BUSINESS INTELLIGENCE APLICADO AO PRONTUÁRIO ELETRÔNICO DE PACIENTES (PEP).
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BUSINESS INTELLIGENCE APLICADO AO PRONTUÁRIO ELETRÔNICO DE PACIENTES (PEP).

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TCC / RESUMO ...

TCC / RESUMO
O presente trabalho tem como objetivo analisar a utilidade de relatórios gerenciais,
como uma ferramenta de Business Intelligence (BI) aplicados no sistema do
Prontuário Eletrônico do Paciente (PEP). Com a introdução e disseminação dos
sistemas PEPs ocorreram vantagens para profissionais de saúde e pacientes: fonte
para avaliação e tomada de decisão; suporte à pesquisa clínica, estudo
epidemiológicos, avaliação da qualidade do atendimento e ensaios clínicos;
gerenciamento e serviços como faturamento, autorização de procedimentos,
administração e custos. A metodologia de pesquisa foi realizada de acordo com GIL
(2002), como a análise teórica e a exposição de exemplos. Dessa forma, foram
criados cenários fictícios na área da saúde com necessidades hipotéticas em que as
aplicações dos relatórios gerenciais podem auxiliar em: mapeamento de regiões
sobre as quais advêm pacientes com determinados tipos de doenças; identificar
possíveis equívocos médicos sobre diagnósticos imprecisos, dentre outros. Os
resultados obtidos demonstram que é perfeitamente possível realizar o
monitoramento, o mapeamento e a identificação de processos em atendimentos
clínicos em visão macro de todos os envolvidos ou descobrir falhas pontuais que
poderiam ser evitadas com implantação de novo procedimentos preventivos. As
considerações finais apontam que os relatórios gerenciais servem como
instrumentos de análise em todo o sistema de atendimento da saúde. Assim será
possível a melhoria da qualidade do atendimento, definição de novos
procedimentos, implantação de políticas públicas, informações sobre focos e origens
geográficas de doenças, perfis de pacientes que mais sofrem enfermidades, e até,
em nível mais amplo, a prevenção e o controle de pandemias. Poderá ser uma
importante ferramenta ao governo cujo papel é promover o acesso universal e
igualitário à saúde, mediante políticas sociais e econômicas que visem à redução do
risco e serviços para sua promoção, proteção e recuperação do cidadão.
Palavras-chave: Sistemas de saúde. Prontuário Eletrônico do Paciente (PEP).
Business Intelligence (BI). Relatórios gerenciais. Mapeamento. Processos.

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  • 1. CENTRO DE EDUCAÇÃO TECNOLÓGICA PAULA SOUZA FACULDADE DE TECNOLOGIA DE SÃO BERNARDO FÚLVIO AMATO DANTAS FONSECABUSINESS INTELLIGENCE APLICADO AO PRONTUÁRIO ELETRÔNICO DE PACIENTES (PEP). São Bernardo do Campo 2010
  • 2. CENTRO DE EDUCAÇÃO TECNOLÓGICA PAULA SOUZA FACULDADE DE TECNOLOGIA DE SÃO BERNARDO FÚLVIO AMATO DANTAS FONSECABUSINESS INTELLIGENCE APLICADO AO PRONTUÁRIO ELETRÔNICO DE PACIENTES (PEP). Trabalho de Conclusão de Curso aprovado pela Banca Examinadora para obtenção do Grau de Tecnológo, no Curso de Informática para a Gestão de Negócios da FATEC-SB São Bernardo do Campo 2010
  • 3. O que sabemos é uma gota; o que ignoramos é umoceano (Isaac Newton)
  • 4. Dedicatória Realizar um trabalho como este implica empenho,concentração, rigor, e o acompanhamento e estímulo das pessoas que estão mais próximas. Na conclusão desta etapa da minha formação acadêmica fico muito grato a orientadora e professora Sueli Loddi.
  • 5. AGRADECIMENTOS A minha amiga, companheira e namoradora Cristiane Loureiro da Silva quesempre me motivou por meio do incondicionado apoio nos momentos duros eexaustivos. Agradecimentos especiais para a família Fonseca e Amato que tambémestiveram ao meu lado quando precisei. E a gratidão eterna que tenho pela minha querida mãe Angelina Amato (inmemorium) responsável pela construção do meu caráter e dos meus valores.
  • 6. RESUMOO presente trabalho tem como objetivo analisar a utilidade de relatórios gerenciais,como uma ferramenta de Business Intelligence (BI) aplicados no sistema doProntuário Eletrônico do Paciente (PEP). Com a introdução e disseminação dossistemas PEPs ocorreram vantagens para profissionais de saúde e pacientes: fontepara avaliação e tomada de decisão; suporte à pesquisa clínica, estudoepidemiológicos, avaliação da qualidade do atendimento e ensaios clínicos;gerenciamento e serviços como faturamento, autorização de procedimentos,administração e custos. A metodologia de pesquisa foi realizada de acordo com GIL(2002), como a análise teórica e a exposição de exemplos. Dessa forma, foramcriados cenários fictícios na área da saúde com necessidades hipotéticas em que asaplicações dos relatórios gerenciais podem auxiliar em: mapeamento de regiõessobre as quais advêm pacientes com determinados tipos de doenças; identificarpossíveis equívocos médicos sobre diagnósticos imprecisos, dentre outros. Osresultados obtidos demonstram que é perfeitamente possível realizar omonitoramento, o mapeamento e a identificação de processos em atendimentosclínicos em visão macro de todos os envolvidos ou descobrir falhas pontuais quepoderiam ser evitadas com implantação de novo procedimentos preventivos. Asconsiderações finais apontam que os relatórios gerenciais servem comoinstrumentos de análise em todo o sistema de atendimento da saúde. Assim serápossível a melhoria da qualidade do atendimento, definição de novosprocedimentos, implantação de políticas públicas, informações sobre focos e origensgeográficas de doenças, perfis de pacientes que mais sofrem enfermidades, e até,em nível mais amplo, a prevenção e o controle de pandemias. Poderá ser umaimportante ferramenta ao governo cujo papel é promover o acesso universal eigualitário à saúde, mediante políticas sociais e econômicas que visem à redução dorisco e serviços para sua promoção, proteção e recuperação do cidadão.Palavras-chave: Sistemas de saúde. Prontuário Eletrônico do Paciente (PEP).Business Intelligence (BI). Relatórios gerenciais. Mapeamento. Processos.
  • 7. Lista de ilustraçõesFigura 1.3.1 - Fluxo de dados e informações no BI....................................... 17Figura 1.5.1 – Ciclo de Tomada de Decisão ................................................. 20Figura 2.1 – Fases entre Dado e Conhecimento ......................................... 22Figura 2.5.1 – Arquitetura de um Sistema OLAP .......................................... 28Figura 2.5.2 – Esquema DW ........................................................................ 29Figura 3.1 – Arquitetura Genérica da Data Warehouse ................................ 32Figura 2.3.1 - Data Warehouse ................................................................... 36Figura 4.6.2.1 -. Desvantagens do PEP. ..................................................... 43Figura 5.3.1 – Modelo entidade Relacionamento Modelo Transacional – 49Visão do Pessoa ..........................................................................................Figura 5.3.2 – Modelo entidade Relacionamento – Visão do Atendimento .. 50
  • 8. Lista de Tabelas e QuadrosQuadro 1.2.1 – Linguagens de Programação ............................................... 13Quadro 1.2.2 – Definições Técnicas ............................................................. 15Quadro 1.2.3 Evolução do BI ........................................................................ 16Quadro 1.6.1 – Classificação de Ferramentas ............................................. 20Quadro 1.6.1.1 - Exemplos de Ferramentas BI ............................................ 21Quadro 2.1.1 - Tipologia da Informação I ..................................................... 23Quadro 2.1.2 - Tipologia da Informação II .................................................... 23Quadro 2.1.3 - Tipologia da Informação III .................................................. 23Quadro 3.2.1 – Característica do DW ........................................................... 33Quadro 4.2.1 - Definições de Prontuário Eletrônico do Paciente ................ 38Quadro 4.2.2 - Definições de Registro Computadorizado PEP ................... 39Quadro 4.5.1 - Sistemas PEPs .................................................................... 41Quadro 4.6.1.1 - Vantagens do Prontuário Eletrônico do Paciente .............. 42Quadro 4.7.1 – Classificação de Padrões do Sistema PEP ......................... 44Tabela 5.2.1. – Dados Analisados ................................................................. 48
  • 9. LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLASBI Business IntelligenceCPD Centro de Processamento de DadosDM Data MartDSS Decision Support SystemDTD Document Type DefinitionsDW Data WarehouseEIS Executive Information SystemsERP Enterprise Resource PlainningETC Extração, Treinamento e CargaHL7 Health Level SevenMIT Massachussets Institute of TecnologyODS Operacional Data StoreOLAP On-line Analytical ProcessingPEP Prontuário Eletrônico do PacienteSAD Sistemas de Apoio a DecisãoSBIS Sociedade Brasileira de Informática em SaúdeSGBD Sistemas de Gerenciamento de Banco de DadosSIAD Sistemas Inteligentes de Apoio a Decisão
  • 10. SUMÁRIOINTRODUÇÃO ......................................................................................................... 121 BUSINESS INTELLIGENCE (BI) ................................................... 131.1 Histórico ........................................................................................................ 131.2 Evolução ........................................................................................................ 131.3 Conceito de BI ............................................................................................... 181.4 Objetivos do BI ............................................................................................. 191.5 A Importância do BI ...................................................................................... 211.6 Ferramentas de Business Intelligence........................................................ 211.6.1 Exemplos de Ferramentas de Business Intelligence ................................ 222 DADO, INFORMAÇÃO E CONHECIMENTO ............................... 232.1 Tipologia da Informação............................................................................... 252.2 Informação como Recurso Estratégico ...................................................... 262.3 Informação Personalizada ........................................................................... 272.4 Sistemas de Apoio a Gestão (SAD) ............................................................. 272.5 Sistema Inteligentes de Apoio a Decisão (SIAD)........................................ 293 DATA WAREHOUSE (DW) ............................................................ 333.1 Características da Tecnologia da Data Warehousing ................................ 343.2 A Importância do Data Warehouse .............................................................. 353.3 O Ambiente de Data Warehouse .................................................................. 364 PRONTUÁRIO ELETRÔNICO DO PACIENTE (PEP) .................. 394.1 Introdução ..................................................................................................... 394.2 Definição........................................................................................................ 394.3 Finalidade ...................................................................................................... 424.4 História do Prontuário Médico ..................................................................... 434.5 História do Prontuário Eletrônico do Paciente – PEP .............................. 434.6 Vantagens e Desvantagens do PEP ........................................................... 444.7 Padronização das Informações no PEP ..................................................... 474.7.1 Padronização HL7 ....................................................................................... 484.7.2 Padronização das Informações no PEP tipo DATASUS ............................ 484.7.3 Padronização SBIS ...................................................................................... 495 RELATÓRIOS GERENCIAIS BI APLICADOS AO PEP ............... 505.1 Introdução .................................................................................................... 50
  • 11. 5.2 Dados Analisados ........................................................................................ 505.3 Protótipo de Relatório Gerencial ................................................................ 515.4 Exemplos de Aplicações do BI no Sistema PEP ........................................ 535.5 Resultados .................................................................................................... 546 CONSIDERAÇÕES FINAIS ........................................................... 557 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS .............................................. 568 REFERÊNCIAS COMPLEMENTARES ......................................... 59
  • 12. 12INTRODUÇÃO O registro das informações sobre o atendimento aos pacientes é a tarefadiária de todos aqueles que trabalham na área de saúde. O chamado ProntuárioMédico, ou Prontuário do Paciente, ou ainda Registro Médico, é o agrupamentodas anotações dessas informações. O prontuário em papel vem sendo usado hámilhares de anos, já desde os tempos de Hipócrates, na Grécia antiga século Va.C, passando por diversas transformações ao longo do tempo. Com a evolução daInformática nos hospitais, nasceu o Prontuário Eletrônico do Paciente (PEP),visando melhorar a eficiência e organização do armazenamento das informaçõesde saúde, com a promessa de não só substituir o prontuário em papel, mastambém elevar a qualidade da assistência à saúde por meio de novos recursos eaplicações. As tecnologias de Business Intelligence tornam possível criar cenários reais econhecer a realidade e o histórico de procedimentos médicos aos quais ospacientes são submetidos no decorrer de suas vidas. É de suma importância queos profissionais da saúde tenham acesso eficaz e eficiente a tais informações. Prognósticos mais detalhados e precisos serão o resultado da combinação deBusiness Intelligence nos sistemas PEP. Dessa maneira, os recursos públicos eprivados serão aplicados com maior eficiência nas áreas que realmentenecessitam. Além de poder fazer todo o mapeamento das principais enfermidades,causas, conseqüências, tipos de pacientes, tipos de tratamentos, entre outros. O objetivo deste trabalho é explorar as tecnologias de BI aplicadas nossistemas PEP, e propor o uso de relatórios gerenciais como ferramentas de gestãoe de estratégias para tomadas de decisão. Para atingir este objetivo o trabalho se valerá de uma pesquisa bibliográficaem livros, artigos, congressos e material da internet intensamente selecionado(GIL, 2002). E o trabalho está organizado da seguinte forma: Capítulo 1 - Business Intelligence (BI); Capítulo 2 - Dado, Informação e Conhecimento; Capitulo 3 - Data Warehouse; Capítulo 4 - Prontuário Eletrônico do Paciente (PEP); Capítulo 5 - Relatórios Gerenciais Bi Aplicados ao PEP; Capítulo 6 – Considerações Finais.
