Newborn Screening Program of Minas Gerais: Study of performance indicators in the transactional system and the BI

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1 9th CONTECSI International Conference on Information Systems and Technology Management. 30 May, 1-2 June, 2011 USP/São Paulo/SP 1 Newborn Screening Program of Minas Gerais: Study of performance indicators in the transactional system and the BI Wesley Afonso Polesca de Souza Jeferson Gonçalves de Oliveira Fernando Hadad Zaidan Abstract The objective of this study was to analyse informations supplied by current systems of Newborn Screening Program of the State of Minas Gerais, Brazil (PETN-MG) coordinated by Center of Action and Researches Supporting Diagnosis (NUPAD) and from these analyses to compare them with informations provided by Business Intelligence (BI). To conduct this comparison between systems, performance indicators were supplied by current systems and by BI, pointing the most important problems met. BI showed some advantages in relation to processing time and distribution of informations, besides possibilitating a broader vision of them. It was verified that BI is an alternative to auxiliate PETN-MG managers in decision taking. Keywords Business Intelligence, Information technology, Current systems, Decision Taking. Programa de Triagem Neonatal de Minas Gerais: um estudo dos indicadores de desempenho no sistema transacional e no BI Resumo O objetivo deste estudo foi analisar as informações geradas pelos sistemas atuais do Programa Estadual de Triagem Neonatal de Minas Gerais (PETN-MG), coordenado pelo Núcleo de Ações e Pesquisa em Apoio ao Diagnóstico (NUPAD), e a partir desta análise, comparar com as informações geradas pelo Business Intelligence (BI). Para realizar está comparação entre os sistemas, foram estudados os indicadores de desempenho fornecidos pelos sistemas atuais e pelo BI, apontando os principais problemas encontrados. O BI apresentou algumas vantagens em relação ao tempo de processamento e o compartilhamento das informações, além de possibilitar uma visão mais abrangente das mesmas. Verificou-se que o BI é uma alternativa para auxiliar os gestores do PETN-MG no processo de tomada de decisão. Palavras-Chave Business Intelligence, Tecnologia da Informação, Sistemas atuais, Tomada de decisão.

2 2 Introdução Atualmente, com o crescimento do número de crianças em tratamento pelo Programa Estadual de Triagem Neonatal de Minas Gerais (PETN-MG), aumentou a necessidade de se obter informações consistentes e objetivas de forma mais rápida. A partir deste contexto, torna-se relevante o estudo de ferramentas para suprir estas necessidades. O PETN-MG, coordenado pelo Núcleo de Ações e Pesquisa em Apoio ao Diagnóstico (NUPAD), permite a detecção precoce de doenças metabólicas, genéticas e infecciosas. É conhecido popularmente como Teste do PEZINHO (triagem neonatal, 2012). Através das informações geradas por estas ferramentas os gestores e os profissionais de saúde poderão avaliar cada etapa do PETN-MG, identificando os pontos críticos e os problemas. Existem algumas dificuldades em obter e transformar os dados armazenados nos sistemas atuais em informação. Alguns fatores podem ser considerados para justificar estas dificuldades, tais como: profissionais qualificados para obter e tratar os dados, tempo de resposta dos bancos de dados convencionais e sistemas não relacionados. Sendo assim, surgiu a necessidade de implantar o Business Intelligence (BI), que tem o objetivo de identificar as ameaças e oportunidades. O BI pode ser entendido como o relacionamento ou cruzamento de variadas fontes de informação gerando novas informações, para se definir estratégias de competitividade aos negócios das organizações (BARBIERI, 2002). Segundo Turban et al. (2009), o principal objetivo do BI é permitir o acesso interativo dos dados possibilitando a sua manipulação, fornecendo aos gerentes a capacidade de realizar análises. O objetivo geral deste estudo foi comparar as informações geradas nos sistemas transacionais com as informações geradas pelo BI, além de identificar a importância destas informações para os gestores do PETN-MG. Os objetivos específicos se basearam em: analisar as informações geradas nos sistemas atuais; analisar as informações geradas pelo BI; comparar as informações geradas pelos sistemas atuais e pelo BI; apurar o tempo gasto para gerar informações nos sistemas atuais com as informações geradas pelo BI. Diante disto, formou-se a seguinte questão de pesquisa: Comparando-se as informações geradas pelos sistemas de informações atuais com as informações geradas pelo BI, seria possível disponibilizar informações mais objetivas e com maior qualidade para atender de forma mais eficiente os gestores do PETN-MG?

