Indice
1---Introdução
2---Visão Geral
3---Modelo Informacional
3.1-Definição
3.2-Áreas de Decisão
3.3-Níveis Organizacionais
3.4-Exemplos de Questões Organizacionais para
Gestão
4---Modelos de Gestão
4.1-Definição
4.2-Dimensões de Analise
4.3-Fatos ou Indicadores
4.4-Balanced Scorecard - Estrutura de
Referência (Framework) para construção de Modelos de Gestão
5---Modelo
Multidimensional
5.1-Definição
5.2-Tabelas de Fatos
5.3-Tabelas de
Dimensões
5.4-Exemplos
6---Extração, Transformação e Carga de Dados
(ETL)
6.1-Definição
6.2-Área de Disponibilização de Dados (Data Staging)
6.3-Armazém de Dados Operacionais (Operational Data Storage)
7---Modelos
Analíticos ou Gerenciais
7.1-Definição
7.2-Exemplos
8---Metadados
8.1-Definição
8.2-Metadados Técnicos
8.3-Metadados de Negócio
9---Glossário
10--Siglas
11--Referências na Internet
1
Introdução
Este documento demonstra minha visão do que é e como se
contrói uma solução de Inteligência de Negócio (Business Intelligence) que sirva
de suporte aos processos de decisões de uma organização.
O processo está
representado abaixo, na Visão Geral, e explicado nos demais itens do documento.
Inclui uma série de termos, e seus respectivos conceitos, que julgo
necessários ao entendimento do processo de especificação e construção de uma
solução de Inteligência de Negócios.
O objetivo é propor uma Estrutura
de Referência (Framework) que sirva de base a este processo de especificação e
construção.
Procuro, também, comparar o processo proposto com o processo
de especificação e construção de soluções de automação de processos operacionais
da organização, normalmente citados como sitemas operacionais ou legados, na
literatura sobre Inteligência de Negócio (Business Intelligence).
Este
documento resume minha experiência pessoal e as pesquisas realizadas sobre o
assunto. Sendo assim as informações aqui organizadas também são frutos da
convivência profissional ou intelectual com várias pessoas que também se
interessam pelo assunto.
Agradeço qualquer comentário ou contribuição
que permita enriquecer o texto, contribuindo para a sua clareza e evolução.
2 Visão Geral
Vide "Modelo genérico de BI_20060214.gif"
abaixo.
3 Modelo Informacional
3.1 Definição
Representa as necessidades de informações que deverão ser atendidas pela
solução de Inteligência de Negócio (Business Intelligence) que será
desenvolvida.
Identifica as preocupações e focos de investigação que os
Gestores explorarão, com base nos dados operacionais e do ambiente da
Organização, para tomar as decisões que esta solução deverá suportar.
3.2 Áreas de Decisão
Identificam os Focos de Gestão de
cada um dos Gestores que deverão ser atendidos pela solução.
Exemplos:
Marketing, Orçamento, Gestão Operacional, Gestão de Aprendizagem
3.3
Níveis Organizacionais
Identifica os horizontes temporais de decisão
que a solução deverá atender. Geralmente um ou mais dentre os seguintes:
Diretoria – a solução deverá suportar a tomada de decisões estratégicas,
ou de longo prazo
Média Gerência – as decisões suportadas atenderão
necessidades táticas associadas ao cumprimento de objetivos de médio prazo
Gestão Operacional – a solução será utilizada para acompanhar as
ocorrências do dia a dia da Organização.
3.4 Exemplos de Questões
Organizacionais para Gestão
Quantos clientes compraram um
determinado Produto no último mês, trimestre, semestre ou ano ? E no período
correspondente anterior ?
Os Clientes que compram um determinado tipo de
Produto ou Serviço normalmente adquirem que outros Produtos ou Serviços ?
Qual a relação entre Satisfação com o Atendimento e o tipo de formação
do Atendente ?
Qual a relação entre Produtividade e o nível educacional,
ou tipo de formação, do Colaborador ?
