 1989 2435 2012 2345 2188 2024 2122 1125 2223 2234 1435 2339 2312 1345

Tempo

2.º Trimestre 3.º Trimestre 4.º Trimestre

CD

Tinteiro

Webcam

DVD

Produto

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Modelação Dimensional
Slice; O corte (slice) permite seleccionar um subconjunto de dados do cubo, sendo uma das dimensões do cubo limitada aos dados que obedecem a uma determinada condição
Tempo = 1.º Trimestre

Localização

Tomar

950

700

744

874

395

Santarém 435 Covilhã 720

525 650

657 713

413 625

625 625

Produto
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Disco

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Modelação Dimensional
Dice; A redução (dice) permite definir um sub-cubo para o qual podem ser especificados critérios de selecção para duas ou mais dimensões;
(Distrito = Santarém) E (Tempo = 1.º Trimestre) ou (Tempo = 2.º Trimestre) E (Produto = CD) ou (Produto = DVD)

Santarém 1385 1401

Tempo

1.º Trimestre

1385 1401

2.º Trimestre 1092 1213

Produto
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DVD

CD

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Modelação Dimensional
Considere-se o seguinte modelo em estrela:

Valores (por marca) para o 1.º semestre registados em todas as lojas:

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Modelação Dimensional
Drill Down: Desagregação é apenas juntar mais cabeçalhos de linha das tabelas de dimensões (criando mais uma coluna que é um atributo de uma tabela dimensão)

Agregação é apenas retirar cabeçalhos da linha;
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Modelação Dimensional
Uma empresa grossista tem: 100 grandes superfícies de vendas (supermercado), espalhadas geograficamente por 3 distritos; Departamentos em cada superfície de vendas: Mercerias; Carne; Artigos de limpeza e higiene; Padaria; Aproximadamente 60000 produtos individuais nas prateleiras (unidades de stock armazenáveis – USA)
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Modelação Dimensional
Pontos de entrada de informação no sistema operacional: Caixas (POS – Point of Sale); Através dos códigos de barra ou entrada manual para códigos desconhecidos; Pontos de entrega de fornecedores; Apenas uma fracção dos armazéns regista as entregas em tempo real; Departamento de fornecedores e contas a pagar; O completo conhecimento do material que entrou no supermercado só é possível às vezes, por via dos pagamentos efectuados e inspecção directa;

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Modelação Dimensional
Objectivos: Maximizar o lucro em cada supermercado: Cobrar o máximo possível em cada produto; Baixar os custos de aquisição dos produtos; Atrair o máximo número de clientes; Decisões mais significativas a tomar: Preços; Promoções (reduções temporárias de preços) Baixas de preços servem para atrair clientes mas a venda é feita com prejuízo e a promoção pode baixar as vendas de outros produtos similares;
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Modelação Dimensional
Granularidade dos dados: Analisar as compras dos clientes com base na informação recolhida nas caixas registadoras; Analisar que produtos são vendidos, em que lojas, em que dias e qual o efeito das promoções; Como pretendemos analisar o efeito das promoções e efectuar análises de associação de produtos comprados, é necessário considerar a granularidade mais baixa: Linha de factura, i.e, quantas unidades são vendidas e a que preço em cada venda;

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Modelação Dimensional
A granularidade escolhida é chave para determinar os factos disponíveis. Numa linha de factura temos: Qtd: quantidade vendida em termos de unidades; Valor unitário;

Valor total do item: Qtd * Valor unitário; Custo dos produtos vendidos. Em alguns sistemas de caixas é possível saber qual foi o preço a que aloja comprou o produto e portanto qual o custo (interno) dos produtos vendidos na transacção;

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Modelação Dimensional
Factos aditivos: Unidades vendidas do produto em questão (soma de todas as Qtd vendidas do produto); Valor das vendas do produto em questão (soma de todos os valores totais dos itens, apurado através de Qtd * valor unitário); Custo do produto em questão; Factos calculados e aditivos. Guardam-se ou calculam-se? Lucro = valor vendas – custo; Factos calculados não aditivos. Calculam-se no fim. Margem de lucro = lucro/valor de venda Aggregar(Margem de lucro) = soma(lucro)/soma(valor de venda)
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Modelação Dimensional
Escolha das dimensões: Uma linha de factura corresponde a uma venda de um produto realizada numa data, numa loja; Encontrar outras dimensões que podem ser associadas: Muitas vezes o produto é vendido ao abrigo de uma promoção;

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Modelação Dimensional
Dimensão Data: Qual a razão pela qual não se usa um atributo data directamente na tabela de factos? Porque o tamanho gasto para a representação da data (8 bytes) é maior do que o gasto para um inteiro (4 bytes); Porque queremos incluir atributos relativos ao tempo; Atributos da dimensão Data: codData (inteiro); DiaSemana (Segunda, Terça,….,Domingo); DiaMês (1,…,31)
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Dia da Semana / Mês

Ambos permitem comparar as compras entre diferentes dias da semana ou do mês

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Modelação Dimensional
Atributos da dimensão Data: feriadoFlag, diaSemanaFlag, ultimoDiaMesFlag (inteiro); Época (Natal, Páscoa, etc…); Evento (Jogo Liga dos Campeões, etc…)
Permite a comparação entre dias especiais

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Modelação Dimensional
Atributos da Dimensão Produto: codProduto TamanhoEmbalagem Marca subCategoria Categoria Marca

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Modelação Dimensional
Atributos da Dimensão Loja: codLoja morada codPostal localidade freguesia concelho distrito; numEmpregados; dimensãoDaLoja;
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Modelação Dimensional
Dimensão Promoção: Descreve as condições sobre as quais decorreu uma promoção de um produto Reduções temporárias de preço; Coupons de desconto; Campanhas publicitárias; Painéis; Sem promoção;

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Modelação Dimensional
Na dimensão Produção os gestores estão interessados em saber: Os produtos em promoção aumentaram as vendas durante a promoção? Depois da promoção houve uma baixa nas vendas que anulou os ganhos? Outros produtos similares ao produto em promoção, sofreram uma quebra nas vendas? Os produtos em promoção tiveram um aumento das vendas tendo o período anterior e posterior à promoção? A promoção foi rentável considerando os custos directos da promoção?

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Modelação Dimensional

Cobertura Promoção

Factless Table

Promoção codPromoção nomePromoção

codPromoção codProduto codLoja codData

Tabelas de factos, sem factos. Servem para contagem de eventos

Sempre que um produto é vendido é registado na tabela corberturaPromoção um registo do produto, com referência à promoção, dia e loja;

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Modelação Dimensional
Podem ainda ser consideradas outras dimensionais adicionais: Cartão Cliente Deve existir um registo com uma chave para os que aderiram e outra para os que não aderiram; Controlo e análise dos operadores de caixas Juntar uma dimensão Tempo do Dia e Operador de Caixa.

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Modelação Dimensional
Loja
codLoja atributos
TempoDia

Vendas
CodLoja codProduto CodTempoDia CodCliente CodPromoção CodOperador CodData UnidadesVendidas ValorVendas Custo Lucro

codTempoDia atributos
CartãoCliente

Produto codProduto atributos
Cobertura Promoção

codCliente atributos
Operador

Promoção codPromoção atributos

codPromoção codProduto codLoja codData

codOperador atributos

Tempo codData atributos

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SQL Server Business Intelligence Development Studio

Ricardo Campos (ricardo.campos@ipt.pt)

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SQL Server BI Development Studio
O SQL Server, é um sistema completo de business intelligence, que oferece as funcionalidades, as ferramentas, e a capacidade para criar aplicações de análise quer clássicas, quer inovadoras. Integração e transformação dos dados; Análise, armazenamento e pesquisa dos dados; Report;

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SQL Server BI Development Studio
O acesso ao SQL Server Business Intelligence Development Studio é feito através do menu Start – Programs – Microsoft Sql Server 2005;

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SQL Server BI Development Studio

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Criar um package ETL
Criar um package ETL
Criar um novo projecto de integração Adicionar e configurar uma conexão para um ficheiro; Adicionar e configurar uma conexão OLE DB; Adicionar e configurar o flat file source; Adicionar e configurar uma transformação lookup Adicionar e configurar um destino OLE DB

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Criar um package ETL
Criar um novo projecto de integração File New Project

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Criar um package ETL
Por defeito é criada esta página

No Solution Explorer altere o nome de Package.dtsx para Lesson 1.dtsx
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Criar um package ETL
Adicionar e configurar uma conexão para um ficheiro; Uma conexão para um flat file permite extrair dados de um ficheiro

No ecrã que aparece Seleccionar Flat File

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Criar um package ETL
Seleccione o ficheiro SampleCurrencyData.txt na directoria c:\Program Files\Microsoft SQL Server\90\Samples\Integration Services\Tutorial\Creating a Simple ETL Package\Sample Data folder

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Criar um package ETL
Carregue em Advanced. Defina os seguintes nomes. Coluna1 (Average Rate); Coluna 2 (CurrencyId), Coluna 3 (CurrencyDate); Coluna 4 (EndOfDayRate)

Integration Services sugere automaticamente tipos de dados (baseado nas 100 primeiras linhas do ficheiro)

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Criar um package ETL
Carregue em Advanced. Defina os seguintes nomes. Coluna1 (Average Rate); Coluna 2 (CurrencyId), Coluna 3 (CurrencyDate); Coluna 4 (EndOfDayRate)
Coluna Flat File Average Rate CurrencyID CurrencyDate EndOfDayRate Tipo Sugerido Float [DT_R4] String [DT_STR] Date [DT_DATE] Float [DT_R4] Coluna de Destino FactCurrencyRate.AverageRate DimCurrency,CurrencyAlternateKey DimTime.FullDateAlternateKey FactCurrencyRate.EndOfDayRate Tipo de Destino Float nchar(3) datetime Float

Os tipos de dados CurrencyID e CurrencyDate não são compatíveis com os tipos de dados das colunas de destino (as quais serão definidas mais tarde)
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Uma vez que DimCurrency,CurrencyAlternateKey é nchar(3), CurrencyID precisa ser alterada de String [DT_STR] para [DR_WSTR] Uma vez que DimTime.FullDateAlternateKey é datetime, CurrencyDate precisa ser alterada de [DT_DATE] para [DT_DBTIMESTAMP]

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Criar um package ETL
Adicionar e configurar uma conexão OLE DB; Criaremos uma conexão OLE DB que usa o Windows Authentication para se conectar uma instância da base de dados AdventureWorksDW

