FACULDADE METROPOLITANA DE GUARAMIRIM CURSO DE ADMINISTRAÇÃO - HABILITAÇÃO EM SISTEMAS DE INFORMAÇÃO GERENCIAL

FACULDADE METROPOLITANA DE GUARAMIRIM CURSO DE ADMINISTRAÇÃO - HABILITAÇÃO EM SISTEMAS DE INFORMAÇÃO GERENCIAL UTILIZAÇÃO DE SOFTWARES ESTRUTURADOS E MICROSOFT EXCEL EM BUSINESS INTELLIGENCE TRABALHO DE CONCLUSÃO DE CURSO Elemar Luiz Roters GUARAMIRIM 2005

2 ELEMAR LUIZ ROTERS UTILIZAÇÃO DE SOFTWARES ESTRUTURADOS E MICROSOFT EXCEL EM BUSINESS INTELLIGENCE Monografia apresentada como requisito parcial à obtenção do grau de bacharel em Administração, Habilitação em Sistemas de Informação Gerencial da Faculdade Metropolitana de Guaramirim. Orientadora: Prof.ª Biancca Nardelli Schenatz GUARAMIRIM 2005

3 TERMO DE APROVAÇÃO ELEMAR LUIZ ROTERS UTILIZAÇÃO DE SOFTWARES ESTRUTURADOS E MICROSOFT EXCEL EM BUSINESS INTELLIGENCE Monografia apresentada como requisito parcial à obtenção do grau de bacharel em Administração, Habilitação em Sistemas de Informação Gerencial da Faculdade Metropolitana de Guaramirim. Guaramirim, Novembro de 2005 BANCA EXAMINADORA Prof. Frank Juergen Knaesel Fameg Prof. Marcello Lucht Fameg

4 SUMÁRIO RESUMO...6 1 INTRODUÇÃO...10 1.1 APRESENTAÇÃO DO TEMA E JUSTIFICATIVA...11 1.2 O PROBLEMA...12 1.3 HIPÓTESE - RESPONDE À QUESTÃO DE INVESTIGAÇÃO/PESQUISA...12 1.4 OBJETIVOS...12 1.5 A METODOLOGIA...13 1.5.1 O Método Científico...13 1.5.2 As Técnicas de Pesquisa...13 1.5.3 Os Instrumentos de Coleta de Dados...14 1.6 O PROCEDIMENTO METODOLÓGICO...14 1.6.1 A Pesquisa Bibliográfica...14 1.6.2 A Pesquisa Exploratória...15 1.6.3 A Pesquisa Descritiva...15 1.7 POPULACÃO E AMOSTRA...15 2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA...16 2.1 ENTERPRISE RESOURCE PLANNING - ERP...18 2.2 BUSINESS INTELLIGENCE...19 2.3 AS CARACTERÍSTICAS DE BUSINESS INTELLIGENCE...19 2.4 OS COMPONENTES DE BUSINESS INTELLIGENCE...20 2.4.1 Origem dos dados...20 2.4.2 Extração, Transformação e Carga ETL...21 2.4.3 Data Warehouse...22 2.4.4 Front End Acesso do Usuário...24 2.5 AS FUNCIONALIDADES DE UM BI...24 2.5.1 OLAP (On-Line Analytical Processing)...25 2.5.2 Características das ferramentas OLAP...26 2.5.3 DSS (Decision Support System)...28 2.5.4 EIS (Executive Information System)...29 2.5.5 Modelagem dos dados...29 2.5.6 Modelagem Dimensional...31 2.5.7 ODBC (Open DataBase Connectivity)...32 2.5.8 SQL (Structured Query Language)...32 2.6 DESENVOLVENDO BI NO MICROSOFT EXCEL...34 2.6.1 Conectando-se à base de dados pelo Microsoft Excel...35 2.6.2 Instruções SQL no ambiente do Microsoft Query...35 2.6.3 O Front-End do Excel...36 3 APRESENTAÇÃO E ANÁLISE DOS DADOS...41 3.1 A EMPRESA...41 3.2 APRESENTANDO AS FERRAMENTAS DE BUSINESS INTELLIGENCE...45 3.2 1 O software de BI Tottal Net Data...45 3.2.2 O software de BI Qlik View...51 3.2.3 BI com Microsoft Excel...55 3.3 OS DEPARTAMENTOS E O USO DAS FERREMENTAS DE BI...57 3.3.1 O Planejamento de Controle da Produção PCP...58

