Data Warehouse e Data Mart como Ferramentas de Inteligência em negócios (BI)

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1 ANA PAULA SILVA Data Warehouse e Data Mart como Ferramentas de Inteligência em negócios (BI) Universidade Estadual de Maringá. Departamento de Informática, Curso de Pós Graduação em Tecnologia de Desenvolvimento para a WEB. MARINGÁ 2004

2 2 ANA PAULA SILVA Data Warehouse e Data Mart como Ferramentas de Inteligência em negócios (BI) Monografia apresentada como requisito parcial à obtenção do grau de Especialista em Desenvolvimento para WEB, Curso de Pós Graduação em Desenvolvimento para WEB, Departamento de Informática, Universidade Estadual de Maringá. Orientador: Prof. Dr. José Tarcísio Pires Trindade MARINGÁ 2004

3 3 AGRADECIMENTOS Ao Professor José Tarcísio pela paciência. Ao Coordenador do Curso Wesley Romão pelo incentivo. À minha amiga Rosely Locatelli. Aos meus pais e ao meu irmão.

4 4 SUMÁRIO RESUMO...7 INTRODUÇÃO BUSINESS INTELLIGENCE BI CONCEITO DE BI BI PARA SOBREVIVÊNCIA DA EMPRESA O VALOR DO BI NAS EMPRESAS EXEMPLO DE UTILIZAÇÃO DA INFORMAÇÃO DO BI CASOS EM QUE É ACONSELHADO A UTILIZAÇÃO DO BI A MANUTENÇÃO DE UM BI UMA NOVA GERAÇÃO DE BI FERRAMENTAS DE BI APLICAÇÕES DE BI DATA WAREHOUSE O QUE É DATA WAREHOUSE? POR QUE UTILIZAR DATA WAREHOUSE PRINCÍPIOS DIRECIONADORES DE UM AMBIENTE DATA WAREHOUSE GRANULARIDADE ATUALIZAÇÃO E TEMPO DE RETENÇÃO DOS DADOS DISPONIBILIDADE ESCALABILIDADE ARQUITETURA DO AMBIENTE DE DATA WAREHOUSE ORIENTAÇÃO POR ASSUNTO INTEGRAÇÃO VARIAÇÃO NO TEMPO NÃO VOLATILIDADE DADOS LOCALIZAÇÃO DOS DADOS CREDIBILIDADE DOS DADOS SUMARIZAÇÃO NÍVEIS DE SUMARIZAÇÃO CONSIDERAÇÕES SOBRE VOLUME DE DADOS...43

5 POLÍTICA, TRANSFORMAÇÕES, ARMAZENAMENTOS E ANÁLISE METADADOS TIPOS DE MODELAGENS EM DW MODELAGEM FLOCO DE NEVE - SNOWFLAKE MODELAGEM ESTRELA - STAR TIPOS DE TABELAS UTILIZADAS NA ARQUITETURA DW TABELA DE FATOS - FACT TABLE TABELAS INFORMACIONAIS - INFORMATION TABLE DATA MART DATA MART DATA WAREHOUSE X DATA MART DATA WAREHOUSE X DATA MART: COMO ELES PODEM AJUDÁ-LO...54 CONCLUSÕES...56 REFERÊNCIAS...57

6 6 LISTA DE TABELAS E QUADROS QUADRO I DEMONSTRATIVO DAS FERRAMENTAS E FORNECEDORES E ETAPAS DE BUSINESS INTELLIGENCE. FIGURA 01 INTEGRAÇÃO DOS DADOS. FIGURA 02 PARÂMETROS DE CREDIBILIDADE DOS DADOS. FIGURA 03 SUMARIZAÇÃO. FIGURA 04 ESTRUTURAS DOS NÍVEIS DE SUMARIZAÇÃO. FIGURA 05 VOLUME DOS DADOS. TABELA COMPARATIVA ENTRE SNOWFLAK E STAR.

