Os clientes, por sua vez, estão mais exigentes em relação a qualidade e a prestação de serviço sobre determinado produto e que somado a evolução da tecnologia de informação vem exigindo das grandes empresas uma séria reformulação na forma de analisar e conduzir seu ambiente interno e também o externo, tentando sempre antecipar as ações junto aos concorrentes, fornecedores, clientes, etc.
A melhor maneira para compreender o que o Business Intelligence vem agregar numa gestão empresarial, é entender a analogia a seguir:
Imagine estar sentado em uma cabine de um grande jato e tendo à sua frente um painel de instrumentos com mostradores e indicadores que informam o estado interno da aeronave – velocidade, altitude, combustível, pressão do óleo, e assim por diante…
Bons pilotos gastam muito do seu tempo estudando o painel de instrumentos e fazendo ajustes necessários para assegurar que a aeronave esteja voando em ótima condição. Então, é provável que esse piloto não esteja apto a voar em uma tempestade ou situações piores. Por isso os aviões são equipados com radar.
Um sistema de radar é a ferramenta que o piloto usa para ver além do avião – visualizar o que está acontecendo no ambiente em que a aeronave está voando, ou seja, o ambiente externo. Com a visão que um sistema de radar provê (informações sobre topografia, tempo e outras aeronaves) o piloto pode fazer os ajustes de curso necessários para alcançar seu destino com segurança
O fundamental para se implantar o Business Intelligence em sua empresa é a metodologia de implantação, pois a nível competitivo não podemos nos dar ao luxo de fazer projetos de longo prazo e de implementação de elevado custo.
OS ACONTECIMENTOS
O final do século XIX caracterizou-se por um período de desaceleração da economia e desgaste dos avanços da primeira revolução industrial. No entanto, por outro lado, a virada do século é caracterizada por uma mudança da situação econômica mundial:
“Essa desaceleração só foi revertida por volta da passagem do século, quando uma série de grandes avanços abriu novas áreas de investimento. Esses anos assistiram à vigorosa infância, senão ao nascimento, da energia e dos motores elétricos; da química orgânica e dos sintéticos; do motor de combustão interna e dos dispositivos automotores; da indústria de precisão e da produção em linhas de montagem – um feixe de inovações que mereceu o nome de segunda revolução industrial”.
É a partir daí que o sistema capitalista se consolida, a ciência e a tecnologia se casam e surge um nova base técnica, a qual é representada pela indústria eletromecânica. Inicia-se um aumento de produtividade e conseqüente acumulo de capital.
Neste estágio nos deparamos com a necessidade da Informação e com significativas mudanças, se não dizer uma nova vida empresarial e de negócios. É uma etapa inovadora, onde prevalece a criação e adequação das necessidades. Algumas empresas acreditam e vivem numa fase de prosperidade e oportunidades nos negócios. Outras nem tanto, sendo massacradas e extintas por completo. São muitas mudanças acontecendo de forma muito acelerada e se antepõem aos profissionais da atualidade.
Com esta nova era, torna-se essencial organizar o crescimento e o uso da informação para que os recursos (pessoas, máquinas, sistemas) sejam utilizados de forma mais produtiva, correta e eficiente:
“A informação transformou-se em recurso fundamental em qualquer organização. Ela é vista como um conjunto de dados que possuem valor no processo de tomada de decisão. Sob este aspecto, a informação é associada a um valor (seja ele estético, moral, ético, econômico ou social) que afeta as decisões humanas, de qualquer tipo”.
Entretanto existe uma importante questão que deve ser bastante considerada:
A informação não apresenta valor nenhum se analisada isoladamente, passando a ter muito valor quando associada a um conjunto de outras informações e tornando-se um produto essencial num processo de decisão.
É neste momento que chegamos no que queremos apresentar, um produto chamado INTELIGÊNCIA DE NEGÓCIOS, bastante conhecido no exterior e que vem se tornando ferramenta fundamental no processo de gestão empresarial de grandes empresas nacionais e multinacionais.
Como estamos falando do produto informação, temos que entender seu processo de utilização desde o início.
Para gerar, armazenar, acessar, analisar e gerenciar a informação é utilizada a TI – TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO, que abrange os métodos, o software e a infra-estrutura que suporta o uso de sistemas de informação e pode auxiliar as empresas a se conhecerem, descobrir potenciais e novos mercados. Em meio a toda essa avalanche moderna, está o BUSINEES INTELIGENCE, ou INTELIGÊNCIA DE NEGÓCIO que trataremos a seguir como BI.
