BUSINESS INTELLIGENCE

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DATA MART

  A tecnologia usada tanto no DW como no Data Mart é a mesma, as variações que
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DATA MINING

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Balanced Scorecard

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O BUSINESS INTELLIGENCE DEVE:

  Permitir um rápido retorno do investimento

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Cristiane Rocha Thiel

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Business Intelligence

  1. 1. BUSINESS INTELLIGENCE De início temos a necessidade de armazenar os mais variados tipos de dados: nomes de clientes listas de produtos preços dos produtos quantidades em estoque quantidades vendidas Entre outras informações dependendo do ramo de atividade da empresa. CLIENTE PRODUTO PAGAMENTO MARCIO CALÇA JEANS CARTÃO CRÉDITO DADOS ALINE BLUSA AZUL CHEQUE
  2. 2. BUSINESS INTELLIGENCE Surge então a necessidade de transformar dados em informações, um exemplo seria transformar uma tabela do Access em um relatório. Porém somente este relatório não seria útil para a tomada de decisões, pois é preciso antes a transformação das informações em conhecimento. No final da década de 70, junto com os PC’s, surgem os ambientes de Front Office e Back Office, para definir onde seriam armazenados os dados e quais aplicativos e sistemas fariam a gestão empresarial. BACK FRONT BACK FRONT BUSINESS OFFICE OFFICE OFFICE OFFICE INTELLIGENCE (ERP) (CRM) (ERP) (CRM)
  3. 3. BUSINESS INTELLIGENCE Business Intelligence é o processo de analisar informações brutas acumuladas da sua empresa e a partir delas obter insights valiosos. Business Intelligence permite que os responsáveis pelas decisões tenham as informações certas, na hora certa e no lugar certo, capacitando-os a tomar melhores decisões corporativas. O Business Intelligence permite: 1. Aumentar as vendas 2. Estreitar as relações com clientes 3. Criar produtos melhores 4. Fornecer serviços melhores 5. Tornar as operações mais eficientes 6. Reduzir custos 7. Tomar melhores decisões
  4. 4. BUSINESS INTELLIGENCE A FUNÇÃO DO BUSINESS INTELIGENCE É RESPONDER PERGUNTAS Análise do Produto Qual dos meus produtos é mais lucrativo? Quais produtos são menos lucrativos mas têm a maior penetração? Análise de Vendas Como está a tendência de vendas nas lojas do sul do estado de São Paulo? Que linhas de produto têm tendência de receita crescente? Análise de Clientes Quais as características de 10% dos clientes mais importantes e lucrativos?
  5. 5. BUSINESS INTELLIGENCE ERP – ENTERPRISE RESOURCE PLANNING Gestão das informações administrativas e financeiras Distribuição e logística Gestão de projetos Administração dos recursos humanos SCM – SUPPLY CHAIN MANAGEMENT Gerenciamento da cadeia de suprimentos CRM – CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT Call Center Administração de vendas Automação comercial
  6. 6. BUSINESS INTELLIGENCE DATA WAREHOUSE Organizar os dados corporativos da melhor maneira, para dar subsídio de informações aos gerentes e diretores das empresas para tomada de decisão. Um DW permite a geração de dados integrados e históricos auxiliando os diretores a decidirem embasados em fatos e não em intuições ou especulações, o que reduz a probabilidade de erros aumentado a velocidade na hora da decisão. Cerca de 88% dos diretores admitem que dedicam quase 75% do tempo às tomadas de decisão apoiadas em análises subjetivas, menosprezando o fato de que por volta de 100% deles tem acesso a computadores.
  7. 7. BUSINESS INTELLIGENCE DATA MART A tecnologia usada tanto no DW como no Data Mart é a mesma, as variações que ocorrem são mínimas, sendo em volume de dados e na complexidade de carga. A principal diferença é a de que os Data Marts são voltados somente para uma determinada área, já o DW é voltado para os assuntos da empresa toda. Portanto, cabe a cada empresa avaliar a sua demanda e optar pela melhor solução. O maior atrativo para implementar um data Mart é o seu custo e prazo.
  8. 8. BUSINESS INTELLIGENCE Com o aparecimento de data mart ou warehouse departamental, a abordagem descentralizada passou a ser uma das opções de arquitetura data warehouse. Os data marts podem surgir de duas maneiras: 1. Top-down: é quando a empresa cria um Data Warehouse e depois parte para a segmentação, ou seja, divide o Data Warehouse em áreas menores gerando assim pequenos bancos orientados por assuntos. 2. Botton-up: é quando a situação é inversa. A empresa por desconhecer a tecnologia, prefere primeiro criar um banco de dados para somente uma área. Com isso os custos são bem inferiores de um projeto de DW completo.
  9. 9. BUSINESS INTELLIGENCE DATA MINING Qualquer sistema de Data Warehouse (DW) só funciona e pode ser utilizado plenamente, com boas ferramentas de exploração. Como o DW, possui bases de dados bem organizadas e consolidadas, as ferramentas de Data Mining ganharam grande importância e utilidade. Essa técnica, orientada a mineração de dados, oferece uma poderosa alternativa para as empresas descobrirem novas oportunidades de negócio e acima de tudo, traçarem novas estratégias. O propósito da análise de dados é descobrir previamente características dos dados, sejam relacionamentos, dependências ou tendências desconhecidas.
