====== Projeto DW CBMDF - CADEO ====== ====== Introdução ====== O Projeto DW CBMDF, desenvolvido pela Comissão de Análise de Dados do Emprego Operacional (CADEO), tem como principal objetivo implementar ações para levantar, fomentar a produção e analisar dados relacionados ao emprego operacional do Corpo de Bombeiros Militar do Distrito Federal (CBMDF). A CADEO foi oficialmente designada no **Boletim Geral nº 109, de 11 de junho de 2024**, com a missão de sistematizar o uso de dados no âmbito operacional, reunindo especialistas em análise de dados, planejamento e tecnologia para alcançar resultados eficientes e consistentes. Este projeto parte de um diagnóstico inicial, utilizando uma metodologia apropriada e personalizada pela equipe, com o intuito de criar um Data Warehouse (DW) robusto e acessível. O DW consolidará informações operacionais para melhorar a tomada de decisões estratégicas e fornecer análises detalhadas sobre o desempenho, recursos e tempos de resposta das ocorrências atendidas. Representa um avanço estratégico para o CBMDF, unindo tecnologia e análise de dados para otimizar o emprego operacional. Com uma abordagem estruturada e colaborativa, a CADEO busca transformar os dados em um ativo valioso, contribuindo para a eficiência e a eficácia das operações do CBMDF. ---- ===== Objetivos do Projeto ===== - **Consolidação de Dados Operacionais:** Reunir informações históricas e atuais das diversas plataformas utilizadas pelo CBMDF. - **Otimização de Processos Analíticos:** Facilitar o acesso a dados de qualidade para análise e geração de insights. - **Apoio à Tomada de Decisão:** Oferecer informações precisas e organizadas para apoiar ações estratégicas. - **Diagnóstico Inicial:** Realizar uma análise metodológica detalhada para identificar lacunas e oportunidades no levantamento e uso dos dados operacionais. ===== Ações Realizadas ===== ==== Diagnóstico e Planejamento Inicial ==== * **Identificação das Fontes de Dados:** Foram mapeadas as bases SISOP, SGO, SGO 2.0/Fênix e SINESP CAD, abrangendo dados operacionais de 1999 até a atualidade. * **Criação do Banco OCORRENCIA_UNION:** Consolidou-se as informações dessas bases em um repositório único para facilitar o ETL e análise posterior. * **Análise Temporal de Dados:** Desenvolvimento de cálculos específicos, como Tempos de Resposta de Recurso (TRR) e Ocorrência (TRO), e Ociosidade (O). ==== Desenvolvimento do Data Warehouse ==== * **Estruturação das Bases de Dados:** Implementação dos bancos OCORRENCIA_OLTP, OCORRENCIA_STG, OCORRENCIA_ODS e OCORRENCIA_DM no servidor SQL Server 10.91.1.74. * **Utilização de Ferramentas ETL:** Configuração do Talend e Integration Services para a migração e integração dos dados. * **Documentação Metodológica:** Elaboração de documentos detalhando os processos de extração, transformação e carregamento dos dados. ==== Ações Complementares ==== * **Reuniões de Status Report:** Três reuniões presenciais realizadas com stakeholders para alinhar objetivos e prioridades. * **Definição de Métricas de Sucesso:** Tempo de resposta e integridade dos dados definidos como indicadores principais. * **Produção de Relatórios e Painéis:** Proposta de um painel em Power BI para visualização e análise dos dados. ===== Próximos Passos ===== **Realização do Diagnóstico Metodológico:** * Finalizar a análise inicial para identificar lacunas no levantamento e análise de dados. * Estabelecer padrões para integração de novas fontes de dados. **Automatização de Processos de ETL:** * Aperfeiçoar fluxos de trabalho no Talend e Integration Services para maior eficiência. * Implementar monitoramento contínuo para garantir qualidade nos dados. **Criação e Teste do Painel Analítico:** * Desenvolver e testar o painel no Power BI para apresentação inicial ao Major César, estatístico responsável. **Expansão do Projeto:** * Integrar novas bases de dados e ampliar o escopo de análise para áreas além do tempo de resposta. * Recrutar novos desenvolvedores para apoiar a equipe, conforme a necessidade identificada. **Capacitação da Equipe:** * Promover treinamentos sobre o uso de ferramentas analíticas e metodologias de BI para a equipe da CADEO. ---- ===== =====