TCC ATUALIZADO

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Universidade virtual de são paulo
engenharia de produção 
DANILO DONIZETE DE TOLEDO 
gerlucia martins laugeton 
LUIZ MIRANDA NETO
TECNOLOGICA Business intelligence (BI) aplicado em pequenas empresas 
Itaquaquecetuba/ ca
2022
DANILO DONIZETE DE TOLEDO 
GERLUCIA MARTINS LAUGETON 
LUIZ MIRANDA NETO 
TECNOLOGICA Business intelligence (BI) aplicado em pequenas empresas 
Trabalho de Conclusão de Curso apresentado ao Curso Engenharia de Produção da Universidade Virtual do Estado de São Paulo requisito parcial para obtenção do grau Engenharia de Produção.
Orientador:Thamires Gomes Vieira
itaquaquecetuba/ ca
2022
SUMÁRIO
1	INTRODUÇÃO	1
2	DESENVOLVIMENTO	12
2.1	JUSTIFICATIVA	12
2.2	OBJETIVO GERAL	12
3	desenvolvimento	13
3.1	GESTÃO DA INFORMAÇÃO	13
3.2	conceitos e HISTÓRIA DO business intelligence (BI)	15
3.3	Ferramentas mais utilizados no BI	16
3.3.1	Google Data Studio	16
3.3.2	Microsoft Power BI	16
3.3.3	Tableau	17
3.3.4	Board	17
3.3.5	Domo	18
3.3.6	SalesForce Einstein ANALYTICS	19
3.3.7	SAS Business Intelligence	20
3.3.8	ZohoAnalytics	20
3.3.9	Oracle BI	22
3.3.10	Adobe Analytics	24
3.3.11	SAP	24
3.4	componentes base para bi	25
3.4.1	Data warehouse	26
3.4.2	data mart	27
3.4.3	data mining	28
3.4.4	Etl	29
3.4.5	ODS (Operational data store)	31
4	MÉTODOS DE ANÁLISE DE DADOS EMPRESARIAIS NAS MPEs	32
4.1	CENÁRIO ATUAL	32
4.2	FERRAMENTAS UTILIZADAS	32
4.3	PLANILHA ELETRÔNICA	32
4.4	SAS	32
4.5	FERRAMENTA DE ANÁLISE DE DADOS R	32
4.6	GOOGLE ANALYTICS	32
4.7	PROBLEMAS	32
5	METODOLOGIA	32
6	CRONOGRAMA	34
7	REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS	35
INTRODUÇÃO
Desde as várias revoluções na indústria, a tecnologia é uma grande aliada na produtividade principalmente em larga escala. Para chegar mais perto da realidade e assim tomar decisões mais assertivas a industrial 4.0 com a perspectiva da engenharia de produção usando ferramentas de análises.
Entender a importância da técnica tecnológica business intelligence (BI) que estão dispostas no mercado pode ser necessária, pois cada uma delas podem usada para distintos processos decisórios que podem ajudar no aumento da produtividade e diminuição de possíveis gargalos que possam ocorrer. Para Primak (2008, p. 19) estas ferramentas têm em comum a característica de facilitar a transformação dos “amontoados de dados” em informações de forma a auxiliar dos diversos níveis de uma empresa na tomada segura de decisão.
Portanto, a técnica tecnológica business intelligence (BI), pode ajudar na análise e combinações de dados com qualidade em insights para melhor tomada decisão, se apoiando em situações reais que podem causar impactos financeiros positivos ou negativos. Segundo a definição do Gartner (2022) é um termo abrangente que inclui os aplicativos, infraestrutura, ferramentas e as melhores práticas que permitem o acesso e a análise de informações para melhorar e otimizar decisões e desempenho. Destacam-se comobusiness intelligence (BI): Google Data Studio, Microsoft Power BI, Tableau, Board, Domo, SalesForce Einstein Analytics,SAS Business Intelligence, ZohoAnalytics, Oracle BI, Adobe Analytics e SAP.
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DESENVOLVIMENTO
JUSTIFICATIVA
O fundamento da pesquisa visa favorecerao consumidor final, mais rapidez no processo de produção de produtos e serviços, usando as tecnologias estejam aliadas com a qualidade.
Destaca-se assim a importância da gestão da informação tem como aliar as ferramentas tecnológicas que existem para otimizar os processos de produção de produtos ou serviços, e fornecer em larga escala. 
Assim, justifica-se a aplicabilidade de exercícios mostram a utilidade da tecnologia através dos aplicativos, ferramentas de gestão, armazenamento em nuvem, big data, realidade aumentada, sensores, robôs autônomos, simulações, entre outros para produção em larga escala.
OBJETIVO GERAL
O objetivo geral é identificar a importância da tecnologia em pequenos negócios, contribuindo para entrega de produtos ou serviços que possam chegar mais rápido para o consumidor final. Com análises das barreiras e preocupações relacionadas à tecnologia, e apresentando ferramentas que contribuam para auxiliar na resolução desses impactos, positivos e negativos.
Dentro desse trabalho os objetivos específicos serão:
•	Conhecer fontes bibliográficas sobre a tecnológica de business intelligence e sua aplicabilidade em pequenas empresas;
•	Determinar ferramentas necessárias para a sua aplicabilidade.
•	Avaliar os resultados prévios no sistema de gestão;
•	Analisar as tomadas de decisões e estratégias baseadas na tecnologia.
desenvolvimento
GESTÃO DA INFORMAÇÃO
Com a disseminação da Internet, o fluxo de informações se espalha rapidamente, resultando em uma “enxurrada” de informações, e são justamente elas que podem resolver estrategicamente qualquer situação que possa prejudicar a gestão das empresas, principalmente os pequenos negócios.
Rodrigues (2022) destaca o objetivo do gerenciamento de informações é agilizar processos, identificar problemas, avaliar oportunidades de mercado, alavancar a credibilidade da organização no mercado, entender o cliente para a tomada de decisões de negócios. Portanto, é uma prática coletar, armazenar, organizar e usar dados que são usados diariamente dentro de uma empresa usando a gestão da informação.
As estratégias de utilização das informações disponíveis incluem análise do ambiente interno e externo por ferramentas SWOT (strengths, weaknesses, opportunities) ou FOFA (forças, fraquezas, oportunidades e ameaças), posicionamento da empresa no mercado, opinião do cliente, produtividade máxima, concorrentes, pesquisa de mercado e tomada de decisões estratégicas. Executando a estratégia, os diferenciais de fornecimento, a vantagem de um produto em relação aos demais, os produtos têm renovações e objetivos estratégicos (DALMARCO, 2020).
É conveniente recordar que utilizar todas essas informações ou dados armazenados de forma estratégica, principalmente para aumentar a competitividade, fazendo uso ferramentas analíticas para filtrar informações importantes para cada decisão da empresa, como McGee e Prusak (2004p. 21) destaca:
A estratégia competitiva de uma empresa define suas atividades comerciais, a forma de operar essas atividades e, particularmente, a forma de diferenciar suas atividades e, particularmente, a forma de diferenciar seus produtos e serviços daqueles oferecidos pelos concorrentes. Assim, uma estratégia abrangente deverá abordar dois conjuntos de questões e sua integração.
