Business Intelligence e Inteligência Analítica INTELIGÊNCIA ANALÍTICA

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1 Business Intelligence e Inteligência Analítica INTELIGÊNCIA ANALÍTICA

2 Sumário Conceitos/Autores chave Introdução Estágios da Inteligência Analítica Estrutura Organizacional Componentes da Inteligência Analítica Conclusões Atividade... Materiais Complementares... Bibliografi a Business intelligence e Inteligência analítica 2

3 Conceitos/Autores-chave Tom Davenport é o President s Chair em Tecnologia e Gestão de Informação no Babson College e Director do Institute for Process Management. Foi recentemente considerado um dos 10 Mestres da Nova Economia pela CIO, e um dos 25 Gurus do E-business pela Darwin. Em Junho de 2003 foi considerado, pela Consulting Magazine, um dos 25 consultores, top em todo o mundo. Jeanne Harris é diretora de pesquisas e associada em pesquisas executivas no Institute for High Performance Business da Accenture. Tom Davenport Glossário CIO CIO (Chief Information Officer) - (Chefe de Tecnologia) ou CIO é o nome de um cargo dado ao responsável da área de TI (Tecnologia de Informação) de uma empresa. Eles normalmente respondem ao Chief Executive Officer (Chefe Executivo) ou ao Chief Financial Officer (Chefe Financeiro). Em organizações militares, eles respondem ao commanding officer ou ao commanding general (Comando Geral) da organização. Podem ser considerados como líderes, sendo comumente usada essa designação (CIO) em empresas de tecnologia. Com o crescimento das áreas de TI dentro das empresas, o CIO pode se tornar um membro do quadro de executivos, dependendo do tipo da organização. Cada CIO tem a sua própria maneira de trabalho. Até pouco tempo muitos CIOs possuíam formação em ciência da computação, engenharia de software ou sistemas de informação, mas já não é mais regra. Normalmente, eles evoluem da parte técnica da empresa. Mais recentemente, é muito mais importante para um CIO demonstrar sua capacidade de liderança, seu faro de negócios e sua perspectiva de estratégias, do que habilidades técnicas. Atualmente o CIO é mais atrelado à área administrativa da empresa deixando o lado técnico para outros cargos. ERP ERP (Enterprise Resource Planning) - ERP é um termo genérico para um conjunto de atividades executadas por um software multi-modular, que tem por objetivo auxiliar o fabricante ou o gestor de uma empresa nas importantes fases do seu negócio, incluindo o desenvolvimento de produtos, compra de itens, manutenção de estoques, interação com os fornecedores, serviços a clientes e acompanhamento de ordens de produção. O ERP pode também incluir módulos aplicativos para os aspectos financeiros e até mesmo para a gestão de recursos humanos. Tipicamente, um sistema ERP usa ou está integrado a uma base de dados relacional. Business intelligence e Inteligência analítica 3

4 Pontos Críticos Business Intelligence (BI) não basta, é necessária a Inteligência Analítica. Existe um hiato entre querer tomar decisões embasadas em fatos e colocá-las em prática, justamente por conta das dificuldades técnicas em se analisar as informações da organização. Como agrupar os dados de faturamento, relacionar com as informações referentes a pedidos e estoque, por exemplo? Os softwares de BI solucionam esses problemas, criando bases de dados completas com informações unificadas. O BI age, na prática, como um elemento que viabiliza a liberdade analítica ao tomador de decisão, pois o mesmo não dependerá mais dos profissionais de TI para gerar os relatórios que contenham informações importantes para alavancar as decisões da empresa. A definição dos principais indicadores de desempenho, análise dos processos organizacionais, definição das estratégias, escolha de metas e referenciais comparativos são alguns dos pontos a serem considerados na hora da customização do software de BI. Esses pontos são as bases para obter uma resposta útil variável e que realmente complemente o conhecimento, além de ampliar os resultados corporativos. O BI não basta. É preciso incorporar Inteligência Analítica ao processo. Um exemplo de que os softwares de BI se integram à Inteligência Analítica e não são substitutos dela é um recurso apresentado como Alarme. O software de BI informa em que momento determinado indicador atinge um alvo predeterminado, sendo esse um valor que indique o atendimento, ou não, das metas ou até mesmo uma variação significativa (análise estatística com base no tipo distribuição dos dados). O BI disponibiliza o recurso, mas quem define os valores que serão referências para avaliação são os responsáveis por tomar as decisões, sempre alinhados às estratégias da organização, sejam elas de maximização de lucro ou margem, otimização de processos e de atendimento, entre outras. A maioria das empresas hoje tem a idéia errada de que, a partir da compra do BI, os resultados do processo decisório começarão a melhorar. Mas, essa melhoria depende de uma nova cultura: a de tomada de decisões com base em evidências, estatisticamente validadas e cientificamente ponderadas, sem análises empíricas e pífias que, no final, são somente elucubrações. Os softwares de BI se propõem a disponibilizar a informação necessária, no momento adequado, para a pessoa certa. Mas, não bastam para alavancar as decisões, de fato. É preciso incorporar um elemento analítico mais aprofundado. Business intelligence e Inteligência analítica 4

