UNIVERSIDADE DO SUL DE SANTA CATARINA ALAN JULIANO BARBOSA BUSINESS INTELLIGENCE APLICADO NA MEDICINA PREVENTIVA

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1 UNIVERSIDADE DO SUL DE SANTA CATARINA ALAN JULIANO BARBOSA BUSINESS INTELLIGENCE APLICADO NA MEDICINA PREVENTIVA Palhoça 2013

2 ALAN JULIANO BARBOSA BUSINESS INTELLIGENCE APLICADO NA MEDICINA PREVENTIVA Trabalho de Conclusão de Curso apresentado ao Curso de Graduação em Sistemas de Informação da Universidade do Sul de Santa Catarina, como requisito parcial à obtenção do título de Bacharel em Sistemas de Informação. Orientador: Prof. Aran Bey Tcholakian Morales, Dr. Palhoça 2013

3 ALAN JULIANO BARBOSA BUSINESS INTELLIGENCE APLICADO NA MEDICINA PREVENTIVA Este Trabalho de Conclusão de Curso foi julgado adequado à obtenção do título de Bacharel em Sistemas de Informação e aprovado em sua forma final pelo Curso de Graduação em Sistema de Informação da Universidade do Sul de Santa Catarina. Palhoça, 21 de novembro de 2013.

4 Dedico este trabalho com amor e gratidão a Deus, pois Ele está comigo todos os dias e me guiou nesses anos na universidade, me deu forças e sabedoria para enfrentar as dificuldades e por ser o maior mestre de todos.

5 AGRADECIMENTOS Agradeço primeiramente a Deus, pois a Ele devo tudo que sou e se não fosse sua imensa misericórdia, certamente não teria chego até aqui. Aos meus pais, Reinaldo e Kátia, e a minha família por estarem sempre ao meu lado durante todos os momentos da minha vida, pelo amor, compreensão e apoio incondicional, sem esquecer as interseções a Deus pelo meu sucesso e felicidade. A minha namorada, Taynara, por fazer parte da minha vida, pelo carinho, companheirismo, incentivo, paciência nas horas difíceis, pelas suas orações e por me fazer feliz. E também a sua família pelas orações e disposição em me ajudar. A minha irmã, Maynara, pelas orientações, incentivos, tempo a mim dedicado e por sempre estar disposta a me ajudar. Aos meus amigos que me incentivaram desde o início da caminhada e sempre torceram por mim. Ao meu professor e orientador Aran B. T. Morales, pelos conhecimentos e ensinamentos transmitidos e por seu tempo e sua atenção. Ao meu co-orientador e chefe, Jean Carlos Raduenz, por seu tempo, disposição, ensinamentos, idéias, compreensão e confiança. A minha equipe de trabalho, DVIG (Divisão de Informações Gerenciais), que sempre me ajudaram em todo o desenvolvimento e realização do Business Intelligence, com idéias e formas para alcançar de forma rápida e direta os resultados. E a todos que direta ou indiretamente fizeram ou fazem parte da minha vida e da minha história acadêmica. Muito obrigado.

6 O coração do sábio adquire o conhecimento, e o ouvido dos sábios busca a ciência. (PROVÉRBIOS 18:15).

7 RESUMO O presente trabalho foi realizado com o objetivo de desenvolver um Business Intelligence (BI) para medicina preventiva, que atua dentro da Divisão de Promoção a Saúde, de uma Cooperativa de Trabalho Médico, a fim de obter dados reais e analisá-los para auxiliar a empresa a atingir seus objetivos, visão e valores. A criação desse sistema (BI) irá gerar relatórios de forma não rotineira, fornecendo informações de modo mais rápido, claro e seguro, que irão agilizar a tomada de decisão. No trabalho será apresentado também os principais conceitos de BI, as ferramentas utilizadas para a implementação e sua aplicação para a gestão resolver os dilemas da Cooperativa. Por fim, o projeto foi estruturado com base em pesquisas literárias, conhecimento adquirido ao longo do curso e informações coletadas através da base de dados da Cooperativa e irá mostra o resultado final da análise obtida através da medicina preventiva. Palavras-chave: Business Intelligence. Medicina preventiva. Tomada de decisão.

