AGILE ROLAP - UMA METODOLOGIA ÁGIL PARA IMPLEMENTAÇÃO DE AMBIENTES DE NEGÓCIOS BASEADO EM SERVIDORES OLAP. Luan de Souza Melo (Fundação Araucária), André Luís Andrade Menolli (Orientador), Ricardo G. Coelho (Coorientador) e-mail: luan.sm50@gmail.com Universidade Estadual do Norte do Paraná/Campus Luiz Meneghel. Área de conhecimento: 1.00.00.00-3 Ciência Exata e da Terra, subárea de conhecimento: 1.03.00.00-7 Ciência da Computação Palavras-chave: Agile Rolap, Business Inteligence, Data Warehouse. Resumo A implantação de ambientes de negócio permite que os administradores tomem decisões mais precisas para o negócio. A tomada de decisão não é um processo fácil, pois exige muito dos administradores e eles podem tomar decisões que podem não ter um resultado esperado. Assim, surgiram as ferramentas de BI que dão suporte a essas tomadas de decisões. Com isto foi feito uma análise das principais ferramentas disponíveis no mercado. As ferramentas foram analisadas com o intuito de auxiliar no decorrer do projeto e verificar os resultados obtidos no mesmo. Introdução As empresas sempre buscam melhores resultados em suas organizações, porém obter estes resultados não é um processo simples, pois é necessário experiência de quem administra o negócio. Para que os administradores não tomem decisões intuitivas, o conceito de Business Inteligence (BI) auxilia neste processo, pois ele aumenta a utilização da informação nas organizações, buscando atender as expectativas dos administradores e trazendo informações mais precisas para a empresa. As organizações geram inúmeras informações ao longo de tarefas corriqueiras e essas informações são armazenadas em diversos bancos de dados, para que posteriormente essas informações possam ser consultadas e analisadas. Entretanto, o ato de tomar decisões não são tarefas fáceis de serem executadas, pois as informações precisam ser relevantes para que os administradores possam tomar uma decisão mais precisa. Segundo Calazans (2012), um dos recursos mais importantes para uma empresa se destacar frente à concorrência é a informação que contem dentro da mesma. A informação é criada, tratada e transferida para a organização, sendo que a eficiência ao realizar esse processo é a garantia para de maior desempenho e maior competitividade entre as empresas. A implantação de ambientes de BI permite que as organizações utilizem seus próprios dados para gerar conhecimento, que auxiliará no processo administrativo de seu negócio, isto é, após serem implementas a tecnologia as organizações conseguem ter uma maior quantidade e qualidade de informações para o processo decisório. (ANTONELLI, 2009). O processo de implantação de ambientes de BI é dado pela construção de um Data Warehouse (DW), que consiste em armazenar dados oriundos das bases transacionais que as empresas possuem em outra base dados, de modo que esses dados fiquem armazenados sob uma perspectiva dimensional. Este processo é complexo, o que o torna difícil de ser implantado em
empresas de pequeno e médio porte. Para resolver este problema foi proposta por Souza, Menolli e Gonçalves (2014), uma metodologia ágil para implantação de ambientes de BI, que permite o uso das ferramentas de On-line Analytic Processing (OLAP) já existentes e que são baseadas na modelagem dimensional. Essas ferramentas manipulam os dados para que fiquem mais claras as visualizações das análises. Existem várias ferramentas para que sirvam para fazer essas análises, cada uma com suas características e seus benefícios. Assim, se faz necessário realizar um estudo comparativo sobre as ferramentas open source existente para definir qual ferramenta tem melhor custo/benefício. Diante disto, neste trabalho serão apresentadas duas das principais ferramentas OLAP disponíveis no mercado, e após todas as pesquisas, foi escolhida a ferramenta Pivot4J, para realizar os testes da metodologia Agile Rolap. Foi escolhida a ferramenta Pivot4J principalmente por ser uma ferramenta gratuita e de simples utilização. Material e métodos A metodologia ágil utiliza das tradicionais ferramentas On-line Analytic Processing (OLAP), utilizada pela abordagem de DW tradicional, para fazer a análises das informações que estão armazenadas em bases de dados dimensionais. As ferramentas de pivoteamento são utilizadas para fazerem as manipulações dos dados de forma visual, e gerar as consultas no formato MultiQuery expression (MDX). Elas são utilizadas pelos administradores por tornarem as informações armazenadas mais simples para entendimento. Antigamente as empresas tomavam