REFERÊNCIAS o o Business Intelligence Um enfoque gerencial para a Inteligência do Negócio.Efrain Turban e outros.tradução. Bookman, 2009. Competição Analítica - Vencendo Através da Nova Ciência Davenport, Thomas; Harris, Jeanne. Tradução. Elsevier - Campus, 2007.
O QUE É? Business Intelligence (BI) é um conjunto de processos e tecnologias que utilizam dados para compreender e analisar o desempenho dos negócios. BI inclui Metodologias, Arquiteturas, Ferramentas, Banco de Dados, Aplicações, Relatórios Gerenciais e IA. Inteligência Analítica (IA) é a utilização extensiva de dados, análises quantitativas e estatísticas, modelos explicativos e preditivos e gestão baseada em fatos para orientar decisões e ações. Inteligência Analítica é um subsistema do (BI).
ALGUMAS INFORMAÇÕES BI foi cunhado pelo Gartner em meados da década de 90. BI ajuda a decisão tornado-a baseada em Análise de Dados. BI é uma nova roupagem para os sistemas de Informação Executivas (SIE). BI é uma necessidade.
ECKERSON (2003) PESQUISA COM CERCA DE 500 CORPORAÇÕES SOBRE BENEFÍCIOS o Economia de Tempo, 61% o Versão Única da Verdade, 59% o Melhorar Estratégia e Planos, 57% o Melhorar Decisões Táticas, 56% o Processos mais Eficazes, 55% o Economia de Custos, 37%
BI É MAIS AMPLO QUE IA Relatórios BI IA
APLICATIVOS ANALÍTICOS Aplicativos Analíticos vão desde ferramentas estatísticas e de otimização relativamente simples como planilhas, passando por pacotes de software, aplicativos de previsão e módulos analíticos de grandes sistemas empresariais (SAP,ORACLE).
ORACLE
CONSTATAÇÕES QUE REFORÇAM O USO DA IA Processos de Negócio de Alto Desempenho estão entre os últimos pontos de diferenciação que restaram para as empresas. Inovações revolucionárias em produtos e serviços são cada vez mais difíceis. Alguns setores são mais receptivos à inteligência analítica do que outros. Há evidências consideráveis que as decisões baseadas na análise têm maior chance de estar corretas do que as baseadas na intuição. Sem dúvida em algumas circunstâncias as decisões não podem ou não devem ser baseadas na análise (ver Blink de Malcolm Gladwell). Mesmo Gladwell reconhece que a intuição representa um bom guia para a ação somente quando apoiada por anos de experiência. Tendências apontam para um futuro mais analítico para praticamente qualquer empresa. Abordagens Analíticas se correlacionam bem com o bom desempenho Em certos setores a IA parece que não funcionou como o setor das companhias aéreas norte-americanas...
IA Otimização : O que pode acontecer de melhor? Modelagem Preditiva : O quer acontecerá depois? Previsão/Extrapolação : E se essas tendências permanecerem? Análise estatística : Por que isto está acontecendo? RELATÓRIOS Alertas : Que ações são necessárias? Consultas : Onde está o problema? Relatórios Específicos : Quantos, com qual frequência, onde? Relatórios Padrão : O que aconteceu?
EMPRESAS MAIS ANALÍTICAS IA apoia uma competência distintiva e estratégica Abordagem e gestão da IA por toda a empresa Alta Administração comprometida com a IA Empresa com aposta estratégica baseada na IA.
CASO: COMPUTER STATISTICS OR COMPARATIVE STATISTICS CompStat or COMPSTAT (short for COMPuter STATistics or COMParative STATistics) is the name given to the New York City Police Department's accountability process and has since been replicated in many other departments. CompStat is a management philosophy or organizational management tool for police departments, roughly equivalent to Six Sigma or TQM, and is not a computer system or software package (wkipedia). Associa crimes a regiões específicas da cidade e é utilizado para orientar decisões sobre a localização de policiais.
ESTÁGIOS DA IA 1. Deficientes Analíticos 2. Empresas de Análise Focalizada 3. Aspirantes Analíticos 4. Empresas Analíticas 5. Líderes Analíticos
ELEMENTOS CENTRAIS DA CAPACIDADE ANALÍTICA Organizacionais : Conhecimento dos vetores de desempenho Escolha de uma competência distintiva Gestão do desempenho e execução da estratégia Integração e redesenho de processo Humanas Liderança e Comprometimento da Alta Administração Estabelecimento de cultura baseada em fatos Desenvolvimento e retenção de Competências Gerenciamento do pessoal analítico Tecnológicas Dados de qualidade Tecnologias analíticas
TI Empresas Analíticas definem um conjunto de princípios norteadores para garantir que seus investimentos em TI reflitam as prioridades corporativas. Definição de recursos técnicos necessários para a IA requer estreita colaboração entre TI e gestores de negócio.
