UNIVERSIDADE CANDIDO MENDES PÓS-GRADUAÇÃO LATO SENSU FACULDADE INTEGRADA AVM

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1 UNIVERSIDADE CANDIDO MENDES PÓS-GRADUAÇÃO LATO SENSU FACULDADE INTEGRADA AVM AS MELHORES FERRAMENTAS PARA GERENCIAMENTO DE PROJETOS EM BUSINESS INTELLIGENCE Por: André de Andrade Moreira Orientador Prof. Luiz Cláudio Lopes Alves Rio de Janeiro 2011

2 2 UNIVERSIDADE CANDIDO MENDES PÓS-GRADUAÇÃO LATO SENSU FACULDADE INTEGRADA AVM AS MELHORES FERRAMENTAS PARA GERENCIAMENTO DE PROJETOS EM BUSINESS INTELLIGENCE Apresentação de monografia à Universidade Candido Mendes como requisito parcial para obtenção do grau de especialista em Gestão em Projetos. Por: André de Andrade Moreira

3 3 AGRADECIMENTOS Agradeço a Jesus Cristo por estar sempre comigo em todas as horas, a minha esposa Nadja Gleide e minhas filhas Lorrayne e Larissa por sempre me apoiarem nessa jornada, meus pais por sempre apoiar meus estudos, aos professores que sempre nos passaram seus conhecimentos, ao professor Luiz Claudio Lopes Alves que me orientou neste trabalho e amigos da turma que sempre dispostos a ajudar em todos os momentos, ao amigo João Paulo Vivas.

4 4 DEDICATÓRIA Dedico este trabalho a minha esposa Nadja Gleide e filhas Larissa e Lorrayne, meus pais e minha avó.

5 5 RESUMO Esta monografia procura fornecer os conceitos básicos dos componentes envolvidos num processo de Business Intelligence com a utilização de suas ferramentas, desde as necessidades que levam as empresas a adotarem estes processos, a identificação clara dos objetivos do negócio da empresa, a construção de um Data Warehouse através de modelagem dimensional, a construção dos metadados, a extração dos dados dos sistemas operacionais (contas a pagar, contas à receber, contabilidade, estoque, rh, faturamento, entre outros) para carga do Data Warehouse, e a análise dos dados através de ferramentas OLAP para auxílio à decisão.

6 6 METODOLOGIA Esta monografia procura identificar e conceituar os principais componentes necessários à implementação do processo de Business Intelligence numa empresa, visando mostrar as ferramentas existentes no mercado. Do ponto de vista teórico, o trabalho fundamenta-se em alguns conceitos, derivados da contribuição de autores da área da informática e de negócios e de consultores especializados no assunto. Inicialmente, são abordados os conceitos básicos, dimensões envolvidas e benefícios do Business Intelligence. Em seguida, são abordados os principais componentes, desde o entendimento das necessidades de negócio, dos sistemas envolvidos, o Data Warehouse que é o núcleo principal de qualquer projeto de Business Intelligence, até as ferramentas de apoio à decisão que se utilizam tecnologia de ponta para atender às necessidades dos executivos das empresas. Ao final, apresenta-se um exemplo de arquitetura de hardware necessária num projeto de Business Intelligence. Em termos gerais, este trabalho oferece os conceitos básicos necessários para o entendimento de um processo de implementação de Business Intelligence, assim como da sua utilização na prática como uma mudança de paradigma no processo de geração de informação no apoio à tomada de decisão. Foi utilizada para coleta de informações e para a abordagem geral do assunto a empresa Trend BI Consulting.

7 7 SUMÁRIO INTRODUÇÃO 08 CAPÍTULO I - O QUE É BUSINESS INTELLIGENCE? 09 CAPÍTULO II - COMPONENTES DO PROCESSO DE BUSINESS 14 INTELLIGENCE CAPÍTULO III - RESUMO DA ARQUITETURA 42 CAPÍTULO IV - EXEMPLO DE ARQUITETURA DE HARDWARE 43 CONCLUSÃO 44 GLOSSÁRIO 46 BIBLIOGRAFIA 59 ÍNDICE 61 ÍNDICE DE FIGURAS 63

8 8 INTRODUÇÃO Com a globalização da economia, qualquer organização precisa estar sempre à frente da concorrência e toda a agilidade necessária para que isso aconteça, só é possível através da tomada rápida de decisões no que se refere ao negócio principal dessa organização. Isto só é possível através da disponibilidade imediata das suas próprias informações e dos concorrentes de uma forma que venha facilitar a interpretação da mesma. Os altos executivos não podem mais esperar por dias para receber estas informações, o que pode colocar em risco a sobrevivência da organização. A aplicação de um projeto de Business Intelligence é a solução mais adequada para dar apoio à tomada de decisões.

