Por Josafá Vilarouca Júnior. Investir em armazéns da informação é um dos principais focos das empresas, mas a tarefa exige cuidados.

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1 Acerte nos Dados Por Josafá Vilarouca Júnior Investir em armazéns da informação é um dos principais focos das empresas, mas a tarefa exige cuidados. Se a pergunta fosse: quem são os pais do data warehouse? A resposta seria: a tecnologia e o negócio. Da união, nasce um maquinário com respostas para questões que normalmente não possuem soluções em bancos de dados tradicionais. Os resultados desse grande "armazém de dados" podem ser a base para o sucesso de estratégias tecnológicas importantes como ferramentas para inteligência dos negócios (business intelligence), gestão das relações com os clientes (CRM) e soluções para gerenciamento da cadeia de suprimentos. Podem ser também um caminho sem volta, onde horas de trabalho, soluções diversas e muito dinheiro gasto com sistemas de armazenamento são jogados no lixo. "Muitas vezes as empresas têm todos os instrumentos e infra-estrutura necessários mas não consegue sair do lugar", diz Maria Amélia Troise, gerente da área de negócios da Oracle do Brasil. "É como se alguém fosse construir uma estrada com ótimos materiais mas não sabe para onde vai." Quando bem planejado e apoiado pela alta direção da empresa, porém, os resultados são animadores. Uma vez que a tomada de decisões passa a ser baseada em dados integrados e históricos, os "achismos", as intuições e as especulações gerenciais ficam com os dias contados. O Unibanco, terceiro maior banco privado do país e finalista do Primeiro Prêmio Melhor Uso de Tecnologia 1999 de INFORMATIONWEEK Brasil, foi um dos pioneiros na criação de uma estrutura de data warehouse no país. O projeto surgiu com um database marketing (DBM), criado em 1994 para trabalhar com campanhas e identificação de propensão de vendas. Quatro anos depois, quando o conceito de DBM era utilizado em todo o mundo, o Unibanco percebeu que a tecnologia aplicada já apresentava limitações. "Tínhamos uma potencialidade maior e começamos a identificar oportunidades", explica Élio Boccia, diretor executivo de informática da instituição. Para cercar os clientes nas ATMs (caixas eletrônicos), agências, call center e Internet, era necessária uma ferramenta mais sofisticada. Nascia, portanto, um dos maiores data warehouses do Brasil. "Para ter sucesso na implementação de um projeto desse porte, foi necessário primeiro contar com profissionais que já estivessem com o macacão sujo. Visitamos grandes instituições

