Aula 09 Teams - SIG

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Disciplina Sistemas de Informações Gerenciais
Professor : Paulo Rodrigues Junior
Inteligência Artificial, Business Intelligence
Inteligência Artificial, Business Intelligence
Em resumo, o Business Intelligence se apoia em 3 pilares: 
Coleta dos dados: eles são captados e armazenados de forma segura e confiável. As fontes podem ser a mais diversas, desde buscas automatizadas na internet, os próprios sistemas de CRM , ERP e outros da empresa, ou mesmo pesquisas digitais.
Análise dos dados: ela é feita pro meio do cruzamento das informações em busca de padrões que indiquem alguma tendência. Além disso, podem ser usados para criar gráficos e outros tipos de visualizações mais intuitivas, facilitando o surgimento de insights.
Monitoramento das ações: com a tomada de decisão, as ações postas em prática são monitoradas para se verificar seu progresso e fazer ajustes, se necessário.
Inteligência Artificial, Business Intelligence
O termo BI (Business intelligence) foi cunhado na década de 90 e se deu após o surgimento dos primeiros SAEs, em 2005 estes sistemas começaram a evoluir com a inclusão de ferramentas de inteligência artificial precárias para melhorar o seu processo de análise.
Turban (2009) diz que BI é um termo "guarda-chuva" que engloba arquiteturas, ferramentas, bancos de dados, aplicações e metodologias. O autor aponta que os principais objetivos do BI são: permitir o acesso interativo aos dados (quando possível, em tempo real); proporcionar a manipulação desses dados; e fornecer aos gerentes e analistas de negócios a capacidade de realizar a análise adequada. Com a devida análise de dados, situações e desempenhos históricos e atuais, os tomadores de decisão conseguem valiosos insights que podem servir como base para decisões melhores e mais informadas. O processo do BI baseia-se na transformação de dados em informações, depois em decisões e finalmente em ações.
Inteligência Artificial, Business Intelligence
A legislação e a regulamentação (p. ex., a Lei Sarbanes-Oxley de 2002, se aprofundar neste tema na aula prevista para governança) exigiram que os líderes de negócios documentem seus processos de negócios e atestem a legitimidade das informações em que confiam e que repassam aos acionistas. Além disso, o tempo do ciclo dos nego´cios agora está extremamente apertado; por isso, a tomada de decisões melhor, mais rápida e informada é uma obrigação competitiva. As organizações devem ser espertas. Prestar atenção especial ao gerenciamento das iniciativas de BI é um aspecto necessário ao se fazer negócios. Em vista disso, não é surpresa que as organizações estão promovendo o BI cada vez mais.
É importante neste ponto fazer um link entre os conceitos apresentados na aula (2) da indústria 4.0 com a expectativa que, com o seu desenvolvimento, a inteligência artificial poderá galgar espaços nestas avaliações.
Arquitetura de Business Intelligence (BI)
As arquiteturas tradicionais de BI utilizam vários elementos e técnicas para transformação (processamento) de dados em informação (SILVA, 2011). De maneira mais ampla, pode-se dividir a arquitetura de BI em três principais componentes:
· ETL (Extraction, Transformation and Loading), nesta etapa ocorre a recuperação dos dados dispersos pelas várias bases operacionais (transacionais) das organizações e após o processamento ocorre o armazenamento em forma de informações.
· Analíticas, no data warehouse da organização. Repositório de dados analíticos: são representados pelos Data Warehouses (DW), repositórios de dados que utilizam modelagens (geralmente modelagem dimensional), as quais podem dispor os dados de maneira mais natural para a análise e o processo de decisão.
· O último componente é a camada de apresentação. Essa camada pode-se utilizar de uma série de técnicas e/ou ferramentas para auxiliar no consumo e apresentação das informações armazenadas pelo DW. Esta apresentação pode ocorrer através de diversas ferramentas: OLAP, dashboards, relatórios, alertas, scorecards.
Arquitetura de Business Intelligence (BI)
Discutir o processo de implantação de um BI
A implantação de uma solução de BI em uma organização é difícil e lenta. Se faz necessário um bom planejamento e dedicação por um longo período para se ter sucesso. Apesar de envolverem o uso de ferramentas e soluções de TI, a BI é um projeto de negócio aplicado para a toda a organização. Não se trata de um sistema de informação tradicional, a organização deve estar preparada para utilizar o sistema e saber como acessar as informações e os conhecimentos implícitos. A implantação deste sistema deve partir do ajuste no Planejamento estratégico da organização e deve ser seguido de um Planejamento estratégico da informação, sob responsabilidade da área de administração de dados da organização.
Ao se iniciar o desenvolvimento e implantação da uma solução de BI, é preciso observar todo o sistema organizacional, para se identificar quais tipos de pergunta deseja-se responder com o BI. Quando essas informações já tiverem sido levantadas, pode-se partir para a modelagem do repositório único dos dados e informações.
Após a construção do repositório , é necessário criar rotinas de carga do sistema, para isso se utilizam ferramentas para alimentação do sistema.
Tendo os repositórios de dados e informações sido modelados e devidamente carregados, identificam-se quais técnicas de análises (mineração de dados) podem ser aplicadas para a extração de informações implícitas e até mesmo conhecimento.
Arquitetura de Business Intelligence (BI)
Deve-se levar em conta algumas questões para a implementação de uma solução de BI numa organização:
· Questões de balanceamento de metas: quais são as metas para o curto, médio e longo prazo?
