UNIVERSIDADE CANDIDO MENDES PÓS-GRADUAÇÃO LATO SENSU INSTITUTO A VEZ DO MESTRE

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1 UNIVERSIDADE CANDIDO MENDES PÓS-GRADUAÇÃO LATO SENSU INSTITUTO A VEZ DO MESTRE BUSINESS INTELLIGENCE: UM APOIO À TOMADA DE DECISÃO Por: Renata Bragança Vieira Orientador Prof. Carlos Cereja Rio de Janeiro 2011

2 2 UNIVERSIDADE CANDIDO MENDES PÓS-GRADUAÇÃO LATO SENSU INSTITUTO A VEZ DO MESTRE BUSINESS INTELLIGENCE: UM APOIO À TOMADA DE DECISÃO Apresentação de monografia à Universidade Candido Mendes como requisito parcial para obtenção do grau de especialista em Gestão Empresarial Por: Renata Bragança Vieira

3 3 AGRADECIMENTOS...Aos meus colegas de profissão e amigos da pós-graduação que me ajudaram e me apoiaram em momentos particulares no desenvolvimento deste trabalho...

4 4 DEDICATÓRIA...Aos meus pais Cleuza e Roberto, a minha irmã Roberta, ao meu namorado Fabiano e amigos que me apoiaram, me transmitindo Paz, Sucesso e Tranqüilidade durante todo este processo...

5 5 RESUMO Dentro de uma organização, a informação correta é primordial para garantir o sucesso da empresa. Ao longo dos anos, com o avanço da tecnologia, as organizações passaram a utilizar sistemas de informações para minimizar o risco de uma tomada de decisão errada. Este trabalho tem como objetivo identificar os principais processos de BI (Business Intelligence) e mostrar como eles auxiliam os gestores em suas tomadas de decisões. Serão apresentadas ao longo do trabalho as definições e aplicabilidades de algumas das principais ferramentas de B.I, suas vantagens e desvantagens e assuntos referentes a toma de decisão.

6 6 METODOLOGIA A metodologia utilizada foi baseada em pesquisas bibliográficas. Foram feitas consultas com artigos acadêmicos e livros relacionados a Business Intelligence, Data Warehouse, Sistema de Informação e afins. Foram consultados também artigos sobre tomada de decisão e processo decisório.

7 7 SUMÁRIO INTRODUÇÃO 08 CAPÍTULO I - Business Intelligence Entendendo o B.I 10 CAPÍTULO II - Ferramentas de B.I e Seus Processos 14 CAPÍTULO III Tomada de Decisão 31 CONCLUSÃO 37 BIBLIOGRAFIA CONSULTADA 40 WEBGRAFIA 41 ÍNDICE 44 FOLHA DE AVALIAÇÃO 46

8 8 INTRODUÇÃO Com a concorrência entre as empresas aumentando de forma cada vez mais rápida, a otimização do tempo na busca de soluções se faz cada vez mais necessária. A tecnologia, com os sistemas computacionais vem ajudando e muito as organizações nesse processo. Implementar ferramentas de TI (tecnologia da informação) que auxiliem na tomada de decisões, otimizando departamentos, procedimentos e gerando mais lucros tem sido o grande diferencial para quem quer se destacar. E é sobre esta hipótese que o texto foi desenvolvido. O Business Intelligence (B.I), assunto principal deste trabalho, é um grande exemplo de metodologia que utiliza ferramentas de TI para chegar a um resultado e auxiliar aos gestores envolvidos a tomarem uma decisão. O B.I teve o seu conceito definido na década de 80, porém é utilizado há muitos anos, de uma forma mais primária. Mas como funciona o processo de BI no auxilio à tomada de decisão das grandes empresas? O B.I vem a ser uma metodologia, um conceito referente à utilização de uma série de ferramentas do sistema de informação para coletar, analisar e extrair as informações escolhidas pelas empresas, que serão utilizadas no auxílio ao processo de gestão e tomada de decisão. O B.I pode ser usado pelos executivos em consultas gerenciais nas áreas de vendas, compras, estoque, faturamento, PCP (Processo e Controle de Produção), custos, finanças, contabilidade, telemarketing, recursos humanos e indicadores de gestão (análise de balanço).

