Modelação Dimensional

Modelação Dimensional
Antes de mais importa definir o que são dimensões, métricas, factos e hierarquias.

Dimensão: Uma dimensão pode ser definida como uma categoria de informação. Por exemplo a dimensão tempo.

Atributo: Um nível único com uma dimensão. Por exemplo, mês é um atributo da dimensão
tempo.

Hierarquia: É a especificação de níveis que representa as relações entre diferente atributos e as dimensões. Um exemplo disso é uma possível hierarquia que pode ser na dimensão tempo, ou seja: ANO; SMESTRE; TRIMESTRE; MÊS; DIA;

Facto: Um facto pode ser definido como uma realidade, uma verdade, um acontecimento, uma ocorrência.

Fact Table: Uma tabela de factos, é uma tabela que contem medidas de interesse. Por exemplo n.º de vendas obtidas no mês de Setembro. Esta medida é guardada na tabela de factos com a apropriada granularidade. Por exemplo, pode ser o n.º de vendas por loja daquele mês.

Lookup Table: As tabelas de loockup fornecem informação detalhada sobre os atributos. Por exemplo, a tabela de lookup dos trimestres irá conter a lista dos 4 trimestre disponíveis. Modelo dimensional inclui fact_tables e lookup_tables. Fact_tables podem estar ligadas a uma ou mais lookup_tables. No entanto fact_tables não tem relações directas com outras fact_tables. As dimensões e hierarquias estão representadas nas lookup_tables. Atributos são as colunas das lookup_tables.

Modelação Dimensional (Unified Dimensional Modeling)
“The UDM is at the core of analysis services. It is the semantic layer between the source data and the end user experience irrespecive of the source. The design surface of the UDM allows you to use any relational data to build a data source view. The objects in this view can be tables or views in the source or a query over the top of these. “



No desenho de modelos de dados para data warehouse / data marts os mais usados são o Star Schema e o Snowflake Schema.

Star Schema: No modelo star schema, um unico objecto (fact_table) encontra-se no meio conectado e rodeado por outros objectos (dimensão/loockup_tables) construindo um modelo forma de estrela. Estes modelos podem ser muito simples, ou de elevado complexidade. Um modelo star schema pode consistir numa única fact_table ou então em n fact_tables.

Snowflake Schema: Este tipo de modelação é uma extenção do star schema, onde cada ponto da estrela divide-se em mais pontos. A maior vantagem do snowflake schema é a imprevisão que é feita para minimizar a informação do disco na performance da query, e nos joinings entre pequenas lookup_tables

A utilização de um ou outro modelo depende da preferência pessoal e acima de tudo da necessidade do negócio.

Business Intelligence

Business Intelligence (BI):
Business Intelligence pode ser traduzido como Inteligência de Negócios ou Inteligência Empresarial - é um conjunto de metodologias de gestão implementadas através de ferramentas de software, cuja função é proporcionar sucesso nos processos de tomada de decisão por parte da administração nas organizações. Baseia-se na capacidade analítica das ferramentas que integram num só lugar todas as informações necessários ao processo de tomada de decisão.

Definição do grupo:
O conceito de BI contempla um vasto leque de variáveis que assumem particular relevância no suporte é decisão. Desde o momento que a organização delineia um objectivo, depara-se com varias problemas e sub-problemas. Estes problemas que podem ser resolvidos através de um sequência de fases, guião, método, metodologia, heurística, algoritmos, originam informação confiável, atempada, relevante, fácil de usar e contextualizavel que tem como objectivo o suporte à tomada de decisão.

Conhecimento Implícito/Explícito

Conhecimento:

Apropriação intelectual de determinado campo empírico ou ideal de dados, tendo em vista dominá-los e utilizá-los.

Conhecimento explícito:
O conhecimento explícito é o que conseguimos transmitir em linguagem formal e sistemática. É o conhecimento que pode ser documentado em livros, manuais jornais, Internet. Conhecimento explícito é informação.

Conhecimento implícito:
O conhecimento implícito é um conceito que serve para descrever um conhecimento que, embora ainda não tenha sido registado/documentado, é passível de o ser. É conhecimento que possuímos e somos capazes de transmitir de forma mais ou menos assistida. Conhecimento que pode ser do tipo explícito mas ainda não foi.

Exemplo: O caminho entre o local de trabalho e a sua moradia não está registrado em nenhum mapa. No entanto na tentativa de explicar a alguém como lá chegar, este pode ser desenhado. Este conhecimento está implícito: não está documentado mas pode o ser, caso haja essa necessidade.

Conhecimento táctico:
Conhecimento intrínseco a cada um. Conhecimento que não se consegue descrever, documentar, partilhar. Apreende-mos este conhecimento com a experiência.

