BUSINESS BUSINESS INTELLIGENCEINTELLIGENCE

Prof. Dr. Adilson de OliveiraDoutor em Engenharia de Computação – Poli USPMestre em Ciência da Informação – PUCCAMP

GESTÃOGESTÃOESTRATÉGICA ESTRATÉGICA

TEORIATEORIA DA DA

DECISÃODECISÃO

TECNOLOGIA TECNOLOGIA DADA

INFORMAÇÃOINFORMAÇÃO

TEORIA TEORIA DASDAS

ORGANIZAÇÕESORGANIZAÇÕES

SISTEMA SISTEMA DE DE

INFORMAÇÃOINFORMAÇÃO

GESTÃOGESTÃODO DO

CONHECIMENTO CONHECIMENTO

CIÊNCIACIÊNCIA DADA

INFORMAÇÃO INFORMAÇÃO

COMO ENTENDER BI ?COMO ENTENDER BI ?

Inteligência é a capacidade de apreender e organizar os dados de uma situação, em circunstâncias para as quais de nada servem o instinto, aprendizagem e o hábito; capacidade de resolver problemas e empenhar-se em processos de pensamento abstrato (HOUAISS, 2007).

Segundo Inmon et al. (1997), o conceito de business intelligence (BI) era utilizado desde a época dos povos antigos que utilizavam os princípios desse conceito cruzando informações da natureza para melhoria da vida de suas comunidades.

Um dos primeiros registros no mundo contemporâneo de business intelligence (BI), ou seja, inteligência nos negócios como sistema de informação foi feito por Luhn (1958). Ele descreve BI como um meio de as empresas trabalharem com a informação para se conhecerem melhor.

Para Power (2005), o termo business intelligence foi introduzido em 1989 por Howard Dresner, analista do Gartner Group que descreveu BI como um conjunto de conceitos e metodologias que apóia a tomada de decisão nos negócios. Power (2005) afirma ainda que a prática de BI depende do emprego de tecnologias adequadas.

Segundo Drucker (1993), BI é um processo analítico que transforma informações desagregadas em conhecimento estratégico relevante para a organização.

Para Matheus e Parreiras (2004, p.3-7), a expressão inteligência empresarial não é a simples tradução de business intelligence para o português, são disciplinas complementares sendo a primeira contextualizada numa perspectiva humana e organizacional e a segunda numa perspectiva tecnológica.

BI como Sistema de BI como Sistema de InformaçãoInformação

Como Inteligência Empresarial (Negócios)

“Processo analítico que transforma informações desagregadas em conhecimento estratégico relevante para a organização”.

Peter Drucker (1993), no seu livro Post-capitalist Society

Como B.I.

O termo foi BI foi difundido em 1989 por Howard Dresner, analista do Gartner, e tem

como principal objetivo a integração dos aplicativos e tecnologias para extrair e analisar

os dados corporativos de maneira simples, no formato correto e no tempo certo. Drenser

seguiu os princípios de Luhn

Gartner Group’s Howard Dresner. Information Builders Magazine, p. 26-28, Winter 2001

Business Intelligence vs Inteligência Empresarial Business Intelligence vs Inteligência Empresarial

Segundo Inmon, Data Warehouse é uma coleção de dados orientados por assuntos, integrados, variáveis com o tempo e não voláteis, para dar suporte ao processo de tomada de decisão.

Bill Inmon

Kimball define como um conjunto de ferramentas e técnicas de projeto, que quando aplicadas às necessidades específicas dos usuários e aos bancos de dados específicos permitirá a construção de um amazem de dados.

Ralph Kimball

Data Warehouse vs Data WarehousingData Warehouse vs Data Warehousing

Tecnologias e processos de Implementação de Business Intelligence Tecnologias e processos de Implementação de Business Intelligence

Relatórios parcialmenteEstruturados

Dados DispersosDecisões

EstratégicasTomador de

Decisões

∆t 1 ∆t 2

∆t 5

∆t 4∆t 3

Cenário A (sem BI) : ∆t 1 + ∆t 2 + ∆t 3 + ∆t 4 +∆t 5 = Td (Tempo da Decisão)

Informações armazenadas com recursos de BI

Decisões Estratégicas

Tomador de Decisões

Cenário B (com BI) : ∆t 1 + ∆t 2 + ∆t 3 = Td (Tempo da Decisão)

Dados Dispersos

∆t 1 ∆t 2∆t 3

Dados coletados e trabalhados por

especialistasem computação

Ferramentas e Técnicas de Business Intelligence

OLAP

EXTRAÇÃO,TRANSFORMAÇÃO

ECARREGAMENTO

FONTES DEDADOS

DATAWAREHOUSE

Data Mart

AplicativosOperacionais

Softwares deAutomação de

Escritórios

Dados Externos

Equipamentosde Automação

Data Mining

EXPLORAÇÃO

Interface

LIS Financeiro

Estoque

FONTES DE DADOS

Aplicativos Operacionais ouTransacionais

DadosExternos

SoftwareAutomação

De Escritórios

EquipamentosAutomação

Ferramentas de BI FONTES DE DADOS

Ferramentas de BI

ETL – EXTRAÇÃO, TRANSFORMAÇÃO E CARREGAMENTO

os dados, oriundos de diversas fontes de dados, se necessário, são submetidos a severas transformações e disponibilizados de forma normalizada;

em ambientes complexos, existe a possibilidade de utilização de softwares que executam as transformações automaticamente;

dependendo da periodicidade de atualização dos dados, devem ser estabelecidos mecanismos de sincronização de dados para garantir a integridade dos dados

É a camada responsável por integrar, transformar e salvar dados,não importando sua fonte nem seu destino.

