Juliano Silva
Juliano Silva07/06/2021 11:20
Compartilhe

PARADIGMAS DA IMPLANTAÇÃO DOS SOFTWARES DE BI

  • #Power BI

RESUMO

A globalização inseriu o “mundo dos negócios” em meio a mudanças inovadoras

com o surgimento da avançada tecnologia da informação, conferindo um aspecto de

concorrência internacional.

O BI surgiu para transformar os dados brutos em informações significativas que

impulsionem ações empresariais lucrativas, tendo um impacto direto nas decisões

estratégicas, táticas e operacionais das organizações.

Até então, antes da inteligência de negócios, as organizações traçavam estratégias

baseadas em intuições e suposições, onde qualquer alteração de fator interno ou

externo na organização durante o processo de analise tornaria o resultado

imprevisível e incorreto.

O BI , juntamente com as ferramentas que o acompanha, tornou a analise de dados

assertiva, executando relatórios, resumos, painéis, mapas e gráficos, fornecendo ao

usuário informações detalhadas sobre a natureza do negocio.

Palavras-chave: Business intelligence, ferramentas de bi, tecnologia da informação.

1 INTRODUÇÃO

O objetivo do BI nos negócios é ajudar os executivos, gerentes de negócios

e outros funcionários operacionais a tomar melhores decisões e mais informadas. As

empresas também usam business intelligence para cortar custos, identificar novas

oportunidades de negócios e identificar processos de negócios ineficientes.

Business Intelligence (BI) refere-se às ferramentas, tecnologias, aplicativos e

práticas usadas para coletar, integrar, analisar e apresentar os dados brutos de uma

organização, a fim de criar informações comerciais perspicazes e acionáveis. O BI,

como disciplina e como processo impulsionado pela tecnologia, é composto de

várias atividades relacionadas, incluindo: Data-mining, processamento analítico de

dados, gestão eficiente de relatórios.

O Business Intelligence (BI) foi classificado como um investimento chave em

aplicativos e tecnologia, que fornece às organizações grande valor, melhorando

seus processos de tomada de decisão, no entanto, a implementação do BI nessas

organizações revelou-se uma tarefa bastante complexa para empreender. Este

trabalho de pesquisa se propõe a explorar a implementação do BI, bem como

exemplificar seus paradigmas. O estudo revelou que o BI pode ser usado como um

facilitador de mudança e melhoria nas atividades do setor público. Consolidar

estruturas, sistemas e processos foi identificado como um precursor para

implementá-lo, enquanto o uso da iniciativa de BI para apoiar os objetivos

estratégicos da organização foi visto como garantia de adesão dos executivos. No

entanto, o nível de habilidades necessárias para usar ferramentas de BI foi

destacado como fator-chave para impedir seu uso nessas organizações.

As ferramentas de BI fornecem funções de agregação, análises e relatórios

sobre os dados das organizações e, como tal, facilitam o alcance dos objetivos da

missão fornecendo informações necessárias ou inteligência aos tomadores de

9

decisão com relação à avaliação e controle de métricas predefinidas. A BI, além

disso, tem valor para as organizações do setor público e privado, pois auxilia os

processos de tomada de decisão dessas organizações. (Coman, 2009). No entanto,

a implementação de um sistema corporativo como o BI deve ser cuidadosamente

considerada por essas organizações antes da sua implementação, uma vez que é

provável que cause perturbações organizacionais (Isiket al., 2013).

1.1 O problema

As organizações sempre tiveram o potencial de melhorar a inteligência

operacional. Dependendo da natureza da organização, ela pode buscar obter uma

vantagem competitiva obtendo informações importantes ou analisando informações

para revelar áreas de atenção necessárias. O BI é uma tecnologia que está

disponível para fornecer informações e fornecer às organizações algum nível de

astúcia, e que pode ser usada para obter uma vantagem competitiva ou traçar um

curso "à frente da curva" (Negash, 2004). O BI também é considerado como sendo

um conceito multidimensional preocupado com a implantação efetiva de práticas

organizacionais, processos e tecnologia para construir e analisar uma base de

informações para orientar e apoiar a organização (Olszak&Ziemba, 2012). Nos

últimos anos, o BI tem sido considerado uma ferramenta-chave para fornecer

informações abrangentes para formuladores de políticas e funcionários do governo

(Coman, 2009; Boselliet al., 2011; Moon et al., 2014).

Além disso, um estudo empírico foi realizado por Dawson & van Belle

(2013), que se concentrou nos fatores críticos de sucesso para BI. Um referencial

teórico foi proposto utilizando o modelo de múltiplos estágios para o sucesso do

Datawarehousing (Wixom& Watson, 2001). O foco estava no sucesso organizacional

e de implementação de projetos de BI. Os autores também analisaram uma

comparação com um estudo europeu, que revelou uma alta correlação

particularmente com seus participantes de TI. O estudo identificou que os fatores

críticos de sucesso mais importantes são "suporte e patrocínio de gerenciamento

10

comprometidos", "visão de negócios", "envolvimento do usuário" e "qualidade de

dados".

Ossoftwares de business intelligence combinam dados operacionais com

ferramentas analíticas para apresentar informações complexas e competitivas para

planejadores e tomadores de decisão. O objetivo é melhorar a oportunidade e a

qualidade dos insumos para o processo de decisão. O surgimento do data

warehouse como repositório, os avanços na limpeza de dados, o aumento das

capacidades de hardware e software e o surgimento da arquitetura da Web se

combinam para criar um ambiente de inteligência de negócios mais rico do que o

disponível anteriormente, a demanda por aplicativos de Business Intelligence (BI)

continua a crescer, mesmo quando a demanda pela maioria dos produtos de

tecnologia da informação (TI) é fraca [Soejarto, 2013; Whiting, 2013]. No entanto, a

pesquisa de sistemas de informação neste campo é, escassa.

1.2 Objetivo Primário

Negócios e indústria em todo o mundo testemunharam mudanças

inovadoras fornecidas pela globalização. Uma dessas mudanças significativas é o

surgimento da avançada Tecnologia da Informação (TI) nas organizações

contemporâneas. “O constante desenvolvimento das tecnologias da informação (TI)

e a globalização são os principais fatores que conferem um aspecto internacional à

concorrência. As empresas de hoje devem lidar com um ambiente complexo

percebido onde a imprevisibilidade rima com a incerteza

Estudos em andamento sugerem que a implementação de um sistema de

business intelligence (BI) é uma tarefa cara, complexa em recursos e trabalhosa. A

literatura chama a atenção para os fatores críticos de sucesso (FCS) para a

implementação de sistemas de BI. Este trabalho fornece evidências para apoiar essa

noção de fatores críticos de sucesso e fornece melhor compreensão contextual do

domínio de implementação de BI. Reforçando também quais são seus paradigmas.

11

O BI (Business Intelligence) é um conjunto de processos, arquiteturas e

tecnologias que convertem dados brutos em informações significativas que

impulsionam ações empresariais lucrativas. É um conjunto de software e serviços

para transformar dados em inteligência e conhecimento acionáveis. O BI tem um

impacto direto nas decisões estratégicas, táticas e operacionais da organização. O

BI suporta a tomada de decisões baseada em fatos usando dados históricos, em vez

de suposições e intuição. As ferramentas de BI executam a análise de dados e criam

relatórios, resumos, painéis, mapas, gráficos e gráficos para fornecer aos usuários

informações detalhadas sobre a natureza do negócio.

Organizações e empresas tornaram-se cada vez maiores durante as últimas

quatro décadas. Por sua própria natureza, eles estavam passando por enormes

mudanças em seu ambiente. Durante muitos anos, as empresas não possuíam o

controle os dados sob as imensas quantidades de arquivos em que suas repartições

armazenavam, hoje a situação, vagarosamente está mudando, o empresário tomou

ciência do quão valioso são seus dados e da importância de uma gestão eficaz e de

qualidade, portanto, os dados devem ser cuidadosamente investigados e a

abordagem para a classificação dos dados ajuda os tomadores de decisão a tomar

uma ação rápida. Qual é o método de coleta de dados? E eles são acessíveis em

tempo hábil? Os gerentes gostariam de medir a qualidade dos dados. Como eles

medem isso? Qual é o processo de análise de dados? A falta de qualidade de dados

é um dos problemas fundamentais enfrentados por várias organizações. Nestas

situações, para as empresas, pode ser necessário revisar ou definir uma estratégia

abrangente.

