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Sérgio Mafra
Líder Inovação TI
21 Setembro 2016
Transformando a informação
em Self-Service BI no ONS
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Macro direcionadores para o Ciclo 2016 - 2018
Organização Digital -> Transformação Digital
Definição: Utilização maciça de tecnologia para melhorar radicalmente o desempenho
e/ou o alcance da empresa.
Visão GIT: “Deve-se repensar cada processo/serviço sob a ótica da informação e não
somente sob a ótica da tarefa/atividade. Conceitos como Internet das coisas, Mobilidade e
Analytics devem ser progressivamente incluídos nas soluções ofertadas.”
Organização
Digital ???
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Transformação Digital nas indústrias
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Organização Digital em 3 Enfoques
Fonte: MIT Center for Digital Business and CapGemini Consulting - 2011
Experiência do
Cliente
Processos
Operacionais
Modelo de
Negócios
Entendimento do Cliente
• Segmentação com
Analytics
• Análise de midia Social
Crescimento
• Vendas por meio digital
• Marketing Preditivo
• Processo de vendas
contínuo
Contato com o Cliente
• Atendimento ao cliente
• Canais sincronizados
• Self-Service
Capacidades Digitais
Processos Digitais
• Melhoria do Desempenho
• Novas Funções
Colaborador Digital
• Trabalho Remoto
• Comunicação Rápida
• Troca de Conhecimento
Gestão Desempenho
• Transparência Operacional
• Decisões baseadas em
Dados
Negócios Modificados
• Produtos/Serviços
• Físico para Digital
Novos Negócios
• Produtos Digitais
• Novas Fronteiras
Globalização
• Integração Empresarial
• Decisão descentralizada
• Serviços Compartilhados
• Processos e Dados unificados
• Capacidades Analíticas
• Integração TI e Negócio
• Entregas Rápidas
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Organização Digital
Fonte: MIT Center for Digital Business and CapGemini Consulting - 2011
PROCESSO DE CONTATO COM CLIENTE PROCESSOS OPERACIONAIS
Midia Social Analytics
Digitalização
do Processo
Colaboração
Interna
Experiência
do Cliente
Mobilidade Sensores
Integração de Dados
MODELOS DE NEGÓCIO
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Decisão baseada em Fatos...em um Mar de Informações
The Rime of the Ancient Mariner by
Gustave Doré
“And Water, water, every where,
Nor any drop to drink.”
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Os 3 principais botões de qualquer aplicação
OK Cancelar
Exportar para Excel
Segundo o Gartner:
“As soluções tradicionais de BI são ETLs caros de
exportação de dados para o Excel”
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Novos Ventos
Fonte: Gartner
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O desafio do uso de Analytics
Análise Descritiva
Information Portal
Análise Diagnóstica
Analytics Workbench
Análise Preditiva e Prescritiva
Data Science
Fonte: Gartner
Disciplinas D2P2
Self-Service Colaboração
BI & Relatórios
Métricas & Dashboards
Business Analytics
Visualizações & Descobertas
Analytics Avançado
Previsões & Otimizações
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Uma plataforma moderna de BI que suporta o
desenvolvimento de conteúdo analítico habilitado pela
TI.
• É uma arquitetura auto-contida que habilita usuários
não-técnicos para o uso autônomo de analytics – do
acesso, carga e preparação de dados até a análise
interativa com a colaboração dos resultados.
• É diferente das plataformas tradicionais de BI, onde o
conteúdo analítico é produzido pela área de TI, usando
ferramentas e conhecimentos específicos, com uma
considerável modelagem inicial de dados, aliada a
uma camada pré-definida de metadados.
O BI Moderno....
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Enterprise Data Warehouse
IT “faz tudo”
Reativo
Lento
Estático
Complicado
Tabular
Relatórios
Desktop
On premise
Negócio x TI
Logical Data Warehouse (Big Data)
Self-service
Proativo
Rápido
Interativo
Fácil
Visual
Analytics
Mobile
Cloud
Negócio & TI
O BI Moderno....
