[ Aplicativos ] Business Intelligence

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    06-Jun-2015

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BUSINESS INTELIGENCE Mdulo 1 Discutindo Origens e Conceitos A necessidade de cruzar e analisar informaes para realizar uma gesto empresarial eficiente uma realidade to verdadeira quanto no passado o foi descobrir se a alta da mar iria propiciar uma pescaria abundante. O interesse pelo Business Intelligence (BI) vem crescendo na medida em que seu emprego possibilita s corporaes realizar uma srie de anlises e projees, de forma a agilizar os processos relacionados s tomadas de deciso. o que defendia Howard Dresner, a quem se atribui a criao do termo, em 1989, quando era analista do Instituto Gartner. Assim como ele, os norte-americanos ganharam fama pelo desenvolvimento das modernas ferramentas de BI. Yves-Michel Marti, cientista, professor e fundador da Egideria, uma das maiores empresas europias de consultoria em Business Intelligence, reivindica no entando para o Velho Continente o bero e a aplicao pioneira do conceito de BI. Segundo Marti, a tradio dos pases europeus repleta de referncias. Em seus estudos sobre economia inteligente, um dos exemplos destaca que no fim do sculo XVI, a Rainha Elizabeth I, visando ocupar territrios conquistados, determinou que a base da fora inglesa fosse informao e comrcio. E solicitou ao filsofo Francis Bacon que inventasse um sistema dinmico de informao, o qual foi amplamente aplicado pelos ingleses. A evoluo com a TI Do ponto de vista tecnolgico, a era pr-BI situa-se em um passado no muito distante, algo entre trinta e quarenta anos atrs, anos 60 e 70 do sculo XX. Nessa poca, os computadores, reduzidos, deixaram de ocupar salas gigantescas enquanto as empresas passavam a perceber os dados como uma possvel e importante fonte para informaes decisrias. Ainda no existiam, porm, recursos eficientes para a anlise consistente desses dados. Era possvel reunir informaes de maneira integrada com sistemas transacionais estabelecidos com predominncia em dados hierrquicos. Reunidas em blocos fechados de informao, permitiam uma viso da empresa, mas no ofereciam ganhos decisrios ou negociais. O panorama comeou a mudar na dcada de 70, com o surgimento das tecnologias de armazenamento e acesso a dados DASD (Direct Access Storage Device dispositivo de armazenamento de acesso direto), e SGBD (Sistema Gerenciador de Banco de Dados), duas siglas cujo principal significado era o de estabelecer uma nica fonte de dados para todo o processamento. A partir da, o computador passou a ser visto como um coordenador central para atividades corporativas e o banco de dados foi considerado um recurso bsico para a vantagem competitiva. -1-

No incio dos anos 90, a maioria das grandes empresas contava somente com Centros de Informao (CI), que embora mantivessem estoque de dados, propiciavam pequena disponibilidade de informao. Mesmo assim, os CIs supriam, de certa forma, as necessidades dos tomadores deciso, ao fornecer relatrios e informaes gerenciais. O mercado se tornava mais complexo e a Tecnologia da Informao aprimorava os softwares, que geravam informaes no apenas mais precisas e como no momento adequado para definir aes que melhorassem o desempenho das empresas. Entre 1992 e 1993 surgiu o Data Warehouse, uma grande base de dados informativos, ou seja, um repositrio nico de dados consolidados, limpos e uniformizados. considerado por especialistas a pea essencial para um projeto de Business Intelligence. No entanto, as opinies no so unnimes. Na avaliao de consultores importante que a empresa que deseja implementar ferramentas de anlise disponha de um repositrio especfico para reunir os dados j transformados em informaes (questo detalhada no decorrer do curso). Esse repositrio no precisa ser, necessariamente, um Data Warehouse, mas algo menos complexo como, por exemplo, um Data Mart (banco de dados desenhado especialmente para assuntos ou reas especficas). Ou mesmo um banco de dados relacional comum, separado do ambiente transacional (operacional) e dedicado a armazenar as informaes usadas como base para a realizao de diferentes anlises e projees. Do EIS ao BI O desenvolvimento tecnolgico que permitiu a criao de ferramentas para facilitar a captao, extrao, armazenamento, filtragem, disponibilizao e personalizao dos dados levou as corporaes a se interessarem pelas solues de BI de forma mais contundente, principalmente por volta de 1996, quando o conceito de Business Intelligence passou a ser difundido como uma evoluo do EIS - Executive Information Systems, criado no fim da dcada 70 por de pesquisadores do MIT (Massachusets Institute of Tecnology-EUA). O Executive Information System (EIS) , na verdade, um software que fornece informaes a partir de uma base de dados. A partir da consulta s bases de dados das funes empresariais, apresenta informaes de forma simples e amigvel, atendendo principalmente s necessidades dos executivos da alta administrao. Permite o acompanhamento dirio de resultados, ao tabular dados de todas as reas da empresa e exibi-los de forma grfica e simplificada, de fcil compreenso para usurios sem conhecimentos profundos de tecnologia. A navegao feita por meio de mouse ou touchscreen (tela sensvel ao toque), o que no requer prtica nem habilidade ou assistncia. O objetivo principal do EIS oferecer ao seu usurio, rapidamente, uma viso gerencial da organizao, mostrando como funcionam seus processos de trabalho e como ela se relaciona com o mundo externo - clientes e fornecedores. -2-

Com o passar dos anos, o termo Business Intelligence ganhou abrangncia e abarcou uma srie de ferramentas, como o prprio EIS e as solues DSS ( Decision Support System sistema de suporte deciso), Planilhas Eletrnicas, Geradores de Consultas e de Relatrios, Data Marts, Data Mining, Ferramentas OLAP (Online Analytical Process), entre tantas outras (definidas no mdulo III). Todas buscam promover agilidade comercial, dinamizar a tomada de decises e refinar estratgias de relacionamento com clientes. A histria do Business Intelligence est profundamente atrelada tambm ao ERP (Enterprise Resource Planning), os sistemas integrados de gesto empresarial cuja funo facilitar a operao das empresas. Esses sistemas registram, processam e documentam cada fato novo na engrenagem corporativa e distribuem a informao de maneira clara e segura, em tempo real. Mas as empresas que implementaram esses sistemas logo se deram conta de que apenas armazenar grande quantidade de dados de nada valia se eles se encontravam repetidos, incompletos e espalhados em vrios sistemas. Percebeu-se que era preciso dispor de ferramentas que reunissem os dados numa base nica e trabalh-los de forma a permitir anlises diferentes sob ngulos variados. Por essa razo, a maioria dos fornecedores de ERP passou a embutir em seus pacotes os mdulos de BI, que se sofisticam cada vez. O impacto da Web Inicialmente, o Business Intelligence pertenceu ao domnio do pessoal de TI e especialistas em pesquisa de mercado, responsveis pela extrao de dados, implementao de processos e divulgao dos resultados aos altos executivos. O crescimento da Internet mudou tudo. Se at ento o conceito era levar informao a poucos funcionrios para orientar as decises, hoje, a rede permite disponibilizar solues de BI para um nmero maior de pessoas. O comrcio eletrnico tambm acelerou os negcios em diversos nveis. Some-se a isso o novo consumidor que se apresenta virtualmente. Para conhecer e atender a essas necessidades uma empresa precisa cada vez mais de agilidade comercial, capacidade de tomar decises e refinar suas estratgias para os clientes o mais rpido possvel. A necessidade de as organizaes atingirem metas crescentes exigiu maior envolvimento corporativo maior e a democratizao da informao. Internamente o BI no mudou exatamente de mos, mas ganhou mais adeptos e principalmente mais cabeas pensantes com acesso s informaes. O Business Intelligence passou a ser encarado como aplicao estratgica integrada, disponvel por meio de desktops, estaes de trabalho e nos servidores da empresa.

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Atualmente, corporaes de pequeno, mdio e grande portes necessitam do BI para as mais diversas situaes, da tomada de deciso otimizao do trabalho, reduo de custos, previso de crescimento e elaborao de estratgias. A maioria dos analistas considera oBI aplicvel em todas as companhias, inclusive nas de faturamento reduzido, desde que analisado o custo/benefcio. Para que um projeto de BI leve a empresa ao melhor desempenho, preciso analisar dois fatores: quanto vai se gastar e o que se espera obter - ou seja, necessrio alinhar o projeto com os interesses e as estratgias da corporao. . No Brasil, solues de Business Intelligence esto em bancos de varejo, em empresas de telecomunicaes, seguradoras e em toda instituio que perceba a tendncia da economia globalizada, em que a informao tem de chegar aos usurios de forma rpida, precisa e abundante porque a sobrevivncia no mercado ser medida pela capacidade de gerar conhecimento. E somente uma boa gesto do conhecimento fundamenta polticas e estratgias eficazes. O retorno de um sistema de BI depende das prioridades de cada empresa. As ferramentas evoluem, refletindo potencial de crescimento do mercado. A velocidade imposta aos negcios pela Web exige que se d, a quem decide, autonomia para agir. O Gartner reconheceu que o incio do sculo 21 mudou a viso da aplicabilidade dos softwares. O que se pode imaginar para o futuro muito menos o que podemos chamar de ferramentas e muito mais o que o mercado necessita com urgncia: solues. Os frutos do BI Diversas empresas j colhem frutos das solues de BI. A General Motors do Brasil (GM) padronizou sua infra-estrutura de anlise de dadoscom plataforma de Business Intelligence (BI). So atendidas pela soluo as reas de Marketing e Vendas, focadas no processo Order to Delivery, que reflete as informaes desde um pedido at sua entrega ao consumidor; as reas de Manufatura, Finanas e Compras, responsveis pela compra de materiais indiretos, previso de vendas de veculos (demand sensing) e anlises de vendas on-line e da performance de processos internos ligados ao consumidor final. O uso da plataforma de BI permitiu ainda, GM, trocar informaes entre seus escritrios em todo o pas e entender melhor o perfil dos consumidores. Antes de fazer essa opo, a GM possua vrios processos e reas dependentes de informaes derivadas de diferentes negcios para tomar suas decises.. Porm, na maioria das vezes, eram projetos elaborados manualmente, com diferentes sistemas e planilhas, que no interagiam. Havia a necessidade de estabelecer uma tecnologia para apoias s aes da empresa de maneira consistente e integrada. Foi, ento, criada uma rea especfica denominada Executive Information Management, com a misso de otimizar o potencial de uso da soluo de BI. -4-

A implementao das solues ficou a cargo da rea Executive Information Management, criada especialmente para o projeto. Inicialmente atendia a cerca de 20 pessoas e hoje conta com mais de 600 usurios, entre analistas, supervisores, coordenadores, gerentes e diretores. Trabalha com as solues MicroStrategy Intelligence Server, OLAP Server, Narrowcast, Web Analyst e Desktop Analyst. A mais recente aquisio foi a plataforma de BI totalmente integrada e baseada na Web. Outro benefcio a facilidade na criao de relatrios. A GM obtm qualquer informao do sistema e com mais rapidez e conta com maior facilidade para o cruzamento dos dados existentes, como por exemplo filtros por regio, tempo ou modelos dos veculos comercializados. Assim, os executivos sabem pelos os relatrios eletrnicos quanto foi vendido no dia anterior. Para comportar todas essas informaes, a GM possui vrios bancos de dados de portes mdio e grande que constituem Datamarts especializados. BUSINESS INTELIGENCE Mdulo 2 Como iniciar um projeto de BI Como se inicia um projeto de BI? Toda e qualquer empresa, independente de porte e ramo de atuao, deve investir nesse recurso? Quais sistemas e solues devem ser empregados? Quais profissionais devem ser envolvidos nessa tarefa? Essas e outras questes so difceis de responder porque no existe uma frmula nica e que sirva para todas as corporaes. Em tese, o atual nvel de competitividade exige que todas as empresas, indistintamente, consigam responder rapidamente e acertadamente s solicitaes do mundo dos negcios. Nesse sentido, todas deveriam contar com instrumentos que as ajudassem a identificar tendncias do mercado e os hbitos dos consumidores, para fazer previses e traar planos de ao no menor tempo possvel. No entanto, existem alguns fatores que devem ser considerados antes de se partir para adoo e implementao de ferramentas de BI. O primeiro passo consiste em identificar as reais necessidades da empresa, especialmente as das reas de vendas e marketing e, posteriormente, de finanas, que costumam ser os patrocinadores mais fortes das iniciativas de BI. Ou, no caso da gerao de indicadores de desempenho, todas as principais reas da companhia. Tambm deve ficar claro que apesar desses projetos envolverem o uso de ferramentas e solues de Tecnologia da Informao, importante entender que Business Intelligence um projeto de negcios e por isso deve estar alinhado estratgia global da corporao. Esse tipo de iniciativa exige o envolvimento dos profissionais das reas de negcios, que sero seus principais usurios, e essa participao deve ocorrer desde a fase de concepo at implementao efetiva das solues. Dependendo do projeto, tambm podem ser envolvidos diretamente os profissionais da alta gerncia. Caber -5-

rea de TI verificar a viabilidade de aquisio de ferramentas que se mostram mais adequadas ao projeto e s possibilidades de integrao com os sistemas j instalados na empresa. aconselhvel integrar todos os sistemas transacionais (operacionais) utilizados antes de se iniciar a implementao de um projeto de BI, considerando os dados vindos de diversas fontes como: mainframes, bancos de dados relacionais, servidores, estaes cliente, dispositivos mveis (notebooks, PDAs, telefones celulares etc), call centers, entre outros. Mas o pr-requisito fundamental para o sucesso da iniciativa entender a cadeia de valor da informao para a corporao como um todo. Planejamento e metas Embora muitas empresas ainda considerem o planejamento como uma tarefa intil, que consome tempo e no leva a resultados efetivos, a realidade tem comprovado justamente o contrrio. Saber planejar essencial para evitar gastos desnecessrios em recursos, tecnologia e em tempo dos profissionais. Na verdade, h dois tipos de planejamento importantes, intimamente relacionados e teis para a definio e a execuo bem-sucedida de um projeto de BI: o Planejamento Estratgico Corporativo (PEC) e o Planejamento Estratgico da Informao (PEI). O Planejamento Estratgico Corporativo enfatiza as oportunidades, os riscos, os pontos fortes e fracos da empresa, tanto em relao ao seu ambiente interno quanto ao externo. por meio desse procedimento que so traadas as principais metas e as estratgias para alcan-las. Feito isso, podero ser utilizadas metodologias especficas para fornecer os indicadores de desempenho, como o Balanced Scorecard (BSC) um sistema de gesto estratgica criado por Robert Kaplan e David Norton (ambos professores da Harvard Business School). O BSC no se aplica para a criao de um planejamento estratgico, mas sim para possibilitar a monitorao e o acompanhamento das decises a serem tomadas, e verificao de seus resultados efetivos. Trata-se, na verdade, de uma ferramenta que tem como objetivo traduzir para os executivos, gerentes e respectivos subordinados, a viso e a estratgia da corporao, por um conjunto de medidas de desempenho, organizado segundo quatro perspectivas: financeira, cliente, processos internos e aprendizado/ crescimento. O Balanced Scorecard cria uma linguagem para comunicar a misso e a estratgia, utilizando indicadores que iro informar os funcionrios, de todos os departamentos da empresa, sobre os vetores (metas) de sucesso atual e futuro. Ao comunicar os resultados desejados pela companhia, por meio desses vetores, os executivos podero canalizar as energias e habilidades especficas das pessoas, de forma a alcanar as metas de longo prazo. -6-

Em sntese, o BSC deve ser utilizado e encarado como um sistema de comunicao e de aprendizado, e no como um simples sistema de controle. Seu emprego pode e deve ser atrelado ao BI. Um alimentar o outro. Com o BI, o executivo traa a estratgia e utiliza os indicadores do Balanced Scorecard para medir sua eficcia. Ao mesmo tempo, o BSC fornece as metas pretendidas pela empresa, o que ajuda a definir a estratgia para alcan-las, utilizando para isso os dados analisados pelas ferramentas de Business Intelligence. Na Latasa, por exemplo, fabricante de latas de alumnio, foi implementado um projeto para que os funcionrios tambm comeassem a enxergar seus papis dentro da linha de produo da organizao. Os dados levantados pela ferramenta de Balanced Scorecard (BSC), da Hyperion, que utiliza a infra-estrutura de BI, passaram a influenciar na remunerao varivel da equipe. A empresa, antes, no dispunha de estratgias claras e definidas. O sistema implementado esclareceu as metas locais e gerais da organizao como um todo. A partir da sua adoo, o sistema passou por ciclos de desenvolvimento a cada ano de funcionamento. Num primeiro momento, o BSC foi voltado para a rea financeira, como forma de trazer liquidez para o negcio. No segundo ano, a rea comercial cuidou especialmente de custos e de fidelizao de clientes. Logo em seguida, foi a vez da remodelao dos recursos da Latasa, uma vez que duas novas plantas estavam sendo construdas. Assim, o sistema passou a trabalhar questes relativas nova estrutura de logstica. Os indicadores do primeiro ano continuam existindo, mas tm um peso menor, de acordo com a fase da empresa. Houve a compreenso de que para se fazer um BSC funcionar preciso saber quais informaes so importantes. Porque ter um mundo de dados e no saber o que fazer com isso no traz resultados efetivos. Os usurios, entre gerentes e diretores, j entendem bem isso e so alertados pelo sistema quando esto aqum dos seus objetivos. J a Ultragaz implementou o Balanced Scorecard para gesto de sua estratgia corporativa, instrumento para aprimoramento contnuo de processos de qualidade, produtividade, segurana e preservao ambiental. Esse projeto est alinhado com a viso empresarial da Ultrapar, que tem como alicerces o foco em pessoas, clientes e custos. Os indicadores de custos so resultantes do Oramento Matricial, que estabeleceu padres de custos e produtividade, a partir de comparaes sistemticas. Maior agilidade, confiabilidade e controle desses processos foram possveis como EPP - Enterprise Resource Planning, software de gesto integrada que administra e controla todos os aspectos operacionais dentro da organizao, como compras, vendas, faturamento, estoque e cobrana. Planejamento da Informao

