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Meu TCC deste ano (2010), uma referencia boa sobre BI.
Tipologia: Teses (TCC)
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Não perca as partes importantes!
Henrique Hipolito Rodrigues Bizarria de Morais
BUSINESS INTELLIGENCE E A TOMADA DE DECISÃO GERENCIAL
Henrique Hipolito Rodrigues Bizarria de Morais
BUSINESS INTELLIGENCE E A TOMADA DE DECISÃO GERENCIAL
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Agradeço a algumas pessoas que contribuíram na realização deste trabalho: Ao nosso Orientador Prof. Dr. Carlos Rebolledo Barra pelo incentivo, simpatia e presteza no auxílio às atividades e discussões sobre o andamento e normatização deste Trabalho Conclusão de Curso. À Profa.. Ms. Scheila Mello, por sua ajuda e contribuição para tornar nosso trabalho mais rico. À minha esposa e filho pela paciência em tolerar a minha ausência. E, finalmente, a DEUS pela oportunidade e pelo privilégio que me foi dado em compartilhar tamanha experiência e, ao freqüentar este curso, perceber e atentar para a relevância de temas que não faziam parte, em profundidade, da minha vida.
“ Para que tenhamos um bom atendimento é necessário que nós nos coloquemos no lado do cliente”. Fábio Vinicíus Primak
Esse trabalho tem como proposta mostrar como a Business Intelligence conceito que não é recente afinal, fenícios, persas, egípcios e outros povos do Oriente utilizavam esse principio há milhares de anos, quando cruzavam informações obtidas junto à natureza em beneficio próprio. Observar e analisar o comportamento das marés os períodos de seca e de chuvas, as posições dos astros, entre outras, eram formas de se obter informações que eram utilizadas pra que fossem tomadas a decisões que permitiriam as melhorias de suas respectivas comunidades. A necessidade de cruzar informações para realizar uma gestão empresarial eficiente é hoje uma realidade tão verdadeira quanto no passado foi descobrir se a alta da maré iria propiciar pescaria mais abundante. E com base nesses estudos tentaremos mostrar que assim como há milênios coletar e analisar informações de forma precisa ainda é a melhor forma para se obter sucesso.
Palavras Chaves: Business Intelligence; Informações; Analisar.
This work is proposed to show how Business Intelligence concept is not new at all Phoenicians, Persians, Egyptians and other peoples of East Utilized this principle thousands of years ago, when crossing information obtained from the nature for the own benefit. Observer and analyze the behavior tidal periods of drought and rainfall, the positions of stars, among others, were forms of information that were used for the decisions that were taken that would allow improvements in their respective communities. The need to cross information to perform efficient business management is now a reality as true as it once was to discover if the high tide would provide more abundant fishery. And based on these studies try to show that for millennia as well as collect and analyze information accurately is still the best way to achieve success.
Keywords: Business Intelligence; Information; Analyze.
Este trabalho tem como objetivo principal, apresentar um dos conceitos mais utilizados atualmente do mercado atual o BI. Vamos procurar mostrar os pontos principais para uma boa implantação de BI, suas ferramentas Data Warehouse, OLAP entre outras.
O termo Business Intelligence (a empresa Gartner é detentora da paternidade do termo), ou simplesmente B.I.
O seu conceito prático já era usado pelo povo antigo. A sociedade do Oriente Médio Antigo utilizavam os princípios básicos do B.I. Quando cruzavam informações obtidas junto à natureza em benefício de suas aldeias.
Analisar o comportamento das marés, os períodos chuvosos e a seca, a posição dos astros, entre outras, eram formas de obter informações que eram usadas para tomar decisões importantes que permitissem a melhoria de vida de suas respectivas comunidades.
É evidente que o mundo em que vivemos mudou desde então, porém o conceito permanece inalterado. A necessidade de cruzar informações para realização de uma gestão empresarial eficaz é atualmente uma realidade tão escrava em nossa sociedade quanto no passado.
Em termos de registro histórico Yves-Michel-Marti, professor, cientista e fundador de uma das maiores empresas da Europa de consultoria em Business Intelligence , clama para o velho Continente o berço e a aplicação pratica e pioneira do conceito de BI, o que teria acontecido antes do nascimento de Howard Dresner.