9 9 Cada ferramenta apresenta uma aplicabilidade e a escolha dela dependerá de diversos fatores, tais como: fatores financeiros, funcionários capacitados para o manuseio da ferramenta, equipamentos (hardware) e sistema de informação (software) compatível à estrutura e necessidade da empresa, etc. As principais ferramentas que serão mencionadas neste trabalho são: BAM (Business Activity Monitoring), BPM (Business Performance Management), Data Mart, Data Mining, Data Warehouse, DSS (Decision Support System), EIS (Executive Information Systems), ERP (Enterprise Resource Planning), OLAP (On Line Analytical Processing), ETL (Extract, Transform and Load). O objetivo deste trabalho acadêmico, então, é mostrar um pouco mais sobre as definições e aplicabilidades das ferramentas citadas anteriormente, que envolvem o processo de B.I, baseadas principalmente nos conceitos definidos pelo autor Fábio Primak e o que elas apresentam para auxiliarem aos gestores e suas decisões. No Capítulo I, o trabalho mostrará brevemente o histórico sobre o Business Intelligence, assim como alguns conceitos citados por alguns autores. Algumas definições sobre os termos que envolvem o B.I também foram inseridas neste capítulo para melhor compreensão do texto. No Capítulo II começam as definições das principais ferramentas de B.I. Aqui serão encontrados conceitos, aplicabilidades, características, vantagens e desvantagens deste processo. Por fim, no Capítulo III será abordado o conceito de tomada de decisão e como funciona este processo. Serão apresentadas também algumas falhas que os executivos cometem, comprometendo o resultado.

10 10 CAPÍTULO I BUSINESS INTELLIGENCE ENTENDENDO O B.I 1.1 Breve Histórico sobre Business Intelligence (B.I) SERAIN (www.imasters.com.br) diz que há milhares de anos atrás, Fenícios, Persas, Egípcios e outros Orientais já faziam, a seu modo, Business Intelligence, ou seja, cruzavam informações provenientes da natureza, tais como comportamento das marés, períodos de seca e de chuvas, posição dos astros, para tomar decisões que permitissem a melhoria de vida de suas comunidades. GUERREIRO (http://guerreirojrpm.wordpress.com) informa que o termo de Business Intelligence nasceu em 1989, popularizado por Howard Dresner que o descreveu como um conjunto de conceitos e métodos para melhorar a capacidade de tomada de decisões, utilizando sistemas baseados em fatos de negócio. Ainda SERAIN (www.imasters.com.br) a história do Business Intelligence que conhecemos hoje, começa na década de 70, quando alguns produtos de BI foram disponibilizados para os analistas de negócio. O grande problema era que esses produtos exigiam intensa e exaustiva programação, não disponibilizavam informação em tempo hábil nem de forma flexível, e além de tudo tinham alto custo de implantação. Com o surgimento dos bancos de dados relacionais, dos PC's e das interfaces gráficas como o Windows, aliados ao aumento da complexidade dos

11 11 negócios, começaram a surgir os primeiros produtos realmente direcionados aos analistas de negócios, que possibilitavam rapidez e uma maior flexibilidade de análise. O setor corporativo passou a se interessar pelas soluções de BI de forma mais expressiva, principalmente no final de 1996, quando o conceito começou a ser espalhado como um processo de evolução do EIS (Executive Information Systems) um sistema criado no final da década 70, a partir dos trabalhos desenvolvidos pelos pesquisadores do MIT (Massachusets Institute of Tecnology EUA).(PRIMAK, 2008, p. 5) Ainda PRIMAK (2008, p.6) o EIS é uma tecnologia de software cujo objetivo principal é fornecer informações empresariais a partir de uma base de dados. É uma ferramenta de consulta às bases de dados das funções empresariais para a apresentação de informações de forma simples e amigável (através de gráficos), atendendo às necessidades, principalmente, dos gestores da alta administração. [...] 1.2 Definições dos termos referentes a BI Mas afinal, o que exatamente seria Business Intelligence? Vejamos alguns conceitos: NUNES (www.webartigos.com) diz que Business Intelligence é um conjunto de conceitos e metodologias que, fazendo uso de acontecimentos (fatos) e sistemas baseados nos mesmos, apóia a tomada de decisões em negócios. De acordo com PRIMAK (2008, p. 5) o termo Business Intelligence (B.I) surgiu na década de 80, no Gartner Group, e faz referência ao processo inteligente de coleta, organização, análise, compartilhamento e monitoração de