8 ABSTRACT This study was conducted with the objective to develop a Business Intelligence (BI) for preventive medicine, which operates within the Division of Health Promotion, a Cooperative Work Medical in order to obtain real data and analyze them to help company achieve its objectives, vision and values. The creation of this system (BI) will generate reports in a nonroutine, providing information more quickly, clear and safe, which will streamline the decision making process. At work is also presented key concepts of BI tools used for implementation and its application to the management of the Cooperative solve dilemmas. Finally, the project was structured based on literary research, knowledge gained throughout the course and information collected through the database of the Cooperative and will show the final result of analysis obtained by preventive medicine. Keywords: Business Intelligence. Preventive medicine. Decision making.

9 LISTA DE ILUSTRAÇÕES Figura 1 Arquitetura de um sistema BI Figura 2 Estrutura do Modelo Estrela Figura 3 Fluxograma de Trabalho Figura 4 Proposta de Solução Figura 5 Requisitos Funcionais Figura 6 Requisitos Não Funcionais Figura 7 Caso de Uso Figura 8 Modelo Dimensional Figura 9 Modelo Entidade Relacional Figura 10 Modelo Dimensional Estrela Figura 11 TB_TIPO_TRATAMENTO Figura 12 TB_PESSOA_GRUPOS Figura 13 TB_CLIENTE Figura 14 TB_ PROCEDIMENTO Figura 15 TB_ CONTRATOS Figura 16 TB_ PLANO_MEDICO Figura 17 TB_ PRODUCAO Figura 18 Tela Inicial Figura 19 Seleção de Programas Figura 20 Filtros Figura 21 Perfil Epidemiológico Figura 22 Custo Evitado Figura 23 Relatório Analítico Figura 24 Perfil de Saúde Figura 25 Perfil de Saúde por Complexidade Figura 26 Criação de Arquivo de Dados Figura 27 Definições das Chaves do Sistema Figura 28 Definições das Chaves que tem na Tabela Figura 29 Ligação das Tabelas através das Chaves... 57

10 LISTA DE QUADROS Quadro 1 Descrição dos Requisitos Funcionais Quadro 2 Descrição dos Requisitos Não Funcionais Quadro 3 Descrição do Caso de Uso... 36

11 SUMÁRIO 1 INTRODUÇÃO TEMA Delimitação do tema Problema OBJETIVOS Objetivo geral Objetivos específicos JUSTIFICATIVA ESTRUTURA DO TRABALHO FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA BUSINESS INTELLIGENCE Arquitetura de um BI Data Warehouse (DW) Modelo Dimensional (MD) Online Analytical Processing (OLAP) Indicadores MEDICINA PREVENTIVA Cooperativa de trabalho médico BUSINESS INTELLIGENCE APLICADO NA MEDICINA PREVENTIVA Indicadores da medicina preventiva Objetivo dos indicadores da medicina preventiva METODOLOGIA METODOLOGIA DE PESQUISA Tipo de pesquisa e técnica de coleta de dados Delimitação do universo pesquisado METODOLOGIA DE TRABALHO Proposta de solução Delimitação da proposta MODELAGEM REQUISITOS Requisitos funcinais Requisitos não funcinais... 15

12 4.2 CASO DE USO (USE CASE) MODELAGEM DIMENSIONAL MAPEAMENTO MODELO ER DESENVOLVIMENTO FERRAMENTAS UTILIZADAS QlikView Oracle PL/SQL Bizagi Enterprise Architect ARQUITETURA DO PROTÓTIPO DO BI TELAS DO PROTÓTIPO PASSOS DO DESENVOLVIMENTO VALIDAÇÃO DO BI CONCLUSÔES E TRABALHOS FUTUROS CONCLUSÃO TRABALHOS FUTUROS REFERÊNCIAS ANEXO ANEXO A Questionário de Avaliação BI aplicado na medicina preventiva ANEXO B Termo para Liberação para Utilização das Informações do Questionário 69

