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

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1 UNIVERSIDADE CANDIDO MENDES PÓS-GRADUAÇÃO LATO SENSU INSTITUTO A VEZ DO MESTRE DATA WAREHOUSE: A IMPORTÂNCIA DO SISTEMA DATA WAREHOUSE NA TOMADA DE DECISÃO DA EMPRESA Por: Ana Cristina do Valle Sidreira Orientador Prof. Fabiane Muniz Rio de Janeiro 2009

2 2 UNIVERSIDADE CANDIDO MENDES PÓS-GRADUAÇÃO LATO SENSU INSTITUTO A VEZ DO MESTRE DATA WAREHOUSE: A IMPORTÂNCIA DO SISTEMA DATA WAREHOUSE NA TOMADA DE DECISÃO DA EMPRESA Apresentação de monografia ao Instituto A Vez do Mestre Universidade Candido Mendes como requisito parcial para obtenção do grau de especialista em Pós-Graduação Latu Sensu em Gestão Empresarial. Por:. Ana Cristina do Valle Sidreira

3 3 AGRADECIMENTOS Agradeço a Deus pela oportunidade de recomeçar minha vida e pelo apoio dos meus filhos, minha mãe, meus amigos e da pessoa que hoje é meu companheiro, amigo e cúmplice.

4 4 DEDICATÓRIA Dedico esse trabalho aos meus filhos, meu neto, minha mãe, minha amiga Fernanda Damasceno e ao Marcio que acreditaram mais em mim do que eu mesma. RESUMO

5 5 O assunto a ser abordado neste trabalho refere-se as funcionalidades, características e conceitos atribuídos por vários autores ao sistema data warehouse assim como as dificuldades encontradas para implantação do sistema nas organizações. Sendo a informação o recurso mais importante na condução das organizações, o presente trabalho mostra que o data warehouse é sem dúvida uma ferramenta poderosa na busca de consolidar as informações gerenciais em um formato único e específico para uso estratégico. Porém alguns cuidados são necessários pois os fracassos são constantes. O trabalho busca dar uma visão de desenvolvimento desse sistema, abordando o conceito, requisitos, as diferenças em relação aos sistemas tradicionais de processamento de informações identificando fatores chaves de sucesso na implantação dessa ferramenta nas empresas que querem obter vantagem competitiva no mercado. METODOLOGIA

6 6 O método utilizado neste trabalho foi a pesquisa bibliográfica, que é um conjunto de técnicas e estratégicas que se empregam para localizar, identificar e acessar documentos que sirvam de base para obter informação para pesquisa. Esta pesquisa foi feita em livros, revistas, artigos, internet e outros documentos pertinentes ao tema. Foram pesquisados livros de autores como Inmon, Kimball, Machado entre outros.

7 7 SUMÁRIO INTRODUÇÃO 08 CAPÍTULO I - Data Warehouse: Conceitos e Características 11 CAPÍTULO II - Data Warehouse: A sua importância no processo de tomada de decisão e no planejamento estratégico da empresa 22 CAPÍTULO III Data Warehouse: As dificuldades para sua implantação 29 CONCLUSÃO 38 BIBLIOGRAFIA 39 ÍNDICE 43 INTRODUÇÃO

8 8 O objetivo deste trabalho foi apresentar o conceito, as características, funcionalidades e a importância da implantação de um sistema data warehouse que é capaz de apoiar a empresa na tomada de decisão e no seu planejamento estratégico com mais rapidez e com garantia de sucesso. Com a explosão no uso de computadores pessoais, com as grandes inovações tecnológicas aliadas ao crescimento do ambiente de negócio, as organizações começaram a perceber a dificuldade de se analisar um grande volume de dados armazenados e espalhados em diversos sistemas e de fácil acesso. O processo de construção de um data warehouse vem sendo considerado como melhor abordagem tendo em vista a dificuldade de buscar informações que permitissem a tomada de decisão embasada em um ambiente histórico de dados com maior rapidez. Sendo assim o data warehouse está em pauta de discussões na maioria das empresas, que no mercado de acirrada concorrência. Necessita utilizar estrategicamente suas informações para ganho de competitividade. A implantação de um data warehouse está sendo a aplicabilidade mais utilizada para transformação de alto volume de dados existentes operacionais em dados gerenciais úteis e confiáveis atendendo ao processo de tomada de decisão, já que o acesso à informação se tornou imprescindível no contexto empresarial. Com o dinamismo do ambiente de negócio é de imensa importância que as regras de negócio sejam incorporadas as aplicações, que as estruturas sistêmicas se ajustem e que o tempo de resposta seja cada vez menor. A qualidade dos dados e a utilização correta das informações formam um conjunto de fatores que levam as organizações a conseguirem destaque no mercado.