12 12 dados contidos em Data Warehouse/ Data Mart, gerando informações para o suporte à tomada de decisões nos ambientes de Negócios. Segundo MONTEIRO (www.oglobo.globo.com) Business Intelligence é um conceito que visa utilizar o Data Warehouse para armazenar os dados, mas também atua em como gerenciar e entregar estes dados de forma segura e rápida a quem é de direito da melhor forma possível. Dado, na definição de PRIMAK (2008, p. 19) é a personificação simplista de uma coisa que não nos traz nenhum sentido OU que nos gera um sentido duplo. Para ALTER (1996, apud ANTONELLI, 2009) dados são fatos, imagens ou sons que podem ou não ser pertinentes ou úteis para uma tarefa particular. É importante salientar que um dado sozinho geralmente não traz relevante utilidade. Nas definições de OLIVEIRA (2002, p.51) dado é qualquer elemento identificado em sua forma bruta que, por si só, não conduz a uma compreensão de determinado fato ou situação. Entende-se então que para gerar uma compreensão é necessário que os dados se transformem em informação. MONTEIRO (www.oglobo.globo.com) complementa que conceitualmente os dados de uma empresa passam por três processos: registro, coleta e análise. Já a informação para ROMNEY E STEINBART (2000, p. 13, apud ANTONELLI, 2009) são dados que foram organizados e processados de forma que sejam significativos, ou seja, conjunto de dados coletados, de forma pré-determinada transformando assim dados brutos em informação útil e aplicável a uma ou mais situações.

13 13 O conceito de conhecimento nas palavras de ALTER (1996, apud ANTONELLI, 2009) é uma combinação de instintos, idéias, regras e procedimentos que guiam ações e decisões. Com isso, o conhecimento auxilia a tomada de decisão. Decisão para ANTONELLI (2009) é o processo pelo qual são escolhidas algumas ou apenas uma entre muitas alternativas para as ações a serem realizadas, esta escolha deve estar embasada pelo maior número possível de informações e conhecimento para que a decisão escolhida seja a melhor dentre as disponíveis.

14 14 CAPÍTULO II FERRAMENTAS DE B.I E SEUS PROCESSOS 2.1 O Processo de BI O Business Intelligence, como foi mostrado anteriormente é um conjunto de metodologias (processos), que vão desde a coleta de dados de uma determinada questão até a informação obtida pelo tratamento dos mesmos, que será analisada pelo gestor e posto em prática, utilizando ferramentas de Tecnologia da Informação (TI) para integrar em um só lugar todas as informações e o conhecimento necessários ao processo decisório. Segundo SERAIN (www.imasters.com.br) os sistemas de BI têm as seguintes características: Extrair e integrar dados de múltiplas fontes Fazer uso da experiência Analisar dados contextualizados Trabalhar com hipóteses Procurar relações de causa e efeito Transformar os registros obtidos em informação útil para o conhecimento empresarial. NUNES (www.webartigos.com) diz: O propósito do Business Intelligence é permitir a tomada de decisões proativas, ao gerar informações necessárias ao negócio e disponibilizá-los no momento certo.

