IMPLEMENTAÇÃO DE UM SISTEMA DE INTELIGÊNCIA DE NEGÓCIOS - BUSINESS INTELLIGENCE (BI)

Este artigo foi apresentado para o ICPG - Instituto Catarinense de Pós-graduação para encerramento do curso de Gestão Estratégica Empresarial. Escolhi colocar o texto na íntegra. As referências constam no final do texto. 

Resumo

Este artigo descreve algumas etapas a serem seguidas na implementação de um sistema de inteligência de negócios. Com base em pesquisa bibliográfica, o artigo apresenta os conceitos de dados, informações e conhecimento e enfatiza as contribuições dos sistemas de informação e ferramentas de BI para auxiliar na tomada de decisões baseadas em informações. Os conceitos e características dos sistemas de BI são detalhados, bem como as ferramentas de análise de informações, destacando a importância das pessoas no processo de implementação, alinhado a estratégia organizacional, gerando conhecimento e inteligência ao negócio empresarial. O projeto de implementação de um sistema de Business Intelligence é complexo, em contrapartida, o resultado para a empresa é muito compensatório. As dificuldades no processo estão ligadas principalmente a tecnologias, ferramentas e pessoas. Este estudo apresenta os ciclos do projeto de BI, desde a sua concepção, passando pelos desafios de cada fase, até a obtenção dos resultados.

Palavras-chave: Informações. Conhecimento. Inteligência de negócios. Tomada de decisão.

1 INTRODUÇÃO

            No contexto empresarial, podemos considerar que os sistemas de informação estão sendo utilizados em larga escala desde as grandes corporações até pequenos estabelecimentos comerciais. Esses sistemas auxiliam a operacionalizar essas empresas, emitindo notas e controlando estoques por exemplos.

           

            Mas os gestores estratégicos e tomadores de decisões carecem de informações mais avançadas, de forma mais rápida e analítica para facilitar o entendimento das situações atuais do seu negócio, inclusive com acompanhamento em tempo real e simulação de cenários futuros. Para atender esta necessidade, surgiram os sistemas de inteligência de negócios – business intelligence.

            Este artigo apresenta, a partir de pesquisa bibliográfica, o detalhamento das principais etapas para a implementação de um sistema de inteligência de negócios, tomando como ponto de partida, os dados contidos nos sistemas de informações utilizados pelas empresas, bem como outros documentos como planilhas eletrônicas que são importantes para os usuários.

2 GESTÃO DAS INFORMAÇÕES E CONHECIMENTO EMPRESARIAL

            As empresas com sistemas informatizados normalmente possuem muitos dados armazenados em seus bancos de dados referentes a cada função ou setor dentro da empresa. Os sistemas informatizados servem para auxiliar os funcionários na realização das tarefas do dia a dia como por exemplos emitir uma nota fiscal ou consultar os registros de contas a pagar. Para Davenport (2001) os dados podem ser definidos genericamente como “conjunto de fatos distintos e objetivos, relativos a eventos”.

            Os dados podem ficar por muito tempo armazenados, mas eles realmente possuem valor quando são analisados de forma a gerarem informação relevante para quem os está utilizando. De nada adianta possuir um amontoado de dados sem saber como fazer o bom uso dos mesmos.

            Segundo Cassaro (2001, p. 35):

“As informações podem ser operacionais ou gerenciais. Operacionais, é a necessária à realização de uma função, de uma operação. São os dados que alimentam o sistema. Informação gerencial é todo o resumo de informações operativas que chega até um gerente, pondo-o a par de algo de sua competência, permitindo-lhe tomar uma decisão.”

            Quando os dados possuem uma mensagem que pode fazer a diferença, uma mensagem com emitente e receptor, pode-se dizer que esses dados são informações (BEVILACQUA;BITU, 2003). A utilização das informações poderá, de certa forma, auxiliar as empresas em suas operações rotineiras. Porém, ao aprofundar-se um pouco mais na informação, entendendo o contexto, e interpretando corretamente o significado, tem-se então algo mais valioso, que pode ser considerado um conhecimento. Segundo os autores, “Conhecimento é o estágio mais avançado da informação, mais valioso, mais difícil de gerenciar”.

