TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO APLICADA À GESTÃO ESTRATÉGICA DA MANUFATURA

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1 TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO APLICADA À GESTÃO ESTRATÉGICA DA MANUFATURA FABIANO GONÇALVES DOS SANTOS Centro Universitário Moura Lacerda Av. Dr. Oscar de Moura Lacerda, 1520 CEP Ribeirão Preto S.P. FERNANDO CELSO DE CAMPOS Centro Universitário de Araraquara UNIARA Curso de Engenharia de Produção e Pesquisador no Programa de Mestrado em Desenvolvimento Regional e Meio Ambiente - Abastract The information stored in the companies took a route so important that diverse opinions point with respect to the trend of that competitiveness and maintenance of the businesses are linked on to the process of strategical treatment of information of day-by-day of operations. The emphasis in the adoption of the information systems has been distinguished, mainly ERP (Enterprise Resources Planning) that they have transformed the way management of strategical information causing substantial inflections of competitiveness and profits into the market from the more qualitative power to decide process. The computational tools and technologies as: Data Warehouse,, and technology (On Line Analytical Processing), have proportionate a management of adjusted information more generating profits of productivity and competitiveness. In this direction, this article have an objective to discourse on the use of these technologies in the organizations, being looked for to the evidence the viability of if using them and informing to the engineers and administrators of processess, forms to integrate these technologies and to place its organization in an acceptable level of competitivenes. Keywords: Business intelligence, data warehousing, executive information systems (EIS) 1. Introdução O grande desafio para o Engenheiro de Produção que gerencia qualquer processo é a possibilidade de analisar dados e informações relacionadas às suas atribuições. Esta análise deve ser feita de modo que, com as ferramentas e dados disponíveis, este profissional possa detectar tendências e tomar decisões eficientes no tempo oportuno e correto. Essa necessidade marcou o surgimento do Business Intelligence (Inteligência no Negócio), que, na realidade não é um conceito novo, mas que há milhares de anos atrás já vinha sendo praticado por povos como os Fenícios (grandes navegadores), Persas (grandes comerciantes, astrônomos e empreendedores), Egípcios (grandes estudiosos, racionalistas e empreendedores), e outros povos orientais que, sempre a seu modo, praticavam atividades para tomar decisões que permitissem a melhoria de vida de suas comunidades. A história do BI, neste formato que conhecemos hoje, iniciou-se na década de 70, quando alguns produtos de BI foram disponibilizados para os analistas de negócios. O grande problema era que esses produtos exigiam intensa e exaustiva programação, não disponibilizavam informação em tempo hábil nem de forma flexível, e além de tudo, tinham alto custo de implantação (adaptado do site DW Brasil, 2002). Os sistemas de BI têm como características: Extrair e integrar dados de múltiplas fontes; Fazer uso da experiência acumulada; Analisar dados contextualizados; ENEGEP 2002 ABEPRO 1

2 Trabalhar com hipóteses; Procurar relações de causa efeito; Transformar os registros obtidos em informação útil para o conhecimento empresarial. Sendo assim, os sistemas BI são fortemente dependentes dos recursos da Tecnologia da Informação (TI) disponíveis no mercado neste momento, a saber: Sistemas ERP, Data Warehouses, Planilhas Eletrônicas, Geradores de Consultas e Relatórios, Executive Information Systems (EIS), Data Marts,, Tecnologia. Este artigo objetiva discorrer sobre a utilização desses sistemas de BI nas organizações evidenciando o processo de tomada de decisão existente e a viabilidade de uso das mesmas, informando aos administradores formas de integrar estas tecnologias e colocar a sua organização em um nível aceitável de competitividade. 