9 9 CAPÍTULO I O QUE É BUSINESS INTELLIGENCE? 1.1- Conceito Um dos principais conceitos disponíveis atualmente no que diz respeito à gestão empresarial é o Business Intelligence. Inteligência é o resultado de um processo que começa com a coleta de dados. Esses dados são organizados e transformados em informação, que depois de analisada e contextualizada se transforma em inteligência. Essa, por sua vez, quando aplicada a processos de decisão geram vantagem competitiva para a organização. O conhecimento do negócio na era da competição global e das comunicações on-line passou a ser chamado de Business Intelligence (BI) ou Inteligência de Negócios (IN). Podemos considerar o Business Intelligence como um processo organizacional pelo qual a informação é sistematicamente coletada, analisada e disseminada como inteligência aos usuários que possam tomar ações a partir dela. Também são validadas as informações sobre concorrentes, clientes, fornecedores, candidatos potenciais à aquisição, candidatos à joint-venture e alianças estratégicas, eventos econômicos, reguladores e políticos que tenham impacto sobre os negócios da empresa. O processo de Business Intelligence analisa e valida todas essas informações e as transforma em conhecimento estratégico.

10 O Que Motivou Com a globalização da economia, a oferta de produtos cresceu de forma surpreendente, quando o cliente passou a ter maiores opções de compra, pressionando as empresas a agilizarem o lançamento de novos produtos e a absorção dos mesmos pelo mercado, sem falar na redução de custos necessária para viabilizar a disputa com os concorrentes. Estas reduções de custos envolvem principalmente a diminuição das margens de lucro, a redução de pessoal, a reestruturação dos processos e consolidação das operações da empresa. COMPETIÇÃO Globalização Maiores opções para os clientes Menor time-to-market Custo Complexidade O que as empresas têm enfrentado? PRESSÕES DE CUSTO Margens de lucro menores Enxugamento de pessoal Consolidação de operações Reengenharia de processos Figura 1.1 Pressões que as empresas estão sofrendo.

11 A Situação Atual Atualmente, a geração de informações de suporte à decisão é feita de forma muito complexa e normalmente não espelha a realidade da empresa, devido à grande variedade de fontes de dados, muitas vezes contendo a mesma informação. Estas informações são interpretadas das mais diversas formas, demoram muito a serem geradas e normalmente há baixa qualidade das mesmas nos sistemas de origem. A figura 1.2 mostra um exemplo de como as informações de enfoque gerencial estão disponibilizadas nas empresas. Vendas Estoques Informações Gerenciais Corporativas Operação Manutenção Fornecedores Indicadores Departamentais Marketing Faturamento Contabilidade Análises ad hoc Controladoria Figura 1.2 Situação atual nas empresas em relação à geração de informações gerenciais.

12 Principais Dimensões Envolvidas Processos Inclui os processos de captura de dados envolvidos na alimentação do Data Warehouse a partir dos sistemas transacionais e os processos relativos à análise, exploração e distribuição das informações para a organização. A complexidade é determinada diretamente em função do escopo de aplicações / dados e das fontes de dados a serem utilizadas; Organização / Cultura - Estabelecimento das principais funções / papéis envolvidos na manutenção da arquitetura de Business Intelligence. Envolve a capacitação dos profissionais da área de Informações Gerenciais e Sistemas nos componentes de tecnologia e nas técnicas envolvidas no desenho / manutenção do ambiente de Data Warehouse. O restante da organização é para absorver a nova função de Business Intelligence; Aplicações - Tipos de análises a serem suportados pela arquitetura de Business Intelligence. Utilizam como fontes de dados os sistemas transacionais, ERP s e fontes extras, tais como planilhas ou pequenos bancos de dados Dados Dados dos sistemas transacionais, ERP s e fontes extras, tais como planilhas ou pequenos bancos de dados e servem como base para as aplicações; Tecnologia Infra-estrutura tecnológica necessária para suportar as aplicações, dados e processos envolvidos na arquitetura de Business Intelligence. Inclui componentes e ferramentas de análise e exploração de dados, extração e transformação de dados e metadados; Viabiliza a implementação de uma arquitetura com os níveis de flexibilidade e facilidade de utilização compatível com os requerimentos de Business Intelligence;