5 1. Introdução Com o advento da informatização, a utilização de sistemas informatizados é muito comum se deparar com o uso da inteligência analítica na maioria das organizações. Softwares ERP s passaram a ser constantes, comuns e presentes. E com eles, extensas bases de dados surgiram nas empresas. Informações que antes não existiam passaram a ficar disponíveis. A grande questão em evidência é: como o gestor deve utilizar toda esta base em prol do sucesso dos negócios? Qual a melhor maneira de analisar os dados? Como utilizá-los visando um incremento no sucesso da organização? Como as informações podem maximizar os resultados corporativos? Isso é inteligência analítica (O BRIEN, 2007). É demonstrado como as organizações vêm aplicando inteligência analítica em pricing, na análise financeira, na gestão de operações, em RH, na atração e retenção de clientes, no relacionamento com o cliente, no relacionamento com fornecedores, etc. Empresas que se tornaram líderes em seu segmento devido à inteligência analítica. Segundo Davenport, dois aspectos fundamentais precisam ser considerados na adoção da inteligência analítica: tecnológico e humano. Os dois devem caminhar juntos rumo à adoção de modelos de tomada de decisão baseados em evidências e constatações. Davenport (2007) definiu Inteligência Analítica como A utilização extensiva de dados, análises quantitativas e estatísticas, modelos explicativos e preditivos e gestão baseada em fatos para orientar decisões e ações. É a extração e entendimento amplo de tudo o que os dados disponíveis têm a nos dizer. É a interpretação e análise de informações de modo a nos permitir, de maneira objetiva e contundente, tomar decisões mais precisas, melhor embasadas e com maior probabilidade de acerto. Davenport (2007), em sua obra, analisou empresas americanas que adotaram posturas de vanguarda no assunto. Diversos exemplos bem sucedidos (e revolucionários) de inteligência analítica, demonstram aplicações nos mais diversos processos que buscam, por meio da detalhada análise de dados e informações, maximizar a performance dos mesmos. Entre os cases analisados, incluemse exemplos de empresas como Google, Amazon. com, Wal-Mart, Netflix, Procter & Gamble, Capital One, Harra s, Boston Red Sox, FedEx, entre muitas outras. Para concluir Inteligência Analítica se trata de uma necessidade bastante atual dos administradores, que demandam soluções inovadoras para seus processos decisórios e para a utilização otimizada de sua base de dados. Chegamos na Era da Informação, profetizada por Drucker. É certo que existe um potencial de incremento nos resultados operacionais, a partir da utilização dos dados de maneira mais qualificada. O tema precisa evoluir e, para isso, demandará maior debate entre os estudiosos mundiais. Business intelligence e Inteligência analítica 5

