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Business Intelligence (BI) APRESENTAÇÃO Business Intelligence (BI) ou inteligência de negócios é o termo que diz respeito a um conjunto de técnicas, metodologias e tecnologias que auxiliam o processo de tomada de decisão inteligente transformando dados brutos em informação relevante, ou seja, em conhecimento. Dessa forma, o BI permite que organizações desenvolvam estratégias e táticas operacionais mais eficazes e identifiquem novas oportunidades. O BI abrange a mineração de dados, o benchmarking de desempenho, a análise descritiva e de processos. Por meio de sistemas de BI é possível processar grandes quantidade de dados operacionais para auxiliar as ações de negócios. De acordo com a complexidade e tamanho deste sistema podemos construir bancos de dados multidimensionais conhecidos como Data Warehouse ou Data Mart, que são empregados na geração de visualizações históricas, atuais e preditivas, as quais são utilizadas como medidas de desempenho e tendências para as decisões de negócios. Nesta Unidade de Aprendizagem, você vai estudar sobre os conceitos de Business Intelligence, sua arquitetura e aplicação nas empresas, sendo uma estratégia eficaz que fornece uma vantagem competitiva de mercado. Bons estudos. Ao final desta Unidade de Aprendizagem, você deve apresentar os seguintes aprendizados: Definir Business Intelligence.• Reconhecer a arquitetura BI.• Resumir a aplicação de BI nas empresas.• INFOGRÁFICO Após a implantação do Business Intelligence, a análise do negócio de uma organização pode ser realizada com o apoio de ferramentas específicas, como data marts, que auxiliam no conhecimento da situação atual, bem como podem apresentar a série histórica comparativa e os rumos e projeções de acordo com determinados cenários, permitindo que a tomada de decisão seja realizada de maneira mais eficiente e segura. Entre as principais características de um data mart, encontram-se diversos relatórios gerenciais, gráficos e tabelas que apresentam informações consolidadas por período, clientes, contratos, comparativos, projeções, segmentos, categorias de produtos e serviços, etc. Veja no Infográfico a seguir as principais características de um data mart. CONTEÚDO DO LIVRO No cenário organizacional atual, empresas não medem esforços para aumentar a sua produtividade e lucratividade com o objetivo de se manter no mercado ou até mesmo para derrubar seus concorrentes. Nesse sentido, a tecnologia oferece grande apoio, especialmente em sistemas de gestão como Business Intelligence, que fazem uso de diversos recursos que auxiliam na tomada de decisão por meio de informações ágeis, precisas e eficientes que são disponibilizadas em seus diversos níveis hierárquicos. No capítulo Business Intelligence, da obra Introdução a Big Data e Internet das Coisas, que serve como base teórica desta Unidade de Aprendizagem, você poderá saber um pouco mais sobre o assunto. Boa leitura. INTRODUÇÃO A BIG DATA E INTERNET DAS COISAS (IOT) Maurício de Oliveira Saraiva Business Intelligence (BI) Introdução Ao final deste texto, você deve apresentar os seguintes aprendizados: Definir Business Intelligence (BI). Reconhecer a arquitetura BI. Resumir a aplicação de BI nas empresas. Introdução A competitividade do mercado de trabalho faz com que as empresas precisem tomar decisões a respeito de seu negócio com agilidade e segurança. No entanto, para que essas decisões sejam acertadas, as orga- nizações precisam converter seus dados em informações que representem conhecimentos relevantes para o negócio. Para isso, Business Intelligence fornece o apoio computadorizado necessário para que a tomada de decisão seja realizada de forma rápida, precisa e confiável. Neste capítulo, você vai estudar sobre os conceitos de Business Intelli- gence, sua arquitetura e aplicação nas empresas. Business Intelligence Business Intelligence (BI), que, em livre tradução, signifi ca inteligência do negócio ou inteligência empresarial, pode ser considerado como um conjunto de soluções que envolvem aplicações, bancos de dados, metodologias, arquiteturas e ferramentas que permitem a transformação de dados brutos em informações gerenciais (TURBAN et al., 2009). Esse acesso, que, por vezes, deve ser em tempo real, permite que analistas, gerentes e diretores consultem dados históricos e atuais sobre o