Business Intelligence 2 Ed

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    25-Jul-2016

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Este livro apresenta, de forma clara e pragmtica, os conceitos associados ao conhecimento, conhecimento organizacional e gesto de conhecimento, complementados com os conceitos associados aos sistemas de Business Intelligence, e s tecnologias associadas, nomeadamente Data Warehousing, On-Line Analytical Processing (OLAP) e Data Mining. A obra evidencia o processo de consolidao do conhecimento obtido pelos sistemas de Business Intelligence atravs, nesta 2. Edio Actualizada e Aumentada, da anlise de diferentes bases de dados organizacionais. Tal anlise permite, por um lado, mostrar como que as aplicaes associadas aos sistemas OLAP e de Data Mining funcionam e, por outro lado, o tipo de informao que disponibilizam e de que forma os resultados gerados pelas mesmas podem ser eficazmente transformados em conhecimento a usar pela organizao.

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    BBUUSSIINNEESSSS IINNTTEELLLLIIGGEENNCCEE

    modos alternativos de intervir para melhorar a realidade de trabalho. Assim, parte-se do pressuposto que, em qualquer situao, a realidade de trabalho possui quatro dimenses: estrutural, social, poltica e simblica. Para ser possvel compreender essa realidade na sua complexidade global, torna-se til fazer realar cada uma das dimenses e, de seguida, integrar o conhecimento obtido dessa forma. Esta integrao de conhecimento permite definir intervenes alternativas.

    O Quadro 3.1 apresenta os diferentes aspectos de cada uma das dimenses do trabalho.

    Perspectiva estrutural Perspectiva social Perspectiva poltica Perspectiva simblica

    Metas, objectivos e estratgias

    organizacionais

    Tarefas e processos formais

    Regras, regulamentos e procedimentos que

    orientam a realizao das tarefas

    Canais formais de comunicao e troca de

    informao

    Coordenao e controlo de actividades

    Papis formais

    Infraestrutura tecnolgica de apoio ao trabalho

    Factores objectivos e mensurveis, internos e

    ambientais, que determinam a estrutura

    organizacional

    Distribuio de autoridade

    Metas e objectivos partilhados pelos grupos

    Expectativas de desempenho

    Conhecimento individual e impacte nos conceitos,

    prticas e relacionamentos de

    trabalho

    Factores de motivao

    Papis e comunicao informais

    Recompensas e punies pelo desempenho

    Participao na tomada de deciso: encorajamento

    ou impedimento

    Ajuste entre as necessidades humanas e

    os condicionamentos organizacionais: impacte

    na estrutura organizacional

    Interesses pessoais relativos s tarefas

    desempenhadas, progresso na carreira e

    vida privada

    Conflitos de interesse

    Processos de negociao: conceitos e prticas

    estabelecidas

    Formao de coligaes

    Formas de poder

    Jogos de poder: impacte na estrutura

    organizacional

    Smbolos usados para lidar com a

    ambiguidade e incerteza

    Linguagem comum

    Mensagens que a organizao envia para as entidades externas

    com interesse nas suas actividades

    Rituais e cerimnias

    Mitos, histrias e metforas

    Formas legitimadas de expressar emoes

    Processos de construo e

    negociao de significados

    Valores e convices partilhadas: impacte na

    estrutura organizacional

    Quadro 3.1 - Aspectos relevantes do trabalho. Adaptado dos trabalhos de Bolman e Deal (1991) e Morgan (1997)

    Os aspectos realados correspondem a padres organizacionais que a teoria organizacional tem vindo a estudar e apresentar como relevantes para a compreenso dos fenmenos organizacionais. O quadro foi desenvolvido a partir das ideias expressas nos trabalhos de Bolman e Deal (1991) e Morgan (1997), e complementada com os trabalhos de Palmer e Hardy (2000), Buchanan e Badham (1999), Ahrne (1994), Kramer e Neale (1998), Jones (1996), Turniansky e Hare

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    CCOONNHHEECCIIMMEENNTTOO OORRGGAANNIIZZAACCIIOONNAALL

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    A aprendizagem organizacional tem vindo a ser estudada em diversas reas cientficas, as quais contribuem de forma especfica para o conhecimento deste fenmeno organizacional. Esta aprendizagem tem sido estudada na Psicologia, Gesto, Sociologia e Teoria Organizacional. A Tabela 3.2 apresenta um resumo dos principais aspectos estudados nessas reas do conhecimento.

