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N
Analítica de Dados
a era da informação, as empresas tiveram que se adaptar às
novas tecnologias para manter-se no mercado, pois as 
informações e dados são cada dia mais valiosos para o
monitoramento, acompanhamento e produtividade de
toda cadeia organizacional. 
As ferramentas que serão apresentadas trazem em sua estrutura
propostas para agilizar o processo, conforme a necessidade de cada
empresa, buscando atingir os seus objetivos. 
Para Fortulan e Gonçalves Filho (2005), “Dados têm pouca utilidade em
seu estado bruto, por isso precisam ser tratados e interpretados para que
deles seja possível tirar informação e conhecimento”. Em outras palavras,
os sistemas por si só não são eficientes, necessitam que os dados sejam
coerentes com as atividades e estratégias da empresa e manejados por
pessoas capacitadas para que realmente se tenha o resultado desejado.
Sezões et al. (2006) reforça a necessidade de alinhamento entre
a tecnologia e as estratégias da empresa com o objetivo de melhoria na
gestão do negócio, criando valores, inovação, vantagem competitiva
e diferenciando-se das demais organizações. Nesse sentido, os sistemas
de Business Intelligence são imprescindíveis para inovar as práticas de
gestão que levam a decisões mais confiáveis, fundamentadas em dados
mais consistentes.
É fundamental que as organizações implantem a ferramenta com a qual
mais se identificam e que atendam aos seus propósitos, além de definir
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quais os requisitos essenciais para garantir uma boa análise de dados e
informações, promovendo uma tomada de decisão ágil e assertiva para o
sucesso do negócio.
CRM: UMA FERRAMENTA DE RELACIONAMENTO
A sigla CRM refere-se a “Customer Relationship Management”, ou seja,
gestão de relacionamento com o cliente. Esta ferramenta desempenha
um papel muito maior do que um simples software, pois integra todo o
processo, desde as estratégias de gerenciamento até análise da clientela.
É imprescindível verificar as necessidades dos clientes para atendê-los de
maneira personalizada, buscando o diferencial e assertividade nas ações,
importantes para uma ótima tomada de decisão.
Conforme Peppers e Rogers (2004), durante anos, as empresas
ganhavam mercado através da consolidação de sua marca, tornando-se
intocáveis e imutáveis. Com a expansão da era da informação, os
conceitos se transformaram e as empresas começaram a planejar suas
estratégias a partir da reunião das informações de seus clientes para
manter a competitividade no mercado, além de gerar um relacionamento
personalizado.
É fundamental que as organizações entendam que o cliente é o ativo mais
importante, e é imprescindível que os seus dados e informações sejam
coletados, armazenados e analisados para o desenvolvimento das
estratégias de vendas, fortalecimento e fidelização, ou seja, o
relacionamento entre as partes deve ser o mais duradouro, refletindo
positivamente na tomada de decisões. Em suma, o CRM é um sistema
eficiente para auxiliar na gestão dos clientes, indicando como ele gostaria
de ser atendido (PEPPERS e ROGERS, 2004).
Para Kotler (2003), o cliente não só faz parte da organização: ele é crucial
para a sua sobrevivência e servi-lo é o mais importante para o negócio.
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Destaca ainda que o CRM é mais do que um software, sendo capaz de
alterar a percepção do cliente, gerar humanização no atendimento,
tornando-o mais eficaz. No seu processo, estabelece interatividade nas
informações, aprimoramento nas funcionalidades das organizações e
viabiliza melhores soluções para os clientes.
Para Payne (2005), CRM propicia aumento de rentabilidade e valorização
da empresa através da compreensão das preferências dos clientes,
trazendo alinhamento e assertividade nas estratégias de marketing de
relacionamento.
 
Tipos de CRM
• CRM Operacional
Segundo Turban, Mclean e Wetherbe (2008), o sistema captura as
informações dos clientes e as armazena em um banco de dados; há
ainda outros mecanismos, como serviço de venda, e-commerce, call
center, entre outros, que trarão melhores práticas de atendimento. Todas
as informações recolhidas pelo sistema (tanto de clientes, quanto da
empresa) produzem um relatório com informações para identificação e
compreensão de hábitos, valores e preferências dos consumidores.
Payne (2005) acrescenta que o CRM operacional caracteriza-se pela
automatização dos processos atrelados aos dados dos clientes, das
vendas, do marketing e do atendimento.
 