            O conhecimento pode ser gerado, transformado e distribuído para toda a empresa. Assim como os dados e informações, o conhecimento pode ser transferido de pessoa para pessoa que, ao interagirem entre si geram outros conhecimentos.

             “O conhecimento pode ser comparado a um sistema vivo, que cresce e se modifica à medida que interage com o meio ambiente”. (DAVENPORT, 2001).

2.1 SISTEMAS DE INFORMAÇÃO

            Os sistemas informatizados devem ser a base para o gerenciamento dos dados e informações empresariais. Nos dias de hoje é muito importante que os sistemas utilizados numa empresa sejam integrados entre si, para facilitar o controle e também a qualidade dos dados. Esses dados e informações são as fontes para a geração de conhecimento empresarial.

            Conforme Primak (2008, p. 25),

“Este é o requisito básico para a decisão automatizada, pois o processo decisório apóia-se na malha de sistemas de informação da empresa. Esta malha deve estar, de preferência, totalmente integrada, [...]. A integração se faz necessária para que o executivo possa consultar os dados mais recentes da empresa, no exato momento em que precisar, sem intermediários.”

           

Para Gomes (2007, p.11) os sistemas de informações gerenciais devem fornecer as informações necessárias para auxiliar os gestores em suas tomadas de decisões. As informações devem ser concebidas e processadas com base nos princípios e procedimentos de gestão da empresa.

            “É indiscutível a importância das informações em cada uma das fases do processo de tomada de decisões” (CASSARO, 2001, p. 41). Para isso existem várias ferramentas e/ou técnicas disponíveis que auxiliam as empresas a obter vantagem competitiva tomando decisões baseadas em informações.

            Para Serra (2002, p. 18), o armazenamento de uma grande quantidade de dados, compõe o negócio da organização, e isso possibilita uma exploração e análise de informações úteis e necessárias para as decisões as serem tomadas.

3 INTELIGÊNCIA DE NEGÓCIOS

            “De início a informática fez os dados. Depois transformou-os em informação. Agora o objetivo é usinar conhecimentos, a partir daquelas matérias-primas” (BARBIERI, 2001, p. 5).

A tomada de decisões no ambiente empresarial, independente do tipo ou tamanho do negócio que se gerencia, precisa ser feita de forma inteligente e baseada em informações consistentes, analisadas de forma estratégica e coerente seguindo os princípios definidos no planejamento estratégico dessas organizações.

            Os sistemas de informação empresarial podem auxiliar os gestores na tomada de decisões, disponibilizando essas informações. Entretanto, nem sempre essas informações estão preparadas de forma a esclarecer as situações atuais de negócio ou do mercado em que as empresas estão inseridas.

            Neste contexto, surgiram os sistemas intitulados de inteligência de negócios. O propósito desses sistemas é disponibilizar ferramentas para que a informação esteja em qualquer lugar, mas que seja o lugar certo, no momento certo, para a pessoa certa. Para Primak (2008, p. 97) ter a informação correta no menor tempo possível é hoje o grande diferencial para as empresas que querem se manter na dianteira no mundo dos negócios. Esta informação precisa ser analisada de forma correta para que realmente possa auxiliar uma decisão eficaz gerando uma vantagem competitiva para a empresa ou gestor que a detêm.

“O termo Business Intelligence (BI) surgiu na década de 80 no Gartner Group e faz referência ao processo inteligente de coleta, organização, análise, compartilhamento e monitoração de dados contidos em Data Warehouse / Data Mart, gerando informações para o suporte à tomada de decisões no ambiente de negócios.” (PRIMAK, 2008).

            Porém, mesmo antes da definição do termo específico, já se trabalhava o conceito de Business Intelligence, que conforme Serra (2002, p. 22), “esse conceito surgir na década de 70, ainda que, na época, não se utilizasse o termo Business Intelligence, alguns produtos foram fornecidos para os analistas de negócios”.

