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<p>INTRODUÇÃO À</p><p>INTELIGÊNCIA DE</p><p>NEGÓCIOS</p><p>George Santiago Alves</p><p>Análise de negócios em</p><p>business intelligence</p><p>Objetivos de aprendizagem</p><p>Ao final deste texto, você deve apresentar os seguintes aprendizados:</p><p> Explicar as ferramentas para análise de negócios a partir de dados.</p><p> Demonstrar a aplicabilidade das ferramentas analíticas para a análise</p><p>de negócios.</p><p> Aplicar ferramentas analíticas a partir de dados organizacionais.</p><p>Introdução</p><p>Os indicadores produzidos a partir dos dados organizacionais permitem</p><p>verificar se as metas propostas pela gestão estão sendo atingidas. A análise</p><p>de negócios é um auxílio importante e fundamental para que a empresa</p><p>utilize as informações com eficiência, tome decisões estratégicas e tenha</p><p>um entendimento completo do que está acontecendo na organização.</p><p>De acordo com Graham (2007), as instituições utilizam sistemas para</p><p>auxiliar e automatizar processos internos; consequentemente, a geração</p><p>de dados é inevitável. A inteligência de negócios (BI, do inglês business</p><p>intelligence) permite analisar esse grande fluxo de dados.</p><p>Neste capítulo, vamos analisar as transformações tecnológicas fun-</p><p>damentais para a sobrevivência das instituições. Assim, ao seu final, será</p><p>possível avaliar a profundidade do impacto da BI e vislumbrar as opor-</p><p>tunidades que surgem a cada dia.</p><p>Business intelligence: do data warehousing</p><p>ao data mining</p><p>Comecemos pelo básico:</p><p>O que é a análise de negócios?</p><p>Por que a tecnologia a influencia tão significativamente?</p><p>A análise de negócios é um conceito antigo, mas que, pelo avanço tecnoló-</p><p>gico, vem passando por constantes mudanças na sua estrutura. Um negócio é</p><p>uma atividade produzida e entregue aos clientes por uma empresa, comércio ou</p><p>organização gerenciado por uma ou mais pessoas. De maneira simplificada, é</p><p>a aquisição de uma renda oriunda da entrega de um bem ou serviço, produzido</p><p>por uma empresa (MAXIMIANO, 2005; PAIM et al., 2009). Diariamente as</p><p>instituições precisam lidar com uma quantidade expressiva de dados, gerados</p><p>nos mais diversos setores, seja financeiro, contábil, logístico, de marketing, etc. A</p><p>organização precisa ordenar e analisar esses dados para identificar necessidades</p><p>e recomendar soluções. Assim, a análise de negócios consiste em utilizar ferra-</p><p>mentas e técnicas para compreender os dados da empresa e fornecer diretrizes</p><p>para uma tomada de decisão mais eficiente, a qual deve estar baseada nas metas</p><p>e nos objetivos da instituição: aonde a empresa pretende chegar.</p><p>A análise de negócios identifica problemas, oportunidades, necessida-</p><p>des, limitações e prioridades, para estabelecer uma estratégia de ação com</p><p>base nos dados levantados pela instituição ou pelo profissional da área</p><p>(HASS; WESSELS; BRENNAN, 2008). Segundo a Instituto Internacional</p><p>de Análise de Negócios (IIBA, 2011, p. 5), “[...] a análise de negócios é o</p><p>conjunto de atividades e técnicas utilizadas para servir como ligação entre</p><p>as partes interessadas no intuito de compreender a estrutura, políticas e</p><p>operações de uma organização e para recomendar soluções que permitam</p><p>que a organização alcance suas metas”. Assim, ela tem como objetivo “[...]</p><p>entender o que será construído, por que deve ser construído, quanto vai</p><p>custar para construir, e em que ordem deve ser construído” (AMBLER,</p><p>2010, documento on-line).</p><p>Com o avanço tecnológico, as instituições passaram a utilizar sistemas de</p><p>informação para facilitar o processo de gerenciamento da empresa. Segundo</p><p>Rezende (2005), sistemas de informação são todos os sistemas que produzem</p><p>ou geram informações, as quais são dados trabalhados para executar ações</p><p>Análise de negócios em business intelligence2</p><p>e apoiar a tomada de decisão. Tais sistemas auxiliam a análise de negócios:</p><p>de acordo com Graham (2007), 90% das instituições utilizam sistemas para</p><p>gerenciar o negócio, gerando dados e informações sobre os setores da empresa.</p><p>Quando empregado na gestão, o software permite transformar evidências acumuladas</p><p>durante determinados períodos em conhecimento útil para tomar decisões eficientes.</p><p>Essas informações podem ser utilizadas para solucionar problemas de gerenciamento,</p><p>planejamento, monitoramento, desempenho e execução de ações para a instituição.</p><p>Turban et al. (2009) apontam que a BI é mais do que uma ferramenta analí-</p><p>tica, sendo um conjunto de conhecimentos (teorias, metodologias, abordagens,</p><p>processos) aplicados ao negócio. Com o auxílio dos sistemas de informação, as</p><p>empresas podem melhorar rapidamente as regras de negócios uma vez que as</p><p>ferramentas atuais fornecem os dados diariamente, os quais dão suporte à tomada</p><p>de decisão. Segundo Turban et al. (2009, p. 27), o principal objetivo da BI é:</p><p>Permitir o acesso interativo aos dados (às vezes, em tempo real), proporcionar</p><p>a manipulação desses dados e fornecer aos gerentes e analistas de negócios</p><p>a capacidade de realizar a análise adequada. Ao analisarem dados, situações</p><p>e desempenhos históricos e atuais, os tomadores de decisão conseguem va-</p><p>liosos insights que podem servir como base para decisões melhores e mais</p><p>informadas.</p><p>Esses sistemas são eficientes na obtenção e análise de informações, in-</p><p>dependentemente do nível de gerenciamento da empresa. Podem ser usados</p><p>por gerentes, analistas, chefes de equipe e, até mesmo, integrantes sem nível</p><p>gerencial. Uma vez que os sistemas modernos para análise de negócios não</p><p>exigem conhecimentos técnicos específicos na área de tecnologia da infor-</p><p>mação, eles permitem a obtenção e mineração de informações específicas a</p><p>partir de dados brutos por pessoas envolvidas no negócio, que entendem e estão</p><p>diariamente lidando com as situações habituais da empresa (NARAYANAN,</p><p>2009). Tal pensamento é corroborado por Von Halle (2002, p. 17):</p><p>3Análise de negócios em business intelligence</p><p>Não é mais desejável embutir as regras em especificações ou códigos</p><p>de programas onde elas fiquem trancadas, necessitando de intervenções</p><p>custosas e elevadas para efetuar mudanças. Você não pode mais entregar</p><p>as regras em um formato inacessível e não entendível à audiência do</p><p>negócio. Você não pode mais deixar as regras de negócio em um local</p><p>onde elas se percam.