A facilidade de acesso a dados, informações e também o tempo mínimo de

acesso pode reduzir o custo total e melhorar a posição de organizações e empresas

em comparação com seus concorrentes. Assim, os profissionais devem considerar

métodos de acelerar o tempo de acesso aos dados como um fator determinante.

Business Intelligence é uma solução aplicável, especialmente nesta situação, pois

ajuda a tomar decisões que vão desde questões financeiras até a satisfação do

cliente e políticas da organização e servem informações aos gerentes. As

12

tecnologias de Business Intelligence (BI) receberam recentemente considerável

atenção tanto da indústria quanto do setor de serviços (Chen, Chiang, &Storey,

2012).

Tal entusiasmo pode ser atribuído à crescente importância dos sistemas de

BI, que têm sido regularmente vistos como “uma ampla categoria de tecnologias,

aplicativos e processos para coletar, armazenar, acessar e analisar dados para

ajudar seus usuários a tomar melhores decisões” (Wixom& Watson, 2010, p. 14). No

entanto, a implementação de um sistema de BI não implica apenas a compra de

uma combinação de software e hardware; em vez disso, é um empreendimento

complexo que exige infraestrutura e recursos adequados por um longo período de

tempo (Yeoh&Koronios, 2010). Apesar do vibrante mercado de BI e das

complexidades que envolvem a implementação dos sistemas de BI, os fatores

críticos de sucesso das iniciativas de implementação do sistema de BI permanecem

pouco compreendidos, o campo da pesquisa cientifica é relativamente novo, se

comparado a outros ramos do TI e ainda há muito a ser explorado.

Uma implementação típica do sistema de BI envolve questões tecnológicas,

organizacionais e de processo multifacetadas, compartilhando características

semelhantes com outros projetos de infraestrutura do sistema de inteligência, como

implementação de sistemas de planejamento de recursos empresariais (Popovič,

Hackney, Coelho &Jaklič, 2012).

Observando as tendências gerais nas empresas que mostram iniciativas de

BI, é possível supor que o desenvolvimento da maioria do BI é caracterizado por

uma abordagem top-down, ou seja, primeiramente, a tomada de decisões pelo

conselho e pela alta administração é apoiada e então níveis mais baixos de gestão

estão envolvidos. Neste estágio, é necessário decidir se uma solução de BI em

particular está planejada para ser implementada em um departamento e se deve

cobrir um escopo selecionado de funcionamento da empresa ou se uma solução

potencial deve ser de natureza complexa, integrando assim diferentes aspectos das

atividades empreendidas pelas empresas. Traduzir essa situação no contexto do

13

data warehouse pode fornecer uma resposta para a pergunta se uma determinada

empresa criará data marts individuais (que serão posteriormente integrados em um

data warehouse corporativo) ou se a empresa em questão tomará imediatamente

construção de um data warehouse integrado que cobriria os diferentes

departamentos da empresa. A abordagem orientada a data marts é apoiada por um

escopo de projeto menos exigente e, como resultado, por efeitos mais rápidos a

serem obtidos. No entanto, é possível observar algumas dificuldades futuras ao

integrar diferentes data marts individuais em um data warehouse corporativo.

1.3 Objetivos específicos ou secundários

Os sistemas de Business Intelligence (BI) têm sido uma das principais

prioridades dos gerentes de TI há uma década, mas pouco se sabe sobre como

gerenciar com sucesso esses sistemas além da fase de implementação. Um dos

objetivos secundários desta pesquisa investiga os efeitos diretos e indiretos da

qualidade do gerenciamento de BI na qualidade da tomada de decisões gerenciais.

Os primeiros estudos sobre fatores críticos de sucesso de projetos de data

warehouse já enfatizaram a importância do gerenciamento adequado de BI e

conceitos holísticos de maturidade de BI também incluem a gestão de BI como uma

dimensão crítica. Do ponto de vista teórico, os recursos de gerenciamento de BI

podem ser interpretados como um reflexo dos recursos e dos processos de

aprendizado necessários para combinar software de BI e estratégia organizacional

em soluções de BI, e para garantir o alcance contínuo dos objetivos associados ao

BI processo. Os produtos de software de BI, por outro lado, são ativos que estão

prontamente disponíveis nos mercados de fatores.

Da mesma forma, os serviços de implementação de software de BI podem

ser adquiridos e a manutenção contínua de soluções de BI também pode ser

terceirizada. Mas o gerenciamento bem-sucedido do BI também exige um

alinhamento extremamente próximo dos setores de TI e negócios durante todo o

ciclo de vida da solução de BI.

14

1.4 Justificativa

As organizações contemporâneas concentram-se em alcançar um alto nível

de vantagem competitiva em um mercado global de negócios. Para alcançar esse

objetivo, essas organizações tentam aproveitar as mudanças globais aceleradas e

os novos conceitos em negócios e TI. Um dos novos conceitos adotados nas

organizações é o "Business Intelligence". O que significa inteligência de negócios e

lidar com isso? Serbanescu (2009) afirma que business intelligence é “um

instrumento poderoso que as empresas podem usar para melhorar o desempenho

organizacional, oferecendo informações valiosas para todas as partes envolvidas no

negócio”Ranjan (2009) define inteligência de negócios como “uma ampla categoria

de aplicativos e tecnologias para reunir, fornecer acesso e analisar dados com o

objetivo de ajudar os usuários corporativos a tomar melhores decisões de negócios”.

O uso de business intelligence em uma organização cria um ambiente de

informações produtivas para atender a todas as áreas de negócios. Por exemplo, o

Gerenciamento de Recursos Humanos pode aproveitar a coleta e o armazenamento

de dados. Esses dados apoiarão os esforços da GRH para promover a qualidade

dos serviços e alcançar seus objetivos.

Os sistemas de Business Intelligence (BI) fornecem uma proposta que

enfrenta as necessidades das organizações contemporâneas. As principais tarefas a

serem enfrentadas pelos sistemas de BI incluem exploração inteligente, integração,

agregação e uma análise multidimensional de dados provenientes de vários recursos

de informação. Os sistemas de um padrão de BI combinam dados de sistemas de

informação internos de uma organização e integram dados provenientes do

ambiente particular, por ex. estatísticas, portais financeiros e de investimento e

bases de dados diversas. Tais sistemas destinam-se a fornecer informações

atualizadas adequadas e confiáveis sobre os diferentes aspectos das atividades

empresariais.

15

1.5 Metodologia

Este artigo apresenta metodologia de revisão literária, foi realizada uma

extensa revisão sobre os paradigmas da implantação dos softwares de BI. Este

projeto de pesquisa tentou fornecer uma crítica da literatura sobre estes paradigmas

com base nas informações de fontes confiáveis, como repositórios, periódicos e

livros, mas esta literatura é enorme e conflituosa, e nem sempre apoiada por

evidências empíricas. A literatura de BI é consistente e consensual ao afirmar que a

implantação do BI nas empresas não se trata de um processo único e contínuo, mas

é dividida em várias etapas diferentes. Também foi combinado a isso com uma

extensa pesquisa bibliográfica para entender como O BI veio se moldando e

continua sendo usada mais do que nunca nos dias de hoje. As descobertas da

pesquisa bibliográfica foram analisadas para descobrir onde há lacunas. O autor

inclui alguns exemplos para mostrar como a pesquisa qualitativa tem sido usada

para testar com sucesso teorias, descobrir novos fenômenos, encontrar conexões

entre várias situações e fornecer uma compreensão profunda das influências

contextuais no estudo de softwares de BI.

16

2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA

Sistemas de BI podem ser analisados a partir de diferentes perspectivas.

Tomadores de decisão e organizações devem associar predominantemente BI à

implementação organizacional de filosofia e metodologia específicas que se referem

ao trabalho com informações e conhecimento, comunicação aberta,

compartilhamento de conhecimento junto com a abordagem holística e analítica dos

processos de negócios nas organizações. Entende-se que os sistemas de BI são

soluções responsáveis ​​pela transcrição de dados em informação e conhecimento e

que também criam algum ambiente para tomada de decisão efetiva, pensamento

estratégico e atuação nas organizações. O valor do BI para os negócios é

predominantemente expresso no fato de que tais sistemas lançam alguma luz sobre

informações que podem servir de base para a realização de mudanças fundamentais

em uma determinada empresa, ou seja, estabelecer nova cooperação, adquirir

novos clientes, criar novos mercados, oferecer produtos aos clientes (Chaudhary,

2004; Olszak, &Ziemba, 2004; Reinschmidt, & Françoise, 2002).

