IETEC INSTITUTO DE EDUCAÇÃO TECNÓLOGICA PÓS-GRADUAÇÃO LATO SENSU GESTÃO E TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO

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1 IETEC INSTITUTO DE EDUCAÇÃO TECNÓLOGICA PÓS-GRADUAÇÃO LATO SENSU GESTÃO E TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO Business Inteligence: O Papel do Data Warehouse no Processo de Suporte a Tomada de Decisão Alexandre Antônio de Vasconcelos, André Caribé Pinheiro, Ivani Aparecida Alves, Rafael Tardelli Pacheco dos Santos, Wantuil Silva Belo Horizonte, Setembro de 2010

2 2 Informações sobre os autores: Nome: Alexandre Antônio de Vasconcelos. Titulação Acadêmica: Tecnólogo em Análise de Redes. Empresa/Instituição: Grupo NC. Nome: André Caribé Pinheiro. Titulação Acadêmica: Engenheiro Eletricista. Empresa/Instituição: FIDENS Engenharia SA ou Nome: Ivani Aparecida Alves. Titulação Acadêmica: Administradora de Empresas. Empresa/Instituição: Maxis Informática Ltda. Nome: Rafael Tardelli Pacheco dos Santos. Titulação Acadêmica: Bacharel em Ciência da Computação Empresa/Instituição: Teradata Nome: Wantuil Silva. Titulação Acadêmica: Tecnólogo em Redes. Empresa/Instituição: Consite Tecnologia.

3 3 Lista de Figuras Figura 1: Estrutura do BI... 8 Figura 2: Exemplo esquema estrela Figura 3: Exemplo esquema floco de neve Figura 4: Exemplos de tabelas padronizadas e não padronizadas Figura 5: Valor pontual Figura 6: Plano Figura 7: Cubo Figura 8: Representação dos principais conjuntos dimensionais Modelo dimensional hierarquizado Figura 9: Representação dos principais conjuntos dimensionais drill-down, drill-up, drill-across e drill-through Figura 10: Estágios de um Active Data Warehousing Figura 11: Janelas Figura 12: Sistemas fonte Figura 13: Sistemas fonte Figura 14: Quadro de evolução do ambiente

4 4 Sumário 1. Resumo Introdução Referencial Teórico Business Intelligence (BI) Sistema Transacional (OLTP On-line Transaction Processing) ETL Extração, Transformação e Carga (Load) de Dados Data Warehouse (DW) Data Marts (DM) Modelagem Dimensional de Dados Sistema OLAP (OLAP On-line Analytical Processing) Operadores Dimensionais Valor Pontual (Ponto) Plano (Slicing) Cubo (Dicing) Pivoteamento (Rotação) Drill-Down e Drill-Up (Roll-up) Drill-Across Drill-Through Evolução dos Data Warehouses Estágio 1: Reportando Estágio 2: Analizando Estágio 3: Predizendo Estágio 4: Operacionalizando... 22

5 Estágio 5: Active Data Warehousing (ADW) Pesquisa Entendendo a natureza dos negócios Motivações para o projeto Inicial Implementação Active Data Warehousing Retorno sobre Investimento Conclusões Referências Bibliográficas... 35

6 6 1. RESUMO Com a globalização atual do mercado e a aplicação de metódos cada vez mais agressivos para redução de custos, como terceirização e procura de fornecedores externos, as empresas vêm encontrando uma concorrência cada vez mais acirrada, e neste cenário não é possível ficar imóvel as mudanças, é preciso sempre inovar, e para isto o conhecimento e a análise da informação se transformaram em ferramentas chave. Utilizada cada dia mais pelas empresas para auxiliar a este fim está a tecnologia de Business Inteligenge ou Inteligência de Negócios, que se baseia no processo analítico de informações históricas oriundas de diversas fontes que são armazenadas em um Data Warehouse (DW). Este, podendo ser considerado o coração da tecnologia, precisa ter seus conceitos bem entendidos para que seus processos sejam bem desenvolvidos e implementados. Um projeto de DW bem realizado é a chave para o sucesso do processo de suporte a tomada de decisão. Para mostrar o valor do DW neste processo serão apresentados seus conceitos chave e um estudo de caso bem sucedido, em que a qualidade alcançada na execução dos processos da empresa e o retorno sobre o investimento puderam ser mensurados e apresentados. Palavras chave: Análise da Informação, Tomada de Decisão, Business Inteligence, Data Warehouse.

