Dragonboard e Azure

Conectando a placa  DragonBoard 410c com o Azure, para captação de dados como temperatura corporal, temperatura ambiente entre outros dados, salvando em uma base SQL Server e disponibilizando em interface web, em PHP com geração de dashboard com o Power BI Microsoft.



– Através de um IoT Hub, recebemos os dados enviados pelo DragonBoard em formato JSON.

– Crie um serviço de servidor MS SQL Server ou com a base de dados de sua preferência, onde será hospedado o banco de dados.

– Crie a tabela, com os campos que serão recebidos no Stream e enviados para essa base.
É interessante usar essa tabela como uma STAGE, para que posteriormente os dados possam ser trabalhados dentro de um ETL.

– Utilizando o Stream Analytics job, configuramos o recebimento dos dados do IoT Hub e transportamos para a base de dados, no caso um MS SQL Server.

– Utilizando o Stream Analytics job, para transportar os dados recebidos no Iot Hub dentro de um pacote JSON, para o nosso deposito de dados, no caso será um MS SQL Server.

– O primeiro passo é configurar a entrada desses dados, dentro do Stream Analytics job.

– Nesse caso, a nossa entrada de dados é o IoT Hub.

– Clicando em Imputs, selecionando as entradas já existentes dentro da plataforma.

– Nesse caso, apontamos para o Iot Hub.

– O passo seguinte é bem parecido, porem clicando em output e apontando para a base de dados que será utilizado.

– Aqui o primeiro passo é criar a QUERY, onde definimos de onde e para onde irão os dados.

– Clicando em Query. Utilizando o padrão SQL, selecionamos os campos recebidos no input e direcionamos para output.

Original em: safe2med.com
Instructables: instructables.com
Conteste Embarcados: contest.embarcados.com.br

 

O Futebol Americano de Minas Gerais na Internet

data-miningArtigo apresentado para conclusão do Curso de Pós Graduação em Business Intelligence, pela Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais (PUC ­MG) – Instituto de Educação Continuada (IEC), sob orientação do  Prof. Cristiano Carvalho.
Este trabalho tem como objetivo avaliar a aplicabilidade dos resultados da obtenção, mineração de dados e estudo da relevância do tema proposto; Final do Campeonato Mineiro de Futebol Americano entre Minas Locomotiva e Get Eagles frente ao Clássico do Futebol Mineiro entre Cruzeiro e Atlético. A proposta é comparar o impacto dos dois eventos na internet, em blogs especializados, sites e mídias sociais (Twitter, Facebook).
Baseado nas etapas do processo de KDD (Knowledge Discovery in Databases). Processo, não trivial, de extração de informações implícitas, previamente desconhecidas e potencialmente úteis. O processo inicia a partir dos dados armazenados em um banco de dados, Fayyad (1996), no qual se divide resumidamente em: dados, informação e conhecimento. Utilizando aplicações que permitam a automatização total ou parcial dessas etapas.

Nos resultados, foram apontados dados como faixa etária dos leitores, leitores por região geográfica, meios de comunicação que mais publicaram sobre os eventos, relevância das ocorrências entre outros indicadores.

Clique aqui para fazer o download do artigo.

*Publicação autorizada pela PUC Minas.

 

Web Mining utilizando o Knime

Como exercício da Pós que estou cursando (Business Intelligence), elaborei um primeiro relatório utilizando o Knime.

Analise da repercussão do evento: O primeiro jogo de futebol americano realizado no Estádio Independência em Belo Horizonte, pelo campeonato mineiro de futebol americano, entre os times Minas Locomotiva e Get Eagles.

Minas Locomotiva x Get Eagles

Data do levantamento: 25/03/2016

Relatório de levantamento sobre a representatividade de termos ligados ao evento dentro da rede social *Twitter, possibilitando o reconhecimento de palavras e postagens com potencial para exploração publicitaria.

Para visualizar o relatório, clique aqui.

