Tecnologia e Projeto de Data Warehouse - 6ª Edição

Com apresentação técnica diferenciada e metodologia embasada na experiência em processos de Data Warehousing, o professor e consultor Felipe Machado transmite seus conhecimentos de forma gradativa e efetiva. Com destaque a aspectos conceituais e orientação à gestão de negócios, as arquiteturas e tecnologias envolvidas no processo de Data Warehousing são explanadas por meio de exemplos e estudos de caso, considerando-se a versão 2008 do SQL Analisys Server e os conceitos estratégicos de BI Competence Center.
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    A implantação do método PERT/CPM com a utilização da informática como lastro tem se mostrado um processo recheado de desafios e quebra de paradigmas. Interfere diretamente nas culturas conservadoras do ambiente de trabalho, requerendo dos administradores do negócio (seja ele de qualquer tamanho) esforço vertical na tomada de decisões que, muitas vezes, passa por uma reciclagem da equipe. Quanto custa a implantação? Pela importância do processo para a sobrevivência da empresa, investe-se considerável soma em treinamentos específicos e paralelos. Certamente, todo esse dinheiro e tempo retornam em forma de eficiência e ganho. ... Ler mais +

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  • Gerência em Projetos: Pesquisa, Desenvolvimento e Engenharia

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    Em um ambiente de competição e de mudanças, de um lado, e de competente administração participativa e cooperação de outro, os projetos devem ser executados por equipes integradas, em que todos conheçam o trabalho de todos, realizando com eficiência suas tarefas específicas. ... Ler mais +

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    O enfoque principal desta obra é Business Intelligence baseando-se em uma linguagem cotidiana, simples, detalhada e sobretudo acessível! É especial imprescindível para profissionais das áreas de gestão empresarial, responsáveis pela informática e informações na empresa além de ser material auxiliar dos mais variados cursos sobre novas tecnologias aplicadas ao desenvolvimento da empresa tendo como base explicitamente a informação correta. ... Ler mais +

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    A questão-chave é:
    “Como gerente de projeto eu preciso ter uma longa curva de aprendizado relativa aos problemas mais recorrentes, cujos efeitos negativos refletem rápida e diretamente nos projetos e na minha carreira?” Se você acredita que não, escolheu a leitura certa.
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  • Descrição
    Tecnologia e Projeto de Data Warehouse - 6ª Edição

    Com apresentação técnica diferenciada e metodologia embasada na experiência em processos de Data Warehousing, o professor e consultor Felipe Machado transmite seus conhecimentos de forma gradativa e efetiva.
    Com destaque a aspectos conceituais e orientação à gestão de negócios, as arquiteturas e tecnologias envolvidas no processo de Data Warehousing são explanadas por meio de exemplos e estudos de caso, considerando-se a versão 2008 do SQL Analisys Server e os conceitos estratégicos de BI Competence Center.
    Na sexta edição, são apresentadas definições e tecnologias de Big Data e sua correlação com Data Warehouse, para que o leitor sempre acompanhe um padrão de conteúdo atualizado de tecnologias.
  • Sobre o Autor
  • Especificação

    Características

    Tipo de LivroLivro Físico

    Especificações

    Sobre o Autor FELIPE NERY RODRIGUES MACHADO

    Consultor com mais de trinta anos de vivência na área de desenvolvimento de sistemas atuando como analista de sistemas e de negócios. Com formação em Engenharia Mecânica, possui vasta experiência no projeto de sistemas para banco de dados e profundos conhecimentos em metodologias de desenvolvimento, modelagem e implementação de processos de negócio financeiro, industrial e em logística, entre outras verticais de negócio, com utilização de sistemas automatizados, processos, frameworks e modelagem de dados.Especialista em projetos de bancos de dados para aplicações transacionais e gerenciais, com vasta experiência no desenvolvimento de projetos de bancos de dados para as mais diversas áreas de negócio, tais como indústria metalúrgica, indústria de alimentos, varejo e atacado, jornais e televisão, distribuição de produtos, logística, concessionárias de automóveis, órgãos públicos diversos, hospitais e companhias aéreas.Sua experiência abrange o ciclo completo de negócios de uma organização, tendo já desenvolvido igualmente aplicações com arquitetura de Data Warehouse, processos de ETL, com grande ênfase em modelagem multidimensional e arquitetura de processos OLAP.Foi professor universitário de disciplinas de Bancos de Dados e Metodologias de Desenvolvimento, e pós-graduação em Gerência de Projetos de Sistemas no Rio de Janeiro, dedica-se à pesquisa e divulgação das técnicas e metodologias do estado da arte em desenvolvimento de aplicações.Autor dos livros Tecnologia e Projeto de Data Warehouse, Banco de Dados: Projeto e Implementação e Projeto de Banco de Dados - Uma Visão Prática, todos publicados pela Editora Érica e adotados nas principais universidades de informática do País.
    Informações Técnicas Sumário

