UNIVERSIDADE CANDIDO MENDES INSTITUTO A VEZ DO MESTRE PÓS GRADUAÇÃO LATO SENSU

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1 UNIVERSIDADE CANDIDO MENDES INSTITUTO A VEZ DO MESTRE PÓS GRADUAÇÃO LATO SENSU DATA WAREHOUSE: INFORMAÇÃO COM QUALIDADE PARA FACILITAR A GERAÇÃO DE ESTRATÉGIAS ALINE DE OLIVEIRA PRATA JAQUEIRA Orientadora: Emília Maria Mendonça Parentoni PORTO VELHO 2009

2 2 UNIVERSIDADE CANDIDO MENDES INSTITUTO A VEZ DO MESTRE PÓS GRADUAÇÃO LATO SENSU DATA WAREHOUSE: INFORMAÇÃO COM QUALIDADE PARA FACILITAR A GERAÇÃO DE ESTRATÉGIAS Monografia apresentada ao Instituto a Vez do Mestre Universidade Candido Mendes como parte dos requisitos para a obtenção do Grau de Especialista em Gestão Estratégica e Qualidade. PORTO VELHO/RO 2009

3 3 AGRADECIMENTOS A Deus porque sou uma pessoa muito abençoada por Ele e a todos que me ajudaram direta ou indiretamente na confecção deste trabalho torcendo sempre pelo meu sucesso.

4 4 DEDICATÓRIA Aos que me amam.

5 5 RESUMO Num mundo globalizado, com uso da tecnologia em massa onde os clientes são cada vez mais informados e exigentes, dispor de informação com qualidade é a mola mestra para impulsionar qualquer organização rumo ao sucesso. Nesse contexto as empresas estão se preocupando e investindo cada vez mais em processos e ferramentas que provêem qualidade das informações. Com informações valiosas disponíveis, são capazes de direcionar objetivos, realizar mudanças significativas, conhecer melhor seus consumidores e administrar estrategicamente de maneira muito positiva. Ocorre que muitas vezes as empresas se preocupam com a qualidade das informações, têm condições de investir numa ferramenta voltada para tomada de decisão mas não têm conhecimento do que existe no mercado, do que é melhor de acordo com o perfil da organização. Partindo dessa realidade este trabalho apresenta uma das ferramentas mais poderosas, hoje em dia, de apoio à tomada de decisão: Data Warehouse (DW), cuja tradução literal é armazém de dados, ou seja, um banco de dados destinado somente ao apoio às tomadas de decisão. A apresentação é feita dando enfoque aos fundamentos, à tecnologia,às vantagens e desvantagens da ferramenta Data Warehouse, aos mecanismos por ela utilizados no sentido de prover maior conhecimento aos tomadores de decisão para que estes possam se interessar e usufruir da ferramenta de maneira completa e obterem o resultado esperado.

6 6 METODOLOGIA Quanto aos meios de investigação deste trabalho, a pesquisa realizada é bibliográfica em sua totalidade e quanto aos fins é descritiva de teste de verificação de hipótese. As fontes de pesquisa são diversas obras, artigos, dissertações, revistas, internet, referentes a Data Warehouse. Além da introdução, este trabalho está organizado como segue. O capítulo 1 descreve os conceitos que fazem parte do DW. Também são definidos Data Mart e Data Mining, considerando que são de importância para o entendimento do capítulo. Dentre outros assuntos, são apresentadas as etapas de construção de um DW, dando maior ênfase à fase ETC (Extração, Transformação e Carga); as ferramentas OLAP (On-line Analytical Processing) e algumas vantagens e desvantagens do DW. O capítulo 2 apresenta a importância da qualidade nos sistemas ligados à TI, ou seja, em softwares, dados e informações. O capítulo 3 apresenta alguns critérios para garantir a qualidade dos dados no DW; o processo de qualidade e as dificuldades na sua implantação e as conseqüências da baixa qualidade dos dados. O capítulo 4 apresenta a conclusão deste trabalho.

7 7 SUMÁRIO Resumo...05 Metodologia...06 Introdução...09 Capítulo I Data Warehouse Modelo de Dados Arquitetura de um Data Warehouse Data Mart Etapas de construção de um Data Warehouse Levantamento Modelagem Extração, Transformação e Carga Visualização do Resultado e Descoberta de Informações Ferramentas OLAP Data Mining Granularidade Vantagens de Desvantagens do Data Warehouse Vantagens Desvantagens...22 Capítulo II Qualidade Qualidade de Software Qualidade de Dados Qualidade da Informação...26

8 8 2.4 Qualidade de Dados em Banco de Dados...29 Capítulo III Qualidade de Dados em Data Warehouse Critérios de Qualidade Processo de Qualidade em Data Warehouse Dificuldades de Implantação do Processo de Qualidade em DW...39 Capítulo IV Conclusão...42 Bibliografia...45

9 9 INTRODUÇÃO É indiscutível que esta é a era do conhecimento. Somente as organizações que fizerem do conhecimento seu diferencial estratégico e competitivo sobreviverão. Se pretende caminhar para a excelência integralmente, é fundamental que a empresa administre muito bem as muitas informações geradas e recebidas diariamente, ou seja, com qualidade em todos os processos para obter bom conhecimento. Sendo assim, a qualidade se tornou um dos maiores pontos de competição passando a ser alvo da maior atenção em função da ação conjunta da abertura de mercado e de uma sensibilidade maior dos consumidores. O resultado de todo esse processo foi um interesse renovado pela administração da qualidade nas empresas e um reconhecimento cada vez maior da importância estratégica da qualidade. Mas poucas empresas têm conseguido avanços marcantes na implementação da qualidade, o problema que se apresenta é a falta de entendimento por parte dos administradores sobre programas, ferramentas e técnicas adequadas. Desta forma, a questão central deste trabalho é apresentar os principais conceitos e fundamentos que envolvem a ferramenta e a tecnologia de Data Warehouse (DW), um banco de dados destinado a sistemas de apoio à decisão que provê uma base de recursos informacionais, capaz de sustentar a camada de inteligência da organização e possível de ser aplicada aos negócios, como elemento diferencial e competitivo. O objeto de estudo deste trabalho é o tema Data Warehouse (DW), um banco de dados destinado unicamente à tomada de decisão. Procura-se demonstrar como a qualidade dos dados pode ser alcançada com seu uso e como o emprego de Data Warehouse é significativo para as organizações. O tema tem relevância na questão de geração de estratégias com qualidade, pois a detenção da informação de qualidade é uma vantagem competitiva fortíssima que a organização possui. O domínio e a utilização