            Os conceitos de BI são muito amplos e, vários autores complementam este conhecimento. Para Barbieri (2001, p. 34) o conceito de BI pode ser definido como “a utilização de variadas fontes de informação para se definir estratégias de competitividade nos negócios da empresa”.

            Segundo Serra (2002), um sistema de Business Intelligence apresenta as seguintes características:

-          Extrair e integrar dados de múltiplas fontes;

-          Fazer uso da experiência;

-          Analisar dados contextualizados;

-          Trabalhar com hipóteses;

-          Procurar relações de causa e efeito;

-          Transformar os registros obtidos em informação útil para o conhecimento empresarial.

Complementando essas características podem-se destacar diversos benefícios que podem ser atingidos com a implantação correta e utilização plena dos sistemas de BI:

-          Informação disponível de forma clara e objetiva para as pessoas certas;

-          Rapidez na informação para tomada de decisões estratégicas;

-          Maior segurança da informação;

-          Alinhamento de informações estratégicas e operacionais;

-          Entendimento dos acontecimentos passados;

-          Análise dos fatos atuais e comparativos com antigos;

-          Aprendizado com os sucessos ou falhas passadas;

-          Previsão ou simulação de cenários futuros.

Com isso, as empresas e seus gestores podem tomar atitudes pró-ativas nas decisões atuais como exemplos:

-          Analisar a entrada em novos negócios;

-          Revisão das práticas de negócio;

-          Implementação de novos procedimentos gerenciais;

-          Análise de novas tecnologias ou processos que tenham impacto no seu negócio;

-          Antecipar mudanças de mercado;

-          Antecipar ações de concorrentes, dentre outras.

3.1 FERRAMENTAS DE ANÁLISE

            As ferramentas de BI permitem analisar as informações de forma clara e inteligente, cruzando os dados em vários cenários, períodos, métricas e dimensões. Mas é preciso que a empresa saiba ao certo como interpretar essas informações em todos os seus prismas. A correta interpretação não depende apenas do sistema de BI, mas também das pessoas que terão em mãos essas ferramentas e informações.

            Existem no mercado diversas ferramentas e tecnologias para análise das informações e para uso em projetos de BI, dentre elas Primak (2008, p. 35) destaca, dentre outras, as seguintes:

-          Pesquisa e relatórios

-          OLAP (on-line Analytical Processing)

-          EIS (Executive Information Systems)

-          Data Mining

-          BAM (Monitoramento da atividade de negócio)

A decisão sobre qual dessas ferramentas utilizar irá depender das necessidades específicas de cada empresa. A tabela abaixo apresenta algumas dessas características, segundo Primak (2008, p. 35):

Tabela 1 - Características de algumas ferramentas de BI

Tipo de ferramenta	Questão básica	Exemplo de resposta	Usuário Típico e suas necessidades
Pesquisa e relatórios	“O que aconteceu?”	Relatórios mensais de vendas, histórico do inventário.	Dados históricos, habilidade técnica limitada.
OLAP	“O que aconteceu e por quê?”	Vendas mensais versus mudança de preço dos competidores.	Visões estatísticas da informação para uma visão multidimensional; tecnicamente astuto.
EIS	“O que eu preciso saber agora?”	Memorandos, centros de comando.	Informações de alto nível ou resumidas; pode não ser tecnicamente astuto.
Data Mining	“O que é interessante?” “O que pode acontecer?”	Modelos de previsão.	Tendências e relações entre os dados; tecnicamente astuto.

Fonte: Primak (2008, p. 35).

            Uma das ferramentas muito utilizada é OLAP, que são aplicações disponibilizadas para os usuários finais para extraírem os dados de suas bases, gerando relatórios com as informações necessárias para responder as suas questões gerenciais. Algumas características desta ferramenta são:

-          Consultas ad-hoc, são feitas de forma dinâmica e casual;

-          Drill Down e Drill Up, que consiste em fazer a análise das informações em diferentes níveis de detalhe;

-          Slice-and-Dice, permite analisar as informações de diversos prismas ou dimensões, dentre outras.