  • 13. 131. BUSINESS INTELLIGENCE (BI)1.1 Histórico O termo BI surgiu com a patente do Grupo Gartner1. Traduzido ao portuguêsseu significado é Inteligência de Negócios. É conhecido amplamente no mercado datecnologia da informação como BI (GARTNER, 2010). Para Primak (2006, p. 3) “o conceito de BI já era utilizado pelos povosantigos”. A sociedade do Oriente Médio antigo utilizava os princípios básicos do BIquando cruzavam informações obtidas junto à natureza em benefício de suasaldeias. Analisar comportamentos das correntes marítimas, os períodos chuvosos ede seca, a posição dos astros e até as migrações do reino animal. Tais informaçõesobtidas seriam utilizadas para tomadas de decisão importantes o que permitiria amelhoria de vida de suas respectivas comunidades. A sociedade moderna mudou desde então, no entanto o conceito permaneceinalterado. A necessidade de cruzar informações para a realização de uma eficazgestão é uma realidade igualmente ao do passado.1.2 Evolução O atual interesse pelo BI vem crescendo na medida em que sua utilizaçãopossibilita as organizações realizarem uma série de analises e projeções, de forma aagilizar os processos relacionados às tomadas de decisão (PRIMAK, 2006, p. 17). Na década de 1960, quando os computadores deixaram de ocupar salasenormes, na medida em que diminuíram de tamanho e, ao mesmo tempo, asempresas passaram a perceber os dados como uma possível e importante fontegeradora de informações decisórias e que renderiam eventuais lucros. Porém, naépoca ainda não existiam recursos como hardware e software que possibilitassem1 Grupo Gartner. Empresa fundada em 1979, por Gideon Gartner, com sede em Stamford,Connecticut, Estados Unidos. Desenvolve tecnologias relacionadas ao estudo necessário para queseus clientes tomem decisões estratégicas. (GARTNER, 2010)
  • 14. 14uma análise real e consistente desses dados, para a tomada efetiva de decisão. As informações eram reunidas de maneira integrada, resultado de softwarestransacionais estabelecidos em dados hierárquicos. Contudo, reunidos como blocosfechados, permitiam uma visão singular sem trazer ganhos de decisão de negócios. Essa foi a fase do final da década de 1960, período dos cartões perfurados,sendo as três principais linguagens de programação, detalhadas no quadro 1.2.1Linguagens de Programação a seguir. Quadro 1.2.1 - Linguagens de Programação Nome Descrição O COBOL foi criado em 1959 durante o Conference on Data Systems Language (CODASYL), um dos três comitês propostos numa reunião no Pentágono em Maio de 1959, organizado por Charles Phillips do Departamento de Defesa dos Estados Unidos. Este nome é a sigla de COmmon Business Oriented Language (Linguagem Orientada aos Negócios), que define seu objetivo principal em sistemas comerciais, COBOL financeiros e administrativos para empresas e governos. Foi constituído por membros representantes de seis fabricantes de computadores e três órgãos governamentais, a saber: Burroughs Corporation, IBM, Minneapolis-Honeywell (Honeywell Labs), RCA, Sperry Rand, e Sylvania Electric Products, e a Força Aérea dos Estados Unidos, o David Taylor Model Basin e a Agência Nacional de Padrões (National Bureau of Standards ou NBS). A família de linguagens de programação conhecida globalmente como Fortran foi desenvolvida a partir da década de 1950 e continua a ser usada hoje em dia. O nome é um acrônimo da expressão "IBM Mathematical FORmula TRANslation System". As versões iniciais da linguagem eram conhecidas como FORTRAN, mas a capitalização foi ignorada em versões recentes da linguagem começando a partir do FORTRAN Fortran 90. Os padrões oficiais da linguagem referem-se a ela atualmente como "Fortran". A linguagem Fortran é principalmente usada em Ciência da Computação e Análise Numérica. Apesar de ter sido inicialmente uma linguagem de programação procedural, versões recentes de Fortran possuem características que permitem suportar programação orientada por objetos. Assembly ou linguagem de montagem é uma notação legível por humanos para o código de máquina que uma arquitetura de computador específica ASSEMBLY usa. A linguagem de máquina, que é um mero padrão de bits, torna-se legível pela substituição dos valores em bruto por símbolos chamados mnemônicos. (Fonte: adaptada de Manzano (2004), Cunha (2005), Sammet (1981))
  • 15. 15 A mudança ocorreu na década de 1970, com a evolução das formas de armazenamento e acesso a dados – DASD (Direct Access Storage Device) – dispositivo de armazenamento, e SGBD (Sistema de Gerenciador de Banco de Dados). Dessa maneira, o computador passou a ser visto como um coordenador central para atividades da empresa e o banco de dados foi eleito como recurso básico para assegurar a vantagem competitiva no mercado (PRIMAK, 2006, p. 4). O termo BI surgiu na década de 1980 no Gartner Group e faz referência aoprocesso inteligente de coleta, organização, análise, compartilhamento emonitoração de dados contidos em Data Warehouse (DW) e Data Marts (DM),gerando informações para o suporte à tomada de decisões. No início da década de 1990, grande maioria das organizações já contavacom Centro de Processamento de Dados (CPD)2 que embora mantivesse estoquede dados, proporcionava pouquíssima disponibilidade de informação. No mesmo período, surgiu o DW que é uma grande base de dados, ou seja,um repositório único de dados, os quais foram consolidados e organizados(TURBAN, et al., 2005, p. 28). O mercado passou a se interessar pelas soluções de BI, de forma maisexpressiva principalmente no final de 1996, quando o conceito começou a serespalhado como um processo de evolução do Executive Information Systems (EIS),um sistema criado no final da década de 1970 a partir dos trabalhos desenvolvidospelos pesquisadores do Massachusets Institute of Tecnology (MIT). O EIS é umatecnologia de software cujo objetivo principal é fornecer informações empresariais apartir de uma base de dados. Permite ainda o acompanhamento diário deresultados, tabulando dados de todas as áreas funcionais, para depois exibi-los deforma simplificada, sendo de fácil análise e compreensão para aqueles que nãopossuem profundos conhecimentos sobre tecnologia (BARBIERI, 2001, p. 43). Com a evolução natural da tecnologia, o termo BI ganhou maior abrangênciae importância, embutindo uma série de ferramentas como o próprio EIS e mais assoluções Decision Support System (DSS) que são sistemas mais complexos quepermitem total acesso à base de dados corporativos, modelagem de problemas,simulações e possuem uma interface amigável. Além disso, auxiliam o executivo emtodas as fases de tomada de decisão, principalmente, nas etapas de2 CPD - local onde são concentrados os equipamentos de processamento e armazenamento dedados de uma empresa ou organização.