9 9 Podemos destacar como principais características e objetivos do data warehouse: Criação de um repositório único de dados oficiais da companhia que irão apoiar os executivos no planejamento estratégico e na tomada de decisão; Viabilizar acompanhamento histórico das informações por um período de tempo mais longo; Possibilitar um alto poder de análise para apoiar a gerência; Padronizar o processo de extração e cálculo de dados; Facilitar o monitoramento de coleta de dados e atuação com mais agilidade; Garantir maior disponibilidade de dados dentro de prazos esperados; Diminuir o acesso de sistemas corporativos por usuários que não podem tomar decisões; Transparência e confiabilidade das informações; Alinhamento das estratégias da empresa com todas as áreas; Análise de um grande volume de dados. É muito importante que na construção de um data warehouse se identifique os processo de negócio evitando que os dados venham a se repetir, escolher a granularidade dos dados e estabelecer as dimensões. Sendo recente o mercado de data warehouse e pela diversidade dos sistemas de informação existentes que passarão pelo complexo processo de extração e carregamento de dados, o data warehouse não pode ser comprado pela organização como se fosse somente uma ferramenta, mas precisa ser construído como uma arquitetura. Considerando-se tal contexto, pergunta-se: Qual a verdadeira importância de um Data Warehouse para tomada de decisão da empresa e no seu planejamento estratégico? Quais são as dificuldades encontradas para sua implantação? No primeiro capítulo, o trabalho apresenta o conceito de um sistema Data Warehouse, suas funcionalidades bem como suas características.

10 10 No segundo capítulo, é apresentada a importância do Data Warehouse no processo de tomada de decisão e no planejamento estratégico de um organização. Por fim, o terceiro capítulo apresenta as dificuldades encontradas e os riscos na implantação de um Data Warehouse. CAPÍTULO I

11 11 DATA WAREHOUSE: CONCEITOS E CARACTERÍSTICAS Poucas são as empresas que investem em soluções para minuciar a informática, na tarefa de construção e manutenção das diversas bases de dados visando suportar os processos os processos de extração, correção, regras de negócios e sumarização dos dados operacionais manipulados diariamente pelos sistemas da organização, transformando-os em informação útil ao processo decisório. Geralmente a utilização de tecnologias mais avançadas estão diretamente ligadas às grandes organizações que manipulam uma quantidade diária de informação muito intensa. Neste sentido, as empresas nem sempre estão preparadas tecnologicamente e culturalmente para receberem inovações tecnológicas que são lançadas quase que diariamente no mercado. No contexto organizacional, a manipulação e gerenciamento de dados é um dos principais fatores que levam as organizações ao sucesso ou ao fracasso Segundo Date (2004), Data Warehouse (que no português significa literalmente armazém de dados), é um depositório de dados orientado por assunto, integrado, não volátil, variável com o tempo, para apoiar as decisões gerenciais. Um Data Warehouse (ou armazém de dados, ou depositório de dados no Brasil) é um sistema de computação utilizado para armazenar informações gerenciais relativas às atividades de uma organização de forma consolidada. O Data Warehouse possibilita a análise de grandes volumes de dados, coletados de diversos sistemas transacionais da organização. Favorece uma melhor análise de informações passadas, oferecendo suporte às tomadas de