Business Intelligence (BI) e Business analytics (BA) é um campo

relativamente novo e futuro em pesquisa de sistemas de informação. Kohaviet al.

(2002) argumentam que o valor estratégico da análise de negócios levou ao

desenvolvimento significativo de aplicativos de negócios em áreas que analisam

dados de clientes. Esses aplicativos foram usados para "reduzir o atrito com clientes,

melhorar a lucratividade do cliente, aumentar o valor das compras de comércio

eletrônico e aumentar a resposta das campanhas de mala direta e de marketing por

e-mail" (Kohaviet al., 2002, p. 47). Aplicações em outras áreas como finanças,

marketing, produção, manufatura, recursos humanos e pesquisa e desenvolvimento

também foram descritas na literatura (Davenport, 2006; Kohaviet al., 2002; Sharma

et al., 2010). Tem sido argumentado que as organizações serão capazes de criar

17

vantagem competitiva com o uso de análise de negócios (Davenport, 2006). Essas

afirmações ainda precisam ser explicadas teoricamente e os pesquisadores estão

tentando construir modelos teóricos para o mesmo (Sharmaet al., 2010).

Assume-se que o BI pode apoiar a tomada de decisão em todos os níveis de

gerenciamento, independentemente do nível de sua estruturalização (Olszak,

&Ziemba, 2003). No nível estratégico, o BI permite definir objetivos com precisão e

acompanhar a realização de tais objetivos estabelecidos. O BI permite a realização

de diferentes relatórios comparativos, por ex. em resultados históricos, rentabilidade

de ofertas específicas, efetividade de canais de distribuição junto com realização de

simulações de desenvolvimento ou previsão de resultados futuros com base em

algumas premissas. No nível tático, os Sistemas de BI podem fornecer alguma base

para a tomada de decisões em marketing, vendas, finanças, gerenciamento de

capital, etc. Os sistemas permitem otimizar ações futuras e modificar os aspectos

organizacionais, financeiros ou tecnológicos do desempenho da empresa

adequadamente para ajudar empresas realizam seus objetivos estratégicos de forma

mais eficaz. Com referência ao nível operacional, os sistemas de BI são usados para

realizar análises ad hoc e responder perguntas relacionadas às operações contínuas

dos departamentos, situação financeira atualizada, vendas e cooperação com

fornecedores, clientes, etc.

Para a implementação de sistemas de BI nas organizações, é necessário

primeiro determinar uma visão geral de tais sistemas. Os sistemas também precisam

estar relacionados aos objetivos de negócios. Esta etapa envolve a especificação

das necessidades informacionais das organizações, prestando atenção

simultaneamente aos principais tomadores de decisões e especialistas em TI. A

classificação de necessidades informacionais (realizada com base na sua

importância) permite destacar, e. índices que são importantes ao realizar estratégias

de negócios (Chaudhary, 2004). É necessário lembrar que a aplicação de sistemas

de BI nas organizações faz sentido quando as empresas envolvidas não estão

interessadas apenas na gravação passiva de eventos diferentes. Tais empresas

devem focar sua atenção na interpretação de diferentes eventos em diferentes

18

contextos mais amplos, por ex. quando é mais importante compreender as

expectativas e preferências dos clientes do que descobrir o montante de rendimento

obtido. Os sistemas de BI devem corresponder estreitamente aos objetivos de

negócios das empresas. Portanto, os motivos mais importantes que apoiam a

implementação de sistemas de BI nas empresas podem incluir os seguintes

(Kalakota& Robinson, 1999; Liautaud&Hammond, 2002; Rasmussen, Goldy, &Solli,

2002). Formulando requisitos gerais para a implantação dos sistemas de BI, também

vale a pena considerar se, por exemplo, tais sistemas devem funcionar online, se

devem ser direcionados para exploração simétrica de sites da Internet ou em

análises avançadas de previsão, etc. de informação não são levados em

consideração. O objetivo é, antes, identificar as necessidades gerais de negócios,

mesmo que aponte para o fato de que suportar essas necessidades pode ser difícil.

A seleção de uma ferramenta de BI pode se tornar uma tarefa difícil.

Atualmente, as empresas oferecem uma ampla gama de produtos, desde

tecnologias simples de geração de relatórios até sofisticadas plataformas de BI. Ao

escolher uma ferramenta de BI, é necessário - como no caso da aquisição de outro

IS - levar em consideração os seguintes critérios: funcionalidade, complexidade das

soluções e compatibilidade. Também é necessário lembrar que as necessidades

informacionais da organização evoluirão. Portanto, as ferramentas de BI devem

estar atualizadas o suficiente para atender às expectativas da empresa nos próximos

anos.

Para garantir que um data warehouse seja sistematicamente atualizado para

incluir dados provenientes de, e. sistemas de transação, é necessário criar

mecanismos de importação de dados (Meyer, 2001). Tais mecanismos devem

permitir a importação de todos os dados e devem permitir que os usuários executem

a importação incremental que requer apenas o processamento de dados que

atingiram os sistemas de origem desde a última importação. A importação

incremental não sobrecarrega os sistemas de origem e os mecanismos de

processamento de dados. Mecanismos de transferência de dados executam

simultaneamente uma função de controle responsável pela consistência dos dados.

19

Em muitos casos, os mecanismos em questão permitem encontrar inconsistências e

erros na fase de implementação. Os procedimentos de importação são criados para

que possam registrar dados incorretos para serem transferidos para uma base de

repositório, o que permite corrigir os dados no lugar de sua origem e,

posteriormente, transferi-los para a base.

2.1 Projetando e implementado os sistemas de B.I – parâmetros gerais

Uma das chaves da estratégia de negócios para criar vantagens

competitivas é entender os dados que as empresas geram e dar a sua devida

importância em seu próprio negócio. O processamento de informações

gradualmente tornou-se a base para alcançar vantagem. A organização tem que

acreditar que tem capacidade de gerir grandes quantidades de informações no

momento certo e além de gerenciar sempre no sentido de tornar disponível tais

informações apenas para as pessoas certas

A experiência mostra que - mais cedo ou mais tarde - as empresas

precisarão usar análises multidimensionais (Rasmussen et al., 2002), o que significa

que uma solução de BI deve visar módulos (que permitem aos usuários explorar e

visualizar dados em diferentes perspectivas) e dados mineração (que contribui para

uma melhor compreensão das preferências dos clientes, natureza de tais

preferências, cadeia de suprimentos, impactos geográficos, etc.) (Grossman, 1998;

Kantardzic, 2002; Perkowitz, &Etzioni, 1999). Dependendo das especificidades e

necessidades das organizações, é possível considerar a realização de análises

responsáveis (Olszak, &Ziemba, 2006):

Enquanto a pesquisa sobre BI e vantagem competitiva ainda está em

evolução, uma discussão paralela sobre a obtenção de vantagem competitiva

através do uso de grandes quantidades de dados mantidos pelas organizações de

hoje ganhou impulso. De acordo com Davenport (2006), as empresas hoje estão

oferecendo tipos similares de produtos usando tecnologias comparáveis, o que

inviabiliza competir apenas com processos de negócios.Uma reivindicação comum

20

entre os setores é que o uso da análise de negócios tem um impacto positivo direto

na vantagem competitiva. A análise desse uso inteligente de fontes de dados é um

fluxo de pesquisa complexo e em evolução. Dada a necessidade de as empresas

utilizarem efetivamente seus dados, pesquisas futuras em BI devem se concentrar

em explicar como as empresas podem usar melhor seus dados para gerar vantagem

competitiva.

Para realizar este trabalho foi necessário analisar o potencial do Business

Intelligence (BI), seus pressupostos, escopo, limitações, pontos fortes, fragilidades e

sua adaptabilidade no contexto hoteleiro e turístico. Pretende-se identificar os

obstáculos que possam impedir o setor hoteleiro de adotarem o B e/ou de continuar

com sua manutenção periódica.

Por um tempo considerável, as grandes empresas perceberam a importância

dos dados existentes em seus sistemas de informação e passaram a investir em

sistemas com grande capacidade analítica, principalmente em BI. Apenas

recentemente algumas pequenas e médias empresas hoteleiras começaram a reunir

requisitos para receber soluções de BI. Sistemas e ferramentas de BI têm um papel

fundamental no processo de tomada de decisão nas organizações. Estes permitem

coletar, armazenar, acessar e analisar dados organizacionais, a fim de apoiar e

facilitar a tomada de decisões.

