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Serviço Público Inteligente Sistemas de BI, decidir com
base em informação de qualidade
15 de maio de 2013
Auditório B, Reitoria UNL
Patrocinadores Globais APDSI
Patrocínio Prata
Sistemas de Business
Intelligence
Elsa Cardoso
Conferência Serviço Público Inteligente 15 Maio 2013, Lisboa
Agenda
APDSI - SPI 2013 Elsa Cardoso 2
• Enquadramento e definição
• Benefícios
• Factores Críticos para a implementação
Sistemas de Business
Intelligence
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Enquadramento e Definição
Performance Management
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• “What gets measured gets done.”
• “ If you don’t measure results, you can’t tell success from failure, you can’t claim success or reward it, and you may be rewarding failure.”
• “ If you can’t recognize success, you can’t learn from it; if you can’t recognize failure, you can’t correct it.”
• “If you can’t measure it, you can’t manage it and improve it!”
• Questão central:
• Se não conseguirmos medir, não poderemos gerir nem melhorar!
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• A quantificação (medição) é fundamental para uma gestão pro-activa, positiva e sem desperdícios
Performance Management
O que medir? Como medir? Quando medir?
Business Intelligence (BI)
• Termo BI introduzido pelo Gartner Group em meados anos 90
• Mas a origem destes sistemas são os sistemas de informação de gestão (MIS) da década 70
• Executive Information Systems (EIS)
• Sistemas de Apoio à Decisão (DSS)
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Decision Support Systems (DSS)
• Um DSS é um sistema de informação (informatizado) que fornece informação interactiva que permite suportar ou apoiar o processo de tomada de decisão dos gestores e utilizadores de negócio
• Sistemas Data Warehouse e BI: data-driven DSS
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Fonte: (O'Brien and Marakas 2008)
Business Intelligence
• “conjunto de aplicações e tecnologias que são usadas para recolher, armazenar, analisar, partilhar e disponibilizar os dados que são relevantes e úteis para a tomada de decisão dos utilizadores de negócio.”
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Fonte: Gartner Group, (Burton, Geishecker et al. 2006 )
Business Intelligence Improving Business Insight
Sistemas de DW/BI
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Fonte: (Watson & Wixom, 2007)
Sistemas de DW/BI
• Duas componentes principais:
• ambiente de integração e de data warehouse (DW), gerido pela equipa técnica
• ambiente de análise e reporting, utilizado pelos utilizadores de negócio para explorar a informação.
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• Um DW é a plataforma que permite desenvolver aplicações de business intelligence
Fonte: (Kimball et al., 2008)
Sistemas de DW/BI
• Data Warehousing: Getting data in
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Data Warehouse
Call Center
Web Apps
Inventory
ERP HR
Finance
CRM
Integração de dados de diferentes sistemas fonte num repositório central, o DW
Sistemas de DW/BI
• Business Intelligence: Getting data out
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Conjunto de aplicações disponibilizadas aos utilizadores de negócio para aceder aos dados armazenados no DW, fornecendo capacidades de reporting, exploração de dados OLAP, querying ad-hoc e análises preditivas
Data Sources
Staging Area
Manual
Cleansing
Data Marts
Data Warehouse
Client
Access
Client
Access
1: Clients need access to data 2: Clients may access data sources directly 3: Data sources can be mirrored/replicated to reduce contention 4: The data warehouse manages data for analyzing and reporting 5: Data warehouse is periodically populated from data sources 6: Staging areas may simplify the data warehouse population 7: Manual cleansing may be required to cleanse dirty data 8: Clients use various tools to query the data warehouse 9: Delivering BI enables a process of continuous business improvement
Fonte: (Lukawiecki, 2009)
Sistemas de DW/BI
Sistemas DW/BI: arquitectura
técnica
APDSI - SPI 2013 Elsa Cardoso 14 Fonte: (Kimball et al., 2008)
Analytics
• “Putting analytics to work is about improving performance in key business domains using data and analysis.”
• “By analytical we mean the use of analysis, data, and systematic reasoning to make decisions.”
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Fonte: (Davenport et al., 2010)
Analytics: que tipo de questões?
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Fonte: (Davenport et al. 2010)
Past Present Future
Information
Insight
What happened?
(Reporting)
What is happening now?