7 7 RESUMO Nas últimas décadas, com a disseminação do uso de microcomputadores, as empresas preocuparam-se apenas com a automatização de seus processos, gerando assim, uma grande massa de dados obsoletos. As constantes mudanças na economia globalizada tem forçado os diretores e gerentes a tomarem decisões cada vez mais rápidas e precisas que podem definir o futuro de seus empreendimentos. Surge então a necessidade de abstrair informações relevantes destes dados. Uma alternativa encontrada para facilitar a obtenção destas informações está na implantação de uma arquitetura de DATA WAREHOUSE que é o processo de interação dos dados corporativos de uma empresa em um único base de dados onde, os usuário finais podem facilmente executar consultas, gerar relatórios e fazer análises, criando um ambiente de suporte a decisão que alavanca dados armazenados em diferentes fontes e os organiza e entrega aos tomadores de decisões da empresa, independente da plataforma que utiliza ou de seu nível de qualificação técnica. Para podermos falar sobre Data Warehouse e Data Mart, faz-se necessário uma introdução sobre Business Intelligence para melhor entendimento. Este trabalho visa esclarecer algumas dúvidas sobre Data Warehouse, no que se refere a necessidade de informações mais relevantes. Quem e como devemos utilizá-los bem como fazer uma comparação entre duas ferramentas mais usadas que são Data Warehouse e Data Mart. Para isso, tem-se a necessidade de uma breve explicação sobre BI. Business Intelligence é o conjunto de conceitos, métodos e recursos tecnológicos que habilitam a obtenção e distribuição por toda a empresa, de informações para análise, disponibilizando aos gestores nos diversos níveis, tanto o diagnóstico de seu negócio, com base em fatos acontecidos, como a sinalização de tendências, elementos fundamentais para suportar a tomada de decisão.

8 8 INTRODUÇÃO Nas últimas décadas, com a disseminação do uso de microcomputadores, as empresas de modo geral, preocuparam-se apenas com a automatização de seus processos, gerando assim, uma grande massa de dados obsoletos. Atualmente, as constantes mudanças na economia globalizada têm forçado os diretores e gerentes a tomarem decisões cada vez mais rápidas e precisas que podem definir o futuro de seus empreendimentos. Com o foco nessa realidade é que surgiu o conceito de inteligência para negócios ou Business Intelligence. Business Intelligence são as lentes multifocais que permitem executar uma visão estratégica através das informações operacionais de uma empresa, com o mínimo de distorção possível e com uma abrangência maior para avaliação dos resultados. Com esta aplicação analítica, pretende-se determinar novas estratégias de mercados e novos produtos. Business Intelligence é a construção deste modelo de inteligência de negócios que pode ser facilmente entendido, medido e, seguramente está comprometido com os resultados de todos os níveis da empresa. Com os resultados obtidos, será feita uma visão estratégica única, com coerência e sem distorção das informações obtidas, para que sejam definidos novos objetivos e metas a serem alcançadas ou apenas para medir a posição da empresa até o momento. Business Intelligence utiliza-se de uma combinação de outras ferramentas, dentre elas, destacamos neste trabalho: Data Warehouse; que armazena um enorme volume de dados da sua empresa e transforma estes dados brutos em informação; OLAP: analisa uma mesma informação de diferentes formas para ajudar na tomada exata de uma decisão; 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; Data Mart: agrega a informação por setores, além de melhorar a performance torna o acesso mais simples para o usuário final; entre outros que serão comentados e mostrados. Mas para o propósito desse trabalho discorreremos, com mais detalhes, sobre Data Warehouse e Data Mart como ferramentas de Inteligência para negócios (BI). No

9 9 capítulo 4 conceituaremos o Data Warehouse, falando sobre sua estrutura, modo de uso, onde e como utiliza-lo, além de outros conceitos relacionados. No capítulo 5 abordamos o que vem a ser o Data Mart conceitos, estruturas além de comparações entre as duas ferramentas. Mas além de todas estas ferramentas agregadas, ainda é preciso deter um profundo conhecimento de seu negócio, para a aquisição de uma aplicação analítica como estas aqui apresentadas. Será necessário traçar objetivos, metas, táticas e estratégias com estas ferramentas, pois elas agregam um alto valor a informação em análise. Mesmo com o sistema todo implantado e gerando seus relatórios dinâmicos, serão necessários alguns ajustes tanto técnicos quanto operacionais, para a expansão dos resultados obtidos ou para que se possa aprender com os erros e acertos. Isto é a Inteligência de seu Negócio. Isto é Business Intelligence. Estas questões são abordadas no capítulo 2 onde também discorreremos sobre conceitos, valor de BI para sobrevivência das empresas, valor de Bi nas empresas, exemplo de utilização, casos em que é aconselhado a utilização de BI, Manutenção e por fim as ferramentas de BI. Nos capítulos 6 e 7, fazemos uma comparação entre Data Warehouse e Data Mart e como eles podem ajuda-lo. Por fim, apresentamos nossas conclusões sobre o presente trabalho.