    Abordagem Aspectos estudados

    P s i c o l o g i a

    A a p r e n d i z a g e m i n d i v i d u a l e c o l e c t i v a , n o m e a d a m e n t e a f o r m a c o m o a a p r e n d i z a g e m c o l e c t i v a a s s e n t a n a a p r e n d i z a g e m i n d i v i d u a l e n a

    p a r t i l h a d e e x p e r i n c i a s O s p r o c e s s o s c o g n i t i v o s q u e e s t o a s s o c i a d o s a p r e n d i z a g e m ,

    n o m e a d a m e n t e o p a p e l d e s e m p e n h a d o p e l a m e m r i a , p e l a a t e n o , p e l o c o n h e c i m e n t o a n t e r i o r, p e l o c o n t e x t o d e a p r e n d i z a g e m e p e l a

    a c o O s v r i o s e s t i l o s d e a p r e n d i z a g e m , a s u a e f i c c i a r e l a t i v a e o s

    p r o b l e m a s q u e p o d e m c a u s a r a p r e n d i z a g e m d o t o d o c o l e c t i v o q u e a o r g a n i z a o

    G e s t o

    O c o n c e i t o d e c o n h e c i m e n t o o r g a n i z a c i o n a l A s i m p l i c a e s d a a d o p o d a p e r s p e c t i v a s i s t m i c a a o e s t u d o d a

    a p r e n d i z a g e m o r g a n i z a c i o n a l O p a p e l d a e s t r u t u r a o r g a n i z a c i o n a l n a a p r e n d i z a g e m

    O p a p e l d a p o l t i c a e d o c o n f l i t o o r g a n i z a c i o n a l n a a p r e n d i z a g e m A m e d i o d a a p r e n d i z a g e m o r g a n i z a c i o n a l

    A s f o r m a s d e d e s a p r e n d e r

    S o c i o l o g i a

    O s p r o c e s s o s d e c o n s t r u o s o c i a l s u b j a c e n t e s a p r e n d i z a g e m o r g a n i z a c i o n a l

    O s f a c t o r e s c o n t i n g e n c i a i s c o n d u c e n t e s a d i f e r e n t e s t i p o s d e a p r e n d i z a g e m

    O c o n t r i b u t o d a c u l t u r a o r g a n i z a c i o n a l p a r a a a p r e n d i z a g e m O s v a l o r e s e c o n v i c e s e m q u e a s s e n t a a n o o d e a p r e n d i z a g e m

    o r g a n i z a c i o n a l : p e r s p e c t i v a c r t i c a

    Te o r i a O r g a n i z a c i o n a l

    A s v a n t a g e n s c o m p e t i t i v a s d a a p r e n d i z a g e m o r g a n i z a c i o n a l O s f a c t o r e s d e s u c e s s o a s s o c i a d o s a p r e n d i z a g e m o r g a n i z a c i o n a l

    O s m o d e l o s d e a p r e n d i z a g e m o r g a n i z a c i o n a l e m t o d o s d e i m p l e m e n t a o d e i n i c i a t i v a s c o n d u c e n t e s a u m a m e l h o r a p r e n d i z a g e m

    o r g a n i z a c i o n a l O c o n t r i b u t o d a a p r e n d i z a g e m o r g a n i z a c i o n a l p a r a a a d a p t a b i l i d a d e d a s

    o r g a n i z a e s a o s e u a m b i e n t e A t r o c a d e c o n h e c i m e n t o e t r a n s f e r n c i a d e t e c n o l o g i a e n t r e a s

    o r g a n i z a e s

    Tabela 3.2 - As vrias abordagens aprendizagem organizacional

    Em resultado dos vrios contributos das reas referidas na Tabela 3.2, tm vindo a ser apontadas algumas caractersticas essenciais das organizaes que apresentam facilidade de aprendizagem. As organizaes que ligam a aprendizagem formulao da sua estratgia tm maior capacidade de aprender

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    Os resultados obtidos a partir dos sistemas de Business Intelligence so vistos como conhecimento objectivo extrado dos Data Warehouses que, uma vez colocado ao dispor dos decisores, permitir tomar as melhores decises.

