UNIMINAS DATA WAREHOUSE E CRM INTEGRAÇÃO DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO PARA TOMADA DE DECISÃO CLEDSON SOUSA MALAQUIAS

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1 UNIÃO EDUCACIONAL MINAS GERAIS S/C LTDA FACULDADE DE CIÊNCIAS APLICADAS DE MINAS Autorizada pela Portaria no 577/2000 MEC, de 03/05/2000. BACHARELADO EM SISTEMAS DE INFORMAÇÃO DATA WAREHOUSE E CRM INTEGRAÇÃO DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO PARA TOMADA DE DECISÃO CLEDSON SOUSA MALAQUIAS UBERLÂNDIA 2008

2 CLEDSON SOUSA MALAQUIAS DATA WAREHOUSE E CRM INTEGRAÇÃO DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO PARA TOMADA DE DECISÃO Trabalho de Final de curso submetido à como parte dos requisitos para a obtenção do grau de Bacharel em Sistemas de Informação. Orientador: MsC. Luiz Cláudio Theodoro Uberlândia - MG

3 CLEDSON SOUSA MALAQUIAS DATA WAREHOUSE E CRM INTEGRAÇÃO DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO PARA Banca Examinadora: TOMADA DE DECISÃO Trabalho de Final de curso submetido à como parte dos requisitos para a obtenção do grau de Bacharel em Sistemas de Informação. Orientador: MsC. Luiz Cláudio Theodoro Uberlândia, 07 de Abril de Prof. M.Sc. Luiz Cláudio Theodoro (Orientador) Prof. M.Sc. Francisco José Muller Prof Esp. Carlos Barros Uberlândia - MG

4 Dedico esta monografia especialmente a meus pais, irmãos, meu filho minha esposa ao Grupo de Jovens Semente do amanha, aos grandes Doutores, Mestres e Especialistas da Uniminas. 4

5 AGRADECIMENTOS Agradeço primeiramente a Deus por me capacitar e oferecer condições para concluir mais essa etapa na minha vida. A minha esposa, filho, meus Pais e familiares que sempre me apoiaram e incentivaram. Aos meus amigos que compartilharam os momentos de estudos e superação. E aos Professores amigos Luiz Cláudio Theodoro e Kátia Lopes pela confiança, incentivo, paciência, compreensão e apoio. 5

6 RESUMO Este trabalho tem como objetivo fazer um estudo sobre a integração das tecnologias DW e CRM para tomada de decisão. Devido à acirrada concorrência, com concorrentes cada vez mais bem preparados para competir na manutenção e aquisição de clientes, torna-se imprescindível à utilização de recursos tecnológicos capazes de agregar valor às informações fornecidas para tomada de decisão. Este trabalho demonstra os fundamentos de DW e CRM bem como os benefícios que a integração dessas tecnologias pode oferecer às empresas, de forma que se possam transformar os dados em informações valiosas para o estreitamento da relação com os clientes direcionando os gestores com dados sólidos capazes de maximizar os resultados das empresas. 6

7 ABSTRACT The present work has an objective to make a study about the integration of technologies DW and CRM for decision taking process. Due the incited competition, with each time most prepared competitors to compete in the maintenance and acquisition of customers, becomes essential the use of technological resources capable to add value on supplied information for decision taking process. This work demonstrates the beddings of DW and CRM as the benefits the integration of these technologies can offer the companies. The way that it can transform the data into valuable information for the nip of the relation with the customers directing the managers with solid data capable to maximize the results of the companies 7

8 ACRÔNIMOS CRM - Customer Relationship Management ou Gerência de Relacionamento com o Cliente DW - Data Warehouse OLAP - On Line Analytical Processing ETL - Extração, Transformação e Carga (Extract, Transform and Load). TI - Tecnologia da Informação ROI - Retorno sobre o investimento ERP - Enterprise Resource Planning ou Sistema de Gestão Integrada CSF - Critical Success Factors KDD - Knowledge Discovery in Databases ou Prospecção de Conhecimento em Banco de Dados IA - Inteligência Artificial ILT - Identificação, localização e tratamento ODBC - Open Database Conncetivity 8