10 10 estratégica da informação são fundamentais nos dias de hoje, mais do que qualquer outro recurso. O motivo da escolha de Data Warehouse para a presente pesquisa é devido ao fato de que esta ferramenta é razoavelmente nova no campo da tecnologia da informação e está obtendo bons resultados na sua utilização em ambientes empresariais. No entanto, os tomadores de decisão nem sempre conhecem a ferramenta e por isso, em alguns casos, não usufruem de tal tecnologia. Conhecer a tecnologia de DW pode ajudá-los a descobrirem novas formas de competir em uma economia globalizada, trazendo melhores produtos ou serviços para o mercado, mais rápido do que os concorrentes, sem aumentar o custo do serviço ou do produto (OLIVEIRA, 2002, p.186). Para alcançar vantagem competitiva a organização deve obter informações, desenvolvendo técnicas para consegui-las e posteriormente, distribuí-las e gerenciar as existentes. Devem ser discutidas três questões: de que tipos de informação a organização necessita para tomar as melhores decisões? Quais as principais maneiras de reunir informações relevantes? Quais as melhores maneiras de gerenciar os dados de uma empresa de modo que as informações de alta qualidade possam estar facilmente e rapidamente disponíveis aos profissionais responsáveis pela tomada de decisões? A empresa que conseguir responder a essas questões de modo eficaz é uma empresa que vai trilhar o sucesso, pois o volume de informações é grande e saber filtrá-las é uma enorme sabedoria. A ferramenta Data Warehouse pode ajudar, e muito, na obtenção dessas respostas. Portanto, tem-se como objetivo realizar uma pesquisa sobre os fundamentos, a tecnologia e os mecanismos de análise da ferramenta Data Warehouse, dando enfoque à apresentação da mesma para os tomadores de decisão das organizações de como funciona, como é implantada e aplicada. Tem-se o intuito de prover maior conhecimento sobre Data Warehouse como uma ferramenta auxiliar no processo de geração de boas estratégias.

11 11 CAPÍTULO I DATA WAREHOUSE Atualmente as empresas possuem grandes volumes de dados, que precisam ser tratados e transformados para se tornarem informações úteis na tomada de decisão. O conhecimento detido pelas organizações encontra-se muitas vezes disseminado por diversos suportes, dificultando a análise e comprometendo seus resultados. Para auxiliar os gestores responsáveis pela tomada de decisão em suas tarefas, chamados por CHIAVEGATTO (1999, p.16) de administradoresdecisores, existem os Sistemas de Apoio à Decisão (SAD), que têm por finalidade não somente proporcionar aos seus usuários acesso rápido à informação, mas também capacidade para realizar a análise e formatação dos dados conforme as necessidades organizacionais. De acordo com MATTAR 1, a utilização de SADs de forma adequada traz inúmeras vantagens para as empresas e para seus executivos, dentre as quais: Maior fluxo de informações dentro das limitações de tempo cada vez maiores exigidas pela dinâmica dos negócios; Integração de informações que estão dispersas pelas diversas áreas das grandes empresas; Recuperação seletiva das informações; Mais rápido reconhecimento das tendências em curso; Melhor uso dos dados históricos relacionados às atividades da empresa; 1 -

12 12 Garantia de evidência para informações importantes ou relevantes; Redução do número de decisões tomadas com base apenas em intuições ou experiências. No processo evolutivo dos SADs, tem-se o conceito de Data Warehouse (DW), termo cunhado por William H. Inmon, um dos pioneiros nesse assunto, considerado o pai da tecnologia. DW emergiu como uma possível solução para o problema daqueles que detêm o poder de tomar decisões, num cenário em que a informação deve estar acessível, permitindo que as organizações antecipem a detecção de problemas e explorem oportunidades que antes passavam despercebidas. Isso acontece através da transformação dos dados, para obtenção de qualquer gama de informações que auxiliem na compreensão dos resultados e na análise de tendências. Segundo Inmon, Data Warehouse é uma coleção de dados orientada por assuntos, integrada, variante no tempo e não volátil, que tem por objetivo dar suporte aos processos de tomada de decisão (INMON, 1997, p.404). Dizer que o DW é orientado a assunto significa que possui um projeto que organiza as informações por assunto de análise de negócio, por exemplo, vendas, recursos humanos, compras etc. (CAMPOS 1 ). Os DWs objetivam assuntos, sendo vistos como um conjunto de informações relativas à determinada área estratégica de uma empresa (INMON, 1997, p.404). O fato de DW ser integrado refere-se à consistência de nomes, das unidades de medida etc., no sentido de que os dados são transformados até um estado uniforme. Por exemplo, seja considerado sexo como um elemento de dado. Uma aplicação pode codificar sexo como M/F, outra como 1/0 e uma terceira como H/M. Conforme os dados são trazidos para o DW, eles são convertidos para um estado uniforme, com o mesmo formato e mesma unidade, ou seja, sexo é codificado apenas de uma forma. Deste modo, os dados são armazenados em um padrão simples e globalmente aceito. Essa padronização ou integração serve para fornecer uma maior confiabilidade nas 1 -

