Data warehouse

Definições de data warehouse e data warehousing

Como vimos até aqui, as ferramentas de BI têm por objetivo prover a informação certa à pessoa certa na forma certa no tempo certo .

A hierarquia das informações em uma organização empresarial começa pela coleta de dados, que são transformados em informação, mas essas informações precisam ser organizadas de tal forma que ganhem componentes “inteligentes” para que possam ser usadas em favor das melhores decisões. As ferramentas de BI reúnem os processos que tornam as informações “inteligentes”.

Mas, para que isso aconteça, é necessário que os dados sejam armazenados em repositórios diferentes dos tradicionais bancos de dados transacionais: é necessária a construção de um DW ( data warehouse) .

Os bancos de dados tradicionais são transacionais, ou seja, foram projetados para inclusões, alterações, exclusões e consultas simples aos dados. Estes bancos são conhecidos como OLTP ( O n Line Transaction Processing ), ou bancos que realizam processamento online de transações. Já os DW têm a característica distinta de que são direcionados principalmente para aplicações de apoio às decisões. Eles são otimizados para a recuperação de dados, não para o processamento rotineiro de transações.

Data warehouse .

Fonte: Aa Amie/ Shutterstock.

O DW funciona como um repositório de dados, integrando e consolidando as informações de fontes internas, que em sua maioria provêm de fontes heterogêneas e fontes externas. Além disso, os dados do DW são filtrados e limpos, permitindo que análises gerenciais e estratégicas dos principais processos de negócio sejam realizadas de forma a oferecer suporte à tomada de decisão.

“O Data Warehouse (DW) representa uma grande base de dados capaz de integrar, de forma concisa e confiável, as informações de interesse para a empresa, que se encontram espalhadas pelos sistemas operacionais e em fontes externas, para posterior utilização nos sistemas de apoio à decisão. Um DW tem, normalmente, informações sobre assuntos de negócio da empresa por um período histórico de no mínimo três anos, podendo, em alguns casos, chegar até os primeiros anos de informação, pois seu objetivo é determinar padrões de comportamento, indicadores de crescimento por tempo etc.”

(Fonte: MACHADO, 2012, p. 44.)

O DW possibilita a análise de grandes volumes de dados que são coletados de sistemas transacionais. Os dados em um DW não são voláteis, ou seja, eles têm registros permanentes e não podem ser alterados. Quando é necessário fazer correções ou atualizações, os dados obsoletos são descartados e as alterações são inseridas como novos dados (TURBAN et al., 2009).

Pela sua capacidade de armazenar grandes volumes de dados e de possibilitar importantes análises sobre estes dados, os DWs são elementos fundamentais, formando o “núcleo” dos sistemas de informações gerenciais e de apoio à decisão no ambiente de BI.

Existe um termo correlato à utilização de DWs, conhecido como data warehousing . O termo data warehousing não se refere a um produto, mas a uma estratégia que reconhece a necessidade de armazenar os dados provenientes de diferentes sistemas de informação e consolidá-los, de forma a fornecer informações aos diversos profissionais de uma empresa para que possam tomar as decisões do negócio de modo rápido e eficaz.

Geralmente o DW armazena informações sobre os processos de várias atividades do negócio, de forma que possam ser realizados cruzamentos e consolidações das diferentes unidades de negócios da empresa.

Muitas empresas necessitam criar DWs, que, como vimos, são enormes repositórios de dados, para que possam melhorar o processo de tomada de decisões. Os dados são importados de várias fontes diferentes, são “limpos” e organizados de forma adequada às necessidades da empresa. A integração dos dados permite ao executivo ter uma visão corporativa dos dados. No entanto, essa integração, ou seja, a migração dos dados mantidos pelos sistemas transacionais para o DW, não é um processo fácil, nem barato e exige muito planejamento. A figura ilustra os principais componentes necessários à criação de um DW.

Criação de um data warehouse.

Fonte: < gooddata.com.br >.

Os motivos que justificam um alto investimento para a implantação de um DW em uma organização reúnem a existência, na empresa, de:

• Várias plataformas de hardware e de software não integradas;
• Constantes alterações nos sistemas transacionais corporativos;
• Dificuldade acentuada na recuperação de dados históricos em períodos superiores ao ano em que as operações são realizadas;
• Existência de sistemas e “pacotes” de fornecedores diferentes;
• Falta de uma padronização e integração dos dados existentes nos diversos sistemas;
• Carência de documentação e segurança no armazenamento dos dados.