9 LISTA DE FIGURAS Figura 2.1 Exemplo de modelo estrela...18 Figura 2.2 Exemplo do modelo floco de neve

10 SUMÁRIO 1 - INTRODUÇÃO CENÁRIO ATUAL MOTIVAÇÃO OBJETIVO ORGANIZAÇÃO DO TRABALHO DATA WAREHOUSE INTRODUÇÃO DEFINIÇÃO MODELAGEM MULTIDIMENSIONAL O MODELO MULTIDIMENSIONAL MODELO ESTRELA O MODELO FLOCO DE NEVE PROJETO DE DATA WAREHOUSE GRANULARIDADE PARTICIONAMENTO DE DADOS PROJETO APROPRIADO ARQUITETURA DATA MARTS DATA MINING APLICAÇÕES DE DATA MINING OLAP QUALIDADE DE DADOS NO DATA WAREHOUSE CONCLUSÃO GERÊNCIAS DE RELACIONAMENTO COM O CLIENTE INTRODUÇÃO CRM OBJETIVOS DO CRM O MARKETING UM PARA UM NÚMERO DE CLIENTES X VALOR DO CLIENTE CRM: UMA DECISÃO ESTRATÉGICA IMPLEMENTAÇÃO DA FILOSOFIA CRM RELAÇÃO EMPRESA X CLIENTE OBSTÁCULOS NA IMPLANTAÇÃO DE SISTEMAS CRM BENEFÍCIOS DO CRM CRM OPERACIONAL, COLABORATIVO E ANALÍTICO DESAFIO DA INTEGRAÇÃO DE DADOS MUDANÇAS ORGANIZACIONAIS E CULTURAIS CONCLUSÃO DATA WAREHOUSE E CRM INTRODUÇÃO OS ESTÁGIOS DE CRESCIMENTO DE CRM E DOS DATA WAREHOUSES

11 4.3 CARACTERÍSTICAS DE DATA WAREHOUSES E SUPORTE À DECISÃO DE CRM MADUROS: FATORES CRÍTICOS PARA O SUCESSO DE CRM E DW VISÃO ESTRATÉGICA DE DATA WAREHOUSE E CRM A ESTRATÉGIA DA MARÉ ASCENDENTE CONCLUSÃO CASOS DE SUCESSO COMO AS EMPRESAS OBTÊM SUCESSO UTILIZANDO CRM E DW SETOR DE SERVIÇOS FINANCEIROS BANK OF AMERICA SETOR DE MANUFATURA E DISTRIBUIÇÃO WESTERN DIGITAL SETOR DE VAREJO MIGROS SETOR DE TRANSPORTE AÉREO E TURISMO ONE WORLD BRITISH AIRWAYS, AMERICAN AIRLINES E QANTAS SETOR DE TRANSPORTE TERRESTRE BURLINGTON NORTHERN SANTA FE RAILWAY SETOR DE TELECOMUNICAÇÕES PELE-PHONE COMMUNICATIONS DE ISRAEL SETOR DE SEGUROS DE SAÚDE DCB ACTUARIES AND CONSULTANTS SETOR DE ENTRETENIMENTO HARRAH S ENTERTAINMENT, INC CONCLUSÃO CONCLUSÃO...59 BIBLIOGRAFIA