BI BA
Business Intelligence Business Analytics
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Frentes
Arquitetura de Informação
Revisão do SAP BO
Revisão/Expansão do ODS
Governança de Dados/Analytics
Upgrade do Informix
Self-Service BI
Qualidade de Dados
Projeto Information Management
Mapa Mundi das Funções/Relações
Definição dos Papéis e Responsabilidades
Atualização da infra-estrutura da Base de Dados
Técnica
Otimização dos ambientes Produtivo e Analítico
Garantia da consistência, acuracidade dos dados
Modernização do Ambiente de BI Tradicional
Aumento Produtividade/Democratização Acesso
Objetivos
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Self-Service BI
Iniciativas em Andamento (2016)
• Pós-Operação: Simulação de impactos Resoluções da ANEEL
• Proteção: Análise estatísta das Pertubações (Desligamento
Forçados)
• Comunicação: Apresentação de dados históricos do ONS.
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Self-Service BI
Acesso aos
dados
Exploração
“Blend”“Discover”
Colaboração
Ciclo do Descobrimento
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Self-Service BI
Resultados (até agora)
• Preparação de Dados: A TI prepara o conjunto de dados inicial.
A área de negócios expande.
• Governança de Dados: As ferramentas permitem implementar
uma governança através do controle de acesso aos painéis e/ou
DataSets, o acesso às fontes de dados é gerenciado pelo
servidor de base de dados.
• Camada Semântica: O fornecimento de uma camada semântica
ainda está sendo discutido.
• Modelo de Dados: O modelo de dados está construído para
sistemas e não para pessoas.
• Organização: A forma de trabalhar em time possibilitou a
preparação de painéis rapidamente, com análise mais ampla e
riqueza de insights.
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Self-Service BI
Próximos Passos
• Centro de Excelência (CoE): Preparação de estrutura para foco
nas Disciplinas, Pessoas, Processos e Tecnologia de Analytics.
• Capacitação: Treinamento e habilitação dos usuários (TI e
Negócio).
• ODS: Revisão da modelagem do armazenamento das
informações.
• Aplicação do BI Tradicional: Revisão da forma do uso do BI
Tradicional, dentro de uma avaliação criteriosa.
• Revisão do modelo de aplicações: Pensar Analytics como
parte da entrega da solução completa.
• Governança: Discussão e implementação da Governança de
Dados em conjunto com a Governança da Informação.
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Perguntas ?
smafra@ons.org.br

TIEnergia2016

  • 1.
    1 Sérgio Mafra Líder InovaçãoTI 21 Setembro 2016 Transformando a informação em Self-Service BI no ONS
  • 2.
    2 Macro direcionadores parao Ciclo 2016 - 2018 Organização Digital -> Transformação Digital Definição: Utilização maciça de tecnologia para melhorar radicalmente o desempenho e/ou o alcance da empresa. Visão GIT: “Deve-se repensar cada processo/serviço sob a ótica da informação e não somente sob a ótica da tarefa/atividade. Conceitos como Internet das coisas, Mobilidade e Analytics devem ser progressivamente incluídos nas soluções ofertadas.” Organização Digital ???
  • 3.
  • 4.
    4 Organização Digital em3 Enfoques Fonte: MIT Center for Digital Business and CapGemini Consulting - 2011 Experiência do Cliente Processos Operacionais Modelo de Negócios Entendimento do Cliente • Segmentação com Analytics • Análise de midia Social Crescimento • Vendas por meio digital • Marketing Preditivo • Processo de vendas contínuo Contato com o Cliente • Atendimento ao cliente • Canais sincronizados • Self-Service Capacidades Digitais Processos Digitais • Melhoria do Desempenho • Novas Funções Colaborador Digital • Trabalho Remoto • Comunicação Rápida • Troca de Conhecimento Gestão Desempenho • Transparência Operacional • Decisões baseadas em Dados Negócios Modificados • Produtos/Serviços • Físico para Digital Novos Negócios • Produtos Digitais • Novas Fronteiras Globalização • Integração Empresarial • Decisão descentralizada • Serviços Compartilhados • Processos e Dados unificados • Capacidades Analíticas • Integração TI e Negócio • Entregas Rápidas
  • 5.