O resultado de um projeto de DW traz grandes benefícios à organização, dos quais se destacam:

• Informações ficam disponíveis para os gestores;
• Permite uma visão das curvas de comportamento do negócio;
• Confere agilidade às ferramentas para apoio à decisão;
• Fornece segurança e confiabilidade das informações para a decisão;
• Permite uma maior abrangência da visão dos indicadores de desempenho;
• Fornece recursos mais abrangentes para a análise de negócios;
• Necessidades e expectativas executivas são atendidas por TI.

CPM e BI

Neste ponto é interessante, fazermos uma discussão sobre as fronteiras que separam e/ou unem os conceitos de CPM e BI. Como já dissemos, o CPM, de acordo com o Gartner Group, é “um termo genérico que descreve todos os processos, metodologias, métricas e sistemas necessários para medir e gerenciar a performance de uma organização”. O CPM pode ser considerado, então, uma solução mais abrangente e complementar aos tradicionais sistemas de gestão, na qual regras de negócio complexas, ligadas à administração do negócio e governança corporativa, são utilizadas de forma a se conseguir mensurar o desempenho do negócio.

De acordo com Macedo (2011), uma solução de BI de alto desempenho deve possuir no mínimo as seguintes características:

• Permitir rápido desenvolvimento e alta flexibilidade de implementação;
• Interagir com todas as fontes de dados da empresa;
• Preservar e complementar os investimentos em DW;
• Permitir ajustes aos novos requerimentos de negócio;
• Realizar análises consistentes com dados corporativos;
• Incorporar planilhas com informes corporativos;
• Realizar consultas ad hoc , ou seja, com objetivos específicos;
• Ter conectividade bidirecional com múltiplas bases de dados;
• Permitir rápida assimilação do ambiente pelos usuários;
• Ter precisão e unicidade dos dados de origem.

Ainda de acordo com Macedo (2011), para se alcançar o CPM seria necessário adicionar às características listadas anteriormente as seguintes possibilidades:

• Orçamento, planejamento e simulação flexíveis;
• Personalização de qualquer requisito de negócio;
• Controle direto do usuário na aplicação e publicação no tempo do negócio;
• Gerência dos requisitos de planejamento estratégico;
• Fluxos de trabalho e dados integrados consistentemente, com planilhas centralizadas;
• Reporting baseado em pesquisas na web de forma intuitiva;
• Acesso às informações gerenciais e estratégicas em qualquer lugar e a qualquer momento;
• Alta escalabilidade e suporte para grande volume de dados e usuários;
• Altíssima satisfação dos usuários.

Assim, de forma simplificada, um resumo sobre a diferença de BI e CPM poderia ser: BI fornece soluções para mostrar o porquê do status atual dos negócios, respondendo à pergunta: Por que estamos desta maneira? , e CPM adiciona as respostas às perguntas: Como estamos? Como deveríamos estar? , além de responder a: Quanto capacitamos, produzimos, satisfazemos ou lucramos?

Macedo (2011) afirma que outra maneira de ajudar a explicar o CPM é dizendo o que ele não é. CPM não é simplesmente uma solução de BI, não é uma ferramenta de análise de dados a ser implementada em um único departamento, não é uma tecnologia e não é um software complicado. CPM pode ser, então, definido como a integração de vários componentes em um só ambiente, capaz de agrupar de forma consistente e integrada soluções para análise, orçamento, planejamento, BI, integração de dados, previsões, simulações, scorecards e dashboards.

Aconteceu 

Alemanha e a vitória na Copa do Mundo 2014

A edição 2014 do maior evento esportivo do mundo trouxe o assunto Business Intelligence à tona em nível mundial e mostrou que a solução pode auxiliar a alcançar de objetivos nos mais diversos ramos de desempenho e busca de resultados.

Um software desenvolvido na Alemanha analisava dados extraídos numericamente, como velocidade de corrida e número de passes. Também escaneava comportamentos individuais de atletas e do time como um todo.

Os relatórios foram passados aos jogadores e à comissão técnica. Com a utilização deles, o grupo se preparou para executar jogadas mais rapidamente, envolver as outras equipes e reter a bola. O resultado? O mundo todo viu e o Brasil sentiu na pele.

(Fonte: < knowsolution.com.br >)

A FIAT Automóveis tinha o desafio de deixar o novo Uno com “a cara do consumidor”, e com as soluções de Business Intelligence e pesquisas nas ferramentas de mídias sociais e mobilidade, oferecidas pela empresa SAS, a FIAT teve ótimos resultados. A tecnologia atendeu às expectativas quanto à capacidade de processar todos os dados, ajudar em uma pesquisa inovadora, colaborar na tomada de decisão e ainda trazer uma visão de futuro para entenderem melhor as demandas do mercado. O novo Uno foi sucesso de vendas e críticas, fazendo a empresa ter a honra de receber o prêmio Carro do Ano 2011, pela Revista AutoEsporte.