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J o PEI (Planejamento Estratgico da Informao) outra pea fundamental para a implementao do BI, na medida em que gera dos dados e tambm o meio pelo qual estes trafegam e, portanto, precisa ser avaliado antes de se partir para a implementao de um projeto de BI. So os dados captados nesse sistema que iro alimentar o Data Warehouse ou o Data Mart (repositrios de dados). O Planejamento Estratgico da Informao (PEI) dever ficar a cargo da rea de administrao de dados. O departamento de informtica, nesse caso, atuar apenas como um provedor de servios e solues. Para que o PEI tenha sucesso necessrio que seja conduzido por um sponsor. Este patrocinador do projeto deve ser um profissional com passe livre em todas as reas da empresa, inclusive na alta gerncia, e que saiba tudo o que ocorre dentro da corporao. Ele deve ter uma viso clara do negcio, conhecer o mercado de atuao da companhia e saber traduzir todos esses requisitos para o pessoal da rea de informtica. O Planejamento Estratgico da Informao deve estar alinhado ao Planejamento Estratgico Corporativo. Seu desenvolvimento requer o emprego de uma metodologia flexvel para que possa suportar possveis mudanas de rumo ou correes, sem perder seu foco principal. Essa metodologia compreende quatro etapas principais. A primeira delas visa realizar um levantamento genrico e bsico sobre a empresa e sobre a sua cultura em sistemas. O segundo passo fazer levantamento e anlise dos sistemas existentes, verificando seu desempenho, funes exercidas, volumes de dados gerados, caractersticas dos processamentos, entre outras questes. nessa fase que so avaliados os sistemas de forma quantitativa (volume, recursos e custos) e qualitativa (atendimento das necessidades dos usurios, controle interno e eficincia). Na terceira etapa, so feitas a apurao e a avaliao da qualidade dos dados existentes. E, finalmente, desenvolvido um modelo global do sistema de informao vigente, salientando pontos fracos e fortes, e identificando as oportunidades e as ameaas do ambiente de TI. Com esse raio-X da organizao, ser possvel verificar se haver necessidade de remodelar os processos ou apenas fazer alguns ajustes para que os sistemas se enquadrem no projeto de BI. Data warehouse ou Data Mart? As organizaes que almejam alta competitividade no mercado no questionam a importncia do Business Intelligence. A grande questo que se coloca por onde e como comear. Os analistas de mercado tm uma resposta que pode parecer simplista, mas verdadeira: o tamanho do sapato deve ser do tamanho do p. Em outros termos, empresas pequenas ou com pouca cultura tecnolgica podem comear usando algumas ferramentas de anlise mais simples, como o EIS Executive Information Systems -, que so amigveis e fornecem informaes gerenciais de forma rpida e eficiente. -8-

O fundamental entender que os dados precisam ser estruturados de forma diferente do que ocorre nos sistemas transacionais. Por isso, os especialistas no assunto ressaltam que um dos principais pilares do BI o Data Warehouse (DW). Como bem define William (Bill) Inmon, considerado o pai do DW, esse repositrio nada mais do que um banco de dados orientado por assuntos, no-voltil (os dados no podem sofrer modificaes) e integrado. No DW h apenas a carga dos dados e a consulta. No h atualizaes. Varivel com o tempo outra caracterstica inerente ao DW. Isso significa que sempre ser retratada uma situao num determinado ponto do tempo. como se pegssemos uma foto de uma pessoa com um ano de idade e outra dessa mesma pessoa, aos 10 anos de idade, para ento fazer uma comparao e verificar as modificaes ocorridas. No DW, os assuntos so guardados em determinados pontos no tempo, o que permite uma anlise histrica e comparativa dos fatos. Os dados podem ser retirados de mltiplos sistemas de computao utilizados internamente na empresa, ou tambm podem vir de fontes externas. Em resumo, um DW pode ser definido como um conjunto de tcnicas e de bancos de dados integrados, projetados para suportar as funes dos Sistemas de Apoio Deciso, em que cada unidade de dados est relacionada a um determinado assunto ou fato. Sua meta fornecer subsdios e informaes aos gerentes e diretores, para que assim possam analisar tendncias histricas de seus clientes e, com isso, melhorarem os processos e agilizarem as tomadas de aes. O maior problema do Data Warehouse a sua grande complexidade. Sua criao requer pessoas altamente especializadas, uma metodologia consistente, computadores, banco de dados, ferramentas de front-end (sistemas transacionais para captura dos dados), ferramentas para extrao e limpeza dos dados, e treinamento dos usurios. um processo complicado e demorado, que requer altos investimentos e que se no for corretamente planejado e executado, pode trazer prejuzos enormes e se tornar um grande elefante branco dentro da organizao. Uma forma de minimizar os riscos seria comear com o desenvolvimento de Data Marts departamentais e, numa fase posterior, integr-los transformando-os num Data Warehouse. Em conceito, pode-se afirmar que um Data Mart um mini Data Warehouse que fornece suporte deciso para um pequeno grupo de pessoas como aos profissionais da rea de marketing, ou de vendas, por exemplo. O tempo de desenvolvimento e implementao, assim como os investimentos necessrios, tambm so bem menores, em comparao ao DW. De acordo com especialistas, as diferenas entre um Data Mart e um Data Warehouse so apenas em relao ao tamanho do projeto e ao escopo da empresa. Portanto, as definies dos problemas e os requisitos dos dados so essencialmente -9-

os mesmos para ambos. No entanto, um Data Mart trata das questes departamentais ou locais ou de assuntos delimitados (de um departamento especfico), enquanto um DW envolve as necessidades de toda a companhia de forma que o suporte deciso atue em todos os nveis da organizao. Ralph Kimball, consultor norte-americano e considerado um dos mais influentes gurus do Business Intelligence, discorda dessa definio e argumenta que os Data Marts no devem ser departamentais, mas sim orientados aos dados ou a fontes de dados. Ele exemplifica o caso de uma instituio bancria que dispe de uma fonte de dados de contas correntes e poupana. Nesse caso, deveria ser criado um Data Mart de Contas, que no ser um Data Mart proprietrio da rea financeira, e nem da rea de marketing, mas sim um repositrio de dados que ter como pblico todos os usurios de todos os departamentos que lidam com aquele assunto. Kimball um defensor da teoria de que o DW deve ser dividido para depois ser conquistado, ou seja, que o mais vivel para as empresas desenvolver vrios Data Marts para posteriormente integr-los e, assim, chegar-se ao DW. Na sua avaliao, as empresas devem construir Data Marts orientados por assuntos. Ao final, teriam uma srie de pontos de conexo entre eles, que seriam as tabelas Fato e Dimenso em conformidade. Dessa forma, informaes entre os diferentes Data Marts poderiam ser geradas de maneira ntegra e segura. Kimball batizou esse conceito de Data Warehouse Bus Architecture. Essa teoria, no entanto, rebatida por Bill Inmon, que prope justamente o contrrio. Na sua avaliao deve-se construir primeiro um Data Warehouse, modelando-se toda a empresa para se chegar a um nico modelo corporativo, partindo-se posteriormente para os Data Marts construdos por assuntos ou departamentos. Inmon defende a idia de que o ponto de partida seriam os CIF Corporate Information Factory uma infra-estrutura ideal para ambientar os dados da empresa. O CIF seria alimentado pelos sistemas transacionais. A construo de um ODS (Operational Data Store veja a definio no mdulo 3) seria facultativa, mas essa iniciativa ajudaria a reduzir a complexidade da construo de um DW, uma vez que todo o esforo de integrao entre os sistemas transacionais da empresa seria depositado nele. Uma vez que todos os dados estivessem integrados no DW, se partiria para os Data Marts que iriam atender aos diversos departamentos da empresa, gerando dados ntegros e corporativos. Inmon condena o processo inverso porque, na sua concepo, a construo de Data Marts atendendo a requisitos departamentais seria delineada a partir de regras especficas de negcios e de procedimentos de Extrao, Transformao e Carga (ETL) dos dados oriundos dos sistemas transacionais.

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A viso corporativa da organizao seria relegada a um segundo plano e as necessidades imediatas dos departamentos prevaleceriam. Alm disso, essa iniciativa poderia gerar outros problemas, como a redundncia de dados em diversos sistemas, o consumo exagerado de recursos de produo, e a formao de um verdadeiro caos da informao, na medida em que os dados dispostos nos diferentes Data Marts no poderiam ser integrados. Qual deles est certo: Inmon ou Kimball? Ambos ou nenhum? Cabe a cada empresa analisar qual das duas abordagens mais se aplica s suas necessidades reais e ao seu budget. No que ambos os gurus concordam que uma empresa sem autoconhecimento e sem uma viso corporativa de seu negcio, nunca ter um sistema eficiente para auxili-la na tomada de deciso. Controle dos indicadores de desempenho A Braskem, quarta maior empresa petroqumica do mundo, tem um excelente projeto de Business Intelligence. Conhecido internamente como SBAP (Sistema Braskem de Acompanhamento de Performance), o projeto levou sete meses para ser desenvolvido e nele foram investidos RS$ 3 milhes de reais. So 500 indicadores de performance disponveis para 400 executivos da empresa. A ferramenta permite o aumento na velocidade e melhoria da qualidade na obteno de informaes. Com os dados uniformizados, os executivos podem criar vises particulares sobre suas reas. O departamento de controladoria um dos grandes beneficiados, podendo agora dedicar mais tempo anlise e no extrao de dados. O sistema, da Business Objects, foi implantado nas reas de finanas, jurdica, de sistemas de informao, suprimentos e logstica, pessoas e organizaes, tecnologia industrial e planejamento estratgico. Participaram de sua implementao cerca de 20 pessoas da Accenture, consultoria utilizada inclusive para detalhamento dos ndices, oito pessoas do departamento de TI da Braskem e 12 usurios. Case Drogaria Arajo Ao adotar o conceito de drugstore, a Drogaria Arajo, que atua na regio da Grande Belo Horizonte (MG), elevou rapidamente o nmero de itens produzidos de 6 mil para 18 mil. A empresa dispunha de um alto nmero de dados operacionais, mas era carente de informaes gerenciais que permitissem a anlise do negcio. Por isso, resolveu implementar Data Marts, utilizando uma soluo baseada em SQL Server 2000 com Analysis Service da Microsoft e desenvolvida pela attps Informtica. A Drogaria Arajo conta com uma rede de lojas que comercializa no apenas medicamentos e produtos de higiene e beleza, como tambm uma infinidade de artigos de convenincia jornal, po, meias finas etc -, possuindo um volume de - 11 -

dados que cresce cerca de 3,5 GB por ms. A empresa j havia desenvolvido um data warehouse, mas verificou que precisava urgentemente disponibilizar aos gerentes, de forma mais rpida e precisa, informaes estratgicas para o dia-a-dia do negcio, como a lucratividade de cada loja da rede e a participao de cada fornecedor no resultado de vendas. A dificuldade de levantar esses dados fez com que a Arajo contatasse a attps Informtica, empresa parceira que j havia ministrado treinamentos para a rea de tecnologia da drogaria. As duas realizaram o planejamento da plataforma de hardware e software necessrios e voltaram seus esforos para converter dados para data warehouse, preparando a carga para essa converso. A partir da, iniciou-se um processo de Business Intelligence, com o desenvolvimento de uma soluo de consultas analticas flexvel e adaptvel s caractersticas do negcio, baseada no SQL Server 2000 e em seus recursos de Analysis Services, que resultou na implementao dos Data Marts nas reas de compra e venda e na diretoria. Seis meses aps o incio do projeto, a Drogaria Arajo passou a visualizar as vantagens da tecnologia e descobriu linhas de vendas que estavam crescendo. Outro benefcio foi a depurao dos dados que permitiu empresa descobrir erros no sistema de produo ainda no vistos, como por exemplo, algumas informaes incorretas. Ou seja, indiretamente a soluo provocou um acompanhamento maior da produo. Com os Data Marts foi possvel alocar melhor os recursos humanos por loja, de acordo com a freqncia de clientes em determinado horrio. Outro grande resultado foi a possibilidade de medir as vendas da drogaria por produto, entender o porqu desse comportamento e poder encontrar uma nova alternativa para corrigir o problema. Antes no era possvel redirecionar as aes, cruzar informaes e tomar decises conscientes porque a empresa no tinha acesso fcil a todas as informaes sobre compra e venda. Para emitir um relatrio, por exemplo, eram necessrios dois dias ou at uma semana. Atualmente, esse tipo de relatrio emitido em minutos e disponibilizado na intranet, por e-mail ou onde for necessrio para acesso dos interessados. Inicialmente, a Drogaria Arajo investiu em aquisio de hardware, software e consultoria. O segundo passo foi implementar a soluo na entrega em domiclio a fim de fazer uma anlise de consumo e direcionar melhor as ofertas aos cerca de 200 mil clientes cadastrados nesse servio. O projeto implementado de BI trouxe como principais benefcios: - 12 -

Exatido nas informaes necessrias tomada de deciso para investimentos na rede de lojas; Obteno de informaes precisas e atualizadas a respeito do comportamento de promoes de venda; Obteno de informaes de lucratividade na rede de lojas como um todo, permitindo o detalhamento por produto vendido, loja, vendedor e promoo; Anlise comparativa por perodos em relao s vendas; Obteno de informaes a respeito do comportamento de vendas por produtos, permitindo maior capacidade de negociao com fornecedores e fabricantes; Satisfao da alta administrao no que diz respeito ao pronto atendimento na demanda de informaes; Conferncia e acertos de dados, devido visibilidade maior das informaes, permitindo correes dos sistemas OLTP. Fundada em 1903, a rede de drogarias Arajo uma das maiores redes de farmcias de Minas Gerais. tambm uma das 80 maiores empresas do Estado e uma das maiores redes de drogarias do Brasil, com atuao restrita grande Belo Horizonte BUSINESS INTELIGENCE Mdulo 3 Ferramentas de BI, plataformas e perfis de usurios A "famlia" BI cresceu e multiplicou-se. Hoje, a variedade de produtos que se acomoda sob o imenso guarda-chuva batizado de Business Intelligence muito grande e continua em constante evoluo. No atual leque de ofertas, encontram-se desde pacotes configurveis at ferramentas isoladas e solues que permitem s empresas se aventurarem no desenvolvimento de um sistema totalmente caseiro. O que esses sistemas tm em comum a caracterstica de facilitar a transformao dos dados em informaes de forma a auxiliar os diversos nveis de uma empresa na tomada de decises. No rol das ferramentas de BI, figuram desde simples planilhas eletrnicas, geradores de queries (consultas) e relatrios, sistemas de apoio deciso (Decision Support Systems DSS), EIS (Executive Information System), ferramentas OLAP (Online Analytical Processing), e suas derivadas como ROLAP, MOLAP, HOLAP e DOLAP - , ferramentas de BAM (Business Activity Monitoring), at solues mais sofisticadas, como as ferramentas de back end (retaguarda) com os ETLs (Extract, Transform and Load extrao, transformao e limpeza/carga), metadados. BPM (Business Performace Monitoring) e Data Mining. - 13 -

A escolha por uma ou outra ferramenta depender basicamente da necessidade especfica de cada empresa e da sua capacidade de investimento. O que os arquitetos de BI das corporaes devem ter em mente adotar ferramentas que permitam acessar detalhes das bases volumosas de dados, com o menor custo de propriedade e mantendo o desempenho, sem perder a integrao. O transacional e o analtico Nas corporaes, existem basicamente dois tipos de aplicaes: as que sustentam o negcio, e rodam nos sistemas transacionais, tambm chamados de OLTP (Online Transacional Processing ), e as que o analisam sob vrios ngulos, dando apoio deciso e servindo de base para novas aes. Em geral, as aplicaes OLTP servem para registro das transaes cotidianas (conta corrente, controle de estoque, controle da produo, contabilidade etc) e constituem os principais alimentadores das solues analticas, as quais possibilitam mudanas e correes de rumo na estratgia corporativa. A diferena fundamental que as aplicaes OLTP permitem atualizaes constantes de dados (ou seja, as informaes so modificadas diariamente), enquanto as aplicaes analticas possibilitam, normalmente, apenas acessos de leitura (porque lidam com dados estticos). Como j abordamos nos mdulos anteriores, importante que exista um repositrio prprio para os dados consolidados e j transformados em informao. Esse repositrio pode ser um Data Warehouse ou um Data Mart, ou at mesmo um banco de dados relacional, mas que, nesse caso, deve ser utilizado apenas para as operaes de BI. Consultores e analistas de mercado recomendam que seja criada uma infra-estrutura tecnolgica especfica para o BI e separada do ambiente transacional. Isso porque, para efeito de anlise, costuma-se trabalhar com grandes volumes de dados, o que requer uma capacidade computacional maior. Se fossem utilizados um s banco de dados e uma s infra-estrutura tecnolgica para suportar os dois tipos de operao (transacional e analtica), poderiam ocorrer problemas como travamentos e perda de desempenho nos sistemas. Algumas empresas tambm utilizam o ODS (Operational Data Store), base de dados com uso previsvel, parcialmente estruturada e analtica. Trata-se de base com histrico menor (de apenas um dia ou at de alguns meses), cujas informaes esto organizadas por rea de negcios, servindo como base somente para os analistas de informao. como se fosse um retrato da base obtida da extrao de dados dos sistemas transacionais da empresa. Pode conter pouca ou nenhuma agregao de dados. No incio de sua concepo, por volta dos anos 90, era visto como sendo um tipo de Data Warehouse. Mas importante salientar que em nenhuma hiptese o ODS pode ser combinado com o DW em um nico sistema. As tcnicas de armazenamento e recuperao so totalmente diferentes, bem como a finalidade.

