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LUÍS ANTÔNIO DE FARIA
O BUSINESS INTELLIGENCE SALTA PARA OS DISPOSITIVOS
MÓVEIS E ACELERA OS NEGÓCIOS
BELO HORIZONTE
2012
LUÍS ANTÔNIO DE FARIA
O BUSINESS INTELLIGENCE SALTA PARA OS DISPOSITIVOS
MÓVEIS E ACELERA OS NEGÓCIOS
Monografia apresentada à disciplina Projeto de Fim de Curso da Faculdade Infórium de Tecnologia como requisito parcial para obtenção do título Bacharel em Sistemas de Informação.
Orientador: Prof. Rodrigo Vitorino Moravia
BELO HORIZONTE
2012
DEDICATÓRIA
Dedico esta monografia aos meus pais por terem acreditado em meus
esforços e na minha dedicação aos estudos, à minha irmã Rafaele e à minha avó
Maria (Em memória) pelas orações incessantes, à minha namorada Fernanda Sena
pelo encorajamento que me deu e por entender que eu precisava me dedicar aos
estudos, o que muitas vezes me impossibilitou de estar ao seu lado; aos meus
amigos Maria Helena, Almerinda, Denise e Ronaldo que tanto contribuíram para a
minha formação.
Dedico de forma especial ao meu Tio Jorge Antônio, que tanto me inspira e
que sempre esteve presente na minha vida, ao meu amigo Jorge Butter que tantas
vezes me cobriu no trabalho para que eu pudesse participar das atividades da
faculdade.
AGRADECIMENTOS
Agradeço primeiramente a Deus por permitir que os momentos de luta
tornem-se aprendizado para a vida. Agradeço também ao meu orientador Rodrigo
Vitorino Moravia, que acrescentou o seu conhecimento para enriquecimento deste
trabalho, ao coordenador do curso João Paulo Furtado e a todos os meus
professores por compreenderem que às vezes eu precisava faltar às aulas devido à
natureza do meu trabalho e a todos os meus colegas de classe que tanto me
ajudaram e me apoiaram nessa jornada.
“A mente que se abre a uma nova ideia jamais voltará ao seu tamanho original.“
Albert Einstein
RESUMO
Atualmente a busca por um desempenho de destaque por parte das empresas se dá
por meio da melhor utilização de recursos que visam à execução de atividades e em
paralelo à redução de seus custos. O mercado coorporativo está crescendo muito,
assim como a utilização de dispositivos móveis – principalmente celulares e tablets –
,nos quais as empresas estão buscando incorporar os seus sistemas, tais como os
de Business Intelligence, visando saciar as suas necessidades por informações que
auxiliem seus executivos nas tomadas de decisões. Nesse sentido os dispositivos
móveis são uma ferramenta importantíssima, pois criam um conceito de mobilidade
dentro das empresas e fornecem acesso às informações em tempo real por parte
dos funcionários.
Este trabalho apresenta as ferramentas envolvidas no desenvolvimento de um
projeto de Business Intelligence e busca proporcionar o entendimento dos conceitos
de data warehouse, data marts, metadados, OLAP e ETL, além de abordar a
utilização de dispositivos móveis como uma alternativa para a realização da análise
de informações com o intuito de obter suporte às decisões.
Quando falamos em BI, a grande questão é por onde é como começar e o primeiro
passo consiste em identificar as reais necessidades da empresa. Apesar desse
processo envolver o uso de ferramentas e soluções de tecnologia da informação, é
importante entender que o Business Intelligence é um projeto de negócio e por isso
deve estar alinhado à estratégia global da empresa e contar com o envolvimento de
profissionais da área de negócio durante todo o processo de implementação da
solução.
O BI tem quatro grandes componentes: o Data Warehouse com os seus dados-
fonte; a análise de negócios, uma coleção de ferramentas para manipular e analisar
os dados no DW, incluindo data mining; Business Performance Management (BPM)
para monitoria e análise do desempenho; e uma interface de usuário. (TURBAN et
al, 2008. LEME FILHO (2010, p. XVI) acrescenta que os sistemas de BI possuem as
seguintes características:
• Extrair e integrar dados de múltiplas fontes;
• Fazer uso de experiência, democratizando o capital intelectual;
• Analisar informações contextualizadas, num nível de totalização e
agrupamento maior;
• Identificar relações de causa e efeito;
• Desenhar cenários, criar simulações e estudar tendências. (LEME FILHO,
2010 p. 85)
Um dos principais pilares do BI é o Data Warehouse que é um banco de dados
estruturados para oferecer suporte à tomada de decisões gerencias, ou seja, uma
coleção de dados derivados dos dados operacionais para sistemas de suporte à
decisão. O DW não é um fim e sim um meio que as empresas dispõem para analisar
as informações históricas e o seu maior problema é a complexibilidade da sua
criação.
Uma forma de minimizar os riscos de instalação de um DW é começar com o
desenvolvimento de Data Marts departamentais e numa fase posterior, integrá-los
transformando-os em Data Warehouses. As diferenças entre um Data Mart e um
Data Warehouse são apenas em relação ao tamanho e ao escopo da empresa,
portando as definições e os requisitos de dados são essencialmente os mesmos.
Outro componente importante nos projetos de BI são os metadados que podem ser
descritos como “dados sobre dados”, pois eles são as informações geradas durante
a criação dos bancos de dados, são as informações relativas aos relatórios que são
criados, às regras de negócio da empresas, às mudanças que são feitas no decorrer
do tempo, etc. É através deste mecanismo que os usuários de um DW são
informados sobre quais assuntos estão disponíveis, quais a informações contém,
origem, regras de transformação, restrições etc. Tanto para o usuário final quanto
para um analista de sistemas os metadados são capazes de esclarecer vários
pontos relevantes sobre a usabilidade do sistema.