13 12 1 INTRODUÇÃO O cenário mundial vem sofrendo várias transformações devido à globalização e, por causa dessas mudanças, as empresas precisam redefinir suas estruturas organizacionais, reconhecendo que a informação é um bem de grande valor, pois quem detém a informação e sabe utilizá-la se torna mais competitivo e consegue enfrentar esse novo cenário, ou seja, a informação tem papel estratégico nas organizações, que precisam ser ágeis para obtê-las e precisam saber usá-las para as tomadas de decisões. Diante dessa nova realidade no mercado, o desafio no gerenciamento de qualquer processo é a análise das informações, que deve ser feita de modo que seja possível detectar tendências e tomar decisões eficientes e em tempo hábil, utilizando ferramentas e dados disponíveis, segundo Serra (2002, p. 77). Esse processo de tomada de decisões geralmente exige grandes quantidades de dados, sendo assim o processamento para utilização deles, deve ser feito de forma rápida e em tempo real, o que necessita, na maioria das vezes, de ferramentas tecnológicas (TURBAN et al. (2009, p. 21). Dentro desse contexto, um dos principais objetivos da área de sistemas de informações é desenvolver sistemas para dar suporte aos gestores no processo decisório, sendo assim, uma das mais novas ferramentas para auxiliar esse processo é o sistema Business Intelligence (BI), conhecido também por Inteligência Empresarial, ou Inteligência nos Negócios é uma evolução dos Sistemas de Apoio a Gerência (SAG), conforme Morales (2012). O BI é um conjunto de conceitos, metodologias e tecnologias, em outras palavras, é um sistema que utiliza as informações geradas a partir de dados operacionais para criar relatórios de maneira não rotineira, com ênfase a flexibilidade e a resposta rápida, para proporcionar subsídios no processo de tomada de decisão, de acordo com Laudon & Laudon (2004). O Business Intelligence tem como objetivo definir regras e técnicas para formação adequada dos dados da organização, visando converte-los em depósitos de informações e conhecimentos que atendem as necessidades dos gestores para a tomada de decisão, ou seja, o objetivo é mudar os dados em informações relevantes para os gestores tomarem as decisões, conforme diz Morales (2012). Fortulan e Gonçalves Filho (2005, p.59), afirmam que: As vantagens do uso de sistemas de BI baseados na Web quando comparados com outros sistemas tradicionais, incluem facilidades de uso, acesso universal às diversas

14 13 plataformas, possibilidade de configuração para diversos níveis de usuários e capacidade de trabalho com gráficos, sons e vídeos além de textos e números. Conforme cita Barbieri (2001, p. 34): As informações vitais para tomadas de decisões estão escondidas em milhares de tabelas e arquivos inacessíveis aos mortais, ligadas por relacionamento e correlações transacionais, numa anatomia inadequada para os tomadores de decisão. Dessa forma, o conhecimento corporativo e as informações externas não estão prontamente disponíveis. O Jogo de palavras que melhor define essa situação é: Não se sabe o que se sabe e não se sabe o que não sabe. O objetivo maior das técnicas de BI neste contexto está exatamente na definição de regras e técnicas para a formatação adequada destes volumes de dados, visando transformá-los em depósitos estruturados de informações, independente de sua origem. Por fim, a proposta deste trabalho será desenvolver um sistema de BI para ser aplicado na medicina preventiva da Cooperativa de Trabalho Médico, pois é uma ferramenta de gestão que tira proveito da tecnologia da informação, tendo como vantagem a diminuição de tempo, aumento da segurança e agilidade para obter informações. O valor para a empresa é resultado de uma boa análise das necessidades de informação, da pertinência e da qualidade das fontes de coleta e da qualidade das analises e informações extraídas para gestores, segundo Morales (2012). Além disso, como sistema será aplicado na área da medicina preventiva, trará outros benefícios para a Cooperativa, como a melhoria da qualidade de vida dos seus clientes, pois através do BI será possível acompanhar cada cliente individualmente de forma mais precisa. Sendo assim, ficará mais fácil detectar se o cliente está no grupo de risco ou não, qual o grau do risco caso esteja, se já faz os exames de rotina e os de prevenção, como por exemplo: o exame de próstata, no caso dos homens e o preventivo no caso das mulheres, ou seja, facilitará o acompanhamento da rotina do cliente, fazendo com que receba toda atenção necessária para lhe trazer mais qualidade de vida. 1.1 TEMA O tema deste trabalho será sobre o desenvolvimento de Business Intelligence (BI), e análise das informações, para uma Cooperativa de Trabalho Médico, sobre a área de medicina preventiva. Essa ferramenta terá como objetivo facilitar a análise de resultados para tomada de decisões dos gestores.

