Business Intelligence e Inteligência Analítica BUSINESS INTELLIGENCE

Business Intelligence e Inteligência Analítica BUSINESS INTELLIGENCE

Sumário Conceitos/Autores chave... 3 1. Introdução... 4 2. Teoria de Negócios... 5 3. Profi ssionais de BI... 6 4. Verdades e Mitos sobre Business Intelligence... 7 5. Conclusões... 8 Materiais Complementares... 9 Bibliografi a... 9 Business intelligence e Inteligência analítica 2

Conceitos/Autores-chave Peter F. Drucker (1909-2005) nasceu em Viena em 1909, lecionou na Universidade de Nova Iorque, foi professor da Claremont Graduate School, na Califórnia, desde 1971. Foi autor de muitos livros publicados sobre gestão, economia e análise social, sendo considerado por muitos como, o pai da gestão. Quase tudo o que os executivos fazem, pensam ou enfrentam já foi estudado por Peter Drucker. Em mais de 30 artigos dedicados para a revista Harvard Business Review, Peter Drucker incentivava sempre seus leitores a empreender a dura tarefa de refletir, sem deixar é claro, de agir com determinação. Pontos críticos Diferenças entre business intelligence e inteligência empresarial Na maioria dos artigos costumam tratar business intelligence e inteligência empresarial como sinônimo, mas estes termos podem ter enfoques diferentes, tanto no meio científico como no meio empresarial. A inteligência empresarial busca entender os fatores e processos humanos e organizacionais envolvidos na busca de informações (principalmente externas à organização) e na posterior tomada de decisões. Por outro lado, o Business Intelligence (BI), por meio das tecnologias da informação e da comunicação, tem como objetivo criar sistemas de informação computacionais, geralmente a partir de grandes volumes de dados, capazes de prover aos gerentes melhores informações para a tomada de decisão. No Brasil a inteligência empresarial é mais ampla, e não é focada na tecnologia, mas no ser humano e nas organizações. BI é focado na tecnologia. Enquanto BI se concentra no desenvolvimento de sistemas de informação computacionais, a inteligência empresarial busca integrar os sistemas de informação computacionais aos sistemas de informação organizacionais. A tabela a seguir, apresenta o foco da inteligência empresarial e do BI, de acordo com o trabalho apresentado em Matheus e Parreira (2004). Dimensão Objetivo Objetivo de estudo Áreas de conhecimento Departamento na organização Tipo de sistemas Inteligência Empresarial Entendimento global dos problemas empresariais Pessoas e a organização Administração e ciência da informação Recursos humanos Sistemas de informação organizacionais FOCO Business Intelligence Prover informação sobre problemas de negócio específicos Tecnologia Computação Tecnologia da informação Sistemas de informação computacionais Business intelligence e Inteligência analítica 3

1. Introdução O termo 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 computacionais. Informações Mas, o ponto mais importante nessa mistura de tecnologias, é o da empresa poder direcionar todo seu capital intelectual, para a sua devida função, que é pensar. Os gerentes e diretores poderão ter as informações rapidamente, e também, terão mais tempo para melhorarem todos os seus processos e analisarem mais os seus dados, que passarão a ser valiosas informações. Aí a TI (Tecnologia da Informação) estará exercendo seu grande papel, que é o de fornecer informações de qualidade, e deixar de ser uma amontoadora de dados. O BI (Business Intelligence) pode ser entendido como um guarda chuva conceitual que envolve a Inteligência Competitiva (CI) e a Gerência de Conhecimento (KMS), IBI (Internet Business Intelligence), pesquisa e análise de mercado, relacionados à nova era da Economia da Informação, dedicada à captura de dados, informações e conhecimentos que permitem às organizações competirem com maior eficiência no contexto atual, é um conjunto de ferramentas utilizado para manipular uma massa de dados operacional, em busca de informações essenciais para o negócio. O BI envolve duas partes distintas: Em um mundo globalizado e competitivo, as informações assumem um papel fundamental no sucesso dessa empreitada. Face à enorme quantidade de informações que são despejadas sobre nós diariamente, necessitamos de critérios para selecionarmos e organizarmos os dados que nos interessam. Obtendo as informações rapidamente e de forma estruturada, a empresa sairá na frente, descobrindo os problemas com seus produtos, possibilitando corrigi-los com mais velocidade, irá saber se seus clientes estão satisfeitos e poderá definir novas estratégias para expansão no mercado. Numa economia globalizada e veloz como a nossa, essas tecnologias são um grande diferencial competitivo, e nós já temos vários casos de sucesso, aplicando-as. Sistemas de Front End SAD (sistemas de apoio à decisão), EIS (executive information system) e ferramentas de consulta analítica OLAP (on-line analytical processing); Sistemas de Back-End Armazém de dados (data warehouse), data mart e ferramentas de mineração de dados (data mining). Business intelligence e Inteligência analítica 4