10 10 2. BUSINESS INTELLIGENCE BI A economia globalizada resume-se a uma palavra: velocidade. Os negócios, os clientes e os produtos sofrem mudanças em ritmo nunca antes observado. Para alcançar o sucesso, as empresas devem oferecer uma experiência superior ao cliente, ganhar conhecimento em tempo real, tomar decisões mais rapidamente e aperfeiçoar o desempenho dos negócios. Os executivos devem examinar e compreender tanto os processos tradicionais como os de e-business, reunindo informações de diversas fontes. A resposta para estes desafios chama-se Business Intelligence. 2.1 CONCEITO DE BI Business Intelligence é o conjunto de conceitos, métodos e recursos tecnológicos que habilitam a obtenção e distribuição por toda a empresa, de informações para análise, disponibilizando aos gestores nos diversos níveis, tanto o diagnóstico de seu negócio, com base em fatos acontecidos, como a sinalização de tendências, elementos fundamentais para suportar a tomada de decisão. Um grande centro de ferramentas de software, incluindo DSS (Sistemas de suporte a decisão), EIS(Sistemas de informação executivo), OLAP (Processo analítico online) e data mining, que extraem dados de forma ordenada para encontrar tendências e parcerias que podem contribuir na direção do seu negócio., [Greengard, 1999] É uma aplicação tecnológica que permite as corporações coletar, agregar e analisar todos os dados transacionais para melhor entender e obter insight sobre o seu negócio. Uma das melhores aplicações de BI na atualidade é a análise dos dados

11 11 seus clientes de forma a obter um melhor entendimento do comportamento deles e melhorar o gerenciamento do relacionamento para com estes., [Simoudis, 1998] O mercado aponta o BI como o conjunto de ferramentas que interagem entre si, objetivando levar a um número maior de usuários informações vitais para o gerenciamento de seus negócios. Estão contidas neste conceito todas as tecnologias e ferramentas de gerenciamento de informações já conhecidas no passado, como a tecnologia de OLAP, a Data Warehouse, o Data Mining, o DSS, Data Mart e EIS, ou seja, todas as ferramentas e processos disponíveis para coleta, armazenamento e distribuição de dados gerencias.,..., a seguir o autor, cita que o BI está disponível no produto destes através de quatro ferramentas: SIGAEIS(executive Information System ), a integração com os produtos MS office, o Seagate Crystal Report e o SIGAWF(Workflow) [Microsiga, 1999] O conceito de BI traz uma nova abordagem e integra toda a tecnologia que possa prover ao usuário um poder de análise que ele não tem, permitindo transformar os dados transacionais em informação. Além disso, olhar para o futuro, embasado em projeções e decisões com informações mais precisas, por Antonio Paulo Hill, diretor para a América Latina da Hyperion. [Informática Hoje, 1999] Atualmente dentro de cada negócio é usado BI para trabalhar de maneira inteligente apontando novos caminhos de lucratividade e viabilidade, retornando a informação de qual a melhor maneira de obter o maior retorno sobre o investimento aplicado. Estas são algumas das características de BI: [ a) extrair e integrar dados de múltiplas fontes; b) fazer uso da experiência; c) analisar dados contextualizados; d) trabalhar com hipóteses; e) procurar relações de causa e efeito; f) transformar os registros obtidos em informação útil para o conhecimento empresarial;