É de crucial importância um profissional desta área possa analisar de forma dinâmica, sempre tem que estar engajado com as novas tecnologias, (Guia de carreira... 2022) Entende-se que maior papel desse profissional é organizar bancos de dados que possam facilitar o acesso dessas informações, o maior foco identificar a necessidade dessa informação, mapear a circulação, está coletando e armazenando e sempre com muita segurança. De acordo com CONEGLIAN, GONÇALVEZ e SEGUNDO (2017 p. 131): 
Suas competências profissionais abarcam a gestão de serviços e a aplicação de ferramentas e tecnologias de informação, a gestão da informação e a gestão de recursos de informação; para tanto é essencial em seu âmbito de atuação que o profissional tenha conhecimento e domínio na utilização da tecnologia de informação e de recursos informacionais e que inclusive tenha competência para que sejam feitas avaliações e triagens, tendo conhecimento especializado dos negócios de sua organização e de seu cliente. Além disso, o profissional deve oferecer serviços de apoio e treinamento de excelência em sua instituição. Também deve utilizar a tecnologia de informação apropriada para adquirir, organizar e disseminar a informação. Ademais, esse profissional deve desenvolver produtos de informação especializados para uso interno ou externo à instituição como, por 131 exemplo: desenvolver bancos de dados, criar home pages, arquivo de texto, entre outros. Por fim, ser membro integrante da equipe gerencial e consultor da organização nos assuntos relativos à informação
O acessoflexível a essas informações pode ajudar as pequenas empresas a entrar em setores mais competitivos, desenvolvendo estratégias para ajudá-las a competir com empresas maiores, e a tecnologia da informação e comunicação (TIC) pode padronizar as interações entre clientes, funcionários e fornecedores, integrando todos os departamentos.
Observa-se que tal cenário é benéfico que vemos hoje, segundo os autores Filho e Caldas (2004), a tecnologia da informação tem provocado mudanças significativas no ambiente competitivo, alterando as condições de concorrência, afetando as quotas de mercado das empresas, criando formas de entrada nos mercados e clientes e reduzindo drásticas alterações nos custos das linhas de produção. Dando continuidade, os autores informam que FILHO e CALDAS (2004, p. 5):
Esse cenário cada vez mais competitivo vem impondo as pequenas empresas novos desafios, exigindo mais conhecimento das variáveis ambientais, da própria empresa e uma tomada de decisão baseada em estudos, fatos e análises. Isso fez aumentar a demanda dos administradores por informações que ajudem as empresas a minimizar os riscos e garantir a sobrevivência e o bom desempenho da performance no futuro. 
Independentemente do porte da empresa, fica claro que uma boa gestão da informação é essencial para reunir todos os setores de forma sistemática e estratégica, e entender quando, como melhor utilizar separando as informações consideráveis as para entender os aspectos de cada decisão para cada momento, mas fica evidente, que as pequenas empresas adotarem essas estratégias elas podem ter um sucesso competitivo, muito maior.
conceitos e HISTÓRIA DO business intelligence (BI)
Segundo Primak (2008, p.1) em meados dos anos 90, o termo Business intelligence® (BI), surgiu com o Gartner Group o criador do termo. Esse termoguarda-chuva, como explica Sharda, Delen e Turban (2019, p.15) que combina arquiteturas, ferramentas, bases de dados, ferramentas analíticas, aplicativos e metodologias. No entanto, antes disso o conceito é mais antigo, remontam raízes aos sistemas de informação (MIS) geradores dos relatórios estáticos, bidimensionais e sem capacidade analítica.
Atualmente o BI tem despertado muito interesse das organizações, pois permite realizar várias análises e projeções, que possibilitada a rapidez os processos de tomada de decisão, ideia defendia por Howard Dresner, vice-presidência da empresa Gartner. (Primak, 2008).
Já na década de 90, surgiu o Data Warehouse (DW), que é um grande banco de dados necessário para a implementação de um projeto de Business Intelligence. As empresas começaram a se interessar por soluções de BI no final de 1996, quando nasceu o processo EIS (Executive Information Systems), que é uma tecnologia de software que visa trazer as informações da empresa para um banco de dados.Com o tempo, a tecnologia foi atualizada e ganhou um novo significado com novas ferramentas como soluções DSS (DecisionSupport System), planilhas, geradores de pesquisas e relatórios, Data Marts (base de dados desenvolvida para customizar tópicos ou áreas).(Primak, 2008)
Primak,(2008) também destaca que o Business Intelligence® se conecta diretamente com ERP (Enterprise Resource Planning), é um sistema de gestão que integra e facilita todas as partes operacionais da empresa, registrando, processando e registrando as informações fornecidas de forma clara, segura e dinâmica.CRM (CustomerRelationship Management) é a tecnologia mais comumente usada para gerenciamento de relacionamento com o cliente. Colocar o cliente no centro das operações e métodos analíticos faz parte do BI e complementa a estratégia de negócios. Primak (2008, p.68) diz que:
Inegavelmente, o BI é i alicerce para diferentes tipos de análises de riscos, de detecção de fraudes, giro de estoque, tráfico de rede, tendências, rentabilidade, e uma série de outras. Nesse sentido, casa vez mais as ferramentas de business intelligence então atreladas a todas as iniciativas do TI, sendo completos indispensáveis para os sistemas ERP e CRM, principalmente.
Então, para uma melhor tomada de decisão, as ferramentas de BI criam um ambiente mais dinâmico baseado em situações reais no contexto da empresa. Isso permite que você descubra seu público-alvo e tenha uma visão sistêmica para sua empresa e assim impactando em vários setores.
Ferramentas mais utilizados no BI
As ferramentas de Business Intelligence mais populares auxiliam a todos que utilizam a análise baseada na estrutura da empresa, também fornecem uma visão sistemática da empresa e ajudam a encontrar informações para avaliar as métricas de desempenho.
Google Data Studio
Uma ferramenta gratuita do Google que transforma dados brutos em relatórios detalhados e fáceis de interpretar e condensa os dados em um programa. A vantagem dessa ferramenta é a capacidade de criar gráficos, tabelas, compartilhamento e visualização de dados, relatórios interativos e painéis criativos e personalizáveis ​​em tempo real. (Santo Digital, 2022) .
 Segundo Casarotto (2021), também é possível monitorar indicadores de desempenho para otimizar ações para melhores resultados.
Microsoft Power BI
O Power BI é gratuito e permite conectar, transformar e visualizar seus dados. Isso permite conectar-se a diferentes fontes de dados e combiná-las em um modelo de dados. Este modelo permite que você compartilhe relatórios com outros membros de sua organização. A maioria das pessoas que trabalha em projetos de business intelligence usa o Power BI para criar e compartilhar relatórios com outras pessoas. 
 Os usos mais comuns do Power BI são: 
 • Comunicação com dados. 
 • Transformação de dados, limpeza de dados e modelagem de dados. 
 • Crie visualizações, como tabelas e gráficos, para representar visualmente seus dados. 
 • Gerar relatórios. Um relatório é um conjunto de imagens de uma ou mais páginas de relatório. 
 Os responsáveis ​​por essas tarefas costumam ser chamados de cientistas de dados ou profissionais de inteligência de negócios. O Power BI é usado para gerar relatórios interessantes, extrair dados de diferentes fontes e colaborar com colegas e organizações. (MICROSOFT, 2022).
