SISTEMAS DE INFORMAO SO PAULO 2014ATIVIDADES PRTICAS SUPERVISIONADAS (APS)

DESENVOLVIMENTO DE UMA APLICAO DE BUSINESS INTELLIGENCE

BRUNO DOS SANTOS SILVA RA: B82183-3CLEYTON OLIVEIRA MOTA RA: B80037-2 FRANCYELLI ROBERTA DOS SANTOS RA: B671JG-4JONATHA HERCULANO RA: T285BD-2TANCREDO FERNANDO ARAUJO RA: B96DJA-3

INDICE1. OBJETIVO DO TRABALHO2. INTRODUO 3. CONCEITOS GERAIS BUSSINESS INTELLIGENCE (BI)3.1.1.1.1. OBJETOS4. TCNICAS DE BUSSINESS INTELLIGENCE E SOLUES UTILIZADAS4.1.1. ESTRUTURAO, CONCEITOS E FUNDAMENTAO 4.1.2. DIFERENAS ENTRE OLAP E DATAMINING E SUA EXPLORAO DOS DADOS4.1.3. BENEFCIOS DAS TCNICAS EMPREGADAS4.1.4. APLICAES QUE FAZEM/FIZERAM USO DA TCNICA 4.1.5. DISCUSSO SOBRE O CUSTO/BENEFCIO DA IMPLANTAO DE UMA SOLUO DE BI 5. DISSERTAO6. LINHAS DE CDIGOS7. PRINTS DO PROGRAMA EM FUNCIONAMENTO8. BIBLIOGRAFIA9. FICHA DE ATIVIDADES SUPERVISIONADAS

OBJETIVO DO TRABALHOO Objetivo do grupo conhecer, aplicar e apresentar em forma de uma aplicao o conceito de "BI" (Bussiness Intelligence), trabalhado em forma de uma aplicao sustentvel, deste modo foram utilizados todos os conceitos pesquisados pelo grupo como um todo, divido pelo mesmo nmero de componentes do grupo, ou seja a" APS" foi dividida em 5 (cinco) partes : A pesquisa sobre o conceito e o histrico de aplicaes em Bussiness Intelligence, a criao do modelo em banco de dados junto com a integrao ao sistema JAVA (estrutura do programa), verificao dos erros, o tratamento e refinamento da aplicao, criao da parte escrita e finalizao do trabalho para entrega.O grupo considera que o objetivo foi alcanado, o esforo foi realizado para que todos que tinham dificuldades conseguissem entender o conceito de Businness Intelligence e o foi recompensado, todos entenderam o conceito e o trabalho de atividades prticas supervisionadas foi realizado com sucesso.

INTRODUO

Grandes organizaes tm utilizado os dados e informaes de suas bases operacionais com o objetivo de atender as suas necessidades de informaes h muito tempo. Deste modo, diversas vezes, dados inconsistentes so usados como parmetro para tomada de decises importantes.

O gerenciamento e organizao de grandes volumes de dados era de grande dificuldade para as empresas. Grandes bases de dados so criadas pelo acmulo de informaes resultantes de operaes transacionais, pouco aproveitadas pelos responsveis.

A inteligncia de negcio (BI) tem se desenvolvido com o intuito principal viabilizar a transmisso da informao correta como forma de capacitar os interessados na tomada de decises em todas as reas do negcio de uma determinada organizao, podendo influenciar no aumento de lucro da receita, reteno de custos, inovao, alm de oferecer otimizaes imprescindveis. Com o mercado cada vez mais competitivo, as empresas se sentem obrigadas a estar uma a frente das outras na corrida por melhores posies na rea comercial de negcios.

Atravs da inteligncia de negcio, as organizaes podem ter uma fcil acesso a informaes para tomada de deciso, transformando dados sintetizados em informaes significativamente teis, alm de distribuir esses dados entre todos que necessitam ter conhecimento sobre estes.

Algumas das possibilidades de BI, entre outras, so:

- Trabalhar com hipteses;- Analise de dados;- Utilizar experincias anteriores;- Importar informaes das mais diversas fontes de dados.

Diante deste contexto do conhecimento adquirido atravs do armazenamento e acesso eficiente da informao que surge o conceito Business Intelligence, cuja aplicao justificada pela observao de Atre e Moss (2003):

Nos competitivos dias atuais e no aumento da incerteza mundial, a qualidade e a convenincia da organizao de uma aplicao deBusiness Intelligence (BI)pode significar no s a diferena lucro e perda, mas tambm a diferena entre sobrevivncia e falncia. (Atre; Moss, 2003).

No entanto, o BI no vai trabalhar somente na relao da empresa com seu consumidor. Uma das caractersticas importantes do BI justamente a integrao de informaes provenientes de todas as reas da empresa, gerando solues e ferramentas para anlises operacionais e financeiras, bem como o gerenciamento da cadeia de fornecedores, clientes e dos prprios funcionrios.