  10. 10. BUSINESS INTELLIGENCE As ferramentas de Data Mining analisam os dados, descobrem problemas ou oportunidades escondidas nos relacionamentos dos dados, e então diagnosticam o comportamento dos negócios, requerendo a mínima intervenção do usuário, assim ele se dedicará somente a ir em busca do conhecimento e produzir mais vantagens competitivas. Como podemos ver, as ferramentas de Data Mining, baseadas em algoritmos que forma a construção de blocos de inteligência artificial, redes neurais, regras de indução e lógica de predicados, somente facilitam e auxiliam o trabalho dos analistas de negócio das empresas, ajudando as mesmas a serem mais competitivas e maximizarem seus lucros.
  11. 11. BUSINESS INTELLIGENCE Tais descobertas tornam-se parte da estrutura informacional em que decisões são formadas. Uma típica ferramenta de análise de dados ajuda os usuários finais na definição do problema, na seleção de dados e a iniciar uma apropriada análise para geração da informação, que ajudará a resolver problemas descobertos por eles. Em outras palavras, o usuário final reage a um estímulo externo, a descoberta do problema por ele mesmo. Se o usuário falhar na detecção do problema, nenhuma ação é tomada. A premissa do Data Mining é uma argumentação ativa, isto é, em vez do usuário definir o problema, selecionar os dados e as ferramentas para analisar tais dados, as ferramentas do Data Mining pesquisam automaticamente os mesmos a procura de anomalias e possíveis relacionamentos, identificando assim problemas que não tinham sido identificados pelo usuário.
  12. 12. BUSINESS INTELLIGENCE OLAP As ferramentas OLAP são as aplicações que nossos usuários finais têm acesso para extraírem os dados de suas bases com os quais gera relatórios capazes de responder as suas questões gerenciais. Elas surgiram juntamente com os sistemas de apoio a decisão para fazerem a extração e análise dos dados contidos nos Data Warehouses e Data Marts. Características dessas ferramentas: Consultas ad-hoc - Nada mais é do que o próprio usuário gerar consultas de acordo com suas necessidades de cruzar as informações de uma forma não vista e com métodos que o levem a descoberta daquilo que procura. Slice-and-Dice- Essa característica das ferramentas OLAP é de extrema importância. Com ela nós podemos analisar nossas informações de diferentes prismas limitados somente pela nossa imaginação. Utilizando esta tecnologia conseguimos ver a informação sobre ângulos que anteriormente inexistiam sem a confecção de um DW e a utilização de uma ferramenta OLAP.
  13. 13. BUSINESS INTELLIGENCE Drill Down/Up - Consiste em fazer uma exploração em diferentes níveis de detalhe das informações. Com o Drill Down você pode “subir ou descer” dentro do detalhamento do dado, como por exemplo analisar uma informação tanto diariamente quanto anualmente, partindo da mesma base de dados. Geração de Queries- A geração de queryes no OLAP se dá de uma maneira simples, amigável e transparente para o usuário final, o qual precisa ter um conhecimento mínimo de informática para obter as informações que deseja. Cada uma destas tecnologias e técnicas tem seu lugar no mercado de DSS (Decision Support System) e apóia diferentes tipos de análises. É importante lembrar que as exigências do usuário devem ditar que tipo de Data Mart você está construindo. Como sempre, a tecnologia e técnicas devem estar bem fundamentadas para atenderem da melhor maneira possível essas exigências. Os Data Warehouses / Data Marts, servem como fonte de dados para estas aplicações, assegurando a consistência, integração e precisão dos dados.
  14. 14. BUSINESS INTELLIGENCE Balanced Scorecard É um modelo de gestão que auxilia as organizações a traduzirem a estratégia em objetivos operacionais. O BSC foi desenvolvido há cerca de 10 anos por Robert Kaplan e David Norton (Universidade de Harvard). A sua implementação permite criar uma visão ampla dos objetivos da empresa para atingir todos os níveis da organização.
  15. 15. BUSINESS INTELLIGENCE Workflow Distribuição de tarefas de uma pessoa para outra através de um sistema de rede de acordo com um conjunto de regras. O Workflow rastreia todos os momentos de trabalho e gera estatísticas sobre eles, auxiliando os gerentes a identificarem gargalos nos processos.
  16. 16. BUSINESS INTELLIGENCE O BUSINESS INTELLIGENCE DEVE: Permitir um rápido retorno do investimento Ser amplamente adotada pelos usuários de toda organização Crescer e se adaptar de acordo com as mudanças do negócio Ser flexível e fácil de aplicar Suportar uma grande variedade de tipos de dados Ser compatível com a Internet Fornecer conclusões de forma personalizada e oportuna Lidar com grandes volumes de dados e quantidade de usuários Capacitar os usuários para tomar decisões e agir
  17. 17. BUSINESS INTELLIGENCE Cristiane Rocha Thiel Tel.: (11) 7834-7756 cristiane@cristianerocha.net www.cristianerocha.net OBRIGADA!

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