movimento e o desempenho das organizações, servindo de base para a tomada de decisão. Um conceito simplificado de BI é apresentado por Turban et al. (2009, p. 27), que destacam que “O processo de BI baseia-se na transformação de dados em informações; depois, em decisões; e, finalmente, em ações”. Porém, quando se trata de transformação de dados em BI, considera-se um enorme volume de dados brutos que são manipulados. A Figura 1 apresenta um conjunto de recursos, ferramentas e técnicas que serviram de base para a criação e a evolução do BI. Entre os principais, destacam-se bancos de dados dos diversos sistemas das organizações, ferra- mentas para extração e transformação de dados em informações condensadas (OLAP, data marts, sistemas ETL, metadados, portais) e análise de dados (consulta e relatórios, planilhas Excel, indicadores e dashboards, alertas e notificações). Figura 1. Recursos, ferramentas e técnicas de BI. Fonte: Turban et al. (2009, p. 28). O BI evoluiu dos Sistemas de Geração de Gestão (SIG) dos anos 1970 e dos Executive Information Systems (EIS) dos anos 1980, mas foi em meados na década de 1990 que o termo foi estabelecido pela empresa de consultoria Business Intelligence (BI)2 Gartner Group, vindo a se tornar mundialmente conhecido desde então (TURBAN et al., 2009). Esses sistemas que serviram de base ao BI apresentavam relatórios dinâmicos multidimensionais, prognósticos e previsões, análise de tendências e fatores críticos de sucesso, entre outras funcionalidades. Atualmente, as ferramentas de BI fazem uso de modernas tecnologias, como inteligência artificial (IA) para a realização de recursos de análise. A competitividade do mercado exige que as organizações trabalhem seus dados de modo rápido e eficiente, para que sejam transformados em infor- mações úteis para a tomada de decisão, com o objetivo de melhorar suas operações, reduzir custos e aumentar a produtividade. Com o apoio da tecnologia, mais especificamente das ferramentas de BI, essas informações chegam às mãos de gerentes e diretores mais rapidamente, sem desprezar a confiança e a legitimidade nos dados que são apresentados (PRIMAK, 2008). Um dos principais objetivos que fazem as organizações implantaram ferramentas de BI é coletar, organizar, compartilhar e monitorar informações voltadas à gestão do negócio. Com isso, visa obter a informação certa, no lugar certo, na hora certa e nas mãos certas. Em um sistema de BI, os dados são transformados em informações úteis por meio de ferramentas, como, por exemplo, Extract, Transform, Load (ETL). Basicamente, uma ferramenta ETL é composta de três fases: extração, trans- formação e carregamento (PRIMAK, 2008): Extração: captura dados brutos das diversas fontes de dados da organização. Transformação: descarta dados irrelevantes e agrupa dados com base em categorias de negócio por meio de chaves e índices ágeis. Carregamento: disponibiliza as informações para os sistemas de destino. 3Business Intelligence (BI) Benefícios de BI Diversos são os benefícios que Business Intelligence pode fornecer às or- ganizações, entre os quais se destaca a capacidade de fornecer informações condensadas, precisas e ágeis a respeito do desempenho dos negócios às pessoas interessadas, facilitando o planejamento e a tomada de decisão. No entanto, Turban et al. (2009) citam que existem outros benefícios secundários, como: geração de relatórios mais rápida e precisa; melhoria da tomada de decisões; economia de tempo; versão única da verdade; melhoria das estratégias e dos planos; maior eficiência nos processos; economia de custos. Devido a tantos benefícios, muitos executivos não insistem em justificar detalhadamente o custo do investimento em projetos de implantação de BI, uma vez que o valor agregado ao negócio é explícito, como possibilidade análise de vendas e marketing, séries históricas comparativas e previsão, consolidação financeiras, etc. Uma organização que não implanta adequadamente uma solução de BI acaba por sofrer desvantagens competitivas. Para obter sucesso no ambiente de negócios, as organizações devem: enfrentar os desafios que são impostos pelas tendências do mercado; compreender amplamente as funcionalidades que um BI pode oferecer; atender às práticas recomendadas pelo mercado. O processo de criação e uso da inteligência nos negócios é composto por diversas etapas que estão