A implementação de um projeto de BI não precisa ser feita de forma completa já no seu primeiro momento. É importante que as pessoas envolvidas se acostumem com as novas formas de visualizar as informações e também serão muito importantes a percepção e análise analítica do negócio.

Um dos recursos que podem ser utilizados pelos gestores são os dashboards ou painéis de controle, para acompanhamento dos indicadores de desempenho chaves da empresa. Os indicadores chaves devem ser escolhidos conforme o tipo de negócio da empresa, bem como para cada área ou setor dentro da empresa. A implementação dos painéis de controle é muito importante para o nível estratégico da organização, porém também é possível disponibilizar bons indicadores para os níveis de gerência e operacionais para fazer o monitoramento dos processos diariamente.

3.2 DATA WAREHOUSE (DW) E DATA MART

            Serra (2002, p. 140) define que Data Warehouse “é um conjunto de banco de dados voltado para suporte à decisão de usuários finais derivado de diversos outros bancos de dados operacionais”. A integridade dos dados é uma das características mais importantes e relevantes na criação e manutenção do DW. Serra (2002, p. 141) cita que “a definição bem desenhada do Data Warehouse objetiva satisfazer as necessidades de análise de informações dos usuários, como monitorar e comparar as operações atuais com as passadas, podendo assim prever as situações futuras”.

“Ao transformar, consolidar e racionalizar as informações dispersas por diversos bancos de dados e plataformas, permite que sejam feitas análises estratégicas bastante eficazes, em informações antes inacessíveis ou subaproveitadas.” (SERRA, 2002, p. 141).

            Complementando as definições de DW, ainda de acordo com Serra (2002, p. 141) Data Warehouse “é considerado um conjunto de diversas tecnologias, como ferramentas de extração e conversão, banco de dados com o intuito de possibilitar consultas complexas, ferramentas inteligentes de prospecção e análise de dados e ferramentas de administração e gerenciamento”. Toda esta estrutura permite disponibilizar as informações de forma diferenciada, rápida, fácil e intuitiva para os usuários, possibilitando analisar as informações passadas, comparando com as atuais, podendo prever ou simular eventos futuros. Para Primak (2008, p. 38) “um DW armazena dados analíticos, destinados às necessidades da gerência no processo de tomada de decisões”.

            A estrutura de um Data Warehouse pode utilizar um modelo dimensional que, segundo Bardieri (2001, p. 35) “O modelo dimensional oferece clara e diretamente os elementos que se precisa para buscar as informações sobre fatos via dimensões de referências, diferindo da malha relacional, ou de rede, próprias dos modelos anteriores, onde não existem estruturas específicas de entrada”. Neste modelo os dados são organizados de forma mais sintética, clara e objetiva proporcionando análises mais completas atendendo objetivos específicos da organização, diferentemente dos dados de um sistema de gestão empresarial, onde os dados estão organizados e estruturados de forma transacional dificultando a análise informacional.

“A implantação de um projeto de BI torna-se um diferencial competitivo quando sua empresa consegue criar modelos através das ferramentas de BI [...] para facilitar a busca de informações relevantes para a tomada de decisões que não seriam descobertas antes sem a utilização desses modelos.” (PRIMAK, 2008, p. 85).

Neste contexto, pode-se qualificar o Data Warehouse como fundamentais em qualquer projeto de Business Intelligence, pois a partir destas informações extraídas, organizadas e armazenadas em formato simples, podem ser realizadas todas as análises para a tomada de decisões estratégicas relacionadas a empresa.

3.3 CICLOS EM UM PROJETO DE BI

A empresa CORE SYNESIS (2008) destaca quatro níveis de maturidade de um processo de adoção de BI, fazendo uma metáfora com a escala de crescimento do corpo humano. As fases da infância, criança, adolescência e adulta, que possuem diversos desafios a serem superados para passar de uma fase para outra. De forma resumida pode-se destacar as seguintes características das fases de adoção do BI.