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Apesar dessa incompatibilidade de ambientes, o ODS uma fonte ideal para o Data Warehouse, j que armazena dados operacionais num banco corporativo centralizado e ntegro. Para isso, o ODS precisa estar intimamente ligado aos sistemas transacionais. Toda alterao de registro nos ambientes operacionais deve ser refletida no ODS. Atualmente, o ODS vem sendo utilizado como uma base de dados intermediria entre as bases de dados dos Sistemas OLTP e Data Warehouse. Isso tem sido muito til pelo simples fato de que as bases de dados dos Sistemas OLTP possuem hoje os mais diversos tipos de armazenamento (Bancos de Dados relacionais, base de dados hierrquicas, Planilhas etc.), o que dificulta o processo de derivao e a agregao de dados diretamente dessas bases. necessrio que as extraes, transformaes e limpeza dos dados sejam feitas e gerem uma base comum com esses dados j limpos e pr-organizados, para depois esses mesmos dados passarem pelo processo de derivao e agregao, e finalmente para o DW. Mais do que isso, os ODS j fazem parte da estratgia de informao da empresa. Existem quatro classes de ODS, as classes I, II, III e IV. A mais antiga a classe III. Ela foi desenvolvida para manter os executivos e a alta gerncia com dados atualizados e relatrios integrados. Estes consistiam de tpicos tais como total de vendas no dia, novos clientes, nmero total de pedidos realizados e produtos disponveis. Esses dados, normalmente, so atualizados a cada dia. O prximo passo dos ODS aconteceu quando as organizaes descobriram a necessidade de integrar dados espalhados por toda a empresa tais como cdigos de produtos, cdigos de localizao etc. Surgiu ento a necessidade de atualizar os dados com freqncia ainda maior do que a diria, talvez a cada hora, refletindo asmudanas que aconteciam na operao da empresa. Esse o exemplo de um ODS de classe II. Com o advento do CRM (Customer Relationship Management), esses sistemas demandama criao de dados e estatsticas orientadas ao cliente com sincronismo ou quase sincronismo com os dados operacionais. Eles representam os ODS classe I e os dados normalmente coletados vo desde endereos e telefones at ativao de produtos, por exemplo. Por fim, o mais novo componente dos ODS o de classe IV, decorrente da necessidade deagregar dados estratgicos das companhias. Por exemplo, os bancos oferecendo crdito instantneo para seus clientes. Normalmente, dados pragregados e sumarizados que determinam limites ou outras disposies para as regras de negcio de uma empresa. Solues de front end O amadurecimento do conceito e da tecnologia de BI possibilitou o desenvolvimento de uma srie de produtos. As ferramentas de front end voltadas para os usurios finais de diferentes reas da empresa ficaram mais amigveis e fceis de usar. Algumas, inclusive, trazem templates (programas prontos e padronizados para uso) que incorporam as melhores prticas de determinados segmentos (financeiro, marketing, vendas, produo etc) e de verticais de mercado (manufatura, varejo, - 15 -

finanas, utilities etc) e podem ser utilizadas pelos profissionais dos setores operacionais e no apenas pelos diretores e gerentes. Essas solues possibilitam, por exemplo, que esses profissionais tenham diferentes vises de uma informao, sem precisar do auxlio do pessoal de TI, o que agiliza a gerao de relatrios e as anlises. Essa seria uma das razes do crescimento mundial da venda de licenas de produtos de BI. Os fornecedores j disponibilizam queries (consultas) prontas para que as empresas no precisem partir do zero para utiliz-las. Na avaliao de alguns consultores, usar ferramentas de BI para questes operacionais, no entanto, subutilizar essas solues e geralmente isso ocorre para sanar alguma deficincia no lado transacional. As ferramentas de BI, segundo esses consultores, devem ser empregadas para funes mais nobres e complexas, voltadas para a anlise e para a tomada de deciso. Toda a empresa pode se beneficiar com o uso das diferentes solues de BI, mas em geral as reas que iniciam projetos e o uso efetivo das ferramentas so as de finanas, marketing e de vendas. No existe um modelo padro que se adapta a toda e qualquer empresa. Cada caso um caso. H diversas formas de armazenar e trabalhar as informaes. At mesmo uma simples planilha Excel pode ser considerada como uma ferramenta de BI, na medida em que permite fazer anlises e comparaes. Em geral, as ferramentas mais utilizadas so as do tipo OLAP (Online Analytical Processing), que possibilitam aos usurios finais extrair os dados das bases j consolidadas e com os quais geram relatrios capazes de responder s questes gerenciais. Elas surgiram na dcada de 90, junto com os sistemas de apoio deciso para permitir a extrao e a anlise dos dados contidos nos DW e nos Data Marts. A funcionalidade de uma ferramenta OLAP caracterizada pela anlise multidimensional dinmica dos dados, apoiando o usurio final nas suas atividades. Elas permitem uma srie de vises, tais como as consultas ad-hoc, com acesso casual nico e os dados so tratados segundo parmetros nunca antes utilizados. Isso significa que o prprio usurio gera as consultas de acordo com suas necessidades de cruzamento de dados e de uma forma diferente da usual, com emprego de mtodos que o levam a obter as respostas desejadas. Outra tcnica possibilitada pelo OLAP a slice-and-dice, capaz de analisar as informaes sob diferentes prismas. O Drill Down/Up consiste em fazer uma explorao em diferentes nveis de detalhe das informaes. Com essa tcnica, o usurio pode "subir ou descer" dentro do detalhamento do dado, como por exemplo analisar uma informao tanto diariamente quanto anualmente, partindo da mesma base de dados. No que se refere gerao de queries (consultas) no OLAP, ela se d de uma maneira simples, amigvel e transparente para o usurio final, o qual precisa ter um conhecimento mnimo de informtica para obter as informaes que deseja. - 16 -

Antes do desenvolvimento da tecnologia OLAP, as empresas tinham de utilizar outras ferramentas menos amigveis para gerar relatrios, em que a dificuldade era procurar os dados dispersos em vrios arquivos. Dessa forma, se o objetivo era construir um relatrio para avaliar quais eram os clientes mais rentveis num determinado semestre, eram necessrios dois trabalhos: primeiro encontrar os dados e depois construir o relatrio no formato desejado, o que consumia tempo. O panorama melhorou com o surgimento dos Sistemas Gerenciadores de Banco de Dados (SGBD), que foram evoluindo junto com as linguagens de programao, facilitando a vida dos analistas de sistemas. Com isso, os dados eram acessados de forma mais simples, mas os usurios comuns (gerentes, diretores e profissionais da rea de marketing, vendas etc) ainda dependiam de um tcnico de informtica para poder gerar relatrios. Com o surgimento das ferramentas OLAP, o cenrio foi modificado, na medida em que estas permitiam o acesso fcil aos dados pelos usurios finais. A anlise das informaes passou a ser dinmica, rpida e o prprio usurio podia fazer a consulta que desejasse, sem depender de um tcnico ou de um analista de sistemas para isso. Respondendo s necessidades Cada uma das tecnologias e tcnicas de BI tem seu lugar e so complementares, pois do apoio a diferentes tipos de anlises. importante lembrar que as exigncias do usurio devem ditar que tipo de Data Mart ou DW a empresa deve construir. Como sempre, a tecnologia e as tcnicas devem estar bem fundamentadas para atenderem da melhor maneira possvel essas exigncias. Os Data Warehouses/Data Marts servem como fonte de dados para essas aplicaes, assegurando consistncia, integrao e preciso dos dados. Os sistemas transacionais no conseguem responder essas questes e, por isso, necessria a criao de um ambiente de apoio deciso robusto, sustentvel e confivel. Caso a empresa no utilize um DW para implementar as solues de BI, os cubos OLAP acabam sendo extrados diretamente das bases transacionais, sem os processos de filtragem e formatao. O problema que a mesma informao pode estar em diferentes sistemas, com formatos diferentes, o que pode levar a interpretaes diversas e erradas. Com o passar dos anos a tambm tecnologia OLAP cresceu e multiplicou-se, originando as ferramentas ROLAP, MOLAP, HOLAP e DOLAP, as quais possibilitam diferentes formas de organizar os dados antes de apresent-los ao usurio final. O ROLAP (Relational Online Analytical Processing) empregado para uma anlise mais exploratria dos dados, sendo bastante utilizado pela rea de marketing. A arquitetura composta por um servidor de banco de dados relacional e a engine OLAP fica num servidor dedicado, o qual armazena vrios cubos de informao. Dessa forma, a consulta enviada ao servidor do banco de dados relacional e nele

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processada, sendo visualizada no PC do usurio via navegador ou por meio de uma licena do software. A principal vantagem dessa arquitetura a de permitir a anlise de enorme quantidade de dados. Na arquitetura MOLAP (Multidimensional Online Analytical Processing), o acesso aos dados ocorre diretamente no banco de dados multidimensional, sendo que o usurio trabalha e manipula os dados do cubo diretamente no servidor, trazendo grandes benefcios de desempenho. A ferramenta possibilita avaliaes mais simples e rpidas, mas tambm apresenta limitao de tamanho, tendo estrutura similar ao de uma planilha, com linhas e colunas. A HOLAP (Hybrid Online Analytical Processing) resultou da combinao entre as ferramentas MOLAP e ROLAP, extraindo o que h de melhor de ambas. uma arquitetura bastante completa, mas tambm a mais cara de todas. E finalmente as DOLAP (Desktop Online Analytical Processing) e LOLAP (Local Online Analytical Processing) permitem o processamento na mquina cliente (que pode ser um PC comum), sem problemas de trfego de rede e nem de escalabilidade. Elas disparam uma instruo SQL (Structure Query Language linguagem de consulta para acessar sistemas de base de dados) de uma mquina cliente qualquer (como um simples PC, por exemplo) para o servidor e recebem o microcubo de volta para ser analisado no PC. A nica desvantagem que o microcubo no pode ser muito grande devido ao tempo que demora para iniciar as anlises se ele for muito grande para ser transportado pela rede. Opes para todos os gostos Na medida em que a tecnologia da informao evolui, as ferramentas de BI vo sendo rebatizadas e reagrupadas. Solues anteriormente denominadas EIS e DSS acabaram sendo incorporadas em outras ferramentas e, mesmo quando oferecidas em separado, recebem outras denominaes das respectivas fornecedoras para ganhar um ar de modernidade. Mas para uma melhor compreenso desse grande universo, vamos conceituar algumas dessas ferramentas e suas principais caractersticas: EIS O EIS - Executive Information Systems um sistema voltado a atender s necessidades dos altos executivos de uma empresa. Por meio dele, so obtidas informaes gerenciais de forma rpida e simples. Em geral, o EIS modelado para ser bastante amigvel, uma vez que seus usurios so pessoas ocupadas e que no tm muito tempo. As informaes devem ser organizadas de forma resumida porque as decises nesse nvel administrativo no se atm a detalhes, mas ao todo. A esse executivo, por exemplo, no interessa saber quantas canetas foram usadas na empresa durante um certo perodo, mas sim o valor total dessas despesas de material. - 18 -

O EIS pode ser construdo tendo como base vrios sistemas transacionais, mas o ideal que o sistema acesse um data warehouse porque a busca facilitada na medida em que feita numa nica base de dados. As principais caractersticas desse sistema so: pode ser customizado de acordo com o estilo de cada executivo; contm recursos grficos que permitem s informaes serem apresentadas graficamente de vrias formas; fcil de usar e requer pouco treinamento para tal; permite o acesso rpido e fcil a informaes detalhadas. Alm disso, o usurio tambm pode alterar o nvel de detalhamento das informaes utilizando, para isso, uma ferramenta OLAP. Por exemplo: partindo de um relatrio que contm todas as informaes sobre as vendas realizadas durante um ano em todos os escritrios da empresa instalados no Estado de So Paulo, um diretor poder analisar as vendas realizadas em cada cidade do Estado. DSS Os Decision Support Systems, ou Sistemas de Apoio Deciso, surgiram a partir dos sistemas transacionais existentes nas empresas. So solues que auxiliam no processo decisrio, utilizando modelos para resolver problemas no estruturados. Inicialmente, necessrio definir quais dados, gerados nos sistemas transacionais, sero armazenados no Data Warehouse, para depois partir para a modelagem dimensional e a criao fsica do modelo, onde as especificidades do Sistema Gerenciador de Banco de Dados (SGBD) e da ferramenta OLAP escolhidos sero consideradas para otimizar as consultas futuras. O passo seguinte carregar os dados no DW, definindo as origens dos dados (identificao dos sistemas legados onde foram gerados, o que facilita a sua localizao), e depois so feitas as rotinas de extrao de dados, que podem ser desenvolvidas por programadores em qualquer linguagem de programao. Concluda essa etapa, deve ser feita a checagem da consistncia dos dados. Qualquer erro nos dados poder determinar o fracasso da anlise futura. Outro elemento importante a confeco e o armazenamento dos metadados (dados de controle do DW, responsveis pelos mapeamentos dos dados de cada etapa de implementao do DSS). As ferramentas OLAP so, ento, utilizadas para visualizar e analisar os dados. Os Sistemas de Apoio Deciso so aparentemente simples, mas exigem um profundo conhecimento tcnico e de negcios para serem elaborados e utilizados com sucesso. Metadados Os metadados, definidos como os "dados dos dados", constituem peas fundamentais num DW. Isso porque em um data warehouse, alm do banco de dados, gera-se uma documentao muito maior que nos BDs tradicionais. feito o levantamento dos relatrios a serem gerados, de onde vm os dados para alimentar - 19 -

o DW, os processos de extrao, tratamento e rotinas de carga de dados. Tudo isso, acrescido das regras de negcios da empresa, as mudanas ocorridas ao longo do tempo e a freqncia de acesso aos dados, geram os metadados. Estes mantm as informaes sobre "o que est onde" num DW. Eles podem surgir de vrios locais durante o decorrer do projeto. Ferramentas de back end Mais sofisticadas e complexas, as ferramentas de back end (retaguarda) tambm esto evoluindo e aos poucos comeam a entrar no mundo operacional. Esses sistemas, tambm chamados de ETL (Extrao, Transformao e Limpeza) so fundamentais para preparar os dados que sero armazenados no DW. Embora atualmente j existam produtos que facilitam esse trabalho, esse ainda um processo trabalhoso, detalhado e complexo, e que requer expertise para ser executado de forma adequada e correta. As ferramentas de back end possibilitam cinco operaes principais. A primeira delas refere-se extrao dos dados que podem estar em fontes internas (sistemas transacionais, bancos de dados etc) ou externas (em sistemas fora da empresa). Em seguida, preciso fazer a limpeza e a transformao dos dados. Nessa etapa, so corrigidas algumas imperfeies contidas na base de dados transacional, com objetivo de fornecer ao usurio dados concisos, no redundantes e com qualidade, permitindo uma anlise baseada nos valores mais prximos dos reais. A terceira operao refere-se ao processo de transformao do dado. Normalmente, os dados vm de vrios sistemas diferentes e por isso se faz necessrio padronizar os diferentes formatos em um s. A quarta etapa diz respeito ao processo de carga do DW, que em geral feito a partir de um banco de dados temporrio, no qual os dados armazenados j passaram pela limpeza e integrao. E, finalmente, h a etapa de atualizao dos dados (Refresh). Sabe-se que a todo o momento so feitas alteraes na base de dados transacional. Essas atualizaes devem ser passadas para o DW, mas de forma organizada. A etapa de ETL uma das mais crticas de um projeto de DW. As ferramentas utilizadas para esse fim podem ser desenvolvidas pela prpria empresa ou adquiridas dos fornecedores, dependendo do projeto Garimpagem dos dados Fazer previses, detectar tendncias futuras e visualizar novas oportunidades de negcios so algumas das vantagens possveis por meio das ferramentas de data mining. Essa tecnologia de "minerao dos dados" ganhou ateno com o surgimento do DW, o qual possui bases de dados bem organizadas e consolidadas. A premissa do data mining uma argumentao ativa, ou seja, no o usurio quem define o problema e seleciona a ferramenta para analis-lo, mas sim as prprias ferramentas de data mining que se encarregam de pesquisar e procurar possveis - 20 -

relacionamentos entre dados. Com isso, permitem diagnosticar o comportamento dos negcios, requerendo para isso a mnima participao do usurio. As ferramentas de data mining so baseadas em algoritmos que formam a construo de blocos de inteligncia artificial, redes neurais, regras de induo e lgica de predicados que facilitam o trabalho dos analistas de negcios a visualizarem novas perspectivas para velhas questes. Essas ferramentas so extremamente teis para deteco de fraudes e para previses de comportamentos. Mas so tambm solues complexas que requerem dos profissionais boa capacidade de anlise e expertise. Atualmente existem muitas solues de BI para todos os tipos e tamanhos de empresas e de oramentos. A Internet tambm facilitou a utilizao dessas ferramentas, possibilitando ao usurio final, por meio de um simples PC e um navegador, o acesso a consultas e anlises e o compartilhamento da inteligncia alm dos limites da organizao. No por acaso, os fornecedores de produtos de BI baseiam suas solues em navegadores. Em hardware, tambm a gama de opes para possibilitar o maior aproveitamento das solues de BI grande e variada, dependendo da necessidade da empresa e do volume de dados gerados e trafegados -. as possibilidades vo desde simples PCs ao sofisticados e robustos mainframe para rodar as mais diferentes aplicaes e solues. O porte da infra-estrutura de hardware ir depender do tipo de banco de dados utilizado. Para lidar com grande volume de dados apropriado o uso de banco de dados multidimensionais que exigem um hardware mais robusto para suport-lo. Mas para empresas menores, uma soluo como o SQL Server, da Microsoft, pode atender perfeitamente s necessidades. Nesse sentido, tradicionais fornecedores de banco de dados, como Oracle, Teradata e IBM, entre outras, j disponibilizam produtos que trazem embutidas as ferramentas de extrao e anlise, oferecendo as mais variadas opes. O que os consultores destacam que as empresas, desde sempre, lidam com informaes importantes para o seu negcio. O BI permite organizar melhor essas informaes e disponibiliz-las para a empresa como um todo, de forma diferenciada, dependendo das necessidades de cada usurio. Qual ferramenta usar, qual banco de dados ou infra-estrutura de hardware escolher, depender de cada projeto, de cada escopo e de cada capacidade de investimento. O importante ter em mente que o BI pode ser comparado a um crebro. Cada pessoa nasce com um e ele ir se desenvolver em cada etapa da vida infncia, adolescncia e fase adulta, num processo contnuo. O BI igual. um processo que deve ser continuado ao longo do tempo, possibilitando o melhor aproveitamento da inteligncia interna e, com isso, fomentando o crescimento da corporao. BPM (Business Process Management) O Business Performance Management (BPM) um forma de orientar seus negcios - 21 -

