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Módulo 1. Introdução ao Business Intelligence Objetivos Fornecer uma visão sobre a finalidade de um sistema de suporte para tomada de decisões: Conhecer quais sistemas informatizados atuam em cada componente organizacional. Diferenciar entre um sistema operacional e um sistema de tomada de decisões. Compreender o conceito de Business Intelligence. Conhecer os benefícios agregados ao uso do Business Intelligence. Compreender os critérios que levam uma empresa a utilizar uma solução de Business Intelligence.
Introdução As rápidas mudanças as competições gera 4 não possam adiar as cis„,_ „ Swipe nent page negócio; uma demor da gestão da empres atual junto com e as empresas iretamente com o vocar o fracasso m um sistema que represente o papel de suporte para a tomada de decisões, de resposta ágil e rápida, com informação precisa para que a empresa aproveite as oportunidades: “estar no lugar indicado, no momento oportuno, com a informação correta”.
Os sistemas orientados a tomada de decisões são definidos pelo termo Business Intelligence. Administrar uma empresa sem contar com um sistema de Business Intelligence adequado é muito parecido com andar com os olhos vendados: é possível avançar, xecutar os processos operacionais corretamente, progredir aparentemente segundo os objetivos e até crescer, porém quando alguma coisa falha, os processos se descontrolam, a coordenação desaparece e, em médio praz Swipe to next -lal Studia prazo, a empresa desmorona sobre si mesma.
Esta pode parecer uma visão apocalíptica, mas, quem se arriscaria a levar adiante uma gestão baseando-se na sorte? Página 1 de 15 Conteúdo do módulo 1. 1 1. 2 1. 3 1. 4 1. 5 Introdução Quais são as empresas interessadas em BI? O que é Business Intelligence? O que o Business Intelligence pode oferecer? Quem precisa de soluções de Business Intelligence? 1. 5. 1 Obtenção caótica de informação 1. 5. 2 Quem precisa analisar a informação? 1. 6 1. 7 Primeiros passos O futuro do Business Intelligence 1. Introdução Tanto nas pequenas empresas quanto nas grandes organizações existem vários sistemas informatizados que têm como objetivo principal garantir a manutenção das operações diárias realizadas. Estas operações são realizadas segundo regras de negócios pré- definidas e são armazenadas em grandes bancos de dados. Dentro das organizações podem ser vistos diferentes níveis e uso dos dados: Nível operacional: São utilizados sistemas de informação que monitoram as atividades e transações elementares da organização.
São sistemas que mostraram o ápice da sua Importância na última década, em consequência de um desenvolvimento organizacional orientado ao mercado global. Nível de conhecimento: Neste nível encontramos os trabalhadores de conhecimento e de dados, cobrindo o núcleo de operações tradicionais de captura massiva de dados e serviços básicos de tratamento de dados, com tarefas pré-definidas.
Nível de administração: São realizadas tarefas de administradores e nível intermediário apoiando as atividades de análise, de acompanhamento, de control 20F 14 administradores de nível intermediário apoiando as atividades de análise, de acompanhamento, de controle e tomada de decisões, realizando consultas sobre informações armazenadas no sistema, proporcionando relatórios e facilitando a administração da informação por parte dos níveis intermediários.
Página 2 de 15 Nivel estratégico: Seu objetivo é realizar as atividades de planejamento em longo prazo, tanto do nível de administração quanto dos objetivos apresentados pela empresa. A informação gerada na organização é utilizada em diferentes momentos, de acordo com o nível: Prazo Curto prazo Médio prazo Longo prazo Nível Operacional e Administrativo De Conhecimentos Estratégico Uso Obtenção e controle de dados Decisões táticas Decisões estratégicas Os bancos de dados transacionais servem como ferramenta para os dois níveis básicos da pirâmide, o Nível Operacional e o Nível de Conhecimento.
Nos sistemas OLTP os dados são inseridos, controlados e armazenados. Nos níveis superiores da pirâmide, o Nível de Administração e o Nível Estratégico, o objetivo é a omada de decisões, que são tarefas que estão diretamente vinculadas com os objetivos do negócio. Página 3 de 15 Um sistema é um conjunto de elementos organizados que interagem entre si. Representa o conjunto de regras de negócio que a organização define para realizar os processos e procedimentos funcionais e operacionais necessários para atingir os objetivos propostos.
Um Banco de Dados é um conjunto de dados que pertencem ao mesmo contexto e estão armazenados sistematicamente dentro de al uma estrutura que 30F contexto e estão armazenados sistematicamente dentro de alguma estrutura que os suporta. O Ambiente Operacional é o espaço no qual convivem o conjunto de regras de negócio que a organização define para realizar os processos e procedimentos funcionais e operacionais necessários para atingir os objetivos propostos e os dados gerados por as transações realizadas diariamente. Um Banco de Dados operacional apresenta um conjunto de características, tais como: Está orientado ao aplicativo.
