DATA WAREHOUSE COMO FERRAMENTA DE GESTÃO CONTÁBIL ADMINISTRATIVA

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1 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 COMO FERRAMENTA DE GESTÃO CONTÁBIL ADMINISTRATIVA WEMERSON GOMES BORGES Uberlândia 2005

2 2 WEMERSON GOMES BORGES DATA WAREHOUSE COMO FERRAMENTA DE GESTÃO CONTÁBIL ADMINISTRATIVA Trabalho de Conclusão de Curso submetido à UNIMINAS como parte dos requisitos para a obtenção do grau de Bacharel em Sistemas de Informação. Orientador: Prof. MSc. Francisco José Muller Uberlândia Mg 2005

3 3 WEMERSON GOMES BORGES DATA WAREHOUSE COMO FERRAMENTA DE GESTÃO CONTÁBIL ADMINISTRATIVA Trabalho de Final de curso submetido à UNIMINAS como parte dos requisitos para a obtenção do grau de Bacharel em Sistemas de Informação. Orientador: Prof. MsC. Francisco José Muller Banca Examinadora: Uberlândia, 04 de Julho de Prof. MsC. Francisco José Muller (Orientador) Profa. Dra. Kátia Lopes Silva Prof. Márcio dos Reis Caetano Uberlândia - MG 2005

4 4 AGRADECIMENTOS A Deus que me abastece em fé todos os dias da minha vida e, mesmo em momentos de tormenta, eu O tenho dentro de mim. A todas pessoas que, direta ou indiretamente, contribuíram para a realização deste trabalho. Em especial, ao professor Mestre Francisco José Muller, pela orientação, crítica e, principalmente, pelo apoio dado no decorrer do estudo, juntamente com minha professora Doutora Kátia Lopes Silva.

5 5 Dedicatória À minha esposa, sempre presente ao meu lado e, também, à minha mãe e irmão que, continuamente, deram-me apoio e incentivo para a conclusão deste curso. Finalmente, ao meu querido pai que tudo me ensinou e que, eternamente, estará presente em minha memória.

6 6 RESUMO O presente trabalho de conclusão de curso visa aprimorar a implementação de um datawarehouse, esclarecendo a importância do conhecimento da tecnologia deste software, no intuito de auxiliar empresários no domínio de seu negócio, para agilidade, rapidez e competência na tomada de decisões. Dentro do contexto deste trabalho atribuiu-se, como objetivo, fornecer um sistema de apoio à decisão empresarial através da elaboração de um Datawarehouse. Dentre suas atribuições deverá permitir aos gestores, o acesso a dados cruciais ao desempenho da empresa, de forma a implantar um sistema que agregue velocidade e conhecimento dentro desta gestão. Palavras-chaves: Datawarehouse; empresários; agilidade; gestão; desempenho.

7 7 ABSTRACT The present work of course conclusion seeks to improve the implement of a data warehouse illuminating the importance of the knowledge of the technology of this software in the intention of aiding managers in the domain of its business, for agility, speed and competence in the taking of decisions. Inside of the context of this work was attributed as objective to supply a support system to the managerial decision through the elaboration of a Data warehouse, its attributions should allow to the managers, access to given her important the acting of the company, in way to implant a system that joins speed and knowledge inside of this administration. Key-words:

8 8 LISTA DE FIGURAS 1 Componentes de um Sistema Transformação de Dados em Informação Movimentação Bancária Modelo DW Ambiente DW Diagrama de Entidade e Relacionamento Apresentação da Ferramenta OLAP Cubo Datawarehouse Seleção de Fatos no Datawarehouse Dimensões no Datawarehouse Escolha das dimensões no Datawarehouse Processo de Validação dos dados no Datawarehouse Sumarização das Informações no Datawarehouse Análises da Rentabilidade Trimestral Análises de Margens por Produto e Região Análises de Rentabilidade por Fornecedores Análises de Clientes por Avaliação de Faturamento Rentabilidade e Gestão Empresarial... 40

9 9 LISTA DE ABREVIATURAS E SÍMBOLOS 1. BD - Banco de Dados; 2. DW - Data Warehouse; 3. DER Diagrama de Entidade e Relacionamento; 4. TI Tecnologia da Informação; 5. SAD Sistema de Apoio a Decisão; 6. OLAP Processamento analítico on-line; 7. OLTP Processamento de transações on-line. 8. SGBD Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados

10 10 SUMÁRIO 1 INTRODUÇÃO JUSTIFICATIVA OBJETIVOS METODOLOGIA ORGANIZAÇÃO DOS CAPÍTULOS SISTEMA DE INFORMAÇÕES E DATA WAREHOUSE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO DATA WAREHOUSE - CONCEITOS, DEFINIÇÕES OLTP - ON LINE TRANSACTION PROCESSING OLAP - ON LINE ANALYTICAL PROCESSING NÍVEIS DE DADOS DE UM DATA WAREHOUSE CARACTERÍSTICAS DE UM DATA WAREHOUSE A MODELAGEM DIMENSIONAL DE UM DATA WAREHOUSE E SUAS IMPLEMENTAÇÕES A ARQUITETURA DE UM DATA WAREHOUSE O PROBLEMA DA FORMAÇÃO DO PREÇO DE UM PRODUTO COMO FOCO DA IMPLEMENTAÇÃO DE UM DW FORMAÇÃO DO PREÇO A PRECIFICAÇÃO E A APURAÇÃO DA MARGEM DE LUCRATIVIDADE INFLUENCIADOS POR ANÁLISES REGIONAIS DE CLIENTES E FORNECEDORES A CLASSIFICAÇÃO DOS CUSTOS A AVALIAÇÃO DO LUCRO BRUTO NA APURAÇÃO DO RESULTADO DO EXERCÍCIO A IMPLEMENTAÇÃO DO DATA WAREHOUSE OS PRIMEIROS PASSOS NA CRIAÇÃO DO MODELO DIMENSIONAL DW RESULTADOS RENTABILIDADE TRIMESTRAL EM TRÊS DIFERENTES ESTADOS DO PAÍS RENTABILIDADE POR PRODUTO EM DIFERENTES ESTADOS DO PAÍS RENTABILIDADES ANALISADAS ATRAVÉS DE FORNECEDORES ABSORÇÃO DO MERCADO DE CLIENTES NO ESTADO DE SÃO PAULO RENTABILIDADE POR PRODUTOS NA REGIÃO SUDESTE...39 CONCLUSÕES...41 REFRÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS...43

11 11 1 INTRODUÇÃO A contabilidade pode ser entendida como sendo a ciência social que trata da coleta, classificação, apresentação e interpretação das informações e dados econômicos, operacionais e financeiros das companhias. A contabilidade possui várias subdivisões, entre as quais destacam-se: Contabilidade Financeira, Contabilidade Gerencial, Contabilidade Fiscal ou Monetária e Contabilidade de Custos de Produção de Bens e Serviços. A contabilidade gerencial, que é a base para o desenvolvimento do projeto, vale-se do uso de outras disciplinas das áreas de contabilidade e finanças. Deve-se observar, portanto, que as informações da área contábil, consideradas elementos essenciais para as áreas administrativa e econômica, irão produzir informações que poderão suportar decisões nos níveis empresariais (estratégico, tático e operacional) e no ciclo administrativo (planejamento, execução, controle), dando suporte à atividade máxima do líder empresarial, que é a tomada de decisão. Dentro da esfera de decisões este trabalho enfoca um dos principais problemas do âmbito da gestão estratégica de uma empresa, que são as análises de precificação dos produtos, a obtenção da margem de lucratividade através de análises de clientes por volume de vendas no tempo e espaço geográfico, sendo a mesma análise direcionada, também, aos fornecedores, obtendo-se maiores informações para escolha das compras. A tomada de decisão consiste, basicamente, na escolha de uma opção dentre diversas alternativas existentes, seguindo determinados passos previamente estabelecidos e culminando na resolução de um problema de modo correto ou não. A informática torna-se extremamente útil no processo decisório, pois, possibilita a obtenção de dados com excelência de qualidade e maior

12 12 dinamicidade, além de, em certos casos, poder, ainda, sugerir novos caminhos decisivos. Um dos principais objetivos deste estudo é mostrar uma ferramenta que forneça ao executivo, de forma selecionada e resumida, dados necessários para a execução e entendimento da situação e do problema. Trata-se da implementação de um sistema de consulta instantânea, montagem de gráficos e textos, tabulação de números etc, acessando diretamente a base de dados corporativa da empresa. É um sistema mais complexo que permite total acesso à base corporativa de dados, modelagem de problemas e simulações, possuindo uma interface amigável. Além disso, auxilia o executivo em todas as fases de tomada de decisão, principalmente nas etapas de desenvolvimento, comparação e classificação dos riscos, fornecendo, também, subsídios para a escolha de uma boa alternativa. Entre estas ferramentas de Sistemas de Apoio à Decisão, encontra-se o Data Warehouse, que pode ser definido de forma bastante concisa, segundo, GRIFFITHS (1995), que apresenta uma definição simples e funcional: Data Warehouse é um Banco de Dados projetado para apoiar o processo decisório, onde os gerentes das organizações podem encontrar as informações para dirigir e decidir sobre o rumo dos negócios com maior probabilidade de êxito. Por sua vez, HENRIQUE (1998) diz que: Data Warehousing é o conjunto de arquiteturas e/ou sistemas de informação que viabilizam processos de tomada de decisões em diversos níveis organizacionais JUSTIFICATIVA Gerenciar negócios das organizações sempre foi uma árdua tarefa para administradores, sempre preocupados em como fazer para melhorar seus resultados, principalmente no que se refere à tomada de decisão.

