A avaliação do nível de maturidade da inteligência de negócios na indústria bancária iraniana

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A avaliação do nível de maturidade da inteligência de negócios na indústria bancária iraniana
Resumo - Business intelligence (BI) é um conceito gerencial que ajuda os gerentes e organizações a gerenciar informações e tomar decisões factuais. Alguns introduziram Business Intelligence como um processo de transformar os dados em informações e depois em conhecimento. Este conceito tornou-se uma tendência popular para as empresas interessadas em agregar valor aos processos de tomada de decisão. A medição da maturidade na implementação do processo de Business Intelligence nas organizações é considerada uma questão crítica. A inteligência comercial como o desenvolvimento de software é um processo, que se expressa em termos de componentes, como artefatos e fluxos de trabalho.
Capability Maturity Model Integrated (CMMI) é desenvolvido para definir diferentes níveis de maturidade do processo de software. Os conceitos subjacentes ao CMMI foram definidos diferentes níveis de maturidade para um processo de inteligência de negócios. Os métodos atuais para a mensuração da maturidade da Business Intelligence são revisados, introduzindo a aplicação do CMMI como uma nova ferramenta de mensuração para esse fim. O principal contributo desta pesquisa é aplicar modelo CMMI em campo de BI, especificamente no setor bancário no Irã. Além disso, este trabalho contribui para o conhecimento empírico sobre o tema. Ele determina em que nível de maturidade os bancos iranianos se colocam em caso de implementação do processo de Business Intelligence.
Palavras-chave - Inteligência de negócios, nível de maturidade, modelos de maturidade, indústria bancária, processo de inteligência de negócios
I. INTRODUÇÃO
Nos ambientes de negócios que mudam rapidamente, o fluxo de informações não pode atender às necessidades dos gerentes devido a ser impreciso ou atrasado. Os sistemas antigos não ajudam decisões rápidas ou avaliam grandes quantidades de informações. A Business Intelligence (BI) é a solução (Turban et al., 2008), sendo necessário capturar, entender e aproveitar seus dados para apoiar a tomada de decisões para melhorar as operações comerciais. 
O BI é ajudar as organizações a melhorar sua tomada de decisão geral. Com dados precisos e em tempo real, os problemas podem ser corrigidos antes de se tornarem problemas. Essencialmente, as soluções de BI fornecem a capacidade de extrair, limpar e agregar dados de vários sistemas operacionais em um mercado ou armazém de dados separado. O valor do BI para ganhar vantagem competitiva, como função comercial legítima valiosa na obtenção de informações sobre concorrentes. (Inmon, 2002; citado por Rivest et ai, 2005) 
Nos últimos anos, tem sido uma tendência para modernizar os sistemas bancários para criar uma infra-estrutura para apoiar um setor financeiro. Os bancos exigem modernização em todos os aspectos de seus negócios, desde bolsas de valores inseguras até a revisão de sistemas de computação de 10 anos. Para selecionar e examinar os sistemas e infra-estrutura, os especialistas do banco devem se familiarizar com o processo de inteligência de negócios e as ferramentas disponíveis, já que a modernização no sistema bancário é sobre os dados. 
Além disso, nas organizações iranianas, especialmente no setor bancário, há uma enorme quantidade de dados, que devem ser utilizados para diferentes aplicações. Como o processo de BI é um conceito relativamente novo, os gerentes iranianos não estão familiarizados com suas aplicações. As aplicações de BI recentemente se tornaram mais populares no Irã. No entanto, não houve uma investigação sistemática para o nível das aplicações neste país. 
A integração do modelo de maturidade da capacidade (CMMI) é mapear as melhorias no processo e no processo de controle da organização. De acordo com a literatura relevante, (Von Krogh et al., 1998; citado por Green, 2006), (Schermerhorn, 2001; citado por Chau et al., 2007), (Azvine et al., 2005), a business intelligence é um processo dentro da organização, como ferramenta de medição apropriada para mapear o processo de business intelligence. 
Este artigo examina o nível de maturidade das atividades de Business Intelligence no setor bancário iraniano. Também investiga o nível de maturidade que cada banco possui em diferentes setores de processos de inteligência de negócios.
