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Business Intelligence

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NEGÓCIO ELECTRÓNICO BUSINESS INTELLIGENCE Sociedade Portuguesa de Inovação União Europeia Fundo Social Europeu Projecto apoiado pelo Programa Operacional Plurifundos da Região Autónoma da Madeira (POPRAM III), co-financiado pelo Estado Português e pela União Europeia, através do Fundo Social Europeu. Carlos Sezões | José Oliveira | Miguel Baptista
Introdução ao Curso :.  Business intelligence  refere-se à simbiose entre gestão e tecnologia. Não existe como tecnologia isolada dos processos estratégicos que se desenvolvem no seio de qualquer organização.  :.  Business Intelligence  é um processo produtivo cuja matéria-prima é a informação e o produto final o conhecimento. Tudo se baseia, portanto, em planear, gerir e controlar a informação de forma a criar conhecimento e a distribuí-lo de forma optimizada. No mundo actual (empresarial e não só), em que a informação é um recurso quase ilimitado, esta tarefa assume-se como essencial.  :.  A implementação de um projecto de  business intelligence  é hoje uma decisão crítica e complexa, que deve ser gerida com o máximo rigor. Desde o momento em que se estudam as necessidades e a justificação de implementação, passando pela avaliação previsional da sua rendibilidade, até ao processo de implementação «no terreno», são necessárias competências significativas de gestão de projectos, gestão do risco e gestão da mudança para que o resultado seja, de facto, o esperado Slide 2
Apresentação e Conceito   .: 1.1 – Enquadramento .: 1.2 – Arquitectura e características de um sistema de  Business   Intelligence Slide 3
Objectivos do Capítulo No final do capítulo os formandos deverão ser capazes de: .:   Compreender o conceito de Business Intelligence e a sua importância no contexto da gestão empresarial actual; .:   Assimilar os principais objectivos e vantagens competitivas do Business Intelligence como ferramenta de suporte à decisão.   Slide 4 Business Intelligence | Apresentação e Conceito
Conceito de  business   intelligence   (BI)  é um conceito generalista, hoje relacionado com uma determinada categoria de processos de negócio, aplicações de  software  e tecnologias específicas.  Metas fundamentais do BI:  recolher dados, transformar esses dados em informação (através de descoberta de padrões e tendências) e, sequencialmente, informação em conhecimento útil e oportuno para a tomada de decisão.  :.  A implentação de  Sistemas  ERP ( enterprise   resource   planning ) ,  CRM ( customer   relationship   management ) ,  SCM ( supply   chain   management ) ,  datawarehouses  e o advento da Internet estão constantemente a oferecer informações aos gestores; é, pois, necessário transformar dados em conhecimento. :.  Novas exigências: processo de controlo interno, de gestão da  performance , sistemas de informação para suporte à decisão; em síntese, aprimorar a ligação da estratégia à execução, facilitando assim o ciclo de gestão (planear – dirigir – monitorizar – avaliar – reportar).  Slide 5 Figura 1 – Os novos sistemas de informação para gestão Business Intelligence | Apresentação e Conceito | Enquadramento   Gestão ERP CRM SCM
Slide 6 Business intelligence  –  conceito que engloba um vasto conjunto de aplicações de apoio à tomada de decisão que possibilitam um acesso rápido, partilhado e interactivo das informações, bem com a sua análise e manipulação; através destas ferramentas, os utilizadores podem descobrir relações e tendências e transformar grandes quantidades de informação em conhecimento útil.  Numa primeira síntese, os sistemas de  business intelligence  têm como  objectivos fundamentais: :.  Acesso a dados fiáveis  – a fiabilidade dos dados, a sua fácil integração e compreensão interáreas é essencial; :.   Aumento da transparência e compreensão do negócio  – a disponibilização de conhecimento em tempo real (o «quê», o «quanto», o «quando», o «onde» e o «como») permite aos gestores e decisores ter uma perspectiva as áreas que devem controlar com total transparência e aumentar a sua capacidade de compreensão (o «porquê»); :.  Suporte para a tomada de decisão  – só uma compreensão oportuna da realidade pode permitir tomadas de decisão eficazes – daí o valor do conhecimento produzido pelos sistemas de BI. Business Intelligence | Apresentação e Conceito | Enquadramento

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Business Intelligence

  • 1. NEGÓCIO ELECTRÓNICO BUSINESS INTELLIGENCE Sociedade Portuguesa de Inovação União Europeia Fundo Social Europeu Projecto apoiado pelo Programa Operacional Plurifundos da Região Autónoma da Madeira (POPRAM III), co-financiado pelo Estado Português e pela União Europeia, através do Fundo Social Europeu. Carlos Sezões | José Oliveira | Miguel Baptista
  • 2. Introdução ao Curso :. Business intelligence refere-se à simbiose entre gestão e tecnologia. Não existe como tecnologia isolada dos processos estratégicos que se desenvolvem no seio de qualquer organização. :. Business Intelligence é um processo produtivo cuja matéria-prima é a informação e o produto final o conhecimento. Tudo se baseia, portanto, em planear, gerir e controlar a informação de forma a criar conhecimento e a distribuí-lo de forma optimizada. No mundo actual (empresarial e não só), em que a informação é um recurso quase ilimitado, esta tarefa assume-se como essencial. :. A implementação de um projecto de business intelligence é hoje uma decisão crítica e complexa, que deve ser gerida com o máximo rigor. Desde o momento em que se estudam as necessidades e a justificação de implementação, passando pela avaliação previsional da sua rendibilidade, até ao processo de implementação «no terreno», são necessárias competências significativas de gestão de projectos, gestão do risco e gestão da mudança para que o resultado seja, de facto, o esperado Slide 2
  • 3. Apresentação e Conceito .: 1.1 – Enquadramento .: 1.2 – Arquitectura e características de um sistema de Business Intelligence Slide 3
  • 4. Objectivos do Capítulo No final do capítulo os formandos deverão ser capazes de: .: Compreender o conceito de Business Intelligence e a sua importância no contexto da gestão empresarial actual; .: Assimilar os principais objectivos e vantagens competitivas do Business Intelligence como ferramenta de suporte à decisão. Slide 4 Business Intelligence | Apresentação e Conceito
  • 5. Conceito de business intelligence (BI) é um conceito generalista, hoje relacionado com uma determinada categoria de processos de negócio, aplicações de software e tecnologias específicas. Metas fundamentais do BI: recolher dados, transformar esses dados em informação (através de descoberta de padrões e tendências) e, sequencialmente, informação em conhecimento útil e oportuno para a tomada de decisão. :. A implentação de Sistemas ERP ( enterprise resource planning ) , CRM ( customer relationship management ) , SCM ( supply chain management ) , datawarehouses e o advento da Internet estão constantemente a oferecer informações aos gestores; é, pois, necessário transformar dados em conhecimento. :. Novas exigências: processo de controlo interno, de gestão da performance , sistemas de informação para suporte à decisão; em síntese, aprimorar a ligação da estratégia à execução, facilitando assim o ciclo de gestão (planear – dirigir – monitorizar – avaliar – reportar). Slide 5 Figura 1 – Os novos sistemas de informação para gestão Business Intelligence | Apresentação e Conceito | Enquadramento Gestão ERP CRM SCM
