Business Inteligence

Conceito

   Organizações¹ [1] de hoje, a fim de atingir seus objetivos operacionais, estão enfrentando obstáculos cada vez mais complexos em termos de gestão e resolução de problemas. Além disso, o grande crescimento na quantidade de dados impõe desafios na análise desses dados e recuperação de informações relevantes em tempo real. Diante de tais situações, as organizações passam a utilizar ferramentas de Business Intelligence (BI), que engloba um conjunto de metodologias, processos, arquiteturas e tecnologias que transformam dados brutos em informações significativas e úteis, permitindo identificar e compreender as informações relevantes para a tomada de decisão nos níveis estratégico, tático e operacional.[2], [3]

   Business Inteligence, portanto, é o nome dado a um sistema complexo dividido em varias vertentes que objetiva o optimização de um negócio.
Esse sistema baseia-se na coleta de dados para que esses passem por analises e sejam organizados, e portanto, sejam gerados resultados
e informações que serão de extrema importância para que seja formulada um estrategia de negócio, ou seja, uma gestão inteligente.
Essas vertentes são, por exemplo:

• DW -> Data Warehouse
• Benchmarking
• ERP -> Enterprise Resource Planning

   A eficiência do Business Intelligence depende, inicialmente, de um banco de dados que armazena os "acontecimentos", como por exemplo a venda de determinado produto em uma rede de lojas com seus respectivos detalhes: quantidade, valor, horário, loja e etc. Este banco de dados é conhecido como Data Warehouse, e a partir dele é possível realizar diversas análises de dados, auxiliando nas decisões de uma empresa. Entretanto, para que possa cumprir com seu propósito, o Data Warehouse (DW) organiza em novas estruturas os dados recebidos de vários bancos de dados operacionais e de outras fontes de dados, adequado-se a tarefa de executar análise de negócios. Baseado em um modelo multidimensional, o DW pode armazenar informações temporais, admitindo análises por essa perspectiva. Além disso, ao contrário dos bancos de dados operacionais que se concentram em funções específicas executadas por aplicações, o foco de um DW está nas necessidades analíticas, onde as várias dimensões do modelo permitem a realização de pesquisas pelas diversas perspectivas (ou dimensões), reduzindo também os percursos de navegação.[3]

   Diante deste contexto, um dos objetivos do trabalho é aprofundar no dimensionamento de dados para a montagem de uma Data Warehouse. Relacionar também novas linhas de armazenamento de dados e análises, como a Big Data Analytics. O Site da SpagoBI brasil (http://spagobibrasil.com.br/) apresenta como instalar e utilizar uma Data Warehouse em vídeos tutoriais.

¹ Definido por Maximiano, uma organização é uma combinação de esforços individuais que tem por finalidade realizar propósitos coletivos, tornando possível perseguir e alcançar objetivos inatingíveis por uma pessoa. Grandes empresa, pequenas oficina, laboratórios, corpos de bombeiros, hospitais e escola são exemplos de organizações.[1]

Funcionamento

Sistemas de Business Inteligence funcionam da seguinte maneira :
1º - Data Warehousing : nesse processo ocorre a coleta massiva de dados internos e externos ao negocio, o que cria um armazém de dados (DW), que serão ser utilizados futuramente.
2º - Data Mining : nesse processo são buscados padrões nos dados presentes no DW(armazém de dados), assim são criados novos dados e a partir desses são gerados relatórios.
3º - Benchmarking : nesse processo são implementadas praticas para o melhoramento do negocio, praticas essas que são criadas a partir de analises dos relatórios que são gerados na fase de DM (Data Mining).