decisões através de intuições e percepção dos acontecimentos, muitas vezes os resultados obtidos eram inesperados, pois eles não tinham confiança do que realmente acontecia na empresa. Segundo Machado (2010), BI é o conjunto de tecnologias orientadas a disponibilizar informação e conhecimento em uma empresa. Nos dias de hoje com as novas tecnologias, tornou-se possível manipular os dados, almejando maior conhecimento para a organização, auxiliando o planejamento estratégico, tendo de seus gerentes uma informação mais rápida e precisa. Atualmente existem várias ferramentas OLAP disponível no mercado, e realizam a mesma tarefa, porém cada uma dessas ferramentas possuem suas características específicas. Este trabalho procurou fazer uma análise desses recursos focando alguns pontos principal tais como, preço, facilidade e velocidade. A análise de uma ferramenta de BI, não é uma tarefa simples, pois o mercado está em amplo crescimento e oferece ferramentas tanto gratuitas quanto pagas. Neste trabalho apresentará algumas delas. Todas as ferramentas analisadas são ferramentas de BI OLAP e possuem módulos de análise gráficos para relatório. Escolhas das Ferramentas As principais ferramentas existentes open source são EasyBI, Openl, Business Analytics e Pivot4J. Dentre estas, foram analisadas a Business Analytics e Pivot4J. As ferramentas BI, tem itens comuns apresentadas na tabela 1, apesar de conter semelhanças elas foram analisadas com intuito de selecionar uma ferramenta que pudesse dar maior suporte para o projeto. Os critérios utilizados para escolher a ferramenta foram: a simplicidade de uso delas, as plataformas que elas usam, o uso de hardware, Sistemas Gerenciadores de Bancos de Dados (SGBD s) suportados e o valor a ser pago entre essas ferramentas. Dentre as ferramentas citadas, foram escolhidas as ferramentas Business Analytics e Pivot4J para serem levantadas suas características, por serem simples e utilizarem a plataforma WEB. A ferramenta Business Analytics foi escolhida por ser uma ferramenta que já está no mercado desde 2004 e não ser uma ferramenta que não entrou em desuso. Já a segunda ferramenta Pivot4J foi escolhida por ser uma das ferramentas de pivoteamento que dá suporte para criação de outras do mesmo nível. Business Analytics
A ferramenta open source Business Analytics, que utiliza a licença General Public Licence (GPL), é uma ferramenta paga e sua interface é baseada em Web, a sua utilização é simples e não precisa de treinamento para os usuários. Esta ferramenta é baseada em servidores OLAP Mondrian. Sua aplicação funciona nos sistemas operacionais Windows, Linux e Mac. A figura 1 é ilustra sua interface. Figura 1 - Business Analytics Fonte: (Pentaho, 2015) A ferramenta possui algumas características que permitem fazer análise de varias formas, isto é, maneiras diferentes de se obter informações de uma base de dados. Ela tem vários tipos de modelos de relatórios diferentes, ou seja, a maneira em que o relatório é exibido para o administrador da empresa. A ferramenta tem suporte para exportar o resultado para ambientes externos, tais como: PDF, Excel, entre outros. A mesma também suporta vários SGBD s, entre eles o MySQL, PostgreSQL e Oracle. Ela também permite que vários usuários possam acessá-la de vários computadores, isto acontece por ela ser uma ferramenta Web. A tecnologia possui muitas características como visto acima, e para empresas que necessitam de vários tipos de análise, a ferramenta Business Analytics, consegue atender a demanda das empresas. Porém, a ferramenta necessita de uma máquina com maiores recursos em hardware, por ser uma ferramenta pesada. Pivot4J A ferramenta Pivot4J é gratuita, open source e foi desenvolvida pela empresa Pivot4J Team, ela disponibiliza uma interface intuitiva, com vários recursos visuais, seus recursos estão descritos em inglês, porém é uma ferramenta bem simples, bem fácil de ser usada e não precisa de treinamento dos usuários, como é mostrada na figura 2, a ferramenta possui compatibilidade com os mais diversos SGBD s. A ferramenta funciona em qualquer ambiente e em qualquer plataforma. O Pivot4J é uma ferramenta leve, e suporta vários SGBD, entre eles pode-se citar o MySQL, PostgreSQL e Oracle. Pode ser acessada de diversos computadores e não tem restrição quanto a acesso de vários usuários. Ela dá suporte para exportar os relatórios para ambientes externos como, por exemplo, o PDF, Excel, entre outros. A ferramenta tem vários tipos de gráficos para que os administradores possam tomar decisões através deles.