15 15 SERAIN (www.imasters.com.br) diz: Hoje as ferramentas de BI são a chave-mestra em qualquer companhia. Se há dez anos as empresas apostavam em aquisições para alavancar seu crescimento, hoje nota-se uma tendência para o crescimento organizacional com base no negócio, algo que só é possível com essas ferramentas. As empresas procuram cada vez mais responder às necessidades dos clientes sem serem intrusivas. Com isso, gerou-se uma cadeia de valores muito forte que impulsionou os negócios. Mas para que as empresas tenham sucesso nos resultados esperados, elas precisam ter o cuidado de escolher qual a melhor ferramenta que atenderá ao seu problema. PRIMAK (2008, p.38) diz: O que a empresa precisa ter em mente no momento de se aventurar numa ferramenta de BI é que esta deve permitir o acesso aos detalhes imprescindíveis das imensas bases de dados com o menor tempo e custo possível. 2.2 Ferramentas de BI SERAIN (www.imasters.com.br) comenta: Hoje em dia é muito difícil para uma empresa conseguir sobreviver sem alguma ferramenta de BI. Elas necessitam mais do que nunca de um sistema de suporte à decisão eficaz e relevante, que tenha condições de gerir uma unidade de forma continuada para quase todos os níveis ou áreas da empresa.

16 16 Para entendermos o processo é necessário conhecermos algumas ferramentas básicas de BI. Baseado em PRIMAK (2008, p.33), algumas principais ferramentas são: BAM (Business Activity Monitoring) ou (Monitoramento da Atividade de Negócio) BPM (Business Performance Management) Data Mart Data Mining Data warehouse DSS EIS ERP Soluções de Front End (OLAP) Ferramentas de Back End (ETL) BAM (Monitoramento da Atividade de Negócio) PRIMAK (2008, p.36) define BAM como um software que pode exteriorizar em tempo real informações de negócio que são importantes de alguma maneira. Podem ser classificados em três tipos: métricas de processo, BAM passivo e BAM ativo. Métricas de Processo são tecnologias de integração de processos que mostram em tempo real. É usado não só para criar meta processos acima dos projetos já existentes nas empresas, como exteriorizar suas informações em tempo real e calcular hipóteses usando os dados fornecidos. Elas não oferecem capacidade de decisão, somente monitoram o processo. PRIMAK (2008, p.37) BAM passivo são servidores de integração que permitem mostrar as informações de forma simples, em tempo real, para os

17 17 usuários finais. Ele pode observar seu estado atual, fazer modificações, porém, essas mudanças não são implementadas pelo sistema BAM. BAM ativo é usado para monitorar ou calcular os dados oferecidos em tempo real e também tomar ações usando lógicas pré-programadas BPM (Business Performance Management) ou Processo de Gestão Empresarial É uma forma de orientar os negócios ativamente na direção desejada, de forma rápida e precisa. Tem o objetivo de melhorar a capacidade de entendimento dos negócios e gerenciar seu desempenho em todos os níveis, incluindo acionistas, gerentes, staff, clientes e fornecedores dentro de um ambiente de gerenciamento integrado. Existem dois tipos de BPM: o Business Performance Measurement (medidas) e o Business Performance Management (gerenciamento). As BPM de medidas são aquelas aplicações que utilizam indicadores chaves de desempenho (KPI Key Performances Indicators) para medir a performance, ou que utilizam a informação comparativa do mercado (comparação com os concorrentes), OLAP navegação entre várias métricas de performance em dimensões de negócio e oferecem apoio na fase de análise do ciclo de negócio. As BPM de gerenciamento são aquelas que apóiam a modelagem ou exploração de cenários e levam o usuário um passo além, possibilitando a consideração das implicações de cursos alternativos de ações (em vez de simplesmente explorar o que aconteceu e porque).