  • 16. 16desenvolvimento, comparação e classificação dos riscos, além de fornecer subsídiospara a escolha de uma boa alternativa. Como exemplo: planilhas eletrônicas,geradores de consultas e de relatórios, Data Marts, Data Mining, ferramentas On-lineAnalytical Processing (OLAP), entre outras, que têm como objetivo facilitar e agilizara atividade comercial, dinamizar a capacidade de tomar decisões e refinar estratégiade relacionamento com os devidos clientes, respondendo às necessidades do setorcoorporativo. O quadro 1.2.2 descreve as definições técnicas a respeitos das tecnologiasinformadas nos parágrafos anteriores. Quadro 1.2.2 – Definições Técnicas NOME SIGLA DESCRIÇÃO Também conhecido como armazém de dados é um sistema de computação utilizado para armazenar informações relativas às DATA atividades de uma organização em bancos de dados, de forma DW WAREHOUSE consolidada. O desenho da base de dados favorece os relatórios, a análise de grandes volumes de dados e a obtenção de informações estratégicas que podem facilitar a tomada de decisão. Família de linguagens de programação conhecida globalmente como Fortran . Foi desenvolvida a partir da década de 1950 e continua a ser usada hoje em dia. O nome é um acrônimo da DATA MART DM expressão "IBM Mathematical Formula Translation System". da Cunha, Rudnei Dias, "Introdução à Linguagem de Programação Fortran 90", Editora da UFRGS, Porto Alegre, 2005. É a capacidade para manipular e analisar um grande volume de ONLINE dados sob múltiplas perspectivas. As aplicações OLAP são usadas ANALYTICAL OLAP pelos gestores em qualquer nível da organização para lhes permitir PROCESSING análises comparativas que facilitem a sua tomada de decisões diárias. Também conhecida como linguagem de montagem é uma notação legível por humanos para o código de máquina que uma arquitetura de computador específica usa. A linguagem de máquina, que é um DATA MINING - mero padrão de bits, torna-se legível pela substituição dos valores em bruto por símbolos chamados mnemônicos. Manzano, José Augusto N. G., Fundamentos em Programação Assembly, (2004, Ed. Érica) (Fonte: Manzano (2004), Cunha (2005), Sammet (1981))
  • 17. 17 A historia do BI também está relacionada diretamente ao Enterprise ResourcePlanning (ERP)3, que são os sistemas integrados de gestão empresarial, os quaisregistram, processam e documentam cada fato novo na engrenagem corporativa edistribuem a informação de maneira clara e segura, em tempo real e em todas asfiliais. Esses softwares, na maioria dos casos, possuem módulos de BI cada vezmais sofisticados (PRIMAK, 2006, p. 28). O Quadro 1.2.3 demonstra as fases históricas do desenvolvimento do BI. Quadro 1.2.3 Evolução do BI PERÍODO ACONTECIMENTO - Povos do Oriente Médio cruzavam informações da natureza, marés, entre Idade Antiga outros, para analisar a viabilidade do cultivo de determinadas espécies, período de pesca abundante, entre outros. - Rainha Elizabeth I determinou que a base da força inglesa fosse “informação e comercio” e ordenou então ao filósofo Francis Bacon que inventasse um Século XVI sistema dinâmico de informação, o qual foi amplamente aplicado pelos ingleses. - Evolução dos computadores que deixaram de ocupar salas enormes, na medida em que diminuíram de tamanho; - As empresas passaram a perceber os dados como uma possível e importante Década de 1960 fonte geradora de informações decisórias e que renderiam eventuais lucros; - Época dos cartões perfurados; - Predominância das linguagens de programação Cobol, ASSEMBLY e FORTRAN. - Evolução das formas de armazenamento e acesso a dados SGBD (Sistema de Década de 1970 Gerenciamento de Banco de Dados); - Desenvolvido o EIS. - Desenvolvimento e evolução das linguagens de programação Clipper e Pascal; Década de 1980 - Início da aplicação do termo Business Intelligence. - Inicio do uso do CPD nas empresas; Década de 1990 - Desenvolvimento do Data Warehouse; - O setor corporativo passou a se interessar pelas soluções de BI. - A evolução dos conceitos de DSS (Decision Support System) – sistema de suporte a decisão, planilhas eletrônicas, geradores de consultas e de relatórios, Década de 2000 Data Marts, Data Mining, ferramentas OLAP, entre outras. - Estreitamento das conexões entre o BI e o ERP (Fonte: PRIMAK (2006))3 ERP (Enterprise Resource Planning) ou SIGE (Sistemas Integrados de Gestão Empresarial, noBrasil) são sistemas de informação que integram todos os dados e processos de uma organizaçãoem um único sistema (GONÇALVES, 2003, p. 51)
  • 18. 181.3 Conceito de BI O termo Business Intelligence (BI), pode ser traduzido como Inteligência deNegócios, refere-se ao processo de coleta, organização, análise, compartilhamentoe monitoramento de informações que oferecem suporte a gestão de negócios. Business Intelligence é a denominação que se dá ao conjunto de ferramentasque manipula uma massa de dados operacional e extrai informação empresarialcapaz de dar suporte aos processos decisórios, táticos e estratégico de forma apermitir a obtenção e manutenção de vantagens competitivas pela organização(KEMCZINSKI, 2002, p. 35). Para Turban (et al., 2009, p. 40): Business Intelligence é uma categoria ampla de aplicações e técnicas para coletar, armazenar, analisar e oferecer acesso aos dados e ajudar os usuários da empresa a fazerem melhores negócios e tomarem melhores decisões estratégicas. A figura 1.3.1 demonstra a ideia de funcionamento do Business Intelligence. Figura 1.3.1. Fluxo de dados e informações no BI (Fonte: adaptada de Bispo (1998))
  • 19. 19 O conceito de Business Intelligence, de acordo com Barbieri (2001, p. 21),pode ser entendido como a utilização de variadas fontes de informação para sedefinir estratégias de competitividade nos negócios de uma empresa. Atualmente, segundo Dresner (2010, p. 3), o conceito de BI é um poucodiferente do que se pretendia inicialmente, pois sempre se fala de como entregarinformações para os usuários sem que seja necessário ser um especialista empesquisa operacional. Inicialmente, algumas companhias tentaram tornar o termomais abrangente, incluindo conteúdo não-estruturado. As informações estruturadas trazem muito mais valor para o negócio. O BIestá no meio, os dados estruturados estão em uma ponta e os usuários estão naoutra (EDEN, 2010, p. 4).1.4 Objetivos do BI O grande objetivo do Business Intelligence é proporcionar independência aosgestores em suas necessidades de informação, de modo a fornecer informações econhecimentos estratégicos para auxiliar os processos decisórios dos gestores.(MACHADO, 2008, p. 52). De acordo com Mylius (2004, p. 23) “ a inteligência Empresarial ou BusinessIntelligence, tem como função promover habilidades para as corporações acessaremdados e explorar informações”. As organizações tipicamente recolhem informaçõescom a finalidade de avaliar o ambiente empresarial, completando estas informaçõescom pesquisas de marketing, industriais e de mercado, além de análisescompetitivas. Organizações competitivas conseguem proveito à medida que ganhamsustentação na sua vantagem competitiva, podendo considerar como aspectocentral para competir em alguns mercados. Geralmente, os coletores de BI obtêm asprimeiras fontes de informação dentro das suas empresas. Cada fonte ajuda quemtem que decidir a entender como o poderá fazer da forma mais correta possível(MYLIUS, 2004, p. 24). As segundas fontes de informações incluem as necessidades do consumidor,processo de decisão do cliente, pressões competitivas, condições industriais
  • 20. 20relevantes, aspectos econômicos e tecnológicos e tendências culturais. Cadasistema de BI determina uma meta específica, tendo por base o objetivoorganizacional ou a visão da empresa, existindo em ambos objetivos, sejam eles delongo ou curto prazo (TURBAN et al., 2009, p. 41). Business Intelligence, para Mylius (2004, p. 48), “é útil por que é umatecnologia que permite que as empresas organizem enormes quantidades de dados,de forma rápida, meticulosa e com grande precisão analítica, para melhor tomada dedecisões”. Portanto, conclui-se que o BI pode ser adotado para atingir muitas metas, taiscomo novas oportunidades, auxiliar em uma visão mais profunda do consumidor,aumentar as vendas, reduzir os custos, ajustar orçamentos, entre outros. Por meiodo BI pode-se também substituir relatórios e procedimentos de relatos estáticos porrelatórios dinâmicos e em tempo real, permitindo que as ações sejam realizadas aqualquer momento.1.5 A Importância do BI A informação é a base para a construção do conhecimento. Dessa maneira, ainformação não é conhecimento, mas sim componente deste. A gestão doconhecimento é um processo que visa abstrair o capital intelectual captandoconhecimentos tácitos individuais, registrando e armazenando-os em sistemascomputacionais específicos para esse fim, tornando acessível o conhecimentocomposto por informações (MYLIUS, 2004, p. 52). Segundo Primak (2006, p. 23) “É indiscutível a relevância da disponibilidadedas informações apropriadas para o administrador no processo decisório,principalmente no momento da tomada de decisão.” Entende-se, assim, que ainformação servirá como instrumento de avaliação da qualidade de decisão tomadapor meio da alimentação de um processo de feedback. A figura 1.5.1 “Ciclo de Tomada de Decisão” demonstra com clareza todo oprocesso da tomada de decisão.
  • 21. 21 TOMADA DE DECISÃO RECOMENDAÇÕES DE IMPLANTAÇÃO MUDANÇAS AVALIAÇÃO DE DECISÃO Figura 1.5.1 – Ciclo de Tomada de Decisão - (Fonte: Primak (2006))1.6 Ferramentas de Business Intelligence Segundo Barbieri (2001, p. 34), de uma maneira geral, as ferramentas paraum ambiente de Business Intelligence podem ser classificadas como construção,gerência, uso e armazenamento. O quadro 1.6.1- Classificação de Ferramentas a seguir apresenta detalhessobre as ferramentas e as respectivas descrições. Quadro 1.6.1 – Classificação de FerramentasCLASSIFICAÇÃO DESCRIÇÃO Têm o objetivo de auxiliar no processo de extração de dados das fontes diversas, seu tratamento de preparação, transformação e sua carga nas Construção estruturas finais do Data Warehouse. Realizam processos de união de fontes diferentes, facilitando a busca em ambientes heterogêneos. Objetivam auxiliar o processo de armazenamento e de utilização do Data Warehouse e do repositório, onde residem as informações de metadados, Gerência responsáveis pela definição das estruturas e dos processos de transformação desejados. As ferramentas de uso são, na essência, os mecanismos, através dos quais os usuários manipulam os dados no Data Warehouse e obtém as Uso informações requeridas. Também denominadas ferramentas de uso final “front-end”. (Fonte: adaptada de Barbieri (2001))
  • 22. 221.6.1 Exemplos de Ferramentas de Business Intelligence No BI é encontrada uma grande quantidade de ferramentas e técnicasdesenvolvidas, para atividades como extração de dados de diversas fontes, oarmazenamento de forma estruturada, processos de transformação desejados eproporcionar ao usuário a manipulação desses dados obtendo a informaçõesrequeridas (PRIMAK, 2006, p. 45). Segundo Turban et al. (2005), as principais aplicações incluem as atividadesde consulta e relatório, processamento analítico on-line (On-line AnalyticalProcessing - OLAP), apoio a decisão, Data Mining, previsão e análise estatística. No quadro 1.6.1.1 estão descritos os principais nomes de ferramentas BI. Quadro 1.6.1.1 Exemplos de Ferramentas BI Ferramentas BI Descrição Também conhecido como depósito de dados, é um sistema de computação utilizado para armazenar informações relativas às atividades de uma organização em bancos de dados, de formaData Warehouses consolidada. O desenho da base de dados favorece os relatórios, a análise de grandes volumes de dados e a obtenção de informações estratégicas que podem facilitar a tomada de decisão. Tipo de programa de computador que utiliza tabelas para realização de cálculos ou apresentação de dados. Cada tabela éPlanilhas Eletrônicas formada por uma grade composta de linhas e colunas. As planilhas são utilizadas principalmente para aplicações financeiras e pequenos bancos de dados.Geradores de Ferramenta que permite criar consultas utilizando motor deConsultas e Relatórios consultas do SQL. Enterprise Information System pode ser definido como uma tecnologia de informação que tem como objetivo principal darEIS suporte à tomada de decisão, através do acesso fácil a informações internas e externas que são relevantes para os fatores críticos de sucesso da organização. Também conhecido como repositório de dados é um sub-conjunto de dados de um Data Warehouse. Geralmente são dadosData Marts referentes a um assunto em especial Exemplo: Vendas, Estoque, Controladoria, outros. É o processo de explorar grandes quantidades de dados à procura de padrões consistentes, como regras de associação ouData Mining sequências temporais, para detectar relacionamentos sistemáticos entre variáveis, detectando assim novos subconjuntos de dados. Ferramenta para manipular e analisar um grande volume de dadosFerramentas OLAP sob múltiplas perspectivas. (Fonte: adaptada de Barbieri, (2001))
