Desenvolvimento de um Ambiente OLAP para Gestão de Suporte utilizando o MS Analysis Services 2005

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1 JOAQUIM CORAGEM MANZINI JUNIOR ESTÁGIO CURRICULAR II Desenvolvimento de um Ambiente OLAP para Gestão de Suporte utilizando o MS Analysis Services 2005 EMPRESA: MICROVIX SOFTWARE SETOR: DESENVOLVIMENTO / BUSINESS INTELLIGENCE SUPERVISOR: DALTON D. FERNANDES ORIENTADOR: CRISTIANO DAMIANI VASCONCELLOS CURSO DE BACHARELADO EM CIÊNCIAS DA COMPUTAÇÃO CENTRO DE CIÊNCIAS TECNOLÓGIAS - CCT UNIVERSIDADE DO ESTADO DE SANTA CATARINA UDESC JOINVILLE SANTA CATARINA - BRASIL NOVEMBRO/2009

2 APROVADO EM.../.../... Cristiano Damiani Vasconcellos DR. EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO Professor Orientador Débora Cabral Nazário MESTRE EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO Harry Moissa MESTRE EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO Dalton D. Fernandes Supervisor da CONCEDENTE

3 3 SUMÁRIO INTRODUÇÃO APRESENTAÇÃO DA CONCEDENTE DESENVOLVIMENTO Conceitos Gerais (60h) Online Transactional Process (OLTP) e Online Analytical Process (OLAP) SQL Server Analysis Services 2005 (SSAS 2005) Fatos Data Mart Dimensões Concepção de um Data Warehouse (DW -- 40h) Projetando o Ambiente Baseado em um DW (70h) RESULTADOS OBTIDOS (10h) CONSIDERAÇÕES FINAIS REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ANEXO I ANEXO II... 20

4 4 INTRODUÇÃO O objetivo geral deste documento é descrever o que foi realizado no período de Estágio na empresa Microvix Software S/A. O setor de Business Intelligence (BI) da empresa serve, soluções para clientes do produto principal de Enterprise Resource Planning (o ERP). Extraindo informações de relatórios diversos, o produto de BI satisfaz de maneira concisa as necessidades de informação por diferentes perspectivas. Por outro lado, o ERP serve como produto para uso pela própria empresa onde se faz uso principalmente das funcionalidades de atendimento a clientes, ordens de serviço, apontamentos, solicitação de adiantamento para viagens, etc. No escopo de atendimentos, parte do tema deste trabalho, o ERP é utilizado para gerar relatórios referentes à quantidade e à qualidade dos atendimentos feitos diariamente. Analisando-se esta situação, foi feita a solicitação para agregação do BI como produto de uso interno da empresa para fornecimento de informações internas. O trabalho inicia-se com a apresentação da concedente e dos conceitos gerais relacionados à Business Intelligence.(60h). Posteriormente, é apresentado como pode ser feita a construção de um Data Warehouse (40h) e de cubos de dados (70h) de maneira a suprir a demanda do setor de suporte, facilitando a coleta de informação e melhorando o processo de gerenciamento da empresa. Ao final, é apresentado o produto desenvolvido e em funcionamento com as informações requisitadas (10h).

5 5 2. APRESENTAÇÃO DA CONCEDENTE Desde 1998 a Microvix conta com a missão de desenvolver soluções para melhorar os processos administrativos empresariais. A empresa visa ser reconhecida nacionalmente como referencial em tecnologia, inovação, pioneirismo e valorização do potencial humano. Comprometida com a qualidade dos serviços prestados e satisfação dos clientes, seu principal produto é o Microvix erp, software para gestão empresarial via Internet. Atuando nacionalmente, tem como foco o segmento varejista (redes de lojas) e é reconhecida como a maior empresa de software ERP em modelo ASP (Application Service Provider) via Datacenter no Brasil.. São mais de 450 clientes no Brasil, Portugal e Panamá, totalizando mais de lojas que utilizam seu ERP, com usuários on-line atende a todos os estados brasileiros. Possui parcerias estratégicas nas principais capitais do país com franquias Microvix. Buscando a liderança no mercado do Varejo no Brasil, a Microvix possui certificação de qualidade conforme ISO 9001:2008, conquistou o Prêmio Talentos Empreendedores 2004 e 2005, Prêmio FINEP de Inovação 2006, Prêmio MBC 2006, é player do Projeto PLATIC e mantém convênios com UDESC/CCT (Universidade do Estado de Santa Catarina / Centro de Ciências Tecnológicas), UDESC/ESAG (Centro de Ciências da Administração e Sócio-Econômicas) e Universidade Avantis (Balneário Camboriú/SC).

