Business intelligence

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VIVIANE LOIOLA GUERRA “BUSINESS INTELLIGENCE” Trabalho para a disciplina Administração de Sistemas de Informação do Curso de Administração Geral da Faculdade Batista de Vitória da Serra, como requisito parcial para avaliação. Orientadora: Profª Symone Machado. 0

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Trabalho Acadêmico

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VIVIANE LOIOLA GUERRA

“BUSINESS INTELLIGENCE”

Trabalho para a disciplina Administração de

Sistemas de Informação do Curso de

Administração Geral da Faculdade Batista de

Vitória da Serra, como requisito parcial para

avaliação.

Orientadora: Profª Symone Machado.

Serra

2009

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SUMÁRIO

Resumo....................................................................................... 3Abstract....................................................................................... 3

I Introdução................................................................................... 3II Material e Métodos de Pesquisa............................................... 4

III Business Intelligence................................................................. 4IV Tecnologia de BI......................................................................... 5V Processo Empresarial................................................................ 5

VI Designando e Implantando BI................................................... 6VII Data Warehouse......................................................................... 8

VIII On-Line Analytical Processing (OLAP)………………………… 10IX Data M.ining................................................................................ 10X Diferencial competitivo.............................................................. 11

XI Case – Vale do Rio Doce........................................................... 12XII Conclusão................................................................................... 14

XIII Referências Bibliográficas........................................................ 15

RESUMO

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O objetivo do presente trabalho é relatar os principais aspectos do Business Intelligence

e sua importância na atualidade como sistema de informação auxiliar na gestão e no

acompanhamento de desempenho das empresas através de indicadores precisos que

colaboram na tomada de decisão no mercado competitivo.

Palavra chave: sistemas de informação, business intelligence.

ABSTRACT

The aim of this paper is to describe the main aspects of business intelligence and its

importance today as an information system to assist in the management and monitoring

of business performance through precise indicators which contribute to decision making

in the competitive market.

Keyword: information systems, business intelligence.

I - INTRODUÇÃO

Toda a montanha de dados provenientes de seus hábitos de compra, assim como de

seus contatos com as empresas e de suas reclamações, merecem ter um tratamento

especial. Tudo hoje é meticulosamente armazenado em bases de dados de forma

classificada e ordenada, para que quando necessário, as empresas possam lançar mão

de indicadores precisos no apoio à tomada de decisões.

O Business Intelligence, ou inteligência do negócio, quando implantado com os corretos

sistemas informatizados, são uma mina de ouro para as empresas. Tais sistemas

constituem um auxílio inestimável no processo de tomada de decisão das

organizações.

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Os ganhos na utilização destas ferramentas são enormes, pois os usuários contam com

uma maior rapidez no acesso às informações, na automatização de processos de

relatórios e na descentralização do acesso à informação. Mas uma das maiores

vantagens é a existência da uniformização da informação, permitindo uma verdade

única dentro da organização, garantindo assim que todos trabalhem com a mesma

realidade.

II - MATERIAL E MÉTODO DE PESQUISA

Para a realização do trabalho foi utilizado pesquisas de sites na internet com postagens

de artigos e matérias direcionadas a Business Intelligence.

Tantos sites como os autores dos artigos e matérias se encontram devidamente

mencionados no item Referências Bibliográficas (pag. 13).

III - BUSINESS INTELLIGENCE

O conceito de Business Intelligence não é recente, os fenícios, persas, egípcios e

outros povos do Oriente utilizavam esse princípio há milhares de anos, quando

cruzavam informações obtidas junto à natureza em benefício próprio.

Observar e analisar o comportamento das marés, os períodos de seca e de chuvas, a

posição dos astros, entre outras, eram formas de obter informações que eram utilizadas

para tomar as decisões que permitissem a melhoria de vida de suas respectivas

comunidades.

O mundo mudou desde então, mas o conceito permanece o mesmo e 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 uma

pescaria mais abundante.