3 3 Revisão conceitual O Programa de Triagem Neonatal de Minas Gerais O Programa Estadual de Triagem Neonatal de Minas Gerais (PETN-MG), coordenado pelo Núcleo de Ações e Pesquisa em Apoio ao Diagnóstico (NUPAD), foi criado em 1993 e pertence à Faculdade de Medicina da Universidade Federal de Minas Gerais. O Programa foi credenciado em 2001 pelo Ministério da Saúde como o serviço de referência em triagem neonatal do estado. Permite a detecção precoce de doenças metabólicas, genéticas e infecciosas. É conhecido popularmente como teste do pezinho (NUPAD APRESENTAÇÃO, 2010). Business Intelligence Segundo Leme Filho (2004), empresas que possuem apenas os sistemas de Customer Relationship Management (CRM) e Enterprise Resource Planning (ERP), têm as mesmas necessidades das empresas que possuem em sua disposição um Data Warehouse (DW) e um bom ambiente de suporte a decisão com indicadores de desempenho. Os ERPs, conhecidos como sistemas integrados, possuem um ambiente onde os dados são armazenados de forma transacionais, com o objetivo de integração dos processos. Neste modelo, os recursos de informações gerenciais e executivas são frágeis, daí a necessidade de utilização de um sistema de Business intelligence (BI) (BARBIERI, 2002). Segundo Barbieri (2002), o conceito de BI de forma mais ampla, pode ser entendido como a utilização de várias fontes de dados para se definir estratégias de competitividade nos negócios da empresa. As empresas possuem um grande número de dados, mas enfrentam grande dificuldade para a extração de informações a partir deles. Ainda segundo este autor, o conceito de BI está na sua essência relacionado com formas alternativas de tratamento das informações. A interpretação tradicional de dados, desenvolvida nos últimos anos e conhecida como modelagem de dados, foi de extrema utilização na formatação de estruturas capazes de serem implantadas e interpretadas pelos gerenciadores de banco de dados. O objetivo do BI neste contexto está relacionado às regras e técnicas para a formatação e tratamento adequados dos dados, visando transformá-lo em um depósito organizado de informação, independentemente de sua origem (BARBIERI, 2002).

4 4 De acordo com Jacobson et al. (2007), BI é a utilização de informações já disponíveis na empresa para ajudar os responsáveis pelas tomadas de decisões a adotarem as melhores opções disponíveis. Extraction, Transformation and Load Turban et al. (2009) explicam que o processo de Extraction, Transformation and Load (ETL) consiste em extração dos dados de um ou mais banco de dados e na sua transformação, que consiste na conversão dos dados extraídos de sua forma anterior em uma forma adequada para ser registrada em um Data Warehouse (DW), sendo que sua carga é o registro dos dados efetivamente no DW. Data Warehouse O Data Warehouse (DW) é um componente central de uma infra-estrutura de Business intelligence (BI), funciona como um repositório, ou seja, um armazém de análise de informações numéricas estáveis e verificáveis (Jacobson et al. 2007). Segundo Jacobson et al. (2007), o projeto de DW mais conhecido é denominado banco de dados dimensional. Este banco de dados trabalha com tabelas denominadas fato e dimensão. Os fatos armazenam valores detalhados de medidas e as tabelas de dimensão, que armazenam os membros das dimensões, denominados atributos. O quadro 1 demonstra a comparação entre o modelo dimensional com o modelo relacional. Quadro 1 Comparação entre modelos relacionais, E/R e modelos dimensionais Modelo Dimensional Modelo relacional ER Padrão de estrutura mais fácil e Modelo mas complexo intuitiva Anterior ao MER, Anos 60 Ênfase nos bancos de dados relacionais, anos 70 Tabela fato e tabela dimensão Tabelas que representam dados e relacionamento Tabelas de fatos são o núcleo Todas as tabelas são normatizadas normatizadas Tabelas de dimensão são os pontos As tabelas são indistintamente de entrada acessadas e de filtros iniciais Tabelas de dimensão opcionalmente Todas as tabelas são normatizadas normatizadas Modelo facilmente joined Maior dificuldade de join pelo número maior de tabelas Leitura mais fácil do modelo por Maior dificuldade de leitura por usuários não especializados usuários não especializados Fonte: Barbieri, 2002, p. 38 Machado (2004) explica que, de forma geral e como demonstrado na figura 1 a estrutura do DW está em evolução. A evolução pode se considerada como uma