  • 23. 232. DADO, INFORMAÇÃO E CONHECIMENTO A sociedade da informação e sua relação com a economia de um país residenas estruturas de comunicação, apoiadas em tecnologias da informação e, o maisimportante, o conhecimento. Sua geração, armazenamento e disseminação, ou seja,o que se denomina atualmente de nova economia, é a associação da informação aoconhecimento, sua conectividade e apropriação econômica e social. Além disso,exige dos diferentes segmentos econômicos uma mudança significativa no processoprodutivo e de inovação. Os termos dado, informação e conhecimento, serão conceituados nestemomento, uma vez que se confundem pela proximidade do seu significado. O termo dado aparece muito na literatura da área de Ciência da Informaçãoe de Informática. É definido como um conjunto de registros qualitativos ouquantitativos conhecido que organizado, agrupado, categorizado e padronizadoadequadamente transforma-se em informação" (MIRANDA, 1999, p.285). O termo informação é conceituado por vários autores, entre eles: Wurmanentende que esse termo só pode ser aplicado à "aquilo que leva à compreensão (...)O que constitui informação para uma pessoa pode não passar de dados para outra"(MYLIUS, 2004, p.43). A Figura 2.1 ilustra as fases entre o dado e até a sua transformação emconhecimento. Figura 2.1 – Fases entre Dado e Conhecimento (Fonte: Turban et al., (2005))
  • 24. 24 O conceito de informação como dados ou matéria informacional relacionadaou estruturada de maneira potencialmente significativa. Da mesma maneira,conceitua informação como sendo "dados organizados de modo significativo, sendosubsídio útil à tomada de decisão" (MIRANDA, 1999, p.274).2.1 Tipologia da Informação As organizações dependem de informações de natureza diversas paraalcançar seus objetivos. No tocante à aplicabilidade nos diferentes níveisorganizacionais, as informações podem ser classificadas como ilustra o quadroQuadro 2.1.1. Quadro 2.1.1 - Tipologia da Informação I Nível Descrição Permite ao nível institucional as variáveis presentes nos ambientes externo Institucional e interno, com a finalidade de monitorar a avaliar o desempenho e subsidiar o planejamento e as decisões de alto nível; Permite ao nível intermediário observar variáveis presentes nos ambientesintermediário externo e interno, monitorar e avaliar seus processos, o planejamento e a tomada de decisão de nível gerencial; Possibilita ao nível operacional executar suas atividades e tarefas, Operacional monitorar o espaço geográfico sob sua responsabilidade e subsidiar o planejamento e a tomada de decisão de nível operacional. (Fonte: (MORESI, 2000, p.55)) Do ponto de vista da organização, as informações podem ser classificadas deacordo com o quadro 2.1.2. Quadro 2.1.2 - Tipologia da Informação II Tipo de Descrição Informação São aquelas que seguem um padrão previamente definido. Um formulário Estruturada com os campos preenchidos é um exemplo de informação estruturada São aquelas que não seguem um padrão predefinido. Um artigo de revista Não estruturadas é exemplo de informação não estruturada. (Fonte: (BEAL, 2003, p.14))
  • 25. 25 Lesca e Almeida (2002, p. 1994) ainda fazem outra divisão de informaçãoconforme elenca o quadro 2.1.3: Quadro 2.1.3 - Tipologia da Informação III Informação Descrição Aquela que permite à organização garantir seu funcionamento. Pedidos de compra, nota de saída de material, custo de implementação de um projeto Atividade são exemplos de informação de atividade. Esse tipo de informação costuma ser bastante estruturado e normalmente diz respeito ao nível operacional das organizações; Aquela que possibilita aos indivíduos se relacionarem e pode influenciar seus comportamentos. São exemplos desse tipo de informação: jornal Convívio interno, reunião de serviço, ação publicitária. A informação de convívio é, na maioria da vezes, não estruturada, estando presente em todos os níveis hierárquicos (operacional, gerencial e estratégico); Aquela capaz de melhorar o processo decisório em função da sua capacidade de reduzir o grau de incerteza em relação às variáveis que Estratégica afetam a escolha das melhores alternativas para a superação de desafios e o alcance dos objetivos organizacionais. (Fonte: adaptado de LESCA e ALMEIDA (1994))2.2 Informação como Recurso Estratégico A informação tem um valor altamente significativo e pode representar grandepoder para quem a possui, seja pessoa, seja organização. O processo devalorização da informação cumpre algumas fases e passos lógicos. Pelo menos trêspassos são fundamentais para a valorização da informação, ou seja, conhecer,selecionar, e usar as informações. A seleção mal elaborada pode causar danosincalculáveis no uso destas informações. Uma vez que esses passos sejamelaborados, a informação tende a ser mais efetivamente estratégica (WEITZEN,1991, p. 67). A informação como recurso estratégico da organização retoma a discussão dopapel dos gestores na organização que devem ser infogestores, termo utilizado para
  • 26. 26pessoas que possuem, compartilham ou vendem informações, de forma empresarialou pessoal. A ideia é fazer mais trabalho e um custo menor ou adequado, usandomenos recursos, para fornecer um serviço melhor e com boas informações, destaforma valoriza-se mais a informação, a gestão do conhecimento e a inteligênciaorganizacional (MORESI, 2001, p. 35).2.3 Informação Personalizada Toda e qualquer informação peculiar ou específica pode ser chamada deinformação personalizada. À medida que se pretende compartilhar ou venderinformações, a personalização merece atenção especial. As informações nãopersonalizadas também são importantes, porém geralmente de menor valoragregado (LESCA e ALMEIDA, 1994, p. 66). A personalização da informação leva em conta os detalhes das informaçõesdo meio ambiente interno e externo relacionado com a organização. As tecnologiasemergentes têm auxiliado a personalização das informações nas organizações.Estas tecnologias podem, de acordo com específicas bases de dados, gerarinformações e conhecimentos relevantes para as organizações inteligentes,auxiliando na busca de perspectivas e alternativas de negócios no mercado ou deserviços públicos personalizados como bem definiu (REZENDE, 2005, p. 41). Dessa maneira, teremos a informação personalizada como um dos tipos deresultados mais esperados em Business Intelligence, especialmente no que trata oassunto deste trabalho de conclusão de curso.2.4 Sistemas de Apoio a Gestão (SAD) O BI depende de várias fases de informatização, dentre elas, além da boamalha do Sistema de Informação, citamos os Sistemas de Apoio a Gestão que sãosistema mais complexos dos quais permitem total acesso a base de dadoscorporativa, modelagem de problemas, simulações e possuem uma interfaceamigável (TURBAN et al.,2005, p. 82).
  • 27. 27 Além disso, auxiliam o executivo em todas as fases de tomada de decisão,principalmente nas etapas de desenvolvimento, comparação e classificação dosriscos, além de fornecer subsídios para a escolha de uma boa alternativa(WETHERBE et al., 2009, p. 51). Apesar de existir a duas décadas o conceito de Sistemas de Apoio a Decisãoainda não está totalmente livre de divergências entre estudiosos, usuários efabricantes de software (PRIMAK, 2006, p. 66). Existem ainda outros segmentos da área de informática que caracterizam osSAD como sendo qualquer sistema capaz de dar algum tipo de contribuição para oprocesso decisório (TURBAN et al., 2009, p. 56). Segundo Primak (2006, p. 67) “a natureza flexível e adaptável de um SADnão permite que sejam utilizadas técnicas de desenvolvimento tradicionais”. Istoporque os analistas de sistemas não conseguem definir o sistema, já que oresponsável pela tomada de decisão só vai conhecer, com precisão, as suas reaisnecessidades após o início da resolução do problema. O SAD deve ser desenvolvido com ativa participação do usuário e tambémpermitir mudanças com rapidez e sem transtornos (WETHERBE et al., 2009, p. 53) A abordagem do desenvolvimento mais adequada e, até o momento, a uniãode todas as fases do desenvolvimento tradicional de sistemas em uma só, quedeverá ser repetida interativamente. Nesta solução, cujo nome e abordagem interativa, o usuário e o projetistadefinem um problema inicial significativo e desenvolvem um primeiro sistemasimples, para dar apoio ao processo. Após um curto período de tempo, o sistema émodificado de acordo com as reais necessidades e assim sucessivamente, até quese alcance um sistema relativamente estável, quando, então, as modificaçõesocorrerão de maneira tradicional (TURBAN et al., 2009, p. 60).
  • 28. 28 2.5 Sistema Inteligentes de Apoio a Decisão (SIAD) Sistema Inteligentes de Apoio a Decisão (SIAD) é a evolução dos Sistemasde Apoio a Decisão (SAD) e pretendem integrar automação de escritório, IES4, SADe sistemas especialistas em um único ambiente, fornecendo um conjunto muito maispoderoso de ferramentas ao gestor. (TURBAN, 2009, p. 76) Além das características herdadas dos sistemas anteriores, sua interaçãocom inteligência artificial permite a sugestão de novas alternativas e oaconselhamento sobre a melhor solução a ser adotada. (TURBAN, 2005, p. 43) Os dados que habitam os tradicionais sistemas legados recentementeimplementados, Enterprise Resource Planning (ERP), ou pacotes integrados degestão, que constituem a base dos processos de negócios das empresas, estãoformatados e estruturados na forma transnacional, dificultando, dessa maneira, oseu tratamento informacional. Assim, BI deve entendido como o processo dedesenvolvimento de, segundo Primak (2006, p. 61): Estruturas especiais de armazenamento de informações como DW (Data Warehouse), DM (Data Mart) e o ODS (Operacional Data Store), com o objetivo de se montar uma base de recursos informacionais, capaz de sustentar a camada de inteligência da empresa e possível de ser aplicada aos seus negócios, como elementos diferenciais e competitivos. Juntamente com o conceito de DM, DW, ODS, o conceito de BI contempla também o conjunto de ferramentas ENTRE OUTROS (Extração, Treinamento e Carga), fundamentais para a transformação do recurso de dados transacional em informacional. Enquanto DW e DM referem-se a estruturas dimensionais de dados, remodelados com o objetivo de prover análises diferenciais, o conceito de ODS, por sua vez, está relacionado ao armazenamento e tratamento de dados operacionais, de forma também consolidada, porém sem as características dimensionais. O ODS além de representar a metade do caminho entre o legado e o DW, também oferece informações importantes do ponto de vista decisório, devido a sua característica de consolidação e integração de várias fontes de dados. Aplicações especiais de tratamento de dados, como OLAP e Data Mining. Otermo On-line Analytical Processing (OLAP), hoje muito difundido, traduzido paraprocessamento analítico on-line, representa essa característica de se trabalhar osdados, com operadores dimensionais, possibilitando um forma múltipla e combinadade análise. O conceito de Data Mining, por outro lado, está mais relacionado com os4 IES -Executive Information System ou Sistema de Informação Executiva tem como objetivo indicar variaçõesentre previsões e resultados de orçamentos (TURBAN at al., 2009, p.59).