    4.3 OS SISTEMAS INFORMTICOS NA GESTO DE CONHECIMENTO Os sistemas de apoio gesto de conhecimento so aplicaes das TI

    desenvolvidas com o objectivo explcito de apoiar as actividades de gesto de conhecimento (i. e., criao, reteno e recuperao, partilha e transferncia, e aplicao do conhecimento). Desta forma, estes sistemas tm vindo a ser considerados ferramentas facilitadoras da inovao e criatividade, inteligncia e aprendizagem nas organizaes do perodo ps-industrial (Hahn e Subramani, 2000; Alavi e Leidner, 2001; Marwick, 2001).

    Os sistemas de apoio gesto de conhecimento tm vindo a ser desenvolvidos para apoiar a criao de novo conhecimento, a melhoria de processos, a identificao e interpretao de padres em grandes volumes de informao, a localizao e desenvolvimento de competncias na organizao ou a partilha de experincia.

    O Quadro 4.1 no pretende enumerar exaustivamente os sistemas que tm vindo a ser especificamente ligados ao apoio da gesto de conhecimento mas apenas realar aqueles mais frequentemente referidos.

    Actividades de gesto de conhecimento

    Criao de novo conhecimento

    Reteno e Recuperao Aplicao de conhecimento

    Partilha e Transferncia

    S i s t e m a s p e r i c i a i s

    R e d e s s e m n t i c a s

    S i s t e m a s d e i n f o r m a o g e o g r f i c a

    D a t a M i n i n g

    M a p a s d e c o n h e c i m e n t o

    S i s t e m a s d e a p o i o i n o v a o

    F o r m a o o n - l i n e e a s s i s t i d a p o r c o m p u t a d o r

    A g e n t e s i n t e l i g e n t e s

    M o t o r e s d e p e s q u i s a

    S i s t e m a s d e g e s t o d e b a s e s d e d a d o s

    G e s t o d o c u m e n t a l

    M a p a s d e c o n h e c i m e n t o

    B i b l i o t e c a s o n - l i n e

    S i s t e m a s d e g e s t o d e f l u x o

    d e t r a b a l h o

    F e r r a m e n t a s d e m o d e l a o d e

    p r o c e s s o s

    S i s t e m a s h e l p -d e s k

    F e r r a m e n t a s c o l a b o r a t i v a s

    C o r r e i o e l e c t r n i c o

    C h a t r o o m s

    V d e o - c o n f e r n c i a

    B u l l e t i n b o a r d s

    Te c n o l o g i a s d e s i m u l a o

    Quadro 4.1 - Sistemas de apoio s actividades de gesto de conhecimento

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    4.6 A MEDIO DO CAPITAL INTELECTUAL: MODELOS Vrios tm sido os modelos desenvolvidos para medir o capital

    intelectual de uma organizao. No faz parte do objectivo deste livro explorar este tema, pelo que se far apenas referncia a alguns dos modelos mais conhecidos. Os modelos de medio do capital intelectual orientam a definio de estratgias para gerir o capital intelectual de uma organizao, as quais incluem a identificao dos indicadores mais apropriados e a utilizao das ferramentas analticas para alimentar esses indicadores.

    Os trs modelos referidos nesta seco so: modelo de monitorizao dos activos intangveis (Sveiby, 1997), diagrama de valor de Skandia (Edvinsson e Malone, 1997) e Balanced Scorecard (Kaplan e Norton, 1996).

    4.6.1 MODELO DE MONITORIZAO DOS ACTIVOS INTANGVEIS

    Este modelo foi desenvolvido para medir activos intangveis e inclui um conjunto de indicadores para fazer esta medio. O modelo foi desenvolvido a partir da noo de que as pessoas so centrais ao sucesso do negcio e que todos os activos da organizao resultam da aco e interaco dos seus membros (Figura 4.1).

    Figura 4.1 - Modelo de monitorizao dos activos intangveis

    O modelo foca as competncias individuais, a estrutura interna e a estrutura externa. As competncias individuais incluem valores, atitudes, experincia e formao dos colaboradores da organizao. Estes colaboradores, ao executarem as suas tarefas, aplicam essas competncias tcnicas e humanas ao servio da organizao.

    A estrutura interna definida pelas representaes de conhecimento integradas nos modelos e procedimentos de trabalho, patentes, sistemas de informao e bases de dados, sistemas de investigao e desenvolvimento, cultura e processos de negcio. Estes activos so criados pelos membros da organizao

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    Pivot (rotate) A rotao permite rodar os eixos de visualizao dos dados, disponibilizando uma representao alternativa dos mesmos.