6 6 3 DESENVOLVIMENTO A empresa conta atualmente com a certificação ISO 9001:2008 a qual prevê a melhoria contínua do desempenho da organização, maior satisfação dos clientes e melhor comunicação interna. Este trabalho tem como finalidade demonstrar como um produto de BI pode auxiliar na melhoria geral dos processos de uma empresa, e especialmente, neste caso, o processo de suporte. Isto pode ser verificado na norma interna da empresa denominada NMX014 - Processo de Suporte Técnico (ANEXO I). Para o processo de construção do cubo do BI foram utilizadas a documentação apresentada anteriormente e os relatórios presentes no ANEXO II Conceitos Gerais (60h) A seguir são apresentados alguns conceitos importantes para que seja entendido o processo de construção de um ambiente de análise baseado na ferramenta MS Analysis Services Online Transactional Process (OLTP) e Online Analytical Process (OLAP) Online Transactional Process significa processamento de transações em tempo-real. São sistemas que se encarregam de registrar todas as transações contidas em uma determinada operação organizacional [HARINATH, 2005]. Diferentemente do OLTP, o On-line Analytical Processing é o processo capaz de manipular e analisar um grande volume de dados sob múltiplas perspectivas. As aplicações OLAP são usadas pelos gestores da organização para lhes permitir análises comparativas que facilitem a sua tomada de decisões diária [HARINATH, 2005] SQL Server Analysis Services 2005 (SSAS 2005) Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services (SSAS) fornece funcionalidades OLAP e Data Mining para aplicações de Business Intelligence. Este aplicativo permite projetar, criar, e gerenciar estruturas multi-dimensionais que contenham dados agregados de outras fontes de dados, como bases de dados relacionais Data Warehouse (DW) Uma Data Warehouse proporciona uma sólida e concisa integração dos dados da empresa, para a realização de análises gerenciais estratégicas de seus principais processos de negócio. Ele deve integrar e consolidar as informações de fontes internas na maioria das vezes

7 7 heterogêneas, e fontes externas, sumarizando, filtrando e limpando estes dados, preparando-os para análise e suporte à decisões. As características de um DW [FLEITH, 2006]: Orientação por assunto: um DW pode estar associado à uma área específica da empresa, tais como manufatura, contabilidade, faturamento ou compras; Variação de Tempo: estudar o assunto de um ponto de vista temporal é interessante para que se possam fazer comparativos e obter indicadores de evolução; Não volátil: em um DW, a agregação de informações deve ser, preferencialmente, e maneira incremental, ou seja, sem que as informações já gravadas sejam removidas antes de uma nova extração; Fatos De acordo com [FLEITH, 2006], fato é tudo aquilo que pode ser representado por um valor aditivo. Uma característica importante para identificar um fato é que ele é evolutivo, muda suas medidas com o tempo, podendo ser sempre questionado sobre esta evolução ao longo de um espaço de tempo Data Mart Bancos de dados que permitem ao usuário armazenar em caráter temporário, apenas os dados de seus interesse, reduzindo o escopo da informação e acelerando seu processamento. Normalmente representam um subconjunto do Data Warehouse [FLEITH, 2006]. Estes bancos de dados normalmente são multidimensionais, ou seja, podem fornecer cubos de dados para análise rápida. Outra característica destes bancos, é que possuem estrutura de informação própria, possibilitando ao usuário a criação de novos bancos e novas análises [HARINATH, 2005] Dimensões Dimensões correspondem às entidades que participam de algum fato. São utilizadas para categorizar a informação. A Figura 1 ilustra a idéia de que podemos analisar uma compra sob diferentes perspectivas, onde quem corresponderia à dimensão cliente, quando seria uma dimensão relacionada ao tempo, onde poderia estar relacionada à loja onde foi efetuada a compra bem como informações geográficas (bairro, cidade, estado, país), e finalmente, o quê denotaria o produto comprado e informações relevantes (como linha, marca e modelo).

8 8 Figura 1: Os fatos sobre compras e as dimensões que categorizam estes fatos. Fonte: [FLEITH, 2006] 3.2. Concepção de um Data Warehouse (DW -- 40h) Os dados necessários para a alimentação do DW são provenientes de diversos bancos de dados da empresa. Desta forma, torna-se necessária a concentração dos dados em um banco de dados único antes que seja feito o carregamento para uma base OLAP. Isto é feito enumerando-se as tabelas que fornecem efetivamente os dados que serão necessários ao usuário da aplicação de BI. O esquema do DW e o dicionário de dados relacionado podem ser vistos na Figura 2 e no Quadro 1 respectivamente.