DW

Data Warehouse , ou armazém de dados, é um sistema que tem como objetivo o armazenamento das informações que giram em torno de uma organização dentro de um banco de dados. Dessa forma, possibilita que esses dados passem por analises, logo, é uma parte essencial para a Business Inteligence. Pelo fato de ser um sistema bastante complexo ele exige alto tempo e custo para seu desenvolvimento, no entanto, é um sistema que apresenta muitas vantagens como a facilidade de acesso, rapidez e alta qualidade de dados. Esses armazém de dados trabalham com três ferramentas essenciais :

• • OLTP: Sistemas que objetivam facilitar as operações de rotina da organização, logo, baseiam-se no processamento de dados para que as funções basicas , da empresa, sejam executadas de forma organizada e precisa. Dessa forma, são sistemas focados no nivel operacional da organização.
  • OLAP: Sistemas que objetivam facilitar as tomadas de decisões para o bom proceder da organização. Logo, são focados no nivel estrategico do negocio.
  • DM: São sistemas extremamente complexos que são operados por profissionais de alta profissionalidade que, assim como os OLAP, visam a tomada de futuras decisões para a organização. No entanto, são sistemas que buscam dados "ocultos" em grandes bancos de dados, assim, são capazes de "prever" futuras mudanças no mercado, o que, possibilitará a tomada de decisões certeiras para o sucesso da organização.

ERP

É um tipo de software de gerenciamento de empresas que é responsável pelo controle das operações diárias do negocio, baseado na integração de todas as funcionalidades dele. Logo, é um software que é usado para administrar a organização. Vantagens da implementação de um software ERP :

• • Rapidez nos processos da empresa;
  • Auxilio na tomada de decisões;
  • Menor probabilidade de ocorrência de erros;
  • Aumento do rendimento da empresa;

Desvantagens da implementação de um software ERP :

• • Softwares de licença de uso, em sua maioria, extremamente caros;
  • Mudanças radicais no negocio;
  • Implementação de longo prazo;
  • Adaptação radical dos funcionários;

Portando, softwares ERP podem facilitar e melhorar muito um negócio, devido ao grande numero de funcionalidades que apresentam, o que, é de grande ajuda para o gerenciamento desse. No entanto, é aconselhável que sejam implementados já no inicio da organização, uma vez que, caso a empresa apresenta uma estrutura rígida, será difícil a implementação desse sistema, além de por o negócio em uma situação de risco.

Sistemas legados

São sistemas antigos que apesar de apresentarem um tecnologia obsoleta ou "esquecida", são críticos para o negócio, ou seja, são de extrema importância para o funcionamento normal desse. Já que são antigos e de difícil manutenção e manuseio porque não substitui-los os atualiza-los ? A troca ou atualizações desses sistemas pode ser prejudicial para a empresa, pois existe a possibilidade de ocorrerem erros e perdas de dados durante o processo. Logo, pelo fato de serem extremamente importantes e essenciais para o funcionamento do negocio, os proprietários na maioria das vezes optam por não muda-los, com o receio de que algum problema ocorra.

Exemplos de Sistemas

Segundo um artigo publicado pelo site Sofware Advice o melhor sistema para BI é o Board, software esse que :

• Apresenta suporte para todos os sistemas operacionais
• Apresenta um preço em conta
• É recomendado para empresas de pequeno,medio e grande porte

Além do Board podem ser listados :

• Microsoft SharePoint Software
• Oracle Business Intelligence Standard Edition One
• Dundas
• Halo
• Qlik

Referências bibliográficas

Sites :

[1]  A. C. A. MAXIMIANO, Introdução à Administração, 8th ed., 1 vols. São Paulo: Atlas, 2011.

[2]  M.-A. Aufaure, “What’s Up in Business Intelligence? A Contextual and Knowledge-Based Perspective,” in Conceptual Modeling, W. Ng, V. C. Storey, and J. C. Trujillo, Eds. Springer Berlin Heidelberg, 2013, pp. 9–18.

[3]  A. Vaisman and E. Zimányi, Data Warehouse Systems. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2014.

[4]  “With SpagoBI suite, Engineering Group launches its open source proposition for Big Data analytics in the global marketplace | spagobi.” .

[5]  S. H. A. El-Sappagh, A. M. A. Hendawi, and A. H. El Bastawissy, “A proposed model for data warehouse ETL processes,” J. King Saud Univ. - Comput. Inf. Sci., vol. 23, no. 2, pp. 91–104, Jul. 2011.

[6]  “Wiley: The Data Warehouse ETL Toolkit: Practical Techniques for Extracting, Cleaning, Conforming, and Delivering Data - Ralph Kimball, Joe Caserta.” [Online]. Available: http://www.wiley.com/WileyCDA/WileyTitle/productCd-0764567578.html. [Accessed: 21-Mar-2016].