  • 6. Slide 6 Business intelligence – conceito que engloba um vasto conjunto de aplicações de apoio à tomada de decisão que possibilitam um acesso rápido, partilhado e interactivo das informações, bem com a sua análise e manipulação; através destas ferramentas, os utilizadores podem descobrir relações e tendências e transformar grandes quantidades de informação em conhecimento útil. Numa primeira síntese, os sistemas de business intelligence têm como objectivos fundamentais: :. Acesso a dados fiáveis – a fiabilidade dos dados, a sua fácil integração e compreensão interáreas é essencial; :. Aumento da transparência e compreensão do negócio – a disponibilização de conhecimento em tempo real (o «quê», o «quanto», o «quando», o «onde» e o «como») permite aos gestores e decisores ter uma perspectiva as áreas que devem controlar com total transparência e aumentar a sua capacidade de compreensão (o «porquê»); :. Suporte para a tomada de decisão – só uma compreensão oportuna da realidade pode permitir tomadas de decisão eficazes – daí o valor do conhecimento produzido pelos sistemas de BI. Business Intelligence | Apresentação e Conceito | Enquadramento
  • 7. Tabela 1 – Valor Acrescentado das tecnologias business intelligence – aplicações funcionais nas Empresas Slide 7 Business Intelligence | Apresentação e Conceito | Enquadramento - Previsão, planeamento e orçamentação - Análise de performance - Consolidação financeira - Reporting financeiro Finanças - Eficiência Operacional - Planeamento da produção - Controlo de qualidade - Análise da cadeia logística Operações/ Logística - Planeamendo da afectação de recursos - Avaliação da performance - Análise da compensação - Avaliação das Competências Recursos Humanos - Penetração no Mercado/ Segmentos - Eficácia das campanhas de marketing (análise de meios) - Análise do ciclo de vida de produto/serviço Marketing - Análises do comportamento do consumidor - Análise de rendibilidade de consumidores/ segmentos - Análise de cross-selling - Análise de força de vendas - Análise de canais de distribuição Comercial Business Intelligence – Aplicações funcionais nas Empresas
  • 8. Slide 8 Figura 2 – Estrutura típica e simplificada de um sistema tecnológico de business intelligence Business Intelligence | Apresentação e Conceito | Arquitectura e características de um sistema de Business Intelligence
  • 9. As promessas do BI - entregar a informação certa, à pessoa certa, no tempo certo - são evidenciadas em seguida: 1.ª Evidência – Um projecto de BI permite a aquisição de competências distintivas ao nível da modelação da informação Os projectos de business intelligence permitem criar modelos e de definição, inventário, conversão e distribuição da informação, com vista a assegurar a coerência do conhecimento criado; 2.ª Evidência – Os projectos de BI graduais constituem benchmarks para optimizar a informação organizacional; à medida que avançamos na busca de um conhecimento organizacional, multidimensional e optimizado, os projectos de BI permitem um melhor aperfeiçoamento dos processos de trabalho e originam uma maior exigência por parte das comunidades de utilizadores. Cada patamar ou benchmark reflecte um valor básico ( core value ) e um valor avançado ( advanced value ). 3.ª Evidência – Um projecto de BI por clusters (nichos) assegura uma simbiose integrada e duradoura entre a visão de negócio e a visão tecnológica da organização. Slide 9 Business Intelligence | Apresentação e Conceito | Arquitectura e características de um sistema de Business Intelligence
  • 10. Business Intelligence | Apresentação e Conceito | Arquitectura e características de um sistema de Business Intelligence Slide 10 Figura 3 - O Processo de modelização da informação
  • 11. Slide 11 Figura 4 – Valor básico e valor avançado de uma implementação Figura 5 - Cluster de business intelligence para a decisão de preços Business Intelligence | Apresentação e Conceito | Arquitectura e características de um sistema de Business Intelligence
  • 12. Business Intelligence | Panorama Actual dos Sistemas de Informação e da Gestão .: 2.1 – Os Sistemas de Informação para Gestão: Legacy Systems vs. Intelligence Systems .: 2.2 As Business Pains : Forecasting , Planeamento e Orçamentação .: 2.3 Análise da Informação Slide 12
  • 13. .: Conhecer a infra-estrutura tecnológica anterior à introdução das tecnologias de Business Intelligence; .: Conhecer os principais processos estratégicos de decisão empresarial . .: Compreender o impacto dos projectos de BI na eficiência e eficácia desses processos. Business Intelligence | Panorama Actual dos Sistemas de Informação e da Gestão Slide 13
  • 14. Abordagem actual – necessidades de integração com vista aos processos estratégicos de um organização, balizados no seu ciclo de gestão – análise e gestão estratégica, planeamento e orçamentação, previsão, consolidação financeira, reporting e análise da performance , e gestão dos resultados e das compensações. - Necessidade de intelligence systems , para os quais as ferramentas de business intelligence serão a matéria-prima tecnológica, com competências ao nível de: :. acesso pertinente à informação; :. capacidade de análise; :. capacidade de reporting . Planear, orçamentar, prever – Na sequência da definição da estratégia empresarial, como elaborar todo o processo de planeamento operacional e financeiro e respectiva orçamentação de forma a tornar estas operações em instrumentos úteis para a nossa gestão? Slide 14 Figura 6 – Processos Estratégicos vs. Processos Operacionais Business Intelligence | Panorama Actual dos Sistemas de Informação e da Gestão | Os Sistemas de Informação para Gestão: Legacy Systems vs. Intelligence Systems Planeamento, Gestão e Controlo, Estratégico, Gestão do Risco Produção, Operações, Logística, Vendas, Gestão Financeira, Gestão RH
  • 15. Suporte : é a pedra-de-toque de todo o sistema. As tecnologias tradicionais mais utilizadas são as folhas de cálculo, agrupadas através de um conjunto complexo de ligações (solução complexa, de grande morosidade processual e pouco fiável. Objectivos: :. Capacidade de planear com rapidez e flexibilidade; :. Envolvimento de toda a organização no processo, de forma transparente e em tempo real; :. Introdução de capacidades de previsão ao longo do ano, sem rever todo o processo; :. Promoção da avaliação e accountability de todas as áreas e respectivos responsáveis, através de um sistema de custos baseado nas sua tarefas operacionais; Implementar a estratégia e gerir a performance Como disseminar por toda a organização a informação sobre os objectivos estratégicos, respectivas metas e indicadores e como gerir a performance em tempo real? :. Comunicar indicadores através de métricas (medidas) que traduzam a actividade relevante; :. Apurar estes indicadores em tempo útil, de forma a que o ciclo de gestão seja rápido e fluído; :. Reforçar o empowerment , dotando cada responsável de capacidades de interacção; :. Permitir uma rápida compreensão da performance ao longo do tempo, avaliando a evolução e as relações causa-efeito entre as variáveis. Slide 15 Business Intelligence | Panorama Actual dos Sistemas de Informação e da Gestão | As Business Pains : Forecasting , Planeamento e Orçamentação