Para Williams 2004 p. 326, o BI “Não é apenas uma tecnologia. Não é

apenas uma metodologia. É uma nova e poderosa abordagem de gerenciamento

que, quando feita corretamente, pode fornecer conhecimento, eficiência, melhores

decisões e lucro a quase todas as organizações que a usam.

Aqui, conforme aponta Guarda 2009. P. 121 as técnicas de análise e

visualização podem detectar dados evolutivos anteriormente ignorados. Finalmente,

as medidas estratégicas poderiam fornecer um alinhamento com as iniciativas

táticas, estabelecendo metas e objetivos rigorosos a serem alcançados em cada

momento, permitindo o controle sobre a mesma correção simplificada e mais

21

eficiente dos desvios. Confirmando isso, John 2010 et al p. 177 nos afirma que a

facilidade da análise histórica é facilitada se a organização possui um repositório de

dados históricos, tanto internos quanto externos, possibilitando análises

exploratórias utilizando técnicas de BI.

Os sistemas de BI representam uma chance para o gerenciamento eficaz de

uma empresa. No entanto, eles exigem alta cultura, informações e cultura

organizacional dos analistas, designers e usuários. Habilidades para identificar,

modelar (nos processos e estruturas organizacionais) e compartilhar conhecimento

constituem apenas alguns fatores que determinam um correto desenvolvimento dos

sistemas de BI.

Business Intelligence é um conceito que inclui um conjunto de técnicas e

métodos que visam configurar ferramentas de alto nível que serviram aos propósitos

analíticos para apoiar o tomador de decisão. Ferramentas de inteligência de

negócios se tornam mais variantes e disponíveis para todos os usuários possíveis.

Por isso, é hora de as empresas médias obterem o benefício dessa solução. As

empresas de médio porte têm um grande volume de dados que precisam ser

analisados, mas não podem investir muito, este é um dos paradigmas do mercado

atual. O conhecimento dá poder às organizações. No atual ambiente turbulento para

sobreviver e ter sucesso em competições globais, ter informações oportunas e

eficientes é essencial para os negócios (Cheng, et al., 2009). Nesse sentido, uma

abordagem holística das funções de negócios, fornecedores e clientes, que será

representada pelo desenvolvimento de infraestrutura de tecnologia da informação, é

essencial para a gestão de recursos e produtividade (Čech&Bureš, 2006).

As empresas precisam de um sistema inteligente de negócios para perceber

seu ambiente competitivo e preservar sua riqueza intelectual (Jr., 2001). Devido ao

crescimento da tecnologia, complexidade dos processos e a necessidade de

desenvolvimento de novos produtos, estar à frente de seus concorrentes é difícil

neste mundo competitivo. Os gerentes precisam ter inteligência para responder ao

ambiente em constante mudança (McBride, 2014). Assim, as organizações usam o

22

Business Intelligence para tomar melhores decisões a fim de obter vantagens

competitivas, entender as preferências de seus clientes e conduzir eficientemente os

processos de negócios ( Bonney, 2013). Business Intelligence é uma maneira de

analisar dados e procedimentos para permanecer competitivo em um mercado

global (McBride, 2014)

Os gerentes de hoje enfrentam excesso de dados desconexos (Hostmann,

2007). A fim de prever a tendência do mercado e desenvolver o desempenho dos

negócios, a análise de dados é crucial para sobreviver em um negócio competitivo

(Azvineet al., 2005). Assim, um sistema de BI pode ajudar os gerentes executivos a

gerenciar efetivamente as atividades corporativas e apoiar seus processos

decisórios (Cheng, et al., 2009). Inteligência empresarial fornece um ambiente para

tomada de decisão e pensamento estratégico eficazes e é uma base para tomar

decisões em área de vendas, marketing, finanças, gestão de capital e etc

(Olszak&Ziemba, 2007). O benefício do BI para uma empresa está apresentando as

informações necessárias para que os usuários tenham acesso a ferramentas

específicas que lhes permitam analisar dados (Rubio& Crawford, 2008). Permite

também a realização de relatórios comparativos, como dados históricos, eficiência

dos canais de distribuição e vantagens de ofertas específicas (Olszak&Ziemba,

2007).

2.2 Planejamentos e antecipando problemas em projetos de BI

De problemas de tecnologia a requisitos do usuário e políticas da empresa, é

raro implantar uma implementação de BI no prazo sem alterações no escopo. A

combinação exclusiva de software de BI, usuários-alvo, ambiente de tecnologia e

requisitos de negócios encontrados em cada projeto torna o planejamento e a

antecipação de problemas em projetos de business intelligence difíceis até mesmo

para profissionais de BI experientes. Como tal, temos assistido a abordagens ágeis

com envolvimento contínuo do usuário e marcos incrementais, favorecendo as

abordagens tradicionais de SDLC e gerenciamento de projetos.

23

Aproximadamente um em cada dez projetos Bl ainda pode levar um ano ou

mais para ser concluído. As empresas devem se esforçar para planejar lançamentos

incrementais com benefícios comerciais ao longo do caminho, mesmo que a

conclusão seja um ano ou mais no futuro. Existe uma clara tendência demonstrando

que os tempos de implementação se estendem à medida que o tamanho da

empresa aumenta. O contrário vale para as empresas menores. Nesta categoria,

apenas 5% das respostas indicaram a distribuição de projetos em 1 a 2 anos, com a

maioria (37%) ocorrendo em 1 a 3 meses. Embora as empresas menores

geralmente tenham menos pontos de integração de aplicativos e menos

complexidade de dados, suas equipes menores e com maior autonomia

provavelmente desempenham um papel vital em ajudá-las a agir com rapidez.

No calor da implementação, muitas questões diferentes podem surgir,

causando atrasos no cronograma e frustração para a equipe do projeto. Entre as

maiores organizações pesquisadas em 2016, os três principais problemas

enfrentados durante a implementação são questões relacionadas a software (22%),

requisitos pouco claros (18%) e falta de recursos (15%). Ao olhar para as menores

empresas com menos de 150 funcionários, vemos que elas também sofrem de

requisitos e recursos pouco claros, como os dois principais problemas, mas os

problemas de treinamento são o terceiro maior problema de implementação. Outros

problemas de implementação notáveis incluem prazos apertados, experientes com

mais frequência em empresas de médio porte e problemas de migração de dados

mais frequentes enfrentados por empresas com de 150 a 6000 funcionários. Pelo

lado positivo, as empresas dos três menores níveis de funcionários relataram a

maior taxa de “sem problemas significativos”: 46%, 38% e 38%, respectivamente.

Os problemas mais sérios encontrados durante as implementações de BI

geralmente se originam de treinamento, requisitos e problemas de software. Pelo

menos 20% dos entrevistados da Europa também relataram falta de recursos e

migração de dados como causas para sérios problemas de implementação.

Analisando os principais problemas, pode-se ver onde os gerentes e fornecedores

de projetos de BI podem fazer uma grande diferença no sucesso ou no fracasso do

24

projeto. Por exemplo, a experiência em implementação é um fator que o fornecedor

controla, mas cabe ao comprador avaliar as qualificações dos recursos reais

atribuídos ao projeto.

No seu conjunto, a questão mais séria decorrente do uso do BI é a falta de

interesse dos usuários empresariais. O desempenho da consulta, os problemas

administrativos, a má governança de dados e a política da empresa estão bem

próximos. A falta de interesse do usuário pode se originar de uma série de questões,

incluindo choque cultural, mensuração ou incapacidade das informações de impactar

o sucesso e o desempenho. Com um pico de 20% para a Europa, o desempenho de

consultas permanece quatro pontos mais alto do que os dois problemas seguintes:

falta de interesse dos usuários corporativos e baixa qualidade dos dados, ambos

com 16%. Na América do Norte, o desempenho das consultas está vinculado à

“política da empresa” (15%) como o principal problema encontrado durante o uso

comercial de BI. Embora o aumento do rigor durante a seleção do produto possa

ajudar em alguns casos, as implantações de BI crescem muito mais rapidamente do

que a maioria dos gerentes prevê quando fazem a compra inicial. Os tamanhos dos

dados são quase sempre maiores na produção e muitos outros processos

simultâneos competem pelo tempo de CPU. O dimensionamento inadequado dos

recursos de produção também pode causar degradação dos ambientes de BI

quando as cargas de usuários e de dados aumentam rapidamente.