ativamente na direo que voc deseja de forma rpida e precisa, em vez de passivamente criticar os resultados depois de os fatos j terem ocorrido. Esse novo termo que denota uma abordagem holstica para a tomada de decises nos negcios, com o objetivo de melhorar a capacidade de entendimento dos negcios e gerenciar sua performance em todos os nveis, incluindo acionistas, gerentes, staff, clientes e fornecedores dentro de um ambiente de gerenciamento integrado. A importncia de se obterem indicadores cada vez mais rapidamente e com maior preciso subsidiar o processo de tomada de deciso em tempo real. Existem dois tipos de BPM: o Business Performance Measurement (medidas) e o Business Performance Management (gerenciamento). Os de medidas so: Aplicaes que utilizam KPIs (Key Performances Indicators ou indicadores-chave de desempenho) para medir a performance, ou a informao comparativa do mercado (comparaes com os concorrentes) e OLAP - navegao entre vrias mtricas de performance em dimenses de negcio e oferecem apoio na fase de anlise do ciclo de negcio. Os de gerenciamento so: Aplicaes que apoiam a modelagem ou explorao decenrios e levam o usurio um passo alm, possibilitam a considerao das implicaes de cursos alternativos de aes (em vez de simplesmente explorar o que aconteceu e porque), suportam modelagem preditiva, fecham as pontas entre os sistemas operacionais e analticos e permitem o gerenciamento da performance da empresa. Os resultados da implementao de um BPM na empresa permitem: Ter foco na estratgia - alinhar recursos com os objetivos estratgicos; Agilidade nos negcios - responder mais rpido s demandas de mudanas do mercado (adaptao dos planos); e gerenciamento colaborativo; Decises baseadas em fatos - prever aspectos antes que impactem os resultados; Inovao - aumentar a eficincia operacional; Transparncia - captura e reutilizao do conhecimento sobre os negcios; e Resultados confiveis; BAM (Business Activity Monitoring) A revoluo do BI e do BPM acabou gerando mais uma forma de controle chamada de BAM (monitoramento da atividade de negcio). Esse tipo de controle sempre foi perseguido pelas empresas e existia de uma forma ou de outra. Com sua evoluo, ela comea a aparecer cada vez mais nas empresas. A idia simples: coloque uma interface parecida com a de controle de velocidade dos carros no computador de algum e a conecte a vrios dados crticos de desempenho em tempo real de suas - 22 -

operaes, tais como vendas por hora, produtividade, eficincia etc. A racionalidade do conceito est em que o executivo precisa ter acesso informao quando ela acontece, exatamente como os controles de um carro e a velocidade que voc precisa adaptar s condies da estrada, por exemplo. BAM um termo que pode ter vrios significados para diferentes pessoas, mas BAM um software que pode externar em tempo real informaes de negcios que so importantes de alguma maneira. Voc pode organizar os BAMs em trs tipos bsicos: Mtricas de Processo So tecnologias de integrao de processos que mostram informao em tempo real como parte do mecanismo de integrao. Assim, voc no s pode criar metaprocessos acima dos processos existentes na empresa, como externar suas informaes em tempo real e at mesmo calcular hipteses usando os dados fornecidos. Eles no oferecem uma verdadeira capacidade de deciso, mas somente monitorao sobre um processo. BAM passivo o que vemos atualmente nas empresas. So servidores de integrao que permitem mostrar as informaes em tempo real de uma forma simples para os usurios finais. Os usurios podem observar o estado de seus negcios e fazer as mudanas necessrias, embora elas no sejam implementadas pelo sistema BAM. BAM ativo Este tipo de sistema mais complexo. Usando essa tecnologia, voc no s pode monitorar ou calcular usando os dados oferecidos em tempo teal, mas tambm tomar aes usando lgicas pr-programadas. Por exemplo, voc pode estabelecer uma regra que faz pedidos para seu fornecedor to logo o estoque esteja abaixo de um certo limite. Solues de BI disponveis no mercado Em 2007, o mercado de fornecedores viveu uma alterao Lsignificativa. Os maiores fornecedores de software corporativo, SAP, Oracle e IBM adquiriram empresas especializadas em solues de inteligncia analtica. A SAP comprou a BO (Business Analytics); a Oracle, a Hyperion e a IBM, a Cognos. O movimento foi interpretado pelos analistas como um novo estgio dos softwares corporativos (inicialmente ERP e CRM), que estariam chegando ao nvel das decises estratgicas e, para isso, necessitando de solues mais especficas. A maioria dos principais fornecedores mundiais de ferramentas de Business Intelligence est presente no Brasil com subsidirias prprias ou via distribuidores. Entre elas incluem-se: Cognos, Execplan, Ascential, Microstrategy, SAS Institute, IBM Brasil, Business Object, Hyperion, SSP, Extend Software e Microsoft, e Hummingbird . Somam-se a esse grande universo tambm os mdulos de BI oferecidos pelas empresas desenvolvedoras de sistemas de gesto empresarial (ERP), entre as quais se incluem a SAP, PeopleSoft, Oracle, Datasul etc. - 23 -

BUSINESS INTELIGENCE Mdulo 4 - Dificuldades para implementar projetos de BI Apesar da demanda crescente por solues de inteligncia de negcios, mais da metade dos projetos de BI no concluda, ou fracassa, aps consumir milhes de dlares sem propiciar os resultados esperados. Isso acontece por uma sucesso de erros, a comear pelo desconhecimento do que de fato Business Intelligence. Grande parte das empresas ainda considera o BI como mais um projeto de Tecnologia da Informao e no como um conceito atrelado estratgia corporativa, que pode ou no utilizar ferramentas tecnolgicas, e que tem como principal foco transformar os dados, coletados pelos sistemas transacionais, em informaes que auxiliem a tomada de deciso. Em parte, os fornecedores de solues tm certa culpa por essa desinformao do mercado. Na nsia de vender produtos, muitos desenvolvedores de ferramentas de extrao e de anlise de dados tentaram empacotar essas solues e oferec-las nos moldes dos sistemas de gesto empresarial, os ERPs (Enterprise Resource Management). O BI, ento, passou a ser "vendido" como a terceira onda tecnolgica, precedida pelas duas anteriores ERP e CRM (Customer Relationship Management gerenciamento do relacionamento com o cliente). O tiro, no entanto, saiu pela culatra, em grande parte em funo justamente do ERP. A adoo de um sistema de gesto empresarial requer uma mudana de cultura interna da organizao e sua implementao, com raras excees, costuma ser traumtica, cara, demorada e complexa. No Brasil, muitas empresas ainda esto finalizando implementaes do tipo e, alm disso, tiveram projetos de CRM malsucedidos e, assim, mostram-se mais cautelosas no que se refere a investimentos em novos projetos que envolvam tecnologia. Porm, os conceitos de BI, ao contrrio do ERP, no modificam a forma de trabalhar da empresa de maneira to radical, mas se adequam a ela e esto intimamente atrelados estratgia de negcios. Portanto, o planejamento e o foco de implementao devem ser outros. A confuso ainda maior porque at alguns anos atrs a TI (tecnologia da informao) no era vista como parte da estratgia da empresa, mas apenas como uma forma de automatizar os processos e aumentar a produtividade. Com o aperfeioamento dos sistemas, que ficaram mais amigveis e prximos aos usurios finais, e com o crescimento da Internet e, conseqentemente do e-business, a TI passou a ser encarada como uma ferramenta fundamental para apoiar e dar sustentao s estratgias de negcios. Interpretao correta Na avaliao de consultores, BI deve ser entendido como qualquer atividade voltada extrao e anlise de dados para facilitar e agilizar a tomada de deciso. Pode-se fazer isso apenas com pessoas e nenhuma tecnologia, como j faziam h centenas de anos os fencios, egpcios e vrias civilizaes do Oriente. Por exemplo, quando - 24 -

um mdico analisa o pronturio de um paciente, est fazendo BI, na medida em que suas aes e decises sero tomadas com base na anlise dos dados colhidos. De acordo com os resultados dos exames feitos, esse mdico saber se o paciente deve ser operado ou quais remdios devero ser prescritos. No mundo corporativo a tecnologia facilita todo o trabalho de extrao, filtragem, limpeza, armazenagem, disponibilidade e personalizao dos dados, contribuindo tambm para reduzir o tempo de execuo dessas e demais tarefas. O problema que as empresas j estavam acostumadas a tomar decises e a lidar com grande quantidade de dados muito antes das ferramentas de BI serem desenvolvidas. Por isso, o esforo de implementar um projeto justamente o de inserir ferramentas e solues sobre o que j existe. Outra questo importante que o Business Intelligence apenas faz sentido se os profissionais que iro trabalhar diretamente com os dados souberem do que precisam. Por esse motivo, fundamental que as reas usurias participem do projeto desde a fase de planejamento at a implementao efetiva das solues. fundamental saber escolher o gestor do projeto, assim como formar a equipe que ir trabalhar diretamente na implementao, a qual deve ser formada por profissionais que tenham viso de negcio. Os usurios finais tambm precisam ser treinados e capacitados para saberem lidar com as novas ferramentas. Eles devem deixar de ser meros preparadores de dados e passarem a ser analistas das informaes. Quando o projeto bem executado, aqueles que antes consumiam 90% do tempo preparando relatrios, com o BI faro o mesmo trabalho em 10% do tempo. Dessa forma, tero maiores e melhores condies de analisar as informaes e agir com base nelas. Para garantir o alinhamento com a estratgia da empresa, importante que a rea de negcios trabalhe em conjunto com a equipe de TI, para que esta consiga definir a infra-estrutura tecnolgica adequada. Por que as falhas ocorrem Alguns projetos falham devido adoo de hardware e software errados. Isso pode ocorrer quando so avaliadas apenas as caractersticas funcionais das ferramentas de BI escolhidas, ou quando essa escolha feita em funo da marca do produto, tido no mercado como a melhor soluo, mas que na prtica no se apresta para aquele projeto especfico. Tambm podem ocorrer problemas quando se deixa de considerar a experincia do fornecedor da ferramenta ou soluo em administrar e dar suporte a projetos complexos. Alguns profissionais responsveis pela conduo dos projetos de BI nas suas empresas tambm podem errar quando baseiam suas anlises exclusivamente na comparao entre os produtos disponveis no mercado. A falta de um estudo mais profundo e qualificado, que privilegie tambm a qualidade dos servios de - 25 -

implementao, pode ocasionar vrios problemas, como atrasos no cronograma e aumento dos custos. O cuidado com o tratamento dos dados outro elemento fundamental para que o projeto de BI no resulte num grande fracasso. De maneira geral, as empresas lidam com grandes volumes de dados e quase sempre estes so considerados como componentes de tecnologia e no componentes importantes do negcio. Nesse sentido, so poucas as corporaes que adotam uma prtica estruturada de gesto de dados e sem essa prtica h grande risco de ocorrerem falhas nas iniciativas de BI. A baixa qualidade dos dados resulta em relatrios imprecisos, anlises incorretas de market-share, pedidos reprocessados, ineficincia das reas de marketing e comercial, custos superiores mdia do mercado, duplicao de informaes, entre outros. Ter ou no ter um repositrio de dados Deve ficar claro que um DW no produto de prateleira e nem um eletrodomstico que basta ligar na tomada para funcionar. Ele deve ser visto como um processo complexo composto por vrios itens como metodologias, equipamentos, sistemas, bancos de dados, ferramentas de extrao e limpeza dos dados, metadados, refinamento dos dados, recursos humanos, entre outros. Cada um desses elementos tem um peso substancial e qualquer falha pode transformar um projeto de milhes de dlares num retumbante fracasso e, em vez de solucionar problemas e agilizar a tomada de deciso, torna-se um pesadelo do qual no se consegue acordar. Erros simples, como conversar com pessoas erradas, ou com usurios que no sabem definir exatamente o que precisam, podem ser fatais na fase de elaborao e desenvolvimento de um projeto de DW, resultando na construo de um amontoado de dados estticos e inteis. Outra etapa bastante crtica de um projeto de DW a de ETL (Extrao, Tratamento e Limpeza dos dados), pois se uma informao carregada de forma equivocada trar conseqncias imprevisveis nas fases posteriores. nessa fase que feita a integrao das informaes que vm de fontes mltiplas e complexas. A utilizao de ferramentas de back end (ETL) adquiridas no mercado ou desenvolvidas internamente agiliza os processos e minimiza eventuais prejuzos advindos de experincias do tipo "tentativa e erro", alm de reduzir o tempo de realizao dessa etapa que geralmente costuma ser subestimada pelos projetistas.

Em alguns casos, em vez de partir para a construo de um DW, mais recomendvel iniciar com projetos de Data Marts, que so mais simples e demandam menor tempo de implementao. Alguns consultores defendem que os projetos de BI devem ser adotados em ciclos de no mximo quatro meses, para que no haja quebra da expectativa por parte dos usurios ou uma mudana no que tange necessidade dos dados. - 26 -

Vale lembrar que as necessidades dos executivos so imprevisveis e mutveis. Por isso, alguns analistas mostram-se contrrios aos projetos de DW que requerem, no mnimo, um ano de implementao e quando so finalmente concludos, as necessidades dos usurios mudaram e o projeto acaba no atendendo e, portanto, precisa ser atualizado, o que pode se transformar num processo sem fim. Outro ponto fundamental saber alinhar o projeto de BI ao de Knowledge Management (KM, gesto do conhecimento). O conhecimento organizacional existe no s em dados e documentos, mas tambm em prticas e processos. O Business Intelligence entendido como a transformao dos dados brutos em informao e, depois, em conhecimento. um processo contnuo que facilita a extrao da informao til a partir dos dados empresariais e, por isso mesmo, um componente-chave dos sistemas de gesto do conhecimento. O BI um alimentador do KM e no pode estar dissociado dessa lgica. O ideal que a corporao preveja isso quando fizer o desenho da arquitetura de seus sistemas, mesmo se a sua implementao efetiva for retardada por algum tempo. Implementaes bem-sucedidas Redecard O Sybase IQ agiliza acesso s informaes e s oportunidades na Redecard com um Data Warehouse voltado para negcios. As informaes dos clientes so processadas com uma economia de 70%. Uma rea de Business Intelligence dentro do departamento de Marketing. Com esse modelo inovador, mais do que um Data Warehouse (DW) ou uma soluo de BI, a Redecard criou uma diviso especial para transformar ferramentas tecnolgicas em solues, de fato, voltadas aos negcios. A iniciativa deu certo. Agora, na empresa que detm parte significativa do mercado nacional de operaes com cartes de crdito e dbito-, 40% de seus funcionrios acessam diariamente o DW, todos efetuando anlises online via web. Desempenho das campanhas de marketing, histrico de clientes e de vendas so alguns exemplos de relatrios que a equipe da Redecard pode acessar. Para chegar a esse resultado, a empresa optou pela utilizao do banco de dados Sybase IQ como diferencial para criar um Data Warehouse gil e flexvel, voltado para os negcios. Um dos fatores que contriburam para o bom desempenho nos negcios da Redecard o fato de a empresa basear-se com grande quantidade em informaes histricas para suas atividades dirias. Antes do Data Warehouse, o acesso aos dados estratgicos era feito por meio de relatrios transacionais e cubos, o que impedia decises rpidas e demandava maior tempo na criao de relatrios. Com o investimento em um Data Warehouse um grande armazm de dados e com a - 27 -

criao do departamento de BI, esse cenrio mudou.