15 Delimitação do tema Esse projeto não focará em melhorar os processos da medicina preventiva, somente analisará os resultados de acordo com os processos e os objetivos e vai desenvolver uma solução de Business Intelligence (BI) para facilitar a tomada de decisão dos gestores. Não discutirá, também, sobre a base de dados que empresa utiliza, apenas irá empregar as informações ali contidas Problema Muita gente sabe que com a saúde não se brinca, porém a maior parte das pessoas não realiza exames regulamente para verificar seu estado de saúde e até detectar as doenças no início, para ter mais chances de cura, além disso, manter hábitos saudáveis também é fundamental para a prevenção de qualquer doença, de acordo com Pozzer (2010). E é com o objetivo de prevenir doenças ao invés de tratá-las, que surgiu a medicina preventiva, com programas de vacinação, de atividade física e outros para proporcionar melhor qualidade de vida, conforme o site Tua Saúde. E para analisar a qualidade do programa e seus benefícios para a empresa que o utilizam são necessários indicadores, pois eles mostram a quantidade de usuários dos programas, quem são os que precisam de mais atenção, entre outros dados, sendo que o principal é apresentar quanto às empresas conseguem economizar investindo em medicina preventiva, além de mostrar uma proporção com o que seria gasto caso não fosse utilizado à medicina preventiva. Contudo, a área da Medicina Preventiva, da Cooperativa de Trabalho Médico em questão, tem muita dificuldade para obter as informações em tempo hábil, ou seja, perdem muito tempo buscando os dados para gerar informações, para conseguir desenvolver seus projetos, ocasionando assim os problemas para tomada de decisões. Há busca por dados demanda tempo, visto que muitas vezes é necessário solicitar relatórios de outras áreas, além disso, os relatórios recebidos podem ou não estarem preparados para a sua nova utilização, ou seja, voltados ao negócio da área da Medicina Preventiva. Sendo assim, para que esses dados possam ser usados no processo de tomada de decisão é preciso que sejam preparados e validados, o que demanda tempo até ficarem completos e possam ser utilizados para suprir as necessidades da área.

16 15 Como fornecer aos gestores da área de medicina preventiva, um conjunto de indicadores que os auxilie no processo de tomada de decisão? Quais são os indicadores da área de medicina preventiva necessários para auxiliar aos gestores no processo de tomada de decisão? 1.2 OBJETIVOS Adiante serão apresentados quais são os objetivos deste trabalho Objetivo geral Desenvolver um módulo de Business Intelligence (BI), que disponibilize um conjunto de indicadores da área de medicina preventiva, para auxiliar na análise de resultados e agilizar a tomada de decisão dos gestores da Cooperativa Objetivos específicos Realizar pesquisa sobre medicina preventiva para conhecer sobre o que se trata a área. Identificar um levantamento do conjunto de indicadores necessários para auxiliar os gestores no processo decisório. Analisar o que os indicadores do BI estão mostrando sobre medicina preventiva. Examinar qual o impacto dos indicadores da Medicina Preventiva para empresa. Verificar se o BI responde e auxilia a empresa na análise de resultado e a atingir seus objetivos, visão e valores. 1.3 JUSTIFICATIVA Este trabalho se justifica pelo fato de proporcionar a aplicação das teorias adquiridas ao longo do curso de Sistemas de Informação, possibilitando ao acadêmico expandir seus conhecimentos, através de pesquisas e análises, de modo que alie a teoria com a