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Clique em New

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Defina as propriedades de conexão à AdventureWorksDW

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Adicionar uma tarefa Data Flow Depois de termos criado as conexões para a source e para o destino a próxima tarefa é adicionar um Data Flow. O Data Flow permite transformar, limpar e modificar os dados que são movidos da origem para o destino. Uma tarefa data flow é onde a maior parte do trabalho ETL é feita

Arraste para a área de desenho a Data Flow Task

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Criar um package ETL
Adicionar e configurar o Flat File Source Um Flat File source é um componente data flow que usa a metadata definida pela conexão Flat File para especificar o formato e a estrutura dos dados a serem extraídos do flat file por um processo. Abra o data flow designer, clicando duas vezes em Ou

Arraste para a área de desenho um Flat File Source

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Carregue agora duas vezes em:

Clique em colunas e verifique que os nomes das colunas se encontram correctas:

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Criar um package ETL
Adicionar e configurar uma transformação Lookup Definir as transformações lookup necessárias à obtenção dos valores para CurrencyKey e TimeKey Definiremos uma transformação lookup para a coluna CurrencyKey da tabela DimCurrency baseado na coluna CurrencyID do flat file; Definiremos uma transformação lookup para a coluna TimeKey da tabela DimTime baseado na coluna CurrencyDate do flat file;

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Arraste para a área de desenho um Lookup e altere o seu nome para Lookup Currency Key

Clique no File Flat Source “Extract Sample Currency Data” e arraste a seta verde para a transformação lookup para ligar os dois componentes;

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Carregue agora duas vezes em:

Certifique-se que a conexão definida diz respeito à AdventureWorksDW

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Seleccione a tab Columns e arraste CurrencyID para CurrencyAlternateKey. Seleccione CurrencyKey

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Arraste para a área de desenho um Lookup e altere o seu nome para Lookup Data Key

Clique na transformação “Lookup Currency Key” e arraste a seta verde para a transformação “Lookup Data Key” para ligar os dois componentes;

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Carregue agora duas vezes em:

Certifique-se que a conexão definida diz respeito à AdventureWorksDW

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Seleccione a tab Columns e arraste CurrencyDate para FullDateAlternateKey. Seleccione TimeKey

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Adicionar e configurar um destino OLE DB O sistema pode agora extrair dados do flat file source e transformá-los num formato compatível aceite no destino. O próximo passo é carregar no destino os dados transformados. Para isso adicione-se um OLE DB Destination;

Arraste para a área de desenho um OLE DB Destination e altere o seu nome para Sample OLE DB Destination Clique na transformação “Lookup Date Key” e arraste a seta verde para o “OLE DB Destination” para ligar os dois componentes;

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Criar um package ETL
Carregue agora duas vezes em:

Certifique-se que a conexão definida diz respeito à AdventureWorksDW

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Carregue em Mapprings e certifique-se que as colunas estão mapeadas correctamente nas colunas de destino

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Para fazer o carregamento, basta ir ao menu Debug Start Debugging e o sistema coloca na FactCurrency table da base de dados AdventureWorksDW 1097 linhas

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Definir um Data Source
Definir um Data Source
Criar um Analysis Service Project; Definir a base de dados Adventure Work DW como Data Source; Definir um Data Source View Modificar os nomes das tabelas

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Definir um Data Source
Criar um Analysis Service Project; Feche a Start Page

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Definir um Data Source

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Definir um Data Source Vamos considerar uma empresa fictícia, a Adventure Works Cycles que comercializa bicicletas de todo o terreno; A empresa produz e vende bicicletas para o América do Norte, Europa e Ásia. A sua base de operações situa-se em Bothell (Washinghton) onde trabaham 290 colaboradores;

Em 2000, a Adventure Works Cycles comprou uma pequena empresa (Importadores Neptuno) no México que produzia subcomponentes para a linha de produção da Adventure Works. Em 2001, a Importadores Neptuno, tornou-sea principal produtora e distribuidora de bicicletas do grupo.

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Definir um Data Source
A empresa pretende expandir o seu mercado, oferecendo descontos aos melhores clientes, reduzir os custos de produção e abrir um novo canal de vendas através do desenvolvimento de um web site; A empresa tem dois tipos de clientes: Individuais; Lojas;

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Definir um Data Source
Existem duas bases de dados que acompanham o SQL Server: Adventure Works (base de dados OLTP); Adventure WorksDW (base de dados Data Warehouse) Nos passos seguintes vamos definir a AdventureWorksDW como a base de dados do nosso projecto;

Carregue em Next;
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Definir um Data Source
Clique em New

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Definir um Data Source
Defina as propriedades de conexão à AdventureWorksDW

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Definir um Data Source
Definir as propriedades de acesso:

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Definir um Data Source
Última janela do assistente:

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Adventure Works Dw

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Definir um Data Source
Definir um Data Source View Depois de definirmos as data sources que alimentam o nosso projecto é importante definir uma data source view para a criação do Data Mart; Nos passos seguintes vamos definir uma data source view que inclui 5 tabelas da data source AdventureWorksDW

Clique em Next. Clique novamente em Next;
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Definir um Data Source
Neste passo é possível seleccionar tabelas e views pertencentes à Data Source:

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Definir um Data Source
Seleccione as seguintes tabelas: DimCustomer; DimGeography; DimProduct; DimTime; FactInternetSales;

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Definir um Data Source
O Designer contém os seguintes elementos:

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Definir um Data Source
Na parte centrar é possível carregar no zoom para as tabelas no diagrama a 50%

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Definir um Data Source
Modificar os nomes das tabelas É possível alterar o nome das tabelas para nomes para amigáveis. Nos passos seguintes vamos remover os prefixos dim e fact das tabelas:

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Definir um Data Source

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Definir e Desenvolver um Cubo
Definir e Desenvolver um Cubo
Definir um cubo; Rever o cubo e as propriedades da dimensão; Desenvolver um projecto Analysis Service; Navegar no Cubo;

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Definir um cubo No SQL Server é fácil definir um cubo através da definição de medidas e dimensões (baseado nas tabelas de factos e dimensões). Quando se define um cubo baseado numa data source, o assistente conecta à respectiva base de dados; Nos passos seguintes utilizaremos o assistente de cubos para construir um cubo baseado na AdventureWorksDW. Utilizaremos a opção Auto Build para criar automaticamente atributos e definir hierarquias. Designaremos também uma dimensão Tempo; Clique em Next.

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Certifique-se que a opção Auto Build se encontra seleccionada:

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Verifique que a AdventureWorksDW se encontra seleccionada:

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O sistema analisa as relações entre as tabelas para identificar tabelas de factos e dimensões.

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O assistente identifica quatro tabelas de dimensões e uma tabela de factos. Cada tabela de dimensão encontra-se ligada à tabela de factos através de uma chave (Start Schema):

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Seleccione Time e clique Next:

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Associe propriedades de tempo às colunas e clique em Next:

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O Assistente selecciona como medida todos os valores numéricos da tabela de factos que não estão ligados às dimensões. Vamos retirar as seguintes medidas: Promotion Key; Currency Key; Sales Key; Revision Number;

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Uma vez seleccionado o Auto Build o sistema procurar por hierarquias (relações 1 – N, por exemplo entre cidade e distrito) nas dimensões:

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Reveja a estrutura e expanda a dimensão Produto, desmarcando a opção de Large Photo que não é útil neste projecto:

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Altere o nome do cubo para Analysis Services Tutorial:

Aparecem 3 dimensões relativas ao tempo (Due Date, Order Date e Ship Date), uma que (recordando) existem 3 relações entre a tabela tempo e a tabela de factos.
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O Data Source View fica acessível noutra janela:

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Rever o cubo e as propriedades da dimensão; Nos próximos passos vamos rever a estrutura do cubo para entender as propriedades das dimensões do cubo. No Designer do Cubo podemos ver e editar as propriedades do cubo:

Modificar a estrutura do cubo; Definir as relações entre as dimensões e os grupos de medidas e a granularidade de cada dimensão dentro do grupo de medidas; Definir novos cálculos os quais permitem definir novas medidas baseado em valores existentes;
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Editar e modificar os KPIs de um cubo. Os KPIs permitem determinar rapidamente informação útil acerca de um valor (ex: o valor definido excede ou falha o objectivo); Criar ou modificar operações de Drill; As partições permitem guardar secções de um cubo em diferentes localizações; Uma perspectiva é um subconjunto de um cubo e é usada para reduzir a complexidade do cubo; Visualização;

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O grupo das medidas chama-se Internet Sales porque a tabela de factos no Data Source View tinha o nome InternetSales;

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Apesar de apenas 3 dimensões terem sido criadas, há 5 dimensões no cubo, porque a dimensão Tempo da base de dados, é usada como base para 3 dimensões de tempo do cubo. Essas 3 dimensões permitem aos utilizadores dimensionar o cubo por 3 factos separados que estão relacionados com a venda de cada produto: order date; due date e ship date;

Expanda a dimensão Customer e carregue em Edit

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Desenvolver um projecto Analysis Service; Para ver os dados que se encontram no cubo do Analysis Service Tutorial no projecto do Analysis Service Tutorial é necessário desenvolver um projecto para especificar uma instancia do Analysis Services.

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Para o caso de retornar um erro acerca da ImpersonationInfo Account….deve clicar-se no datasource “AdventureWorksDW.ds” e seleccionar a tab ImpersionationInformation e a opção “User the service account”

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Uma vez resolvido o problema voltar a executar o comando:

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Navegar no Cubo; Nos próximos passos navegaremos no cubo Analysis Services Tutorial e em cada uma das suas dimensões. Edite a dimensão Customer:

Seleccione a tab Browser;

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Observe-se que estamos a analisar os clientes pela hierarquia de Geografia:

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Depois seleccione-se por English Country Region Name:

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Seleccione-se agora a dimensão Time (directamente no Solution Explorer)

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Seleccione-se a tab browser e observe os dados com recurso à hierarquia CalendarYear - CalendarSemester - CalendarQuarter - EnglishMonthName – FullDateAlternateKey:

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Seleccione agora o Analysis Service Cube e a tab Browser

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Na área de Metadata expanda Measures Internet Sales. Arraste a medida Sales Amount para a área de Data (Drop Totals or Detail Fields Here);

Na área de Metadata expanda Customer. Arraste o atributo English Country Region Name para a área de Data (Drop Row Fields Here)

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Definir e Desenvolver um Cubo
Na área de Metadata expanda agora Produto. Arraste o atributo Product Line para a área de Data (Drop Columns Field Here);

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Definir e Desenvolver um Cubo
Na área de Metadata expanda agora Order Date. Arraste o atributo Order Date.Calendar Quarter para a área de Data (Drop Filter Fields Here);

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Definir e Desenvolver um Cubo
Na área de Metadata expanda agora Order Date.Calendar Year e depois expanda Calendar Year. Seleccione o ano de 2002 e arraste para o filtro.

