BI Workshop

Workshop Business Intelligence
05.Fev.2013

Daniel Carvalho, Associate Manager

Agenda

Pontos a discutir

I. BI: Passado, Presente e Futuro

II. Anatomia de um Data Warehouse (warning: techy)

III. Diferentes utilizadores necessitam de ferramentas diferentes

IV. Principais dificuldades na implementação de BI

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Capítulo I BI: Passado, Presente e Futuro
BI: como porquê nasceu

“Business Intelligence
as un umbrella
to describe
concepts
and

to improve
methods
business
decision making by using

fact-based support systems”
© ALL RIGHTS RESERVED

BI: alguns termos mais utilizados

hoje

business
o que aconteceu? o que está a acontecer? “predictive analysis”

decision making tempo

BI tradicional Real-time What-if – Cenários
Data mining BAM (Business Activity Monitoring)
CEP (Complex Event Processing)


Estamos

© ALL RIGHTS RESERVED velhos?

Nos primórdios…

Quem se lembra…? 


Dados sobre aplicações isoladas

App 1 App 2 App n

Cada aplicação (app) tem o seu reporting
Não há cruzamento de dados (entre apps)
Estruturas de dados não estão optimizadas para queries massivos


Unificação do reporting

App 1 App 2 App n

Temos cruzamento de dados
Estruturas de dados continuam a não estão optimizadas para queries massivos 
Sistemas operacionais “sofrem” com o reporting


Criação de Data Warehouses (DW)

App 1 App 2 App n

DW

Temos cruzamento de dados
Estruturas de dados no DW optimizadas para queries massivos 
Sistemas operacionais não “sofrem” com o reporting


Arquitectura completa

Qualidade de Dados

Hype Cycle for BI, 2011, © Gartner

Big data

“novidades” / trends

Capítulo II Anatomia de um Data Warehouse
warning: techy

Modelo Relacional vs. Modelo Estrela (ou Floco de Neve)

Modelo Relacional Modelo em Estrela
• Poupança de espaço • Optimizado para queries
• 3ª forma normal • Consome mais espaço


Cubo


Data Mart – silos de dados departamentais

Departamento X

RH

Auditoria

… onde tradicionalmente assentam as ferramentas de BI

Departamento X

RH

Auditoria

Capítulo III Diferentes utilizadores  ferramentas diferentes
Sub-título

No que toca a reporting, dashboards, mobile, …

Tipo de informação
 Sumário executivo
 KPI
 Informação tabular

Dispositivo Necessidades
 PC  Read-only
 Smartphone  Manipular dados
 Tablet  Reporting “compliance”


Exemplos – ilustrativo

Resp. Departamento

Dep. Financeiro

C-level


Capítulo IV Principais dificuldades


Foto: Sebastião Salgado



“Between 70% to 80% of corporate business intelligence projects fail,
according to research by analyst firm Gartner.” (*)

Estes são os principais factores que levam ao insucesso das iniciativas de BI:
• Falta de Suporte de Negócio (sponsorship)
• Qualidade de Dados (ou falta dela…)
• Dashboards como uma cura genérica
• “Está perfeito como está – nunca o iremos alterar!”

(*) http://www.computerweekly.com/news/1280094776/Poor-communication-to-blame-for-business-intelligence-failure-says-Gartner


Falta de Suporte de Negócio (sponsorship)

As iniciativas de BI têm habitualmente uma fasquia elevada – quando
comparadas com os outros projectos.
Quando (e eu intencionalmente não refiro "se") o projecto estiver atrasado ou
deixa de ir ao encontro das expectativas, ter o apoio de pessoas com
capacidade de decisão é fundamental.


Qualidade de Dados (ou falta dela…)

Outros sistemas / soluções podem ser capazes de esconder dados de má
qualidade, mas a qualidade dos dados está totalmente exposta numa solução
de BI.
Os dois resultados mais comuns quando se lida com má qualidade dos dados
são falhas nos processos ETL – por exemplo, não haver match entre dados – e
as decisões tomadas com base em dados incorrectos. Em tais casos, a
confiabilidade e a precisão do sistema será interrogado, e o Negócio
começará, então, a questionar o investimento na própria solução.

“Garbage in – garbage out”


Dashboards como uma cura genérica

Dashboards gráficos muito atraentes, precisam da mesma quantidade de
planeamento e cuidadosa consideração sobre o seu conteúdo / finalidade –
como faria em qualquer outro projecto.

Os painéis que mostram valores inconsistentes ou que não fluem facilmente
para o resto dos dados da organização correm o risco de diminuir a confiança
na solução, levando a abandono.

Lembrem-se do “one size doesn’t fit all”


“Está perfeito como está – nunca o iremos alterar!”

Muitas organizações tratam o BI como uma série de projectos discretos
(muitas vezes departamentais), com foco na entrega de um conjunto fixo de
requisitos.
O BI é um alvo em movimento –
durante o primeiro ano de qualquer implementação de BI, os utilizadores
tendem normalmente a solicitar alterações para melhor atender às suas
necessidades ou para melhorar os processos de negócios subjacentes. Essas
mudanças podem afectar 35% a 50% das funções da solução.

As organizações devem, portanto, definir um processo
de revisão que faça a gestão da obsolescência e
substituição dentro do portfólio de BI.


Wrap-up

“One size doesn’t
fit all”
Principal objectivo
do BI: Pensem nas
necessidades dos
Business utilizadores ,
Decision tipos de
Making informação e
nos devices

(Falta de) Pensar que uma
Qualidade de iniciativa de BI
Falta de Suporte Dados Dashboards como tem fim
de Negócio uma cura
(sponsorship) garbage in – genérica Devemos estar
barbage out constantemente
em melhoria
contínua


Lembrem-se


Há sempre uma forma diferente de interpretar os dados…
ou
Nem sempre queremos ver a verdade…


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