organizadas em um modelo cíclico, que recebe atualizações e evoluções ao longo de sua implantação. O início se dá pelo planejamento/atribuição de tarefas, segue pela coleta, pelo processamento, análise, produção, disseminação, avaliação e feedback, repetindo esse ciclo a cada novo processo implantado no BI, conforme ilustrado na Figura 2. Business Intelligence (BI)4 Figura 2. Ciclo de implantação de BI. Fonte: Turban et al. (2009, p. 35). Arquitetura BI A arquitetura de um BI envolve diversos componentes, que vão desde servi- dores de alto desempenho, discos de grande capacidade de armazenamento a sistemas inteligentes que proporcionam a transformação de dados brutos em informações privilegiadas, disponibilizando-as aos usuários de acordo com os diversos níveis hierárquicos de uma organização (PRIMAK, 2008). A Figura 3 apresenta um modelo de arquitetura básica de BI baseada em três partições: Data (dados brutos), Information (informações) e Knowledge (conhecimento). Data: a extração de dados dos mais diversos bancos de dados da orga- nização, inclusive de sistemas legados. Information: a transformação de dados em informações conforme os objetivos e interesses do negócio, visando a implementação de data marts especializados. Knowledge: a produção de conhecimento nos diversos níveis da organiza- ção com base na análise das informações disponibilizadas aos usuários. 5Business Intelligence (BI) Figura 3. Arquitetura básica de BI. Fonte: Fulcrum Logic (2009, documento on-line). De acordo com Turban et al. (2009), a arquitetura BI pode ser compreendida em quatro grandes componentes: data warehouse (DW), análise de negócios, ferramentas para manipular e analisar dados e interface do usuário. Data warehouse Braghittoni (2017) explica que data warehouse é como um repositório de dados (data mart) que armazena informações oriundas dos diversos sistemas de uma organização. Os dados são armazenados em um formato que mantém as informações consolidadas por assunto/categoria, facilitando a extração de relatórios para a análise de grandes volumes. A partir do momento em que os dados brutos são transformados em infor- mações consolidadas, é possível extrair relatórios que exibem séries históricas que possibilitam visualizar e analisar eventos passados e compará-los aos eventos atuais, fornecendo subsídios para a tomada de decisão na organização. Entre as principais características do data warehousing, destacam-se (BRAGHITTONI, 2017): Orientado por assunto: os dados brutos são consolidados por assunto, como contratos, clientes, serviços, produtos, etc. Isso permite que usuários avaliem o desempenho atual das operações da organização Business Intelligence (BI)6 por meio de uma visão mais abrangente, bem como identifiquem as causas desse desempenho. Integrado: a integração está diretamente ligada à orientação por assunto, uma vez que as informações devem ser disponibilizadas de maneira centralizada e em formato unificado, de fácil acesso. Variável no tempo (série temporal): as variáveis no tempo apresentam informações em formato de séries históricas que permitem comparar o desempenho com períodos anteriores e até realizar projeções de comportamento. Não volátil: as informações são disponibilizadas apenas para consulta, de modo que esses dados não podem ser modificados. Essas informa- ções também podem ser armazenadas por longos períodos, conforme a relevância dos dados. Armazenar os dados de forma consolidada permite que relatórios gerenciais sejam extraídos rapidamente, uma vez que as informações já são armazenadas em um modelo de dados projetado para alto desempenho de consultas. Para isso, rotinas pesadas de transformação de dados brutos em informações gerenciais são execu- tadas previamente, possibilitando que a extração de consultas possa ser realizada em poucos segundos. Análise de negócios A análise de negócio é realizada pelos usuários com o apoio das ferramentas (softwares middleware) que permitem extrair relatórios e consultas perso- nalizadas sobre as informações produzidas. Com isso, é possível analisar diferentes dimensões de dados sob diversas perspectivas com agilidade e efi cácia. Uma das ferramentas mais conhecidas é a Online Analytical Processing (OLAP), com a qual é possível manipular e analisar grandes massas de dados sob diversas perspectivas categorizadas. Com isso, usuários podem personalizar a forma como as informações serão exibidas para extrair relatórios sob demanda para analisar e comparar diversos cenários, além de projetar tendências com base em seus dados corporativos (PRIMAK, 2008). 