12 1 - INTRODUÇÃO Cenário Atual A acirrada competitividade no mercado impos às empresas uma nova forma de elaborar e vender seus produtos. Haja vista, que não basta apenas fabricar e vender. É preciso fazer um estudo minucioso de mercado identificando as tendências, necessidades dos clientes e seus concorrentes. O mercado tecnológico dispõe de alguns recursos que facilitam essa análise de mercado como por exemplo o Data Warehouse. Essa ferramenta integrada ao CRM tornaram fortes aliados na tomada de decisão, tendo em vista, que as mesmas propiciam às empresas um refinamento de informações, que podem direcionar o caminho a ser seguido pelos tomadores de decisão. Data Warehouse é um banco de dados especializado, que utiliza dados da base operacional da empresa e dados externos necessários à análise, a fim de gerar uma nova base de dados onde serão armazenados, com o objetivo de que seja possível aos tomadores de decisões obter informações concretas e verdadeiras para posterior análise e tomada de decisão. O Data Warehouse fornece suporte para que as empresas se tornem altamente competitivas, aumentando a eficiência e eficácia das decisões tomadas com relação aos processos, buscando novas oportunidades, novos clientes, podendo atender melhor os clientes da empresa, oferecendo produtos e serviços de maior qualidade assim como a criação de novos produtos e serviços, direcionando os recursos da empresa para setores de maior necessidade, entre outros inúmeros benefícios. Devido a enorme concorrência de mercado, o cliente tem mais opções de escolha. Assim sendo, ao efetuar suas compras o mesmo toma sua decisão não somente no produto, preço mas sim na experiência geral, ou seja, no produto, no preço, na venda, no serviço, na imagem percebida, no suporte e no atendimento. Se as companhias puderem atender todos estes requisitos de uma maneira correta, estas obterão um cliente rentável e fiel. 12

13 CRM é a sigla utilizada para a Gerência do Relacionamento com o Cliente. CRM é essencialmente a maneira como as companhias se comunicam com os clientes, como vendem, como lhes prestam serviços de atendimento, suporte ou manutenção. Sendo assim, o principal objetivo é obter a fidelização dos clientes. O objetivo do CRM é estreitar os relacionamentos com seus clientes e mantêlos fidelizados. Isso implica concentrar todos os setores da empresa, sejam eles de marketing, vendas, operações ou serviços, para estabelecer e sustentar relações com os clientes que sejam mutuamente benéficas. Para tanto, a empresa precisa desenvolver uma visão integrada e exclusiva de cada cliente. O CRM é, essencialmente, um termo para estratégias, metodologias e software voltado para uma organização com foco no Cliente. Do ponto de vista tecnológico, CRM envolve a captura dos dados dos clientes adquiridos durante a interação entre as partes, o armazenamento, a análise e consolidação dessas informações a fim de distribuí-las aos vários pontos de contato da empresa usando informações para estabelecer um relacionamento que antecipe as necessidades do cliente e gere resultado para a empresa. 1.2 Motivação O motivo da escolha de Data Warehouse e CRM para a presente pesquisa é devido ao fato de que estas ferramentas serem atuais no campo de tecnologia da informação, além de ocuparem uma posição de destaque quando falamos de tomada de decisão. Além de que as informações geradas por essas ferramentas serem vitais para as empresas que querem destacar-se nesse mercado cada vez mais competitivo. 1.3 Objetivo O trabalho tem como objetivo demonstrar os benefícios ao utilizar Data Warehouse integrado com CRM para a tomada de decisão. 1.4 Organização do Trabalho Este trabalho está organizado em seis capítulos, incluindo essa introdução. 13

14 O capítulo 2, Data Warehouse, descreve esse banco de dados especializado enfatizando suas características, além de seus benefícios no auxílio da tomada de decisões. Também são apresentados o conceito de modelagem multidimensional e suas derivações. Além disso, são demonstradas características do projeto e arquitetura de um Data Warehouse, conceitos sobre Data Marts, Data Mining, ferramentas OLAP, e qualidade de dados no Data Warehouse. O capítulo 3, Customer Relationship Management - CRM, apresenta a importância da utilização de CRM nas empresas, conceitos dessa filosofia, relacionando os objetivos de sua utilização, além de apresentar o marketing um para um, CRM operacional, colaborativo e analítico, a relação número de clientes x valor do cliente, a utilização de CRM como uma decisão estratégica, a implementação da filosofia nas empresas, o desafio da integração de dados, a relação empresa cliente além dos benefícios na implementação e utilização de CRM e finalmente as mudanças organizacionais de culturais. O capítulo 4, Data Warehouse e CRM, define a importância da utilização destas tecnologias nas empresas. Também são descritos seus estágios de crescimento. Como pontos importantes, são definidos características de Data Warehouse e suporte à decisão de CRM, fatores críticos para o sucesso de sua utilização. O capítulo 5 demonstra alguns estudos de caso com a utilização das tecnologias DW e CRM pelas empresas. O capítulo 6 apresenta a conclusão do trabalho. 14