Conforme, Marti tradicionalmente, os países Europeus são repletos de referencias. Em seus estudos sobre economia, um dos exemplos citados destaca no final do século XVI, quando a Rainha Elisabeth I, determinou que a base da força inglesa fosse “informação e comércio” e ordenou então ao filosofo Francis Bacon que inventasse um sistema dinâmico de informação, o qual foi amplamente aplicado pelos ingleses.
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.
Antes do início da Era da Informação, no final do século vinte, as empresas tinham que coletar dados de fontes não automatizadas. As empresas careciam de recursos de computação para analisar apropriadamente os dados, e como resultado as empresas freqüentemente tomavam decisões de negócios, sobretudo com base na intuição.
Nas empresas modernas, os padrões mais exigentes, a automação e as tecnologias fizeram com que vastas quantidades de informações ficassem disponíveis. As tecnologias de Data Warehouse implementaram repositórios para armazenar estes dados. As ferramentas de ETL ( Extract, Transoform, Load – extração, transformação, carga) e mais recentemente as ferramentas de EAI ( Enterprise Application Integration – Integração de Aplicações Empresariais) aumentaram a velocidade de coleta de dados. As tecnologias OLAP de geração de relatórios permitiram uma geração acelerada de novos relatórios de análise de dados.
Os sistemas de BI transformaram-se na arte de examinar grandes quantidades de dados, extraindo as informações pertinentes e transformando as informações em conhecimento com base no qual as decisões podem ser tomadas.
Em 1989, Howard Dresner, um Membro de Pesquisa do Gartner Group popularizou “BI” com um termo genérico, usado para descrever um conjunto de conceitos e métodos para aperfeiçoar a tomada de decisões de negócios utilizando sistemas de suporte baseados em fatos. Dresner deixou o Gartner em 2005 e entrou para a Hyperion Solutions como seu CSO (Chief Strategic Officer — Diretor de Estratégia).
Atualmente, corporações de pequeno, médio e grande porte necessitam do BI para auxiliá-las nas mais diferentes situações para a tomada de decisão, e ainda para otimizar o trabalho da organização, reduzir custos, eliminar a duplicação de tarefas, permitir previsões de crescimento da empresa como um todo e contribuir para a elaboração de estratégias. Não importa o porte da empresa, mas a necessidade do mercado.
A maioria dos analistas vê a aplicabilidade eficiente de BI em todas as empresas, inclusive naquelas que apresentam faturamento reduzido, desde que analisado o fator custo/benefício. Para que um projeto de BI leve a empresa rumo ao melhor desempenho é preciso analisar muito bem alguns fatores: o quanto vai se gastar e o que se espera obter, ou seja, é preciso o alinhamento objetivo do projeto com os interesses da empresa. Existem, ao redor do mundo, vários exemplos de implantação. No Brasil, soluções de Business Intelligence estão em bancos de varejo, em empresas de telecomunicações, seguradoras e em toda instituição que perceba a tendência da economia globalizada, em que a informação precisa chegar de forma rápida, precisa e abundante porque a sobrevivência no mercado será medida pela capacidade de "gerar conhecimento".
E somente quem fizer uma boa gestão do conhecimento irá fundamentar políticas e estratégias corporativas. O retorno que se espera de um sistema de BI depende das prioridades de cada empresa.
As ferramentas de BI continuam evoluindo porque o mercado possui enorme potencial de crescimento.
A velocidade imposta pelos negócios na Web exige que se dê, a quem decide, disposição e autonomia para agir.
O Gartner, do mesmo Howard que deu nome ao BI, reconheceu que 2002 foi um ano que trouxe uma mudança na visão da aplicabilidade dos softwares. O que se pode imaginar para o futuro é muito menos o que podemos chamar de ferramentas e muito mais o que o mercado competitivo necessita com urgência de soluções.
Contudo, para que realmente haja uma Inteligência de Negócio voltada realmente ao processo da empresa, é imprescindível que sejam analisados alguns pontos (alicerces), os quais serão frutos de nossos capítulos futuros.
gerenciamento do relacionamento com o cliente). O tiro, no entanto, saiu pela culatra, em grande parte em função justamente do ERP.