13 13 Concentração do expertise tecnológico necessário à exploração de dados na área de Informações Gerenciais, com a distribuição de informações para o restante da organização podendo ser feita via Intranet. 1.5-Benefícios do Business Intelligence. Os principais benefícios alcançados por uma organização após a implantação de um processo de Business Intelligence são: Antecipar mudanças no mercado; Antecipar ações dos competidores; Descobrir novos ou potenciais competidores; Aprender com os sucessos e as falhas dos outros; Conhecer melhor suas possíveis aquisições ou parceiros; Conhecer novas tecnologias, produtos ou processos que tenham impacto no seu negócio; Conhecer sobre política, legislação ou mudanças regulamentais que possam afetar o seu negócio; Entrar em novos negócios; Rever suas próprias práticas de negócio; Auxiliar na implementação de novas ferramentas gerenciais. O principal objetivo de um processo de Business Intelligence é aprender sobre o ambiente competitivo externo, visando o conhecimento do posicionamento competitivo da empresa, o que impulsionará mudanças internas e facilitará decisões estratégicas. Business Intelligence, ou Inteligência nos Negócios, é a utilização de uma série de ferramentas para coletar, analisar e extrair informações, que serão utilizadas no auxílio ao processo de gestão e tomadas de decisão.

14 14 CAPÍTULO II COMPONENTES DO PROCESSO DE BUSINESS INTELLIGENCE 2.1-Levantamento das Necessidades de Negócio Antes de qualquer implantação de um projeto de Business Intelligence, as áreas envolvidas devem ter o entendimento exato da estratégia da organização a partir da identificação da missão, objetivos, metas e fatores críticos de sucesso. O objetivo deste entendimento é estabelecer os indicadores de desempenho que permitirão verificar se a empresa está atingindo as suas metas. O entendimento da estratégia da organização se faz a partir das seguintes atividades: Identificação da missão, objetivos, metas e fatores críticos de sucesso. Identificação das funções e processos organizacionais, fundamental para que seja possível definir o sistema de medição de desempenho. Por exemplo, um processo empresarial de desenvolvimento de novos produtos pode ser medido conforme os novos produtos da empresa sejam lançados antes que a concorrência o faça, com características diferenciadoras, com custos e preços aceitáveis, etc.; Definição dos indicadores de desempenho de cada função/processo organizacional; Identificação de referências de padrão de desempenho e benchmark no ambiente de negócios, isto é, como as organizações estão em ambientes de negócios competitivos. Isto possibilita a definição de valores de distanciamento entre o desempenho próprio e o dos concorrentes;

15 15 Definição da forma de avaliação da representatividade do indicador escolhido, na medida do desempenho do processo - de tempos em tempos é preciso averiguar se o indicador ainda é representativo frente às condições competitivas. De nada adianta um ótimo desempenho caracterizado por indicadores que perderam o seu valor representativo. Quando um indicador de desempenho de um processo chega ao seu limite de máximo desempenho, isto pode significar que as bases estruturais de avaliação deste processo podem ter mudado ou devem ser mudadas. Existe uma relação de interdependência entre os indicadores, mas é possível definir agrupamentos ou classes. Isto apenas permite que os grupos de indicadores sejam acompanhados conjuntamente, estudando-se melhor o efeito da variação de uns sobre os outros. Podem-se classificar os indicadores em quatro categorias: Satisfação do cliente; Desempenho financeiro; Desempenho operacional; Clima organizacional. Indicadores relacionados à satisfação dos clientes são os mais importantes, devendo ser verificados e acompanhados sistematicamente e comparados a indicadores similares dos concorrentes. Indicadores relacionados ao desempenho financeiro devem refletir a saúde financeira da organização. Indicadores relacionados ao desempenho operacional avaliam o comportamento dos processos e operações da organização. O clima organizacional determina o grau de motivação das pessoas. É importante considerar que na classificação dos indicadores deve-se levar em conta principalmente o crescimento das organizações em ambientes competitivos. Sendo assim, os indicadores devem ser sistematicamente avaliados. Ressalte-se que bom desempenho em uma das categorias não significa que necessariamente esteja bem em outra, ou seja, empresas com um bom desempenho em satisfação de clientes, mas que não estão bem