  • 16. Análise da Informação :. Diversidade de factos e as dimensões de análise (geográfica, comercial, de produto) das empresas actuais tornam extremamente complexa a tarefa dos analistas de gestão e decisores. :. Como tornar transparentes, em tempo real, os principais factos e tendências do negócio, de forma a retirar a partir deles conclusões e decisões de natureza correctiva? Esta questão é mais pertinente quando se tem, por exemplo, centenas de referências (tipologias) de produtos, dezenas de unidades de negócio distribuídas geograficamente, diversos fornecedores alinhados numa cadeia de abastecimentos a montante e diferentes segmentos de clientes/consumidores a jusante das nossas operações. Slide 16 Figura 7 – Representação da visão de negócio dos gestores Efectuar o controlo interno e gerir o risco Como identificar claramente os riscos do negócio e formalizar um sistema de controlo interno capaz de monitorizar os eventos/tendências indesejáveis para os nossos objectivos? :. Necessidade de gerir as várias categorias de riscos financeiros, estratégicos, ambientais, etc., utilizando modelos matemáticos sofisticados de análise de impacto de cenários. Business Intelligence | Panorama Actual dos Sistemas de Informação e da Gestão |Análise da Informação
  • 17. Databases e DataWarehousing .: 3.1 – Conceitos de bases de dados .: 3.2 – Conceito de data warehouse .: 3.3 – Os Data Marts .: 3.4 – Conceito e importância dos metadados .: 3.5 – As Etapas para a construção de um Data Warehouse Slide 17
  • 18. Objectivos do Capítulo 3 - Databases e DataWarehousing .: Conhecer os conceitos básicos de bases de dados e datawarehousing, pilares básicos dos projectos de Business Intelligence; .: Compreender a importância das questões relativas aos metadados e à qualidade dos dados para o sucesso destes projectos ; .: Adquirir noções básicas sobre o processo de construção de um datawarehouse; Slide 18
  • 19. Business Intelligence | Bases de dados e Data Warehousing | Conceito de bases de dados Base de dados - colecção de dados organizada de uma determinada forma sistematizada – na actualidade, em formato electrónico. .: Modelos de bases de dados – relaciona e dimensional ( data warehousing) . .: Dados organizam-se em tabelas divididas em e linhas e colunas ou atributos ou campos (cada coluna contém um valor discreto) .: Os valores das colunas podem ser geralmente números texto nulos (valor desconhecido) vazios (sem valor). .: Consulta a bases de dados faz-se utilizando «SQL» ( structured query language ) . .: Existem várias versões da linguagem SQL mas a maioria cumpre os padrões do ANSI. .: Para manipular e consultar as bases de dados é, normalmente, necessária uma aplicação designada como «sistema de gestão de bases de dados» (SGBD) Ex. tabela de clientes ao lado Slide 19 Tabela 1 – Tabela de clientes Os SGBD mais completos possuem outras funcionalidades. .: processamento de transacções, .: salvaguarda, .: recuperação de dados, .: controlo de acessos, .: evitam a corrupção dos ficheiros, .: e muitas outras funcionalidades. Relações entre tabelas Para introduzir ou consultar informações, os campos com a informação necessária não têm que estar todos na mesma tabela.
  • 20. Slide 20 A informação pode estar disseminada por várias tabelas, porque todas podem ser consultadas ao mesmo tempo através da linguagem SQL - devem possuir um ou vários campos comuns, relacionáveis. Tabela 3 – Tabela de moradas junção («join») -> modelo relacional -> «normalização». «formas normais». + normalizada = actualizações + rápidas das tabelas - normalizada = + rápida consultas complexas envolvendo várias tabelas -> modelo dimensional .: chave primária é o conjunto de uma ou mais colunas cujos valores identifiquem unicamente um registo .: «chave estrangeira» - conjunto de uma ou mais colunas que correspondem à chave primária da tabela que a contém Business Intelligence | Bases de dados e Data Warehousing | Conceito de bases de dados
  • 21. Business Intelligence | Bases de dados e Data Warehousing | Conceito de data warehouse Arquitecturas de DW Star schema (esquema em estrela) O esquema em estrela (star schema) é, talvez, o modelo mais utilizado na concepção de um DW.Tabelas de Dimensões e Tabelas de Factos Slide 21 Figura 8 – Elementos essenciais do conceito de datawarehouse Data warehouse é um repositório de informação que congrega os dados históricos de cariz operacional e transaccional de uma organização agrupados numa (ou várias) bases de dados.
  • 22. S now-flake schema (esquema em floco) Igual ao star schema mas as dimensões são normalizadas Slide 22 Tabela 9 Tabela 10 Conceito de Chave Estrangeira (Surrogate Key) Business Intelligence | Bases de dados e Data Warehousing | Conceito de data warehouse
  • 23. Business Intelligence | Bases de dados e Data Warehousing | Os Data Marts Slide 23 Data Mart - versão mais especializada e específica de um data warehouse . A sua criação advém da necessidade de agrupar e configurar dados funcionalmente homogéneos ( e. g ., data mart de vendas, de recursos humanos). A criação de um data mart prende-se frequentemente com: .: performance .: Segurança .: Utilidade Importante: Custo/beneficio de redundância de informação entre DW corporativo e datamarts específicos.
  • 24.
  • 25. Business Intelligence | Bases de dados e Data Warehousing | Etapas para a construção de um Data Warehouse Slide 25 Figura 9 – Processo de construção de um data warehouse 1º - Desenvolvimento de um business case sólido que justifique o início de um projecto desta dimensão 2º - Avaliação das infra-estruturas da empresa, quer a nível técnico ( software , hardware , rede), quer a nível não técnico (metodologias, padrões nos processos, etc.). 3º - Planeamento - dividir o projecto em mini-projectos com abrangência limitada, para que se possam atingir resultados no espaço de poucos meses. 4º Análise dos dados – análise aprofundada das fontes de dados para identificar redundâncias e falhas de qualidade dos dados, e seleccionar quais serão as fontes mais fiáveis para o DW 5º Análise do repositório de metadados – definição dos tipos de metadados que deverão ser capturados, guardados e entregues aos utilizadores
  • 26. ETL é um conjunto de processos que permite às organizações extrair dados de fontes de informação diversas, reformulá-los e carregá-los para uma nova aplicação. O processo de ETL deve ser: .: expansível .: facilmente alterável .: ter bom desempenho Extracção : é o processo de obtenção de uma cópia dos dados que estão na fonte em diversos formatos e estruturas ( flat files , relational database files ). Nesta etapa poder-se-ão copiar todos os dados, ou só aqueles que foram modificados desde a última extracção; Transformação : conversão dos dados em informação. Carregamento : consiste em povoar, através da inserção de registos, as tabelas de destino no data warehouse , organizadas de acordo com o modelo escolhido. Slide 26 Fig. 10 – Processo de ETL Business Intelligence | Bases de dados e Data Warehousing | Etapas para a construção de um Data Warehouse
  • 27. As Ferramentas de Business Intelligence .: 4.1 – As Ferramentas do Business Intelligence .: 4.2 – Aplicações Analíticas ( OLAP Analisys ) .: 4.3 – Aplicações de Event Management .: 4.4 – Ferramentas de visualização: Dashboarding e Scorecarding .: 4.5 – Data Mining Slide 27