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Modificar medidas, atributos e hierarquias
Modificar medidas, atributos e hierarquias
Modificar medidas; Modificar a dimensão customer; Modificar a dimensão tempo; Modificar a dimensão produto; Observar as modificações no Cube Designer;

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Modificar medidas, atributos e hierarquias
Modificar medidas É possível tornar a aplicação mais agradável se formatarmos algumas medidas Na tab Cube Structure do Cube Designer:

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Modificar medidas, atributos e hierarquias

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Modificar medidas, atributos e hierarquias
Seleccione as seguintes medidas:

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Modificar medidas, atributos e hierarquias
Seleccione nas propriedades em FormatString o formato Currency

Na lista das propriedades seleccione Unit Price Discount Pct e posteriormente seleccione Percent no FormatString

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Modificar medidas, atributos e hierarquias
Modifique o nome para Unit Price Discount Percentage:

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Modificar medidas, atributos e hierarquias
No painel das medidas modifique o nome da medida Tax Amt para Tax Amount:

Para voltar ao painel inicial:

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Modificar medidas, atributos e hierarquias
No menu Build, clique Deploy Analysis Service Tutorial. Seleccione a tab Browser:

Adicione à área de dados a medida Order Quantity

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Modificar medidas, atributos e hierarquias
Modificar a dimensão customer; Nos próximos passos vamos modificar alguns atributos da dimensão customer. Começamos por eliminar os seguintes atributos:

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Modificar medidas, atributos e hierarquias
Modifique os seguintes nomes: English Country Region Name English Education English Occupation State Province Name Education; Occupation; State-Province Contry-Region;

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Modificar medidas, atributos e hierarquias
Modifique o nome da hierarquia State Province Name – Dim Geography para Customer Geography

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Modificar medidas, atributos e hierarquias
Arraste o atributo Country-Region para a hierarquia Customer Geography, para cima do State Province Name. A hierarquia passa agora a ter um nível countryregion. Aproveite para modificar na hierarquia o nome para State-Province:

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Modificar medidas, atributos e hierarquias
Elimine Geography na hierarquia e arraste City para cima de Customer.

Se quisermos fazer um browse na dimensão, convém primeiro fazer um build do projecto e depois na tab de browser fazer um reconnect para a hierarquia ser actualizada.

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Modificar medidas, atributos e hierarquias
Acrescentar agora um campo de cálculo. No designer do Data Source View:

Acrescentar agora um campo de cálculo. No designer do Data Source View: Os nomes são concatenados numa única coluna que será depois usada na dimensão customer. Na tabela aparece a coluna com este icon:
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Modificar medidas, atributos e hierarquias
Tente explorar os dados:

Para ver o resultado final:

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Modificar medidas, atributos e hierarquias
Seleccione o atributo Customer:

Nas propriedades seleccione o nome para Full Name:
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Modificar medidas, atributos e hierarquias
No ColumnID seleccione FullName:

Da próxima vez que fizermos um browser da dimensão, ao invés de aparecer o email (campo que anteriormente estava como ID), já vai aparecer o nome completo do cliente. Não esquecer de fazer o Build e processar na dimensão e no browser, bem como refresh;

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Modificar medidas, atributos e hierarquias
No data Source View arraste da tabela Customer a coluna EmailAddress para a Customer Dimension; Seleccione os seguintes atributos:

E no AtributeHierarchyDisplayF older colocar Location:

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Seleccione Customer Geography e na propriedade Display Folder colocar Location

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Modificar medidas, atributos e hierarquias
Seleccione os seguintes atributos:

E no AtributeHierarchyDisplayF older colocar Location:

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Modificar medidas, atributos e hierarquias
Seleccione os seguintes atributos:

E no AtributeHierarchyDisplayF older colocar Location:

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Modificar medidas, atributos e hierarquias
Se agora formos ao cubo designer, fizermos o process e o reconnect, podemos observar que os atributos estão agrupados em pastas, tornando-se a leitura mais amigável:

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Modificar medidas, atributos e hierarquias
Modificar a dimensão tempo; Seleccione a dimensão Tempo. Em Hierarchies alterar o nome abaixo seleccionado para Calendar Time:

Modifique também os nomes para:

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Modificar medidas, atributos e hierarquias

O script extrai o ano, o mês e o dia da coluna FullDateAlternateKey

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Modificar medidas, atributos e hierarquias

Eliminar dos atributos o FullDateAlternateKey;

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Modificar medidas, atributos e hierarquias
Faça-se Deploy do projecto e observe-se em browser que o aspecto já é mais amigável:

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Considerar a criação de um novo campo calculado, que concatene o mês e ano para cada mês da tabela Time:

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Modificar medidas, atributos e hierarquias
Considerar a criação de um novo campo calculado, que concatene o trimestre e ano para cada trimestre da tabela Time:

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Considerar a criação de um novo campo calculado, que concatene o semestre e ano para cada semestre da tabela Time:

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Modificar medidas, atributos e hierarquias
Seleccione agora a tab Dimension Strucutre do Dimension Designer da dimensão Time

Fazer o mesmo para CalendarQuarter (CalendarQuarterDesc) e CalendarSemester (CalendarSemesterDesc)

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Build Deploy. Ir até ao browser e fazer reconnect;

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Modificar medidas, atributos e hierarquias
Modificar a dimensão produto;

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Apagar os seguintes atributos:

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Modificar medidas, atributos e hierarquias

Mostra o nome do produto na totalidade:

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Modificar medidas, atributos e hierarquias
Seleccione o atributo Product Line e altere as suas propriedades:

Seleccione agora o atributo hierárquico Product, altere o seu nome para Product Name e altere também as suas propriedades:

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Modificar medidas, atributos e hierarquias
Arraste o atributo Product Line para as hierarquias. Automaticamente é criada uma nova hierarquia com o nome (por defeito) Hierarchy:

Altere esse nome para Product Model Lines; Arraste o atributo Model Name para hierarquia, para de baixo de Product Line Arraste o atributo Product Name para hierarquia, para de baixo do anterior;

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Modificar medidas, atributos e hierarquias
Seleccione os seguintes atributos:

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Modificar medidas, atributos e hierarquias
Seleccione os seguintes atributos:

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Modificar medidas, atributos e hierarquias
Seleccione os seguintes atributos:

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Modificar medidas, atributos e hierarquias

Build

Deploy. Ir até ao browser e fazer reconnect;

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Modificar medidas, atributos e hierarquias
Observar as modificações no Cube Designer; Seleccionar o browser no cube designer. Adicione à área de dados a medida Sales Amount Na área de metada expanda Product e arraste a hierarquia Product Model Lines para a área de Data (Drop Columns Field Here) Depois expanda o membro Road:

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Modificar medidas, atributos e hierarquias
Na área de metada expanda Customer e Location. Arraste a hierarquia Customer Geography para a área de Data (Drop Row Fields Here) Expanda a linha relativa ao Estados Unidos

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Modificar medidas, atributos e hierarquias
Expanda por Oregon para podermos visualizar os resultados de todas as cidades pertencentes ao estado de Oregon:

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Modificar medidas, atributos e hierarquias

As vendas de internet (Internet Sales) por região e product line para o mês de Fevereiro de 2002 aparecem assim:

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Definir atributos avançados e propriedades das dimensões
Definir atributos avançados e propriedades das dimensões
Usar uma versão modificada do projecto Analysis Service Tutorial Definir propriedades nos atributos, numa dimensão Parent-Child Agrupar membros de atributos; Esconder e desabilitar atributos nas hierarquias; Ordenar atributos baseado em atributos secundários; Definir membros desconhecidos

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Definir atributos avançados e propriedades das dimensões
Usar uma versão modificada do projecto Analysis Service Tutorial Vamos agora fechar o projecto em que temos andado a trabalhar e considerar uma versão mais avançada. File Open Project Solution;

Navegar até C:\Program Files\Microsoft SQL Server\90\Samples\Analysis Services\Tutorials\Lesson4 e seleccionar o Analysis Service Tutorial.sln Se o tutorial ainda não estiver instalado:

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Definir atributos avançados e propriedades das dimensões
Depois de o projecto se encontrar aberto, fazer Build e Deploy; Entender as alterações: O data source view neste projecto contém mais uma tabela de factos e 4 dimensões provenientes da base de dados AdventureWorksDW

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Definir atributos avançados e propriedades das dimensões
Observe-se que as tabelas (para melhor entendimento) encontram-se organizadas em dois diagramas: Internet Sales e o Reseller Sales; O diagrama Internet Sales contém as tabelas que estão relacionadas com a venda de produtos da Adventure Works directamente através da Internet. As tabelas são as consideradas anteriormente: DimGeography DimCustomer; DimTime; DimProduct; FactInternetSales;

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Definir atributos avançados e propriedades das dimensões
O diagrama Reseller Sales contém as tabelas que estão relacionadas com a venda de produtos da Adventure Works através de revendedores. As tabelas são: DimReseller; DimPromotion; DimSalesTerritory; DimGeography DimTime; DimProduct; DimEmployee FactResellerSales; Observe-se que DimGeography, DimTime e DimProduct são as mesmas tabelas usadas no diagrama InternetSales
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Definir atributos avançados e propriedades das dimensões
O cubo designer contém agora 2 grupos de medidas baseados na tabela InternetSales e ResellerSales

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Definir atributos avançados e propriedades das dimensões
Definir propriedades nos atributos, numa dimensão Parent-Child No solution explorer carregue na dimensão Employee e em browser;

Observe-se que Amy E.Alberts é subordinado de Brian Welckler e que o manager principal é Ken J. Sanchez

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Definir atributos avançados e propriedades das dimensões
No solution explorer seleccione o cubo e posteriormente o browser:

Na metadata expanda Measures Reseller Sales e adicione à área de Data o atributo Reseller Sales – Sales Amount

Na metadata expanda Employee e arraste a hierarquia Employees para a área de Data (Drop Row Fields Here)

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Definir atributos avançados e propriedades das dimensões
Expanda os nomes dos empregados até chegar ao nível 5:

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Definir atributos avançados e propriedades das dimensões
Seleccione o atributo hierárquico Employees

Seleccione a propriedade NamingTemplate

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Definir atributos avançados e propriedades das dimensões
Isto vai permitir renomear os níveis. Ver figura no slide seguinte:

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Definir atributos avançados e propriedades das dimensões
Build Deploy e ir até ao Cubo Designer (Browser e Reconnect);

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Definir atributos avançados e propriedades das dimensões
Agrupar membros de atributos; No data source view:

Observe-se a gama de valores para a coluna YearlyIncome

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Definir atributos avançados e propriedades das dimensões
Na dimensão Customer (em customer structure) seleccione o atributo yearly income e considere a seguinte propriedade:

A propriedade DiscretizationMethod determina se o Analysis Services forma algum grupo. Por defeito o Analysis Services não o faz. Ao colocarmos automático, ele vai determinar de acordo com o atributo qual o melhor grupo Alterando o valor da DiscretizationBucketCount para 5;

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Definir atributos avançados e propriedades das dimensões
Na dimensão Employee (no data source view) observe agora os valores das colunas SickLeaveHours e VacationHours. Feche esta tab Na dimensão Employee (no designer, dimension structure) seleccione o campo SickLeaveHours e a propriedade DiscretizationMethod para clusters e BucketCount para 5:

Seleccione agora o campo VacationHours e considere as propriedades:

Ao especificarmos Cluster e EqualAreas em vez de automatic, estamos a informar o Analysis Services sobre qual o tipo de agrupamento que pretendemos;
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Definir atributos avançados e propriedades das dimensões
Build Deploy. Vá até ao Cubo (browser e reconnect)

Arraste para a área de Data a medida Reseller Sales – Sales Amount; Na metadata expanda a dimensão Product e arraste a hierarquia Product Model Lines para a área de Data (Drop Row Fields Here) Na metadata expanda a dimensão Customer e a pasta Demographic e arraste Yearly Income para a área de Data (Drop Column Fields Here). Observe-se que os valores se encontram agrupados em 6 grupos:

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Definir atributos avançados e propriedades das dimensões
Remova o atributo Yearly Income Na metadata expanda a dimensão Employee, expanda Organization e arraste SickLeaveHours para a área de Data (Drop Columns Fields Here)

Observe-se que as vendas são realizadas por vendedores pertencentes a 2 grupos
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Definir atributos avançados e propriedades das dimensões
Se quiser ver os 3 grupos que não fizeram vendas, faça botão direito na área de Data:

Remova Sick Leave Hours e faça o mesmo para VacationHours;

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Definir atributos avançados e propriedades das dimensões
Altere agora a propriedade DiscretizationBucketCount de Vacation Hours para 10 e observe as diferenças. Não se esqueça de fazer build deploy, etc…

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Definir atributos avançados e propriedades das dimensões
Esconder e desabilitar atributos nas hierarquias; Por defeito o SQL Server Analysis Server, cria sempre um atributo hierarquia para todos os atributos das dimensões, tornando-os disponíveis para dimensionar a tabela de factos. Acontece que existem alguns atributos que não faz muito sentido estarem disponíveis em termos de análise. Vá ao Dimension Designer, à dimensão Employee e a browser

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Definir atributos avançados e propriedades das dimensões
Verifique que os atributos Base Rate, Birth Date, Login ID, Manager SSN e SSN encontram-se disponíveis.

Vá à Dimension Structure tab e seleccione esses atributos; Defina a seguinte propriedade e observe que os atributos deixam de estar acessíveis

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Definir atributos avançados e propriedades das dimensões
Faça Build Deploy e observe que os atributos já não estão acessíveis:

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Definir atributos avançados e propriedades das dimensões
Ordenar atributos baseado em atributos secundários; Observe que a propriedade OrderBy da atributo MonthName da dimensão Time tem o valor Key, o que provoca que os meses não apareçam depois ordenados:

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Definir atributos avançados e propriedades das dimensões
Para resolvermos isso, ordenaremos os meses do atributo hierárquico baseado num novo atributo: MonthNumberOfYear, que convenientemente já existe na tabela da dimensão tempo; NO Dimension Designer no tab Data Source View, seleccione o atributo MonthNumberOfYear:

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Definir atributos avançados e propriedades das dimensões
Automaticamente o atributo é adicionado. Coloque as propriedades AttributeHierarchyEnabled e AttributeHierarchyOrdered para False Nos atributos expanda a Data e Month Name Arraste os atributo Month Number of Year para debaixo do atributo Month Name;

Desta forma definimos uma nova relação entre os dois atributos. Altere a propriedade RelathionShip Type do Month Number of Year para Rigid (mesmo se a dimensão for actualizada, isto não será sobrescrito)

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Definir atributos avançados e propriedades das dimensões
Agora seleccione o atributo Month Name e especifique as propriedades:

Faça Build, etc…e observe-se que os valores já aparecem ordenados em termos de mês

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Definir atributos avançados e propriedades das dimensões
Observe outro problema semelhante na dimensão Customer na hierarquia Commute Distance:

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Definir atributos avançados e propriedades das dimensões
NO Dimension Designer no tab Data Source View, seleccione o atributo CommuteDistanceSort.

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Definir atributos avançados e propriedades das dimensões
Automaticamente o atributo é adicionado. Coloque as propriedades AttributeHierarchyEnabled e AttributeHierarchyOrdered para False Nos atributos expanda Commute Distance Arraste o atributo CommuteDistanceSort para debaixo de Commute Distance. Não se esqueça de colocar a Relatioship Type a Rigid Agora seleccione o atributo Commute Distance e especifique as propriedades:

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Definir atributos avançados e propriedades das dimensões
Faça Build, etc…e observe-se que os valores já aparecem ordenados:

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Definir atributos avançados e propriedades das dimensões
Definir membros desconhecidos Vá até ao Designer Data Source View e seleccione Reseller Sales no Diagram Organizer. Depois vá ao menu Data Source View e seleccione Add/Remove Tables

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Definir atributos avançados e propriedades das dimensões
Seleccione DimProduct e clique em Add Related Tables;

Automaticamente é adicionada a DimProductSubCategory

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Definir atributos avançados e propriedades das dimensões
Seleccione agora a DimProductSubCategory e clique em Add Related Tables; Automaticamente é adicionada a DimProductCategory;

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Definir atributos avançados e propriedades das dimensões
Vá até ao Dimension Designer na dimensão Product e com o botão direito do rato em data source view:

Na zona dos atributos modifique este atributo para Category;

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Definir atributos avançados e propriedades das dimensões
Na propriedade ColumnName carregue em New e especifique:

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Definir atributos avançados e propriedades das dimensões
Na zona dos atributos modifique este atributo para SubCategory;

Na propriedade ColumnName carregue em New e especifique:

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Definir atributos avançados e propriedades das dimensões
Crie uma nova hierarquia nesta ordem Category Name SubCategory e Product

Especifique a seguinte propriedade:

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Definir atributos avançados e propriedades das dimensões
Por defeito quando fazemos o Build, o SQL Server Analysis Server remove os produtos que não têm valor na coluna ProductSubCategoryKey

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Definir atributos avançados e propriedades das dimensões
Se formos a browser e clicarmos na lista de hierarquias em Product Model Lines, tem o seguinte efeito:

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Definir atributos avançados e propriedades das dimensões
Para resolver isso, vamos ao Dimension Structure da dimensão Product e defina as seguintes propriedades na dimensão Product

Expanda SubCateogry. Arraste o atributo Category que se encontra dentro de Product Name para dentro de SubCategory

Seleccione agora SubCategory e a propriedade KeyColumns

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Definir atributos avançados e propriedades das dimensões
Coloque o NullProcessing com o seguinte valor:

Fazer o mesmo para o ModelName. Faça Build, etc…e observem que já não existem nulos;
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Definir relações entre dimensões e grupos de medidas
Definir relações entre dimensões e grupos de medidas
Definir uma relação referenciada Definir uma dimensão de factos;

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Definir uma relação referenciada A maioria dos cubos definidos é através de uma relação com a tabela de factos. Na lição 3 e 4 incluímos no entanto atributos de uma tabela que não estavam directamente relacionados com a tabela de factos (chamada de snowflake). Por exemplo na lição 3, adicionamos atributos da tabela DimGeography à dimensão Customer. Os atributos da tabela DimGeograpphy encontram-se ligados à tabela de factos por intermédio da tabela Customer. Através desta dimensão é possível definir a hierarquia Customer Geography e analisar a dimensão Customer por Geography. De seguida vamos ligar a dimensão Geography à tabela de factos através da dimensão Reseller

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Definir relações entre dimensões e grupos de medidas
No solution Explorer abra o Cubo Designer e vá até browser. Arraste a medida Reseller Sales – Sales Amount e a hierarquia Geography (pertencente a Geography) para a área de data (Drop Row Fields Here)

Abra agora o Data SOurce View para a AdventureWorksDW. Seleccione no Diagram Organizer Reseller Sales. Observe a relação entre DimGeography e FactResellerSales. Não existe nenhuma ligação directa, mas existe uma ligação indirecta através de outras tabelas;

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Definir relações entre dimensões e grupos de medidas
Observe que a dimensão Geopgraphy não tem actualmente nenhuma relação com o grupo de medidas Internet Sales nem com o Reseller Sales;

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Definir relações entre dimensões e grupos de medidas
Observe-se que a relação é uma relação regular que é feita por intermédio das chaves estrangeiras

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Definir relações entre dimensões e grupos de medidas
Observe-se que não há nenhuma relação definida, nem sequer pode ser definida uma relação regular, uma vez que não existem campos a ligar as tabelas Seleccione uma relação do tipo Referenced, indicando uma relação intermediária (Reseller) que permite fazer a ligação; Seleccione a chave Geography Key e tente fazer o mesmo na relação intermediária. Não vai conseguir porque a Geography Key é definida como atributo na dimensão Reseller. Teremos que resolver o problema de outra forma
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No DimensionDesigner da dimensão Reseller observe ao campos em data source view e na zona de atributos

Observe que não obstante a tabela ter o atributo GeographyKey o mesmo não existe como atributo na dimensão Reseller;
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Adicione-se o atributo GeographyKey e depois atribua-se as características de AttributeHierarchyOrder (False) e AttributeHierarchyVisible (false)

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Definir relações entre dimensões e grupos de medidas
Note-se que agora já temos as tabelas ligadas. Altere também o nome (na figura abaixo já se encontra alterado) de Geography para Reseller Geography:

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Definir relações entre dimensões e grupos de medidas
Build, etc….Arraste-se Reseller Sales – Sales Amount para a área de data e o atributo Geography da dimensão Reseller Geography para á area de Data (Row Field). Observe-se a figura que tinhamos anteriormente e a que temos agora em virtude de termos definido a relação:

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Definir relações entre dimensões e grupos de medidas
Definir uma dimensão de factos; Por vezes é necessário que algumas medidas que se encontram na tabela de factos se tornem atributos de dimensão, tal como número de facturas, etc… Quando se define uma dimensão baseado numa tabela de factos, a dimensão é chamada de dimensão de factos. Dimensões de factos, são úteis para juntar várias linhas que estão relacionadas por exemplo a um número de factura. Apesar de se poder construir uma tabela de dimensão para esse fim..tal não faz sentido

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No Cubo Designer na parte das dimensões:

Clicar em Nova Dimensão e clicar depois em Next

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Definir relações entre dimensões e grupos de medidas

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Definir relações entre dimensões e grupos de medidas
No passo seguinte não seleccione nenhuma tabela e clique next; No passo seguinte desmarque todas as selecções e considere apenas Customer PO Number:

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Definir relações entre dimensões e grupos de medidas
Antes de finalizar, alterar o nome para Internet Sales Orders Details; Depois no Dimension Designer, seleccionar o atributo Internet Sales e alterar a propriedade Name para Item Description; Na propriedade Name Column, seleccionar Product como source table e EnglishProductName como source column;

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Definir relações entre dimensões e grupos de medidas
Modifique a propriedade Name de Sales Order Number para Order Number

No Cubo Designer na DImension Usage

Indica que é uma dimensão de factos

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Definir relações entre dimensões e grupos de medidas
Build, etc..Coloque na área de data a medida Internet Sales – Sales Amount; Expanda Customer Location Customer Geography Members All Customers Australia Queensland Brisbane Adam Powel e com o botºao direito do rato seleccione Add to SUbCube area. Arraste a hierarquia InternetSalesOrder da dimensão Internet Sales Order Detail para a row area:

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Definir KPIs
Definir KPIs
Na definição de um KPI atribui-se um nome ao KPI e um grupo de medidas. Os elementos de KPIs são os seguintes: Value Expression A Value Expression é uma medida (por exemplo total de vendas, lucros, etc…) Goal Expression Valor que define o objectivo a ser atingido (este valor pode ser por exemplo o valor que a empresa queira atingir nas vendas).

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Definir KPIs
Status Expression Uma expressão que avalia o valor da Value Expression com o valor do Goal Expression, como um valor normalizado numa gama que varia de -1 a +1. -1 é muito mau +1 é muito bom

Trend Expression Uma expressão que avalia o crescimento do valor da Value Expression comparativamente ao valor do Goal Expression. Esta expressão ajuda os gestores a determinarem se a value expression está a crescer ou a decrescer relativamente às expectativas (Goal expression)

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Definir KPIs

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Definir KPIs
Na Value Expression colocar [Measures].[Sales Amount] Na Goal Expression colocar [Measures].[Total Product Cost] * 2

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Definir KPIs

De seguida seleccionar o browsing

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SQL Server Business Intelligence Development Studio Exercício Prático

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Instituto Politécnico de Tomar Escola Superior de Gestão de Tomar Área Interdepartamental de Tecnologias de Informação e Comunicação Gestão Financeira

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Enunciado
Desenvolva um modelo de Entidade e Relacionamento que permita registar a atribuição de crédito (para aquisição de diversos tipos de bens) por parte de uma dada entidade bancária aos seus clientes. Considere as seguintes informações:

O cliente é identificado por um número e tem como atributos o NIF, o nome, o rendimento bruto, o número de filhos e a idade. Adicionalmente o cliente tem associado um determinado estatuto, estado civil e crédito de habitação. O cliente pode ter vários empréstimos atribuídos, mas cada empréstimo está apenas associado a um único cliente. Os atributos da entidade empréstimo são o valor do crédito e o valor da prestação. Adicionalmente deveremos considerar o tipo de bem financiado, o tipo de contrato, a duração, o tipo de pagamento e a situação
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Modelo E-R
1 TipoEstadoCivil 1 1 TipoContrato TipoEstatuto 1 N N Cliente 1 N 1 1 N N N Empréstimo N N N 1 TipoCréditoHabitação TipoPagamento 1 TipoBemFinanciado

TipoDuracao

TipoSituacao

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No SQL Server Management Studio implemente a base de dados Banco e defina o modelo Relacional proveniente do modelo Entidade e Relacionamento desenvolvido na pergunta anterior.

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Modelo Relacional
TipoBemFinanciado TipoEstatuto

CodBemFinanciado BemFinanciado

CodEstatuto Estatuto
TipoContrato Clientes TipoEstadoCivil Emprestimos

CodEstadoCivil EstadoCivil

CodCliente NIF Nome NumFilhos Idade CodEstatuto CodEstadoCivil CodCreditoHabit

TipoCreditoHabitacao

numEmprestimo ValorCredito ValorPrestacao CodCliente CodBemFinanciado CodTipoContrato CodTipoDuracao CodTipoPagamento CodTipoSituacao

CodTipoContrato TipoContrato

TipoDuracao

CodDuracao Duracao

CodCreditoHabitacao CreditoHabitacao

TipoPagamento

CodPagamento Pagamento

TipoSituacao

CodTipoSituacao TipoSituacao

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Defina o Database Diagram (não se esqueça de interligar as tabelas entre si) Insira vários registos em cada uma das tabelas;

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Enunciado
Pretende-se agora que desenvolva uma estrutura multidimensional (star schema) com base nos seguintes pressupostos: O processo de negócio a analisar está associado aos financiamentos concedidos pela instituição aos seus clientes; Pretende-se analisar os financiamentos (valor do crédito), analisar a quem foram concedidos, verificar que bem foi financiado, identificar a regularidade adoptada para o pagamento, verificar que tipo de contrato foi celebrado com o cliente, verificar qual a duração do contrato, identificar a situação do cliente perante a instituição

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Modelo Multidimensional (Start Schema)
Cliente 1 1 TipoContrato

TipoBemFinanciado

1

N N Financiamentos N N N

N

1

TipoDuracao

TipoPagamento

1

1

TipoSituacao

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No SQL Server Management Studio implemente a base de dados BancoDW e defina o modelo Relacional proveniente do modelo Entidade e Relacionamento desenvolvido na pergunta anterior.

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Modelo Relacional
Clientes

CodCliente Nome NumFilhos Idade Estatuto CreditoHabitacao EstadoCivil

TipoContrato

CodTipoContrato TipoContrato
Financiamentos

CodCliente CodBemFinanciado CodTipoContrato CodDuracao
TipoDuracao

TipoBemFinanciado

CodPagamento CodTipoSituacao ValorCredito

CodDuracao Duracao

CodBemFinanciado BemFinanciado

TipoSituacao TipoPagamento

CodTipoPagamento Pagamento

CodTipoSituacao Situacao

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Defina o Database Diagram (não se esqueça de interligar as tabelas entre si)

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Processos ETL
No SQL Server Business Intelligence, desenvolva os processos ETL necessários à integração da informação da base de dados Banco para a base de dados BancoDW.

Criar um novo projecto de integração. Adicionar duas conexões (uma para a base de dados Banco e outra para a base de dados BancoDW).

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Processos ETL
Adicionar ao control flow, um data flow task

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Processos ETL
No data Flow, proceder ao carregamento dos dados da base de dados Banco para a base de dados BancoDW Popular a Dimensão Cliente:

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Processos ETL

Lookup à tabela Estatuto. Join através do campo CodEstatuto e selecção do atributo Estatuto

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Processos ETL

Lookup à tabela EstadoCivil. Join através do campo CodEstadoCivil e selecção do atributo EstadoCivil

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Processos ETL

Lookup à tabela CreditoHabitacao. Join através do campo CodCreditoHabitacao e selecção do atributo CreditoHabitacao

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Processos ETL

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Processos ETL
Popular a Dimensão Bem Financiado:

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Processos ETL
Popular a Dimensão TipoPagamento:

Popular a Dimensão TipoPagamento:

Popular a Dimensão TipoDuracao:

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Processos ETL
Popular a Dimensão TipoSituacao:

Popular a tabela de factos Financiamentos:

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Processos ETL
Aspecto final do Data Flow

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No SQL Server Business Intelligence, implemente um projecto de Analysis Services, com base no data warehouse BancoDW: New Data Source

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OLAP
New Data Source View Neste passo é possível seleccionar tabelas e views pertencentes à Data Source:

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OLAP
Resultado final:

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OLAP
New Cube

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OLAP

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OLAP
Desenvolver um projecto Analysis Service;

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Expanda a dimensão Cliente e carregue em Edit

Crie as seguintes hierarquias:

Seleccione Propriedades

Especifique que deve aparecer o nome do cliente ao invés do seu número
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OLAP
Crie as seguintes hierarquias: Não se esqueça de definir o nome do cliente ao invés do número

Seleccione as propriedades de Idade

E em advanced especifique as propriedades anteriores por forma que sejam feitos grupos relativos à idade
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Não se esqueça de definir o nome do cliente ao invés do número Defina grupos (escala) para o rendimento bruto Não se esqueça de definir para todas as hierarquias um nome adequado para o 1.º nível da hierarquia:

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OLAP
Faça um Deploy do projecto e navegue no browser

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No browser do cubo, analise os seus dados de acordo com o seguinte: Montante de crédito total atribuído, desagregado pelo estado civil dos clientes
Estado Civil All Cliente + Casado + Solteiro + Outro Valor Crédito 3,982,71 1,022,49 1,494,94 1,465,27

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OLAP
Verificar qual a distribuição do financiamento concedido por estado civil, mas atendendo ao bem financiado;
Estado Civil All Cliente + Casado + Solteiro + Outro All TipoBemFinanciado 3,982,71 1,022,49 1,494,94 1,465,27 Carro 2,762,63 720,90 1,125,23 916,49 Electrodomésticos 285,71 44,10 137,44 104,16 Mota 277,84 51,72 106,56 119,56 Móveis 656,52 205,76 125,70 325,05