12 12 decisões e a previsão de eventos futuros. Por definição, os dados de um data warehouse não são voláteis, isto é, não mudam, estão disponíveis para os usuários somente para leitura e não podem ser alterados. As necessidades de análise de dados cresceram paralelamente com o amadurecimento dos sistemas de informações gerenciais, com isso os data warehouses surgiram como conceito acadêmico na década de 80. Devido sua capacidade de sumarizar, analisar grandes volumes de dados e evitar redundância de dados, o data warehouse são criados pelas organizações justamente para fornecer suporte aos tomadores de decisão fornecendo informações precisas e confiáveis e uma visão global da organização. O objetivo do data warehouse é criar um repositório de dados que dê acesso a dados gerenciais sob formas facilmente aceitáveis para as atividades de processamento analítico, como por exemplo, apoio à decisão.. (TURBAN, 2004, p.402). Um data warehouse é, muitas vezes, conhecido somente como um imenso banco de dados capaz de armazenar milhões de registros. Contudo, ele não consiste somente nisso, existem outras características importantes que fazem do data warehouse um poderoso aliado da organização. Dentre elas, Turban (2004), diz que as principais características são: Organização; Consistência; Variedade de tempo; Não-volatibilidade; Estrutura relacional; Arquitetura. Para os autores Silberschatz, Korth e Sudarshan (1999, p.713), Data Warehouse é um repositório (ou arquivo) de informações coletadas em

13 13 diversas fontes, armazenadas sob um esquema único, em um só local. Uma vez coletados, os dados são armazenados por um período longo, permitindo o acesso a dados históricos.. Já segundo Inmon (1997, p.33), Data Warehouse é uma coleção de dados baseadas em assuntos, integrados, variáveis com o tempo e não voláteis, para dar suporte ao processo de tomada de decisão.. De acordo com Singh (2001, p.12), data warehouse é uma tecnologia de gestão e análise de dados constituindo [...] um ambiente de suporte a decisão que alavanca dados armazenados em diferentes fontes e os organiza e entrega aos tomadores de decisão da empresa, independente de plataforma que utilizam ou de seu nível de qualificação técnica.. Com o decorrer do crescimento de uma organização e o aumento no volume de informações, o data warehouse vem para abranger quase todos os departamentos da empresa conseguindo consolidar todos os dados. O data warehouse possibilita confiabilidade nas informações solucionando problemas de inconsistências de dados entre departamentos e a falta de padronização na fonte de coleta e na forma de cálculo. A orientação por assunto é uma característica importante, pois toda modelagem do data warehouse é orientada a partir dos principais assuntos da empresa. Por exemplo, em uma empresa de telemarketing, os principais assuntos são: quantidade de ligações atendidas por um colaborados, quantidade de clientes aguardando o atendimento, tempo médio de atendimento, qualidade do atendimento pela percepção do cliente, quantidade de reclamações feitas nos Órgãos de Defesa do Consumidor (Anatel, Procon, e outros). Ser integrado, essa é a característica mais importante do data warehouse, pois trata da integração que é feita do ambiente operacional para

14 14 as aplicações do data warehouse. A integração é realizada visando padronizar os dados dos diversos sistemas em uma única representação, para serem transferidos para a base de dados única do data warehouse. Os dados no banco de dados são integrados e compartilhados, ou seja, não existe redundância de arquivos de dados, estes são unificados e vários usuários podem ter acesso aos mesmos dados, inclusive ao mesmo tempo. (DATE, 2004, p.7) Num banco de dados as informações pertinentes aos sistemas informatizados são armazenados de forma estruturada em arquivos que se relacionam entre si. Além dos dados essenciais e de interesse do usuário, o banco de dados também armazenam dados secundários, tais como: informações sobre o relacionamento entre os dados essenciais, estrutura, controle de segurança e privacidade, dicionário de dados. (YONG, 1984, p.40) Várias operações podem ser realizadas no banco de dados do data warehouse. Date (1991, p.3) descreve algumas destas operações; A adição de novos arquivos; A inserção de novos dados nos arquivos existentes; A recuperação de dados nos arquivos existentes; A atualização de dados nos arquivos existentes; A eliminação de dados nos arquivos existentes; A renovação de dados permanente de arquivos existentes (vazios ou outros) ao banco de dados. Também de acordo com Date (2004, p.16), o sistema de banco de dados apresenta várias vantagens em relação ao sistema de processamento de arquivos: Os dados podem ser compartilhados; A redundância pode ser reduzida; A inconsistência pode ser evitada;