O FOCO
Antes de qualquer iniciativa da empresa em investir numa mudança para melhorar sua produtividade com base nas informações e ferramentas que tem a sua disposição, ela deve traçar e definir sua META e em que patamar deseja se encontrar daqui a determinado período de tempo com base num planejamento estratégico. Uma empresa deve planejar:
- Transformar a MARCA de determinado produto em líder de mercado, sendo percebida como sinônimo de qualidade, confiança e excelência de produtos e serviços;
- Garantir níveis de RENTABILIDADE satisfatória, dentro dos padrões racionais e uniformes, permitindo auto sustentação e reinvestimento continuo no seu ramo e prospecção de novos negócios;
- Consolidar a CULTURA e POLÍTICA entre seus colaboradores, clientes, fornecedores, parceiros e demais componentes do seu negócio.
Partindo destas premissas, a empresa deve então rever seus recursos e investir numa estrutura de informação de confiabilidade e qualidade para atingir tais metas.
O QUE ANTECEDEU O BUSINESS INTELLIGENCE
Uma febre chamada SISTEMAS INTEGRADOS de GESTÃO (ERPs), cuja definição: Enterprise Resouces Planning (Planejamento de recursos de um Empreendimento), é uma evolução natural dos sistemas integrados. Também chamado de “ Pacotes integrados de Gestão Empresarial”. O EPR é um software que abrange toda a cadeia de suprimentos ou suplly chain. Resumindo, são sistemas que controlam uma empresa de ponta a ponta, da produção às finanças.
Estes surgiram no final do século XX e sacudiram as grandes empresas, prometendo otimizar ainda mais os seus processos de forma integrada, ou seja, desde o pedido do cliente, passando por todo o processo de produção, administrativo, financeiro e outros, até chegar no produto final, ou seja, o produto acabado devidamente entregue ao cliente. Com eles as empresas vislumbraram principalmente agilidade e precisão no processamento de toda sua cadeia e conseqüentes economias, gerando mais recursos (dinheiro) para ampliação e reinvestimento nos negócios, gerando um retorno de médio e longo prazo (há quem diga de curto prazo).
Realmente as empresas conseguiram melhorar seus processos mas faltava algo que auxiliasse na análise da INFORMAÇÃO. Informações tão importantes mas que acaba caindo no esquecimento, armazenadas nos grandes bancos de dados deste sistemas.
Eis então que surge o Business Intelligence como solução para ordenação e aproveitamento de toda informação gerada na empresa, se tornando ferramenta indispensável para uma gestão empresarial sólida e próspera, aliada, é claro, as competências de cada segmento.
O QUE É BUSINESS INTELLIGENCE
Um dos principais conceitos disponíveis atualmente no que diz respeito a gestão empresarial é o BI.
Business Intelligence é um termo muito utilizado mas ainda pouco compreendido no mundo dos negócios. Podemos notar, pelas diversas definições que apresentaremos adiante, que o assunto está longe de apresentar uma definição única.
No site da Dall Piero – Agência de Inteligência Competitiva (www.dallpiero.inf.br) encontramos uma definição bem focada para BI:
“É o conjunto de softwares que ajudam em decisões estratégicas”
Segundo Carlos Barbieri, BI é, de forma mais ampla, “a utilização de variadas fontes de informação para se definir estratégias de competitividade nos negócios da empresa”.
Uma das maiores fornecedoras de software para BI – MICROSTRATEGY – define Business Intelligencecomo, “Injetar inteligência nas informações latente nas empresas para traduzir medidas tangíveis em estratégia e objetivos para a empresa”.
Segundo Tyson (1997), “Business Intelligence é um processo que envolve a coleta, análise e validação de informações sobre concorrentes, clientes, fornecedores, candidatos potenciais à aquisição, candidatos à joint-venture e alianças estratégicas. Inclui também eventos econômicos, reguladores e políticos que tenham impacto sobre os negócios da empresa. O processo de BI analisa e valida todas essas informações e as transforma em conhecimento estratégico”
A definição acima é a que mais se enquadra com nosso entendimento, fazendo apenas um adendo que para se montar uma ferramenta confiável para análise de informação se faz necessário ter equipamentos (hardwares) e, principalmente, sistemas de informação (softwares) compatíveis a estrutura e necessidade da sua empresa.
Conhecimento do negócio na era da competição global e das comunicações on-line, passou a ser chamado de BI ou IN (Inteligência de Negócios).
Como falamos anteriormente, a empresa deve traçar suas metas e possuir ferramentas compatíveis à estrutura da mesma, para então pensar em implantar um Business Intelligence.