II. CONCEITOS DE INTELIGÊNCIA DE NEGÓCIOS
De acordo com Reinschmidt (2000), Business Intelligence é sobre tomar melhores decisões de forma mais fácil e rápida. As empresas coletam enormes quantidades de dados todos os dias, eles coletam informações sobre pedidos, inventário, transações, contas e clientes. As empresas também acumulam dados demográficos e listas de discussão, de fontes externas. Eles integram, organizam dados para tomar melhores decisões de negócios que os levam a uma vantagem competitiva, e encontrar a habilidade de alcançar essas vantagens é o que é a inteligência de negócios.
A inteligência de negócios é uma ferramenta para tomar melhores decisões. A consultoria do Gartner esclarece isso explicando o BI como um conjunto de todas as tecnologias que reúnem e analisam dados para melhorar a tomada de decisões. No BI, a inteligência é muitas vezes definida como a descoberta e explicação de contextos ocultos, inerentes e relevantes para a decisão em grandes quantidades de negócios e dados econômicos (Herschel & Jones, 2005).
Alguns explicam HI com uma abordagem diferente como Green (2007) especificada em seu estudo. Verificou três principais componentes para o BI em uma empresa; Inteligência de relacionamento, inteligência de competência e inteligência de estrutura. Azvine (2005) definiu o BI como um processo de recolha de informação de alta qualidade e significativa sobre o assunto pesquisado que ajudará os indivíduos a analisar a informação, tirar conclusões ou fazer suposições. É sobre como capturar, acessar, entender, analisar e transformar um dos ativos mais valiosos de uma empresa, dados brutos, em informações acionáveis ​​para melhorar o desempenho.
Michalewicz et ai. (2007) expressou o objetivo geral da maioria dos sistemas de BI era acessar dados de uma variedade de fontes diferentes; transformar esses dados em informações e depois em conhecimento; e fornecer uma interface gráfica fácil de usar para mostrar o conhecimento da S. Os sistemas de BI são responsáveis ​​pela coleta e digestão de dados e pela apresentação de conhecimento de forma amigável. O importante no uso e implementação do Business Intelligence é a medição. O processo deve ser medido para entender o nível de progresso (Pirttimaki et al., 2006), discutido na próxima seção.
III. MEDIÇÃO DA HI-MATURIDADE
No gerenciamento de processos de BI, o profissional de BI é um usuário principal das informações de medição, para uma produção eficiente de inteligência valiosa para as necessidades específicas dos usuários. Information Builders implicava que três características da inteligência deveriam ser medidas: capacidade de implantação, escalabilidade e usabilidade da inteligência. Williams e Williams (2004) apresentaram um método denominado Preparação de BI, que é usado para avaliar o estado de várias questões relacionadas à capacidade da organização de utilizar a Business Intelligence.
Essas questões abrangem cultura de melhoria contínua, cultura de informação ou análise e prontidão técnica. Para medir e rastrear o progresso, o CMMI (Capability Maturity Model Integration) foi usado. De acordo com o Konrad (2006), as organizações devem conhecer sua posição e, com base nisso, devem tomar decisões para fazer melhorias. É aqui que aparece o CMMI. De acordo com Chrissis (2006), se você não sabe, onde você está e onde você precisa ir, a mudança nunca levará a uma melhoria tangível.
O CMMI fornece uma estrutura para a melhoria organizacional. Permite que as empresas priorizem suas iniciativas de melhoria de processos. A configuração CMMI é medida em cinco diferentes níveis de maturidade. Os níveis de maturidade consistem em um conjunto predefinido de áreasde processo. Os níveis de maturidade são medidos pelas realizações dos objetivos que se aplicam a cada conjunto predefinido de áreas de processo. O modelo consta de cinco níveis de maturidade, sendo cada camada a base para a melhoria contínua do processo: Inicial: Processo imprevisível, mal controlado e reativo, Gerenciado: Processo caracterizado por projetos e muitas vezes reativo, Definido: Processo caracterizado pela organização. É pró-ativo e quantitativo. Gerenciado: o processo é medido e controlado. Otimizado: foco na melhoria do processo (Dayan e Evans, 2006). Esta pesquisa utiliza um conceito introduzido por Giovinazzo (2002), com três níveis: aquisição de dados, análise dos dados e ação com base nos dados. Este processo é um modelo central de pesquisa porque está mais próximo do processo da indústria bancária iraniana.