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Verificar qual a distribuição do financiamento concedido por estado civil, mas atendendo ao número de filhos e bem financiado;
- Estado Civil All Cliente -Casado + Num Filhos All Cliente Total Casado Total +0 +1 +2 -Solteiro Solteiro Total +0 +1 +2 - Outro Outro Total +0 +1 All TipoBemFinanciado 3,982,71 1,022,49 323,61 348,87 350,00 1,494,94 546,75 520,67 427,51 1,465,27 1,010,12 455,15 Carro 2,762,63 720,90 224,48 252,64 243,77 1,125,23 422,73 403,63 298,86 916,49 647,35 269,14 Electrodomésticos 285,71 44,10 14,78 16,65 12,67 137,44 47,06 39,91 50,46 104,16 75,88 28,27 Mota 277,84 51,72 21,20 9,77 20,74 106,56 39,35 32,69 34,51 119,56 80,33 39,22 Móveis 656,52 205,76 63,14 69,80 72,81 125,70 37,61 44,43 43,66 325,05 206,54 118,50

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OLAP
Verificar qual a distribuição do financiamento concedido por bem financiado, mas atendendo à idade;
Idade All Cliente 25 – 30 31 – 35 36 – 40 41 – 45 All TipoBemFinanciado 3,982,71 1,048,12 1,041,59 947,42 946,01 Carro 2,762,63 736,98 740,84 631,54 655,01 Electrodomésticos 285,71 67,99 79,20 66,46 72,00 Mota 277,84 85,10 64,17 68,57 60,00 Móveis 656,52 157,59 157,32 181,08 161,00

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OLAP
Verificar o tipo de situação perante o financiamento atendendo ao estado civil e ao bem financiado;
Tipo Situação All TipoSituação + Estado Civil All Cliente + Casado + Solteiro + Outro Cumprimento All Cliente + Casado + Solteiro + Outro Incumprimento All Cliente + Casado + Solteiro + Outro
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All TipoBemFinanciado 3,982,71 1,022,49 1,494,94 1,465,27 3,293,94 866,85 968,56 1,458,53 688,77 155,64 526,38 6,74

Carro 2,762,63 720,90 1,125,23 916,49 2,367,06 618,35 838,96 909,75 395,56 102,55 286,26 6,74

Electrodomésticos 285,71 44,10 137,44 104,16 120,66 12,61 3,88 104,16 165,05 31,49 133,56

Mota 277,84 51,722 106,56 119,56 149,68 30,12 119,56 128,16 21,59 106,56

Móveis 656,52 205,76 125,70 425,05 656,52 205,76 125,70 325,05

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OLAP
Verificar o tipo de situação incumprimento associado à idade e ao tipo de bem financiado;

Tipo Situação Idade All Cliente 25 – 30 31 – 35 36 – 40 41 – 45

Incumprimento All TipoBemFinanciado 688,77 91,00 292,00 214,00 82,00 Carro 395,56 7,00 192,00 151,00 8,00 Electrodomésticos 165,05 37,00 41,00 31,00 46,00 Mota 128,16 46,00 24,00 26,00 22,00 Móveis

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OLAP
Verificar a distribuição do crédito atendendo ao Cumprimento ou Incumprimento dos clientes e ainda ao tipo de bem financiado (Carro, Electrodoméstico, Mota, Móveis);
Bem Financiado All Tipo Bem Financiado Carro Electrodomésticos Mota Móveis All TipoSituação 3,982,71 2,762,63 285,71 277,84 656,52 Cumprimento 3,293,94 2,367,06 120,66 149,68 656,52 Incumprimento 688,77 395,56 165,05 128,16

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OLAP
Verificar a distribuição do crédito atendendo ao Cumprimento ou Incumprimento dos clientes, ao tipo de bem financiado (Carro, Electrodoméstico, Mota, Móveis) e ao tipo de pagamento; Ver slide seguinte:

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OLAP
Pagamento All Tipo Pagamento Bem Financiado All TipoBemFinanciado Carro Electrodomésticos Mota Móveis Mensal All TipoBemFinanciado Carro Electrodomésticos Mota Móveis Trimestral All TipoBemFinanciado Carro Electrodomésticos Mota Móveis
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All Tipo Situação 3,982,71 2,762,63 285,71 277,84 656,52 3,899,83 2,762,63 267,23 277,84 592,12 82,88 18,47 64,40

Cumprimento 3,293,94 2,367,06 120,66 149,68 656,52 3,223,45 2,367,06 114,58 149,68 592,12 70,48 6,08 64,4’

Incumprimento 688,774 395,56 165,05 128,16 676,37 395,56 152,65 128,16 12,39 12,39

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OLAP
Verificar a distribuição do financiamento atendendo ao Cumprimento ou Incumprimento dos clientes e ao tipo de contrato;
Tipo Contrato All TipoCOntrato ALD Leasing Outro All TipoSituação 3,982,71 1383,40 1,370,57 1,228,74 Cumprimento 3,293,94 1,004,22 1,354,18 935,53 Incumprimento 688,77 379,17 16,39 293,21

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OLAP
Verificar a distribuição do financiamento atendendo ao Cumprimento ou Incumprimento dos clientes, bem financiado e ao tipo de contrato;

Ver slide seguinte:

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OLAP
Pagamento All Tipo Pagamento Bem Financiado All TipoBemFinanciado Carro Electrodomésticos Mota Móveis ALD All TipoBemFinanciado Carro Electrodomésticos Mota Móveis Etc… All TipoBemFinanciado Carro Electrodomésticos Mota Móveis
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All Tipo Situação 3,982,71 ……. ……. ……. ……. ……. ……. ……. ……. ……. ……. ……. ……. ……. …….

Cumprimento 3,293,94 ……. ……. ……. ……. ……. ……. ……. ……. ……. ……. ……. ……. ……. …….

Incumprimento 688,774 ……. ……. ……. ……. ……. ……. ……. ……. ……. ……. ……. ……. ……. …….

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OLAP
Verificar a distribuição do financiamento atendendo ao Cumprimento ou Incumprimento dos clientes e à duração do contrato;
Duração All TipoDuraçao 6 12 18 24 30 36 42 48 All TipoSituação 3,982,71 ……. ……. ……. ……. ……. ……. ……. ……. Cumprimento 3,293,94 ……. ……. ……. ……. ……. ……. ……. ……. Incumprimento 688,77 ……. ……. ……. ……. ……. ……. ……. …….

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OLAP
Verificar a distribuição do financiamento atendendo ao Cumprimento ou Incumprimento dos clientes, ao tipo de bem financiado e ao tipo de contrato;

Ver slide seguinte:

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OLAP
Bem Financiado All Tipo BemFinanciado Duração All TipoDuração 6 12 18 24 30 36 42 48 Etc…. All Tipo Situação 3,982,71 ……. ……. ……. ……. ……. ……. ……. ……. ……. ……. ……. ……. …….
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Cumprimento 3,293,94 ……. ……. ……. ……. ……. ……. ……. ……. ……. ……. ……. ……. …….

Incumprimento 688,774 ……. ……. ……. ……. ……. ……. ……. ……. ……. ……. ……. ……. …….

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OLAP
Verificar o tipo de situação incumprimento associado ao tipo de bem financiado e ao tipo de duração;

Tipo Situação Duração All TipoDuração 6 12 18 24 30 36 42 48

Incumprimento All TipoBemFinanciado 688,77 …….. …….. …….. …….. …….. …….. …….. …….. Carro 395,56 …….. …….. …….. …….. …….. …….. …….. …….. Electrodomésticos 165,05 …….. …….. …….. …….. …….. …….. …….. …….. Mota 128,16 …….. …….. …….. …….. …….. …….. …….. ……..
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Móveis

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KPIs
Defina um KPI (Key Performance Indicator) que avalie os resultados relativos à concessão de crédito;

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CRM

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Definição
O CRM é uma estratégia de negócio que abrange toda a empresa. Visa a criação de um relacionamento a longo prazo com os clientes e parceiros através da compreensão e satisfação das suas necessidades individuais.

Marketing

Vendas

Serviço

Canais de Interacção
Telefone Fax Web Mail PDA’s

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Definição
É Mais do Que • Montar um serviço ao cliente • Disponibilizar Produtos de Qualidade • • • • É Construção de Relações Reconhecer e tratar os melhores clientes Escutar e aprender com os clientes Actuar a partir do conhecimento adquirido Adopção de Novos Modelos de Negócio Agora • Foco na Construção de Relações Duradouras • Customizar a base de produtos e serviços à base de clientes.

Antes • Foco na Oferta de Produtos • Venda de Produtos a todos os Potenciais Clientes.

Marketing Tradicional • Diferenciar produtos. • Gerir produtos. • Encontrar Clientes para Produtos.
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Marketing 1 To 1 • Diferenciar clientes. • Gerir clientes. • Encontrar Produtos para Clientes.
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Factores Críticos na Implementação da Estratégia
Informação (permite identificar preferências e necessidades de clientes) • Gestão de Clientes no Front-Office • Marketing • Vendas • Serviço • Suporte Interacção (base para a construção de relações duradouras) • • • • • • • Vendas Directas Vendas Indirectas Telefone E-mail Web Carta Fax

Interacção
Marketing

= =

Informação Conhecimento Fidelização Lucro

Informação
Serviço

Vendas

Conhecimento = Fidelização =

Suporte

Consequentemente Diálogo = Lucro
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Fases do CRM
Front - Office • Front-office aparece como foco central na gestão das relações com clientes. • Necessidade de dotar organizações de uma base de dados unificada. • Dar às áreas de front-office a visão do cliente nas vertentes de Serviço, Suporte, Marketing e Vendas. Fases do CRM
Satisfação Clientes/Fidelização

Grow Me Hear Me Know Me Customer Relationship Management Estratégico

Retenção de Clientes

Aquisição de Clientes Rentabilidade
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Fases do CRM
• Cliente encarado como Conta • Empresa foca-se em ter uma ideia do cliente: facturação, número de escritórios World Wide, ... • Ofertas comerciais baseadas em preço por volume de aquisição. • Foco: Oportunidades de Negócio. • • • • Necessidade de criar valor para o cliente. Necessidade de ter informação detalhada de interacções. Necessidade de o conhecer quem compra e quem decide. Necessidade de escutar o cliente e conhecer as condições que condicionam as tomadas de decisão e o processo de aquisição. • Foco: Contactos e Actividades. • Cross-sell e Up-Sell baseado no verdadeiro conhecimento do cliente (Oportunidades, Contactos e Actividades). • Conhecimento é adquirido na Empresa e no Cliente. • Foco: Relacionamento.