  • 28. Objectivos do Capítulo .: Conhecer as várias ferramentas tecnológicas de Business Intelligence e suas características básicas; .: Diferenciar e segmentar as tecnologias de acordo com os seus objectivos de utilização e valor acrescentado para determinadas tarefas ; Slide 28 Business Intelligence | As Ferramentas de Business Intelligence
  • 29. Data Integration/ ETL Ferramentas que facilitam o processo de ETL, as quais têm sofrido uma enorme evolução; possibilidade actual de parametriza-las, utilizando linguagem de programação, de forma a ir além das capacidades tradicionais, com mais-valias em termos de perfil de dados (data profiling) , qualidade de dados (data quality) e gestão de metadados. Business/Production Reporting As aplicações de production reporting justificam-se pela monitorização das operações da organização numa base de continuidade – muitas vezes diária. Transmitem, com grande regularidade, os dados fundamentais (quantidades, valor, alertas para valores de excepção) ao acompanhamento e análise. Slide 29 Fig. 11 – Data Integration & Reporting Business Intelligence | As Ferramentas de Business Intelligence
  • 30. Ferramentas de Analisys & Querying Ferramentas concebidas para proporcionar aos utilizadores finais-decisores e analistas altos níveis de autonomia e interactividade no acesso à informação (sem ficarem constrangidos apenas a parcelas segmentadas e/ou parametrizadas do conhecimento útil); Slide 30 Aplicações Analíticas (OLAP Analisys) OLAP (on-line analytical processing) é um conceito que se refere a aplicações informáticas que permitem, de forma partilhada, a análise de informação multidimensional, originária de diversas fontes de dados. As tecnologias OLAP permitem reestruturar os dados de uma base de dados relacional numa perspectiva multidimensional. Podem-se fazer então queries sobre esta estrutura, com vista a detectar tendências e a tirar conclusões. Figura 12 – Conceito da análise OLAP Business Intelligence | As Ferramentas de Business Intelligence
  • 31. Business Intelligence | As Ferramentas de Business Intelligence | Aplicações Analíticas (OLAP Analisys) Podem ser distinguidos essencialmente três tipos de OLAP: o multidimensional OLAP (MOLAP), o relational OLAP (ROLAP) e o hybrid OLAP (HOLAP). Cubos OLAP Os cubos OLAP são representações abstractas de uma projecção de uma relação RDBMS (relational database management system) : W:(X,Y,Z) -> W Nesta função, X, Y e Z são as chaves e representam eixos e W o valor que resulta do seu cruzamento e preenche a célula respectiva do cubo. O cubo OLAP permite formas de navegação fáceis e intuitivas, através de diferentes graus de detalhe da informação. .: .. Possibilidade de navegar nos dados, aumentando o grau de detalhe (drill down); .: Rearranjar as linhas e colunas de dados em análise, o chamado «slice and dice». Slide 31 Figura 13 – Imagem de ecrã da aplicação Analysis Studio
  • 32. Aplicações da tecnologia OLAP – Projectos analíticos departamentais É hoje pertinente a adaptação da tecnolgia OLAP a um conjunto de áreas departamentais ou funcionais: Finanças .: Balanço Multidimensional .: Análise Financeira .: Análise de Cash-Flows Marketing/ Comercial .: Análise das vendas .: Rendibilidade Produto/ Cliente .: Análise de Marketing Estratégico .: Análise de Marketing Operacional Produção .: Gestão da Capacidade de Produção Recursos Humanos .: Administração de RH Slide 32 Business Intelligence | As Ferramentas de Business Intelligence | Aplicações Analíticas (OLAP Analisys)
  • 33. Aplicações de Event Management .: Aplicações orientadas para uma monitorização contínua dos processos sem interacção do utilizador; .: Ênfase na automatização de processos de negócio e de decisão, de forma a reduzir drasticamente o tempo de passagem à acção e respectiva resolução. Ex: um alerta automático quando as vendas desçam abaixo de um determinado valor. Slide 33 Ferramentas de visualização: Dashboarding e scorecarding A visualização é, claramente, um dos factores fundamentais à assimilação e percepção de quem decide. Hoje em dia, utilizam-se, gráficos e tabelas básicos, indicadores e sinalécticas, animações, ferramentas interactivas de análise multidimensional e as chamadas aplicações de scorecarding e dashboarding , Os scorecards aperfeiçoam o reporting tradicional ao utilizarem medidas-alvo pré-definidas ( e. g ., objectivos de vendas, razões de rendibilidade e eficiência) com os respectivos dados actuais e desvios. Os dashboards comunicam quantidades complexas de informação de uma forma rápida e intuitiva. Traduzem os dados de uma forma graficamente apelativa e amiga do utilizador, através de mapas e gráficos diversos. Fig. 14 - Aplicação de Dashboarding Cognos Reportnet® Business Intelligence | As Ferramentas de Business Intelligence | Aplicações de Event Management
  • 34. A visualização de informação multidimensional - obriga, à existência de aplicações sofisticadas de visualização. Pie charts multidimensionais - este grafismo permite normalmente analisar até três variáveis dependentes (correspondentes ao tamanho, altura e cor). Gráficos de barras multidimensionais Os gráficos de barras multidimensionais permitem aos utilizadores (através dos eixos e dos níveis de cor) a visualização de dados diversos. Histogramas multidimensionais Os histogramas, que representam várias dimensões, estão vocacionados para análises de grandes volumes de dados. Data Mining Data mining (mineração de dados ) – é um conceito que engloba todos os processos que, através de uma diversidade de ferramentas tecnológicas de análise, permitem descobrir padrões e relações num determinado conjunto de dados. Slide 34 Figura 15 – Histograma multidimensional Data mining descritiva – refere-se à descrição dos seus principais atributos estatísticos (valores médios, desvio-padrão e desvio médio, entre outros) e da visualização destes valores (através de gráficos e tabelas); Business Intelligence As Ferramentas de Business Intelligence | Ferramentas de visualização: Dashboarding e scorecarding
  • 35. Business Intlligence | As Ferramentas de Business Intelligence | Data Mining Slide 35 Figura 16 – Representação gráfica da arquitectura de um sistema de data mining Data mining predictiva – sustenta-se em modelos predictivos baseados nos dados apurados. Estes modelos (baseados em algoritmos) devem ser elaborados, testados e validados em face à realidade, com vista a apurar a sua fiabilidade - processo de natureza cíclica, em permanente revisão. O processo de data mining Um projecto de data mining deverá ser prosseguido através das seguintes etapas: 1 - Definir o business case 2 - Construir a base de dados-alvo do data mining 3 - Explorar os dados 4 -Preparar os dados para a sua modelação 5 - Construir um protótipo do modelo 6 - Avaliar o modelo 7 - Implementar o modelo validado
  • 36. A emergência do Corporate Performance Management (CPM) .: 5.1 – Conceito de CPM: alinhar a estratégia com a execução .: 5.2 – Estrutura e componentes de um sistema de CPM .: 5.3 – Etapas do management cycle : planeamento, monitorização e análise Slide 36
  • 37. Slide 37 Objectivos do Capítulo .: Compreender o Corporate Performance Management como visão integradora do ciclo de gestão e das tecnologias de BI; .: Conhecer as várias componentes e funcionalidades de um sistema de CPM; Business Inteligece | A emergência do Corporate Performance Management (CPM)
  • 38.