Qual é o Fator de Inovação de cada
Unidade Organizacional (Receita de Novos Produtos ou Serviços / Receita Total da
Unidade Organizacional) ?
4 Modelos de Gestão
4.1
Definição
Conjuntos de Fatos ou Indicadores e as Dimensões em que
estes Fatos ou Indicadores deverão ser analisados para proporcionar uma visão de
situações ocorridas ou tendências de comportamento de áreas da organização ou de
seu ambiente de operação. São derivados do Modelo Informacional.
As
visões obtidas servirão de base para a tomada de decisões sobre alterações de
processos, iniciativas de reação a mudanças de resultados ocorridas ou
previstas, criação de novos produtos ou serviços para atender oportunidades
identificadas no ambiente operacional da organização.
Os Modelos de
Gestão representam o escopo que a solução de Inteligência de Negócio deve
atender. Difere da abordagem para Sistemas Operacionais, onde o escopo da
solução é dado pelas Funcionalidades que a aplicação desenvolvida deve
automatizar.
4.2 Dimensões de Analise
São as formas de
classificação e seleção dos valores registrados para Indicadores que representam
situações do ambiente organizacional que se deseja analisar.
Exemplos:
Tempo (Mês, Trimestre, Semestre, Ano), Estrutura Organizacional (Filial,
Gerência Regional, Divisão, Empresa, Corporação), Segmento de Cliente, Área
Geográfica (pode ser baseada no CEP), Tipo de Produto ou Serviço.
4.3
Fatos ou Indicadores
Valor Medido ou Atribuído que representa uma
ocorrência no ambiente Organizacional, ou Índices calculados com base nestes
Valores Medidos ou Atribuídos. Podem ser obtidos partindo de dados extraídos dos
sistemas operacionais da organização ou de dados capturados do ambiente externo
da Organização.
Exemplos:
Valor de uma Venda para um Cliente
Produtividade = Quantidade Produzida / Horas Trabalhadas
Eficiência Operacional = Faturamento / Soma dos custos fixos e variáveis
de uma Unidade Organizacional que produziu o Faturamento
Classificação:
Posição relativa de uma Unidade Organizacional em um conjunto de Unidades
Organizacionais, com base em um Indicador escolhido. Por exemplo: as dez
melhores e as dez piores, segundo algum critério de classificação.
4.4 Balanced Scorecard - Estrutura de Referência (Framework) para
construção de Modelos de Gestão
Considero que o Balanced Scorecard,
que pode ser traduzido como Indicadores Balanceados de Desempenho, pode ser
usado como Estrutura de Referência para auxiliar no processo de definição de
Modelos de Gestão da Organização.
O BSC defende a identificação de um
conjunto pequeno de Indicadores que permitam expressar os objetivos estratégicos
da Organização e que sejam passíveis de desdobramento em Indicadores de
performance para os vários níveis organizacionais, permitindo a cada Unidade
Organizacional e, no limite, a cada Colaborador, entender e ser avaliado por sua
contribuição para a obtenção dos objetivos estratégicos definidos.
Esta
metodologia defende que a escolha de Indicadores para a gestão de uma
Organização não deve ser restrita a informações econômicas ou financeiras. Assim
como não é possível pilotar com base apenas no indicador de velocidade de um
avião, indicadores financeiros não são suficientes para garantir que a empresa
está caminhando na direção correta. Para tanto o BSC defende a definição de
Indicadores que contemplem quatro perspectivas: financeira, mercadológica,
performance dos principais processos operacionais e aprendizado / inovação.
Esta metodologia de definição de Modelos de Gestão foi criada pelos
professores Robert Kaplan e David Norton, da Harvard Business School, em 1992 e
vem sendo aplicada com sucesso no mundo inteiro em centenas de organizações do
setor privado, público e em organizações não-governamentais.
5 Modelo Multidimensional
5.1 Definição
Estrutura de organização de dados que facilita o cálculo e a seleção das
informações necessárias para atender as análises de um ou mais Modelos de
Gestão.
5.2 Tabelas de Fatos
Contém os valores dos Fatos
ou Indicadores registrados ou calculados para cada conjunto de valores das
Dimensões de Análise.