2. Gestão do Conhecimento através de TI Em algumas empresas, principalmente as mais estruturadas, existe uma estrutura interna, ou até mesmo um plano diretor de informática, que estabelece os sistemas a serem desenvolvidos e o tipo de uso de cada um deles. Neste plano, são definidos os tipos de sistemas a serem desenvolvidos, mostrando a sua necessidade e o grau de aplicação nas diferentes áreas da empresa e quem serão seus principais usuários. Enfim, em qualquer tipo de empresa existem vários tipos de usuários de sistemas com determinadas características, justificando assim, os vários tipos de sistemas. Uma organização pode ser subdividida em camadas (ilustradas pela Figura 1) que compreende desde o aspecto operacional até o estratégico. Cada uma destas camadas possui uma determinada função e um papel na organização. Cada um dos níveis apresentados na figura possui um modo de gerenciamento e um modo de tomada de decisão que se aplicam ao tipo de atividade do nível. LAUDON e LAUDON (1999) chamam esse relacionamento entre níveis e funções de problema organizacional. Os sistemas de apoio à decisão (SAD, do inglês DSS) e os sistemas de informação para executivos (SIE, do inglês EIS) possuem funções bem semelhantes: fornecer informações para o apoio às decisões, embora a sua principal diferença seja o tipo de usuário e as informações que eles tratam. Além disso, o EIS possui facilidades de projeções que não fazem parte do contexto existente em um nível operacional, representado pelos sistemas de apoio à decisão. Cada nível de processamento de informações faz uso dos dados provenientes do nível mais baixo, assim como outros dados mais novos e atuais podem ser introduzidos em cada um deles. Portanto, pode-se inferir que os sistemas de informações estão muito relacionados com o tipo de usuário, com o tipo de aplicação, com o nível de decisão e com a estruturação ou não dos problemas encontrados. Em empresas que não possuem seus dados e sistemas integrados, estas informações podem ser diferentes, causando um problema chamado inconsistência de dados. Sendo assim, torna-se necessário a existência de um ambiente de dados mais integrado e consistente, capaz de garantir que as informações presentes em um determinado departamento da organização sejam as mesmas em outro departamento diferente. Foi esta necessidade que fez surgir os sistemas ERP. A respeito disso, CORREA et. al. (1997) e DAVENPORT (1998) sugerem um sistema de informações ideal para a empresa, no qual todos os departamentos interligam-se a um banco de dados central. Essa é uma das funcionalidades e características dos sistemas ERP, conforme mostra a Figura 2. Nessa figura, nota-se a divisão de uma empresa em vários departamentos e seus relacionamentos com entidades externas, clientes e fornecedores, cada um interligado a um banco de dados único e central. A adoção de sistemas ERP, como forma de integração de informações e sistemas, tem sido comum nas organizações (DAVENPORT, 1998 e ENEGEP 2002 ABEPRO 2

3 CORREA et. al.,1997) e tem provocado grandes mudanças em sua forma de trabalho e gestão da informação. Estratégico Sistemas de informações para executivos (EIS) - decisões gerenciais e estratégicas Tático Conhecimento Operacional Sistemas de apoio à decisão - gerenciamento das informações táticas Sistemas de gestão do conhecimento - gerenciamento de conhecimento e decisões operacionais Sistemas transacionais (OLTP ou ERP) - gerenciamento de operações e transações Produção Marketing Comercial Financeiro RH Outros Figura 1: Sistemas de Informações Gerenciais, LAUDON e LAUDON (1999) Uma das vantagens do uso dessa arquitetura é a padronização e integridade dos dados. Porém, esses sistemas não estão aptos a gerar relatórios estratégicos e informações que refletem o negócio no nível de informação que o executivo precisa, pois não é o seu objetivo. Diretoria Relatórios Clien tes Vendas e Distribuição Repr esentante de Vendas E Serviçcs Apoio a Serviços Banco de Dados Central Fin anças e Controladoria Pessoal administrativo Manufatura Pessoal de chão de fábrica Fornecedor es Gerenciamento De Materiais Gerenciamento De RH Funcionários Figura 2: A arquitetura de um sistema ERP (DAVENPORT, 1998) Logo, é necessária uma base de dados especialmente preparada para atender às necessidades de informação do executivo aliada a uma ferramenta que possa extrair e analisar os dados, que seja de fácil uso e amigável. Essas bases de dados são chamadas de armazém de dados ou data warehouses. Os fatores externos à organização mudam constantemente, caracterizando o trabalho do executivo como não estruturado (ROCKART, 1979), já que suas necessidades de informações modificam-se, como também os relatórios gerenciais necessários. A Figura 3 mostra uma arquitetura para este sistema. ENEGEP 2002 ABEPRO 3