13 13 comparações que são feitas durante as análises solicitadas pelos usuários do sistema de DW. DW é variante no tempo porque os dados são armazenados dentro de uma cronologia, para que seja possível acompanhar as informações historicamente (CAMPOS 1 ). Isso nada mais é do que manter o histórico dos dados durante um período de tempo, já que no DW, o principal objetivo é analisar o comportamento dos dados durante um período de tempo maior (INMON, 1997, p.405). Assim, tem-se a história de como as coisas acontecem na empresa, no banco de dados. Conceituar DW como não volátil significa dizer que nele existem somente duas operações, a carga inicial e as consultas aos dados (CAMPOS 1 ). Os dados transacionais são regularmente acessados e tratados um registro por vez, bem como sofrem diversas atualizações. Portanto, os dados existentes no DW apresentam um conjunto de características muito diferentes. Os dados do DW são carregados e acessados. Mas a atualização dos dados, geralmente, não ocorre. Pode-se dizer que os dados armazenados corretamente no DW não são mais atualizados tendo-se, assim, uma imagem fiel da época em que foram gerados (INMON, 1997, p. 405). O DW é uma ferramenta que surgiu com o propósito de transformar dados históricos em conhecimento estratégico, trazendo a idéia de centralização das informações, visualização multidimensional dos dados e a descoberta de padrões de comportamento para dar aos administradores mais agilidade na tomada de decisões (BARBALHO, 2004, p.34)

14 Modelo de Dados A construção de um modelo de dados ajuda a compreender as regras de negócio que o DW apóia. A modelagem dimensional é uma técnica de projeto freqüentemente usada para DW, cujo principal objetivo é apresentar o dado numa arquitetura padrão e intuitiva, que permita acessos de alto desempenho. Cada eixo no espaço multidimensional corresponde a um campo ou a uma coluna de uma tabela relacional e cada ponto, um valor correspondente à interseção desses campos ou colunas (KIMBALL, 1998, p. 56). Na figura 1, é apresentado um exemplo do modelo dimensional, em forma de cubo. Enquanto nas bases de dados relacionais os dados são armazenados em tabelas, no DW os dados ficam armazenados em cubos de dados. O cubo é a figura que representa as várias dimensões de dados inter-relacionadas, próprias de um sistema multidimensional (WIKIPÉDIA 1 ). Volume de Vendas M O D E L O Mini Van Coupe Sedan Azul Verm. Branco Clyde Gleason Carr CONCESSIONÁRIA COR Figura 1 Modelo Dimensional em forma de cubo (JÚLIO, 2005)

15 Arquitetura de um Data Warehouse A arquitetura de um DW proporciona uma forma útil de determinar se a organização está caminhando na direção de uma estrutura aceitável. Os fundamentos da arquitetura de um DW são muito mais importantes do que as ferramentas específicas para implementação dessa arquitetura. Existem aspectos chaves para a análise da evolução dos dados de uma organização que compõem um DW (CERQUINHO 1 ): população do DW: selecionar nos sistemas aplicativos, as informações pertinentes, isolando e agregando eventos; administração do DW: manter o repositório, e com isso o controle e as normas no ambiente de transição de dados, tarefas de reconhecimento de exceções, integridades etc; ferramenta para suporte à decisão: proporcionar flexibilidade na construção de consultas e relatórios através do DW. O DW deve ser capaz de responder a consultas avançadas de maneira rápida, sem deixar de mostrar detalhes relevantes à resposta. Para isso deve possuir uma arquitetura que lhe permita coletar, manipular e apresentar os dados de forma eficiente e rápida. Mas construir um DW eficiente, que sirva de suporte a tomada de decisões para a empresa, exige mais do que simplesmente adquirir os dados dos sistemas atuais e colocá-los em um banco de dados maior. Deve-se considerar que os dados provenientes de vários sistemas podem conter redundâncias e diferenças, então antes de armazenálos no DW é necessário aplicar filtros sobre eles. Sempre que é realizada a carga de novos dados no DW é necessário que estes passem por um processo de limpeza, como sugere Coutinho: descartando dados errados, inserindo dados em formato padrão, eliminando duplicidades e inconsistências e realizando agregações e sumarizações (COUTINHO, 2000, p.200). O DW pode ter uma estrutura centralizada ou distribuída em camadas. No modelo centralizado, o poder 1 -

16 16 de processamento é maior e os processos de busca de informação devem ser otimizados. A arquitetura em camadas é mais flexível e permite consultas simultâneas sem muita perda de desempenho. Na primeira camada disponibiliza-se o servidor que atende a maior parte das consultas, com baixo volume de dados. Nas demais camadas, têm-se os servidores com volume maior de dados, que atendem a uma quantidade menor de usuários (BARBALHO, 2004, p.35). 1.3 Data Mart Para diminuir o custo e o tempo total de implantação de um DW, podese dividi-lo em partes menores, distribuídas por departamentos ou áreas de atuação da empresa, denominadas Data Marts (BARBALHO, 2004, p.36). A diferença entre Data Mart e Data Warehouse é apenas em relação ao tamanho e ao escopo do problema a ser resolvido. Por ser direcionado a uma área específica da empresa, o planejamento e análise de um Data Mart são mais fáceis de gerenciar (BARBALHO, 2004, p.36). O maior atrativo para implementar um Data Mart é o seu menor custo e menor prazo (OLIVEIRA, 2002, p.186). Existem duas maneiras de implementação de Data Marts: top-down e bottom-up. Top-down é quando a empresa cria um Data Warehouse e depois o divide em Data Marts, gerando pequenos bancos orientados a assuntos (ou departamentos). Bottom-up é quando a empresa inicia um Data Mart e expande o projeto para outras áreas (BARBALHO, 2004, p.37).

