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ago

26

Liderança

By Robson Soares

Olá pessoal,

Vamos falar um pouco de liderança hoje, pois na disciplina de Sistema de Informação eu abordo diversos assuntos sobre estudos de caso em que é necessário ter equipes vencedoras e principalmente Liderança, para ter uma gestão de TI com sucesso e bons frutos.

Um bom professor é aquele que procura melhorar a cada dia, tendo humildade de entender que não é excelente. Essa é a chave para ter sucesso como um líder em qualquer situação. A fórmula que acredito de um grande líder de sucesso  é a seguinte:

DISCIPLINA + MOTIVAÇÃO + HUMILDADE + FAZER-SE ÚTIL ==> SUCESSO

A excelência é uma questão de escolha consciente somada à disciplina. A jornada nunca termina, é um círculo sem fim, assim a empresa tem um grande gestor. Nunca perca seus valores, senão você perde a alma e fracassa nos negócios.

Jim Collins já disse: “No momento que achamos que somos excelentes, nunca o seremos!” Que mensagem essa não, por isso muitas empresas e áreas de TI deixam de evoluir, pois acham que já chegaram ao topo e não precisam mais crescer, e isto não é verdade, eles estão na jornada e a jornada nunca termina, é um círculo. Essa é a chave da empresa crescer sempre.

Peter Druker, que é uma referência na área administrativa, um dia conversando com Jim Collins, deu um último conselho a ele, que é o seguinte:

Vá e faça-se útil!

Outro ponto importante no sucesso de uma empresa é: Pergunte a seus funcionários a seguinte questão:

No trabalho você tem oportunidade de fazer o que você faz de melhor todos os dias?

Se isto não for verdade sua empresa pode pagar um preço caro. Permita que seus funcionários façam o que fazem de melhor, assim eles trabalharão mais e felizes.

Abraço a todos

Robson

ago

19

Pós-Graduação de Gestão da Tecnologia da Informação – 2010

By Robson Soares

Olá pessoal,

Terminou no último sábado a minha disciplina da turma da Pós-Graduação de Plataformas de Sistemas de Informação de 2010-2. Foi ótima a disciplina onde finalizamos com um trabalho sobre Data Mining onde cada grupo fez um estudo de caso e apresentou a base de apoio para a tomada de decisão. Utilizamos a ferramenta WEKA para realizar os estudos de caso.

Os trabalhos foram desde de revendedoras de veículos a eleições para presidente. Excelente. Uma turma ótima, onde tive a oportunidade de fazer muitos novos amigos.

Obrigado ao grupo todo e excelentes oportunidades e realizações a todos.

mai

2

BI: DW e DM

By Robson Soares

Atualmente empresas e órgãos do governos utilizam grandes massas de dados em seus bancos de dados MySQL, PostgreSQL, Oracle, entre outros. Para alimentar estes bancos de dados usam-se aplicações Web, Desktop e Móvel. Após os bancos de dados estarem alimentados pode-se usar BI para auxiliar no apoio à tomada de decisão, pois assim, tem-se condições de analisar dados históricos (Data Warehouse) e localizar padrões (Data Mining) para aproximar a tomada de decisão do mais certo possível, com uma base consistente para isso. Estes dados podem ser acessados em dispositivos móveis agilizando a tomada de decisão pelo executivo da empresa ou diretor/presidente do órgão do governo como secretários de saúde, meio ambiente, segurança e etc.

Business inteligence (BI)

Business Inteligence (BI) corresponde a tecnologias empregadas para coletar, fornecer acesso e analisar dados e informações sobre as operações nas empresas.

As ferramentas básicas de BI são: Data Warehouse, Data Mart, Data Mining, Ferramentas OLAP, Planilhas Eletrônicas, Database Marketing, CRM, Data Webhouse e Balanced Scorecard.

Sun Tzu em a Arte da Guerra salientou a importância de coletar e analisar informações. Sun Tzu afirmava que para ser bem-sucedido na guerra, o general deve ter pleno conhecimento de suas próprias forças e fraquezas, assim como total conhecimento das forças e fraquezas do inimigo. A falta de qualquer uma delas pode resultar na derrota.

Data Warehouse (DW)

O Data Warehouse é uma ferramenta que surgiu com o propósito de transformar dados históricos em conhecimento estratégico. Data Warehousing é uma técnica utilizada para recuperação e integração de dados a partir de fontes distribuídas, autônomas e, possivelmente, heterogêneas.

As etapas para o desenvolvimento de um DW são:

1) Levantamento: analisa os conhecimentos que desejam ser adquiridos
2) Modelagem Multidimensional: representa-se a idéia central e sua dimensões.
3) ETL (Extract Transform Load): extração dos dados nos sistemas corporativos e transformação
4) Visualização do Resultado

Uma das ferramentas utilizadas na recuperação dos dados de um DW é o OLAP (On-Line Analytical Processing).

Data Mining (DM)

Data Mining consiste em um processo analítico projetado para explorar grandes quantidades de dados (tipicamente relacionados a negócios, mercado ou pesquisas científicas), na busca de padrões consistentes e/ou relacionamentos sistemáticos entre variáveis e, então, validá-los aplicando os padrões detectados a novos subconjuntos de dados. O processo consiste basicamente em 3 etapas: exploração, construção de modelo ou definição do padrão e validação/verificação.
Talvez a definição mais importante de Data Mining tenha sido elaborada por Usama Fayyad:
“…o processo não-trivial de identificar, em dados, padrões válidos, novos,
potencialmente úteis e ultimamente compreensíveis”, (Fayyad et al. 1996).