Uma peça estratégica para o seu negócio

Uma peça estratégica para o seu negócio

INFORMAÇÃO GERAL DA EMPRESA CASO DE SUCESSO EM IMPLEMENTAÇÃO BI PERGUNTAS E RESPOSTAS

Fundada em 1997, Habber Tec é uma empresa especializada na oferta de soluções de valor acrescentado na área de Business Intelligence (BI). Oferecemos produtos e serviços inovadores em áreas como a análise do ciclo de vida de clientes, a qualidade de dados, a gestão de processos, a análise de risco ou o suporte à decisão. Habber Tec Portugal (desde 2008) Habber Tec Peru (desde 2013) Habber Tec Espanha (desde 1997) Habber Tec Moçambique (desde 2014) Habber Tec Brasil (desde 2009) Desde 1997, com uma forte presença no Mercado Ibérico e Latino Americano. Escritórios em Madrid, Lisboa, São Paulo, Curitiba, Lima e Maputo. Mais de 200 consultores. Experiência e know-how em diferentes negócios, tecnologias e culturas. Ferramentas de Software que são um complemento de valor acrescentado para os nossos clientes. 50 certificações IBM BPM 2013 IBM Smart Process Award

Soluções Inteligentes para Empresas Competitivas

Clientes Habber Tec América do Sul Espanha Portugal

INFORMAÇÃO GERAL DA EMPRESA CASO DE SUCESSO EM IMPLEMENTAÇÃO BI PERGUNTAS E RESPOSTAS

O Problema Análise de Performance de Equipa Comercial 34 Delegados de informação médica 5 Equipas 38 Marcas 134 Apresentações 410 Bricks 49 Especialidades Resultado: 1,5 meses para criação de relatório Avaliação Janeiro Avaliação Fevereiro Avaliação Março Avaliação Abril Fevereiro Março Abril Maio Junho Julho

A Necessidade Reduzir o tempo necessário à criação desta análise Principais problemas a resolver: Diversas fontes de dados: Implicava efetuar pedidos a 3 departamentos diferentes, elevada dependência de terceiros Diferentes nomenclaturas: As mesmas entidades tinham nomes distintos consoante a fonte de dados Controlo da Informação: Após carregamento num ficheiro Excel nada garante o refrescamento da informação ou previne a sua alteração Análise em Tempo Útil: Seria, obviamente, necessária a redução do intervalo de tempo desde a disponibilização dos dados até à disponibilização da informação

A proposta Habber Tec Desenvolvimento de uma solução de data warehousing e reporting que permitisse responder às necessidade do cliente, e, simultaneamente, permitir um conjunto alargado de análises adicionais. Operacional ETL Staging ETL DW DW Cubos OLAP/Reports Disseminação

A proposta Habber Tec - Ferramentas ETL: Microsoft SQL Server Integration Services Staging/DW: Microsoft SQL Server Reporting: Microsoft SQL Server Reporting Services Cubos OLAP: Microsoft SQL Server Analysis Services A escolha assentou neste conjunto de ferramentas por permitirem, sem custos adicionais de licenciamento (o cliente já utilizava este motor de base de dados), a construção de uma solução completa e eficiente. Permite ainda a evolução futura para modelos de data mining, master data management e data quality, novamente sem incorrer em custos adicionais de licenciamento.

Fontes de Dados Base de Dados SQL Server: Dados sobre vendas a distribuidores Cubos OLAP SQL Server: Dados sobre vendas a clientes finais Ficheiros CSV: Dados sobre visitas a médicos Ficheiros Excel: Dados sobre hierarquia de produtos, etc. Objectivos: Carregar Unificar Processar

Área de Staging A área de staging é uma base de dados concebida para integrar e tratar os dados provenientes de diversas origens, servindo de base para a implementação do data warehouse. O objetivo é o de agregar numa única fonte toda a informação dos sistemas operacionais, reduzindo o impacto nesses mesmos sistemas. Permite ainda uma maior facilidade no cruzamento dos dados, bem como uma área para tratamento dos mesmos. Através da criação de processos de carregamento de staging, deverá ser possível a manipulação de informação off-memory, armazenamento de informação temporária e validações pré e pós carregamento.

Área de Staging - Na nossa solução Criação de dicionários de mapeamento Unificar conceitos, como por exemplo marcas, apresentações e pessoas. Criação de estruturas intermédias de cálculo Estruturas para armazenamento de variáveis intermédias reutilizadas em várias fórmulas Cruzamento de conceitos Garantir que os conceitos, depois de mapeados são cruzados e possuem a mesma referência. Validação de consistências referenciais Por exemplo, garantir que apenas foram registadas visitas a especialidades definidas na solução.