18 DATA WAREHOUSE (DW) Baseado em PRIMAK (2008, p. 37) o Data Warehouse (DW) é, na verdade, uma coleção de dados derivados dos dados operacionais para sistemas de suporte à decisão. Estes dados derivados são, muitas vezes, referidos como dados gerenciais, informacionais ou analíticos. PRIMAK (2008, p. 38) continua, informando que os bancos de dados operacionais armazenam as informações necessárias para as operações diárias da empresa, são utilizados por todos os funcionários para registrar e executar operações pré-definidas, por isso seus dados podem sofrer constantes mudanças conforme as necessidades atuais da empresa. Por não ocorrer redundância nos dados e as informações históricas não ficarem armazenadas por muito tempo, este tipo de BD não exige grande capacidade de armazenamento. Um DW armazena dados analíticos, destinados às necessidades da gerência no processo de tomada de decisões. Isto pode envolver consultas complexas que necessitam acessar um grande número de registros, por isso é importante a existência de muitos índices criados para acessar as informações de maneira mais rápida possível. Um DW armazena informações históricas de muitos anos e por isso deve ter uma grande capacidade de processamento e armazenamento dos dados que se encontram de duas maneiras: detalhados e resumidos. Em resumo, DW é um meio em que as empresas dispõem para analisar informações históricas, podendo utilizá-las para a melhoria dos processos atuais e futuros. São resumos de dados retirados de múltiplos sistemas de computação normalmente utilizados há vários anos e que continuam em operação. São construídos para que tais dados possam ser armazenados e acessados de forma que não sejam limitados por tabelas e linhas estritamente relacionais.

19 19 Com os históricos armazenados as empresas podem se posicionar estrategicamente para ser mais competitiva, e conseqüentemente maximizar os lucros, diminuindo o índice de erros na tomada de decisão eficaz. O DW consiste em organizar os dados corporativos de maneira integrada, com uma única versão da verdade, histórico, viável com o tempo e gerando uma única fonte de dados, que será usada para abastecer os Data Marts (DM). Isso permite aos gerentes e diretores das empresas tomarem decisões embasadas em fatos concretos, cruzando informações de diversas fontes. Isso agiliza a tomada de decisão e diminui os erros. Tudo isso em um banco de dados paralelo aos sistemas operacionais da empresa. PRIMAK (2008, p. 41) informa que essas tecnologias diferem dos padrões operacionais de sistemas de banco de dados em três maneiras: Disponibilizam visualizações informativas, pesquisando, reportando e modelando capacidades que vão além dos padrões de sistemas operacionais freqüentemente oferecidos; Armazenam dados frequentemente em formato de cubo (OLAP) multidimensional, permitindo rápida agregação de dados e detalhamento das analises (drilldown, drill trought etc.); Dispõem de habilidade para extrair, tratar e agregar dados de múltiplos sistemas operacionais em Data Marts ou Data Warehouse separados. gerencial. A criação de um DW requer tempo, dinheiro e considerável esforço DATA MART (DM) PRIMAK (2008, p. 47) informa que algumas empresas procuram utilizar o Data Warehouse focando necessidades especiais em pequenos grupos

20 20 dentro da organização. Estes pequenos armazenamentos de dados são chamados de Data Mart. Um Data Mart é um Data Warehouse reduzido que fornece suporte à decisão de um pequeno grupo de pessoas. SOUZA (www.imasters.com.br) completa que os Data Marts atendem as necessidades de unidades específicas de negocio ao invés das necessidades da corporação inteira. Eles otimizam a entrega de informação de suporte à decisão e se focam em dados exemplificativos ao invés do histórico de níveis atomizados. Eles podem ser apropriados e gerenciados por pessoal fora do departamento de informática das corporações. Algumas organizações são atraídas aos DM não apenas por causa do custo mais baixo e um tempo menor de implementação, mas também por causa dos concorrentes avanços tecnológicos. O DW e o DM diferem-se apenas em relação ao tamanho e ao escopo do problema a ser resolvido. Portanto, as definições dos problemas e os requisitos de dados são essencialmente os mesmos para ambos. Enquanto um DM trata de problema departamental ou local, o DW envolve um esforço de toda a companhia para que o suporte à tomada de decisões atue em todos os níveis da organização DATA MINING Data Mining ou mineração de dados são todas as técnicas que permitem extrair conhecimento de uma massa de dados que, de maneira ou outra, permanecia escondido nas grandes bases. Nos dizeres de MONTEIRO (www.oglobo.globo.com), Data Mining, em resumo é um modelo de cálculo que busca padrões comportamentais em base de dados, ou seja, ao invés de alguém ter que analisar uma grande quantidade de dados contidos no DW, o mining faz este trabalho.

