Sistemas de Informação Aplicados a AgroIndústria Utilizando DataWarehouse/DataWebhouse

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1 Sistemas de Informação Aplicados a AgroIndústria Utilizando DataWarehouse/DataWebhouse Prof. Dr. Oscar Dalfovo Universidade Regional de Blumenau - FURB, Blumenau, Brasil Prof. Dr. Juarez Perfeito FURB, Blumenau-SC, Brasil Prof. Ricardo A. de Azambuja, MAd FURB, Blumenau-SC, Brasil Prof. Paulo Roberto Dias, Meng FURB, Blumenau-SC, Brasil Profa. Luciana Maria Vieira Pöttker, MSc FACIPAL, Palmas-PR, Brasil Heloíse Acco Tives UFSC, Florianópolis-SC, Brasil Resumo As agroindústrias estão inseridas em um ramo de alta competitividade e, desta forma, torna-se necessário inovar em busca das tendências do mercado. Uma das formas de se tornar competitivo, é através da aplicação de um datawarehouse/datawebhouse que tem como finalidade atender as necessidades de informações dos usuários, bem como monitorar e comparar as operações atuais com as passadas e prever situações futuras. Neste trabalho apresenta-se a aplicação de um Sistema de Informação Estratégico para o Gerenciamento Operacional (SIEGO), que é o processo de transformação dos dados em informações relevantes, que podem ser utilizadas no processo de tomada de decisão para as agroindústrias. Este trabalho está sendo desenvolvido e implementado no setor agroindustrial da cidade de Palmas PR, abrangendo também outros municípios da região sudoeste do Paraná, com o objetivo de apresentar um instrumento eficaz para o processamento dos dados através do cruzamento das informações levantadas junto as agroindústrias. Pretende-se disponibilizar aos responsáveis um acompanhamento via Web, possibilitando assim, a realização de comparativos de faturamento, controle de produção e análise de mercado, entre outras informações relevantes que podem ser extraídas. Para a construção do SIEGO, utilizou-se a metodologia de desenvolvimento de sistemas orientados a objetos através dos princípios da modelagem Unified Modeling Language (UML) e da ferramenta Rational Rose. Na implementação do sistema utilizou-se a linguagem PHP, e para o repositório dos dados foi utilizado o banco de dados MySQL. A primeira etapa desta aplicação foi a inserção dos dados coletados nas agroindústrias através da aplicação de um questionário sobre o uso de tecnologias de gestão e outras técnicas de terceirização na agroindústria. Os resultados foram apresentados em uma aplicação via Web com uma interface amigável, para que fossem analisados. A próxima etapa, é a aplicação de uma ferramenta para a exploração dos dados que é uma atividade que busca encontrar padrões significativos entre os mesmos de acordo com as necessidades das agroindústrias.

2 Palavras chave: Agroindústrias, Sistemas de Informação, SIEGO, Data Warehouse/Data Webhouse, PHP/MySQL 1. Introdução Os sistemas de informações nas empresas estão passando por várias mudanças. Primeiramente as empresas estavam trabalhando para conseguir gerar e implantar informações nos computadores, hoje em dia as informações já são de fácil geração e implantação. As empresas necessitam hoje de informações gerenciais e executivas, para poderem tomar decisões rápidas neste mercado globalizado, Dalfovo (2000). Com a evolução das tecnologias de informações e o crescimento do uso de computadores praticamente todas as empresas de médio e grande porte estão utilizando sistemas informatizados, para realizar seus processos mais importantes. Isto acaba gerando uma enorme quantidade de dados relacionados aos negócios, mas não relacionados entre si. Estes dados armazenados em um ou mais sistemas operacionais de uma empresa são recursos, mas de modo geral, raramente servem como recursos estratégicos (para tomar decisão) no seu estado original ou operacional. Os sistemas convencionais de informática não são projetados para gerar e armazenar as informações estratégicas, o que torna os dados vagos e sem valor para o apoio ao processo de tomada de decisões das organizações, Inmon et al. (1999). Segundo Vieira (2003), o Data Warehouse é um conjunto de técnicas de aplicadas em conjunto geram um sistema de dados que proporcionam informações para a tomada de decisão. Ele funciona tipicamente na arquitetura cliente/servidor. Todos os grandes bancos de dados do mercado podem, em teoria, ser usados como gerenciadores do Data Warehouse. Contudo, é importante salientar duas características fundamentais para o Sistema Gerenciador de Banco de Dados (SGDB) que vai conter uma imensa quantidade de dados e que será acessado por uma quantidade cada vez maior de usuários. São elas: capacidade de compreensão de dados e otimização de performance de queries. De acordo com Oliveira (1998), a criação de Data Warehouse vem de encontro às necessidades atuais das grandes empresas. Um Data Warehousing é um banco de dados com informações operacionais na empresa (Vendas, compras, etc.), extraindo informações de uma fonte única ou múltipla além do enfoque histórico, transformando tudo em informações úteis para a tomada de decisões. Segundo Kimball e Merz (2000) um conjunto de ferramentas e técnicas de projeto (aplicadas às necessidades específicas do usuário e aos bancos de dados específicos dos sistemas de processamento de transações) permitem que se planeje e que se construa um Data Warehouse de nível empresarial. Este novo conceito de banco de dados auxilia as empresas apresentando informações históricas para conseguir certificações. As agroindústrias estão inseridas em um ramo de alta competitividade e, desta forma, torna-se necessário inovar em busca das tendências do mercado. Uma das formas de se tornar competitivo, é através da aplicação de um Data Warehouse/Data Webhouse que tem como finalidade atender as necessidades de informações dos usuários, bem como monitorar e comparar as operações atuais com as passadas e prever situações futuras. Neste trabalho apresenta-se a aplicação de um Sistema de Informação Estratégico para o Gerenciamento Operacional (SIEGO), baseado em Dalfovo (2001), que é o processo de transformação dos dados em informações relevantes, que podem ser utilizadas no processo de tomada de decisão para as agroindústrias. Este trabalho está sendo desenvolvido e implementado no setor agroindustrial da cidade de Palmas PR, abrangendo também outros municípios da região sudoeste do Paraná.