15 2 Data Warehouse Introdução A fim de utilizar todas as informações armazenadas nos bancos de dados da empresa, e devido ao fato destes dados não estarem integrados, surge o Data Warehouse. Com o objetivo de obter um banco de dados onde fosse possível extrair informações úteis agilizando o processo de tomada de decisão. Neste capítulo são apresentados os conceitos relacionados a Data Warehouse, Data Mining, OLAP e qualidade de dados. 2.2 Definição Devido a grande necessidade dos tomadores de decisão de fazerem a escolha certa, com informações consistentes e de maneira rápida, o conceito de Data Warehouse (DW) veio para auxiliar a transformação de simples dados em informações úteis e dar suporte às decisões referentes aos processos das empresas. O Data Warehouse possui como objetivo centralizar as informações, organizando-as de forma que possam tomar decisões baseadas em fatos concretos, e não somente em experiências anteriormente vividas pelo administrador. Segundo Inmon (1997), o DW é uma coleção de dados que tem por objetivo dar suporte aos processos de tomada de decisão e possui as seguintes características: Orientado por assuntos: o DW armazena informações sobre temas ou assuntos que são de importância para o negócio da empresa. Como exemplos podem ser citados clientes, funcionários, produtos, etc; Integrado: o DW tem a responsabilidade de sincronizar os dados de todos os sistemas da empresa e externos a esta, e padronizá-los para que estes se tornem consistentes. Uma aplicação pode codificar o sexo como M/F, uma outra como 1/0 ou H/M, e isto geraria problemas na hora da análise. Porém, conforme os dados são trazidos para o DW, eles são padronizados e então carregados para o DW, eliminando problemas de inconsistência; 15

16 Variante no tempo: um dado em um DW refere-se a algum espaço de tempo, a fim de possibilitar que seja traçada uma análise histórica e comparativa de fatos. Sem a manutenção do histórico dos dados, a análise histórica e comparativa destes seria inviável. Em um DW os dados não são atualizados, a cada nova carga de dados, uma nova entrada é criada; Um dos benefícios proporcionados pelo Data Warehouse é a diminuição do tempo que os gerentes levam para obter as informações necessárias aos seus processos decisórios, com a eliminação de tarefas operacionais, como pesquisa e identificação dos dados necessários. A sua grande vantagem é permitir a tomada de decisão baseada em fatos (TAURION, 1998). O Data Warehouse é uma ferramenta que dá suporte para que as empresas se tornem altamente competitivas, aumentando a eficiência e eficácia das decisões tomadas com relação aos processos da empresa, buscando novas oportunidades, novos clientes, podendo atender melhor os clientes da empresa, oferecer produtos e serviços de maior qualidade, assim como a criação de novos produtos e serviços, direcionar os recursos da empresa para setores de maior necessidade, entre outros benefícios (TAURION, 1998). 2.3 Modelagem Multidimensional Para responder a questões relacionadas à análise de negócios de uma empresa é muitas vezes necessária uma visão dos dados sob diferentes perspectivas. O modelo multidimensional é o mais adequado para se analisar os dados no ambiente gerencial, haja vista que é mais fácil para consultas e análises, sem mencionar o fato de que produz um banco de dados com menos tabelas e índices, apresenta os dados em um padrão, possui uma estrutura intuitiva e permite o acesso aos dados com alto desempenho (KIMBALL1998). Um dado isoladamente não tem valor, mas a consolidação com outros dados gera informações desejáveis. A modelagem multidimensional, baseada nos seus conceitos, possibilita a visualização dos dados sob várias óticas conforme a necessidade, gerando informações valiosas (KIMBALL, 1998). 16