Na primeira fase, a empresa precisa saber o que aconteceu. Deve-se organizar os sistemas de informação de forma a consolidarem as informações e gerarem estatísticas históricas dos dados da empresa. Nesta fase pode-se utilizar muitos relatórios dos sistemas já existentes bem como a integração e utilização muito comum de planilhas eletrônicas.

Na segunda fase descrita como “criança”, a empresa já precisa descobrir o que fez acontecer, ou seja, o usuário precisa ter a capacidade de produzir informações que demonstrem os motivos dos acontecimentos referentes aos dados analisados. Nesta etapa deve ser possível emitir relatórios dinâmicos com uso de ferramentas mais avançadas como OLAP.

A próxima etapa é criar uma base para monitoramento de informações que possam demonstrar o que está acontecendo agora. As informações disponibilizadas devem ser analisadas conforme o contexto atual, fazendo o cruzamento de informações e processos.

Passando para o nível mais avançado em que todas as informações importantes já estão disponíveis, ainda é necessário aprimorar os processos, para que as tomadas de decisões sejam alinhadas com as estratégias da empresa. Para isso o sistema de BI deve auxiliar na resposta do que deve ser feito daqui para frente.

Outro ponto de destaque dentro do projeto de BI é a implementação do Data Warehouse. Para detalhar as fases de um projeto de DW, Barbieri (2001, p.26) destaca pelo menos 9 fases, com tarefas específicas em cada uma das etapas como descreve-se nos itens a seguir.

3.3.1 Planejamento

a)      Nesta fase deve-se manter o foco no negócio;

b)      Definir a abordagem, processo de integração e arquitetura do DW;

c)      Todas as áreas envolvidas devem participar ativamente das definições.

3.3.2 Levantamento das necessidades

a)      Foco no negócio;

b)      Fazer reuniões com usuários;

c)      Aplicar técnicas de levantamento de informações e necessidades dos usuários;

d)     Definir a origem dos dados.

3.3.3 Modelagem dimensional

a)      Este é um dos processos considerados mais críticos;

b)      Definição dos metadados;

c)      Definição das dimensões específicas, ou seja, como os dados serão consolidados;

d)     Preparação das tabelas de “fatos”, que são os dados detalhados coletados.

3.3.4 Projeto físico do banco de dados

a)      Modelar a estrutura lógica dos dados com base no modelo dimensional.

3.3.5 Projeto de extração e transformação

a)      Definição do processo de integração dos dados;

b)      Utilização de técnicas de condensação, filtros, conversão e derivação de dados;

c)      Aplicação de técnicas de produção de dados virtuais a partir de dados existentes;

d)     Simulação do processo de atualização.

3.3.6 Desenvolvimento de aplicações ou projetos de BI

a)      As aplicações de BI precisam ter uma interface amistosa;

b)      Os dados devem estar disponíveis de forma clara para os usuários;

c)      Priorizar a interface web.

3.3.7 Validação e teste

a)      Conferência das informações;

b)      Simulação de volume e processamento de dados;

c)      Validação dos dados históricos.

3.3.8 Treinamento

a)      O treinamento deve ter ênfase nos usuários gestores do negócio;

b)      Treinamento baseado na ferramenta utilizada;

c)      Treinamento específico para análise das informações de forma analítica.

3.3.9 Implantação

a)      Instalação e disponibilização do sistema;

b)      Acompanhamento dos usuários.

3.4 DIFICULDADES NA IMPLANTAÇÃO DO BI

            Existem diversas dificuldades na implantação de um projeto de BI, que vão desde as questões de tecnologias e ferramentas até a mudança da cultura interna da organização. Segundo Primak (2008, p. 97) estudos revelam que mais da metade dos projetos de BI não são concluídos, e não trazem os resultados esperados. Grande parte desses projetos fracassam em consequência de erros, a começar pelo desconhecimento do que de fato é Business Intelligence.

O conceito de BI deveria estar associado a estratégia corporativa, porém muitas empresas e profissionais consideram o BI como apenas mais um projeto de tecnologia da informação. Muitas vezes essa visão é distorcida pelos próprios fornecedores de soluções, que querem vender BI como uma onda tecnológica, associada aos sistemas de gestão empresarial e de relacionamento com os clientes.