  • 29. 29processos de análise de inferência do que com os de análise dimensional de dadose representa uma forma de busca de informação baseada em algorítmos queobjetivam o reconhecimento de padrões escondido nos dados e nãonecessariamente revelados pelas outras abordagens analíticas, como OLAP(PRIMAK, 2006, p. 61). A figura 2.5.1 Arquitetura de um Sistema OLAP ilustra as camadas e fasesdas aplicações envolvidas. Figura 2.5.1 – Arquitetura de um Sistema OLAP (Fonte: Turban at al. (2006))
  • 30. 30 A figura 2.5.2 ilustra esquematicamente os Componentes de um ambiente deBusiness Intelligence como o Data Warehouse, Data Mart, ODS e ferramentas entreas quais as de Mining, compondo a arquitetura de BI. Figura 2.5.2 – Esquema DW ((Fonte: Primak (2006, p. 18)) Além dos depósitos de dados na forma consolidada de Data Warehouse oupor assuntos/negócios (como Data Marts) e o Operational Data Store (ODS)5,aparece também a camada fundamental de Extração, Treinamento, Carga;responsável pelas ações de coleta, limpeza, preparação e carga desses depósitosde informações. Os processos de Mining trabalharão sobre um extrato de dadosespecialmente preparado para esta forma de tratamento (CARVALHO, 1999, p. 47). É de suma importância que as organizações saibam, ao mínimo, interpretaras informações resultantes de todo o processo de BI, pois de nada adianta talesforço e não ter o conhecimento para trabalhar a informação (CARVALHO, 1999, p.48).5 Operational Data Store (ODS) Trata-se de uma re-organização das bases de dados operacionaisvisando o aprimoramento de decisões operacionais táticas.
  • 31. 31 Além disso, a organização deve saber direcionar o seu capital intelectualpara que, desta forma, as informações propiciadas pelo BI atendam às expectativas(PRIMAK, 2006, p. 35). Os gestores poderão ter acesso às informações de forma muito rápida epoderão abreviar o tempo de resposta melhorando assim os processos decisórios.Deste modo, será o verdadeiro capital integralizado da empresa trazendoconhecimento para as decisões imediatas e para aquelas que virão no futuro(BARBIERI, 2001, p. 85). Entretanto, trabalhar o conhecimento usando o BI é um sucesso delicado ecomplexo e precisa estar sempre bem alinhada às definições dos processosevolutivos da organização, em conjunto com novas práticas comerciais, emmelhores maneiras de relacionamentos com os clientes e em novas formas desobrevivência visando sempre usar a inteligência nas tomadas de decisão precisas ecoerentes (PRIMAK, 2006, p. 71). Atualmente, o conjunto de soluções de BI multiplicou-se. A diversidade deprodutos é muito grande e continua em constante evolução e crescimentotecnológico (BARBIERI, 2001, p. 87). No mercado de softwares, é possível encontrar desde pacotes configuráveisaté ferramentas não moldáveis e inclusive soluções que permitem as empresasaventurarem-se no desenvolvimento de sistema próprio e caseiro (PRIMAK, 2006, p.72). Essas ferramentas têm em comum a característica de facilitar atransformação de monte de dados em informações precisas e assertivas de forma aauxiliar os diversos níveis de uma empresa na tomada segura de decisões.
  • 32. 323. DATA WAREHOUSE (DW) Um DW, segundo Mylius (2004, p. 47), trata-se de um conjunto de dadosprojetados para possibilitar tomadas de decisão e representa, além disso, uma visãode das condições da organização num determinado momento. Para Machado (2008, p. 25) define como uma evolução natural de Ambientede Apoio à Decisão cujo objetivo principal é disponibilizar informações para apoio adecisões da empresa. Data Warehouse ou armazém de dados em português é uma coleção dedados, organizados por assunto, integrados, não-voláteis, históricos, cujo propósitoé fornecer suporte à tomada de decisão nas organizações (MACHADO, 2008). O conceito de Data Warehouse surgiu da necessidade de integrar dadoscorporativos espalhados em diferentes máquinas e sistemas operacionais, paratornarmos acessíveis a todos os usuários dos níveis decisórios. Outro fator quecontribuiu para o estabelecimento desse conceito foi a evolução da Tecnologia daInformação, particularmente os Sistemas de Apoio à Decisão (SAD) (GONÇALVES,2003, p.10). O Data Warehouse surge como uma solução para suprir as necessidades deinformações para o usuário de nível decisório. Primak (2005, p. 37) afirma tambémque Data Warehouse tem como característica a coleção de dados derivados dosdados operacionais de suporte à decisão sendo classificados como dadosgerenciais, informacionais ou analíticos. De acordo com (CORBELLINI, 1997, p. 13), o principal objetivo de um DW éde fornecer os subsídios necessários para a transformação de uma base de dadosde uma organização, geralmente transacionais, on-line e operacional denominadobanco de dados On-Line Transation Processing6 (OLTP) , para uma base dedados maior que contenha o histórico de todos os dados de interesse existentes naorganização, denominado de banco de dados OLAP e também conhecido como DWpropriamente dito.6 Mecanismos de OLTP (On-line Transaction Processing) asseguram aos bancos de dados individuaisdiversos requisitos relacionados a manutenção da consistência dos dados armazenados. Um sistemade banco de dados distribuídos necessita de mecanismos que garantam para o sistema distribuídosos mesmos requisitos de segurança assegurado pelos bancos de dados individuais (CORBELLINI,1997).
  • 33. 33 A figura 3.1 demonstra como são colhidas e tratadas as informaçõesestratégicas. Arquitetura Genérica de Data Warehouse Figura 3.1 – Arquitetura Genérica da Data Warehouse (Fonte: Turban (2005))3.1 Características da Tecnologia da Data Warehousing O Data Warehouse pode proporcionar uma sólida e concisa integração dosdados de organizações como uma instituição de saúde que utiliza sistemaseletrônicos de prontuário (PEP) para realização de análises gerenciais estratégicasde seus principais processos. Essa tecnologia preocupa-se em integrar e consolidaras informações de fontes internas, na maioria das vezes heterogêneas, e fontesexternas, sumarizando, filtrando e limpando esses dados, preparando-os paraanálise e suporte à decisão.
  • 34. 343.2 A Importância do Data Warehouse De acordo com a Navarro (2004, p. 23), sistemas de informação disponíveisforam concebidos e implantados para atender ao nível operacional, agilizarprocedimentos administrativos das organizações, sendo mantidos por áreasestanques e independentes. O perfil de demanda das informações gerenciais é identificado pelasseguintes, características essenciais. A adaptação do quadro referencia de modoclaro e objetivo as características do DW, conforme podemos verificar no quadro3.2.1 (NAVARRO, 2004, p. 23). Quadro 3.2.1 – Característica do DW CARACTERÍSTICA DESCRIÇÃO Ser flexível, favorecendo a autonomia dos usuários e auxiliando-os nas funções gerenciais, surgindo assim uma Flexibilidade nova demanda por Sistemas de Apoio à Decisão, em complementação às listagens e telas características dos sistemas operacionais; Ser integrado, de tal forma que os bancos de dados sejam Integrável interligados interna e externamente à organização; Ser útil para a mudança de comportamento da organização e Utilidade para torná-la mais competitiva; Resultar de um processamento mais dinâmico e flexível de Praticidade identificação de necessidades, a partir da participação mais ativa do usuário final; e Ser mais ágil para atender à necessidade de informações na Agilidade hora certa. (Fonte: adaptada de Navarro (2004)) Segundo Navarro (2004, p.24), as necessidades de informações para o nívelestratégico da organização são supridas por meio de processamentos sobre osdados de nível operacional depositados em fitotecas, arquivos e bases on-line. Noentanto, o acesso aos dados corporativos torna-se difícil devido à falta de integrarão
  • 35. 35dessas bases. A carência de uma base de conhecimento única leva os analistas amalabarismos, quando da necessidade de geração de informações para suporte àtomada de decisão, gerando retardo na resposta aos usuários. Na década de 2000, programas de extração de dados têm sido utilizados nageração de informações para o suporte à decisão. Esses dados são obtidos egerenciados por equipes de "Apurações Especiais". Cada caso é tratadoespecificamente, sendo necessário escrever diferentes programas para diferentesnecessidades, mesmo que demandem um único banco de dados. Comoconseqüência, o número de programas e de dados cresce sem controle, resultandoem mais manutenção. Essa abordagem em geral convive com as três características (NAVARRO,2004. p.27): 1. Baixa produtividade, onde a busca de dados em várias fontes consome tempo, devido às restrições de processamento e schedule (obediência a uma seqüência de prioridades de processamento, que variam de sistema para sistema); 2. Falta de integrarão entre os dados, onde os formatos desses e suas semânticas nem sempre são coerentes entre bases diferentes; e 3. Flexibilidade restrita, pois as mudanças não são previstas nos requisitos dos negócios.3.3 O Ambiente de Data Warehouse Em sistemas do nível operacional os dados relevantes abrangem, geralmente,os do mês anterior até o mês atual. Já no ambiente de Data Warehouse, os dadosconsistem de um snapshot (retrato no tempo) e abrangem grandes períodos,normalmente anos ou décadas, sendo atualizados periodicamente e não em temporeal. Toda estrutura de dados no Data Warehouse tem, implícita ou explicitamente,um elemento de tempo como referência, tais como: dia, semana, mês, ano, quase
  • 36. 36sempre concatenado com a identificação do dado (MACHADO, 2008). Segundo Machado (2008, p. 62) os conceitos de paralelismo de hardware ede software, repositório de dados, centro de informações, análise e modelagemmultidimensional, Data Mining e Online Analytical Processing (OLAP), dentre outros,estão em processo de aprimoramento e se firmando como componentes de um novoambiente: o de Data Warehouse. Um fator importante é que o dado, oriundo de vários sistemas, bancos dedados e plataformas, seja integrado e transformado antes de ser carregado no DataWarehouse (MACHADO, 2008). A transformação é um processo utilizado para alterar as características dosdados extraídos das bases operacionais. A transformação pode incluir uma ou maisdas seguintes operações: 1. limpeza dos dados; 2. integração dos tipos de dadosdas diversas origens; 3. alteração de códigos; e 4. seleção dos dados pertinentes(NAVARRO, 2010). As ferramentas de transformação de dados visam automatizar o processo deextração a partir de fontes heterogêneas (bases internas e externas), mapeamentoda origem (source data) no dado destino (target data), criando as Data DefinitionLanguage (DDL) e gerando o código para transformação, manipulação e carga dodado na base destino. Possivelmente para efetuar todas essas operações o usuáriotenha que recorrer a várias ferramentas (NAVARRO, 2010). Ainda segundo Navarro (2004), entre os aspectos mais importantes do DataWarehouse destacam-se: 1. Os dados encontrados dentro das suas fronteiras são integrados. A integração acontece de diferentes maneiras, por meio de convenção de nomes, de convenção de domínios e de conversão da estrutura do atributo; 2. A arquitetura de um ambiente de Data Warehouse deve ser composta por ferramentas utilizadas para facilitar a geração de bases a partir dos dados operacionais; 3. Os dados operacionais devem ser modelados em um formato fácil para utilização pelo usuário final; 4. O acesso e análise desses dados; e 5. A possibilidade de escalabilidade do ambiente.