· Questões de base: quais as competências da minha organização para atingir a meta e o que eu devo procurar no mercado?
· Investimentos e riscos: O retorno sobre o investimento do projeto de BI trará o retorno esperado?
· Levantar os interessados: quem serão os beneficiados, na organização, com a solução de BI?
· Avaliação dos resultados: deve-se sempre avaliar os resultados, em todas as etapas, pois mudanças podem ser necessárias para um maior sucesso.
Arquitetura de Business Intelligence (BI)
As Vantagens de um BI
O Benefício principal do BI é a melhora da performance organizacional, é como se fosse colocado um pouco de óleo nas engrenagens de uma máquina, alguns dos benefícios atribuídos ao BI são:
• Os Relatórios, análises e planejamento são mais rápidos e precisos.
• A tomada de decisão é mais precisa.
• A qualidade dos dados e informações é melhorada.
• O nível de satisfação das pessoas cresce.
• A organização ganha eficiência operacional.
• Os clientes se tornam mais satisfeitos trazendo um aumento em sua retenção.
• A organização tem um aumento de vantagem competitiva.
• Reduzem-se os custos em todos os recursos organizacionais. 
• Aumentam-se as vendas.
Mas como o BI pode chegar a estes resultados?
• Principalmente através da redução da adivinhação por parte dos gestores, que geralmente utilizam suas experiências na tomada de decisão pois quanto menos variáveis desconhecidas, melhor será a tomada de decisão.
• A gestão de empresas não deve ser tratada como um cassino, onde se fazem apostas, não quanto o futuro da organização está em risco;
• Os gestores tem acesso a solução de BI onde e quando quiser;
• É possível enxergar comportamentos nos ambientes internos e externos que não eram detectados com relatórios pouco abrangentes;
• Aumenta a transparência dos custos organizacionais, permitindo um melhor gerenciamento dos recursos;
• Traz um aumento na precisão dos estoques;
• Permite um maior conhecimento sobre o passado, presente e futuro de seu negócio.
As Vantagens de um BI
3 exemplos de utilização do business intelligence que obtiveram sucesso
Seleção Alemã na copa do mundo
O case de empresas que utilizam Business Intelligence mais inusitado é o da Seleção da Alemanha na Copa do Mundo do Brasil, em 2014, quando ela foi campeã do campeonato.Utilizando uma ferramenta de BI, eram coletados dados dos jogadores durante os jogos, como velocidade em campo, quilômetros percorridos e números de jogadas. Com essas informações, a comissão técnica escolhia os jogadores mais aptos, física e taticamente, para compor o time titular, além de saber quais formações poderiam ser otimizadas em jogo, quais fraquezas deveriam ser debeladas e quais qualidades exploradas.
Atualmente, times de diversos países usam essa tecnologia para obter mais assertividade em jogos, explorando o desempenho dos seus melhores atletas.
3 exemplos de utilização do business intelligence que obtiveram sucesso
Avon
A Avon é uma empresa americana do ramo de cosméticos e conta com números que impressionam: mais de 130 anos de história e seis milhões de revendedoras no mundo inteiro. É uma empresa que vende produtos criados e distribuídos pela própria marca. Mais de um milhão dessas vendedoras estão no Brasil e faturam mais de cem mil pedidos todos os dias.
Para aumentar a eficiência da Avon Brasil, a empresa realizou a implantação do BI durante 18 meses. Antes, as tomadas de decisão eram feitas por experiências e percepções dos gestores, e não dados concretos. Além disso, as informações coletadas em fontes diferentes eram conflitantes e pouco seguras.
A partir da implantação do Data Warehouse e a adoção de métricas de desempenho do negócio, foi possível realizar o monitoramento das estratégias traçadas, identificar oportunidades de novos negócios e realizar uma mudança na cultura da empresa.
3 exemplos de utilização do business intelligence que obtiveram sucesso
Toyota Estados Unidos
A Toyota Estados Unidos possuía computadores que faziam inúmeros relatórios imprecisos, dificultando a tomada de decisões rápidas. A administração não conseguia controlar números com exatidão, o que começou a atrapalhar a própria logística empresarial.
A conclusão foi implementar uma solução de BI integrada a todos os serviços da montadora, como no custo da fabricação e tempo de trânsito dos carros, além de otimizar a carga de trabalho dos funcionários. Com essa eficiência gerada, o retorno sobre o investimento realizado com a implantação da solução foi de 506%.
Esse case do uso de BI mostra também como os dados são usados no novo modelo de Indústria 4.0. Esse conceito surgiu na Alemanha, por uma associação entre governo e mercado, para desenvolver fábricas locais.
Ele baseia-se na convergência entre os robôs, internet e inteligência de dados. Enquanto a revolução digital colocou os robôs nas fábricas, ela os conectou via web e automatizou processos remotamente: a chamada IoT (internet das coisas).
Esses exemplos de empresas investiram em estruturas com soluções eficientes de BI, profissionais especializados na área, além de confiabilidade na coleta e armazenamento desses dados. Esses pontos são cruciais, caso sua empresa queira implantar estratégias guiadas por análise de dados.
Agora você conhece algumas empresas que utilizam business intelligence. Implantar esse tipo de processo pode ser trabalhoso e demorado nas empresas. Isso diminui a incidência de erros, confere mais confiabilidade e agilidade na implantação de ferramentas de BI.