</p><p>Existe diversos recursos disponíveis que as empresas podem utilizar como</p><p>diferencial competitivo, e as ferramentas oriundas da BI são facilitadoras no</p><p>processo estratégico e decisório da empresa. Entre elas, são destaque o data</p><p>warehousing e o data mining.</p><p>Data warehousing</p><p>Os dados gerados pelos sistemas precisam ser unifi cados e centralizados. Os</p><p>sistemas de apoio à decisão cruzam dados de diferentes software, setores e,</p><p>até mesmo, períodos específi cos, mas não foram projetados para centralizar</p><p>todas as informações. De tal requisito, surgiu o data warehouse, responsável</p><p>por centralizar os dados dos vários sistemas da organização.</p><p>A definição clássica de data warehouse, proposta por Inmon (1992), afirma</p><p>que se trata de “[...] uma coleção de dados orientada por assunto, integrada,</p><p>variante no tempo e não volátil que tem por objetivo dar suporte aos processos</p><p>de tomada de decisão”. O data warehouse contém diversas regras de negócios,</p><p>definindo diretrizes para a utilização dos dados centralizados. Essa abordagem</p><p>é baseada no processo de extração, transformação e carga, sendo a extração</p><p>responsável por ler os dados do banco de dados, a transformação por converter</p><p>e padronizar os dados extraídos de um banco de dados para a central e, por</p><p>fim, a carga por incluir os dados no data warehouse. Dependendo das regras</p><p>de negócios, os dados podem ser extraídos de qualquer fonte relevante, desde</p><p>sistemas internos ou externos (TURBAN et al., 2009).</p><p>A Figura 1 representa a abordagem de obtenção e gravação de dados do</p><p>data warehouse. O sistema dessa tecnologia foi pautado com objetivo de</p><p>fornecer um suporte simples e intuitivo para a tomada de decisão. Portanto, a</p><p>interface do usuário é simplificada, fornecendo apenas duas funções principais:</p><p>a emissão de relatórios para impressão e análise dos dados.</p><p>Análise de negócios em business intelligence4</p><p>Figura 1. Data warehousing: extração, transformação e carga.</p><p>Fonte: Turban et al. (2009, p. 72).</p><p>Na era da competitividade na escolha de um sistema, é fundamental enten-</p><p>der as regras de negócios estabelecidas pela organização, buscando a melhor</p><p>ferramenta para cada contexto. O Quadro 1 traz uma lista com os principais</p><p>fornecedores de sistemas de data warehousing.</p><p>Fornecedor Oferta de produtos</p><p>Computer Associates (cai.com) Conjunto abrangente de ferramentas</p><p>e produtos de Data warehouse (DW)</p><p>DataMirror Corp. (datamirror.com) Produtos de administração,</p><p>gestão e desempenho de DW</p><p>Data Advantage Group, Inc.</p><p>(dataadvantagegroup.com)</p><p>Software de metadados</p><p>Dell Computer Corp. (dell.com) Servidores de DW</p><p>Embarcadero Technologies</p><p>(embarcadero.com)</p><p>Produtos de administração,</p><p>gestão e desempenho de DW</p><p>Business Objects</p><p>(businessobjects.com)</p><p>Software de limpeza de dados</p><p>Quadro 1. Lista com fornecedores de data warehousing</p><p>(Continua)</p><p>5Análise de negócios em business intelligence</p><p>Data mining</p><p>Empresas geram dados diariamente, de diversos setores e sistemas, e tais</p><p>dados podem ser centralizados e armazenados por meio do data warehouse,</p><p>mas como analisá-los? Os sistemas são efi cientes na gravação, organização e</p><p>geração de relatórios, mas são as pessoas envolvidas nos negócios que precisam</p><p>Fonte: Adaptado de Turban et al. (2009).</p><p>Fornecedor Oferta de produtos</p><p>Harte-Hanks, Inc. (harte-hanks.com) Produtos e serviços de</p><p>gerenciamento de relacionamento</p><p>com o cliente (CRM)</p><p>Hewlett-Packard Company (hp.com) Servidores de DW</p><p>Hummingbird Ltd.</p><p>(hummingbird.com)</p><p>Mecanismos de DW e</p><p>exploração de warehouses</p><p>Hyperion Solutions Corp.</p><p>(hyperion.com)</p><p>Conjunto abrangente de ferramentas,</p><p>produtos e aplicações de DW</p><p>IBM (ibm.com) Ferramentas, produtos e</p><p>aplicações de DW</p><p>Informatica Corp. (informatica.com) Produtos de administração,</p><p>gestão e desempenho de DW</p><p>Microsoft Corp. (microsoft.com) Ferramentas e produtos de DW</p><p>Orade (inclui PeopleSoft e</p><p>Siebel) (oracle.com)</p><p>Ferramentas, produtos e</p><p>aplicações de DW, ERP e CRM</p><p>SAS Institute, Inc. (sas.com) Ferramentas, produtos e</p><p>aplicações de DW</p><p>Siemens (siemens.com) Servidores de DW</p><p>Sybase, Inc. (sybase.com) Conjunto abrangente de</p><p>ferramentas e aplicações de DW</p><p>Teradata (teradata.com) Ferramentas, produtos e</p><p>aplicações de DW</p><p>Quadro 1. Lista com fornecedores de data warehousing</p><p>(Continuação)</p><p>Análise de negócios em business intelligence6</p><p>analisar e tomar decisões efi cientes. Desse contexto, nasceu o data mining, ou</p><p>mineração de dados, que utiliza a inteligência artifi cial para explorar banco</p><p>de dados em busca de padrões e informações úteis para auxiliar na tomada</p><p>de decisão.</p><p>Do ponto de vista da estatística, Hand, Mannila e Smyth (2001, p. 27)</p><p>definem que a “[...] mineração de Dados é a análise de grandes conjuntos de</p><p>dados a fim de encontrar relacionamentos inesperados e de resumir os dados</p><p>de uma forma que eles sejam tanto úteis quanto compreensíveis ao dono dos</p><p>dados”. Já Cabena et al. (1998, p. 52) utilizam a perspectiva do banco de dados</p><p>para definir que a “Mineração de Dados é um campo interdisciplinar que</p><p>junta técnicas de máquinas de conhecimentos, reconhecimento de padrões,</p><p>estatísticas, banco de dados e visualização, para conseguir extrair informações</p><p>de grandes bases de dados”. Por fim, Fayyad, Piatetsky-Shapiro e Smyth (1996,</p><p>documento on-line) utilizam o aprendizado de máquina para descrever que a</p><p>“Mineração de Dados é um passo no processo de Descoberta de Conhecimento</p><p>que consiste na realização da análise dos dados e na aplicação de algoritmos de</p><p>descoberta que, sob certas limitações computacionais, produzem um conjunto</p><p>de padrões de certos dados”.