2. Teoria de Negócios A raiz de praticamente todas as crises empresariais não está no fato de que as coisas são malfeitas. E sequer, de que a coisa errada esteja sendo feita. Na maioria dos casos a coisa certa é feita - mas de modo infrutífero. As noções que determinam o comportamento da organização, ditam as decisões sobre o que ou não fazer, e definem o que ela considera significante em termos de resultados. São noções sobre o mercado. Noções sobre a identificação de clientes e concorrentes, sobre seus valores e comportamento. São noções sobre a tecnologia e sua dinâmica, sobre pontos fortes e fracos da empresa. São noções sobre aquilo que a empresa faz para ganhar dinheiro. Noções que formam parte da teoria do negócio. No mundo dos negócios não existe mágica, ou a coisa dá certo ou não. Uma empresa só dá resultados se tiver lucro. BI vem ganhando força no mercado, porque as empresas precisam cada vez mais de sistemas de suporte à decisão que digam a elas os passos a serem tomados num mercado, cada vez mais globalizado. Num projeto de BI, a informação disponibilizada precisa ser confiável e estar acessível quando os usuários precisarem dela, caso contrário levará o usuário a desconfianças, descrenças e abandono do sistema. Precisa ser única e uniforme, ou seja, os dados precisam refletir de forma simplificada, as atividades da empresa, seu desempenho, potenciais, riscos ou desvios, para que seus gestores tomem decisões com base nestas informações. Para assegurar a qualidade dos dados e aumentar a confiança dos números, todo BI precisa ter um mecanismo chamado Qualidade de Dados. Quase todo BI necessita de Data Warehouses (DW) ou Data Marts (Repositórios de Dados). Estes, por sua vez, possuem rotinas de Extração, Transformação e Carga dos Dados (ETL) que trazem as informações de ambientes externos, fazendo tratamentos, agregações ou sumarizações, permitindo que o DW tenha dados íntegros e históricos. Importante Sem um sistema de Qualidade de Dados, os riscos de carregar dados errados nestas bases são enormes, por que muito embora, um sistema de BI depois de implantado tende a permanecer estável, os sistemas transacionais e externos que alimentam o DW podem sofrer alterações ao longo do tempo, seja através de cálculos ou regras de negócio. Esta é uma característica destes sistemas, e como o BI é sempre dependente destas informações, se não tivermos algum mecanismo de defesa, vamos carregar verdadeiras massas de lixo para dentro destas bases. E dependendo do tempo e da quantidade de informações carregadas com problema, teremos que despender um tempo considerável de ajustes e reprocessamento destes dados, sem contar com a dor de cabeça. Os critérios de tratamento destes processos de Qualidade de Dados podem variar muito, e alguns tipos de erro podem ser tratados como warnings, remoção do dado, ou em casos extremos, à paralisação da carga. O objetivo destes procedimentos são eliminar os problemas antes que eles sejam carregados no Data Warehouse ou Data Mart. Não vejo como implementar um sistema de BI, sem antes ter esta preocupação com a Qualidade dos Dados, mas acreditem, este ainda é um sério problema enfrentado pela área de TI (Tecnologia da Informação). Business intelligence e Inteligência analítica 5

3. Profi ssionais de BI Como a maioria das organizações depende da análise de informações estratégicas para se adequar ao mercado, fidelizar e conquistar novos clientes, monitorar concorrentes ou adequar produtos ao seu mercado alvo, existe a necessidade de um profissional que tenha facilidade em absorver rapidamente as regras de negócio da empresa, transformando a preciosa fonte de informação que são os dados, em forma de relatórios, indicadores ou gráficos, que auxiliem os gestores a tomarem decisões rápidas e seguras, com base nas respostas obtidas pelo BI. Estima-se que o mercado de BI deva crescer cerca de 6% anualmente até 2008, segundo a pesquisa. De olho neste mercado estão não só empresas que possuem ferramentas específicas de BI ou BPM (Business Processes Management), e fornecedores de banco de dados, sistemas CRM (Curtomer Relationship Managemente) ou ERP (como Oracle, SAP, Sybase ou Siebel), como também profissionais atentos a esse mercado e que pretendem se especializar nas soluções de BI disponíveis no mercado. Perfi l dos Profi ssionais O perfil dos profissionais que buscam qualificação em BI, são pessoas que atuam na área de dados e tem a necessidade de formalizar seus conhecimentos. São na sua maioria, analistas e executivos envolvidos no desenvolvimento de aplicações para tomada de decisão e datawarehouses, áreas de informação, marketing, vendas, administrativa, financeira ou operacional. Alguns têm a visão distorcida e limitada sobre BI, achando que engloba apenas os conceitos de criação de data warehouses. Por outro lado, existem profissionais que buscam atuar em outras áreas e vêem no tratamento da informação executiva uma possibilidade de desenvolvimento profissional. Sem aprofundar muito neste aspecto, está claro que o profissional de BI deve aliar os recursos do banco de dados ao conhecimento do negócio, fazendo com que cada vez mais, os produtos de BI deixem de ser uma caixa preta, e se tornem um aliado dos gestores da empresa. Isso faz com que todos os profissionais envolvidos no processo assumam riscos e responsabilidades. No BI tradicional havia a preocupação em levar informações ao usuário final; no atual, têm-se a preocupação de criar a inteligência nos processos do negócio. O processo básico que está por trás de um BI, é identificar padrões nos dados armazenados, e com base nestes padrões é possível propor análises que possam prever o comportamento de um determinado perfil, seja cliente, produto, período, etc. Com isso é possível extrair informações importantes para a área financeira, marketing, segurança, dentre outras. Business intelligence e Inteligência analítica 6