Este sucesso resultado da atuao de uma rea de Business Intelligence, que trouxe empresa maior conhecimento de seus clientes, e do uso otimizado das principais ferramentas de BI existentes no mercado que exigem alto desempenho. Para se ter idia do volume de utilizao do DW, com cerca de 300 usurios cadastrados no site do BI, foram executados mais de 22 mil relatrios somente em maro de 2004. Cada usurio, no mnimo, executa dois relatrios a cada dia. Os representantes acessam esses relatrios que, por exemplo, trazem o histrico de cada cliente, apontam quais produtos devem ser vendidos e conseguem revelar o desempenho dos estabelecimentos comerciais. J o marketing tem condies de selecionar e avaliar diariamente as campanhas, garantindo agilidade muito maior para reagir diante de alguma ao da concorrncia. Para suportar esse grande volume de acesso, obtendo anlises histricas com performance, a utilizao de um banco com caractersticas totalmente voltada para Data Warehouse, como o Sybase IQ, fundamental na avaliao da Redecard. Alm de dados estratgicos para o negcio, o BI da Redecard tambm apia a rea de logstica da empresa, permitindo uma anlise operacional da rede de POS (equipamento usado pelos estabelecimentos comerciais no pagamento com carto). Outra vantagem armazenar cada coluna como um objeto independente, ou seja, ser orientado por coluna. Essa forma de armazenamento possibilita uma flexibilidade na criao do modelo de dados, existindo tabelas com o mximo de informaes possveis e tambm com rapidez na consulta. Com esse desempenho, reduz-se o tempo de coleta de informao e, conseqentemente, obtm-se mais agilidade para tomar decises e estamos mais competitivos. ABC Inco Considerada uma das mais importantes processadoras de soja do Brasil e atenta concorrncia do mercado de gros, a ABC INCO aumentou a inteligncia do negcio na planta onde fabrica leo, farelo de soja e creme vegetal para as reas de vendas, produo e gros. A Decision Warehouse implementou a ferramenta Hyperion, que consolidou as informaes das reas consideradas crticas para a companhia. Com o projeto a ABC INCO fornece aos seus gestores informaes mais abrangentes dos negcios, de maneira rpida e confivel. A Decision Warehouse criou Data Marts para as reas de vendas, produo e gros, extraindo dados do SAP e outros sistemas existentes na companhia. Utilizando o Hyperion Intelligence foram desenvolvidos 22 relatrios para anlise de pedidos, faturamento, transaes comerciais, logstica do processo de recebimento, armazenamento, entre outros. A soluo permite uma anlise mais profunda das informaes. Isso proporciona um grande ganho de performance porque no h mais tempo perdido com a obteno de - 28 -

dados para anlise. Alm disso, os executivos podem acessar a soluo a qualquer hora e local, via Internet. Um dos principais benefcios obtidos pela ABC INCO o melhor gerenciamento da carteira de clientes. A rea de vendas agora possui uma viso maior das oportunidades de negcio. E por meio de estudo da base de informaoa empresa elevou nvel de qualificao da carteira de clientes em mais de 20%, comparado com o mesmo perodo do ano anterior. Quando se fala em informao, entende-se que o fato de simplesmente obt-la no significa muito. H Tambm a necessidade de a empresa adquirir uma cultura para poder avaliar o que est obtendo. Hoje, possvel enxergar melhor o mercado e tomar decises de maneira rpida e segura. Analisar os dados histricos, comparlos com os atuais para fazer planos de aes. E no fim, pode-se medir os resultados dessas atividades implementadas. um ciclo que traz a possibilidade de melhorar continuamente. GVT Um dos exemplos de implementao de Business Intelligence bem-sucedida foi o da GVT, que se baseou na plataforma MicroStrategy, integrada a um banco de dados com 800 Gb com previso de chegar at 2 TB -, que propiciou reduo de custos da ordem de R$ 3 milhes, em 2002. Com isso, o retorno do investimento se deu em menos de doze meses, j que, para implementa-lo, a GVT investiu pouco mais de R$ 500 mil, com previso de um aporte de R$ 200 mil em dois anos (2003 e 2004). A empresa registrou reduo mensal de R$ 200 mil em sua rea financeira, apenas com a simplificao e a otimizao do processo de emisso de relatrios e declarao de trfego (de usurios) e interconexo (com outras operadoras). Por se tratar de uma soluo baseada na Web, essas informaes possibilitaram a formatao de alguns diferenciais, como a loja virtual do portal GVT, que permite ao usurio consultar em tempo real se o seu endereo est dentro da rea de cobertura da empresa, alm de efetuar venda de linhas via Web e gerar ordens de instalao, automaticamente. A rea de Business Intelligence fez parte de um pacote de 17 projetos de TI lanados pela GVT, simultaneamente e de forma integrada, antes do incio das operaes da empresa, em outubro de 2000. A GVT foi a primeira operadora do setor de telecomunicaes a se lanar no mercado j com um projeto de BI implementado. A companhia precisava de uma ferramenta que permitisse flexibilidade na instalao de servidores e que pudesse estar conectada a um banco de dados relacional, podendo ser utilizada pela Web por meio da intranet. Alm disso, existia a necessidade da integrao de sistemas que pudessem registrar resultados rpidos e eficientes. A plataforma MicroStrategy atendeu todas essas exigncias. Iniciar a implementao da soluo de Business Intelligence, antes da venda efetiva de qualquer servio ao cliente, foi essencial para a GVT, porque possibilitou avaliar a - 29 -

estruturao e o funcionamento interno da empresa face s oportunidades e s ameaas do mercado. Assim, quando comeou a operao, foi possvel fazer, internamente, as adaptaes necessrias realidade a partir da anlise de dados operacionais relacionados a vendas, ligaes, ordens de instalao, tempo e capacidade de atendimento. As informaes disponibilizadas pela rea de Business Intelligence so de extrema importncia para auxiliar e formatar aes, que vo desde o desenvolvimento de promoes dirigidas aos diferentes perfis de clientes, at adequaes dos procedimentos adotados por reas como as de atendimento e engenharia. Os executivos da empresa podem at acessar os relatrios gerados pelo sistema de qualquer lugar, mesmo no exterior, via Web e com segurana. Dessa forma, a empresa pode otimizar resultados e traar estratgias mais focadas nas necessidades dos clientes. Uma das principais vantagens da soluo foi o acesso a qualquer bancos de dados , a facilidade de se colocar rapidamente novos contedos no ar e a rapidez da difuso das informaes, atendendo nacionalmente s necessidades da empresa. A soluo de BI acessada em nove Estados, localizados nas Regies Sul, Norte e Centro-Oeste, alm do Distrito Federal. Com uma viso completa do negcio, foi possvel GVT reduzir em at 60% o tempo gasto em processos internos e diminuir entre 20 % e 30% o tempo de atendimento ao cliente. Isso sem contar a economia com equipamentos, locomoo de profissionais, que passaram a ter relatrios estratgicos em sua prpria estao de trabalho, partindo de uma viso macro da empresa at a ponta do cliente. At mesmo o CDR (Call Detail Record) - relatrio detalhado e extenso, que gera declarao de trfego para acordos com outras operadoras e, at mesmo, para a prestao de contas para a ANATEL (Agncia Nacional das Telecomunicaes) agora gerado em poucos minutos. As reas que mais utilizam esta soluo so: departamento de vendas (informaes sobre os clientes e demanda); atendimento ao cliente (informaes importantes para aperfeioar o processo); engenharia e operaes (acompanhamento do tempo de instalao e provisionamento das linhas); marketing (anlise de produtos, perfis, segmentos de trfego, hbitos dos clientes) e financeiro (controle da receita gerada e pagamentos), permitindo que os seus diretores tambm possam acessar os seus relatrios de interesse pela Web, com toda a segurana, de onde quer que estejam. BUSINESS INTELIGENCE Mdulo 5 - Benefcios propiciados pelo BI Business Intelligence (BI) um conceito em constante evoluo que deve estar sempre alinhado aos interesses da empresa e caminhar em direo ao alcance das metas estabelecidas. Dois pontos importantes na infra-estrutura tecnolgica do processo de BI so a construo de um repositrio especfico de dados, como um - 30 -

Data Warehouse (DW) ou Data Mart, e a definio das ferramentas a serem utilizadas, como OLAP, ferramentas ETL (Extrao, de Transformao e Limpeza) e de carregamento de dados, de EIS, Data Mining, Query Reporting, entre outras. Mas o fator fundamental a empresa saber direcionar seu capital intelectual para que o projeto de BI atenda s suas expectativas de negcios. Gerentes, diretores e profissionais de diferentes departamentos podero ter acesso s informaes rapidamente e abreviaro o tempo de resposta, e contribuiro para a melhoria dos processos e para a correta anlise dos dados. Assim, a informao trar conhecimento. E trabalhar o conhecimento o exerccio da funo de BI, ao permitir que a inovao se traduza na busca por outros canais de distribuio, em novas prticas comerciais, em melhores maneiras de relacionamento com os clientes e em novas formas de sobrevivncia. BI , portanto, o uso da inteligncia nas tomadas de deciso, nos fechamentos de negcios e no planejamento de estratgias. Para listar alguns de seus benefcios, BI um conceito que permite: Alinhar projetos de tecnologia com as metas estabelecidas pelas empresas na busca pelo mximo retorno do investimento; Ampliar a compreenso das tendncias dos negcios, ao propiciar mais consistncia no momento de deciso de estratgias e aes; Fazer anlise de impacto sobre rumos financeiros e organizacionais, com o objetivo de criar mudanas nas iniciativas gerenciais; Facilitar a identificao de riscos e gerar segurana para migrao de estratgias, criando maior efetividade nas implementaes dos projetos; Elaborar um planejamento corporativo mais amplo, ao substituir solues de menor alcance por resultados integrados pela informao consistente; Gerar, facilitar o acesso e distribuir informao de modo mais abrangente, para obter envolvimento de todos os nveis da empresa e todos aqueles que possam, ao us-la, agregar mais valor; Ligar e consolidar dados de diferentes sistemas de modo a oferecer uma viso comum do desempenho da empresa; Automatizar tarefas, eliminando os erros ao colocar as pessoas no fim dos processos; e Oferecer dados estratgicos para anlise com um mnimo de atraso em relao a uma transao ou evento dentro da empresa; A tarefa de implementar - 31 -

Toda empresa que deseja obter vantagem competitiva, representada pela consistncia e rapidez da informao para uso em decises, deve perguntar: o que existe alm do BI? Projetos de Data Warehouse colocam um mundo de dados estruturados nas mos dos usurios finais. Data Marts possibilitam abordagens descentralizadas de uma arquitetura de Data Warehouse. Projetos de Data Mining permitem descobertas inusitadas que podem fazer a diferena diante da concorrncia. O BPM agiliza e automatiza tarefas na empresa fim-a-fim e o BAM d preciso e elimina gargalos em processos especficos de trabalho dentro da empresa. Com todas as ferramentas disponveis, a dinmica do mercado e a sede por informaes tm exigido muito mais de BI. necessrio organizar e publicar informaes para unificar a viso da empresa por meio de acesso fcil, conectando pessoas com as informaes e as pessoas entre si, abrindo espao para a implementao eficaz de modelos de gesto tais como Inteligncia Competitiva, Gesto do Conhecimento e Balanced Scorecard. Paralelamente, o passo a passo da arquitetura d forma tecnolgica aos projetos de BI de modo a facilitar e propiciar a absoro da tecnologia de forma gradual empresa interessada. Segundo o Gartner, os usurios de BI esto menos preocupados do que deveriam com a tecnologia de base, que une todos os processos. Mas quem no estabelecer uma infra-estrutura de base correta no obter a flexibilidade e a extenso necessrias para que as solues estejam disponveis para os diferentes nveis dentro da corporao. O conceito bsico de implementao de BI remete ao desenvolvimento de um Data Warehouse corporativo, integrado a cada Data Mart destinado a atender segmentos especficos da empresa. Pode ser de outra forma, desde que cumprido o objetivo de capacitar todas as fases e necessidades de BI: da extrao de dados e validao da sua qualidade. O importante que as ferramentas a serem utilizadas nas diversas fases do projeto tenham a maior aderncia possvel ao negcio da empresa, bem como ao estgio em que ela se encontra em relao ao ambiente de dados, perfis de usurios e cultura empresarial. preciso determinar que produtos sero utilizados, porque no existe nenhuma soluo que satisfaa plenamente todas as necessidades. Assim, o projeto atingir o objetivo de permitir empresa selecionar e preparar dados para realizar o tratamento necessrio, de forma que esses dados sejam disponibilizados como informao consistente para apoio a decises. E uma empresa que tem disponvel, em tempo real, a informao consistente, possui vantagem competitiva no mercado. Lies aprendidas Na histria do BI, existem muitos relatos de iniciativas de sucesso e tambm de projetos que no deram certo. Todas essas experincias trouxeram lies importantes para o mercado, e ajudaram a identificar as melhores prticas, as tendncias de tecnologias e fatores que afetam o sucesso estratgico do BI, como o - 32 -

gerenciamento As melhores prticas focam, essencialmente, a arquitetura de BI e do Data Warehouse, a limpeza dos dados legados, a organizao dos dados e a apresentao da inteligncia. Para a implementao efetiva de uma soluo de BI, a condio essencial, segundo a maioria dos analistas, existncia de um repositrio nico de dados que seja slido e confivel. Consultores e especialistas em BI viram a necessidade de conquistar mais visibilidade sobre as informaes que suportam o processo de tomada de decises, em todos os nveis da corporao, ou seja: viram a necessidade de implementao de um Data Warehouse, para unificar a viso, e capacitar a tomada de decises com base em informaes mais precisas e que toda a empresa pode enxergar. importante lembrar que um Data Warehouse deve vir ao encontro de uma necessidade de negcio da empresa. E sua implementao depende no apenas de aes tcnicas, como tambm de poltica interna. No campo poltico, est o suporte da alta direo e o comprometimento dos gerentes e analistas de negcios. Alguns consultores acreditam que as empresas podem comear com projetos menos complexos do que a construo de um Data Warehouse, ou seja, com o desenvolvimento de Data Marts, que constituem repositrios de dados dedicados a reas de negcios especficas. No entanto, cabe a cada companhia avaliar a sua demanda e optar pela melhor iniciativa. O essencial que o primeiro princpio do BI seja respeitado: que se crie estabilidade nas estruturas de dados. Uma das melhores prticas de BI sugere que a empresa desenvolva uma arquitetura "hub-and-spoke", ou seja, uma arquitetura composta por um Data Warehouse central que alimenta os Data Marts. Bill Inmon, considerado pai do Data Warehouse, defende a viso de banco de dados unificado, mas enftico ao afirmar que se trata de uma tarefa muito difcil, por envolver fatores de grande complexidade, como tecnologias e conceitos administrativos. Por isso, deve-se investigar a existncia de elementos necessrios para o suporte implementao, incluindo dados, tecnologia, funcionalidade, suporte e infra-estrutura imediatos. Esse um passo necessrio para proteger o negcio da empresa de uma tentativa de implementar uma soluo para a qual ela no esteja preparada.

O plano do projeto de implementao deve respeitar a arquitetura do DW seja no back end (sistemas de retaguarda), no banco de dados alvo e no front end (o terminal do usurio), com tecnologia que oferea escalabilidade e tempo de implantao reduzido e tambm permita dinamismo aos usurios na consulta das informaes. Limpeza dos dados Igualmente importante contar com ferramentas para captura, tratamento e limpeza dos dados. Em geral, as empresas dispem da mesma informao em - 33 -

diferentes sistemas, ou ainda, possuem dados incompletos inadequados para anlises, porque podem levar a concluses erradas. um cenrio em que existem mltiplas verses de um mesmo fato. Essa heterogeneidade propicia vises dissonantes sobre a mesma informao, o que leva a questionar qual delas seria mais verdadeira, porque ela estava presente em diversos sistemas corporativos, em formatos diferentes, com usos diferentes e o pior com interpretaes diferentes. muito fcil pegar os dados dos sistemas operacionais e simplesmente copi-los em um Data Mart ou no DW. Porm, se os dados no forem trabalhados antes do processo de carga podem trazer problemas srios, como a gerao de anlises e interpretaes incorretas. Pode-se dizer que o processo de limpeza e transformao dos dados que sero carregados num DW voltado a corrigir algumas imperfeies contidas na base de dados transacional. Muitos dados advm de fontes desconhecidas da empresa e podem estar inconsistentes ou ultrapassados. Por exemplo, um vendedor de uma empresa de carto de crdito, ao contatar um cliente interessado no seu produto, mas que naquele momento est sem o nmero do RG, cadastra essa pessoa e no campo do RG digita um nmero qualquer, para no perder a venda. Uma consulta posterior ao sistema, que leva em conta o nmero do RG dos clientes, nesse caso trar, no mnimo, uma informao estranha, como um RG 999999-9. Por isso, a fase de limpeza contempla corrigir ou completar os dados que faltam. O processo de limpeza estar incompleto caso no se possa livrar dos dados que, por algum motivo, passaram despercebidos nos sistemas de origem, tais como cdigos invlidos e preenchimento de vrios campos com valores incompatveis. Tambm importante que haja organizao dos dados. As empresas que optam pelo desenvolvimento de Data Marts departamentais em geral podem ter os mesmos dados replicados em todos eles. O problema que as corporaes passam por mudanas constantes, assim como mudam os sistemas aplicativos que suportam as operaes. E essas mudanas requerem modificaes em um ou mais Data Marts cujos dados esto estruturados como a corporao. Por isso, a melhor prtica desenvolver um nico Data Mart ou DW, que contenha todos os elementos de dados requeridos pela corporao ou pelos departamentos, para que esse repositrio seja til tanto para propsitos locais, quanto para o nvel corporativo. A interferncia humana fundamental De um modo geral, BI permite empresa selecionar e organizar dados para realizar o tratamento necessrio, de forma que esses dados sejam disponibilizados como informao consistente no apoio a decises. O mundo dos negcios traz a necessidade de se buscar, com determinao, novas aes capazes de manter ndices de competitividade. - 34 -

Hoje, a economia mundial impe estratgias radicais a serem adotadas pelas empresas para no mais somente competirem e crescerem, como tambm garantirem sua sobrevivncia. Muitas vezes, algumas propostas que trazem o diferencial de mercado almejado podem ser uma informao que permita reduzir alguns centavos no preo final do produto, ou traga uma inovao que propicie agilidade no ciclo de produo de uma empresa, ou ainda uma iniciativa que crie familiaridade e conquiste o consumidor. O BI, no entanto, no milagre. um conceito que abarca uma srie de ferramentas de tecnologia de informao que, utilizadas em conjunto ou em separado, potencializam a capacidade da pea mais importante desse ciclo: o homem. Nos ltimos vinte anos, com o advento da era da informao e da Internet, e as expectativas em relao ao mundo virtual e a nova economia, houve uma revoluo sem precedentes no mercado de trabalho. Diversas empresas investiram milhes em equipamentos e tecnologia, mas esqueceram da gesto do conhecimento e do capital humano. Com o BI, a gesto de pessoas passou a ser um ponto importante na engrenagem de um projeto de implementao porque por intermdio das pessoas e da informao que a empresa adquire uma viso corporativa mais consistente. O homem apia ou contesta. preciso preparar a cultura interna da empresa para atualizao dos sistemas, para delegar a tomada de deciso a todos os nveis, alinhar as decises s estratgias corporativas, para s ento implementar os meios para tomadas de deciso. Ou seja, primeiro o homem e seu pensamento, depois a tecnologia. Por isso, a implementao realiza-se primeiro nas reas de negcios com auxlio das reas de tecnologia. Ao listar as recomendaes para o sucesso do Data Warehouse, Ralph Kimball, um dos principais nomes de BI da atualidade, coloca as pessoas em primeiro lugar. preciso que haja pessoas na organizao comprometidas com o processo de tomada de decises e que tenham equipes trabalhando para reunir propostas e iniciativas de novos negcios. a confirmao do conceito da trade que compe a gesto do conhecimento para o sucesso de um empreendimento empresarial: pessoas, tecnologia e processos de negcios. Hoje, consultores de BI prevem no somente a tecnologia necessria para implementao do projeto, mas a equipe adequada para que ele se realize. A equipe ideal de BI deve ser composta por um lder que tenha livre acesso alta direo da empresa e que tenha interao com os principais responsveis pelas reas financeiras, de recursos humanos e de tecnologia da informao. Ele dever ser assessorado por um time de executivos, um da implantao tcnica, outro responsvel pelo gerenciamento dos negcios e um terceiro que responda pelo controle financeiro. Se BI um conceito de ferramenta econmica em auxlio ao homem, o homem , por sua participao nesse processo, um dos principais instrumentos do BI. - 35 -

