Bussines inteligence

INTRODUÇÃO

O ambiente de negócios no qual as empresas operam atualmente está se tornando cada vez mais complexo e mutante exigindo dos gestores ações mais rápidas, inovadoras e ágeis.

Ao mesmo tempo as empresas, privadas ou públicas, sentem crescentes pressões forçando-as a responder rapidamente a condições que estão sempre mudando, além de terem que ser inovadoras na maneira com que operam. Essas atividades exigem das organizações agilidade, tomadas de decisão rápidas e frequentes, sejam elas estratégicas, táticas e operacionais, algumas das quais são muito complexas. Tomar essas decisões pode exigir quantidades consideráveis de dados oportunos e relevantes, além de informações e conhecimento. O processamento dessas informações, na estrutura das decisões necessárias, deve ser feito de forma rápida, com frequência em tempo real, e comumente exige algum apoio computadorizado.

Diante deste cenário, um sistema computadorizado de suporte aos gestores, como o Business Intelligence (BI), permite decisões melhores e mais rápidas. Uma vez que o mesmo proporciona um repositório central de dados, criando uma “fábrica de informações”, onde relatórios, gráficos e alertas de desempenho podem ser gerados diretamente pelo usuário final, permitindo que possam acessar dados é usa-los como um apoio computadorizado para a tomada de decisões gerencial.

BUSINESS INTELLIGENCE

Business Intelligence (BI) é um termo “guarda-chuva” que inclui arquiteturas, ferramentas, bancos de dados, aplicações e metodologias (Raisinghani: 2004). É uma expressão livre de conteúdo, portanto, significa coisas diferentes para pessoas diferentes. Este termo foi criado pelo Grupo Gartner no início dos anos 1990 e inclui arquiteturas, ferramentas, bancos de dados, aplicações e metodologias. O conceito é simples: fazer uso de informações já disponíveis nas organizações para ajudar os responsáveis pelas tomadas de decisões a adotar as melhores opções e de forma mais rápida.

O BI é responsável por permitir o acesso interativo aos dados, proporcionar a manipulação destes dados e fornecer aos gestores a capacidade de realizar a análise mais apropriada. Ao examinarem os dados, situações e desempenhos históricos e atuais, os tomadores de decisão conseguem uma melhor compreensão dos dados, que podem vim a servir como base para decisões melhores e mais informadas isso porque o processo de BI baseia-se na transformação de dados em informações.

Sua capacidade de fornecer informações precisas quando necessário, incluindo uma visão em tempo real do desempenho corporativo, faz do BI uma fonte de informações imprescindível para todos os tipos de decisões, principalmente para o planejamento estratégico. Logo, fica evidente alguns benefícios que o BI traz consigo, estes vão desde à economia de tempo, versão única da verdade, melhores estratégias e planos, melhores decisões táticas, processos mais eficientes e economia de custos. Suas aplicações tendem a diminuir a diferença entre o desempenho atual de uma organização e o desempenho desejado, expresso em sua missão, objetivos, metas e a estratégia para atingi-los.

Os gerentes precisam das informações certas na hora certa e no lugar certo. Este é o mantra das abordagens modernas ao business intelligence. 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, sendo as áreas mais comuns de aplicação do BI os relatórios gerais, análise de vendas e marketing, planejamento e previsão, consolidação financeira, relatórios de desempenho, orçamento e análise de rentabilidade.

O BI tem quatro grandes componentes: um data warehouse (DW) com seus dados-fonte, análise de negócios, uma coleção de ferramentas para manipular e analisar os dados no data warehouse, incluindo data mining; business performance management (BPM) para monitoria e análise do desempenho e uma interface de usuário (como o dashboard). Segue abaixo uma descrição mais detalhada desses componentes:

• DATA WAREHOUSE

Data warehouse (DW) ou armazém de dados, ou depósito de dados no Brasil, é um banco ou repositório de dados especial preparado para dar suporte a aplicações de tomada de decisão;

Os dados, normalmente, são estruturados de modo a estarem disponíveis em um formato pronto para atividades de processamento analítico (processamento analítico online, mineração de dados, consultas, geração de relatórios, outras aplicações de suporte à decisão). Portanto, um DW é uma coleção de dados orientada por assunto, integrada, variável no tempo e não volátil, que proporciona suporte ao processo de tomada de decisões da gerência, basicamente é um sistema de computação utilizado para armazenar informações relativas às atividades de uma organização em bancos de dados, de forma consolidada.

Os DWs contêm uma grande variedade de dados que apresentam uma imagem coerente das condições da empresa em um determinado ponto no tempo. A ideia por trás do conceito foi criar uma infraestrutura de banco de dados que estivesse sempre online e contivesse todas as informações dos sistemas de processamento de transações online, incluindo dados históricos. Porém, esta infraestrutura seria reorganizada e estruturada de forma a oferecer rapidez e eficiência em consultas, análises e suporte à decisão.

Em geral, o DW é armazenado em um banco de dados separado da base operacional. Esta separação evita a perda de desempenho no processo operacional da empresa. O desenho da base de dados favorece os relatórios, a análise de grandes volumes de dados e a obtenção de informações estratégicas que podem facilitar as decisões.

Portanto um data warehouse une bancos de dados de toda uma empresa, ou seja, combina várias bases dados. Já um Data Mart (DM), normalmente é menor e se concentra em um assunto ou departamento específico, são mais pequenos e focados, apesar de alguns data marts serem frações de maiores DW. Um Data Mart é um subconjunto de um DW, que normalmente consiste em uma única área temática (ex.: marketing, vendas, operações).

Em um DM pode existir mais de um fato e a utilização de dimensões comuns a eles. Ferramentas ETL (Extract, transform and load), são usadas para migrar dados entre bases de dados, para formar DW e data marts.

EII (Enterprise information integration) é uma categoria de software, para a integração de diversas bases de dados