Como melhorar as decisões numa Empresa?

Resposta: implementar uma data warehouse e colocar nas mãos dos analistas de negócios dados estratégicos para as tomadas de decisões baseadas em factos reais e não na intuição.

decisão

A produtividade oferecida pelo data warehouse é traduzida em ganho de tempo e dinheiro. Na construção de uma base de dados para suporte a um data warehouse são filtrados e normalizados os dados de várias bases de dados dos sistemas estruturados, formando uma base de dados com todos os dados relevantes da empresa ou de uma área específica. Com o cruzamento desses dados extraem-se informações que os sistemas de informações estruturados não conseguem identificar.

Base de dados VS Data warehouse

O uso universal de bases de dados relacionais consolidou um conjunto de boas práticas que actualmente são respeitadas com um rigor quase religioso pela sua comunidade de utilizadores.

O baixo, ou mesmo nulo, nível de redundância (repetição dos mesmos dados em mais do que um local da base de dados) é o exemplo paradigmático, e mais conhecido, de uma das regras basilares do desenho de bases de dados relacionais.

Para atingir bons níveis de redundância e de integridade da informação uma base de dados é tipicamente composta por um grande número de tabelas que se encontram ligadas entre si através de campos comuns.

A exploração da informação numa base de dados é feita através da linguagem SQL (Structured Query Language).

As técnicas de programação em SQL (vulgarmente designadas como queries) são complexas e, consequentemente, fora do alcance dos utilizadores das bases de dados.

Desse modo, a exploração dos dados está sempre limitada a um conjunto relativamente restrito de queries pré-programadas por especialistas na matéria.

E, quando o utilizador tem uma necessidade diferente das que estão previstas inicia-se um círculo vicioso em que é feito um pedido aos informáticos, esse pedido entra na “linha de montagem” das queries, e num momento no futuro o programa é, finalmente, disponibilizado ao utilizador que avaliará a sua eficácia e formatação, o que poderá provocar um feedback (neste caso negativo) que retomará todos as etapas do circuito.

Um gestor que pretenda analisar a informação de uma base de dados segundo uma perspectiva original, para tomar uma determinada decisão tem, além de ter conhecimentos de programação em SQL, a obrigação de conhecer em profundidade o esquema da base de dados, i.e., em que tabelas estão armazenados os dados que procura e a forma como essas tabelas estão relacionadas entre si.

Para um mero utilizador essas tarefas são um autêntico quebra-cabeças.

Penso que nenhuma organização terá qualquer proveito em perder um bom gestor e ganhar um mau programador.

 

Data Warehouse


Um banco nacional enviava cerca de 1 milhão de emails aos seus clientes e obtinha apenas 2% de retorno, após a implantação do data warehouse o retorno passou para 30% e a conta do correio diminuiu para um quinto.

Em muitas empresas quando um executivo faz uma pergunta sobre o perfil dos seus negócios fora de um padrão definido pelos analistas de sistemas o tempo e o esforço para respondê-la é muito grande.

Várias bases de dados devem ser consultadas, programas de pesquisas são construídos, download de ficheiros para computadores manipularem os dados e gerarem relatórios gráficos.

Se uma decisão deve ser tomada acompanhando a velocidade do mercado, o executivo acaba por tomar a decisão por intuição porque não pode esperar o resultado do departamento de sistemas.

Quando se trata de simulação de cenários de negócios o processo é ainda mais traumático.

Os sistemas estruturados actuais não são suficientemente flexíveis para traçar cenários complexos cruzando vários componentes.

As bases de dados tradicionais possuem visão bidimensional, por exemplo, vêm uma tabela de produto por região.

As ferramentas de data warehouse possuem a visão de uma tabela multidimensional, por exemplo, geram uma tabela de produto x região x período de tempo.

Os data warehouses já coleccionam muitas histórias de sucesso.

A clássica foi o resultado obtido pela rede americana de supermercados Wal-Mart quanto o seu data warehouse identificou uma relação entre o consumo de fraldas descartáveis e o consumo de cerveja.

Analisando a informação do data warehouse verificou-se que quando os maridos iam ao supermercado a noite para comprar fraldas aproveitavam e compravam algumas cervejas.

Constatado o fato, elaborou-se uma estratégia de vendas onde as fraldas ficam próximas as cervejas, induzindo os maridos a comprarem as cervejas.

O resultado foi o aumento de vendas das cervejas.

Outro exemplo é o caso da empresa de telecomunicações americana Sprint que com o seu data warehouse consegue identificar com 60 dias de antecedência os utilizadores que trocaram seus serviços por outra operadora.

Através de um marketing agressivo ela conseguiu evitar o abandono de 120.000 clientes e uma perda de 35 milhões de dólares em facturação.

A introdução de um data warehouse em uma empresa exige uma mudança de comportamento dos executivos e sua relação entre os computadores e as informações.

Os data warehouse mantém um quadro único e coerente das informações ao longo da empresa, uma única versão da verdade, trazendo produtividade e ganho de dinheiro.

Uma Data Warehouse é um sistema que visa responder às questões relativas à gestão de uma Base de Dados.

Embora muito relacionadas as bases de dados com as data warehouses, têm um funcionamento diferente, pois enquanto numa base de dados são inseridos dados/registos, a Data Warehouse vai extrair esses dados, organizando-os, de modo a responder a questões previamente programadas.

Os dados extraídos devem ser facilmente perceptíveis e credíveis, pois estes dados poderão ter influência na gestão de uma empresa.

 

Fases de construção de uma Data Warehouse:

1) Identificar os processos de negócio/actividade;

2) Escolher a granularidade dos dados a registar.

3) Identificar dimensões;

4) Identificar os factos;

É muito importante para quem faz uma Data Warehouse saber quem vai usar este sistema e para que fins.

Quando falamos do “quem vai usar este sistema”, não nos devemos referir apenas a um departamento organizacional de uma empresa, mas sim a toda a empresa, de modo a que os dados seleccionados não se venham a repetir.

Daí ser muito importante identificar os processos de negócio/actividade, pois é nesta fase que serão criadas as questões que a Data Warehouse irá responder posteriormente e se faltarem questões, também vão faltar respostas.

Quando escolhemos a granularidade, estamos a ir ao máximo detalhe possível.

Por exemplo, vamos supor que queremos responder apenas a duas questões: Quantos produtos foram vendidos num dia? Quantos produtos foram vendidos num mês? A nossa granularidade seria Produto x Dia, pois é o nível de detalhe que estas duas questões exigem.

As dimensões representam todas as possíveis descrições que tomam valores singulares no contexto de cada medida, ou seja, todas as possibilidades verificadas nas questões, estarão descritas nas dimensões, que por sua vez, estarão ligados à tabela de factos.

Cada dimensão é criada conforme os dados existente na granularidade.

Pegando no exemplo anterior, a Data Warehouse teria duas dimensões, a do Tempo e dos Produtos.

É a tabela de factos que nos vai dar os dados necessários para responder às questões solicitadas.

Esta tabela é composta por dados que sejam numéricos e aditivos.

Continuando com o exemplo anterior, um atributo possível para esta tabela de factos seria: quantidade vendida.

 

Os dados e a informação são cada vez mais importantes…

 

Em que aspectos esta nova estrutura de dados pode melhorar a sua organização?

António Almeida

António Almeida

Licenciado em engenharia Informático e Telecomunicações, mestre em Sistemas e Tecnologias de Informação e doutorando em Informática é um apaixonado por todo o tipo de tecnologia. Apostava na troca de informações e acaba de criar uma rede de informáticos especialistas interessados em tecnologia.

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