Indicadores de sucesso pelo resultado financeiro e pelo aumento da eficincia dos profissionais que se verifica se um sistema de BI est ou no sendo bem empregado. Se as pessoas usam a informao para tomar decises, e essas decises resultam em vantagem, elas vo querer mais inteligncia e pedir modificaes, adies e refinamento da informao obtida por implementaes de ferramentas e sistemas de BI. No entanto, no momento em que o uso imprprio de um sistema de BI gera uma informao incorreta, ou de uso pouco eficiente para a deciso, o comeo do fim de sua credibilidade na empresa. Por isso, sempre importante comunicar a toda empresa e a todos os envolvidos na deciso, qual a finalidade do sistema. Fazer uma pergunta de marketing quando se sabe que os dados ali relacionados podem responder melhor uma questo de produo fazer um mau uso das suas possibilidades e levar alguma nova implementao ao descrdito. Grande parte dos casos de implementao de BI sofre resistncias das equipes internas que no acreditam no sucesso do projeto. A pergunta bsica que leva ao questionamento daqueles que relutam deveria ser: voc tem certeza que sua companhia ou organizao possui toda a vantagem competitiva de que precisa? Se for sim, no h nada a fazer. Se a resposta for no, um projeto dever comear a partir de dois itens fundamentais e nicos em sua empresa: os dados obtidos pelas transaes, clientes e produtos; e o pessoal que trabalha e que, ao apoiar a implementao, garantir ao projeto pelo menos parte do caminho. Casos de sucesso Caso Unibanco O Unibanco um dos maiores bancos privados brasileiros. Ao definir metas e estratgias, monitorar resultados e corrigir rumos, sempre que necessrio, o Unibanco no quer correr absolutamente nenhum risco, quando o que est em jogo a qualidade de sua gesto. O Unibanco foi o primeiro banco do mundo a implementar o SAP SEM Corporate Performance Management (SEM-CPM), componente da plataforma Strategic Enterprise Management, para a utilizao da metodologia de Balanced Scorecard, criada pelos professores Robert Kaplan e David Norton, da Harvard Business School. A instituio usava o sistema de gesto SAP R/3 e , resolveu substituir alguns sistemas desenvolvidos internamente por solues de mercado, migrou para a plataforma my SA P.com e adotou o my SAP Financials como a principal soluo de inteligncia de negcios. Implementada a soluo, 380 executivos do primeiro escalo consultam o sistema, acompanhando a evoluo dos indicadores de cada rea da agilidade dos processos internos ao ndice de satisfao dos clientes, funcionrios e resultados da unidade. Para os executivos do banco, teve incio uma relao de causa e efe i to, em que as - 36 -

discusses estratgicas no se restringiam mais a um grupo fechado, o que ampliou o universo de pessoas comprometidas com os resultados e gerao de valor. A rea de seguros do Unibanco trabalha com cerca de 50 indicadores estratgicos e a de varejo com 28. O banco tem duas outras grandes divises: atacado e gesto de patrimnio. S o fato de os executivos obterem as informaes em apenas alguns segundos j torna as reunies bem mais objetivas. Os executivos passaram a observar uma tendncia de aumento da lucratividade de todas as reas, porque, com a identificao instantnea dos pontos crticos, cada profissional passou a ter as informaes necessrias para resolver gargalos e dar o maior aproveitamento possvel s oportunidades de mercado. O Unibanco firma contratos de gesto com seus colaboradores, desenvolvendo remunerao varivel, vinculada ao desempenho. A implementao da soluo de Balanced Scorecard foi concluda em pouco mais de trs meses. Paralelamente implementao do projeto, o Unibanco iniciou a construo de seu Management Information System (MIS), que, baseado no SAP Business Information Warehouse, soluo de datawarehousing da SAP, resume as informaes gerenciais e alimentar o Balanced Scorecard. Caso Prodasen Outras empresas que desenvolveram projetos de BI, tambm comprovaram os benefcios obtidos. A Prodasen Centro de Informtica e Processamento de Dados do Senado Federal um exemplo. A instituio possui uma rede local, com 3 mil estaes de trabalho. Tambm atende ao Congresso Nacional e a diversos ministrios e coordena a Rede Virtual de Bibliotecas, que rene bibliotecas de diversas outras instituies dos Trs Poderes. O quadro de pessoal de aproximadamente 300 servidores. Quando o Prodasen constatou a necessidade de estruturar seu banco de dados para organizar melhor o contedo e agilizar o processo de obteno das informaes, a idia era atender s expectativas dos usurios, com relao obteno de informaes e construo de conhecimento a partir dos dados, operaes que se tornavam cada vez mais complexas e urgentes. O cenrio que se apresentava era delineado pelos seguintes fatores: o conjunto de usurios da rea (composto por consultores e tcnicos de oramento) quadruplicara de tamanho devido a concurso pblico recente; a preocupao com transparncia, qualidade e racionalizao de recursos no processo oramentrio se tornara senso comum; e o estrito cumprimento dos prazos legais para a finalizao dos trabalhos de apreciao da Lei Oramentria Anual tornara-se imperativo, diante da recmaprovada Lei de Responsabilidade Fiscal. Diante desse panorama, a empresa decidiu que precisava adotar ferramentas de BI e optou por implementar a soluo da BusinessObjects. Os usurios passaram a ter acesso direto e imediato aos dados, sem necessidade de interveno da equipe de informtica. - 37 -

A soluo implementada atendeu s necessidades do centro de informtica do Senado e dos seus consultores de oramento por dois motivos principais: multiplicou a capacidade de acesso aos dados e sua anlise, por parte dos usurios finais, e liberou os analistas para as atividades de desenvolvimento e otimizao dos sistemas transacionais do rgo. Caso TIM No incio de suas operaes, A TIM/Telecelularsul era a maior operadora de telefonia mvel da regio sul do Brasil, englobando os estados do Paran, Santa Catarina e a regio de Pelotas (RS). Subsidiria da Telecom Italia, uma das maiores empresas de telecomunicaes mundo, a TIM tem um grande volume de dados dos sistemas operacionais. So centenas de milhares de chamadas realizadas diariamente, algumas vezes alcanando a casa dos milhes. O problema transformar esse grande volume de dados em informaes teis, necessrias para as rpidas tomadas de decises dos executivos. Para ajudar a resolver isso, a TIM contratou um time de consultores a fim de ajud-los a construir um conjunto de solues de BI, produzindo informaes gerenciais para subsidiar as decises de seu time executivo. Foram contratados fornecedores nacionais para a implantao de todo o projeto de BI da TIM, incluindo mdulos do Decision Support System (DSS), Balanced Scorecard, Data Mining e Tariff Impact. Aps quase um ano de projeto, os sistemas de BI da TIM atendem aos setores de marketing, vendas e diretorias executivas, tornando a empresa mais gil e mais apta a disputar o acirrado mercado de telefonia mvel. So notveis os ganhos de eficincia na realizao do database marketing, bem como reduo da taxa de troca de operadora realizada pelo cliente. Caso Algar Outro bom exemplo de implementao de BI o da Algar. Com quase meio sculo, a holding reconhecida pela inovao e excelncia dos servios prestados por suas 20 empresas, que atuam nos setores de telecomunicaes, agronegcios, entretenimento e servios. A Algar prepara-se para a expandir as atividades da diviso telecom em regies estratgicas, ao oferecer desde solues completas em telefonia fixa e celular, at a transmisso de longa distncia em banda larga. Para padronizar a comunicao de milhares de associados pertencentes s suas 20 empresas, o grupo Algar desenvolveu uma intranet corporativa em 2000. De l para c, a ferramenta evoluiu para um portal que, alm de promover a comunicao com o funcionrio, passou a incluir notcias do mercado relacionadas aos negcios e servios corporativos. Mesmo com o portal no ar, o grupo ainda estava procura de um sistema que disponibilizasse, em um nico local, informaes - 38 -

estratgicas de todas as empresas ao CEO (Chief Executive Officer) e aos vicepresidentes setoriais. A idia era fazer com que eles tivessem acesso, via web, a todos os dados referentes aos negcios do grupo. Para atender a essa necessidade nasceu o projeto Quantas, aplicao responsvel pelo acompanhamento do planejamento estratgico e das informaes repassadas aos executivos. Apoiada na plataforma Microsoft, a aplicao foi desenvolvida em parceria com a Choice Technologies S.A., empresa especializada em BI. Para tornar a implantao mais tranqila, o sistema foi desenvolvido de forma modular: Financeiro, Talentos Humanos, Benchmarking, Key Performance Indicators (KPI), Business Plan e Conselho de Administrao. Depois, todas as informaes sobre o Business Plan do grupo para o dez anos seguintes foram disponibilizadas e e podem ser facilmente consultadas e atualizadas minuto a minuto. O grande benefcio propiciado foi concretizar as aes que o grupo se props a realizar, ou seja, oferecer aos que tomam decises uma ferramenta de apoio estratgica, que lhes d um cenrio real de todas as empresas com a rapidez e segurana de que necessitam. Todos os mdulos contribuem para um gerenciamento mais eficiente. No mdulo Benchmarking, por exemplo, o executivo pode comparar os resultados de concorrentes. J em Talentos Humanos, se desejar, tem acesso avaliao especfica de cada funcionrio. possvel, ainda, fazer uma anlise da performance dos colaboradores de acordo com seu perfil profissional. BUSINESS INTELIGENCE Mdulo 6 - BI em segmentos verticais A aplicao das solues de BI em diferentes verticais de mercado traz resultados significativos e compensadores. Empresas do setor financeiro, por exemplo, rapidamente selecionam seus melhores clientes para um tratamento diferenciado. No setor de telecomunicaes, operadoras ampliam o potencial de suas ERBs (Estaes Radiobase) a partir de informaes de clientes que antes no podiam ser atendidos. Com base no comportamento dos consumidores, uma loja de varejo pode selecionar quais produtos funcionam melhor em forma de venda casada. Enfim, transformar dados em informaes e obter lucros no mais novidade. No entanto, as empresas devem ser claras em suas metas e focar em seus objetivos para que um projeto de BI atinja o seu intento. Atualmente, a aplicabilidade das ferramentas de BI no est mais concentrada apenas nas mos dos gerentes e executivos de alto escalo responsveis por decises. A inteligncia distribuiu-se a todos que precisam de informaes. Profissionais que mantm contato direto com clientes, fornecedores ou parceiros, agora podem e devem tomar decises baseadas nos dados disponveis, j - 39 -

transformados em informao consistente, eliminando a hierarquia e a conseqente morosidade que caracterizava o processo decisrio do passado recente. Funcionrios e gerentes das diversas reas podem fazer consultas ao banco de dados de sua empresa e gerar relatrios, sem precisar entender muita coisa de programao ou de informtica. As aplicaes de Business Intelligence ampliam sua eficincia na medida em que o mercado exige rapidez e diferencial competitivo e se expande por vrios setores. Elas esto presentes nas reas de anlise de crdito e de risco de empresas do setor financeiro; nas de controle de fraudes de companhias de seguros; nas reas de marketing e vendas, para segmentao de mercado e oferta de novos produtos, seja para bancos, supermercados, magazines e organizaes de diferentes ramos de atividade. Na Alcoa, empresa do setor industrial, por exemplo, um projeto de balanced scorecard permitiu a anlise de cinco perspectivas: financeira, clientes/mercado, operacional, meio ambiente e funcionrios. Cada uma delas tem mtricas especficas e planos de 30, 60 e 90 dias. Antes, as informaes, depois de concludo o ms, levavam 20 dias para chegar s mos dos executivos e, se alguma das mtricas estivesse fora do planejado, o ajuste s poderia ser feito no ms seguinte. Desde 2000, a companhia comeou a organizar a montanha de dados escondida nos computadores - primeiro pela rea financeira e depois para logstica e recursos humanos. Com isso, o relatrio financeiro, que demorava trs semanas, pode ficar pronto em quatro dias. Dessa forma, o gerente dispe de 20 dias para corrigir a rota, caso verifique a necessidade. Estratgias diferenciadas Muitas empresas ainda se encontram no estgio de obteno e aglomerao de dados, possibilitados pelos sistemas de gesto integrada, e precisam implementar ferramentas para extrao e anlise de forma a resgatar de suas bases informaes relevantes. Por isso, o setor corporativo est atento e mais receptivo s novas opes de Business Intelligence. No que depender das intenes dos CIOs brasileiros, o Business Intelligence deixou de ser um mero conceito abstrato e passou a ter real impacto na gesto corporativa. Para 59% dos executivos, BI tem grande potencial de crescimento; 39% afirmam que as solues tm algum potencial e 10% no esto preocupados com isso. A constatao de que os projetos de BI ainda no foram consolidados fica mais evidente quando se contrape a estes o interesse das empresas por solues de relacionamento com clientes (costumer relationship management, ou CRM), para as quais apenas 19% dos executivos dedicaram mais ateno. Quais os principais desafios enfrentados quando se fala em gerenciamento de atendimento a clientes? No Unibanco, o grande ponto maximizar o sistema de Data Warehouse montado nos ltimos anos para gerar receita. O banco que a maioria das pessoas enxerga o banco de rua, a agncia. Mas a realidade hoje diferente, como estratgia de atuao. H alguns anos, o Unibanco tomou a deciso estratgica de abordar o segmento popular. A ao foi realizada por meio da maior demanda dessa classe da populao: o financiamento. Para isso, foi adquirida a Fininvest e realizados acordos com os maiores varejistas do Pas. - 40 -

Hoje, a financeira um grande negcio do Unibanco. So mais de 8 milhes de clientes ativos. O desafio em TI definir sua estratgia na ponta, como instrumento de venda. Por exemplo, h dois anos o call center do Unibanco deixou de ser uma unidade de despesa e passou a ser uma unidade de receita. Na hora em que o cliente liga, o banco sabe do que ele precisa e tem grande propenso a comprar. Hoje, a taxa de converso algo perto de 30%. Ou seja, a cada 10 ofertas feitas, so vendidas trs. O desafio da instituio financeira fazer a integrao de todos os call centers: 30 Horas, seguradora, Fininvest. Com todos dentro da mesma tecnologia, possvel incrementar vendas significativamente. Essa apenas uma amostra do que o desenvolvimento de ferramentas especficas propicia para segmentos verticais. As consultorias, de sua parte, percebem lacunas a serem preenchidas e, ao mesmo tempo, os desenvolvedores de solues planejam aes nas reas de seguros, previdncia privada e turismo. Tambm o ensino outro mercado interessante e j existem projetos em andamento por todo o Pas. De forma geral, em todos os segmentos da economia verifica-se bastante interesse na tecnologia de Business Intelligence e nos benefcios propiciados para as equipes internas das corporaes, especialmente para as reas de vendas, contabilidade, marketing e operaes que, em conjunto ou separadamente, precisam de ferramentas voltadas a facilitar e a agilizar os processos decisrios. Isso requer tecnologia adequada, de uso amigvel e um investimento coerente. Os fornecedores de solues de BI marcaram presena nos projetos de grandes empresas nos ltimos 15 anos. Mas tambm as empresas de pequeno e mdio portes passaram a aderir tecnologia e todas buscam aplicabilidade por meio de templates e programas amigveis para facilitar o acesso informao pelos funcionrios de todos os nveis da corporao. Dessa forma possvel tomar uma deciso e fechar negcios de forma mais eficiente, melhorar vendas e servios e implementar esforos de marketing. O BI permite encontrar respostas para questes de diferentes setores da empresa. O departamento financeiro, por exemplo, precisa saber se as despesas esto crescendo na mesma velocidade que a receita, ou quais os cinco produtos que mais contribuem no faturamento. J o operacional encontra com facilidade os 10 melhores fornecedores e v como se relacionam com a empresa. A rea de vendas usa o conhecimento sobre o comportamento de compra dos clientes por regio e por produto para estabelecer estratgias. E o marketing d uma fora extra dentro de uma campanha de marketing direto, enviando mensagens de venda a clientes que desejam comprar. O setor comercial e a previso do futuro Entre os benefcios que o BI traz especificamente para o departamento comercial podemos incluir a melhora do prognstico de vendas; viso contbil mais abrangente; integrao entre oramento e anlise; melhor compreenso da segmentao do mercado; reao planejada a medidas econmicas; maior flexibilidade e integrao de relatrios financeiros e melhoria nas decises de distribuio de produtos. Isso apenas para citar algumas das vantagens que as empresas obtm quando alcanam o dinamismo necessrio por meio da inteligncia - 41 -

nas estratgias de vendas. Um nmero crescente de companhias comea a se dar conta de que no pode mais se dar ao luxo de aguardar trs semanas aps o encerramento contbil para descobrir como est se saindo no mercado. As possibilidades de BI aplicado rea comercial so variadas e podem comear com o uso de uma ferramenta simples como uma planilha eletrnica (tipo Excel), que permite organizao e visualizao fcil de dados, relacionar grficos, analisar, criar e distribuir informao. Um exemplo de aplicao de um software de baixo custo aconteceu com a diviso da Nestl no Canad. A Pet Care passou a cruzar uma estimativa do volume de vendas com informaes sobre custo de ingredientes, empacotamento e demais despesas na fabricao e venda de produtos para atingir a meta estimada. Esse cruzamento de informaes permitiu que, no caso de uma colheita ruim e conseqente elevao dos preos de um dos ingredientes utilizados na fabricao dos produtos, fosse feita uma reviso da estimativa de vendas em menos de uma hora. Antes do uso da ferramenta de BI, o clculo envolvia 170 relatrios distintos e tomava duas semanas e meia da equipe responsvel pelo planejamento de vendas. A automao facilitou a reunio de dados relacionados venda num s local para uma leitura inteligente das informaes. O BI pode trazer uma visualizao rica e uma capacidade analtica para identificar rumos e mostrar novas oportunidades. possvel, com o emprego da ferramenta adequada, estabelecer projees de vendas pela reviso dos dados histricos comparando-os aos nmeros de vendas j obtidos. Tantas possibilidades para o setor permitem realizar consultas sobre quem so os representantes de vendas de maior atuao, quem so os melhores consumidores por produto ou regio e como andam as vendas se comparadas s estratgias do mercado. Conhecimento e marketing Todas as organizaes buscam os melhores caminhos para segmentar, pesquisar e escolher seus prospects e clientes de forma a realizar uma campanha de marketing dirigida. O marketing de massa cada vez mais cede lugar ao marketing one to one. Nesse sentido, tem crescido o uso de ferramentas de BI como o Database Marketing (DM), que permite utilizar as informaes internas e externas para refinar o pblico, desenvolver planos de vendas inteligentes e criar mensagens de marketing que sejam relevantes para pblicos especficos. Dados como nome, endereo, bairro, telefone, fax, e-mail, etc, alm de informaes personalizadas dos clientes, seu comportamento, freqncia de compra ou preferncias so obtidos de forma rpida e gil a qualquer momento. O DM permite lidar com dados personalizados usados no dia-a-dia e ainda agrega todo o histrico da relao do cliente com a companhia. Cada reclamao ou sugesto, pedidos, pagamentos e uma srie de outras informaes so registrados no banco de dados da empresa e ficam disponveis para diferentes tipos de anlises. Com isso, possvel conhecer cada vez mais o cliente. O sistema pode gerar estatsticas por pessoa, com dados relacionados a vendas, financeiro, compras ou demais reas da empresa, oferecendo uma viso ampla sobre - 42 -