15 15 O suporte a transação pode ser fornecido; A integridade pode ser mantida; A segurança pode ser reforçada; Os padrões podem ser impostos. Nos sistemas transacionais os dados sofrem diversas alterações como, por exemplo, a inclusão, exclusão e alteração de dados pelos usuários. No ambiente do data warehouse os dados, antes de serem carregados, são filtrados e limpos. Após esta etapa esses dados sofrem somente operações de consulta e exclusão, não podendo ser alterados, e esta característica representa a não-volatilidade. A variação em relação ao tempo consiste na manutenção de um histórico de dados em relação ao período de tempo maior que dos sistemas comuns, isto significa que as técnicas de mineração de dados não são aplicadas em tempo real, de forma a não comprometer o desempenho dos bancos de dados transacionais. Pelo fato dos dados armazenados no data warehouse estarem tratados e sem redundância de informações, o trabalho do analista é facilitado. Os elementos básicos para arquitetura de um data warehouse são: Fonte de dados: são os sistemas transacionais da empresa que pode ser composto por diversas formas de dados. Data stage: área de armazenagem e conjunto de processos que tem a função de extrair os dados dos sistemas transacionais, realizar a limpeza, transformação, combinação de informações e preparação dos dados. Servidor: local onde os dados são armazenados e organizados para consulta dos usuários. Data mart: subconjunto lógico que geralmente são divididos por departamentos ou visões necessárias para os usuários.

16 16 Data mining: trabalha com grande volume de dados onde existem correlações de informações. Ferramentas de acesso de dados: maneira em que os dados são extraídos e integrados que possuem as funções de extração, carga de dimensões processadas, replicação e recuperação, alimentação, carga de resultados. Machado (2006, p.27), também afirma que o data warehouse possui um conjunto de características: Transformação e integração dos dados antes de sua carga final; Normalmente requer máquina e suporte próprio; Visualização dos dados em diferentes níveis; Utilização de ferramentas voltadas para acesso com diferentes níveis de apresentação. Na visão de Inmon (1997, p.37) Os sistemas operacionais clássicos são organizados em torno das aplicações da empresa, sendo que O data warehouse baseia-se nos principais assuntos ou negócios de interesse da empresa que tenha sido definidos no modelo de dados e completa afirmando que [...] a principal área de interesse termina sendo fisicamente implementada como uma série de tabelas relacionadas inseridas no data warehouse.. Outra característica do data warehouse afirmada por Inmon (1997, p.37), diz respeito ao fato de ele ser variável em relação ao tempo. Segundo o autor O horizonte de tempo válido para o data warehouse é significativamente maior do que o dos sistemas operacionais, e segue exemplificando que [...] um horizonte de tempo de 60 a 90 dias é normal para os sistemas operacionais; um horizonte de tempo de 5 a 10 anos de dados é o normal para o data warehouse.. Para esse autor, os dados existentes no data warehouse é um série de instantâneos, capturados num determinado momento, onde a estrutura de chave sempre contém algum elemento de tempo. Na visão de Machado (2006, p.29) os dados armazenados no data warehouse representam um conjunto estatístico de registros de uma ou mais tabelas do momento exato

17 17 em que estes foram capturados, sendo que os mesmos não podem ser atualizados posteriormente. Possuem como elemento essencial e componente chave a data relativa às informações extraídas. Conforme Machado (2006, p.31), A arquitetura do data warehouse inclui, além de estrutura de dados, mecanismos de comunicação, processamento e apresentação da informação para o usuário final.. As ferramentas existentes são divididas em dois grupos: as relacionadas à carga inicial de dados e fontes externas. As ferramentas disponibilizadas pelo data warehouse conforme descreve Machado (2006, p.35), [...] devem permitir um acesso intuitivo aos dados, possibilitando a análise daqueles mais significativos, e enfatiza dizendo que [...] o sucesso de um data warehouse pode depender da disponibilidade da ferramenta certa para as necessidades de seus usuários.. O data warehouse possui um repositório de metadados, onde dados de alto nível descrevem os dados de níveis inferiores que compõem sua estrutura. Os metadados fornecem ao usuário informações úteis para o julgamento da qualidade dos dados, podendo descrever cada fato contido no data warehouse, especificando quando foi utilizado pela última vez, sua fonte e como é gerado. (MACHADO, 2006, p.301) Do ponto de vista dos autores Kimball e Ross (2002, p.18), o termo metadados se refere a todas as informações no ambiente de data warehouse que não são dados propriamente ditos. Os metadados são como uma enciclopédia para o data warehouse, e estão presentes em uma variedade de formas e formatos para atender as diversas necessidades dos usuários técnicos, administrativos e de negócio. Existem duas formas de modelagem de dados para o data warehouse conhecidos como: Modelagem Dimensional ou Multidimensional que segue a Escola Ralph Kimball e a Modelagem Relacional Denormalizada que segue a Escola Bill Inmon.

