SID2_Aula 02 Visao geral sobre BI

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Visão geral sobre BI
Sistemas de Informação e Decisão II
Prof. Dr. Alex Fabianne de Paulo
Tomada de decisão e sistemas de informação
• Valor empresarial do aperfeiçoamento da tomada de decisão:
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Tomada de decisão e sistemas de informação
As decisões podem ser classificadas em:
 Decisões não estruturadas são aquelas em que o responsável
pela tomada de decisão deve usar seu bom senso, sua capacidade
de avaliação e sua perspicácia na definição do problema.
 Decisões estruturadas são repetitivas e rotineiras e envolvem
procedimentos predefinidos, de modo que não precisam ser
tratadas como se fossem novas.
 Algumas decisões têm características dos dois tipos precedentes, e
por isso são chamadas de semiestruturadas; nesses casos,
apenas parte do problema tem uma resposta clara e precisa.
Processo de tomada de decisão
Qualidade das decisões e da tomada de decisão
Dados, informação e conhecimento
• O amontoado de dados e informações acumulados nas 
organizações por si só não dizem nada (nomes, cpf, nro
contratos, contas, produto X ou Y, etc)
• O significado das informações é que agrega valor*
• Os sistemas transacionais (CRM, ERP, e-Commerce, etc) são 
fontes primárias dos dados para tomada de decisão e onde, 
a maior parte deles estão (ou deveriam estar) corretos, e 
consistentes.
Tomada de decisão
• Os sistemas transacionais das empresas são fontes de dados 
prontos?
• Poderia se tomar decisões apenas com base nos dados dos 
sistemas transacionais? 
• É possível ter uma inteligência de negócios utilizando dados 
diretamente das bases de dados transacionais?
• Quais as vantagens e desvantagens disso?
Mas o que é exatamente esse tal de BI...
• BI ou Inteligência de Negócios é um conceito técnico ou de 
negócios?
• O que constitui um BI sob a perspectiva técnica (quais 
elementos o compõem)?
• E sob a perspectiva de negócio... quais seriam esses 
elementos?
Definição de BI
• Inteligência de negócios é um termo cunhado para identificar uma série 
de ferramentas tecnológicas utilizadas para maximizar os resultados das 
organizações por meio de uma gestão mais assertiva e orientada a 
dados.
• É comum se entender por BI o conjunto de ferramentas de TI tais como 
data warehouse e dashboards, mas o conceito correto seria muito mais 
amplo do que isso.
• Mas é fato de que o aparato de ferramentas e seus recursos são 
fundamentais para propiciar a extração de diferentes visões e insights
gerenciais
Definição de BI
• “Inteligência de negócios” (BI) é um termo usado por fornecedores de 
hardware e software e consultores de tecnologia da informação para 
descrever a infraestrutura para armazenamento, integração, elaboração 
de relatórios e análise de dados que vêm do ambiente empresarial.
• A infraestrutura básica coleta, armazena, limpa e torna os dados 
relevantes disponíveis para os gestores.
• A inteligência e a análise de negócios referem-se essencialmente à 
integração de todos os fluxos de informações produzidos por uma 
empresa em um único conjunto coerente de dados.
(LAUDON; LAUDON, 2015)
Esquema 1
Esquema 2
Inteligência de negócios e recursos analíticos
Há cinco funcionalidades analíticas que os sistemas de inteligência de 
negócios oferecem para alcançar os objetivos:
• Relatórios de produção
• Relatórios parametrizados
• Painéis e scorecards
• Criação de consulta, pesquisa ou relatório específico
• Previsões, cenários, modelos
Exemplo de alinhamento de estratégia e BI
Exemplo de alinhamento de estratégia e BI
1. Definir a estratégia e os objetivos da organização (BSC)
2. Estabelecer os indicadores chave de performance (KPI) para 
cumprimento de cada objetivo
3. Identificar das fontes dos dados para medição e controle dos 
indicadores
4. Estruturar de consultas/rotinas para geração dos KPI periodicamente 
(diário, semanal, mensal, etc)
5. Desenhar melhor modelo visual (dashboard) que consolide os 
resultado dos KPIs
6. Implementar os painéis de indicadores, validar e disponibilizar para 
áreas-clientes (alta direção, no caso do BSC)
Infraestrutura contemporânea de inteligência 
de negócios
O BI “Tradicional” ainda tem muito fôlego
• Se todas as organizações (grandes, médias ou pequenas; 
públicas ou privadas) utilizassem ferramentas apenas de BI 
tradicional para tomada de decisão, possivelmente haveria 
muito menos falência de negócios ou conflitos de decisão.