7 7 2. INTRODUÇÃO A utilização de processos de Business Inteligence, cujo conceito segundo Barbieri (2001) é a utilização de várias fontes de informação para se definir estratégias de competitividade nos negócios da empresa, vem se tornando cada vez mais comum. Fazendo uma analogia simples pode-se considerar o Data Warehouse (DW), ou Armazém de Dados, que é um sistema gerenciador de banco de dados (SGBD) destinado a sistemas de apoio a decisão, como o coração deste processo. E nele onde serão armazenadas os dados oriundos de fontes heterogêneas em estruturas lógicas dimensionais, o que possibilita o seu processamento analítico por ferramentas especiais (BARBIERI, 2001). É a análise destes dados que agregará valor a informação e guiará os negócios, portanto o cuidado no tratamento dos dados, o objetivo que se pretende alcançar com isto e a própria análise em si devem ser rápidas e bem realizadas. Para isto é preciso contar com um sistema que exerça a função de suportar a tomada de decisões. Que forneça uma resposta rápida, com informação precisa para que a empresa aproveite as oportunidades estando no lugar correto, no momento oportuno e com a informação correta. Para alcançar este patamar não pode-se contar apenas com a tecnologia, mas também com técnicas de modelagem bem realizadas, juntamente com um projeto e objetivos bem estruturados. Como objetivos deste trabalho serão apresentadas os conceitos da tecnologia de Data Warehousing, como modelo dimensional, processamento transacional e analítico, operadores dimensionais e a evolução da tecnologia de DW, ou seja, todos os elementos que devem ser estudados, projetados e bem implementados para que seja possível alcançar o sucesso de um projeto de Busines Inteligence. Também será apresentado um estudo de caso de uma empresa real que mostra como uma implementação bem realizada de um Data Warehouse pode melhorar os processos de tomada de decisão e também o retorno sobre o investimento realizado.

8 8 3. REFERENCIAL TEÓRICO 3.1. BUSINESS INTELLIGENCE (BI) A história do Business Intelligence que conhecemos hoje, começa na década de 70, quando alguns produtos de BI foram disponibilizados para os analistas de negócio. O grande problema era que esses produtos exigiam intensa e exaustiva programação, não disponibilizavam informação em tempo hábil nem de forma flexível, e além de tudo tinham alto custo de implantação (SERAIN, 2010). Com o surgimento dos bancos de dados relacionais, dos PC's e das interfaces gráficas como o Windows, aliados ao aumento da complexidade dos negócios, começaram a surgir os primeiros produtos realmente direcionados aos analistas de negócios, que possibilitavam rapidez e uma maior flexibilidade de análise. - Planejamento - Estratégia Corporativa - Scorecards - Relatórios - Análise e Datamining - Data Warehouse - Data Marts - Cubos - Integração de Dados - ETL - Dados Transacionais - Outras Fontes de Dados Figura 1: Estrutura do BI Fonte: do autor

9 9 Business Intelligence, cujo conceito de forma geral é a utilização de varias fontes de informação para se definir estratégias de competitividade nos negócios da empresa (BARBIERI, 2001). Atualmente várias empresas possuem muitos dados, mas poucas informações. Devido ao volume sempre crescente desses dados e da forma que eles se encontram distribuídos na empresa, a dificuldade de se extrair informações gerenciais para a tomada de decisões é muito grande. Para Microsoft Business Intelligence é uma disciplina que, junto com suas ferramentas correspondentes, são o centro da análise da informação para a correta tomada de decisões, permitindo que a empresa atinja seus objetivos de negócio (MICROSOFT, 2010) SISTEMA TRANSACIONAL (OLTP ON-LINE TRANSACTION PROCESSING) A Microsoft define os sistemas OLTP como os sistemas que capturam as transações de um negócio e as mantêm em estruturas relacionais chamadas Banco de Dados (MICROSOFT, 2010). As principais características desses sistemas são de realizar transações em tempo real, serem responsáveis pela manutenção dos dados (acrescentando, atualizando e excluindo), serem otimizados de forma a validar a entrada dos dados rejeitando-os caso não atendam às regras de negócio e possuem capacidade limitada na busca de informações para tomada de decisões. Normalmente, para o desenho de um sistema OLTP é definido um modelo de Diagrama de Relação de Entidades (DRE). Um DRE é uma representação da realidade através de um esquema gráfico que contém os seguintes elementos: Entidades: Uma Entidade é um tipo de objeto que pode ser identificado de forma única por algum meio. Este objeto é traduzido para a estrutura física de um banco de dados como uma tabela; Atributos: As características particulares que diferenciam as Entidades são denominadas Atributos;