Uma das fazes mais importantes do sistema de BI é a ETL, que consiste na
extração, transformação e carga dos dados. Mesmo com uma quantidade enorme
de produtos que facilitam esse trabalho, o processo de ETL ainda é trabalhoso e
precisa ser executado de forma adequada.
Para viabilizar a rápida apresentação e manipulação de informações, são utilizadas
as ferramentas OLAP, que são solução de ambiente, integração e modelagem de
dados. As ferramentas OLAP permitem operações de drill-down, dril-up, drill-across
e a modelagem multidimensional dos dados, ou seja, ter uma visão conceitual
multidimensional dos mesmos através das tabelas fato e das tabelas dimensão.
A tecnologia do BI está se tornando realidade no mundo dos dispositivos móveis.
Isso pode ser visto tanto na variedade de dispositivos móveis como nos esforços dos
fabricantes de softwares como a Microstrategy e a SAP, para conquistarem o
consumidor.
Palavras chave: Business Intelligence; Celular; Data Warehouse; Dispositivos
Móveis; Mobilidade; Smartphones; Suporte à Decisão; Tablet;
LISTA DE ILUSTRAÇÕES
Figura 1 – Componentes do ambiente de BI............................................................. 19
Figura 2 – Estratégia de implementação gradativa de Data Marts........................... 23
Figura 3 – O ciclo de tratamento dos dados.............................................................. 25
Figura 4 – Aplicativos de BI em dispositivos móveis................................................. 30
LISTA DE TABELAS
Tabela 1 - Diferenças entre sistemas transacionais e data warehouses. .................. 22
LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS
BI – Business Intelligence ou Inteligência nos negócios.
BPM – Business Performance Management – Gestão de processos de negócios.
CRM – Customer Relationship Management – Gestão de relacionamento com o
cliente.
DM – Data Mart – subconjunto de um Data Warehouse, ou seja, são os diversos
assuntos que compõe o Data Warehouse de uma empresa.
DW – Data Warehouse ou simplesmente armazém de dados.
ERP – Enterprise Resource Planning – É um sistema integrado de gestão.
ETL – Extract, Transform e Load – Processo de Extração, Transformação e Carga
dos dados de diversas origens para a base do DW.
HCM – Human Capital Management – Gestão do Capital Humano.
OLAP - On-line analytical Processing – Ferramenta de processamento on-line
analítico.
OLTP – On-line Transaction Processing – Ferramenta de processamento analítico
em tempo real.
SAP – Empresa especializada no mercado de softwares aplicativos para o mercado
empresarial.
SUMÁRIO
1. INTRODUÇÃO……………………………………………………………….….....…. 13
1.1. O problema..................................................................................................... 13
1.2. Objetivo Geral..................................................................................................15
1.3. Objetivos Específicos..................................................................................... 15
1.4. Estrutura do Trabalho .................................................................................... 16
2. REFERENCIAL TEÓRICO................................................................................... 17
2.1. Arquitetura e componentes ............................................................................ 18
2.1.1. Data Warehouse ............................................................................................ 19
2.1.2. Data Marts ..................................................................................................... 22
2.1.3. Metadados ..................................................................................................... 23
2.1.4. ETL ................................................................................................................ 24
2.1.5. OLAP ............................................................................................................. 25
2.2. Modelagem Multidimensional ........................................................................ 27
2.2.1. Tabelas de Fato ............................................................................................. 27
2.2.2. Tabelas de Dimensão .................................................................................... 27
2.2.3. Esquema Estrela ........................................................................................... 28
2.2.4. Esquema Floco de Neve ............................................................................... 29
3. O BUSINESS INTELLIGENCE SALTA PARA DISPOSITIVOS MÓVEIS E
ACELERA NEGÓCIOS........................................................................................ 30
3.1. MicroStrategy Mobile Suite ............................................................................ 34
3.1.1. Caso de Sucesso – O GRUPO PÃO DE AÇÚCAR ....................................... 35
4. CONCLUSÃO...................................................................................................... 38
REFERÊNCIAS......................................................................................................... 41
13
1. INTRODUÇÃO
1.1. O problema
No atual cenário de negócios, a diferenciação e a busca por um desempenho de
destaque pelas empresas, se dão por meio da melhor utilização de recursos que
visam à execução das atividades e em paralelo à redução de seus custos.
Através dos elementos da tecnologia de informação, é possível armazenar e
acessar informações sobre fornecedores, clientes, tendências de consumo,
concorrentes e demais elementos de gestão da própria empresa.
A informação não é conhecimento, mas sim a base para a construção deste e no
processo decisório, a informação assume capital relevância na medida em que, se
adequada, diminui a incerteza provocada pelo ambiente. Pode-se dizer então, que a
informação por si só, não é um diferencial competitivo para as organizações, mas
sim pela maneira como é utilizada.
O mercado de celulares está crescendo cada vez mais e os estudos mostram
que hoje em dia mais da metade da população mundial possuem aparelho celular. O
mercado coorporativo também está crescendo muito, e diversas empresas estão
buscando incorporar aplicações móveis ao seu dia-a-dia para agilizar seus negócios
e integrar as aplicações móveis com os seus sistemas. Empresas obviamente visam
lucro e os celulares, smartphones e tablets podem ocupar um importante espaço em
um mundo onde a palavra “mobilidade” está cada vez mais conhecida.
Dessa forma, aplicações que executam em um celular podem estar literalmente
conectadas e online, sincronizando informações diretamente de um servidor
14
confiável da empresa. Hoje em dia diversos bancos oferecem serviços aos seus
usuários, onde é possível pagar as suas faturas e visualizar o extrato de sua conta
corrente diretamente de um celular. Países mais desenvolvidos já permitem que
celulares sejam utilizados em mercados para ler os códigos de barra dos produtos e
realizar a compra apenas com o celular, como se fosse um cartão de crédito.