17 2.3.1 O Modelo Multidimensional O modelo multidimensional usa os conceitos de fatos e dimensões (MACHADO, 2000). Fatos são as medidas que são usadas para realizar análises e as chaves que ligam as dimensões. Um fato representa um evento relevante para o funcionamento da empresa e reflete a evolução dos negócios no dia-a-dia. A principal característica de um fato é que ele é representado por valores numéricos. (MACHADO, 2000). Exemplo: a consolidação do total de vendas de leite desnatado em Juiz de Fora no mês de agosto foi 2000 litros. Dimensões são as diferentes perspectivas envolvidas em um caso, por exemplo, cliente, loja, produto, tempo e etc. As tabelas de dimensão se relacionam com as tabelas de fatos e geralmente possuem muitas colunas ou atributos. Os atributos das tabelas de dimensão funcionam como fonte primária de restrições de consultas, agrupamentos e rótulos de relatórios, tendo assim a necessidade de serem nomeados de forma que o usuário não sinta dificuldade de compreender seus significados (KIMBALL, 2002). As tabelas de dimensões qualificam os fatos (MACHADO, 2000). No exemplo anterior, as dimensões são produto (leite desnatado), tempo (mês de agosto) e cidade (Juiz de Fora) Modelo Estrela A construção básica do modelo estrela comumente chamado de Star é uma entidade contendo os fatos e um conjunto de entidades menores ao redor denominadas dimensões (CAMPOS, 2005). O relacionamento das dimensões é expresso com uma simples ligação entre elas, o que resulta em um modelo de diagramação extremamente simétrico, de fácil leitura e compreensão. A figura 2.1 apresenta um exemplo do modelo estrela. A tabela de fatos contém as chaves de todas as dimensões, a quantidade de produtos vendidos, o valor total da venda, o valor de desconto sobre a venda e o total por unidades de cada produto que são as medidas que apóiam o processo de tomada de decisão. As tabelas de dimensão são tempo, cliente, vendedor, loja e produto. 17

18 Figura 2.1 Exemplo de modelo estrela O Modelo Floco de Neve O modelo floco de neve comumente chamado de Snow Flake é uma extensão do modelo estrela, onde cada uma das pontas da estrela passa a ser o centro de outras estrelas. Cada tabela de dimensão é normalizada; quebrando-se a tabela original ao longo de hierarquias existentes em seus atributos (CAMPOS, 2005). A figura 2.2 apresenta um exemplo do modelo floco de neve de forma normalizada, onde a dimensão produto possui uma hierarquia definida, a categoria do produto é uma subdivisão de marca e marca é uma subdivisão de produtos. Da mesma forma, a dimensão tempo possui ano que possui uma subdivisão mês e mês é subdividido em dia do mês. Cada um destes relacionamentos muitos-para-1 gera uma nova tabela em um esquema floco de neve. 18

19 Figura 2.2 Exemplo do modelo floco de neve 2.4 Projeto de Data Warehouse Projetar um DW que sirva para dar apoio ao gerenciamento dos negócios, não é fácil, devido ao fato de envolver vários conceitos e tecnologias, que precisam ser integradas para que trabalhem em harmonia. Mesmo com toda a evolução tecnológica, existem muitas limitações que devem ser respeitadas e adequadas, durante a fase da elaboração do projeto (BISPO e CAZARINI, 1998). Não existe uma fórmula para que o DW seja projetado, contudo podem-se encontrar algumas ferramentas que auxiliam desde as etapas de extração e análise de dados até a construção e o gerenciamento do DW (OLIVEIRA, 2002). Um DW não pode ser projetado da mesma forma que são projetados os sistemas transacionais. Deve possuir uma arquitetura que lhe permita coletar, manipular e apresentar os dados de forma eficiente e rápida. Para tal, devem-se aplicar filtros sobre os dados antes de passá-los para o Data Warehouse, a fim de reduzir a redundância sobre estes (INMON, 1998). As principais questões de projeto de DW são granularidade, particionamento e projeto apropriado (INMON, 1998) Granularidade Granularidade diz respeito ao nível de detalhe ou de resumo contido nas unidades de dados existentes em um banco multidimensional; quanto mais detalhe, mais baixo o nível de granularidade. Quanto menos detalhe, mais alto o nível de granularidade (INMON, 1998). 19