16 16 financeiramente. Desta forma, pela interdependência destas categorias, esta situação poderá comprometer o seu desempenho global. Nota-se que uma nova categoria está sendo considerada a nível mundial. São os indicadores que avaliam o desempenho da organização em termos ambientais. Hoje já existem normas internacionais que procuram orientar as organizações quanto ao seu relacionamento com o meio ambiente. Segue abaixo exemplos de indicadores: Market Share (%) Indica a participação de mercado de uma empresa em relação às demais. É medido pelo volume de produtos de uma determinada empresa em relação à totalidade existente em uma determinada área geográfica. Volume de Vendas Realizado (Litros) Total vendido em litros de um sabor em uma determinada embalagem por um centro de distribuição em um determinado segmento em um período de tempo. Volume de Vendas Orçado (Litros) Meta em litros de um sabor em uma determinada embalagem por um centro de distribuição em um determinado segmento em um período de tempo. Volume de Vendas com Desconto (R$) Total vendido com desconto em Reais de um sabor em uma determinada embalagem por um centro de distribuição em um determinado segmento em um período de tempo. Volume de Vendas sem Desconto (R$) Total vendido sem desconto em Reais de um sabor em uma determinada embalagem por um centro de distribuição em um determinado segmento em um período de tempo. % de Vendas com Desconto (%) Representa quanto do total foi vendido com desconto. É obtido através da fórmula: % de Vendas com Desconto - Valor Total Vendas com Desconto / Valor Total Vendas Realizado

17 17 Preço Cheio do Produto (R$) Preço de comercialização do produto sem nenhum tipo de desconto. Valor Total de Vendas Orçado (R$) Indica o valor mínimo no qual todo o volume orçado deve ser vendido. Custo Direto (R$/l) Custos do centro de distribuição que se referem diretamente à embalagem. (Ex.: Preço de compra do produto pago à fábrica, impostos, etc.) Preço Cheio do Produto (R$/l) Custos do centro de distribuição que são rateados pelos produtos que ele comercializa. (Ex.: Salários, aluguel, etc.) 2.2-Sistemas Legados Sistemas Legados (Legacy Information Systems), são sistemas em operação de longa data e que são essenciais ao cumprimento da missão da organização. Estes sistemas resistem à modificação e evolução. Até o momento, todos os SGBDs comerciais foram projetados e implementados sem levar em consideração as necessidades de sistemas de suporte à decisão. Além disso, muito já foi investido em SGBDs e em ferramentas de desenvolvimento. Portanto, a integração com o ambiente de suporte à decisão leva em consideração os mecanismos já desenvolvidos pelos fabricantes de SGBDs. Sistemas Legados são encontrados em um número expressivo de organizações de médio e grande porte estabelecido há no mínimo uma década, e que têm suas atividades apoiadas por certo nível de informatização operacional. Estas organizações pertencem ao um dos diversos setores de nossa sociedade, tais como comércio, indústria, e serviços, tanto em nível de iniciativa privada como de administração pública, e em âmbito regional, nacional e internacional. Os Sistemas Legados constituem-se em causadores de sérios problemas às organizações, pois, sendo essenciais às atividades das mesmas,