21 21 As ferramentas de Data Mining identificam todas as possibilidades de correlações existentes nas fontes de dados. Através das técnicas para exploração de dados, pode-se desenvolver aplicações que venham a extrair, dos bancos de dados, informações críticas, com o objetivo de subsidiar plenamente o processo decisório de uma organização. NUNES (www.webartigos.com) explica que o processo de Data Mining consiste basicamente em três etapas: 1. Exploração; 2. Construção do modelo ou definição do padrão a identificar; 3. Validação/ Verificação NUNES (www.webartigos.com): As análises produzidas pelos sistemas de Data Mining têm vindo a ter um papel extremamente importante nas mais variadas áreas científicas e empresariais. No caso das áreas empresariais, destacam-se a sua utilização no marketing, relacionamento com o cliente, processos de venda, etc., permitindo aos gestores a análise rápida de informação proveniente de bases de dados de grandes dimensões e ajudando-as a tomar decisões fundamentadas DECISION SUPPORT SYSTEM (DSS) É considerado que o conceito de SAD tornou-se uma área de pesquisa em meados dos anos 70, sendo estudado intensamente antes do início dos anos 80. Em meados e final dos anos 80, iniciou o estudo dos sistemas de informação executiva (EIS), sistemas de apoio à decisão em grupo (GDSS) e

22 22 sistemas de apoio à decisão organizacionais (ODSS) envolvendo um único usuário e o SAD orientado à modelagem. No início dos anos 90, começaram a surgir a partir do SAD os conceitos de data warehouse e processamento analítico on-line (OLAP). Com a virada do milênio aproximando, novas aplicações analíticas baseadas na web foram introduzidas. É claro que SAD pertence a um ambiente com fundamentos multidisciplinares, incluindo (mas não exclusivamente) pesquisas de banco de dados, inteligência artificial, interação homem-máquina, métodos de simulação, engenharia de software e telecomunicações. PRIMAK (2008, p. 66) informa que DSS (SAD em português) são soluções que auxiliam no processo decisório, utilizando modelos para resolver problemas não estruturados. Inicialmente é necessário definir quais dados, gerados nos sistemas transacionais, serão armazenados no Data Warehouse, para depois partir para a modelagem dimensional e a criação física do modelo. Seguindo PRIMAK (2008, p.67) O passo seguinte é carregar os dados no DW, definindo as origens dos dados (identificação dos sistemas legados onde foram gerados, o que facilita a sua localização), e depois são feitas as rotinas de extração de dados, que podem ser desenvolvidas por programadores em qualquer linguagem de programação. Concluída essa etapa, deve ser feita a checagem da consistência dos dados. Qualquer erro nos dados poderá determinar o fracasso da análise futura. Continuando PRIMAK (2008, p. 67) os outros elementos importantes são a confecção e o armazenamento dos metadados (dados de controle do DW, responsável pelos mapeamentos dos dados de cada etapa de implementação do DSS). As ferramentas OLAP são, então, utilizadas para visualizar e analisar os dados.