  • 39. Realidades emergentes : .: A função de planeamento está, progressivamente, a abarcar outros domínios para além da área financeira (ex: operacional, comercial); .: Orçamentos tradicionais (estáticos e inflexíveis) estão a dar lugar a rolling forecasts .: As métricas de gestão do desempenho estão a ser implementadas e comunicadas através da organização (utilização de scorecards e outras metodologias); .: Importância das correlações que permitam descortinar modelos de impacto de variáveis entre si; .: Disseminação das ferramentas de análise de resultados e seus drivers ; A tecnologia tem um papel essencial – o papel de change enabler , isto é, de promotor e catalizador da mudança. CPM ( (corporate performance management) - permite estabelecer metodologias e tecnologias para uma monitorização do desempenho da empresa em tempo real e para a visualização da relação entre as diversas variáveis, abrangendo as fases do ciclo de gestão: .: Definição das opções estratégicas e alinhamento de objectivos finais e intermédios; .: Compromissos através do planeamento e da respectiva orçamentação; .: Medição do desempenho através de modelos pré-definidos (ex: BSC , EFQM); .: Discernimento de eventos e tendências, através de uma análise de dados objectiva e Avaliação; .: Geração de um feedback das conclusões obtidas e realinhamento/ medidas correctivas. Slide 39 Business Inteligece | A emergência do Corporate Performance Management (CPM) Conceito de CPM: alinhar a estratégia com a execução
  • 40. Slide 40 Figura 18 – Modelo detalhado das várias etapas e tarefas do Corporate Performance Management Estrutura de um sistema de CPM .: Constituída por hardware , software , processos e pessoas (utilizadores). .: Será a interacção entre estas diversas partes que permitirá ao sistema apresentar as suas propostas de valor sequenciais: disseminação do conhecimento e monitorização do desempenho. .: De uma forma geral, e com base na experiência das companhias de software líderes mundiais, um sistema de CPM deverá ter os seguintes componentes: Performance management solutions Industry solutions – cada «indústria» tem determinadas especificidades, relacionadas naturalmente com o seu core business e os seus factores principais de sucesso. Business Inteligece | A emergência do Corporate Performance Management (CPM) Conceito de CPM: alinhar a estratégia com a execução
  • 41.
  • 42.
  • 43. Monitorização do desempenho: garantir alinhamento e accountability .: A monitorização do desempenho baseada na tecnologia deve permitir a gestão por objectivos, .: .. A componente de monitorização (scorecarding) de um sistema de performance management deverá ser um instrumento de implementação da estratégia corporativa que comunique de forma adequada os objectivos definidos (com indicadores chave e relações causa-efeito). A abordagem do BSC inclui as seguintes dimensões: .: Perspectiva financeira .: Perspectiva dos clientes .: Perspectiva dos processos internos .: Perspectiva da aprendizagem e crescimento Slide 43 Figura 20 – Modelo de balanced scorecard, utilizado como suporte sistematizado e coerente das aplicações de scorecarding Business Inteligece | A emergência do Corporate Performance Management (CPM) | Etapas do management cycle : planeamento, monitorização e análise
  • 44. Os mapas estratégicos , corolário desta abordagem, fazem a ligação entre os objectivos estratégicos e todos os outros existentes nas quatro perspectivas tradicionais em relações explícitas de causa-efeito; Análise e reporting : gerar conhecimento de apoio ao negócio A Capacidade de analisar e reportar a informação é a condição essencial para uma correcta accountability . As ferramentas descritas anteriormente (OLAP, ferramentas de query , dashboards ) são essenciais, pois permitem responder às questões fundamentais (onde, como, quando, quanto e porquê) – só assim estará fechado o ciclo de gestão prescrito no corporate performance management . Slide 44 Figura 21 – Imagem de ecrã de uma aplicação de análise multidimensional Cognos® Business Inteligece | A emergência do Corporate Performance Management (CPM) | Etapas do management cycle : planeamento, monitorização e análise
  • 45. Business Intelligence | Business Activity Monitoring (BAM): a promessa do Business Intelligence para o século XXI .: 6.1 – O conceito e vantagens do BAM .: 6.2 – Estrutura do sistema BAM .: 6.3 – O Risk Portal: a próxima promessa do BAM Slide 45
  • 46. Slide 46 Objectivos do Capítulo .: Conhecer o conceito de BAM, seus componentes e a suas vantagens na gestão de eventos em tempo real; .: Compreender o valor acrescentado do BAM para áreas críticas como a gestão de risco. Business Intelligence | Business Activity Monitoring (BAM): a promessa do Business Intelligence para o século XXI
  • 47. .: Fazendo a fusão entre a abordagem de análise e reporting (que é a matriz fundamental da business intelligence ), e o conceito de business integration (que representa a integração e automatização dos processos de negócio), as aplicações BAM proporcionam alertas em tempo real, baseados em métricas pré-definidas, despoletados quando estas métricas atingem um valor considerado crítico e necessitam assim de uma intervenção por parte da gestão da organização. As métricas e os respectivos alertas devem corresponder a eventos que tenham de facto relevância para as operações e para os objectivos definidose não devem funcionar isoladamente – só apresentará bons níveis de eficácia quando combinada com funcionalidades de análise multidimensional ou de data mining . Slide 47 Figura 22 - Modelo de uma ferramenta de BAM Business Intelligence | Business Activity Monitoring (BAM) | O conceito e as vantagens do BAM
  • 48. Slide 48 Componentes essenciais de aplicações BAM: Data integration – os dados são recolhidos nas suas aplicações de origem; Análise – os dados são analisados automaticamente mediante as regras de negócio; Entrega da informação – para além das interfaces mais vulgares das aplicações de front-end , a informação poderá ser remetida para telemóveis (via SMS), e-mail , Fax, PDA, entre outros. Tendências do BAM - pressupõem uma maior integração de alertas em áreas de ponta como o CEP (complex event processing) . A informação pertinente (detecção de padrões, hierarquia de eventos, etc.) deve ser descoberta, comunicada e respondida pela área da gestão. Business Intelligence | Business Activity Monitoring (BAM) | O conceito e as vantagens do BAM Gestão de equipamentos críticos Gestão da capacidade de produção Gestão do controlo de qualidade e prazos de produção Gestão Industrial Gestão do Risco de Crédito Gestão da Liquidez Gestão Financeira e Crédito Gestão de manutenções e reparações Gestão de prazos e de espaços Gestão e tracking de bens perecíveis Gestão Industrial Gestão de vendas e de pipelines de vendas Gestão de SLA’s (serviço ao Cliente) Gestão de Contact-Centers Gestão de Upgrades de produtos Gestão de Clientes/ Comercial BAM – Contextos de negócio pertinentes à aplicabilidade do BAM
  • 49. RFID: tecnologia de apoio ao BAM .: .. Os . sistemas RFID ( radio frequency identification – Identificação por rádio-frequência ) são sistemas automáticos de identificação que, através da tecnologia de rádio-frequência, permitem a localização automática de pessoas, produtos ou equipamentos. .: Através de portadores de dados – as etiquetas que contêm chips de silicone –, que vêm anexos aos itens a monitorizar, é possível a detecção a uma distância remota por um leitor, sem a necessidade de estar ao alcance visual. Esta tecnologia, integrada num modelo de gestão, pode utilizar de forma proveitosa a informação recolhida pelos leitores e processá-la conforme os objectivos e resultados pretendidos - em particular nos processos de negócio de operações e logística. Slide 49 Figura 23 – Processo simplificado do RFID Business Intelligence | Business Activity Monitoring (BAM) | Estrutura do sistema BAM