Figura 2- Pivot4J Fonte: (Pivot4J, 2015) Resultados e Discussão A partir dos resultados obtidos na pesquisa, pode-se constatar que as ferramentas de BI são muito importantes para as empresas, pois com elas as empresas podem tomar decisões mais certas para que as empresa possam alcanças os objetivos esperados. Com isto foi feito uma análise das principais ferramentas disponíveis no mercado. Na Tabela 1 abaixo há uma descrição das principais características das ferramentas de BI analisada. Tabela 1 - Características das ferramentas OLAP Características Business Analytics Pivot4J Windows XP/Superior x x Plataformas Linux Unix x x MAC 10.4 ou Superior x x MAC 10.3 ou Inferior - x SGBD s MySQL x x PostgreSQL x x Oracle x x Firebird - x Interbase - x Gráficos x x Necessita de hardware mais potente x - Web x x Suporta vários usuários x x PDF x x Exporta relatórios Excel x x Dashboard x x Paga x Legenda: x- atende o item; +/- atende o requisito mais com falhas; - não atende o requisito. - Ambas as ferramentas de BI possuem interface Web, não precisam de um treinamento para os usuários poder utiliza-las e são open source. Mas as duas possuem algumas diferenças, tais como poder usar em diferentes ambientes e plataforma; e a que mais se deu destaque foi o custo das ferramentas. Conclusões
Os administradores necessitam tomar decisões mais precisas para as organizações, porém este processo não é uma tarefa muito simples e muitas vezes utilizam das intuições para fazer uma tomada de decisão. Com isto, os resultados obtidos após a tomada de decisão nem sempre são os que são esperados. Assim, as ferramentas de BI, tornam o processo de BI, mais fácil e fazendo com que os administradores tomem decisões mais certas. Foram analisadas duas ferramentas de BI, entre elas a que mais se destacou foi a ferramenta Pivot4J, primeiramente por ser uma ferramenta gratuita e de simples uso, a segunda é de portabilidade, isto é, a ferramenta pode ser instalada em vários ambientes e plataformas. A ferramenta Business Analytics apesar de ser uma ferramenta de fácil utilização é uma ferramenta que deixa a desejar nos quesitos descritos acima. Porém, se uma empresa necessite de maiores detalhes, poderá utiliza-la, desde que tenha uma máquina que suporte suas características. Agradecimentos Os autores deste trabalho agradecem a Fundação Araúcaria pelo fomento de Pesquisa Básica e Aplicada, chamada Projetos 10/2013. Referências ANTONELLI, R. A. Conhecendo o business inteligence (BI): uma ferramenta de auxílio à tomada de decisão. Revista TECAP, v.3, n.3, p. 79-85, 2009. Disponível em: <http://revistas.utfpr.edu.br/pb/index.php/cap/article/viewfile/933/544>. Acesso em: 10 junho 2015 CALAZANS, A. T. S. Conceito e uso da informação organizacional e informação estratégica. Transinformação, v.18, n. 1, 2012. Disponível em: <http://periodicos.puccampinas.edu.br/seer/index.php/transinfo/article/download/683/663>. em: 20 maio 2014 SOUZA, E. B. ; MENOLLI, A. L. A.; COELHO, R. G. Uma metodologia Agile ROLAP para implantação de ambientes de inteligência de negócios. In: X ESCOLA REGIONAL DE BANCO DE DADOS, 2014, São Francisco do Sul. Anais... 10ª. edição da ERBD, 2014. Disponível em: <http://projetos.uenp.edu.br/agilerolap/images/documentos/erbd.pdf>. em: 27 junho 2015 MACHADO, Felipe Nery Rodrigues. Tecnologia e projeto de Data Warehouse: Uma visão multidimensional. 5. ed. São Paulo: Érica, 2010. PENTAHO CORPORATION. Business Analytics. Disponível em: <http://www.pentaho.com/product/> em: 20 Março 2015 PIVOT4J Team. Pivot4J New UI Independent JPivot Replacement. Disponível em: <http://www.pivot4j.org/download.html> em: 10 Fevereiro 2015