12 BI PARA SOBREVIVÊNCIA DA EMPRESA Nos últimos anos, a demanda mostra que no mundo de BI não tem lugar para a superficialidade ou modismo, é inegável que atualmente algo está mudando de maneira substancial. Nos últimos anos, a demanda de profissionais do conhecimento, especializados na sua geração, difusão e aplicação tem crescido sem parar. A necessidade de sistemas de inteligência para converter os dados em critérios objetivos, para a tomada de decisões, é uma realidade generalizada. Existem alguns elementos irrenunciáveis que podem contribuir para o sucesso da empresa, os quais pode-se resumir fundamentalmente em quatro: 1º) O âmbito de diferenciação entre as empresas tem-se deslocado do retorno das operações ao informal, da mera gestão da transação a contribuição e valor ao cliente através de cada oportunidade de contato, da automatização de processos mecânicos a mecanização de processos inteligentes; de considerar exclusivamente os aspectos tangíveis nos processos de tomadas de decisões a dar uma importância cada vez maior ao intangível; 2º) Cada vez em maior medida, a empresa vai adotando estruturas funcionais orientadas a garantir que existe uma adequada interação com o retorno; interação esta que deve ser rápida, eficiente e que permita ativar os mecanismos pertinentes para dar uma resposta oportuna às ameaças e oportunidades que podem surgir; 3º) O conhecimento, elemento básico na atividade de toda empresa, não tem tido normalmente a atenção que merecia, devido a seu caráter intangível. Atualmente se considera o mais importante e é uma tendência muito divulgada tratar de fazer o conhecimento tangível através de sistemas de documentação e publicação; 4º) Não se pode deixar de incluir a diferenciação das características de certas decisões e sua disposição em função de seus interesses para a empresa, quer seja

13 13 de caráter tangível ou intangível, por seus efeitos em curto ou longo prazo e o poder conhecer, mediante simulações, os efeitos e algumas decisões O Valor do BI nas Empresas No mercado atual, as empresas precisam levar vantagens das informações que têm. Toda empresa que pretenda alcançar os níveis adequados de competência necessita converter os dados em conhecimento, analisando e utilizando a informação para apoiar a tomada de decisão e a definição de estratégia de negócio, que permitam alcançar o êxito. Velocidade é a última palavra em negócios para empresas que buscam vantagens competitivas. Responder prontamente às demandas de seus clientes, assim como perceber antecipadamente tendências que viabilizam novas oportunidades de mercado, é a chave do sucesso para manter e expandir negócios no mundo de hoje. Direcionar estrategicamente as ações de sua empresa em busca desses objetivos depende fundamentalmente de ter informações precisas e imediatas, que garantam uma aplicação eficaz de seus esforços e investimentos. A integração de toda a informação, procedente das operações da empresa, em uma plataforma de BI inter-relacionada com sua cadeia de valor, está se convertendo em um fator crítico de êxito essencial para a competitividade, e ainda mais, para a sobrevivência das empresas. Os sistemas de BI proporcionam os meios para poder integrar e analisar a informação. Incluem capacidades de análise multidimensional que permitem navegar e aprofundar a partir dos dados, agregando e desagregando online pelas dimensões que se considera mais importante e permitindo a definição e continuação dos indicadores de negócios mais relevantes da empresa. Este tipo de informação pode ser útil sempre que haja a necessidade de se realizar uma análise da informação sobre qualquer aspecto de sua cadeia de valor.

14 14 Os sistemas de BI se baseiam na integração e na universalização da informação, para dar resposta às necessidades analíticas, quer dizer, todos os departamentos da empresa proporcionarão informação e ao mesmo tempo se beneficiarão dela, porém não somente da informação do seu próprio departamento, mas também poderão ter acesso a qualquer tipo de informação que lhes seja de utilidade em sua área de negócio, mesmo que essa informação provenha de qualquer outro departamento EXEMPLO DE UTILIZAÇÃO DA INFORMAÇÃO DO BI Em uma empresa, tem-se uma informação periódica sobre as vendas realizadas aos clientes, sobre o esforço da rede comercial e sobre os pedidos feitos aos fornecedores. Pode-se integrar e cruzar toda esta informação para analisar, por exemplo, em que lugares vende-se mais cada tipo de produto, quem são os clientes mais rentáveis, qual é a relação entre o esforço comercial e as operações fechadas, e de que fornecedores compra-se a maior parte dos produtos vendidos CASOS EM QUE É ACONSELHADO A UTILIZAÇÃO DO BI Qualquer empresa precisa integrar a informação procedente de sua cadeia de valor, com o objetivo de analisar para poder tomar decisões acertadas e definir estratégias eficientes de negócio. Qualquer empresa que tenha resolvido suas necessidades de informação operacionais, vai traçar necessidades de informação analítica, que devem ser resolvidas com a implantação de um sistema de BI. Qualquer analista de negócio que tenha que realizar uma função de planejamento e gestão irá beneficiar em grande medida de um sistema de BI pela facilidade de análise que mostra este tipo de ferramenta e pela autonomia que confere este tipo de sistema.