Exemplo: Para um Produto ou Serviço, em um Período
de Tempo, em uma Unidade Organizacional, em um Segmento de Clientes e em uma
Região Geográfica, teremos os valores de quantidade de vendas, receita de
vendas, despesa de vendas, quantidade de reclamações de clientes, quantidade de
devoluções
5.3 Tabelas de Dimensões
Contém os atributos
de cada valor das Dimensões de Análise.
Exemplos:
Produto ou
Serviço – descrição, preço, familia de produtos
Unidade Organizacional -
nome, nome do Gerente, endereço, CEP
Segmento de Clientes – nome do
segmento
Região Geográfica – Bairro, Cidade, Estado, País
5.4
Exemplos
Abaixo são apresentados exemplos de modelo de dados
Relacional, usados em Sistemas Operacionais e de Modelo de Dados Dimensional,
usados em soluções de Inteligência de Negócio (Business Intelligence). O
objetivo é apresentar as diferenças de estruturação de dados para os dois tipos
de soluções.
No caso está simulado um modelo de Data Mart com Dados,
Fatos e Indicadores relacionados à Cobrança Bancária de Títulos.
O Modelo de Classes Operacional ou Transacional é o mais
adequado para suportar as transações do ambiente operacional da organização.
O Modelo de Dados Dimensional ou Gerencial é o mais adequado
para suportar as consultas sobre grandes volumes de dados, do ambiente de
análise gerencial da organização.
A construção de um Modelo de Dados
Dimensional ou Gerencial é feita através de um processo de Extração,
Transformação e Carga (ETL), a partir dos dados disponíveis no Modelo de Classes
Operacional ou Transacional.
O processo ETL pode ser construído
manualmente ou utilizando-se de ferramentas tais como BW (SAP), Cognos,
Informatica, MicroStrategy, dentre outras.
A disponibilidade de um
Modelo de Dados Dimensional ou Gerencial, adequado aos focos de análise
preferidos pelos gestores da organização, permite a construção de Modelos de
Análise utilizando-se de ferramentas para Processo de Análise On Line (OLAP)
disponíveis no mercado.
6 Extração, Transformação e Carga de Dados (ETL)
6.1 Definição
Conjunto de rotinas e operações aplicadas às bases de dados dos Sistemas Operacionais, para produzir os conteúdos do Modelo Multidimensional, definido a partir das necessidades de um ou mais Modelos de Gestão.
O processo ETL pode ser construído manualmente ou utilizando-se de ferramentas tais como BW (SAP), Cognos, Informatica, MicroStrategy, dentre outras.
6.2 Área de Disponibilização de Dados (Data Staging)
Área em que serão disponibilizados os dados dos Sistemas Operacionais que representam os Eventos de Negócio que serão utilizados por um ou mais Modelos de Gestão. Com isto evita-se que vários processos de extração de dados concorram com a operação normal dos sistemas transacionais da Organização. Será nesta área que os vários processos de ETL obterão os dados que necessitem.
6.3 Armazém de Dados Operacionais (Operational Data Storage)
Conjunto, organizado e integrado, de dados extraídos e mantidos sincronizados com suas origens nos sistemas operacionais da Organização. Atende necessidades de análises para gestão de curto prazo, geralmente trinta a sessenta dias, envolvendo informações de mais de um sistema operacional.
7 Modelos Analíticos ou Gerenciais
7.1 Definição
Conjunto de apresentações construídas a partir dos dados disponíveis nos Modelos Multidimensionais, visando atender necessidades dos Modelos de Gestão que a solução atende.
Alguns tipos de análises que podem ser construídas:
Detecção de Exceções em Processos ou Cartas de Controle de Processos
Análises Ad-hoc
CRM analítico
Mineração de Dados (Data Mining)
Processos de Análise On Line (OLAP)
7.2 Exemplos
Alguns exemplos de Modelos de Análise possíveis, para o caso de Cobrança Bancária de Títulos (*):
Análises 20-80, ou seja, os 20% que produzem 80% do valor da variável de análise escolhida do Modelo (Cedentes, Diretorias Regionais, Gerências Regionais, Agências, Regiões Geográficas) para períodos de tempo selecionados.