3 2. Objetivos O objetivo deste trabalho é de apresentar um instrumento eficaz para o processamento dos dados através do cruzamento das informações levantadas junto às agroindústrias. Pretende-se disponibilizar aos responsáveis um acompanhamento via Web, possibilitando assim, a realização de comparativos de faturamento, controle de produção e análise de mercado, entre outras informações relevantes que podem ser extraídas. Pretende-se, também, levantar e identificar quais as informações necessárias para auxiliar o executivo na tomada de decisão. 3. Metodologia Nas seções a seguir, serão apresentadas as etapas relativas ao desenvolvimento da proposta aqui descrita. 3.1 Modelagem A modelagem é uma das partes essenciais de todas as atividades que levam a implantação de um bom software. Constroem-se modelos para comunicar a estrutura e o comportamento desejados do sistema. Constroem-se modelos para visualizar e controlar a arquitetura do sistema. Constroem-se modelos para controlar melhor o sistema que foi elaborado, muitas vezes expondo oportunidades de simplificação e reaproveitamento. Constroem modelos para gerenciar os riscos, Booch et al. (2000). Para a construção do SIEGO, utilizou-se a metodologia de desenvolvimento de sistemas orientados a objetos através dos princípios da modelagem Unified Modeling Language (UML) e da ferramenta Rational Rose. UML é a abreviação de Linguagem de Modelagem Unificada, uma notação (principalmente diagramática) para modelagem de sistemas, utilizando conceitos orientados a objetos, Larman (2000). O protótipo começou a ser modelado a partir do segundo semestre de 2002, com base em questionários que foram elaborados através de uma parceria estabelecida com o projeto Estudo do uso da terceirização e de outras técnicas no município de Palmas PR., e também com o projeto Sistemas locais de inovação: um estudo da formação de clusters na região do sudoeste do Paraná. 3.2 Desenvolvimento do Aplicativo São necessárias nove etapas de decisão de um projeto de banco de dados completo para um Data Warehouse (estas nove etapas são utilizadas neste projeto), consistem em: os processos e, portanto, a identidade das tabelas de fatos; a granularidade (nível de detalhamento) de cada tabela de fatos; as dimensões de cada tabela de fatos; os fatos, incluindo fatos pré-calculados; os atributos de dimensão com descrições completas e terminologia apropriada; como rastrear dimensões de modificação lenta, os agregados, dimensões heterogêneas, minidimensões, modos de consulta e outras decisões de armazenamento físico; a amplitude de tempo histórico do banco de dados; e os intervalos em que os dados são extraídos e carregados no Data Warehouse, Dalfovo et al.(2003). A primeira etapa de desenvolvimento do aplicativo foi a criação das tabelas do banco de dados, para isto foi utilizado o Sistema Gerenciador de Banco de Dados SGBD MySQL. A etapa seguinte foi o desenvolvimento do aplicativo WEB, para isto foi utilizada a linguagem de programação PHP em conjunto com a linguagem de marcação HTML. O APACHE foi utilizado como servidor WEB para a aplicação.

