Business Intelligence e Análise de Dados

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Tópicos Avançados em GTI 
Aula 1 
 
 
 
 
 
Professor Emerson Antonio Klisiewicz 
 
 
 
Conversa Inicial 
No mundo atual, ter o domínio da informação pode 
fazer a diferença na competitividade das empresas. Nessa 
primeira aula, vamos abordar a evolução do armazenamento 
da informação e como ela se torna vital nos processos de 
análise das empresas, pois cresce a cada dia a necessidade 
de se ter rapidamente mais e mais informações para o 
desenvolvimento de nossas atividades cotidianas. 
Nesse contexto abordaremos, de forma introdutória, o 
Business Intelligence. 
Bons estudos! 
Confira no vídeo disponível no material on-line os 
comentários iniciais do professor Emerson. 
 Contextualizando 
Os povos da Antiguidade já utilizavam o princípio da 
análise de informações ao cruzar informações obtidas junto à 
natureza em benefício próprio. Eles, por exemplo, observavam 
e analisavam o comportamento das marés, os períodos de 
seca e de chuvas, a posição dos astros e os nomes de plantas 
medicinais com suas propriedades de cura. Essas eram 
formas de obter informações que eram utilizadas para tomar 
decisões em relação às suas respectivas comunidades. 
O mundo mudou muito depois desse tempo, mas a 
busca por informações para tomadas de decisões continua a 
mesma. 
No vídeo disponível no material on-line, o professor 
Emerson faz uma contextualização dos temas que serão 
trabalhados. 
 
Por que trabalhar com análise de informações? 
Acesse o link a seguir e leia um artigo no qual podemos 
ter uma ideia da importância de ter todo o conjunto de 
informações da empresa e como o acesso rápido e preciso a 
elas é importante: 
http://www.ufpa.br/heliton/arquivos/aplicada/materiais_diversos
/cervejaefraldas.pdf 
Analisando o artigo, fica demonstrado que o interesse 
pelo BI vem crescendo na medida em que seu emprego 
possibilita às corporações realizar uma série de análises e 
projeções, de forma a agilizar os processos relacionados às 
tomadas de decisão e obter melhores resultados, num mundo 
onde as dificuldades de se ter sucesso vem aumentando cada 
dia mais. 
No vídeo disponível no material on-line, o professor 
responde à pergunta lançada. Confira! 
 Tema 1: Business Intelligence 
Antigamente, gerentes e diretores esperavam meses ou 
semanas para obtenção de relatórios sobre a performance de 
vendas ou as estratégias de marketing para só então corrigir 
rotas e estipular novas ações e novos modelos negociais. Tal 
demora na tomada de decisão, realizada a partir de um 
planejamento orientado apenas pelas impressões e 
experiência dos profissionais, levava à indução de erros e 
encaminhava as empresas a perder pontos para a 
concorrência, reduzindo a sua força de competitividade. 
 
 
 
 
Hoje, mesmo com a demanda sobre automatizações de 
sistemas ser muito grande, constata-se que somente essa 
ação não basta. É preciso muito mais. A necessidade de saber 
transformar os dados, analisá-los, armazená-los e ter de forma 
rápida e segura acesso a eles deu origem à ideia do Business 
Intelligence. 
Esse conceito possibilita organizar e trabalhar os dados, 
captados através de diferentes sistemas, tornando-os 
consistentes, não redundantes e capazes de adicionar 
inteligência aos negócios, resultando em maior agilidade para 
as decisões gerenciais. 
Para mais informações sobre o Business Intelligence, 
confira no material on-line a videoaula do professor Emerson. 
 Tema 2 - Transformando dados em informação 
O mundo produz anualmente o mesmo volume de 
informações que a humanidade levou 40 mil anos para 
acumular. Nos últimos 25.000 anos, contados apenas até o 
ano 2002, a humanidade gerou um volume de informações 
escritas equivalente a 5 hexabytes, ou seja, em um intervalo 
de quatro anos, produziu-se mais de 160 hexabytes. Isso 
equivale a um bilhão de gigabytes, unidade de medida 
gigantesca para o armazenamento de dados. 
Consequência: hoje produzimos mais informações do 
que somos capazes de sintetizar, isso significa que um dos 
maiores problemas que enfrentamos atualmente não é a falta, 
mas o excesso de informações disponíveis. Cientes de que as 
organizações estão se diferenciando umas das outras pelo 
que sabem, os gestores empresariais passaram a pensar 
sobre a informação que possuem relacionada ao seu negócio. 
Responder rapidamente é acertar às solicitações do mundo 
dos negócios. 
A análise de dados é a etapa mais importante da 
inteligência competitiva, porque é neste momento que a 
empresa é capaz de transformar suas informações, sejam de 
produtos, de concorrentes, de clientes ou outros dados de 
mercado, em conhecimento. Contar com instrumentos que 
ajudem a identificar tendências do mercado e hábitos dos 
consumidores, além de fazer previsões e traçar planos de 
ação no menor tempo possível são situações que o conceito 
de Business Intelligence possibilita, fazendo criar dentro das 
empresas uma agilidade na tomada de decisões. 
Essa possibilidade torna competitiva a empresa perante 
a sua concorrência, pois consegue responder mais 
rapidamente às mudanças de direção dos seus mercados e, 
assim, avançar mais rapidamente na busca de melhores 
lucros. Tudo isso com base em informações fornecidas pelo 
BI. 
Abaixo, você vê um quadro com o comparativo entre 
sistemas transacionais e o uso do BI: 
 