Os dez mais e os dez menos (Cedentes, Diretorias Regionais, Gerências Regionais, Agências, Regiões Geográficas) para períodos de tempo selecionados.
Mapas de áreas geográficas coloridas conforme os valores da variável (*) de análise selecionada do Modelo. Inclusive com possibilidade de “fazer zoom” em uma dada região geográfica e visualizando as sub-regiões coloridas segundo o mesmo padrão de cores (Drill down e Drill up)
Comparações entre períodos de tempo selecionados (trimestres, semestres, etc.) para detecção de sazonalidades ou análises de performance de indicadores sem a contaminação desta sazonalidade.
(*) Para qualquer dos valores disponíveis na Tabela Fato do Modelo de Dados Dimensional ou Gerencial, ou Indicador Chave de Processo (KPI) calculado a partir destes valores disponíveis.
8 Metadados
8.1 Definição
Conjunto de informações que permitem compreender o significado, conteúdo e situação dos dados e informações presentes em uma Organização.
8.2 Metadados Técnicos
Representam informações sobre estruturas de dados, definições de rotinas e processos organizacionais, diários de execução de rotinas operacionais ou de extração, transformação e carga de dados e seus resultados.
Incluem:
Dicionários de Dados, com Nome, Formato, Tipo e Tamanho dos atributos das bases de dados,
Especificações de Programas de Computadores ou de Regras de Transformações efetuadas em dados extraídos dos Sistemas Operacionais para compor Modelos Multidimensionais,
Logs de execução de rotinas.
8.3 Metadados de Negócio
Representam conceitos de negócio ou fórmulas e métodos de obtenção de Indicadores usados em um ou mais Modelos de Gestão ou Sistemas Operacionais.
9 Glossário
Ad-hoc – questão ou análise a ser resolvida e que não foi préviamente definida.
Business Intelligence – Inteligência de Negócio: Conjunto de Modelos de Gestão e Capacidades de Análise que permitem a uma Organização compreender e reagir eficazmente aos desafios e oportunidades presentes em seu ambiente de atuação.
Customer Relationship Management – Gestão do Relacionamento com o Cliente: Conjunto de Modelos de Gestão, Capacidades de Análise e Ações que permitem a uma Organização melhorar o relacionamento com seus clientes, facilitando o cumprimento das Metas e Objetivos da Organização.
Data Mining – Exploração de Dados: Conjunto de Modelos e Capacidades de Análise que permitem a identificação de padrões e tendências através de tratamentos automatizados de grandes volumes de dados sobre a operação e o ambiente da Organização.
Decision Support System – Sistemas de Suporte a Decisão: sistemas que disponibilizam alertas e indicadores que são utilizados nos processos de tomada de decisão da Organização.
Drill Down - O Drill Down ocorre quando o usuário aumenta o nível de detalhe da informação, diminuindo o grau de granularidade.
Drill Up - É o contrário do Drill Down, ele ocorre quando o usuário aumenta o grau de granularidade, diminuindo o nível de detalhamento da informação.
Executive Information System – Sistemas de Informações Executivas: sistemas que permitem visões macro de resultados e tendências do conjunto de processos de uma organização. Geralmente produzem relatórios de uma página ou indicadores em painéis de controle, demonstrando os principais Indicadores de toda a Organização.
Management Information System – Sistemas de Informações Gerenciais: sistemas que permitem acompanhar e avaliar os resultados de processos de uma Organização.
On Line Analytical Process – Processo de Análise On Line: Capacidade de combinar dados de uma estrutura de dados disponível para obter diferentes análises cuja utilidade é avaliada após sua produção.
Operational Data Storage – Armazém de Dados Operacionais: conjunto, organizado e integrado, de dados extraídos e mantidos sincronizados com suas origens nos sistemas operacionais da Organização. Atende necessidades de análises para gestão de curto prazo, geralmente trinta a sessenta dias, envolvendo informações de mais de um sistema operacional.