18 18 A Modelagem de Ralph Kimball (2006, p.79) afirma que a modelagem multidimensional é mais simples e fácil de entender. Segundo o autor esta modelagem é [...] uma técnica de concepção e visualização de um modelo de dados de um conjunto de medidas que descreve aspectos comuns de negócios. É utilizada especialmente para sumarizar e reestruturar dados e apresenta-los em visões que suportem a análise dos valores desses dados.. Conforme Kimball (1998, p.10) Modelo Dimensional é uma estrutura simples de cubos de dados que atende às necessidades de simplicidade do usuário final.. Segundo Oliveira (1998, p.27) O modelo dimensional é muito mais vantajoso para o projeto de um data warehouse porque é mais eficiente e econômico em termos de performance.. A modelagem dimensional tem como objetivo levantar as necessidades de uma determinada área de negócio e a partir dos dados existentes em diversas fontes, consolida-los por diferentes dimensões (visões). (KIMBALL, 1998, p.10; OLIVEIRA, 1998, p.29) Kimball (1998, p.161) afirma que Construir um data warehouse é o processo de combinar as necessidades de informações de uma comunidade de usuários com os dados que realmente estão disponíveis.. De acordo com o autor, existem alguns pontos no projeto de um data warehouse que devem ser considerados: Identidade das tabelas de fatos; A granularidade; Dimensões; Os fatos; Os atributos das dimensões; Como rastear as dimensões;

19 19 Os agregados, modos de consulta e armazenamento físico; Amplitude de tempo do histórico; Intervalos de extração. A Modelagem Relacional Denormalizada, conforme descrita por Bill Inmon (2000, p.2), O ponto de partida para a modelagem relacional denormalizada, normalmente, é o modelo de dados do sistema transacional existente na organização.. Caso a organização não possua este modelo, pode-se adotar um modelo de dados genérico existente no mercado referente ao ramo de negócio desenvolvido pela organização, ou utilizar a engenharia reserva para a obtenção do modelo. A partir deste modelo são aplicadas regras de transformação para se obter o modelo de dados do data warehouse. Para o autor é necessário que sejam aplicadas as seguintes regras: remoção de dados puramente operacionais, adição de dados derivados apropriados, criação de artefatos de relacionamento, acomodação de diferentes níveis de granularidade, fusão de tabelas, criação de arrays de dados, organização dos dados de acordo com suas características de estabilidade. Outro componente importante do data warehouse são os papéis exercidos por pessoas dentro da organização, sendo que cada um deles possui uma função específica. As pessoas são agrupadas por papéis da seguinte forma: Analistas responsáveis pela carga dos dados devem conhecer o mapeamento entre o data warehouse e os sistemas transacionais, além dos requisitos de filtragem e integração dos dados; Usuários finais conhecem os temos do negócio da organização. São especialistas, gerentes, executivos e analistas de negócio, que utilizam a informação para apoio à tomada de decisão; Analistas responsáveis pelo desenvolvimento e manutenção do data warehouse equivalem aos administradores de banco de dados e administradores de dados dos sistemas transacionais, sendo responsáveis pela arquitetura dos dados;

20 20 Administradores de dados responsáveis pela integração dos ambientes do sistema transacional e do data warehouse, devendo garantir a qualidade e integridade dos dados, através de acompanhamento e administração dos processos de extração, transformação e carga dos mesmos. Os analistas envolvidos na construção destes processos devem ter um razoável conhecimento das bases de dados fonte de informação e da base do data warehouse. Para analisar como uma organização adota práticas de gestão de dados, há uma série de perguntas a serem elaboradas. Uma delas é se a empresa tem problemas, custos adicionais ou perdas financeiras, ficando exposta a riscos em decorrência de baixa qualidade de dados. Outra, por exemplo, é o nível de dependência que a empresa tem de processos automatizados de tomada de decisão. São também considerados indicativos do comportamento com gerenciamento de dados a atenção que a alta administração dá ao tratamento de dados e a existência de uma estratégica para o assunto. Para Tauriona (1998), uma empresa pode ter um excelente Retorno Sobre Investimento (RSI) com um data warehouse pequeno e poucos usuários, e outra pode ter um retorno menos positivo, embora tenha grande quantidade de dados armazenados e centenas de usuários. O tamanho por si só é um fator chave de sucesso, o seu uso como ferramenta de suporte é que faz a grande diferença.