20 O ponto principal da definição de um DW é descobrir o equilíbrio entre a necessidade real dos níveis de granularidade do usuário final do projeto e o custo envolvido nesta implantação. Deve-se sempre ter em mente o tempo de vida útil do DW, contra o elevado custo de processamento de grandes quantidades de dados. O custo de armazenamento de dados pode ser praticamente desprezado visto o decréscimo ocorrido nos últimos anos (KIMBALL, 1998). Deve-se sempre escolher os usuários mais experientes para auxiliar na definição do nível de granularidade e utilizar algumas técnicas já conhecidas, como prototipação, reuniões de feedback e analisar os dados disponíveis na empresa, entre outras (KIMBALL, 1998). No projeto de DW, uma atenção especial deve ser dedicada à definição dos níveis de granularidade. Uma definição errada pode ocasionar uma inviabilidade do projeto, devido à elevação extrema dos custos ou simplesmente torná-lo não útil para a empresa (INMON, 1998) Particionamento de Dados O particionamento de dados é importante, uma vez que um dos objetivos de um DW é o acesso flexível aos dados. No entanto, com um volume grande torna-se complicada o seu acesso. Uma solução é particionar os dados, dividindo-os em mais de uma unidade física, proporcionando maior flexibilidade no seu gerenciamento (INMON, 1998). O particionamento dos dados proporciona ao pessoal de operação e ao projetista muito mais flexibilidade no gerenciamento dos dados (INMON, 1998) Projeto Apropriado Muitas vezes é necessária uma completa reavaliação dos sistemas transacionais, para que somente então seja possível construir um projeto de DW (KIMBALL, 1998). De certa forma os projetos de sistemas de apoio à tomada de decisão não fogem ao modo tradicional de se implementar e implantar sistemas de informação. Deve ser feita uma análise do sistema como um todo se utilizando inclusive da 20

21 realização de diversas reuniões com os gerentes, funcionários e outros colaboradores envolvidos no tema. Segundo Kimball (1998), os projetos de DW devem ser inicialmente simples e úteis para que possam atingir seus objetivos de forma rápida e clara. Não é desejável para uma empresa investir uma quantia em dinheiro e tempo de seus funcionários em um projeto que pode levar meses para ser concluído e que durante o processo de implantação possa terminar por gerar controvérsias e até mesmo problemas para os setores. Após a conclusão de um projeto inicial bem implantado, com certeza surgem outros projetos a partir de novas idéias dos próprios usuários, e também dos projetistas, em função da experiência adquirida durante o projeto do sistema inicial. 2.5 Arquitetura O DW pode ter uma estrutura centralizada em um único local ou então ser implementado de forma distribuída. No primeiro modelo, o centralizado, tem-se um DW consolidado, integrado. Definindo o projeto desta forma, pode-se maximizar o poder de processamento e acelerar os processos de busca por informações analíticas. Definindo-se uma arquitetura distribuída, pode-se disseminar a informação por função, separando os dados dos diferentes setores da empresa. (CAMPOS, 1997). Existe ainda uma terceira metodologia, na qual se considera uma arquitetura de DW separada por camadas, armazenando os dados mais resumidos em um servidor dispondo os dados um pouco mais detalhados, em nível de detalhe intermediário, em um segundo servidor, e por fim os dados mais detalhados (atômicos) em um terceiro servidor. O primeiro servidor geralmente atende à maior parte das consultas, sendo que se têm um menor número de pedidos de acesso solicitados para as camadas 2 e 3 (CAMPOS, 1997). O dimensionamento dos servidores é o seguinte: na primeira camada é possível ter uma configuração para suportar um grande número de usuários que realizam diversas consultas, as quais trabalham com um volume relativamente pequeno de dados. Já os servidores das outras duas camadas devem ser configurados para permitir processamento de grandes volumes de dados, porém, não é necessária uma preocupação em configurar o sistema para suportar o acesso 21