10 10 Relações (ou Relacionamentos): vínculos existentes entre as tabelas que servem para garantir a integridade referencial; Para conseguir esquematizar um DRE, deve ser realizado um processo de normalização baseado nas Formas Normais, que também garante uma otimização do espaço utilizado no disco ETL EXTRAÇÃO, TRANSFORMAÇÃO E CARGA (LOAD) DE DADOS Os dados que alimentam um Data Warehouse são resultantes de diferentes fontes; estas fontes são diferentes sistemas OLTP que a empresa possui, geralmente não homogêneos e não concordando necessariamente com o que é necessário, sendo necessário realizar todas as adaptações pertinentes (MICROSOFT, 2010). Ao reunir dados dos diferentes sistemas deve ser definida uma norma única para o Data Warehouse e realizar as transformações necessárias em cada caso. Basicamente devem ser realizadas as tarefas de estabelecer as regras que serão utilizadas para realizar a transformação, detectar as inconsistências que podem ocorrer ao extrair dados de diferentes fontes e planejar cuidadosamente e com detalhes a transformação dos dados, que ofereçam como resultado final conjuntos de dados consistentes. Nas transformações devem-se criar convenções únicas para codificações (exemplo: sexo M/F ou 0/1 ou masculino / feminino ), unidade de medida dos atributos (exemplo: litros ou metros cúbicos ou decilitros) e formatos (exemplo: datas nos formatos dd/mm/aaaa ou mm/dd/aaaa ou aaaa/mm/dd ). Pode ser necessário também armazenar o conteúdo de várias colunas de uma tabela em uma única coluna (Exemplo: endereço ou nome e sobrenome) ou armazenar o conteúdo de uma coluna em varias outras colunas (Exemplo: sistemas mais antigos costumavam colocar o tipo e número de documento no mesmo campo da tabela).

11 DATA WAREHOUSE (DW) Carlos Barbieri define o Data Warehouse (DW) como um banco de dados, destinados a sistemas de apoio à decisão e cujos dados foram armazenados em estrutura lógica dimensionais, possibilitando o seu processamento analítico por ferramentas especiais (OLAP e Mining) (BARBIERI, 2001). O Data Warehouse possibilita a análise de grandes volumes de dados, coletados dos sistemas transacionais. Por definição, os dados em um Data Warehouse não são voláteis, ou seja, eles não mudam, exceto quando é necessário fazer correções de dados previamente carregados. Os dados então são somente para leitura e não podem ser alterados. As informações são armazenadas em estruturas multidimensionais, calculando previamente todas as combinações de todos os níveis de todas as aberturas de análise. É de forma simples, um produto cartesiano que armazena todas as combinações DATA MARTS (DM) O termo Data Mart significa depósitos de dados que atende a certas áreas específicas da empresa e voltados (também) para o processo decisório gerencial. Ambos podem ser definidos como espécies do mesmo tipo, ficando a diferença entre os dois centrada no escopo do projeto e nos limites de suas abrangências (BARBIERI, 2001). A Microsoft define Data Mart como armazéns de dados com informações de interesse particular para um determinado setor da empresa e Data Warehouse como o conjunto de armazéns de dados particulares (Data Mart) com informação de interesse para a empresa em geral (MICROSOFT, 2010).