15 A MANUTENÇÃO DE UM BI A manutenção de um sistema de BI implica na execução, periódica ou não, de uma grande quantidade de processos, análise e limpeza da fonte de dados, cargas adicionais de dimensão e tabela de tabela de fatos, cálculo de tabelas agregadas, atualização e distribuição de relatórios e análise, etc.. Todos esses processos devem ser executados em uma determinada ordem, pois sua execução estará sujeita a diversos fatores, tais como: disponibilidade de certa máquina, de certo arquivo ou simplesmente certo dia a certa hora. Quando se apresenta alerta, anormalidades ou erros, deve-se corrigir sem que em nenhum momento perca-se a disponibilidade ou a veracidade da informação oferecida. Para que isto aconteça, a melhor estratégia ainda é a prevenção. Durante a fase de desenvolvimento do sistema deve-se estudar cuidadosamente os pontos críticos do funcionamento do sistema, quer dizer, deve-se elaborar uma lista de tudo o que pode falhar e preparar os correspondentes algoritmos de atuação UMA NOVA GERAÇÃO DE BI Na atualidade, as empresas são valorizadas não unicamente pela qualidade de seus produtos ou serviços, mas também pelo grau em que dividem informação com seus clientes, empregados, fornecedores ou sócios. A maioria das organizações têm uma grande quantidade de dados, todavia possuem uma carência no conhecimento destes dados, e como estes estão organizados e distribuídos. É por isso que surge a necessidade ou conceito de BI, o qual se encarrega de englobar todos os sistemas de informação de uma empresa para obter não somente dados ou conhecimento, mas também uma verdadeira inteligência de negócio que concede vantagens competitivas às organizações. A metodologia de BI tem a capacidade de consolidar informação e analisar essa informação com a suficiente velocidade e precisão para descobrir vantagens e poder tomar decisões estratégicas de negócio.

16 16 Os diferentes tipos de software são classificados nas seguintes categorias: a) Tecnológicos: bases de dados otimizados por freqüência, alto volume de informação e consultas multidimensionais; b) Aplicações Analíticas: aplicações pré-fabricadas com medidas definidas, metodologias e processos já predestinados para administrar problemas de negócios associados com mercados específicos ou verticais ou áreas funcionais de uma empresa; c) Ferramentas de Análise: aplicações que não são de mercados verticais ou função de negócio específicos, mas podem prover de funções essenciais como a visualização de dados, informes e consultas; d) Plataformas de Desenvolvimento: incluem blocos de informações para adaptar ou desenvolver aplicações analíticas que resolvem as necessidades de negócio. Plataformas que podem incluir linguagens de programação como Java, Visual Basic e/ou moldes pré-configurados ou objetos. Algumas das mais avançadas plataformas provém de uma interface de usuário muito amigável para manipular estes elementos sem programar códigos. Para resolver os problemas das ferramentas de BI, aparece a nova geração de sistemas de Business Performance, que melhoram a utilidade dos sistemas. As soluções de Business Performance se dividem em 3 grandes grupos: - no primeiro se reflete o desenvolvimento de aplicações de uso analítico mais simples de utilizar, e aplicações analíticas já desenvolvidas anteriormente. Estas aplicações devem melhorar a geração de alto rendimento de negócio com Dashboards e Scorecards (permitindo incorporar, se deseja, as medidas ou controles do negócio que se quer aplicar) ; - o segundo grupo encorpora soluções e acesso a informação personalizada através do uso interno de portais corporativos e de e-business; - o terceiro grupo está desenhado para suportar a tomada de decisões em tempo real através do acesso imediato ao sistema de Data Warehouse ou diretamente às tabelas, motores automatizados de decisão e recomendações analíticas de baixo pedidos do usuário.