3.3.2 A Expedição...60 3.3.3 O Departamento Comercial...61 3.3.4 Engenharia de Produto...63 3.3.5 O departamento de contabilidade...64 CONCLUSÃO...67 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS...69 5

6 LISTA DE FIGURAS FIGURA 01 COMPONENTES DE BUSINESS INTELLIGENCE...20 FIGURA 02 REPRESENTAÇÃO DE OLAP...27 FIGURA 03 PIRÂMIDE DE HIERARQUIA DSS...28 FIGURA 04 INDICADORES DE DESEMPENHO...29 FIGURA 05 MODELO DE ENTIDADE E RELACIONAMENTO...31 FIGURA 06 TABELA DE FATOS E DIMENSÕES...32 FIGURA 07 EXEMPLO DE UMA TABELA DE CLIENTES...33 FIGURA 08 INSTRUÇÃO SQL DA FIGURA 07...33 FIGURA 09 EXEMPLO DE TABELAS COM JOINS...34 FIGURA 10 INSTRUÇÃO SQL COM JOINS...34 FIGURA 11 TABELA DINÂMICA NO EXCEL...37 FIGURA 12 FÓRMULA MATRICIAL...37 FIGURA 13 COMANDO AUTO-FILTRO DO EXCEL....38 FIGURA 14 MACRO CRIADA EM VISUAL BASIC FOR APPLICATTIONS...39 FIGURA 15 GRÁFICO COM FUNÇÕES VBA...39 FIGURA 16 A PEQUENA E MODESTA SEDE, EM 1986...42 FIGURA 17 SENHOR ANTÍDIO E A PRIMEIRA MÁQUINA...42 FIGURA 18 PRODUÇÃO EM AUMENTO EXIGE MAIS ESPAÇO FÍSICO...43 FIGURA 19 LUNELLI IND. TÊXTIL LTDA, EM CORUPÁ...43 FIGURA 20 NOVA INSTALAÇÃO, EM GUARAMIRIM SC...44 FIGURA 21 GINÁSTICA LABORAL NA EMPRESA...45 FIGURA 22 CUBOS DE DECISÃO DO BI TOTTAL NETDATA...46 FIGURA 23 ACESSO AO BI TOTTAL NETDATA...47 FIGURA 24 TABELAS SELECIONADAS PELO USUÁRIO...47 FIGURA 25 SELEÇÕES DOS CAMPOS DO SISTEMA PELO TOTTAL NETDATA...48 FIGURA 26 TELA DE FILTROS DO BI TOTTAL NETDATA...48 FIGURA 27 OPÇÃO DE ORDENAÇÃO DOS DADOS PELO BI TOTTAL NETDATA...49 FIGURA 28 OPÇÃO DE AGRUPAMENTO DAS INFORMAÇÕES...49 FIGURA 29 RESULTADO FINAL DA EXTRAÇÃO DOS DADOS...50 FIGURA 30 METADADOS DO BI TOTAL NET DATA...51 FIGURA 31 INICIANDO O QLIK VIEW...52 FIGURA 32 NÍVEIS DOS USUÁRIOS DO QLIK VIEW...53 FIGURA 33 SCRIPT DE CONSULTA ELABORADA PELO DESENVOLVEDOR...54 FIGURA 34 CONSULTA DESENVOLVIDA PARA O USUÁRIO FINAL...54 FIGURA 35 DEFINIÇÃO DE EXPRESSÕES DOS DADOS EXTRAÍDOS...55 FIGURA 36 CONFIGURAÇÃO DE ODBC PARA ACESSO AO BD PELO EXCEL...56 FIGURA 37 INSTRUÇÕES SQL NO MS QUERY...56 FIGURA 38 TELA DE CADASTRADO DE FORNECEDORES NO ERP SYSTEXTIL...57 FIGURA 39 CONSULTA FEITA EM QLIK VIEW PARA DEPARTAMENTO DE PCP...59 FIGURA 40 PRODUÇÃO DA EXPEDIÇÃO...60 FIGURA 41 CONSULTA DO FATURAMENTO, QTDE CLIENTES E POP. POR CIDADE...63 FIGURA 42 RELATÓRIO RAZÃO CONTÁBIL GERADO NO SYSTEXTIL...65 FIGURA 43 TELA DE CONSULTA DA FICHA KARDEX PELO SYSTEXTIL...66