17 Etapas de Construção de um Data Warehouse Não há receita pronta para desenvolver um DW. Mas é possível conhecer as fases que abrangem desde as etapas de extração e análise de dados até a construção propriamente dita e o gerenciamento do DW (CERQUINHO 1 ). A construção de um DW passa por quatro fases principais, que são detalhadas a seguir (BARBALHO, 2004, p.38): Levantamento Avalia, junto aos tomadores de decisão, os conhecimentos que desejam ser adquiridos. Esta é a fase mais importante, na qual fica-se conhecendo as necessidades mais importantes a serem discutidas e analisadas pelos tomadores de decisão (BARBALHO, 2004, p.38). Tudo começa com o levantamento e definição dos objetos de negócios e, por conseguinte, das questões gerenciais que os respondem. Essa etapa é a que determina quais são os dados a serem armazenados no DW. Pode-se dizer que essa fase é a que determina o sucesso ou fracasso do SAD (CIELO 2 ) Modelagem Nesta fase representa-se a idéia central e suas dimensões. Identificamse as questões principais e definem-se como os dados serão armazenados. A modelagem dos dados no contexto de DW, chamada de análise multidimensional, é um processo de análise que envolve selecionar dados originários das bases operacionais e modelá-los no ambiente de DW, de acordo com as dimensões (perspectivas ou visões) sobre as quais se deseja tratá-los

18 18 O conhecimento dos sistemas do nível operacional é crítico no processo de modelagem, pois a integração de dados consiste em promover a disponibilidade de diversas fontes, buscar o aperfeiçoamento dos métodos e técnicas de tratamento e agregação, bem como sua transformação em informações de qualidade. Por exemplo, as informações sobre cada cliente de um banco estão espalhadas pelos diferentes sistemas e áreas (Conta- Corrente, Poupança, Cartão de Crédito, Aplicações Financeiras etc). Dessa forma, traçar um perfil do cliente é muito difícil, devido à necessidade de acesso a essas diferentes "ilhas" de informação. Num ambiente de DW os dados estão orientados para o perfil de seus clientes. Integrar os dados dos diferentes sistemas do nível operacional em uma visão consolidada capacita a entidade a observar o perfil de todas as atividades de um cliente (NAVARRO 1 ) Extração, Transformação e Carga A extração, a limpeza, a transformação e a migração de dados dos sistemas existentes na empresa para o DW constituem tarefas críticas para o seu funcionamento efetivo e eficiente. A fase de Extração, Transformação e Carga (ETC) é a transferência e transformação dos dados existentes nos sistemas corporativos para uma base de dados independente, disponível apenas para carga e consulta. Para efetuar a ETC utilizam-se linguagens de programação ou ferramentas específicas. Em geral o processo envolve três passos: extração e transformação dos dados do sistema de origem e carga no sistema destino (DW) Visualização do Resultado e Descoberta de Informações Existem ferramentas para interação com o usuário e visualização dos resultados, através de interfaces amigáveis, como por exemplo, as ferramentas 1 -

19 OLAP, que foram desenvolvidas para garantir o acesso às informações e a análise dos administradores responsáveis pelas organizações Ferramentas OLAP O termo OLAP On-line Analytical Processing refere-se a um conjunto de tecnologias voltadas para o acesso e análise de dados. Sendo assim, o objetivo final de uma ferramenta OLAP, como afirma Oliveira é transformar dados em informações capazes de oferecer suporte a decisões gerenciais de forma amigável e flexível ao usuário e em tempo hábil (OLIVEIRA, 2002, p.186) Data Mining A mineração de dados ou Data Mining é considerada a principal fase do processo. É executada sobre grandes quantidades de dados, estejam estes armazenados em bancos de dados tradicionais, em Data Warehouse ou em outra forma de repositório (MARTINS, 2005). Essa fase é responsável por, diante da tarefa especificada, buscar extrair o conhecimento implícito e potencialmente útil dos dados. A mineração dos dados é, na verdade, uma descoberta eficiente de informações válidas e não óbvias de uma grande coleção de dados (OLIVEIRA, 2002, p.186). 1.5 Granularidade Granularidade é o nível de detalhe ou de resumo dos dados existentes num DW. O nível de detalhe afeta diretamente o volume de dados armazenados no DW, e ao mesmo tempo o tipo de consulta que pode ser respondida. Quando se tem um nível de granularidade muito alto, o espaço em disco e número de índices necessários, tornam-se bem menores, porém há uma correspondente

20 diminuição da possibilidade de utilização dos dados para atender a consultas detalhadas (INMON, 1997, p. 410) Vantagens e Desvantagens do Data Warehouse Diante da ferramenta DW e dentre todas as suas funcionalidades, encontram-se pontos positivos e negativos durante o processo de desenvolvimento e execução. As vantagens apresentadas são muitas e servem para se ter idéia de como o DW pode auxiliar na gerência de uma organização. Porém, as desvantagens mostram que desenvolver um DW e mantê-lo, pode ser motivo de insegurança frente aos administradores (OLIVEIRA, 2002, p.186) Vantagens As vantagens apresentadas a seguir mostram que é necessário começar um DW com uma estrutura de dados simples, procurando facilitar o acesso aos dados e otimizando o tempo de resposta. É importante dar ênfase na seleção dos dados, pois dados com qualidade melhoram a produtividade e provêem decisões mais certas. Seguem algumas vantagens destacadas por Oliveira (OLIVEIRA, 2002, p.187): simplicidade: o Data Warehouse facilita a administração da empresa porque fornece uma imagem simples da realidade com integração de vários dados de sistemas diferentes. Oferecendo o beneficio de ser único, com dados centralizados, mas mantendo a estrutura de cliente/servidor. Além disso, DW é um sistema para empresas grandes, o que melhora a distribuição das informações internamente; qualidade dos dados: o DW proporciona consultas a dados de maior qualidade, o que traz maior consistência, precisão e melhor documentação, além de aumentar a

21 21 produtividade dos usuários através de utilização de ferramentas OLAP e de Data Mining; acesso rápido: o DW permite aos usuários recuperar rapidamente os dados necessários para suas consultas, eliminando o trabalho de busca em vários sistemas operacionais, pois todos os dados estão em um único local. Sendo assim, o tempo de resposta é reduzido; facilidade de uso: a maioria das ferramentas de consultas facilita o acesso aos dados, pois trabalham com interfaces gráficas, o que torna a análise das informações armazenadas no DW uma tarefa intuitiva para os usuários finais; separa as operações de decisão das operações de produção: como os dados do DW ficam separados dos dados dos sistemas transacionais porém, são continuamente atualizados em informações sobre as operações realizadas os gerentes e analistas de negócios podem fazer análises nestes dados sem sobrecarregar os sistemas transacionais; vantagem competitiva: o DW auxilia o administrador a gerenciar melhor a empresa utilizando o conhecimento incorporado, o qual possibilita a empresa de ser mais competitiva, entendendo melhor as necessidades dos clientes e conhecendo mais rapidamente as demandas de mercado; administração do fluxo da informação: para se adaptarem às mudanças nas regras de negócio das empresas, os sistemas transacionais e as estruturas dos dados são constantemente modificados. No DW, isto dificilmente ocorre, pois os metadados auxiliam na configuração dos