(Fonte: < unisalgp.wordpress.com >)

Arquitetura e ferramentas de BI

A complexa situação que envolve a tomada de decisões pode ser apoiada com a utilização de SADs que utilizem um DW e ferramentas para o gerenciamento e tratamento dos dados e das informações, buscando vantagens competitivas para o negócio.

Há controvérsias entre especialistas sobre a arquitetura e quais ferramentas e componentes constituem um sistema de BI. A figura ilustra uma arquitetura possível, e os componentes ferramentas mais importantes são descritas a seguir.

Arquitetura e Ferramentas de BI.

Fonte: SANTOS, 2017.

• DW – Data Warehouse: um repositório de dados especial preparado para dar suporte a aplicações de tomada de decisões. O DW transforma o conjunto de dados históricos, obtido com base na estratégia de negócios da empresa, em informações unificadas que são armazenadas em um repositório central confiável, através de uma base de dados integrada.
• Ferramentas OLAP – On Line Analytical Processing : ou ferramentas de processamento analítico online. Permitem a análise dos dados por diversas dimensões, de forma que seja possível identificar com rapidez e facilidade o desempenho dos negócios. São ferramentas de análise e exploração de dados para atividades mais interativas e investigativas, possibilitando o cruzamento, detalhamento e resumo de dados de maneira mais rápida. Podem utilizar ferramentas de Query & Report ou de consulta e reporte para execução e extração periódica de informações com médio ou alto grau de detalhamento, possibilitando a construção de relatórios através de comandos simplificados.
• Ferramentas de monitoramento de performance: incluem dashboards e scorecards que fornecem uma visão dos indicadores de desempenho corporativo, gráficos e planilhas, e podem incluir sistemas mais sofisticados, como cubos tridimensionais e até ferramentas de realidade virtual.

Gerentes e executivos se beneficiam muito com as soluções de BI, pois essas ferramentas os ajudam a gerenciar melhor o seu negócio. As empresas que não conseguem implementar de forma adequada essas soluções acabam ficando em séria desvantagem competitiva.

Gartner Group.

Fonte: < iot.do >.

Os consultores do Gartner Group sugerem as seguintes questões essenciais para a análise das soluções de BI:

• Como a empresa pode maximizar seus investimentos em BI?
• De que funcionalidades do BI as empresas precisam e o que estão usando hoje?
• Quais são os custos ocultos associados ao investimento em BI?

Sendo assim, o processo de criação e implantação de inteligência nos negócios deve ser realizado de forma cuidadosa, seguindo uma metodologia para que a empresa seja bem sucedida com sua utilização.

O processo de criação de inteligência nos negócios de uma empresa começa pela identificação e priorização de projetos ligados ao BI. Nesse processo, a empresa utiliza medidas de ROI (Return on Investment – retorno sobre investimento) e TCO (Total Cost of Ownership – custo total de propriedade) para estimar a relação custo/benefício da implantação do projeto de BI. Além disso, são analisados os impactos da implantação do BI na tomada de decisões dentro da organização em cada um dos níveis de administração.

ROI.

Fonte: Wright Studio / shutterstock

De acordo com Turban et al. (2009), questões importantes ligadas ao processo de implantação e gerenciamento do BI incluem a definição de:

• Quem deve atuar como tomador de decisão na priorização dos projetos de BI;
• Como realizar a integração em nível gerencial;
• Como estabelecer parcerias entre chefes de áreas funcionais e líderes de áreas de produtos e serviços;
• Como estabelecer uma harmonia entre os clientes do BI (ligados ao negócio) e os fornecedores (ligados à TI).

De acordo com Turban et al. (2009, p. 35), definidas estas questões, a equipe responsável pela governança do BI deve partir para as ações:

1. Criar categorias de projetos (estratégicos, de investimentos, de oportunidades de negócios etc.);
2. Definir critérios de seleção de projetos;
3. Estabelecer uma estrutura para se determinar os riscos do projeto;
4. Gerenciar as interdependências do projeto;
5. Monitorar e ajustar a composição do portfólio de serviços e demandas do BI.

O sucesso do BI depende de uma boa governança, e as razões fundamentais para o investimento em seus projetos devem estar alinhadas com a estratégia de negócios da empresa. O BI deve servir como uma forma de mudar a maneira como a empresa conduz suas operações de negócio, melhorando seus processos e transformando a tomada de decisões em processos mais orientados à análise de dados.