7Business Intelligence (BI) Ferramentas para manipular e analisar dados A análise de negócio é realizada pelos usuários com o apoio das ferramentas. Conhecidas como Decision Automatization Systems (DAS), essas ferramentas permitem que os dados das áreas funcionais, como vendas, por exemplo, solucionem determinados problemas de gestão. São exemplos de ferramentas de gestão: Data mart: é uma base de dados corporativa especializada em armazenar dados de determinada área de negócios da organização. Possui uma estrutura organizada que privilegia a extração de informações que são importantes para o negócio. Exemplo: informações condensadas de vendas por clientes e segmentos de mercado. Data mining: é a busca de informações em bancos de dados com o objetivo de encontrar padrões que possibilitem a projeção de compor- tamentos. Exemplo: auxilia empresas na prospecção de clientes que possuem interesses em comum. Business Performance Management (BPM): usa a metodologia balan- ced scorecard com o objetivo de implementar e gerenciar estratégias de negócio das organizações para relacionar metas a desempenhos reais. Exemplo: monitora indicadores para apresentar diagnósticos para as diversas fontes de negócio. Interface do usuário Interfaces do usuário são ferramentas ou dashboard minds que oferecem aos usuários uma visão abrangente dos indicadores de desempenho e tendências por meio de gráfi cos, tabelas e quadros com informações sobre o negócio. Essas informações, normalmente, fi cam à disposição dos usuários em portais corporativos, intranets, sistemas de gestão e ferramentas de visualização. Aplicação de BI nas empresas Nesta seção, com base nos estudos de Turban et al. (2009), veremos três casos de aplicação de Business Intelligence em empresas, cuja implantação proporcionou melhoria de processos ou aumento de lucratividade. Business Intelligence (BI)8 Precificação de produtos nas drograrias Longs Drug Stores Nas drogarias Longs Drug Stores, uma rede de farmácias americanas com mais de 400 unidades, a precifi cação dos produtos era realizada de maneira descentralizada. Cada uma das lojas tinha autonomia para defi nir os preços que considerava mais adequados para lidar com a concorrência local. Não existia um critério de definição dos preços, tampouco um estudo aprofundado acerca da competição do mercado. Assim, os preços eram in- seridos no sistema de forma manual, a partir das tabelas de preços de varejo sugeridas pelo fabricantedos produtos. Os preços, normalmente, eram modificados em determinadas estações do ano ou quando se instaurava uma guerra entre os concorrentes em busca dos clientes. No entanto, as alterações de preços não seguiam uma estratégia, pois não levavam em consideração a rentabilidade, a previsão de demanda e a consistência dos preços praticados. Visando melhorar os processos e otimizar precificação de produtos, a rede de farmácias implantou o Business Intelligence, redefinindo de maneira radical a forma como os preços eram estabelecidos. Para isso, fórmulas foram implementadas para recalcular os preços automaticamente em toda a rede de lojas, com base em diversos fatores, como: histórico de vendas por períodos/características do ano; histórico de vendas por loja da rede; curva de preço/demanda por produto/categoria de produto; precificação dos concorrentes; métricas de rentabilidade; outros. Além disso, a ferramenta possibilitou identificar os produtos que sofriam maior influência pela variação do preço e simular, em poucos segundos, o possível impacto que determinada alteração de preço poderia gerar nas vendas e/ou na margem de lucro. Como resultado, as lojas da rede de farmácias identificaram um aumento entre 2% e 10% no volume da venda de produtos. 