Tableau
O Tableau é uma ferramenta personalizada de criação e publicação para criar exibições compartilhadas, uma plataforma de análise de negócios que pode ser dimensionada para atender vários usuários. 
O Servidor é uma solução de análise de negócios que agrada a todos em sua empresa. Com ele, suas equipes podem compartilhar e gerenciar facilmente dados e informações usando uma infraestrutura local ou uma nuvem pública. 
 O funcionamento com o VizQL, uma linguagem semelhante a SQL que segue a sintaxe visual. Esta técnica usa, mas não se limita a arrastar e soltar. Em vez disso: cada elemento, como cartão de etiqueta, prateleira de linha, prateleira de coluna etc. (TABLEAU, 2022).
Board
Board International S.A. é uma fornecedora de software de Business Intelligence (BI) e Corporate Performance Management (CPM), mais conhecida por seu Board Toolkit, onde foi fundada em 1994. 
 A empresa oferece um produto, o Board Toolkit. Ele combina várias funções de business intelligence (BI) e gerenciamento de desempenho da empresa (CPM) em um único ambiente de software gráfico. E previsão e "outras atividades financeiras". Não requer habilidades de programação para criar aplicativos. 
 A partir da versão 7, o kit de ferramentas tinha uma arquitetura orientada a serviços que dependia muito da tecnologia da Microsoft, particularmente do net Framework e seu Windows Communication Foundation. Isso permitiu uma forte integração com outros produtos da Microsoft, como o Microsoft Office, mas exigiu que o Windows executasse um programa cliente completo. O Gartner identificou essa limitação como uma barreira potencial para uma penetração mais profunda no mercado. 
 Em 2012, a empresa lançou sua inovação de banco de dados multidimensional. Essa nova tecnologia foi chamada de HBMP (Hybrid Bitwise Memory Pattern). Ele introduziu um novo método de compactação e combina bancos de dadosbaseados em disco e em memória. Ele suporta modelos de dados relacionais e multidimensionais. 
 A partir da versão 11, a empresa era um player de nicho no Gartner Magic Quadrant 2018. É um dos dois fornecedores que "oferece uma plataforma moderna de análise e BI com planejamento financeiro integrado e funcionalidade de relatórios" que funciona tanto no local quanto na nuvem. Seu concorrente direto é o SAP Analytics for Cloud. (WIKIPEDIA, 2022).
Domo
A Dom, Inc. é uma empresa de software em nuvem com sede em American Fork, Utah, Estados Unidos. É especializada em ferramentas de business intelligence e visualização de dados.
A Domo, Inc. foi fundada por Josh James em 2010. Em outubro de 2010, depois de deixar a Adobe, James fundou a Shacho, Inc. Em dezembro de 2010, a Shacho comprou a Corda Technologies, com sede em Lindon. James mudou o nome de Shacho para Domo.
Domo, Inc é uma plataforma baseada em nuvem projetada para fornecer acesso direto, simplificado e em tempo real a dados de negócios para tomadores de decisão em toda a empresa com o mínimo de envolvimento de TI. É um empreendimento de software como serviço (SaaS). O Domo se integra a várias fontes de dados, incluindo planilhas, bancos de dados, mídias sociais e outros programas de software baseados em nuvem ou locais. (WIKIPEDIA, 2022).
SalesForce Einstein ANALYTICS
Segundo Barros (2022) Ferramenta de análise de dados essencial para as empresas, o Salesforce tem muito a oferecer às pequenas, médias e grandes empresas em termos de eficiência e flexibilidade. A Plataforma Einstein Analytics Business Intelligence usa inteligência artificial para ajudar a prever e realizar análises precisas de clientes e negócios, melhorando a tomada de decisões por meio de insights. 
 Fornece uma experiência precisa com base nos dados coletados e entende os processos para resolver vários problemas usando análises. 
 O objetivo é produzir um planejamento estratégico eficaz e implementar medidas ainda mais corretas. Embora as ferramentas de análise sejam usadas há décadas, nos últimos anos elas foram impulsionadas pelas tecnologias disruptivas da transformação digital. A solução 
Salesforce tem foco em análises mais avançadas, interativas e estratégicas e traz recursos que alguns dashboards e relatórios padrão não oferecem.
Veja algumas utilidades da plataforma:
· análise preditiva usando o Einstein Discovery; 
· aumento do conjunto de dados que suporta milhares de linhas; 
· conexão com dados externos de diversas fontes; 
· avaliação de dados históricos; 
· otimização móvel; 
· insights preditivos criados por meio de inteligência artificial avançada e aprendizado de máquina; 
· filtros de pesquisa ilimitados; 
· automação de processos com aplicativos prontos; 
· segurança e escalabilidade de acordo com os requisitos do negócio; 
· criar aplicativos; 
· personalizados.
Em resumo, os principais benefícios de uma plataforma como o Einstein são a melhoria da qualidade das informações com maior alcance e acesso mais rápido, maior integração entre domínios, planejamento estratégico otimizado e controle de processos (BARROS, 2022).
SAS Business Intelligence
SAS ou Software de Analytics& Soluções nessa plataforma de IA, análise e gerenciamento de dados oferecem IA testada na realidade, resiliência diante da incerteza, resultados nos quais você pode confiar e capacitar a todos. 
 Os dados que fluem pela sua organização têm sua própria história. E essa história está em constante mudança. Com uma plataforma de tecnologia totalmente integrada, nativa da nuvem e de código aberto, você pode entender o que está acontecendo, prever como agilizá-lo perfeitamente e impulsionar seu próprio progresso. (SAS INSTITUTE INC., 2022)
ZohoAnalytics
O ZohoAnalytics é um software de análise de dados e BI de autoatendimento que permite analisar seus dados, criar visualizações de dados impressionantes e descobrir insights ocultos em minutos. 
 Os tópicos a seguir ajudarão você a começar rapidamente com o ZohoAnalytics. 
 • Tour rápido do ZohoAnalytics
 • Guia de introdução ao ZohoAnalytics
 • Configurações da conta 
 • Perguntas frequentes 
 • Demonstrações em vídeo 
 • Webinars 
 • Galeria de relatórios de amostra e todos os relatórios e painéis criados em torno dele. 
 • Criar um espaço de trabalho 
 • Exibir todos os espaços de trabalho 
 • Configurar espaços de trabalho 
 O ZohoAnalytics armazena todos os conjuntos de dados/tabulares em entidades chamadas tabelas. Uma tabela contém uma série de colunas e linhas de dados (semelhante a uma planilha). Cada coluna tem um nome e um tipo (tipo de dados) associado a ela e os relatórios serão plotados com base nessas colunas. 
O ZohoAnalytics permite importar dados de uma ampla variedade de fontes de dados, como arquivos locais, URLs da Web, Google Drive, bancos de dados locais/na nuvem, aplicativos de negócios populares e de seus aplicativos personalizados para relatórios e análises detalhados, permite analisar dados de uma ampla variedade de fontes de dados por meio de conectores de dados fáceis de usarm, oferece opções poderosas para modelar e preparar seus dados. Isso permite que você estruture, transforme e limpe seu conjunto de dados para análises e relatórios eficazes e fáceis e ampla variedade de opções de relatórios, como gráficos, tabelas dinâmicas, visualizações resumidas e visualizações tabulares. A interface intuitiva de arrastar e soltar do ZohoAnalytics permite que você crie relatórios com facilidade. 
