0

PARADIGMAS DA IMPLANTAÇÃO DOS SOFTWARES DE BI

Juliano Silva
Juliano Silva

INSTITUTO FEDERAL DO SUDESTE DE MINAS GERAIS - CAMPUS SÃO JOÃO DEL REI









PARADIGMAS DA IMPLANTAÇÃO DOS SOFTWARES DE BI

 









SÃO JOÃO DEL REI

2019







SÃO JOÃO DEL REI

2019


Juliano Fernando da Silva








PARADIGMAS DA IMPLANTAÇÃO DOS SOFTWARES DE BI


Projeto apresentado ao Curso de Tecnologia da Informação do Instituto federal do sudeste de Minas Gerais – Campus São João Del Rei

Orientador: Teresinha Moreira de Magalhães

Coorientador:Rogers Ricardo de Avelar Carvalho







SÃO JOÃO DEL REI

2019

INSTITUTO FEDERAL DE EDUCAÇÃO, CIÊNCIA E TECNOLOGIA DO SUDESTE DE MINAS GERAIS – CÂMPUS SÃO JOÃO DEL-REI



Trabalho de Conclusão de Curso de Tecnologia em Gestão da Tecnologia da informação intitulado PARADIGMAS DA IMPLANTAÇÃO DOS SOFTWARES DE BI

de autoria de Juliano Fernando da Silva, aprovada pela banca examinadora constituída pelos seguintes professores:


__________________________________________________________________________

Profª. Espª. Carla Fabiana Gouvêa Lopes





__________________________________________________________________________

Prof.Ms. Ícaro José Fernandes Macedo





__________________________________________________________________________

Profª. Drª. Teresinha Moreira de Magalhães

 (Orientadora)




__________________________________________________________________________

ProfªDrª Teresinha Moreira de Magalhães


Coordenador (a) do Trabalho de Conclusão de Curso – IFSUDESTEMG – Campus SJDRei

Data de aprovação:                 São João del Rei,     de ................ de 2019

Rua Américo Davim Filho, s/ nº – Bairro: Vila São Paulo – São João Del Rei – MG – CEP:36.301-358 

(Fone: (32) 3379-4500

DEDICATÓRIA

Dedico o trabalho aqui desenvolvido a minhafamília, laço este, responsável pelo resultado da pessoa que me tornei. Em especial para minha mãe, que foi minha ancora em momentos difíceis, momentos de apuros, a qual me viu chorar por inúmeras vezes em cada desafio, mas como um anjo em minha vida, me apoiou e me fez ver que era capaz de superar as adversidades.

Dedico também a meu amigo Marcelo Henrique da Silva, o qual me deu todo apoio moral e psicológico para concluir o curso e quem foi responsável por todas minhas boas notas, dedicou finais de semanas, desprendeu de seu tempo para ajudar e me apoiar nos estudos.














AGRADECIMENTOS

Primeiramente а Deus qυе permitiu qυе tudo isso acontecesse, ао longo da minha vida, е não somente nestes anos como universitário, mas que em todos os momentos é o maior mestre qυе alguém pode conhecer.

Agradeço a todos os amigos, colegas de classe, professores, técnicos administrativos, enfim, a toda comunidade acadêmica pela experiência e sabedoria adquirida.

Agradeço а todos os professores por mе proporcionar о conhecimento não apenas racional, mas а manifestação do caráter е afetividade da educação no processo de formação profissional, por tanto qυе se dedicaram а mim, não somente por terem mе ensinado, mas por terem mе feito aprender. А palavra mestre, nunca fará justiça аоs professoresdedicados аоs quais nominar terão os meus eternos agradecimentos: aos professores do ensino fundamental e médio: Adilson, Ana Lucia, Antônio, Cacamo, Cassia, Celma, Denise, Flavia, Giselda, Glorinha, Jacira, Ladinho, Maria Zélia, Mercês, Nem, Roberta, Virgilene, e aos mestres acadêmicos: Alessandra, Alexandre , André, Carla, Celso, Cleber, Eduardo , Elaine, Ester, Ícaro, Janaina, Leandro, Leonardo, Lucia Helena, Rogers, Samara, Saraiva, Teresinha, Tiago, Ziviani  e todos os outros que fizeram parte de meu aprendizado.

Um agradecimento especial a meu inenarrável amigo, o qual tenho a honra de ter conhecido no Instituto Federal e levarei para toda a vida, Marcelo Henrique, o mesmo foi ponto chave para minha permanecia e persistência no curso!




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.





SUMÁRIO

 

1      INTRODUÇÃO.. 8

1.1      O problema. 9

1.2      Objetivo Primário. 10

1.3      Objetivos específicos ou secundários. 13

1.4      Justificativa. 14

1.5      Metodologia. 15

2      FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA.. 17

2.1      Projetando e implementado os sistemas de B.I – parâmetros gerais. 20

2.2      Planejamentos e antecipando problemas em projetos de BI 23

2.3      Desafios de implementação. 28

3      PRINCIPAIS SISTEMAS DE BI 33

3.1      Tableau.. 33

3.2      QlikView.. 33

3.3      Domo. 34

3.4      Oracle BI 34

3.5      Looker 35

3.6      Microsoft Power BI 35

3.7      Dundas BI 35

3.8      SAP Busines Intelligence. 36

4      BUSINESS INTELLIGENCE: Oportunidades. 38

5      CONSIDERAÇÕES FINAIS.. 42

6      REFERENCIAS.. 45



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 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 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.

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 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 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.

 

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.

 

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.


 

 

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 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 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. 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 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 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 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.

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 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.

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, 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 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).

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.

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 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.


 

 

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.

 

 

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).

 

 

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.

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).

 

 


 

 

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 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 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 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 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.

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.


 

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

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

 


0
0

Comentários (0)

None

Brasil