17 16 prática, além de ter como requisito a obtenção do título de Bacharel em Sistemas de Informação. A presente proposta tem como visão fomentar o desenvolvimento de Business Intelligence (BI) aplicado na área de medicina preventiva, visando auxiliar na análise de resultados e agilizar a tomada de decisão dos gestores da Cooperativa de Trabalho Médico. Essa ferramenta tem como objetivo facilitar a análise de resultados para tomada de decisões dos gestores, visto que os dados já estarão preparados e validados para serem utilizados, ou seja, as informações estão à disposição dos gestores para selecionar os dados desejados da maneira que necessitarem, sendo que dessa forma serão supridas as necessidades da Cooperativa. E tem como foco criar uma ferramenta de gestão tirando proveito da tecnologia da informação, pois através do BI é possível obter informações estratégicas sobre o negócio com maior rapidez, retiradas dos sistemas de dados da empresa, permitindo para a Cooperativa mais agilidade na tomada de decisão, facilidade na compreensão das tendências do negócio e identificação de riscos, possibilitando um planejamento corporativo mais amplo e facilitando o acesso e a distribuição de informação (ABELLÓN, 2012). Além disso, os indicadores são fundamentais no ponto de vista financeiro para a Cooperativa, pois visam apresentar uma proporção dos gastos, caso a empresa não tivesse a área da medicina preventiva e, a partir dessa análise, mostrar quanto à empresa consegue economizar investindo nesses programas ao invés de tratamentos para cura de doenças. 1.4 ESTRUTURA DO TRABALHO Esse trabalho está estruturado em seis capítulos, sendo: O primeiro capítulo a Introdução, onde são apresentados os detalhes gerais referentes ao trabalho de pesquisa e o tema, objetivos, justificativa e a estrutura do trabalho; No segundo capítulo, Fundamentação Teórica, são apresentados conceitos, funções e outras características de Business Intelligence (BI), Data Warehouse (DW), On-line Analytical Processing (OLAP), Indicadores, Medicina Preventiva, Cooperativa de Trabalho Médico, e serão mostrados também, quais os resultados obtidos através do BI aplicado Medicina Preventiva e se ajudam a Cooperativa de Trabalho Médico a alcançar seus objetivos; O terceiro capítulo a Metodologia, onde descreve a metodologia de pesquisa e a metodologia de trabalha que serão utilizadas nesse trabalho; No quarto capítulo, Modelagem, é descrito a especificação do sistema, apresentando os requisitos que são fundamentais para desenvolver o sistema. O capítulo quinto, Desenvolvimento,

18 17 apresenta os processos, as ferramentas e as dificuldades no processo de criação do sistema. E no sexto e último capítulo, Conclusão e Trabalhos Futuros, será exposto às conclusões do acadêmico com base nos resultados obtidos e os trabalhos que serão realizados futuramente para finalização do sistema.