7 AGRADECIMENTOS A Deus, por ter guiado meus passos nessa trajetória e ter me concedido forças para continuar sempre em frente. A minha mãe, que sempre esteve comigo não medindo esforços para que eu vencesse mais esse desafio. A meus amigos e também os companheiros de trabalho, que sempre me auxiliaram nas mais diversas dúvidas que surgiam. A Lunender S.A., por ter acreditado em mim e ter me acolhido para que este projeto pudesse ser elaborado. A minha orientadora Biancca, que muito contribuiu para que este projeto saísse de um sonho e ter se tornado realidade.

8 Se seus sonhos estiverem nas nuvens, não se preocupe, pois eles estão nu lugar certo; agora construa os alicerces. Autor desconhecido

9 RESUMO O sucesso de BI (Business Intelligence) reside em sua vocação para o atendimento de pessoas que possuem poder de decisão e influência sobre os rumos da empresa. BI é a união de diversas tecnologias e conceitos como Data Warehouses, Data Marts e também planilhas eletrônicas. Há no mercado várias ferramentas de BI disponíveis com determinado custo de aquisição. O profissional moderno é que deverá avaliar a melhor alternativa para a organização. Vale ressaltar que o Excel é uma poderosa ferramenta de análise de informações, criação de cenários, formatação sintética de resultados e tomada de decisão, mas que ainda não é utilizada profundamente. A sua grande vantagem é o custo, pois grande parte dos usuários mundiais utilizam planilhas eletrônicas e que estão com suas licenças pagas. Adquirir um software específico de BI ou utilizar o Excel é uma decisão de grande valor para a organização, pois deverá ser levado em conta seu custo-benefício. Existem três fatores típicos de sucesso para a criação de um ambiente de suporte à decisão: um é a dificuldade de organizar, sintetizar e distribuir a informação; outro é o entendimento do processo de tomada de decisão e, por fim, o uso dessa informação. O sonho comum dos executivos é ter informação de qualidade, com garantia de abastecimento e num formato flexível e resumido. Este presente trabalho consiste em demonstrar os conceitos e a utilização de BI bem como duas ferramentas estruturadas existentes no mercado, transmitir o conhecimento de técnicas de BI com o Microsoft Excel e avaliar qual é a melhor alternativa para a organização adquirir essa tecnologia. Palavras-chave: Business Intelligence, Microsoft Excel, OLAP, Data Warehouse, ETL.

10 1 INTRODUÇÃO O grande problema enfrentado pelos administradores nos dias de hoje é identificar qual a decisão a tomar a respeito de assuntos envolvendo seus negócios como: Onde se encontra meu melhor cliente?, Onde estão localizadas as maiores vendas?, Quais as maiores despesas da empresa?, Que medidas estratégicas se devem tomar para diminuir custos?, etc. Muitas vezes a informação bruta não é suficiente e precisa ser trabalhada. O tema será abordado inicialmente em duas partes para se entender a definição dos dois métodos propostos e em seguida por uma análise das alternativas a serem analisadas. A primeira parte compreende o conjunto de fatores que auxiliam os administradores em suas tomadas de decisão a partir de uma abordagem definida por modelos de BI (Business Intelligence) existente no mercado, sua história, necessidades e seu funcionamento. Conforme BARBIERI (2001, p. 34) O conceito de BI Business Intelligence, de forma mais ampla, pode ser entendido como a utilização de variadas fontes de informação para se definir estratégias de competitividade nos negócios da empresa. Essas ferramentas são capazes de extrair das inúmeras tabelas do ERP (Enterprise Resource Planning) dados para se formularem relatórios específicos que auxiliem a tomada de decisão. Dentro do software gerencial da organização existe um universo enorme de dados reunidos e que o ERP muitas vezes não está preparado para uma elaboração de consultas estruturadas. O universo empresarial hoje padece de um mal clássico. Possui uma montanha de dados, mas enfrenta grande dificuldade na extração de informações a partir dela. Essa crescente inundação de informações dificulta o processo de tomada de decisão, na medida em que a alta e média gerência se sentem imponentes no processo de sua busca e recuperação. BARBIERI (2001, p. 34) A segunda parte servirá como estudo e compreensão de uma ferramenta já acoplada