De acordo com Loydet al 2010 p. 255, felizmente, os compradores têm boas

opções para reduzir a chance de que um desses problemas cause estragos em sua

empresa. Os métodos de mitigação de risco de substituição incluem o aumento do

rigor durante a avaliação do produto, o estabelecimento de um ambiente político

favorável e o escopo adequado das dependências de desempenho, segurança e

recursos de suporte ao usuário. Com a crescente disponibilidade de produtos novos

e estabelecidos em nuvens públicas, os compradores podem realizar mais

rapidamente avaliações abrangentes de produtos ou até mesmo comprar o produto

por um período limitado antes de se comprometer com um investimento de longo

prazo.

25

Qualquer empresa que lide com grandes volumes de dados compreende a

importância - e a necessidade - das ferramentas de business intelligence (BI). Eles

são valiosos porque ajudam a recuperar, classificar, analisar, consultar e relatar

dados em um sistema, tornando as informações mais gerenciáveis. Na visão de

Alfred e Stanford, 2015, p19, apesar disso, ainda há certa relutância em adotar

software de BI devido aos altos custos e ao tempo de operação. Mas existem

maneiras de acelerar o processo de instalação do BI. Aqui estão os três desafios

mais comuns para implementar sistemas de BI e como corrigi-los.

As ferramentas tradicionais de BI exigem que todo um departamento de

especialistas analise e prepare dados complexos em um formato específico, o que

os obriga a adotar um procedimento específico. Também requer treinamento

específico, certificação, codificação e uma forte compreensão da linguagem SQL. O

uso de uma plataforma livre de código que tenha funções integradas e preparação

automatizada de dados elimina a necessidade de treinamento e é fácil de usar para

não-técnicos.

Muitas ferramentas de BI são carregadas com taxas e custos ocultos que

não foram incluídos inicialmente na cotação original do fornecedor. Quando você

considera as taxas de instalação, os custos adicionais de hardware e software, as

taxas de consultoria e o tempo de produção, pode rapidamente acabar custando

milhões de dólares. Isso pode ser ajudado trabalhando com um fornecedor que

garanta um custo total de propriedade mínimo e possa acomodar as necessidades

do seu sistema, em vez de um que peça que você pague por seus serviços antes de

poder testar o software.

Vimos muitos casos em que as empresas investiram tempo e esforço na

identificação de seus problemas de negócios e selecionaram alguns fornecedores de

BI bem conhecidos. Mas quando se trata do processo de vendas e demonstrações,

as empresas ficam deslumbradas com os recursos do flash e momentaneamente

esquecem as funções. Ao tentar resolver seus problemas comerciais específicos,

eles começam a avaliar os fornecedores com base em recursos como painéis,

26

visualização, KPIs, scorecards, tipos de gráficos e assim por diante. Eles esquecem

seus problemas específicos de negócios e, às vezes, não levam em conta a

integração com outros aplicativos do Office. Por exemplo: Incorporar dados

dinâmicos do painel de controle de BI no Microsoft Powerpoint, que é atualizado

automaticamente se houver alteração nos dados de origem ou se exportar

facilmente informações para o Excel ou até mesmo criar um PDF fora dos relatórios

na ferramenta de BI. Estes podem ser bastante úteis durante apresentações do

conselho ou reuniões de vendas. Embora os recursos sejam importantes, também é

essencial garantir que a solução de BI escolhida se integre bem a outros aplicativos

de negócios. Você pode resolver seus problemas comerciais imediatos, mas

acabará com um tipo diferente de problema se outros fatores, como integração, não

forem levados em consideração.

Um outro erro muito comum que vimos é que as empresas acabam

escolhendo uma solução que resolva sua necessidade imediata, mas não

consideraram a escalabilidade. O setor de negócios está mudando rapidamente e à

medida que os negócios crescem ou se expandem, você precisa de algo que seja

adaptável e escalável. Pode haver vários fatores envolvidos. Por exemplo: aumento

do tamanho dos dados, aumento significativo no número de usuários ou talvez até

mesmo uma alteração nos dados de origem com a alteração do sistema ERP de

back-end. Uma solução de BI que pode trabalhar com novas fontes de dados, ser

flexível e ter uma arquitetura que permita escalabilidade é fundamental. Não ignore

essa questão ao falar com fornecedores. Pergunte-lhes por sua arquitetura e quão

escalável é a solução. Caso contrário, você terá uma solução para uma correção

temporária dos problemas de negócios identificados. Além disso, os dispositivos

móveis estão se tornando cada vez mais predominantes nas empresas. A maioria

dos executivos de nível C preferiria ter informações na ponta dos dedos em um

dispositivo móvel, se possível. Essa demanda só vai aumentar. É essencial,

portanto, que a solução de BI seja capaz de atender ao mercado de fome móvel.

Uma implementação rápida muitas vezes não é uma implementação bem-

sucedida. Muitas vezes, os usuários finais não têm treinamento suficiente e não

27

receberam tempo suficiente para adquirir as habilidades necessárias para usar a

solução de BI de maneira eficaz. As empresas fazem uma lista de problemas de

negócios identificados e esperam ter resolvido todos os problemas de uma só vez

com a conclusão da implementação. Isso muitas vezes não é verdade e quase

certamente frustra os usuários e a gerência. Muito rapidamente, concluem que

fizeram a escolha errada ou culpam o vendedor. Em vez disso, adote uma

abordagem incremental à implementação de business intelligence. Em vez de

esperar resolver todos os seus problemas de negócios de uma só vez, priorize os

resultados específicos que você deseja alcançar. Quando você resolver o primeiro

problema crítico, vá para o próximo e resolva de forma incremental tudo o que está

na lista. Sim, a o BIprovavelmente responderá a todas as suas dúvidas, mas esperar

todas as respostas de uma só vez é ingênuo e certamente uma receita para o

fracasso.

2.3 Desafios de implementação

O principal objetivo deste tópico é fornecer uma compilação de desafios

operacionais comuns de BI (referidos como proposições) entre as empresas

Brasileiras, descrevendo até que ponto as proposições são reconhecidas. Business

Intelligence (BI) como um conceito fornece um meio de obter informações cruciais

para melhorar as decisões estratégicas e, portanto, desempenha um papel

importante nos sistemas atuais de suporte à decisão (Inmon 2005). Segundo

Kimballet al. (2008), a indústria de data warehouse - como base tecnológica do BI -

atingiu plena maturidade e aceitação no mundo dos negócios. Além disso, pode-se

observar uma mudança no sentido de colocar a iniciativa para agir nas mãos dos

usuários corporativos, e não da Tecnologia da Informação (TI).

Devido à sua complexidade e - como conseqüência - aos altos custos de

implementação e manutenção de BI e soluções de data warehouse, a tecnologia em

si é usada preferencialmente por grandes empresas (Levy & Powell 1998; Hwanget

al. 2004; Bergeron 2000).

28

O Business intelligence (BI) denota uma ampla categoria de aplicativos,

tecnologias e processos para reunir, armazenar, acessar e analisar dados para

ajudar os usuários corporativos a tomar melhores decisões (Watson, 2009). O termo

geralmente é aplicado em conexão com o uso de dados armazenados em bancos de

dados organizacionais e / ou armazéns de dados. A qualidade e confiabilidade de

tais dados estão sob o controle de especialistas em TI. A inteligência de negócios

(BI) foi definida de várias maneiras (ver Presthus, 2015, para uma visão geral).

Comum às definições é que o propósito do BI é apoiar usuários de negócios, ou

seja, gerentes e funcionários, tomando decisões “melhores” (por exemplo, Watson,

2009) ou “melhores e mais rápidas” (Chaudhuri, Dayal&Narasayya, 2011). Algumas

definições enfatizam a tecnologia; outras definições incluem tanto a tecnologia

quanto o uso da tecnologia para apoiar a tomada de decisões.

Os desafios quando se trata de alcançar o valor comercial total dos

investimentos em BI consistem em aspectos técnicos, como gerenciamento de

dados e processos de maneira eficiente, e aspectos de negócios, como adaptar os

investimentos em BI aos objetivos estratégicos e usar as aplicações de BI., 2011).

Os desafios de BI comumente percebidos foram compreendidos nas oito

proposições declaradas abaixo (EY, 2013).