6 2. Estágios da Inteligência Analítica Davenport (2007), disse que é cada vez mais difícil obter vantagem competitiva a partir de relatórios simples, que todas as corporações geram com seus sistemas de informação. O professor frisa que o importante para a empresa é aumentar sua capacidade de elaborar análises preditivas sobre seus negócios, por meio da otimização do uso de suas bases de dados. Se a física é a maior das ciências, a otimização dos dados é o fator principal da Inteligência de Negócios, comenta no seu último livro. Os Cinco Estágios Davenport (2007) descreve os cinco estágios das empresas em relação à inteligência analítica, usados em sua pesquisa, e que caracterizam um novo paradigma gerencial voltado à mudança no longo prazo. 1º Estágio Estágio deficiente - A companhia está longe de fazer algo na área analítica em geral devido a uma imperfeição fatal. Essa pode ser tanto a falta de alinhamento dos executivos com o conceito de inteligência analítica, quanto ao fato de não possuir os sistemas necessários para a operação do dia-a-dia. 2º Estágio Estágio de ilhas de ilusão - A organização tem a prática de trabalhar as informações, mas de forma desconectada. Existem vários pedaços de terra, mas eles não causam muito impacto no mundo por serem isolados. 3º Estágio Estágio de intenção - Quando o principal executivo da organização decide criar um processo de trabalho diferenciado, a empresa ingressa nessa terceira etapa do sistema analítico. Neste estágio a empresa pensa em seu negócio e de que forma pode unir esforços das diferentes áreas, para alcançar um objetivo comum, implementando o plano estratégico da corporação. 4º Estágio Estágio de pré-competição analítica - As companhias estão quase prontas para competir analiticamente. Já contam com pessoal, arquitetura, softwares, mas, ainda não consideram esse fator, o foco principal das suas estratégias. Falta a liderança que imprima à empresa a consciência analítica. 5º Estágio Estágio de competição analítica - A partir do momento que a organização passa a enxergar a inteligência analítica como parte imprescindível de sua estratégia, ela ingressa no estágio cinco e se torna um competidor analítico. O especialista comparou os estudos sobre o uso de Business Intelligence (Davenport, 2007), que fez em 2002 e em 2005 para a Accenture. Destacou que em ambas as pesquisas, o índice de organizações no nível cinco chega somente a dez por cento, do total pesquisado. Business intelligence e Inteligência analítica 6

7 3. Estrutura Organizacional Davenport (2007) sugere que a estrutura organizacional de uma empresa que adota inteligência analítica geralmente é composta pelos seguintes grupos: Os Líderes Analíticos Os líderes analíticos (executivos seniores orientados a decisões baseadas em evidências) - é essencial que a Alta Direção, responsável pelas decisões da organização, estejam comprometidas e tenham a cultura de decidir com base em análises quantitativas. Estas pessoas devem valorizar as conclusões analíticas, tornando-se entusiásticos do processo decisório baseado em fatos. Não é este o pessoal especialista em análise propriamente dita, mas sim especialista em tomada de decisões baseadas nas análises. Estes profissionais valorizam as ferramentas e métodos analíticos e estão sempre dispostos a agir sobre os resultados. Os Profi ssionais Analíticos Os profissionais analíticos - a organização precisa dispor de conhecimento e competência instalada para executar as análises provenientes dos softwares de BI. Uma funcionalidade de rede neural, por exemplo, disponível em alguns softwares de BI, só será utilizada por profissionais conhecedores e especialistas em rede neural. Modelagens regressivas só serão aplicadas por especialistas em estatística, com conhecimentos dos pressupostos básicos de uma regressão. São profissionais dedicados à gestão da aplicação do conhecimento oriundo dos dados disponíveis, os verdadeiros gestores da inteligência analítica. Os Amadores Analíticos dos colaboradores, em um processo de real mudança de cultura. Alguns profissionais necessitam, com a utilização de softwares de BI, utilizar algumas ferramentas diariamente, de maneira rotineira, lidando com análises na linha de frente com o cliente (na maioria das vezes observando e acompanhando alguns processos analíticos). Neste cenário, a automatização das decisões rotineiras por intermédio de aplicativos computacionais pode ser utilizada. Importante A lacuna mais freqüente nas organizações é a inexistência de profissionais com as características dos profissionais analíticos, dedicados exclusivamente à gestão dos dados e informações da empresa. Líderes e amadores analíticos não são tão incomuns, embora, ainda hoje, diversas organizações comprem softwares de BI e continuem decidindo empiricamente, sem disseminar as ferramentas de maneira a atingir os mais variados processos. Os amadores analíticos - profissionais com alguma formação analítica, muitas vezes limitada, mas que precisam trabalhar em processos de negócios altamente baseados em inteligência analítica. O cerne da questão, neste ponto, é que as organizações precisam elevar o nível de habilidades analíticas Business intelligence e Inteligência analítica 7