4 Sistemas OLTP Sistemas OLTP Extração Transf ormação Carregamento dos Dados EIS Data Warehouse EIS Data Ware hous e Consultas Análises Relatórios Us uário EIS Figura 3: Arquitetura de um sistema de informação para executivos (SANTOS, 2001). A Figura 3 mostra que entre os sistemas OLTP e o data warehouse existe um processo de extração, transformação e carregamento dos dados, conhecido como ETL (Extracting, Transformation and Loading), é responsável por transformar o formato dos dados presentes nos sistemas transacionais da organização em um formato específico para as análises gerenciais. O EIS usado é um grande cliente do sistema OLTP, transferindo ao executivo um retrato atual da organização. Porém, mesmo que o sistema OLTP constitua uma única base de dados, é necessário ao executivo possuir a sua própria, onde as informações necessárias já estejam agregadas no formato adequado, minimizando o tempo de busca em uma consulta ou relatório solicitado pelo executivo. Além de conter informações gerencias, o data warehouse é fonte de informação para softwares que utilizam heurísticas e parâmetros a fim de descobrir novas tendências no negócio, revelando informações que até então não eram visíveis aos tomadores de decisão e estavam implícitas dentro de um data warehouse. Este processo, por tratar de uma mineração feita nos dados, é chamado de. Portanto, descrever e discorrer sobre sistemas de informações nas organizações, caracterizando os seus tipos e finalidades, não é uma tarefa que envolve apenas a parte técnica e usar os softwares mais modernos e acompanhar as tendências da moda na área de tecnologia de informação. Todas as tecnologias comentadas nos parágrafos anteriores (sistemas ERP, OLTP, EIS, Data Warehouses, ETL, ) fazem parte de um processo organizacional integrado e que envolve principalmente os usuários e suas necessidades de informação. A partir do momento que se entende o negócio e suas necessidades, a viabilidade técnica é analisada. 3. A nova fase dos sistemas EIS Segundo WATSON et. al. (1997), um EIS é um sistema computadorizado que fornece aos executivos um fácil acesso às informações internas e externas que sejam relevantes para os seus fatores críticos de sucesso. Na maioria das referências sobre sistemas de informações para executivos, é dada a ênfase que estes estão mais aplicados para a alta gerência das organizações, (STAIR,1999 e O BRIEN, 2001), porém devido à aplicação que estes possuem nos diferentes níveis organizacionais, o termo executivo (executive) passa a ter um significado mais relacionado com corporativo ou para todos (everyone ou enterprise). Os EIS muitas vezes são citados como ultrapassados ou que foram substituídos por tecnologias mais modernas, como por exemplo, a tecnologia (SIMON, 1998; BISPO, 1998). Esta visão pode ser explicada porque os primeiros EIS atuavam em ambientes pouco flexíveis os quais não ofereciam as possibilidades de análise existentes atualmente. INMON (1997), conhecido como um dos criadores dos conceitos dos data warehouses, afirma que os EIS constituem uma das mais poderosas formas de computação. As empresas usuárias estão a cada dia buscando novas formas de exploração de seus dados gerenciais, as consultorias conseguindo mais clientes de ferramentas de BI e as empresas fornecedoras de ferramentas cada vez mais investindo em novos produtos. ENEGEP 2002 ABEPRO 4

5 As novas tecnologias de hardware e software, aliadas com as facilidades que a Internet e intranets possuem, permitem que os bancos de dados e as aplicações de BI sejam cada vez mais difundidas e presentes nas empresas. Os novos EIS podem ser caracterizados por possuírem mais do que ferramentas front-end. Eles compreendem uma estrutura de banco de dados gerenciais, redes interligadas de computadores, uso intensivo das intranets e Internet, além de recursos multimídia e de sistemas distribuídos. Porém, para se estabelecer uma arquitetura como essa, um esforço da área envolvida deve ser feito não apenas na parte técnica. A participação dos gestores e tomadores de decisão é essencial porque por intermédio deles, as necessidades de informação são analisadas e é feito um estudo a fim de se avaliar a arquitetura tecnológica existente