4 Os projetos parceiros foram responsáveis por ir a campo e realizar a pesquisa, através da aplicação de questionários sobre o uso de tecnologias de gestão e outras técnicas de terceirização na agroindústria, coletando, assim, dados para alimentar o Data Warehouse. O aplicativo é dinâmico, ou seja, toda e qualquer informação inserida ou alterada é atualizada em tempo real, estando disponível para futuras análises e avaliações. As informações são obtidas através de consultas gráficas por meio de acesso ao site na Internet. 4. Resultados Parciais Até o presente momento, os resultados foram positivos, a grande maioria das etapas previstas estão sendo concluídas. Destaca-se a criação do site, o início do armazenamento dos dados no BD e a compilação dos resultados. Os parceiros aplicaram questionários em vinte e oito (28) agroindústrias da região, os dados obtidos foram tabulados para que os resultados fossem apresentados. Foram realizados alguns pré-testes, através dos quais obteve-se os seguintes resultados. Com relação ao porte das agroindústrias em termos de faturamento, observou-se que 31% apresentam um alto faturamento anual. As respostas estão sintetizadas no gráfico da Figura 1. Porte da Agroindústria - Faturamento 2002 em R$ (x1000) 14% 9% 14% 14% 31% 18% Menos de a a a a Mais de Figura 1 Porte da Agroindústria em termos de Faturamento Com relação ao porte das agroindústrias em termos de número de empregados, observou-se que 54% das agroindústrias pesquisadas, podem ser consideradas de pequeno porte. As respostas estão sintetizadas no gráfico da Figura 2.

5 Porte da Agroindústria - Número de Empregados 9% 9% 5% 5% 18% 54% Menos que a a a a 1000 Mais que 1000 Figura 2 Porte da Agroindústria em termos do Número de Empregados Estes são alguns dos resultados que podem ser extraídos do Data Warehouse. Pretende-se através da técnica de granularidade apresentar informações do tipo top-down ao boton up e através da técnica do cubo de decisão criar várias formas de visualizar a informação em várias dimensões. A próxima etapa, é a aplicação de uma ferramenta para a exploração dos dados data mining que é uma atividade que busca encontrar padrões significativos entre os mesmos de acordo com as necessidades das agroindústrias. 5. Conclusões A cada dia que passa, possuem-se mais informações e cada vez necessita-se de recursos para avaliá-las e interpretá-las. Com a tecnologia de Data Warehouse as agroindústrias conseguem visualizar os dados gerados e acumulados durante sua existência, os quais podem ser retomados à medida que seja necessário para auxiliarem os administrados a tomarem decisões estratégicas com rapidez e segurança. A utilização do aplicativo via WEB, mostrou-se relevante, atingindo um grande público a um custo relativamente baixo, sendo capaz de disponibilizar informações em tempo real referentes ao projeto e seu avanço. Possibilita também, uma certa interação entre o projeto e as empresas envolvidas, servindo como um canal de comunicação aos interessados em contribuir com o Data Warehouse. Após a conversão, modelagem e filtragem das bases de dados, pode-se concluir que as informações retiradas através das técnicas aplicadas permitem, representar um importante suporte às decisões a serem tomadas pelos executivos, permitindo análise detalhada dos diferentes aspectos existentes combinados entre si conforme a sua necessidade. 6. Trabalhos Futuros Pretende-se, futuramente, aplicar o Data Webhouse a partir do Data Warehouse existente, armazenando a seqüência de cliques dos usuários que navegam pelas páginas, em um arquivo de log, para tentar capturar, analisar e entender o comportamento dos usuários que utilizam o aplicativo.

6 7. Referências Binder, F. V. (1994) Sistemas de Apoio a Decisão. Ed. Érica, São Paulo. Booch, G., Rumbaugh, J.,Jacobson, I.(2000) UML Guia do Usuário. Ed. Campus, Rio de Janeiro. Dalfovo, O. (2000) Quem tem mais informação é mais competitivo. Ed. Acadêmica, Blumenau. Dalfovo, O. (2001) Metodologia de sistema de informação estratégico para o gerenciamento operacional (SIEGO). Um modelo SIEGO para a universidade com aplicação na gestão ambiental baseado em Data Warehouse. 363f. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Centro Tecnológico, Universidade Federal de Santa Catarina, Florianópolis. Dalfovo, O., Rosseto, C. R., Stadler, H., Pöttker, L. M. V., Tives, H. A. (2003) Agronegócio: Uma Aplicabilidade em Sistemas de Informação Baseado em Data Warehouse. Gestão e Competitividade Estudos de Casos. Ed. Kaygangue, Palmas. Inmon, W. H., Welch, J. D. Glassey, K. L., (1999) Gerenciando Data Warehouse. Makron Books do Brasil Editora Ltda, São Paulo. Kimball, R.,Merz, R. (2000) Data Webhouse Construindo o Data Warehouse para a WEB. Ed. Campus, Rio de Janeiro. Larman, C. (2000) Utilizando UML e Padrões Uma introdução à análise e ao projeto orientados a objetos. Ed. Bookman, Porto Alegre. Oliveira, A. G. de. (1998) Data Warehouse Conceitos e Soluções. Ed. Advanced, Florianópolis. Vieira, F. (2003) Alguns conceitos sobre DW. 1º de março Welling, L., Thomson, L. (2003) PHP e MySQL Desenvolvimento Web. Ed. Campus, Rio de Janeiro.

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