Como transformar dados em informação? No vídeo 
disponível no material on-line, o professor Emerson fala um 
pouco sobre isso. 
 
 
Tema 3 - Como começar um projeto de Business 
Intelligence? 
A importante questão estratégica para o sucesso de 
qualquer organização nos dias de hoje é a sua capacidade de 
analisar, planejar e reagir, rápida e imediatamente, às 
mudanças nas condições de seus negócios. Para que isso 
aconteça, é necessário que a organização disponha de mais e 
melhores informações, que constituem, reconhecidamente, a 
base destes processos. 
Para que isso ocorra e possamos utilizar o conceito de 
BI, os dados precisam ser estruturados de forma diferente do 
que ocorre nos sistemas transacionais. No passado, as 
companhias gastavam muito dinheiro com BI, mas nem 
sempre conseguiam alcançar os resultados pretendidos. 
Prova disso são as reclamações dos usuários sobre a 
falta da qualidade dos dados e a dificuldade de utilização dos 
sistemas e ferramentas de BI, assim como relatórios 
incompletos ou dados imprecisos que impactam a tomada de 
decisões. 
Essas debilidades são causadas por fraquezas 
funcionais e organizacionais na implementação de projetos de 
Business Intelligence. Particularmente em novos projetos de 
BI, é essencial aprender com os erros de outros para que não 
haja falhas. 
Portanto, é preciso avaliar as necessidades da 
empresa, assim como o investimento que ela está disposta a 
fazer, evitando retrabalho e gastos desnecessários. 
Trabalhando com Dashboards e KPIs num primeiro momento, 
podem ser supridas algumas demandas, mas a médio ou 
longo prazo, dependendo do cenário de vendas, por exemplo, 
será preciso fazer uma análise mais refinada. 
Para ter sucesso em qualquer empreendimento, é 
preciso ter conhecimento suficiente para juntar dados, tratá-los 
e transformá-los em informações claras, concisas e 
necessárias ao cenário empresarial envolvido. 
Por isso, vamos utilizar um dos principais pilares do BI 
que é o Data Warehouse (DW), que é um banco de dados 
orientado por assuntos, não volátil (os dados não podem 
sofrer modificações) e integrado, ou seja, podemos ter acesso 
a toda e qualquer informação importante da empresa(business). 
No vídeo disponível no material on-line, o professor 
Emerson dá algumas dicas importantes para começar um 
projeto de Business Intelligence. 
 Tema 4 - Data Warehouse 
Um Data Warehouse é utilizado para armazenar 
informações relativas às atividades de uma organização de 
forma consolidada. Possibilita a análise de grandes volumes 
de dados, que são coletados a partir de sistemas transacionais 
(OLTP – On-line Transaction Processing). 
É um banco de dados organizado para dar suporte à 
tomada de decisões estratégicas da empresa. O conceito de 
Data Warehouse surgiu da necessidade de integrar dados 
corporativos espalhados em diferentes máquinas e sistemas 
operacionais, para que fosse possível tornar os dados 
acessíveis a todos os usuários dos níveis decisórios. 
O Data Warehouse é onde as pessoas podem acessar 
dados, seu principal objetivo é fornecer informações para a 
tomada de decisão nas organizações. 
 