22 de um número maior de usuários. Isto é explicado pelo fato de que a maioria dos usuários tem suas perguntas respondidas pelas consultas iniciais da camada 1. Se algum usuário não se satisfizer com o nível de detalhe das respostas da camada 1, pode buscar maiores informações na 2 e até mesmo na 3. Conclui-se então que poucos usuários fazem acessos regulares à última camada, sendo que alguns nunca o farão além do nível inicial (CAMPOS, 1997). 2.6 Data Marts Uma vez que um DW exige grande esforço, custo e tempo de implantação é possível dividí-lo em partes menores, distribuídas por departamentos ou áreas de atuação da empresa. Esta divisão é conhecida como Data Mart (BARBALHO, 2005). Os Data Marts (DMs) são subconjuntos de dados, projetados para dar suporte a negócios de organizações específicas (NIMER, 1998). Algumas organizações são atraídas aos Data Marts não apenas por causa do custo mais baixo e tempo menor de implementação, mas também por causa dos correntes avanços tecnológicos. São eles que fornecem um sistema de apoio à decisão customizado para grupos pequenos de tal modo que um sistema centralizado pode não estar apto a fornecer. Data Marts pode servir como veículo de teste para companhias que desejam explorar os benefícios do DW (SOUZA, 2003b). Os problemas são essencialmente os mesmos para DW e DM, a diferença básica entre os dois se dá apenas com relação ao tamanho e ao escopo do problema abordado. DM aborda problemas departamentais, ou seja, atendem as necessidades de unidades específicas de negócio e o DW envolve toda a empresa, afim de que o suporte às decisões atinja todos os níveis da empresa, com a diferença que o tempo e os investimentos empregados, são muito maiores (JULIO, 2005). 2.7 Data Mining Data Mining ou mineração de dados é o processo de extrair informação válida, previamente desconhecida e de máxima abrangência a partir de grandes bases de dados, usando-as para efetuar decisões cruciais. O Data Mining vai muito além de uma simples consulta a um banco de dados, no sentido que permite aos 22

23 usuários explorar e inferir informação útil a partir dos dados, descobrindo relacionamentos escondidos no banco de dados (KIMBALL, 1998). O acúmulo de dados pelas companhias em seus bancos de dados trouxe como conseqüência, que estes bancos de dados passassem a conter verdadeiros tesouros de informação sobre vários dos procedimentos dessas companhias. Toda esta informação pode ser usada para melhorar seus procedimentos, permitindo que a empresa detecte tendências e características, e reaja rapidamente a um evento que ainda pode estar por vir. No entanto, apesar do enorme valor desses dados, a maioria das organizações é incapaz de aproveitar totalmente o que está armazenado em seus arquivos. Estas preciosas informações estão implicitamente escondidas sob uma montanha de dados, e não pode ser descoberta utilizando-se sistemas de gerenciamento de banco de dados convencionais (GIMENES, 2000). Uma das necessidades das empresas modernas é direcionar os seus negócios para os clientes. Como estas já possuem em seus bancos de dados, históricos contendo as transações de seus clientes, é necessário ter uma ferramenta que estude estes dados a fim de conhecer melhor os clientes e direcionar melhor os negócios para estes. Para isso, foi desenvolvido o Data Mining, através do qual podem ser realizadas análises em grandes volumes de dados armazenados, podendo, por exemplo, descobrir tendências e padrões de consumo (GIMENES, 2000). A promessa do Data Mining é o acesso ao dado bruto, podendo pesquisar e procurar por padrões e/ou tentar descobrir relações entre os dados pesquisados. Pode obter informações, descobrir fatos, usando como matéria prima uma grande base de dados que expresse uma situação ou acontecimento em uma empresa. O DW é uma boa fonte de dados para o Data Mining em função da formatação dos dados, facilitando o processo de extração das informações (SOUZA, 2003). Data Mining pode ser considerado uma fase do processo descoberta de conhecimento em bancos de dados (KDD - Knowledge Discovery in Databases ou Prospecção de Conhecimento em Banco de Dados), área de pesquisa de bastante evidência, envolvendo Inteligência Artificial (IA) e Banco de Dados (KIMBALL, 1998). 23