Ferramentas de BI ETL – MÉTODOS DE EXTRAÇÃO

- EXTRAÇÃO SELETIVA os dados são extraídos através de programas desenvolvidos especificamente para selecionar os dados a serem exportados

- MANUTENÇÕES POR LOGS OU LOTES os dados são extraídos através dos registros automáticos (logs) ou de lotes de dados das transações efetuadas nos sistemas operacionais

-REPLICAÇÃO AUTOMÁTICA os dados são extraídos através de um sincronismo automático entre dois bancos de dados

Ferramentas de BI

ETL – TRANSFORMAÇÃO

ETL

12 cm

4,5 polegadas

450 mm

2 péscm

ETL

SQL Server

Oracle

Access

TextoSQL Server

ETL

m,f

1,0

mas,fem

masculino, femininom,f

Ambiente separado Disponibilidade Integrado Retrato no tempo Orientado por assunto Fácil acesso

Ferramentas de BIDATA WAREHOUSE

Armazém de Dados

É um amplo e flexível repositório de dados, que aglutina dados de fontes heterogêneas, projetado de modo a suportar o processo de tomada de decisão.

Ferramentas de BIDATA WAREHOUSE - Organização

Finanças

Estoque Vendas

TécnicoDATA MARTData warehousedepartamental

DATA WAREHOUSECorporativo

Topologias de Data Warehouse

Ferramentas de BIDATA WAREHOUSE - Cubo

é uma estrutura de dados que forma um subconjunto de um banco de dados grande

- organiza os dados em duas categorias: - campos de dados - dimensões com múltiplos níveis

- resumos dos dados são previamente calculados de modo a otimizar o tempo de recuperação das informações

EstratégiaEstratégia

PreçoPreço

ClienteCliente VendaVenda

ProdutoProduto

OrganizaçãoOrganizaçãoTempoTempo

RegiãoRegião

Ferramentas de BIDATA WAREHOUSE - Dimensões

Ferramentas de BI EXPLORAÇÃO

Disponibilizar o acesso a informação Satisfazer as necessidades de exploração e pesquisa Identificar tendências Democratizar o acesso a informação

Ambiente de Exploração do Data Warehouse

O ambiente de exploração objetiva disponibilizar, através de ferramentas apropriadas, o acesso a informação.

On Line Analitical Processing

AD-HOCconsultas imprevistas,

de acordo com as necessidades de cruzamento de

informação

SLICE-AND-DICEconsultas sob

diferentes prismas

DRILL DOWN/UPconsultas em diferentes

níveis de detalhes -subir ou descer níveis de

detalhamento

Ferramentas de BI EXPLORAÇÃO - OLAP

Permite a recuperação de informações de forma dinâmica eflexível, através de uma interface muito simples.

Mineração de Dados

REDES NEURAISconstrõem

representações internas de modelos ou padrões

achados nos dados

ÁRVORES DE DECISÃOIdentificam associações dos dados, formando as “regras sobre o dado”

INDUÇÃO DE REGRASdetectam tendências dos dados,

apresentando uma “lista não encomendada”

Ferramentas de BI EXPLORAÇÃO - DATAMINING

Conjunto de técnicas cuja finalidade é permitir a descobertade relações não visíveis dos banco de dados.

Como saber se a empresa está praticando B.I ?

Aplicar a seguinte fórmula :

T.O.I : Tempo para Obter a Informação T.A.I : Tempo para Analisar a InformaçãoT.T.D: Tempo para Tomar a Decisão

T.O.I + T.A.I < T.T.D

T.O.I + T.A.I T.T.D xT.O.I + T.A.I T.T.D √

TEMPO

4 – Análise Inteligente de Falhas4 – Análise Inteligente de Falhas Intervalo da decisão sem BI Intervalo da decisão sem BI

Informações disponíveis para decisãoInformações disponíveis para decisão

Valor Valor perdidoperdido

Valor do NegócioValor do Negócio

TempoTempo

Dados Dados ocultosocultos

Informações Informações ocultasocultas

Decisões Decisões ocultasocultas

Intervalo entre açõesIntervalo entre ações

Fonte:Fonte: Adaptado de Judith (2006) Adaptado de Judith (2006)

Valor Valor agregadoagregado

Eventos de NegócioEventos de Negócio

Dados disponíveis para análiseDados disponíveis para análise

Ação Ação decisóriadecisória

4 – Análise Inteligente de Falhas4 – Análise Inteligente de Falhas

Valor perdidoValor perdido

Valor do NegócioValor do Negócio

TempoTempo

Valor Valor agregadoagregado

Intervalo entre Intervalo entre açõesações

Intervalo Intervalo reduzidoreduzido

Eventos de NegócioEventos de Negócio

Dados disponíveis para análiseDados disponíveis para análise

Informações disponíveis para decisãoInformações disponíveis para decisão

Ação decisóriaAção decisória

Fonte:Fonte: Adaptado de Judith (2006) Adaptado de Judith (2006)

Intervalo da decisão com BI Intervalo da decisão com BI