A adoção de um sistema de gestão empresarial requer uma mudança de cultura interna da organização e sua implantação, com raras exceções, costuma ser traumática, cara, demorada e complexa.
No Brasil, muitas empresas ainda estão finalizando ações do tipo e, por isso, mostram-se mais cautelosas no que se refere a investimentos em novos projetos que envolvam tecnologia. Porém, os conceitos de BI, ao contrário do ERP, não modificam a forma de trabalhar da empresa de forma tão radical, mas se adéquam a ela e estão intimamente atrelados à estratégia de negócios. Portanto, o planejamento e o foco de execução devem ser outros.
A confusão é ainda maior porque até alguns anos atrás a TI (tecnologia da informação) não era vista como parte da estratégia da empresa, mas apenas como uma forma de automatizar os processos e aumentar a produtividade.
Com o aperfeiçoamento dos sistemas, que ficaram mais amigáveis e próximos aos usuários finais, e com o crescimento da Internet e, consequentemente do e-business, a TI passou a ser encarada como uma ferramenta fundamental para apoiar e dar sustentação às estratégias de negócios. Interpretação correta
Na avaliação dos consultores de mercado, BI deve ser entendido como qualquer atividade voltada à extração e análise de dados para facilitar e tornar ágil tomada de decisão. Pode-se fazer isso apenas com pessoas e nenhuma tecnologia, como já faziam há centenas de anos os fenícios, egípcios e várias civilizações do Oriente. Por exemplo, quando um meteorologista analisa o clima para os próximos três meses ou para a próxima safra isso é BI, na medida em que suas ações e decisões serão tomadas com base na análise dos dados colhidos. De acordo com os resultados meteorológicos.
No mundo corporativo, óbvio que a tecnologia veio a facilitar todo o trabalho de extração, filtragem, limpeza, armazenagem, disponibilidade e personalização dos dados, contribuindo também para reduzir o tempo para execução dessas e demais tarefas.
O problema é que as empresas já estavam acostumadas a tomar decisões e a lidar com grande quantidade de dados muito antes das ferramentas de BI serem desenvolvidas. Por isso, o esforço de se implantar um projeto é justamente o de inserir ferramentas e soluções sobre o que já existe.
Outra questão importante é que o BI apenas faz sentido se os profissionais que irão trabalhar diretamente com os dados sabem do que precisam. Por esse motivo, é fundamental que as áreas usuárias participem do projeto desde a fase de planejamento até a implantação efetiva das soluções. Desde a escolha do gestor do projeto, assim como formar a equipe que irá trabalhar diretamente na implantação, a qual deve ser formada por profissionais que tenham visão de negócio.
Os usuários finais também precisam ser treinados e capacitados para saberem lidar com as novas ferramentas. Eles devem deixar de serem meros preparadores de dados para passarem a ser analistas das informações.
Quando o projeto é bem executado, aqueles que antes passavam 90% do tempo preparando relatórios, com o BI farão o mesmo trabalho em 10% do tempo.
Dessa forma, terão maiores e melhores condições de analisar as informações e agir com base nelas. Para garantir o alinhamento com a estratégia da empresa, é importante que a área de negócios trabalhe em conjunto com a equipe de TI, para que esta consiga definir a infra-estrutura tecnológica adequada que as falhas ocorrem.
Alguns projetos falham devido à adoção de hardware e software errados. Isso pode ocorrer quando são avaliadas apenas as características funcionais das ferramentas de BI escolhidas, ou quando essa escolha é feita em função da “marca” do produto, tido no mercado como a melhor solução, mas que na prática não se coadune àquele projeto específico.
Também podem ocorrer problemas quando se deixa de considerar a experiência do fornecedor da ferramenta ou solução em administrar e dar suporte a projetos complexos. Alguns profissionais responsáveis pela condução dos projetos de BI nas suas empresas também podem errar quando baseiam suas análises exclusivamente na comparação entre os produtos disponíveis no mercado.
A falta de um estudo mais profundo e qualificado, que privilegie também a qualidade dos serviços de implantação, pode ocasionar vários problemas, como atrasos no cronograma e aumento dos custos.