18 18 devem estar em manutenção permanente, implicando altíssimos custos. Ademais, os Sistemas Legados não são facilmente adaptáveis aos novos requisitos das organizações, pois foram concebidos para uma realidade tecnológica que foi radicalmente tornada obsoleta face à fantástica evolução que a informática teve nos últimos anos. Espera-se que as plataformas tecnológicas e paradigmas de concepção de sistemas mais atuais possam contribuir, em muito, na flexibilidade para manutenção destes sistemas, a custos significativamente menores. Contudo, este processo de evolução é complexo e enfrenta várias dificuldades, tais como: Dificilmente as empresas têm recursos financeiros e humanos para conduzir um processo de desenvolvimento dos seus sistemas de informação de acordo com a tecnologia mais avançada, e manter paralelamente os Sistemas Legados operacionais durante este processo; Há uma carência de métodos e ferramentas para fundamentar a escolha de tecnologias adequadas para a evolução de Sistemas Legados, considerando suas propriedades específicas, bem como para conduzir o processo de evolução propriamente dito de maneira sistemática e custo eficiente; Existe um desconhecimento do real impacto de novas tecnologias nos sistemas de informações resultantes da evolução dos Sistemas Legados para novas plataformas e futuras inovações tecnológicas; A parcial inadequação do estado atual da tecnologia empregada comercialmente, que ainda não contempla soluções específicas em relação à descrição e manipulação de informações avançadas ou ditas "não convencionais", tais como dados temporais, dados geográficos, dados multimeio, dados textuais, etc.; Freqüentemente há um desconhecimento sobre a integralidade das funcionalidades oferecidas pelos Sistemas Legados por parte da própria corporação, devido ao conhecido problema de

19 19 manter-se a documentação de um sistema de informação consistente e atualizada com a sua respectiva implementação, e à rotatividade dos membros da equipe de desenvolvimento. Uma classe freqüente de sistemas de informação dentre os Sistemas Legados é aquela caracterizada pela existência de bases de dados com informações históricas, caracterizando propriedades temporais em bancos de dados. O tempo de validade das informações armazenadas é geralmente representado por atributos especiais, não sendo conhecida a data da inserção da informação na base de dados. Um dos exemplos mais representativos desta classe de Sistemas Legados são as Folhas de Pagamento, pois, por imposição legal, as empresas devem guardar informações de pagamento dos últimos 5 anos para todos os seus funcionários. Inúmeros outros exemplos de armazenamento de dados históricos existem, motivados por razões legais, oportunidades de apoio à tomada de decisões subjacentes às organizações, ou pela simples necessidade de funcionamento operacional da organização. A evolução dos Sistemas Legados precisa levar em conta adicionalmente a adaptação dos dados preexistentes às novas modelagens da aplicação, quer na forma de coexistência de diferentes modelagens a serem gerenciadas pelas aplicações, quer na conversão dos dados existentes para novas modelagens. Um fator complicante em Sistemas Legados é a baixa confiabilidade que a informação armazenada passa a apresentar, com o correr do tempo, depois de seguidas transformações. Com efeito, a informação na base de dados pode passar a ser incompleta, redundante, conflitante ou incerto o que dificulta a manutenção de restrições de integridade dos dados, a compreensão dos dados para novas adaptações, e obviamente futuras evoluções. Mais grave ainda, há por vezes mesmo um desconhecimento por parte da própria equipe de manutenção do significado dos dados, das restrições que deve atender, e do seu papel para atender as funcionalidades oferecidas pelos Sistemas Legados, como já destacados anteriormente.

20 Sistemas de Gestão Integrados Os sistemas de gestão integrados, normalmente chamados de ERP (Enterprise Resources Planning Planejamento de Recursos de um Empreendimento) ou Pacotes integrados de Gestão Empresarial, são softwares que abrangem toda a cadeia de suprimentos ou supply chain. Resumindo, ERP são sistemas que controlam uma empresa de ponta a ponta, da produção às finanças. Gerenciar as contas a pagar e a receber, ativos fixos, gestão de recursos disponíveis, controle de custos, etc., cria cronograma de produção, automatiza a entrada e o processamento de pedidos, gerencia estoques, monitora custos de projetos, administra acordos, contatos e garantias com clientes, etc. Seu principal papel num processo de Business Intelligence é que, por ser um pacote integrado, a fonte de informações para carga de um Data Warehouse é única, garantindo que o entendimento da informação é interpretado de uma forma única dentro da organização. Os sistemas ERP são compostos por uma base de dados única e por módulos que suportam diversas atividades das empresas. A figura 2.1 apresenta uma estrutura típica de funcionamento de um sistema ERP. Os dados utilizados por um módulo são armazenados na base de dados central para serem manipulados por outros módulos. Os módulos citados na figura 2.1 estão presentes na maioria dos sistemas ERP. Além deles, alguns sistemas ERP possuem módulos adicionais, tais como: Gerenciamento da Qualidade, Gerenciamento de Projetos, Gerenciamento de Manutenção, entre outros.