Um Dashboard é uma maneira eficaz de organizar relatórios em uma única página para ter uma visão rápida das principais métricas rapidamente. O ZohoAnalytics fornece uma interface simples e intuitiva de arrastar e soltar para criar painéis em minutos, tornando as tendências históricas e futuras em seus dados um processo simples, sem se preocupar com a complexidade subjacente. Você também pode derivar cálculos complexos e criar relatórios significativos em apenas algumas etapas. 
Zia, o assistente inteligente e inteligente da Zoho com tecnologia Machine Learning (ML) e Inteligência Artificial (AI), agora faz parte do ZohoAnalytics. Ask Zia permite que você faça perguntas em linguagem natural e obtenha rapidamente insights significativos. (ZOHO, 2022).
Oracle BI
A base da plataforma Oracle Business IntelligenceSuite Enterprise Edition Plus é um servidor legítimo de BI projetado para ser altamente escalonável, otimizando a simultaneidade e o paralelismo para disponibilizar o valor dos aplicativos de BI ao maior público possível. Ele fornece acesso e cálculo de dados centralizados, criando um canal grande por meio do qual qualquer pessoa pode consumir qualquer informação, de qualquer forma e em qualquer lugar da empresa. O servidor de BI é central para todos os processos comerciais que consomem informações, incluindo painéis, consultas ad hoc, recursos de interação inteligentes, relatórios corporativos e de produção, relatórios financeiros, análise OLAP, data mining e outros aplicativos baseados em serviços web (J2EE e .NET). Todos esses aplicativos exigem acesso avançado a conjuntos amplos de dados em toda a empresa, bem como a uma infraestrutura sofisticada de cálculo e agregação que a plataforma oferece para agregar valor. 
 A plataforma é compatível com um conjunto completo de opções de acesso, análise e entrega de informações, tudo em um ambiente web totalmente integrado. Cada um desses componentes atende a diferentes públicos dentro de uma organização que têm interesses diferentes nos mesmos dados subjacentes e precisam acessá-los de maneiras diferentes. No entanto, ao contrário de outras ferramentas de BI, todos os componentes são integrados em uma arquitetura comum para uma experiência de usuário intuitiva e perfeita. 
O Oracle BI Answers oferece funcionalidade ad-hoc ao usuário final em uma arquitetura web pura. Os usuários podem manipular visualizações lógicas de informações (completamente ocultas da complexidade das estruturas de dados e evitar consultas descontroladas) e criar facilmente gráficos, tabelas dinâmicas,relatórios e painéis atraentes. Eles são totalmente interativos, pesquisáveis, salváveis ​​e compartilháveis. Modificado, formatado ou incorporado no painel personalizado do Oracle BI Intelligence de um usuário. O resultado é um novo nível de independência do usuário de negócios em um ambiente totalmente seguro e gerenciado por TI. 
 O Oracle BI Interactive Dashboards fornece a cada trabalhador do conhecimento acesso intuitivo e interativo a informações acionáveis ​​e dinamicamente personalizadas com base na função e identidade de um indivíduo. No ambiente do painel Oracle BI Intelligence, os usuários finais interagem com relatórios, consultas, gráficos, tabelas, tabelas dinâmicas, gráficos e logs ao vivo em uma arquitetura web pura. O usuário tem recursos completos para fazer drill, navegar, modificar e manipular esses resultados. Os painéis do Oracle BI Intelligence também podem agregar conteúdo de várias outras fontes, como Internet, servidores de arquivos compartilhados e repositórios de documentos. O 
 Oracle BI Delivers é uma solução de inteligência proativa que fornece monitoramento de atividades de negócios e alertas acessíveis aos usuários em vários canais, incluindo e-mail, painéis e dispositivos móveis. O Oracle BI Delivers inclui um portal de assinatura e criação de alarme de autoatendimento completo baseado na Web. Este produto de última geração pode lançar e propagar informações contextuais para outros alertas para fluxos de trabalho analíticos de várias etapas, várias pessoas e vários aplicativos. Além disso, você pode determinar dinamicamente os destinatários e o conteúdo personalizado para levar as informações certas às pessoas certas no momento certo. 
 O Oracle BI Publisher (anteriormente XML Publisher) fornece uma solução de relatório eficiente e escalável para ambientes distribuídos complexos. Ele fornece uma arquitetura central para gerar e fornecer informações com segurança e no formato correto para funcionários, clientes e parceiros de negócios. Os formatos de relatório do Oracle BI Publisher podem ser criados usando o Microsoft Word ou o Adobe Acrobat, ferramentas com as quais a maioria dos usuários está familiarizada. O Oracle BI Publisher também permite incorporar dados de várias fontes de dados em um documento final. Os relatórios podem ser enviados por impressora, e-mail, fax, WebDav ou publicados no portal. O Oracle BI Publisher pode ser usado como um produto de relatório independente ou integrado ao Oracle Business IntelligenceSuite Enterprise Edition Plus. Quando usado como parte de um conjunto, o Oracle BI Publisher aproveita painéis comuns, metadados, segurança, cálculos, armazenamento em cache e serviços inteligentes de geração de solicitações. 
O Oracle Real-Time Decisions (RTD) combina regras e análises preditivas avançadas para fornecer uma solução adaptável para gerenciamento de decisões corporativas em tempo real. Isso permite que você injete inteligência em tempo real em qualquer tipo de processo de negócios ou interação com o cliente à medida que acontece. Um servidor de transações de alto desempenho fornece decisões e recomendações em tempo real. Esse servidor lida automaticamente com decisões de processos de negócios e revela insights criando inteligência acionável a partir de dados que fluem pelos processos em tempo real. (ORACLE, 2022).
Adobe Analytics
O Adobe Analytics permite coletar, conectar e analisar dados de todas as etapas da jornada do cliente. Análises detalhadas, relatórios avançados e inteligência preditiva fornecem a base necessária para criar melhores experiências para o cliente. 
 Fornece resultados mais rápidos com análise da web. Use o poder da Adobe Experience Platform para coletar dados da Web transmitidos para análises mais rápidas e insights acionáveis. 
 Análise de marketing que gera mais resultados. Isso significa trabalhar com vários novos canais digitais, reunindo-os em uma plataforma e obtendo insights em tempo real com base em uma visão de 360 ​​graus de seus clientes. 
 A atribuição é fundamental, portanto, crie uma maneira de tomar melhores decisões. Analise cada conversão e invista de acordo com um mapeamento eficiente de mídias pagas, próprias e orgânicas. 
O Predictive Analytics facilita o trabalho e simplifica toda a complexidade. Nossa inteligência artificial e aprendizado de máquina identificam oportunidades. (ADOBE, 2022)
SAP
Funções analíticas na nuvem traduzem o uso de recursos remotos de computação pública ou privada – conhecidos como nuvem – para análise de dado. As funções analíticas de computação na nuvem ajudam a simplificar o processo de coleta, integração, análise e apresentação de insights para melhorar a tomada de decisões de negócios.