11 dentro do pacote do Microsoft Office através de uma explanação de suas configurações de acesso ao Banco de Dados que nos fornece um serviço de BI gratuito. Essa ferramenta o Microsoft Query proporciona ao desenvolvedor uma interface amigável e fácil de se compreender. Através da linguagem SQL (Structured Query Language Linguagem Estruturada de Consultas) o resultado é uma forma simples e eficaz de se desenvolver BI pelo Microsoft Excel. A extração dos dados inseridos nas planilhas é trabalhada por fórmulas, funções e linguagem de programação para que se obtenha o resultado almejado gerando uma fonte dinâmica de relatórios. O Excel possui muito mais do que simples cálculos e as inúmeras operações que podem ser realizadas com ele demonstram as eficazes formas de desenvolvimento automatizado de sistemas de informações gerenciais. Ele seria uma escolha adequada para suprir a uma forma de visualização das informações, pois, conforme LEME FILHO (2004, p. 11) Pode-se justificar pelo poder da ferramenta, pela adaptabilidade e pelo custo. Por fim, essas informações serão concatenadas e postas em discussão para se analisar a melhor alternativa para a empresa em estudo. 1.1 APRESENTAÇÃO DO TEMA E JUSTIFICATIVA O estudo sobre softwares estruturados de Business Intelligence e a ferramenta já existente no Microsoft Excel proporciona uma abordagem de como poderão ser criadas consultas e relatórios num padrão que pode constituir um diferencial para o profissional no mercado. Para uma empresa competir no mercado ela deve dispor de uma boa estrutura de TI (Tecnologia da Informação) e de profissionais capacitados a trabalharem com ela. As ferramentas de BI vieram a agregar um novo valor à empresa, constituindo uma forte fonte de tomadas de decisão. Hoje em dia existem diversas ferramentas disponíveis no contexto organizacional, o que proporciona uma vasta lista de opções para os executivos. Cabe a eles identificar as necessidades da empresa e avaliar seu custo-benefício. A análise do uso das ferramentas já existentes é que

12 identifica o perfil do executivo ao efetuar um investimento. Assim, diante dessa análise, se pretende obter, além do conhecimento das duas ferramentas, a melhor estratégia a ser tomada que poderá trazer o diferencial para o profissional e, conseqüentemente, para a organização. 1.2 O PROBLEMA Qual a melhor aplicação para que o executivo tenha em mãos relatórios amplamente constituídos para sua tomada de decisões: softwares estruturados de BI (que têm um determinado custo de aquisição) ou o uso do Microsoft Excel? 1.3 HIPÓTESE - RESPONDE À QUESTÃO DE INVESTIGAÇÃO/PESQUISA Apesar do baixo custo em investimento para desenvolver BI com o uso do Excel poderá haver situações onde o uso de ferramentas específicas seja necessário para se adquirir performance, dinamismo e mais opções em suas consultas do que o Excel pode dispor. 1.4 OBJETIVOS Os objetivos desta pesquisa são: a) Geral: Verificar qual a melhor alternativa para se desenvolver projetos de BI: adquirir um software específico ou utilizar o Microsoft Excel. b) Específicos: - Estudar duas ferramentas de BI existentes no mercado, suas características e funcionalidades.

13 - Entender o uso do Microsoft Query existente no Excel bem como funções, fórmulas e macros que auxiliem em consultas de BI; - Demonstrar o uso de fórmulas e macros do Excel para automatizar processos de cálculos em planilhas. 1.5 A METODOLOGIA 1.5.1 O Método Científico Neste estudo a abordagem do objeto de pesquisa demanda a utilização do Método Hipotético-Dedutivo: Consiste na adoção da seguinte linha de raciocínio: quando os conhecimentos disponíveis sobre determinado assunto são insuficientes para a explicação de um fenômeno, surge o problema. Para tentar explicar as dificuldades expressas no problema, são formuladas conjecturas ou hipóteses. Das hipóteses formuladas, deduzem-se conseqüências que deverão ser testadas ou falseadas. Falsear significa tornar falsas as conseqüências deduzidas das hipóteses. Enquanto no método dedutivo se procura a todo custo confirmar a hipótese, no método hipotético-dedutivo, ao contrário, procuram-se evidências empíricas para derrubá-la. GIL (1999, p. 30). 1.5.2 As Técnicas de Pesquisa As seguintes técnicas de pesquisa serão utilizadas: a) Quanto a sua natureza: classifica-se como Pesquisa Aplicada, pois objetiva gerar conhecimentos na área de Business Intelligence.