Já que inteligência é o resultado de um processo que começa com a coleta de dados e esses dados são organizados e transformados em informações, a empresa deve possuir ferramentas e estrutura compatíveis com o que deseja alcançar.
Falamos também sobre os SISTEMAS INTEGRADOS de GESTÃO (ERPs), mas como será que são armazenadas todas as informações que esses sistemas geram ao longo do tempo referente as operações de determinada empresa?
Um bom projeto de Business Intelligence deve ser feito modularmente, isto é, com a construção de pequenos Datamarts (repositório de dados departamentais. Por exemplo, datarmat de marketing), cujos resultados sejam rapidamente visíveis.
Uma abordagem mais corporativa, que vise a construção de um grande DATAWAREHOUSE corporativo, já mostrou ser um grande risco, pois o projeto torna-se demasiadamente longo (mais de um ano) e caros (centenas de milhares de dólares).
Ao mesmo tempo, um projeto com abordagem departamental deve ser feito com cuidado para que haja integração total entre os datamarts e não haja retrabalho.
Como se pode observar, um projeto de BI é bastante complexo e deve ser feito a partir da análise das informações do cliente.
Mas nem sempre a implantação do Business Intelligence é um bom negócio. Existem muitos casos de fracasso. Geralmente isso acontece quando há falha da integradora ou consultoria que implementa o projeto, por permitir que a empresa organize os dados sem antes estabelecer qual é a prioridade e que tipos de benefícios espera conseguir. Pelo fato de não atuar em pontos estratégicos, o sistema acaba sendo pouco utilizado e não se obtém o retorno esperado sobre o investimento.
ETL (Extração , Transformação e Carga dos Dados)
A etapa de ETL é um das mais críticas de um projeto de DW, pois uma informação carregada erroneamente trará conseqüências imprevisíveis nas fases posteriores. O objetivo desta fase é fazer a integração de informações de fontes múltiplas e complexas.
Esta etapa divide-se, basicamente, em três passos:
- extração;
- transformação;
- carga de dados.
Embora tenhamos hoje em dia ferramentas que auxiliam na execução do trabalho, ainda assim é um processo trabalhoso, complexo e também muito detalhado.
Carga: Num processo de ETL, primeiramente devemos definir as origens das fontes de dados e fazer a extração deles. Essas origens podem ser várias e também possuir diferentes formatos, podendo ser desde os sistemas transacionais das empresas (SAP – BSCS – Outros) até planilhas, arquivos textos e arquivos DBF (base) ou do Microsoft access;
Limpeza: Definidas as fontes, partimos para a transformação e limpeza dos dados. A limpeza é necessária porque os dados normalmente advém de uma fonte muitas vezes desconhecida, concebida há muito tempo, contendo muita inconsistência.
Exemplo: Uma empresa de cartão de crédito, o vendedor está mais atento para a venda do produto do que na qualidade de dados que está inserindo. Se o cliente não tiver o número do RG na hora da venda, o vendedor cadastrará um número qualquer para agilizar a venda. Se for feita uma consulta posterior, levando-se em conta o número do RG dos clientes, no mínimo informações estranhas aparecerão (algo como RG número 9999999-99). Por isso, nessa fase do DW, faz-se necessário a limpeza desses dados, para houver compatibilidade entre eles.
Transformação: Uma vez que a origem dos dados podem ser de sistemas diferentes, às vezes é necessário padronizar os diferentes formatos.
Exemplo: Em alguns sistemas a informação sobre o sexo do cliente pode estar armazenada no seguinte formato: “M” – para masculino e “F’ - para feminino. Porém, em algum outro sistema pode estar guardado como: “H” - para masculino e “M” – para feminino e assim sucessivamente.
DATA WAREHOUSE
Segundo W.H.Inom (um dos “pais” dos conceitos de DW), um data warehouse é uma coleção de dados orientada por assuntos, integrada, variante no tempo, e não volátil, que tem por objetivo dar suporte aos processos de tomada de decisão.
Podemos dizer também que o data warehouse é um conjunto de tabelas (banco de dados) contendo dados extraídos dos sistemas de operação da empresa (ERPs, tarifadores, etc…), tendo sido otimizados para processamento de consulta e não para processamento de transações.
Em geral, um data warehouse requer a consolidação de outros recursos de dados além dos armazenados em BDs relacionais, incluindo informações provenientes de planilhas eletrônicas, documentos textuais, etc… O objetivo de uma data warehouse é fornecer uma imagem única da realidade do negócio.
De uma forma geral, sistemas de data warehouse compreendem um conjunto de programas que extraem dados do ambiente de dados operacionais da empresa, um banco de dados que os mantém e sistemas que fornecem estes dados aos seus usuários.