17 17 3. FERRAMENTAS DE BI Conforme comentamos no capítulo anterior, podemos contar com um amplo e variado leque de ferramentas para implementação do conceito de BI. Algumas delas são descritas a seguir. - Datawarehouse São os grandes base de dadoss de dados [Informática Hoje, 1999]; poderia-se perguntar: mas já não existem os bancos de dados tradicionais? A resposta seria sim, mas não conseguimos imaginar uma empresa que adote a filosofia de guardar todos os seus dados transacionais (movimentações diárias, como por exemplo: entradas e saídas de itens de estoque) numa única base. Isto exigiria uma grande capacidade de armazenamento, o que teria um custo elevado, além de interferir na velocidade de processamento, o que demandaria um tempo maior de operação. Por estes motivos os dados que não precisam necessariamente estar disponíveis on-line (acessados a qualquer momento), ficam disponíveis em outra base para quando se fizer necessária uma consulta. Esta outra-base é estruturada de forma a facilitar este processo de consulta, além de contar com recursos de pré-processamento como por exemplo o conceito de ETL (Extraction, transformation and load), que compreende a fase de alimentação do que denominamos datawarehouse. Datamarts Outra ferramenta de BI é o Data Mart que é, na verdade um pequeno Data Warehouses; assim poderíamos definir os Data Marts, como ferramentas que se utilizam da mesma concepção do Data Warehouse. A diferença entre um e outro fica por conta da especialização por um determinado assunto ou área da empresa, como por exemplo podemos ter um um Data Mart específico para marketing. [Informática Hoje, 1999] SQL

18 18 O SQL é um exemplo, dentro das muitas linguagem de consulta disponíveis para pesquisar dados. Associadas ou não ao banco de dados para os quais foram desenvolvidas originalmente, estas ferramentas são poderosas aliadas para a pesquisa de dados, desde que se conheça o vocabulário inerente a cada uma delas, e também a denominação dos dados no banco de dados. Se o problema for consultar determinados clientes que estejam cadastrados sob um típico específico, como por exemplo um canal de venda, utilize o comando SELECT, e não esqueça da sentença apropriada: SELECT client WHEN type = XXXX. [Microsof, 1997] Data Mining (Query tools Ferramentas de consulta, Statistical techniques técnicas estatísticas, Visualization - Visualização, OLAP Análise on-line de processos, Case-based learning Aprendizado baseado em casos, decision trees Árvore de decisão, Association rules Regras de associação, Neural networks Redes Neurais e Genetic Algorithms Algoritmos genéticos) Não é nosso propósito aqui identificar cada uma das ferramentas que encontramos sobre o manto do Data Mining, já que o foco de nosso trabalho concentra-se nas ferramentas de Data Warehouse e Data Mart. O importante é salientar que o Data Mining é um conceito de mineração de dados, de forma a atendermos as nossas necessidades de informações, através de regras existentes dentro das ferramentas, consideradas em alguns casos como verdadeiras caixas pretas [Adriaans, 1996]. Não precisamos conhecer o conteúdo das referidas caixas pretas, como no caso dos comandos SQL. Mas precisaremos de alguém mais técnico para montar estas regras, e a partir daí, é só efetuar a pesquisa. Apesar do termo Data Mining ter se tornado bastante popular nos últimos anos, existe ainda uma certa confusão quanto a sua definição. 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. Este processo vai muito além da simples consulta a um banco de dados, no sentido de que permite aos usuários explorar e inferir informação útil a partir de dados, descobrindo relacionamentos escondidos no banco de dados.

19 19 Pode ser considerada uma forma de descobrimento de conhecimento em bancos de dados, sendo uma área de pesquisa de bastante evidência no momento, envolvendo inteligência artificial e banco de dados. Data Mining pode ser utilizado com os seguintes objetivos: Explanatório: explicar algum evento ou medida observada, tal como: porque a venda de sorvetes caiu no Rio de Janeiro ; Confirmatório: confirmar uma hipótese. Uma companhia de seguros, por exemplo, pode querer examinar os registros de seus clientes para determinar se famílias de duas rendas têm mais probabilidade de adquirir um plano de saúde do que famílias de uma renda; Exploratório: analisar os dados buscando relacionamentos novos e não previstos. Uma companhia de cartão de crédito pode analisar seus registros históricos para determinar que fatores estejam associados a pessoas que representam risco para créditos. Especialmente devido ao alto custo envolvido, estas ferramentas vinham sendo usadas quase que unicamente por grandes corporações e instituições governamentais. A maior parte das atividades de Data Mining ficava restrita a especialistas, com empresas oferecendo seus serviços de análise, mas sem entregar aos clientes seus métodos e ferramentas. Com o grande aumento do volume de dados nas empresas e com o crescimento do uso de tecnologia de banco de dados, especialmente de Datawarehouse, as técnicas de DataMining assumiram papel importante no suporte aos processos de tomada de decisão e devem, aos poucos, ganhar mercado entre as empresas de menor porte. DSS/EIS Tanto o DSS (Decision Suport System Sistema de Suporte à Decisão) ou o EIS (Executive Information System Sistema de Informação Executiva) são direcionados para os executivos de empresas no sentido de facilitar o exercício da principal função deste dentro da empresa: tomada de decisão. [Microsiga, 1999]