24 Aplicações de Data Mining Algumas áreas-chave em que se espera que o Data Mining represente um papel importante nos negócios são (MENCONI, 1998): Marketing: algumas empresas gastam milhões de dólares para localizarem os clientes potenciais por meio de campanhas de marketing como anúncios e correspondências enviadas aos clientes. As empresas podem aperfeiçoar suas campanhas de marketing para obterem um maior retorno de investimento, usando o Data Mining para definir entre os seus clientes, quais são os mais prováveis a adquirirem um novo produto ou serviço. Atendimento ao consumidor: freqüentemente o único fator que diferencia os fornecedores é a qualidade no atendimento ao consumidor. Entender melhor as exigências dos clientes e ajudar as empresas a desenvolverem um serviço mais atraente é uma das funções do Data Mining. Descoberta de fraude: as empresas perdem uma parte significante da rentabilidade, através de práticas fraudulentas. As habilidades automatizadas de reconhecimento de padrões e exceções do Data Mining provêem uma alternativa poderosa para a descoberta de fraudes. Se recursos de Data Mining forem usados para se conhecer melhor os hábitos dos clientes atuais, pode-se tornar mais fácil a tarefa de descobrir-se um perfil de potenciais compradores de um novo produto entre os não clientes da empresa (MENCONI, 1998). As informações levantadas com o uso desta ferramenta podem revelar não somente os bons clientes, como também quais consumidores estão propensos a deixar de ser clientes da empresa, isto antes mesmo de o fato acontecer, possibilitando que os contatos necessários possam ser feitos antes da perda dos referidos clientes (FREEDMAN, 1995). Com base nos dados a respeito dos hábitos de consumo dos clientes, seus hobbies e nos dados sobre suas transações comerciais e financeiras, é possível se traçar associações que revelem grandes oportunidades de mercado (MENCONI, 1998). 24

25 Nenhuma técnica de análise pode substituir a experiência e o conhecimento nos negócios e seus mercados, ao contrário, a mineração de dados torna este conhecimento e esta experiência mais importantes que nunca. Através do Data Mining, passa-se a conhecer melhor os negócios e os clientes e melhores estratégias para gerenciá-los podem ser criadas OLAP O termo OLAP (On-Line Analytical Processing) está relacionado com a manipulação multidimensional dos dados. É uma ferramenta utilizada para o acesso, a visualização e a análise interativa dos dados de um Data Warehouse. (CARVALHO, 1997). A ferramenta OLAP apresenta informações para o usuário via um modelo de dados natural e intuitivo, com alta flexibilidade e desempenho. As informações obtidas podem ser mostradas em tabelas 2D e 3D, mapas gráficos, com fácil modificação dos eixos e dimensões, assim os usuários ganham perspicácia nas consultas, análise dos dados e na obtenção de relatórios dinâmicos (FORSMAN, 2000). A possibilidade de visualizar com maior facilidade a grande quantidade de dados históricos, aliada ao ganho de tempo nas consultas e a redundância controlada são algumas das grandes vantagens da ferramenta OLAP. É uma ferramenta dinâmica, mesmo que não seja um programador experiente, o usuário consegue montar um relatório e assim fica independente da equipe de desenvolvimento. E o fato de o usuário final (cliente) interagir diretamente com a ferramenta formulando as consultas e fazendo comparações dos dados, torna a análise mais sofisticada, mais fácil e com menor chance de erros. Além disso, as consultas podem ser feitas baseadas nas prioridades do usuário, no momento em que surge a necessidade (MICROSOFT, 2005). São vários os motivos para se usar as ferramentas OLAP, entre os mais importantes pode-se citar (JULIO, 2005): Prover aos usuários uma melhoria na qualidade de suas previsões, disponibilizando uma série de visões diferenciadas; Prover uma interativa visão sobre uma variedade de informações: o usuário pode interagir com o sistema e avaliar estes dados sobre formas diferenciadas; 25

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