Agosto / 2012
Pedro Domingues
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Business Intelligence
Inteligência Corporativa
Conhece-te a ti mesmo
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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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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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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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Estudo de Casos
• Exemplo de Dashboard;
• Mapa de Coleta CPS;
• Aplicação Mobile;