Apresenta estruturas padronizadas. Contém os dados das operações. Os dados são armazenados com o maior número de detalhes. É atualizado on-line. Está em constante mudança. Exemplo de Banco de Dados Operacional O banco de dados e uma Entidade Financeira pode ter dados de: Clientes Tipos de Clientes Produtos Tipos de Produtos Operações Tipos de operações Regiões Países Cidades Página 4 de 15 Etc. Cada uma das tabelas e o banco em si, estão padronizados para garantir a integridade dos dados, minimizar o espaço ocupado e maximizar o rendimento da manutenção dos dados. . 2 Quais são as empresas interessadas em Bl? vanaçao do orçamento de BI 2006 X 2005 Empresas que investirão mais em Bl (2006 X 2005) Página 5 de 15 1. 3 0 que é Business Intelligence? Até agora estivemos falando sabre Banco de Dados transacionais, que oferecem suporte às mpresa. Estes Bancos de Processamento de Transações On-Line. Sob o nome de Business Intelligence (em português, Inteligência de Negócios) existem diferentes acrônimos, ferramentas e disciplinas que apontam para oferecer suporte à tarefa de tomada de decisões.
Entre eles citamos: Data Warehousing: Os Data Warehouses, ou Armazéns de Dados, estão baseados em estruturas multidimensionais (cubos) nas quais a informação é armazenada, calculando previamente todas as combinações de todos os níveis de todas as aberturas de análise. É, de forma simples, um produto cartesiano que armazena todas as ombinações. Pode-se dizer que este método é “exagerado” e, em parte, esta afirmação é real. O que não deve Página 6 de 15 ser esquecido é que este “exagero” é o preço pago pela empresa para poder tomar decisões corretas.
Sempre será mais barata a despesa que resultante da aquisição de SW ou HW do que o custo representado por uma decisão tomada fora de hora. Data Mart: O Data Warehouse de um fato em particular denomina-se Data Mart (DM). Data Mining: Está associado ao degrau mais alto da pirâmide (Nível Estratégico) e tem como objeto eliminar os erros cometidos pelas pessoas ao analisar s dados devido a preconceitos e deixar que sejam os dados os que mostrem os modelos subjacentes. O Data Mining ajuda a criar novos modelos não percebidos pelo analista até esse momento, mas que realmente existem nos dados.
Todas as ferramentas ou disciplinas que podem ser incluídas na definição de Bl apresentam três características comuns: Primeira: Oferecem informações para o controle do processo de negócio, independentemente da 4 comuns: Primeira: Oferecem Informações para o controle do processo de negócio, independentemente da fonte onde estiverem armazenados os dados. Segunda: Oferecem suporte ara tomada de decisões, sendo esta a característica mais importante. Terceira: A camada semântica.
Não é possivel tomar decisões de negócio se não se usar a linguagem própria do negócio. Independente da origem dos dados ou da forma de extração, transformação e agregação, o mais importante é que a informação deve “servir aos usuários finais em uma linguagem de negócios que seja compreensível para eles, sem a necessidade de intérpretes. A idéia é que o analista se concentre na tomada de decisões, para tomá-las com rapidez e segurança, oferecendo uma vantagem competitiva para a empresa e aproximando-a do umprimento dos objetivos.
Business Intelligence (Bl) é uma disciplina que, junto com suas ferramentas correspondentes, são o centro da análise da informação para a correta tomada de decisões, permitindo que a empresa atinja seus objetivos de negócio. Na tabela a seguir são apresentadas as diferenças chave entre um sistema OLPT e um DVV. OLPT Objetivos Operacionais DW Informação para a Página 7 de 15 tomada de decisões Orientação Vigência dos dados Granularidade dos dados Organização Modificações nos dados Ao aplicativo Atual Detalhada Organização padronizada Contínuas
Ao sujeito Atual + histórico Detalhada + resumida Organização estruturada em função da análise por ser realizada Estável A seguir comentamos cada uma das diferenças mencionadas para que você compreenda melhor o conceito de DW: Objetiv 6 4 uma das diferenças mencionadas para que você compreenda melhor o conceito de DW: Objetivos: Um sistema OLTP deve garantir a consistência dos dados, enquanto um OLAP consolida dados já validados, ajustando-os às necessidades próprias da tomada de decisões.
Orientação: Um sistema OLTP está orientado ao Aplicativo e deve atender as Regras de Negócio. Um istema OLAP está orientado ao Sujeito, e está baseado naquilo que o analista precisa ver. Vigência dos Dados: Em um sistema OLTP os dados são utilizados à medida que vão sendo produzidos e deixam de ser importantes em curto prazo (um diário de vendas é relacionado para o mês que está sendo finalizado e, no mesmo momento, começam a ser importantes os dados do mês atual).
Em um sistema OCAP são guardados os dados atuais e os históricos para poder ser realizada análises comparativas, de tendências, etc. A quantidade de períodos armazenados dependerá exclusivamente da necessidade de análise da empresa da capacidade de armazenamento. Granularidade dos Dados: Em um sistema OLTP a granularidade é determinada pelos controles que devem ser realizados, que podem ser aqueles definidos pela organização ou pelas normas legais vigentes. Em um OCAP a granularidade será determinada pelo tipo de análise que se deseja realizar.