Pode-se dizer que sistemas de data warehouse revitalizam os sistemas da empresa, porque:
- Permitem que sistemas mais antigos continuem em operação;
- Consolidam dados inconsistentes dos sistemas mais antigos em conjuntos coerentes;
- Extraem benefícios de novas informações oriundas das operações correntes;
- Provêm ambiente para o planejamento e arquitetura de novos sistemas de cunho operacionais.
Como se vê, existem diferentes visões do que seria uma data warehouse: uma arquitetura, um conjunto de dados semanticamente consistente com o objetivo de atender diferentes necessidades de acesso a dados e extração de relatórios, ou ainda, um processo em constante evolução, que utiliza dados de diversas fontes heterogêneas para dar suporte a consultas, relatórios analíticos e à tomada de decisão.
DATAMART
O data mart, também conhecido com Warehouse Departamental, é uma abordagem descentralizada do conceito de data warehouse.
Como os projetos sobre Data Warehouse (DW) referiam-se a uma arquitetura centralizada, onde sua implementação torna-se uma tarefa complexa, embora fosse interessante as características de uniformidade, controle e segurança. A implementação de um DW completo requer uma metodologia rigorosa e uma completa compreensão dos negócios da empresa. Esta abordagem pode ser longa e dispendiosa e por isto sua implementação exige um planejamento bem detalhado (em outras palavras, muito tempo).
Neste contexto e com a necessidade de agilização de implantação dos projetos de DW, o datamart passou a ser uma opção de arquitetura interessante.
Existem duas maneiras distintas de criação de data marts: a top-down e botton-up.
TOP-DOWN: é quando a empresa cria um DW e depois parte para a segmentação, ou seja, divide o DW em áreas menores gerando assim pequenos bancos orientados por assuntos departamentalizados.
BOTTON-UP: é quando a situação é inversa. A empresa por desconhecer a tecnologia, prefere primeiro criar um banco de dados para somente uma área. Com isso os custo são bem inferiores de um projeto de DW completo. A partir da visualização dos primeiros resultados parte par a outra área e assim sucessivamente até resultar num Data Warehouse completo.
OLAP (On-Line Analytic processing)
O OLAP proporciona as condições de análise de dados on-line necessárias para responder às possíveis torrentes de perguntas dos analistas, gerentes, executivos e diretores de determinada empresa. OLAP é implementado em um modo de cliente/servidor e oferece respostas rápidas as consultas, criando um microcubo na máquina cliente ou no servidor.
As ferramentas OLAP são as aplicações que os usuários finais têm acesso para extraírem os dados de suas bases e construir os relatórios capazes de responder a suas questões gerenciais. Elas surgiram juntamente com os sistemas de apoio a decisão para fazerem a consulta e análise dos dados contidos nos Data Warehouses e Data Marts.
A funcionalidade de uma ferramenta OLAP é caracterizada pela análise muti-dimensional dinâmica dos dados, apoiando o usuário final nas suas atividades, tais como: Slice and Dice e Drill.
Em vários tipos de OLAPs que são utilizados atualmente (Consultas ad-hoc, slice-and-diec, drill down/up), temos as QUERIES onde sua geração no OLAP se dá de uma maneira bastante simples, amigável e transparente para o usuário final, o qual precisa ter um conhecimento mínimo para obter as informações desejadas.
BENEFÍCIOS DE UM SISTEMA FORMAL DE BUSINESS INTELLIGENCE
- Antecipar mudanças no mercado
- Antecipar ações dos competidores;
- Descobrir novos ou potenciais competidores;
- Aprender com os sucessos e as falhas dos outros;
- Conhecer melhor suas possíveis aquisições ou parceiros;
- Conhecer novas tecnologias, produtos ou processos que tenham impacto no seu negócio;
- Entrar em novos negócios;
- Rever suas próprias práticas de negócio;
- Auxiliar na implementação de novas ferramentas gerenciais.
VANTAGENS DO BUSINESS INTELLIGENCE
Em vez de dedicar tempo à coleta de dados e à preparação de relatórios, as empresas agora concentram-se no que as informações revelam sobre tendências de negócio. Num relatório que contém informações de toda a empresa, cuja preparação exigia até 5 dias, hoje é gerado com um toque no teclado. As equipes agora podem dedicar-se mais à análise crítica de resultados, gerando inteligência.
O Business Intelligence aumenta o nível de conhecimento e enriquece as discussões de negócio. Chama-se a atenção para o caráter gradual desse tipo de vantagem – na medida em que os conhecimentos se acumulam, as práticas gerenciais se aprimoram, levando a melhores resultados.