19 18 2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA Neste capítulo serão apresentadas informações sobre a Cooperativa de Trabalho Médico, Medicina Preventiva, conceitos sobre o sistema que será utilizado neste trabalho, Business Intelligence, além de conceitos sobre DW, DM, OLAP e outras ferramentas que serão utilizadas e sobre os indicadores. 2.1 BUSINESS INTELLIGENCE Business Intelligence (BI) é um sistema que gera relatórios de maneira não rotineira, com ênfase a flexibilidade e a resposta rápida, fazendo uso de tecnologias e metodologias, apoiando assim a tomada de decisão (LAUDON & LAUDON, 2004). O BI surgiu para dar suporte aos gestores na tomada de decisão, pois serve para processar quantidades consideráveis de dados de forma rápida, conforme Turban et al. (2009, p. 21). Sendo que, o Business Intelligence, de acordo com Barbieri (2001, p. 34), é o uso de várias fontes de informações de maneira a auxiliar na definição de estratégias de negócio. Dessa forma, pode-se dizer que o BI coleta e formata os dados, para proporcionar informações e conhecimentos dirigidos aos negócios e orientados aos resultados. O sistema de BI é uma evolução dos Sistemas de Apoio a Gerência (SAG) e é conhecido também por Inteligência Empresarial, ou Inteligência nos Negócios (MORALES, 2012). Segundo o mesmo autor supracitado, BI é um conjunto de conceitos, métodos e ferramentas tecnológicas que possibilitam a obtenção e a distribuição de informações que são geradas através de dados operacionais e históricos, tendo como objetivo proporcionar subsídios a toma de decisão gerencial. As vantagens do uso de sistemas de BI quando comparados com outros sistemas tradicionais, incluem facilidades de uso, acesso universal às diversas plataformas, possibilidade de configuração para diversos níveis de usuários e capacidade de trabalho com gráficos, sons e vídeos além de textos e números., afirmam Fortulan e Gonçalves Filho (2005, p.59). Sendo que, essas propostas são algumas utilizadas nesse trabalho. O principal objetivo das técnicas de Business Inteligente, como bem observa Morales (2012), é estabelecer regras e técnicas para a formação adequada dos dados da organização, com foco na transformação em depósitos de informações e conhecimento que supram as necessidades dos processos de tomada de decisão, ou seja, tem como objetivo

20 19 transformar os dados em informações e conhecimentos que sejam importantes para a tomada de decisão. Atualmente o BI é ferramenta com grande valor para organização, pois é considerada uma ferramenta estratégica, que fica disponível para auxiliar em diversas situações para a tomada de decisão, de modo que aperfeiçoa o trabalho, reduz custos e contribui para a elaboração de estratégias, de acordo com Primak (2010), ou seja, o sistema permite que a organização obtenha a informação de forma prática e com mais agilidade, fazendo com que consiga aplicar a informação de forma correta, trazendo assim melhores resultados Arquitetura de um BI A arquitetura de um sistema de BI composta de vários componentes com o objetivo de transformar dados em informações relevantes para os gestores na tomada de decisão, sendo eles: Fonte de dados, ETL, Repositório de dados e Front-end, que serão apresentados abaixo conforme descreve Morales (2012): Fonte de dados: onde se encontra as informações e todos os registros de forma bruta, que pode ser em um banco de dados, um arquivo xls e outros. A fonte de dados para o BI desenvolvido será dois sistemas que a cooperativa utiliza, Infomed e TopSaúde, e uma planilha Excel; ETL (Extração, Carga e Transformação de Dados): quando se faz a extração das informações importantes, deixando os dados conforme se deseja, assim cria o repositório de dados, sendo que, a extração é a responsável pela coleta de dados, a transformação pela mudança dos dados de acordo com as necessidades e carga por colocá-los em um repositório de dados; Repositório de dados: uma base de dados já filtrada, apenas com as informações importantes e pronto para ser usado para montar os indicadores e extrair os relatórios, ou seja, uma estrutura de armazenamento de informações, como por exemplo: Data Warehouse e um Data Marts; Front-end ou dashboard: onde mostra os indicadores, os relatórios e onde os usuários encontram as informações para tomada de decisão, isto é, a ferramenta de análise de dados, onde se vê as informações.