    De seguida so apresentados exemplos que tm como objectivo evidenciar o resultado da execuo de cada uma das operaes apresentadas anteriormente, nomeadamente o slice (Figura 5.16), o drill-down (Figura 5.16), o pivot (Figura 5.16), o dice (Figura 5.17) e o roll-up (Figura 5.17).

    Figura 5.16 - Exemplos de operaes de manipulao de cubos (1)

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    directamente o resultado (informao gerada) nelas explcito (Han e Kamber, 2001).

    Uma rvore de deciso integra ns, ramos e folhas. Nos ns, encontram--se os atributos a classificar, enquanto os ramos descrevem os valores possveis para esses atributos. As folhas da rvore indicam as diversas classes em que cada registo pode ser classificado. A Figura 7.4 apresenta um exemplo de uma rvore de deciso que permite verificar a atribuio, ou no, de um determinado crdito, atendendo s caractersticas (atributos utilizados pelo modelo) dos clientes.

    Figura 7.4 - rvore de deciso: exemplo

    As rvores de deciso podem ainda ser representadas por conjuntos de regras. Cada folha da rvore d origem a uma regra, sendo o seu contedo apresentado na parte consequente da regra. A parte antecedente da regra integra uma conjuno de valores, associados aos atributos que existem no ramo que liga esta folha raiz da rvore. Na rvore de deciso apresentada na Figura 7.4, uma das regras associadas concesso de crdito aos clientes : Se Bem Financiado = Electrodomstico e Estado Civil = Casado e

    Rendimento Bruto = 5001-10000 Ento Conceder A Figura 7.5 apresenta um pequeno exemplo que retrata o processo de

    induo de regras, isto , sobre o modo de operao desta tcnica. Como j referido anteriormente, na descrio da tarefa de classificao, na primeira etapa,

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    Figura 8.4 - Montante total atribudo por estado civil e bem financiado

    Figura 8.5 - Montante total atribudo por estado civil, nmero de filhos e

    bem financiado

    Para os clientes do estado civil Casado, e atendendo ao bem financiado, verifica-se que:

    aos clientes com 1 filho que atribuda a maior fasquia de financiamento no bem Carro e no bem Electrodomsticos;

    aos clientes sem filhos que atribuda a maior parte do financiamento no bem Mota;

    aos clientes com 2 filhos que atribuda a maior parte do financiamento para o bem Mveis.

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    8.3.2.1 CLASSE DE PRODUTO E CLASSE DE CUSTO DO PRODUTO

    Esta primeira anlise visa evidenciar a variao percentual mdia da quantidade de produtos vendida, no que diz respeito ao aumento de vendas aps a realizao das promoes. utilizada como indicador de negcio (facto) a VariaoPercentualQuantidade e nas dimenses so consideradas a ClasseProduto e a ClasseCustoProduto.

    A Figura 8.18 apresenta o cubo que permite a anlise da informao referida no pargrafo anterior. Este cubo foi elaborado recorrendo s Pivot Tables do Microsoft Excel, como j referido anteriormente. Alm do cubo, a figura permite verificar que a ferramenta disponibiliza uma janela com os atributos disponveis para anlise, e ainda uma barra de ferramentas com as operaes drill--down e roll-up, entre outras.

    Figura 8.18 - Variao mdia da quantidade vendida atendendo classe de

    produto e ao custo do produto

    Pela anlise do cubo apresentado na Figura 8.18, possvel constatar que a classe que apresenta uma maior variao na quantidade de produtos vendida, em caso de promoo, a classe das Bebidas (10,49%). A classe com menor variao est associada aos Alimentos (3,08%). Tal pode ser explicado pelo facto de os Alimentos constiturem um grupo de bens essenciais nossa sobrevivncia e que so sempre consumidos, independentemente de estarem em promoo, ou no. No

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    Para o cenrio acima descrito, a Figura 8.24 apresenta o esquema em estrela adoptado para o Data Mart do exemplo na rea do Marketing. A opo por um esquema em estrela deriva do facto de apenas termos identificado para anlise um nico processo de negcio. Assim, o esquema em estrela integra a tabela de factos associada a este processo (CampanhaMarketing) e as dimenses sob as quais o mesmo ser analisado: Cliente, Carro, Regio, ContaOrdem, ContaPrazo, CrditoHabitao, ClasseIdade e ClasseVencimento.