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22 22 CAPÍTULO II SISTEMA DATA WAREHOUSE: A SUA IMPORTÂNCIA NO PROCESSO DE TOMADA DE DECISÃO E NO PLANEJAMENTO ESTRATÉGICO DA EMPRESA Conforme Pereira (1997, p.251), a palavra decisão tem sua origem no latim, onde o prefixo de significa parar, extrair, interromper; e o radical cardere significa cindir, cortar. Portanto, decisão significa para de cortar, ou seja, deixar fluir. Quando se está num processo de tomada de decisão, entrase num período de inércia diante de duas ou mais alternativas a escolher, e ao optar-se por uma delas, deixa-se a inércia e o processo flui. Para se conseguir destaque no mercado cada vez mais competitivo, a correta extração e utilização de um alto volume de informações é um fator chave para as organizações. É muito importante ressaltar a importância de um SAD, Sistema de apoio à Decisão, em uma organização, visto que é uma ferramenta que transforma os dados da empresa em informações relevantes para o processo de tomada de decisão da organização. A maneira com que as informações são fornecidas ao usuário é o ponto principal nesse processo. Os data warehouses são criados pelas organizações justamente para fornecer suporte aos tomadores de decisão, fornecendo informações precisas e confiáveis além de uma visão global da organização, permitindo uma tomada de decisão mais precisa. Para Falsarella e Chaves (2004), alguns fatores influenciam a necessidade de desenvolvimento de um sistema de apoio a tomada de decisão:

23 23 Competição cada vez maior entre as organizações; Necessidade de informações rápidas para auxiliar no processo de tomada de decisão; Disponibilidade de tecnologia para armazenar e buscar rapidamente as informações; Possibilidade de armazenar o conhecimento e as experiências de especialistas; Necessidade de a informática apoiar o processo de planejamento estratégico empresarial. Conforme Kimball (1998) o data warehouse é um local onde dados corporativos ou organizacionais confiáveis são disponibilizados de maneira rápida e de fácil manuseio. Os dados consistentes e íntegros podem ser separados e combinados podendo ser utilizados a qualquer medição do negócio. Como descrito pelos autores Kimball e Ross Inomn (2002, p.8), Cada componente do data warehouse atende a uma função específica. E precisamos atender a importância estratégica de cada um deles e como controla-los de modo eficiente para obtermos êxito.. Mesmo para as organizações de mesmo ramo e com mesma estrutura, dificilmente um data warehouse será igual ao outro. Cada organização decidirá quais áreas seu data warehouse irá englobar para apoiar seu processo decisório em busca de competitividade. Definidas as áreas, ainda devem ser definidos quais dados e em quais níveis estes serão carregados para o data warehouse. Segundo Taurion (1998) e também Cippola (1999), um data warehouse deve ser guiado pelo negócio e não pela tecnologia. Com o objetivo de atender as necessidades estratégicas da organização, o projeto de data

24 24 warehouse deve seguir claramente os requisitos dos usuários, que deverão ter atendidas todas as suas necessidades de informações e formatos de consulta. O mundo corporativo requer informações globais e, cada vez mais, busca a colaboração e a troca de informações entre diferentes áreas de uma empresa. Sem informações de qualidade, não se consegue tomar decisões adequadas ou obter vantagens. O diferencial competitivo de uma empresa é o conhecimento que ela possui para oferecer de forma rápida. (OLIVEIRA, 2002) Portanto, data warehouse constitui uma importante ferramenta de apoio ao processo de tomada de decisão. Mas, para que se possa tirar vantagem dos recursos do data warehouse de forma satisfatória, é preciso que as informações nele armazenadas sejam confiáveis, ou que pelo menos o grau de confiabilidade das mesmas possa ser considerado durante o processo de tomada de decisão. (OLIVEIRA, 2002) Para Inmon (1997), dados de má qualidade podem ser os motivos de falhas nos processos de negócio e custos relacionados às áreas organizacionais podendo até haver perda de clientes. Conforme Filho (2004), à medida que a infra-estrutura de informações das empresas amadurece, aumenta a necessidade de qualidade das informações e de sistemas eficientes e eficazes de suporte à decisão, os quais são projetados para apoiar os gestores de negócio no processo de tomada de decisão. O processo decisório advém da necessidade de se resolver algum tipo de problema.. (DURO, 1998, p.26) No processo de tomada de decisão, o sistema de informação é utilizado como fator de resolução de incertezas e de planejamento. Os dados armazenados são processados e correlacionados, gerando a matéria-prima do processo decisório: a informação. (DURO, 1998, p.26)