• CRM Analítico
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O CRM analítico auxilia na análise, compreensão, classificação,
adequação e personalização dos produtos e serviços, através dos dados
apurados e é fundamental para retenção e fidelização dos usuários .
Peppers e Rogers (2008) afirmam que o CRM analítico é a “inteligência
aplicada à base de dados”. Através dele identifica-se o cliente, podendo
testar tratamentos diferentes, definição de estratégia, clareza do cenário
competitivo e alinhamento organizacional para investimentos assertivos,
com custo reduzido e agilidade.
Classificado por Payne (2005), o CRM analítico está presente desde a
reunião, retenção e organização dos dados a partir das informações
anteriormente recolhidas dos clientes até a interpretação para a tomada
de decisão.Essas ações geram ativos motivadores, rentáveis e
oportunidades de negócios.
 
• CRM Colaborativo
Para Payne (2005), o CRM Colaborativo integra diversas áreas e setores
da organização, incluindo os serviços de colaboração e infraestrutura para
a interação entre as partes interessadas. Segundo Kotler (2005), a
integração entre todos os envolvidos se dá através da tecnologia da
informação gerando automação.
 
• CRM Social
Nesta modalidade, Kotler (2005) compreende que a interação cliente-
organização por intermédio das mídias sociais e sua alimentação de
informações é advinda dos perfis disponibilizados nas redes sociais e
pode levar a assertividade nas ações.
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De acordo com Machado (2013), o relacionamento com o cliente é
pautado por algumas premissas – identificação, diferenciação, interação e
personificação do contato com o consumidor, a fim de possuir
conhecimento amplo das suas necessidades. O CRM tem a função,
através de múltiplos instrumentos (CRM operacional) como web, call
center, automação de força de vendas, telemarketing e gerenciamento de
campanhas de marketing de compilar e armazenar dados (CRM analítico)
para segmentação de clientes, análise de campanhas, vendas, fidelidade
e atendimento, rentabilidade, desempenho dos negócios para a obtenção,
manutenção e desenvolvimento de clientes.
Visto que o CRM é uma ferramenta importante para as empresas
mensurarem dados em toda cadeia de relacionamento, essas
informações auxiliarão nas tomadas de decisão, tornando as ações mais
assertivas, oferecendo diferencial no mercado e permitindo uma interação
mais sólida entre organização/cliente, mantendo satisfação e fidelidade.
 
DATA WAREHOUSE
 
Em meados da década de 90, o termo foi reconhecido como Armazém de
Dados e foi fundamental para trazer soluções àsnecessidades para o
gerenciamento de informações organizacionais, concluiu Moody e Kortink
(2000) – além de ser imprescindível para qualquer sistema de Business
Inteligence (BI).
Segundo Holsapple (2003), Data Warehouse é classificado como
Sistemas de Apoio à Decisão (SAD). No âmbito tecnológico, se baseia em
algumas métricas como registro das atividades e definições
organizacionais, modelos matemáticos estatísticos, financeiros e que
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possam auxiliar na clareza dos problemas, regras para inferir e obter
novos conhecimentos. Em suma, são dados que em conjunto aumentam
o nível de informações para melhor decisão e estratégias empresariais.
De acordo com Inmon (2005), o Data Warehousing é uma “coleção de
registros informacionais integrados orientados a um tema, não voláteis e
variantes no tempo de forma a suportar o processo de decisões da
gestão”. Em outras palavras, as informações registradas serão
selecionadas, armazenadas e ordenadas, conforme os temas ou
assuntos determinados e dimensionados pelo tempo para fins de registro
histórico e não voláteis – informações estáveis que não poderão ser
removidas ou alteradas no sistema.
Esses sistemas Data Warehouse (DW), também conhecido como Data
Warehousing, são responsáveis pela armazenagem e manipulação de
dados de uma ou mais empresas e possibilitam a estruturação e
implementação de processos de análise e soluções (KIMBALL e ROSS,
2013).
Para Moody e Kortink (2000), a estrutura do DW é composta de Data
Marts (DM), que são armazéns de dados mais específicos e que dão
acesso às informações diretamente aos usuários finais.
 