20 20 Dependendo do produto e/ou do fabricante teremos uma esta facilidade para obtenção das informações, porque, no geral, estas já estão formatadas de acordo com as previsíveis necessidades destes executivos. O problema começa quando não se acerta nesta previsibilidade, ou algum detalhe adicional que sempre o executivo necessita, ou ainda quando esbarramos na falta de disposição ou tempo do mesmo, para entender alguns comandos necessários para atender ao detalhe requerido. Geradores de relatórios (Ex. Crystal Report) Se tivermos a nossa disposição dados porque não gerar informações formatadas de acordo com a nossa necessidade, estas são as funções principais dos geradores de relatórios, a exemplo do Crystal Report. [Microsiga, 1999] Logicamente o processo de geração das informações não é tão simples assim. Neste processo utilizam-se regras de consulta, e se estamos falando de Crystal Report, não podemos esquecer de SQL, pois o Crystal Report é justamente o gerador de relatórios do SQL. Portanto, vale o que foi comentado no item SQL, deve haver um conhecimento acerca das referidas regras, além do principal: saber o nome de um campo da forma que está escrito no banco de dados, e se você pensa que digitar o nome cliente para procurar informações sobre clientes, pode ter uma surpresa, cliente pode estar escrito como client, clien, etc... CRM CRM, este é o conceito do momento. Seja os fabricantes de ERP ou consultoria especializadas na área de marketing/vendas, todos estão interessados no filão do CRM (Customer Relation Management). O referido conceito trata da integração das áreas de vendas, que normalmente contam com um sistema específico de informações de faturamento que não está interligado ao de telemarketing, que responde pelo contato com o cliente, ou ainda ao setor de atendimento ao cliente. Ao efetuarmos uma integração destas áreas/sistemas proporcionaremos uma integração plena do contato com o cliente, o que otimizará as decisões inerentes a este verdadeiro patrimônio da empresa. Dentro deste conceito pode-se embutir

21 21 alguns dos componentes acima para efetuar o processo de integração. [Network Computing, 1999] Conforme a tabela abaixo faremos o demonstrativo das ferramentas, fornecedores e etapas da metodologia. Ferramenta Fornecedor(es) Etapas da Metodologia Datawarehouse Datamarts SQL Oracle DSS Rollup/Olap Cubo Técnicas Estatísticas Visualização Árvore Decisão Regras Associação Redes Neurais de de Oracle,Microsoft, Ardent, Informix, SAS institute, IBM e Sybase Oracle, Microsoft, Ardent, Informix, SAS institute, IBM e Sybase Microsoft Oracle Microsoft Oracle, Microsoft, Informix, Pilot, Seagate, Hyperion, Oracle, Microsoft, Cognos e Baan SAS institute, SPSS Inc e Unica Technology Sybase, ZTI e Consist Business Objects, Cognos, Angoss International, IBM, Accrue Software, Oracle, Salford Systems, SAS institute, SGI, SPSS Inc e Única Technology IBM, Accrue Software, SAS Institute, SGI e SPSS inc. CA, Angoss International, Cognos, HNC Software, IBM, Accrue Software, Neural Ware, 3) Depuração de Dados 5.1) Seleção do Método de Extração 6) Execução do Processo 5.1) Seleção do Método de Extração 6) Execução do Processo 2) Análise de Dados 3) Depuração de Dados 4) Agregação de Dados 2) Análise de Dados 3) Depuração de Dados 4) Agregação de Dados 5.1) Seleção do Método de Extração 5.2) Seleção do Método de Exploração 6) Execução do Processo 5.1) Seleção do Método de Extração 5.2) Seleção do Método de Exploração 5.2) Seleção do Método de Exploração 5.3) Seleção do Método de Visualização 6) Execução do Processo 5.3) Seleção do Método de Visualização 6) Execução do Processo 5.3) Seleção do Método de Visualização 6) Execução do Processo 5.3) Seleção do Método de Exploração 6) Execução do Processo 5.3) Seleção do Método de Exploração 6) Execução do Processo 5.3) Seleção do Método de Exploração 6) Execução do Processo