Muitos executivos têm receio, pois temem que o novo recurso exponha omissões e erros decisórios, ou até mesmo que venha a substituir pessoas. A ferramenta de Business Intelligence não foi feita para substituir ninguém. Ela apenas auxilia no processo de tomada de decisão. Ela otimiza o tempo dos usuários, garantindo informações mais rápidas e precisas, tornando o gestor mais eficaz. Em caso de erros decisórios, o sistema pode emitir alertas ao executivo, que, por sua vez, poderá explorar as informações até encontrar as causas da falha de desempenho.
- Automatização da informação de Mapas de Indicadores, evitando procedimentos manuais e rotineiros, obtendo uma diminuição dos custos operacionais
- Visualização dinâmica cruzada – apresentação disponibilizada em várias perspectivas
- Importação direta de dados de outras aplicações (ex.: Excel, aplicações diversas ou outras bases de dados), para tratamento dessa informação
- Passagem dos dados estáticos para informação dinâmica
- Flexibilização da informação
- Utilização da aplicação por seleção das variáveis de análise (arrastamento e/ou filtragem por um valor determinado dessa variável)
- Informação sempre atualizada, mediante definição e parametrização prévia
O Business Intelligence também promete auxiliar os executivos em consultas gerenciais nas áreas de vendas, compras, estoque, faturamento, PCP (Processo e Controle de Produção), custos, finanças, contabilidade, telemarketing, recursos humanos e indicadores de gestão (análise de balanço).
A grande vantagem do conceito de Business Inteligence é justamente a capacidade que o sistema possui para ‘traduzir’ os dados armazenados em uma linguagem de fácil assimilação pelo corpo gerencial das empresas. Esse ambiente gerencial geralmente é caracterizado por gráficos que permitem a rápida interpretação de uma situação. Por exemplo, se perguntamos ao sistema quais são os nossos maiores clientes, a ferramenta de BI imediatamente monta um ranking entre os maiores, aplicando critérios como faturamento, por exemplo.
EXEMPLO DE APLICAÇÃO DE SISTEMAS DE BUSINESS INTELLIGENCE
Wall-Mart, uma das maiores cadeias de hipermercados do mundo, consegue reunir informações em tempo real das vendas de 4,5 mil lojas distribuídas pelo mundo, cerca de duas mil delas nos Estados Unidos e, esse tremendo data warehouse já se tornou parâmetro até mesmo para o presidente da república e do banco central dos Estados Unidos. O Bush e o Alan Greespan ligam toda semana para o CEO do Wall-Mart para saber das vendas. Assim eles acompanham o andamento da economia mundial e local. Além disto o sistema permite identificar as correlações entre produtos que em muito ajudam no cross marchandising. Assim os gerentes das lojas experimentam novas posições para os produtos que comprovam fazer as vendas crescer em função de uma relação até então desconhecida.
No Wall-Mart, por exemplo, os salgadinhos no caminho da cerveja ou o molho perto dos legumes são fórmulas comprovadas.
CONCLUSÃO
A Contabilidade tem papel importante numa estrutura de Business Intelligence, desde a exatidão do Plano de Contas, passando pelos registros e lançamentos contábeis, pois, muitas informações utilizadas pelos gestores das empresas, tem origem na Contabilidade, portanto, deverá estar sempre atualizada e conter informações corretas.
O Business Intelligence faz com que as empresas consigam um resultado muito mais rápido e eficaz em relação às metas a serem atingidas, tem função de gestor onde depende de todos em conjunto para ser trabalhado.
Facilitou bastante, ao contador, com a redução de custos operacionais,pois os executivos acabam tomando decisões muito mais rápido por receber informações contínuas e representativas.
Conforme pesquisas feitas, também podemos notar que o Business Intelligence não foi tão eficaz a todas as empresas implantadas, pois não é simplesmente possuir esse tipo de ferramenta que acarretará num resultado favorável, é necessário conhecê-la e verificar se será compatível a sua empresa.
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
- Revista Brasileira para Decision Makers e Desenvolvedores de Software – DEVELOPERS – Ano 7 – nº 76 – Dez/2002 (www.developers.com.br)
- www.decisionwarehouse.com.br/instituiciona/business.htm
- www.conhecimentoempresarial.com.br/define_business_intelligence.htm
- www.starsys.com.br/not_bicativo.asp Autor: Ana Paula Lobo – Fonte: Computerworld / www.informationweek.com.br / www.execplan.com.br
- Revista Information Kleek Brasil – www.informationkleek.com.br – ano 5 – nº 101