Know Me

Hear Me

Grow Me

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Data Mining

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Data Mining
Processo de exploração e análise de dados a fim de descobrir regras e padrões anteriormente desconhecidos;

é o processo de descoberta de nova e relevante informação a partir de grandes volumes de informação mantidos no DW;

essa informação é tipicamente “conhecimento escondido” obtido pela análise da ocorrência de padrões.

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Data Mining - Aplicações
Comportamento do cliente: Procurar e reter os clientes mais rentáveis; Detecção de fraude; Análise web;

Segmentação de clientes: Marketing direccionado – receptividade a campanhas; Análise de rentabilidade: Aquisição e retenção de clientes; Análise de risco;
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Data Mining
OLAP Quantos assinantes se perderam por fraude? Quantos clientes é que estamos a perder? Data Mining Quais são as características dos clientes com maior propensão para fraude? Porque é que estamos a perder clientes? Quais os clientes que estamos em risco de perder? Quais os clientes que vão passar para a concorrência nos próximos 6 meses? Qual é o melhor tamanho e localização para a nossa próxima loja? Quais os clientes com possibilidade de falharem o pagamento dos empréstimos?

Quantos clientes cancelaram as contas nos últimos 6 meses comparando com o mesmo período do ano passado? Que lojas não cumpriram determinados objectivos no último ano? Quanto perdemos em crédito mal parado no último ano?

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Data Mining
As tarefas de Data Mining incluem: Classificação; Segmentação; Modelação de Dependências;

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Data Mining
Classificação: Permite o enquadramento de um conjunto de dados dentro de classes predefinidas; A classificação é uma tarefa de aprendizagem supervisionada. Isto quer dizer que o atributo e as classes que vão conduzir o processo de classificação dos dados são conhecidos à partida.

Exemplo: Considere-se um conjunto de 23 registos; Cada ponto representa uma pessoa a quem o banco concedeu crédito

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Data Mining
No eixo dos xx temos representado o rendimento bruto (total anual); No eixo dos yy o montante total da dívida (valor do crédito) Os dados encontram-se classificados em duas classes: , clientes que não tiveram qualquer atraso no pagamento; , clientes que faltaram ao pagamento das suas dívidas; A existência de duas regiões, que permitem dividir os clientes nas duas classes disponíveis para o atributo de saída: cumpridores e incumpridores;

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Data Mining
Segmentação: Conhecida como clustering; Representa uma tarefa de aprendizagem não supervisionada, uma vez que o utilizador não tem qualquer influência na definição de classes Os segmentos surgem de agrupamentos que são detectados nos dados e que obedecem a métricas de similaridade; A representação dos registos é substituída pelo símbolo Ο para todos os registos, indicando que não existe qualquer predefinição de classes para os indivíduos;
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Data Mining
Modelação de Dependências: Tem como objectivo identificar um modelo que descreve dependências significativas entre variáveis; Um exemplo de associação pode ser encontrado em conjuntos de bens de consumo que são adquiridos simultaneamente;

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Data Mining
Existe uma grande diversidade de técnicas de data mining, as quais são concretizadas através de diferentes algoritmos. Técnicas de Data Mining: Árvores de Decisão; Regras de Associação;

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Data Mining
Árvores de Decisão: São constituídas por estruturas em árvores que representam um conjunto de decisões; Os algoritmos de árvores de decisão permitem gerar regras de classificação de dados, baseados na informação guardada na base de dados; Uma árvore de decisão integra nós, ramos e folhas: Nos nós, encontram-se os atributos a classificar; Ramos descrevem os valores possíveis para esses atributos; As folhas da árvore indicam as diversas classes em que cada registo pode ser classificado;
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Data Mining

As árvores de decisão podem ainda ser representadas por conjuntos de regras. Cada folha da árvore dá origem a uma regra. Se Bem Financiado = “Electrodoméstico” e Estado Civil = “Casado” e Rendimento Bruto = “5001 – 10000” então “Conceder”
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Data Mining
Regras de Associação: As regras de associação permitem encontrar relacionamentos entre os atributos existentes numa base de dados, representando-os na forma de uma regra. Se X então Y ou “X Y”
Número 1101 1101 1101 1101 2201 2201 2201 3101 3101 3101 4100 4100 4100 Produto Pão Manteiga Fiambre Leite Pão Queijo Leite Leite Pão Queijo Pão Manteiga Leite Sistemas de Informação Número 1101 2201 3101 4100 Produtos Pão, Manteiga, Fiambre, Leite Pão, Queijo, Leite Pão, Queijo, Margarina Pão, Manteiga, Leite

Produtos agrupados por compra

Exemplo de uma regra: Pão & Manteiga Leite (2/4=50%, 1)

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Excel

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Tabelas Dinâmicas
As tabelas dinâmicas (pivot tables) constituem um recurso do Excel para organizar tabelas ou listas de dados.

Permitem resumir a informação obtida a partir de uma fonte de dados, sem a necessidade de usar fórmulas, mostrando a informação num relatório ou numa tabela interactiva. O nome “tabela dinâmica” advém da facilidade em trocar a disposição dos dados na tabela, obtendo a informação vista de diferentes perspectivas. As tabelas dinâmicas constituem-se a partir de tabelas ou listas de dados já existentes e permitem reorganizar os dados com grande flexibilidade e de forma diversificada;
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Tabelas Dinâmicas
A funcionalidade Pivot Table é das funcionalidades mais potentes do Excel e permite efectuar um tratamento de dados potente e multidimensional. Seleccionando as células seleccione-se o menu Dados

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Tabelas Dinâmicas
Seleccionar a origem dos dados e o tipo de relatório:

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Tabelas Dinâmicas
Seleccionar as células de origem dos dados:

Seleccionar onde se deseja colocar o relatório

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Tabelas Dinâmicas
Aqui pode-se escolher o que se pretende ter nas linhas e o que se pretende ter nas colunas.

Formatar Relatório

Assistente de Gráficos
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Tabelas Dinâmicas
Resultado Final

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Caso Prático
Pretende-se que os alunos se familiarizem com as análises OLAP usando para tal as tabelas pivot do excel. Existe um conjunto de dados, constantes das fichas práticas, que poderão ser usado para esse fim

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Caso Prático
Considere-se a seguinte tabela:

Livro: CasoPrático.xls, folha1
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Caso Prático
Crie uma tabela dinâmica com o seguinte aspecto:

Carregue duas vezes em cima do nome Janet para ver o que acontece;

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Caso Prático
Considere agora outro exemplo. Na figura abaixo, encontra-se listado parte do ficheiro relativo à classificação (6 disciplinas) de duas alunas (Elisa e Maria) nos meses de Janeiro, Fevereiro e Março.

Livro: CasoPrático.xls, folha2

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Caso Prático
Construa a seguinte tabela dinâmica (observe que a mesma diz respeito aos dois alunos considerados e que os valores apresentados dizem respeito à média de classificação)

Considere agora apenas a aluna Elisa e o máximo da classificação:

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Caso Prático
Utilizar filtros (selecção de alunos):

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Caso Prático
Alteração da fórmula de cálculo

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Caso Prático
Crie o seguinte gráfico:

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Caso Prático
Considere agora a seguinte tabela de vendas:

Livro: CasoPrático.xls, folha3

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Caso Prático
Pretende-se apurar o total de vendas realizado por cada funcionário:

Pretende-se apurar o total de vendas realizado por cada funcionário, filtrado por país:

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Caso Prático
Pretende-se apurar o total de vendas realizado por cada funcionário, apresentando os resultado ordenados por valor de venda:

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Caso Prático
Quais são os 5 melhores vendedores?

Seleccione-se o campo “SalesPerson” e no menu tabela dinâmica o menu “Ordenar as 10 Mais”

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Caso Prático
Seleccionar apenas 5 resultados:

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Caso Prático
Qual foi o desempenho dos vendedores de UK, em cada um dos trimestres:

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Caso Prático
Qual a variação do desempenho dos vendedores de UK de trimestre para trimestre:

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Caso Prático
Quais são os detalhes de venda de um utilizador:

Tomando-se como partida esta tabela, basta carregar duas vezes em cima de Sum of Order Amount e é criada automaticamente a lista anterior:

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Caso Prático
Quanto é que cada venda representa em termos de percentagem?

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Caso Prático
Duplo Clique Seleccionar Opções: Seleccionar % do total:

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Caso Prático
Produza o seguinte gráfico:

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Outras Funcionalidades
Sub-Totais; Cenários

Atingir Objectivos;

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La Teoría de Sistemas: Apertura Al Medio E Interrelación de Las Partes.

...La teoría de sistemas: apertura al medio e interrelación de las partes. Hemos visto como la escuela clásica y humanista se complementan al determinar conjuntamente algunas de las premisas más importantes para el funcionamiento óptimo de las organizaciones. Las escuelas de sistema y contingente consideran relevantes para la comprensión organizacional aspectos como la apertura al medio y la influencia del contexto. En términos generales, un sistema es un conjunto de elementos interrelacionados entre si que constituyen un “todo organizado”, donde el resultado es mayor que la suma de sus partes. En las organizaciones deberán definirse algunos elementos distintivos, como los atributos de un sistema abierto y viviente, la identificación de los componentes, más importantes, las fuerzas que les dan forma, la interrelación entre subsistemas, etc. E.TRIST Uno de los primeros autores que se interesaron por el estudio de la organización como sistema. Todo sistema y cada uno de los subsistemas que forman al todo es identificado como una unidad económica, social, y técnica. Económica en cuanto a que tiene que usar recursos limitados; social, en cuanto a que todas consisten el seres humanos que trabajan para un fin común, y técnica porque utilizan técnicas y tecnologías para llegar a este fin. Además de lo anterior, el autor contribuyó de manera importante a identificar algunos de los subsistemas de mayor relevancia en las organizaciones. * Producción. * Mantenimiento de la...

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Genoma Humano

...Genoma Humano: Intervencion de la genética en la salud y la enfermedad. La enfermedad de Huntington (EH) es una enfermedad hereditaria que provoca el desgaste de algunas células nerviosas del cerebro. Las personas nacen con el gen defectuoso pero los síntomas no aparecen hasta después de los 30 o 40 años. Los síntomas iniciales de EH pueden incluir movimientos descontrolados, torpeza o problemas de equilibrio. Más adelante, la EH puede impedir caminar, hablar o tragar. Algunas personas dejan de reconocer a sus familiares. Otros están consientes de lo que los rodea y pueden expresar sus emociones. ¿Cómo se hereda la enfermedad de Huntington? La EH se encuentra en todos los países del mundo. Es una enfermedad familiar, transmitida de padres a hijos por medio de una mutación o error ortográfico del gen normal. Un solo gen anormal, la unidad biológica básica de la herencia, produce la EH. Los genes están compuestos de ácido desoxiribonucleico (ADN), una molécula con forma de escalera en espiral. Cada escalón de esta escalera está compuesto por dos pares de sustancias químicas llamadas bases. Hay cuatro tipos de bases—adenina, tiamina, citosina y guanina—cada una abreviada por la primera letra de su nombre: A, T, C, y G. Ciertas bases siempre se "aparean", y combinaciones diferentes de pares de bases se unen para formar mensajes codificados. Un gen es una larga serie de este ADN en diversas combinaciones de A, T, C, y G. Estas combinaciones únicas determinan la función del gen...