• Ter um ecossistema de BI, mesmo que minimamente, é uma 
decisão de negócio!!!
• Além de atender demandas para tomada de decisão, ter um 
repositório para BI (DW) pode ser uma boa estratégia para 
desafogar os sistemas transacionais.
Pontos de atenção para implementação de um 
projeto de BI
• Essencial ter patrocínio da alta direção
• Ter um orçamento para aquisição de máquinas com alta 
capacidade de processamento e armazenamento.
• Exige equipe dedicada de TI e de negócios, sendo o 
primeiro responsável pelas ferramentas e o segundo pelas 
regras de negócio a serem implementadas
• Criar uma cultura de análise de dados e decisões baseadas 
em dados (change management) com apoio do RH
Características de dados prontos para análise
• Confiabilidade da fonte de dados
• Precisão do conteúdo dos dados
• Acessibilidade aos dados
• Segurança e privacidade de dados
• Riqueza de dados
• Consistência dos dados
• Valor corrente/atualidade dos dados
• Granularidade de dados
• Validade dos dados
• Relevância dos dados
Fator crítico de sucesso 1: 
Pré-processamento dos dados
• Um dos pontos cruciais da implementação de um BI (ou 
seja, algo que vai subsidiar decisões e estratégias) está na 
qualidade dos dados;
• Se nos sistemas de origens, os dados têm algum problema 
(ruído, inconsistência, lacuna, etc.), isso irá refletir nos 
resultados mostrado nas ferramentas de BI
• Se ocorrerem problemas de integração entre sistemas 
durante as rotinas de extração e carga de dados, será 
mostrado nos resultados providos pelas ferramentas de BI
Fator crítico de sucesso 1: 
Pré-processamento dos dados
• Caso não seja tratado cuidadosamente antes da carga nos 
repositórios de dados (data warehouse ou data marts), as 
ferramentas de BI poderão se tornar produtos de natureza 
duvidosa e cairão em descrédito desde o “chão de fábrica’ 
até o alto escalão.
Pré-processamento dos dados
• No mundo real, os dados costumam se apresentar sujos, 
mal-alinhados, excessivamente complexos e imprecisos
• Não costumam estar prontos para serem usados em tarefas 
de análise de dados
• É necessário preparar os dados para a análise de dados
• Pré-processamento de dados:
• Consolidação de dados
• Limpeza de dados
• Transformação de dados
• Redução de dados
• Aprimora e melhora com a experiência e prática
• Redução de dados
• Variáveis:
• Redução dimensional
• Seleção de variáveis
• Casos/amostras:
• Amostragem
• Equilíbrio/estratificação
Pré-processamento dos 
dados
Geração de relatórios empresariais
• Relatório = Informação → Decisão
• Relatório é qualquer artefato de comunicação preparado com a intenção 
específica de transmitir informações “mastigadas”.
• Relatórios empresariais podem cumprir muitas funções diferentes:
• Garantir que todos os departamentos estejam funcionando de modo 
adequado;
• Fornecer informações;
• Transmitir os resultados de uma análise;
• Persuadir outros a agirem;
• Criar uma memória organizacional (como parte de um sistema de gestão de 
conhecimento).
O que é um relatório empresarial?
• Um relatório empresarial é um documento por escrito que contém 
informações relativas a negócios.
• Propósito: garantir que decisões gerenciais sejam otimizadas por 
embasamento em evidências.
• Base: fontes de dados provenientes de dentro e de fora da 
organização).
• Forma: narrativa, gráfica e/ou tabular.
• Distribuição: impressão, e-mail, portal/intranet.
Aquisição de dados → geração de informações → Tomada de 
decisão → Gestão de processo empresarial.