21 21 Estrutura de funcionamento de um Sistema ERP Figura 2.1 Estrutura típica de funcionamento de um sistema ERP Principais Fornecedores de Softwares ERP Empresa Produto Market Share SAP R3 55,7% Baan Brasil Baan 10,2% Consist Consist Application 9,4% Oracle Brasil e-businesssuite 5,2% Datasul DTS EMS Framework 1,4% Computer Associates CA-Solutions 2,5% System Software BPCS 3,4% J D Edwards One World 3,2% PeopleSoft PeopleSoft 1,2% Outros ,7% Figura 2.2 Principais fornecedores de Software ERP.

22 Dados Transacionais Dados transacionais, ou operacionais, são dados dos sistemas que dão suporte ao dia a dia da empresa. Normalmente, ficam armazenados em SGBD s relacionais e seguem a modelagem Entidade-Relacionamento. Os bancos de dados transacionais, ou operacionais, armazenam as informações das transações diárias da empresa, são utilizados por todos os funcionários para registrar e executar operações pré-definidas, por isso seus dados podem sofrer constantes mudanças. Por não ocorrer redundância nos dados e as informações históricas não ficarem armazenadas por muito tempo, este tipo de BD não exige grande capacidade de armazenamento, o que não ocorre em um Data Warehouse que armazena dados analíticos e históricos, destinados às necessidades da gerência no processo de tomada de decisões. Os sistemas transacionais, como por exemplo, folha de pagamento, controle de estoque, entre outros, geralmente recuperam e atualizam um registro por vez, ou seja, um cliente, um item de inventário, etc., usualmente atendendo a muitos usuários de forma concorrente, exigindo também um tempo de resposta imediato. Neste tipo de sistema, as informações são preparadas para serem atualizadas a qualquer momento, por mais de uma vez, através de transações. O processamento das informações (pesquisas, consultas e etc.) é pré-definido, o que impossibilita ao usuário gerar instantaneamente novos produtos do sistema. Isto ocorre devido ao fato de que no sistema transacional as informações são armazenadas, em um modelo voltado para as necessidades específicas, tornando-se complexa a extração de informações ad-hoc, ou, como foi dito anteriormente, estruturadas para atender uma necessidade gerencial. Assim, para atender a esta demanda específica, torna-se necessário a construção de bancos de dados especializados com a informação estruturada de tal forma que venha a atender a um objetivo diferente do original (operacional), o qual passa a ser de análise e obtenção de informações gerenciais.

23 Data Warehouse Conceitos Todos nós sabemos que os bancos de dados são de vital importância para as empresas e também estamos cientes de que sempre foi difícil analisar os dados neles existentes. Tudo isso porque geralmente as grandes empresas detêm um volume enorme de dados e esses estão em diversos sistemas diferentes espalhados por ela. Não conseguíamos buscar informações que permitissem tomarmos decisões embasadas num histórico dos dados. Em cima desse histórico podemos identificar tendências e posicionar a empresa estrategicamente para ser mais competitiva e conseqüentemente maximizar os lucros diminuindo o índice de erros na tomada de decisão. Pensando nisso, introduziu-se um novo conceito no mercado, o Data Warehouse (DW) uma arquitetura de Banco de Dados com informações de caráter gerencial voltado para: suporte à decisão, planejamento estratégico, análise de comportamento de clientes e análise de vendas. Funciona como um provedor de informações de uma organização, pois concentra todas as informações estratégicas e históricas, extraídas dos sistemas transacionais relativos a clientes e produtos. Um Data Warehouse permite a geração de dados integrados e históricos auxiliando os executivos das empresas decidirem, embasados em fatos e não em intuições ou especulações, o que reduz a probabilidade de erros aumentado a velocidade na hora da decisão. Cerca de 88% dos diretores admitem que dedicam quase 75% do tempo às tomadas de decisão apoiadas em análises subjetivas (Aspect International Consulting, 1997), menosprezando o fato de que por volta de 100% deles tem acesso a computadores. Conhecer mais sobre essa tecnologia permitirá aos administradores descobrir novas maneiras de diferenciar sua empresa numa economia globalizada, deixando-os mais seguros para definirem as metas e adotarem diferentes estratégias em sua organização, conseguindo assim visualizarem, antes de seus concorrentes, novos mercados e oportunidades atuando de maneiras diferentes conforme o perfil de seus consumidores.