A inteligência de negócios é sempre conhecida como ferramentas,

tecnologias, metodologias e melhores práticas que ajudam a organização a obter

informações sobre seus negócios. O BI ajuda as organizações a terem uma visão

clara sobre seus dados para tomar melhores decisões e impulsionar o processo de

negócios. Em nossos posts anteriores, discutimos sobre as necessidades crescentes

de insights de negócios e como operar corretamente uma plataforma de BI para

melhorar o desempenho dos negócios. No entanto, o mundo dos negócios está

mudando constantemente; portanto, a corporação precisa ter estratégias de

negócios flexíveis para acompanhar as ondas e, ao mesmo tempo, preservar sua

imagem e posição no mercado. Consequentemente, a implementação do BI também

é desafiada, pois as soluções de BI são um dos principais fatores que ajudam as

empresas a se manterem competitivas.

29

Surpreendentemente, um dos maiores desafios que as empresas enfrentam

ao implementar soluções de BI está dentro da organização. Como você permite a

colaboração entre organizações? Como você conecta e engaja patrocinadores de

negócios? Como você estabelece e preserva suas principais prioridades? Como

você determina as equipes certas e as coloca em lugares? Suas soluções de BI

devem ter a capacidade de ajudá-lo a ter controle total sobre seus dados e

informações para produzir o melhor desempenho, o que inclui: - Desenvolver e

alinhar a missão, metas e prioridades da corporação com sua visão - Direcionar os

direcionadores de acordo com as necessidades organizacionais e Capacidades -

Determinar oportunidades futuras para criar valor comercial - Analisar as dificuldades

e os obstáculos comuns aos negócios para desenvolver soluções abrangentes para

o problema - Apreciar a prontidão organizacional e técnica - Desenvolver planos

voltados aos negócios relevantes - Estabelecer e comunicar a direção estratégica e

identificar o patrocinador do programa a justificativa do retorno inicial do investimento

Entenda suas necessidades organizacionais e suas principais prioridades o ajudarão

a compreender as desvantagens do seu negócio e, a partir disso, você saberá

exatamente o que precisa para implementar suas soluções de BI.

Depois que as organizações entenderem suas necessidades para

desenvolver um roteiro claro para a execução do seu BI, o próximo desafio que você

encontrar será mais tecnicamente envolvido. Como desenvolver uma base de

arquitetura sólida e bem planejada para gerenciar a base de usuários em explosão,

os volumes de dados crescentes, os tipos de dados diferentes, bem como a

integração de novas fontes de dados com eficiência? Muitas empresas

implementadas por BI têm seu sistema evoluindo organicamente, mas

eventualmente não conseguem avançar seu sistema de BI até certo ponto, porque

não estabeleceram uma plataforma que os ajude a gerenciar seu desempenho,

escalas e adaptabilidade às necessidades futuras.

Portanto, o processo para estabelecer uma solução de BI que possa ajudar

a organização a superar esses desafios deve incluir: - Criar modelos conceituais

para dar suporte aos requisitos de negócios aos recursos de arquitetura com base

30

nas necessidades e objetivos organizacionais. - Identifique o gap comercial,

mapeando juntos as capacidades atuais e o modelo conceitual e preencha a lacuna.

- Identifique a empresa de práticas recomendadas que aplica a solução de

arquitetura que as ajuda a atender às necessidades e requisitos de negócios. -

Esclarecer as principais entidades, ferramentas e tecnologias para a fase inicial e os

requisitos mínimos para todo o projeto - Adicionar detalhes ao plano de ROI para se

preparar para avançar. Como os dados são ativos valiosos que podem ser utilizados

em informações críticas, é importante analisar os dados com cuidado e eficácia em

um curto espaço de tempo. No entanto, como o número de dados diários que você

precisa analisar é incrivelmente grande, você deve saber como usar sua solução de

BI para tornar o processo mais fácil e simples.

Depois de identificar os fatores-chave, além de criar planos, as organizações

precisam traduzir essas informações e estratégias em ações. O processo de

implementação precisa estar alinhado ao ciclo de implementação da organização,

independentemente de ser ágil, cascata ou híbrida. É necessário verificar as

seguintes atividades no processo de gerenciamento da implementação de BI: -

Gerenciamento de projetos e relatórios de processos. - Projeto de solução

detalhada. - Implantação de banco de dados, data warehouse e data smart. -

Integração de dados, limpeza de dados e serviços de transformação de dados. -

Extração, transformação e carga (ETL), desenvolvimento de Dashboards e

relatórios. - Treinar, treinar, habilitar e dar suporte ao usuário final. - Treinar e

orientar equipes de apoio.

Para superar os desafios de implementação de BI sem seu negócio, você

precisa entender o que sua organização precisa e desenvolver um caminho para a

implementação estratégica com suporte de controle ágil de dados e interpretação

flexível de informações. A verificação posterior também é essencial, pois esse

processo permitirá identificar as limitações na sua implementação de BI e,

eventualmente, encontrar uma maneira de resolvê-las.

31

3 PRINCIPAIS SISTEMAS DE BI

3.1 Tableau

O Tableau é um software de Business Intelligence para descoberta de dados

e visualização de dados. Com o software, você pode analisar, visualizar e

compartilhar dados com facilidade, sem que a TI precise intervir. O Tableau suporta

várias fontes de dados, como MS Excel, Oracle, MS SQL, Google Analytics e

SalesForce. O Tableau é gratuito para uso pessoal. No entanto, se você quiser mais,

o preço pode subir rapidamente. Mas, claro, isso lhe dará algo em troca: painéis bem

projetados e fáceis de usar. Além disso, o Tableau também oferece três produtos

independentes: o Tableau Desktop (para qualquer pessoa) e o Tableau Server

(analítica para organizações), que podem ser executados localmente e o Tableau

Online (análise hospedada para organizações).

3.2 QlikView

O QlikView é uma plataforma de descoberta de dados de Business

Intelligence que oferece descoberta de dados exclusiva e pesquisa global. Ele

fornece aos usuários conectores do cliente para que eles possam importar dados

quando precisarem de fontes como Salesforce, Teradata e Hive. Ele também

oferece aos usuários controle total sobre seus dados, um ambiente de trabalho

seguro, flexibilidade (fornece as ferramentas necessárias para criar seu espaço de

trabalho e processar dados da maneira que desejar) e relatórios consistentes que

podem ser enviados para documentos do Microsoft Office.

32

3.3 Domo

O Domo é uma plataforma de business intelligence totalmente baseada na

nuvem que integra várias fontes de dados, incluindo planilhas, bancos de dados e

mídias sociais. Domo é usado tanto por pequenas empresas como por grandes

multinacionais. A plataforma oferece visibilidade e análises em nível micro e macro.

De saldos em caixa e listagens de seus produtos mais vendidos por região a

cálculos do retorno de investimento em marketing (ROI) para cada canal. Uma das

principais desvantagens do Domo é que é difícil fazer download de análises da

nuvem para uso pessoal.

3.4 Oracle BI

O Oracle BI é um portfólio empresarial de tecnologia e aplicativos para

business intelligence. Essa tecnologia oferece aos usuários praticamente todos os

recursos de BI, como painéis, inteligência proativa, alertas, ad hoc e muito mais. A

Oracle também é excelente para empresas que precisam analisar grandes volumes

de dados (de fontes Oracle e não Oracle), pois é uma solução muito robusta.

3.5 Looker

Looker é outra ferramenta de BI a ser observada! Essa plataforma integra-se

a qualquer banco de dados ou armazém SQL e é ótima para startups, empresas de

médio porte ou empresas de nível empresarial. Alguns benefícios dessa ferramenta

em particular incluem visualizações fáceis de usar, práticas, poderosos recursos de

colaboração (dados e relatórios podem ser compartilhados via e-mail ou USL, bem

como integrados a outros aplicativos) e suporte confiável (equipe de tecnologia).

33

3.6 Microsoft Power BI

O Microsoft Power BI é um conjunto de ferramentas de análise de negócios

baseado na Web que se destaca na visualização de dados. Ele permite que os

usuários identifiquem tendências em tempo real e tenha novos conectores que

permitem que você desenvolva seu jogo em campanhas. Como é baseado na Web,

o Microsoft Power BI pode ser acessado praticamente de qualquer lugar. Este

software também permite aos usuários integrar seus aplicativos e entregar relatórios

e painéis em tempo real.