13 13 Mesmo com toda esta tecnologia disponível como forma de subsídio aos usuários de dados e informações, existem pequenas, médias e até grandes empresas que não sabem manipular seus dados de forma gerencial, na busca de informações estritamente necessárias para sua própria sobrevivência. Através de análises da sobrevivência das empresas no mercado, percebe-se que as mesmas expõem seus produtos sem uma metodologia da busca de áreas de demanda dentro do mercado, diminuindo a margem de lucratividade na tentativa de dar saída às suas mercadorias, o que consolida a tendência à falência na maioria das organizações em questão. É aí que a ferramenta em foco neste estudo se faz necessária como suporte aos contadores, consultores, administradores e a todos os demais responsáveis pela sobrevivência de um negócio. Com a competitividade acirrada no mercado, juntamente com a crescente globalização, as empresas buscam melhorar seu desempenho, como também, a qualidade de seu produto e serviços. Para isto, é necessário se dispor, de forma rápida e objetiva, dos dados e informações que envolvem a organização. Na opinião de Oliveira (1992), define-se informação como o dado trabalhado que permite ao executivo tomar decisões e, o dado, como qualquer elemento identificado em sua forma bruta, por si só não conduz a uma compreensão de determinado fato ou situação. Para ser possível disponibilizar de forma ágil estas informações, faz-se necessária a utilização de equipamentos e, principalmente, sistemas eficazes que possam auxiliar o desempenho do executivo OBJETIVOS Neste trabalho, pretende-se aprimorar e mostrar a implementação de um Datawarehouse, esclarecendo a importância do conhecimento da tecnologia deste software, no intuito de auxiliar aos empresários no domínio de seu negócio para obtenção de agilidade e competência na tomada de decisões.

14 14 Será apresentada a importância do auxílio de um Datawarehouse, enfocando a relevância dos bancos de dados dentro da evolução tecnológica, pois, aliados a novos dispositivos de hardware, teleprocessamento e de comunicações, consegue transformar conceitos ultrapassados de automatização para a informatização que, com isso, fornece meios menos complexos e mais definidos, de administração e gerenciamento de negócios com sucesso. Dentro do contexto deste trabalho, pretende-se, como objetivo, fornecer informações sobre um sistema de apoio à decisão empresarial, através da elaboração de um Datawarehouse que, dentre suas atribuições, deverá permitir aos gestores, o acesso a dados imprescindíveis para seu desempenho na empresa, de forma a garantir-lhe informações objetivas e seguras que subsidiem a aquisição de conhecimentos dentro da área em que atua. Devido ao grande número de informações contábeis existentes em uma organização, freqüentemente, muitas delas passam despercebidas ou acabam sendo interpretadas de forma errônea, causando erros de contabilização. Isso ocorre em virtude da complexidade existente em várias etapas da contabilidade e da ausência de processos e sistemas eficazes, que possibilitem ao executivo a compreensão mais profunda e manuseio dessas informações. Com um sistema de informações baseado em DW, pretende-se disponibilizar um instrumento eficaz para o processamento de informações, possibilitando aos profissionais responsáveis a administração realmente estratégica na tomada de decisão, quanto ao gerenciamento contábil de sua organização. Através do sistema de DW, mais precisamente das técnicas de Cubo de Decisão e Granularidade, é possível disponibilizar informações de forma rápida e eficaz no auxílio ao executivo. Utilizando-se a filosofia de DW, os dados provenientes de várias fontes ficarão armazenados por assunto e integrados. Será possível, ainda através da Granularidade, especificar o nível de detalhe das informações, que variará conforme a necessidade das consultas a serem realizadas pelos executivos. Através da técnica de Cubo de Decisão, os executivos poderão dispor

15 15 das informações solicitadas na forma de textos e gráficos, facilitando deste modo a visualização e a conseqüente utilização das mesmas METODOLOGIA Dentro do sistema metodológico serão utilizados: a definição dos dados, a análise, o projeto, a implementação e os testes. A definição dos dados ou a obtenção dos mesmos é por via indireta, através de pesquisas bibliográficas, consultando os autores e suas teorias a respeito do tema; A análise é a parte textual do trabalho que trata dos conceitos abrangentes do DW, na forma de elaboração do mesmo e utilização da ferramenta em questão; Na fase do projeto, apresenta-se o modelado o Datawarehouse, ocorrendo a elaboração do script de importação de dados. A implementação dá-se como a visualização prática do trabalho através da criação do Datawarehouse, juntamente com todas as suas atividades técnicas. Na fase de testes, são verificados os resultados da implementação do Datawarehouse ORGANIZAÇÃO DOS CAPÍTULOS Este trabalho está disposto em 05 capítulos, descritos a seguir: Primeiro capítulo: apresentação do tema correspondente ao trabalho, apresentando a justificativa, os objetivos e a disposição do texto quanto a sua organização.