Esse trabalho foca no Business Intelligence e na sua utilização a partir de
dispositivos móveis. O termo conceito de BI não é recente e a sociedade do oriente
médio antigo utilizava os seus princípios básicos ao cruzarem informações obtidas
junto à natureza em benefício das suas aldeias. Analisar o comportamento das
marés, os períodos chuvosos e de seca, a posição dos astros, entre outras coisas,
também eram formas de obter informações que eram usadas para tomar decisões
importantes que permitissem a melhoria de vida de suas respectivas comunidades.
O mundo em que vivemos mudou desde então, porém o conceito de BI não. A
necessidade de cruzar informações para a realização de uma gestão eficaz é uma
realidade tão presente na nossa sociedade quanto foi no passado, pois a análise do
ambiente é o processo de identificação de oportunidades, ameaças, forças e
fraquezas que afetam a empresa no comprimento da sua missão. As empresas
anseiam cada vez mais por informações que auxiliem seus executivos na tomada de
decisões e para tornar isso possível, lançam mão de tecnologias que permitem a
administração e manipulação de grandes volumes de dados a fim de extrair o
máximo de proveito das informações que são geradas em seus processos de
negócio.
Tradicionalmente o BI pertenceu ao domínio do pessoal de TI e dos especialistas
em pesquisas de mercado, responsáveis pela extração de dados, pela implantação
15
de processos e pela divulgação dos resultados aos executivos responsáveis pela
tomada de decisão, mas a evolução tecnológica mudou tudo. Se até então a
aplicação deste conceito levava a aplicação a poucos empregados selecionados de
uma empresa para que fizessem uso em suas aplicações, hoje esse cenário mudou
permitindo que as soluções de BI sejam disponibilizadas para um número muito
maior de pessoas. O Business Intelligence passou a ser encarado como uma
aplicação estratégica integrada, estando disponível através de simples desktops,
estações de trabalho, servidores das empresas e dispositivos móveis tais como
tablets e smartphones.
É possível utilizar dispositivos móveis para se trabalhar com as ferramentas de
Business Intelligence ?
Neste trabalho será retratado o embasamento teórico do Business Intelligence,
abordando sua estrutura, modelagem, recursos e a sua utilização através de
dispositivos móveis.
1.2. Objetivo Geral
Descrever um estudo sobre a estrutura dos ambientes de Business Intelligence e
verificar a possibilidade de obtenção de diferencial competitivo oferecido pelos
sistemas de suporte à decisão, utilizando os dispositivos móveis como ferramenta de
análise de informações, criação de cenários, formatação sintética dos resultados e
tomada de decisão.
1.3. Objetivos Específicos
• Aprender os conceitos de data warehouse e business intelligence
• Estudar os principais pontos dos sistemas de Business Intelligence
16
• Abordar os dispositivos móveis como ferramenta para geração de
informações estratégicas e/ou de suporte à tomada de decisões
1.4. Estrutura do Trabalho
O capítulo 2 tem como objetivo apresentar os conceitos de Business
Intelligence, destacando seus principais componentes: Data Warehouse, Data Mart,
ETL, Metadados e OLAP (On-line Analytical Processing). No capítulo 3 é
apresentada a utilização dos dispositivos móveis como uma nova opção para o BI.
Por fim, na seção 4 é apresentado as minhas conclusões sobre o assunto abordado.
17
2. REFERENCIAL TEÓRICO
O atual nível de competitividade exige que todas as empresas, indistintamente,
consigam responder rapidamente e acertadamente às solicitações do mundo dos
negócios. Nesse sentido, todas deveriam contar com instrumentos que as
ajudassem a identificar tendências do mercado e os hábitos dos consumidores, para
fazer previsões e traçar planos de ação no menor tempo possível, porém existem
alguns fatores que devem ser levados em consideração antes de se partir para a
adoção e implementação de ferramentas de BI. (CURSIO, TIAGO, 2012).
A grande questão é por onde e como começar, mas os analistas de mercado têm
uma resposta: o tamanho do sapato deve ser o tamanho do pé. Em outros termos,
empresas pequenas e com pouca cultura tecnológica podem começar usando
algumas ferramentas de análise mais simples. (Business Inteligence, 2012)
O primeiro passo consiste em identificar as reais necessidades da empresa,
sempre deixando claro que apesar desses projetos envolverem o uso de
ferramentas e soluções de tecnologia da informação, é importante entender que
Business Intelligence é um projeto de negócio e por isso deve estar alinhado à
estratégia global da empresa.
Nesse sentido, é primordial o envolvimento de profissionais da área de negócios,
que serão os seus principais usuários desde a fase de concepção até a
implementação efetiva da solução. Dependendo do projeto poderão ser envolvidos
profissionais da alta gerência. Caberá à área de TI verificar a viabilidade de
aquisição de ferramentas que se mostrem mais adequados ao projeto e às
possibilidades de integração com os sistemas já instalados na empresa.
18
2.1. Arquitetura e componentes
O BI tem quatro grandes componentes: o Data Warehouse (DW) com seus
dados-fonte; a análise de negócios, uma coleção de ferramentas para manipular e
analisar os dados no DW, incluindo data mining; Business Performance
Management (BPM) para monitoria e análise do desempenho; e uma interface de
usuário. (TURBAN et al, 2008. LEME FILHO (2010, p. XVI) acrescenta que os
sistemas de BI possuem as seguintes características:
• Extrair e integrar dados de múltiplas fontes;
• Fazer uso de experiência, democratizando o capital intelectual;
• Analisar informações contextualizadas, num nível de totalização e
agrupamento maior;
• Identificar relações de causa e efeito;
• Desenhar cenários, criar simulações e estudar tendências. (LEME FILHO,
2010 p. 85)
Com um enfoque voltado para a tecnologia da informação, Barbieri (2001, p. 05)
define BI como sendo a representação da habilidade de se estruturar, acessar e
explorar informações, normalmente guardadas em Data Warehouse / Data marts,
com o objetivo de desenvolver percepções, entendimentos e conhecimentos com os
quais podem produzir um melhor processo de tomada de decisão.