VI. METODOLOGIA DE PESQUISA
Este estudo utilizou uma escala Likert de 5 pontos (Likert, 1974) para medir variáveis. A técnica de análise de fator é usada para resumir dados e desenvolver construções. A análise do fator exploratório fornece uma visão direta das inter-relações entre variáveis ​​ou respondentes e suporte empírico para abordar questões conceituais relacionadas à estrutura de dados subjacente (Akhavan et al., 2008).
Além disso, desempenha um papel complementar importante com outras técnicas multivariadas através do resumo de dados e redução de dados. A partir do aspecto do resumo de dados, a análise de fatores fornece ao pesquisador uma compreensão clara de quais variáveis ​​podem agir em conjunto e quantas variáveis ​​podem realmente ter efeitos na análise (Toufani e Montazer, 2009a).
O método de análise fatorial utilizado nesta pesquisa é o Principle Component Analysis (PCA) desenvolvido por Hotteling (1935) e a condição para selecionar fatores foi baseada no princípio proposto por Kaiser (1958): os valores próprios devem ser maiores que 1 e um valor absoluto de carga de fator superior a 0,5. É importante que nossa questão seja feita com base em variáveis ​​Giovinazzo e as mesmas 22 variáveis ​​serão consideradas como as questões do nosso questionário. Por exemplo, nossa primeira pergunta será a seguinte:
G 1. Os dados se reúnem completamente de todas as fontes (caixas eletrônicos, POS.) Em seu banco? Tabela 1, resume o conteúdo das 22 perguntas. O conteúdo das perguntas é resumido para melhor legibilidade. Desta forma, um questionário foi projetado com base no processo CMMI para testar o processo de business intelligence com 99 questões de atitude de medição. Projetando o questionário para testar a validade do questionário, foi enviado a 3 especialistas com formação acadêmica na elaboração de questionários para modificar se algum ponto vago ou indefinido.
V. COLETA DE DADOS
Para aprovar o questionário elaborado com o objetivo de obter os indicadores críticos relacionados ao HI na indústria bancária e também a mensuração do nível de maturidade HI utilizando o CMMI, entrevistámos os especialistas com grande experiência no BI do Banco.
Uma vez que a principal questão de pesquisa neste estudo é avaliar o nível de maturidade do HI nas organizações bancárias iranianas e o investigador não tem controle sobre os eventos comportamentais reais, a pesquisa é a abordagem mais adequada. Da mesma forma, para responder à grande questão de pesquisa, os pesquisadores foram solicitados a medir o nível de maturidade cinco por meio de questionário estruturado e através de uma pesquisa. Os questionários foram distribuídos a especialistas em bancos públicos e privados do Irã. Especialistas em 11 bancos públicos iranianos, como bancos Melli, Sepah e Tejarat, e também sete bancos privados famosos, como os bancos Parsian, Sarmaie e Karafarin, responderam as perguntas. 99 questionários enviados e 92 questionários retornados mostraram taxa de retorno de 92%. Mais de 60% dos participantes eram do sexo masculino e 35% eram do sexo feminino, cerca de 50% tinham entre 20 a 30 anos. Em termos de nível de educação acadêmica, cerca de 54% dos respondedores estavam em nível de graduação e 40% eram de pós-graduação.
[tabela 1] 
Confiabilidade significa que, se o teste for repetido em condições semelhantes, em que medida os achados são semelhantes e confiáveis (Cooper e Schindler, 2003). Diferentes métodos estão disponíveis para medir a confiabilidade, enquanto o método popular e comummente utilizado para avaliar a consistência interna é Cronbach alfa. Hair et al. (2007) forneceram regras básicas para interpretar os valores alfa. Eles mencionaram um alfa de 0,70 ou mais como uma faixa apropriada para medir a confiabilidade. Na soma, como mostrado na tabela 2, o alfa de Cronbach para todos os fatores estava acima de 0,8, o que mostra alta confiabilidade para a escala projetada.
