Agosto / 2012

Pedro Domingues

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Business Intelligence

Inteligência Corporativa

Conhece-te a ti mesmo

Pedro Domingues

pldomin@usp.br

Tel. 3091-3612

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Roteiro

Noticias do Gartner;

Conceito e Benefícios;

Modelagem Multidimensional (Star Schema X Snow Flake);

O problema da qualidade dos dados;

Arquitetura, Players e Produtos de BI;

Ciclo do Projeto de BI;

Regras de ouro em projetos de BI;

Estudo de Casos

• Exemplos de Dashboards;

• Mapa de Coleta CPS;

• Aplicação Mobile;

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Noticias do Gartner

• Quanto os executivos aproveitam de seus ativos de dados para os

seus processos de tomada de decisões ?

de 20 a 25%

• Porque?

• Em regra geral as empresas não tem falta de dados, tem toneladas

deles. As pessoas que precisam dos dados não sabem como

buscá-los.

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Porque as pessoas estão

buscando soluções de BI

Todo o tempo

75% do tempo

50% do tempo

25% do tempo

Nunca

Decisões por impulso

Base: 675 Executivos e Gerentes dos USA e EUROPA Fonte: BusinessWeek (revista sobre negócios)

“Impulso” é utilizado:

> 60% das pessoas

> 50% do tempo

Informações para tomada de decisão Ciente de que gerentes tomarão decisões erradas, devido a falta de informação

Insuficiente

Mais que o necessário

Sempre na Medida Exata

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Mais noticias do Gartner

• Até 2012, mais de 35% das 5.000 empresas top globais não conseguirão

tomar decisões criteriosas sobre as mudanças significativas nos seus

negócios e mercados.

• Até 2012, as unidades de negócio irão controlar pelo menos 40 % do total

do orçamento para BI.

• Em 2009, tomada de decisões colaborativas emergirão como um nova

categoria de produtos que combina software social com recursos das

ferramentas de BI.

• Até 2012, 30% aplicações analíticas orientadas aos processos de negócios

serão entregues através de mashups (componentes).

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Conceito

• A inteligência Corporativa, ou Business Intelligence, é um termo do

Gartner Group.

• O conceito surgiu nos anos 80. BI é o sucessor dos DSS e EIS;

• É tido como a transformação do dado bruto em informação e

posteriormente em conhecimento.

• Descreve as habilidades das corporações para acessar dados e

explorar as informações, analisando-as, desenvolvendo percepções

e entendimentos a seu respeito, o que as permite incrementar e

tornar mais pautada em informações a tomada de decisão.

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Conceito

• Democracia da Informação.

• “A informação deve fluir livremente, certamente de um modo dirigido. Todas as

pessoas desde o trabalhador operacional até o dirigente da empresa deve ter

acesso à informação de que precisa para tomar decisões.” Bernard Lieutaud.

• A lei de Bernard.

• “O valor da informação não reside hoje em possuí-la, mas de levá-la a ser usada

o máximo possível. O valor da informação expande-se com o número de

utilizadores.”

• Fatos, Métricas e Dimensões.

• Modelos Multidimensionais;

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Benefícios

• No nível tático;

• Poderá ajudar a aperfeiçoar os processos de negócio identificando tendências,

anomalias e comportamentos que exigem ação da administração.

• No nível estratégico;

• Maior conhecimento do negócio;

• Alinhamento de múltiplos processos de negócio com os objetivos estratégicos,

através de administração de desempenho e análises integradas;

• Identificar riscos mais cedo e identificando mudanças de procedimentos que

necessitam de maior atenção;

• Melhoria na qualidade das informações de que necessitam para estarem em

concordância com os órgãos regulatórios e com o mercado;

• Melhoria na comunicação entre os envolvidos no negócio.

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Modelo Multidimensional

Star Schema

Fato

DIM

ESTRUTURA

ORGANIZACIONAL

DIM

TEMPO

DIM

GEOGRÁFICAS DIM

TÉCNICAS DO

NEGÓCIO

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Elementos do BI

• Fatos. • Dados necessários para análise do negócio, para monitorar o desempenho do negócio ou

os fatores críticos de sucesso.

• Métricas. • Medidas do negócio, elementos com propriedade aditiva.

• Dimensões. • São os ângulos de análise dos fatos.

• Hierarquia das dimensões. • Pais, Estado, Cidade (hierarquia geográfica).

• Atributos. • São níveis dentro da dimensão ou qualificadores da dimensão.

• Definem níveis de agregação.

• Relacionamentos • É a ligação entre a dimensão e o fato.

• Granularidade. • Menor nível de detalhe de armazenamento do fato.

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Passos da Modelagem

• Identificar os processos a serem modelados;

• Definir a granularidade da tabela de fatos;

• Definir as dimensões primárias do negócio;

• Definir dimensões adicionais ( revisar granularidade );

• Definir cuidadosamente quais eventos aparecerão na tabela de

fatos;

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O problema da qualidade dos

dados

• Hipótese: Até 2012 mais de 50% dos projetos de BI experimentarão

uma aceitação limitada se não falharem totalmente, porque não se

orientarão pró-ativamente as demandas de qualidade de dados. (Fonte: Gartner 2006.).