CONCEITOS GERAIS

BUSINESS INTELLIGENCE (BI)

Business Intelligence (BI), um conjunto de conceitos, mtodos e recursos tecnolgicos que habilitam a obteno e distribuio de informaes geradas a partir de dados. Operacionais e histricos visando gerar resultados para tomada de deciso;Business Intelligence no um produto nem um sistema. uma arquitetura e ao mesmo tempo uma coleo de operaes integradas, assim como aplicaes de suporte a deciso e bancos de dados que forneam aos tomadores de deciso fcil acesso s informaes do negcio. (Atre; Moss, 2003). A Inteligncia Empresarial, ou Business Intelligence, um termo do Gartner Group. O conceito surgiu na dcada de 80 e descreve as habilidades das corporaes para aceder a dados e explorar informaes (normalmente contidas em um Data Warehouse/Data Mart), analisando-as e desenvolvendo percepes e entendimentos a seu respeito, o que lhes permite incrementar e tornar mais pautada em informaes a tomada de deciso (JFF).As organizaes tipicamente recolhem informaes com a finalidade de avaliaro ambiente empresarial, completando estas informaes com pesquisasde marketing, industriais e de mercado, alm de anlises competitivas.Organizaes competitivas acumulam "inteligncia" medida que ganham sustentao na sua vantagem competitiva, podendo considerar tal inteligncia como o aspecto central para competir em alguns mercados.Geralmente, os coletores de BI obtm as fontes primrias de informao dentrodas suas empresas. Cada fonte ajuda quem tem que decidir a entender como opoder fazer da forma mais correta possvel.As fontes secundrias de informaes incluem as necessidades do consumidor, processo de deciso do cliente, presses competitivas, condies industriais relevantes, aspectos econmicos e tecnolgicos e tendncias culturais.Cada sistema de BI determina uma meta especfica, tendo por base o objetivoorganizacional ou a viso da empresa, existindo em ambos objetivos, sejam eles de longo ou curto prazo.Business Intelligence (BI) pode ser traduzido como inteligncia de negcios, ouinteligncia empresarial. Isto significa que um mtodo que visa ajudar as empresas a tomar as decises inteligentes, mediante dados e informaes recolhidas pelos diversos sistemas de informao. Sendo assim, BI uma tecnologia que permite s empresas transformar dados guardados nos seus sistemas em Informao qualitativa e importante para a tomada de deciso. H uma forte tendncia de que os produtos que compem o sistema de BI de uma empresa passem, isoladamente, a prover funes extras que auxiliem na tomada de decises. Por exemplo, todos os sistemas que funcionam numa perspectiva de organizao da informao.A metodologia de BI pode ser utilizada para atingir muitos objetivos como:

Determinar perfis de consumo; Modelagem de novos produtos e servios; Antecipar mudanas no mercado; Possibilitar uma mudana mais detalhada sobre os seus clientes; Antecipar as aes dos competidores; Descobrir novos ou potenciais competidores; Gerar um aprendizado a partir dos sucessos e das falhas; Criar novas oportunidades de negcios; Rever suas prprias prticas de negcios; Auxiliar na implementao de novas ferramentas gerenciais.Segundo o Grupo Gartner, a maior ameaa das empresas da atualidade o desconhecimento... O Business Intelligence se empenha em eliminar as dvidas e a ignorncia das empresas sobre suas informaes, aproveitando os enormes volumes de dados coletados pelas empresas. Tem como principal objetivo integrao dos aplicativos e tecnologias para extrair e analisar os dados corporativos de maneira simples, no formato correto e no tempo certo, para que a empresa possa tomar decises melhores e mais rpidas, auxiliando os executivos em seus negcios.

Barbieri entende Business intelligence como um guarda-chuva conceitual que envolve Inteligncia Competitiva (CI Conjunto de informaes da concorrncia e do mercado), Gerncia de Conhecimentos (KMS Conjunto de informaes de uma empresa criadas, agrupadas, recuperadas e organizadas), Internet Business Intelligence, pesquisa e anlise de mercados, etc. (Barbieri, 2001). Percebe-se que atravs da implantao de Business Intelligence permitido informaes advindas do interior e do exterior da empresa, capacitando fontes de dados relevantes para uma tomada de deciso qualitativa.Um sistema tpico de BI composto pelas seguintes partes:- Mdulo de Extrao, Transformao e Carga de Dados (ETL): Componente dedicado extrao, carga e transformao de dados. a parte responsvelpela coleta das informaes nas mais diversas fontes, desde sistemas operacionais at arquivos texto ou planilhas. Data Mart (DM) / Data Warehouse (DW): Local onde ficam concentrados todos os dados extrados dos sistemas operacionais. A vantagem de ter um repositrio de dados parte a possibilidade de armazenar informaes histricas e agregadas, dando um suporte melhor para as anlises posteriores.Ferramentas BI (Explorao): a parte visvel ao usurio de um projeto deBI. As aplicaes podem ser em forma de indicadores grficos, relatrios padronizados e ad-hoc (o prprio usurio gera as consultas de acordo com suasnecessidades de cruzar as informaes de uma forma nunca antes vista), portal de intranet / internet / extranet, anlise OLAP (On-line Analytical Processing) que geram respostas rpidas a consultas analticas de natureza tipicamentedimensional) e outras funes, como Data Mining (Minerao de Dados) e atprojees de cenrios futuros.

TCNICAS DE BI E SOLUES UTILIZADAS.