16 16 Segundo capítulo: apresenta o sistema de informações existente nas empresas, abrangendo a filtragem das informações no intuito de dar suporte à gerência empresarial. Também são definidos os conceitos sobre Data Warehouse contemplando características, Granularidade, cubo de decisão e outros assuntos correlatos, além de uma visão sobre Sistemas de Informação que é utilizado no trabalho. Apresentam-se seus conceitos, classificações e níveis de influência dentro da gestão. Terceiro capítulo: abrange o problema específico a ser analisado no projeto de Data Warehouse, contemplando informações e conceitos contábeis de margens de lucratividade e a origem dos dados utilizados no DW. Quarto capítulo: enfatiza o projeto em si e o modelo de dados utilizado neste trabalho, contemplando as informações já previstas na análise mensurada no terceiro capítulo. Este capítulo refere-se, também, à implementação e aos testes do Datawarehouse, através da configuração do mesmo, definindo consultas na extração de dados. Quinto capítulo: completa o trabalho apresentando as conclusões, as dificuldades encontradas durante o desenvolvimento e as sugestões para seu aprimoramento.

17 17 CAPÍTULO II 2 - SISTEMA DE INFORMAÇÕES E DATAWAREHOUSE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO A principal amostra da evolução administrativa nos tempos de hoje é que, com o suporte adequado, seus gestores podem transformar dados em informações infinitamente importantes no processo evolutivo das empresas, que ambicionam sua fatia no mercado tão competitivo. Assim, demonstra-se como um sistema de informações, com a ajuda de uma ferramenta como o Datawarehouse, pode respaldar e consolidar a evolução administrativa de uma empresa. Primeiramente, é necessário que se defina um sistema. De acordo com Oliveira (1992), sistemas são um conjunto de elementos ou componentes interagentes e interdependentes que, formam um todo com determinado objetivo, com a finalidade de efetuar uma certa função. Os próprios elementos e as relações entre eles determinam como o sistema trabalha. Os sistemas são compostos por entradas, mecanismos de processamento, saídas e feedback, além da presença de pessoas, equipamentos, recursos e procedimentos de gestão como mostra a Figura 1. Veja-se abaixo, a Figura 1

18 18 Componentes Objetivos Ambiente Recursos Humanos Funções Procedimentos Gestão Figura 1 Componentes de um Sistema (Fonte Adaptado de Rezende 2000) A transformação de dados em informação é um processo ou uma série de tarefas logicamente relacionadas, executadas para atingir um resultado definido (Stair,1998). O processo de definição das relações entre os dados requer conhecimento, que são as regras, diretrizes e procedimentos utilizados para selecionar, organizar e manipular os dados, visando atingir o valor informacional ou o resultado adequado do processo. O processo de transformação de dados em informação pode ser melhor verificado na Figura 2. dados processo de transformação informação Figura 2 Transformação de dados em informação (Fonte: Adaptados de Stair 1998) De acordo com Freitas (1992), a qualidade da informação nas empresas é muito mais importante do que a quantidade de informação. Para que a qualidade seja um fator de decisão na organização é preciso se estabelecerem algumas regras básicas, tais como: a) a informação não deve ser demasiada; b) a informação não deve ser escassa; c) a sobrecarga de informação é de pouca utilidade; d) o reaproveitamento e reciclagem das informações.

19 19 Em um processo decisório, o valor da decisão está diretamente ligado ao tempo que se leva para tomá-la e a qualidade das informações utilizadas. Portanto, torna-se necessária uma correta análise dos dados existentes na organização, devidamente registrados, classificados, organizados, relacionados e interpretados dentro de um contexto, para que possam transmitir conhecimento e permitirem a tomada de decisão de forma otimizada DATAWAREHOUSE CONCEITOS E DEFINIÇÕES. Já entendido o conceito de sistema, percebe-se a importância da ferramenta Datawarehouse na busca de dar suporte a todos os elementos do sistema de informações, tanto os recursos humanos, como ajuda nos procedimentos de análise e gestão. Basicamente, define-se um Datawarehouse como sendo uma grande massa de dados organizados ou como um conjunto de arquiteturas e/ou sistemas de informações, que viabilizam processos de tomada de decisões em diversos níveis organizacionais. Funciona tipicamente na arquitetura cliente/servidor. O Datawarehouse tem como objetivo fornecer subsídios necessários para a transformação de uma base de dados de uma organização OLTP para OLAP OLTP On Line Transaction Processing. São os processamentos que executam operações do dia-a-dia de uma organização, dando ênfase ao suporte do negócio através de um processamento rápido, acurado e eficiente de dados. Ex: Figura 3.

20 20 Figura 3 Movimentação Bancária (Fonte: Michael Andrade de souza 1999) OLAP On Line Analytical Processing. São os processamentos que suportam a tomada de decisões e permitem analisar tendências e padrões em grande quantidade de dados ao longo do tempo (histórico) e em diferentes localizações (geográficos). Segue abaixo a (Figura 4) com o modelo do ambiente DW, para melhor entendimento das transações OLAP. Figura 4 Modelo DW ( Fonte: Michael Andrade de Souza 1999 ).