22 22 dados para que eles atendam aos novos requisitos da empresa; infra-estrutura computacional: o DW ajuda as organizações a montar uma infra-estrutura que pode suportar mudanças nos sistemas transacionais e na estrutura dos seus negócios; segurança: o fato dos usuários do DW não acessarem diretamente às bases de dados dos sistemas transacionais, aumenta a segurança destes dados, além de diminuir o número de acessos aos mesmos Desvantagens Por outro lado, as desvantagens apresentadas a seguir, mostram que nem todas as empresas podem construir um DW, umas por serem de menor porte e, conseqüentemente, não terem o suporte financeiro necessário, e outras por não terem o tempo necessário para a conclusão de todo o projeto. Para estas empresas, é interessante avaliar a possibilidade de começar o desenvolvimento do DW em alguns departamentos que, além de terem um custo muito inferior, podem ser construídos em poucos meses. Seguem algumas desvantagens também destacadas por Oliveira (OLIVEIRA, 2002, p.188): complexidade de desenvolvimento: o desenvolvimento de um DW requer um senso de antecipação sobre as necessidades futuras dos usuários, assim como a previsão de futuras alterações nas regras de negócio da empresa. Definir como aumentar o DW por causa da demanda de dados, tanto em volume como em complexidade, torna o seu desenvolvimento muito complexo e requer uma equipe de especialistas;

23 23 alto custo de desenvolvimento e administração: um DW pode consumir muito dinheiro até que esteja pronto para ser utilizado e continua a consumir recursos durante toda sua vida útil, pois necessita de constantes manutenções; tempo de desenvolvimento: como é uma tarefa complexa, é natural que também seja demorada; treinamento: os usuários de DW devem ser constantemente treinados e comunicados das mudanças no DW. Isto se deve ao fato de que é importante que todos estejam aptos a retirar o máximo de informações possíveis que o DW oferece.

24 24 CAPÍTULO II QUALIDADE A tecnologia proporcionou às organizações criar, tratar e armazenar uma infinidade de informação nos últimos anos. E essa informação tem se tornado um dos mais importantes ativos de uma empresa. Entretanto, se as informações não tiverem qualidade, não se consegue atender os clientes de forma correta, tomar decisões adequadas ou obter vantagens de novas tecnologias. O objetivo deste capítulo é chamar atenção para os fatores envolvidos com a qualidade, com enfoque em sua importância nas áreas de TI, tais como em softwares, dados, informações e banco de dados. 2.1 Qualidade de Software Muitas definições de qualidade de software têm sido destacadas nos estudos. Para o propósito aqui discutido, qualidade de software é definida como: conformidade a requisitos funcionais e de desempenho explicitamente declarados, a padrões de desenvolvimento claramente documentados e a características implícitas que são esperadas de todo software profissionalmente desenvolvido. A qualidade de software é uma combinação complexa de fatores que variam de acordo com diferentes aplicações e clientes que as solicitam. A qualidade pode ser medida ao longo do processo de engenharia de software e depois que o

25 25 software for entregue ao cliente e aos usuários (PRESSMAN, 2002, p.834). Associado ao software há um atributo de qualidade de suma importância para qualquer produto: confiabilidade. A confiabilidade de software é geralmente definida como a probabilidade do software operar sem ocorrência de falhas durante um período especificado de tempo em um determinado ambiente (FILHO 1 ). 2.2 Qualidade de Dados Qualidade de dados é um conceito complexo porque possui significados diversos para diferentes pessoas. Analisando-se estudos já realizados e propostas para a definição de critérios para a qualidade de dados, pode-se observar diversas definições para expressar este conceito, não havendo ainda um consenso em relação a um conjunto de critérios que pudesse ser sempre utilizado para definir qualidade. Uma razão para isso é o caráter essencialmente subjetivo da qualidade de dados, cuja avaliação pode variar de acordo com a função do observador, do contexto e dos objetivos da avaliação. Além disso, muitas vezes, a qualidade não pode ser expressa quantitativamente, mas precisa ser descrita (AMARAL, 2003, p.165). Em geral, o termo qualidade pode ser definido como conformidade com requisitos. Como qualquer sistema de informação, é imprescindível que um sistema de integração de dados satisfaça os requisitos do usuário. Quando se trata do gerenciamento da qualidade dos dados, também denominada qualidade da informação, implicitamente se trabalha com os requisitos dos usuários em relação aos dados (FREITAS, 2005, p.37). Para que a função de administração de dados seja efetiva, padrões e políticas a respeito dos dados, sua definição e seu uso devem ser adotados. Esses padrões devem ser rigorosos, abrangentes e flexíveis a mudanças, para poder viabilizar a reutilização, a estabilidade e a 1 -

26 26 efetiva comunicação do significado dos dados. Deve-se usar ferramentas, como dicionário de dados e repositórios para gerenciá-los. Dados bem definidos, íntegros no seu significado, consistentes, confiáveis, seguros e compartilhados fazem com que cada novo sistema defina apenas os dados que são do seu escopo e divida os demais dados com outros sistemas presentes na organização (XAVIER, 1999, p.26). A busca por uma qualidade consistente é o processo para atingir um estado das fontes onde a qualidade de dados existente é completamente conhecida e o nível de qualidade de dados desejado se encontra definido (FILHO 1 ). A credibilidade dos dados é muito importante para o sucesso de qualquer projeto. Discrepâncias simples podem causar sérios problemas quando se quer extrair dados para apoiar decisões estratégicas para o negócio. Dados não dignos de confiança podem resultar em relatórios que não têm importância alguma. 2.3 Qualidade da Informação A qualidade da informação pressupõe a qualidade do dado, do sistema de informação e do ambiente computacional e um sistema de informação de qualidade pressupõe um sistema que cumpre seus objetivos, é gerenciável, é passível de manutenção e de aprendizado por uma pessoa que não tenha feito parte do grupo original do projeto (XAVIER, 1999, p. 27). À medida que a infra-estrutura de informações das empresas amadurece, aumenta a necessidade de qualidade das próprias informações e de sistemas eficientes e eficazes de suporte à decisão, os quais são projetados 1 -