CONCEITOS/APLICAES QUE FAZEM USO DA TCNICADATA WAREHOUSE um conjunto de dados produzido para fornecer suporte tomada de deciso. Um repositrio de dados atuais e histricos de possvelinteresse aos gerentes de toda organizao. um processo que se preocupaem extrair, integrar e limpar as informaes tanto dos sistemas transacionais; Quanto as informaes externas. Alm disso o DW dimensiona e consolida esses dados, organizando-os de forma que melhore a performance das consultas.Data Mart subconjunto de um DW que atende a apenas uma rea do negcio. Exemplos: DW do abastecimento (varejo) composto por: Vendas, Prev. de Demanda, Sortimento entre outros. Camada de Apresentao de dados (Front End): interface que apresenta os dados disponveis ao usurio (Ferramentas de relatrios padronizados, OLAP e Datamining).Ferramenta de relatrios padronizados: possibilitam a criao de relatrios/dashboards pr-definidos -> usurios finais. Exemplos: SSRS (SQL Server Reporting Services), outras ferramentas de relatrios, entre outros.Ferramentas OLAP: as consultas OLAP possibilitam criao de relatrios/demonstrativos personalizados (vises / cenrios). Exemplos: SSAS (SQL Server Analysis Services), Pentaho, Microstrategy, SAS, Excel entre outros. Datamining: tcnica para descobrir padres e relaes entre dados, os quais no se consegue obter de forma intuitiva e com outras ferramentas/tcnicas. Ex: Case da cerveja e das fraldas (WalMart).

DIFERENAS ENTRE OLAP E DATAMINING E SUA EXPLORAO DOS DADOS- OLAP: anlise por verificao (o analista conhece a questo, elabora a hiptese e verifica com a ferramenta).- DATAMINING: a questo total ou parcialmente desconhecida e a ferramenta utilizada para a busca de conhecimento (conceitos de IA)Propriedades de um bom DW:I. Fcil acesso aos dadosII. A informao gerada deve ser altamente confivelIII. Deve ser adaptvel a mudanas (necessidades dos usurios, negcios, tecnologia).IV. Ambiente seguro (muitos dados confidenciais)

Existem quatro propriedades bsicas: Orientado a assunto: Sua modelagem organizada em torno de assuntos especficos, excluindo dados no relacionados. Integrado: a integrao de diferentes fontes de dados, atravs de tratamentos e padronizao nos relacionamentos. No voltil: As informaes no so atualizadas, fica guardada em um histrico confivel e relacionado com as informaes que lhes so consistentes. Varivel com o tempo: Possibilita realizar anlises de tendncias ao longo dotempo com suas informaes.

MODELAGEM DIMENSIONALSo dados capazes de ser organizados de vrias maneiras de acordo com determinado assunto especifico, visualizando em vrias posies. a tcnica de projeto mais frequente utilizada na construo de um DW. O objetivo buscar um padro de apresentao de dados que seja facilmente visualizado pelo usurio final.

CUBO DE DADOS MULTIDIMENSIONAL E SUAS ANALISESUm cubo representa um conjunto de medidas que so agrupadas e organizadas hierarquicamente por dimenses a partir de uma base de dados. Emboraseja chamado de cubo, pode ser bidimensional, tridimensional ou com dimenso superior. Serve para modificar a posio de uma informao, alterar linhaspor coluna.O modelo dimensional composto basicamente por trs tipos de tabelas: Fato: A tabela fato so as tabelas centrais, com grande volume de dados, Armazena as medidas numricas do negcio e chaves das dimenses (ID dasdimenses). Compostas basicamente das ocorrncias do negcio, por exemplo, vendas, produo e defeitos. cercada por tabelas dimenses. Dimenses: As dimenses so as tabelas que contem mais volume de dadosusado para qualificar os fatos, ou seja, organizar dados em cubos. Usam umacombinao de atributos em hierarquia para representar os nveis do cubo.Armazenam as descries do negcio, como por exemplo, dados sobre a tabela fato vendas pode ter as dimenses produto (marca, tamanho, categoria, preo), tempo (dia, ms, ano) entre outras. Medidas: uma medida um atributo ou varivel numrica que representa umfato.Cada tabela de dimenso possui uma nica chave primria, e o conjunto dessas chaves primrias forma a chave composta da tabela de Fato. Cada negcioou assunto possui sua tabela de Fato e suas respectivas tabelas de Dimenso.

MODELO ESTRELA:No modelo estrela todas as tabelas relacionam-se diretamente com a tabela de fatos, sendo assim as tabelas dimensionais devem conter todas as descriesque so necessrias para definir uma classe.Este modelo chamado de estrela porque a tabela de fatos fica ao centro cercado das tabelas dimensionais semelhante a uma estrela.Onde possvel obter vrias informaes sobre a loja e o produto adquirido. um modelo simples e eficiente, caracterizado por possuir uma nica tabela de fatos e chaves simples nas tabelas de dimenses. Cada dimenso representada por uma nica tabela.

BENEFCIOS DAS TCNICAS EMPREGADAS: Os pontos positivos deste modelo so a eficincia, dada pelo reduzido nmerode junes nas pesquisas e pelas chaves simples, e a facilidade de definir hierarquias.