Na figura 1 (Adaptado de BARBIERI, 2001 p.50) temos uma ilustração que
demonstra o funcionamento de um ambiente de BI, demonstrando as possíveis
fontes de dados, passando pelo processo de limpeza e armazenamento e
finalizando com a visualização das informações em relatórios.
19
Figura 1 - Componentes do ambiente de BI.
Fonte: Adaptado de (BARBIERI, 2001 p.50).
Assim, podemos dizer que para estruturar um sistema de BI é necessário a
utilização de suas ferramentas sendo elas: Data Warehouse, Data Mart, Metadados,
ETL, Data Mining, Data Stage Area e OLAP,
2.1.1. Data Warehouse
Um dos principais pilares do BI é o Data Warehouse (DW) que é um banco de
dados estruturado para oferecer suporte à tomada de decisões gerenciais. Esse tipo
de banco de dados contém uma grande variedade de elementos que ensejam a
construção de uma imagem coerente das condições da organização em um
determinado período no tempo. “Um banco de dados é a coleção de dados
operacionais armazenados e utilizados pelo sistema de aplicação de uma empresa
específica.” Os dados mantidos por uma empresa são chamados de “operacionais”
ou “primitivos””. (PRIMAK, 2008, p.37).
Levando-se em consideração esta definição sobre dados operacionais, pode-
se dizer que um DW é na verdade uma coleção de dados derivados dos dados
20
operacionais para sistemas de suporte à decisão. Estes dados são muitas vezes
referenciados como dados “gerenciais”, “Informacionais” ou analíticos.
Um banco de dados operacionais armazena todas as informações
necessárias às operações diárias da empresa e é utilizado diariamente de forma que
os seus dados possam sofrer mudanças constantes conforme as necessidades da
empresa, diferentemente de um DW que armazena dados analíticos destinados às
necessidade da gerência no processo de tomada de decisões, o que pode envolver
consultas complexas baseadas em grande volume de registros.
O DW não é um fim e sim um meio que as empresas dispõem para analisar
informações históricas, podendo utilizá-las para a melhoria dos processos atuais e
futuros, fornecendo uma infraestrutura de banco de dados que esteja sempre online
e que contenha todas as informações dos sistemas operacionais da empresa,
incluindo dados históricos, ou seja, será retratada uma situação num determinado
ponto do tempo, o que permite uma análise histórica e comparativa dos fatos. Os
dados podem ser retirados de múltiplos sistemas de computação utilizados
internamente na empresa, ou também podem vir de fontes externas.
O maior problema do DW é a sua grande complexidade, pois a sua criação
requer pessoas altamente especializadas, uma metodologia consistente,
computadores, banco de dados, ferramentas, front-end (Sistemas transacionais para
captura de dados), ferramentas para extração e limpeza dos dados, e treinamento
dos usuários. É um processo complicado e demorado, que requer altos
investimentos e que se não for corretamente planejado e executado, pode trazer
prejuízos enormes e se tornar um grande elefante branco dentro da organização.
21
Em uma estrutura de DW os dados armazenados devem seguir uma definição
clássica, o que irá possibilitar o correto manuseio desta infinidade de dados, como é
descrito a seguir (LEME FILHO, 2010 p. 88):
• Não voláteis – Ao contrário dos ambientes transacionais, os dados
carregados em DW não devem sofrer alterações.
• Estruturados por assunto – Estes devem ser organizados de acordo com as
aplicações da empresa. Geralmente são estruturados de acordo com a
estrutura matricial da empresa.
• Integrados – Uma das características mais importantes de um DW é a sua
capacidade de integração dos dados, ou seja, garantir a padronização para
que diferentes áreas da empresa possam interpretar igualmente a
informação.
• Variáveis com o tempo – É através desta característica que o usuário
consegue visualizar as informações de forma evolutiva, identificando no
negócio sazonalidades e situações que influenciaram os resultados em
determinado período.
A tabela 1 demonstra as diferenças entre os sistemas transacionais e DW.
22
Tabela 1 - Diferenças entre sistemas transacionais e data warehouses.
Fonte: (LEME FILHO, 2010 p.98).
2.1.2. Data Marts
Uma forma de minimizar os riscos de instalação de um DW é começar com o
desenvolvimento de Data Marts departamentais e numa fase posterior, integrá-los
transformando-os em Data Warehouses.
As diferenças entre o Data Mart e o Data Warehouse são apenas com relação ao
tamanho e ao escopo da empresa, portando as definições dos problemas e os
requisitos dos dados são essencialmente os mesmos para ambos. Enquanto o Data
Mart trata das questões departamentais, locais ou de assuntos delimitados, um DW
envolves as necessidades de toda a companhia de forma que o suporte á decisão
atue em todos os níveis da organização.
Devido ao alto custo de implantação de um ambiente de DW e ao tempo
necessário para sua total implementação, muitas empresas ingressam num projeto
de DW focando em necessidades especiais de pequenos grupos dentro da
organização para depois ir crescendo aos poucos.
23
2.1.3. Metadados
Segundo (PRIMAK, 2008, p.37), os metadados são como os “dados dos
dados” e constituem peças fundamentais em um DW. Isso porque em DW além do
banco de dados, gera-se uma documentação muito maior que nos banco de dados
tradicionais. É feito o levantamento dos relatórios a serem gerados, de onde vêm os
dados para alimentar o DW, os processos de extração, tratamento e rotinas de carga
de dados. Tudo isso acrescido das regras de negócio da empresa, das mudanças
ocorridas ao longo do tempo e da frequência de acesso aos dados gera os
metadados. É através deste mecanismo que os usuários de um DW são informados
sobre quais assuntos estão disponíveis, quais as informações contêm, origens,
regras de transformação e restrições.