Modelagem para Data Warehouse

Um paradigma bem interessante, sair da modelagem relacional que sempre trabalhei e focar na multidimensional.
São duas modelagens bem diferentes, com objetivos opostos.
Em suma, a modelagem relacional foca em organização.
O modelo relacional, com muitas tabelas, interligações intermináveis não atendem um DW.
Não que seja ruim ou errada, nada disso. Ela simplesmente não atende aos objetivos de um Data Warehouse.
“O objetivo de um Data Warehouse é suprir as necessidades posteriores à informatização de uma empresa de médio e grande porte. Uma empresa que se inicia pequena, gerencia suas informações de forma simples, com planilhas e documentos, pois o volume de informações é pequeno. Com o decorrer de seu crescimento e o aumento do volume de vendas ou transações, ela passa a ter a necessidade de obter sistemas de controle empresarial destinado ao seu ramo de atuação no mercado.”
(http://imasters.com.br)

O que me pega ainda, nessas primeiras semanas são os automatismos, eu começo a modelar pensando relacional.
Quando estou na quinta tabela, pensando em Chaves Estrangeiras em todas, me vem: Não pode.
Na modelagem multidimensional existem as Dimensões obviamente e as Fatos.
Dimensões são sempre chaves estrangeiras nas Fatos. Nas tabelas Fatos, ficam todo o conteúdo quantitativo e nas tabelas dimensões ficam os filtros, por qual tema poderá sera gerado o relatório.

Basicamente é assim, mas não existe uma receita de bolo, vale a regra clássica do “cada caso é um caso”.
Semana que vem eu publicarei minhas primeiras modelagens, pois assim, conseguirei estudar mais.

Modelagem e qualidade de dados

Modelagem e qualidade de dados sempre me agradou, gosto muito de modelar, arquitetar bancos de dados. Sempre começo a modelagem de um banco, pensando que ele pode e provavelmente irá evoluir. Mas claro, a pós em Business Intelligence (BI) já me mostrou que algumas das minhas verdades absolutas, não valem muito. Nada como um curso em um ambiente muito mais profissional para dar uma balançada.
Um dos pontos fortes dessa matéria, mais uma vez o professor. Carlos Barbiere (Blog) tem um currículo vasto, muito conhecimento e experiência, sem contar a sua enorme didática em sala de aula. Em poucos minutos de aula, ele desperta o interesse pelo que vai ensinar, com exemplos sempre reais e próximos da realidade dos alunos.

Um Data Warehouse (DW) de sucesso, bem estruturado e modelado vai de acordo com as escolhas corretas das estratégias a serem seguidas, de forma que sejam adequadas às necessidades que o (DW) precisa atingir.
Os conceitos de Modelagem Multidimensional, Modelagem Entidade-Relacionamento e Modelagem de Dados Corporativos podem garantia a confiabilidade dos dados e a claro, a qualidade nos resultados apresentados ao usuário.

Livro que recebi em sala e já estou lendo, a cada dia mais entusiasmado com esse mundo do BI.

A primeira aula dele na pós foi ontem, então… À leitura!

Uma foto publicada por Tiago Serra (@asdruboows) em

O retorno

Resolvi me dedicar ao blog novamente. Claro que a Pós em Business Intelligence que estou cursando tem um peso enorme nisso.
Vejo o ato de publicar algo aqui, como um meio bem prazeroso de estudar. Eu preciso pesquisar, pensar em um texto interessante e com isso, vou ganhando mais conhecimento sobre o mundo do Bi e claro, desenvolvimento de sistemas.
O que pretendo postar um texto novo por semana, tratando de assuntos importantes no universo da Business Intelligence

Com os mesmos conteúdos de sempre, mas agora com a novidade do Business Intelligence, Big Data e data warehouse. Pois agora meu mundo profissional gira em torno dos bancos de dados.