14 b) Quanto à abordagem do problema: caracteriza-se como Pesquisa Qualitativa, pois considera a relação entre a realidade e o pesquisador. No caso específico, caracteriza-se uma pesquisa para avaliação da melhor ferramenta de BI a ser utilizada; c) Quanto aos seus objetivos, o trabalho pode ser classificado como Pesquisa Exploratória e como Pesquisa Descritiva. A Pesquisa Exploratória envolveu o levantamento bibliográfico e proporcionou maior familiaridade com o problema, a explicitação da questão de investigação e possibilitou a formulação do pressuposto. A Pesquisa Descritiva propiciou a análise de ferramentas e o conteúdo de uma área tecnológica em grande expansão: Business Intelligence. 1.5.3 Os Instrumentos de Coleta de Dados Foram efetuadas pesquisas de campo nos departamentos em que havia maior necessidade da utilização de BI. Essa pesquisa ocorreu com cada usuário dos setores envolvidos que forneceram as tarefas utilizadas na emissão dos relatórios e o objetivo de se utilizar o BI. Fez-se uma entrevista com o administrador da área de CPD para se definir o procedimento a ser adotado nessas etapas de criação das consultas. 1.6 O PROCEDIMENTO METODOLÓGICO Os materiais (equipamentos) utilizados foram: o microcomputador, a internet, a planilha eletrônica de cálculos Excel, o editor de texto Word, softwares da Microsoft e os softwares de Business Intelligence estruturados: Qlik View e Tottal Net Data. 1.6.1 A Pesquisa Bibliográfica Foram estudadas: a história de Business Intelligence, visão de mercado, expansão, conteúdos e práticas. Também foi estudada uma abordagem do Microsoft Query dentro do Excel, que é uma interface utilizada em construções de scripts SQL para a extração dos dados.

15 1.6.2 A Pesquisa Exploratória Foi realizado o levantamento das necessidades dos usuários em se construir consultas em BI de quatro departamentos da organização. 1.6.3 A Pesquisa Descritiva A pesquisa descritiva foi realizada através de práticas e demonstrações referentes a ferramentas estruturadas de BI e utilização do MS Excel em construções de relatórios, bem como funções, macros e fórmulas que auxiliem a automação das planilhas. 1.7 POPULACÃO E AMOSTRA Num universo de aproximadamente cinqüenta usuários do ERP da organização, entra em estudo uma amostragem de quatro departamentos para que se façam pesquisas sobre suas necessidades na elaboração das consultas em BI em cada departamento específico.

16 2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA No decorrer da história o poder humano sempre foi medido pelas suas posses. Primeiro seu valor era mensurado pela quantidade de terras ou rebanhos. Com o Revolução Industrial, esses valores eram medidos pela propriedade das máquinas. Em meados dos anos 90 as empresas começaram a enxergar os homens como um bem, patrocinando-lhe reciclagens e programas de aprimoramento pessoal. Porém um novo conceito de valor chega ao mercado: a informação. O homem não é mais visto como um patrimônio para as empresas e sim as informações que ele possui. (...) pode-se concluir que a informação é o resultado de todas as ações operacionais que garantem que a empresa viva, e se for bem trabalhada, se transforma em conhecimento, que deve se configurar numa ação, como o objetivo de buscar a evolução dos negócios LEME FILHO (2004, p. 21). Os executivos de hoje se deparam diariamente com inúmeras situações problemáticas, as quais exigem sua tomada de decisão. Um desses problemas é a diferença dos acontecimentos com relação às experiências do passado, onde, por exemplo, os custos elevaram-se bruscamente, sendo que nesse caso, um bom sistema de suporte à decisão deve permitir a visualização de tais causas. Outro problema pode ser relacionado com a diferença dos resultados em comparação às estimativas, sendo um bom exemplo a quebra de um orçamento na empresa. Há ainda os conflitos, tanto externos como internos, como no caso de clientes insatisfeitos e colaboradores com baixa rentabilidade. E ainda o desempenho dos concorrentes, onde as empresas devem estar atentas quanto ao andamento deles onde, por exemplo, num lançamento de novos produtos pelo concorrente, que deve ser analisada e tomada a devida decisão. Para se ter o maior êxito possível no processo de tomada de decisão é ideal que se siga um modelo contendo cinco passos. Conforme LEME FILHO (2004, p. 28) O modelo racional é o