O SAP Analytics Cloud reúne funções analíticas e planejamento em uma solução única na nuvem. Você pode passar instantaneamente dos insights à ação, simular qualquer cenário para obter melhor resultados de negócios e gerar planos automaticamente a partir de previsões para agilizar a tomada de decisões.
Por ser a camada de análise e planejamento do SAP Business Technology Platform, o SAP Analytics Cloud oferece suporte a funções analíticas e planejamento em toda a empresa com integração perfeita a aplicativos e fontes da SAP. Com nosso portfólio de soluções de dados e funções analíticas, você pode usar todo o contexto de dados da SAP e colocar as ferramentas de análise ao alcance dos responsáveis pelas decisões, por meio das funções analíticas integradas nos aplicativos em nuvem da SAP para linhas de negócios, abrangendo diversas linhas de negócios e setores, para agilizar projetos de análise e planejamento e funções analíticas de ponta com uma solução completa. Ele automatiza insights por meio de Machine Learning e permite que você crie mais rapidamente aplicativos de análise especializados e forneça funções analíticas de alto desempenho em larga escala.
O SAP Analytics Cloud pode se conectar a várias fontes de dados na nuvem, incluindo SAP HANA, SAP S/4HANA, SAP BW/4HANA, soluções SAP Business Objects, SAP Business Planning and Consolidation, SQL, OData, Google BigQuery e muitas outras. Para se conectar a fontes de dados on premise, você não precisa migrar nem replicar a solução para a nuvem. (SAP, 2022).
componentes base para bi
Para operar todos esses sistemas que nos ajudam a armazenar e usar os dados no momento certo, algumas ferramentas nos permitem realizar análises aprofundadas para observar cenários e tomar as melhores decisões de investimento, mudanças e tudo mais, como observado na figura abaixo:
Figura 1 - Primak (2008, p. 18)
Primak (2008) também enfatiza o esquema mostrando os componentes de Data Warehouse, data mart, ODS e ferramentas de mineração que compõem o mosaico geral de BI. Dados sincronizados com um data warehouse, ou dados de um problema de negócios como um data mart ou ODS (Operational data store), mais as camadas necessárias e ETL – Extração, Transformação e carregamento responsável pela coleta, limpeza, preparação e carregamento desses depósitos de informações. O processo de mineração funciona usando extratos de dados especialmente preparados para esse tipo de processamento. 
Cada elemento tem sua função sincronizadas para que os componentes de forma adequada para a mineração das informações necessárias para cada setor, segue uma descrição deles e como funciona:
Data Warehouse
Um Data Warehouse é um tipo de armazenamento de dados que pode ser usado e/ou analisado para melhorar a tomada de decisões em determinadas situações. Os dados registrados podem ser enviados para o Data Warehouse de fontes externas e sistemas relacionados de outra maneira, neste caso geralmente é uma cadeia de dados normal, transmitida simultaneamente. Esses sistemas são usados ​​principalmente por analistas de negócios, engenheiros de informação, cientistas de dados e tomadores de decisão usando ferramentas de Business Intelligence (BI), eles também podem ser usados ​​por clientes SQL e outros aplicativos analíticos. 
 A arquitetura do Data Warehouse consisteem camadas, cuja camada superior é chamada de interface do usuário, onde é responsável por apresentar, analisar e minerar os dados. A camada intermediária é responsável por analisar esses dados. A camada inferior consiste na arquitetura e no servidor de banco de dados e no armazenamento de seus dados transmitidos e recebidos, esses dados são armazenados de duas maneiras diferentes: 
1. Os dados mais utilizados são armazenados nos dispositivos de processamento e leitura como SSD (dispositivos de armazenamento), por isso é mais fácil, mais conveniente e mais rápido de usar. 
 2. Os dados menos acessíveis são armazenados em plataformas em nuvem ou HD’s gerais, pois seu fluxo de acesso costuma ser menor que outros e não requer um sistema tão complexo. 
Se o arquivo salvo no segundo exemplo acima for usado cada vez com mais frequência, o sistema irá parar automaticamente de salvar esse arquivo na primeira opção de salvamento, o mesmo acontece se o arquivo for salvo na primeira opção. que não é mais usado na frequência indicada, este arquivo será salvo em outra opção. (AMAZON, 2022).
Data Mart
O Data Mart é semelhante ao Data Warehouse, mas a principal diferença com o Data Mart é que o banco de dados é derivado e projetado de frações do Data Warehouse, de modo que o Data Mart armazena as informações mais sensíveis e importantes sobre setores e departamentos precisam de melhor segurança, como informações bancárias. 
O principal objetivo do Data Mart é aumentar o desempenho, a dinâmica e a organização dos dados, além de fortalecer a segurança dos dados através da criptografia, o Data Mart utiliza uma fração da programação do data Waterhouse que facilita seu tratamento e protege os dados transmitidos e recebidos dados, que também faz seu uso mais fácil e intuitivo. 
 DEPENDENT DATA MART: Este é um banco de dados que está diretamente relacionado a um data Waterhouse central, este sistema depende do sistema central para preencher os dados. 
 INDEPENDENTE: Este sistema é independente do sistema principal e pode ser usado sozinho ou em conjunto, este sistema inclui mais informações que são destinadas à organização específica que trabalha com ele. 
 HYBRID DATA MART: Este sistema permite a utilização de diversos tipos de fontes de dados do Data Ware da empresa em transição e sistemas operacionais em conjunto com outros canais de dados. (DIGITAL, 2022).
Data Mining
O Data Mining consiste em processos de exploração de dados em larga escala para buscar padrões específicos que demonstrem concordância ou consistência com base na quantidade de informações sobre o assunto sob investigação, procurando horários, eventos com base em datas e horários específicos, assim uma certa quantidade de informações é desativada.
 Este sistema é composto por um conjunto de ferramentas utilizadas em redes neurais e algoritmos de aprendizagem estatística. Neste caso, este sistema pode servir a diferentes propósitos para fins de agrupamento de informações, regras, árvores de decisão, gráficos e tabelas. 
 Nesse caso, o sistema é usado principalmente para detectar ou proteger informações confidenciais, como criptomoedas. Segunda o site Cetax (2022)a solução é instrumentalizar o próprio computador para detectar relações que sejam novas e úteis. Data Mining (DM) surge para essa finalidade e pode ser aplicada tanto para a pesquisa cientifica como para impulsionar a lucratividade da empresa madura, inovadora e competitiva.
 Empresas e corporações rotineiramente coletam grandes quantidades de informações sobre a compra e venda de seus produtos e serviços. Nesse caso, dados e informações brutos, incluindo informações sobre quais produtos ou serviços são vendidos para quais clientes ou empresas e por quanto passou a ser essas informações são essenciais para sua empresa, assim você pode realizar o controle de estoque para saber exatamente o que está em alta naquele setor e saber o que precisa estar atento para gerenciar as idas e vindas desses produtos dessa forma porque você pode adotara prática de Intelligent Business (BI). 
A mineração de dados é usada principalmente para isso. Porque sabemos onde, quando, como e com que podemos atuar, e procuramos padrões e tendências específicas no mercado em que podemos atuar. (CETAX, 2022).