</p><p>Atualmente não existe um modelo único para o processo de mineração de</p><p>dados, uma vez que este é um campo em constante evolução e diretamente</p><p>ligado ao avanço tecnológico. Os modelos mais conhecidos são ASUM-DM</p><p>(Analytics Solutions Unified Method for Data Mining/Predictive Analytics)</p><p>(IBM, 2016), CRISP-DM (Crossindustry standard process for data mining)</p><p>(CHAPMAN et al., 2000), KDD (Knowledge discovery in databases) (LA-</p><p>ROSE; LAROSE, 2014) e SEMMA (Sample, Explore, Modify, Model, Assess)</p><p>(FAYYAD; PIATETSKY-SHAPIRO; SMYTH, 1996). Para Olson e Delen</p><p>(2008), o modelo CRISP-DM é o mais utilizado; a sua metodologia utiliza seis</p><p>fases cíclicas para a análise e mineração de dados. Veja-as a seguir.</p><p>1. Fase de entendimento e pesquisa dos dados: a etapa inicial define</p><p>quais dados serão buscados pela mineração de dados, considerando o</p><p>objetivo em mente. As regras de negócios precisam estar bem definidas.</p><p>2. Fase de entendimento dos dados: com o objetivo definido na etapa</p><p>anterior, é necessário fazer o levantamento dos dados para identificar</p><p>possíveis soluções para o objetivo definido.</p><p>3. Fase de preparação dos dados: os dados podem se originar de diversas</p><p>fontes, sem uma padronização e com lacunas a serem preenchidas.</p><p>É necessário analisar os dados e verificar sua qualidade, para adotar</p><p>medidas de padronização.</p><p>7Análise de negócios em business intelligence</p><p>4. Fase de modelagem: etapa de utilização dos algoritmos com base no</p><p>objetivo proposto inicialmente.</p><p>5. Fase de avaliação: fase-chave deste modelo; é nesta etapa que os es-</p><p>pecialistas fazem uma análise refinada para definir quais dados são</p><p>úteis para a tomada decisão.</p><p>6. Fase de implantação: geração e distribuição dos relatórios finais.</p><p>Figura 2. Modelo crisp.</p><p>Fonte: Adaptada de Larose (2005).</p><p>Data marts</p><p>É um conjunto de dados orientado a um assunto específi co, podendo cada</p><p>setor ter o seu. São bancos de dados temáticos, contendo informações rela-</p><p>cionadas a aspectos individuais da organização. Os principais benefícios são</p><p>poder trabalhar apenas com dados específi cos a determinado contexto, além</p><p>Análise de negócios em business intelligence8</p><p>de o banco de dados estar o mais próximo possível do usuário fi nal. Os data</p><p>marts geralmente contêm subconjuntos temáticos de dados pré-agregados e</p><p>são mais fáceis de projetar e confi gurar.</p><p>On-line analytical processing (OLAP)</p><p>É um conceito de interface entre máquina e usuário para facilitar a interpre-</p><p>tação dos dados, uma tecnologia de processamento de dados que consiste na</p><p>preparação de informações agregadas com uma base em uma matriz de dados</p><p>estruturadas de acordo com o princípio multidimensional. Uma representação</p><p>conceitual multidimensional é uma perspectiva múltipla que consiste em várias</p><p>medições independentes ao longo das quais determinados conjuntos de dados</p><p>podem ser analisados. A análise simultânea de várias dimensões de dados é</p><p>defi nida como análise multivariada.</p><p>Existe uma instrução para consolidação de dados em cada dimensão,</p><p>consistindo em uma série de níveis sucessivos de generalização. Em cada</p><p>um desses níveis existe um grau de agregação de dados e, consequentemente,</p><p>uma dimensão correspondente. Assim, a dimensão pode ser determinada pela</p><p>direção da consolidação, consistindo nos níveis de generalização, por exemplo,</p><p>a dimensão empresa, setor ou departamento e empregado. Para a dimensão</p><p>tempo, podemos ter como exemplo ano, semestre, trimestre, mês, semana, dia.</p><p>O grande objetivo do OLAP é proporcionar aos seus usuários uma maneira fácil e seletiva</p><p>para consultar e analisar os dados. Essas consultas ajudam a identificar tendências,</p><p>gerar relatórios e fazer previsões de acordo com o setor e a variação no tempo: são</p><p>métricas para o planejamento estratégico.</p><p>Extract, transform, load (ETL)</p><p>É o conjunto de técnicas ou métodos para implementar o processo de transfe-</p><p>rência de dados de diversas fontes para uma aplicação centralizada (armazena-</p><p>mento de dados). A extração de dados, os quais podem ser de diferentes tipos e</p><p>9Análise de negócios em business intelligence</p><p>fontes, converte-os para um formato suportado pelo sistema de armazenamento</p><p>e processamento de dados e, em seguida, carrega as informações convertidas,</p><p>possibilitando a</p><p>transferência para o data warehouse.</p><p>Inicialmente, a proposta do ETL era transferir informações de versões</p><p>anteriores de vários sistemas de informação para novos. Atualmente, o ETL</p><p>vem sendo utilizado especificamente para consolidação de dados para fins</p><p>de análise posterior. A tecnologia ETL pode ser utilizada com base em vários</p><p>modelos de dados, como multidimensionais, relacionais e híbridos. A grande</p><p>vantagem do sistema ETL é seu caráter universal, ou seja, ele pode extrair e</p><p>transferir dados do maior número possível de tipos e formatos. A estrutura</p><p>básica do ETL é composta por cinco etapas.</p><p>1. Extração: os dados são extraídos da fonte de origem e carregados para</p><p>posterior análise.</p><p>2. Procura por erros: os dados são analisados quanto à sua conformidade,</p><p>com as especificações e a possibilidade de carregamento subsequente</p><p>no data warehouse.</p><p>3. Conversão: os dados são agrupados para a conversão.</p><p>4. Distribuição: os dados são distribuídos em fluxos de acordo com as</p><p>particularidades e as diretrizes da organização.</p><p>5. Inserção: os dados são carregados no armazenamento de destino.</p><p>Visualização de dados</p><p>É uma representação gráfi ca de qualquer dado, e é importante para que as</p><p>organizações não percam tempo com a abundância de informações ao seu</p><p>redor, uma vez que o tempo gasto com a organização dos dados é maior do</p><p>que com a sua interpretação e com a tomada de decisão.</p><p>Existem muitas maneiras de visualizar dados, e as mais comuns são por</p><p>meio de gráficos, tabelas, diagramas, mapas infográficos e painéis. O principal</p><p>objetivo é simplificar e acelerar a percepção dos dados, possibilitando sua</p><p>interpretação e geração de conhecimento para uma tomada de decisão mais</p><p>eficiente, em menor período. Todos os dias, as empresas recebem dados de</p><p>diferentes fontes que precisam ser processados e convertidos em relatórios</p><p>compreensíveis.