Uma análise multidimensional dos dados estratégicos da empresa usando o recurso OLAP do Microsoft Excel

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1 Uma análise multidimensional dos dados estratégicos da empresa usando o recurso OLAP do Microsoft Excel Carlos Alberto Ferreira Bispo (AFA) Daniela Gibertoni (FATECTQ) Resumo Neste artigo, sugere-se a utilização de um recurso disponível em um dos mais populares aplicativos, presente nos computadores da maioria das empresas e nos computadores domésticos, porém praticamente desconhecido da grande maioria dos usuários do aplicativo. O aplicativo é o Microsoft Excel e o recurso é o OLAP. Por meio de um estudo de caso, pretende-se demonstrar a facilidade e a aplicabilidade do recurso, que pode ser utilizado para efetuar consultas e análises sofisticadas nos dados armazenados nos bancos dados da empresa, auxiliando o gerenciamento estratégico da mesma e de seus negócios. Palavras chave: Análise de Dados, Gerenciamento Estratégico dos Dados, On-Line Analytical Processing (OLAP). 1. Introdução Devido à concorrência cada mais acirrada, há a necessidade de se analisar os dados estratégicos da empresa para se conhecer cada vez mais e melhor seus negócios, seus clientes e seus mercados. Muitas empresas, principalmente as de menor porte, têm dificuldades para conseguirem realizar análises nos seus dados estratégicos. Essas empresas consideram que faltam-lhes ferramentas computacionais adequadas e o conhecimento necessário para realizarem essa atividade. Existem diversas empresas de software que desenvolvem ferramentas computacionais a um custo considerado não apropriado para algumas empresas. Para tentar suprir esta falta de recursos, este artigo se propõe a demonstrar, por meio de um estudo de caso, que é possível e viável a qualquer empresa (incluindo as micros e pequenas empresas) utilizar o recurso OLAP, contido no Microsoft Excel versão 2000 ou posterior, para tornar possível uma visão multidimensional nos dados estratégicos da empresa, facilitando as análises estratégicas dos seus negócios, clientes e mercados. Essa ferramenta computacional já está presente na maioria dos computadores utilizados nessas empresas, tornando o custo de sua implementação muito próximo de zero. Para se ampliarem os conhecimentos sobre a tecnologia OLAP recomenda-se consultar Barbieri (2001), Berson & Smith (1997), Bispo (1998), Bispo e Cazarini (1998a e 1999b), Bispo e Gibertoni (2001), Luckevich (2002), Singh (2001) e Thomsen (2002). 2. O recurso OLAP do Microsoft Excel O sucesso da utilização desse recurso só é completo se a empresa tiver boas estratégias tanto para a empresa como para seus negócios e utilizar o recurso para dar suporte ao gerenciamento dessas estratégias. O suporte às estratégias é um processo interativo, onde, de acordo com as necessidades analíticas dos administradores, eles realizam consultas ou análises nos dados estratégicos armazenados nas bases de dados da empresa para compreender melhor o cenário em que se encontra a empresa e seus negócios. Os administradores podem também formular hipóteses sobre o andamento ou as tendências da empresa e dos negócios e, por meio do recurso, realizarem as consultas e as análises ENEGEP 2003 ABEPRO 1