A adoção de um sistema de gestão empresarial requer uma mudança de cultura da organização. Porém, o BI deve se adequar a forma de trabalhar da empresa, implementando suas funções alinhadas à estratégia de negócios.

“O problema é que as empresas já estavam acostumadas a tomar decisões e a lidar com grande quantidade de dados muito antes das ferramentas de BI serem desenvolvidas. Por isso, o esforço de se implementar um projeto é justamente o de inserir ferramentas e soluções sobre o que já existe”. (PRIMAK, 2008, p. 98).

A dificuldade no treinamento e capacitação dos profissionais está mais ligada à mudança de cultura no trabalho. Os gestores devem passar a ser analistas das informações disponibilizadas pelas ferramentas de BI. Primak (2008, p. 103) diz que “quanto mais analíticos forem seus colaboradores, mais competitiva se tornará a companhia”.

A seleção de hardware e software também é uma dificuldade no processo de implantação do BI. Devem ser analisadas todas as características funcionais das ferramentas, bem como a experiência do fornecedor da solução e a qualidade dos serviços de implementação.

As fases de preparação, extração e tratamento dos dados são fundamentais para que o projeto de Business Intelligence possa ter sucesso. Se os dados não forem consistentes e corretos, todo o projeto ficará comprometido. Este trabalho de construção do Data Warehouse requer muito estudo e compreensão do negócio da empresa e deve ser feito por profissionais qualificados.

Outro ponto fundamental e alinhar o projeto de BI ao conhecimento organizacional. O BI não poderá dizer para onde a empresa deve ir, mas através de um processo contínuo de geração de informação e conhecimento, poderá contribuir e alimentar o conhecimento organizacional.

Por fim, todos esses esforços devem seguir as melhores práticas definidas no planejamento estratégico empresarial. Muitas pequenas e médias empresas podem não possuir um planejamento estratégico bem definido, mas isso é muito importante  para poder relacionar o sistema de BI com a estratégia da empresa para fazer o melhor uso das informações que esse sistema proporcional tornando a empresa mais inteligente e competitiva.

3.5 OBTENÇÃO DE RESULTADOS

            A implantação de um sistema de BI pode ser feita em empresas dos mais diversos ramos de atuação. Para exemplificar alguns resultados práticos obtidos, serão descritos alguns indicadores de desempenho aplicados em uma empresa distribuidora de energia elétrica.

O sistema de BI foi implantado em diversos setores da empresa, utilizando informações integradas disponibilizadas principalmente pelo sistema de gestão empresarial da empresa. Para gerenciar as informações foi disponibilizado um servidor específico para o Data Warehouse, e foi instalado um sistema para controlar o processo de extração e preparação dos dados operacionais, disponibilizando-os para as análises gerenciais. Todos os indicadores de desempenho definidos pela empresa são processados automaticamente e disponibilizados para a gerência. Um sistema de alertas avisa a gerência (por e-mail) quando algum indicador fica fora dos padrões que foram previamente definidos pela empresa. Esses padrões fazem parte do planejamento estratégico da empresa ou são definidos pela ANEEL - Agência Nacional de Energia Elétrica.

No setor contábil foi aplicado dentre outros, o indicador de desempenho corrente, para medir o nível de otimização na aplicação dos recursos disponíveis em relação ao faturamento de energia. Antes da implantação do BI este indicador era apresentado em planilha, preparada com dados do sistema contábil e do sistema de faturamento no final de cada mês. Com a implantação do BI, este indicador é calculado diariamente pelo sistema de extração e disponibilizado graficamente para a gerência, que pode avaliar e comparar com outros períodos, bem como fazer simulações para períodos futuros. Para nível de gerenciamento este indicador ainda pode ser subdividido para as atividades de distribuição, comercialização e administração.