</p><p>Análise de negócios em business intelligence10</p><p>Existem muitos serviços especializados em visualização de dados. Um exemplo é o</p><p>Google Data Studio, que é gratuito e intuitivo, não exigindo um entendimento completo</p><p>para utilizar o serviço, além de suportar diversos bancos de dados para posterior</p><p>processamento e visualização de dados, incluindo Cloud SQL, MySQL, PostgreSQL,</p><p>Google Sheets, YouTube Analytics, etc. O Power BI, da Microsoft, é outra plataforma</p><p>gratuita para processamento e visualização dos dados, suporta diversas fontes de</p><p>dados (como as citadas anteriormente) e tem sistema similar ao das planilhas do Excel.</p><p>Também podemos citar os sistemas Tableau, Chartblocks, Plotly, Infogram e Datadeck.</p><p>Segundo Starec, Gomes e Chaves (2005, p. 48), “Na era da informação e da</p><p>sociedade interativa e interligada em tempo real na qual vivemos, a informação</p><p>é o principal ativo na luta pela sobrevivência das organizações”. Ou seja, é</p><p>inegável que estamos na era da informação, em que a riqueza nasce de ideias</p><p>inovadoras e do uso inteligente da informação. O uso da inteligência artificial</p><p>permite prever tendências de acordo com as rotinas e os hábitos dos clientes</p><p>e da organização, criando produtos e serviços com experiências únicas para</p><p>cada contexto. O data warehousing e data mining são técnicas e abordagens</p><p>que centralizam e ajudam a filtrar os dados úteis para a tomada de decisão,</p><p>mas é necessária a utilização de ferramentas específicas para auxiliar tais</p><p>abordagens. Para isso, é fundamental compreender os objetivos e as metas da</p><p>empresa, escolhendo a ferramenta adequada para obter o máximo de eficácia.</p><p>Adiante, falaremos sobre algumas ferramentas e sua aplicabilidade.</p><p>É importante compreender o funcionamento de algoritmos na mineração de dados. A</p><p>escolha de uma técnica para análise de grandes fluxos de dados depende do objetivo</p><p>e do contexto da empresa. Essa mineração não é utilizada apenas no setor empresarial:</p><p>é possível empregar essa ferramenta em qualquer setor ou campo de atuação.</p><p>Saiba mais sobre a mineração de dados e algoritmos por meio de exemplos acessando</p><p>o link a seguir.</p><p>https://qrgo.page.link/ETW5v</p><p>11Análise de negócios em business intelligence</p><p>Ferramentas para o planejamento estratégico</p><p>As empresas estão em constante busca por inovar nos seus processos, visando</p><p>reduzir custos e aumentar lucros. Esse é um desafi o que exige conhecimento</p><p>de mercado, técnicas e ferramentas para auxiliar em todas as etapas de geren-</p><p>ciamento dos negócios. O objetivo de uma ferramenta empresarial é auxiliar</p><p>nos processos internos da organização, melhorando e adaptando as demandas</p><p>com base na análise de dados e focando energia e recursos na direção que a</p><p>empresa defi niu.</p><p>Independentemente da ferramenta ou da técnica empregada na melhoria</p><p>da empresa, é necessário definir as metas e os objetivos a serem seguidos.</p><p>Para Kawasaki (2006, p. 32), “Um dos especialistas de empreendedorismo</p><p>mais influentes no mundo, diz que mais do que uma missão, as organizações</p><p>precisam de um mantra, uma mensagem simples que guie a existência da</p><p>empresa”. A missão de uma empresa pode ser definida como um guia escrito</p><p>para que a instituição e seus colaboradores saibam para onde e como conduzir</p><p>o negócio (CHIAVENATO, 2005). Conhecendo a missão e os objetivos da</p><p>instituição, é possível escolher de maneira eficiente uma ferramenta para um</p><p>contexto específico.</p><p>Gerenciamento pelas diretrizes (GPD)</p><p>Abordagem sistemática que surgiu no Japão em 1970 para gerenciar mudanças</p><p>em processos organizacionais. O GPD, também conhecido como Hoshin</p><p>Kanri, é um sistema que analisa o ambiente institucional atual da empresa</p><p>e utiliza a missão, os valores e as crenças para criar diretrizes e direcionar o</p><p>caminho que a empresa precisa seguir. Essa ferramenta possibilita a criação</p><p>de estratégias a um nível global: independentemente da função hierárquica,</p><p>as diretrizes propostas utilizam o esforço em conjunto de todos os setores da</p><p>empresa (WITCHER; BUTTERWORTH, 2000).</p><p>O passo inicial para implementar essa ferramenta é estabelecer a missão</p><p>e os objetivos que a instituição quer seguir — é primordial construir uma</p><p>estrutura sólida para a instituição, e os objetivos são os alicerces dessa cons-</p><p>trução. São, nesse sentido, quatro as etapas essenciais para estabelecer metas</p><p>para o GPD (AKAO, 1991):</p><p>Análise de negócios em business intelligence12</p><p>1. escolha do objetivo;</p><p>2. alinhamento da organização;</p><p>3. implementação;</p><p>4. melhorias.</p><p>Inicialmente, a escolha dos objetivos vai definir as metas de médio e longo</p><p>prazo, priorizando setores e ferramentas para auxiliar nesse direcionamento.</p><p>A segunda etapa é envolver toda a organização no objetivo de alcançar as</p><p>metas propostas. A próxima etapa é implementar um plano de diretrizes na</p><p>empresa e monitorar a sua evolução com base nos objetivos; como toda a</p><p>organização é envolvida nesse processo, diversos atores são responsáveis por</p><p>ajudar a manter as diretrizes em funcionamento. Por fim, temos a avaliação</p><p>do progresso obtido nas etapas anteriores. Com base nesses dados, são defi-</p><p>nidas novas diretrizes para direcionar a empresa no caminho ideal. A Figura</p><p>3 ilustra as Fases do GPD.</p><p>Figura 3. Fases do gerenciamento pelas diretrizes.</p><p>Fonte: Adaptada de Akao (1991).</p><p>13Análise de negócios em business intelligence</p><p>O Quadro 2, proposto por Campos (2004), exemplifica a atuação dos</p><p>diversos setores na criação de metas e objetivos para o gerenciamento de</p><p>diretrizes. Compreender o papel de cada setor é fundamental para monitorar</p><p>e fornecer dados para análise do negócio.</p><p>Fonte: Adaptado de Campos (2004).</p><p>Situação</p><p>Função</p><p>Normal Ocorrência de anomalias</p><p>Gerenciais Direção Estabelece metas</p><p>que garantem</p><p>a sobrevivência</p><p>da empresa a</p><p>partir do plano</p><p>estratégico.</p><p>Estabelece metas para corri-</p><p>gir a situação atual.</p><p>Compreende o relatório da</p><p>situação atual.</p><p>Gerencia-</p><p>mento</p><p>Atinge as metas</p><p>(POCA).