CUSTO BENEFCIO DA IMPLANTAO DE UMA SOLUO BIAs organizaes vm buscando inovaes de todas as formas, almejando no s atender, mas surpreender seus clientes, fornecedores, e alguns casos, at mesmo seus colaboradores. Uma das formas de inovar ter acesso e conhecimento rpido das informaes a respeito da situao real da empresa. Um sistema de BI Business Intelligence permite que a organizao tenha informaes de forma gil e apresentadas de diversas maneiras para anlises em vrias dimenses, voltado para o planejamento estratgico empresarial.Tendo em vista essa necessidade, algumas empresas esto implantando ou j implantaram um sistema de Business Intelligence(BI). As empresas que implantaram um sistema de Business Intelligencecom certeza s tm a ganhar. claro que como toda e qualquer mudana, a implantao de um BI pode levar resistncia de muitos colaboradores, no entanto, num curto espao de tempo, todos seus usurios diretos ou indiretos, percebem os grandes benefcios que o mesmo traz para a empresa.Entretanto, depois dessa fase inicial, os retornos so to benficos que superam as dificuldades enfrentadas no incio da implantao. Dentre os principais benefcios que uma soluo de Business Intelligencetraz para as organizaes, destacam-se: Reduo de processos; Substitui outras ferramentas, como por exemplo, Excel, no sentido de desenvolver frmulas no mesmo para busca de informaes, bem como de outros sistemas mais engessados em termos de gerar informaes e relatrios; Agilidade na obteno de informaes e relatrios; Flexibilidade e personalizao de informaes e relatrios, facilitando as anlises a serem realizadas; Facilidade de modificao/melhoria nos relatrios, como por exemplo, alterar a forma de apresentar os dados e acrescentar novas informaes contribuindo assim para a evoluo contnua das anlises de informaes como tambm da tecnologia; As informaes so disponibilizadas na tela do software em poucos segundos dependendo dos filtros (parmetros) realizados; Facilita o planejamento da empresa nos diversos nveis, no s no nvel estratgico, como tambm no ttico e operacional; Acesso s informaes praticamenteon-line.O tempo e o valor do investimento do sistema dependem de vrios fatores, tais como: da quantidade de mdulos a serem implantados, bem como do grau de informaes a serem disponibilizadas em cada mdulo; dos recursos e das estruturas tecnolgicos que a empresa-cliente possui; do segmento que a organizao atua; da cultura organizacional, ou seja, se mais tradicional ou mais inovadora; da disponibilidade dos funcionrios da empresa que acompanharo os processos de implantao do BI e da validao das informaes.

DISSERTAO

As organizaes tipicamente recolhem informaes com a finalidade de avaliar o ambiente empresarial, completando estas informaes com pesquisas de marketing, industriais e de mercado, alm de anlises competitivas. Organizaes competitivas acumulam "inteligncia" medida que ganham sustentao na sua vantagem competitiva, podendo considerar tal inteligncia como o aspecto central para competir em alguns mercados. Geralmente, os coletores de BI obtm as fontes primrias de informao dentro das suas empresas. Cada fonte ajuda quem tem que decidir a entender como o poder fazer da forma mais correta possvel. As fontes secundrias de informaes incluem as necessidades do consumidor, processo de deciso do cliente, presses competitivas, condies industriais relevantes, aspectos econmicos e tecnolgicos e tendncias culturais. Cada sistema de BI determina uma meta especfica, tendo por base o objetivo organizacional ou a viso da empresa, existindo em ambos objetivos, sejam eles de longo ou curto prazo. Business Intelligence (BI) pode ser traduzido como inteligncia de negcios, ou inteligncia empresarial. Isto significa que um mtodo que visa ajudar as empresas a tomar as decises inteligentes, mediante dados e informaes recolhidas pelos diversos sistemas de informao. Sendo assim, BI uma tecnologia que permite s empresas transformar dados guardados nos seus sistemas em Informao qualitativa e importante para a tomada de deciso. H uma forte tendncia de que os produtos que compem o sistema de BI de uma empresa passem, isoladamente, a prover funes extras que auxiliem na tomada de decises. Por exemplo, todos os sistemas que funcionam numa perspectiva de organizao da informao. Temos: ERP Enterprise Resource Planning; CRM Customer Relationship Manager. Segundo Brent Frei, fundador da Onyx Software, Customer Relationship Management (CRM) um conjunto de processos e tecnologias que geram relacionamentos com clientes efectivos e potenciais e com parceiros de negcios atravs do marketing, das vendas e dos servios, independentemente do canal de comunicao. Ou seja, pode ser considerado como uma estratgia de gesto de negcios atravs da gesto dos relacionamentos com os clientes tendo em considerao o aumento do lucro e das vendas da empresa. O objetivo principal claramente uniformizar processos que permitam o acesso informao como forma de melhorar os negcios e o Marketing Relacional da empresa atravs do uso da tecnologia. A globalizao e a evoluo da TI tm mudado radicalmente a forma como as empresas e os seus consumidores se relacionam. Os consumidores tm um leque de opes de produtos e servios que h alguns anos no era possvel. As TI permitem oferecer qualidade a um preo competitivo da o CRM ser fundamental no estabelecimento das relaes e na fidelizao dos clientes. Hoje, importante rentabilizar a mxima LTV (Lifetime value) de cada cliente. Podemos classificar da seguinte forma os clientes: CMV (Clientes mais valiosos) para os quais devemos utilizar uma estratgia de reteno, trabalhando em programas de reconhecimento e na possibilidade de uso de canais de comunicao exclusivos recompensando a preferncia dos clientes e o volume de negcios por eles submetido na nossa empresa; CMP (Clientes de maior potencial) para os quais necessrio

