DATA WEBHOUSE. Palavras-chave: Data warehouse, Data webhouse, Seqüência de Cliques (clickstream).

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1 Mestrado em Ciências da Computação - UEM Tópicos Avançados em Sistemas de Informação I Orientação Prof. Dra. Maria Madalena Dias DATA WEBHOUSE Aleksandro Montanha José Luiz de Souza Gomes Kessia Rita da Costa Marchi 1 Resumo A crescente mudança relacionada a tecnologias computacionais e a necessidade de melhor conhecer seus clientes, vem possibilitando um aumento considerável do volume de dados nas organizações. A manipulação destas informações e sua extração a fim que auxilie na tomada de decisões, estão transformando o data warehouse numa ferramenta cada vez mais necessária para as empresas. Concomitantemente, o crescimento da Internet em números de usuários e informações, assim como sua facilidade de utilização, proporciona um ambiente ideal para a captação de informações a respeito de clientes, assim como a divulgação do data warehouse. Este trabalho descreve um estudo sobre trazer a web para o data warehouse, com a finalidade de melhor conhecer os clientes, descrevendo seus perfis e possibilitando a geração de páginas dinâmicas personalizadas, com a intenção de gerar mais negócios e aumentar a rentabilidade da organização. E também trazer o data warehouse para a internet, proporcionando uma melhor divulgação das informações da organização. Palavras-chave: Data warehouse, Data webhouse, Seqüência de Cliques (clickstream). 1 Aleksandro MONTANHA Técnologo em Processamento de dados pela Faculdades Integradas do Vale do Ivaí Univale, Especialista em Análise de Sistemas pelo Centro de Ensino Superior de Londrina Cesulon Coordenador do curso Técnologia de Processamento de Dados da Univale e Professor Universitário;José Luiz de Souza GOMES de Informática da Pró-Reitoria de Pesquisa e Pós-Graduação da UEM, Tecnólogo em Processamento de Dados pela Universidade Estadual de Maringá UEM, Atuante no Projeto de Pesquisa para a Informatização da PPG/UEM e Suporte à usuários da Plataforma Lattes Institucional; Kessia Rita da Costa MARCHI Docente do Curso de Sistemas de Informação na Universidade Paranaense Unipar. Especialista em Desenvolvimento para Internet pelo Centro de Ensino Superior de Maringá CESUMAR, Especialista em Marketing, Recursos Humanos, Qualidade Total pela Faculdade de Educação Ciências e Letras de Paranavaí FAFIPA, Bacharel em Ciências da Computação pela UNIPAR.

2 Introdução Atualmente, o mundo vive em um cenário de inúmeras mudanças relacionadas a tecnologias computacionais, o que desencadeia um crescente aumento na demanda por informações organizadas e que devem estar disponíveis no momento certo para as pessoas certas, possibilitando que profissionais e organizações mantenham-se no mercado de trabalho de forma competitiva e inovem suas atuações a fim de agradar e satisfazer cada vez mais seus clientes. A importância em deter informações sobre negócios e clientes, permite a criação de estratégias de marketing que reduzem os riscos, possibilitando a identificação do perfil e preferências de cada cliente, além de gerenciar o relacionamento com a empresa, isto é, a aplicação do CRM (Customer Relationship Management Gerenciamento do relacionamento com o cliente), e também tornando imprescindível o acesso a informações relevantes sobre a organização para a tomada de decisões. É neste enfoque que se verifica o quanto a WEB vem alterando alguns valores culturais, principalmente no que diz respeito à forma de comunicação e a maneira de conduzir os negócios nas organizações, utilizando informações disponíveis neste espaço virtual. E ainda, nota-se que a utilização de tecnologia como a de data warehouse e posteriormente, a análise através de um minerador de dados (data mining) traz resultados significativos. Com a revolução web, notou-se um avanço no data warehouse porque em diversas situações é ele quem controla e analisa experiências organizacionais e, neste cenário da web, sua responsabilidade aumenta, sendo necessários ajustes em sua natureza, marcando o renascimento do data warehouse como data webhouse [1]. O data webhouse apresenta duas personalidades, sendo a primeira, a introdução da web no data warehouse, onde, a interação dos usuários através da navegação em sites web gera uma imensa fonte de dados comportamentais a respeito de internautas e/ou clientes da organização. A segunda personalidade é trazer o data warehouse existente para a web, tornando todas as suas interfaces disponíveis por meio de Browsers, facilitando assim a consulta aos dados e tratando todas as questões relativas a 2