</p><p>Treina a função</p><p>supervisor.</p><p>Faz semestralmente o rela-</p><p>tório da situação atual para</p><p>a chefia.</p><p>Elimina as anomalias crô-</p><p>nicas, atuando nas causas</p><p>fundamentais (POCA).</p><p>Revê periodicamente as</p><p>anomalias crônicas</p><p>(análise</p><p>de Pareto).</p><p>Atua como complemento da</p><p>função de supervisão.</p><p>Operacio-</p><p>nais</p><p>Supervisão Verifica se a função</p><p>operação está</p><p>cumprindo os</p><p>procedimentos.</p><p>Treina a função</p><p>operação.</p><p>Registra as anomalias e</p><p>relata à gerência.</p><p>Verifica se o padrão das</p><p>atividades realizadas pelo</p><p>operacional está sendo</p><p>cumprido.</p><p>Operação Executa as tarefas</p><p>estabelecidas.</p><p>Identifica as anomalias.</p><p>Quadro 2. O papel de cada setor no gerenciamento pelas diretrizes</p><p>As melhores ferramentas para implementar o GPD são detalhadas a seguir.</p><p>Análise de negócios em business intelligence14</p><p>Balanced scorecard (BSC)</p><p>Essa ferramenta permite avaliar o desempenho organizacional com base nos</p><p>objetivos, nas metas e nas diretrizes propostos pelo GPD. Esse sistema de</p><p>gestão estratégica mede o desempenho por meio de quatro parâmetros:</p><p> financeiro;</p><p> mercado/cliente;</p><p> processos internos;</p><p> aprendizado e crescimento.</p><p>O financeiro visa mensurar o desempenho fiscal da instituição. O mercado/</p><p>cliente faz um levantamento da satisfação do cliente, da qualidade do produto</p><p>ou serviço e do impacto da marca nos clientes; esse parâmetro mensura o real</p><p>valor do negócio: o cliente está satisfeito? Com base nos dados do mercado, a</p><p>empresa faz modificações nos processos internos para melhorar os indicadores</p><p>dos resultados financeiros. Por último, o parâmetro de aprendizado e crescimento</p><p>mede o nível de comprometimento com que os setores operam para agregar valor</p><p>à empresa e como as pessoas, a tecnologia e os insumos são utilizados para gerar</p><p>valor ao negócio. A Figura 4 apresenta as relações das quatro diretrizes do BSC.</p><p>Figura 4. Diretrizes do balanced scorecard.</p><p>Fonte: Adaptada de Kaplan e Norton (1997).</p><p>15Análise de negócios em business intelligence</p><p>SMART</p><p>Essa ferramenta, desenvolvida por Peter Drucker, mensura quão efetivas as</p><p>metas, os objetivos e as diretrizes são para o desenvolvimento institucional.</p><p>Cada letra da palavra SMART corresponde a uma fase que a instituição precisa</p><p>adotar para avaliar os seus indicadores (DRUCKER, 2006):</p><p> O “S” corresponde a specific (específico); ou seja, o objetivo precisa ser</p><p>claro, não pode haver dupla interpretação. Novamente, essa fase demonstra</p><p>o quão importante é a escolha dos objetivos institucionais; quanto mais</p><p>simples e claros eles forem, mais fácil é a avaliação do indicador.</p><p> O “M”, de measurable (mensurável), diz que um objetivo precisa</p><p>ser medido, que é necessário avaliar o resultado por meio de dados.</p><p>O autor sugere que a escolha das diretrizes precisa ser mensurada</p><p>numericamente.</p><p> O “A” corresponde a attainable (atingível): o objetivo precisa ser alcan-</p><p>çável, e é necessária uma avaliação de métodos, recursos financeiros</p><p>e pessoas para verificar se o objetivo é atingível naquele período esta-</p><p>belecido pelas metas.</p><p> O “R”, para relevant (relevante), mensura se o objetivo atual é realmente</p><p>impactante para a instituição, considerando alguns questionamentos:</p><p>terá impacto no curto prazo? Vai ao encontro da busca pelo crescimento</p><p>financeiro? A instituição está melhorando a sua visibilidade perante</p><p>o cliente? Mais importante do que ter um objetivo, é fundamental que</p><p>este opere para agregar valor à situação “real” da empresa.</p><p> Por fim, o “T”, ou time bound (temporizável), questiona o prazo de que</p><p>a empresa precisa para alcançar determinada meta. É necessário que os</p><p>objetivos sejam desenvolvidos com base nas metas, criando uma linha</p><p>de tempo que permita que a empresa adote soluções para alcançá-los.</p><p>Análise SWOT</p><p>Ferramenta criada por Kenneth Andrews e Roland Cristensen no Harvard</p><p>Business School, a SWOT fornece dados para a gestão estratégica da instituição.</p><p>A análise do cenário permite avaliar os pontos fracos e fortes da empresa no</p><p>contexto em que ela atua.</p><p>Análise de negócios em business intelligence16</p><p>A análise SWOT, do inglês (strenghts, weaknesses, opportunities and</p><p>threats) é frequentemente usada no planejamento estratégico, sendo uma ferra-</p><p>menta para mensurar iniciativas, estratégias de desenvolvimento institucional,</p><p>possíveis mudanças de área e lançamento de produtos. Essa análise é uma ótima</p><p>maneira de melhorar as estratégias de negócios. As quatro variáveis norteiam</p><p>o caminho que a organização está seguindo: se os pontos fortes estiverem</p><p>alinhados com os objetivos e as metas da instituição, esta será competitiva</p><p>no mercado em que está inserida.</p><p> Strenghts, ou forças, são recursos e habilidades de que dispõe a orga-</p><p>nização para explorar as oportunidades e minimizar as ameaças. São</p><p>relevantes questionamentos sobre quais são as vantagens competitivas</p><p>da empresa. O sucesso é baseado no baixo custo de produção? Em</p><p>uma comunidade unida de fãs da marca? Na tecnologia utilizada nos</p><p>processos? Os pontos fortes são as variáveis internas da instituição, e</p><p>é necessária a mensuração de fatores relevantes para que a empresa se</p><p>mantenha com um posicionamento favorável no mercado.</p><p> Weaknesses, ou fraquezas, são consideradas pontos-chave para melho-</p><p>rar o desempenho da organização, uma vez que conhecê-las permite</p><p>traçar metas e objetivos para melhorar a capacidade de desempenho</p><p>institucional. Os aspectos negativos podem ser internos ou externos,</p><p>desde falta de recursos, políticas internas, tecnologias desatualizadas,</p><p>imagem fraca da marca, qualidade da gestão ou do pessoal, etc.</p><p> Oportunities, ou oportunidades, as quais são tendências a serem ex-</p><p>ploradas. A empresa precisa conhecer o contexto atual do mercado,</p><p>os produtos e serviços que estão sendo explorados e as tecnologias</p><p>empregadas no desenvolvimento institucional. O resumo para o sucesso</p><p>dessa fase é a atualização constante da empresa.