e se esta é capaz de fornecer um ambiente eficiente para a tomada de decisão dos gestores. Portanto, existe a necessidade de se conhecer muito bem as necessidades de informação anteriormente, estudar a viabilidade de se disponibilizá-las aos gestores e a partir daí, trabalhar a parte técnica. Departamentos Organizacionais Diretoria Logística Financeiro Comercial Recursos Humanos Necessidades de Informação + Inteligência do Negócio + Procedimentos Técnicos = Processos ETL Base de Dados Operacionais Base Corporativa = Sistema ERP (OLTP) de Dados Gerenciais = Data Warehouse Departamentos Organizacionais Diretoria Logística Financeiro Comercial Recurs os Huma nos Outros... Bases Departamentais de Dados Gerenciais = Data Marts Outros... Figura 4: Arquitetura integrada de um sistema de informação para executivos A Figura 4 representa uma situação adequada para um ambiente integrado de tomada de decisões. Esta figura foi obtida por meio do estudo dos sistemas e tecnologias envolvidos e também pela observação do uso destas tecnologias em várias empresas e estudos de caso consultados. Uma vez que as informações transacionais estão sendo armazenadas pelo ERP, é tempo de se extrair os dados gerenciais (processo de ETL) das bases operacionais e mostrá-las aos tomadores de decisão e demais usuários que não fazem parte da área operacional. Porém, esta extração é feita com base nas necessidades de informação dos usuários e na inteligência do negócio, na qual são consideradas informações relacionadas com o planejamento estratégico, objetivos gerais e específicos de cada área, fatores críticos de sucesso, balanced scorecards e demais indicadores de desempenho usados na organização. A extração dos dados operacionais e conversão para informações gerencias e estratégicas é uma tarefa que necessita da participação dos usuários, que irão fornecer os conceitos para o staff técnico, responsável pela programação dos procedimentos computacionais de leitura, conversão de base de dados e demais configurações. Após o ETL, os dados são armazenados em bancos de dados separados contendo apenas informações gerenciais e que são relevantes para os tomadores de decisão e demais profissionais de negócio da organização. Estes bancos de dados são chamados de data warehouses, como já visto anteriormente. Normalmente estes bancos de dados são representados na forma de cubos, por se referirem ao modelo de dados que é usado neste tipo de arquitetura, chamado modelo multidimensional. Segundo KIMBALL (1998), este ENEGEP 2002 ABEPRO 5

6 modelo permite que tomadores de decisão analisem o seu negócio por meio de dimensões, que são as formas de visualizar uma determinada tendência, também chamada de fato, existente em suas informações. Os data warehouses, neste ponto da arquitetura, contém informações de toda a organização, contendo uma base histórica disponível para todos os departamentos envolvidos. Por este motivo é chamado de data warehouse corporativo, pois contém um agregado de todos os departamentos envolvidos no projeto. Os data marts são divisões dos data warehouses contendo extratos das informações corporativas e separadas por departamentos. Esta arquitetura é adotada por permitir um maior ganho de performance dos cálculos a serem realizados nas análises. Por exemplo, se o data warehouse possuir dados de alguns anos de processamento, chegando a milhões ou bilhões de registros, isto pode comprometer a velocidade dos cálculos em uma determinada análise do negócio, porém, se estes dados podem ser divididos por departamentos, o número de registros diminuirá, aumentando assim, a velocidade dos cálculos e o desempenho das análises, bem como o grau de satisfação dos usuários. Para o acesso aos data marts, são necessários alguns softwares específicos. Estes possuem características específicas para análises multidimensionais, além de permitir cálculos envolvendo as dimensões e outras funções específicas para a análise de dados. A forma de acesso e análise de dados aliado às demais funcionalidades e características técnicas e gráficas destas ferramentas, fez com que surgisse um outro termo utlizado em TI, chamado de tecnologia. Portanto, as ferramentas são softwares que se utilizam desta arquitetura de datawarehousing e fornece maneiras aos usuários de se analisar as suas informações estratégicas. As ferramentas de também acessam os Data Marts com o objetivo de encontrar entres os inúmeros dados, novas tendências de comportamento de uma determinada situação que era impossível de ser encontrada anteriormente. 