21 20 Figura 1: Arquitetura de um sistema BI. Fonte: Morales (2012). Na imagem acima, Figura 1, pode se visualizar a disposição de todos os componentes que fazem parte da estrutura que do BI Data Warehouse (DW) Nesta pesquisa, como repositório de dados relevantes para a organização será empregado o Data Warehouse (DW), uma vez que, utiliza dados históricos, sendo que, esses dados são sumarizados, periódicos e descritivos, condizente com Fagundes (2011), afinal de contas, com a manipulação desses dados é possível tomar as decisões baseadas em fatos e não em intuições e especulações. Como bem observa Fagundes (2011), os DW são projetados para suportar o processamento analítico online (OLAP, Online Analytical Processing), ou seja, é estruturado por assunto e tema, sendo que, o OLAP é a ferramenta utilizada para navegação nos dados contidos no DW. Serra (2002, p. 140), por sua vez, diz que é um banco de dados voltado ao suporte de decisão de usuários finais, derivado de diversos outros bancos de dados operacionais e define DW como um conjunto de diversas tecnologias, como ferramentas de extração e conversão, banco de dados voltados para consultas complexas, ferramentas inteligentes de prospecção e análise de dados e ferramentas de administração e gerenciamento. Conforme Machado (2004), o DW representa uma base dados com capacidade de disponibilizar, de forma integrada, informações que se encontram distribuídas pelos sistemas operacionais da empresa e em fontes externas que serão utilizadas pelos gestores.

22 21 O Data Warehouse é uma ferramenta de apoio a tomada de decisão com algumas características marcantes, como descreve Morales (2012): conjunto de dados baseado em assuntos, pois agrupa as informações por área de interesse da organização; integrado, já que as informações redundantes e ambíguas são integradas produzindo uma única resposta; não volátil, isto é, uma vez armazenado o dado esse não será mais alterado; e variável em relação ao tempo, visto que, como os dados são sempre acrescentados no DW, há um acúmulo de dados sobre diversos períodos, o que possibilita análises históricas do negócio, tendências etc. Na visão de Inmon (1997), o Data Warehouse é considerado o coração do ambiente projetado, visto que é o alicerce do processamento dos Sistemas de Apoio a Decisão (SADs), em virtude de haver uma única fonte de dados integrados, além disso, a tarefa do analista de SAD no ambiente de data warehouse, uma vez que os dados apresentam condições de acesso, se torna muito mais fácil do que no ambiente clássico. Por fim, o autor Inmon define Data Warehouse como sendo um conjunto de dados baseado em assuntos, integrado, não-volátil, e variável em relação ao tempo, de apoio às decisões gerenciais Modelo Dimensional (DM) Para construção de banco de dados para Data Warehouse, será utilizado o modelo dimensional (MD), pois é um tipo de modelagem que torna o Data Warehouse mais poderoso, mais precisamente, porque as informações que estão espalhadas em vários sistemas, planilhas e arquivos da empresa, são reunidos em um banco de dados de forma dimensional, tornando as informações unificadas e padronizadas em um mesmo local (MOREIRA, 2006). Além disso, um modelo dimensional é bem simples, o que torna mais rápido o acesso à informação e facilita para os usuários identificarem a localização das informações no banco de dados, além de permite que os softwares naveguem com eficiência pelo banco de dados, segundo Moreira (2006). De acordo com Barbieri (2001, p. 80): A modelagem dimensional permite que o usuário perceba os dados numa forma próxima de seu entendimento, com várias perspectivas possíveis, dentre elas o tempo e o espaço. Morales (2012) diz que, a MD é uma técnica usada especialmente para a implementação de um modelo que possibilita a visualização de dados de forma intuitiva, o que significa dizer que os usuários entendem e navegam facilmente, visualizando as informações que desejam que o DW responda, e com altos índices de desempenho na extração de dados.