5 5 resposta à complexidade deste ambiente e à dificuldade de integrar todos os componentes. Figura 1 Forma geral da evolução da arquitetura do Data Warehouse Fonte: Machado, 2004, p. 45 Segundo Machado (2004) e Leme Filho (2004), existem dois tipos de modelos de dados multidimensionais, como demonstra, na Figura 2, o modelo Star Schema; e na Figura 3, o modelo Snowflake Shema. Figura 2 Modelo Star Schema Fonte: Machado, 2006, p. 93

6 6 Figura 3 Modelo Snowflake Schema Fonte: Machado, 2006, p. 95 Online Analytical Processing De acordo com Machado (2004), o Online Analytical Processing (OLAP) disponibiliza recursos que possibilitam aos usuários executarem uma análise do porque dos resultados terem sido obtidos. Além disso, afirma que no mercado existem diversas ferramentas com diferentes abordagens. Para que o OLAP obtenha respostas permanentemente rápidas, os valores são armazenados previamente calculados, sendo que existem dois tipos básicos de modelo: o modelo de planilha e o modelo de banco de dados (JACOBSON et al. 2007). Indicador de desempenho Jacobson et al. (2007) explicam que os indicadores de desempenho têm atraído a atenção no mundo dos negócios; através destes recursos as organizações são capazes de mensurar o progresso em relação ao comprimentos de suas metas. Segundo Silva (2006), os sistemas de gestão devem basear-se nos sistemas de indicadores de desempenho, o que mostra a coerência entre os fatos críticos, a estratégica competitiva e objetivo estratégico adotado. Geração de Relatórios O processo de geração de relatórios é dividido em várias etapas. A primeira define a fonte que contém as informações sobre os dados que serão utilizados nos relatórios, a segunda etapa define a consulta que será utilizada para obter os dados para geração dos relatórios e a terceira define o layout e o modelo de design que serão utilizados (MISNER, 2007). Metodologia