ETL (Extract, Load, Transform)
De acordo com o site da SAS (2022), o ETL é um processo de integração de dados em três etapas (extrair, transformar, carregar) usado para combinar dados de várias fontes. É frequentemente usado para construir um data Warehouse. Nesse processo, os dados são recuperados (extraídos) do sistema de origem, convertidos (transformados) em um formato analisável e armazenados (carregados) em um Warehouse ou outro sistema. Extract, Load, Transform (ELT) é uma abordagem alternativa, embora relacionada, que visa terceirizar o processamento do banco de dados para melhorar o desempenho. 
 ETL ganhou popularidade na década de 1970, quando as organizações começaram a usar vários repositórios ou bancos de dados para armazenar diferentes tipos de dados de negócios. A necessidade de integrar os dados que se espalhavam pelos data bases cresceu rapidamente. O ETL tornou-se o método padrão para coletar dados de fontes diferentes e transformá-los antes de carregá-los no sistema-alvo ou destino. 
 No final dos anos 1980 e início dos 1990, os data Warehouse entraram em cena. Sendo um tipo diferente de banco de dados, eles forneceram um acesso integrado a dados de múltiplos sistemas – computadores mainframes, minicomputadores, computadores pessoais e planilhas. Mas diferentes departamentos costumam usar diferentes ferramentas ETL com diferentes armazéns. Adicione isso a fusões e aquisições, e muitas empresas acabam com soluções de ETL separadas que não se integram. 
 Segundo SAS (2022) também, o número de formatos, fontes e sistemas de informação tem crescido significativamente ao longo do tempo. Extração, transformação e upload são agora apenas um dos muitos métodos que as organizações usam para coletar, importar e processar dados. ETL e ELT são partes importantes de uma estratégia de integração de dados em toda a empresa. Algumas empresas migram seus processos de gerenciamento para ETL durante um período para obter uma visão mais detalhada dos dados que melhor suportam sua inteligência de negócios, resultando em maior exposição. para a mídia corporativa usando este recurso. Quando este sistema é usado com Enterprise Data Ware, o ETL fornece o histórico de transações corporativas. Relatórios para funcionários e usuários de negócios sobre relatórios e seu impacto nos negócios. 
O ETL ajuda e aumenta a produtividade dos profissionais de análise de sistemas porque esse sistema codifica e reutiliza informações de processo e dados que seus funcionários e parceiros podem escrever na linguagem de programação necessária para sistemas específicos, então foi evoluindo para manter a tecnologia e linguagem de programação atuais para que não se torne obsoleta com o tempo e assim possa ser usada como webcasting. 
 As organizações precisam de ETL e ELT para conectar dados, manter a precisão e fornecer a auditoria necessária para armazenar, relatar e analisar dados.As conexões para transmissão de sinais como rádios, televisores, internet, sinal GSM (sinal de celular) etc. estão cada vez mais rápidas e precisas, esses processos são chamados de "Streaming Data" ou "Baud Rate". coleta e armazenamento dos dados enviados e recebidos na rede em tempo real analisando as transmissões. 
 Esse processo possibilita um tipo de abordagem mais direta, e uma melhor oportunidade de agir com base no que está acontecendo no momento. Esse processo coloca um tipo de histórico em que o ETL é responsável por colocar tudo em um contesto, dando sentido assim ao que se está sendo pedido por aquela busca e simplificando e filtrando as informações armazenadas referentes a aquele assunto para uma fácil compreensão do usuário. 
 Ferramentas centrais de ETL e ELT trabalham em conjunto com outras ferramentas de data integration e com outros vários aspectosdo gerenciamento de dados – como data quality, data governance, virtualização e metadados. 
 ETL e usos tradicionais: ETL é um método comprovado com o qual muitas empresas contam todos os dias, como comércios varejistas nas quais precisam acompanhar e gerenciar suas vendas a fim de firmarem relatórios gerenciais a fim de manterem sempre os ganhos e perdas atualizados para sempre saberem onde podem investir, e onde estão tendo lucros e onde estão perdendo dinheiro. Esses dados podem ser combinados a um Waterhouse ou qualquer outro sistema de banco de dados, facilitando assim o compreendimento e dando mais agilidade para quem souber utilizar esse tipo de sistema, podendo até mesmo trazer os dados de sistemas anteriores que estejam defasado sou que não são mais utilizados por serem considerados como "ultrapassados" com relação aos dias de hoje em que tem os sistemas cada vez mais modernos e atualizados. 
ETL com big data: transformações e adaptadores: Nesse caso esse sistema é um tipo de corrida para coleta de dados, na qual o sistema que conseguir a maior quantidade de dados tem vantagens no mercado competitivo. Nesse caso não são todas as empresas que utilizam esse tipo de sistema para esse propósito, mas todas as empresas utilizam algum tipo de big data como por exemplo, plataformas de vídeos, mídias sociais, internet das coisas (IOT), logins de servidores, dentre outros. 
ETL para Hadoop: Essa é uma evolução do ETL que permite a integração de muito mais que dados de Warehouse tradicionais, nesse caso eles podem converter dados de outras plataformas para serem utilizados em sistemas estruturados e não estruturados no sistema hadoop. Esses ferramentais são criados para abrirem esses tipos de arquivos, outro benefício desse sistema é que é possível abrir múltiplos arquivos ao mesmo tempo e assim é possível cruzaras informação se fundi-las em um único arquivo afim de reunir cada vez mais informações em um único local. 
ETL e acesso aos dados self-service: Data preparation self-service é uma tendência de rápido crescimento que possibilita misturar informações nas mãos do funcionário organizações, profissionais, e outros tipos não técnicos. Este tipo de sistema é mais prático, pois aumenta a flexibilidade de uso, pois é simples e didático onde não há necessidade de auxiliar os sistemas e fornecer dados ao usuário. 
ETL e Qualidade de Dados: Este tipo de categoria é usado para limpar, excluir, perfilar e modificar dados armazenados, garantindo que os dados. (SAS, 2022).
ODS (Operational data store)
Este recurso discute o armazenamento funcional usado para criar e gerenciar relatórios funcionais e como fonte de dados para um data Warehouse corporativo. Este sistema é utilizado como complemento ao EDW em sistemas que auxiliam o usuário a tomar decisões na elaboração de relatórios de atividades, orientações. A EDW apoiou decisões táticas e estratégica a ODS é um sistema de banco de dados originalmente projetado para integrar dados de várias fontes em um único arquivo para conveniência do usuário, o site Wikipedia (2022) enfatiza que, diferentemente de um manual de produção de data Warehouse, os dados não são devolvidos aos sistemas operacionais. Ele pode ser passado para outras funções e para relatórios de data Warehouse. 
Notasse que o ODS e o Data Hub, embora pareçam iguais, diferem de várias maneiras. Um data Warehouse operacional busca informações dos sistemas que passam pelos sistemas de produção e as combina, e em certos casos o sistema pode filtrar automaticamente e sem restrições de acesso por assuntos, datas ou assuntos específicos, esse uso é alcançado apenas com a ajuda de EDW. sistemas 
 ODS não é parte integrante de uma solução EDH, embora o EDH possa ser usado para incorporar alguns processamentos de ODS e EDW. A EDH é um intermediário de informação. 