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O interesse pelo BI vem crescendo na medida em que seu emprego possibilita às

corporações realizar uma série de análises e projeções, de forma a agilizar os

processos relacionados às tomadas de decisão.

O termo Business Intelligence (BI), pode ser traduzido como Inteligência de negócios,

refere-se ao processo de coleta, organização, análise, compartilhamento e

monitoramento de informações que oferecem suporte a gestão de negócios.

IV - TECNOLOGIA DE BI

Alguns observadores consideram que o processo de BI realça os dados dentro da

informação e também dentro do conhecimento. Pessoas envolvidas em processos de

BI podem usar software ou outras tecnologias para obter, guardar, analisar e prover

acesso aos dados. O software “cura” o desempenho do gerenciamento do negócio e

ajuda no objetivo de tomar as decisões melhores, mais atuais e relevantes, com as

informações acessíveis sempre que necessário. Algumas pessoas utilizam o termo "BI"

intercambiando-o com "livros de reunião" ou "sistemas de informações executivas", de

acordo com a informação que cada um contém. É nesse sentido, que cada um pode

considerar um sistema de BI como um sistema de suporte para tomada de decisão.

V - PROCESSO EMPRESARIAL

A Inteligência Empresarial, ou Business Intelligence, descreve as habilidades das

corporações para acessar dados e explorar informações, analisando-as e

desenvolvendo percepções e entendimentos a seu respeito.

As organizações tipicamente recolhem informações com a finalidade de avaliar o

ambiente empresarial, completando estas informações com pesquisas de marketing,

industriais e de mercado, além de análises competitivas.

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Organizações competitivas acumulam "inteligência" à medida que ganham sustentação

na sua vantagem competitiva, podendo considerar tal inteligência como o aspecto

central para competir em alguns mercados.

Geralmente, os coletores de BI obtêm as fontes primárias de informação dentro das

suas empresas. Cada fonte ajuda quem tem que decidir a entender como o poderá

fazer da forma mais correta possível. As fontes secundárias de informações incluem as

necessidades do consumidor, processo de decisão do cliente, pressões competitivas,

condições industriais relevantes, aspectos econômicos e tecnológicos e tendências

culturais.

Cada sistema de BI determina uma meta específica, tendo por base o objetivo

organizacional ou a visão da empresa, existindo em ambos objetivos, sejam eles de

longo ou curto prazo.

Para competir no mercado global de hoje, as empresas precisam deter mais

conhecimento do que antigamente e, ainda, para obter sucesso, elas precisam saber

mais sobre seus clientes, mercados, tecnologias e processos, e precisam ter essas

informações antes que seus concorrentes. Ter informações em mãos é uma poderosa

ferramenta para quem precisa tomar decisões e, tendo em vista esse princípio, as

empresas começaram a extrair dados dos seus sistemas operacionais e armazená-los,

separados dos dados operacionais, donde surgiram os SAD.

VI - DESIGNANDO E IMPLEMENTANDO BI

Antigamente os gerentes e diretores esperavam meses ou semanas para obtenção de

relatórios sobre a performance de vendas ou das estratégias de marketing para só

então corrigir rotas e estipular novas ações.

A demora na a tomada de decisão e planejamentos orientados apenas pelas

impressões e intuição dos profissionais pode induzir a erros e condenar a empresa a,

no mínimo, perder pontos para a concorrência e reduzir seu poder de competitividade.

Os Data Warehouses, OLAP, Data Mining e Web-SAD surgiram no começo dos anos

90 como novas ferramentas para SAD, e formam a base dos sistemas de BI.

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Antes de se implantar um projeto de BI é preciso identificar as reais necessidades da

empresa. O projeto deve estar alinhado à estratégia global da corporação e tem que

haver envolvimento dos profissionais das áreas de negócios (futuros usuários) e da alta

gerência.