7 7 Para o desenvolvimento do artigo foi utilizada pesquisa exploratória, pois proporciona maior familiaridade com o problema da pesquisa, que é relacionado ao estudo de caso, levantamento bibliográfico e análise dos dados (GIL, 2002). Foi realizado um estudo de caso que, segundo Yin (2005), podem utilizar as seguintes estratégias: experimento; levantamento; análise de arquivos; pesquisa histórica; estudo de caso. Ainda segundo Yin (2005), entre os projetos reais de estudo de caso, existem quatro tipos principais de projetos, que consistem em uma matriz (2,2). O primeiro par de projetos consiste em projetos de caso único e casos múltiplos e o segundo par pode ser a combinação com qualquer um dos elementos do primeiro par. O segundo par baseiase nas unidades de análise que devem ser estudadas e faz uma distinção entre projetos holísticos e incorporados. Para o desenvolvimento deste artigo foi utilizado o estudo de caso único. Os dados analisados foram coletados do banco de dados do Programa Estadual de Triagem Neonatal de Minas Gerais (PETN-MG), considerando-se o período de 1993 a Foram utilizados também, como instrumentos de coleta, entrevistas e questionário com questões estruturadas, possibilitando assim uma análise quantitativa dos dados. Estes instrumentos foram aplicados aos colaboradores envolvidos na manipulação e análise das informações. Não se teve a intenção de desenvolver uma análise quantitativa exaustiva, devido o número de colaboradores aptos para responder os questionários, mas a analise foi feita pela experiência profissional dos mesmos. De acordo com Yin (2005), as entrevistas enfocam diretamente aos itens envolvidos no estudo, além de ser uma das mais importantes fontes de informação de um estudo de caso. Resultados do estudo Fluxo geral O fluxo geral da informação do Programa Estadual de Triagem Neonatal de Minas Gerais (PETN-MG) começa na coleta da amostra de sangue nos postos de saúde espalhados em todos os municípios de Minas Gerais. A amostra coletada é enviada para o Núcleo de Ações e Pesquisa em Apoio ao Diagnóstico (NUPAD) através dos correios. Quando a amostra é recebida pelo setor responsável, é conferida e repassada para o setor de digitação, e à medida que são registradas, as mesmas são encaminhadas para o laboratório, onde serão realizados os exames. Caso alguma amostra esteja com o resultado alterado para alguma das doenças ou se não foi possível realizar o exame devido à qualidade da amostra, é gerada uma comunicação automaticamente.

8 8 O setor de controle ao tratamento recebe a comunicação e efetua os contatos necessários, que podem ser uma solicitação de uma nova amostra ou um encaminhamento da criança para o médico. Caso a criança seja diagnosticada, é iniciado o tratamento. Os médicos que atendem as crianças no ato da consulta preenchem as fichas de contra-referência, que são enviadas para o setor de controle ao tratamento para que sejam digitadas. O setor de controle ao tratamento também faz o credenciamento dos postos de saúde. A figura 4 irá demonstrar o fluxo geral do PETN-MG. Início Comunica Família Posto de Saúde coleta amostra em sangue seco/ Contato com a família Emite resultado Envio através dos correios amostra em Papel Filtro NUPAD (Sistema do laboratório) Realiza o exame Emite comunicação (Amostra alterada ou não foi possível realizar o exame) Solicitação nova amostra ou encaminhando a criança para o médico Credencia novo Posto de Saúde NUPAD (Sistema de controle ao tratamento) Envia ficha de contra referência consulta Médico Figura 4 Fluxo geral do NUPAD Fonte: Dados da pesquisa As informações geradas do decorrer de todo o fluxo são registradas no sistema do laboratório de triagem (onde são realizados os exames), e no sistema do setor de controle do tratamento (onde são realizados os contatos e registradas todas as fichas de contra-referência enviadas pelos médicos). Através das informações geradas nestes sistemas, os responsáveis pelo banco de dados apuram os indicadores, para que os gestores do PETN-MG mensurem a qualidade e os problemas do mesmo. Análise dos indicadores dos sistemas atuais

9 9 Os Gestores do Programa Estadual de Triagem Neonatal de Minas Gerais (PETN-MG) consideravam os seguintes indicadores para auxiliá-los na tomada de decisão: Quadro 2 Relação dos principais indicadores obtidos pelos sistemas atuais em relação ao tempo médio e a mediana Numero indicador Indicador 1 Tempo entre data de nascimento e data de coleta 2 Tempo entre data postagem e data Recebimento 3 Tempo entre data de coleta e data de recebimento 4 Tempo entre data de recebimento e data de digitação 5 Tempo entre data de recebimento e data Liberação resultado 6 Tempo entre data da comunicação e data do primeiro contato para resolver a solicitação 7 Tempo entre data de contato (N) e data de contato (N + 1) 8 Tempo entre data nascimento e data primeira consulta 9 Tempo entre data comunicação e data primeira consulta Fonte: Dados da pesquisa Quadro 3 Relação dos principais indicadores obtidos pelos sistemas atuais em relação à quantidade e percentuais Numero indicador Indicador 1 Numero de crianças triadas 2 Numero de amostra inadequada 3 Numero de comunicações geradas 4 Numero de pendências 5 Numero de criança em acompanhamento 6 Numero de criança em acompanhamento por doença 7 Numero de ocorrências (óbitos, transferências para outro programa, Não localizadas) Fonte: Dados da pesquisa Todos os indicadores citados no quadro 2 e no quadro 3 também foram obtidos por macrorregião, microrregião, município e unidade de saúde. Problemas apurados nos sistemas atuais