Gestão de Performance Corporativa

A primeira matéria do curso que me chamou a atenção. Graças também, claro, ao empenho da professora Patrícia França (LinkedIn) em puxar os alunos para dentro do conteúdo.

Corporate Performance Management (CPM), o que é isso?

No meu intendimento que ainda precisa ser muito amadurecido, Gestão de Performance Corporativa é um conjunto de conceitos, processos com apoio tecnológicos usados para que o tomador de decisão em uma empresa, tenha informações consolidadas e em tempo hábil para fazer o seu trabalho, de forma mais simples e seguro, que é o esperado.
Hoje em dia, as empresas ainda perdem tempo e se arriscam em decisões que podem comprometer seu futuro. Por isso a Gestão de Performance Corporativa é tão importante,  para que o gestor consiga criar uma estratégia corporativa corretamente alinhada com os objetivos do corporação.
Porém, tudo isso depende de um “patrocínio” alguém que tome decisões dentro da corporação precisa comprar, bancar o seu trabalho. Pois um DW bem feito, não fica pronto em 1 dia e depende muito da colaboração de departamentos importantes na empresa.

Os empregados entendem o seu papel dentro da empresa, que eles são importantes pelo desempenho da empresa, seja ele qual for.
Mas, nem todos sabem o quanto realmente eles tem de importância nos processos. Muitos problemas continuam existindo por anos ou ficam sem responsável porque ninguém, departamento algum foi diretamente designado para isso.
Logo, o gestor não como cobrar resultados.
Com isso, CPM contempla processos, métodos e principalmente indicadores gerados por sistemas de informação para gerenciar o desempenho em cada estratégia traçada pelo gestor.

Pós em Business Intelligence

Depois de quase 6 anos formado em Analise de Sistemas, mesmo fora do que era planejado, me matriculei em uma pós.

Mas, não em qualquer pós, essa conseguiu me conquistar pelo conteúdo oferecido e ainda casou o cronograma de aulas com exatamente o que eu precisava.
Um amigo me falou do curso, que estava seriamente interessado e me passou o link com os detalhes do curso.
Foi praticamente imediato, comecei a ler, pesquisar sobre Business Intelligence, Big Data e data warehouse pois eram assuntos que eu já conhecia mas mesmo assim, estavam um pouco distantes da minha realidade profissional, mas sempre me deixava ir para o lado dos bancos de dados.
Eu já havia trabalhado bastante com ETL, OLAP, mas nunca pensando em uma solução de BI.

 

Pós Graduação em Business Intelligence Puc Minas
O Curso de Especialização em Business Intelligence foi concebido de modo a buscar o preenchimento de uma lacuna na formação avançada dos profissionais que atuam na área de banco de dados e em projetos de BI que é ampliar sua visão sobre o negócio da empresa para propor e construir soluções para apoio à decisão simples, inteligentes e mais confiáveis, além de serem, no que concerne a arquitetura tecnológica, adequadas e eficazes. É justificado pelo crescimento do mercado de Business Intelligence na América latina – especialmente no Brasil – o que já direciona para uma demanda real por profissionais capacitados com competências para entender bem as estratégias e necessidades do negócio e gerenciar, projetar e desenvolver projetos de Business Intelligence.
Conteúdo específico

– Introdução a Business Intelligence
– Gestão de Performance Corporativa (CPM)
– Gestão do Conhecimento
– Web Mining e Inteligência em Redes Sociais
– Métodos Quantitativos
– Projeto e Construção de Aplicações ETL
– Projeto e Construção de Aplicações OLAP
– Solução BI Microsoft
– Solução BI ORACLE
– Solução BI IBM
– Gerenciamento de Projetos em Business Intelligence
– Utilização de Padrões no Desenvolvimento de Aplicações

Mais informações: Site Puc Minas

Não aguento mais a Vivo

Sou cliente da Vivo, faz alguns anos.
Na verdade eu era cliente da Telemig Celular, que foi comprada pela Vivo, não me lembro do ano, pouco importa.