o consumidor e seu relacionamento com a corporao. O que significa um gerenciamento eficaz de negcios e a criao de um marketing de relacionamento que intensifica a fidelizao de clientes. A ABEMD, Associao Brasileira de Marketing Direto, enumera 31 erros mais freqentes que as companhias cometem em relao ao envio de mala direta. Direcion-la a pblico-alvo errado um deles. A mala direta , antes de tudo, uma mensagem de venda que possibilita tocar precisamente o seu pblico-alvo, seja ele um cidado comum ou uma empresa. Por meio do database marketing, a viso sobre o destinatrio dessa mensagem muito mais clara, planejada e de alcance mais eficiente. O crescimento constante do marketing direto no Brasil j chegou escala do bilho de reais movimentado anualmente, o que resultou em um maior nmero de empresas que utiliza bases de dados slidas e confiveis, permitindo otimizar o comrcio eletrnico (business-to-business (B2B) e o business-to-consumer (B2C) por meio das campanhas de marketing direto. Profissionais da rea afirmam que dilogo e informao ser a nova ordem. Isso representa o incio de uma reviravolta maior em Marketing. A Tecnologia da Informao, que j modificara a produo e a forma de trabalhar no escritrio, agora est mudando tambm o Marketing. Nas instituies bancrias, por exemplo, o database marketing permite realizar aes personalizadas, avaliao de riscos e de oportunidades futuras, verificando o perfil de investimento de cada cliente e sua propenso inadimplncia, entre outras informaes. Dessa forma, o banco pode passar a oferecer produtos mais adequados a pblicos especficos. Uma das vantagens no setor a de liberar 60% do tempo do executivo da conta, permitindo que execute outras atividades mais valiosas para o negcio. O database marketing possibilita aos profissionais utilizar o tempo de forma mais eficiente e rentvel. O par perfeito da ferramenta de database marketing como instrumento capaz de apontar o cliente mais lucrativo , sem dvida, o e-mail marketing. Enquanto aquela ajusta a estratgia, este imprime velocidade ao processo de abordagem 100% maior em relao aos meios de comunicao convencionais e pelo menos 80% mais barato, segundo estudos da Abemd (Associao Brasileira de Marketing Direto). Nas aes de MD que visam o cliente altamente lucrativo, h muita chance de o alvo ser exatamente aquele com renda capaz de garantir o acesso rede. No por acaso que, segundo a revista Advertising Age, as empresas norteamericanas vm investindo, por ano, algo em torno de US$ 120 bilhes em aes de marketing direto que combinam a preciso das ferramentas de database marketing com a agilidade do e-mail marketing. A revista eMarketer, por sua vez, revela que os anncios criados especificamente para e-mail captaram investimentos da ordem de US$ 97 milhes em 1999 e de US$ 2 bilhes no ano passado. Se todos os argumentos expostos no forem suficientes para provar a essencialidade do database marketing, pergunte-se por que a maioria das empresas, antes de se lanar na obra de construo dos sistemas de data warehouse (DW), de aplicao corporativa, prefere criar um database marketing, que, em sntese, pode ser definido como um DW de aplicao especfica. A resposta simples: aplicado ao marketing, - 43 -

um sistema inteligente d retorno imediato no que se refere ao aumento e lucratividade das operaes de venda. E assim que, mais adiante, fica fcil convencer os demais setores a aderirem tecnologia como forma de melhorar o desempenho dos negcios. A vantagem tempo relacionada competitividade faz com que empresas busquem prospects com mais rapidez e mais segurana, e atenda a sua base de clientes tradicionais com maior eficincia. Finanas e BI A rea de finanas outra das que mais se beneficia com o uso de solues de anlise de dados. Uma pesquisa realizada com executivos da rea financeira de 150 empresas norte-americanas do setor de varejo (incluindo magazines de roupas, revenda de peas para automveis, produtos alimentcios, lojas de convenincia, entre outros) e com faturamento superior a US$ 150 milhes verificou que apenas 34% no tinham qualquer sistema de Business Intelligence. Pensar que os outros 66% faziam uso de BI um nmero, por si s, bastante significativo. Se ainda considerarmos que 91% daqueles que possuem ferramentas de BI afirmaram que a gesto empresarial tornou-se, em razo disso, mais eficiente, pode-se verificar a importncia de BI para finanas. Hoje, as ferramentas de gesto empresarial, e particularmente as voltadas para o departamento financeiro da empresa, permitem maior abrangncia na viso interna do setor assim como de seu relacionamento com a economia externa. Existem solues que se prestam leitura do comportamento financeiro da companhia e possibilitam ampliar a viso da rea por meio de anlises e relatrios de contas a receber, contas a pagar e demais operaes do livro contbil. As fornecedoras de BI traduzem as necessidades do mercado por meio da oferta de ferramentas capazes de gerar relatrios detalhados para possibilitar linhas rentveis de negcios por produtos ou por clientes, criao de controle de despesas, verificao das atividades de departamentos de compras e, inclusive, para reter bons funcionrios. Numa evoluo natural da oferta de solues, o setor bancrio brasileiro apontado pelo Gartner como um dos segmentos mais avanados do mundo e com uma boa infra-estrutura de TI. Por essa razo, as instituies financeiras devem apostar em solues que permitam melhorar ainda mais seu relacionamento com o cliente. Os bancos cada vez mais buscam oferecer uma grande variedade de servios para melhorar a relao com o cliente, como a possibilidade de acesso Internet, correio eletrnico e de comunicao instantnea. Quanto mais pontos de contato, maior o volume de informaes obtido e, consequentemente, maior a necessidade de ferramentas que permitam trabalhar esses dados de forma rpida, segura e eficiente. Caso Visa Vale Se depender disso, o projeto de BI da Visa Vale, fornecedora de vales-benefcio em forma de cartes eletrnicos, tende a ser um sucesso. O foco nos processos j comeou no momento da implementao do sistema. Normalmente, os projetos de - 44 -

Business Intelligence tm incio com a criao de um banco de dados que armazena todas as informaes sobre o negcio. Somente depois so identificadas as necessidades de negcio e, ento, criados os parmetros na ferramenta de BI. No caso da Visa Vale aconteceu o oposto. Primeiro foram identificados quais dados eram relevantes para o negcio e, ento, foi criada uma base com as informaes que seriam utilizadas. Fruto da associao do Bradesco, do Banco do Brasil Investimentos, do Banco Real e da Visa Internacional, a Visa Vale decidiu adotar um sistema de BI . Aps realizar uma pesquisa, optou pela utilizao de um Banco de Dados Oracle em conjunto com a plataforma MicroStrategy 7i. O projeto consumiu quatro meses de trabalho e contou com a participao de parceiros, como a Forma, especializada na rea de modelagem; a Hyperdata, responsvel pelo desenvolvimento e programao, e de um consultor especializado em solues MicroStrategy. A implementao foi rpida porque a empresa, jovem, no possua legado. O BI tem foco nos aspectos financeiro e comercial do negcio, colhendo informaes como valor do tquete mdio dos consumidores, tempo de ativao de um novo estabelecimento afiliado e regionalizao do consumo, entre outros. Os relatrios gerados so encaminhados gerncia, diretoria e a uma equipe de TI destinada especificamente anlise das informaes e planejamento de outros possveis cruzamentos. A existncia de pessoas focadas na anlise dos dados coletados pelo BI deve auxiliar a Visa Vale a solucionar um problema que um dos principais empecilhos para o sucesso desse tipo de projeto. A maioria das organizaes negligencia o que consideramos ser o passo mais importante no processo de transformao dos dados: o lado humano e organizacional de analisar e interpretar dados e depois agir sobre as concluses. A meta da Visa Vale com a adoo do sistema de Business Intelligence , com base nas informaes obtidas, descobrir formas de melhorar a performance da empresa e aproveitar novas oportunidades de negcios. A inteno da empresa fazer atualizaes constantes no sistema, com periodicidade mdia trimestral. Sero implementados mdulos de marketing e produo e operao, alm de incluir outros parmetros aos relatrios. Entre esses novos parmetros, esto anlises operacionais sobre o relacionamento com os clientes. Casos Telebanco Bradesco e Redecard A rea de Telebanco, do Bradesco, por exemplo, conseguiu, em dois anos, vender para os correntistas da instituio 7 milhes de produtos financeiros. Em 2002, o banco passou a coletar informaes dos 2,4 milhes de pessoas que ligam por ms para realizar transaes ou solicitar informaes e integrou esses registros plataforma de atendimento ao cliente (CRM). Com isso, usando software de anlise estatstica de diversos fornecedores, entre eles a SPSS e SAS, consegue descobrir tendncias e aproveita para transformar uma ligao telefnica em um negcio, - 45 -

oferecendo produtos e servios adequados ao perfil de quem chama. Em campanhas de telemarketing, a efetividade saltou para 33%. Em uma mala-direta convencional, o resultado de 1%. Outro exemplo o da Redecard, cujos acionistas so o Citibank, Ita, MasterCard e Unibanco, e que gerencia todo o relacionamento com os estabelecimentos comerciais para a aceitao de cartes de crdito e dbito. So mais de 900 mil lojas conveniadas. Os vendedores contam com instrumentos e solues que permitem descobrir novos clientes e novas oportunidades de negcio. Atualmente, nenhuma ao da empresa feita sem medio. Depois que implementou sistemas de anlise, a Redecard melhorou a ativao da base de 40% para 75%, ou seja, de cada 10 estabelecimentos visitados pelos vendedores, 7,5 viram clientes. Antes, apenas quatro entre 10 estabelecimentos visitados acabavam se transformando em clientes. BUSINESS INTELIGENCE Mdulo 7 - Integrao de BI com outras tecnologias O ERP Enterprise Resource Planning , que acabou sendo mais conhecido como Sistema de Gesto Empresarial, surgiu no comeo da dcada de 70 como uma evoluo das tcnicas de MRP e MRPII (Material Requeriment Planning). Essas tcnicas foram usadas inicialmente pelas indstrias para planejamento de produo e controle de materiais. Aos poucos esses conceitos passaram a ser empregados tambm para o controle administrativo e dos demais departamentos das corporaes, gerando novos mdulos e funcionalidades que, incorporados, resultaram no ERP. A alem SAP foi a precursora nesse tipo de soluo no Brasil, com o R/2, empregado em mainframes. Pouco depois, a fornecedora lanou o R/3 voltado para a plataforma cliente-servidor. Outras desenvolvedoras dos ento chamados pacotes, como a PeopleSoft, JD Edwards, Baan, SSA, Oracle, e as genuinamente nacionais como Datasul, Microsiga, ABC71, entre outras, tambm passaram a disputar uma fatia desse mercado promissor, formado inicialmente apenas pelas corporaes de grande porte. Com o passar dos anos, muita coisa mudou. Os pacotes foram aperfeioados, ganharam novos mdulos e funcionalidades. As fornecedoras, de sua parte, passaram a mirar tambm as mdias e pequenas empresas, ao tornar seus produtos mais acessveis. O grande boom do ERP, no entanto, ocorreu no fim dos anos 90, quando muitas corporaes foram obrigadas a rever seus sistemas devido ao bug do milnio. A grande maioria precisou fazer atualizaes tecnolgicas e muitas aproveitaram a ocasio para implementar os pacotes ERP e se reestruturar internamente.

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Para muitas delas, no entanto, no foi uma transio fcil. O ERP um sistema complexo, que requer a mudana da cultura interna. Se no houver um bom planejamento, o envolvimento da alta direo e o correto treinamento dos funcionrios, a implementao pode ser traumtica e trazer mais problemas do que solues. De outro lado, as empresas que passaram por essa fase com certa tranqilidade e concluram a implementao tambm no ficaram plenamente satisfeitas, na medida em que se deram conta de que apenas dispor de sistemas integrados no era suficiente para melhorar a sua performance. Inegavelmente passaram a dispor de uma quantidade maior de informaes, porm difceis de serem trabalhadas. A prtica demonstrou que o redesenho dos processos e a integrao dos sistemas propiciados pelo ERP formariam a infra-estrutura bsica. Mas em um segundo momento seria necessrio agregar outras funcionalidades e tecnologias para se aproveitar todo o potencial disponvel. Com isso, as atenes se voltaram para a segunda onda do ERP, entendida tanto como a aquisio de novos mdulos e aumento do nmero de usurios, quanto como a adio de outras solues ao sistema, como as de e-business, CRM, BI e supply chain. Nesse sentido, tambm a importncia das ferramentas de anlise voltou a ser considerada. As corporaes perceberam que a informao s vale na medida em que se sabe o que fazer com ela, que exige ainda uma forma adequada de apresentao. Dentro dessa nova lgica, cresceu o interesse pelas ferramentas de BI porque elas permitem organizar a grande massa de dados arregimentada pelo ERP e possibilitam uma srie de anlises para os diferentes nveis da organizao. Atentas a esse novo filo, no foram apenas as desenvolvedoras de solues de BI que passaram a disputar uma fatia do mercado, mas tambm as fornecedoras de ERP, que comearam a oferecer ferramentas de BI embutidas nos respectivos pacotes. Sopa de letrinhas Na luta pela conquista dos clientes, surgiram novos conceitos, como o de Business Planning Management (BPM), defendido pelas empresas de ERP (especialmente pelas lderes de mercado como SAP e Oracle). Tais conceitos tinham como pressuposto a oferta no de um produto apenas, mas de um conjunto de solues para elaborar e melhorar as estratgias de negcios a partir da viso do desempenho da empresa como um todo. Algumas fornecedoras definem o BPM como uma evoluo do BI tradicional. De outro lado, tambm as empresas especializadas no desenvolvimento de ferramentas de BI como a Execplan, Business Object e Cognos, entre outras, acrescentaram novos sabores sopa de letrinhas, ao apostar no aumento de suas receitas por meio da disseminao de conceitos como o de BPM, tambm chamado de Corporate Planning Management. Ele pressupe ampliar o uso do BI para alm dos muros do desempenho interno das corporaes e partir para o relacionamento com toda a cadeia (fornecedores, outros parceiros de negcios e clientes). - 47 -

Na prtica, todas essas tticas, conceitos e demais nomenclaturas contribuem muito mais para confundir o mercado do que para aumentar a venda de solues. Apesar disso, as empresas cedo ou tarde precisaro investir em solues que lhes permitam analisar, sob vrios ngulos, os dados colhidos pelos sistemas transacionais para continuarem competitivas. De acordo com os analistas e consultores, o leque de opes continuar farto e variado. Em 2007, com a compra da Hyperion pela Oracle, da Business Object pela SAP e da Cognos pela IBM, consolidou-se a previso de que as empresas de BI seriam adquiridas pelas fornecedoras de ERP. O alvo o relacionamento com o cliente A outra onda tecnolgica diz respeito ao CRM Customer Relationship Management, gerenciamento do relacionamento com o cliente. Assim como os sistemas de gesto, o CRM requer a mudana de cultura da organizao e no se limita apenas ao emprego de tecnologia, mas tambm de uma nova filosofia de negcios, em que o centro deixa de ser o produto ou servio oferecido para se voltar para o cliente. Para isso, necessrio o emprego de solues para suportar o lado operacional e tambm de ferramentas analticas. Os pacotes de CRM disponveis no mercado contemplam essas duas partes, mas tambm as ferramentas tradicionais de BI podem e devem ser adotadas para complementar a estratgia. O database marketing e o data mining esto entre as ferramentas que mais se afinam com os propsitos da filosofia de CRM, na medida me que possibilitam anlises diferenciadas sobre a base de dados dos clientes. O argumento imbatvel da indstria de software de BI a necessidade de se criar um banco de dados que possa armazenar todas as interaes que os clientes fazem com a empresa, por meio de todos os canais de contato (telefone, e-mail, Internet, correio, loja fsica etc). Por intermdio das ferramentas de BI podem-se ler esses dados de diferentes ngulos, por exemplo, verificando quais so os clientes mais rentveis, quais esto mais propensos a adquirir certos produtos ou servios, e quais geram mais valor ao longo do tempo. Com base nessas anlises, as empresas podem aperfeioar seus produtos, oferecer atendimento diferenciado, antecipar-se s necessidades do cliente, entre outras aes pr-ativas. Inegavelmente, o BI o alicerce para diferentes tipos de anlises, como as de risco, de deteco de fraudes, giro de estoque, trfego na rede, tendncias, rentabilidade e uma srie de outras. Nesse sentido, cada vez mais as ferramentas de BI esto atreladas a todas as iniciativas de TI, sendo complementos indispensveis para os sistemas ERP e CRM, principalmente. A Internet e o e-business tambm passaram a ser considerados pelos fornecedores de BI, a partir de 2001, quando redesenharam suas arquiteturas para plataformas baseadas na Web. Alm disso, introduziram funcionalidades para possibilitar o - 48 -

trfego de relatrios pela rede, acesso s anlises via browser e uma srie de alteraes mais complexas, para permitir a interao com diferentes bancos de dados, ambientes operacionais distintos, plataformas e dispositivos de comunicao fixos e mveis. Tambm foram includos nas solues aspectos como segurana, incluindo nveis de acesso e perfis de distribuio de informaes, suporte a balanceamento de carga, melhor aproveitamento dos recursos de disponibilidade dos servidores de aplicaes e melhorias no suporte a XML, dotNET e Java, entre outras mudanas. Caso AGA Linde Healthcare De certa forma, CRM analtico e BI, se confundem na definio, mas tornam-se sinnimos na prtica. A gesto operacional de relacionamento com clientes, quando bem feita, se torna a base para diversas iniciativas em tecnologia da informao. Essa a filosofia da AGA Linde Healthcare, diviso de gases medicinais da AGA, uma das maiores companhias de gs do mundo. A empresa implementou o CRM da PeopleSoft e conta agora com um gerenciamento adequado dos clientes, que fornece subsdios para anlises, definio de metas e suporte tomada de decises. Para atuar em um mercado que se mostra cada vez mais competitivo, a empresa queria conhecer melhor o potencial de consumo de cada cliente (hospitais e clnicas). A implementao do CRM aconteceu para diversos mdulos, como vendas, suporte e contas a receber e j contabiliza resultados visveis, embora ainda faltem outras reas, como a de processos de pedidos de cilindros. Com a soluo, no s os profissionais de vendas como outros funcionrios da empresa passaram a compartilhar o mesmo perfil completo de cada cliente, o que facilita o posicionamento correto dos produtos no mercado e gera atitudes prativas. Com as informaes de estoque dos clientes, os profissionais da AGA Linde Healthcare conseguem entrar em contato um pouco antes de as reservas se esgotarem. Essa uma ao exemplar, pois o nvel dos cilindros muitas vezes escapa do controle dos clientes. A iniciativa de CRM tambm foi importante para implementar o novo conceito de Centro de Relacionamento com Cliente (CRC), que unificou todas as operaes de back-office de vendas e atendimento. Depois que os clientes comearam a receber um atendimento mais gil e personalizado, decorrente do fato de as informaes transacionais e de perfil sobre eles estarem reunidas em um nico sistema, o nmero de chamadas aumentou em mais de 160%. Mas a maior preocupao foi mesmo a de contar com um sistema que permitisse conhecer realmente o cliente chave que abre portas para outras implementaes a caminho, como de BI e Balanced Scorecard.