Para a gestão da distribuição, foi aplicado o indicador de qualidade de energia, calculado pela duração equivalente de interrupção no fornecimento de energia pelo tempo de atendimento. Anteriormente as interrupções no fornecimento de energia eram calculadas somente no final do mês, agora o indicador de qualidade de energia é calculado diariamente com os dados do sistema de gestão da distribuição e sistema de atendimento aos consumidores. Com isso os responsáveis podem acompanhar as metas e valores realizados. Para auxiliar na decisão de melhorias na rede elétrica, o sistema apresenta os equipamentos que tiveram mais problemas, bem como as causas das interrupções.

Para acompanhamento financeiro, o indicador de adimplência foi aplicado de forma geral e fracionado por classe de consumidores: residencial, industrial, comercial, rural e poder público. Após a implantação do BI estes valores são avaliados diariamente e não apenas no final do mês, sempre acompanhando a evolução do indicador e verificando a possibilidade de otimização na arrecadação.

No setor técnico, o indicador de perdas mostra o quanto a empresa deixa de faturar em razão das perdas. As perdas podem ser classificadas como perdas técnicas e perdas comerciais. As perdas técnicas são calculadas pelo sistema de georeferenciamento e são decorrentes dos meios físicos e equipamentos de distribuição de energia. As perdas comerciais podem ser por problemas em leituras e faturamento até furtos de energia. O sistema de extração coleta dados dos sistemas de compra, faturamento e georeferenciamento, faz o processamento diário e disponibiliza a informação pronta para a gerência. A melhoria deste indicador pode representar aumento de receita para a empresa.

Outros projetos e indicadores foram implantados nos setores de atendimento, recursos humanos, contabilidade, faturamento e cobrança. Isso demonstra o valor que um sistema de Business Intelligence pode agregar as informações empresariais, auxiliando na tomada de decisões gerenciais.

           

4 CONSIDERAÇÕES FINAIS

            A implementação de um sistema de inteligência de negócios pode ser considerada complexa e deve passar por diversas etapas. Os sistemas de informação, bem como as ferramentas de BI são imprescindíveis para um bom desenvolvimento dos projetos de BI.

            Entretanto existe uma peça fundamental neste quebra-cabeça que são as pessoas. As pessoas são o capital intelectual da empresa. São elas que tomarão todas as decisões dentro deste processo, desde a definição das estatísticas a serem colhidas, a preparação dos dados e a montagem do Data Warehouse passando pela definição e acompanhamento dos indicadores de desempenho da empresa. Esses profissionais devem desenvolver capacidades analíticas para aproveitar ao máximo as informações disponibilizadas.

            O conhecimento não será gerado automaticamente por um sistema computacional. O conhecimento será o resultado de todo este trabalho desenvolvido pelas pessoas dentro da organização.

5 REFERÊNCIAS

BARBIERI, Carlos. BI – Business Intelligence – Modelagem & Tecnologia. Rio de Janeiro: Axcel Books, 2001.

BEVILACQUA, José Francisco; BITU, Yuri Aguiar. Business Intelligence (BI) e a abordagem de Gestão Balanced Scorecard (BSC) na Organização. 2003. Dissertação (MBA em Gestão de sistemas de informação) – Coordenação de Pós-Graduação em Lato Sensu em informática, Brasília-DF, Julho de 2003.

CASSARO, Antonio Carlos. Sistemas de Informações para Tomada de Decisões. 3. Ed. São Paulo: Pioneira, 2001.

CORE SYNESIS. Níveis de Maturidade. Core Synesis. Disponível em < http://www.coresynesis.com.br/>. Acesso em: 13 julho de 2008.

DAVENPORT, THOMAS. Ecologia da Informação. 4. Ed. São Paulo: Cultura, 2001.

GOMES, Débora Eulália Tanguella. Avaliação de um Sistema de BI para Suporte a Decisão. 2007. Dissertação (MBA em gestão empresarial) – UNESC – Universidade do Extremo Sul Catarinense, Criciúma-SC, Novembro de 2007.

PRIMAK, Fábio Vinícius. Decisões com B.I (Business Intelligence). Rio de Janeiro: Ciência Moderna. 2008.

SERRA, Laércio. A Essência do BI. 1. Ed. São Paulo: Berkeley, 2002.