Como os dados vêm de várias fontes, a integração geralmente envolve limpeza, resolução de redundância e verificação de integridade em relação às regras de negócios. Os ODS’s geralmente são projetados para conter dados de baixo nível ou atômicos (não particionados) (como transações e preços) com um histórico limitado que é armazenado em "tempo real" ou "quase em tempo real" em comparação com volumes muito maiores. de dados armazenados. Geralmente menos comum em dados de Waterhouse. (Wikipédia, 2022).
coleta DE DADOS EMPRESARIAIS NAS MPEs
A coleta de dados é o processo pelo qual as pessoas (ou processos) produzem dados para alimentar o planejamento estratégico de uma organização. Essas informações podem ser coletadas por meio de determinadas plataformas por meio de coleções, formulários, sites e outros métodos. 
 Os dados são criados de maneiras que nem podemos imaginar. A coleta iterativa de dados requer disciplina, organização para descobrir e objetivos claros para usar no momento certo. 
 No entanto, deve-se notar que a coleta de dados é uma atividade que as empresas devem fazer de forma regular e consistente. Entre em uma rotina, se possível. Por exemplo, não basta que coletemos esses dados uma vez e você os esqueça, para que o processo não se repita. (OLIVEIRA, 2022) 
 É difícil para as pequenas empresas entenderem como usar adequadamente as informações disponíveis para desenvolver as estratégias de crescimento mais interessantes e atrair clientes, pois essas empresas não sabem usar as informações porque podem perdê-las. Tempo falta de experiência estratégica do empreendedor. 
 CARVALHO (2021) explica que os pequenos negócios são muito sensíveis às mudanças econômicas. A instabilidade da economia brasileira nos últimos anos dificultou o planejamento para o futuro. Além disso, as decisões nas pequenas empresas são tomadas principalmente pelos proprietários, que nem sempre são gestores qualificados. Isso significa que as atividades dessas empresas são mais reativas às mudanças ambientais do que proativas. 
 Terence e Escrivão (2001) citam Corrêa e Prochno (1998) quando afirmam que "essas abordagens reativas consomem esforços e recursos gerenciais que, portanto, não são utilizados para a gestão estratégica". (Lima e Moura) Segundo Terence e Escrivão (2001), o planejamento estratégico praticamente não é utilizado em pequenas empresas, pois as metodologias existentes foram desenvolvidas para grandes empresas e não levam em consideração as especificidades das pequenas empresas. 
 Segundo Bortoli (1980) citado por Carmo e Pontes (1999), as MPEs geralmente são de propriedade de indivíduos, grupos familiares ou pequenas empresas. Em geral, não dependem do mercado de capitais, possuem um tipo de gestão pouco especializado e intimamente relacionado às características e personalidade de seus proprietários, como talento, sensibilidade, desejo de realização etc. (CARMO; PONTES). 1999; MARTIN, 1989).
Nesse contexto, o método mais importante a coleta de dados foi resumida como encontrar e filtrar dados que ajudam a tomar decisões que podem impulsionar os negócios. A análise tem como objetivo organizar e sumariar os dados de tal forma que possibilitem o fornecimento de respostas ao problema proposto para investigação. Já a interpretação tem como objetivo a procura do sentido mais amplo das respostas, o que é feito mediante sua ligação a outros conhecimentos anteriormente obtidos (Gil, 1999, p. 168).
A abordagem de coleta de dados começa com a identificação do cenário atual da empresa, assim elaborando nesta etapa com está estado atual da organização. Em seguida, você precisa determinar o que medir no negócio, seja custo ou tempo, é muito importante saber exatamente qual o efeito que a ação pode ter.
entendo cenário atual das mpes no brasil
Devido à sua estrutura operacional simples, as micro e pequenas empresas (MPE) são a principal porta de entrada para o empreendedorismo. Sua importância como impulsionadores do crescimento econômico pode ser vista mais claramente nas economias emergentes que experimentam volatilidade como a pandemia de Covid-19. As informações divulgadas pelo Sebrae no dia 5 de outubro em comemoração ao Dia da Pequena e Microempresaconfirmam o importante papel dessas empresas na geração de empregos e riqueza. 
 Embora as micro e pequenas empresas sejam conhecidas por sua importância econômica e geração de empregos, e hoje haja um ambiente regulatório mais favorável ao seu desenvolvimento, o presidente do Sebrae, Carlos Melles, ressalta que algumas melhorias são necessárias. A primeira é a necessidade do Brasil de simplificar impostos até mesmo para pequenas empresas. (JOTA, 2022). 
 Braga (1988), em seu trabalho cita que organizações brasileiras de pequeno porte ou média são mais familiares, afirma que os cargos estratégicos são principalmente uma questão de parentesco, não de competência, e a competência que toma as decisões mais importantes deve se limitar ao controle familiar. 
 Nessa mesma ideia, Coutinho e Ferraz (1994, p. 202) acreditam que essa característica pode ser positiva na busca pela competitividade se os interesses familiares não se sobrepuserem puramente aos interesses comerciais.
FERRAMENTAS tecnologicas populares para pequenas empresas
Quando as empresas estão nos estágios iniciais, quando tudo é incerto, a melhor ferramenta para coleta e análise eficaz é investir em sistemas gratuitos ou custo razoável, dependendo da necessidade empresarial, com foco em entender a melhor forma da tomada da decisão para diferentes setores, focando no desempenho e crescimento do negócio. Os sistemas gratuitos, que são, portanto, ferramentas, muitas vezes limitadas, gratuitas ou apenas desbloqueiam recursos avançados pagando uma taxa mensal. 
Apesar das limitações citadas anteriormente as pequenas empresas acessar a tecnologia mais recente para otimizar seus negócios. São soluções que vêm de todos os lados e, graças à tecnologia atual, são capazes de oferecer alto desempenho a preços muito competitivos.
 O software mais comum, o Excel com tabelas dinâmicas é uma das ferramentas mais avançadas disponíveis. Além de analisar dados, também pode ser usado para criar relatórios interativos e visuais que podem ser compartilhados entre equipes e gestores.  (MENIN, 2019).
De acordo com Haddad e Haddad (2004), o Excel é a ferramenta mais rica de gestão e geração de informações, com grande poder computacional e capacidades várias categorias que permitem soluções simples para alcançar os resultados desejados. O Excel conquistou seu lugar dentro da organização devido à sua capacidade de armazenar dados e exibi-los de acordo com as funções desejadas por meio de cálculos ou estatísticas. No entanto, é importante observar que as ferramentas de apoio não podem tomar decisões se forem utilizadas apenas como fonte de informação fundamental para que os gestores tomem decisões com base em avaliações. 
Greenfield (2004), enfatiza que os sistemas ou ferramentas de tomada de decisão permitem que os administradores atuem, analisem e visualizem informações específicas geradas em suas máquinas conforme necessário.
 O software de gestão integrada voltado para PMEs promete ajudá-lo a ter uma visão geral do seu negócio, entre outras coisas, gerando informações sobre os aspectos administrativos, financeiros e comerciais. É como se o desempenho geral da organização, incluindo os setores, fosse totalmente visível para uma melhor tomada de decisão. O lema aqui é a conservação e padronização de recursos com base no desempenho máximo. (ADVTECNOLOGIA, 2022).