  • 37. 37 Ademais, pelo fato de os dados do Data Warehouse estarem separados dasbases operacionais, os usuários podem acessá-los, explorando e descobrindo asinformações disponíveis sem impacto no processamento operacional. Nesse caso,os sistemas são orientados por assunto ou temas, enquanto os Sistemas OLTP sãohistoricamente orientados por transações (NAVARRO, 2010). A estrutura do Data Warehouse abrange diferentes níveis de sumarização edetalhes, tais como: dados correntes em nível de detalhe, dados históricos em nívelde detalhe, baixo nível de sumarização e alto nível de sumarização. Para o sucessoda implementação de Data Warehouse é muito importante incluir a construção deum metadados, que é, simplificadamente, um catálogo com a descrição dos dadosque participam do novo ambiente. A Figura 2.3.1 exemplifica esse processo. Figura 2.3.1 - Data Warehouse (Fonte: Navarro (2010))
  • 38. 384 PRONTUÁRIO ELETRÔNICO DO PACIENTE (PEP)4.1 Introdução O registro das informações de saúde e de doença dos pacientes é a tarefadiária de todos aqueles que trabalham na área assistencial. O chamado ProntuárioMédico, ou do Paciente, ou ainda Registro Médico, é o agrupamento das anotaçõesdessas informações. O prontuário em papel vem sendo usado há milhares de anos,já desde os tempos de Hipócrates, na Grécia antiga século 5 A.C., passando pordiversas transformações ao longo do tempo, principalmente no último século quandose tornou mais sistematizado. Com a evolução da Informática nos hospitais, nasceuo Prontuário Eletrônico do Paciente, visando melhorar a eficiência e organização doarmazenamento das informações de saúde, com a promessa de não só substituir oprontuário em papel, mas também elevar a qualidade da assistência à saúde atravésde novos recursos e aplicações (MCDONALD e BARNETT, 1990, p. 23). A gestão das informações do paciente é uma prática muito antiga e essencialno acompanhamento clínico. Com a evolução da medicina, modificou-se a forma dearmazenamento desses dados bem como quais informações eram mais relevantes aserem registradas (COSTA, 1999, p. 121). A medicina sempre buscou o uso de uma gestão eficiente dos dados dasemiologia médica. Com o advento da informática, mais precisamente com osurgimento da área “sistemas da informação”, foram desenvolvidos os prontuárioseletrônicos do paciente para armazenar os diagnósticos e realizar osacompanhamentos clínicos (COSTA, 2001, p. 11).4.2 Definição Novaes (1998, p. 33) explica que um Prontuário Médico pode ser entendidocomo: 1) um conjunto de documentos padronizados, ordenados e concisos,destinados ao registro dos cuidados médicos e paramédicos prestados ao pacientepelo hospital; 2) um conjunto de informações coletadas pelos médicos e outrosprofissionais de saúde que cuidaram de um paciente; 3) um registro de saúde doindivíduo, contendo toda a informação referente à sua saúde,desde o nascimento
  • 39. 39até a morte; e 4) um acompanhamento do bem-estar do indivíduo: assistência,fatores de risco, exercícios e perfil psicológico. O quadro 4.2.1 descreve a especificação dos requisitos do sistema PEP. Quadro 4.2.1 - Definições de Prontuário Eletrônico do Paciente Requisito Especificação do Requisito - Dados Uniformes; Conteúdo do Registro - Formatos e sistemas de codificação padronizados; - Dicionário comum de dados; - Informações sobre resultados do atendimento e status funcional. - Lista de Problemas na página inicial; Formato do Registro - Capacidade de navegar pelo prontuário; - Integrado entre as especialidades e pontos de atendimento. - Rapidez na resposta; Desempenho do - Acesso 24 h por dia; Sistema - Disponível nos lugares onde é necessário; - Fácil entrada de dados. - Integrado com outros sistemas de informação (radiologia, laboratório, entre outros.); - Transferência de informação entre as especialidades e sistemas; Integração - Links para literatura científica; - Integração com outras instituições; - Link para os prontuários dos familiares; - Transferência eletrônica de faturamento. - Suporte à decisão; Inteligência - Lembretes aos médicos; - Sistemas de alertas personalizáveis. - "Documentos Derivativos" (ex: formulários de seguradoras, entre outros.); Relatórios - Formatos e interface facilmente personalizáveis; - Relatórios clínicos padrões (sumário de alta, entre outros.); - Relatórios personalizáveis para fins específicos; - Gráficos. Controle e Acesso - Fácil acesso para pacientes; - Mecanismos para preservar a confidencialidade. Treinamento e - Necessidade mínima de treinamento para os usuários utilizarem o sistema; implementação - Possibilidade de implantação gradual. (Fonte: Adaptado de Murphy, Hanken e Waters (1999))
  • 40. 40 O Quadro 4.2.2 a seguir descreve as definições de registro computadorizado de paciente. Quadro 4.2.2 - Definições de Registro Computadorizado de Paciente – PEP. Instituto Definição É uma informação mantida eletronicamente Computer -based Patient Record sobre o status e cuidados de saúde de um Institute: indivíduo durante toda a sua vida. É um registro eletrônico de paciente que reside em um sistema especificamente projetado para dar apoio aos usuários através da Institute of Medicine: disponibilidade de dados completos e corretos, lembretes e alertas aos médicos, sistemas de apoio à decisão, links para bases de conhecimento médico, e outros auxílios. É uma informação mantida eletronicamente Murphy, Hanken e Water, S. sobre o status e cuidados de saúde de um indivíduo durante toda a sua vida. (Fonte: Adaptado de Murphy, Hanken e Waters (1999))4.3 Finalidade Ginneken e Moorman (1997, p. 99-115) explicam as finalidades de umprontuário: 1) suporte à assistência ao paciente: como fonte para avaliação etomada de decisão e como fonte de informação a ser compartilhada entre osprofissionais de saúde; 2) um documento legal dos atos médicos; 3) suporte àpesquisa: pesquisa clínica, estudos epidemiológicos, avaliação da qualidade doatendimento e ensaios clínicos; 4) apoio ao ensino para os profissionais de saúde; e5) gerenciamento e serviços: faturamento, autorização de procedimentos,administração, custos, entre outros.
  • 41. 414.4 História do Prontuário Médico Conhecimento historicamente como “pai da medicina”, Hipócrates, no século5 A.C., dizia que o registro médico deveria refletir exatamente o curso da doença eindicar as suas possíveis causas. Seu registro era sempre feito em ordemcronológica, ou seja, era um registro médico orientado ao tempo (time-orientedmedical record). No final do século XIX, o cirurgião americano William Mayo fundouo que hoje é a reconhecida Mayo Clinic que, inicialmente, como era comum emoutros hospitais, tinha o seu prontuário separado por cada médico, podendo opaciente ter um prontuário para cada médico da instituição. Em 1907, a Mayo Clinic7 adotou um prontuário único para cada paciente.Nascia, então, o registro médico centrado no paciente (patient-centered medicalrecord). Três anos depois, em 1910, surge o relatório sobre educação médica e,nele, ocorreu a primeira declaração formal sobre a função e o conteúdo do registromédico. O conteúdo do registro médico foi muito discutido até 1940 quando, então,foram exigidos registros médicos bem organizados como requisito para se obtercredibilidade hospitalar por parte do governo americano. Com a chegada daInformática aos hospitais, uma nova história começou a se formar devido aosurgimento de novos conceitos e paradigmas que serão descritos posteriormente(GINNEKEN e MOORMAN, 1997, p. 120).4.5 História do Prontuário Eletrônico do Paciente - PEP De acordo com Ginneken e Moorman (1997), a década de 1960, começarama aparecer os primeiros sistemas de informação hospitalar, inicialmente com afinalidade de comunicação entre as diversas funções do hospital, tais comoprescrição médica, faturamento, controle de estoque, entre outros. No entanto, nãohavia ainda uma finalidade clínica real. Mas, logo em seguida, esses sistemasevoluíram e passaram a armazenar algumas partes do prontuário. No ano de 1969,Lawrence Weed descreveu o chamado Registro Médico Orientado ao Problema7 Mayo Clinic é uma organização sem fins lucrativos da área de serviços médicos e de pesquisasmédico-hospitalares localizadas em três metrópoles: Rochester, em Minnesota; Scottsdale/Phoenix,no Arizona; e Jacksonville, na Flórida. Fonte: Mayoclinic, (2010).