23 23 SAD tem muitas aplicações que podem ser ainda descobertas, portanto, pode ser utilizado em qualquer campo em uma organização, como para auxiliar a tomada de decisão em estoques, ou decidir qual fatia de mercado uma linha de produtos deve seguir. PRIMAK (2008, p.67) diz: os Sistemas de Apoio à Decisão são aparentemente simples, mas exigem um profundo conhecimento técnico e de negócios para serem elaborados e utilizados com sucesso EIS (EXECUTIVE INFORMATION SYSTEMS) Segundo PRIMAK (2008, p. 53) o EIS (Executive Information Systems) é um sistema voltado a atender as necessidades dos altos executivos de uma empresa. Através dele, são obtidas informações gerenciais de forma rápida e simples. Em geral, o EIS é modelado para ser bastante amigável, uma vez que seus usuários são pessoas ocupadas e que não tem muito tempo. PRIMAK (2008, p.54) ainda informa que o EIS pode ser construído tendo como base vários sistemas transacionais, mas o ideal é que o sistema acesse um Data Warehouse porque a busca é facilitada na medida em que é feita numa única base de dados. Principais características do EIS: Customizado de acordo com o estilo do executivo; Contém recursos gráficos para serem apresentados de várias formas; Fácil utilização; Acesso rápido e fácil às informações detalhadas.

24 24 Ainda PRIMAK (2008, p. 54) o usuário também pode alterar o nível de detalhamento das informações utilizando, para isso uma ferramenta OLAP (veremos sobre OLAP no próximo tópico) ERP (ENTERPRISE RESOURCE PLANNING) Segundo SOUZA (www.imaster.com.br) o Enterprise Resource Planning (ERP) é um termo genérico para um conjunto de atividades executadas por um software multimodular, que tem por objetivo auxiliar o gestor de uma empresa nas importantes fases do seu negócio, incluindo o desenvolvimento de produtos, compra de itens, manutenção de estoques, interação com os fornecedores, serviços a clientes e acompanhamento de ordens de produção. Os ERPs em termos gerais são uma plataforma de software desenvolvida para integrar os diversos departamentos de uma empresa, possibilitando a automação e armazenamento de todas as informações de negócios. citados: Dentre os motivos que levam uma empresa a usar ERP, podem ser Permanecer competitivas; Melhorar a produtividade; Melhorar a qualidade; Melhorar os serviços prestados aos clientes; Reduzir custos, estoques; Melhorar o planejamento e alocação de recursos; Otimização no processo de decisão.

25 25 Algumas desvantagens que as empresas podem encontrar com a implementação do ERP: A utilização do ERP por si só não torna uma empresa verdadeiramente integrada; Altos custos; Dependência do fornecedor do pacote; Alguns módulos podem se tornar dependentes uns dos outros Aumento da carga de trabalho dos servidores da empresa e extrema dependência dos mesmos OLAP (ON LINE ANALYTICAL PROCESSING) SOUZA (www.imasters.com.br) define OLAP como um software cuja tecnologia de construção permite aos analistas de negócios, gerentes e executivos analisar e visualizar dados corporativos de forma rápida, consistente e principalmente interativa. Complementando com PRIMAK (2008, p. 58) as ferramentas de OLAP permitem que o negócio de uma empresa possa ser visualizado e manipulado de forma multidimensional, isto é, agrupando as informações em várias dimensões como: produtos, fornecedores, departamentos, localizações, clientes, recursos, etc. Colocar informação em bancos de dados corporativos sempre foi mais fácil do que retirá-los. Quanto maior e complexa a informação armazenada, mais difícil é para retirá-la. A tecnologia OLAP acaba com estas dificuldades levando a informação mais próxima ao usuário que dela necessite. Portanto, o OLAP é freqüentemente utilizado para integrar e disponibilizar informações gerenciais contidas em bases de dados operacionais, sistemas ERP e CRM, sistemas contábeis, e Data Warehouses. Estas características tornaram-no