21 Níveis de Dados de Um Datawarehouse São apresentados os níveis de dados abrangidos por um Datawarehouse: Operacional contém apenas dados operacionais e atende à comunidade de processamento de transações de alta performance. Atômico Dados operacionais que não são atualizados, baseados em negócio. Departamental Contém dados operacionais e analíticos. Ex: Depto. Contabilidade, marketing. Individual Onde as análises heurísticas são feitas. 2.3 CARACTERÍSTICAS DE UM DATAWAREHOUSE As principais características de um datawarehouse são assim apresentadas: Orientação por temas: Refere-se ao fado do DW armazenar informações sobre temas específicos importantes para o negócio da empresa. Ex: Produtos, contas, clientes etc. O ambiente operacional é organizado por aplicações funcionais. Ex: Em uma organização bancária, estas aplicações incluem empréstimo, investimentos e seguros. Normalização: Refere-se à consistência de nomes, das unidades das variáveis. São dados transformados até um estado uniforme. Ex: Considere-se sexo como um elemento de dado. Variante no Tempo: Refere-se a algum momento específico; não é atualizável.

22 22 Não Volátil: Permite o Load-and-Access. Após a integração e transformação, dados em bloco para o DW, após aos usuários. Rolback, recuperação de falhas, commits e bloqueios. Pode-se, assim, entender o ambiente DW como sendo a extração ou carga dos dados de bancos operacionais, sendo depositadas nos chamados armazéns de dados, ou Datawarehouses, ou Data Marts, havendo uma administração de manutenção e atualização, onde, por fim, são montados os servidores OLAP, para conclusão da idéia de cubo de decisões, conforme demonstra a Figura 5. Figura 05 Ambiente DW ( Fonte: Michael Andrade de Souza 1999 ) A MODELAGEM DIMENSIONAL DE UM DATAWAREHOUSE E SUAS IMPLEMENTAÇÕES. As técnicas de modelagem dimensional de um Datawarehouse, se aplicadas corretamente, garantem que o seu desenho reflita a forma de pensar dos analistas de negócio e dos gerentes da empresa e que possa ser usado, eficazmente, para atender aos requisitos do negócio. Aliás, este é o princípio básico da modelagem de um Datawarehouse: discutir diretamente com o usuário final, sobre a sua visão do modelo de negócios e fazer com que esta visão seja refletida na base de informações.

23 23 Assim o Datawarehouse será desenhado para transpor os limites de cada um dos sistemas transacionais. Sua construção é dada para responder questões que não são limitadas às transações ou aos sistemas individuais, apresentando, desta forma uma visão integrada e completa dos negócios. Uma das técnicas utilizadas para se obter um modelo para o Datawarehouse que identifique e represente as informações importantes para o modelo de negócios, é a modelagem dimensional ou multidimensional. Quando bem definido, o modelo dimensional pode ser uma ajuda de valor incalculável para as áreas de negócio, apoiando e otimizando todo o processo de tomada de decisões. O modelo dimensional representa: 1. Os indicadores importantes para uma área de negócios, que são chamados de fatos ou métricas; 2. Os parâmetros através dos quais estas métricas são analisadas pelos usuários, que são chamados de dimensões (as dimensões do negócio); 3. A Granularidade das informações em cada dimensão; 4. A hierarquia de agrupamento das informações. 2.5 ARQUITETURA DE UM DATAWAREHOUSE São apresentadas oito camadas que caracterizam a arquitetura de um Datawarehouse: 1 - Camada de Banco de dados Operacionais Corresponde aos dados das bases de dados operacionais da organização junto com dados provenientes de outras fontes externas que serão tratados e integrados para compor o DW. 2 - Camada de Acesso à Informação É a camada com a qual os usuários finais interagem; representa as ferramentas que o usuário utiliza no dia-a-dia. Ex: planilha de cálculo MS Excel. Envolve o hardware e software

24 24 utilizados para obtenção dos relatórios, planilhas gráficos e outros. Ex: Data Mining. 3 - Camada de Acesso aos Dados É a ligação entre as ferramentas de acesso à informação e os bancos de dados operacionais. Comunica-se não só com diferentes SGBDs e sistemas de arquivos de um mesmo ambiente, como também, ideologicamente, com outras fontes sob diferentes protocolos de comunicação, no que se chama acesso universal de dados. 4 - Camada de Metadados (Dicionário de dados) Metadados são as informações sobre os dados mantidos pela empresa. Ex: Descrições de registro em um programa cobol, comandos create do SQL, informação de um diagrama E-R, dados em um dicionário de dados. Funcionalidade Grande variedade de metadados. Acesso aos dados de um DW sem necessidade de se saber onde residem. 5 - Camada de Gerenciamento de Processos Envolve-se com o controle das diversas tarefas a serem realizadas para construir e manter as informações do dicionário de dados e do DW. Responsável pelo gerenciamento dos processos para manter o DW atualizado e consistente. 6 - Camada de Transporte Middleware Gerencia o transporte de informações pelo ambiente de redes. Usada para isolar aplicações operacionais ou informacionais, do formato real dos dados nas duas extremidades. Inclui a coleta de mensagens e transações, encarregando-se de entregá-las em locais e tempos determinados. 7 - Camada do DW O DW propriamente dito, corresponde aos dados usados para fins informacionais ; em alguns casos, DW é simplesmente uma visão lógica ou virtual dos dados. Em um DW que exista fisicamente, cópias dos dados operacionais e externos são, de fato, armazenadas.