  • 50. As temáticas da gestão dos riscos e do controlo interno estão hoje, como já vimos, no topo da agenda dos gestores de topo. Os projectos de gestão de risco deverão ser iniciados com uma fase de avaliação do risco: identificação dos riscos – estratégicos, financeiros, operacionais, entre outros –, sua categorização – críticos e não críticos – e definição dos respectivos indicadores. As tecnologias de business intelligence , e as aplicações BAM em particular, podem auxiliar de forma muito positiva na construção do seu corolário, da sua etapa final, o risk portal . O risk portal mais não será mais do que uma aplicação de front-end que permita um interface completo, de forma a monitorizar em tempo real as métricas essenciais inerentes aos principais riscos. Slide 50 Figura 24 – Imagem de ecrã de um risk portal Business Intelligence | Business Activity Monitoring (BAM) | O Risk Portal : a próxima promessa do BAM
  • 51. ROI: o valor acrescentado de um projecto de Business Intelligence .: 7.1 – A importância de avaliar a rendibilidade do BI .: 7.2 – Os custos directos do projecto .: 7.3 – Os custos indirectos do projecto .: 7.4 - Medir os Proveitos do BI Slide 51
  • 52. Objectivos do Capítulo .: Compreender a importância de, na actualidade, avaliar e demonstrar a rendibilidade de projectos tecnológicos nas empresas; .: Conhecer os vários componentes para calcular o ROI de um projecto de BI; Slide 52 Business Intelligence | ROI: o valor acrescentado de um projecto de Business Intelligence
  • 53. .: Experiências de implementação de sistemas e tecnologias de informação nos últimos 10 anos – integração de processos e operações (ERP), gestão integrada dos clientes (CRM), transição do ano 2000 (projectos Y2K) ou aproveitamento do advento da Internet ( e-business e e-commerce ) com taxas de sucesso preocupantes; .: Atitude de extrema prudência com que as administrações encaram hoje os seus investimentos estruturantes em novas tecnologias - da abordagem «go big or go home» para a atitude de «think big, start small» .: Necesidade do cálculo do ROI ( return on investment – retorno do investimento). ROI = Benefícios reconhecidos/custos com implementação x 100 Como o cálculo do ROI envolve a análise ao longo do tempo (geralmente, entre 3 e 5 anos), é importante ter em atenção o valor do tempo em termos financeiros. Deste modo, é pertinente ter em conta os cash-flows descontados através do cálculo do VAL (valor actual líquido), quer em termos de numerador, quer em termos de denominador. Slide 53 Business Intelligence | ROI: o valor acrescentado de um projecto de Business Intelligence | A importância de avaliar a rendibilidade do BI
  • 54.
  • 55. .: Custos de infra-estrutura de TI - necessidade de aumentar as capacidades da infra-estrutura subjacente, a modo a fazer face às exigências da «estrutura» de business intelligence . - actualizações do software e do hardware já existentes ou o incremento das capacidades das redes de comunicações; .: Custos de implementação - recursos humanos reservados às tarefas necessárias ao lançamento, desenvolvimento e conclusão do projecto. O elemento humano é segmentado entre as categorias de colaboradores e consultores externos. .: Custos de formação – acções de formação para os utilizadores finais das aplicações e para os responsáveis pela sua manutenção e gestão. Ex: custos dos formadores, manuais didácticos, instalações utilizadas e o tempo dispendido nas acções formativas. .: Custos de suporte e manutenção - actualizações de software e a manutenção de toda a estrutura (custos consideráveis quando se considera um intervalo de tempo alargado). .: Custos de desempenho - deverão ser considerados em fases de avaliação intermédia ( e. g. , ao fim de dois anos) ou de avaliação final do projecto – Ex. ineficiências ao nível do serviço expectável (o chamado downtime ). Slide 55 Figura 26 – O conjunto de custos directos de um Projecto de BI Infra-estrutura de TI Implementação Aquisição Formação Suporte e Manutenção Desempenho Business Intelligence | ROI: o valor acrescentado de um projecto de Business Intelligence | Os custos directos do projecto
  • 56. Os custos indirectos do projecto Referem-se aos custos de compatibilidade entre tecnologias e a custos de oportunidade com a sua utilização (inevitáveis dada a diversidade de ferramentas diferentes de BI, cada uma com os seus requisitos próprios em termos de fontes de dados e alimentação do sistema ). Estas «manutenções» devem pois ser devidamente consideradas e adicionadas ao denominador da equação do ROI. Existência de «fenómenos de erosão» nos benefícios do BI: .: baixa aceitação por parte do seu público-alvo, seja por razões de resistência à mudança ou falta de interligação e de um trabalho em rede eficaz entre os utilizadores; .: desencanto com as funcionalidades: após um período inicial de entusiasmo com o sistema, o nível de utilização decai continuamente, ao longo do tempo (ex: as questões de escalabilidade). Slide 56 Business Intelligence | ROI: o valor acrescentado de um projecto de Business Intelligence Os custos indirectos do projecto
  • 57. Medir os benefícios do BI Constrangimentos essenciais na aferição dos benefícios: .: A criação de valor pela tecnologia depende de muitas variáveis organizacionais, por vezes com comportamentos diversos consoante os níveis hierárquicos; .: As tecnologias de BI estão cada vez mais integradas com a restante infra-estrutura de sistemas de informação da organização, também ela em constante mudança (dficuldade de imputação de melhorias). Slide 57 Business Intelligence | ROI: o valor acrescentado de um projecto de Business Intelligence Os custos indirectos do projecto
  • 58. Gestão e implementação de Projectos de Business Intelligence .: 8.1 – Características e especificidades dos projectos de BI .: 8.2 – A preparação do projecto: o project-charter .: 8.3 – Afectação e organização dos recursos humanos .: 8.4 - Definir o road-map : o plano do projecto .: 8.5 - Implementação Tecnológica Slide 58
  • 59. Objectivos do Capítulo No final do capítulo os formandos deverão ser capazes de: .: Compreender, numa perspectiva de gestão de projecto, as áreas críticas para o sucesso de implementação de tecnologias de Business Intelligence; .: Conhecer as etapas essenciais para o planeamento, gestão e controlo de um projecto de Business Intelligence. Business Intelligence | Gestão e implementação de Projectos de Business Intelligence Slide 59
  • 60. .: Projectos de business intelligence - Empreendimentos complexos e com um impacto considerável nas estruturas e nos workflows de decisão empresariais. .: A entrada de uma nova tecnologia pressupõe, frequentemente, a alteração de papéis, funções e responsabilidades e a execução de novas tarefas. O planeamento e a execução de um projecto de BI deverão ser efectuados mediante o desenvolvimento de várias etapas sequenciais, que deverão gerar resultados (deliverables) objectivos e geríveis. Terão de ser prosseguidas algumas etapas fundamentais e definidas as seguintes questões essenciais, agrupadas no que se designa frequentente «project charter. Slide 60 Figura 27 – Representação genérica das actividades da gestão de projectos Business Intelligence | Gestão e implementação de Projectos de Business Intelligence | Características e especificidades dos projectos de BI
  • 61.