2 no exterior, que trabalhavam com mais de 25 milhões de clientes e com cerca de 13 terabytes de disco para data warehouse", ensina Boccia. Há um ano, o Unibanco investiu 5,5 milhões de dólares no projeto que hoje tem 1,3 terabytes de dados e que sustenta uma base de seis milhões de clientes. Segundo o diretor, existem outros fatores críticos para um projeto de data warehouse dar certo. A visão do negócio é essencial. "Criar uma interface entre os produtos oferecidos e os clientes é fundamental", diz Boccia. No dia 31 de dezembro de 1999, por exemplo, o banco conseguiu vislumbrar clientes potenciais através da análise da utilização do serviço Unibanco 30 Horas e conseguiu vender 250 produtos para correntistas. A integração do sistema é outro aspecto que deve ser analisado com atenção. A própria direção do Unibanco acredita que esse foi um dos fatores-chave para o sucesso do seu projeto de data warehouse. A boa combinação de hardware, software e integrador de serviços ajuda na produtividade do trabalho. "A má integração de um fornecedor de hardware com um outro de software ou entre dois ou mais fornecedores de software já gerou casos de insucesso. Quando acontece um problema, gasta-se mais energia para descobrir onde está o foco da falha", diz Boccia. Nesse sentido, a IBM foi escolhida para ser tanto a integradora, quanto a fornecedora de hardware e software para banco de dados. Muitos, porém, percorreram caminhos mais sinuosos. O Pão de Açúcar, por exemplo, tem sido apontado por analistas como um desses casos. No setor de varejo, a empresa foi uma das pioneiras a organizar os dados no país. Profissionais ligados ao projeto contam que a empresa primeiro criou um protótipo, usando um gerenciador de banco de dados da Sun conversando com produtos da Informix. Depois, decidiu mudar de Sun para Oracle e de Informix para IBM. As consultorias também foram trocadas: de PricewaterhouseCoopers para Andersen Consulting. O maior problema, a partir de então, estava ligado à instabilidade do sistema, que caía constantemente. Ao que tudo indica, a falha não estava nas máquinas, nos produtos ou na consultoria, mas sim na integração. O Pão de Açúcar também codificou o processo de extração na mão, em vez de utilizar uma ferramenta específica, o que tem se mostrado arriscado em alguns casos. Para mudar o software, por exemplo, teriam que converter todo o processo de extração. Nesse caso, a saída foi mexer no hardware. "Nosso data warehouse teve problemas de performance no começo porque a quantidade de dados era muito grande, gerado pelo alto volume de transações e informações. Como a tecnologia de data warehouse era nova, pagamos um pequeno preço em função do pioneirismo", esclarece Jair Fernandes, diretor de informática do grupo Pão de Açúcar. Uma das soluções adotadas pela empresa foi comprar em setembro do ano passado um servidor Sun E-10000, da Sun MicroSystems, que passou a guardar parte significativa dos dados da empresa, como a base de dados dos tickets de clientes. Já o Risc SP, da IBM, continua armazenando outras informações, como os dados de estoque da empresa. "Hoje, as duas tecnologias nos

3 atendem satisfatoriamente", finaliza o diretor. Antônio Lomboglia, gerente sênior da consultoria Ernst & Young acredita que avaliar ferramentas antes da implantação do sistema é essencial. Ele compara o projeto de data warehouse a um carro. "Você tem que ter critérios de seleção antes da compra. Não basta ser bonito, mas tem que atender às suas necessidades". Segundo Lomboglia, muitas empresas erraram no passado por puro modismo. "Agora, com recursos menos escassos, as coisas são mais criteriosas", explica. Quem concorda com a comparação é Ademir Polaso, gerente da área de consultoria para finanças da HP: "Não adianta ter uma Ferrari se você não sabe dirigir". A Varig, maior empresa de transporte aéreo da América Latina, gastou 1,5 milhão de dólares para iniciar seu data warehouse, criado pelas áreas de planejamento, marketing e vendas, em conjunto com o departamento de tecnologia da informação. O primeiro passo foi integrar o sistema com o banco de dados Teradata, rodando em servidor Unix, ambos da NCR, que também administra o sistema. "Com o serviço de outsourcing, os usuários se concentram em utilizar as informações para solucionar as questões estratégicas do nosso negócio, que é oferecer melhor serviço aos clientes", diz Kleber de Godoy, assessor da diretoria de rede de linhas da Varig. Depois que todas as controladoras aéreas foram obrigadas a comercializar dados mundiais sobre vôos, a Varig passou a comprar esses sistemas de reservas e armazená-los em seu data warehouse. Com os dados disponibilizados, foi possível planejar a malha de vôos e distribuir produtos e serviços aos clientes de forma mais objetiva. "Isso justificou o investimento inicial. A Varig conseguiu aumentar o número de passageiros em seus aviões, uma vez que é possível ajustar seus horários e destinos através dos dados obtidos", explica Godoy. Aliar a estratégia de negócios da empresa com a tecnologia, como a Varig fez, é um dos fatores mais importantes do projeto. O HSBC Bank Brasil, considerado o maior banco estrangeiro no país, com mais de mil agências operando no território nacional, teve uma boa experiência de parceria interna. "O projeto foi apresentado para o comitê central da instituição como um projeto do banco, que não pertencia nem à área de TI, nem à de negócios. Se ele surgisse somente na área de tecnologia, teria virado um trenzinho elétrico que estaria rodando em círculos até hoje", define Roberto Tadeu de Almeida, diretor de desenvolvimento do banco. Quem concorda com essa visão é o especialista em soluções data warehouse da Informix, João Marcos Vasconcellos: "O projeto deve começar sempre com os outros "C" da empresa e nunca exclusivamente com o CIO. Nos Estados Unidos é diferente. Quem exige a criação do data warehouse são as área de finanças, marketing, vendas, controladoria, produção... Eles sim justificam o projeto, mostrando que a sua implantação aumenta a rentabilidade e reduz custos". O especialista cita um estudo que mostra que mais de 80% dos projetos de data warehouse no Brasil, até março do ano passado, começavam na área de informática e em mais de 90% deles, o usuário não conseguia definir o ROI (do