2 necessárias que vão confirmar ou negar estas hipóteses. Umas das grandes vantagens deste recurso é o fato de ele estar integrado aos demais recursos oferecidos pelo Microsoft Office Professional. Permite, por exemplo, um acesso rápido e fácil aos dados armazenados nas bases de dados da empresa na hora de importá-los para realizar as consultas e as análises necessárias. Também permite com grande facilidade a exportação dos dados estratégicos, das consultas e das análises para outros aplicativos do Ms Office: para o Ms Word para elaborar os documentos necessários aos processos decisórios, para o Ms Access ou o Ms Query para gerar consultas ou relatórios extras, para o Ms Excel para a utilização dos demais recursos desse aplicativo como as análises estatísticas, financeiras ou matemáticas e a geração de seus respectivos gráficos. 2.1 A geração da tabela dinâmica e do gráfico dinâmico simulando um cubo OLAP Para a utilização do recurso OLAP do Microsoft Excel, é necessário primeiro se ter uma base de dados contendo os dados necessários às consultas e às análises que se deseja realizar. Essa base de dados tem que ser compatível com os filtros existentes no Microsoft Office Professional, senão não há a possibilidade de importação dos referidos dados. A base de dados pode conter apenas os dados estratégicos da empresa, já filtrados e devidamente modelados para facilitar as atividades citadas (como ocorre neste artigo), ou pode ser utilizada a base de dados dos aplicativos operacionais da empresa, desde que tenham a devida compatibilidade já citada. Para a importação dos dados necessários às consultas e análises que se deseja realizar pelo recurso OLAP do Microsoft Excel, deve-se seguir os passos previstos no Capítulo 26 do Guia Autorizado do Microsoft Excel 2000 (DODGE e STINSON, 2001), que aborda como trabalhar com dados externos ao Microsoft Excel. Já para a geração da tabela e do gráfico dinâmico, que permitem a simulação dos cubos do OLAP, proporcionando uma visão multidimensional dos dados, deve-se seguir os passos previstos no Capítulo Usando a tabela dinâmica e o gráfico dinâmico para se ter uma visão multidimensional dos dados estratégicos Para demonstrar a utilização da tabela dinâmica e do gráfico dinâmico para simular um cubo OLAP, permitindo uma visão multidimensional dos dados estratégicos, foram obtidos, junto a uma empresa, os dados referentes às suas vendas no ano de A empresa, localizada no Estado de São Paulo, é uma revendedora de produtos fotográficos. Os dados fornecidos foram importados para o Microsoft Access XP. Foram selecionados inicialmente somente os dados que seriam úteis às análises que se deseja realizar neste artigo. Após as adaptações necessárias, a estrutura dessa base de dados ficou igual à Figura 1. Julgou-se necessário que essa base de dados deveria assumir uma estrutura mais apropriada às análises dos dados estratégicos, procedeu-se então uma modelagem dimensional dos dados, semelhante à empregada na elaboração de um Data Warehouse. Para se ampliarem os conhecimentos sobre essa modelagem e o Data Warehouse recomenda-se consultar Barbieri (2001), Berson & Smith (1997), Bispo (1998), Bispo & Cazarini (1998a, 1998b e 1999a), Bispo & Gibertoni (2002), Inmon (1997), Inmon & Hackhatorn (1997), Inmon et al. (1999), Kimball (1998), Luckevich (2002) e Singh (2001). Também foram selecionados somente os dados necessários às análises previstas neste artigo. Com uma base de dados menor e mais direcionada às atividades analíticas, é possível se obter uma melhor performance na utilização do recurso OLAP. Esta conversão é recomendada, porém, não é obrigatória para se utilizar o recurso OLAP. Após a conversão, a nova estrutura da base de dados é a mostrada na Figura 2. Logo após, foi feita a importação dessa base de dados para o Ms Excel XP e, na seqüência, foi criada a tabela dinâmica. Os dados estratégicos a serem explorados são relativos às ENEGEP 2003 ABEPRO 2

3 quantidades de produtos vendidos e sua exibição irá variar de acordo com o nível selecionado em cada uma das três dimensões escolhidas: Estado, Grupo e Período. A dimensão Estado permite a análise das vendas por local onde estas foram efetuadas, a dimensão Grupo possibilita a análise por categoria de produto, a dimensão Período permite a análise por um período de tempo. A tabela dinâmica gerada está sendo mostrada na Figura 3. Foram escolhidas apenas três dimensões, porém, de acordo com as necessidades analíticas de cada empresa, seria possível se escolher quantas dimensões fossem necessárias. Independente de quantas dimensões forem escolhidas, essas dimensões sempre atuarão em conjunto. Figura 1 Estrutura da base de dados após a seleção dos dados estratégicos Figura 2 Estrutura da base de dados após a modelagem dimensional Para facilitar as análises a serem efetuadas nesse artigo, após uma análise preliminar nos dados, selecionou-se, na dimensão Estado, alguns dos estados com maior volume de vendas (Figura 4), selecionou-se também, na dimensão Grupo, os grupos de produtos que tiveram a melhor penetração no mercado (Figura 5), obtendo-se o resultado apresentado na Figura 6. Devido à limitação de espaço deste artigo, não serão realizadas as análises nos dados estratégicos usando a tabela dinâmica e sim o gráfico dinâmico. A tabela dinâmica e o gráfico dinâmico trabalham sempre em conjunto, exibindo exatamente os mesmos dados, independente de onde foi feita a seleção dos dados. Após a filtragem dos dados necessários às análises que se deseja realizar neste artigo, criou-se o gráfico dinâmico mostrado na Figura 7. ENEGEP 2003 ABEPRO 3