Quadro 01: Diferença entre Data Warehouse e o Data Mart.
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Fonte: Primak, 2008
 
Outra definição dada ao sistema é que Data Warehouse é “um banco de
dados relacional projetado para consulta e análise” e em vez de
processamento de transações está inserido dentro de um ambiente de
processos de extração (extract), transporte (carga/load) e transformação
(transform) – ETL – das informações, além de um mecanismo de
processamento analítico online (OLAP), entre outras ferramentas que
possam agregar informações diversas para auxiliar na tomada de decisão
(ORACLE, 2021).
Machado (2013) estabelece Data Warehouse não somente como uma
tecnologia, mas como uma arquitetura, cujo projeto resulta em:
 
• Informação disponível para gestão.
• Visão de curvas de comportamento.
• Agilidade de ferramentas para apoio à decisão.
• Segurança de informação para decisão.
• Maior abrangência de visão de indicadores.
• Recursos mais abrangentes para análise de negócios.
• Necessidades e expectativas executivas atendidas por tecnologia da
informação.
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Como já dito, o Data Warehouse é originário de um Sistema de Apoio à
Decisão (SAD) em que as informações são coletadas e armazenadas
para melhorar a tomada de decisão, tendo como funções a limpeza,
integração, mapeamento, extração, transformação e carregamento de
dados.
Para Furlan (1994), o Sistema de Apoio à Decisão é composto de um
sistema de informações com acesso a sistemas de processamento de
transações, bancos de dados e uma base de modelos decisórios que se
relacionam com outros sistemas para melhor apoio à tomada de decisão
em todos os níveis. Dentro deste conceito existem algumas características
básicas (GeeksforGeeks):
 
• Orientação para o assunto (Subject Oriented): a partir da definição do
propósito do armazenamento dos dados, o sistema compilará
informações específicas e bem definidas, além de convertê-las para
padronizar o demonstrativo de análise de dados. Os dados devem ser
tratados para a construção de uma estatística em que as informações
estejam corretas e completas.
• Integração (Integrated): interligação entre as informações e fontes dos
bancos de dados integrados em toda cadeia organizacional e
compartilhada entre si, ou seja, os dados de vários ativos serão
integrados e unificados para visualização num mesmo local.
• Tempo de armazenagem (Time-Variant): os dados armazenados
poderão ser requeridos em tempo específico e dentro de uma ótica
histórica.
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• Não volátil (Non-Volatile): os dados são permanentes, não poderão ser
modificados ou excluídos, apesar de converter as informações para o
mesmo layout ou estruturas levando a melhor compreensão.
 
Figura 01: Características e funções do data warehouse 
Fonte: GeeksforGeeks
 
Kimball (1998), entre outros pesquisadores, entendem que o ambiente
DW envolve três componentes:
 
• Back End: aqui os dados são administrados e orientados de um lugar
para outro através dos processos de extração, limpeza, transporte e
organização, transformando-os.
• Repositório Data Warehouse: o processo deste sistema é analítico que
compila dados para análise do usuário final.
• Front End: é a interface do sistema para realização de consultas.
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O sistema é o alicerce para a elaboração, preparação e organização de
dados, facilitando a análise. Apesar destas funções, a precisão de dados é
o fato mais importante do processo, mas de 10 a 20 por cento deles são
imprecisos ou corrompidos e que necessitam de correção para que
obtenham sucesso.
Visto que os dados são essenciais para a qualidade de informações, é
importante que sejam tratados da forma mais adequada e fiel para gerar
métricas reais, além de escolher a melhor ferramenta que sejam flexíveis
e precisas conforme a demanda organizacional, auxiliando gestores a
identificar tendências e práticas para estabelecer estratégias empresariais,
minimizando riscos para o negócio.
 
SISTEMAS ANALÍTICOS E OPERACIONAIS
 
Observam-se nas organizações sistemas analíticos (OLAP) e
operacionais (OLTP). Eles são ferramentas que possibilitam o
armazenamento, análise e geração de dados para uma tomada de
decisão assertiva.
Um sistema operacional tem a finalidade de centralizar os registros
transacionais, estruturados e de repetição (CHADHURI e DAYAL, 1997)
como movimentos contábeis e de armazéns, automatizando os registros
informacionais da organização.
Já os sistemas analíticos compilam os dados para análise, executam
consultas mais complexas e auxiliam na tomada de decisão. Dessa
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forma, a equipe gerencial tem dados mais organizados, integrados
conforme as métricas já pré-estabelecidas, aumentando a precisão e
minimizando tempo para a resolução de problemas.
O OLTP – Processamento de transações online – é usado para pequenas
e repetitivas transações que ocorrem no dia a dia. Considerado como um
banco de dados simples, tem prioridade transacional e não para análise
de dados. Como tem um processamento rápido de consultas pode
atender imediatamente às ações do usuário e também exerce
procedimentos de leitura, escrita e exclusão de dados imediatos. Apesar
da rapidez nas informações, é um sistema que permite alteração nos
dados, ocasionandofalhas no processo (geekforgeek).
Conforme Chadhuri e Dayal (1997), OLTP (Online Transaction
Processing) usa o conceito ACID em suas transações – atomicidade,
consistência, isolamento e durabilidade – utilizados pelos bancos
operacionais.
OLAP – Processamento analítico online – é uma das ferramentas
específicas do Data Warehouse de manipulação e mineração de dados e
análise crítica. Através do OLAP, os dados internos ou externos inseridos
que são brutos serão transformados e manipulados para alimentação do
sistema e executar a análise crítica da informação.
Conforme Machado (2013), essa é uma das ferramentas utilizadas no
Data Warehouse, que permite uma variedade de expansões neste
processo: ROLAP (OLAP Relacional) acessados por bancos de dados
relacionais; MOLAP (OLAP Multidimensional) acessados por bancos de
dados multidimensionais; HOLAP (OLAP Híbrida) acessados pelos dois
tipos de bancos discriminados acima; DOLAP (OLAP Desktop):
destinados a computadores pessoais.
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Thomsen (2002) reforça que o OLAP tem características que permitem a
análise dos negócios por sua velocidade de consultas aos dados, pela
flexibilidade de escolha das propriedades e pelos critérios para a
realização das avaliações, pela expressividade de extração e verificação
dos elementos.
 