</p><p> O “T” corresponde a threats, ou ameaças, que são os fatores internos ou</p><p>externos que podem diminuir o desempenho da instituição. As ameaças</p><p>não podem ser mensuradas pelas empresas: ela não tem controle sobre</p><p>esse aspecto, e seu principal fator é a concorrência. É necessário avaliar</p><p>o “grau” da ameaça e o impacto que a concorrência tem na empresa.</p><p>O planejamento estratégico precisa ser pautado no conhecimento do</p><p>mercado, e o avanço tecnológico modifica constantemente os processos</p><p>institucionais internos e externos.</p><p>17Análise de negócios em business intelligence</p><p>Ciclo PDCA</p><p>Também conhecido como ciclo de Shewhart ou de Deming, o seu desenvol-</p><p>vimento é baseado em ações ágeis, tornando as metas e os objetivos claros e</p><p>efi cientes. Por ser um ciclo, não existe um “fi m”, de forma que as suas ações</p><p>controlam os aspectos internos da instituição para aumentar o desempenho</p><p>em áreas específi cas.</p><p>O ciclo é dividido em quatro etapas:</p><p>1. planejamento;</p><p>2. execução;</p><p>3. verificação;</p><p>4. ação.</p><p>O planejamento, do inglês plan, traça o plano geral da empresa e define</p><p>as metas com base nas políticas e diretrizes da instituição. Segundo Campos</p><p>(2004), nessa etapa é escolhida uma atividade, uma situação ou um problema</p><p>para ser sanado. A etapa seguinte é a execução, do inglês do, do plano de ação</p><p>da etapa de planejamento, em que inicialmente é realizado um treinamento</p><p>com a equipe ou os setores envolvidos na meta escolhida. A etapa de check,</p><p>ou verificação, consiste em fazer um levantamento dos dados da empresa e</p><p>avaliar se o plano de ação obteve êxito. Essa etapa detecta os acertos e erros</p><p>para implementar o plano de ação. Por fim, o act, ou ação, é caracterizado por</p><p>melhorar todo o ciclo do PDCA. Nessa etapa, com base nos relatórios e nas</p><p>análises de todas as fases anteriores, é traçado o plano de ação, ou informações</p><p>úteis são agregadas a ele. É nesse ponto que o ciclo é reiniciado com melhorias</p><p>significativas para o desempenho institucional.</p><p>Modelo Canvas</p><p>Modelo proposto por Osterwalder e Pigneur (2011, p. 12), é constituído de nove</p><p>blocos para avaliar e desenvolver um modelo de negócios, e pode ser visto</p><p>como uma “[...] linguagem comum para descrever, visualizar, avaliar e alterar</p><p>modelos de negócios”. Essa ferramenta permite que qualquer indivíduo possa</p><p>criar um plano de negócios,</p><p>com metas claras e objetivas. O desenvolvimento</p><p>cria um mapa visual para orientar a empresa e “[...] descreve a lógica de criação,</p><p>entrega e captura de valor por parte de uma organização” (OSTERWALDER;</p><p>PIGNEUR, 2011, p. 14).</p><p>Análise de negócios em business intelligence18</p><p>Os nove blocos compõem quatro áreas:</p><p>1. Clientes (O que a marca oferece? Qual valor da marca?).</p><p>2. Oferta de valor, isto é, as ações que agregam valor à marca (Qual</p><p>relacionamento existe entre a marca e o cliente?).</p><p>3. Infraestrutura/tecnologia (Quais ferramentas a empresa tem à disposi-</p><p>ção? Quais métodos são utilizados? Quais parceiros?).</p><p>4. Viabilidade financeira, que diz respeito às fontes de receitas da empresa.</p><p>A Figura 5 demonstra os nove blocos do Canvas, e o Quadro 3 descreve</p><p>cada um deles.</p><p>Figura 5. Blocos propostos pelo modelo Canvas.</p><p>Fonte: Osterwalder e Pigneur (2011, p. 18-19).</p><p>Bloco de</p><p>construção Descrição</p><p>Perguntas que norteiam</p><p>o processo de desenvolvimento</p><p>Proposição de</p><p>valor</p><p>Conjunto de produ-</p><p>tos e serviços que</p><p>criam valor para um</p><p>segmento de cliente</p><p>específico.</p><p>Que valor entregamos ao cliente?</p><p>Qual problema estamos ajudando a</p><p>resolver? A que necessidades estamos</p><p>satisfazendo? Que conjunto de pro-</p><p>dutos e serviços estamos oferecendo</p><p>para cada segmento de cliente?</p><p>Segmentos de</p><p>cliente</p><p>São os diferentes</p><p>grupos de pessoas a</p><p>quem uma organiza-</p><p>ção deseja oferecer</p><p>algo de valor.</p><p>Para quem estamos criando valor?</p><p>Quem são nossos consumidores mais</p><p>importantes?</p><p>Quadro 3. Descrição dos blocos do modelo Canvas</p><p>(Continua)</p><p>19Análise de negócios em business intelligence</p><p>Fonte: Adaptado de Macedo et al. (2013).</p><p>Bloco de</p><p>construção Descrição</p><p>Perguntas que norteiam</p><p>o processo de desenvolvimento</p><p>Canais São os meios empre-</p><p>gados pela organi-</p><p>zação para manter</p><p>contato com os</p><p>clientes.</p><p>Por meio de quais canais nossos</p><p>segmentos de cliente querem ser con-</p><p>tatados? Como os alcançamos agora?</p><p>Como nossos canais se integram? Qual</p><p>deles funciona melhor? Quais têm me-</p><p>lhor custo-benefício? Como eles estão</p><p>integrados à rotina dos clientes?</p><p>Relacionamento</p><p>com clientes</p><p>Descreve o tipo de</p><p>relacionamento que a</p><p>organização estabe-</p><p>lece com seus clientes.</p><p>Que tipo de relacionamento cada</p><p>um dos nossos segmentos de cliente</p><p>espera que estabeleçamos com eles?</p><p>Quais já estabelecemos? Qual o custo</p><p>de cada um? Como se integram ao</p><p>restante do nosso modelo de negócio?</p><p>Recursos</p><p>principais</p><p>Descreve a organiza-</p><p>ção das atividades e</p><p>dos recursos neces-</p><p>sários para criar valor</p><p>para os clientes.</p><p>Que recursos principais nossa pro-</p><p>posta de valor requer? Nossos canais</p><p>de distribuição? Relacionamento com</p><p>o cliente? Fontes de receita?</p><p>Atividades-chave Habilidades em reali-</p><p>zar as ações necessá-</p><p>rias mais importantes</p><p>para criar valor para os</p><p>clientes.</p><p>Que atividades-chave nossa proposta</p><p>de valor requer? Nossos canais de</p><p>distribuição? Relacionamento com o</p><p>cliente? Fontes de receita?</p><p>Parcerias</p><p>principais</p><p>Principais redes de</p><p>fornecedores e os</p><p>parceiros que fazem</p><p>o modelo de negócio</p><p>funcionar.</p><p>Quem são nossos principais parceiros?</p><p>Quem são nossos fornecedores princi-</p><p>pais? Que recursos principais estamos</p><p>adquirindo dos parceiros? Que ativida-</p><p>des-chave os parceiros executam?</p><p>Estrutura de</p><p>custo</p><p>Descreve todos os</p><p>custos envolvidos na</p><p>operação do modelo</p><p>de negócio.