4 Figura 3 Tabela dinâmica gerada com a base de dados estratégicos Figura 4 Filtrando dados na dimensão Estado Figura 5 Filtrando dados na dimensão Grupo No próprio gráfico dinâmico e sem precisar sair dele em qualquer momento, é possível se filtrar dados e navegar entre os diversos níveis das três dimensões. Por exemplo, na dimensão Estado é possível se selecionar outros estados ou navegar pelos níveis inferiores dessa ENEGEP 2003 ABEPRO 4

5 dimensão, no segundo nível pode-se selecionar as cidades que se deseja analisar os dados sobre suas vendas (Figura 8), no terceiro nível, pode-se selecionar os bairros destas cidades (Figura 8). A estrutura da base de dados utilizada neste atigo permitiu chegar apenas a esses três níveis desta dimensão, porém, alterando-se a estrutura da base de dados, poder-se-ia também utilizar um nível para as regiões geográficas do país ou um nível para as regiões de cidades dentro de cada estado. Poder-se-ia também, nesta mesma dimensão, chegar-se ao nível de ruas e até ao nível dos endereços dos clientes. Tudo depende das necessidades analíticas dos administradores e de uma estrutura apropriada na base de dados. Figura 6 Tabela dinâmica após aplicação de filtros Figura 7 Gráfico dinâmico gerado a partir da tabela dinâmica Assim como na dimensão Estado, na dimensão Grupo, é possível selecionar os dados em cada um dos seus três níveis, combinando-os com os níveis selecionados nas demais dimensões. No segundo nível dessa dimensão, pode-se selecionar os subgrupos de produtos, e no terceiro nível, pode-se selecionar os próprios produtos negociados pela empresa (Figura 9). O tipo de negócio praticado pela empresa estudada nesse artigo só permite chegar a esses três níveis, porém, de acordo com as necessidades analíticas de cada empresa, poder-se-ia utilizar quantos níveis fossem necessários bastando ter uma base de dados apropriada para tal. Com a dimensão Período, as possibilidades de seleção de dados entre os seus diversos níveis são semelhantes aos vistos nas duas dimensões anteriores. Os dados de vendas ENEGEP 2003 ABEPRO 5

6 disponíveis são apenas os do ano Portanto, no primeiro nível da dimensão não há a possibilidade se navegar por outros anos. Porém, no segundo nível, pode-se selecionar os trimestres e, no terceiro nível, pode-se selecionar os meses desejados (figura 10). Alterando-se a base de dados, seria possível se criar outros níveis nessa mesma dimensão, como década, quinzena, semana, dia da semana, hora da venda, podendo chegar ao nível do momento de cada venda individual. Tudo depende das necessidades analíticas dos administradores, da estrutura da base de dados e dos dados disponíveis. Figura 8 Selecionando dados no segundo e no terceiro nível da dimensão Estado Figura 9 Selecionando dados no segundo e no terceiro nível da dimensão Grupo A estrutura da base de dados criada especialmente para esse artigo permite também a utilização do faturamento. Pode ser criada uma nova dimensão ( Dados ), combinando-a com as demais, como mostrado na Figura 12, ou pode ser criada uma nova tabela dinâmica e um novo gráfico dinâmico, combinando esta dimensão com as dimensões Estado e Período, como mostrado na Figura 11. A tabela dinâmica e o gráfico dinâmico devem estar diretamente ligados à base de dados estratégicos. Desta forma, a cada seleção efetuada, a tabela dinâmica e o gráfico dinâmico apresentam rapidamente os resultados solicitados, permitindo aos administradores explorarem ao máximo seus dados estratégicos e analisarem o comportamento de seus negócios, clientes e mercados auxiliando-os em suas decisões estratégicas. ENEGEP 2003 ABEPRO 6

7 Figura 10 Selecionando dados no segundo e no terceiro nível da dimensão Período Figura 11 Gráfico dinâmico usando os dados sobre o faturamento Figura 12 Gráfico dinâmico acrescentando os dados sobre o faturamento Adaptando-se a base de dados de acordo com as necessidades analíticas, poderiam ser utilizados outros dados estratégicos, assim como outras dimensões. Por exemplo, poderia ter ENEGEP 2003 ABEPRO 7