27 27 para apoiar os gestores de negócio no processo de tomada de decisão numa perspectiva de mais longo prazo, no trato da informação. Por exemplo, compreender os relacionamentos entre as entidades dentro da base de clientes é missão crítica. A alta qualidade dos dados do cliente é vital. É o trabalho analítico que permite quebrar qualquer barreira na lucratividade do cliente (por meio de estratégias centradas em valor e necessidades). E a qualidade da informação tem de ser elevada para que o trabalho de análise seja bem sucedido. E ela se transformou em um interesse crítico das organizações. O crescimento dos sistemas direcionados à tomada de decisões e do acesso direto da informação das diversas fontes, tanto por gerentes quanto por usuários da informação, aumentou a necessidade de informações de alta qualidade nas organizações (FREITAS, 2005, p.37). A qualidade da informação não é atingida quando uma empresa faz alterações fundamentais na sua cultura, nos seus padrões, nas suas prioridades e no modo de desenvolver e gerenciar seus sistemas de informação. Como afirma Xavier, vai além: O controle da qualidade da informação deve passar a ser parte da cultura da empresa, a informação deve passar a ser administrada em todo o seu ciclo de vida e devem ser providos recursos tecnológicos adequados para administrar e disponibilizar informações como Data Warehouse, OLAP e Internet e Intranet. Nesse contexto, a administração de dados expande o seu escopo e passa a administrar as informações da empresa, com o controle de qualidade e de uso (XAVIER, 1999, p.28). A informação é a base e o resultado da ação executiva, fatos completos e atuais são essenciais para decisões adequadas. As informações operacionais descrevem o dia-a-dia das empresas. Já as informações

28 28 gerenciais se destinam a manter processos de tomada de decisão. Informações essas que dizem respeito ao processo de planejamento, ao controle, à formulação, ao acompanhamento de políticas e à interpretação de resultados e que exigem que elas sejam adequadas e coerentes. A figura 2 apresenta a tradicional pirâmide da informação, onde se nota o natural aumento de abstração conforme os quatro níveis. Sabedoria Maior Grau de Abstração Conhecimento Informa ção Dados Figura 2 Nível de grau de abstração (CAMPOS 1 ). Demonstrado para uma empresa dos dias de hoje, esse diagrama fica representado assim: Maior Utilidade pa ra a Empresa Decisão Apresentação Visualização Interpretação Data Mining Análise Estatística Preparação Data Warehouse Data Marts Papel, arquivos, www, BD, logs de OLTP, etc. Figura 3 Nível de utilidade para a empresa (CAMPOS 1 )

29 29 As informações devem conter certas características de quantidade, oportunidade, conteúdo e qualidade que somente podem ser obtidos por meio de um bom sistema de informação e de uma administração de dados efetiva (CAMPOS 1 ). Fundamentalmente, o sistema é mais valioso quanto maior for a qualidade das informações por ele geradas, que somente pode ser avaliada se a informação atender às necessidades as quais se destina. 2.4 Qualidade de Dados em Banco de Dados A qualidade dos dados de uma base de dados é um requisito fundamental para uma correta interação com o cliente, bem como para tomadas de decisão baseadas em soluções de Business Intelligence, nomeadamente Data Warehouse, Data Marts, Data Mining etc. A inexistência de dados duplicados numa base de dados, o conhecimento do número exato de clientes, a obtenção de uma visão única de cliente ou a segmentação de clientes, estão intimamente ligados à qualidade dos dados que os representam (NOVABASE 2 ). Dois tipos de avaliações que podem ser feitas em um banco de dados são: a avaliação quantitativa (ou objetiva) e a avaliação qualitativa (ou subjetiva). Na avaliação quantitativa a medição da qualidade depende apenas do dado que está sendo medido, e não do ponto de vista do observador. São observados, por exemplo, valores do domínio, presença de valor, entre outros fatores. A avaliação quantitativa da qualidade é normalmente realizada por ferramentas automatizadas. A avaliação qualitativa da qualidade depende do ponto de vista do observador e do dado que está sendo medido. Neste tipo de avaliação os indicadores subjetivos são as

30 30 características da qualidade que foram definidas, objetivando capturar a percepção e a expectativa do usuário sobre a qualidade de dados. Ela pode ser realizada por especialistas ou usuários do banco de dados, ou ainda em conjunto com ferramentas automatizadas, que utilizam os indicadores subjetivos para julgar a qualidade atual do banco de dados e sua aptidão de uso (AMARAL, 2003, p.165).

31 31 CAPÍTULO III QUALIDADE DE DADOS EM DATA WAREHOUSE Data Warehouse constitui uma importante ferramenta de apoio ao processo de tomada de decisões. Porém, para que se possa tirar vantagem dos recursos do DW de forma satisfatória, é preciso que as informações nele armazenadas sejam confiáveis. Para tanto, valorizar a obtenção e a manutenção da qualidade dos dados em DW é de grande importância às organizações, porque o custo da má qualidade pode valer muito. Um ambiente de DW é responsável pela disseminação do conhecimento do negócio, proporcionando inteligência competitiva para a empresa. Por isso, a introdução de medidas de qualidade torna-se imprescindível, transformando assim, a qualidade de dados em uma questão central para o DW (PINHEIRO, 2002, p.26), uma vez que a qualidade dos dados afeta o resultado das análises, é interessante que o grau de qualidade das informações analíticas seja considerado durante o processo de tomada de decisão (AMARAL, 2003, p.166). No DW, o problema de se medir a qualidade não é fácil, principalmente quando a qualidade dos processos está ligada à qualidade dos resultados obtidos. Há necessidade da qualidade consistente de dados tornar-se mais importante à medida que o tamanho e a complexidade das fontes de informações aumentam. No processo de consistência dos dados em um DW alguns aspectos são especialmente importantes: a integridade, a acuracidade e a completude. A integridade indica a segurança dos dados contidos na fonte. A acuracidade indica quanto os dados da fonte representam a realidade.