8 Muitos discordam da necessidade da categoria de profissionais analíticos, argumentando que, com o atual nível de desenvolvimento de software estatístico disponível, até os amadores conseguem fazer o trabalho. Concordamos com o fato de que amadores capazes são necessários. Entretanto, nos estágios mais avançados de inteligência analítica, um conhecimento amplo e profundo de métodos estatísticos especializados se faz necessário. Como mais uma sugestão, este grupo centralizado de especialistas em gestão deve ter um relacionamento próximo e de confiança com os líderes analíticos. Bom relacionamento com TI também é essencial. Deve ser organizado por meio de uma política clara de priorizações, alinhado ao comitê estratégico e com autonomia para desenvolver os projetos necessários. O fato é que o mercado carece de profissionais analíticos, com a competência e especialização necessária para aplicar modelos quantitativos de maneira sistemática e pró-ativa. As organizações, nesta linha, acabam não detendo o capital intelectual necessário para que análises complexas possam transformar números em conhecimento, dados em decisões, informações em inovações. Davenport (2007) sugere, para este cenário, algumas possíveis soluções para dirimir esta lacuna de profissionalização da análise. A primeira delas é a conscientização das organizações de que investimentos tão ou mais pesados do que em tecnologia precisam ser feitos em desenvolvimento de conhecimento técnico. De maneira pragmática, as empresas precisam compreender (e inúmeros exemplos bem sucedidos podem ser observados) que a inteligência analítica em prol do sucesso dos negócios só existirá na presença de uma equipe técnica de análise de dados capaz de prever comportamentos e cenários em ambientes cada vez mais complexos. Em segundo lugar, sugere que este corpo de analistas seja centralizado em alguma extensão. Se cada departamento tiver o seu pequeno grupo de analistas, mais dificilmente a inteligência analítica terá proporções corporativas. É impraticável ter as habilidades necessárias para análises mais profundas distribuídas em toda a organização. A maioria delas precisará de grupos centralizados que possam executar análises mais sofisticadas e desenvolver experimentos detalhados. Com última sugestão relevante, Davenport defende que... com a escassez de profissionais analíticos especializados, muitas empresas estão começando a pensar na possibilidade de terceirizar este pessoal.... Isso é o que as empresas chamam de terceirização de processos de conhecimento em áreas analíticas, cada vez mais comum em empresas americanas e européias. Defendo particularmente este modelo de atuação, pois inúmeras são as vantagens para a organização. Acredito que a vantagem mais relevante seja a profissionalização e garantia de que os dados de sua empresa estarão nas mãos de profissionais devidamente capacitados para tratar com um ativo cada vez mais importante na Nova Economia. Business intelligence e Inteligência analítica 8

9 4. Componentes da Inteligência Analítica Existem dois componentes essenciais para cultivar a Inteligência Analítica dentro das organizações: Tecnologia e Pessoas Primeiro fator - Tecnologia O primeiro fator diz respeito a recursos representados por tecnologia e pelos dados e como eles podem ser combinados em uma arquitetura analítica geral. Hoje em dia é tecnicamente viável coletar e armazenar enormes quantidades de dados e uma arquitetura de business intelligence permite a organização desses dados, promovendo aplicação de modelos probabilísticos e determinísticos, algoritmos estatísticos, mecanismos de regras, ferramentas de simulação, data mining, text mining, OLAP, etc. Inúmeras literaturas tratam desses assuntos e, na grande maioria das vezes, o sucesso de aplicações de inteligência analítica é atribuído a tais ferramentas. Segundo fator - Pessoas O segundo fator, no entanto, é tão ou mais importante quanto a tecnologia, porém muito menos abordado. Ainda, segundo Davenport (2007), é preciso considerar as pessoas como o fator mais importante para desenvolver uma empresa analítica. É o ingrediente raro que faz com que a inteligência analítica funcione. Os aspectos humanos e organizacionais da liderança analítica é que são os elementos verdadeiramente diferenciadores. Isso porque, os softwares de Business Intelligence não são elementos mágicos que, simplesmente a partir de um investimento, irão incrementar as decisões da organização. É necessário muito mais do que saber utilizar o software. Muito mais do que se especializar em suas funcionalidades. De nada adiantará uma organização dispor de um software com funções extraordinárias, se as decisões continuarem a serem tomadas com base no empirismo característico de seu CEO. O resultado será nulo se não existir uma cultura interna de exigir evidências para a tomada de decisões. Seus benefícios não serão visíveis se a organização não dispuser de uma estrutura organizacional analítica séria, responsável e competente à disposição dos gestores. Business intelligence e Inteligência analítica 9