10 Siglas
BI – Business Intelligence
CRM - Customer Relationship Management
DSS – Decision Support System
EIS – Executive Information System
ETL - Extração, Transformação e Carga (Loading)
MIS – Management Information System
ODS - Operational Data Storage
OLAP - On Line Analytical Process
11 Referências na Internet
http://www.dmreview.com/ - Business intelligence, data warehousing and analytics editorial
http://www.dmreview.com/authors/author_sub.cfm?AuthorID=30609 - Customer Intelligence - Larry Goldman
http://www.dwbrasil.com.br/ - Artigos em português sobre Inteligência de Negócio
http://www.inmoncif.com/home/ - Corporate Information Factory e Government Information Factory - Frameworks para soluções de Inteligência de Negócio
http://www.ralphkimball.com/html/articles.html - Kimball Group Data Warehouse Training Articles
http://www.bscol.com/ - Balanced Scorecard Collaborative - driving breakthrough results
http://www.symnetics.com.br/news/default.asp - BSC - Symnetics - Brasil - Biblioteca Virtual – Artigos
6.1 Definição
Conjunto de rotinas e operações aplicadas às bases de dados dos Sistemas Operacionais, para produzir os conteúdos do Modelo Multidimensional, definido a partir das necessidades de um ou mais Modelos de Gestão.
O processo ETL pode ser construído manualmente ou utilizando-se de ferramentas tais como BW (SAP), Cognos, Informatica, MicroStrategy, dentre outras.
6.2 Área de Disponibilização de Dados (Data Staging)
Área em que serão disponibilizados os dados dos Sistemas Operacionais que representam os Eventos de Negócio que serão utilizados por um ou mais Modelos de Gestão. Com isto evita-se que vários processos de extração de dados concorram com a operação normal dos sistemas transacionais da Organização. Será nesta área que os vários processos de ETL obterão os dados que necessitem.
6.3 Armazém de Dados Operacionais (Operational Data Storage)
Conjunto, organizado e integrado, de dados extraídos e mantidos sincronizados com suas origens nos sistemas operacionais da Organização. Atende necessidades de análises para gestão de curto prazo, geralmente trinta a sessenta dias, envolvendo informações de mais de um sistema operacional.
7 Modelos Analíticos ou Gerenciais
7.1 Definição
Conjunto de apresentações construídas a partir dos dados disponíveis nos Modelos Multidimensionais, visando atender necessidades dos Modelos de Gestão que a solução atende.
Alguns tipos de análises que podem ser construídas:
Detecção de Exceções em Processos ou Cartas de Controle de Processos
Análises Ad-hoc
CRM analítico
Mineração de Dados (Data Mining)
Processos de Análise On Line (OLAP)
7.2 Exemplos
Alguns exemplos de Modelos de Análise possíveis, para o caso de Cobrança Bancária de Títulos (*):
Análises 20-80, ou seja, os 20% que produzem 80% do valor da variável de análise escolhida do Modelo (Cedentes, Diretorias Regionais, Gerências Regionais, Agências, Regiões Geográficas) para períodos de tempo selecionados.
Os dez mais e os dez menos (Cedentes, Diretorias Regionais, Gerências Regionais, Agências, Regiões Geográficas) para períodos de tempo selecionados.
Mapas de áreas geográficas coloridas conforme os valores da variável (*) de análise selecionada do Modelo. Inclusive com possibilidade de “fazer zoom” em uma dada região geográfica e visualizando as sub-regiões coloridas segundo o mesmo padrão de cores (Drill down e Drill up)
Comparações entre períodos de tempo selecionados (trimestres, semestres, etc.) para detecção de sazonalidades ou análises de performance de indicadores sem a contaminação desta sazonalidade.
(*) Para qualquer dos valores disponíveis na Tabela Fato do Modelo de Dados Dimensional ou Gerencial, ou Indicador Chave de Processo (KPI) calculado a partir destes valores disponíveis.
8 Metadados
8.1 Definição
Conjunto de informações que permitem compreender o significado, conteúdo e situação dos dados e informações presentes em uma Organização.