Também é necessário verificar a viabilidade de aquisição de ferramentas adequadas ao

projeto e às possibilidades de integração com os sistemas já instalados na empresa.

Deve-se integrar todos os sistemas transacionais (operacionais) utilizados,

considerando os dados vindos de diversas fontes como mainframes, bancos de dados

relacionais, servidores, estações cliente, Web Services, call centers, entre outros.

Um pré-requisito fundamental é entender a cadeia de valor da informação para a

corporação.

Quando é implementado um programa de BI deve-se relacionar as questões e suas

possíveis decisões, tal como:

Questões de alinhamento de metas: é o primeiro passo para determinar propostas

de curto e médio prazos do programa.

Questões de base: coleta de informações de competência atual e suas

necessidades.

Custos e Riscos: as consequências financeiras da nova iniciativa de BI devem ser

estimadas.

Cliente e "stakeholder": determina quem serão os beneficiados da iniciativa e quem

pagará por ela.

Métricas relacionadas: estes requerimentos de informações devem ser

operacionalizadas com clareza e definidas por parâmetros métricos.

Mensuração Metodológica: deve ser estabelecido um método ou procedimento para

determinar a melhor ou aceitável maneira de medir os requerimentos métricos.

Resultados relacionados: alguém deve ser o monitor do programa de BI para

assegurar que os objetivos estão ocorrendo. Ajustes no programa podem ser

necessários. O programa deve ser testado pela eficácia, rentabilidade e validade.

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Após transformados os dados em informação, é necessário saber analisá-los,

armazená-los numa base única e informacional e torná-los acessíveis à organização

como um todo.

O interesse pelo Business Intelligence cresce porque possibilita organizar e trabalhar os

dados, captados através de diferentes sistemas, tornando-os consistentes, não

redundantes e capazes de adicionar inteligência aos negócios, resultando em maior

agilidade para as decisões gerenciais.

VII - DATA WAREHOUSE

Ao longo do tempo, os bancos de dados foram desenvolvidos para fins de

processamentos de dados operacionais e analíticos, havendo maior ênfase no primeiro

caso, ainda que ambos tivessem usuários com diferentes necessidades. Uma vez

compreendida essa diferença, foram criados bancos de dados separados para fins

analíticos, chamados de Data Warehouse. É inevitável a perda de produtividade e

confiabilidade quando os dados são retirados de diversas fontes em sistemas

desintegrados; assim, o conceito de Data Warehouse propicia integração e

consolidação da informação.

O Data Warehouseextrai, de uma maneira eficiente, informações valiosas dos bancos

de dados operacionais que estão espalhados por toda a empresa e que, certamente,

contêm dados duplicados ou parcialmente duplicados. Nas aplicações de BI, o foco

está mais voltado para as tendências e agregações do que para cada transação

individual; portanto, os dados armazenados devem oferecer níveis de agregação

apropriados. Destacam-se como características destes bancos:

São orientados a determinado assunto;

São integrados;

Não são violáveis, ou seja, seus dados não são alterados, só incluídos;

Representam um histórico;

São condensados;

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Representam um longo período de tempo (de 5 a 10 anos);

Não são normalizados, ou seja, podem ter dados redundantes;

Não são baratos e têm implantação demorada; e

São grandes e continuam crescendo ao longo do tempo.

Para o desenvolvimento de um Data Warehouse, é utilizada a modelagem dimensional

de banco de dados, cuja representação se dá por meio do chamado esquema Estrela.

Algumas vantagens deste modelo de banco de dados sobre os modelos relacionais

convencionais para aplicações de Data Warehouse são descritas abaixo:

Permite a criação de um projeto de banco de dados que fornecerá respostas rápidas,

com menos tabelas e índices;

Permite ao administrador do banco de dados trabalhar com projetos mais simples e

assim produzir melhores planos de execução; e

Possui uma estrutura mais intuitiva, assemelhando o projeto do banco de dados com

a forma como o usuário final pensa e usa os dados.