25 25 Segundo Date (2004, p.590) os sistemas de apoio à decisão são sistemas que ajudam na análise de informações do negócio. Sua meta é ajudar a administração a definir tendências, apontar problemas e tomar decisões inteligentes.. Estes sistemas utilizam dados operacionais do negócio da empresa, transformando-os em informações que auxiliam na tomada de decisão. A crescente utilização do data warehouse para apoiar processos de tomada de decisão tem provocado um aumento da preocupação em relação à qualidade dos dados. (AMARAL, 2003). A grande vantagem de se utilizar um tipo de banco de dados com data warehouse para Taurion (1998) é a capacidade de permitir a tomada de decisão baseada em fatos. Esta ferramenta deve se tornar imprescindível para os gerentes conseguirem administrar seus negócios nos próximos anos. Conforme Aquarioni (2001), o data warehouse foi criado para manipular dados de empresas de grande porte no mercado, com alto volume de informações, pois por suas características, é difícil medir retorno de investimento em números, mas os ganhos sob o ponto de vista estratégico podem ser percebidos rapidamente. Para Turban (2004, p.403) Os benefícios ampliam o conhecimento do negócio, aumentam a vantagem competitiva, melhoram o atendimento ao consumidor e seu nível de satisfação, facilitam a tomada de decisão e ajudam a racionalizar os processos de negócio.. Shimizu (2001, p.52) apresenta três definições para os sistemas de apoio à decisão. Ele define como sendo um conjunto de procedimentos baseados em módulos para processar dados e analisar problemas, tendo como finalidade assistência aos administradores no processo de decisão. Também é considerado pelo autor um sistema flexível e expansível, capaz de

26 26 dar apoio à análise ad hoc dos dados e dos modelos de decisão, que procura obter resultados eficazes no planejamento de longo, médio e curto prazo. O autor segue dizendo que é um sistema de computação formado por sistemas que permite comunicação entre usuários e os subsistemas, armazena dados, procedimentos e informações inteligentes e processa problemas. O principal motivo para que as empresas implantem um sistema de apoio a decisão é o princípio de que ele auxilia no processo de tomada de decisão estratégica, sendo importante que seus conceitos retratem a cultura da organização e façam parte integrante dela, não servindo apenas para atender às necessidades específicas de um usuário. (FALSARELLA, 2004) No processo decisório, as decisões devem ser dinâmicas e as informações deverão ser atualizadas. O data warehouse se apresenta como uma solução, tendo suas informações centralizadas do qual o usuário se utiliza para realizar suas correlações e análises. (DURO, 1998) Atualmente, o data warehouse é um grande aliado das empresas e profissionais na tomada de decisões. Diante da rápida e constante mudança das regras de mercado os sistemas de suporte à decisão é peça fundamental para sua capacidade de sumarizar e analisar grandes volumes de dados. Com a tecnologia utilizada em um data warehouse, as empresas poderão descobrir novas formas de trabalhar seu negócio, poderão criar novas tendências de mercado, serviços e produtos, de forma ágil, ajudando na disputa do mercado que está cada vez mais exigente e competitivo. Segundo Machado (2006, p.35), os processos de um data warehouse [...] consistem na extração dos dados dos sistemas operacionais na organização e integração desses dados de forma consistente para o data warehouse e no acesso aos dados para consultas, integrados de forma simples, fácil, eficiente e flexível.. A extração, organização e integração dos dados, têm por objetivo a garantia da consistência e integridade das

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