10 10 Um dos maiores problemas no contexto do Núcleo de Ações e Pesquisa em Apoio ao Diagnóstico (NUPAD) na geração das informações nos sistemas atuais é a necessidade de profissionais qualificados e treinados para recuperar as informações no banco de dados. O processo de geração destas informações é demorado e muito sensível a erro. Os sistemas não são totalmente integrados e existem alguns módulos não relacionados, que dificultam mais o trabalho de busca e tratamento das informações. Business intelligence neste contexto Data Warehouse Os dados foram extraídos do banco de dados dos sistemas do laboratório e do sistema do controle ao tratamento para uma base de dados temporária, e passaram por um processo de transformação, de forma a adequá-los para serem processados no Data Warehouse (DW). O projeto de modelagem do DW foi desenvolvido considerando-se o modelo multidimensional, que segundo Machado (2004), é uma técnica estruturada de simples entendimento e de alto desempenho de acesso aos dados. A Modelagem dos dados no DW foi feita utilizado-se o modelo Snowflake Shema e o modelo Star Schema. Para Machado (2004), o modelo Snowflake Shema consiste em decompor uma ou mais dimensões que possuem hierarquia entre seus membros. Segundo Jacobson et al. (2007) o modelo Star Schema consiste em armazenar todos os atributos em uma única tabela desnormalizada. A leitura e análise dos dados foram desenvolvidas utilizando-se o SQL SEVER 2005 ANALYSIS SERVICES, que é uma ferramenta Online Analytical Processing (OLAP). Jacobson et al. (2007), afirmam que este tipo de ferramenta tem alguns benefícios, tais como: respostas permanentemente rápidas; consultas baseadas em metadados; fórmulas com estilo planilhas. Análise dos indicadores Business Intelligence Os indicadores criados inicialmente no Business Intelligence (BI) foram os mesmos apurados nos sistemas atuais, porém considerando-se algumas informações que ficavam perdidas devido a não integração dos sistemas. A maior diferença era a forma em que as informações eram disponibilizadas aos usuários.

11 11 Todas as demandas eram passadas para um setor responsável em fazer as pesquisas no banco de dados, demoradas e sensíveis a erros. Com a implantação do BI, foi-se construindo um portal para o compartilhamento das informações. O portal possibilita aos gestores consultar os indicadores de desempenho do PETN- MG; segundo Jacobson et al. (2007), os indicadores possibilitam avaliar o progresso em relação ao comprimento das metas estabelecidas pelas organizações. Entrevista A entrevista foi aplicada ao coordenador geral do setor de informática e informação do Núcleo de Ações e Pesquisa em Apoio ao Diagnóstico (NUPAD), com o intuito de avaliar o processo de análise e geração de informação antes e depois da implantação do Business Intelligence (BI). De acordo com suas informações, o entrevistado trabalha há sete anos com no NUPAD e aproximadamente há quatro anos com manipulação de dados. O levantamento das informações geralmente era realizado sob demanda, sempre utilizando consultas para obter os dados na base de dados. O entrevistado afirmou que antes da implantação do BI era possível apurar todas as informações gerenciais para tomada de decisão, o único inconveniente era o tempo gasto no processo de geração das mesmas. O BI diminuiu o tempo gasto para obtenção das informações gerenciais, ganhando agilidade principalmente para as pessoas importantes no processo de tomada de decisão do Programa Estadual de Triagem Neonatal Minas Gerais (PETN-MG). Para o entrevistado, o BI não é a única fonte de informação do PETN-MG, onde os princípios de gestão do conhecimento não estão completamente implantados; dependemos ainda de conhecimento das pessoas envolvidas no processo. Algumas pessoas experientes e com muito conhecimento podem ser também fonte de tomada de decisão na instituição. Ainda segundo o entrevistado, o BI apresentou vantagens para o NUPAD, tais como a democratização da informação e a desburocratização do processo de tomada de decisão. Questionários