-
DATA WAREHOUSE
ASSUNTO 1 ASSUNTO 2 ASSUNTO 3
DATA MART
CLIENTE DATA MART
MARKETING DATA MART
FINANÇAS DATA MART
COMERCIAL
T1 T2 T3 T4 Implementação Gradativa
Figura 2 - Estratégia de implementação gradativa de Data Marts.
Fonte: Adaptado de (BARBIERI, 2001 p. 56).
24
Os metadados mantêm a informação sobre “o que está onde”, num DW. Eles
podem surgir de vários locais durante o decorrer do projeto. “O prefixo “meta” tem
origem na língua grega e um de seus significados é “reflexão crítica sobre”. Nesse
caso, pode-se definir o metadados como: “dados sobre os dados””. (LEME FILHO,
2010 p. 122).
Tanto para o usuário final, quanto para um analista de sistemas, os
metadados são capazes de esclarecer vários pontos relevantes sobre a usabilidade
do sistema, rotinas de atualização, processos de geração das informações, dentre
outros.
2.1.4. ETL
Mesmo com uma enorme quantidade de produtos que facilitam esse trabalho,
o processo de ETL ainda é trabalhoso e precisa ser executado de forma adequada
para garantir que os dados contidos no DW estejam padronizados para que haja
uma correta disponibilização das informações.
O fluxo do processo ETL pode ser explicado da seguinte forma (LEME FILHO,
2010 p188):
• Extração – os dados são coletados de sistemas transacionais e depositados
na área de transformação;
• Transformação – Manipula as informações extraídas pela etapa anterior de
forma a uniformizar a informação conforme os padrões pré-estabelecidos;
• Carga – os dados transformados são transferidos para a área de produção,
onde ficam disponíveis para acesso pelos usuários dos sistemas de suporte à
decisão.
25
A figura 4 ilustra o ciclo de tratamento dos dados.
Figura 3 - O ciclo de tratamento dos dados.
Fonte: (LEME FILHO, 2010 p. 189).
Apesar de existirem ferramentas de ETL ainda tem-se a necessidade de criar
rotinas de carga para atender determinadas situações que poderão ocorrer, porém
essas ferramentas têm grande valia, principalmente se os sistemas de OLTP
(Transacionais) forem muitos.
2.1.5. OLAP
O OLAP é mais que uma aplicação, é uma solução de ambiente, integração e
modelagem de dados. A escolha da ferramenta de OLAP não deve ser uma das
primeiras tarefas em um projeto de desenvolvimento de uma aplicação OLAP. O
mais interessante é iniciar com a obtenção dos dados, sua modelagem,
26
armazenamento e ai sim, fazer a escolha da ferramenta OLAP. (AURORA
ANZANELLO, 2012).
Os dados armazenados em um DW são otimizados para a recuperação
através de processamento analítico e devem ser modelados de forma a apresentar
os dados em uma estrutura padronizada que permite alto desempenho de acesso.
Os sistemas OLAP auxiliam na sintetização e visualização de informações
através de comparações, visões personalizadas, projeções de dados e análise
histórica em vários cenários, sendo a sua principal finalidade apoiar os usuários
finais a tomar decisões estratégicas, o que certamente se torna um diferencial de
mercado onde os concorrentes possuem poucas diferenças quanto ao controle de
qualidade, produtos e lucros.
Normalmente as ferramentas OLAP apresentam os resultados de consultas,
tabulações cruzadas ou crosstabs. Pode-se ainda usar o termo tabela pivô (Pivot
Table), pois o usuário pode manipular as linhas e colunas, através de ações como
“arrastar e soltar”. Dessa forma um dado expresso em uma linha pode ser arrastado
passando a compor uma coluna, processo este chamado de pivoteamento.
Para viabilizar a rápida apresentação de informações através de ferramentas
OLAP, são utilizados alguns operadores dimensionais, que serão apresentados em
seguida: (BARBIERI, 2001 p.41).
• Drill-Down e Drill-Up – A operação drill down é realizada quando o usuário
deseja obter maior detalhamento dos dados apresentados, atuando
diretamente nos atributos das tabelas dimensão. A ação inversa é conhecida
como drill up, onde se deseja menor nível de detalhamento dos dados.
27
• Drill-Across – A operação drill across realiza uma alteração na tabela de
fatos atualmente analisada, conservando o mesmo nível de granularidade e
detalhamento da consulta.
2.2. Modelagem Multidimensional
A principal característica dos sistemas OLAP é permitir a visão conceitual
multidimensional dos dados de uma organização. A ideia da modelagem
dimensional é representar os tipos de dados de negócio em uma estrutura do tipo
cubo de dados. As células deste cubo contêm valores medidos, tais como “unidades
vendidas”, “lucro” ou “venda líquida” e os lados do cubo definem as dimensões dos
dados, a exemplo de “cliente”, “produto”, “fornecedor” e “tempo”. A representação
desta modelagem é a imagem do cubo, onde em seu interior têm-se as métricas e
as laterais são as dimensões que podem variar com o tempo, tipo de produto e
outros. Nos bancos de dados analíticos que manipulam multidimensões, existem
dois tipos principais de esquemas que são utilizados: O esquema estrela (star
scheme) e o esquema floco de neve (snowflake schema). (Z. KURIKE, RAFAEL,
1999.)
2.2.1. Tabelas de Fato
A tabela fato armazena instâncias da realidade, representando as medidas do
negócio, que podem ser mensuradas de forma quantitativa. Ela armazena grande
quantidade de dados, possuindo chave primária composta, formada por chaves
estrangeiras, através das quais se ligam as chaves primárias das tabelas dimensão.