25 Camada de Gerenciamento de Replicação Inclui todos os processos necessários para selecionar, editar, resumir, combinar e carregar o DW e as correspondentes informações de acesso, a partir das bases operacionais e fontes externas, podendo envolver programações complexas. Ex: Programas de análise da qualidade dos dados e filtros que identificam padrões nos dados operacionais.

26 26 CAPÍTULO III 3 - O PROBLEMA DA FORMAÇÃO DO PREÇO DE UM PRODUTO COMO FOCO DA APRESENTAÇÃO DO PROJETO DW FORMAÇÃO DO PREÇO O preço pode ser considerado como um dos principais indicadores da alavancagem financeira de uma empresa e também do valor que uma empresa entrega a seus clientes. Ele é a expressão do valor monetário dos benefícios que a empresa acredita que seus produtos ou serviços levam para seus clientes. O preço transmite uma grande diversidade de informação sobre as empresas: define a quem, dentro do mercado, dirige-se o produto e como a empresa se coloca em relação aos produtos ou serviços de seus concorrentes. Os métodos de fixação de preços são geralmente classificados com base em três critérios: Nos custos; No Consumidor; Na concorrência. A grande dificuldade das empresas é a compilação das informações na precificação de um produto, razão pela qual é sugerido o projeto de Datawarehouse, como forma de sumarização das informações mais

27 27 importantes dentro de toda a esfera transacional de dados nas empresas. É com bases neste contexto, que será percebida a transformação dos dados em informações, através de planilhas eletrônicas com a elaboração de gráficos que darão suporte ao gestor na projeção econômica de sua empresa A PRECIFICAÇÃO E APURAÇÃO DA MARGEM DE LUCRATIVIDADE INFLUENCIADAS POR ANÁLISES REGIONAIS DE FORNECEDORES E CLIENTES. É apresentado um modelo de onde são extraídos os dados de uma empresa distribuidora farmacêutica. Situada em território brasileiro, os mesmos dados servirão para análises de precificação dentro de um determinado período de tempo e área terrestre, apurando-se projeções da margem de lucratividade dentro destes parâmetros. O fato a ser analisado são os preços dos produtos, com bases nas compras e vendas espalhadas por regiões. Consiste em tarefa árdua, pois, existem fatores externos como os custos operacionais, o mercado consumidor e a concorrência que influenciam na hora de se sugerir o preço de um produto, porém há regras que são essenciais quando se trata precificação. A margem de lucro a ser acrescentada ao produto depende de diversos fatores, que influenciam diretamente no custo do produto e, a partir daí, podese precificar cada produto, desde que tenham sido anotados os custos diretos, indiretos e também a margem de lucro a ser embutida A Classificação dos Custos Os custos podem ser classificados de duas maneiras, conforme descritos a seguir:

28 28 a) diretos: são os custos diretamente incluídos no cálculo dos produtos. São os materiais diretos usados na fabricação do produto, incluindo a mão-de-obra. Os custos diretos têm a propriedade de serem mensuráveis de maneira objetiva. Podem-se citar neste caso: os tecidos usados na confecção do produto, os salários de todos colaboradores que trabalham diretamente na fabricação do produto; b) indiretos: são os custos que, apenas mediante aproximação, podem ser atribuídos aos produtos por algum critério de rateio. São os materiais indiretos como: a mão-de-obra indireta (chefia, supervisão) e os demais custos de fabricação (energia elétrica, aluguel, depreciações etc). No caso de uma empresa distribuidora farmacêutica, percebe-se que não há produção e sim compras para revenda, porém, isto não significa inexistência de custos diretos ou indiretos. Por exemplo: os custos de transportes de mercadorias na entrega são tidos como diretos e, os custos referentes a salários da administração, são custos indiretos. Dentre estas e outras afirmações, há um ponto crucial presente na análise de gestão de preço e venda, a ser utilizada no projeto de Datawarehouse: é a análise por produto e região de seus fornecedores, uma vez que existem várias filiais espalhadas pelo país, devendo-se abranger especificações a serem abstraídas por região ou, até mesmo, por período de tempo, evidenciando, com solidificação, os direcionamentos a serem tomados na gestão administrativa. Assim, na formação de um preço, os principais aspectos a serem analisados estão dentro de uma esfera de dados não puramente visíveis na contabilidade, ou seja, dá-se aí a necessidade da extração de dados pelo Datawarehouse. Foi feita a extração de dados do banco da empresa distribuidora farmacêutica, buscando as tabelas de produtos, clientes, regiões e