</p><p>Quais são os custos mais importantes</p><p>em nosso modelo de negócio? Que re-</p><p>cursos principais são mais caros? Quais</p><p>atividades-chave são mais caras?</p><p>Fontes de</p><p>receita</p><p>Descreve a maneira</p><p>como a organização</p><p>ganha dinheiro por</p><p>meio de cada seg-</p><p>mento de cliente.</p><p>Que valor nossos clientes estão</p><p>realmente dispostos a pagar? Pelo</p><p>que eles pagam atualmente? Como</p><p>pagam? Como prefeririam pagar? O</p><p>quanto cada fonte de receita contribui</p><p>para o total da receita?</p><p>Quadro 3. Descrição dos blocos do modelo Canvas</p><p>(Continuação)</p><p>Análise de negócios em business intelligence20</p><p>Existem diversas ferramentas e recursos para análise de negócios, e é importante</p><p>compreender que cada um foi desenvolvido para atuar em um contexto específico.</p><p>Ainda assim, nada impede que ferramentas sejam utilizadas em conjunto. Confira a</p><p>lista de outras técnicas e ferramentas importantes na análise de negócios acessando</p><p>o link a seguir.</p><p>https://qrgo.page.link/xgSfJ</p><p>SWOT: essencial para a gestão estratégica</p><p>Segundo Chiavenato e Sapiro (2003), McCreadie (2008) e Daychoum (2010),</p><p>a ferramenta SWOT é uma das mais fáceis e utilizáveis para as empresas,</p><p>independentemente do tamanho da companhia e do seu mercado de atuação.</p><p>Essa análise pode ser realizada em setores específi cos da empresa, produtos</p><p>e serviços, e até mesmo servir para a realização de pesquisa de mercado de</p><p>outras marcas (p. ex., fazer a análise SWOT dos concorrentes).</p><p>Esse instrumento é capaz de avaliar a potencialidade, a competitividade e</p><p>o desenvolvimento da marca. A concorrência é um aspecto fundamental da</p><p>competitividade, e a empresa precisa ter a capacidade de agregar valor à sua</p><p>marca por meio das oportunidades. As organizações que não conseguem se</p><p>adaptar às constantes mudanças (geradas em parte pelo avanço tecnológico)</p><p>serão superadas pelas concorrentes. O SWOT permite explorar os vários</p><p>elementos propostos por Henderson (1998) a respeito da importância da com-</p><p>petição estratégica para o desenvolvimento institucional:</p><p>Os elementos básicos da competição estratégica são: 1) Capacidade de compre-</p><p>ender o comportamento competitivo como um sistema no qual competidores,</p><p>clientes, dinheiro, pessoas e recursos interagem continuamente; 2) Capacidade</p><p>de usar essa compreensão para predizer como um dado movimento estratégico</p><p>vai alterar o equilíbrio competitivo; 3) Recursos que possam ser permanen-</p><p>temente investidos em novos usos mesmo se os benefícios consequentes</p><p>só aparecerem a longo prazo; 4) Capacidade de prever riscos e lucros com</p><p>exatidão e certeza suficientes para justificar o investimento correspondente;</p><p>5) Disposição de agir (HENDERSON, 1998, p. 7).</p><p>21Análise de negócios em business intelligence</p><p>A seguir, apresentamos exemplos da utilização da análise SWOT por</p><p>empresas líderes de mercado. Lembre-se de que existem diversos parâmetros</p><p>e mesmo determinados períodos que podem influenciar essa análise.</p><p>Análise SWOT: Coca Cola</p><p> Forças: Líder no mercado de refrigerantes (detém 4 das 5 marcas de</p><p>bebidas mais vendidas no mundo), clientes fiéis, alto investimento em</p><p>publicidade, preço baixo, marca com alto valor no mercado, alcance global.</p><p> Fraquezas: Marca não produz produtos orgânicos, campanhas produ-</p><p>zidas por concorrentes para mostrar que os produtos da marca não são</p><p>saudáveis, baixa diversidades de produtos.</p><p> Oportunidades: A marca agrega valor a produtos com pouca notorie-</p><p>dade, obtendo oportunidades para divulgá-los (Coca-Cola); a marca</p><p>permite alcançar diversas faixas etárias, explorando outros segmentos.</p><p> Ameaças: Concorrência (Pepsi Pepsi, RC Cola e Afri-Cola), cresci-</p><p>mento constante do setor, mercado fitness e de produtos saudáveis em</p><p>expansão (clientes preocupados com a saúde).</p><p>Análise SWOT: McDonald’s</p><p> Forças: Mercado internacional, economia compartilhada, alto poder</p><p>de mercado, acessibilidade.</p><p> Fraquezas: Alimentos não saudáveis, crescimento lento.</p><p> Oportunidades: Explorar o mercado vegetariano e vegano, maior</p><p>variedade de produtos, alimentos mais saudáveis.</p><p> Ameaças: Concorrentes (Subway, KFC e Burger King), mercado fitness</p><p>e de produtos saudáveis em expansão (clientes preocupados com a saúde).</p><p>Análise SWOT: Apple</p><p> Forças: Produtos inovadores (design diferenciado), líder no mercado</p><p>tecnológico, mercado internacional, foco no consumidor.</p><p> Fraquezas: Pouca variedade de produtos, alta demanda por inovação</p><p>(corresponder às expectativas dos clientes).</p><p>Análise de negócios em business intelligence22</p><p> Oportunidades: Explorar novos segmentos de mercado (ou variedade</p><p>dos seus produtos de sucesso), mercado tecnológico em expansão ace-</p><p>lerada, mercado vegetariano e vegano, maior variedade</p><p>de produtos,</p><p>alimentos mais saudáveis.</p><p> Ameaças: Concorrentes (Samsung, Huawei, Xiaomi).</p><p>Análise SWOT: Cacau Show</p><p> Forças: Qualidade dos produtos, marca com forte representação no</p><p>setor, aceitação do público.</p><p> Fraquezas: Lojas com pouco espaço físico (em datas comemorativas,</p><p>as filas são grandes), falta de funcionários.</p><p> Oportunidades: Variedade dos produtos, pontos estratégicos das lojas,</p><p>atendimento aos consumidores, produtos orgânicos.</p><p> Ameaças: Concorrentes (Kopenhagen, Brasil Cacau).</p><p>Como conduzir uma análise SWOT?</p><p>O SWOT é uma ferramenta simples e efi caz, mas é necessária a análise cor-</p><p>reta para a tomada de decisão. Nesse caso, tudo depende da capacidade da</p><p>equipe de encontrar fatores internos e externos que podem auxiliar a tomada</p><p>de decisão da organização.</p><p>Para a análise SWOT, é necessário inicialmente reunir as pessoas “certas”,</p><p>de áreas distintas, em uma equipe. Depois disso, o processo de brainstorming é</p><p>utilizado para listar possíveis ideias com base nos pontos fortes e fracos, e nas</p><p>oportunidades e ameaças. Nessa fase, a equipe da sessão de brainstorming poderá</p><p>fazer perguntas que determinarão a interpretação de cada item da lista do SWOT.</p><p>Veja algumas perguntas que podem auxiliar na análise do SWOT nas</p><p>sessões de brainstorming.