Um Sistema de Apoio à Decisão (SAD) tem características completamente distintas de um sistema transacional, pois utiliza “inteligência” para efetuar suas transações, como prover informações para se definir uma campanha demarketing, elaborar as táticas futuras para o lançamento de novos produtos, descobrir qual a melhor estratégia para se aumentar as vendas de um dado produto, etc. Um SAD geralmente utiliza como repositório de dados um DW – Data Warehouse, que está desvinculado das bases de dados que dão sustentação aos sistemas transacionais, também chamadas de OLTP – OnLine Transaction Processing. Novamente para ficar mais claro, voltemos ao caso da instituição bancária.
Um exemplo de SAD poderia ser conhecer os potenciais clientes para se realizar uma campanha de financiamento de veículos. Neste caso, o banco poderia considerar como potenciais clientes, somente aqueles que já sejam proprietários de veículos, que realizaram algum tipo de financiamento com o banco nos últimos 5 anos, cujo saldo médio nos últimos 12 meses seja superior a R$5000.00 e com a restrição de que sua idade acrescida do prazo de financiamento não superar 75 anos. Para se chegar à lista de clientes potenciais para esta campanha, seria necessário consultar as informações que estão no Data Warehouse e não na base de dados dos sistemas transacionais. Ainda segundo Terribili (2009), em função das particularidades do tipo de processamento e de transação, o ambiente dos sistemas de BI deve ser dissociado do ambiente transacional, uma vez que no BI as pesquisas são mais complexas e há um volume muito maior de informações, das quais os dados históricos são de grande importância. Assim o tempo de resposta de uma transação de BI pode ser muito mais lento do que o de uma operação transacional. Um exemplo interessante de BI é o utilizado pela rede de supermercados Pão de Açúcar. Em sua estratégia, o cliente da rede, quando efetua suas compras, recebe determinada pontuação como “Cliente Mais” que lhe dá algumas facilidades e benefícios futuros, porém, o mais importante para o BI é que o sistema registre o seu histórico de consumo no DW.
Fonte: http://www.diegomacedo.com.br/data-warehouse/
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