10 5. Conclusões Produtos ou serviços inovadores deixaram de ser fatores de competitividade em um mercado onde tudo se transforma em cópia rapidamente. Formas de gerir o negócio, sistemática de trabalho, não se copiam facilmente porque exigem mudança de posicionamento. Na nova economia, esses itens é que são fatores de diferenciação. Fatores da quebra de paradigmas que a chamada Inteligência Analítica propõe. A Inteligência Analítica aplica modelos estatísticos avançados, que possibilitam entender as diversas variáveis e suas volatilidades permitindo um maior controle e previsibilidade da operação, indicando o melhor caminho a ser seguido. Tudo isso integrado com soluções tecnológicas adequadas. Alguns exemplos de sucesso são a American Airlines, a Otis Elevator, a Amazon Books e a rede de hotéis Marriott. Cada uma delas dominou seu campo de atuação explorando e analisando suas estruturas internas, como se tivesse uma lupa com uma calculadora na ponta, comenta Davenport (2007). O desafio e a promessa da inteligência analítica gira em torno de fornecer aos tomadores de decisão a informação correta, na hora exata. Tornar realidade esta visão demanda uma solução que incorpora, tanto fatores tecnológicos como humanos, de forma a atingir as metas da organização. Business intelligence e Inteligência analítica 10

11 6. Atividade Introdução Considerando que os sistemas de BI geralmente são utilizados para conhecer o comportamento dos clientes, e também dos concorrentes, de forma a aplicar aspectos relacionados à inteligência competitiva. A idéia é que a organização possa obter vantagens nessa combinação de BI com inteligência competitiva, mas até que ponto o profissional pode vasculhar nas informações dos seus concorrentes, é uma pergunta muito comum. Na atividade desta unidade trabalharemos com um artigo que aborda um assunto relacionado à inteligência competitiva, questionando justamente o que é lícito versus o que é ético. Processo (atividade individual) Depois de ler e analisar o artigo intitulado Lícito versus Ético: Como as ferramentas de Inteligência Competitiva podem contribuir para a boa imagem corporativa (material que faz parte do curso), realizar as seguintes atividades: 1. Defina os seguintes termos: ética e inteligência competitiva. 2. Explique em que consiste um código de ética da Associação Brasileira de Inteligência Competitiva (Abraic). 3. Comente pelo menos dois casos reais onde foi utilizada a inteligência competitiva como prática legal, e se obteve sucesso. 4. Elabore uma análise crítica do artigo analisado. Business intelligence e Inteligência analítica 11

12 Materiais Complementares DAVENPORT, T. H.; PRUSAK, L. Conhecimento Empresarial. Editora Campus. 256p LEVITT, T. The Globalization of Markets. Harvard Business Review, Ma. Jun DRUKER, P. Administrando em Tempos de Mudança, Editora Thomson Learning, Bibliografi a DAVENPORT, T. H.; HARRIS, J. Competição Analítica: Vencendo através da Nova Ciência. Editora Campus. 264p O BRIEN, J. A. Sistemas de Informação e As Decisões Gerenciais na Era da Internet. São Paulo: Saraiva, Business intelligence e Inteligência analítica 12

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