Quadro 02: As principais diferenças entre bancos de dados OLAP e
OLTP:
Fonte: GeeksforGeek
 
Cada dia mais, as empresas se apoiam na armazenagem de dados para
manter suas informações e em sistemas que as ajudem a melhorar sua
tomada de decisão. É importante verificar a diferença entre os sistemas e
trabalhar de acordo com a demanda e necessidade da organização.
Dessa forma, a assertividade nas ações será mais efetiva.
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VISUALIZAÇÃO DA INFORMAÇÃO: EXCEL E POWER BI
 
Davenport (1998) afirma que os gestores procuravam coletar somente as
informações necessárias para a tomada de decisão. No entanto, houve
um aumento das informações, o que culminou no desvio de foco na
utilização correta e eficiente dos dados.
Ao prosseguir o seu raciocínio, o autor define dados como estruturas mais
simplificadas que podem ser construídas e quantificadas por meio de
planilhas ou textos e sua alimentação feita a qualquer momento. Por esse
motivo, é facilmente manipulado, extraído e transferido para outros
dispositivos.
Já informações são dados analisados para melhor entendimento, que
consistem em pesquisa e compilação dos dados que sejam coesos para
que façam sentido para a tomada de decisão.
A tomada de decisão se vale do processo de levantamento do problema,
dos dados e das informações para alcançar os objetivos definidos
anteriormente, que por meio de visualizações da análise atinjam os
resultados esperados, de forma estruturada, rápida e precisa
(GUIMARÃES e ÉVORA, 2004).
O avanço da tecnologia proporcionou aumento das informações e
transformou a maneira pela qual as empresas analisam seus dados até a
tomada de decisão. A visualização da informação foi um ponto importante
nesta jornada, com a necessária especialização no tratamento e coletas
de dados
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Conforme Nascimento e Ferreira (2005), a visualização das informações
facilita a compreensão e acelera o processo decisório dada a
preocupação na “construção de representações visuais de dados
abstratos”. Assim, a visão sobre o todo será mais clara.
Nesse contexto, destacam-se dois elementos básicos: a expressividade e
a efetividade.
A expressividade se dá por meio dos dados visualizados pelo usuário e
que estejam completos e refletindo o seu interesse; a efetividade diz
respeito às informações rápidas, sucintas e que tragam clareza ao
usuário.
As duas são importantes para um processo de decisão. Muitas vezes, as
pequenas informações são suficientes para atingir os objetivos e, em
outras, os detalhamentos são importantes para o melhor resultado.
Ferramentas como Excel ® e Power Bi estão na categoria de
visualizadores de informações e têm grande potencial para análise e
tomada de decisão.
O MS EXCEL® é um software comercializado pela Microsoft Office que
auxilia as organizações no controle gerencial e tomada de decisão,
através de planilhas, gráficos, e tabelas que facilitam a compreensão dos
dados e informações.
Segundo Frezatti (2009), o controle gerencial é o complemento para o
planejamento estratégico, uma vez que só há comparação entre o
planejado e o executado se houver controle de ambos. Essa relação é
relevante para a avaliação e alinhamento das atividades, que
consequentemente aumenta a assertividade nas tomadas de decisão.
Horngren et. al (2004) complementa que este controle deve ser registrado
pelos sistemas, a fim de reunir e armazenar as informações para melhor
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planejamento, avaliação de desempenho e controle. O objetivo dessa
ação é a comunicação clara dos propósitos empresariais, o entendimento
das ações tomadas pelos usuários com o intuito de alcançar os objetivos,
além da demonstração dos resultados para toda organização e assegurar
a adaptação às mudanças ocorridas.
Rodrigues (2009) afirma que o Excel é uma excelente ferramenta que
possibilita muito mais do que a criação de gráficos e diagramas
personalizados a partir de cálculos numéricos complexos – tem a
facilidade de exportar os dados de vários locais, auxilia a organização na