Tomada de Decisão

Tomada de decisão é o processo pelo qual são escolhidas algumas ou apenas uma entre muitas alternativas para as acções a serem realizadas.

As decisões são escolhas tomadas com base em propósitos, são acções orientadas para determinado objectivo e o alcance deste objectivo determina a eficiência do processo de tomada de decisão.

A decisão pode ser tomada a partir de probabilidades, possibilidades e/ou alternativas. Para toda acção existe uma reacção e, portanto, são as reacções que são baseadas as decisões.

A decisão é mais do que a escolha entre alternativas, sendo necessário prever os efeitos futuros da escolha, considerando todos os reflexos que pode causar no momento presente e no futuro.

Modernamente entende-se que é impossível alcançar num processo de decisão a melhor alternativa o que faz com que sejam procuradas alternativas satisfatórias, ou seja, na prática o que se procura é a alternativa que, mesmo não sendo a melhor, leve a atingir o objectivo da decisão, em detrimento da melhor alternativa.

Segundo Herbert Simon a arte de decidir consiste em 3 princípios:

1. “finding occasions for making a decision” – Intelligence (“Borrowing the military meaning of intelligence”);

2. “finding possible courses of action” – Design

3. “choosing among courses of action” – Choise

Matriz de Problemas

Missão: ser bem sucedido profissionalmente e familiarmente.

Matriz de Problemas

Classificação dos objectivos:

Problemas	Objectivos	Prazo	Classificação
Não vou conseguir finalizar o mestrado sem trabalho.	Mestrado	Curto Prazo	Operacional
Como escolher o melhor curso e o mais visível?	Doutoramento/MBA	Médio Prazo	Táctico
Como conseguir suporte financeiro?	Comprar casa	Médio Prazo	Táctico
Será que vou conseguir suporte Financeiro?	Casar, Constituir família	Longo Prazo	Estratégico
Vou sofrer exploração laboral.	Construir Carreira Profissional	Longo Prazo	Estratégico

Em construção......

Problema/Resolução

Problema:

Problema pode ser definido como a diferença entre o resultado desejado e o resultado real alcançado. Resultado indesejável de um processo. Esse resultado pode ser compreendido como um obstáculo, obstáculo esse que nos dificulta na obtenção de determinado objectivo.

“the desiered state of affairs”

Um ou mais problemas podem ser definidos como o conjunto de condicionantes que não nos permite atingir um determinado objectivo e que incomoda o bem-estar pessoal.

Resolução:

Resolver um problema é criar, estruturar, organizar, a sequência de passos (lógica ou não) que permite alcançar a solução pretendida, solução essa que muitas vezes não é a desejada mas sim a possível. (Solução Aproximada).

Na resolução de um problema existem teoricamente 3 fazes, em que cada faze é composta por um conjunto de passos:

1.ª Fase: Definir os objectivos;

Conjunto de passos:

1) Realidade;

2) Imput;

2.ª Fase: Tomar conhecimento / Percepção da realidade;

Conjunto de passos:

1) Guião;

2) Método;

3) Metodologia;

4) Processo;

5) Heurística;

6) Algoritmo;

Na minha perspectiva ao longo desta fase todas estas componentes relacionam-se.

Em meu entender o guião é a fase inicial no processo de resolução de um problema. È nesta fase que cada um perante os seus princípios, limites étnicos e limites sociais estabelece as regras com enfrentará o problema numa tentativa de o resolver.

Consequentemente define-se quais os métodos/metodologias adoptar para o resolver os problemas e sub-problemas inerentes à obtenção de determinado objectivo.

Em seguida vem o processo que suportará os métodos e metodologias definidas na fase anterior, ou seja, o processo implementará a sequência lógica de procedimentos ou operações para se realizar determinada tarefa ou atingir determinado objectivo.

Por fim estas fases reflectem-se na criação de heurísticas que não são mais do que sequências de passos que dão uma a solução aproximada do problema.

Por ultimo apresenta-se a fase do algoritmo que é a sequência de passos finita que resolve um determinado problema.

3.ª Fase: Racionalizar a sequência de passos;

Conjunto de passos:

1) Objectivo;

2) Desejo;

3) Output;

A resolução de um problema é constituído por um processo de aprendizagem, processo esse que inclui dois momentos:

1.º Antes de alcançar o objectivo;

2.º Depois de alcançar o objectivo;

Apresentação

A existência deste blog tem como principal objectivo apresentar os temas abordados nestas aulas, bem como suportar o debate entre alunos, professores e todos os cibernautas.

Sendo assim, desfrutem de todo o conhecimento aqui apresentado e colaborem.

Uma palavra amiga e de boa sorte a todos aqueles que participam neste mestrado.

Bom trabalho.

“O conhecimento é chave da tua mente”… “Woody Allen”