As lembranças da Telemig Celular são bem melhores, nada de serviços inoperantes, contas sempre corretas e ainda contava com um “Programa de Fidelidade”, justo.
Conseguia trocar os pontos por minutos, mensagens, bolsas, ingressos para shows e cinemas, tudo isso, eu fiz.
Hoje, o tal “Programa Você” ou sei lá qual o novo nome dele, da Vivo, é simplesmente uma falta de respeito.

Ano passado, eu estava com 108 mil pontos, se não me engano.
Parece muito, mas quando fui até uma loja, interessado em comprar um novo telefone, me assustei.
O Iphone 4 custaria R$ 1.900,00.
Eu pensando, “é agora que eu me dou bem!”, falei, mas eu tenho 108 mil pontos, terei desconto se usar o programa, certo?
A vendedora: “Sim, só um minuto!”… “Senhor, com esses pontos o aparelho fica por R$ 1.830,00…”.
Atendimento VivoEu olhei para a vendedora e falei: “Sou cliente, faz mais de 10 anos, nunca usei os pontos, vou comprar um aparelho de 2 mil reais e terei 70 reais de desconto? É isso?”.
Depois de chamar a gerente, ligar, esperar: “Olha senhor, conseguimos uma doação de pontos e ele fica por 1.300,00″.
Senti que tentaram me enganar com a primeira proposta, mas agora eu já estava com R$ 600,00 de desconto.

Pois bem, assumindo o risco de ter que ficar preso à operadora por mais um ano, aceite.
Nesse um ano, coisas absurdas começaram a acontecer, linha bloqueada sem nenhum motivo previamente informado ou conta com atraso.
Serviços como internet, sms, ficando completamente inoperante durante 2, 3 dias.

Tempo de atendimento da Vivo!

E é isso que ocorre nesse momento, hoje, dia 12/10/2012 e estou impossibilitado de enviar SMS desde ontem.
Ontem, dia 11/10/2012, percebi, por volta das 16 horas que minha linha estava completamente bloqueada.

Liguei, informei o problema e duas horas depois, pelo menos ligações eu já conseguia fazer, mas internet e SMS, nada.
À noite a internet voltou a funcionar, mas as SMS, até agora, nenhuma solução.E já entrei em contato com a Vivo, já avisei, reclamei, briguei… E nada.
Foram 6 ligações, 6, isso mesmo… Em uma delas, fiquei mais de 25 minutos esperando e nada, caiu.
Mas em uma delas, descobri que meu prazo de “carência” vence no próximo dia 22, logo,

Banco de Dados

Banco de Dados ou se quiserem base de dados é um mecanismo dos mais importantes dentro dos sistemas de informação, disso, todos que trabalham com desenvolvimento já sabem.

Um banco de dados vem como uma das formas de manter um deposito de dados, que nesse momento, ainda não são tratados como informação.

Antes, o conceito de Banco de Dados era relacionado somente à computação. Mas hoje, eles estão em quase tudo que usamos durante o nosso dia, sim, em quase tudo.
Sua grade de canais na televisão, é um banco de dados. Sua agenda no relogio, também.

Mas aqui, focarei mesmo na computação, que estuda a estruturação de dados e todas as operações que possam ser realizadas sobre estes dados. Operações como consultas, calculos, relatorios e muitas outras.

Um banco de dados pode ser definido como um conjunto de dados, estruturadas. Dados, que em um momento futuro, apóis serem tratados e manipuladas por um software, serão tratados como informações.
Um banco de dados é gerenciado e mantido por meio de um sistema conhecido como Sistema Gerenciador de Banco de Dados (SGBD). Normalmente um SGBD adota um modelo para esses dados, de forma simples, em arquivos.
O modelo de dados mais adotado hoje em dia ó o modelo relacional, onde as estruturas têm a forma de tabelas, compostas por linhas e colunas.