 [tabela 2]
Para determinar se a correlação parcial das variáveis foi pequena, os autores usaram a medida KaiserMeyer-Olkin (KMO) da adequação da amostragem (Kaiser, 1958). O resultado mostra que todos os KMOs para as variáveis estavam acima de 0,8, o que é meritório.
VI. DATA ANALYSIS 
A análise de fator é uma técnica de análise multivariada destinada a reduzir o número de variáveis, preservando a maior parte da informação original possível. A análise de fator postula que subjacentes às m variáveis ​​que observamos há um número menor de fatores comuns, variáveis ​​não observáveis. Cada uma das m variáveis ​​observadas é assumida como uma combinação linear dos fatores (variáveis ​​não observadas) mais um termo de erro (Toufani e Montazer, 2009b).
Uma análise fatorial geralmente é realizada em duas etapas. Primeiro é realizar uma análise de componentes principais para produzir uma solução para o conjunto complexo de equações. O segundo é girar a solução para produzir uma solução de forma mais simples. O método de rotação escolhido é chamado de Varimax, que visa obter o máximo possível das ponderações de variáveis ​​em fatores próximos a zero ou a uma. Essas pontuações facilitarão a interpretação dos fatores (Everitt e Dunn, 1991).
O efeito final da rotação da matriz do fator é redistribuir a variância de fatores anteriores para os mais recentes para alcançar um padrão de fatores simples, teoricamente mais significativo (Akhavan et al., 2008). O método de análise fatorial, aplicado aqui, é a análise de componentes principais " PCA "desenvolvido por Hotteling (1935), e a condição para selecionar fatores foi no princípio proposto por Kaiser (1958): valores de Eigen maiores que 1 e um valor absoluto de fator de carga superior a 0,5.
As 22 variáveis ​​foram agrupadas em onze fatores; onze fatores apresentaram valores de Eigen superiores a 1 e a variável de interpretação foi de 67,4%. Todas as comunalidades estão acima de 0,5, que são meritórias. Cada variável deve ter um fator significativo ao carregar apenas em um fator (os itens são maiores que 0,5). Com base no resultado, cada variável atribuída a um fator que possui alto fator de carregamento acima de 0,5.
Quando é obtida uma solução de fator em que todas as variáveis ​​têm um carregamento significativo, o pesquisador atribui algum significado ao padrão de carga de fator. As variáveis ​​com maiores cargas são consideradas mais importantes com maior influência no nome ou rótulo selecionado para apresentar um fator. Desta forma, o pesquisador tentará atribuir um nome ou rótulo a um fator que reflita com precisão a carga variável no fator (Cabelo, 2003). Conseqüentemente, os nomes e o conteúdo dos 11 fatores finais são feitos, o que é mostrado no quadro 3. 
[tabela 3]
Além disso, para descobrir se os fatores têm correlação com o fator comum e reduzir os fatores, executamos a análise fatorial exploratória (EFA) no SPSS 8.5. Usando EF A, descobrimos que todos os 11 fatores foram menores que 3 fatores que são mostrados na Tabela 4.
Conforme observado na Tabela 4, a variação explicada por esses três fatores é superior a 67%, o que é alto. Como mencionado anteriormente, as variáveis ​​com maiores cargas são consideradas mais importantes e têm maior influênciano nome ou rótulo selecionado para apresentar um fator. O significado desses fatores foi atribuído com base nos fatores Giovinazzo. A recolha, a extracção, a transformação, a limpeza, o armazenamento, a extração, a transformação, a limpeza, o armazenamento, o armazenamento, a transformação, a limpeza, o armazenamento, o armazenamento de dados estavam sob o fator I que chamou-se adquirir os dados; o relatório e o painel, o processamento analítico em linha, o OLTP e a mineração de dados foram significantes para o fator 2 que foi nomeado analisar os dados. O estrategista de negócios foi o único fator que estava no fator 3, que foi intitulado Tome a ação com base nos dados. Para explorar o modelo, precisamos conhecer o nível de maturidade do processo do Banco Iraniano, que é avaliado pelo questionário definido, explorado a seguir. 