17 processo de cinco etapas, que auxilia as pessoas a quantificar e qualificar as prováveis soluções de um problema, para escolher aquela que tiver a melhor chance de sucesso, e a melhor relação custo/benefício. São elas: a) Examinar a situação, onde se deve definir o problema (muitas vezes confunde-se problema com sintoma), identificar os objetivos da decisão (uma vez diagnosticado o problema precisa-se determinar o objetivo da decisão para de agir) e diagnosticar as causas (identificação de um problema pelas suas evidências); b) Criar opções de solução, onde é elaborado um brainstorm (tempestade de idéias, técnica que estimula o raciocínio criativo, ajudando as pessoas a criarem o maior número possível de idéias, dentro de um período de tempo aceitável) por um grupo de no máximo dez pessoas participando com espontaneidade e descontração; c) Avaliar as opções de solução e escolher a melhor, onde é avaliado se há recursos suficientes para a solução proposta, se a solução atende os objetivos diagnosticados no brainstorm e as possíveis conseqüências para a organização; d) Implementar a decisão, onde se deve não somente delegar tarefas para sua implementação, mas sim avaliar orçamentos e cronogramas exigindo comprometimento e capacidade de comunicação; e) Monitorar a decisão, sendo esse um processo contínuo devendo ser encarado como um desafio. Há no mercado diversas ferramentas que auxiliam o processo de tomadas de decisão. Quanto mais complexo o problema a ser analisado, mais eficiente se torna o software para o desempenho. O poder dos softwares se torna mais evidente quando há dificuldade em analisar problemas complexos, quando é necessário organizar grandes volumes de informação, quando existe dificuldade em definir prioridades ou quando os recursos são limitados. LEME FILHO (2004, p. 35)

18 2.1 ENTERPRISE RESOURCE PLANNING - ERP Constituído por módulos (contabilidade, finanças, vendas, produção, etc.) os ERPs, ou Sistemas Integrados de Gestão, estão focados no atendimento às áreas administrativas e operacionais de uma organização, garantindo agilidade, integridade de informações e segurança. Através da inserção dos dados pelos usuários pode-se emitir relatórios referentes à suas exigências como, por exemplo, clientes inadimplentes, maiores compras, maiores vendas, gastos por insumos, etc. Mas apesar de se ter essa disponibilidade de observar a situação da empresa por relatórios, os ERPs não possuíam uma forma dinâmica de relatórios para tomadas de decisão. Conforme LEME FILHO (2004, p. 88) (...) havia a dificuldade em usar todos os dados (que não eram poucos) para a tomada de decisão. Sem um data warehouse, os ERPs foram forçados a desenvolver módulos específicos para essa finalidade. Esses módulos que constituem o ERP conversam entre si, ou seja, estão sempre interligados. Por exemplo: o usuário insere uma nota fiscal no módulo de Escrita Fiscal e esse por sua vez alimenta dados de itens de estoque no módulo de Produtos, alimenta os lançamentos contábeis no módulo de Contabilidade e também o módulo de Contas a Pagar. O ERP (Enterprise Resource Planning) é um Sistema de Informações que utiliza uma base de dados única, contendo diversos módulos que conversam entre si e trocam informações. Este sistema possibilita à empresa acesso às informações de forma integrada e com um mesmo padrão de apresentação destas informações. O ERP é o famoso Sistema de Gestão Administrativa. POLETTO (2005). Através do ERP a empresa pode relatar suas informações de forma precisa, gerando relatórios para sua tomada de decisão, uma vez que todos esses dados inseridos no ERP sejam organizados e sempre administrados para que não haja redundância ou falta de informações. Com esses dados organizados chega-se a uma solução de Business Intelligence. MYLIUS (2004, p. 28) afirma que A qualidade nas informações numa solução de BI depende fortemente no input (alimentação) e da administração dos dados nos sistemas transacionais.