Sistemas transacionais x sistemas de apoio à decisão

Antes de prosseguirmos nos conceitos ligados ao BI, convém conceituarmos e definirmos a diferença entre um sistema transacional e um sistema de apoio à tomada de decisão.

De acordo com Terribili Filho (2009), “é no sistema transacional que ocorrem as transações de negócio, através dos quais se realizam as operações básicas das empresas como compras, vendas, saques bancários, pagamentos etc.”. Estes sistemas apresentam como principais características alta velocidade no tempo de resposta e baixo volume de dados envolvidos na transação. Para estes sistemas, as informações históricas não são relevantes.

Um sistema transacional fornece apoio à execução e monitoramento dos negócios de uma organização, gerando e armazenando os dados destas transações operacionais. Estes sistemas têm como características básicas alta taxa de atualização e acesso pontual a um grande volume de dados, com pesquisas que resultam em pequena quantidade de dados. Geralmente são sistemas operacionais não integrados, conhecidos como OLTP ( Online Transactional Processing ), que realizam transações, como sistemas de contabilidade, de compra, de controle de estoque, de inventário, de folha de pagamento, de controle financeiro, além de ERPs e CRMs.

(Fonte: SILBERSCHATZ et al., 2012)

ATM.

Fonte: Dobo Kristian/ Shutterstock.

Os sistemas transacionais manipulam dados que ficam armazenados em bancos de dados, gerenciados por um Sistema Gerenciador de Banco de Dados (SGBD). Estes sistemas são chamados de transacionais, pois toda atualização dos dados é feita dentro de uma “transação”. Essas transações podem ser bem sucedidas, resultando na gravação de dados ou, em caso de problemas, não são finalizadas, permitindo que o banco de dados retorne ao estado anterior, garantindo a integridade dos dados.

Para ficar mais claro o conceito, imagine você diante de um caixa eletrônico, ou ATM ( Automated Teller Machine ), para efetuar um saque de sua conta bancária. Você certamente vai querer que a resposta seja muito rápida, não é mesmo? Neste tipo de operação (saque), o volume de informações envolvidas é relativamente baixo (agência, conta corrente, senha, valor requisitado, saldo disponível e limite de cheque especial) e não é necessário que seus dados históricos sejam considerados (se você tem financiamentos, há quanto tempo é cliente, qual é seu saldo médio dos últimos meses etc.).

Um Sistema de Apoio à Decisão (SAD) tem características completamente distintas de um sistema transacional, pois utiliza “inteligência” para efetuar suas transações, como prover informações para se definir uma campanha de marketing, elaborar as táticas futuras para o lançamento de novos produtos, descobrir qual a melhor estratégia para se aumentar as vendas de um dado produto etc. Um SAD geralmente utiliza como repositório de dados um DW, que está desvinculado das bases de dados que dão sustentação aos sistemas transacionais, também chamadas de On Line Transaction Processing (OLTP).

Financiamento.

Fonte: Indypendenz/ Shutterstock.

Novamente, para ficar mais claro, voltemos ao caso da instituição bancária. Um exemplo de SAD poderia ser conhecer os potenciais clientes para se realizar uma campanha de financiamento de veículos. Neste caso, o banco poderia considerar como potenciais clientes somente aqueles que já sejam proprietários de veículos, que realizaram algum tipo de financiamento com o banco nos últimos cinco anos, cujo saldo médio nos últimos 12 meses seja superior a R$ 5.000,00 e com a restrição de que sua idade acrescida do prazo de financiamento não supere 70 anos. Para se chegar à lista de clientes potenciais para esta campanha, seria necessário consultar as informações que estão no DW e não na base de dados dos sistemas transacionais.

Segundo Terribili Filho (2009), em função das particularidades do tipo de processamento e de transação, o ambiente dos sistemas de BI deve ser dissociado do ambiente transacional, uma vez que no BI as pesquisas são mais complexas e há um volume muito maior de informações, das quais os dados históricos são de grande importância. Assim o tempo de resposta de uma transação de BI pode ser muito mais lento do que o de uma operação transacional.

Um exemplo interessante de BI é o utilizado pela rede de supermercados Pão de Açúcar. Em sua estratégia, o cliente da rede, quando efetua suas compras, recebe determinada pontuação como “Cliente Mais”, que lhe dá algumas facilidades e benefícios futuros, porém, o mais importante para o BI é que o sistema registre o seu histórico de consumo no DW.

Grupo Pão de Açúcar.