4. Ferramentas Disponíveis para a Gestão Estratégica de Negócios Conforme ALBERTIN (2001) afirma que, a partir de uma avaliação geral das contribuições de TI nas Empresas, constatou-se que há um destaque em Estratégia de Negócio, Economia Direta e Relacionamento com Clientes. A Estratégia de Negócio, aparece destacadamente na pesquisa e conclui-se que as empresas dos vários setores consideram que a TI tem grande valor estratégico de uma forma geral. Atualmente, várias empresas de tecnologia suprem o mercado de informática com vários tipos de ferramentas, todas elas possuindo os mesmos conceitos, porém diferenciando de alguns serviços e funcionalidades que nem sempre são comuns a todas. Em bancos de dados, grandes empresas como Oracle (www.oracle.com) e Microsoft (www.microsoft.com) lideram os projetos de implantação de data warehouses. Seus principais produtos, o Oracle 9i e o SQL Server 2000, respectivamente, possuem facilidades para tratamento de grandes volumes de informações e características específicas para data warehousing. Outras empresas como Informix (www.informix.com) e Sybase também possuem ferramentas específicas para este propósito, porém possuem menor participação de projetos neste tipo de mercado. Processos ETL, embora existam ferramentas específicas para isso, como é o caso do Microsoft DTS e Oracle Warehouse Builder, normalmente são feitos usando-se linguagens tradicionais de programação e que suportem o uso de SQL (Structured Query Language). Usando-se procedimentos armazenados e linguagens de programação, os processos ETL podem ser desenvolvidos e melhor otimizados, de acordo com o projeto. Como exemplo de linguagens, podem ser usadas: Microsoft Visual Basic, Oracle PL/SQL, C, e etc. ENEGEP 2002 ABEPRO 6

7 Ferramentas são as que mais se destacam porque fazem parte do front end, a parte onde o usuário terá sua maior efetividade e fará uso do poder de processamento e análise de toda a arquitetura. Existem vários tipos de ferramentas que diferem em várias características. Como exemplo, são citadas as mais usadas, segundo pesquisa do Gartner Group: - Business Objects (www.businessobjects.com) - Cognos Power Play (www.cognos.com) - Microstrategy (www.microstrategy.com) - Oracle Discoverer (www.oracle.com) - MS Olap Services (www.microsoft.com) Ferramentas para, por ser um processo de extração de informação válida, previamente desconhecida e de máxima abrangência a partir de grandes base de dados, algumas ferramentas são usadas para estas descobertas. Existem inúmeras ramificações de, sendo algumas delas: redes neurais, indução de regras, árvores de decisão, análises de séries temporais e visualização. Para cada uma dessas ramificações existem uma série de ferramentas disponíveis no mercado de software. Ferramentas para Redes Neurais: SPSS Neural Connection, IBM Neural NetWork Utility, NeuralWare, NeuralWorks Predict; Ferramentas para Indução de Regras: IDIS, da Information Discovery e Knowledge Seeker, da Angoss Software; Ferramentas para Árvores de Decisão: Alice d Isoft, HyperParallel //Discovery, Busines Objects, Business Miner, Data Mind, Angoss Knowledge Seeker; Ferramentas de Análise de Séries Temporais: S+, SAS, SPSS; Ferramentas de Visualização: como esta técnica é um pouco mais difícil de definir, porque há uma controvérsia entre a complexidade de apresentação de dados e a capacidade de geração de gráficos, mapeia-se o dado que está sendo minerado de acordo com dimensões especificadas. Nenhuma análise é executada pelo programa de além de manipulação estatística básica. O usuário interpreta o dado enquanto olha para o monitor. O analista de negócios pode pesquisar a ferramenta depois para obter diferentes visões ou outras informações mais relevantes. Exemplos de ferramentas: IBM Parallel Visual Explorer, SAS System, Advanced Visual Systems (AVS) Express Visualization Edition. Além dessas ferramentas, AMARAL(2001) fez um trabalho de prospecção comparativo entre algumas ferramentas de para aplicações em marketing direto, avaliou-se as seguintes: WizRule, WizWhy, XpertRule Miner e Business Miner. A autora também destaca que, independente de qual ferramenta se vai utilizar, é necessário