    5 Organização Digital Fonte: MITCenter for Digital Business and CapGemini Consulting - 2011 PROCESSO DE CONTATO COM CLIENTE PROCESSOS OPERACIONAIS Midia Social Analytics Digitalização do Processo Colaboração Interna Experiência do Cliente Mobilidade Sensores Integração de Dados MODELOS DE NEGÓCIO
  • 6.
    6 Decisão baseada emFatos...em um Mar de Informações The Rime of the Ancient Mariner by Gustave Doré “And Water, water, every where, Nor any drop to drink.”
  • 7.
    7 Os 3 principaisbotões de qualquer aplicação OK Cancelar Exportar para Excel Segundo o Gartner: “As soluções tradicionais de BI são ETLs caros de exportação de dados para o Excel”
  • 8.
  • 9.
    9 O desafio douso de Analytics Análise Descritiva Information Portal Análise Diagnóstica Analytics Workbench Análise Preditiva e Prescritiva Data Science Fonte: Gartner Disciplinas D2P2 Self-Service Colaboração BI & Relatórios Métricas & Dashboards Business Analytics Visualizações & Descobertas Analytics Avançado Previsões & Otimizações
  • 10.
    10 Uma plataforma modernade BI que suporta o desenvolvimento de conteúdo analítico habilitado pela TI. • É uma arquitetura auto-contida que habilita usuários não-técnicos para o uso autônomo de analytics – do acesso, carga e preparação de dados até a análise interativa com a colaboração dos resultados. • É diferente das plataformas tradicionais de BI, onde o conteúdo analítico é produzido pela área de TI, usando ferramentas e conhecimentos específicos, com uma considerável modelagem inicial de dados, aliada a uma camada pré-definida de metadados. O BI Moderno....
  • 11.
    11 Enterprise Data Warehouse IT“faz tudo” Reativo Lento Estático Complicado Tabular Relatórios Desktop On premise Negócio x TI Logical Data Warehouse (Big Data) Self-service Proativo Rápido Interativo Fácil Visual Analytics Mobile Cloud Negócio & TI O BI Moderno.... BI BA Business Intelligence Business Analytics
  • 12.
    12 Frentes Arquitetura de Informação Revisãodo SAP BO Revisão/Expansão do ODS Governança de Dados/Analytics Upgrade do Informix Self-Service BI Qualidade de Dados Projeto Information Management Mapa Mundi das Funções/Relações Definição dos Papéis e Responsabilidades Atualização da infra-estrutura da Base de Dados Técnica Otimização dos ambientes Produtivo e Analítico Garantia da consistência, acuracidade dos dados Modernização do Ambiente de BI Tradicional Aumento Produtividade/Democratização Acesso Objetivos
  • 13.
    13 Self-Service BI Iniciativas emAndamento (2016) • Pós-Operação: Simulação de impactos Resoluções da ANEEL • Proteção: Análise estatísta das Pertubações (Desligamento Forçados) • Comunicação: Apresentação de dados históricos do ONS.
  • 14.
  • 15.
    15 Self-Service BI Resultados (atéagora) • Preparação de Dados: A TI prepara o conjunto de dados inicial. A área de negócios expande. • Governança de Dados: As ferramentas permitem implementar uma governança através do controle de acesso aos painéis e/ou DataSets, o acesso às fontes de dados é gerenciado pelo servidor de base de dados. • Camada Semântica: O fornecimento de uma camada semântica ainda está sendo discutido. • Modelo de Dados: O modelo de dados está construído para sistemas e não para pessoas. • Organização: A forma de trabalhar em time possibilitou a preparação de painéis rapidamente, com análise mais ampla e riqueza de insights.
  • 16.
    16 Self-Service BI Próximos Passos •Centro de Excelência (CoE): Preparação de estrutura para foco nas Disciplinas, Pessoas, Processos e Tecnologia de Analytics. • Capacitação: Treinamento e habilitação dos usuários (TI e Negócio). • ODS: Revisão da modelagem do armazenamento das informações. • Aplicação do BI Tradicional: Revisão da forma do uso do BI Tradicional, dentro de uma avaliação criteriosa. • Revisão do modelo de aplicações: Pensar Analytics como parte da entrega da solução completa. • Governança: Discussão e implementação da Governança de Dados em conjunto com a Governança da Informação.
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