(FERREIRA, RAFAEL G. COIMBRA).
2.2.2. Tabelas de Dimensão
28
As tabelas dimensões sempre acompanham uma tabela fato e armazenam as
descrições textuais que ajudam na identificação de um registro da respectiva
dimensão. Cada tabela dimensão é uma tabela não normalizada que armazena os
dados sobre a dimensão e possuem uma chave primária simples que permite a
ligação com a tabela fato.
Os atributos das tabelas de dimensão funcionam como uma fonte primária de
restrição, sendo fundamentais para que o DW seja utilizado e compreendido.
As tabelas dimensionais contem atributos sobre as entidades que são
relacionadas às medidas, ou seja, sobre os dados que dão alguma informação sobre
a medida.
2.2.3. Esquema Estrela
O esquema estrela é um dos tipos de abordagem para desenvolvimento da
modelagem dimensional de um DW. Ele é composto por apenas dois tipos de tabela:
uma tabela de fatos, geralmente posicionada no centro do esquema, e várias
dimensões ligadas a essa tabela central. A baixa quantidade de tabelas e
relacionamentos resulta em uma estrutura simples que além de diminuir a sua
complexidade, aumenta o seu desempenho. Devido à simplicidade do esquema a
construção de consultas torna-se mais fácil além de consumir menos recursos de
banco de dados, em contrapartida, devido à integração das informações em poucas
tabelas para que o usuário possa realizar consultas analíticas é necessário utilizar
ferramentas desenvolvidas especificamente para este tipo de modelo.
29
2.2.4. Esquema Floco de Neve
Diferentemente do esquema estrela, em um esquema floco de neve, as
hierarquias de atributos são representadas explicitamente, por meio da normalização
das tabelas de dimensões. Geralmente, o desempenho no processamento de
consultas OLAP em um DW convencional representado pelo esquema floco de neve
é inferior por exigir a junção de várias tabelas, tornando o esquema estrela preferível
ao esquema floco-de-neve.
30
3. O BUSINESS INTELIGENCE SALTA PARA DISPOSITIVOS M ÓVEIS E
ACELERA NEGÓCIOS
Figura 10 – Aplicativos de BI em dispositivos móvei s
Fonte: Site da MicroStrategy (2012)
A tecnologia Business Intelligence está presente na criação de cenários através
da mineração de dados que constroem informações-chave capazes de fortalecer
estratégias, impulsionar negócios e tornar as empresa mais competitivas.
Já imaginou se isso tudo estivesse literalmente em nossas mãos, a qualquer
hora e lugar? Pois isto já é realidade. O BI se tornou realidade no mundo dos
dispositivos móveis como smartphones, tablets e coletores de dados, ao ponto de
atingir em cheio o coração de executivos e profissionais que necessitam tomar
decisões rápidas e agilizar processos.
Com a inteligência de bolso, os profissionais estão revolucionando os processos,
agilizando as tomadas de decisão e ampliando as oportunidades de negócios.
31
Tanto a maior variedade de smartphones e tablets quanto os esforços dos
fabricantes para conquistarem o consumidor têm levado a uma redução nos preços
desses dispositivos.
Segundo [COMPUTERWORLD, 2012], a mobilidade, tendência para 2012 na
avaliação de especialistas, chega para mudar o cenário de BI. Segundo o instituto
de pesquisas Gartner, até 2013 um terço das empresas terá acesso a ferramentas
de Business Intelligence por meio de seus dispositivos móveis, embora atualmente
existam poucas organizações que facilitem essa possibilidade. Soluções de BI
móveis vão se popularizar nesse ano e devem atender a certos requisitos básicos de
negócios, como baixo custo total de propriedade, basear-se em arquitetura thin client
e tecnologia web e ser capaz de gerar relatórios dinâmicos ou dados que vão além
de alertas estáticos.
Esse aumento da mobilidade nas empresas se traduz em inúmeros benefícios
para o negócio e um bom exemplo disso é o nível de integração e sofisticação já
alcançado entre as ferramentas de gestão e o ambiente móvel, fazendo com que as
informações estejam disponíveis aos clientes cada vez mais em tempo real.
Todo o sistema de inteligência de negócios (Business Intelligence) já pode ser
gerenciado por meio de tablets e smartphones. Isso significa poder acessar uma
informação complexa, como relatórios e painéis com indicadores, tudo em tempo
real, exatamente no momento da tomada de decisão, como tratado por (BARBIERI,
2001), algo que antes só era possível nos PCs ou notebooks.
No atual estágio acirrado de competição entre as empresas para elevarem sua
participação no mercado (LEME FILHO, 2010), esse pode ser o fator determinante
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entre o fechamento ou a perda de um contrato e o sucesso ou fracasso de um
projeto.
É inevitável que os gestores de TI apliquem cada vez mais tempo e recursos na
integração de suas aplicações de negócios aos dispositivos móveis.
A SAP por exemplo, revelou alguns resultados do seu estudo Enterprise Mobility
Benchmarking que foi desenvolvido para se compreender o grau de adoção e
maturidade das melhores práticas na área de mobilidade e o impacto dessa
tecnologia sobre o desempenho das empresas. Em linhas gerais, o relatório mostrou
que as empresas com práticas mais maduras de mobilidade têm crescimento de
receita três vezes maior (10,8%) em comparação ao mercado geral (3,4%). Da
mesma forma, o principal grupo de organizações tem margem operacional mais que
duas vezes maior (14,8%) em relação à média do mercado (5,9%).