desenvolver esses clientes atravs de incentivos. O importante transformar estes clientes em CMV. Encontrar estratgias para os habituar a trabalhar com os nossos produtos; organizao; Clientes Intermdios mas que so lucrativos, porm sem grande expresso. O potencial de uma ferramenta de CRM revela-se na esquematizao dos diversos dados disponveis de forma a criar informao valiosa para utilizar-se em prol da empresa e das suas relaes comerciais. Teremos uma BZ (Below Zero) que representam valor negativo para a informao com maior qualidade, fundamental para a tomada de deciso e para a gesto dos clientes. Portanto para uma organizao, o benefcio com a implementao de um CRM passa muito pelo valor que vai criar na empresa. Ir facilitar no s a identificao dos clientes criando bases de informaes relativas aos clientes de acordo com o seu perfil como ir facilitar a segmentao dos mesmos contribuindo para o desenvolvimento dos diversos processos de fidelizao/reteno de clientes. Quando implementado um programa de BI deve-se relacionar as questes e suas possveis decises, tais como: Questes de alinhamento de metas: o primeiro passo para determinar propostas de curto e mdio prazos do programa. Questes de base: coleta de informaes de competncia atual e suas necessidades. Custos e Riscos: as consequncias financeiras da nova iniciativa de BI devem ser estimadas. Cliente e "stakeholder": determina quem sero os beneficiados da iniciativa e quem pagar por ela. Mtricas relacionadas: estes requerimentos de informaes devem ser operacionalizados com clareza e definidas por parmetros mtricos. Mensurao Metodolgica: deve ser estabelecido um mtodo ou procedimento para determinar a melhor ou aceitvel maneira de medir os requerimentos mtricos. Business Intelligence pode ser usada nas seguintes reas de uma empresa para aumentar o seu valor competitivo: Medies Funes automatizadas para criar uma hierarquia de dados de desempenho quando se quer alcanar determinadas metas. Analticos Funes automatizadas que criam processos quantitativos para permitir que a empresas tome decises otimizadas. Relatrios Funes automatizadas que fornecem relatrios estratgicos para a gerencia do negcio. Plataforma de Colaborao - Funes automatizadas para permitir que reas internas e externas da empresa possam partilhar atravs de Data sharing e Electronic Data Interchange. Gerencia do Conhecimento Funes automatizadas para tornar as aes da empresa baseadas em dados atravs de estratgias e prticas que identificam, criam, representam, distribuem, e permitem a adoo de vises e experincias que so a base do negcio

Interessante como alguns termos usados em nosso dia-a-dia so mais fceis de se entenderem praticando a traduo ao p da letra? Com o BI, isso fica realmente muito simples. Business Intelligence, em nosso idioma tupiniquim, nada mais significa do que Inteligncia do Negcio. Mas o que vm a ser essa expresso? complicado descrever em poucas palavras, no entanto, d para dizermos que se os sistemas de BI forem implantados de forma correta, uma mina de ouro para as empresas e isso um dos pontos principais e fundamentais para a vida de uma pessoa jurdica? Seja ela pblica ou privada. Estes tais programas so um auxlio fundamental no processo de tomada de deciso gerencial.

Contudo, para que realmente haja uma Inteligncia de negcio voltando realmente ao processo da empresa, de fundamental e imprescindvel importncia de que sejam analisados alguns pontos (alicerces) os quais sero frutos de nossas conversas futuras.Fica simples e tendermos o porqu expresses com qualidade e competitividade empresarial fazem parte do dirio de qualquer empresa. As empresas que no medem esforos para conquist-las e t-las como seu cliente? mais fiel, com certeza, estaro fadadas ao fechamento de suas portas. timo para cada um de ns, clientes e consumidoresO termo Business Intelligence no recente como devemos imaginar no primeiro impacto. O seu conceito prtico j era usado pelo povo antigo. As sociedades do Oriente Mdio antigo utilizavam os princpios bsicos do BI quando cruzavam informaes obtidas junto natureza em benefcio de suas aldeias. Analisar o comportamento das mars, os perodos chuvosos e de seca, a posio dos astros, entre outras, eram formas de obter informaes que eram usadas para tomar decises importantes que permitissem a melhoria de vida de suas respectivas comunidades. evidente que o Mundo em que vivemos mudou desde ento, porm o conceito permanece inalterado. A necessidade de cruzar informaes para a realizao de uma gesto empresarial eficaz atualmente uma realidade to encravada em nossa sociedade quanto no passado.O atual interesse pelo BI vem crescendo assustadoramente na medida em que seu emprego possibilita s organizaes realizar uma srie de anlises e projees, de forma a agilizar os processos relacionados s tomadas de deciso. o que defende Howard Dresner, vice-presidente da empresa Gartner e detentor da paternidade do termo.Pela percepo tecnolgica, a era que podemos chamar de "pr-BI" est num passado no muito distante - entre trinta e quarenta anos atrs - quando os computadores deixaram de ocupar salasenormes, na medida em que diminuram de tamanho e, ao mesmo tempo, as empresas passaram a perceber os dados como uma possvel e importante fonte geradora de informaes decisrias e que renderiam eventuais lucros. Em geral, Inteligncia nos Negcios a chave para juntar informao, pessoas e tecnologia para dirigir com sucesso uma organizao. Apesar de os avanos no poder de avaliar tecnologias nunca acabar, a tecnologia no resolve, sozinha, problemas nos negcios. Tendo em vista que a Inteligncia nos Negcios (IN) um conceito multifacetado, vamos examin-lo a partir de trs diferentes perspectivas:Tomando melhores decises mais rpido:Em resumo, IN habilita as organizaes a tomar melhores decises mais rapidamente. Freqentemente as experincias, entendimentos e estratgias que levam a tomar decises so consideravelmente estticos, que progridem muito lentamente. Contudo, a informao sempre nova, e se modifica rapidamente e de uma forma acentuada. A necessidade de velocidade tambm eleva o ganho de respostas dentro de uma organizao. Se o rpido acesso e giro de informaes no existem, a deciso feita sem real informao ou informaes ultrapassadas. As conseqncias disto podem ser muito imensas, tanto quanto a perda de um consumidor-chave ou a produo de um produto que os consumidores no desejam mais, etc. E aqui que a Inteligncia dos negcios se enfoca. IN auxilia a tomar melhores decises pela anlise de quais aes esto resultando no progresso em direo aos objetivos da companhia. Inteligncia nos Negcios no deveria meramente ser usada como uma ferramenta para somente receber planos j tomados e us-los para graduar ou medir a qualidade das decises. Inteligncia nos Negcios envolve principalmente o papel na criao de tipos de estratgias e planos. Anteriormente, para o incio da Era da Informao, noincio do sculo 20, empresrios tinham que coletar dados a partir de um pesquisador no automatizado. Os empresrios sentiram falta de um recurso computadorizado para analisar devidamente os dados, e como resultado, companhias freqentemente tomaram decises nos negcios primeiramente na base da intuio. Pelo fato dos empresrios automatizarem cada vez um nmero maior de sistemas, mais e mais dados se tornaram disponveis. Contudo, somou-se a continuao de um desafio devido a falta de infra-estrutura para a mudana de dados ou pelas incompatibilidades entre sistemas. Anlises de dados que eram coletados e reportados dos arquivos algumas vezes levavam meses para serem geradas. Alguns relatrios levaram informaes de estratgia a longo prazo tomada de deciso. Contudo, a tomada de deciso estratgica a curto prazo continuou a prevalecer com a intuio.