19 2.2 BUSINESS INTELLIGENCE O mercado de hoje está reconhecendo a falta de opções em seus relatórios gerencias dos ERPs e por isso ele está em constante expansão. Conforme BARBIERI (2001, p. 34) Os sistemas legados e os emergentes ERP Enterprise Resource Planning, sistemas integrados corporativos, não trazem as informações gerenciais na sua forma mais palatável. O BI consiste em extrair as informações do Banco de Dados ou de outras fontes e transformá-las em informações úteis para as tomadas de decisão. Por exemplo: em determinado mês efetuou-se várias vendas emitindo-se uma certa quantia de Notas Fiscais. Um sistema de BI extrai todas as informações necessárias pertencentes às respectivas tabelas e as reúne para que se possa trabalhar com elas. No exemplo poderiam ser analisadas as vendas por UF, município, cliente, etc. Essas opções de relatório muitas vezes não estão disponíveis nos relatórios do ERP. componentes. Para melhor entender o conceito de BI é necessário observar as suas características e seus 2.3 AS CARACTERÍSTICAS DE BUSINESS INTELLIGENCE Para LEME FILHO (2004, p. 97) pode-se destacar como características de BI: a) Extrair e integrar dados de múltiplas fontes. Um BI deve ter a capacidade de extrair os dados de vários bancos de dados, arquivos, planilhas, etc. e integrá-los em suas consultas; b) Fazer uso da experiência e democratizar o capital intelectual da empresa; c) Analisar dados contextualizados, num nível de totalização e agrupamento maior, que seria ver as informações em vários níveis e agrupamentos; d) Trabalhar com hipóteses, criar simulações, cenários e estudar tendências; e) Procurar relações de causa e efeito.

20 2.4 OS COMPONENTES DE BUSINESS INTELLIGENCE Segundo MYLIUS, LEME FILHO e BARBIERI, os componentes de Business Intelligence classificam-se em origem dos dados, ferramentas ETL, Data Warehouse e Front- End. FIGURA 01 COMPONENTES DE BUSINESS INTELLIGENCE FONTE: ADAPTADO DE MYLIUS (2004, p. 26). 2.4.1 Origem dos dados É o ambiente operacional onde estão localizados os softwares de gestão e são interagidos diretamente pelos consumidores e fornecedores. O data warehouse de um sistema de BI recebe cargas de dados de uma ou várias origens, que geralmente constituem os sistemas de gestão da empresa como contabilidade, faturamento e vendas e sistemas de produção como PCP e automação industrial. MYLIUS (2004, p. 27) A origem dos dados é todo o ambiente utilizado pelo usuário onde são inseridas as informações da empresa como notas fiscais de compra, venda, baixa de títulos, produção, etc. através do ERP bem como planilhas de cálculo, arquivos do Access e outras fontes de origem. É imprescindível que as informações inseridas na origem dos dados sejam corretas evitando redundância e omissão delas. O administrador do sistema deve estar atento à para que

21 essas etapas sejam concluídas corretamente. Para MYLIUS (2004, p. 28) A qualidade das informações numa solução de BI depende fortemente do input (alimentação) e da administração dos dados nos sistemas transacionais. Um exemplo de redundância nas informações é quando um cliente cadastrado possui dois CNPJs. Dessa forma o BI não poderá prever qual é o correto. O mesmo ocorre quando há a omissão de dados. No exemplo poderia estar faltando o cadastro da sua cidade. Assim, numa consulta gerada pelo BI que representasse as vendas por cidade, essa sairia incompleta. 2.4.2 Extração, Transformação e Carga ETL O ETL (Extraction, Transformation and Loading Extração, Transformação e Carga) é um processo pelo qual os dados são captados de suas origens e são transformados de acordo com as necessidades para transportá-los ao Data Warehouse sendo então disponibilizados para consultas. É a extração de dados propriamente dita onde, através comandos SQL, se trazem os dados para o ambiente em qual serão feitas as pesquisas. O processo de ETL nada mais faz do que captar os dados do(s) sistema(s) de origem, transformá-los totalizando valores, agrupando conjuntos similares de informação, padronizando elementos de dados diferentes, porém com o mesmo significado, e finalmente tornando-os disponíveis para consultas. LEME FILHO (2004, p. 123) Quanto ao seu conteúdo pode-se citar: a) Filtro de Dados: relaciona-se os procedimentos e condições para se eliminar os dados que não são necessários, onde somente serão extraídos os dados desejados, não capturando itens sem utilidade; b) Integração dos Dados: consiste em capturar os dados de múltiplas fontes e integrálos na consulta, como no uso de planilhas integrando-se os dados provenientes do ERP; c) Condensação dos Dados: os dados sofrem uma síntese, ou seja, reduz-se o volume