Além disso, espera-se que estes profissionais entendam como inferir resultados e comportamentos destes dados, utilizando modelagem estatística, inteligência competitiva, gestão do conhecimento, gestão de projetos, modelos de negócios, EAI (enterprise application integration), além das ferramentas e conceitos usuais de ETL (Extração, Transformação e Carga dos Dados), data warehouse e OLAP. Nem sempre o mercado de trabalho usa formalmente o termo analista de BI, mas busca profissionais que tenham capacitação para trabalhar com informação executiva. 4. Verdade e Mitos sobre Business Intelligence Drucker (2004) salienta que as ferramentas de análise do negócio, não devem ser nossa maior preocupação, mas sim os conceitos que estão por trás delas. Ele fala ainda, que conceitos e ferramentas, como a história não cansa de mostrar, são interdependentes e interativas. Um muda o outro. É isso que ocorre hoje com o conceito que chamamos de empresa, e a ferramenta que chamamos de informação. Com freqüência ele recebe e-mails de pessoas interessadas em se tornarem profissionais de BI, querendo saber qual a melhor ferramenta, melhor literatura etc. Ele comenta: Tudo o que vocês puderem ler, testar e avaliar sobre as soluções que o mercado oferece, antes de tomarem uma decisão, ou de indicarem para alguém, é válido. Hoje em dia, existe uma infinidade de soluções, com preços e promessas das mais variadas. Mas, o mais importante é pesquisar e ler muito, antes de tomar uma decisão precipitada. Importante Mas, esses profissionais ainda têm um caminho cheio de desafios a percorrer. Eles devem ter uma carga de conhecimentos significativa, inclusive para saber como contratar empresas especializadas. Há ainda, muitas dificuldades na implantação e integração de sistemas de BI, sendo que a maior dificuldade encontrada é a questão da integração de dados, as aplicações e a qualidade dos dados. Vale à pena ressaltar que não é recomendável se prender a nenhuma ferramenta, e antes disso, deve-se entender bem o conceito que está por trás do BI. Existem situações em que o profissional deve participar de projetos onde o cliente é quem vai escolher o que melhor se ajusta às suas necessidades, e se a especialização do profissional não atende suas necessidades, ele ficará fora do projeto. Portanto, vale à pena lembrar que o mais relevante é aprender os conceitos e entender sobre sua aplicação dentro do domínio de um problema, independente da ferramenta a ser utilizada. Business intelligence e Inteligência analítica 7

5. Conclusões Em muitas ocasiões, quando se trabalha com sistemas de BI, as bases de dados tiveram origem em organizações diferentes (devido ao grande número de fusões de empresas), ou foram criadas a partir de migrações de dados de sistemas antigos. Trabalhar dados com problemas na origem pode ser o Beijo da Morte em BI. Para quem ainda não tem um sistema de BI na empresa, mas pretende implantar, é preciso ter em mente que este sistema não pode ser comprado em qualquer loja de informática. Um BI é construído com base nas características de cada organização. Sua evolução dentro da empresa depende de sua utilização e aceitação por parte dos usuários, e o principal objetivo é descobrir maneiras diferentes de atuar no mercado e quais as mudanças internas que devem ocorrer para atender às novas realidades. Um sistema de BI, ao contrário dos sistemas transacionais, está em constante manutenção, pois ao longo do tempo, muitas regras de negócio da empresa podem mudar para atender às expectativas do mercado, e conseqüentemente as regras do BI também precisam ser ajustadas. Business intelligence e Inteligência analítica 8

Materiais complementares BARBIERI, CARLOS. BI - Business Intelligence - Modelagem & Tecnologia - Axcel Books 2001. SERRA, LAÉRCIO. A Essência do Business Intelligence - São Paulo, Berkeley, 2002. Bibliografi a DRUKER, PETER. Peter Drucker na Prática. Editora Campus, 2004. GORDON, J. R.; Gordon, Steven R. Sistemas de Informação: Uma abordagem Gerencial. LTC, 2006. O BRIEN, James A. Sistemas de Informação e As Decisões Gerenciais na Era da Internet. São Paulo: Saraiva, 2007. Business intelligence e Inteligência analítica 9