8.2 Metadados Técnicos
Representam informações sobre estruturas de dados, definições de rotinas e processos organizacionais, diários de execução de rotinas operacionais ou de extração, transformação e carga de dados e seus resultados.
Incluem:
Dicionários de Dados, com Nome, Formato, Tipo e Tamanho dos atributos das bases de dados,
Especificações de Programas de Computadores ou de Regras de Transformações efetuadas em dados extraídos dos Sistemas Operacionais para compor Modelos Multidimensionais,
Logs de execução de rotinas.
8.3 Metadados de Negócio
Representam conceitos de negócio ou fórmulas e métodos de obtenção de Indicadores usados em um ou mais Modelos de Gestão ou Sistemas Operacionais.
9 Glossário
Ad-hoc – questão ou análise a ser resolvida e que não foi préviamente definida.
Business Intelligence – Inteligência de Negócio: Conjunto de Modelos de Gestão e Capacidades de Análise que permitem a uma Organização compreender e reagir eficazmente aos desafios e oportunidades presentes em seu ambiente de atuação.
Customer Relationship Management – Gestão do Relacionamento com o Cliente: Conjunto de Modelos de Gestão, Capacidades de Análise e Ações que permitem a uma Organização melhorar o relacionamento com seus clientes, facilitando o cumprimento das Metas e Objetivos da Organização.
Data Mining – Exploração de Dados: Conjunto de Modelos e Capacidades de Análise que permitem a identificação de padrões e tendências através de tratamentos automatizados de grandes volumes de dados sobre a operação e o ambiente da Organização.
Decision Support System – Sistemas de Suporte a Decisão: sistemas que disponibilizam alertas e indicadores que são utilizados nos processos de tomada de decisão da Organização.
Drill Down - O Drill Down ocorre quando o usuário aumenta o nível de detalhe da informação, diminuindo o grau de granularidade.
Drill Up - É o contrário do Drill Down, ele ocorre quando o usuário aumenta o grau de granularidade, diminuindo o nível de detalhamento da informação.
Executive Information System – Sistemas de Informações Executivas: sistemas que permitem visões macro de resultados e tendências do conjunto de processos de uma organização. Geralmente produzem relatórios de uma página ou indicadores em painéis de controle, demonstrando os principais Indicadores de toda a Organização.
Management Information System – Sistemas de Informações Gerenciais: sistemas que permitem acompanhar e avaliar os resultados de processos de uma Organização.
On Line Analytical Process – Processo de Análise On Line: Capacidade de combinar dados de uma estrutura de dados disponível para obter diferentes análises cuja utilidade é avaliada após sua produção.
Operational Data Storage – Armazém de Dados Operacionais: conjunto, organizado e integrado, de dados extraídos e mantidos sincronizados com suas origens nos sistemas operacionais da Organização. Atende necessidades de análises para gestão de curto prazo, geralmente trinta a sessenta dias, envolvendo informações de mais de um sistema operacional.
10 Siglas
BI – Business Intelligence
CRM - Customer Relationship Management
DSS – Decision Support System
EIS – Executive Information System
ETL - Extração, Transformação e Carga (Loading)
MIS – Management Information System
ODS - Operational Data Storage
OLAP - On Line Analytical Process
11 Referências na Internet
http://www.dmreview.com/ - Business intelligence, data warehousing and analytics editorial
http://www.dmreview.com/authors/author_sub.cfm?AuthorID=30609 - Customer Intelligence - Larry Goldman
http://www.dwbrasil.com.br/ - Artigos em português sobre Inteligência de Negócio
http://www.inmoncif.com/home/ - Corporate Information Factory e Government Information Factory - Frameworks para soluções de Inteligência de Negócio
http://www.ralphkimball.com/html/articles.html - Kimball Group Data Warehouse Training Articles
http://www.bscol.com/ - Balanced Scorecard Collaborative - driving breakthrough results
http://www.symnetics.com.br/news/default.asp - BSC - Symnetics - Brasil - Biblioteca Virtual – Artigos