</p><p>Pontos fortes:</p><p> Em que somos bons ou quais vantagens temos?</p><p> Qual é o nosso diferencial?</p><p> Qual é a nossa vantagem competitiva (tecnologia, processos, recursos</p><p>humanos, financeiros, etc.)?</p><p> Quais recursos estão à nossa disposição?</p><p> Quais ativos valiosos a empresa possui?</p><p> Qual é o feedback dos clientes?</p><p>23Análise de negócios em business intelligence</p><p>Fraquezas:</p><p> O que estamos fazendo de errado?</p><p> O que nossos concorrentes estão fazendo de diferente?</p><p> Qual é o feedback negativo dos clientes?</p><p> O que está nos impedindo de solucionar as fraquezas?</p><p> Que recursos nos faltam (tecnologia, processos, recursos humanos,</p><p>financeiros, etc.)?</p><p> O que poderíamos melhorar no curto e longo prazo?</p><p>Oportunidades:</p><p> Que mudanças no curto e longo prazo podem beneficiar a instituição?</p><p> Que mudanças estão ocorrendo no mercado (tendências)?</p><p> A economia atual terá um efeito positivo sobre nós?</p><p> Que oportunidades podemos explorar no curto e longo prazo?</p><p> Quais novos recursos estão disponíveis e são relevantes para melhorar</p><p>os processos da empresa?</p><p> Temos a oportunidade de obter recursos úteis que ainda não temos?</p><p>Ameaças:</p><p> Quais são os principais concorrentes no mercado?</p><p> Quais recém-chegados ao mercado podem prejudicar os negócios (qual</p><p>o diferencial)?</p><p> Mudanças no setor podem ter um efeito negativo ou positivo em nossos</p><p>negócios?</p><p> O valor dos produtos é compatível com os praticados no mercado?</p><p> A tecnologia está atualizada?</p><p>A gestão precisa priorizar os principais aspectos do SWOT, e tais aspec-</p><p>tos vão depender das regras e dos objetivos da empresa. A BI auxilia nas</p><p>decisões difíceis de alocação de recursos, mas a tomada de decisões difíceis</p><p>é simplesmente inevitável. Não importa quão bem-sucedido o negócio seja,</p><p>é sempre necessário escolher para onde direcionar os esforços da empresa. A</p><p>análise SWOT permite identificar áreas estrategicamente importantes para</p><p>que instituição possa concentrar sobre elas sua energia e seus recursos.</p><p>Análise de negócios em business intelligence24</p><p>Atualmente, é impossível falar de negócios sem recorrer às várias tecnologias moder-</p><p>nas. A inteligência empresarial passa por transformações constantes, e a tecnologia</p><p>revoluciona a maneira como as empresas conduzem os negócios, aumentando a sua</p><p>produtividade e reduzindo custos, ampliando o seu campo de atuação e treinando</p><p>colaboradores e parceiros. Da inteligência artificial à realidade virtual, é importante</p><p>conhecer a tecnologia atual e o quanto ela pode oferecer para as empresas. Acesse</p><p>o link a seguir.</p><p>https://qrgo.page.link/o9UeX</p><p>AKAO, Y. Kanri: Policy deployment for successful TQM. Cambridge: Productivity Press,</p><p>1991.</p><p>AMBLER, S. W. Agile analysis. Agile Modeling, 2010. Disponível em: http://www.agile-</p><p>modeling.com/essays/agileAnalysis.htm. Acesso em: 5 dez. 2019.</p><p>CABENA, P. et al. Discovering data mining: from concept to implementation. Essex:</p><p>Prentice Hall, 1998.</p><p>CAMPOS, V. F. Gerenciamento da rotina do trabalho do dia-a-dia. 8. ed. Nova Lima: Editora</p><p>de Desenvolvimento Gerencial, 2004.</p><p>CHAPMAN, P. et al. CRISP-DM 1.0. Chicago: SPSS, 2000. E-book. Disponível em: https://</p><p>www.the-modeling-agency.com/crisp-dm.pdf. Acesso em: 5 dez. 2019.</p><p>CHIAVENATO, I. Gestão de pessoas. 2. ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2005.</p><p>CHIAVENATO, I.; SAPIRO, A. Planejamento estratégico: fundamentos e aplicações. Rio</p><p>de Janeiro: Campus, 2003.</p><p>DAYCHOUM, M. 40 ferramentas e técnicas de gerenciamento. 3. ed. Rio de Janeiro: Bras-</p><p>port, 2010.</p><p>DRUCKER, P, F. The practice of management. New York: Harper Collins, 2006.</p><p>FAYYAD, U.; PIATETSKY-SHAPIRO, G.; SMYTH, P. From data mining to knowledge discovery</p><p>in databases. AI Magazine, v. 17, n. 3, p. 37, 1996. Disponível em: https://www.aaai.org/</p><p>ojs/index.php/aimagazine/article/view/1230. Acesso em: 5 dez. 2019.</p><p>25Análise de negócios em business intelligence</p><p>GRAHAM, I. Business rules management and service oriented architecture: a pattern lan-</p><p>guage. Hoboken: John Wiley & Sons, 2007.</p><p>HAND, D.; MANNILA, H.; SMYTH, P. Principles of data mining. Cambridge: The MIT Press,</p><p>2001.</p><p>HASS, K. B.; WESSELS, D. J.; BRENNAN, K. Getting it right: business requirement analysis</p><p>tools and techniques. Vienna: Management Concepts, 2008.</p><p>HENDERSON, B. D. As origens da estratégia. In: MONTGOMERY, C. A.; PORTER, M. E.</p><p>Estratégia: a busca de vantagem competitiva. Rio de Janeiro: Campus, 1998.</p><p>IBM. IBM planning analytics: gerenciador financeiro para análise, previsão e orçamentos</p><p>poderosos e simplificados. Nova York: IBM, 2019. Página para aquisição do software.</p><p>Disponível em: https://www.ibm.com/br-pt/products/planning-analytics. Acesso</p><p>em: 10 dez. 2019.</p><p>IIBA. O guia para o corpo de conhecimento de análise de negócios (guia BABOK). Versão</p><p>2.0. Toronto: IIBA, 2011.</p><p>INMON, W. H. Building the data warehouse. New York: John Wiley & Sons, 1992.</p><p>KAPLAN, R. S.; NORTON, D. P. A estratégia em ação: balanced scorecard. 4. ed. Rio de</p><p>Janeiro: Campus, 1997.</p><p>KAWASAKI, G. A arte do começo: o guia definitivo para iniciar o seu projeto. Rio de</p><p>Janeiro: Best Seller, 2006.</p><p>LAROSE, C. D.; LAROSE, D. T. Discovering knowledge in data: an introduction to data</p><p>mining. 2nd ed. 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São Paulo: Cengage Learning, 2012.</p><p>REZENDE, D. A. Engenharia de software e sistemas de informação. 3 ed. Rio de Janeiro:</p><p>Brasport, 2005.</p><p>STAREC, C.; GOMES, E. B. P.; CHAVES, J. B. L. (org.). Gestão estratégica da informação e</p><p>inteligência competitiva. São Paulo: Saraiva, 2005.</p><p>TURBAN, E. et al. Business intelligence: um enfoque gerencial para a inteligência do</p><p>negócio. Porto Alegre: Bookman, 2009.</p><p>VON HALLE, B. Business rules applied: building better systems using the business rules</p><p>approach. Hoboken: John Wiley & Sons, 2002.</p><p>WITCHER, B.; BUTTERWORTH, R. Hoshin Kanri at Wewlett-Packard. Journal of General</p><p>Management, v. 25, n. 4, p. 70-85, 2000.</p><p>27Análise de negócios em business intelligence</p>