24 24 Para organizar os dados, são necessários novos métodos de armazenamento, estruturação e novas tecnologias para a geração e recuperação dessas informações. Essas tecnologias já estão bem difundidas oferecendo muitas opções de ferramentas para se conseguir cumprir todas essas etapas. Essas tecnologias diferem dos padrões operacionais de sistemas de banco de dados em três maneiras: Dispõem de habilidade para extrair, tratar e agregar dados de múltiplos sistemas operacionais em Data Marts ou Data Warehouses separados; Armazenam dados freqüentemente em formato de cubo (OLAP) multidimensional permitindo rápida agregação de dados e detalhamento das análises (drill-down); Disponibilizam visualizações informativas, pesquisando, reportando e modelando capacidades que vão além dos padrões de sistemas operacionais freqüentemente oferecidos. A proposta principal do data warehouse é a democratização das informações para a área de negócios, através do fácil acesso aos dados para análise. O data warehouse, sem a conexão com ferramentas de análise/extração, é simplesmente um banco de dados sem utilidade. Um data warehouse é formado a partir da extração dos sistemas operacionais da empresa e de fontes externas. Estes dados comumente são trabalhados, ou seja, transformados e integrados em um formato mais útil e armazenados separadamente. Data Warehouses devem conter apenas os dados que os usuários necessitam para tomar decisões táticas e estratégicas, no formato que eles necessitam. Por definição, um projeto de Data Warehouse tem por objetivo organizar os dados operacionais de uma empresa, em um local onde o ambiente operacional não seja afetado, da melhor forma possível, para que possam ser aplicadas técnicas de análise e extração de dados. Além disso, considera que os analistas precisam de informações para montarem seus planos táticos e estratégicos. Por exemplo, um sistema operacional, para fins

25 25 de funcionamento, não precisa de taxa de dólar do ano passado, porém o analítico pode querer avaliar a evolução do dólar frente ao volume de compras de seus produtos e portanto precisará. As principais características de um Data Warehouse são: Orientado por assuntos Refere-se ao fato do Data Warehouse armazenar informações sobre assuntos específicos importantes para o negócio da empresa. Exemplos típicos de assuntos são: produtos, atividades, contas, clientes, etc. Em contrapartida, o ambiente operacional é organizado por aplicações funcionais. Por exemplo, em uma organização bancária, estas aplicações incluem empréstimos, investimentos e seguros. A implementação de um assunto pode corresponder a um conjunto de tabelas relacionadas. Por exemplo, considerando informações sobre vendas de funcionários, podem existir tabelas contendo informações sobre vendas de funcionários, podem existir tabelas contendo informações básicas dos funcionários (como código do funcionário, nome, endereço, sexo, data início, data fim, etc.), uma com dados do período de 1980 a 1984, outras com dados para o período de 1985 a Além destas, existem tabelas cumulativas intermediárias com as atividades dos funcionários entre 1980 e 1990, contendo um registro resumo para as atividades de cada mês (contendo código do funcionário, mês, número de transações, média de vendas, total da menor venda, total da maior venda, total de vendas canceladas, etc.), e, finalmente, encontram-se ainda tabelas detalhadas de atividades para os períodos de 1987 a 1988 e 1989 a 1990 (incluindo código do funcionário, data atividade, número da nota, número do pedido, quantia, identificação do cliente, local, etc.). Existem, portanto, para o mesmo tipo de informação, diferentes níveis de detalhe e sumarização. Note-se que todas estas contêm um identificador comum, o código do funcionário, além de um elemento temporal como parte da chave