Words: 3156 - Pages: 13

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Decisiones

...nacional. Objetivos El Director de Impuestos Nacionales debe evitar no ir a la cárcel, ya que este es un problema que se genero en la administración pasada en el cual El esta libre de culpa, pero con toda la responsabilidad de solucionarlo. De no tomar acción e ir a la cárcel no se soluciona el problema, solo se pasara al siguiente Director quien estará en la misma situación que el actual. Recuperar el dinero adeudado por el Banco ABC en un plazo de tiempo razonable. Sabiendo que el monto es más del 50% del patrimonio del Banco inferimos que el banco no tiene manera de pagar de inmediato. Evitar una corrida de fondos en el sistema financiero y consecuente crisis económica nacional. Es decir evitar crear un escandalo ya que la situación financiera del país es precaria y es muy probable que de haber una corrida de depósitos en el sistema financiero ocurra una catástrofe financiera en el país. Alternativas Negociar alguna forma de pago con el Banco ABC, que minimice el tiempo requerido para recuperar el monto adeudado mas las multas e intereses, manteniendo el convenio de recolección de impuestos con el Banco....

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Innovacion Y Compras

...Innovando la innovación Ricardo Úbeda Sales* Carlos Moslares García* Si bien es cierto que la innovación siempre ha estado presente en la actividad humana, nunca había sido tan protagonista como lo es hoy para explicar el éxito en cualquier actividad empresarial. Por otra parte, ya no podemos pensar en la innovación como resultado exclusivo de la actividad derivada de la I+D sino que hemos de enfrentar la innovación desde todos los planos posibles y no sólo desde la definición del producto. Finalmente, atribuir la innovación exclusivamente a las empresas de mayor tamaño es autolimitar la capacidad de las pymes en su crecimiento. La innovación debe estar presente en cualquiera de nuestras actividades y las formas de afrontarla son tan variadas como el concepto en sí mismo. De hecho la innovación es una forma de afrontar la vida, una forma de trabajar. Palabras Clave: innovación tecnológica, innovación financiera, competitividad, política empresarial. Clasificación JEL: O31, O33. COLABORACIONES 1. Introducción A veces cuesta distinguir entre algunos conceptos o técnicas que se convierten en una «moda empresarial» y algunos conceptos fundamentales para mantener la competitividad en la empresa. En el primer caso, éstos a veces surgen, perviven y con las circunstancias desaparecen. Durante los noventa las expresiones más utilizadas en ámbitos empresariales fueron quizás «calidad», «reingeniería», «productividad» y «EFQM». Si tuviésemos un ranking fiable de los términos más...

Words: 4594 - Pages: 19

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Stow

...compañía la oportunidad de extender sus productos. * Actualmente, Apple es la única compañía autorizada en manufacturar las computadoras que utilizan el sistema operativo Mac. * Promociones en fechas festivas * Los sistemas de Apple continúan siendo una fuerza para la compañía desde que se cerró el sistema operativo, reduciendo los virus y filtraciones espías, como los que afectan el sistema de Windows (Apple Inc., 2009). Debilidades. * Limitaciones en la modificación de los productos * Complejidad de sus productos * Compatibilidad con algunos Software * El sistema operativo Mac, posee una parte minoritaria en el mercado de las computadoras, el cual es dominado por fabricantes que utilizan sistemas operativos competentes, como Windows. * Otra de sus debilidades es el no ser completamente independiente. * La empresa depende de componente y servicios ofrecidos por terceros, muchos de los cuales se encuentran fuera de los Estados Unidos. * Finalmente, Apple invierte grandes cantidades en investigación en comparación a otras compañías que juegan en el mismo campo (Apple Inc., 2009). Oportunidades * Próximo centro Tecnológico de América, será instalado en Jalisco * Promociones en fechas festivas * Una de las oportunidades que tiene Apple, es de ser el líder en sistemas operativo, desplazando del primer lugar a Microsoft. * Por lo regular, Apple busca la forma de resaltar con innovaciones que de alguna...

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Ubuntu vs Android

...Historia de los Datos de Donnie Berkholz Dar sentido a la información Ranking de las distribuciones de Linux, y el declive de las tradicionales distros Una reciente encuesta de Hacker News preguntar acerca de las distribuciones Linux de la elección me hizo pensar, ¿qué podemos aprender de un panorama más amplio del paisaje distro que una sola encuesta HN? Fui a buscar la vuelta y busqué un par de otras fuentes de información - Premios Elección del Lector anual de Linux Journal, y los datos de Google Trends. Lo que hace que estas tres opciones particulares interesante es que abarcan una amplia franja de los tipos de usuarios, desde el hacker (Hacker News) para el entusiasta (Linux Journal) que el "promedio" Linux usuario (Google). Eso significa que podemos aprender de las tendencias a través de estos tres tipos de usuarios - considerando que las comunidades pueden ser más predictivo o más vs técnico que representan una mayor adopción en la actualidad. Los resultados se muestran a continuación, clasificados en orden de popularidad Hacker News para que podamos ver distros populares entre las audiencias altamente técnicos más fácilmente. Distros se muestran por orden de Hacker News filas. Hacker datos noticia viene de aquí , los datos de Linux Journal de aquí , y Google Trends es de datos de una búsqueda con sede en. Podemos ver que en términos generales, las tendencias son consistentes a través de audiencias. Existen diferencias menores, así como un par de valores...

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Medium Network Design

...que la red debe de proveer conectividad para tres servidores y alrededor de 700 clientes. De la misma manera, la red va a permitir que si en alguna ocasión alguno de estos equipos necesita separarse el otro, esto sea posible. En esta red otro de los requerimientos importantes es el de evitar ataques, ya que como la red va a estar comunicándose entre dos edificios, esta es más susceptible a ataques que provengan de afuera. El centro o “core” de esta red es un solo conmutador de capa 3 con interfaz de “Ethernet” este conmutador “core” le provee los servicios de índole de ambas capas (2 y 3) hacia los equipos necesarios. La red tiene 4 sub redes diferentes, una de estas es para los servidores, otra para los clientes, otra para el sistema de red inalámbrico y la última para la administración. Se diseñó un NDIS para monitorear el tráfico en el conmutador “core” ya que la mayoría del trafico va a estar fluyendo por aquí, siempre es bueno tener un monitoreo de todo lo que pasa. Este conmutador “core” actúa doblemente como un conmutador de la capa de “core” y también actúa como un conmutador de la capa de “distribution”. Dos conmutadores de capa 2 son los que se ocupan de la capa de “access” que es la que se usa...

Words: 1290 - Pages: 6

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Cerebelo

...RECURSOS E INFRAESTRUCTURA ACADÉMICA FORMATO PARA PRÁCTICAS DE LABORATORIO Fecha: Abril 2011 Código: GRL-006 Versión: 4.0 INFORMACIÓN BÁSICA NOMBRE DE LA PRÁCTICA: CEREBELO PRÁCTICA No.: 7 ASIGNATURA: NEUROANATOMIA TEMA DE LA PRÁCTICA: ÁNATOMIA MACRO, MICROSCOPICA Y FUNCIONAMIENTO DEL CEREBELO HUMANO LABORATORIO A UTILIZAR: Anatomía. CONTENIDO DE LA GUÍA OBJETIVOS. Identificar las estructuras macroscópicas que conforman el cerebelo. Reconocer las estructuras histológicas del cerebelo Correlacionar la localización del cerebelo con sus funciones dentro del sistema nervioso central. Entender la participación del cerebelo en la coordinación de funciones motoras y vegetativas. INTRODUCCIÓN. El cerebelo esta ubicado en la cara posterior de la protuberancia y el bulbo. A pesar de su pequeño tamaño el cerebelo juega un papel importante en el control del equilibrio y los movimientos pues posee conexiones con casi todo el sistema nervioso central. Todos nos debemos relacionar y conocer sus partes y funciones para poder descubrir su importancia en el ser humano. MARCO TEORICO En el adulto el cerebelo pesa alrededor de 150g. Está separado del lóbulo occipital por el tentorio. Tiene contacto con la parte dorsal de la protuberancia y el bulbo donde contribuye a formar parte de techo del cuarto ventrículo. Macroscópicamente consiste en una región central denominada vermis, dos hemisferios y una zona alrededor del vermis llamada paravermis o zona intermedia. El cerebelo esta conectado al tallo...

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Mercados Financieros. Entidades de Credito

...préstamos, cesión temporal de activos financieros u otras análogas que lleven aparejada la obligación de su restitución, aplicándolos por cuenta propia a la concesión de créditos u operaciones de análoga naturaleza. 2 Tipología de entidades de crédito Entidades de crédito ICO Establecimientos financieros de crédito (EFC) Sistema bancario Bancos Cajas de ahorro Cooperativas de crédito 3 Sistema bancario o entidades de depósito • Los intermediarios bancarios permiten la canalización de ahorro a inversión abaratando los costes de recopilar, procesar y evaluar información necesaria para evaluar rentabilidades y riesgos. • Contribuyen a mejorar la eficiencia del sistema financiero y la financiación en especial de PYMES cuyos proyectos son incapaces de financiar los mercados financieros organizados al no producir observaciones suficientes para generar información sobre rentabilidad y riesgo a bajos costes. • La tarea de los bancos como analistas de riesgos de los pequeños agentes económicos es decisiva para facilitar el crecimiento económico y el desarrollo de un país. • A diferencia de otras entidades de crédito, las entidades del sistema bancario pueden tomar depósitos a la vista (cuentas corrientes) del público y gestionar medios de pago de la economía mediante cheques, domiciliación de recibos, transferencias, tarjetas de crédito, etc. 4 Diferencias entre entidades Concepto Naturaleza jurídica Orientación básica Distribución del beneficio Ampliaciones de...

Words: 1938 - Pages: 8