29 29 fornecedores, com seus códigos, nomes e siglas, contemplando em uma tabela denominada fato, os valores a serem mensurados, tais como: valores de compras, vendas, quantidades, impostos s/ vendas, como se segue no diagrama de entidade e relacionamento, através da ferramenta OLAP do Microsoft SQL server 7.0. Veja-se a figura 6. Figura 06 Diagrama de Entidade e Relacionamento A Avaliação do Lucro Bruto na Demonstração do Resultado do Exercício. Um grande indicador global de eficiência dentro de uma empresa encontra-se no relatório de demonstração do resultado do exercício, onde se observa o retorno resultante do investimento dos donos da empresa (lucro ou prejuízo),

30 30 Não há dúvida de que o objetivo principal de uma entidade econômica é o lucro, mas o bom lucro que remunere, dignamente, o capital investido pelos empresários. Na administração dos recursos escassos disponíveis na empresa, a gerência pode ou não ser eficiente. O sucesso desta gestão, sem dúvida, será medido pela comparação do resultado do exercício (obtido pela Demonstração do Resultado do Exercício), com o montante aplicado no Ativo e/ou com o capital investido pelos proprietários (Patrimônio Líquido). O ponto alvo da análise, o lucro bruto, é a diferença entre a venda de mercadorias e o custo desta mercadoria vendida, sem se considerarem as despesas administrativas, de vendas e financeiras. (Para uma empresa prestadora de serviços o raciocínio é o mesmo: é a diferença entre a receita e o custo do serviço prestado, sem se considerarem aquelas despesas acima referidas). Resumindo, subtrai-se da receita o quanto custou a mercadoria, o produto, ou o serviço para ser colocado à disposição do cliente, desprezando as despesas administrativas, financeiras e de vendas. O lucro bruto, após cobrir o custo da fabricação do produto (ou o custo da mercadoria adquirida para revenda, o custo do serviço prestado), será destinado à remuneração das despesas de vendas, administrativas e financeiras, bem como aos encargos tributários (imposto de renda) e aos proprietários da empresa (lucro líquido). Assim sendo, quanto maior for a fatia denominada lucro bruto, maior poderá ser a remuneração dos administradores, dos diretores, dos homens de vendas, do governo, dos proprietários da empresa etc. Por isso, há uma atenção toda especial para a administração e sobrará pouco para remunerar setores vitais na empresa (diretores, gerentes, proprietários, bancos, governo, etc.). Esta preocupação especial com a análise do lucro bruto, dos custos e da margem de contribuição é uma das grandes atribuições da contabilidade de custos. A receita bruta constitui a venda de produtos, prestação de serviços, incluindo todos os impostos cobrados do comprador e não excluindo as

31 31 devoluções de mercadorias (ou produtos) e os abatimentos concedidos pelas mercadorias em desacordo com o pedido. No que tange aos impostos, em muitos casos, a empresa vendedora ou prestadora de serviços é mera depositária dos tributos cobrados ao comprador. Depois de determinado prazo, ela recolherá ao governo. Dentre os impostos sobre vendas podem-se citar: IPI (Imposto sobre produtos industrializados). ICMS (Imposto sobre circulação de mercadorias e Serviços).] ISS (Imposto sobre serviços) etc. Relatórios e análises contábeis padrões são feitos, generalizando-se todo o montante comprado e vendido pela empresa. Neste trabalho serão analisados todos estes conceitos, pois, serão avaliados os conceitos de compra e venda produto a produto, através da implementação do facilitador de análises Datawarehouse.

32 32 CAPÍTULO IV 4 - A IMPLEMENTAÇÃO DO DW Dentro desta esfera administrativa será constatado como o Datawarehouse pode, através de sua modelagem, fornecer subsídios na forma de dados, informações. Com seus relatórios tem capacidade de colocar, de forma transparente, informações relacionadas ao modo em que está sendo conduzida a gestão de negócios da empresa, abrangendo desde as compras de mercadorias, à apuração da margem de lucros, juntamente com precificação dos produtos e posterior venda nas diversas regiões em que a empresa está alocada OS PRIMEIROS PASSOS NA CRIAÇÃO DO MODELO DIMENSIONAL DW Utilizando-se o banco de dados SQL e através da ferramenta OLAP, observam-se as informações necessárias na montagem do Datawarehouse. O primeiro passo é a conexão com o banco de dados para coleta de dados como se segue na figura 07.

33 33 Figura 07 Apresentação da Ferramenta OLAP Uma vez escolhidas as tabelas a serem analisadas, há necessidade da criação de cubos dimensões e escolha das métricas dentro do assunto já escolhido para análise. Assim, são criados os cubos em que serão alocados os dados necessários na obtenção de informações de determinados assuntos ou fatos a serem analisados como se vê na figura 9. Figura 08 Cubo Datawarehouse

34 34 Em seguida, é necessário que se extraiam as informações de métricas, ou seja, os dados que podem ser medidos nas análises, como por exemplo, os valores de vendas, compras etc, como se segue na figura 09. Figura 09 Seleção dos Fatos no Datawarehouse Neste ponto, são extraídas do banco de dados DW as dimensões a serem analisadas, como por exemplo: as regiões, os produtos, fornecedores, clientes etc., como se pode verificar nas figuras 10 e 11. Figura 10 Dimensões no Datawarehouse

