Business Intelligence – BI Análise de sistemas de informação Gelsimar Machado Juliana Silva Leonardo Pulla OUT/2011

Business Intelligence Principal objetivo : Disponibilizar informações da maneira e formato correto e no tempo certo para que a empresa possa tomar melhores decisões e de forma mais rápidas.

BI O (BI), permite organizar dados dispersos, de forma a estudá-los com o objetivo de gerar conhecimento e inteligência, e assim serem utilizados no desenvolvimento de estratégias e ações em beneficio do negócio.

Histórico O termo Business Intelligence foi utilizado pela primeira vez pela Gartner Group. Porém seu conceito surgiu a centenas de anos atrás,  pelos povos orientais antigos; Esse conceito também foi utilizado no final do séc. XVI, pela Rainha Elizabeth I; Tudo começou a mudar na década de 70, com a evolução das formas de armazenamento e acesso a dados – DASD e SGBD

Utilização do BI de forma mais expressiva O termo BI surgiu na década de 80, mas foi no início da década de 90 que a maioria das empresas de grande porte já contava com Centros de Processamento de Dados (CPD) que embora mantivessem estoques de dados, proporcionavam pouquíssimas disponibilidades de informação . Mas foi no final de 1996 que o setor corporativo passou a se interessar pelas soluções de BI de forma mais expressivamente.

Principais Objetivos Transformar os registros obtidos em informação útil para o conhecimento empresarial. Antecipar mudanças no mercado; Entrar em novos negócios; Rever suas próprias práticas de negócio; Auxiliar na implementação de novas ferramentas gerenciais , Extrair e integrar dados de múltiplas fontes; Fazer uso da experiência; Analisar dados contextualizados; Trabalhar com hipóteses; Procurar relações de causa e efeitos; Antecipar ações dos competidores; Conhecer novas tecnologias, produtos ou processos que tenham impacto no seu negócio;

Conceito Agrupamento de ferramentas para análise de dados Tende a mostrar informações não visíveis; Sistematização de um BI requer muitos dados não normalizados; Volume de dados requerido é grande; Voltado para grandes organizações;

Componentes principais Data Warehouse: Repositório intermediário de dados de outros sistemas(EX. ERP). Data Mart: Subconjunto do warehouse para taender uma área específica. Data Mining: Minerar grande volume de dados para gerar gráfico sobre comportamento.

Componentes principais OLAP: Cria visualizações dimensionais das informações, permitindo alterar eixo de análise. BSC: Monitoramento de indicadores estratégicos que auxiliam na identificação de tendências.

Tomada de decisão BI mune o gestor de einformações precisas e específicas; Como as informações possuem mais de um foco de análise, diversas visões devem ser analisadas. BI mostra os caminhos, mas decisão é do gestor!!!

Estudo de caso Distribuidora do ramo alimentício possui sistemas de controle de vendas, estoque e transporte. Esta empresa não faz gestão das informações para entender seu próprio negócio, apenas reage de forma sistemática não racional.

Estudo de caso Com o passar do tempo concorrentes ganham muito espaço por possuírem “os produtos certos na hora certa”. Distribuidora adota um sistema de BI e alimenta com dados históricos. Uma semana depois são emitidos os primeiros relatórios que apontam um situação inesperada.

Estudo de caso Distruibuidora tinha acréscimo de venda de alguns produtos com relação direta em outros produtos distintos. Quando aumentava o consumo salgadinhos, na mesma proporção aumentava o volume de vendas de produtos finos para o público feminino.

Estudo de caso Sistemas de BI mostrava que os salgadinhos e os produtos para a smulheres, deviam ficar próximos. Mostrava que os estoques deviam ser respostos de forma conjunta. Mas o que representava este comportamento? Aqui, o BI sozinho não fazia mais nada.

Estudo de caso Após análise externa, os gestores concluíram que: As mães comprovam salgadinhos para seus filhos, quando iam ao supermercado. Ao comprar este item, as mesmas subconscientementes associavam a idéia de se “presentearem”. Então compravam algo de qualidade para si próprias.

Estudo de caso BI não disse o “por que estava acontecendo”, mas “o que estava acontecendo”. Outra situação possível, identificar sazonalidade de determiandos produtos. Cruzar informações sobre consumo com programação da TV! Opções de análise são exponenciais. Adição de variáveis torna processo renovável.