22 dos dados em sua captura, com o objetivo de se obter informações resumidas e sumarizadas; d) Conversão de Dados: define os procedimentos para se transformar dados em unidades, formatos e dimensões diferentes; e) Derivação dos Dados: define meios e fórmulas para se produzir dados virtuais, a partir de dados existentes. Nesse processo de extração deve-se padronizar os dados, ou seja, cada dado que será analisado na hora da extração em diversas fontes, deverá ser transformado para que haja concordância entre eles. Por exemplo: em um banco de dados existem as informações referentes ao sexo sendo, M para masculino e F para feminino. Em um outro banco de dados essa mesma informação está inserida como H para homem e M para mulher. Ao se extrair esses dados eles serão duplicados. Deve-se então transformá-los para um formato único com o fim de que o resultado da extração seja unificado. 2.4.3 Data Warehouse LEME FILHO (2004, p. 98) define Data Warehouse como Um grande armazém de dados. Não poderia ser mais apropriada a definição para armazenar informações e propiciar a constituição de ambientes mais estruturados para suporte à decisão. A informação extraída do banco de dados fica armazenada e de fácil acesso para quem deseja uma eventual consulta acessando-os com o uso de ferramentas OLAP (On-Line Analytic Processing) que são utilizadas pelos usuários finais. Essas ferramentas criam um micro cubo fazendo com que os dados possam ser visualizados de vários ângulos e formas diferentes. Data Warehouse, cuja tradução literal é Armazém de Dados, pode ser definido como um banco de dados, destinado a sistema de apoio à decisão e cujos dados foram armazenados em estruturas lógicas dimensionais, possibilitando o seu processamento analítico por ferramentas especiais (OLAP e Mining). BARBIERI (2001, p. 49)

23 Os dados que entram no Data Warehouse provém geralmente dos sistemas de gestão (ERPs) e sofrem uma transformação durante a sua carga. Essa transformação feita pelo ETL fará com que os dados inseridos no DW sejam formatados de acordo com as necessidades. Cada campo ou tabela é analisado e configurado para que seja uma informação única extraída das demais fontes de dados. Cria-se então um novo Banco de Dados, ou DW (Data Warehouse) que está pronto para ser trabalhado pelas ferramentas OLAP. Pode-se destacar dentro de um DW a existência de Data Marts, que são dados organizados em níveis, ou seja, dentro de um grande DW organizam-se dados que ficam disponíveis por assunto, departamento, etc. Por exemplo: no conteúdo de um DW pode haver um Data Mart para a análise dos clientes, outro para o departamento de Marketing e um para a área de Finanças. Essa organização facilita o acesso por parte das pessoas envolvidas com suas respectivas consultas ao Banco de Dados. No contexto dos Data Warehouses encontram-se os metadados, que podem ser definidos como um manual de utilização do DW. Quando os usuários trabalham com o ERP suas consultas acontecem em forma de navegação entre telas. Eles não têm conhecimento de como os dados estão embutidos no sistema, dificultando sua análise dos dados. Os metadados estão separados por determinados assuntos, definidas as tabelas que se relacionam e a forma com que o usuário deverá obter sua informação da origem dos dados. Os metadados são definidos como dados sobre dados. (...) são um índice dos assuntos de dados disponíveis no data warehouse, onde os usuários podem efetuar pesquisas para descobrir o significado das informações, sua origem e até mesmo a regra de transformação utilizada para produzir o conteúdo pesquisado. LEME FILHO (2004, p. 217) É uma forma de documentação utilizada para a extração dos dados. As tabelas do sistema estão informadas com seus devidos relacionamentos, cardinalidade e atributos de forma com que o usuário possa identificar como se procedeu a extração e sua origem. Por exemplo: numa consulta elaborada para o departamento de vendas onde se deseja verificar o faturamento por cliente, cidade e UF. A tabela cliente relaciona-se com a tabela cidades e esta, por sua vez, com a tabela UF. Essa informação está documentada no metadados para que se possa utilizá-la numa consulta futura em que haverá também a necessidade de atribuir novas tabelas.