35 35 Figura 11 Escolha das Dimensões no Datawarehouse Ao término da criação de tabelas fatos e métricas, executa-se um processo de validação das informações e parâmetros conforme figura 12. Figura 12 Processo de Validação dos Dados do Datawarehouse Dentro do ambiente administrativo, pode-se visualizar através dos resultados obtidos, a infinidade de formas de análises dos variados assuntos. Como se vê na planilha abaixo, têm-se informações de vendas, impostos sobre as vendas, compras por produtos, clientes que podem ser criticados

36 36 regionalmente ou por períodos de tempo diferentes para análises de performance durante os anos, ou seja, qualquer que seja o ramo de atividade da empresa, o Datawarehouse serve de suporte na busca de dados e informações que são infinitamente importantes na tomada de decisões. São percebidas as sumarizações de informações na Figura 13. Figura 13 Sumarização das Informações no Datawarehouse RESULTADOS Após a implementação técnica do Datawarehouse, o passo mais importante é a análise dos resultados, como forma de utilização das informações na busca de projeções, baseadas em fatos passados e na experiência mercadológica do momento presente. Dá-se, assim, o grau de importância do DW na consolidação de um estudo concreto e baseado na certeza da qualidade das informações Rentabilidade Trimestral em Três Diferentes Estados do País Inserido no contexto da obtenção das margens de lucratividade e precificação dos produtos, mostra-se, a seguir, resultados importantes que dão, aos gestores, a noção de como estão sendo direcionadas as vendas e, por

37 37 conseqüência, as margens de lucratividade por produto e por regiões espalhadas no país. São fornecidos resultados líquidos no trimestre de três estados distintos do país, visto que há uma relativa diferença nos lucros brutos, sendo os custos de fretes e comissões s/ vendas as maiores probabilidades do surgimento de diferenças de resultados. É observado que o mês de fevereiro foi péssimo no que tange à margem bruta. Após as análises, foi apurado o prejuízo e verificou-se que, neste mês, houve uma alta nos preços deste produto e a empresa não havia feito um planejamento de estocagem, como se observa na figura 14. Rentabilidade Trimestral Por Estado AAS INFANTIL C/3X10 CPR 0,03 0,02 0,01 - (0,01) (0,02) (0,03) (0,04) JAN PB FEV PB MAR PB JAN PE FEV PE MAR PE JAN RN FEV RN MAR RN Figura 14 Análise da Rentabilidade Trimestral Rentabilidade Por Produto em Diferentes Estados do País Observa-se a importante avaliação de um produto e sua rentabilidade em três diferentes estados do país, onde são vistas, novamente, divergências de margens de lucratividade, devido aos valores de comissões, fretes e impostos sobre venda, diferenciados nas regiões, como se percebe na figura 15.

38 38 Rentabilidade Por Produto - Iodex Salic. Metila 28 Gr- IODEX SALIC. METILA 28GR- 32% PE R$ 0,68 33% RN R$ 0,70 % Rentabilidade Por Unidade Rentabilidade por Unidade 35% Figura PB16 Análises de margens por produto e região. R$ 0, RENTABILIDADES ANALISADAS ATRAVÉS DE Figura 15 Análises de margens por produto e região Fornecedores Outro tipo de análise que dá suporte aos gestores é relativo às compras, ocorrendo a sua interferência na obtenção do lucro, visto que são imputados impostos divergentes em estados e regiões diferenciadas, ou mesmo o valor dos fretes sobre vendas podem ser diferenciados. Há, também, o valor dos impostos incidentes cobre vendas que varia de estado para estado, alterando os resultados das regiões, conforme se segue na figura 16. Análise de Rentabilidade Por Fornecedores - Belocap Produto - AEROLIN 2MG C/20 CPR.+ R$ 0,25 R$ 0,20 R$ 0,15 R$ 0,10 R$ 0,05 R$ 0,00 RJ SP MG 50% 40% 30% 20% 10% 0% Rentabilidade por Unidade % Rentabilidade Por Unidade BELOCAP BELOCAP BELOCAP Figura 16 Análises de Rentabilidade por Fornecedores.

SUMÁRIO 1. INTRODUÇÃO... 2 2. O QUE É DATA WAREHOUSE?... 2 3. O QUE DATA WAREHOUSE NÃO É... 4 4. IMPORTANTE SABER SOBRE DATA WAREHOUSE... 5 4.

SUMÁRIO 1. INTRODUÇÃO... 2 2. O QUE É DATA WAREHOUSE?... 2 3. O QUE DATA WAREHOUSE NÃO É... 4 4. IMPORTANTE SABER SOBRE DATA WAREHOUSE... 5 4. SUMÁRIO 1. INTRODUÇÃO... 2 2. O QUE É DATA WAREHOUSE?... 2 3. O QUE DATA WAREHOUSE NÃO É... 4 4. IMPORTANTE SABER SOBRE DATA WAREHOUSE... 5 4.1 Armazenamento... 5 4.2 Modelagem... 6 4.3 Metadado... 6 4.4

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