9Business Intelligence (BI) Análise preditiva para melhorar a arrecadação de impostos no Texas Identifi car o montante de impostos devidos frente ao arrecadado é o desejo de qualquer governo e, com o estado do Texas, não era diferente. O método normal de conferência ocorria pela fi scalização manual, que era realizada pelos auditores fi scais. No entanto, essa auditoria era custosa e demorada e, além disso, em muitos casos, poderia não encontrar nenhuma diferença, produzindo um trabalho desnecessário e que teria sido evitado se houvesse uma forma de saber, pre- viamente, quais empresas possuíam tais diferenças e, assim, auditar apenas onde fosse necessário. Com a implantação do Business Intelligence, milhões de registros foram armazenados em bancos de dados em forma de informações que puderam ser cruzadas para identificar orientações promissoras. Em outras palavras, o sistema possibilitou identificar milhares de empresas que estavam irregulares com suas obrigações fiscais. Além de ajudar a identificar as empresas com irregularidades, auxiliou os auditores a selecionar melhor os alvos das auditorias nas empresas fiscalizadas, produzindo uma economia de mais de 150 milhões de dólares por ano. Business Intelligence na France Telecom Após perder o monopólio de provedora de telecomunicações na França, a France Telecom se viu inundada em diversos sistemas setorizados que trata- vam as informações de modo descentralizado e cujos dados eram replicados e despadronizados. Devido ao aparecimento de diversos concorrentes, surgiu, então, a ne- cessidade de organizar os sistemas informatizados com o objetivo de prover informações úteis e adequadas. Assim, os executivos iniciaram a migração de todos os sistemas para uma plataforma única, cuja arquitetura técnica era baseada na web. A definição de padrões de software permitiu a implantação de um Business Intelligence capaz de fornecer dados das diversas unidades comerciais por meio do compartilhamento de melhores práticas nos processos de análise de informações. Business Intelligence (BI)10 Uma linha direta de helpdesk foi implantada para dar consultoria às fer- ramentas de BI, contendo metodologia, dicas e documentação, bem como a centralização de abertura de chamados, atualizações e certificações de novas versões. Os usuários se tornaram mais autônomos devido ao acesso às informa- ções em um portal disponível na intranet, o que permitiu que os executivos acessassem dados estratégicos sobre o desempenho da organização e seu valor comercial. Além disso, implementou uma organização para melhor administrar os projetos de BI por meio de: padronização das abordagens analíticas de toda a organização; treinamento e desenvolvimento de empregados nas ferramentas de gestão; compartilhamento de melhores práticas; valorização das relações e suporte aos fornecedores. Por fim, o sistemas de BI foram implantados em aproximadamente metade dos 130 mil computadores que a empresa possui, colaborando para a conquista de novos clientes e para a fidelização dos clientes atuais. BRAGHITTONI, R. Business Intelligence: implementar do jeito certo e a custo zero. São Paulo: Casa do Código, 2017. FULCRUM LOGIC. Data Warehousing. 2009. Disponível em: <http://fulcrumlogic.com/ data_warehousing.shtml>. Acesso em: 22 dez. 2018. PRIMAK, F. V. Decisões com BI (Business Intelligence). Rio de Janeiro: Ciência Moderna, 2008. TURBAN, E. et al. Business Intelligence: um enfoque gerencial para a inteligência do negócio. Porto Alegre: Bookman, 2009. 11Business Intelligence (BI) Conteúdo: DICA DO PROFESSOR Business Intelligence é um conjunto de soluções que permite extrair dados de diversas bases de dados de uma organização e transformá-los em informações gerenciais que podem auxiliar na tomada de decisão. Essas informações gerenciais são organizadas em formatos específicos que permitem a recuperação ágil e eficiente, possibilitando a realização de análises sob diversas perspectivas do negócio. Nesta Dica do Professor, você verá a apresentação de informações extraídas de uma ferramenta de BI. Conteúdo interativo disponível na plataforma de ensino! SAIBA + Para ampliar o seu conhecimento a respeito desse assunto, veja abaixo as sugestões do professor: O uso do Business Intelligence (BI) em sistema de apoio à tomada de decisão estratégica Leia este artigo para conhecer mais sobre Business Intelligence no apoio à tomada de decisão. Conteúdo interativo disponível na plataforma de ensino! Data Warehouse: conceitos e aplicações Veja agora uma pesquisa que buscou identificar os principais conceitos relacionados a Data Warehouse, sua disseminação em algumas empresas brasileiras e as vantagens de sua aplicação. Conteúdo interativo disponível na plataforma de ensino!
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