12 12 Foram aplicados questionários estruturados, cada um contendo dez questões fechadas. O questionário foi respondido por cinco colaboradores do Setor de Informática e Informação do NUPAD (Núcleo de ações e Pesquisa em Apoio ao Diagnóstico). Para ilustrar os resultados do questionário, foram desenvolvidos gráficos. Ao se afirmar que os sistemas atuais não forneciam todas as informações para tomada de decisão, 20% concordaram plenamente e 80% concordaram. Gráfico 1 O sistema atual não fornece todas as informações para tomada de decisão. Quando afirmado que a busca dos dados gerencias nas bases de dados dos sistemas atuais era feita manualmente, 40% concordaram plenamente, 40% concordaram e 20% discordaram. Gráfico 2 A busca dos dados gerenciais na base de dados atuais era feita manualmente. Quando afirmado que as informações gerenciais estão estruturadas nos sistemas atuais, 80% discordam e 20% concordam.

13 13 Gráfico 3 As informações gerenciais estão estruturadas nos sistemas atuais. Ao ser afirmado que os gestores do Programa Estadual de Triagem Neonatal de Minas Gerais (PETN-MG) dependiam de um profissional qualificado para obter as informações nos sistemas atuais, 20% concordaram plenamente e 80% concordaram. Gráfico 4 Os gestores dependem de profissionais qualificados para obter as informações gerencias. Para o fato que o BI apresentava vantagem competitiva para tomada de decisão em relação aos sistemas atuais, 60% concordaram plenamente e 40% concordaram.

14 14 Gráfico 5 O BI apresenta vantagem competitiva para tomada de decisão em relação aos sistemas atuais. Quando afirmado que no contexto do NUPAD o BI contribui para tomada de decisão, 40% concordaram plenamente e 60% concordaram. Gráfico 6 No contexto do NUAPD o BI contribuiu na tomada de decisão. Quando afirmado que o BI apresentou respostas mais rápidas que as obtidas nos sistemas atuais, 20% concordam plenamente e 80% concordam.

15 15 Gráfico 7 BI apresentou respostas mais rápidas que as obtidas nos sistemas atuais. Quando afirmado que através do BI foi possível aumentar o nível de compartilhamento das informações, 60% concordaram plenamente e 40% concordaram. Gráfico 8 Através do BI foi possível aumentar o nível de compartilhamento das informações. Quando afirmado que o BI apresentou uma visão mais abrangente das informações, 20% concordaram plenamente e 80% concordaram.

16 16 Gráfico 9 O BI apresentou uma visão mais abrangente das informações. Quando afirmado que o BI diminui a burocracia em relação à obtenção de informação gerencial, 80% concordaram plenamente e 20% concordaram. Gráfico 10 diminui a burocracia em relação à obtenção de informação gerencial. Análise dos Questionários O resultado dos questionários avaliados demonstrou que nos sistemas atuais a obtenção dos dados era realizada manualmente, dependia diretamente de um profissional qualificado para realizar a busca e ainda que as informações gerenciais não estavam bem estruturadas, dificultado o processo de recuperação. O Business Intelligence (BI) apresentou algumas vantagens em relação aos sistemas atuais quanto ao compartilhamento das informações, diminuindo a burocracia em relação à obtenção das informações e obtendo respostas mais rápidas.

