Ceça Moraes Cenários Modelo pirâmide Requisitos de ferramentas de BI Valor da informação BI o Motivação, o que é, conceitos, componentes,

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1 Ceça Moraes cecamoraes@gmail.com

2 Cenários Modelo pirâmide Requisitos de ferramentas de BI Valor da informação BI o Motivação, o que é, conceitos, componentes, ferramentas e técnicas,... 27/10/20102

3 A indústria de BI está prosperando Estudos confirmam: CIOs colocam BI no topo do planejamento O tema "análise" tem sido destaque em publicações de negócios principais, tais como Harvard Business Review As organizações estão empregando esforços para serem "mais inteligentes" o Necessidade de ferramentas de BI 27/10/20103

4 O objetivo de BI é apresentar a informação certa às pessoas certas na hora certa Favorecer melhores decisões 27/10/20104

5 BI funciona sem qualquer fundamentação conceitual Base acadêmica madura : o Engenharia de software, projeto de banco de dados e interfaces de usuário O design, suporte e manutenção de ambientes de BI ainda são áreas pouco exploradas 27/10/20105

6 Segundo Simon (Simon, 1986), o as etapas de resolução de um problema e, em seguida da tomada de decisão são partes distintas de um mesmo processo Em BI, existe o pressuposto de que os dados levarão o analista a uma decisão, pulando a etapa de resolução de problemas 27/10/20106

7 Atividades: 1. Definir questões que requerem atenção 2. Estabelecer metas 3. Encontrar e projetar ações 4. Avaliar e escolher entre ações alternativas As três primeiras atividades são associadas à resolução do problema A última é a tomada de decisão propriamente dita Ferramentas de BI não são projetadas para os três primeiros passos 27/10/20107

8 É comum, usuários de BI estarem colocados em uma pirâmide, onde usuários com mais "poder de informação" ficam no topo e os que têm pouco acesso, na base. o Em muitas implementações de BI, cada usuário do sistema é restrito o Este tipo de abordagem restritiva ofusca a necessidade de informação, e muitas vezes acarreta problemas 27/10/20108

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10 Exemplos: o O gerente de vendas da filial leste é incapaz de ver como o gerente da região sul está fazendo com relação a um certo tipo de venda o Alguns super usuários quando trabalhando com análise complexa, fornecem o resultado de suas análises para usuários de níveis mais baixos como itens "soltos", não inseridos em nenhum contexto o Os decisores muitas vezes reagem negativamente a novas informações quando estas não são apresentadas em contexto adequado 27/10/201010

11 O modelo da pirâmide de BI é inadequado para a atualidade: o Negócio exteriorizado o Usuários mais familiares com TICs Conceitos de tomada de decisão hierárquica e solitária não são aplicáveis na maioria dos casos Resolução de problemas e tomada de decisão acontecem em todos os níveis das organizações atuais e distribuídas 27/10/201011

12 A palavra importante em BI é a inteligência o O que significa fornecer inteligência a pessoas e operações? o Como os sistemas se tornam inteligentes? O inimigo de sistemas inteligentes na organização é a estagnação Tornar-se inteligente envolve: colaboração, o compartilhamento e a capacidade de publicar e discutir análises dos dados 27/10/201012

13 Qualidades de uma boa ferramenta de BI, segundo Simon: o Nenhum código : qualquer ferramenta que requer programação ou a construção de qualquer código, como SQL, não é adequada o Nenhum script : script mesmo sendo simples, geram problemas de manutenção 27/10/201013

14 Sem termos de difícil entendimento : termos aparentemente inócuos para profissionais de TI podem não ser entendidos por usuários não técnicos. Por exemplo: cache, join, etc Capacidade de colaboração : Em estilo wiki, os modelos devem ser alterados de forma colaborativa 27/10/201014

15 Capacidade de visões : a ferramenta deve possibiltar que usuários manipulem perspectivas de visões dos dados 27/10/201015

16 A administração de modelos deve ser feita pelos stakeholders, não pelo pessoal de TI Uso de tecnologia analítica é uma questão de gestão, e não um problema de TI. 27/10/201016

17 O acesso aos dados, sob demanda, sem demora : o Atividades de análise requerem acesso aos dados de data warehouse, internos e, às vezes, externos. 27/10/201017