  • 62. Slide 62 Objectivos e metas Alinhar os objectivos estratégicos com as iniciativas corporativas. Em concreto: .: de que forma a tecnologia vai potenciar resultados concretos ( i. e . conhecimento) para incrementar margens, volume de negócios, explorar novos segmentos, reduzir custos ( e. g ., cycle times mais pequenos) ou rentabilizar quaisquer recursos empresariais. .: definir, de forma quantitativa, que «problemas de negócio» ou que «oportunidades de negócio» o projecto de BI irá resolver ou potenciar o aproveitamento. Solução de business intelligence proposta - as aplicações, ferramentas e os modelos de BI são muitos e variados, conforme o enquadramento do projecto. A solução proposta deverá descrever, de forma sintética, toda a arquitectura subjacente ( data warehousing , soluções de ETL) até aos utilizadores finais. Análise da infra-estrutura tecnológica - os sistemas de informação em actividade na organização no momento zero (o momento de que partimos para a implementação do projecto) devem estar identificados – aplicações de tipo ERP, CRM, SCM, etc; Gap analisys - Podemos então analisar os gaps (as lacunas, os hiatos na integração actual ou capacidade de integração futura) existentes nos sistemas de informação; Análise custo-benefício - considera-se a determinação preliminar do ROI (retorno do investimento); Deliverables do projecto - em função dos objectivos e metas delineados, consubstanciam-se na ferramentas a instalar e sua consequente aplicação de negócio; por exemplo: uma aplicação de scorecarding , como suporte a um modelo de balanced scorecard ; Business Intelligence | Gestão e implementação de Projectos de Business Intelligence | A preparação do projecto: o project charter
  • 63. Slide 63 Requisitos do histórico - pressupõe o acompanhamento dos factos mais relevantes ao longo do tempo – segmento o tempo em dias, semanas, meses, trimestres ou anos (conforme os ciclos de negócio inerentes a cada realidade e que a empresa queira monitorizar). Condições de data quality – é essencial ter uma noção do estado da qualidade dos dados da organização (dados operacionais ( source files ) e das várias bases de dados) para uma estimativa razoável das tarefas de «limpeza dos dados» (data cleansing) . Controlo e gestão da mudança - tendo em conta a não linearidade dos projectos de BI, importa criar mecanismos de registo e tracking para todas as alterações (descrição, data do pedido, pessoa que promove, data de efectivação) e quantificar o impacto que a alteração teve no plano-base. Estrutura organizacional da equipa - num cenário típico (empresa objecto de implementação e um implementador), as equipas de um projecto de BI poderão ter uma estrutura como a que se propõe no quadro ao lado: Figura 28 – Organigrama da estrutura organizacional da equipa Business Intelligence | Gestão e implementação de Projectos de Business Intelligence | A preparação do projecto: o project charter
  • 64. Slide 64 Project risk assessment - num projecto de BI, os grandes riscos estão no cronograma, no custo financeiro e na qualidade dos resultados do projecto. Neste âmbito, teremos as seguintes tarefas: 1. Identificação dos riscos - efectuada de duas formas: avaliando Objectivos e avaliando Cenários. 2. Enquadramento e categorização dos riscos - avaliação quanto ao impacto e a probabilidade e análises de sensibilidade. 3. Identificação de indicadores e triggers – definir os indicadores de risco e os despoletadores, que consistem em situações de extrema que anunciam uma eminente materialização do risco; 4. Definição de planos de mitigação - os planos de mitigação têm como finalidade explicitar um conjunto de acções, com o objectivo de diminuir a severidade do impacto da ocorrência do risco. 5. Definição de planos de contingência (ou remediação) - pressupõe a indicação das acções reactivas a pôr em prática se o risco identificado se materializar efectivamente. 6. Definição das actividades de comunicação e reporting - estabelecer rotinas (baseadas, sempre que possível, em sistemas automatizados e informatizados) que permitam a comunicação de determinados parâmetros ou métricas específicas. Figura 29 – Padrão para elaboração de uma risk assessment scoring matrix Business Intelligence | Gestão e implementação de Projectos de Business Intelligence | A preparação do projecto: o project charter
  • 65. Slide 65 Afectação e organização dos recursos humanos Ter em atenção: (1) Competências (skills) técnicas para desempenhar as tarefas requeridas; (2) Conhecimentos específicos (expertise) na área/actividade de negócio; (3) Impedimentos previsíveis ao trabalho efectivo dos recursos humanos. As funções mais comuns num projecto de business intelligence são as seguintes: Project manager – assegurará a gestão da equipa envolvida e definirá os aspectos mais relevantes da gestão e execução do projecto, controlando prazos, recursos e resultados; Business representative – “patrocina” e negoceia os obstáculos à interligação negócio/tecnologia; Application developer – planifica o modelo de acesso e de análise dos dados e as capacidades da ferramenta a utilizar, bem como a estimativa do tempo para o «protótipo» e o desenvolvimento; Data administrator – responsável pelos dados que irão alimentar o modelo; Data quality analist – deverá pugnar pela qualidade da informação, através da pesquisa e do diagnóstico de problemas de qualidade, como inconsistências e redundâncias; Database administrator – deverá assegurar a fiabilidade, segurança e o desempenho das BD; ETL developer – responsável pela construção de programas, scrips (guiões com estrutura proposta) e todos os componentes necessários para levar os dados das fontes para o destino;. Meta data administrator – será responsável por implementar e desenvolver a estratégia dos metadados, garantindo que todos são capturados, armazenados e actualizados. Business expert – deverá transmitir conhecimento específico de determinada área de negócio. Business Intelligence | Gestão e implementação de Projectos de Business Intelligence | Afectação e organização dos recursos humanos
  • 66.
  • 67. Implementação Tecnológica Sendo obviamente casuístico, o processo têm as etapas mais importantes tipificadas. 1. Identificação das fontes de dados - confirmar a disponibilidade e localização das fontes da raw data , isto é, dos dados em bruto, e identificar as ligações 2. Conversão de dados lineares em dados estruturados - definição de modelos estruturados de dados, de acordo com os modelos de análise e decisão de cada negócio 3. Criação de mecanismos de ETL para alimentar o modelo - execução dos modelos definidos, com base na sua integridade, a dispersividade e a dimensão 4. Modelação e criação do front-end - a forma de visualização dos vários modelos; 5. Definição da estratégia de acessibilidade - a distribuição e difusão da informação pelas várias categorias de utilizadores 6. Avaliação da eficácia dos outputs - validação final âmbito - objectivos – concretização. Slide 67 Fig. 31 – O modelo de 6 etapas de Implementação tecnológica Business Intelligence | Gestão e implementação de Projectos de Business Intelligence | Implementação Tecnológica 1. Identificação das fontes de dados 5. Definição da estratégia de acessibilidade 6. Avaliação da eficácia dos outputs 4. Modelação e criação do front-end e 3. Criação de mecanismos de ETL para alimentar o modelo 2. Conversão de dados lineares em dados estruturados
  • 68. Apresentação de Case Studies .: 9.1 – Projecto Grupo Brodheim .: 9.2 – Projecto Jassen-Cilag Slide 68
  • 69. Business Intelligence | Apresentação de Case Studies Slide 69 Objectivos do Capítulo .: Conhecer exemplos práticos da implementação de Business Intelligence, seus constrangimentos e factores críticos de sucesso; .: Compreender e conseguir diagnosticar necessidades e aplicar respectivas soluções tecnológicas.