[tabela 4]
VII. VENCIMENTO DO PROCESSO BANCO DE IRÃ
Todos os questionários são considerados e os valores médios calculados usando o software Microsoft excels. Os dados reais mostram que todos os níveis do processo estão ponderados de 1,5 a 2,5, o que significa que o processo de BI no setor bancário iraniano está no nível 3 do modelo de maturidade da capacidade. Isso significa que o processo de BI está em um nível definido. De acordo com o CMMI, o nível três (definido) significa que a maturidade do BI é a seguinte:
Um processo definido é um processo gerenciado que é adaptado do conjunto de processos padrão da organização. Isso significa que os bancos têm um conjunto de processos padrão na esfera da Business Intelligence que são a base do processo definido e estabelecido e melhorado ao longo do tempo. Os processos padrão descrevem os elementos fundamentais do processo que são esperados nos processos definidos. Os recursos do processo organizacional são artefatos para descrever, implementar e melhorar os processos. Esses artefatos são ativos porque são desenvolvidos ou adquiridos para atender aos objetivos de negócios da organização e representam investimentos da organização que deverão fornecer o valor comercial atual e futuro (Carnegie Mellon, 2001).
As descrições, padrões e procedimentos do processo são adaptados dos processos padrão e dos recursos relacionados ao processo organizacional, os processos definidos são adequadamente consistentes em toda a organização. Uma distinção crítica é que um processo definido é descrito com mais detalhes e executado com mais rigor do que um processo gerenciado. Isso significa que a informação de melhoria é mais fácil de entender, analisar e usar. A gestão do processo definido baseia-se na visão adicional fornecida por uma compreensão das inter-relações das atividades do processo e medidas detalhadas do processo, seus produtos de trabalho e seus serviços.
VIII. CONCLUSÃO E DISCUSSÃO
A Figura 3 ilustra o nível de maturidade HI com base em suas construções. Portanto, sugerimos que, para melhorar o nível de maturidade do HI no setor bancário iraniano, deveríamos melhorar as capacidades de data warehouse, extração e OLAP. No lado teórico, é fornecido um modelo modificado para HI. A modificação foi feita no modelo feito por Giovinazzo (2002). Do ponto de vista prático, os resultados empíricos proporcionam uma melhor compreensão da Inteligência de Negócios e sua importância relativa ao permitir que o setor bancário seja competitivo. Utilizamos o CMMI para medir o nível de maturidade do processo HI nunca feito antes, transformando-o de um modelo teórico para uma ferramenta de medição nas organizações.
Pelos resultados obtidos com os questionários, podemos descobrir que o nível de maturidade do HI como um processo inteiro no setor bancário iraniano está no nível três. Isso significa que temos alguns processos definidos para fazer HI nesta indústria. Por outras palavras, um processo definido é um processo gerenciado (nível de capacidade 2) que é adaptado do conjunto de processos padrão da organização de acordo com as diretrizes de customização das organizações e contribui com produtos de trabalho, medidas e outras informações de melhoria de processo para os ativos do processo organizacional. O BI inclui três processos principais de aquisição de dados, Analisar os dados, fazer uma ação com base nos dados. Cada um deles tem um nível de maturidade específico que pode ser útil para entender todo o problema.
1. Aquisição dos dados: de acordo com os resultados obtidos a partir dos questionários, o nível de maturidade deste processo é de três. Isso significa que existem alguns processos definidos para isso. Mas se considerarmos isso em mais detalhes, descobrimos que a coleta de dados e a limpeza de dados e de algum modo os subprocessos de armazenamento de dados estão melhor definidos e aplicados. Mas os subprocessos de extração de dados e armazéns de dados estão em nível, eles precisam ser definidos e ser mais considerados.
2. Analise os dados: a análise dos dados adquiridos é mais aplicada. Em outras palavras, a maioria dos subprocessos estão bem definidos e aplicados. O pior subprocesso é a mineração de dados que precisa de mais atenção.
3. Tomar medidas com base nos dados: em quase todos os bancos, existe uma unidade independente para analisar e tomar ações com base em dados analisados. Lá para nós podemos ver um definido e quase usado em processos práticos que são estabelecidos nesses bancos. O nível de maturidade deste processo também é três.
Existe uma diferença significativa entre bancos privados e públicos. Como os resultados mostram, os bancos privados estão usando um processo de BI mais maduro em comparação com os públicos, válidos em todos os processos e subprocessos.