As primeiras são grandes tabelas centrais, compostas basicamente das ocorrências do

negócio, por exemplo, vendas, produção e defeitos. Já as segundas armazenam as

descrições do negócio, como dados sobre o produto (marca, tamanho, categoria,

preço), tempo (dia, mês, ano) ou cliente (nome, endereço, classe social). Cada tabela

de Dimensão possui uma única chave primária, e o conjunto dessas chaves primárias

formará a chave composta da tabela de Fato. Uma variação do esquema Estrela é o

Snowflake, que consiste, na realidade, de uma normalização do primeiro. Vale ressaltar

que o uso do esquema Snowflake traz como desvantagens o aumento da complexidade

da estrutura de dados, dificultando a compreensão do modelo por parte de usuários que

trabalham diretamente com a estrutura física das tabelas. No entanto, o uso do

Snowflake pode ser indispensável em alguns casos em que, por exemplo, o modelo

desnormalizado (Estrela) requeira muito espaço em disco ou suas tabelas dimensionais

sejam muito grandes, prejudicando o desempenho do sistema.

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Muito utilizados em projetos-piloto, existem também os Data Marts, que define, são

subconjuntos do Data Warehouse da empresa-inteira. Uma empresa pode construir

uma série de Data Marts ao longo do tempo e, eventualmente, vinculá-los por meio de

um Data Warehouse lógico da empresa-inteira.

VIII - ON-LINE ANALYTICAL PROCESSING (OLAP)

É uma ferramenta capaz de efetuar análises de dados com visão multidimensional do

negócio, comparando-os por diversos ângulos. Os bancos de dados multidimensionais

guardam as informações numa espécie de cubo de dimensão “n”, o que resulta em

diversas matrizes esparsas que permitem trabalhar simultaneamente com diversos

cenários definidos por combinações de dados, como produtos, região, vendas, tempo,

etc. Esses cubos podem ser armazenados em modelos de bancos de dados ROLAP

(Relacional OLAP), MOLAP (Multidimensional OLAP) ou HOLAP (Híbrido OLAP). A

vantagem dos bancos de dados multidimensionais sobre os bancos de dados

relacionais é que os primeiros estão otimizados para obter velocidade e facilidade de

resposta.

IX - DATA M.INING

O objetivo desta ferramenta é extrair informações potencialmente úteis a partir de

dados “crus” armazenados em um Data Warehouse ou em bancos de dados dos

sistemas operacionais, porém, preferencialmente nos primeiros, por já estarem

consolidados. O resultado obtido pela aplicação do Data Mining deve ser compacto,

legível (apresentado de alguma forma simbólica), interpretável e deve representar

fielmente os dados que lhe deram origem. WBI mescla Data Warehousing e sistemas

de BI com as novas tecnologias da Web. A Internet, associada com as tecnologias da

Web, tem mudado a forma como as pessoas fazem seus negócios. As vantagens do

uso de sistemas de BI baseados na Web, quando comparados com os sistemas

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tradicionais, incluem facilidades de uso, acesso universal às diversas plataformas,

possibilidade de configuração para diversos níveis de usuários e capacidade de

trabalho com gráficos, sons e vídeos além de textos e números.

Os Web-BI tem reduzido barreiras tecnológicas, tornando mais fácil e barato

disponibilizar informações relevantes para tomadas de decisão aos gerentes da cor

poração, mesmo que estes estejam geograficamente em localizações diferentes. Esta

análise deve ser feita de modo que, com as ferramentas e dados disponíveis, o gerente

possa detectar tendências e tomar decisões eficientes e no tempo correto. A história do

Business Intelligence que conhecemos hoje, começa na década de 70, quando alguns

produtos de BI foram disponibilizados para os analistas de negócio. Neste período, o BI

(Business Intelligence) era tratado como luxo nas empresas e as soluções que

prometia muitas vezes era vista com desconfiança. Como consequência, o BI também

evoluiu, perante as exigências da globalização e da economia.