    Figura 8.24 - Esquema em estrela para o Data Mart (exemplo Marketing)

    8.4.2 ANLISE DO DATA MART COM A FERRAMENTA OLAP

    Como j referido anteriormente, os dados associados a este exemplo da rea do Marketing so analisados recorrendo s funcionalidades das Pivot Tables do Microsoft Excel.

    Para o Data Mart apresentado na Figura 8.24, as prximas subseces sistematizam a anlise do indicador de negcio considerado no mesmo, CompraCampanhaAnterior, o qual permitir identificar o perfil dos clientes atendendo s diversas dimenses consideradas no modelo.

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    A Figura 9.10 apresenta a stream construda na fase de pr-processamento dos dados para transformar atributos com valores contnuos em atributos com valores discretos, para explorar os dados e identificar associaes entre os diversos atributos e para concretizar a construo dos conjuntos de dados de Treino e de Teste.

    Figura 9.10 - Pr-processamento dos dados (exemplo Banca)

    Na stream apresentada na Figura 9.10, o n DadosT permite o acesso aos dados seleccionados e tratados nas fases anteriores. Os ns ClasseRendimento, ClasseCredito, ClassePrestacao e ClasseIdade permitem a transformao dos atributos RendimentoBruto, ValorCredito, ValorPrestacao e Idade, em atributos com valores discretos, atendendo s classes definidas anteriormente e apresentadas na Tabela 9.1. O n filter permite a eliminao dos atributos RendimentoBruto, ValorCredito, ValorPrestacao e Idade, uma vez que estes passam a ser representados pelas respectivas classes. Posteriormente, quatro ns Web permitem a anlise dos dados (os mesmos sero apresentados de seguida) e dois ns Sample (1-in-2 e (1-in-2)) facilitam a diviso aleatria do conjunto de dados disponvel para anlise, no conjunto de dados de Treino e no conjunto de dados de Teste.

    A transformao dos atributos com valores contnuos em atributos com valores discretos foi efectuada recorrendo linguagem CLEM, conforme ilustra a Figura 9.11 para a criao do atributo ClasseRendimento.

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    Para que os resultados do processo de DCBD possam servir a organizao no seu todo, torna-se necessrio que aquele processo seja realizado no contexto de reforo de relacionamentos de trabalho, realizao de actividades operacionais ou de gesto, utilizao de artefactos digitais (i. e., padres de comportamento e modelos de deciso produzidos pelo Clementine), persecuo de metas e objectivos de negcio, realizao de tarefas de rotina e/ou definio e cumprimento de normas e prticas sancionadas. No suficiente que apenas o decisor fique a conhecer melhor o negcio atravs dos resultados obtidos no processo de DCBD. A organizao s aprende quando esse conhecimento pessoal for transmitido a outros membros da organizao e se traduzir na instituio de novos entendimentos e prticas.

    O processo de DCBD ficar enriquecido pela participao de agentes organizacionais com experincias de trabalho e competncias diferentes. Esta variedade de perspectivas sobre o negcio, desafios e oportunidades permitir uma melhor deciso sobre a informao a analisar e os algoritmos de Data Mining a utilizar. O facto de existirem mltiplas perspectivas pode ainda enriquecer a interpretao dos resultados do processo de DCBD, bem como conduzir a aplicaes criativas desses resultados.

    Tal como noutras situaes, a diversidade de perspectivas e opinies s poder contribuir para uma maior eficcia do processo de DCBD, e utilizaes criativas dos seus resultados, se o grupo de intervenientes tiver uma postura suficientemente aberta e tolerante para questionar as suas prprias convices e preconceitos.

    10.3 ORIENTAES PRTICAS PARA FACILITAR A PARTILHA DO CONHECIMENTO CRIADO

    Uma das pr-condies essenciais para permitir que as pessoas se envolvam naturalmente na produo contnua de conhecimento a existncia de coeso organizacional ao nvel de metas e objectivos, prticas de trabalho para os atingir, respostas a desafios e a mudanas internas e externas e coordenao de esforos. Para que as pessoas se sintam motivadas a partilhar o conhecimento, ainda necessrio que sintam que o seu prprio bem-estar depende do sucesso do grupo (Shaw, 1996).

    A coeso organizacional, o sentimento de pertena e a noo de interdependncia motivam os agentes organizacionais a abordar problemas e oportunidades comuns e a participarem activamente nos processos de deciso e

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