32 32 A completude indica quanto de todos os dados necessários para atender a demanda do negócio está presente na fonte (FILHO 1 ). Para avaliar como uma empresa administra seus dados, é bom saber se a mesma fica exposta a algum risco em decorrência da baixa qualidade de seus dados, e qual o nível de dependência que a empresa tem nos processos automatizados de tomada de decisão. Outro indicativo é o grau de atenção dado pela empresa à administração da gerência de dados. Pois se você tem dados de má qualidade e os disponibiliza em um DW, o resultado final é um suporte à decisão de baixo nível com altos riscos para o negócio, afirma Robert Craig, analista do Hurwitz Group (DWBRASIL 2 ). A crescente utilização do DW para apoiar processos de tomada de decisão tem provocado um aumento da preocupação em relação à qualidade dos dados e a probabilidade de tirar vantagens dos recursos de informação é maior quando existe um conhecimento prévio do quão confiáveis eles são (AMARAL, 2003, p.166). 3.1 Critérios de Qualidade Mesmo existindo várias propostas de critérios para a avaliação da qualidade de dados, ainda não se chegou a um acordo em relação ao conjunto de critérios que melhor expressa o conceito de qualidade na área de dados. Alguns destes critérios foram selecionados, de acordo com o grau de importância e são expostos a seguir segundo Amaral e Campos (AMARAL, 2003, p.166) (CAMPOS 3 ): acurácia: representa a distância entre dois valores v e v, sendo v considerado o valor correto. Pode ser classificada em três tipos: acurácia sintática, semântica e do conteúdo. A acurácia sintática diz respeito às regras de

33 33 formação sintática, ao tipo e ao domínio dos dados. As diferenças ocorrem porque os sistemas que atuam como origem dos dados podem ter sido desenvolvidos em organizações diferentes, com base em requisitos e momentos distintos, para dar suporte a processos de negócio específicos de cada uma delas. A acurácia semântica diz respeito ao significado do dado, à integridade referencial e às regras de negócio. Assim como conceitos podem ter significados distintos em função do contexto considerado, os mesmos dados podem ter significados diferentes, dependendo da organização à qual pertençam. A acurácia do conteúdo diz respeito ao grau no qual o conteúdo do dado está correto em relação à realidade. Geralmente, esse critério é avaliado através da comparação do dado com uma fonte conhecida, cuja correção é garantida. Apesar de sua relevância para o usuário final, a avaliação desse critério não é simples de ser obtida, pois na maioria dos casos não existe uma fonte conhecida para ser utilizada na comparação; precisão: é o grau no qual o valor do dado corresponde a um valor aproximado em relação ao real. Este critério difere da acurácia de conteúdo porque, neste caso, a diferença entre o dado e o valor real não ocorre devido a erros e sim a aproximações realizadas de forma proposital; atualidade: é a diferença de tempo entre o instante em que o dado é atualizado na origem e o instante em que ele é disponibilizado no DW. É o caso de informações que podem variar com o tempo, como dados de endereço, por exemplo. Se a carga das informações dos sistemas transacionais no DW não for realizada periodicamente, 1 -

34 34 segundo intervalos de tempo pré-definidos, as consultas realizadas no DW podem apresentar defasagens significativas em relação à realidade. Ainda que as cargas sejam executadas dentro da periodicidade planejada, existe o risco de alguma informação não ser carregada por estar indisponível; completude: é o grau no qual os elementos de um esquema estão presentes nas instâncias. No DW, os problemas de completude podem ser causados por motivos como: carga incompleta na tabela de fatos ou dimensões incompletas. Outro aspecto importante em relação à completude é a forma como são tratados os valores nulos. O não preenchimento de um dado pode ocorrer por diversas razões: por não estar disponível, por não ser aplicável, por não existir valor no domínio que o classifique corretamente ou por ser desconhecido. A existência de códigos especiais para indicar o motivo da ausência de valor para o dado é um fator importante que deve ser considerado na avaliação da completude. Em alguns casos, é interessante disponibilizar, além do grau de completude, uma descrição explicitando o tipo de informação que está ausente; reputação: corresponde à credibilidade da organização de origem, que atua como fonte dos dados do DW. Esse critério possui especial relevância no contexto interorganizacional, onde a origem da informação pode ser externa. Contudo, medir a credibilidade de uma fonte de dados não é uma tarefa simples. A obtenção de um valor para o grau de credibilidade envolve uma série de fatores de caráter subjetivo, que dependem do ponto de vista de quem está analisando, sendo que, dificilmente, seria possível chegar a resultados factíveis sem a

35 35 intervenção humana. Ainda assim, os resultados seriam extremamente dependentes da opinião particular do avaliador. Desta forma, considera-se que, ao invés de se tentar obter graus para esse critério, é mais adequado apresentar para o usuário a descrição das fontes dos dados; confiabilidade: expressa o grau de confiança que os usuários têm nos dados. Uma definição mais objetiva desse critério apóia-se no fato de que a confiança do usuário é diretamente proporcional à capacidade do DW de refletir corretamente os dados dos sistemas transacionais. Se o usuário realiza uma consulta no DW, e em seguida busca as mesmas informações nos sistemas transacionais e obtém resultados diferentes, ele começa a ficar desconfiado. Se este tipo de situação ocorre repetidas vezes, ele perde a confiança no DW e pára de utilizá-lo. Assim, a confiabilidade pode ser avaliada através de comparações entre os dados carregados no DW e os dados existentes nos sistemas transacionais. Contudo, essa comparação somente pode ser realizada se os sistemas de origem pertencerem à organização ou, caso contrário, se a mesma tiver acesso a eles; alterações propositais: é o grau de alteração proposital nos dados. É o caso, por exemplo, de informações provenientes de diferentes organizações que, por motivos políticos, não podem ser apresentadas com seu valor real. Aqui, assim como no caso da reputação dos dados, a utilização de uma descrição fornecendo explicações sobre as alterações realizadas é considerada mais adequada do que a obtenção de medidas quantitativas.