3.7 Dundas BI

O Dundas BI é uma ferramenta flexível de inteligência de negócios baseada

em navegador que permite aos usuários se conectarem a muitas fontes de dados

em tempo real. Ele oferece ótimas visualizações em gráficos, tabelas e gráficos

personalizáveis e podem ser visualizados em desktops e dispositivos móveis. Os

usuários também podem criar seus próprios relatórios e detalhamento e

determinadas métricas de desempenho para análise. A Dundas fornece suporte para

empresas de todos os tamanhos e em vários setores.

3.8 SAP Busines Intelligence

O SAP Business Intelligence oferece várias soluções avançadas de análise,

incluindo análise preditiva de BI em tempo real, aprendizado de máquina e

planejamento e análise. A plataforma de Business Intelligence, em particular, oferece

relatórios e análises, aplicativos de visualização e análise de dados, integração de

escritórios e análise móvel. O SAP é um software robusto destinado a todas as

funções (TI, usos finais e gerenciamento) e oferece várias funcionalidades em uma

única plataforma.

34

As ferramentas de Business Intelligence são, como você pode ver, muito

versáteis e fornecem muitas informações úteis sobre o desempenho de sua empresa

e para onde ela está indo. Mais e mais empresas estão buscando implementar

formas inovadoras de melhorar a eficiência dos negócios. Como os dados estão em

constante expansão, o software de BI extrai insights significativos dos dados brutos

para fornecer um impacto mais profundo para as empresas. Se você está nesse

lugar e avaliando o software de BI.

“Fatores críticos de sucesso são, para qualquer negócio, o número limitado

de áreas em que os resultados, se forem satisfatórios, garantirão um desempenho

competitivo bem-sucedido para a organização. São as poucas áreas-chave em que

"as coisas devem dar certo" para o negócio florescer. Se os resultados nessas áreas

não forem adequados, os esforços da organização para o período serão menores do

que o desejado. Como resultado, os fatores críticos de sucesso são áreas de

atividade que devem receber atenção constante e cuidadosa da administração”.

(Rockart, 1979 p. 85).

35

4 BUSINESS INTELLIGENCE: Oportunidades

A tomada de decisões é uma atividade da vida cotidiana e, de acordo com

(Kent, 2012), “é a essência do gerenciamento”, seja ela programada / não

programada. Os executivos globais têm pouco tempo para entregar resultados do

que nunca (Kent, 2012). Os gerentes que se deparam com decisões não

programadas, que são ambíguas e não têm qualquer rotina para chegar a uma

solução, precisam confiar em julgamento, criatividade e intuição (Kopáčková e

Škrobáčková, 2006). Na tomada de decisões, técnicas e ferramentas podem ser

empregadas, como aumentar o conhecimento, desacreditar o julgamento, ser

criativo, usar a intuição e não sobrecarregar a finalidade da decisão (Ibid). O uso de

ferramentas (especificamente Tecnologia da Informação) na tomada de decisão tem

sido usado ao longo dos anos e em diferentes formas (Power, 2002; Wixom e

Watson, 2010; Kopáčková e Škrobáčková, 2006) e aumentou em complexidade até

certo ponto. Estado auto-autônomo ou apoiar os gestores na tomada de decisões. O

avanço na tecnologia da informação também possibilitou que as organizações

acumulassem grandes quantidades de dados, internos, externos ou ambos, por

meio de seus processos de negócios. Para a existência contínua de qualquer

organização, ela deve ter uma estratégia de sobrevivência em face da concorrência

acirrada, especialmente as turbulências atuais no ambiente de mercado. Eliminar o

desperdício, reduzir custos e fornecer produtos ou serviços eficientes e confiáveis ​​é

atualmente uma prerrogativa de qualquer organização e, ao fazê-lo, eles estão

recorrendo a esses grandes dados acumulados para obter insights valiosos. Essas

percepções também são conhecidas como inteligência, o que a gerência precisa

para tomar decisões estratégicas acionáveis ​​nesse ambiente de negócios em

constante mudança, que exige que as organizações tenham uma resposta reativa e

uma competência em mutação (Pirttimäki, 2007). O ambiente de negócios atual

permite muito pouco espaço para ter alguma verdade ou verdade em partes que,

novamente, podem não estar prontamente disponíveis quando necessário, devido a

36

restrições de hora / local. Os tomadores de decisão são capazes de impulsionar as

metas de suas organizações, confiando em uma única versão da verdade a partir de

uma visão holística da organização.

Apesar da aceitação do BI como uma importante área de prática, não existe

muitos estudos científicos realizados para avaliar os determinantes e bem-sucedidos

fatores da implementação do BI. Esta parte do documento fornece estudos

relacionados no campo de BI e data warehousing que apresentaram fatores críticos

de sucesso que influenciam a implementação do data warehouse, embora a maioria

da pesquisa disponível tenha focado principalmente os aspectos tecnológicos e

educacionais, que representam o nível operacional no data warehouse. organização.

O objetivo deste estudo é apropriado, pois destaca as dimensões organizacionais e

relacionadas ao projeto, em conjunto como um pacote, que influencia a adoção de

Business Intelligence.

Os projetos de BI bem-sucedidos são baseados em bons perfis de requisitos

de conteúdo, que devem ser desenvolvidos em um conceito técnico no início da

implementação do BI. Devido às vezes falta de know-how nas empresas, é útil aqui

extrair ajuda conceitual de fora. Há pouco tempo para a própria equipe, além de

negócios diários para BI. Assim, o controle e o sucesso de um projeto de BI estão

em risco. O bom funcionamento da coordenação de projetos de BI requer

competência interdisciplinar entre o conhecimento especializado (acima de tudo, o

know-how de BI) e a liderança na forma de habilidades de assertividade,

comunicação e coordenação. Os principais benefícios da mudança para soluções de

BI incluem melhor integração de dados, uma combinação de relatórios e

planejamento e flexibilidade e processamento mais significativos de grandes

volumes de dados.

Um fator central de sucesso para um projeto de BI bem-sucedido é o

envolvimento do destinatário de relatórios e planejamento na preparação dos perfis

de requisitos. Uma análise compacta da situação atual ajuda a afastar as empresas

e seus funcionários do ponto de vista deles, para aproveitar seus pontos fortes e

37

frustrar suas fraquezas no futuro. Outro importante fator de sucesso para um projeto

de BI é o conceito de especialista, que deve conter todos os perfis de requisitos de

conteúdo, processo, organização e técnica. Em relação ao conteúdo, os fatores que

agregam valor e estrategicamente relevantes devem ser identificados. Além disso, o

design de conteúdo e as sugestões de layout dos relatórios individuais e da estrutura

de relatórios e navegação no sistema de relatórios e planejamento formam

elementos importantes do conceito de especialista. O conceito de conteúdo técnico

é a base do conceito de TI para a implementação da solução de BI. Acima de tudo,

pretendia-se determinar as fontes de dados técnicos dos sistemas de TI a montante,

incluir um conceito de fornecimento de dados e descrever tecnicamente a

modelagem de dados e o design de consultas e relatórios.

“Fatores críticos de sucesso são ... as poucas áreas-chave onde as

coisas devem dar certo para o negócio florescer. … Como resultado,

os fatores críticos de sucesso são áreas de atividade que devem

receber atenção constante e cuidadosa da administração”.

(Chenowthet al, 2006)

Embora o Business Intelligence seja uma prioridade para as empresas,

semelhante a muitos outros grandes projetos de sistemas de informação, a

implementação bem-sucedida e o uso do Business Intelligence podem ser impedidos

devido a vários fatores (Chenowethet al, 2006). Vários pesquisadores tentaram

identificar esses fatores para facilitar o sucesso dos projetos de Business

Intelligence. Os fatores incluem; fatores organizacionais (alinhamento à estratégia,

suporte ao gerenciamento, resistência, resistência), fatores do sistema (seleção de

fornecedores, arquitetura, ferramentas de acesso, disponibilidade de habilidades),

fatores do projeto (recursos, habilidades do projeto, gerenciamento de mudanças,

treinamento do usuário final) qualidade de dados, gerenciamento de dados, modelo

flexível de dados corporativos) (Olszak e Ziemba, 2012)

A demanda e a tecnologia estão levando a concorrência ao seu melhor, se

não até o limite, desfazendo as fronteiras industriais e resultando em um substancial

rearranjo das empresas. O avanço da tecnologia da informação também possibilitou

que as organizações acumulassem grandes volumes de dados de várias fontes por

38

meio de seus processos de negócios. Para permanecer competitivo diante desses

tempos de mudança e da concorrência acirrada, é necessária uma ferramenta que

tenha a capacidade de permitir uma visão holística do ambiente operacional da

organização, aproveitando o enorme conjunto de dados acumulados e, assim,

permitindo aos tomadores de decisão ser espontâneo com a tomada de decisão. O

Business Intelligence oferece esses recursos e muito mais, por exemplo, a

possibilidade de realizar operações analíticas sobre evento (s) que exigem mais

clareza sobre seu comportamento.