“gestão e análise de dados” e automatizar “tarefas complexas através de
macros de comandos e de funções”.
Já o Power BI, criado pela Microsoft em 2015, mantém a simplicidade de
utilização, integrando dados de várias fontes – locais ou em nuvem
(Cloud). Sua análise avançada permite visualizar dados, insights e
dashboards, criar e compartilhar planilhas e relatórios online para qualquer
pessoa. E complementa que a visualização dos dados e informações se
tornam melhores, mais consistentes e coerentes. Outra vantagem é ter
valor acessível, uma comunidade para tirar dúvidas, criar tópicos ou votar
em algum já existente, ou a facilidade de exportar os relatórios para uma
apresentação e conexão com outras páginas da web. (PEREIRA, 2020)
Conforme a Microsoft (2021), “O Power BI é uma coleção de serviços de
software, aplicativos e conectores que trabalham juntos para transformar
suas fontes de dados não relacionadas em informações coerentes,
visualmente envolventes e interativas”. Os dados a serem exportados
podem estar em qualquer local e são fáceis de partilhar e visualizar.
Dentro desta ferramenta, existem alguns elementos básicos que permitem
a criação, compartilhamento e insights empresariais: Power BI Desktop
(Aplicativo de desktop do Windows), serviço SaaS (software como serviço
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online), Aplicativos móveis para Windows, IOS e Android. Além disso,
conta com o Power BI Builder (criação de relatórios corporativos), Serviço
de Relatório do Power BI (para geração de relatórios), entre outras
funcionalidades que auxiliarão na construção de estratégias e tomada de
decisão.
Lagos e Alves (2018) reforçam que o sistema advindo de complementos
desenvolvidos para o Excel elevou o nível de tratamento e análisede
dados exponencialmente e se tornou líder em plataformas de análise e
Business Intelligence.
Lembrando que o termo Business Intelligence surgiu na década de 80
pela Gartner Group, e diz respeito à coleta inteligente, tratamento, análise,
compartilhamento de dados contidos no Data Warehousing ou Data Mart
para facilitar a visualização e tomada de decisão (PRIMAK, 2008).
A Gartner Group é uma empresa líder mundial, que atua no ramo de
pesquisas e consultorias na área de tecnologia de informação. A empresa
reconheceu, de acordo com o seu Magic Quadrant 2021, que a
ferramenta Power BI é destaque na área de plataformas de análise e
inteligência de negócios, pela sua inovação, capacidade de execução e
facilidade de uso. 
 
Figura 02: Magic Quadrant for Analytics and Business Intelligence
Platforms
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Fonte: Gartner (February 2021)
As informações tomaram uma proporção enorme, e com isso os sistemas
também tiveram que se adequar para auxiliar os gestores nas melhores
estratégias. As ferramentas BI são vistas como apoio para tomada de
decisão por se valer das inovações tecnológicas, interação entre os dados
de vários locais, proporcionando uma análise do negócio de forma
adequada. A tendência é o aperfeiçoamento dessas ferramentas para que
a tomada de decisão seja ágil, rápida e assertiva, tornando as empresas
sólidas e duradouras no mercado.
 
 
Atividade Extra
 
Conheça mais sobre a ferramenta Excel e Power BI.
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Link de acesso:
•
https://www.microsoft.com/pt-br/microsoft-365/excel 
▪https://powerbi.microsoft.com/pt-br/what-is-power-bi/
 
Conheça mais sobre Big Data, Inteligência Artificial e Análise de
Dados. Tudo junto com exemplos na prática.
Link de acesso para o vídeo:
•
https://www.youtube.com/watch?v=kIKHSR9AtW0
 
 
Referência Bibliográfica
CHAUDHURI, S.; DAYAL, U. “An overview of data warehousing and
olap technology,” ACM Sigmod Record, 1997.
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aplicação de Business Intelligence no chão-de-fábrica. Gestão &
Produção, v. 12, n. 1, 2005.
https://www.microsoft.com/pt-br/microsoft-365/excel
https://powerbi.microsoft.com/pt-br/what-is-power-bi/
https://www.youtube.com/watch?v=kIKHSR9AtW0
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