26 26 uma tecnologia essencial em diversos tipos de aplicações de suporte à decisão e sistemas para executivos. PRIMAK (2008, p. 57) o termo OLAP foi citado pela primeira vez em um artigo escrito em 1992 por E.F.Codd. Neste artigo Codd definiu doze regras que caracterizam uma ferramenta OLAP. Vejamos as doze regras: 1. Visão conceitual multidimensional; 2. Transparência; 3. Acessibilidade; 4. Informações de performance consistente; 5. Arquitetura cliente-servidor; 6. Dimensionalidade genérica; 7. Manipulação de matrizes dinamicamente; 8. Suporte a multi-usuários; 9. Operações ilimitadas em referencias cruzadas; 10. Manipulação de dados intuitivamente; 11. Consultas flexíveis; 12. Níveis de dimensões e agregações ilimitadas FERRAMENTAS DE BACK END / ETL As ferramentas de Back End (retaguarda) também estão evoluindo e aos poucos começam a entrar no mundo operacional. BACK (www.infoeducativa.com.br) explica que esses sistemas são responsáveis pela fase de ETL (Extract, Transform and Load) ou tratamento e limpeza dos dados que é considerada uma das etapas mais criticas do projeto de implantação de uma solução de Business Intelligence. PRIMAK (2008 p.62) informa que embora na atualidade já existam produtos que facilitam o trabalho de preparar os dados que serão

27 27 armazenados no data warehouse, o ETL ainda é um processo trabalhoso, detalhado e complexo e que requer expertise para ser executado de forma adequada e correta. Para Alcântara (2007) apud BACK (2009), ETL é o processo de captura das fontes de dados a serem utilizadas em um ambiente BI, sua transformação, padronização e posterior carga no Data Warehouse. As ferramentas utilizadas para esse fim podem ser desenvolvidas por uma equipe, ou adquirida de software de terceiros, dependendo do projeto. É nessa fase que é feita a integração das informações que podem vir de múltiplas fontes: é imprescindível para o sucesso do projeto que essas informações durante a fase sejam analisadas e tratadas para não gerar problemas futuros. Vejamos as cinco operações principais que as ferramentas de back end possibilitam, conforme descreve PRIMAK (2008 p. 63): A primeira etapa refere-se à extração dos dados que podem estar em fontes internas (sistemas transacionais, banco de dados, etc) ou externas (em sistemas fora da empresa). PRIMAK (2008, p. 65) apresenta alguns dos fatores que devem ser analisados antes de começar a fase de extração dos dados: A extração de dados do ambiente operacional para o ambiente de Data Warehouse demanda uma mudança na tecnologia; A seleção de dados do ambiente operacional pode ser muito complexa, pois muitas vezes é necessário selecionar vários campos de um sistema transacional para compor um único campo no Data Warehouse; Outro fator que deve ser levado em conta é que dificilmente há o modelo de dados dos sistemas antigos, e, se existem, não estão documentados;

28 28 Os dados são reformatados; Quando há vários arquivos de entrada, a escolha das chaves deverá ser feita antes que os arquivos sejam intercalados; Os arquivos devem ser gerados obedecendo à mesma ordem das colunas estipuladas no ambiente de Data Warehouse; Pode haver vários resultados. Dados podem ser reproduzidos em diferentes níveis de resumo pelo mesmo programa de geração das cargas; Às vezes pode existir um campo no Data Warehouse que não possui fonte de dados, então a solução é definir um valor padrão para estes campos. O próximo passo, segundo PRIMAK (2008, p.63) é fazer a limpeza e a transformação dos dados. Nesta etapa são corrigidas algumas imperfeições contidas na base de dados transacional, com o objetivo de fornecer ao usuário dados concisos, não redundantes e com qualidade, permitindo uma análise baseada nos valores mais próximos dos reais. A terceira operação, conforme explica PRIMAK (2008, p. 63) refere-se ao processo de transformação do dado. Normalmente, os dados vêm de vários sistemas diferentes e por isso se faz necessário padronizar os diferentes formatos em um só. Na quarta etapa, PRIMAK (2008, p. 63) diz que o processo de carga do Data Warehouse em geral é feita a partir de um banco de dados temporário, no qual os dados armazenados já passaram pela limpeza e integração. A última etapa, diz PRIMAK (2008, p.63) é a etapa de atualização dos dados (Refresh). Sabe-se que a todo o momento são feitas alterações na base de dados transacional. Essas atualizações devem ser passadas para o Data Warehouse, mas de forma organizada.

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