Se a análise do tráfego é realizada analisando o numero de ligações no mês, não faz sentido guardar o detalhe diário no OLAP. No OLTP talvez você não tenha a liberdade de decidir o nivel de granularidade. Organização: Um sistema OLTP é padronizado, enquanto um sistema OLA? é aseado em estruturas hierárquicas não padronizadas, m 4 OLTP é padronizado, enquanto um sistema OLAP é baseado em estruturas hierárquicas não padronizadas, modeladas de acordo com a forma desejada para a análise dos dados.
Modificações nos dados: Um sistema OLTP modifica seus dados de forma constante, pois manipula as transações da empresa. Um sistema OLAP não tem como objetivo a apresentação dos dados on-line e, menos Página 8 de 15 ainda, pretende modificar os dados originais, apenas consultá- los. A frequência de atualização dos dados em um sistema OLAP está definida pela granularidade. Dados X Informação Diariamente manipulamos dados sobre os números de telefone das pessoas com as quais temos contato (amigos, familiares, encanador, entrega de pizzas, etc. ).
Estes telefones chegam até nós de diferentes fontes e poderíamos marcá-los em uma “caderneta de telefones” ou em um caderno comum. Então, qual é a vantagem de marcar os números de telefone que nos interessam em uma caderneta ao invés de utilizar um caderno? É evidente, encontraremos mais rápido os numeros na caderneta do que no caderno, pois eles estarão organizados pela inicial do nome. E, se além disso for possível ontar nessa caderneta com uma divisão para nossos amigos, outra para nossa família e outra para serviços, cada uma delas com cores de folha diferentes?
Teríamos a nossa informação telefônica organizada de tal forma que, quando precisar dela, será rapidamente acessível. Se desejarmos telefonar para um amigo, temos que identificar o grupo de pertinência de acordo com a cor, depois pelo índice procuramos o nome e sobrenome e obtemos o número do telefone. 80F 14 a cor, depois pelo índice procuramos o nome e sobrenome e Este simples exemplo mostra conceitualmente a diferença que xiste entre dados e informação e representa a “base” de um 1. 4 0 que o Business Intelligence pode oferecer?
Historicamente, para realizar uma análise: Página 9 de 15 Alguém entrava em contato com o Help Desk para solicitar os dados necessários, pois era o pessoal de Sistemas que sabia onde eram armazenados e de que forma. O pedido passava a fazer parte da fila de incidentes. Obter os dados demandava um tempo Importante, podendo ser medido em dias. Após a longa espera, eram recebidos os desejados dados, realizando a análise. Era muito possível que o analista percebesse que realmente recisava contar com mais informação, que significava repetir o ciclo mencionado.
Em um DW podem ser reunidos os elementos de dados apropriados de diversas fontes de aplicativos em um ambiente integral e centralizado, simplificando o problema de acesso ? informação e, conseqüentemente, acelerando o processo de consultas e análise. Os aplicativos para suporte de decisões baseados em warehousing, podem tornar mais prática e fácil a exploração de dados para uma maior eficácia do negócio, tanto do ponto de vista da disponibilidade quanto da confiabilidade. Página 10 de 15 1. Quem precisa de soluções Business Intelligence? ? possível que mesmo para um ru o importante de pessoas esta pergunta não tenha u undamentada ou, o que consideramos pior, a existência de empresas que pensam não precisar contar com uma solução de Bl- Vamos por partes. 1. 5. 1 Obtenção caótica de informação: Um dos problemas mais comuns quando é necessário consolidar informações ou realizar tarefas de análise é a necessidade de saber onde está armazenado cada dado, com qual formato e qual o seu nível de consistência. Tudo isto sem mencionar sequer as complicações presentadas pelo problema do acesso aos dados por questões de segurança.
Um sistema de operações pode ser formado por vários aplicativos, estes aplicativos podem ter sido desenvolvidos por diferentes fornecedores e com diferentes ferramentas. Pode ocorrer o caso que existam determinados processos que não tenham um aplicativo que os suporte e por esse motivo o usuário tenha parte do negócio em planilhas de cálculo armazenadas no seu computador. Também pode ocorrer que os dados históricos sejam mantidos apenas em relatórios impressos localizados em armários, na empresa ou em um depósito externo.
Página 11 de 15 Recolher este universo de dados dispersos em todos os setores e lugares da empresa torna caótica a obtenção da informação que você precisa. O “pulo do gato” das soluções de Bl está no fato de evitar as Killer Queries (consultas assassinas). Se desejar saber quanto deve produzir no segundo trimestre do ano, talvez deva conhecer a previsão de vendas e a tendência das vendas no ano atual e as vendas reais dos últimos 5 anos. Se esta consulta for executada diretamente em um sistema OLTP, a resposta pode demorar várias horas e este não seria o maior problema. O peri 0 DF 14