36 Processo de Qualidade em Data Warehouse A implantação de um processo de qualidade em DW deve cobrir todas as fases, desde o levantamento dos requisitos, o mapeamento dos campos adquiridos do sistema transacional, o desenvolvimento da fase ETC, a criação de um modelo multidimensional corporativo, a disposição das informações através de ferramentas OLAP, até a validação dos dados apresentados. Pois sem o emprego de metodologias de qualidade e sem o uso de métricas, não se pode estimar os custos de desenvolvimento, estabelecer previsões de entrega, mensurar o esforço de implementação e, também, não se pode realizar um acompanhamento qualitativo da produção, vital para um DW já que é um ambiente em constante evolução (PINHEIRO, 2002, p. 28). No processo de qualidade de dados, outros pontos ainda precisam ser considerados. Por exemplo, a freqüência da coleta dos dados deve ser compatível com a volatilidade das fontes. Para isso, é preciso mapear e controlar o momento da distribuição da informação. Outra questão crítica em DW advém dos problemas de acuracidade de dados, já citado anteriormente, devido a atualizações de fontes múltiplas, atualizações retroativas e atualizações pró-ativas (FILHO 1 ). Também com relação à qualidade dos dados tem-se a higiene de dados, que é uma questão corporativa e, assim sendo, avalia a possibilidade de criar um projeto de limpeza de dados corporativo, estabelecendo regras únicas para a limpeza dos dados onde quer que eles se encontrem, em relação aos sistemas herdados. Isso pode fazer com que os vários relacionamentos entre as entidades do modelo corporativo se tornem mais consistentes (PINHEIRO, 2002, p. 28). Uma metodologia para DW se centra fundamentalmente na gestão da qualidade de dados, buscando melhorias prospectivas e retrospectivas e usando essencialmente critérios de depuração. Qualquer metodologia neste sentido deve focar em (FILHO 1 ): 1 -

37 37 conhecer a qualidade atual dos dados; investigar as causas da qualidade atual dos dados; determinar a qualidade desejada; ajustar a qualidade existente; certificar a qualidade de dados; acompanhar e manter a qualidade de dados. Para que seja feito um bom trabalho na obtenção de dados com qualidade, um plano geral pode ser montado, garantindo alguns pontos importantes, tendo como exemplo (PASSOS, 2001, p.34): composição e responsabilidades da equipe; níveis mínimos de qualidade para todos os projetos; padrões de documentação dos processos; padrões para comunicação de resultados; definição de periodicidade mínima para fazer auditorias de qualidade. Além do plano geral, uma outra metodologia de qualidade de dados pode ser seguida, de acordo com algumas etapas, citadas a seguir (PASSOS, 2001, p.35): definir os requisitos e objetivos da qualidade de dados; estabelecer um plano para qualidade de dados; preparar os dados; conduzir as análises de qualidade de dados; desenvolver e comunicar recomendações e descobertas; implementar o processo de ETC, exemplificado na figura 4, detalhando as três fases que complementam o processo desde a extração até a carga dos dados no DW, passando pela transformação; analisar resultados das etapas do processo.

38 38 E X Avaliar a TRANS Avaliar a C A Avaliar a T R FOR MAR R R A E DW I G Figura 4 Metodologia da Qualidade de Dados (PASSOS, 2001, p.35). Independente das metodologias disponíveis e das métricas que se possa implantar, DW trata de dados e, portanto, um programa de qualidade em DW deve ser focado nos dados (PINHEIRO, 2002, p.27). O segundo passo é o uso de ferramentas corretas para a disposição dos dados. Do modelo de dados para a entrega das informações, existe um novo processo de ETC, agregando, sumarizando e transformando os dados, de acordo com as visões gerenciais pedidas pelos usuários. Sendo assim, as ferramentas OLAP usadas para a disseminação da inteligência do negócio devem proporcionar um correto entendimento das métricas e variáveis disponíveis (PINHEIRO, 2002, p.28). Uma qualidade de dados ruim significa que a informação pode ser imprecisa, incompleta, redundante ou fictícia. A degeneração da qualidade dos dados pode prejudicar as empresas. Os problemas incluem a perda da confiança do cliente, a perda de oportunidades de negócio e as tomadas de decisão estratégicas equivocadas, em função de dados imprecisos ou incompletos. São exemplos de sintomas da baixa qualidade de dados: relatórios imprecisos; análises de mercado incorretas; pedidos repetidos; ineficiência ou reclamações da área de marketing ou comercial; custos de compra superiores

39 39 à média do mercado; desembolso inesperado de caixa; duplicação de informações, e reclamações de clientes ou de colaboradores, entre outros. Assim, todo projeto de DW deve estabelecer alguns compromissos de qualidade para que sua implantação se torne um caso de sucesso, não apenas no uso de metodologias que incrementem qualidade no gerenciamento e na entrega dos dados, mas também, na definição e acompanhamento de indicadores de qualidade durante o ciclo de vida do projeto. (PINHEIRO, 2002, p.28). 3.3 Dificuldades na Implantação do Processo de Qualidade em Data Warehouse Muitas dificuldades são encontradas na implantação do DW, tanto externa, quanto internamente. Mesmo que os procedimentos sejam seguidos sem nenhuma irregularidade, a necessidade de reduzir os custos do projeto sempre está em primeiro plano. As dificuldades externas do processo são: exigüidade dos prazos, relacionamento com outras equipes e falta de documentação (PASSOS, 2001, p. 37). A seguir são apresentadas, com mais detalhes, as dificuldades encontradas internamente ao processo de implantação do DW (PASSOS, 2001, p. 37): extração - erros humanos, como troca de nomes tipos de variáveis; - uso de regras de extração em desarmonia com as regras necessárias; - dados não esperados sendo extraídos (tipo, tamanho, formato e conteúdo); transporte

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