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Caso Santander Outro exemplo o do Banco Santander que, desde as aquisies do Banespa e do Banco Meridional, tornou-se o terceiro maior banco privado do Pas em nmero de ativos e passou a armazenar um grande volume de informaes. Para otimizar os modelos de crdito oferecidos aos clientes e assegurar a reduo dos nveis de inadimplncia, o banco investiu em recursos eficazes de tecnologia. Adotou a soluo de Data Mining do SAS, parte do CRM Analtico do SAS, para explorar e obter conhecimentos de sua base de dados. A instituio avaliou os benefcios e o desempenho da soluo, comparando-a com outras do mercado, antes de adot-la. Aps essa etapa, concluiu que a soluo do SAS processou um grande volume de dados em um curto espao de tempo. Um ponto que deve ser ressaltado que o recurso oferecido pelo SAS/Enterprise Miner obteve uma performance 70% superior em comparao com a soluo oferecida pelos concorrentes, considerando tambm o tempo de processamento das atividades. Alm disso, outro item que influenciou a adoo da soluo de Data Mining foi a qualidade dos servios oferecidos pelo suporte tcnico. A soluo est sendo usada pelo Banco Santander para processar dados de mais de 1 milho de clientes. Alm de trabalhar com um grande volume de informaes, a soluo consegue atuar com diversas variveis. Assim, em um trabalho com 15 mil a 20 mil registros, a instituio chegou a operar com 300 variveis. Outro exemplo foi um processo em que foram avaliadas 2 mil variveis de cada cliente para medir o comportamento na carteira de cheque especial, o que permitiu ao banco comprovar a capacidade de processamento e anlise do produto. Apenas trs meses aps ter implementado a soluo, o Banco Santander desenvolveu quatro novos modelos de avaliao de risco e uma srie de outros estudos menores. No primeiro ano de utilizao dos modelos desenvolvidos com os recursos do SAS/Enterprise Miner, houve uma diminuio significativa na perda de crdito em todas as carteiras de varejo do banco. A soluo SAS est sendo usada tambm pela rea de marketing do banco para a otimizao dos fluxos de relacionamento com clientes e prospects, incluindo aquisio, ativao, reteno e recuperao de clientes. Alguns modelos foram elaborados e os resultados esto sendo apurados. As perspectivas com a utilizao da soluo de Data Mining do SAS so animadoras, na medida em que o banco pretende otimizar as verbas de marketing direto e de outros canais de venda da instituio, como telemarketing, vendas pessoais e Internet. A soluo SAS possui ainda vrios diferenciais, como novas interfaces que facilitam a interao com novos usurios, disponibilidade de vrias tcnicas que auxiliam a deciso sobre o melhor modelo de campanhas de marketing e tecnologia que permite o processamento de grandes volumes de dados. - 50 -

CRM e BI na Telemig No importa o porte ou o setor de atuao. Empresas do comrcio varejista ou atacadista indstrias, companhias financeiras, de servios ou de bens de consumo, entre outras, esto descobrindo a forma de atingir o cliente mais lucrativo, no casamento das ferramentas de CRM com as de Business Intelligence (BI). A Telemig uma das que fez essa aposta. A operadora pioneira no lanamento de servios, planos de atendimento personalizados de acordo com o perfil de cada assinante, no estabelecimento de um canal de comunicao direto com o cliente e de vrias campanhas de fidelizao e programas de pesquisas de opinio dirias. A operadora criou um modelo que lhe possibilitou apresentar um dos poucos balanos financeiros positivos, no ranking das companhias de telefonia. A base de clientes, composta por mais de 1,6 milho em dezembro de 2001, avanou 35% em comparao a 2000. O lucro lquido evoluiu outros 50%, alcanando os R$ 370 milhes. A operadora deve esse feito ao uso pleno de ferramentas de CRM associadas s de BI. O conjunto de aplicativos, que combina as plataformas PeopleSoft e Avaya com programas caseiros, permite empresa no apenas conhecer o cliente e atend-lo, mas igualmente antecipar-se s suas expectativas em relao aos servios. O corao do projeto CRM/BI o Centro de Relacionamento com Clientes (CRC), que atende os clientes da Telemig e da Amaznia Celular em duas unidades, em Belo Horizonte e Belm do Par, respectivamente. Nada impede, porm, que o registro de todas as chamadas, venham de onde vierem e independente do canal (fax, telefone, e-mail e chat), permanea armazenado no mesmo lugar. O produto final a mais completa e rica base de dados que, graas s ferramentas de CRM e de BI, logo se transformam em informaes e conhecimento sobre o que querem e o que pensam os clientes. No CRC, a integrao permite ao assinante o conforto de no ter de contar sempre a mesma histria ao atendente, e ainda de no correr o risco de o operador do chat simplesmente desconhecer que, antes, ele mandou um e-mail. O nmero de ligaes passa de 2 mil por dia. Mas o tempo mdio de atendimento de trs minutos. Na Telemig, CRM e BI no se definem como tecnologia ou produto, mas so processos em constante evoluo. Casos Vivo e Riachuelo Em So Paulo, a Telesp Celular (atual Vivo) tomou o mesmo caminho e, trs anos depois, contabilizou os ganhos: praticamente dobrou a produtividade do atendimento aos mais de 20 milhes de clientes, entre ps e pr-pagos. O ndice de satisfao vai alm dos 90%. O projeto incluiu a adoo da plataforma de CRM da Altitude Software, integrada pela Spread, e a simultnea modernizao dos trs contact - 51 -

centers, mediante implementao do conceito de CTI (Computer Telephony Integration). Alm das unidades de atendimento que funcionam nas lojas, existem trs unidades, todas integradas. A da capital, com 250 PAs (pontos de atendimento) no front-office (operao diria) e outras 200 posies no back-office (sistemas de retaguarda), alm de trs URAs (Unidades de Resposta Audvel). O site de Campinas equipado com 250 PAs no balco de atendimento e trs URAs, a fim de suportar as campanhas receptivas (inbounds) e ativas (outbounds). A terceira central, terceirizada pela Mobitel, opera com 150 PAs. No comrcio varejista, um bom exemplo vem da Riachuelo, do ramo de confeces e moda, que optou pela soluo da Consist, o Consist eCRM. A empresa venceu o desafio de modernizar o servio de cobrana sem gerar antipatia. Graas a campanhas de recuperao de clientes, incluindo renegociao das dvidas, gerou a simpatia necessria para ret-los. BUSINESS INTELIGENCE Mdulo 8 - Mercado e tendncias futuras Uma das principais tendncias o aumento do nmero de projetos de consolidao das ferramentas de BI, voltados ao desenvolvimento de uma estrutura que atenda a organizao de maneira abrangente. Nesse aspecto, ressalta-se o crescimento das aplicaes direcionadas ao monitoramento da performance empresarial e gerenciamento de indicadores-chave de negcios, alm da integrao destas com as ferramentas tradicionais de BI, que vm sendo implementadas nos ltimos anos de maneira crescente no Brasil. Segundo a IDC Brasil, um dos aceleradores responsveis pelo aumento da adoo de ferramentas de BI deve-se ao interesse dos gestores de TI em prover alto nvel de servio para as reas de negcios, disponibilizando ferramentas analticas que auxiliam no gerenciamento do desempenho de indicadores estratgicos e tticos. Com o avano das ferramentas de produtividade pessoal no trabalho e o maior nvel de automao e de informatizao dos processos de negcios, os profissionais tendem a gastar mais tempo planejando e analisando suas atividades. Dessa forma, ferramentas de extrao e de correlao de dados, relatrios gerenciais prformatados e acompanhamento de ndices de performance devem ter suas utilizaes aumentadas nos prximos anos. O estudo da IDC mostra ainda que uma das principais reas de crescimento em Business Intelligence no futuro ser a aplicao das ferramentas em dispositivos mveis. No Brasil, o instituto observa aumento acelerado no uso de aplicaes por - 52 -

meio desses equipamentos. Em setores como seguros, o consumo de equipamentos para acessos a bases de dados remotamente vem crescendo consideravelmente. Aplicaes como CRM para automao de foras de vendas vm sendo cada vez mais demandadas. Com isso, os usurios devem utilizar ferramentas analticas remotamente no mdio prazo. Dados apurados nos Estados Unidos entre 20 mil executivos de tecnologia com poder de deciso mostraram que as empresas norte-americanas investiram no setor o percentual recorde de 95,1% de seu oramento (um ndice de 100% representaria que as companhias investiram exatamente o valor oramentrio mensal voltado para tecnologia). O Gartner realizou uma pesquisa entre diferentes instituies, revelando que 95% delas avaliam o BI como uma ferramenta de gesto que dever estar disponvel para um grupo maior de pessoas. Alm disso, deram a esse novo esquema o nome de Business Intelligence Networks. De um modo geral, BI Networks, definido pelo Gartner, se apresentar como uma rede conectada entre os empregados de modo no hierrquico, para que juntos desenvolvam, compartilhem, processem dados e metadados, auxiliando-os em anlises e decises, e fazendo uso de uma estrutura computacional amigvel para que informaes circulem com rapidez, qualidade e consistncia, sendo acessveis aos usurios de todos os nveis da corporao. Entre os diversos tipos de fraudes que fazem parte da realidade corporativa, uma delas desponta como principal ameaa s transaes das empresas. Segundo a Bearing Point, 48% de seus entrevistados consideram os funcionrios como principal risco. Atualmente, 39% das maiores empresas brasileiras j verificam os antecedentes de novos funcionrios que ocuparo posies de alto nvel de responsabilidade. A digitalizao das relaes comerciais tambm est atraindo aes criminosas. Das empresas que sofreram algum tipo de fraude, 9% tiveram problemas de segurana em transaes eletrnicas. Alm disso, 57% destacaram falhas na implementao da poltica de segurana como a maior debilidade do comrcio eletrnico. Para 26%, as aes de crackers foram as maiores ameaas. Tambm foi registrada grande preocupao em relao espionagem corporativa. Para 66% dos entrevistados esse assunto uma ameaa. Para se prevenir, as estratgias mais utilizadas so restries ao acesso de informaes e s reas sensveis da empresa. Aps a deteco da fraude, as principais medidas adotadas so a demisso dos envolvidos (65%), investigao por auditoria interna (40%), registro de queixa criminal (38%) e pedidos de indenizao (11%). Ocorre que, alm de decises judiciais, trabalhistas e criminais, os problemas ocorridos nas corporaes tm levado a um monitoramento constante das aes dos - 53 -

funcionrios, as quais, por muitas vezes, acabam por afetar a privacidade das pessoas. O que se prev em Business Intelligence e do conjunto de ferramentas que esse conceito abarca ser um resultado mais afinado com as necessidades do mercado e que permitir realizar uma anlise da informao em tempo real para uso em decises com muito mais acuidade do que ocorre nos dias de hoje o que confere com a previso do Gartner. Essa anlise dever ocorrer com a mesma preciso que uma fbrica, nos dias atuais, consegue verificar diariamente seus estoques. Imaginase, inclusive, um Centro de Controle de Negcios comandado por ferramentas de Business Intelligence, que permitiro avaliar em tempo real a performance da empresa, as condies de mercado e o comportamento da concorrncia como se estivessem assistindo ao vivo s alteraes desses vetores, na maior parte das vezes, determinantes para uma deciso. O Gartner define esse cenrio com o conceito RTE (Real Time Enterprise), ou seja, a empresa em tempo real que reduz o tempo gasto com gerenciamento e execuo dos processos de visualizao de informaes, no somente aprimorando ferramentas, mas distribuindo o acesso e oferecendo poder de deciso aos profissionais dos mais diferentes nveis hierrquicos da instituio. Os consultores que colaboraram em uma pesquisa do Computerworld concordam com essa tendncia e complementaram que a eficincia do processo ocorrer pelo maior relacionamento de todos aqueles que tm acesso informao de modo que interajam e contribuam para as decises. A anlise passar de uma viso solo para uma verso mais colaborativa, ou seja, com mais pessoas envolvidas no processo decisrio. Outros analistas falaram de viso corporativa e no mais limitada a um nmero determinado de profissionais", levando democratizao da informao. Essa amplitude do alcance da informao para um maior nmero de envolvidos j uma realidade em muitas corporaes, principalmente no hemisfrio Norte e ser o princpio que reger BI nessa dcada. A interao das informaes se dar de modo que se apresentem to conjugadas a ponto de no se saber quando comea uma e onde termina a outra, e essa integrao ser uma das vertentes seguidas pela tecnologia aplicada gesto empresarial. Um dos consultores ouvidos pelo Computerworld diz que no caso de aes de marketing, por exemplo, a correta integrao de informaes representar uma economia em U$ 200 bilhes em propaganda direcionada de forma inadequada e aes de marketing direto ineficientes. O quadro no Brasil Ao examinar o crescimento de Tecnologia da Informao no Brasil, verifica-se que a situao no est como deveria. Os nmeros aparentemente otimistas no devem enganar um olhar menos experiente: existem, atualmente, 20 mil empresas - 54 -

fornecedoras de solues que empregam 300 mil funcionrios diretos e outros 500 mil indiretos. Nmeros significativos, mas que deveriam ser muito maiores. Em parte porque a indstria de informtica enfrenta um dos piores inimigos para esse mercado: a pirataria. Alm disso, a balana comercial do segmento de TI est extremamente deficitria. Existe pouca ou nenhuma exportao. O resultado: retrao dos investimentos, demisso em massa, menos impostos recolhidos pelo governo e poucas empresas produzindo no Brasil. Mas ainda resta uma perspecitva. Principalmente quando se pensa em Tecnologia da Informao voltada para o apoio gesto empresarial. Estudo realizado pelo Frum Econmico Mundial, que traz anualmente um ranking baseado nas informaes de 82 pases, demonstrou que essas naes monitoram constantemente o progresso em relao consolidao do setor de tecnologia e s mudanas nos cenrios econmico e poltico de cada regio. Segundo o relatrio, o lder mundial em avanos na rea de TI a Finlndia, que tirou os Estados Unidos da liderana consagrada nos ltimos anos. O Brasil, que ocupava o 29 lugar no ranking global, ficou na primeira posio da Amrica Latina. Entre 2006 e 2009, de acordo com o instituto, haver uma nova onda de inovao e um grande ganho de produtividade. Entre as previses do Gartner para o perodo, est o fato de que o verdadeiro poder da TI vai ser finalmente descoberto. A banda larga tambm outro segmento que deve exigir investimentos, na avaliao do Gartner. Os dados da pesquisa indicam que aplicativos como o CRM (Costumer Relationship Management), de relacionamento com o cliente, e de BI (Business Intelligence) so alguns exemplos de tecnologias que demandaro investimentos pelas empresas. Entre as prioridades na lista de investimentos em TI pelas empresas est o item ferramentas de segurana. Depois vem o tpico "desenvolvimento eficiente e infraestrutura flexvel", que dar lugar para o item "tecnologias para suportar a companhia em tempo real (RTE, do ingls Real Time Enterprise)". As ferramentas de tecnologia e gesto que o conceito de BI abarca trazem novas possibilidades a um mercado que, mesmo contido, pede diferenciais competitivos entre as organizaes. No caso do Business Intelligence, a pesquisa mostra que apenas 22% das corporaes possuem softwares do tipo, mas demonstram interesse crescente em implementaes, uma vez que consideram algumas das ferramentas de fcil utilizao e que justificam os investimentos. Outro instituto, a Forrester Research, informa que os investimentos em Tecnologia da Informao devero crescer a uma mdia anual de 6% at 2008, perodo em que a economia do segmento de tecnologia dever viver um novo "boom".

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Dentro do porcentual de investimento previsto , a Forrester indica que os gastos devero ser canalizados principalmente para hardware, terceirizao e redes. A diviso de hardware deve crescer a uma taxa de 9% at 2008. A terceirizao tambm ser uma das prioridades para as empresas nos prximos anos, assim como a terceirizao de mo-de-obra (offshore).

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