RECURSOS DE TI E DADOS POR ESTÁGIO DE COMPETIÇÃO ANALÍTICA 1. Dados ausentes ou de baixa qualidade 2. Dados transacionais são coletados eficientemente. 3. Possui ferramentas de BI mas dados permanecem sem integração, sem padronização e inacessível. 4. Dados de alta qualidade, Plano Analítico que considera toda a empresa, processos e governança. 5. Arquitetura Analítica sofisticada desenvolvida em toda a empresa, integrada nos processos.
ARQUITETURA DO BI OLAP ERP Outros ETL DW CRM DM
ELEMENTOS DA ARQUITETURA DE BI Gerenciamento de Dados Quais dados são necessários? Onde eles podem ser obtidos? Qual o volume necessário destes dados? Como tornamos os dados mais valiosos? Quais regras e processos são necessárias para gerenciar os dados desde a coleta até sua eliminação.
ELEMENTOS DA ARQUITETURA DE BI Ferramentas e processos de manipulação, Descrevem como o s dados são extraídos, filtrados, transmitidos e carregados para povoar os BDs. ETL - extração, transformação e carga dos dados. ODS área de preparação temporária de DW
ELEMENTOS DA ARQUITETURA DE BI Repositórios que organizam dados e metadados Datewarehouses (DW) São bancos de dados que contem dados integrados de diferentes fontes e regularmente atualizados. Pode ser um módulo de um sistema empresarial ou um BD independente. Possuem dados históricos. DataMarts (DM) são repositórios de dados separados ou seção particionada de um DW. São normalmente vinculados a um assunto ou departamento. DW suportam a tomada de decisão. DM pode ser independente do DW ou dependente de um EDW (DW empresarial)
EDW E DM Fontes Operacionais DM dependente EDW DM dependente DM dependente
ELEMENTOS DA ARQUITETURA DE BI Aplicativos e ferramentas para análise OLAP Processamento Analítico ON-LINE. Data Mining (DM) Classe de Análise de Informação baseada em BD, o qual procura padrões ocultos em uma coleção de dados que podem ser utilizados para prever comportamento futuros. Aplicativos e ferramentas de apresentação Interface do Usuário. Podem ser Dashboards, Portais Corporativos e Scorecards. Corporate Performance Management (CPM) Baseados no BSC, gerenciam o desempenho, comparando-o a metas estabelecidas. Visão do desempenho, tendências e exceções de desempenho corporativo. Relatórios de Métrica Gerenciada são a base do CPM (Corporate Performance Management), permitindo que os gerentes monitorem continuamente o desempenho dos negócios. Procedimentos operacionais que especificam como atividades administrativas são endereçadas incluindo segurança e auditoria.
DW (INMON, 2005) Orientado por Assunto Integrado Temporal Não-Volátil
MICROSTRATEGY
ESTILOS DE BI (MICROSTRATEGY, 2006) o o o o o Relatórios Empresariais Análise OLAP Análise Avançada e Préditiva (DATA MINING) Scorecards e Dashboards Alertas e Notificação Pro-Ativa
ANÁLISE OLAP Atividades executadas por usuários finais em sistemas on-line. OLAP é diferente do OLTP que girar em torno de atividades rotineiras e repetitivas. OLAP envolve exames de muitos itens de dados em relacionamentos complexos. Usuários podem fazer perguntas abertas e específicas. Podem ser : MOLAP - OLAP Multidimensional. Utilizam bancos de dados multidimensionais. Utilizam estruturas de cubo de dados. ROLAP OLAP relacional utilizam bancos de dados relacionais. Dados com muitos atributos que tornam difícil a utilização de estruturas de cubo de dados.
CUBO DE DADOS o o o Representam dados em conjunto com alguma medida de interesse. Cada dimensão representa um atributo do banco de dados. As células representam medidas de interesse.
ANÁLISE AVANÇADA E PRÉDITIVA (DATA MINING) o o o Ferramentas de data mining extraem automaticamente a partir de bancos de dados, informações preditivas escondidas. Procuram também padrões em banco de dados de operação ampla. OLAP consegue responder perguntas que se tem certeza de perguntar. DM responde a perguntas que não necessariamente se saiba que se deve perguntar. Utiliza algoritmos sofisticados criados para examinar um DW e identificar padrões de comportamento.
SCORECARDS E DASHBOARDS o o o Os Scorecards e Dashboards fornecem informações imediatas sobre o desempenho dos negócios em toda a empresa. Tipicamente, são gerados para os gerentes e executivos que precisam de uma visão geral do negócio e consideram primordial dispor de uma visualização intuitiva e oportuna dos dados estratégicos, financeiros e operacionais. Os Dashboards fornecem uma representação ilustrada do desempenho dos negócios em toda a organização. Os Scorecards fornecem uma representação visual dos indicadores chave de desempenho (KPIs KPIs) indicadores cuidadosamente selecionados que ajudam as empresas a medir e gerenciar o desempenho.
DASHBOARDS
SCORECARDS
PORTAIS