4 inglês return on investments, retorno sobre investimentos). Os data marts podem ser a solução. Como são menores, servem de termômetros mais baratos para as empresas que almejam criar suas estruturas de data warehouse. A questão, no entanto, é: como criar data marts que não virem depois um grande emaranhado de dados? O Banespa, banco estatal que fechou o ano fiscal de 1999 com faturamento na ordem de 1,1 bilhão de reais, criou um data mart na área de marketing. Cada vez que um novo data mart era criado, mais gordo ficava o "armazém". "Depois do marketing, caminhamos para as área de negócios e crédito. Passamos por uma modularização de dados e agora estamos na fase de sintonia fina entre gestores, produtos e serviços do banco, trabalhando junto com as equipes de desenvolvimento", diz Roberto Fatorelli, diretor do banco. Recentemente, o Banespa investiu dois milhões de dólares para aumentar sua estrutura de data warehouse. A equipe técnica está analisando conjuntos de softwares de três empresas: IBM, Microsoft e Computer Associates. "Devemos evoluir de uma fase mais genérica para uma mais avançada. Se compararmos nosso data warehouse a um edifício, seria o mesmo que dizer que já temos o alicerce e agora vamos investir na parte interna", diz Fatorelli. Apesar dos milhões investidos em cada projeto de data warehouse, o custo para a implementação do projeto é visto pelos analistas do mercado como um fator relativo. "Um projeto que custe 100 mil dólares pode parecer barato, mas, se não tiver retorno, é caro. Já um que custe cinco milhões de dólares e recupera 100% desse valor em um ano não é", diz Vasconcellos, da Informix. Segundo ele, o retorno médio dos investimentos de um projeto de data warehouse bem executado é de 167% e existem casos que chegam a 400%. Ao contrário do que muita gente pensa, o hardware não é a parte mais cara do projeto, ficando em segundo lugar. O conjunto de software é o mais barato, enquanto a parte de serviços, que vai desde a consultoria até a manutenção, abocanha boa parte dos milhões investidos. "Em um projeto de porte médio que custe de um milhão a 1,5 milhão de dólares e dure 12 meses, a empresa pode gastar 150 mil dólares em hardware, 300 mil dólares em um conjunto de softwares e até 700 mil dólares em serviços", afirma Adílson Barbosa, sócio-diretor da Il Dato, empresa especializada em tecnologia da informação. A explicação dada pela gerente da área de negócios da Oracle, Maria Amélia Troise, é que especialistas em data warehouse não são facilmente encontrados no mercado. "Como são profissionais altamente qualificados, os serviços são caros", explica. Segundo ela, o custo de um projeto é relativo e depende da heterogeneidade dos ambientes operacionais. Quanto mais ambientes, mais complexo é conciliar os dados. Antes de se fechar um valor de investimento, a empresa tem de definir a qualidade dos dados, o escopo e o nível de complexidade das análises que serão feitas em cima das informações. Esses três pontos refletem diretamente no custo do projeto. Outro conceito que surgiu no mercado e está crescendo entre as empresas que já possuem um "armazém de dados" e até se