O cuidado com o tratamento dos dados é outro elemento fundamental para que, o projeto de BI não resulte num grande fracasso. De maneira geral, as empresas lidam com grandes volumes de dados e quase sempre estes são considerados como componentes de tecnologia e não como componentes importantes do negócio. Nesse
desenvolvimento de Data Marts , que constituem repositórios de dados dedicados a áreas de negócios específicas.
No entanto, cabe a cada corporação avaliar a sua demanda e optar pela melhor iniciativa. O essencial é que o primeiro princípio do BI seja respeitado: que se crie estabilidade nas estruturas de dados. Uma das melhores práticas de BI sugere que a empresa desenvolva uma arquitetura "hub-and-spoke" , ou seja, uma arquitetura composta por um Data Warehouse central que alimenta os Data Marts.
Bill Inmon, considerado pai do Data Warehouse , inclui-se no rol dos que defendem a visão de banco de dados unificado, mas é enfático em afirmar que se trata de uma tarefa muito difícil, por envolver diversos fatores de grande complexidade, como tecnologias e conceitos administrativos. Por isso deve-se investigar a existência de elementos necessários para o suporte à execução, incluindo dados, tecnologia, funcionalidade, suporte e infra-estrutura imediatos.
Este passo é necessário para proteger o negócio da empresa de uma tentativa de encontrar uma solução para a qual ela não está preparada.
O plano do projeto de implantação deve respeitar a arquitetura do DW seja no back-end (sistemas de retaguarda), o banco de dados alvo e front-end (o terminal do usuário), tempo de implantação reduzido e permita dinamismo aos usuários na consulta das informações.
Limpeza dos dados Igualmente importante é contar com ferramentas para captura, tratamento e limpeza dos dados.
Em geral, as empresas dispõem da mesma informação em diferentes sistemas, ou ainda, contam com dados incompletos que não são adequados para análises porque podem levar a conclusões erradas. É um cenário em que existem múltiplas versões de um mesmo fato.
Essa heterogeneidade propicia visões dissonantes sobre a mesma informação, o que leva a questionar qual delas seria "a mais verdadeira", porque ela estava presente em diversos sistemas corporativos, em formatos diferentes, com usos diferentes e - o pior - com interpretações diferentes.
É muito fácil pegar os dados dos sistemas transacionais (operacionais) e simplesmente copiá-los em um Data Marts ou no DW. Porém, se os dados não forem
trabalhados antes do processo de carga, pode trazer problemas sérios, como a geração de análises e interpretações incorretas.
Pode-se dizer que o processo de limpeza e transformação dos dados que serão carregados num DW é voltado a corrigir algumas imperfeições contidas na base de dados transacionais. Também deve ter-se em mente que muitos dados advêm de fontes desconhecidas da empresa e que podem estar inconsistentes ou ultrapassados. Por exemplo, ao efetuar uma venda aquele vendedor com poucos escrúpulos contata o comprador interessado no produto que ele esta oferecendo que naquele momento não dispunha do número do RG e para não perder a venda cadastra essa pessoa e no campo do RG digita um número qualquer.
Uma consulta posterior ao sistema, que leva em conta o número do RG dos clientes, nesse caso trará, no mínimo, uma informação estranha, como um RG 999999-
Também é importante que haja organização dos dados. As empresas que optam pelo desenvolvimento de Data Marts departamentais em geral correm o risco de ter os mesmos dados replicados em todos eles. O problema é que as corporações passam por mudanças constantes, assim como mudam os sistemas aplicativos que suportam as operações. E essas mudanças requerem modificações em um ou mais Data Marts cujos dados estão estruturados como a corporação.
Por isso a melhor prática é clara: desenvolver um único Data Marts ou DW que contenha todos os elementos de dados requeridos pela corporação ou pelos departamentos, de forma que esse repositório seja útil tanto para propósitos locais, quanto para o nível corporativo. Homem: Peça fundamental
De um modo geral, BI permite à empresa selecionar e organizar dados para realizar o tratamento necessário, de tal forma que esses dados sejam disponibilizados como informação consistente no apoio a decisões.
O mundo dos negócios traz a necessidade de se buscar, com determinação, novas ações capazes de manter índices de competitividade.