Tipos de relatórios empresariais
• Relatórios de métricas degestão:
• Em muitas organizações, o desempenho dos negócios é administrado por 
meio de métricas orientadas para resultados (acordos de nível de serviço e 
indicadores-chave de desempenho [KPIs – key performance indicators])
• Podem ser usados como parte do Seis Sigma ou Gestão de Qualidade Total
• Relatórios do tipo dashboard:
• Apresentação gráfica de vários indicadores de desempenho em uma única 
página usando mostradores/indicadores
• Relatórios do tipo balanced scorecard:
• Incluem perspectivas sobre clientes, processos comerciais e aprendizado e 
crescimento
Fator crítico de sucesso 2: 
Visualização de dados
“O uso de representações visuais para explorar, dar sentido e 
comunicar dados” (Few, 2007)
• Visualização de dados versus visualização de informações
• Informação = agregação, resumo e contextualização de 
dados
• Relacionada com infográficos, visualização de informações, 
visualização científica e gráficos estatísticos
• Frequentemente incluem diagramas, gráficos, mapas e 
outros tipos de elementos visuais
Fator crítico de sucesso 2: 
Visualização de dados
• Por que visualização de dados é um fator crítico em um 
ecossistema de BI? Não é só fazer uns gráficos coloridos (e as 
vezes que mexem!) e tá tudo certo????
• Não é tão simples assim pois remete à capacidade cognitiva e até 
mesmo intuitiva de quem visualiza os dados.
• Por isso, a exposição visual dos dados de negócios exige tentar 
imaginar como o outro irá ler e interpretar os dados. 
• Assim o elemento, precisa passar exatamente a mensagem que 
se deseja, sem dar margens para interpretações erradas sobre os 
dados.
Qual diagrama ou gráfico devo usar?
Dashboards informativos
• Dashboards informativos são componentes comuns na maioria, senão 
em todas, das plataformas de análise de negócios, sistemas de gestão 
de desempenho empresarial e pacotes de software para avaliação de 
desempenho.
• Os dashboards oferecem exibições visuais de importantes informações 
consolidadas e organizadas numa única tela, para que possam ser 
digeridas num simples relance e facilmente exploradas e aprofundadas. 
Dashboards informativos
• Design de dashboards:
• O desafio fundamental do design de dashboards é exibir todas as 
informações necessárias numa mesma tela, de modo claro e sem distrações, 
e de tal forma que possam ser assimiladas rapidamente.
• Três camadas de informação:
• Monitoramento
• Análise
• Gerenciamento
Dashboards informativos
• O que procurar em um dashboard:
• Utilizam componentes visuais (como diagramas, barras de desempenho, 
sparklines, indicadores, medidores e semáforos) para destacar, num 
vislumbre, os dados e exceções que requerem ação
• São transparentes para o usuário, ou seja, exigem o mínimo de treinamento 
e são extremamente fáceis de usar
• Combinam dados provenientes de uma variedade de sistemas em uma 
mesma visão resumida e unificada dos negócios
• Possibilitam a navegação aprofundada ou lateral entre fontes de dados e 
relatórios subjacentes, fornecendo mais detalhes quanto às bases 
comparativas e o contexto avaliativo
• Apresentam uma visão dinâmica do mundo real, com renovação ágil de 
dados, permitindo que o usuário final permaneça atualizado sobre 
mudanças recentes nos negócios
• Exigem pouca ou nenhuma codificação customizada para serem 
implementados, utilizados e mantidos
Exemplos de Dashboards informativos
Melhores práticas para o design de dashboards
• Utilize indicadores-chave de desempenho como benchmark para padrões 
do setor
• Envolva os parâmetros do dashboard com metadados contextuais
• Valide o design do dashboard por meio de um especialista em 
usabilidade
• Priorize e ranqueie alertas/exceções transmitidos para o dashboard
• Enriqueça o dashboard com comentários de usuários empresariais
• Apresente as informações em três níveis diferentes
• Escolha o construto visual certo usando princípios de design de 
dashboard
• Proporcione análise de dados guiada
Exercícios
1. Cite 3 características de dados prontos para serem analisados.
2. Quais são as 4 etapas do pré-processamento de dados.
3. Descrever duas funções que um relatório empresarial deve cumprir.
4. Quais quesitos essenciais os relatórios empresariais seguir?
5. O que são dashboards informativos? Conceitue.
Próxima aula
• Arquitetura e modelagem de ambientes de BI: 
data warehouse e processos ETL
Referências
• SHARDA, R; DELEN, D; TURBAN, E. Business Intelligence e análise de 
dados para gestão do negócio. Porto Alegre: Bookman, 2019. 
• LAUDON, K. C.; LAUDON, J. P. Sistemas de Informação Gerenciais. São 
Paulo: Pearson Education, 2014.
• SAUTER, V. L. Decision support systems for business intelligence. 
Hoboken: John Wiley & Sons, 2011.