Índice completo:

Capítulo 1: Introdução   1

Evolução dos Sistemas de Informação   2
Sistemas de Informação Gerenciais   5
Sistemas de Informação Executivos   6
Sistemas de Apoio à Decisão   7
Resumo   10

Capítulo 2: Sistemas de Apoio à Decisão Baseados em Data Warehouse   13

Conceito de Data Warehouse   16
Características de um Data Warehouse   16
Orientado por Temas   16
Integrado   16
Variante no Tempo   17
Não Volátil   17
Data Marts   18
Arquitetura Básica de um Data Warehouse   18
Data Warehouse X Enterprise Resource Planning (ERP)   21
Resumo   21

Capítulo 3: Ferramentas de Apoio à Decisão   25

Ferramentas OLAP   26
OLAP X OLTP   28
Características   29
Conjunto de Operações OLAP   30
Ranging   31
Drilling   32
Drill Down   32
Drill Across   33
Drill Up   34
Rotation   34
Ranking   34
OLAP Multidimensional (MOLAP)   35
OLAP Relacional (ROLAP)   37
Tendências   37
CRM   38
Fidelização   40
As Relações Virtuais Através da Internet   41
Database Marketing   42
Resumo   45

Capítulo 4: Modelagem de Dados Para Data Warehouses   47

Por que Não Usar o Modelo Entidade e Relacionamento Tradicional?   48
Star Schema (Esquema Estrela)   49
Tipos de Dimensão   52
Dimensão Tipo 1   52
Dimensão Tipo 2   52
Dimensão Tipo 3   53
Dimensões descaracterizadas   55
Chaves Artificiais   56
Dimensão Tempo   57
Hierarquias   58
Agregados   59
Tipos de indicadores para as tabelas de fatos   60
Um Estudo de Caso Para Definição dos Passos da Modelagem Dimensional   60
Dúvidas comuns de projetistas de DW   62
Resumo   64

Capítulo 5: Gerência de Metadados em um Data Warehouse   67

Metadados em um processo de Data Warehousing   68
Metadados Operacionais   71
Metadados de Negócio   73
Uma Arquitetura Básica de Metadados   74
Tipos de Arquitetura de Metadados   75
Requisitos de uma Arquitetura de Metadados   77
Integração   77
Extensibilidade   77
Robustez   78
Abertura   78
Automatização e Reutilização de Processos   78
Padronização do Processo de Integração   79
Flexibilidade   80
Gerenciamento de Múltiplas Versões de Metadados   80
Facilidades de Atualização   81
Arquitetura Multicamadas   81
Gerenciamento de segurança   81
Funcionalidade de um Repositório de Metadados   82
Provisão de Informação   82
Metamodelo   83
Acesso ao Repositório   83
Administração de Versão e Configuração   83
Análise de Impacto   84
Notificação   84
Metadados Técnicos e Qualidade de Dados em Metadados   84
Controle de Metadados em um Projeto Evolutivo de Construção de DW   89
Padronização de Metadados   91
O Metamodelo CWM   92
Resumo   94
Conclusões   96

Capítulo 6: Uma Metodologia para Implementação de um Data Warehouse   99

Diferenças entre a Análise Tradicional e a Análise de Sistemas de Apoio à Decisão   102
Entrevistas   104
Características a serem Analisadas no Ambiente de Informações Existente   105
Disponibilidade de Informações   105
Acesso às informações disponíveis   105
Acuracidade   105
Modelos de Tabelas Geradas em Entrevistas com os Usuários e Analistas   106
Técnicas   109
Equipe   110
Ambiente de Hardware e Software   113
Esquema de Carga   116
Sistema de Carga   119
Pontos de Verificação para Garantia de Qualidade   121
Cronograma de Implementação   123
Resumo   125

Capítulo 7: Estendendo a UML Para Documentar um Data Warehouse   129

Projeto Arquitetural   130
Documentação de Data Marts   132
Visão Estática   132
Visão Dinâmica   133
Transformação de atributos   133
Transformação de atributos em mais de um atributo   134
Tabela se transforma em outra sem alteração de atributos   134
Atributos novos nas tabelas   135
Atributos que Deixam de ser Usados   135
Chaves Artificias   135
Estereótipos Para Dimensão, Tabela de Fatos e Tabelas Auxiliares   136
Hierarquias, Agregados e Tipos de Indicadores   137
Documentação da Configuração Física e de Relatórios OLAP   138
Resumo   139

Capítulo 8: Otimização da Configuração Física de um Banco de Dados para Data Warehouse   141

Bloco de Dados   143
Tamanho de Bloco de Dados   145
Tamanho da Área Livre   146
Separação Física de Tipos de Dados   146
Particionamento   148
Visões Particionadas   149
Tabelas e Índices Particionados   149
Vantagens do Particionamento   149
Índices   150
Índices de Árvore B   150
Índices de Bitmap   151
Carregamento de Dados Para o Data Warehouse   153
Resumo   154

Capítulo 9: Data Mining e a Descoberta de Informações para Alavancagem do Negócio   157

Mineração de Dados: alguns conceitos   158
O Processo de Descoberta do Conhecimento   161
Preparação dos Dados   162
Data Mining e Customer Relationship Management (CRM)   163
Como o Data Mining Ajuda o Database Marketing   163
Principais Técnicas de Mineração de Dados   165
Classificação   165
Regras de Associação   167
Geração de Regras de Associação: o algoritmo Apriori   171
Geração dos Conjuntos   172
Fase de Poda   173
Contagem de Suporte   174
Geração de Regras   175
O Algoritmo Apriori Quantitativo: uma nova abordagem   176
Integração de Mineração de Dados e SGBD´s   177
Abordagens de Integração   178
Categoria Convencional – Fracamente Acoplada   178
Categoria – Fortemente Acoplada   180
Categoria Caixa Preta   180
Resumo   181

Bibliografia   183

Glossário   191

Índice Remissivo   193