9 9 Figura 2: Esquema simples de um DW. Tabela Campos Tipo Descrição atendimentos numero_atend (PK) int Determina o número do atendimento cliente_atend (FK) int Código do cliente do atendimento data_atend datime Data (formato: ano/mês/dia) hora_atend varchar(5) Hora (formato: hh:mm) status_atend char(1) Status do atendimento (formato:, R - Resolvido, D - Em Desenvolvimento, P Pendente) tipo_problema_atend(fk) int Código do tipo do problema numero_os int Código da Ordem de serviço relacionada tecnico_atend (FK) int Código do tecnico atendente atendimentos_tipos cod_tipo_atend int Código chave primária nome_tipo_atend Varchar(50) Nome do tipo de atendimento clientes_fornec cod_cliente (PK) Int Código Chave primária cidade_cliente nome_cliente varchar(40) Cidade do Cliente/Fornecedor varchar(60) Nome do cliente/fornecedor uf_cliente char(2) Estado do cliente/fornecedor usuarios usuario_id int Código chave primária usuario_nome varchar(60) Nome do usuário Quadro 1: Dicionário utilizado neste Data Warehouse

10 10 Existe uma periodicidade, dada a aplicação, com que os dados devem ser convergidos para um data warehouse [HARINATH, 2005]. De acordo com os relatórios atuais gerados pela empresa (ANEXO II) e a necessidade da gerência de suporte, a convergência dos dados é necessária apenas uma vez ao dia em um processamento em lote. Este processamento deve ser feito de preferência pela madrugada, quando o uso do sistema ERP é menor, não acarretando sobrecarga Projetando o Ambiente Baseado em um DW (70h) Após configurado o DW, o Analysis Services (AS) 2005 poderá fazer acesso a ele de forma a se construir a base de dados multi-dimensional (OLAP) e então prover acesso aos cubos construídos com a informação extraída. A idéia inicial consiste em se definir quais são os fatos que serão analisados. Conforme visto na seção anterior, percebe-se que os fatos analisados estão sobre a quantidade de atendimentos realizados sob diferentes perspectivas: situação do atendimento (resolvido, pendente, em desenvolvimento); atendimentos por atendente; faixa de horário em que os atendimentos são realizados. Na ocasião de uma base de dados OLAP, os fatos serão conhecidos como medidas e as perspectivas, como as dimensões. Os fatos, em grande parte das situações ficam baseados em tabelas de relacionamento, uma vez que são estas que expressam cruzamentos de dados entre entidades. Neste caso, tem-se a tabela atendimentos como a tabela de relacionamentos - fatos - e as demais como dimensões. A Figura 3 apresenta de maneira esquemática esta situação.

11 11 Figura 3: O DW sob a visão de um sistema multi-dimensional. De posse desta informação, pode-se começar o trabalho diretamente no AS 2005, que fornece ferramentas para a criação das dimensões e medidas projetadas. O primeiro passo consiste em conectar o AS 2005 ao DW, conforme Figura 4. Figura 4: Conectando à base de dados do DW.

12 12 Após obter conexão, o menu de soluções do AS 2005 se assemelhará menu visto na Figura 5, onde aparecem já configurados o Data Source e o Data Source View após executado o passo anterior. Figura 5: Menu de opções exibindo o data source e o data source view configuradas. Neste momento é possível que se criem novas dimensões separadamente ou que se execute o criador de cubos diretamente, onde cubos e medidas serão criadas de maneira automática a depender do esquema de tabelas disponível. Ao escolher-se a segunda opção, no processo de construção do cubo, aparecerá uma janela conforme a Figura 5. Vê-se que ao seguir o esquema de banco de dados da Figura 2, automaticamente o AS 2005 faz a distinção entre dimensão e fato. O sistema exibe uma tela para o desenvolvedor determinar as medidas que serão utilizadas. Como dito anteriormente, a única preocupação para esta aplicação é sobre a quantidade de atendimentos, ocasionando na escolha mostra na Figura 6. É importante notar que o sistema tenta fazer uso do campo atendimentos.numero_os, pois trata-se de um int, apesar disso, este campo não se refere a uma quantidade que possa ser trabalhada, portanto é ignorado. No caso da medida denominada Atendimentos Count, também prevista pelo próprio AS 2005, esta não se trata especificamente de uma coluna e sim na quantidade de registros presentes na tabela atendimentos.

13 13 Em relação ao tempo (períodos como ano, mês e dia) é necessário que seja criada uma dimensão exclusiva. A Figura 7 mostra a criação da dimensão Tempo por meio do AS Figura 6: Escolhendo medidas necessárias Esta é uma dimensão que deve ser implementada independentemente onde determina-se o início e o final do período de tempo, bem como os períodos que serão importantes: neste caso foram escolhidos os períodos: ano, semestre, quadrimestre, trimestre, mês, semana e dia (data). É importante notar que esta dimensão deve incluir todo o período disponível nos registros de atendimento.