 
Quantas vezes por falta de dados as decisões são 
tomadas no que chamamos de “achômetro”? No mercado 
corporativo atual não é mais possível levar semanas para o 
levantamento de indicadores que se apoiem em determinadas 
decisões. Um mercado mais dinâmico exige uma resposta 
mais dinâmica: não basta apenas ser ágil no reconhecimento 
da necessidade de mudança ou na identificação da 
oportunidade, é preciso ser capaz de colocar as respostas em 
prática rapidamente. 
O Data Warehouse (DW), ou em português Armazém 
de Dados, trata-se de uma tecnologia de grande importância 
para o desenvolvimento de uma solução de BI. O DW é um 
repositório de dados consolidado e centralizado, que permite o 
fácil acesso às informações armazenadas. Nele há apenas a 
carga dos dados e a consulta, não há atualizações, os dados 
sempre serão retratados em uma situação, num determinado 
ponto do tempo. 
O DW possibilita a análise de grandes volumes de 
dados, coletados dos sistemas transacionais (OLTP). São as 
chamadas séries históricas que possibilitam uma melhor 
análise de eventos passados, oferecendo suporte às tomadas 
de decisões presentes e a previsão de eventos futuros. Por 
definição, os dados em um DW não são voláteis, ou seja, eles 
não mudam, salvo quando é necessário fazer correções de 
dados previamente carregados. Os dados estão disponíveis 
somente para leitura e não podem ser alterados. 
Ele utiliza-se de dados de múltiplos sistemas usados 
internamente ou de fontes externas, normalmente possuindo 
todas as informações disponíveis do negócio. Atualmente, por 
sua capacidade de sumarizar e analisar grandes volumes de 
dados, o DW é o núcleo dos sistemas de informações 
gerenciais e apoio à decisão das principais soluções 
de Business Intelligence do mercado. 
Para saber mais sobre um Data Warehouse, acesse os 
links a seguir: 
 http://www.significados.com.br/data-warehouse/ 
Para mais informações sobre o Data Warehouse, 
confira a videoaula do professor Emerson no material on-line. 
 Na Prática 
Enquanto umas campanhas atingem pouca ou 
nenhuma repercussão, outras alcançaram resultados 
expressivos e consequentemente, maximizaram 
seus negócios. No segundo cenário, a área de BI 
conseguiu o diferencial na análise de seus dados e 
chegaram às informações que fizeram a diferença na 
elaboração da campanha. 
Disponível em: <https://www.oficinadanet.com.br/post/13153-o-
que-e-business-intelligence>. Acesso em: 28 jul. 2016. 
Por que a informação de forma organizada faz a 
diferença na tomada de decisão em uma organização? 
Teremos nessa situação diferenças entre uma organização de 
grande ou pequeno porte? 
 
 
 
Finalizando 
Foi-se a época em que se trabalhava na forma de 
tentativa e erro ao promover negócios. Hoje, em qualquer 
setor, há a exigência de conhecer os clientes para atraí-los em 
novos negócios. Vários itens, como ferramentas de análise de 
dados, modelos estatísticos, dados históricos do mercado, 
pesquisas junto ao público — ou seja, dados transformados 
em informações — contribuem para tomadas de decisões com 
foco na eficiência dos resultados. 
Porém, mesmo com todas essas questões, o cenário 
atual ainda é muito complexo, pois há dificuldade para 
processar e analisar grandes quantidades de dados gerados 
todos os dias. Fica evidente, dessa forma, a importância do 
uso do Business Intelligence, a fim de compreender os 
consumidores, que também estão muito “antenados” na 
questão da informação. 
Usar todo o potencial do BI é hoje um dos grandes 
desafios das equipes vinculadas à tecnologia de sistemas e 
gestão da informação. 
Confira a síntese do professor Emerson no vídeo 
disponível no material on-line. 
Referências 
MACHADO, F. N. R. Tecnologia e Projeto de Data 
Warehouse. 5. ed. São Paulo: Érica, 2010. 
HAN, J.; KAMBER, M. Data Mining: Concepts and 
Techiniques. 2. ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2006.