    Introdução

    Por Que Projeto de Data Warehouse?
    A Necessidade
    A Motivação
    CRM
    Empresas e Médicos
    Data Warehouse
    Como Realizar BI
    A Importância da Modelagem Multidimensional

    Capítulo 1 - Ambiente de Data Warehouse
    Características da Tecnologia de Data Warehousing
    Outras Características de um Data Warehouse
    Orientação por Assunto
    Variação de Tempo
    Não Volátil
    Integração
    Arquitetura do Ambiente
    Componentes
    Papéis
    BI Competency Center
    O que é BI Competence Center?
    Passos para a Criação de um BI Competency Center
    Inicialização
    Definição do Plano de BICC
    Estabelecimento do BICC
    BI Competency Center em operação
    Conclusão

    Capítulo 2 - Processos e Ferramentas
    Os Dados
    Operational Data Storage ou Staging Area (ODS)
    Data Warehouse (DW)
    Data Mart (DM)
    BD Individuais ou Cubos
    O Processo de Data Warehousing

    Capítulo 3 - Arquiteturas de DW
    Os Tipos de Arquitetura e de Implementação de DW
    A Escolha da Arquitetura
    Arquitetura Global
    Arquitetura de Data Mart Independente
    Arquitetura de Data Marts Integrados
    Tipos de Implementação
    Implementação Top Down
    Implementação Bottom Up
    Implementação Combinada

    Capítulo 4 - Granularidade de Dados
    Granularidade de Dados no Data Warehouse
    Níveis Duais de Granularidade

    Capítulo 5 - Modelagem de Dados para Data Warehouse
    Visualização do Mundo de Negócios
    Abordagens Diferentes de Modelagem
    Modelagem ER
    Conceitos Básicos
    Entidades
    Relacionamentos
    Atributos
    Restrições de Integridade
    Tópicos Avançados em Modelo ER
    Supertipo e Subtipo
    Agregação

    Capítulo 6 - Modelagem Multidimensional
    Conceitos Básicos
    Fatos
    Dimensões
    Medidas (Variáveis)
    A Visualização de um Modelo Multidimensional
    OLAP
    Operações Básicas OLAP
    Drill Down e Roll Up
    Drill Across
    Drill Throught
    Slice and Dice
    Pivot
    Modelo Star ou Estrela
    Modelo Snowflake (Floco de Neve)

    Capítulo 7 - Elementos Básicos: Fatos
    Entendendo o Objetivo
    Entendendo Fatos de Negócio
    O Mal do Projeto Físico
    Fatos
    Crimes
    Transplantes

    Capítulo 8 - Dimensões
    Conceito
    Análise Dimensional
    O Modelo Relacional
    A Dimensão Tempo
    A Dimensão Onde
    Dimensões e Hierarquias
    Cuidados no Detalhamento das Dimensões

    Capítulo 9 - Elementos Básicos: Medidas
    Por que Medidas
    Conclusão
    Hierarquias de Medidas

    Capítulo 10 - Modelo Snowflake X Modelo Estrela

    Capítulo 11 - Bancos de Dados Multidimensionais
    Agregações
    OLAP x Modelo Star

    Capítulo 12 - Estudo de Caso 1
    O Sistema Atual
    As Necessidades Executivas
    Identificando o Fato
    Exibição de Filmes
    Dimensão Onde
    Dimensão O Quê
    Dimensão Quem
    Estruturas Possíveis de Extrair

    Capítulo 13 - Estudo de Caso 2: O Hotel
    Necessidades Levantadas
    Utilização de Serviços
    Consumos
    Dimensões Mascaradas
    O Modelo Final
    Dimensões OLAP
    O Modelo Físico
    Script de Geração do Banco de Dados (Oracle)

