Business Intelligence (BI) é mais uma metodologia do que uma tecnologia. Ela combina diferentes processos e procedimentos, cada um com técnicas próprias, para auxiliar a tomada de decisões com base em dados. Assim, pode ser entendida como o que os gestores fazem com os insights obtidos por diferentes ferramentas.
Os sistemas da maioria das empresas evoluíram independentemente e de forma não-estruturada, com cada departamento sendo responsável por suas próprias soluções. Com isso, a tomada de decisões pode encontrar obstáculos. É aí que a BI pode ajudar, coletando, organizando, analisando e compartilhando os dados.
Os componentes de Business Intelligence são: fontes de dados, Data Warehouse (DWH), Online Analytical Processing (OLAP), Data Mining, Extract, Transform, Load (ETL) e ferramentas de visualização. Venha conhecê-los!
Fontes de dados
Nesta era da informação, a produção de dados está em todos os lugares, dentro e fora das companhias. Muitas soluções de BI já conseguem capturar informações de boa parte delas — incluindo redes sociais, relatórios públicos do governo, e-mails e outros — mesmo quando eles são do tipo não-estruturado.
ETL
São as ferramentas usadas para transferir os dados, já prontos para uso, para o DWH. Para a extração, especifica-se a fonte e quais dados se quer. Em seguida, eles vão para uma área em que podem ser transformados e tratados (para evitar, por exemplo, múltiplas instâncias do mesmo registro). Por fim, devidamente organizados, são enviados para o DWH.
Data Warehouse
O DW permite acesso fácil a todos os dados da companhia, vindos das diferentes aplicações instaladas na empresa — e previamente tratados pelo ETL. São, normalmente, estruturados em tabelas relacionais que podem ser visualizadas, mas não alteradas (isso só é possível na aplicação-fonte).
Quando o DW é alimentado com dados compatíveis e sincronizados, passamos a ter todos os dados da empresa em um único local e em um formato consistente. Com isso, é possível ter uma visão padronizada, única e holística do que está acontecendo na empresa. O volume de dados, porém, continua sendo um desafio.
OLAP
O OLAP ajuda a obter respostas mais rapidamente. Isso é possível porque o OLAP calcula previamente e guarda respostas às possíveis questões dos usuários. Com isso, é possível questionar os dados de forma abrangente e, assim, obter uma visão de alto nível enquanto os inspeciona até o nível do registro individual.
Com respostas mais rápidas, todo o método de análise muda: a informação é extraída mais facilmente dos dados e isso pode garantir vantagens competitivas à organização.
Data Mining
É o processo de extração de informação dos dados corporativos, em busca de correlações, anomalias e tendências. Para que ofereça as respostas corretas, é preciso que sejam feitas as perguntas adequadas. Profissionais especializados podem ajudar a determinar quais resultados são significativos.
Visualização
O BI transforma dados, que no começo eram descontextualizados, em informação relevante para o usuário final, que pode ser ou não técnica. É preciso, portanto, que esses dados sejam didáticos, claros e intuitivos, que possam ser facilmente compreendidos.
Em geral, as ferramentas de visualização de dados utilizam gráficos e mapas para auxiliar esta compreensão. Os formatos tradicionais incluem gráficos de barra, de pizza, radar, funil, chegando até a relatórios e painéis interativos.
Dashboards
Trata-se das primeiras interfaces gráficas com as quais o usuário tem contato. Eles concentram os relatórios e as informações mais importantes, personalizados de acordo com as necessidades do usuário. É neles que as informações mais importantes são organizadas de forma simples e em um único local.
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Foi aluno de Ralph Kimball, maior referência mundial no assunto, no curso de Modelagem Dimensional realizado pela Kimball University, em Estocolmo – Suécia.
Já ministrou diversas palestras sobre o tema e atualmente mantêm o blog da Know Solutions, com referências sobre Business Intelligence.
Pós Graduado em Gestão de Projetos de Software pela PUC – Paraná. Trabalhou durante 7 anos na empresa Siemens onde participou de projetos em diferentes países.
Olá Leandro.
Acredito que o potencial da área de Business Intelligence dentro das empresas pode ser maior do que se imagina hoje.
Trabalho com consultoria de B.I. para agencias e empresas, e enfrentamos diariamente dois grandes problemas.
1- Padronização dos dados: Como utilizamos muitas fontes de dados, todo o processo, desde o que a implementação, até a parte operacional, precisa ser muito bem estruturada. Sem o padrão das informações perde-se muito tempo com “correção”, sendo que “tempo” não é o que temos para identificar um padrão, pois no dia seguinte ele pode mudar se não o tratarmos.
2- Pessoas que não sabem o que querem: Corporações não sabem o que querem, logo querem tudo. O problema é que sabemos que não tudo não é necessário, se consegue identificar padrões e otimizações com metade do volume. Sendo assim o processo de otimização passa a ser inteligente para ser operacional.
O futuro da área esta encaminhando para segmentações e clusterizações dinâmicas para analise de Big Data, mas se o processo de todos envolvidos precisa ser muito bem desenhado e a área de B.I. precisa ter este knowhow também.
Obrigado e muito bom seus artigos.
Oi João, obrigado pelo seu comentário! Concordo com você!
Realmente, a padronização dos dados é o ponto mais sensível mesmo. Aqui estimamos em torno de 60% a 70% do tempo em um projeto de BI apenas para esta parte.
Sobre as pessoas não saberem o que querem, aqui vemos como uma certa vantagem. Muitas vezes não é nem exatamente não saber o que querem, mas não saberem o que é possível fazer. Com isso, parte do nosso trabalho aqui é exatamente entender do que o cliente sofre aí então sugerir algumas coisas. Tentamos não ir para uma abordagem de “o que você quer” mas sim de “quais são seus problemas”.
Isso me deu até a ideia de criar um post focado nisso, vou deixar anotado para o futuro!
[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
[…] de BI — Business Intelligence ou, traduzindo, Inteligência Empresarial — é justamente o diferencial que uma empresa precisa para tratar dados gerados por vários meios. Veja alguns contextos que podem servir de […]
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Bom dia,
Há muita diferença das versões do livro The Data Warehouse Toolkit?
Vejo que ele esta na 3 edição.
Posso comprar apenas a 3 ou devo comprar todas?
Oi Marcos!
Há algumas atualizações com conceitos mais atuais. Não precisa comprar todas as edições não, apenas a 3a já cobre tudo que precisa.
Sobre o comentário do João Kechichian, concordo em relação às empresas não terem claro o que querem, e concordo com o Leandro sobre a abordagem de “Qual o seu problema” para dar as sugestões.
Mas vale ressaltar que as empresas não conseguem identificar o que querem por não terem claro um Planejamento Estratégico e objetivos bem descritos. Isso facilita muito perceber quais indicadores serão necessários acompanhar para atingir os resultados esperados.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
[…] mercado é preciso oferecer diferenciais. Por isso, a necessidade de se investir nos processos de inteligência competitiva e de mercado. Em conjunto, elas conseguem gerar uma inteligência efetiva para o negócio, […]