De acordo com o estudo, as empresas declaram oito dispositivos móveis e dois
tablets ou smartphones para cada 10 funcionários. Em média, 23% dos usuários têm
acesso a aplicações como e-mail, mensagens, ferramentas de colaboração e
relatórios. As companhias que estão localizadas entre as 25% com mais
funcionários nessa modalidade alcançaram um nível de produtividade por
trabalhador até 43% maior do que o grupo de 25% que menos habilitaram esse tipo
de acesso.
Por outro lado, apenas 7% fazem o mesmo com as ferramentas de Business
Intelligence, CRM, gestão de projetos, serviços em campo, HCM e outros sistemas
corporativos. Nesses casos, as margens operacionais das empresas mais maduras
foram três vezes maiores do que as das que estão apenas avaliando a
implementação.
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As empresas que utilizam ferramentas móveis de Business Intelligence
experimentam um nível de produtividade 7,4% maior do que aquelas que não o
fazem. Empresas que utilizam soluções móveis de CRM e de serviços em campo
possuem taxas decrescimento da receita duas vezes maior. As organizações
conseguem reduzir os custos operacionais em 7,7% com aplicativos móveis para
compras. O uso de sistemas móveis de gestão de estoques reduz em 22% os dias
das mercadorias nos depósitos.
Segundo a consultoria IDC, o universo digital da informação crescerá 50% e
chegará a 1,8 zettabytes logo no início de 2012. Até 2015, vai superar a marca de 7
zettabytes. Esse quadro vai gerar a necessidade de contar com ferramentas que
permitam analisar os dados em tempo real para tomar decisões com velocidade e
com base em critérios diversos.
Isso fará com que soluções de BI saltem para a nuvem. Não
surpreendentemente, a IDC estima um crescimento interanual de 22% nesse
segmento durante 2012, impulsionado principalmente por aplicações de análise
financeira e otimização de custos.
Por outro lado, o maior desafio para as ferramentas de Business Intelligence é
alcançar o pleno alinhamento com os objetivos de negócio da empresa, contribuindo
para o crescimento esperado. Em contraste, menos de 30% das empresas cumprem
esse requisito de acordo com o Gartner, o que revela que as organização têm um
caminho importante a trilhar para obter o máximo dessas soluções.
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3.1. MicroStrategy Mobile Suite
Fundada em 1989, a MicroStrategy é líder global em tecnologia de business
intelligence. A MicroStrategy disponibiliza software para relatórios integrados,
análises e monitoramento, que auxiliam as organizações líderes de todo o mundo a
tomarem melhores decisões de negócios, todos os dias, devido às suas habilidades
técnicas avançadas, capacidade de análise sofisticada e escalabilidade de dados e
de usuários.
A plataforma MicroStrategy para aplicações móveis permite que as empresas
criem uma ampla variedade de aplicações móveis essenciais, capazes de oferecer
Business Intelligence (BI), transações e conteúdo multimídia. Com a crescente
adoção e utilização pelos usuários, a solução MicroStrategy Mobile multiplica o
retorno sobre investimento (ROI) em data warehouses já existentes, Business
Intelligence, ERP e CRM, entre outros sistemas de informação.
Os relatórios, análises e monitoramentos são otimizados para touch-screen, o
que permitem às empresas analisar os dados armazenados em toda a sua estrutura
para que possam tomar melhores decisões de negócios.
É possível fazer um drill em qualquer lugar e utilizando-se dos maiores bancos
de dados – extraindo as informações mais detalhadas – em segundos. As operações
de fatiar e reordenar as informações podem ser feitas através de gestos de
exploração de dados.
Não apenas quaisquer gráficos, mas uma extensa gama de gráficos visualmente
atraentes e equipados com dicas sobre a ferramenta para obter informações
detalhadas e opções de formatação que atendem quaisquer necessidades de
exibição.
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O MicroStrategy armazena, com segurança, os relatórios de subscrição e
dashboards localmente no dispositivo para uma análise off-line. Ao passar para on-
line, a App faz automaticamente o download de conteúdo novo e atualizado que
esteja disponível. As visualizações são dirigidas por seus dados e otimizadas para
exibição em seus dispositivos móveis. De gráficos de bolhas e network de mapas a
calendários com base em dados e gráficos de séries temporais, essas visualizações
oferecem uma experiência analítica de verdadeira imersão, podendo ser integradas
a qualquer parte de seu workflow de decisão e de suas Apps móveis
3.1.1. Caso de Sucesso – O GRUPO PÃO DE AÇÚCAR
De acordo com o site Tinews, com o MicroStrategy Mobile todas as informações
estratégicas e relatórios do universo de BI do Grupo Pão de Açúcar passarão a ser
disponibilizadas também nos dispositivos móveis de seus executivos. Informações
relacionadas a vendas, cadeia de abastecimento e de outras importantes áreas
estarão disponíveis para mais de 300 usuários.
Como consequência de administrarem uma rede varejista com centenas de lojas
amplamente distribuídas, os principais executivos do Grupo Pão de Açúcar
encontram-se em trânsito a maior parte do tempo. Assim, para que as decisões
sejam mais rápidas e assertivas, faz-se necessário que as informações estratégicas
da empresa cheguem até eles de forma atualizada e consistente, onde quer que
estejam. Foi exatamente esse cenário que motivou o grupo varejista a definir que
2009 seria para a companhia o ano da mobilidade. Como parte das iniciativas,
estendeu a sua plataforma de Business Intelligence até os dispositivos móveis
levando o escritório literalmente para as mãos dos seus principais executivos, o que
se tornou possível com a implementação do MicroStrategy Mobile, ferramenta
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desenvolvida pela MicroStrategy, líder mundial no fornecimento de software de BI,
capaz de disponibilizar as informações contidas no sistema de BI diretamente para
os aparelhos móveis smartphones BlackBerry.