As empresas procuram cada vez mais responder às necessidades dos clientes sem

serem intrusivas. A quantidade de conhecimento precisou ser ajustada inversamente à

quantidade das informações para análises, e neste contexto o BI tem se dado muito

bem.

Já num sistema self-service (BI), você pode optar por escolher o que lhe agrada e na

quantidade desejada.

X - DIFERENCIAL COMPETITIVO

Um ambiente de negócios, onde a concorrência é acirrada, um pequeno diferencial dita

quem é líder no mercado e o BI pode possibilitar a subida no último degrau antes do

patamar do sucesso. Ter informações para se antecipar ao seu concorrente ou

entender o que seu cliente vai desejar, podem fazer de você o líder de mercado ou

não. Inovar é saber o que o cliente vai querer daqui a cinco minutos, isso é diferencial

de sucesso.

A implantação de BI torna-se um diferencial competitivo, quando sua empresa

consegue criar modelos de Data Mining, e de posse destes modelos facilitar a busca de

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informações relevantes para a tomada de decisões que não seriam descobertas antes

sem a utilização destes modelos.

Informações a princípio sem sentido podem mostrar no comportamento do cliente,

fornecedor ou colaborador, um padrão que gera um resultado, nunca antes imaginado

por determinada ótica. Essa informação pode levar a criação de um novo produto ou

adequação deste, de forma a fazer a diferença entre sua empresa e a empresa

concorrente.

Os cruzamentos de informações podem gerar dados que farão muita diferença.

Pesquisas com concorrentes, clientes, fornecedores, podem lhe trazer juntas uma nova

visão do mercado e benefícios como redução de custos nas diversas área da empresa,

retorno sobre investimento mais rápido para projetos implantados, alinhamento de

informações estratégicas e operacionais, facilidade de controle de acesso e definição

de níveis de gerencia, melhor alinhamento dos usuários corporativos, rapidez na

informação para tomada de decisões estratégicas, informação consistente em vários

locais dispersos e vantagem competitiva.

Informação é conhecimento e conhecimento é poder. Ser o primeiro é uma vantagem

competitiva. Saber quais os objetivos a curto, médio e longo prazo de sua empresa é

uma necessidade. Todos devem saber aonde a empresa quer chegar e como vai

chegar.

XI - CASE – VALE DO RIO DOCE

E

Após o processo de privatização, há cerca de três anos, a Companhia Vale do Rio

Doce, por exemplo, sentiu que precisava se reorganizar diante da nova realidade e

passou a rever seus processos por departamento. O primeiro deles, a diretoria

comercial, responsável exatamente pela comercialização de minérios, precisava ganhar

agilidade no processo de análise de relatórios que traziam as informações sobre o

comportamento das vendas de minério de ferro nas diversas regiões onde a empresa

possui escritórios, inclusive fora do Brasil. Optaram pela adoção da ferramenta

PowerPlay, da Cognos, dirigida a análise de dados multidimensionais.

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O maior beneficio é a agilidade e disponibilidade da informação, principalmente dos

escritórios da empresa no exterior. Hoje, a equipe a que pertence Souza colhe

informações do mercado, tanto interna como externamente, e analisa o comportamento

das vendas numa determinada região, comparando as performances da empresa com

as da concorrência. A solução está disponível para os níveis de diretoria e presidência

da Vale do Rio Doce, responsáveis pela tomada de decisões estratégicas. Como o

objetivo é uma ferramenta de acompanhamento de vendas, conseguiram vislumbrar

algumas ações de forma preventiva.

Implantação do Oracle.