Converso de dados em informao:Para tomar melhores decises mais rapidamente, os executivos de negcio e administradores precisam de informaes relevantes e usuais. Mas sempre h uma grande brecha entre a informao que os tomadores de deciso requerem e as montanhas de dados retirados dos negcios todos os dias. Isto chamado de brecha de anlise. Inteligncia nos Negcios acessa enormes volumes de dados e revela relevantes subconjuntos instantaneamente para os tomadores de deciso de uma forma pela qual as pessoas podem facilmente relacionar. Alguns chamam isso de anlise na velocidade do pensamento, por exemplo, ser hbil a responder uma questo to rapidamente quanto ela foi formulada. A parte mais difcil da Inteligncia nos Negcios ter a habilidade de saber qual informao realmente seria requerida por uma organizao e qual realmente no tem relevncia. Usando um caminho racional na administrao:Se a Inteligncia nos Negcios incorporada, isto trar de fato oresultado que a forma pela qual chamada prope, basicamente: um caminho racional (inteligente) na tomada de decises. Uma atitude de Inteligncia nos Negcios ser refletida pela organizao. O que a atitude de Inteligncia nos Negcios? Usar mtodos organizados e tecnologias para analisar fatos. O experimento de caminhos alternativos e monitorao de respostas internas aos resultados. Lidar com o seu negcio baseado em todas as caractersticas mencionadas acima. A inteligncia competitiva pode ser vista como os lados de uma pirmide: Pessoas: refere-se a seleo, treinamento, alocao e gesto das equipes; Processos: refere-se a processos e atividades relacionados inteligncia competitiva da organizao; Informaes: todas aquelas que so de interesse da empresa, as quais sero manipuladas e analisadas. Tecnologia: Refere-se a infra-estrutura para suportar os processos de inteligncia competitiva na organizao.

RELATRIO COM LINHAS DE CDIGO

USE [master]GO/****** Object: Database [Loja] Script Date: 28/11/2014 23:35:19 ******/CREATE DATABASE [Loja] CONTAINMENT = NONE ON PRIMARY ( NAME = N'Loja', FILENAME = N'C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL11.MSSQLSERVER\MSSQL\DATA\Loja.mdf' , SIZE = 5120KB , MAXSIZE = UNLIMITED, FILEGROWTH = 1024KB ) LOG ON ( NAME = N'Loja_log', FILENAME = N'C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL11.MSSQLSERVER\MSSQL\DATA\Loja_log.ldf' , SIZE = 1024KB , MAXSIZE = 2048GB , FILEGROWTH = 10%)GOALTER DATABASE [Loja] SET COMPATIBILITY_LEVEL = 110GOIF (1 = FULLTEXTSERVICEPROPERTY('IsFullTextInstalled'))beginEXEC [Loja].[dbo].[sp_fulltext_database] @action = 'enable'endGOALTER DATABASE [Loja] SET ANSI_NULL_DEFAULT OFF GOALTER DATABASE [Loja] SET ANSI_NULLS OFF GOALTER DATABASE [Loja] SET ANSI_PADDING OFF GOALTER DATABASE [Loja] SET ANSI_WARNINGS OFF GOALTER DATABASE [Loja] SET ARITHABORT OFF GOALTER DATABASE [Loja] SET AUTO_CLOSE OFF GOALTER DATABASE [Loja] SET AUTO_CREATE_STATISTICS ON GOALTER DATABASE [Loja] SET AUTO_SHRINK OFF GOALTER DATABASE [Loja] SET AUTO_UPDATE_STATISTICS ON GOALTER DATABASE [Loja] SET CURSOR_CLOSE_ON_COMMIT OFF GOALTER DATABASE [Loja] SET CURSOR_DEFAULT GLOBAL GOALTER DATABASE [Loja] SET CONCAT_NULL_YIELDS_NULL OFF GOALTER DATABASE [Loja] SET NUMERIC_ROUNDABORT OFF GOALTER DATABASE [Loja] SET QUOTED_IDENTIFIER OFF GOALTER DATABASE [Loja] SET RECURSIVE_TRIGGERS OFF GOALTER DATABASE [Loja] SET DISABLE_BROKER GOALTER DATABASE [Loja] SET AUTO_UPDATE_STATISTICS_ASYNC OFF GOALTER DATABASE [Loja] SET DATE_CORRELATION_OPTIMIZATION OFF GOALTER DATABASE [Loja] SET TRUSTWORTHY OFF GOALTER DATABASE [Loja] SET ALLOW_SNAPSHOT_ISOLATION OFF GOALTER DATABASE [Loja] SET PARAMETERIZATION SIMPLE GOALTER DATABASE [Loja] SET READ_COMMITTED_SNAPSHOT OFF GOALTER DATABASE [Loja] SET HONOR_BROKER_PRIORITY OFF GOALTER DATABASE [Loja] SET RECOVERY FULL GOALTER DATABASE [Loja] SET MULTI_USER GOALTER DATABASE [Loja] SET PAGE_VERIFY CHECKSUM GOALTER DATABASE [Loja] SET DB_CHAINING OFF GOALTER DATABASE [Loja] SET FILESTREAM( NON_TRANSACTED_ACCESS = OFF ) GOALTER DATABASE [Loja] SET TARGET_RECOVERY_TIME = 0 SECONDS GOEXEC sys.sp_db_vardecimal_storage_format N'Loja', N'ON'GOUSE [Loja]GO/****** Object: Table [dbo].[caixa] Script Date: 28/11/2014 23:35:20 ******/SET ANSI_NULLS ONGOSET QUOTED_IDENTIFIER ONGOCREATE TABLE [dbo].[caixa]([Cod_caixa] [int] NOT NULL,[Cod_loja] [int] NOT NULL,[dinheiro] [money] NULL,[cheque] [money] NULL, CONSTRAINT [PK_caixa] PRIMARY KEY CLUSTERED ([Cod_caixa] ASC,[Cod_loja] ASC)WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON) ON [PRIMARY]) ON [PRIMARY]