  • 42. 42(Problem-Oriented Medical Record, POMR), no qual sugeria que todos os registrosno prontuário ficassem organizados de modo a serem indexados por cada problemamédico do paciente. No ano de 1972, o National Center for Health ServicesResearch and Development e o National Center for Health Statistics dos EstadosUnidos patrocinaram um congresso com o objetivo de estabelecer uma estruturapara os registros médicos ambulatoriais. Nos anos seguintes (década de 1980), começaram a aparecer os primeirossistemas de PEP descritos no Quadro 4.5.1. Quadro 4.5.1 - Sistemas PEPs. NOME DO SISTEMA PAÍS DE ORIGEM CoSTAR EUA The Medical Record (TMR) EUA Regenstrief Medical Record System (RMRS) EUA Summary Time Oriented Record (STOR) EUA ELIAS EUA (Fonte: Adaptado de Ginneken e Moorman (1997)) Devido à crescente importância do PEP, o Institute of Medicine dos EstadosUnidos encomendou, no ano de 1991, um estudo a um comitê de especialistas como intuito de definir o PEP, bem como propor medidas para a sua melhoria, emresposta à expansão da demanda por informações, levando em consideração asnovas tecnologias. Isso resultou num relatório que também foi publicado como livro:"The Computer-based Patient Record - An Essential Technology for Health Care"que foi um marco na história do PEP, trazendo novos conceitos e organizando toda ainformação a respeito do assunto, além de direcionar ações e definir metas para amelhoria dos sistemas de PEP. Esse mesmo livro foi revisado e reeditado no ano de1997, com novas discussões e uma atualização tecnológica (DICK, STEEN EDETMER, 1997).4.6 Vantagens e Desvantagens do PEP Com o uso efetivo do PEP, é possível uma melhoria na qualidade daassistência à saúde do paciente, melhor gerenciamento dos recursos, melhoria de
  • 43. 43processos administrativos e financeiros e, ainda, a possibilidade para avaliação daqualidade do atendimento, dentre outras vantagens descritas a seguir no Quadro4.6.1 (COSTA, 2001, p. 33). Quadro 4.6.1 - Vantagens do Prontuário Eletrônico do Paciente. VANTAGEM DESCRIÇÃO Vários profissionais podem acessar um mesmo prontuário simultaneamente Acesso remoto e e de forma remota. Com a possibilidade de transmissão segura através da simultâneo Web, os médicos podem rever e editar os prontuários de seus pacientes a partir de qualquer lugar do mundo. Registros feitos à mão são notoriamente difíceis de ler. Os dados na tela ou Legibilidade mesmo impressos são muito mais legíveis do que os manuscritos. Freqüentemente, alguns usuários preocupam-se com a possível perda de dados devido ao mau funcionamento de alguns sistemas. Entretanto, num Segurança dos sistema bem projetado, com esquemas seguros de backup e planos contra dados desastres, o PEP é muito mais confiável e menos passível de perda de dados do que os prontuários convencionais em papel. O acesso ao prontuário pode ser restrito e monitorado automaticamente, Confidencialidade com cada usuário tendo um nível de acesso específico. Além disso, dos dados do registros de auditoria podem ser utilizados para a detecção de acessos paciente não-autorizados. Os usuários podem usufruir de formas diferentes para a visualização e entrada dos dados, vê-los em ordens diferentes, tais como cronológica crescente ou decrescente, orientado ao problema, ou orientado a fonte. Flexibilidade do Integração com outros sistemas de informação Uma vez em formato layout dos dados eletrônico, os dados do paciente podem ser interligados para armazenar as informações localmente ou, via Internet, num computador do outro lado do mundo, por exemplo. Dados fisiológicos podem ser capturados automaticamente de monitores de Captura automática beira-de-leito, analisadores de laboratório e equipamentos de imagens de dados localizados em qualquer parte do hospital, evitando-se erros de digitação, por exemplo. Os dados são estruturados e codificados de forma não-ambígua. Os Processamento softwares podem continuamente checar e filtrar os dados em busca de contínuo dos dados erros, sumarizar e interpretar, bem como emitir alertas e lembretes para os médicos. Os sistemas podem pesquisar em texto livre, palavras-chave, bem como Assistência à sendo armazenados de forma estruturada, encontrar dados específicos pesquisa para determinar se um Item em particular foi registrado ou não; permitindo pesquisas coletivas e facilitando o levantamento estatístico. Os dados podem ser apresentados para os usuários de diversas formas: Diversas voz, impresso, ou por e-mail, por exemplo. Além disso, instruções podem modalidades de ser enviadas para equipamentos como bombas de infusão. Alarmes podem saída de dados ser disparados. Também, imagens podem ser processadas, com apresentações em forma tridimensional, dentre outras aplicações. Os dados podem ser impressos usando-se uma variedade de fontes, cores Construção de e tamanhos ajudando a chamar a atenção dos médicos para dados mais diversos tipos de importantes. Além disso, imagens podem ser impressas em conjunto com relatórios os dados, criando figuras mais completas, que ilustram e ajudam a diagnosticar a doença do paciente. Os dados estão Se o PEP é integrado, então todos os dados estão imediatamente sempre atualizados disponíveis para todos os médicos da instituição. (Fonte: Adaptado de Sittig (1999)).
  • 44. 44 Além disso, outras vantagens referem-se à a melhoria do acesso ainformação, maior segurança e, principalmente, oferta de novos recursos para quedêem suporte tomada de decisão, troca eletrônica dos dados entre instituições,entre outras (GINNEKEN e MOORMAN, 1997, p. 31). No entanto, segundo McDonald e Barnett (1990, p. 38), deve-se tambémdestacar as desvantagens no uso do PEP: 1) necessidade de grande investimentosem hardware, software e treinamento; 2) os usuários podem não se acostumar como uso dos procedimentos informatizados; 3) demora para se ver os resultados daimplantação do PEP; 4) sujeito a falhas, tanto em hardware como em software, quepodem deixar o sistema inoperante por horas ou dias, tornando as informaçõesindisponíveis; e 5) dificuldades para a completa coleta de dados. A Figura 4.6.2 destaca as desvantagens do PEP encontradas por Costa eMarques (1999, p. 26) em sua pesquisa, conforme indicado pelos usuários de umamaternidade-escola brasileira, que destacam a necessidade de capacitação e apossibilidade do sistema ficar “fora do ar” como as principais desvantagens do PEP,o que reflete a preocupação dos usuários em serem capazes de utilizar um sistemainformatizado. Figura 4.6.2 -. Desvantagens do PEP. (Fonte: adaptada de Costa e Marques (1999)).
  • 45. 454.7 Padronização das Informações no PEP A necessidade de padronização da informação deve-se a cinco fatoressegundo Ginneken e Moorman (1997, p. 40): 1. A diversidade de fontes e termos (existem mais de 150.000 conceitos médicos); 2. Os sistemas estão em diferentes plataformas de software e hardware, necessitando uma linguagem comum padrão para que esses possam trocar informações; 3. Facilitação da busca e a comunicação de informações; 4. Geração de relatórios estatísticos, epidemiológicos, prestação de contas e faturamento, indexação de documentos e pesquisa clínica; 5. Viabilizar o uso de sistemas de apoio à decisão e sistemas de alerta. Segundo Blois (2004, p. 2), os padrões da informação para a área de saúdepodem ser classificados conforme o quadro 4.7.1. Quadro 4.7.1 – Classificação de Padrões do Sistema PEP Padrão da Descrição Informação ID para pacientes social security number (SSN) nos Estados Unidos e Identificação cartão nacional de saúde no Brasil; ID para médicos como o número do conselho regional de medicina; Padrão para mensagens entre sistemas HL7, X12, EDIFACT, XML, Comunicação dentre outros; Conteúdo e Padronização do registro clínico do DATASUS, ABRAMGEe outros; Estrutura Representação de dados clínicos por meio de códigos para o CID, Códigos SNOMED, WHO, AMB, dentre outros; Gerar controles de qualidade, conjunto de dados e diretrizes norteadas Indicadores pelo SBIS; Segurança Promover a segurança e autenticação das informações; (Fonte: adaptada de Blois (2004))
  • 46. 46 Nesse contexto, destacam-se as três principais organizações pelas quais são responsáveis pela padronização das informações do PEP.4.7. 1 Padronização HL7 Health Level Seven (HL7) é uma organização voluntária sem fins lucrativos desenvolvedora de padrões certificadas pelo ANSI operando na área de saúde específico para dados clínicos e administrativos (HL7BRAZIL, 2010). O padrão HL7 permite que diferentes aplicações computacionais troquem conjuntos relevantes de informações médicas, clínicas e administrativas. É formado por formatos padronizados – os protocolos HL7, os quais especificam a implementação de interfaces entre diferentes aplicações computacionais. Estes protocolos proporcionam a flexibilidade necessária para permitir a compatibilidade de conjuntos de dados distintos, que apresentem necessidades específicas. Em conformidade com o Sistema Legal Brasileiro, todos os usuários e produtores de sistemas de informação de saúde deveriam produzir um conjunto mínimo requerido e informações. O protocolo HL7 mais amplamente utilizado é o Application Protocol for Electronic Data Exchange in Healthcare Environment (HL7BRAZIL, 2010). O HL7 foi o padrão escolhido porque tem ampla aplicação, cria interfaces para todas as especificações necessárias em uma organização de saúde, tem reconhecimento nacional e internacional – os maiores centros de saúde mundial utilizam os protocolos HL7 –, e tem acessibilidade relativamente fácil. Seus protocolos são rapidamente implementados e com alta responsabilidade por seus membros. Permite ainda que diferentes aplicações computacionais troquem conjuntos relevantes de informações médicas, clínicas e administrativas. Estes protocolos proporcionam a flexibilidade necessária para permitir a compatibilidade de conjuntos de dados distintos, que apresentem necessidades específicas (HL7BRAZIL, 2010).4.7. 2 Padronização das Informações no PEP tipo DATASUS No Brasil, deve-se destacar as iniciativas do DATASUS8 que é padronizar ainformação em saúde em nosso país. Um exemplo brasileiro de padronização é ocomitê de Padronização de Registros Clínicos (PRC) que aprovou, através de um8 DATASUS. Órgão do Ministério da Saúde responsável pela coleta, processamento e disseminaçãodas informações sobre saúde no Brasil. Fonte DATASUS, (2010).
  • 47. 47processo aberto, tal como se trabalha nas principais organizações de padronizaçãodo mundo, um conjunto mínimo de dados que um PEP deve ter. Portanto, foielaborado um Document Type Definitions (DTD) correspondente à estrutura dedados proposta pelo PRC para troca de dados via XML9 (DATASUS, 2010).4.7. 3 Padronização SBIS A Sociedade Brasileira de Informática em Saúde (SBIS) tem como objetivopromover o desenvolvimento de todos os aspectos da Tecnologia da Informaçãoaplicada à Saúde. Todas as considerações da SBIS foram respeitadas para olevantamento dos dados para a construção do PEP, o que possibilitou a obtençãocertificado de legibilidade perante a SBIS e o Conselho Federal de Medicina (CFM)(SBIS, 2010). As especificações sobre as fases de certificação e os requisitos estãodescritas no Manual de Requisitos de Segurança, Conteúdo e Funcionalidades paraSistemas de Registro Eletrônico em Saúde, disponível no site da organização(SBIS, 2010).9 XML (eXtensible Markup Language). Tem como função criar uma infra-estrutura única para diversaslinguagens, é que linguagens desconhecidas e de pouco uso também podem ser definidas sem maiortrabalho e sem necessidade de ser submetidas aos comitês de padronização (GONÇALVES, 2003, p.66).
  • 48. 485 RELATÓRIOS GERENCIAIS BI APLICADOS AO PEP5.1 Introdução Conforme o objetivo deste trabalho, segue o capítulo 5 como um protótipo derelatórios gerenciais BI levando em consideração as informações contidas nosistema PEP que poderão auxiliar na tomada de decisão em vários níveis. As basesgeradas, pelos diversos sistemas PEPs serão gravadas em um repositório e delesgerados os mais diversos tipos de relatórios. Os relatórios gerenciais servirão como instrumentos de medição e aferiçãodos indicadores e, para isso, deverão atender como finalidade a) assistência aopaciente e o gerenciamento do processo clínico, visando à melhoria contínua daqualidade assistencial; b) gerenciamento da unidade prestadora de serviços desaúde, garantindo seu equilíbrio financeiro, sem prejuízo da qualidade assistencial;c) gestão do sistema de saúde, diminuindo os riscos à saúde da população; e,finalmente, d) o ensino e a pesquisa (MASSAD; MARIN; AZEVEDO, 2003).5.2 Dados Analisados Os dados que compõem o prontuário do paciente podem ser divididos portipos de dados. A partir dessas informações, gera-se então a modelagem para aprototipação de um relatório gerencial. O quadro 5.2.1 descreve detalhadamente os tipos de dados e suasrespectivas informações.