23 22 O modelo dimensional possui alguns elementos, como descreve Morales (2012): Tabelas de fato: A tabela de fato é a principal tabela do modelo dimensional, pois é onde as medições numéricas de interesse da organização ficam armazenadas, sendo que o fato representa uma medida do processo, como quantidade, valores e indicadores, ou seja, uma linha da tabela de fato é uma transação ou evento do negócio modelado pela tabela. As tabelas de fato são compostas por uma chave formada de chaves estrangeiras (dados de contexto) e dados de medida do negócio (atributos numéricos e aditivos). Medidas: são características numéricas e aditivas, que representam a medida do negócio, utilizadas para quantificar um determinado fato, representando o desempenho de um indicador em relação ao contexto do fato. Tabelas de dimensão: são tabelas que contém os atributos textuais do negócio que determinam o contexto em que acontece o fato e apresentam as possibilidades analíticas dos sistemas de BI. Cada dimensão tem elementos que podem descrever o contexto em que um determinado fato ocorreu, classificando as medições ativas da organização. Em conformidade com Serra (2002, p. 47), o princípio da MD é a relação entre as tabelas de dimensão e a tabela fato, formando os esquemas de estrutura. Mais especificamente, nesse trabalho será utilizado o modelo estrela, que é um tipo de modelo dimensional de estrutura simples composto de uma grande entidade central (conhecida como tabela de fato) e de um conjunto de entidades menores (conhecidas como tabelas de dimensões), sendo que estas são organizadas ao redor desta entidade central formando uma estrela, por isso o nome de modelo estrela, segundo Morales (2012). Figura 2 Estrutura do Modelo Estrela Fonte: Morales (2012). A forma de estrela pode ser observada na ilustração, Figura 2 Estrutura do Modelo Estrela, apresentada anteriormente.

24 Online Analytical Processing (OLAP) O Online Analytical Processing (OLAP) é uma tecnologia de software capaz de navegar pelos dados de um DW, e possui uma estrutura que permite reconhecer aos dados de forma rápida, consistente e interativa, por meio de uma variedade de apresentações possíveis da informação, que refletem a imagem real e atual da organização, conforme objetivos definidos pelo utilizador (NUNES, 2007). O OLAP é uma ferramenta importante para atividades relacionadas à tomada de decisão, como bem descreve Thomsen (2002): Os conceitos de OLAP incluem a noção ou idéia de múltiplas dimensões hierárquicas e podem ser usados por qualquer um para que se pense mais claramente a respeito do mundo, seja o mundo material de estala atômica à escala galáctica, o mundo econômico dos micro agentes às macro economias, ou o mundo social dos relacionamentos interpessoais aos internacionais. Em outras palavras, mesmo sem qualquer tipo de linguagem formal, é útil apenas sermos capazes de pensar em termos de um mundo multidimensional e com múltiplos níveis, independente de sua posição na vida. O termo OLAP (On-line Analytical Processing), hoje muito difundido, traduzido para Processamento Analítico On-line, representa essa característica de se trabalhar os dados, como operadores dimensionais, possibilitando uma forma múltipla e combinada de análise. (THOMSEN, 2002, p.5). A importância da boa informação pode ser considerada como a diferença em valor entre decisões certas e decisões erradas, onde as decisões são tomadas baseadas nessa informação. Assim, OLAP, como qualquer outra forma de processamento de informação, precisa oferecer informações existentes, oportunas, precisas e inteligíveis. (THOMSEN, 2002, p. 8). Segundo Morales (2012), OLAP é uma ferramenta de consulta e apresentação de informações (front-end) que analisa múltiplas visões do negócio em diferentes níveis de detalhe, comparações e tendências. Essa tecnologia foi elaborada em decorrência da necessidade de análises dos dados de forma fácil e flexível, sendo assim, é possível observar que é uma ferramenta que permite aos usuários obterem, de forma rápida, consistente e interativa, acesso a uma variedade de visualizações possíveis das informações (MORALES, 2012). O OLAP permite ter uma visão multi-dimencional dos dados para melhor compreensão, por essa razão utiliza a estrutura de um cubo, isto é, de acordo com Morales (2012) as análises são associadas a um cubo, onde as arestas representam as dimensões e cada célula representa uma medida (indicador), resultado de uma determinada visão (cruzamento de uma ou mais dimensões). A seguir as operações dimensionais de ferramentas OLAP, como apresenta Morales (2012):

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