(Alerts)
What will happen?
(Extrapolation)
How and why did it happen?
(Modeling,
experimental design)
What’s the next best action?
(Recommendation)
What’s the best/ worst that can
happen?
(Prediction, optimi-zation, simulation)
• Solução completa end-to-end, sendo o DW o repositório central de dados da framework de BI
• Associado à tomada de decisão:
• Baseada em factos/dados e não intuição
• No momento apropriado
• A diferentes níveis
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Business Intelligence
Estratégico
Operacional Analítico
Níveis de decisão
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Fonte: (Cardoso, 2012)
Diferentes métricas
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Fonte: (Cardoso, 2012)
Sistemas de Business
Intelligence
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Benefícios
Benefícios dos Sistemas de BI
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Fonte: (Watson & Wixom, 2007)
Benefícios dos Sistemas de BI
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• Redução de custos com a infraestrutura TI, através da consolidação de data marts • Eliminação de processos redundantes de extracção de dados e da
duplicação de dados armazenados em sistemas independentes
• Economia de tempo para data supliers e utilizadores • Processo de disponibilização de informação mais eficiente.
• Utilizadores podem explorar dados históricos: “What has happened?”
Fonte: (Watson & Wixom, 2007)
Benefícios dos Sistemas de BI
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• Mais e melhor informação
• Melhores decisões
• Melhoria dos processos de negócio • Análise e predição: “Why has this happened?”; ”What will happen?”
• Suporte para a execução dos objectivos estratégicos
Impacto global Fonte: (Watson & Wixom, 2007)
Sistemas de Business
Intelligence
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Factores críticos de sucesso
Factores Críticos de Sucesso (FCS)
• Envolvimento e patrocínio da gestão de topo • “Senior management believes in and drives the use of BI”.
• Utilização de informação e de analytics como parte integrante da cultura da organização
• “Not everyone can make this change easily, and new people might need to be put in place”.
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Fonte: (Watson & Wixom, 2007)
Factores Críticos de Sucesso (FCS)
• Alinhamento entre a estratégia do negócio e a estratégia de BI
• BI como enabler da estratégia do negócio
• BI governance • Inclui pessoas, committees e processos
• Diferentes aspectos: financiamento, prioritização e gestão de projectos, qualidade de dados, etc...
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Fonte: (Watson & Wixom, 2007)
Factores Críticos de Sucesso (FCS)
• Sólida infraestrutura de dados para a tomada de decisão
• Dados de elevada qualidade são imprescindíveis para garantir a confiança dos utilizadores
• Utilizadores equipados para serem bem sucedidos na exploração de dados:
• Ferramentas apropriadas
• Formação nas ferramentas e dados
• Suporte da equipa técnica
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Fonte: (Watson & Wixom, 2007)
Ideias chave a reter…
• O sucesso de um sistema de DW/BI não é automático!
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• Os FCS são condições facilitadoras do sucesso
• Os benefícios de um sistema
DW/BI são atingidos de forma incremental...
Referências
• Burton, B., L. Geishecker, et al. (2006). Business Intelligence Focus Shifts From Tactical to Strategic, Gartner Research Note G00139352.
• Cardoso, E. (2012) Business Intelligence e Gestão de Performance, in António Nelson (ed.), Estratégia Organizacional: do mercado à ética. Lisboa, Portugal: Escolar Editora, pp. 167-200.
• Davenport, T., Harris, J., Morison, R. (2010) Analytics at Work – Smarter Decisions, Better Results. Harvard Business Press.
• Lukawiecki, R. (2009). "Microsoft BI Event: Soluções Microsoft para Business Intelligence e Gestão de Desempenho – dos dados às decisões." Retrieved Março 24, 2009.
• Kimball et al. (2008) ”The Data Warehouse Lifecycle Toolkit”. 2nd Edition, Wiley.
• O'Brien, J. and G. M. Marakas (2008). Management Information Systems. NY, USA, McGraw-Hill Irwin.
• Watson, H., Wixom, B. (2007) The current state of Business Intelligence. Computer, Vol. 40, Issue 9, pp. 96-99. IEEE Computer Society.
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Questões? Elsa Cardoso: [email protected]
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Conferência Serviço Público Inteligente 15 Maio 2013, Lisboa