8 sido utilizado uma outra dimensão para as análises, a dimensão vendedor. Assim, poderia também ser analisado, em conjunto com as demais dimensões, as vendas por vendedor. Nesse artigo, utilizaram-se os dados estratégicos referentes à quantidade de produtos vendidos e aos valores das vendas efetuadas. Poderiam também ser criadas outras tabelas dinâmicas e gráficos dinâmicos para outros detalhes do gerenciamento da empresa e dos negócios, como o fluxo de caixa, as contas a pagar, as contas a receber, o lucro, as dívidas, a produção, o emprego dos diversos recursos existentes na empresa, etc. Tudo depende apenas das necessidades analíticas durante o gerenciamento estratégico da empresa e dos negócios e de uma boa base de dados estratégicos. 3. Considerações finais Acredita-se que este artigo, por meio do estudo de caso efetuado, está dando uma boa contribuição para as empresas em seus processos decisórios, na análise de seus dados estratégicos e no gerenciamento da empresa e de seus negócios. Com boas estratégias para a empresa e para os negócios, com uma boa base de dados e com o recurso OLAP, os processos decisórios ficam mais dinâmicos e o gerenciamento da empresa e dos negócios tornam-se mais ágeis e mais eficazes. Espera-se que muitas empresas, de todos os portes, utilizem o conteúdo deste artigo, realizem análises interessantes e inteligentes em seus negócios, aperfeiçoem seus processos decisórios, suas estratégias e seus próprios negócios e tenham o merecido sucesso em seus empreendimentos. Referências BARBIERI, C. (2001) - Business Intelligence: modelagem & tecnologia. Rio de Janeiro, Axcel Books. BERSON, A. & SMITH, S. J. (1997) - Data Warehousing, Data Mining and OLAP. McGraw-Hill. BISPO, C. A. F. (1998) - Uma Análise da Nova Geração de Sistemas de Apoio à Decisão. Dissertação (Mestrado) Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo. Brasil, São Carlos, 160 páginas. BISPO, C. A. F. & CAZARINI, E. W. (1998a) - A Nova Geração de Sistemas de Apoio à Decisão. In: XVIII Encontro Nacional de Engenharia da Produção - ENEGEP Niterói, Universidade Federal Fluminense, Anais (Proceedings) em CD-ROM, artigo 222.doc. BISPO, C.A.F. & CAZARINI, E.W. (1998b) - Conceitos Básicos e a Elaboração de um Projeto Lógico de um Data Warehouse. In: XVIII Encontro Nacional de Engenharia da Produção - ENEGEP Niterói, Universidade Federal Fluminense, Anais (Proceedings) em CD-ROM, artigo 221.doc. BISPO, C. A. F. & CAZARINI, E. W. (1999a) - Criando Informações Estratégicas com Data Warehouse. Brasil, Revista Developers Magazine, n. 38, páginas 12 a 15. BISPO, C. A. F. & CAZARINI, E. W. (1999b) - Análises Sofisticadas com o On-Line Analytical Processing. Brasil, Revista Developers Magazine, n. 32, páginas 28 a 31. BISPO, C.A.F. & GIBERTONI, D. (2001) - Ferramentas Computacionais Analíticas para o Suporte ao Gerenciamento Estratégico dos Negócios nas Micro e Pequenas Empresas do Brasil. In: XXI Encontro Nacional de Engenharia da Produção - ENEGEP Salvador, Faculdade de Tecnologia e Ciências, Anais em CD- ROM, TR94_0155.pdf. BISPO, C.A.F. & GIBERTONI, D. (2002) Um Banco de Dados Estratégicos para dar Suporte ao Gerenciamento Estratégico dos Negócios nas Pequenas Empresas. In: XXII Encontro Nacional de Engenharia da Produção - ENEGEP Curitiba, PUC-PR, Anais em CD-ROM, TR94_0261.pdf. DODGE, M.& STINSON, C. (2001) - Guia Autorizado do Microsoft Excel São Paulo: Makron Books. INMON, W. H. (1997) - Como Construir o Data Warehouse. Rio de Janeiro, Campus. INMON, W. H. & HACKARTHORN, R. D. (1997) - Como Usar o Data Warehouse. Rio de Janeiro, IBPI Press. INMON, W. H.; WELCH, J. D.; GLASSEY, K. L. (1999) - Gerenciando Data Warehouse. São Paulo, Makron KIMBALL, R. (1998) - Data Warehouse Toolkit. São Paulo, Makron Books. LUCKEVICH, M. (2002). Business Intelligence. Microsoft Press. SINGH, H. S. (2001) - Data Warehouse: Conceitos, Tecnologias, Implementação e Gerenciamento. São Paulo, Makron Books. THOMSEN, E. (2002) - OLAP Solutions. John Wiley. ENEGEP 2003 ABEPRO 8

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