18 Elemento determinante das relações entre os agentes econômicos Pode ser consumida Muda de valor com o tempo e espaço Se assumimos que a informação é completa e perfeita, pode-se assumir racionalidade total Se assumimos que a informação é incompleta e imperfeita, as decisões serão função de racionalidade limitada 27/10/201018

19 João foi ao hospital (e) o Ele é médico? Visitar alguém? Está doente? João contraiu uma infecção grave (e) o Que tipo de infecção? Ficou internado? João morreu o Tendência a assumir que ele morreu em decorrência da infecção 27/10/201019

20 João contraiu uma infecção grave (e) o Qual bactéria? Como contraiu? João foi ao hospital (e) o Tendência a assumir que ele foi ao hospital por causa da infecção João morreu o Tendência a assumir que ele morreu em decorrência da infecção que não pode ser debelada no tratamento que teve no hospital 27/10/201020

21 João morreu o Como? João foi ao hospital (e) o João é um fantasma? Inversão de tempo para fazer sentido: ele foi ao hospital antes de morrer? João contraiu uma infecção grave (e) o Fantasmas ficam doentes? Inversão de tempo para fazer sentido: foi por causa da infecção que ele morreu, certo? 27/10/201021

22 João foi um africano sobrevivente do Ebola na África que se mudou para o Brasil João é encanador e foi ao hospital verificar um vazamento Depois, saiu de férias, foi à China e visitou um hospital Lá contraiu SARS, mas conseguiu se curar Na volta, seu avião foi derrubado em um ataque terrorista da Al Qaeda Mas ele foi encontrado vivo e levado a um hospital Um mês depois, já curado, João teve a Febre do Frango Curou-se sozinho e foi para o Rio de Janeiro onde foi baleado e teve morte cerebral (ele havia doado o corpo à ciência) Seu corpo foi levado a um hospital universitário para ser reinfectado com a Febre do Frango, Ebola e SARS para se conhecer e isolar o agente principal de suas defesas a fim de se produzir uma vacina 22

23 Conjunto de ações com o objetivo de valorizar a informação Valorizar a informação = disponibilizar a informação certa, na hora certa, no lugar ( pessoa ) certo Estas ações compreendem: o Busca, tratamento, verificação, armazenamento, distribuição e apresentação de informações 27/10/201023

24 Conjunto de ferramentas e técnicas que objetivam dar suporte à tomada de decisão Dados: 27/10/201024

25 Desenvolvimento e administração de BD o Data Warehouse Data mining Consultas e geração de relatórios Análises de dados e simulações Dashboards o Indicadores de desempenho 27/10/201025

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29 27/10/201029 OLAP

30 As ferramentas de front-end voltadas para os usuários finais de diferentes áreas da empresa devem ser amigáveis e fáceis de usar. Exemplos: o On-Line Analytical Processing–OLAP o Data Mining A funcionalidade de uma ferramenta OLAP é caracterizada pela análise multidimensional dinâmica dos dados 30

31 São sistemas que dão suporte à preparação dos dados para as ferramentas de análise ou front-end Exemplos: o Extração,Transformação e Limpeza-ETL o DataWarehouse o DataMart 27/10/201031

32 Baseados em estruturas multidimensionais (cubos) nas quais a informação é armazenada, havendo agregação de informações obtidas das bases operacionais 27/10/201032

33 Subconjunto de um data warehouse, é construído com um escopo menor de informações Segmentado para uma determinada área ou assunto Desempenha o papel de um data warehouse departamental, regional ou funcional Voltado para um grupo de usuários específico 33

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38 Extraction,Transformation and Load (ETL) Preparação do dados que serão armazenados no DW Mesmo com as ferramentas existentes, este ainda é um processo trabalhoso, detalhado e complexo Requer conhecimento dos dados do negócio 27/10/201038

39 Herbert A. Simon & Associates. Research Briefings 1986: Report of the Research Briefing Panel on Decision Making and Problem Solving.Washington, DC: National Academy Press, 1986. Slides da aula de BI do Professor Paulo Coelho, Cin-UFPE. GRAY, P.; WATSON, H. J. The new DSS: data warehouses, OLAP, MDD and KDD. 1999. Disponível em:.http://hsb.baylor.edu/ramsover/ais.ac.96 /papers/graywats.htm 39