12 12 Data Marts podem ser lógicos, quando represntam visões dentro de uma fonte única de dados, ou físicos, quando são independentes de outros Data Marts da corporação MODELAGEM DIMENSIONAL DE DADOS O alvo das técnicas de Business Intelligence está exatamente na definição de regras e técnicas para determinar os aspectos adequados destes pacotes de dados, objetivando agrupá-los em depósitos estruturados de informações. A modelagem de dados foi um artefato de verdadeira importância no desenvolvimento de estruturas capazes de serem implantadas e entendidas pelos gerenciadores de bancos de dados. Mas com a necessidade que surge do aspecto competitivo e busca de diferenciais de negócio fez com que este método se tornasse inadequado. As suas características de campos por tabelas normalizadas se mostram imperfeitas para os processamentos das visões dimensionais. A estrutura dimensional modifica a ordem da distribuição de campos das tabelas, possibilitando uma estrutura voltada para os diversos pontos de entradas as chamadas dimensões. Com isso os dados estarão em uma forma quase estrelar, onde varias dimensões estão relacionadas com algumas poucas tabelas, criando uma notação mais objetiva. O produto da modelagem Dimensional é um modelo conceitual dimensional, formado por tabelas Fato e tabelas Dimensão. As tabelas Fato servem para armazenar medidas numéricas associadas a eventos de negócio. Uma tabela Fato contém vários fatos, correspondentes a cada uma de suas linhas. Cada fato pode armazenar um ou mais medidas numéricas, que constituem os valores objetos da análise dimensional. Possuem como chaveprimária, normalmente um campo multi-key, formado pelas chaves-primárias das dimensões que com ela se relacionam. Normalmente armazenam muito mais linhas que as tabelas Dimensão, e merecem cuidado especial em função ao seu alto volume. Contém dados normalmente aditivos (manipulados por soma, média, etc.) e relativamente estáticos. As tabelas Dimensão representam entidades de negócios e constituem as estruturas de entradas que servem para armazenar informações como

13 13 tempo, geografia, produto, cliente, etc. As tabelas Dimensão têm uma relação 1:N com a tabela Fato, e possuem um número significativamente menor de linhas do que as tabelas Fato. Possuem múltiplas colunas de informação, algumas das quais representam sua hierarquia. Apresentam sempre uma chave primária, que lhes confere unicidade, chave essa que participa das tabelas Fato, como parte da sua chave múltipla. Devem ser entendidas como as tabelas que realizam os filtros de valores aplicados na manipulação dos fatos e por onde as consultas entram no ambiente do DW/DM. (BARBIERI, 2001). Para facilitar a análise, o DW/DM tem seus dados organizados em uma estrutura chamada estrutura estrela. Essa estrutura é formada por uma tabela central (tabela de Fatos) e um conjunto de tabelas organizadas ao seu redor (tabelas de Dimensões). São características desse esquema: O centro da estrela é a tabela de Fatos; As pontas da estrela são as tabelas de Dimensões; Cada esquema está formado por apenas uma tabela de Fatos; Geralmente é um esquema totalmente não normalizado e pode estar parcialmente normalizado nas tabelas de Dimensões. Na Figura 2 é apresentada uma estrutura estrela considerando a necessidade de analisar como evolui a Admissão de Pacientes (Fato) por serviço, pacientes e região geográfica (Dimensões) ao longo do tempo. Figura 2: Exemplo esquema estrela Fonte: do autor

14 14 A estrutura floco de neve é uma variação da estrutura estrela onde alguma ponta da estrela explode em mais tabelas. Nesta estrutura, as tabelas de Dimensão floco de neve estão normalizadas para eliminar redundância de dados. Diferente da estrutura estrela, nesta estrutura os dados das dimensões são distribuídos em múltiplas tabelas. Como vantagem destaca-se a economia de espaço no armazenamento em disco, porém com um aumento na quantidade de tabelas. As características a seguir são parte de uma estrutura floco de neve: A Dimensão é normalizada; Os diferentes níveis estão armazenados em tabelas separadas; Verifica-se economia de espaço. Na Figura 3Figura 2 é apresentado um exemplo onde a dimensão Região Geográfica apresenta uma estrutura floco de neve. Figura 3: Exemplo esquema floco de neve Fonte: do autor

15 15 Na Figura 4 é apresentado um exemplo de tabela normalizada e tabela não normalizada. Na tabela normalizada os dados nome do país e nome do estado aparecerão apenas uma vez nas tabelas País e Estado, respectivamente, enquanto na tabela não normalizada, ocorrerão redundâncias de informações, pois os dados de País e Estado serão repetidos para cada Cidade. Tabela Padronizada Tabela não Padronizada Cidade Cidade1 ID_Cidade ID_Estado Cidade Estado ID_Estado Estado ID_Pais Estado1 ID_Pais Pais ID_Estado Estado ID_Cidade Cidade ID_Pais Pais Figura 4: Exemplos de tabelas padronizadas e não padronizadas Fonte: do autor 3.7. SISTEMA OLAP (OLAP ON-LINE ANALYTICAL PROCESSING) Os sistemas OLAP (On-Line Analytical Processing, ou Processamento Analítico Online) oferecem uma alternativa aos sistemas transacionais, proporcionando uma visão dos dados orientada à análise, além de uma navegação rápida e flexível (MICROSOFT, 2010). As principais características da tecnologia OLAP são:

16 16 Bancos de dados com um esquema otimizado para que os resultados das consultas sejam entregues rapidamente; Os cubos OLAP armazenam vários níveis de dados formados por estruturas altamente otimizadas que atendem às expectativas de negócio da empresa; Um sistema OLAP está preparado para realizar relatórios complexos de uma forma simples; O OLAP proporciona uma visão multidimensional dos dados. Os cubos oferecem uma visão multidimensional dos dados que vai além da análise de duas dimensões, oferecida por uma simples planilha de cálculo utilizada como tal; Os usuários podem modificar facilmente as filas, as colunas e as páginas nos relatórios do OLAP, sendo possível visualizar a informação da forma que seja mais conveniente para análise; 3.8. OPERADORES DIMENSIONAIS Após ter apresentado as técnicas de modelagem dimensional e o conceito inicial de OLAP, é importante realizar uma pequena introdução ao conceito de Operadores Dimensionais, que são técnicas de manuseio dos dados dimensionais que serão usualmente utilizadas em consultas OLAP VALOR PONTUAL (PONTO) Este valor apresenta a interseção de valores da tabela fato em relação aos três eixos, ou dimensões.

17 17 Figura 5: Valor pontual Fonte: do autor PLANO (SLICING) O plano representa uma fatia do Cubo, em que duas dimensões variam com uma outra dimensão fixa. Figura 6: Plano

18 18 Fonte: do autor CUBO (DICING) O conceito de Dicing apresenta os valores com todas as dimensões variando. Figura 7: Cubo Fonte: do autor PIVOTEAMENTO (ROTAÇÃO) No pivoteamento, ou rotação, ocorre a mudança dos eixos das dimensões para fins de visualização. Deve-se lembrar que para fins de representação só foram mostradas trê dimensões, mas um modelo real pode possuir n dimensões.

19 DRILL-DOWN E DRILL-UP (ROLL-UP). O conceito de Drill-Down está relacionado com a ação de sair do topo de uma hierarquia em direção ao dado mais detalhado, como por exemplo mudar a consulta do total de vendas de determinado produto por mês para o total de vendas por dia. Drill-Up representa o caminho inverso (Figura 8). Figura 8: Representação dos principais conjuntos dimensionais Modelo dimensional hierarquizado. Fonte: Barbieri, 2001, p DRILL-ACROSS Trata da iteração entre diferentes tabelas fato. Isso só será possível se ambos possuírem alguma dimensão em comum.

20 20 Figura 9: Representação dos principais conjuntos dimensionais drill-down, drill-up, drill-across e drill-through Fonte: Barbieri, 2001, p. 43, DRILL-THROUGH Referente à necessidade de obter informações em um nível de detalhes menor do que o expressado na tabela fato. Normalmente obtido com consultas diretas nas tabelas do modelo relacional, quando estas também são carregadas do DW (Figura 9) EVOLUÇÃO DOS DATA WAREHOUSES Atualmente está acontecendo uma evolução da informação nos ambientes de DW. Mudanças nos requerimentos de negócios demandam que as tecnologias de DW realizem terefas mais rapidamente. Data Warehouses estão passando de sistemas que processam consultas analíticas para sistemas que realizam processos operacionais críticos para os negócios, suportando CRMs, operações de marketing e decisões em tempo real. A Teratada (2008), líder no mercado de DW, define um

21 21 Active Data Warehouse como um conjunto integrado e logicamente consistente de dados atualizados detalhados disponibilizados para o suporte a decisão estratégico, tático e guiado por eventos. Também define estas decisões tomadas no gerenciamento do dia-a-dia como Suporte a Decisão Tática, e apresenta os estágios que devem ser alcançados para se atingir o nível de um Active Data Warehouse, ou seja, um DW que suporta a tomada de decisão em tempo real (Figura 10). Figura 10: Estágios de um Active Data Warehousing Fonte: Adaptação de TERADATA (2008) ESTÁGIO 1: REPORTANDO O estágio inicial tipicamente foca em relatórios de uma única fonte para guiar o suporte à decisão através das fronteiras funcionais ou de produtos/serviços. Questões normalmente são conhecidas antecipadamente, como por exemplo um relatório de vendas semanal.