5 confunde com a própria implantação do projeto, é o de data warehousing. Na verdade, o data warehousing é o processo de acompanhamento e manutenção do projeto, à medida que ele se desenvolve. Há seis meses, o HSBC escolheu um funcionário da área de negócios para assistir ao desenvolvimento do projeto. Ele trabalha tanto com o grupo de tecnologia quanto com as diversas áreas da empresa. Hoje, é considerado uma peça fundamental para o andamento e evolução do processo. O banco realizava, em junho de 1999, 1,1 milhão de operações bancárias por mês, com um registro de quase 800 mil clientes no banco de dados do sistema. Hoje, o volume de operações chega a 2,5 milhões, com um número de clientes quase duas vezes maior: 1,5 milhão. O projeto inicial do banco focava os clientes de renda maior, disponibilizando produtos de contacorrente, poupança, fundos de renda fixa, crédito pessoal e seguro de vida. As informações são atualmente administradas pela matriz do banco, em Curitiba. "Mas temos planos de disponibilizar os dados para mais oito regionais espalhadas no Brasil. Já iniciamos novas operações nas áreas de crédito direto ao consumidor, títulos, cartão de crédito, crédito imobiliário e seguros de automóveis e residências. Novos clientes foram incorporados ao banco de dados", explica Almeida. A terceira fase do projeto, que será desenvolvida ao longo do ano 2000, irá estender o data warehouse para todos os clientes do banco, com ou sem renda comprovada, e irá trabalhar também com produtos para pessoas jurídicas, como fundo de investimentos. "Nossa primeira preocupação era fazer o data warehouse funcionar. Agora, queremos integrá-lo com novos canais, como Internet e call center. Isso será feito ainda neste ano", garante o diretor. Uma das expectativas do mercado é que, assim como o HSBC, as empresas comecem a caminhar em outras direções, criando atalhos inteligentes. Uma das promessas para o ano 2000 é o CRM (do inglês customer relationship management). A BCP, operadora de telefonia celular Banda B em São Paulo, adotou uma solução completa de data warehouse da NCR, juntamente com o CRM e tem festejado o resultado. O custo da operação foi de 2,7 milhões de dólares. "Cerca de 250 pessoas já estão conectadas ao sistema e são feitas mensalmente mais de 51 mil consultas através dele", diz Nelson Marchini Júnior, diretor-executivo da empresa. A BCP pretende falar com 1,5 mil clientes de maneira personalizada, já que a tecnologia aplicada pode disponibilizar dados detalhados, a qualquer hora, com tempo médio de um a três minutos. Na solução, foram usados um banco de dados Teradata, da NCR e o software Clementine, da SPSS, específico para data mining. Segundo Paulo Roberto Pinho, diretor de indústria da NCR, os data warehouses bem-sucedidos se transformam em data warehouses operacionais. "Uma coisa é você atender a um cliente e oferecer a ele um produto qualquer. Outra coisa é você atender a esse mesmo cliente, fazer uma análise do seu perfil através do data warehouse e descobrir qual a sua propensão de compra. São poucas as empresas no Brasil que possuem essa conexão", afirma. Outra promessa para o ano 2000 é a

6 Internet. Segundo Ralph Kimball, consultor da Kimball International, todos os serviços de data warehouse já estão sendo disponibilizados na Internet e já existe até um conceito ligado a essa área: o fluxo de cliques(data Webhouse). As empresas que integrarem seus sistemas à Web terão uma fonte alternativa de dados. "Esse registro é talvez a maior fonte de dados potencial de qualquer data warehouse", afirma. Ou seja, mesmo que não faltem perigos nesse terreno, as oportunidades para que sua empresa acerte nos dados também são muitas. Aposte para ver, mas aposte com cuidado!

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