GO/****** Object: Table [dbo].[Clientes] Script Date: 28/11/2014 23:35:20 ******/SET ANSI_NULLS ONGOSET QUOTED_IDENTIFIER ONGOCREATE TABLE [dbo].[Clientes]([Cod_Cliente] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL,[Nome_Cliente] [nvarchar](50) NULL,[Telefone_cel_Cliente] [nchar](15) NULL,[Telefone_lar_Cliente] [nchar](15) NULL,[Endereo_cliente] [nvarchar](50) NULL,[Complemento_Cliente] [nchar](10) NULL,[Bairro] [nvarchar](20) NULL,[cidade] [nvarchar](30) NULL,[Estado] [nchar](2) NULL,[Cep] [nchar](9) NULL,[Date_Cliente] [datetime] NULL,[Date_ult_Visita] [datetime] NULL,[Date_Niver] [datetime] NULL, CONSTRAINT [PK_Clientes] PRIMARY KEY CLUSTERED ([Cod_Cliente] ASC)WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON) ON [PRIMARY]) ON [PRIMARY]

GO/****** Object: Table [dbo].[End_Fornecedores] Script Date: 28/11/2014 23:35:20 ******/SET ANSI_NULLS ONGOSET QUOTED_IDENTIFIER ONGOCREATE TABLE [dbo].[End_Fornecedores]([Cod_for] [int] NOT NULL,[Cod_End_For] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL,[Endereo] [nvarchar](50) NULL,[complemento] [nvarchar](50) NULL,[bairro] [nchar](15) NULL,[cidade] [nchar](20) NULL,[estado] [nchar](2) NULL,[cep] [nchar](9) NULL, CONSTRAINT [PK_End_Fornecedores] PRIMARY KEY CLUSTERED ([Cod_End_For] ASC)WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON) ON [PRIMARY]) ON [PRIMARY]

GO/****** Object: Table [dbo].[Filmes] Script Date: 28/11/2014 23:35:20 ******/SET ANSI_NULLS ONGOSET QUOTED_IDENTIFIER ONGOCREATE TABLE [dbo].[Filmes]([Cod_filme] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL,[titulo_fime] [nvarchar](50) NULL,[diretor] [nvarchar](50) NULL,[ator1] [nvarchar](50) NULL,[ator2] [nvarchar](50) NULL,[Produtora] [nvarchar](50) NULL,[Cod_genero] [int] NULL,[Sinopse] [nvarchar](max) NULL,[Cod_For] [int] NULL, CONSTRAINT [PK_Filmes] PRIMARY KEY CLUSTERED ([Cod_filme] ASC)WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON) ON [PRIMARY]) ON [PRIMARY] TEXTIMAGE_ON [PRIMARY]

GO/****** Object: Table [dbo].[Fornecedores] Script Date: 28/11/2014 23:35:20 ******/SET ANSI_NULLS ONGOSET QUOTED_IDENTIFIER ONGOCREATE TABLE [dbo].[Fornecedores]([Cod_For] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL,[Nome_for] [nvarchar](50) NULL,[sigla_for] [nchar](5) NULL,[REsponsavel_for] [nvarchar](50) NULL,[telefone_FOr] [nchar](10) NULL,[E-mail] [nvarchar](50) NULL, CONSTRAINT [PK_Fornecedores] PRIMARY KEY CLUSTERED ([Cod_For] ASC)WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON) ON [PRIMARY]) ON [PRIMARY]