 

1 - Objetivo da empresa: Centralizar a maior quantidade possível de processos

em um único sistema, melhorando a integração dos processos, trazendo maior

produtividade. (dá pra colocar mais embromation)

 

2 - Tecnologias Utilizadas: Diversas tecnologias foram utilizadas, entre elas:

Servidores de alto nível, desenvolvimento de aplicações web em Java.

Integração entre sistemas legados e o ERP (Oracle), etc...

 

3 - Benefícios alcançados: Integração e centralização de processos (isso facilita

o gerenciamento das rotinas), ganhos de produtividade, maior confiabilidade,

etc...

 

4 - Elementos envolvidos: O projeto de implementação contou com funcionários

envolvidos nos processos que seriam abrangidos pela ERP. Todos os

funcionários que passaram a utilizar o sistema foram devidamente treinados.

 

5 - Problemas: Diversas customizações foram efetuadas no sistema. isso dificulta

a atualização do mesmo por meio de patchs.

Vários sistemas legados continuam em funcionamento, pois a ERP não

possibilitada a absorção desses processos.

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Alguns investimentos fizeram-se necessários, como a substituição de todos os

computadores da empresa por computadores compatíveis com a utilização da

ERP.

 

6 - Itens relevantes: A ERP é o coração de todos os processos

administrativos/financeiros da empresa. Uma hora fora do ar e toda a empresa

para. Através desse sistema são efetuadas todas as compras, vendas,

pagamentos, emissões de NF e recebimentos da empresa.

 

XII - CONCLUSÃO

O Business Intelligence surgiu da necessidade do desafio de todo indivíduo que

gerencia qualquer processo através de análise dos fatos. Esta análise deve ser feita de

modo que, com as ferramentas e dados disponíveis, o gerente possa detectar

tendências e tomar decisões eficientes e no tempo correto.

As ferramentas de BI são a "chave-mestra" em qualquer companhia. Se há dez anos as

empresas apostavam em aquisições para alavancar seu crescimento, hoje nota-se uma

tendência para o crescimento organizacional com base no negócio, algo que só é

possível com essas ferramentas. As empresas procuram cada vez mais responder às

necessidades dos clientes sem serem intrusivas.

Hoje em dia é muito difícil para uma empresa conseguir sobreviver sem alguma

ferramenta de BI. Elas necessitam mais do que nunca de um sistema de suporte à

decisão eficaz e relevante, que tenha condições de gerir uma unidade de negócio de

forma continuada para quase todos os níveis ou áreas da empresa. Por isso, para

alguns setores ou negócio que envolva um volume muito grande de informação, o uso

destas soluções em BI torna-se cada vez mais essencial.

As vantagens que advêm da utilização destas soluções têm a ver com o acesso a

informação de qualidade que permita que as empresas conheçam melhor a sua

realidade, quer seja interna, quer seja voltada para o exterior, permitindo-lhes obter

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indicadores preciosos para melhorar o desempenho da sua atuação e a inovação tão

necessária ao seu crescimento.

O Business Intelligence deve ser visto pelas empresas como um investimento que pode

dar bons frutos a médio e longo prazo.

XIII - REFERÊNCIA BIBLIOGRÁFICA

Minatel, Jim. Por que Business Intelligence?, Escritor freelance para Developer. Disponível em: http://www.gestordeti.com.br/content/por-que-business-intelligence.

Veríssimo, Ricardo. Business Inteligente como Diferencial Competitivo. Consultor de Tecnologia e Negócios. Disponível em: http://www.linhadecodigo.com.br/Artigo.aspx?id=1422.

Siemens. Artigo Business Intelligence. Siemens Communications. Disponível em: http://www.siemens.com.br/templates/coluna1.aspx?channel=2920.

Wikipédia. Business Intelligence. Enciclopédia livre. Disponível em: http://pt.wikipedia.org/wiki/Business_intelligence.

Disponível em: http://www.criativamarketing.com.br/criativa/paginanoticias2.asp?area=Artigos&subare, Acesso em 17.10.2009

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