    Capítulo 14 - Estudo de Caso 3
    Administração de Clínicas Médicas
    Quanto à Clínica
    Quanto ao Médico
    Quanto aos Pacientes
    Quanto aos Remédios
    Necessidades
    Encontrando Fatos
    A Dimensão Tempo
    A Dimensão Onde
    A Dimensão Quem
    A Dimensão O Quê
    Achando as Medidas
    Erro - Este Modelo Está Errado
    Um Segundo Fato
    Dimensões Comuns
    Modelo Final
    Mapeamento de Dados
    Mapeando o Fato Consulta

    Capítulo 15 - Manutenção de Dimensões
    A Causa
    A Solução
    Resolvendo a Manutenção Inclusão de Novas Dimensões (Manutenção da Fato)

    Capítulo 16 - Utilizando Ferramentas de Data Warehouse
    Servidores OLAP
    Microsoft SQL Server 2008 - Analisys Services®
    Data Sources
    Data Source View
    As Dimensões no Analysis Services® 2008
    Alterando Propriedades das Dimensões
    Criando Cubos
    Criando Membros Calculados e MDX
    Storage Modes
    ERwin 4.0
    Criar um Banco de Dados Automaticamente
    Complete-Compare
    Projeto de Data Warehouse Utilizando Técnicas de Modelagem Dimensional com o ERwin 4.0
    Criando um Modelo Multidimensional
    O Mapeamento das es de Dados
    Oracle Warehouse Builder

    Capítulo 17 - Roteiro de Modelagem
    Roteiro de Modelagem Multidimensional ROLAP
    Calcular a Granularidade de Cada Tabela Fato
    Definir as Dimensões Associadas a Cada Tabela Fato
    Uma Dimensão Relativa a Tempo Sempre Deve Existir
    Identificar os Atributos das Dimensões e as Hierarquias Embutidas
    Identificar Múltiplas Hierarquias
    Especificar os Fatos
    Identificar Valores Aditivos
    Identificar Valores Não Aditivos
    Identificar Valores Semiaditivos
    Manter Valores Não Aditivos para Futuras Manipulações
    Identificar Valores Não Aditivos para Economizar Espaço na Tabela de Fatos
    Identificar a Dimensão Mais Significativa Correspondente a Cada Tabela de Fatos
    Cuidados no Detalhamento das Dimensões
    Roteiro de Modelagem de Estruturas MOLAP Hierárquicas Dimensionais
    Identificar para Cada Dimensão as Hierarquias Contidas nos Dados
    Mapeamento entre Star Schemas e MOLAP
    Fechamento de Modelos
    Roteiro de Modelagem Física de Star Schema
    Considerar Relacionamentos M:N Eventuais
    Rever Dimensões Populosas
    Criar Minidimensões para Melhorar a Performance
    Definir Agregações de acordo com as Necessidades dos Usuários
    Projetar a Implementação das Agregações
    Controlar a Explosão das Agregações
    Balancear os Índices entre as Agregações
    Preparar Dimensões para Suportar Evoluções
    Usar Minidimensões para Facilitar Evoluções
    Definir a Duração do Banco de Dados (Previsão do Histórico)
    Definir a Frequência com que os Dados Devem Ser Extraídos e
    Carregados no Data Warehouse
    Script de Criação de Banco de Dados
    Chaves e Restrições
    Dimensões Degeneradas
    Data Warehouses Transacionais (Todo o Cuidado é Pouco)
    Finalização da Documentação de Elementos de Dados
    Índices
    Consolidação

    Capítulo 18 - Metadados
    Tipos de Metadado
    Metadados Técnicos
    Metadados de Negócios
    Metadados para Administradores de Dados
    Metadados para Usuários Técnicos
    Metadados para Usuários de Negócios
    Informação Considerada Metadado
    e dos Dados
    Destino dos Dados
    Formato dos Dados
    Nome e Alias
    Definições de Negócios
    Regras de Transformação
    Atualização dos Dados
    Requisitos de Teste
    Indicadores de Qualidade
    Processos Automáticos
    Gestão das Informações
    Acesso e Segurança
    Exemplos de Metadados
    es de Metadados
    Como Identificar os Metadados nas Fases do Data Warehouse
    e de Metadados de Sistemas

    Capítulo 19 - Big Data e Data Warehouse
    Uma introdução ao Big Data
    Tecnologias
    Conclusão

    Bibliografia

    Índice Remissivo

    Informações Técnicas

    Nº de páginas:320
    Origem:Nacional
    Editora:Editora Érica / Saraiva
    Idioma:Português
    Edição:6ª Edição
    Ano:2013
    ISBN:9788536500126
    Encadernação:Brochura
    Autor:Felipe Nery Rodrigues Machado
  • Informações

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