GO/****** Object: Table [dbo].[Funcionarios] Script Date: 28/11/2014 23:35:20 ******/SET ANSI_NULLS ONGOSET QUOTED_IDENTIFIER ONGOCREATE TABLE [dbo].[Funcionarios]([Cod_func] [int] NOT NULL,[Nome_func] [nvarchar](50) NULL,[Cod_loja] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL,[Salario] [money] NULL,[cargo] [nvarchar](30) NULL,[horario] [nchar](15) NULL, CONSTRAINT [PK_Funcionarios] PRIMARY KEY CLUSTERED ([Cod_func] ASC)WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON) ON [PRIMARY]) ON [PRIMARY]

GO/****** Object: Table [dbo].[Locacao] Script Date: 28/11/2014 23:35:20 ******/SET ANSI_NULLS ONGOSET QUOTED_IDENTIFIER ONGOCREATE TABLE [dbo].[Locacao]([Cod_locao] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL,[cod_filme] [int] NULL,[Cod_caixa] [int] NULL,[Cod_func] [int] NULL,[cod_clientes] [int] NULL,[data] [datetime] NULL, CONSTRAINT [PK_Locacao] PRIMARY KEY CLUSTERED ([Cod_locao] ASC)WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON) ON [PRIMARY]) ON [PRIMARY]

GO/****** Object: Table [dbo].[Lojas] Script Date: 28/11/2014 23:35:20 ******/SET ANSI_NULLS ONGOSET QUOTED_IDENTIFIER ONGOCREATE TABLE [dbo].[Lojas]([Cod_Loja] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL,[Nome_loja] [nvarchar](50) NULL,[sigla_loja] [nchar](5) NULL,[Endereo] [nvarchar](50) NULL,[complemento] [nvarchar](50) NULL,[bairo] [nchar](15) NULL,[cidade] [nchar](15) NULL,[estado] [nchar](2) NULL, CONSTRAINT [PK_Lojas] PRIMARY KEY CLUSTERED ([Cod_Loja] ASC)WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON) ON [PRIMARY]) ON [PRIMARY]

GOALTER TABLE [dbo].[caixa] WITH CHECK ADD CONSTRAINT [FK_caixa_Locacao] FOREIGN KEY([Cod_caixa])REFERENCES [dbo].[Locacao] ([Cod_locao])GOALTER TABLE [dbo].[caixa] CHECK CONSTRAINT [FK_caixa_Locacao]GOALTER TABLE [dbo].[caixa] WITH CHECK ADD CONSTRAINT [FK_caixa_Lojas] FOREIGN KEY([Cod_loja])REFERENCES [dbo].[Lojas] ([Cod_Loja])GOALTER TABLE [dbo].[caixa] CHECK CONSTRAINT [FK_caixa_Lojas]GOALTER TABLE [dbo].[End_Fornecedores] WITH CHECK ADD CONSTRAINT [FK_End_Fornecedores_Fornecedores] FOREIGN KEY([Cod_for])REFERENCES [dbo].[Fornecedores] ([Cod_For])GOALTER TABLE [dbo].[End_Fornecedores] CHECK CONSTRAINT [FK_End_Fornecedores_Fornecedores]GOALTER TABLE [dbo].[Filmes] WITH CHECK ADD CONSTRAINT [FK_Filmes_Fornecedores] FOREIGN KEY([Cod_For])REFERENCES [dbo].[Fornecedores] ([Cod_For])GOALTER TABLE [dbo].[Filmes] CHECK CONSTRAINT [FK_Filmes_Fornecedores]GOALTER TABLE [dbo].[Funcionarios] WITH CHECK ADD CONSTRAINT [FK_Funcionarios_Lojas1] FOREIGN KEY([Cod_loja])REFERENCES [dbo].[Lojas] ([Cod_Loja])GOALTER TABLE [dbo].[Funcionarios] CHECK CONSTRAINT [FK_Funcionarios_Lojas1]GOALTER TABLE [dbo].[Locacao] WITH CHECK ADD CONSTRAINT [FK_Locacao_Clientes] FOREIGN KEY([cod_clientes])REFERENCES [dbo].[Clientes] ([Cod_Cliente])GOALTER TABLE [dbo].[Locacao] CHECK CONSTRAINT [FK_Locacao_Clientes]GOALTER TABLE [dbo].[Locacao] WITH CHECK ADD CONSTRAINT [FK_Locacao_Filmes] FOREIGN KEY([cod_filme])REFERENCES [dbo].[Filmes] ([Cod_filme])GOALTER TABLE [dbo].[Locacao] CHECK CONSTRAINT [FK_Locacao_Filmes]GOALTER TABLE [dbo].[Locacao] WITH CHECK ADD CONSTRAINT [FK_Locacao_Funcionarios] FOREIGN KEY([Cod_func])REFERENCES [dbo].[Funcionarios] ([Cod_func])GOALTER TABLE [dbo].[Locacao] CHECK CONSTRAINT [FK_Locacao_Funcionarios]GOEXEC sys.sp_addextendedproperty @name=N'MS_Description', @value=N'onde ele trabalha' , @level0type=N'SCHEMA',@level0name=N'dbo', @level1type=N'TABLE',@level1name=N'Funcionarios', @level2type=N'COLUMN',@level2name=N'Cod_loja'GOUSE [master]GOALTER DATABASE [Loja] SET READ_WRITE GO

PROGRAMA EM FUNCIONAMENTO (PRINTS)

BIBLIOGRAFIA

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FICHAS