Business Intelligence - Tomo II: The BI Continues

No ‘fascículo’ anterior de BI, vimos que com o passar dos anos, os objectivos das empresas eram cada vez maiores e face à evolução da tecnologia e de uma maior concorrência, seria necessário refinar as estratégias que melhor respondessem às tomadas de decisões. Vimos então que seria imprescindível implementar sistemas transaccionais de modo a optimizar todo o processo de trabalho. Mas seria insuficiente! Era necessário ir mais além! Sendo assim, era notório um cada vez maior investimento em projectos de BI. Desta maneira, para a ‘sobrevivência’ das empresas no actual ambiente de competitividade, é fundamental o acesso a informações que servirá de subsídio a tomadas de decisão, a curto, médio e longo prazo:
A importância do Data Warehousing:

• Tecnologia de base para o Businesse Intelligence;
• Modelação e tratamento dos dados para a implementação do Data Warehouse (DW).

Data Warehouse (DW)

• Integração de tecnologias destinada à modelação de dados;
• Armazenamento de dados, variáveis no tempo e integrados;
• Disponibiliza uma imagem única do negócio da empresa;
• Prover um sistema de suporte a decisões, de consultas, gerações de relatórios e análises;
• Uso corporativo.
  

Data Mart

• Contém dados extraídos do DW;
• Uso específico (e.g., por departamento), focado nas necessidades de decisão.

Vimos sucintamente, os componentes e o funcionamento de um DW. Mas quais os passos para montar um DW? Por onde começar?...Obviamente, pelo início:

1. Definir o Problema:

• What? – Quais as causas;
• Where? – Onde/localização do problema;
• How? – Como?
• When? – Quando?
• With whom is it? – Quem ou o quê que está realmente associado ou potencialmente afectado ao problema em causa;
• Why? – Porquê?

Neste passo é fundamental observar e analisar as potenciais causas para o problema, em que o papel dos gestores, analistas é fulcral e a interacção deve ser o mais pormenorizado possível, de modo que o teor dos dados seja o mais transparente possível e orientado para o âmbito do problema em causa.

2. Envolvimento e participação da equipa de TI

Nesta fase deve existir uma interacção com a equipa de TI e os envolvidos do passo anterior, que possuem o conhecimento e o entendimento do negócio.

3. Identificação de indicadores das áreas estratégicas

4. Planeamento da execução da resolução do problema e validação dos indicadores seleccionados

Devem ser definidos os indicadores, critérios utilizados, e planeado um conjunto de factores para implementação do BI: recursos, orçamentos, facilidades, …

5. Identificação das fontes de dados

Nesta fase, os dados em ‘bruto’ e os inputs para o DW devem ser identificados – ERP, transacções, dados externos, etc.

6. Implementação do DW e BI

Realce-se que o gestor deve analisar de uma forma contínua a eventuais alterações e políticas e procedimentos que poderão ter impactos nos inputs e outputs do DW.
Requisitos mínimos para a implementação do BI e DW (realço que existem outros, mas destaco os principais):

1. SGDB – Base de Dados

• Oracle da Oracle
• DB2 da IBM
• SQL Server da Microsoft

2. Ferramenta(s) de BI

• MicroStrategy – MicroStrategy
• Discoverer – Oracle
• Business Objects (BO)
• Cognos – Cognos

Business Intelligence - Tomo I: The Beginning

Decidi dividir a descrição do conceito de Business Intelligence em 3 tomos, fugindo um pouco à regra dos anteriores capítulos. Isto porque, explicar este conceito exige uma complexidade e uma sensibilidade que eu ainda não a tenho a 100%.

Este capítulo visa descrever resumidamente a história do BI até aos tempos correntes.

Entender o passado para compreender o presente e preparar o futuro.

Este termo que utilizamos nos dias correntes, para descrever todo o conjunto de ferramentas de software TI que permitem tratar toda a informação, ajudando os gestores na análise de decisões sobre os negócios da empresa ou da organização, é algo recente? O BI pode ser meramente entendido apenas no enquadramento de soluções TI? Eu não concordo! (Relembro que no meu 1º tópico disse que era refilão…e não sou pouco:)).

Vou dar um exemplo concreto e real. Na construção das pirâmides Chichen Itza, pela civilização Maya, por volta de 800 d.C, não houve uma necessidade de estudar e analisar o espaço físico, posição dos astros, principalmente do sistema solar, e outros tantos detalhes? Não teve de haver uma necessidade de cruzar todas estas informações de modo a tomarem a melhor decisão no que toca à arquitectura? Não chamamos a isto Business Intelligence?

A cultura Maya é apenas um exemplo. A nossa história foi feita a partir a partir de cruzamento de informações, análises efectuadas e decisões tomadas! Fenícios, Egípcios e sobretudo a sociedade do médio Oriente tinham de observar e analisar o comportamento das marés, mudanças temporais e outras tantas informações, de modo a tomarem as melhores decisões que lhes permitisse uma melhor qualidade de vida para as suas comunidades.

Evolução da TI

Numa época mais recente, mais concretamente na década de 60, quando os computadores diminuíram de tamanho e as empresas começaram a perceber os dados como uma fonte de geração de informações decisivas e que poderiam render potenciais lucros, deu-se uma fase que se pode designar por Pré-BI.

As décadas seguintes foram marcadas como uma evolução contínua da TI e a necessidade cada vez maior de guardar dados, geração de relatórios e a utilização de ferramentas cada vez mais actuais. Em 1992 surge o primeiro surge o primeiro Data Warehouse e os processos de tratamento de informação – extracção, integração, filtragem e modelação traduzem a evolução tecnológica no BI.Com o passar dos anos, o BI ganhou uma maior abrangência, e num processo de evolução natural, foram criadas um conjuntos de ferramentas – EIS, DSS, geração de relatórios, Data Marts, Data Minings, OLAP, entre tantas outras, com o objectivo de dinamizar a tomada de decisões e refinar estratégias que melhor consigam responder aos objectivos delineados e de satisfazer as necessidades dos clientes.

to be continued... (em 'BI - Tomo II: The BI Continues')