22 ESTÁGIO 2: ANALIZANDO O foco está no porque algo aconteceu, como por exemplo, na resposta do por que as vendas foram baixas ou no descobrimento de padrões dos hábitos de compra dos clientes. Usuários realizam análises Ad Hoc, Slicing e Dicing em dados detalhados. Questões não são conhecidas antecipadamente como a soma das vendas de determinada semana por exemplo ESTÁGIO 3: PREDIZENDO Análises pesadas e sofisticadas são realizadas no ambiente para trazer informações preditivas sobre o que acontecerá em seguida nos negócios. Este tipo de informação irá auxiliar o gerenciamento pró-ativo da estratégia da organização. Este estágio requer ferramentas de Data Mining e a construção de modelos preditivos usando informações históricas detalhadas. Como exemplo os analistas podem criar um modelo da geografia dos clientes para realizar marketing estratégico ESTÁGIO 4: OPERACIONALIZANDO Este estágio provê acesso imediato à informação para os tomadores de decisão da empresa. Estágios de 1 a 3 focam em decisões estratégicas dentro da organização. O estágio 4 foca no suporte a decisão tático. Suporte a decisão tática não é focada no desenvolvimento da estratégia corporativa, mas sim no suporte as pessoas nos campos que a executam. Exemplo: Gerenciamento de inventório com substituições just-in-time; Agendamento e roteamento de entrega de pacotes; Alteração de campanhas com base em resultados correntes.

23 ESTÁGIO 5: ACTIVE DATA WAREHOUSING (ADW) Quanto maior o papel do ADW nos aspectos operacionais de suporte a decisão, maior é o incentivo dos negócios para a automação de processos decisórios. Podese automatizar a tomada de decisão quando um cliente interage com um site web. CRM interativo em um site disponibilizado para o cliente ou iterações com um caixa eletrônico podem disparar decisões para otimizar o relacionamento com o cliente através de oferta de produtos, preços especiais, entrega de envio de informações específicas e assim por diante. Com o desenvolvimento da tecnologia, mais e mais decisões são tomadas pelo acionamento de gatilhos (triggers) baseados em eventos, como por exemplo, determinar a melhor oferta para um cliente específico baseada num evento em tempo real, como um depósito significante em um caixa eletrônico. Para suportar este novo tipo de decisão dos negócios de hoje em dia, é preciso mais do que apenas uma abordagem estratégica na implementação de um Data Warehouse. É necessário um uso mais efetivo da informação para decisões que podem ser tomadas centenas de vezes durante o dia O conceito de Active Data Warehouse surgiu com a necessidade do armazenamaneto e disponibilização em tempo quase real de dados detalhados para análise do negócio e tomada de decisião (TERADATA, 2008). Estes processos são suplementares as funcionalidades típicas de um DW. Por exemplo, o mix típico de trabalho processado em um ambiente de DW continua contendo consultas analíticas (OLAP), mas é expandido para processar consultas táticas curtas, carga de dados em segundo-plano (background) e possivelmente atualizações baseadas em eventos, tudo ao mesmo tempo. O volume de dados e a concorrência de usuários no ambiente pode com isto crescer muito acima das expectativas. Isto faz com que o SGBD tenha que possuir recursos tecnológicos para realizar uma administração eficiente dos processos em execução já que consultas curtas em dados detalhados, apesar de não serem importantes em uma análise analítica agora podem ser muito importantes, pois podem disparar um evento de compra de ações na bolsa de

24 24 valores por exemplo. Com isto os SGBDs utilizados para processos de Data Warehouse no mercado têm que estar cada vez mais preparados para lidar com os seguintes itens: Cargas de trabalho mistas (consultas táticas e estratégicas) para aplicativos de missão crítica; Grandes volumes de dados detalhados; Grande número de usuários concorrentes.

25 25 4. PESQUISA Para mostrar o valor que um projeto de BI pode agregar aos negócios pelo seu poder de suporte a decisão, será apresentado um estudo de caso real de implementação de um Data Warehouse em uma compania aérea de grande porte, e o retorno obtido com este projeto (TERADATA, 2010). A compania em questão é a Continental Airlines. A quinta maior compania aérea americana e uma das maiores do mundo, que no ano de 2010 anunciou fusão com outra grande compania aérea americada, a United Airlines. A continental opera vôos para localidades nas Américas, Europa, Ásia e Oceania, transportando mais de 50 milhões de passageiros por ano ENTENDENDO A NATUREZA DOS NEGÓCIOS A Continental, hoje uma empresa conceituada com mais de empregados, passou por sérias dificuldades nos anos 80, o que levou a uma completa reformulação de suas estratégias de negócios. Como ponto chave desta nova estratégia, criou um plano divido em 4 partes interrelacionadas que lidam com produtos, finanças, mercado, pessoas e que guiam a empresa até os dias de hoje: Voar para vencer. Entender quais produtos os clientes desejam e quanto desejam pagar por eles. Financiar o Futuro Gerenciar custos e caixa para que a compania continue a operar Fazer da rentabilidade uma realidade Levar os clientes em seus destinos com segurança, no tempo esperado e com sua bagagem. Trabalhar Juntos