Célio Teixeira Guedes, gestor de BI do Grupo Pão de Açúcar, conta que já há
algum tempo existe na companhia a preocupação de se levar as informações até
quem decide. A primeira iniciativa foi o envio de informações relacionadas a vendas
via SMS, duas vezes ao dia.
“Ainda eram informações estáticas e sem apelo de usabilidade. Precisávamos, porém de uma atualização mais frequente e algo que permitisse melhor manipulação dos dados. Desenvolvemos então, em 2008, uma aplicação online com informações de vendas de todas as lojas, que permitiam visões diferentes, inclusive por departamentos. Foi esse aplicativo que despertou a importância e praticidade da mobilidade para a gestão dos dados da companhia e abriu caminho para que decidíssemos levar o BI para dentro dos dispositivos móveis”, explica Célio Teixeira Guedes.
Teve início dessa forma, o projeto piloto de implementação do MicroStrategy
Mobile. O grande diferencial dessa iniciativa de mobilidade em relação às anteriores
foi a diversidade de assuntos que puderam tratados, de acordo com Guedes.
“É que todos os relatórios referentes aos mais relevantes temas da empresa, como estoque, margem, volume de compras, pagamentos, entre outros, poderiam sair do universo do BI do Grupo Pão de Açúcar e irem para os dispositivos móveis de cada um dos executivos. A ferramenta nos trouxe liberdade, pois antes tínhamos que trabalhar informações específicas. Hoje podemos escolher qual tipo de dados iremos disponibilizar no dispositivo”.
Em um primeiro momento, estão sendo trabalhados os principais números
relacionados à cadeia de abastecimento, a forma e conteúdo como os dados irão
para a plataforma móvel, assim como relevância e granularidade dessas
informações e cerca de 300 profissionais, entre eles presidentes, vice-presidentes,
diretores executivos e diretores de departamentos, terão acesso ao BI móvel.
“Precisamos peneirar bem o que é mais importante para tirar o melhor proveito possível da tecnologia que dispomos e evitar que ela ao invés de um benefício torne-se um desserviço. Afinal, trata-se de informações estratégicas que serão viabilizadas a um público responsável por todo o poder de decisão”, ressalta o executivo responsável pela gestão do BI na empresa.
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Com a solução, os usuários terão acesso aos mesmos relatórios que estão
disponíveis em desktop, sem necessidade de nova formatação ou realimentação dos
dados, podendo tomar decisões de negócios com mais agilidade. O MicroStrategy
Mobile ainda permite que os relatórios, mesmo os mais extensos, sejam visualizados
com a mesma precisão, mas em tamanho reduzido compatível com a tela compacta
do aparelho. Projetado para operar em conjunto com outros aplicativos Blackberry,
como telefone, e-mail e mensagens de texto, o MicroStrategy Mobile otimiza o uso
da largura de banda da rede, com base na qualidade do sinal e na utilização de
outros aplicativos móveis.
Para Guedes a expectativa em relação ao projeto é bastante boa, pois mesmo
em pouco tempo de utilização já existe um feedback bastante positivo em relação à
utilidade da tecnologia. “Os executivos já despertaram para o poder e facilidade de
ter no celular as informações antes restritas ao seu computador. E mais ainda, a
capacidade de manipular onde estiverem essas informações”.
A plataforma de BI é utilizada nas principais áreas da empresa como cadeia de
abastecimento ou logística, comercial, marketing e gestão e operações das lojas. No
entanto, diferenciais como flexibilidade para apresentar planilhas e gráficos,
diferentes visões da informação e formas de agrupá-las e facilidade de utilização
foram decisivos para que a companhia escolhesse o MicroStrategy Mobile para dar
continuidade a seu projeto.
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4. CONCLUSÃO
Este trabalho tem como objetivo demonstrar o que é um sistema de BI, as suas
ferramentas e principalmente falar sobre o movimento de migração dessas
aplicações para os dispositivos móveis.
Por ainda ser um assunto novo a utilização dos dispositivos móveis com os
aplicativos de BI, não existe no mercado livro que falem do assunto e isto foi uma
das dificuldades encontradas neste trabalho. Sendo assim, a base para este
trabalho foram informações encontradas na internet sobre o assunto e livros
voltados para BI e Data Warehouse.
Foi possível perceber que o mercado já percebeu que a mobilidade é a ânsia do
momento e que a sua integração com o BI vai trazer diversos benefícios
competitivos, tais como agilidade na aquisição de informações.
Os negócios e as empresas de hoje estão em constante transformação,
principalmente pela necessidade de gerir grandes volumes de dados, aumentar a
produtividade e obter vantagens com as potencialidades oferecidas, por exemplo,
pela mobilidade. As empresas visam lucro e os celulares, smartphones e tablets
estão ocupando um importante espaço em um mundo onde a palavra “mobilidade”
está cada vez mais conhecida, inclusive em relação ao BI, que Barbieri (2001, p. 05)
define BI como sendo a representação da habilidade de se estruturar, acessar e
explorar informações, normalmente guardadas em Data Warehouse / Data marts,
com o objetivo de desenvolver percepções, entendimentos e conhecimentos com os
quais podem produzir um melhor processo de tomada de decisão.
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O número de pessoas que faz o trabalho em tablets, smartphones e outros
dispositivos móveis é tão grande que ele vem mudando a forma como nós
interagimos com os nossos recursos de computação e assim como boa parte das
coisas existentes hoje, o BI também está saltando para os dispositivos móveis, o
que pressupõe também uma mudança significativa em termos de produtividade e da
própria experiência do utilizador no acesso e análise da informação, o que a partir de
agora poderá ser feito em tempo real, a qualquer hora e lugar permeando a
infraestrutura da empresa, agregando capacidades analíticas e trazendo agilidade
nas respostas e tomadas de decisão, o que permitirá resolver mais rapidamente
problemas de clientes e problemas internos.
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REFERÊNCIAS
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