Business Intelligence – BI
Análise de sistemas de
informação
GELSIMAR MACHADO
JULIANA SILVA
LEONARDO PULLA
OUT/2011
Business Intelligence
Principal objetivo :
Disponibilizar
informações da maneira
e formato correto e no
tempo certo para que a
empresa possa tomar
melhores decisões e de
forma mais rápidas.
BI
O (BI), permite
organizar dados dispersos,
de forma a estudá-los com
o objetivo de gerar
conhecimento e
inteligência, e assim serem
utilizados no
desenvolvimento de
estratégias e ações em
beneficio do negócio.
Histórico
 O termo Business Intelligence foi utilizado pela primeira vez
pela Gartner Group.
 Porém seu conceito surgiu a centenas de anos atrás, pelos
povos orientais antigos;
 Esse conceito também foi utilizado no final do séc. XVI, pela
Rainha Elizabeth I;
 Tudo começou a mudar na década de 70, com a evolução das
formas de armazenamento e acesso a dados – DASD e SGBD
Utilização do BI de forma mais expressiva
 O termo BI surgiu na década de 80, mas foi no
início da década de 90 que a maioria das empresas
de grande porte já contava com Centros de
Processamento de Dados (CPD) que embora
mantivessem estoques de dados, proporcionavam
pouquíssimas disponibilidades de informação
.
 Mas foi no final de 1996 que o setor corporativo
passou a se interessar pelas soluções de BI de forma
mais expressivamente.
Principais Objetivos
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Transformar os registros obtidos em
informação útil para o conhecimento
empresarial.
Antecipar mudanças no mercado;
Entrar em novos negócios;
Rever suas próprias práticas de
negócio;
Auxiliar na implementação de novas
ferramentas gerenciais ,
Extrair e integrar dados de múltiplas
fontes;
Fazer uso da experiência;
Analisar dados contextualizados;
Trabalhar com hipóteses;
Procurar relações de causa e efeitos;
Antecipar ações dos competidores;
Conhecer novas tecnologias,
produtos ou processos que tenham
impacto no seu negócio;
Conceito
 Agrupamento de ferramentas para análise de dados
 Tende a mostrar informações não visíveis;
 Sistematização de um BI requer muitos dados não
normalizados;
 Volume de dados requerido é grande;
 Voltado para grandes organizações;
Componentes principais
 Data Warehouse: Repositório intermediário de
dados de outros sistemas(EX. ERP).
 Data Mart: Subconjunto do warehouse para taender
uma área específica.
 Data Mining: Minerar grande volume de dados para
gerar gráfico sobre comportamento.
Componentes principais
 OLAP: Cria visualizações dimensionais das
informações, permitindo alterar eixo de análise.
 BSC: Monitoramento de indicadores estratégicos que
auxiliam na identificação de tendências.
Tomada de decisão
 BI mune o gestor de einformações precisas e
específicas;
 Como as informações possuem mais de um foco de
análise, diversas visões devem ser analisadas.
 BI mostra os caminhos, mas decisão é do gestor!!!
Estudo de caso
Distribuidora do ramo alimentício possui sistemas de
controle de vendas, estoque e transporte.
Esta empresa não faz gestão das informações para
entender seu próprio negócio, apenas reage de forma
sistemática não racional.
Estudo de caso
Com o passar do tempo concorrentes ganham muito
espaço por possuírem “os produtos certos na hora
certa”.
Distribuidora adota um sistema de BI e alimenta com
dados históricos.
Uma semana depois são emitidos os primeiros
relatórios que apontam um situação inesperada.
Estudo de caso
Distruibuidora tinha acréscimo de venda de alguns
produtos com relação direta em outros produtos
distintos.
Quando aumentava o consumo salgadinhos, na mesma
proporção aumentava o volume de vendas de
produtos finos para o público feminino.
Estudo de caso
Sistemas de BI mostrava que os salgadinhos e os
produtos para a smulheres, deviam ficar próximos.
Mostrava que os estoques deviam ser respostos de
forma conjunta.
Mas o que representava este comportamento?
Aqui, o BI sozinho não fazia mais nada.
Estudo de caso
Após análise externa, os gestores concluíram que:
As mães comprovam salgadinhos para seus filhos,
quando iam ao supermercado.
Ao comprar este item, as mesmas
subconscientementes associavam a idéia de se
“presentearem”.
Então compravam algo de qualidade para si próprias.
Estudo de caso
BI não disse o “por que estava acontecendo”, mas “o
que estava acontecendo”.
Outra situação possível, identificar sazonalidade de
determiandos produtos.
Cruzar informações sobre consumo com programação
da TV!
Opções de análise são exponenciais.
Adição de variáveis torna processo renovável.