17 17 Conclusões Verificou-se, com a realização da pesquisa, que o Business Intelligence (BI) é uma alternativa para melhorar o processo de tomada de decisão do Programa Estadual de Triagem Neonatal do Estado Minas Gerais (PETN-MG), além de possibilitar a geração de informações mais objetivas, com maior qualidade em menor tempo. Nos sistemas atuais era possível obter as informações necessárias para fazer o controle do PETN-MG, mas dependia-se diretamente de profissionais qualificados e treinados para realizar a busca das informações nos bancos de dados dos mesmos. Os únicos inconvenientes eram o tempo gasto no processo de apuração dos dados e uma maior dificuldade na criação de novos indicadores. Através do BI, os gestores do PETN-MG poderão fazer a análise das informações em tempo real, diferentemente de como era feito, quando o levantamento das informações era realizado sobe demanda. Todas as informações eram solicitadas ao Setor de Informática e Informação do Núcleo de Ações e Pesquisa em Apoio ao Diagnóstico (NUPAD), que realizava a busca no banco de dados. Por ser um processo manual, a busca era muito sensível a erros. O BI proporcionou maior compartilhamento das informações e segurança, uma vez que o processo de recuperação das informações foi informatizado. A geração das informações poderá ser compartilhada com todos os gestores, possibilitando maior velocidade na análise dos dados, assim diminuindo o tempo gasto para tomada de decisão. Percebe-se também, através da análise dos questionários, que o BI possibilita aos gestores do PETN-MG uma visão mais abrangente das informações, além de diminuir a burocracia em relação à obtenção das mesmas. Sugere-se, para pesquisa futura, o desenvolvimento de algoritmos de mineração de dados no Data Warehouse (DW), para que sejam apuradas informações úteis, possibilitando a criação de novos indicadores para auxiliar os gestores do PETN-MG. As principais limitações do estudo foram o número de colaboradores aptos para responderem os questionários e o tempo de utilização do BI.

18 18 Referências BARBIERI, Carlos. BI - Business Intelligence - Modelagem & Tecnologia. São Paulo: Axcel Books, EDNA, Lúcia da Silvia e MENEZES, Estera Muszkat. Metodologia de pesquisa e elaboração de Dissertação. Florianópolis: 3. ed. rev. Atual, 2001 GIL, A. C. Como elaborar projetos de pesquisa. 4. ed. São Paulo: Atlas, Goldenberg, M. A arte de pesquisar: como fazer pesquisa qualitativa em Ciências Sociais. Rio de Janeiro, JACOBSON, Reed; MISNER, Stacia; CONSULTING, Hitachi. Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services passo a passo. Porto Alegre, Bookman, LEME FILHO, Trajano. Business Intelligence no Microsoft Excel. Rio de Janeiro, Axcel Books do Brasil, MACHADO, Filipe Nery Rodrigues. Tecnologia e projeto de Data Werehose: uma visão multidimensional. São Paulo: Érica, MISNER, Stacia. Microsoft Sql Server 2005 Reporting Services Passo a Passo. Porto Alegre, Bookman, NUPAD APRESENTAÇÃO: Disponível em < acesso em: 06 jan SANTOS, M. Filipe; AZEVEDO, Carla. Data Mining: Descoberta de conhecimento em bases de dados. Editora de informática Ltda, SILVA, Simone de Cássia. Um Modelo de Gestão para o alinhamento da Gestão do Conhecimento ao Balanced Scorecard. Tese de Doutorado, UFSC, 2006.

19 19 TAN, Pang-ning; STEINBACH, Michael; KUMAR, Vipin. Indrodução ao data mining mineração de dados. Rio de Janeiro, Ciências Moderna Ltda, TRIAGEM NEONATAL: Disponível em < acesso em: 02 jan TURBAN, Efraim; SBARDA, Ramesb; ARONSON, Jay; KING, David. Business intelligence gerencial para inteligência do negócio. Porto Alegre: Bookman, YIN, Robert K. Estudo de caso - Planejamento e métodos. 2. ed. Porto Alegre. Bookman, 2005.

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