  • 70. Grupo Brodheim - representação de marcas importantes, gerindo negócios em diversas áreas por meio de cadeias de franchise e diversos pontos de venda. Âmbito do projecto Resposta às seguintes limitações: .: Falta de uniformização e elevada margem erro de informação gestão; .: Elevados custos de manutenção; .: Baixa acessibilidade à informação; .: Utilizadores insatisfeitos; .: Ausência perspectiva global do negócio de franchise . Objectivos .: Obtenção de conhecimento actualizado do negócio; .: . Criação de um sistema flexível para antecipar mudanças no mercado; .: Aumentar o grau de acessibilidade e autonomia dos utilizadores; .: Aumentar o conhecimento dos utilizadores acerca do negócio. Slide 70 Fig. 32 – O projecto Brodheim Business Intelligence | Apresentação de Case Studies | Projecto Grupo Brodheim
  • 71. Análise Prévia - Sistemas existentes na gestão do Grupo Brodheim .: Sistemas informáticos existentes inicialmente não forneciam as informações, formatações e funcionalidades necessárias. .: Novas aplicações de apoio ao controlo e à tomada de decisões, seguiam principalmente a estrutura organizacional antiga, que se dividia rigidamente entre os vários modelos de negócio de retalho e multimarca. Outras áreas funcionais relevantes eram a área financeira e o serviço de clientes. Limitações dos sistemas existentes A) Softwares de retalho - desenho e a funcionalidade desadequados. B) Desempenho, Segurança e Fiabilidade - O desempenho dos sistemas era fraco, sendo a pesquisa de informação pesada e pouco acessível; C) Integração e flexibilidade - não existiam possibilidades de fazer «drill-down» e «slice and dice» sobre valores suspeitos Novo modelo BI: área do retalho Numa primeira fase, o projecto de BI alcançou apenas a área de franchise /retalho. Foi importante considerar o valor da integridade de forma a assegurar que cada parte contribuiria para o fim desejado. Slide 71 Business Intelligence | Apresentação de Case Studies | Projecto Grupo Brodheim
  • 72. Objectivos do modelo no retalho .: Melhoria dos orçamentos de compras e da gestão de stocks ; .: Melhoria do controlo dos objectivos e vendas; .: Aumento das vendas; .: Melhoria da motivação e da gestão dos vendedores; .: Melhoria da relação com os fornecedores. Mapas uniformizados A análise de vendas tem por objectivo o acompanhamento das vendas durante a estação, de modo a tomar medidas correctivas atempadas. Estabeleceram-se, por cada mês, objectivos comerciais e expectativas de vendas, sendo possível comparar as vendas do ano corrente com as do ano anterior e com os objectivos. Este follow-up deve ser efectuado regularmente ao longo dos períodos. A análise de vendas deve ser feita por loja e marca, e distinguir diversas dimensões (tempo, produto, valor). Slide 72 Figura 33 – Imagem de ecrã da aplicação de monitorização e análise de vendas Business Intelligence | Apresentação de Case Studies | Projecto Grupo Brodheim
  • 73. Nova solução tecnológica - técnicas e ferramentas Para o novo sistema de BI, a Brodheim equipou-se com determinadas técnicas e ferramentas: .: Data warehouse e Data mart .: Análise multidimensional .: Data mining .: Sistemas Expert .: Quadro de bordo/ EIS Com este projecto pretendeu-se alcançar os seguintes objectivos: .: Estratégicos: melhoria dos níveis de decisão, controlo e monitorização da actividade do Grupo; agilizar a produção de indicadores com o aumento da capacidade de análise; .: De gestão: Garantir a disponibilidade dos indicadores de rentabilidade do Grupo Brodheim através de uma ferramenta de auxílio à análise da evolução temporal; melhorar o controlo dos produtos, cadeias e respectivas unidades de produção; aprimorar a qualidade das tarefas realizadas pelos colaboradores e a normalização da qualidade dos procedimentos, conceitos de negócio e a métrica no Grupo Brodheim. .: Funcionais: No âmbito da funcionalidade, o modelo de BI implementado visa objectivos concretos para a rentabilização. Neste contexto, o modelo garantiu maior fluidez de informação, redução do tempo utilizado na gestão da informação, automatização de processos de decisão e análise e melhoria na gestão de stocks . Slide 73 Business Intelligence | Apresentação de Case Studies | Projecto Grupo Brodheim
  • 74.
  • 75. Desafio: Janssen Cilag assumiu como objectivo, no decorrer do ano de 2005, a criação de condições tecnologicamente favoráveis para o apoio dos processos de planeamento e controlo de gestão. Ponto de Partida : elaboração do sistema de budget distribuído por nove business plans agregando as respectivas revisões e alterações necessárias. Processo de orçamentação e planeamento da empresa efectuado com a ajuda de ferramentas tradicionais (ERP e ficheiros Excel). Feed-Back dos Utilizadores .: Elevado risco no sistema; .: Complexidade da estrutura – modelo não direccionado para o business plan ; .: Dificuldade na manutenção de acessos; .: Dificuldade na comparação dos exercícios do business plan e da gestão de cenários (versões) Pressupostos assumidos para a solução BI - a solução BI definiu-se com características fundamentais como o seu funcionamento online em tempo real e com capacidades de integração de dados em offline. Slide 75 Business Intelligence | Apresentação de Case Studies | Projecto Janssen Cilag
  • 76. Modelo de planeamento financeiro e da orçamentação .: Estrutura organizacional definida a nível de business units , áreas core business e relação entre ambas. .: . Definição das metodologias de input de pressupostos no âmbito do planeamento financeiro. .: . Consolidação dos dados e os processos com a execução de processos-chave de integração de dados. Outputs do modelo: .: Constituição de demonstrações financeiras por companhia e produto; .: Constituição de um modelo organizado que permita o relacionamento cruzado de dados (cubo multidimensional) que, associado à aplicação de suporte, permite a análise e a extracção dos dados para as ferramentas de suporte utilizadas na empresa. Slide 76 Solução escolhida: Cognos Planning Modelo de orçamentação realizado de acordo com as fases do processo da do grupo e sub-dividido em submodelos que, de acordo com estruturas e planos de validação específicos, se integram no orçamento da empresa. Em paralelo, foi respeitado o sistema de aprovações ( workflow de aprovação) definido. Fig. 34 – Estrutura da Janssen-Cilag Business Intelligence | Apresentação de Case Studies | Projecto Janssen Cilag
  • 77. Slide 77 Fig. 35 - Arquitectura da solução Janssen-Cilag .: Modelo de orçamentação da Janssen apresenta-se constituído por oito submodelos baseados em processos de ligação internos executados por administradores com o objectivo de interligar os dados até ao modelo com propriedades agregadoras. os modelos apresentam-se segmentados por áreas homogéneas e, face à diversidade de factores de introdução de informação (relativamente a factos de produtos, centros de custo, recursos humanos, trademarks e product brands , entre outros), a criação de submodelos tornou-se imperativa. Business Intelligence | Apresentação de Case Studies | Projecto Janssen Cilag
  • 78.