• No início,

– “dado bom é aquele que existe”. • Com o passar do tempo as exigências de qualidade dos dados vão

aumentando:

– “Isso não me atende mais”.

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Quantidade X Complexidade

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O problema da qualidade dos

dados

• O que acontece; – Processos são revisados e

readequados;

– Sistemas são ajustados e/ou

novas implementações são

solicitadas.

– Os Metadados são reforçados

objetivando uma visão

compartilhada dos elementos,

informações, indicadores etc....

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Arquitetura de BI

Modelo

Multidimensional

Sistemas

Legados

S1

S2

RH

Outros

ETL

Extract

Translate

Load

D1

D2 D4

D3

F1

Camada

Visual

Paineis

Indicadores

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Opções para Transformação e

integração de Dados

Fonte: Gartner

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Integração de Dados - ETL

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O quadrante do DW e DBMS

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Produtos - BI

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Ciclo de Projeto de BI

Planejamento do

Projeto

Definição dos

Requisitos de

Negócio

Modelagem

Dimensional

Projeto Físico

Desenvolvimento e

Projeto da Área de

Transição

Implantação e

Manutenção

Projeto e Arquitetura

Técnica

Seleção e Instalação

de Produtos

Administração do Projeto

Fase1

Adminstração do Projeto

Fase 2

Especificação da

Aplicação do

Usuário Final

Desenvolvimento da

aplicação do Usuário

Final

Especificação dos

processos de

extração

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Ciclo de Projeto – Produtos da

Fase1

• Lista de Requisitos Funcionais e não Funcionais.

• Modelo Lógico do Data Mart

• Definição dos Indicadores de Negócio.

• Modelos de Relatórios.

• Metadados contendo: • Conceito da informação.

• Formato e estrutura do dado.

• Origem do dado.

• Regra de formação.

• Propriedade do dado.

• Onde o dado é utilizado.

• Especificação dos processos de extração de informações.

• Especificação dos processos de tratamento intermediário.

• Definição Infra-estrutura necessária.

• Planejamento geral do projeto de desenvolvimento e implantação.

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Ciclo de Projeto – Produtos da

Fase 2

• Datamart e/ou Datawarehouse constituído;

• Processos de Extração construídos, testados e homologados;

• Aplicação do cliente construída, testada e homologada;

• Relatórios construídos, testados e homologados;

• Treinamento do usuários na ferramenta de produção de informações;

• Transição para o ambiente de produção;

• Acompanhamento pós implantação;

• Homologação geral do projeto.

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Regra de Ouro em Projetos de

BI (1)

• Não substime o quanto a qualidade dos dados poderá atrapalhar o seu projeto.

• Desenvolvimento de Competências de Análise;

• “Sem patrocinador” significa “sem projeto”, então cuide do seu patrocinador;

• “Sem orçamento definido” significa “Projeto não está seguro”;

• “Sem recursos disponíveis” tambem significa “sem projeto”;

• Uso de abordagem metodológica, com 4 documentos chaves:

• Uma visão de projeto ( mínimo de 1 uma página ).

• Um plano de projeto deverá refletir todos estágios do projeto.

• Log de Demandas e Log de Mudanças, Logs são obrigatórios.

• Evite abordagens complexas de projetos, utilize abordagem passo a passo ( Foco

no planejamento de curto prazo );

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Regra de Ouro em Projetos de

BI (2)

• Seleção de Parceiros e Produtos requer uma abordagem profissional;

• Se um projeto será subcontratado você terá que:

• Formalizar a metodologia de acompanhamento;

• Tornar claro e detalhado a descrição das entregas & papéis;

• Um contrato para formalizar o relacionamento;

• Uma abordagem formal para as entregas.;

• Gerenciar orçamento é elemento chave do projeto;

• A análise das lições aprendidas após a conclusão do projeto é o único caminho para

melhorar a gestão dos próximos projetos;

• COMUNICAR, COMUNICAR, COMUNICAR...

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Informações sobre um

Indicador

• Indicador bom é aquele que provoca no gestor uma emoção;

• Precisa ser simples e bem conceituado;

• Visão compartilhada do conceito;

• Muito bom se estão ligados a objetivos estratégicos que por sua vez

estão ligados a visão de futuro da instituição;

• Muito bom se estiver amparado pelas ferramentas de gestão tais

como: BSC, Six Sigma, Kanban.

• O BI é muito valioso tambem na implementação das ferramentas de

gestão.

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Uma organização madura e

inteligente

• Domina as técnicas de análise e simulação, além de um retrovisor tem um radar;

• Coleta e distribui informações relevantes com baixa latência;

• Utiliza indicadores relevantes e realistas;

• Possui ciclo rápido de resolução de problemas estratégicos e operacionais;

• Procura rastrear o surgimento de crises e eventos;

• Promove auto-suficiência para o usuário / consumidor interno e externo.

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Perguntas ?

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Estudo de Casos

• Exemplo de Dashboard;

• Mapa de Coleta CPS;

• Aplicação Mobile;

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