14 14 Figura 7: Construtor de dimensões de tempo. Notando-se o ANEXO II, ainda existe um último detalhe a ser levado em conta. Os relatórios originais gerados, na seção de Total de Atendimentos por Horário, utiliza o conceito de faixa de tempo, enquanto nos registros originais da tabela atendimento existe gravado o horário exato do atendimento. Desta forma foi necessário criar-se um campo calculado, que pode inclusive ser visto na Figura 2, denominado faixa_horario_atend. A lógica definida neste campo pode ser visualizada no Quadro 2. O controle de fluxo case when verifica o horário do atendimento contido em uma coluna do tipo varchar denominada hora_atend, e aloca este horário em um dos três períodos de tempo vistos no quadro. case when hora_atend between '08:30' and '12:30' then '08:30-12:30' when hora_atend between '12:31' and '18:00' then '12:31-18:00' when hora_atend between '18:01' and '22:00' then '18:01-22:00' else 'Outros' end Quadro 2: Lógica para que sejam mostradas faixas de horário ao invés de horários específicos.

15 15 4 RESULTADOS OBTIDOS (10h) Foi feito o processamento do cubo da aplicação, de forma que os dados contidos na tabela efetivamente chegassem às devidas dimensões e medidas, para poderem ser explorados no ambiente multi-dimensional. O ambiente multi-dimensional (denominado cubo ou tabela dinâmica) utilizado para mostrar os resultados deste trabalho encontra-se dentro do próprio AS 2005, o qual permite fazer conexão a um banco de dados multi-dimensional remoto e trabalhar com os dados. A Figura 8 mostra a primeira situação verificada na relatório do ANEXO II, onde está resumido o número de atendimentos resolvidos e pendentes, totalizando a quantidade de atendimentos realizados. A Figura 9 exibe a filtragem por atendente. Nota-se que houveram algumas modificações nas quantidades pois a data do relatório não coincide com a data do acesso ao cubo. Figura 8: Situação dos atendimentos, onde 'R' representa RESOLVIDO e 'P' representa PENDENTE.

16 16 Figura 9: Atendimentos por atendente. Os nomes dos atendentes foram removidos. Os atendimentos por faixa de horário são mostrados na Figura 10. Figura 10: Atendimentos por faixa de horário Finalmente, são mostrados os atendimentos por cliente na Figura 11. De maneira a incrementar este relatório foi feita a importação de mais dois campos referentes à localidade do cliente em questão (em termos de Estado e Cidade). A aplicação utilizando um destes campos é vista na Figura 12.

17 17 Figura 11: Atendimentos por cliente. Os nomes dos clientes foram removidos. Figura 12: Número de atendimentos por cidade

18 18

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21 21 5 CONSIDERAÇÕES FINAIS O Analysis Services 2005 serve como um aplicativo para o projeto, construção, depuração e visualização de cubos. Apesar de grande parte de suas funcionalidades envolverem também as práticas de Data Mining, estas não foram exploradas pois não fazem parte do escopo deste trabalho. Os testes sobre o cubo construído demonstraram total possibilidade de se usar os cubos como coadjuvantes na visualização de relatórios. A exploração das informações também torna-se mais fácil uma vez que cruzamentos podem ser feitos em tempo real aumentando a capacidade de se obter informações de mais alto nível e com maior rapidez. Desta forma, foram alcançados os objetivos propotos por este estágio, uma vez que foram obtidos os conceitos gerais de Business Intelligence e os conceitos específicos que a Microvix detém para a construção dos cubos (cliente, infra-estrutura, servidores, capacidade de processamento). Por fim, nota-se que a construção de um ambiente OLAP é possível desde que se disponha de uma ferramenta como o AS 2005, e capacidade em disco para a construção de data warehouses (que são bases mediadoras das bases originais) e poder de processamento para análises em tempo real.

22 22 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS FLEITH JR, M. F., PFLEGER, M.. Projeto Conceitual, Lógico e Físico BI Data Warehouse, Release 2.01.doc, Microvix Intelligence, HARINATH, H., QUINN, S. R. Professional SQL Server Analysis Services 2005 with MDX (Programmer to Programmer), Wiley & Wrox, 2005.

23 ANEXO I 23

24 24 ANEXO II Resumo de atendimentos do Suporte de 20/05/ IND007 Total de atendimentos realizados...: 184 Total de atendimentos resolvidos...: 178 Total de atendimentos pendentes...: 6 Total de atendimentos por atendente : : : : : 33 Total de atendimentos por horário 08:30-12:30...: 62 13:30-18:00...: 82 18:00-22:00...: 39 Total de atendimentos por cliente : : : : : 6...

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