O ERP (Enterprise Resource Planning) ferramenta que auxiliam pequenas empresas para consolidar seus dados em uma plataforma para facilitar a análise. As diversas ferramentas internas do ERP proporcionam a todos os usuários uma visão sistêmica de forma instantânea de todas as atividades realizadas dentro da empresa. 
 Dessa forma, os gestores podem tomar decisões estratégicas com base em informações importantes, reduzir o tempo de resposta e evitar o impacto de ameaças que possam colocar a empresa em risco. 
 As ferramentas de análise de dados são essenciais para garantir que os gestores tenham acesso a informações de qualidade que os auxiliem sempre que precisarem tomar decisões. Com tempo fica mais difícil ficar somente com essas tecnologias que apesar de boas não são suficientes para certas decisões. (MEGA, 2018).
Ainda segundo o site MEGA (2018), existem no mercado outras ferramentas bem intuitivas que podem ser usadas em pequenas empresas depende diretamente das dificuldades enfrentadas no seu dia a dia e das demandas do seu negócio, que podem exigir ferramentas específicas.
As melhores soluções para o seu negócio crescer e se desenvolveras principais ferramentas necessárias para qualquer empresa, independentemente do ramo de atuação.
PROBLEMAS
Em geral as empresas pequenas se iniciam no mercado como uma composição familiar, baseado em uma ideia ou as experiencia do dono da empresa. O maior desafio é executar os projetos idealizados, mas a falta de investimento e a inexperiência das atividades que a organização poderá assumir ao longo da sua vida no setor que está inserido. São considerados os problemas enfrentados por pequenos empresários: 
· má formação ou nenhuma dos proprietários,
· está recente no mercado, ainda precisa conquistar cliente, 
· baixo poder de barganha com fornecedores, 
· falta de planejamento e falta de preparo da gestão. 
Dornelas (2008) aponta que as funções empresariais são sempre confundidas com as de supervisores ou gerentes, são observadas sob as características econômicas, um exemplo bem claro são aquelas empresas que se organizam para pagarem seus colaboradores, desenvolvem as atividades a serem executadas nos dias a dias na organização, com uma movimentação financeira interna. Contudo, essa rotina garante o desenvolvimento de conhecimento e práticas de negócios, podendo ajudar em algumas tomadas de decisões. 
 Segundo o SEBRAE (2007), os pequenos empresários têm que serem versáteis, pois devem dominar os elementos básicos de gestão, além de resolver problemas e tomar decisões rápidas. 
Uma das características mais reconhecíveis de um empreendedor está associada a um indivíduo que decide iniciar seu próprio negócio ou a um líder visionário que orienta o alcance dos objetivos da empresa e conduz a organização a um nicho de mercado que traz vantagem competitiva. (MINTZBERG, QUINN, 2001; GADEA, 2005). 
A conexão do banco de dados auxilia nos processos de desenvolvimento, onde que demonstra o comportamento ao longo do tempo dos clientes. Além disso, bons fornecedores, fidelização de clientes e organização financeira colaboram com o crescimento da empresa. 
São muitos desafios a serem descobertos, é imprescindível que empresas tenham um plano de negócios bem estruturado que seja fonte de informações importantes para auxiliar gestores. 
DORNELAS (2008, p. 8) descreve a importância que o plano de negócios é um documento usado para descrever um empreendimento e o modelo de negócios que sustenta a empresa. Sua elaboração envolve um processo de aprendizagem e autoconhecimento, e ainda, permite ao empreendedor situar-se no seu ambiente de negócios. 
Um dos maiores pontos positivos das pequenas empresas é que a economia que nos últimos anos tem chamado atenção no âmbito econômico, pois movimenta pela economia com a geração de emprego e valorização dos locais que se localiza, se assim tiver pontos físicos. Apesar disso, a classe ainda enfrenta muitas dificuldades no mercado nacional, que se depara com as burocracias. 
Uma gestão eficaz, que pensa nas inovações, entende o seu lugar, tem mais chance de permanece no mercado, naqueles moldes desenvolve e sai de pequena, para média ou grande negócio ou sai do mercado, como muitas empresas que não souberam utilizar de conhecimento para entender melhor como funciona aquele setor. ( COSTA DE JESUS, 2020)
METODOLOGIA
O levantamento sobre a indústria 4.0 na perspectiva da engenharia de produção, começa com fichamentos (resumos) das principais fontes. A busca pelo conceito, função, exemplos e como é hoje. Apresentaremos sendo a indústria 4.0 e quais são os impactos significativos na produtividade, contudo apresentar as tecnologiasque relevantes neste conceito.
Serão usados dados secundários coletados por outra pessoa, por exemplo, livros, sites, literatura, registros, artigos etc.
Será preciso obter dados descritivos coletando observações sem intervir, portanto, a pesquisa se classifica com procedimento de coleta através de levantamento com abordagem Quantitativa. Assim será possível estudar o tema relacionado a tecnologia na temática abordada. Será necessário levantar os pontos cruciais e a questão, isso será feito com textos inferidos pelo pesquisador.
Devido a uma única variável de design de pesquisa, têm-se os fins da pesquisa como descritiva. Após estudar o que há de mais atual na Indústria 4.0 tem impacto significativo na produtividade na área gestão da informação, será necessário utilizar uma ferramenta/técnica para quantificar ou qualificar isso, para que um Engenheiro de produção possa ler e aprender sobre o processo dessas tecnologias trabalhadas no tema estudado.
considerações finais
Como pesquisado sobre o tema proposto, ferramentas tecnológicas BUSINESS INTELLIGENCE (BI) aplicado em pequenas empresas, foi possível compreender como funciona e sua importância para as organizações. Além disso, um ponto importante para essa observação foi entender os conceitos relacionados ao BI, mesmo que não se destinassem ao seu uso de forma específica. 
 Entende-se que a implementação de um projeto de BI é um desafio, principalmente em MPEs, pois a alta complexidade de construção da arquitetura para soluções de BI, mas também estrutura precária das empresas e baixo conhecimento, pode barrar o progresso dela para desenvolvimentos de novas soluções empresariais. Muitas vezes, durante os implantação dos projetos, ocorrem falhas na direção da empresa, que dificulta o andamento da implantação da ferramenta. 
As ferramentas de BI, fornecerem recursos que tornam a implementação que podem ser mais simples e sistemáticas, mas tornam o conceito de profissional de BI muitas vezes incompreendido como simplifica Alex (2017). Eles têm a ideia de que com um bom software vão publicar dashboards e ser profissionais de BI, como mostra este estudo, BI não se enquadrado somente como uma ferramenta, produto ou sistema, mas um conjunto desses e de outros conceitos orientados para a tomada de decisão. 
Em relação ao data Warehouse, embora seja uma parte central do BI, é muito comum que seja uma solução completamente setorizadas. Os dados do DW são muito seguros, portanto, mesmo que você não implemente o BI completo, ainda é uma ótima maneira de manter seus dados seguros. 
Portanto, por meio deste estudo é possível entender como surgiu o BI, suas características e funções, mas como tudo relacionado à tecnologia, está em constante evolução, os processos tornaram-se mais dinâmicos, os data Warehouse aumentaram e com o advento da Internet. de coisas conectadas em uma rede de objetos, prédios, veículos etc., o BI se expandirá para a vida diária de todas as pessoas em breve.
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