  • 49. 49 Quadro 5.2.1. – Dados Analisados TIPO DE DADOS INFORMAÇÃO ID NOME DATA NASCIMENTO FILIAÇÃO SEXO DEMOGRÁFICOS ETNIA LOCAL DE NASCIMENTO ENDEREÇO CPF RG ID ESCOLARIDADE OCUPAÇÃO SITUAÇÃO FAMILIAR SOCIOECONÔMICOS SITUAÇÃO CONJUGAL SITUAÇÃO DE MORADIA SANEAMENTO Referem-se às queixas do paciente, SUBJETIVOS podendo também ser incluídos os dados de história pessoal e familiar, hábitos. Referem-se aos achados clínicos OBJETIVOS constatados pelo médico ou profissional CLÍNICOS de saúde (exame físico, sinais vitais). Referem-se aos resultados de exames e AVALIAÇÕES OU DECISÕES diagnósticos estabelecidos. Referem-se aos tratamentos instituídos PLANOS TERAPÊUTICOS como medicamentos ou procedimentos. (Fonte: adaptada de Sousa (2007))5.3 Protótipo de Relatório Gerencial Segundo Gomes e Costa, apud Loddi et al. (2010), utilizando-se um SistemaGerenciador de Bancos de Dados (SGBD), desde que tenha compatibilidade comferramentas BI, pode-se gerar um DW para que atenda a necessidade de uma
  • 50. 50organização de saúde. Para representar a abstração de Pessoas no Modelo Transacional, optou-sepor uma estrutura de Generalização/Especialização em que Pessoa passa a ser omais alto nível de Generalização, e dele deriva-se Paciente e Funcionário. Combase em numa modelagem Modelo Entidade Relacionamento (MER), chamado deModelo Transacional, apresentado nas figura 5.3.1 e 5.3.2. Ambas as figuras sãovisões do mesmo banco de dados, em que a primeira visualiza a definição daPessoa (paciente e médico) e seus atributos. E a segunda foca o atendimento dopaciente (LODDI et al., 2010, P. 4). Figura 5.3.1 – Modelo entidade Relacionamento Modelo Transacional – Visão do Pessoa (Fonte: adaptada de Loddi et al. (2010))
  • 51. 51 A figura 5.3.2 ilustra o modelo do relacionamento que servirá como basepara exemplificação de relatórios gerenciais. Figura 5.3.2 – Modelo entidade Relacionamento – Visão do Atendimento (Fonte: adaptada de Loddi et al. (2010))5.4 Exemplos de Aplicações do BI no Sistema PEP Em caráter hipotético, gerou-se um exemplo tendo como cenário de umhospital público cujos gestores gostariam de saber informações clínicas edemográficas com objetivo de tomar ciência qual a doença que demanda o maiornúmero de atendimento e qual é a região geográfica desses pacientes. Os gestorespoderão saber que em determinadas regiões, ocorrem um número maior ou menorde acometimentos de doenças e com isso aprimorar as políticas públicas na área dasaúde. As tabelas usadas, neste exemplo, serão: Atendimento, CID, Paciente,
  • 52. 52Pessoa, Logradouro, Bairro, Cidade, UF. O resultado esperado será a informação daquantidade dos atendimentos destacando a doença com seu respectivo código CIDrelacionando também e região na qual os pacientes residem. Seguindo a mesma linha hipotética, ainda como exemplo, poderia gerar umrelatório gerencial que visa mapear quais tipos de doenças em que os profissionaisda saúde costumam fazer um equivocado diagnóstico. Neste caso, seriam cruzadasos dados de tipos “clínicos” e seus respectivos sub-tipos “subjetivos”, “objetivos”,“avaliações ou decisões” e “planos terapêuticos” com as tabelas “Atendimento”,“AtendimentosDiagno”. Fazer uma relação desses dados obtidos com a linha dotempo e filtrar as diferentes doenças detectadas no mesmo atendimento e, assim,obter um extrato dos casos possíveis de falhas nos diagnósticos.5.5 Resultados As informações resultantes vão subsidiar a continuidade e a verificação doestado evolutivo dos cuidados de saúde, quais procedimentos resultam em melhoriaou não do problema que originou a busca pelo atendimento, a identificação de novosproblemas de saúde e as condutas diagnósticas e terapêuticas associadas. A análise conjunta dos dados deve ser capaz de fornecer, por exemplo,informações agregadas sobre pessoas atendidas, quais tratamentos foramrealizados, quais formas. Por meio do BI, é possível obter bons resultados principalmente quando osgestores não têm ciência das ocorrências e de possíveis problemas, podendo,então, adequar os processos, reestruturar áreas, economizar custos e uma série deoutras medidas estratégicas (COSTA; QUARESMA; SABBATINI, 2007).
  • 53. 536 CONSIDERAÇÕES FINAIS De acordo com a pesquisa bibliográfica para realização deste trabalho,verificou-se de que a informação é uma base importantíssima na construção doconhecimento e servirá como estratégia para a tomada de decisão. Só que a informação por si só não produz este resultado. Ela precisa serelencada e organizada de forma que possa ser extraído o seu máximo. Nesse cenário entram as ferramentas BI através das quais podem ser obtidosrelatórios gerenciais, que servirão de base para a análise aprofundada em diversostipos de cenários. No caso deste trabalho, esses relatórios serviriam para que osgestores de instituições de saúde públicas e/ou privadas possam analisar asinformações coletadas e, dessa maneira, obtém-se melhoria da estratégia. Por conseguinte, os processos de negócios, a administração de recursos e aaplicação de verbas, serão geridos da forma mais apropriada o que resultará emmaior qualidade de atendimento aos pacientes. Além disso, ainda analisando os mesmos resultados dos relatórios gerenciaisBI, os gestores da área da saúde podem implementar novos meios e procedimentospara que prognósticos sejam realizados com maior assertividade, já que, uma vezanalisados os exemplos de diagnósticos equivocados, é possível prever quais ostipos de doenças tendem, estatisticamente a gerar erros. Diante do explanado, percebe-se que as ferramentas BI podem se tornarpeças-chave em todo panorama da saúde. Ainda que os relatórios BI mostrem casospontuais, os gestores e todos os envolvidos terão um poderoso instrumento queauxiliará nas tomadas de decisão, na instauração e aprimoramento das políticaspúblicas e até mesmo prover o acesso universal e igualitário a saúde que todo ocidadão brasileiro tem direito.
  • 54. 547 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICASBARBIERI, Carlos. “BI – BUSINESS INTELLIGENCE – Modelagem & Tecnologia.”São Paulo: Axcel Books, 2001BEAL, Adriana. “Gestão Estratégia da Informação: como transformar a informação ea tecnologia da informação em fatores de crescimento e de alto desempenho nasorganizações”. São Paulo: Atlas, 2004CUNHA, Rudnei Dias da, "Introdução à Linguagem de Programação Fortran 90",Editora da UFRGS, Porto Alegre, 2005.DAVENPORT, THOMAS H; PRUSAK, L. “Conhecimento Empresarial: como asorgani-zações gerenciam seu capital intelectual”. Rio de Janeiro: Campus, 1999, p.237DICK, R.S., STEEN, E.B., DETMER, D.E. “The Computer-based Patient Record - AnEssential Technology for Health Care.” Washington, DC: National Academy Press,1997.GIL, Antonio Carlos. Como elaborar projetos de pesquisa. 4. ed. São Paulo: Atlas,2002.GINNEKEN, Van; MOORMAN, A.M.; P.W. “The Patient Record. In: van Bemmel,J.H., Musen, M.A. (eds.)”. Handbook of Medical Informatics. Houten, theNetherlands: Bohn Stafleu Van Loghum, 1997.GONÇALVES, Marcio. “Extração de Dados para Data Warehouse”. 1ª Edição. Rio deJaneiro: Editora Axcel Books do Brasil Editora do Brasil, 2003.KEMCZINSKI, A., KERN, V. M., CASTRO, J. E. E. “A engenharia de requisitos nosuporte ao planejamento de treinamento.” Revista Produção On Line. , v.1 n.1, n.Edição 1, p. 123, 2001.
  • 55. 55LESCA, Humberto; ALMEIDA, Fernando C. de. “Administração estratégica daInformação”. Revista de Administração. – RAUSP, São Paulo, v. 29, nº 3, p. 66-75,jul./set. 1994.MACHADO, Felipe Nery Rodrigues. “ Tecnologia e Projeto de Data Warehouse: umavisão multidimensional”. 4. Ed. – São Paulo: Érica, 2008.MANZANO, José Augusto N. G., Fundamentos em Programação Assembly, (2004,Ed. Érica)MASSAD, Eduardo; MARIN, Heimar de Fátima, AZEVEDO NETO, RaymundoSoares de. “O prontuário eletrônico do paciente na assistência, informação econhecimento médico.”– São Paulo : H. de F. Marin, 2003.MCDONALD, C.J.; BARNETT, G.O. “Medical-Record Systems. In: Shortliffe, E.H.,Perreault, L.E.” (eds). Medical Informatics: Computer Applications in Health Care.New York: Addison- Wesley Publishing, 1990. p.181-218.MIRANDA, R. C. da R. "O uso da informação na formulação de ações estratégicaspelas empresas". Ciência da Informação, Brasília, v.28, n.3, p.284-290, set./dez.1999.MORESI, Eduardo. “Inteligência organizacional: um referencial integrado.” Ciênciada Informação, Brasília, v. 30, n. 2, 2001.MYLIUS, Marcos. “Business Intelligence – Mais Fácil do que Você Imagina” SãoPaulo: Edições Inteligentes, 2004.PRIMAK, Fabio Vinicius. “Decisões com BI (Business Intelligence).” 2. Ed. – SãoPaulo: Érica, 2006.REZENDE, Denis Alcides; “Sistemas de informações organizacionais: guia práticopara projetos em curso de administração, contabilidade e informática.” São Paulo:Atlas, 2005.
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  • 57. 578 REFERENCIAS COMPLEMENTARESBISPO, C. A. F. “Uma análise da nova geração de sistemas de apoio à decisão.”1998. 165 p. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) – Escola deEngenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 1998.BLOIS e SHORTLIFE – “ Medical informatics: computer applications in health care”.HL7 Health Level Seven – (2004) “Data Model Development”, http://www.hl7.orgacessado em 01/11/2010 às 9h00.CARVALHO, D. R. Data Mining Através de Indução de Regras e AlgoritmosGenéticos. Dissertação (Mestrado em Informática Aplicada), Pontifícia UniversidadeCatólica do Paraná, 142 p., Curitiba, 1999CORBELLINI, Humberto. “Um estudo sobre a tecnologia data warehouse. 1997.”Trabalho Individual (Mestrado em Ciência da Computação) – Instituto deInformática, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre.COSTA, Claudio Giulliano Alves da, “Dissertação de Mestrado apresentada àFaculdade de Engenharia Elétrica e de Computação da Universidade Estadual deCampinas como parte dos pré-requisitos necessários a obtenção do título de Mestreem Engenharia Elétrica.” Campinas. 2001.COSTA, C.; MARQUES, A. Monografia: “Implementação de um Prontuário Eletrônicodo Paciente na Maternidade Escola Januário Cicco: Um Primeiro Passo.” Rio deJaneiro, 1999.DATASUS - “Departamento de Informática do SUS – Sistema único de Saúde.”http://www2.datasus.gov.br/DATASUS/index.php - Acessado em 15/09/2010 às21h35.EDEN, Scott. Q&A: “BI Visionary Howard Dresner.” Disponível emhttp://www.intelligententerprise.com/showArticle.jhtml?articleID=181501967&pgno=1
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