3 ambientes distribuídos, adotando uma arquitetura que permita ilhas separadas de data warehouse através da web. Este artigo descreve um estudo conceitual referentes a estas duas personalidades do data webhouse, mostrando como este se difere do data warehouse convencional. Trazer a Web para o Data warehouse Com a web, é possível identificar o comportamento do internauta através de sua interação com o site, extraindo informações relevantes que permite prever o comportamento do cliente, capturando a sua seqüência de cliques (clickstream), e a partir da análise nestes dados capturado, possibilitando a personalização do conteúdo visitado pelo mesmo em visitas futuras. A seqüência de cliques é uma série cronológicas de todas as ações realizadas pelo internauta, originando-se de um ou vários servidores, podendo ser agrupados, resultando em uma fonte de dados que pode ser armazenada em diversos tipos de arquivos de log [2]. Após a captura, é necessário preparar o arquivo de seqüência de cliques para realizar uma análise no comportamento, pois, a seqüência de cliques em estado bruto não é uma descrição útil de comportamento, podendo levar a conclusões precipitada. Entretanto, não podemos agregar a seqüência de cliques em um pequeno número de descrição de propósito e jogar fora os detalhes, é possível ter muitas interpretações em longo prazo, a partir de um conjunto de eventos de páginas, como exemplo Comprar um produto e em curto prazo, apenas obter descrições sobre o produto [1]. Ao preparar um arquivo de log para a análise comportamental, é preciso levar em consideração algumas situações que possibilitam uma melhor avaliação sobre o perfil do usuário, como: Sincronização de dados: O conteúdo de um data webhouse pode estar distribuído em diversos servidores web, esta arquitetura sugere uma sincronização de tempo 3

4 para obter um resultado adequado. Esta sincronização é recomendada que seja em centésimo de milésimo de segundos e realizada através de ferramentas técnicas adequadas a esta tarefa. o As etapas para alcançar a sincronização de dados são: Redução da flutuação de cada relógio em relação ao tempo padrão. Sincronização de todos os relógios em um servidor mestre. Sincronização de todos os sistemas a este servidor. Anonimato da sessão: É importante preservar a confiança do internauta em relação ao site, para que o mesmo retorne. Para isto, evitar solicitações ao visitante para que forneça informações sobre si próprio é absolutamente necessário. Para identificar o internauta no webhouse pode fazer o uso de ID persistente, aumentando o grau de confiança entre o internauta e o site. Identificação do usuário: A identificação persistente é registrada na máquina através de Cookies, porém, não é possível ter certeza qual o membro da família ou o funcionário da empresa que está acessando o site, um outro problema encontrado na identificação persistente é quando o mesmo usuário acesse o site de diversas máquinas - usuário itinerante, nesta situação é interessante obter algum tipo de conexão, entretanto há o risco em que usuário estabeleça identidades diferentes para cada local de acesso. Os usuários itinerantes se tornam candidatos atraentes para o marketing on line, portanto, a capacidade de identificar e integrar esse tipo de usuário é um fator significativo para obter sucesso pretendido. Análise Comportamental A análise comportamental é obtida através de ações que o usuário executa durante sua visita no site. Esse comportamento oferece condições de fornecer insights valiosos sobre a eficácia do site. Identificar os hábitos de navegação de um internauta, possibilita a montagem dinâmica de conteúdo no momento de sua visita, tornando o site mais atrativo. 4

5 No momento da análise comportamental, há muitos aspectos que podem ser medidos e registrados por um site adequadamente instrumentalizado, como: Ponto de Entrada: identificar por onde que o internauta chegou ao site. Informação importante para o marketing e o projeto; Permanência (dwell): calcular o tempo real que o internauta permanece em cada site. Esta tarefa é bastante complexa, tendo em vista que o internauta pode deixar o seu browser aberto e se ausentar da frente do computador; Consultas: conhecer os argumentos de pesquisas que o internauta digita em um formulário Web; Navegação Intra Site: através de como o internauta navega no site, pode fornecer padrões de medidas; Ponto de Saída: se resume em identificar se o internauta saiu do site; Requisitos de Personalização A personalização de um site distingui-se da customização. A customização referese a capacidade do internauta de, explicitamente, configurar suas preferências, identificando quais são seus itens preferidos e em que página deverá aparecer. Já a personalização é uma filtragem colaborativa automática (automatic collaborative filtering ACF) onde o conteúdo apresentado para o internauta é selecionado com base em conteúdos visitados por outros internautas. Há muitos sistemas de ACF e certamente o data webhouse pode servir como base fundamental para a seleção e encontrar correlações que recomendariam o conteúdo [1]. Para a utilização da personalização, pode-se utilizar técnicas de monitoramento disponíveis, como: Reconhecimento de re-visitas; Filtragem colaborativa ativa; Eventos de calendário e de estilo de vida; Localização demográfica; 5