ETL Extract Transform Load ETL é o processo pelo qual os dados são extraídos das suas fontes, transformados e enriquecidos e posteriormente carregados num repositório central de informação. Fonte 1 Fonte 2 Fonte 3 O objetivo de um sistema de ETL é o de efetuar a leitura, transformação e carregamento de dados, partindo de diversas fontes de dados e terminando num repositório centralizado. Um sistema de ETL deverá permitir a extração de dados provenientes de diversos sistemas heterogéneos, tratá-los consoante as regras de negócios da empresa e por fim, proceder ao seu carregamento no data warehouse. ETL Através da criação de processos de ETL é possível a automatização dos carregamentos bem como o processamento e gestão de erros decorrentes de problemas de qualidade de dados ou eventuais inconsistências, permitindo assim além do carregamento, a deteção de problemas nas fontes de dados. Além da atividade principal de carregamento de um repositório central, um sistema ETL deverá permitir igualmente a exportação de dados em diversos formatos, para utilização por outros sistemas. Destino

ETL Na nossa solução Processamento de todas fontes de dados Implementação de fórmulas de cálculo, desde rentabilidade a eficiência Fonte 1 Fonte 2 Fonte 3 Cálculo de real vs objectivo Implementação de todas as regras de negócio explícitas ou implícitas ETL Destino

DW Data Warehouse Um data warehouse pode ser visto como um repositório central de informação, mas, para além da centralização, um DW permite igualmente a unificação de dados e conceitos transversalmente a uma organização. Esquema Relacional Apesar de suportado por um sistema de base de dados idêntico às bases de dados relacionais, um DW está organizado de modo diferente, permitindo obter um conjunto de vantagens. Um DW deverá ser desenhado de acordo com um esquema em estrela, enquanto que uma base de dados operacional é construída com base num esquema relacional. O esquema em estrela permite uma otimização para leitura, bem como a simplificação das queries que permitem obter os dados pretendidos. Um DW permite igualmente, ao integrar as diversas fontes de dados de uma organização, estabelecer um ponto único de consulta, definindo assim uma verdade global à organização. A integração de várias fontes de dados permite ainda o enriquecimento de conceitos através da incorporação de informação das várias fontes. Esquema em Estrela

DW Na nossa solução Armazenamento de toda a informação carregada e calculada pelo processo ETL Esquema Relacional Manutenção de histórico Otimização de leituras Esquema em Estrela

Relatórios O principal ponto de contacto de um sistema de BI com o utilizador final são os relatórios, que permitem a disseminação transversal de uma visão unificada da informação. O reporting corporativo elimina a criação de ilhas de informação contendo definições diferentes de indicadores, criando uma visão única da informação, alinhada com os objetivos da organização. A centralização de relatórios permite controlar facilmente o acesso à informação, através da definição de regras que regulem o acesso de determinados grupos de utilizadores a conjuntos fechados de dados. Por exemplo, permitir a visualização de relatórios automaticamente filtrados pelas permissões do utilizador. Um sistema de reporting corporativo deverá igualmente reduzir a carga de trabalho dos utilizadores, através da disseminação automática e calendarizada de relatórios pré-definidos. O utilizador ter à sua disposição vários tipos de relatórios. Desde relatórios fixos (estáticos) com ou sem parametrização, aos relatórios com interação entre si (dinâmicos), passando pela possibilidade de criar os seus próprios relatórios (ad hoc), para além da disponibilização de métricas e indicadores de performance, de uma forma gráfica otimizada, com uma interface bastante agradável e de fácil leitura (dashboards).

Relatórios Na nossa solução Disponibilização online de todos os relatórios prédefinidos Possibilidade de criação de assinaturas de relatórios Parametrização de relatórios Implementação de mecanismos de cache

Cubos OLAP Os cubos OLAP, ou bases de dados multidimensionais, permitem a transformação da informação em conceitos de negócio, possibilitando assim a capacidade dos utilizadores efetuarem as suas próprias análises. Os cubos OLAP traduzem os campos de uma base de dados em conceitos de negócio, permitindo a consulta de informação através de conceitos familiares aos utilizadores. Um cubo contém factos (o que é analisado) e dimensões (pelo que é analisado). Assim, um utilizador pode consultar, por exemplo, Vendas por Produtos, não tendo de ter qualquer conhecimento da estrutura de base de dados subjacente. Podemos visualizar um cubo OLAP como um cubo cujas arestas se encontram etiquetadas com as dimensões de análise (produtos, tempo, cliente), sendo possível obter os dados através da intersecção dessas arestas. Um cubo contem ainda agregações de dados pré-construídas, evitando o tempo de cálculo quando se utiliza uma base de dados tradicional. Por exemplo, um cubo pode agregar previamente dados ao nível do semestre, evitando a soma dos dias que o constituem.

Cubos OLAP Na nossa solução Suporte de todas as dimensões existentes no DW Suporte de todas as métricas existentes no DW Desenho de agregações para acelerar o acesso aos dados Mapeamento de todos os conceitos de negócio Possibilidade de um número enorme de análise ad-hoc

O resultado 5 Dimensões de análise Tempo Equipa Geografia Produto Especialidade Aproximadamente 15 métricas Vendas a armazenistas (quantidade e valor) Vendas a clientes finais (quantidade e valor) Número de visitas Custos operacionais 12 relatórios = 12 análises pré-definidas 1 cubo OLAP = análises ad-hoc Processamento mensal de duração inferior a 2 horas Entrega dos relatórios: Mensalmente Por email A vários níveis hierárquicos Menos de 3 horas após a disponibilização dos dados Antes: 1,5 meses Trabalho humano Alto nível de retrabalho Depois: 3 horas Totalmente automatizado

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Perguntas e Respostas

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