O Business Intelligence (BI) possui os recursos que suportam a tomada de

decisão de negócios superior através da composição / tendências passadas,

presentes e preditivas das operações das organizações. Business intelligence não é

um produto, tecnologia e / ou metodologia, mas uma combinação de todos para

alavancar ativos de informação dentro dos principais processos de negócios para

alcançar um melhor desempenho de negócios (Williams e Williams, 2010).

Com o apoio de sistemas de BI nos hospitais, um médico pode realizar

análises em um banco de dados de pacientes com possíveis resultados para

determinar a decisão apropriada a ser tomada; Isso economiza tempo para o médico

passar por vários registros em papel (Computerworld, 2007). O hospital também

alcançou resultados tremendos em “reduzir as taxas de complicações a zero, reduzir

custos e testes desnecessários, melhorar o tratamento de pacientes gravemente

doentes e salvar vidas de pacientes” (Computerworld, 2007). O BI é um requisito

para qualquer organização (Sabherwal e Becerra-Fernandez 2011).

5 CONSIDERAÇÕES FINAIS

Business intelligence (BI) é um termo abrangente para estratégias,

tecnologias e sistemas de informação usados ​​pelas empresas para extrair dados

grandes e variados, de acordo com a cadeia de valor, conhecimento relevante para

39

apoiar uma ampla gama de negócios operacionais, táticos e estratégicos decisões. A

sustentabilidade, como parte integrante dos negócios corporativos, implica a

integração da nova abordagem em todos os níveis: modelo de negócios, sistema de

gerenciamento de desempenho, projeto de business intelligence e modelo de dados.

As duas questões de business intelligence apresentadas neste documento

representam a contribuição do autor na modelagem de dados para apoiar outras

abordagens de BI em iniciativas de sustentabilidade corporativa. A modelagem

multidimensional tem sido usada para fundamentar as propostas e introduzir os

principais indicadores de desempenho.

A revisão da literatura revelou que a inteligência tem raízes longas em

operações militares e tem sido aplicada em muitos campos. No entanto, a BI é nova

em adotar a abordagem inteligente e combiná-la com os negócios e a tecnologia da

informação para facilitar os processos de tomada de decisão. Dada a necessidade

de informações para a tomada de decisões viáveis, abordagens semelhantes foram

adotadas, dependendo de necessidades peculiares. A informação (obtida a partir de

dados) é um ingrediente importante da tomada de decisões para uma organização

aproveitar suas oportunidades e resistir à concorrência. A disponibilidade de

informações ajuda a reduzir a incerteza e a equivocidade a um tomador de decisões.

O uso bem-sucedido da análise de dados dos negócios é um elemento

importante do sucesso de uma empresa. A análise de negócios permite que

analistas e gerentes participem de um processo de criação de sentido baseado em

TI, no qual eles usam os dados e a análise como um meio de entender os

fenômenos que os dados representam”. Nem todas as organizações aplicam a

análise de negócios com sucesso à tomada de decisões. Quando usada

corretamente, a inteligência acionável obtida de um programa de análise de

negócios pode ser utilizada para melhorar a tomada de decisões estratégicas. Por

outro lado, uma organização que não utiliza adequadamente as informações de

análise de negócios não experimentará a tomada de decisões ideal; não

conseguindo perceber todo o potencial de um programa de análise de dados.

40

A qualidade da informação é importante para a produtividade dos gestores

(Baker e Fraser, 1995; Crump, 2002; Eppler, 2006). A inteligência está

constantemente entrando no mundo dos negócios, combinando processos de

negócios, tecnologia e melhores práticas para oferecer aos gerentes percepções

que orientam a tomada de decisões estratégicas com base nos dados acumulados.

Apesar de cara e precisa de muito tempo para implementar e amadurecer, ela

melhora a tomada de decisões, ajuda a reduzir custos e a identificar novas

oportunidades de negócios. As organizações, cujas operações resultam no grande

acúmulo de dados (por exemplo, uma empresa de serviços públicos) e precisam

entender melhor o passado, apresentar e influenciar futuras decisões estão

adotando sistemas de BI. O BI tornou-se uma importante ferramenta para os

gestores de topo ultimamente (Gartner, 2012) e embora as organizações possam ter

o que é necessário para ganhar com os seus investimentos em tais sistemas, é

importante quebrar fortalezas como cultura de trabalho organizacional, falta de

conhecimento geral sobre inteligência e resistência para (Herrings, 1998). Assegurar

o comprometimento do nível de alta gerência é um pré-requisito para estabelecer

participação no sucesso do projeto (Loshin, 2003) e pode ser alcançado instituindo

uma visão clara do BI e alinhando-o à visão de negócios da organização. Além

disso, um centro de competência baseado em uma abordagem de co-design precisa

ser instalada para permitir a plena apreciação e benefícios do investimento em BI.

Em conclusão, para ter sucesso na era do Business Inteligence, as

organizações precisam adotar novos pensamentos e abordagens para análise. Os

dados estão sendo gerados em volume e velocidade de extrema intensidade, e a

análise de negócios está possibilitando que as empresas atendam a demandas de

negócios emergentes que lhes permitam permanecer à frente da concorrência. À

medida que cada empresa embarca em sua própria jornada analítica, eles se

propõem a utilizar seus dados para abrir as portas para novas oportunidades, novas

conexões e novos insights que não podiam ser vistos antes.

41

6 REFERENCIAS

BARBIERI, C. (2011). BI2 - Business Intelligence: modelagem e qualidade (p.

392). Rio de Janeiro: Elsevier

BRASIL. Plano Diretor de Tecnologia da Informação 2012–2014. Brasília:

Ministério do Planejamento Orçamento e Gestão, 2016.

ELMASRI, R.; NAVATHE, S. Sistemas de banco de dados. 4. ed. São Paulo: A.

Wesley, 2005.

FEDELI, Ricardo D.; POLLONI, Enrico G. F.; PERES, Fernando E. Introdução à

ciência da computação. São Paulo: Pioneira Thomson Learning, 2003.

GIL, Antonio Carlos. Como elaborar projetos de pesquisa. 4 ed. São Paulo: Atlas,

2002.

KOZIELSKI, S., WREMBEL, R. New Trends in Data Warehousingand Data

Analysis. New York: Springer, 2009,

Palaniswamy, R., and Frank, T., (2000), “Enhancingmanufacturing performance

with ERP systems”, Information Systems Management, 17, 43-55.

Pinto, J. K., andSlevin, D.P., (1988), “Project success:

definitionsandmeasurementtechniques”, Project Management Journal, 19(1), 67-

72.

Popovic, A., Turk, T., Jaklic, J., (2010). “Conceptual ModelOf Business ValueOf

Business Intelligence Systems" Management 15(1): 15-26

QUEYRAS, J.; QUONIAM, L. Inteligência Competitiva. In: TARAPANOFF, Kira

(Org.). Inteli-gência, informação e conhecimento. Brasília: IBICT; Unesco. p. 58-75.

2006.

RAINER, R. K., & CEGIELSKI, C. G. (2011). Introdução a sistemas de informação

(3rd ed.). Rio de Janeiro: Elsevier.

Reiss, M., (2012), Change Management,GmbH, Germany

42

TURBAN, E.; SHARDA, R.; ARONSON, J.; KING, D. 2009. Business Intelligence:

Um enfoque gerencial para a inteligência do negócio. Porto Alegre, Bookman,

256 p. Artmed, 254 p. 2009

Vidyaranya, B. G., and Brady, C., (2005) "Successandfailurefactorsofadopting

SAP in ERP system implementation", Business Process Management Journal,

11(5), 406-417.

Watson, H. andWixom, B., (2007), “The CurrentStateof Business Intelligence”,

Computer, 40(9), 96-99.

Williams, S. and Williams, N., (2006), “The Profit Impactof Business Intelligence”,

Morgan Kaufmann, New York.

Woods, D., andMattern, T., (2006), Enterprise SOA Designing IT for Business

Innovation,ORielly. Vol.05. p.36

Compartilhe
Comentários (1)
Larissa Costa
Larissa Costa - 21/09/2022 10:03

Show!!