um grande conhecimento da base de dados em estudo para que possam ser identificados os atributos de maior importância para a criação de um bom resultado. Outras Ferramentas para Prospecção, Análise de Riscos, Tomada de Decisão sobre Dados Gerenciais em Geral, podem ser encontradas através da empresa norte-americana Palisade, cujo site é e produz uma série de softwares, alguns baseados na planilha MS- Excel, outros não, além de ter publicações bastante interessantes sobre a área. 5. Considerações Finais A TI pode ser decisiva para o sucesso ou fracasso de uma empresa, contribuindo para que a organização seja ágil, flexível e forte, em vez de aguardar novas realizações ou insegura em relação a novos cenários que se apresentam. Portanto, um bom fluxo de informações aliado a uma boa qualidade final da solução de problemas por meio de decisões tomadas sobre processos consolidados e objetivos, podem causar às organizações um nível de competitividade bastante interessante. ENEGEP 2002 ABEPRO 7

8 Isso pode ser comprovado observando-se a velocidade com que as organizações têm buscado as melhores práticas de negócios, e como isso tem refletido nos processos de atualização e modernização em TI visando meios eficazes de lidar com a informação existente. Nesse aspecto, a TI pode ser incluída como um ferramental que altera as operações da empresa, seus produtos e serviços, seus relacionamentos com parceiros, mercados, concorrentes, etc. Uma nova fase está se iniciando, onde há a adoção de sistemas de informação mais poderosos, com visão mais abrangente dos processos de negócio, principalmente para aquelas empresas onde a informatização básica já foi implementada há um bom tempo e já se encontra bem consolidada. O modo de planejar, administrar e controlar, está em processo de transformação e as ênfases que estão sendo dadas para o aspecto do conhecimento embutido na informação vêm tornando as organizações mais dinâmicas, no caminho do sucesso, mais flexíveis, qualitativas e muito mais competitivas. Este artigo procurou fazer uma reflexão sobre a utilização de ferramentais atuais de TI que já vem sendo aplicados nas organizações, evidenciando o processo de tomada de decisão existente, principalmente no tocante às decisões estratégicas, sendo que o momento é de evolução e muitas outras ferramentas e tecnologias deverão surgir, bem como de uma exigência maior dos profissionais ligados à gestão da produção. 6. Referências Bibliográficas ALBERTIN, A. L., Valor estratégico dos projetos de tecnologia de informação, Revista RAE Revista de Administração de Empresas,S.Paulo:FGV,v.41,n. 3, p , AMARAL, F.C.N, : técnicas e aplicações para o marketing direto, São Paulo: Ed. Berkeley, BISPO, C. A. F. Uma análise da nova geração de sistemas de apoio à decisão Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) EESC/USP, São Carlos. CORREA, H. L.; GIANEZI, I. G. N.; CAON, M. Planejamento, programação e controle da produção MRP II / ERP: conceitos, uso e implantação. S. Paulo: Ed.Atlas, DAVENPORT, T. H. Putting the enterprise into the enterprise system. Harvard Business Review. p , Jul.-Aug INMON, W. H. Como construir o data warehouse. Rio de Janeiro: Campus, KIMBALL, R. Data Warehouse Toolkit. São Paulo: LAUDON, K. C.; LAUDON, J.P. Sistemas de informação com internet. Rio de Janeiro: LTC, 4a. ed., O BRIEN,James, Sistemas de Informação: decisões gerenciais na era da Internet. S.Paulo: Ed. Érica, 1999 PENZIAS, A. Ideas and Information: Managing in a High-Tech World. New York: Norton, ROCKART, J. F. Chief executives define their own data needs. Harvard Business Review, v.57(2), p , Mar.-Apr SANTOS, F. G. dos. Um modelo de sistema de informação para executivos de apoio à gestão administrativa, orçamentária e financeira de uma universidade federal Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) Departamento de Engenharia de Produção, Universidade Federal de São Carlos, São Carlos. SIMON, A. Better clientes, better decisions. Byte Magazine, v.22, Jan DW Brasil. Disponível em <<http://www.dwbrasil.com.br>>. Acesso em: 01 abr STAIR, R.M., Princípios de Sistemas de Informação. Rio: LTC, WATSON, H. J.; HOUDESHEL, G; RAINER JR., R. K. Building executive information systems and other decision support applications. New York: John Wiley & Sons, ENEGEP 2002 ABEPRO 8

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