6 A arquitetura de um webhouse A demanda da web forçou os autores a repensar na arquitetura de um data warehouse, com o aumento do ritmo da tomada de decisões de negócios, é necessário exigir uma posição abrangente do negócio em tempo real como também, querer simultaneamente respostas a perguntas amplas sobre o comportamento dos clientes. A figura abaixo ilustra os componentes típicos de um data webhouse e não deve ser interpretada como a única configuração possível. Visitante com navegador ISP do visitante A WEB Servidor da Web público Servidor de diretório Firewall privado Logs de seqüência de cliques seguro Respostas do computador Cache de resposta automática Upload e download de respostas automáticas Servidor de Aplicativos de Data Webhouse (Extrai, Transforma, Carrega) Servidor de transações Comerciais e Aplicativos Públicos Mecanismos relacionais De DBMS e OLAP Conjunto de Servidores de Data Webhouse (distribuídos e duplicados) Documento, Imagem, Servidor de Mídia Figura 1: Uma amostra de arquitetura de Data Webhouse. Na parte superior, há um usuário remoto, conectado à Web através um Provedor de Serviços de Internet (Internet Service Provider ISP). Pressupõe-se que os componentes abaixo da nuvem da web seja de uma única entidade comercial. 6

7 O servidor de web público deve ser capaz de gerar todas as possíveis cargas de informação, estáticas ou dinâmicas que sejam solicitadas pela web. O servidor de transação comercial tem a finalidade de registrar as transações significativas ao negócio. Sendo sua função totalmente diferente do servidor da web público. É recomendado para qualquer tipo de negócio sério, que esses dois servidores sejam lógica e fisicamente separados e conectados através de conexões seguras. Na parte inferior da figura 1, descreve-se o data webhouse. Uma melhor maneira de visualizá-lo é entendendo-o como um data warehouse capacitado para a web. Cada servidor apresenta um papel diferente. O Cachê de resposta automática é um tipo de ODS (operational data store Armazenamento operacional de dados) que responde imediatamente as necessidades do servidor web. Como este servidor não possui tempo hábil para executar consultas complexas, interagem com o servidor de aplicativo de data webhouse e dos mecanismos relacionais de banco de dados, onde estes preparam muitos dos resultados necessários para a recuperação de informação em tempo real e os carrega para o cachê de resposta automática. Projetando um Data Webhouse Assim como em demais projetos, a questão da análise é imprescindível para sucesso do projeto do data webhouse. Antes de iniciar o trabalho de busca de informações provenientes de seqüência dos cliques de clientes no ambiente web, faz-se necessária a entrevista com executivos e/ou pessoas responsáveis por departamentos, para estabelecer os critérios que irão guiar qualquer tipo de mineração bem como a forma que será obtido o conhecimento sobre assuntos de interesse da empresa. Também é necessária a criação de rótulos, permitindo que os eventos das páginas sejam classificados e codificados, e ainda uma tabela separada mantendo os índices de conteúdo para HTML estáticos, fazendo referencia cruzada em URLs específicos. Já os índices de conteúdo para HTML dinâmica devem derivar diretamente do aplicativo fornecedor de conteúdo. A criação desses índices deve acontecer através de uma tabela de código, também, fazendo parte do projeto de data webhouse, a descrição dos servidores de cookies utilizados e a criação de um repositório de dados pessoais. 7

8 Por que trazer o data warehouse para a web A partir da necessidade de divulgação e movimento do data warehouse tornou-se impossível não pensar em trazer o data warehouse para a web. A web oferece diversos benefícios que facilitam a divulgação e movimentação do data warehouse. Na internet é possível estabelecer conexões rápidas e encontrar informações variadas, 24 horas por dia, 7 dias por semana, constantemente atualizadas. Apresenta facilidade de acesso aos dados, sendo necessário apenas a utilização de um Browser possibilitando que qualquer pessoa seja capaz de preencher um formulário. Para tornar possível a divulgação do data warehouse na web é necessário seguir algumas regras de usabilidade impostas pela web. Sendo: Facilidade de utilização pelo usuário: Na web, a relação de usabilidade deve ser significativamente elaborada, proporcionando ao internauta a fácil manipulação; Vocabulário fácil: Não é recomendado o uso de linguagens técnicas, possibilitando um amplo acesso por diversos tipos de usuários; Velocidade no acesso aos dados: Oferecer um tempo de resposta eficiente é indispensável ao sucesso da divulgação do data warehouse na web. Apesar de seus dados serem históricos o que torna o acesso mais demorado, sua modelagem deve ser efetuada de forma que proporcione uma maior velocidade ao internauta, não deixando indefinidamente aguardando uma resposta a uma consulta. Natureza Multicultural da web: As informações dispostas no webhouse devem ter uma padronização internacional, tendo em vista o seu uso global. Formato multimídia: Na web, é possível entregar os resultados do data warehouse em um formato multimídia, fornecendo sons, imagens, animações, vídeos e mapas, facilitando a interpretação e leitura dos mesmo. E ainda, proporcionar o armazenamento dos dados pesquisados em formatos diferentes de arquivos, como arquivos em extensão PDF, planilhas ou arquivos textos; 8