26 26 Criar uma cultura em que pessoas tenham satisfação com o trabalho. Em meados dos anos 90 a empresa já estava num patamar muito diferente do passado, mas para continuar se transformando e se adaptando as mudanças de mercado, assim como outras empresas, o suporte da área de TI se tornou fundamental. Em 1995 a empresa possuia apenas um relatório de performance diário, fornecido por empresa terceirizada, sem detalhes financeiros e com dados detalhados históricos inacessíveis. Cada área possuia seu próprio gerenciamento dos dados, o que os tornava inconcistentes, e não existia estrutura corporativa que permitisse a usuários importantes, acesso rápido as informações chave dos negócios da empresa. Com a visão de que a compania deveria disponibilizar acesso rápido a toda a informação de que os funcionários necessitavam, e acreditando que com a informação certa, as pessoas não apenas tomariam melhores decisões mas também descobririam novas oportunidades, a direção da empresa decidiu investir num Data Warehouse corporativo (EDW Enterprise Data Warehouse), construído e administrado internamente MOTIVAÇÕES PARA O PROJETO INICIAL A etapa incial da implementação, partiu da área de Gestão da Receita (Revenue Assurance). A Análise da receita de um vôo era restrita a demanda de apenas um trecho, os seja, a empresa não conseguia rastrear um itenerário da origem ao destino se houvesse mais de uma escala. Isto ocorria por não haver acesso à informação integrada detalhada como agendamento, reservas, dados do cliente, inventório, tabelas de valor de mercado, etc. Os dados históricos eram inferiores a um ano, portanto análises de tendências eram ineficazes. Devido a estas particularidades esta área foi implementada no DW como o primeiro Data Mart da companhia. Um item importante na continuidade da expansão do Data Warehouse, foi a criação de uma equipe de Marketing de Relacionamento com os Clientes (Customer Relationship Marketing). Até a implementação do DW, não era possível determinar

27 27 quão valiosos os clientes eram e como predizer ou influenciar seu comportamento. Quando um cliente entrava em contato com o setor de vendas de passagens, não havia como os atendentes saberem se era um cliente ocasional ou um cliente especial, nem mesmo informações sobre agendamentos ou histórico da bagagem. A informação era limitada e muitas vezes incorreta. A implementação da gestão da receita juntamente com o relacionamento do cliente começaram a mostrar o valor do EDW, valores que dependendo do planejamento e implementação do projeto podem ser difíceis de serem percebidos, portanto como era de se esperar o projeto começou a crescer 4.3. IMPLEMENTAÇÃO Para suportar o ambiente do Data Warehouse foi escolhido o SGBD Teradata, líder de mercado neste segmento. Um ambiente inical de 8TB, suportando 1292 usuários que acessam 42 áreas e 29 aplicações. O primeiro Data Mart implementado, como visto anteriormente, foi o de gestão da receita. Para este trabalho, após um grande esforço de melhoria na qualidade dos dados, como o tratamento da entrada de informações nos aplicativos, as principais tabelas dos sistemas fonte foram mapeadas e carregadas no DW em sua forma normalizada. O modelo dimensional era criado e mantido carregado para algumas consultas frequentes, para fins de desempenho, ou apenas criado e carregado dinamicamente por meio de tabelas temporárias para análises Ad Hoc. Este tipo de recurso economiza tempo devido aos dados normalizados estarem carregados no DW. Após a implementação do primeiro Data Mart e dos ganhos percebidos, o ambiente começou a evoluir. Dados de 25 sistemas operacionais internos e de duas fontes externas passaram a ser carregados no ambiente. Para utilizar estes dados um grande projeto de ETL teve de ser realizado. Mais uma vez os dados foram avaliados a fim de garantir sua qualidade ao serem carregados do DW.

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