9 Segurança e privacidade: Para garantir que o acesso aos dados sejam exclusivamente por pessoas autorizadas, é extremamente importante ter na equipe um especialista em segurança de rede, capaz de entender e especificar um sistema de segurança instalado e distribuído para a web. Explorando dados a partir do webhouse A exploração de dados é um aglomerado de técnicas de análise poderosas para dar sentido a conjuntos de dados muito grandes. Não existe uma abordagem completa, o que existe é uma combinação de técnicas, que vem evoluindo ao longo do tempo tendo sua origem na década de 60 com Análise estatística. No final da década de 80, alcançando o auge da Inteligência Artificial, fazendo o uso da Lógica de Fuzzy, Pensamento heurístico e Redes Neurais. E na década de 90, foi extraído o melhor de cada técnica. As atividades necessárias para a exploração de dados são: Agrupamento o Ex.: selecionar um grande número de clientes não diferenciados e ver se formam grupos naturais; Classificação. o Ex.: examinar um cliente candidato e atribuí-lo a um grupo. Envolve uma decisão; Estimativa e previsão. o Ex.: Resultam em medida numérica. Estimativa procura descobrir dados baseados em um perfil de grupo. Previsão procura determinar um resultado que ocorrerá no futuro. Agrupamento por afinidade: Tipo especial de agrupamento que identifica eventos ou transações que ocorrem simultaneamente. o Ex.: análise da cesta de compra. Dentro dessas atividades, é possível envolver, entre outras tarefas, a transformação de dados de legado. Por exemplo, de EBCDIC para ASCII ou Unicode, a exclusão de 9

10 campos indesejáveis, a criação de códigos de interpretação em textos, a combinação de dados de múltiplas fontes e a Interpretação dos valores dos dados de legado. Profissionais Em qualquer projeto, existe a necessidade de delegar funções e atribuições a indivíduos que compõem a equipe de estudo, implantação e manutenção. Em um projeto Webhouse, surgem novos nomes, que estabelecem um novo nicho de trabalho onde se locam diversas habilidades destinadas a desempenhar tarefas especificas de um modelo webhouse. Sendo eles: Frente o Patrocinador do negócio o Patrocinador de IT o Condutor do negócio TREINAMENTO o Gerente Geral de Projeto o Líder de Projeto do Negócio BASE o Analista do Negócio o Modelador de Dados o Administrador de Banco de Dados o Administrador de Sistemas do Site da Web o Projetista de Sistemas de Pré-consolidação de Dados o Desenvolvedor de Aplicativos de Usuário Final o Desenvolvedor de CRM o Especialista de Suporte Técnico o Programador da Pré-consolidação de Dados (data staging) o Especialista em extração de logs da Web o Administrador de Dados o Especialista de Suporte do Sistema de Produção o Gerente de Garantia de Qualidade o Coordenador (gatekeeper) de garantia de qualidade 10

11 Conclusão Este estudo, ainda que preliminar, observou a importância de atrair e fidelizar clientes, fazendo uso da tecnologia de data webhouse. Buscando uma perspectiva mais ampla no relacionamento com o cliente e divulgando informações resultantes de consultas de seu data warehouse. Notou-se ainda que a arquitetura do data webhouse precisa ser ajustada para a nova realidade proporcionada pela web. Fazendo com que o seu projetista tenha que dominar a onda da web, comprometendo-se com uma arquitetura flexível, permitindo adaptações para novas consultas, quando se fizer necessário. Referências Bibliográficas [1] KIMBAL, Ralph; MERZ, Richard. Data webhouse: construindo o data warehouse para a web. Rio de Janeiro: Campus, [2] PERNAS, Ana M R. Modelagem de um Data Webhouse voltado a Produção e Comercialização de sementes. Monografia (Curso de Ciência da Computação) UNIVERSIDADE FEDERAL DE PELOTAS. Disponível por WWW em (acesso em 08/11/2005). [3] NASCIMENTO, Luciana Farias. Uma ferramenta de suporte a Clickstream Analysis e CRM. Monografia (Curso de Administração) UNIVERSIDADE CATÓLICA DO SALVADOR. Disponível por WWW em (acesso em 08/11/2005). [4] KIMBALL, Ralph, The Data Warehouse Toolkit. Rio de Janeiro: Campus,

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