Fonte: < interhunter.files.wordpress.com >

Assim, a rede pode utilizar esta base de dados para direcionar campanhas de marketing como, por exemplo, fazer uma promoção de venda de vinhos estrangeiros para clientes que tenham comprado vinhos nacionais nos últimos seis meses, acima de uma determinada quantidade. O direcionamento da campanha aumenta o nível de retorno, reduz os custos de divulgação e tende a aumentar a fidelidade do cliente. Talvez não seja uma mera coincidência dizer que o grupo está entre as maiores redes varejistas do Brasil.

Ainda para melhorar as explicações acerca das diferenças entre os sistemas transacionais e os SADs, é importante dizermos que periodicamente os dados são extraídos dos sistemas transacionais para serem armazenados no DW. Para estas operações são utilizadas ferramentas chamadas ETL ( Extract, Transform and Load ), que estudaremos mais à frente. Este processo de criação e manutenção dos DWs inclui a extração dos dados dos vários sistemas transacionais, a transformação (padronização) e sua carga no DW.

Saiba mais      

“ Empresa: antigo Grupo Pão de Açúcar, agora GPA, do grupo francês Casino

Cliente: Diretoria de Marketing e Diretoria de TI

Objetivo: Cada item, de cada caixa, de cada loja, de cada bandeira do Grupo podendo ser analisada no dia seguinte pela área de marketing e isso ser o cerne de uma operação de inteligência e relacionamento poderia trazer novos insights e feedbacks para organização, como também alimentar o Programa Mais com detalhes dos hábitos de consumo de cada cliente, de forma a nutrir a área de Inteligência de Mercado com informação estratégica interna valiosa para competir para vencer.

Objetivo: Construir e implantar uma solução que permitisse à área de Inteligência do Grupo Pão de Açúcar conhecer o comportamento de vendas, a partir de cada ticket de venda. Incluir novas informações e dar manutenção.

Solução: Foi desenhado o modelo de dados e implantado o Data Mart de Tickets e seus processos, em conjunto com um parceiro, em um processo que carregasse informações de cada venda de cada loja do Grupo, armazenando-as em um repositório central (Data Mart) para uso da área de Inteligência de Mercado.

Resultados Alcançados: Crescimento, mais resultados e informações estratégicas para o posicionamento de bandeiras, ofertas de produtos e relacionamento com clientes.”

Fonte: < brainworks.com.br >.

Business Intelligence e Business Intelligence 2.0

Um cenário que ainda é bastante comum de se encontrar nas empresas atualmente são sistemas que não se comunicam, não têm documentação ou sua documentação é ruim e deficiente, fazendo que a disponibilização e consulta às informações seja muito dificultada. Neste ambiente, as inconsistências são grandes, fato que leva o tomador de decisão a não usar o seu sistema e, muitas vezes, a tomar suas decisões baseado apenas na sua experiência de mercado. 

 Business Intelligence

 

Fonte :✓.com/ Shutterstock.

No mundo corporativo, nos tempos atuais, tomar decisões exige um volume de dados cada vez maior, assim como mais e melhores informações. As organizações, de forma geral, possuem muitos dados, porém pouca informação. A falta de informação pode prejudicar sobremaneira a tomada de decisão dentro das organizações corporativas. Para ajudar neste processo, existem métodos e procedimentos que realizam a extração e a análise de informações que permitem aos executivos lidarem com problemas de decisão cuja dimensão ultrapassa a capacidade cognitiva normal, ou excede os recursos temporais e financeiros disponíveis.

A maioria destes métodos, procedimentos e ferramentas são genericamente chamados de Business Intelligence .

IMPORTANTE!

“ Business Intelligence é um termo guarda-chuva que inclui arquiteturas, ferramentas, bancos de dados, aplicações e metodologias que objetivam permitir o acesso interativo aos dados (às vezes em tempo real), proporcionar a manipulação desses dados e fornecer aos gerentes e analistas de negócios a capacidade de realizar a análise adequada para a tomada de decisão”.

(Fonte: TURBAN et al., 2009, p. 27)

O conceito de Business Intelligence , ou Inteligência de Negócios, surgiu na década de 1980, introduzido pelo Gartner Group, para descrever a capacidade das organizações em acessarem dados e explorarem as informações, geralmente armazenadas em DWs, analisando e desenvolvendo interpretações que permitem tomadas de decisões mais seguras e consistentes.

Ao analisarem as informações correntes e o desempenho histórico da empresa, os tomadores de decisão conseguem notar importantes relações entre estas informações, que as tornam muito valiosas, servindo de base para melhores e mais precisas decisões.

Transformação de dados.

Fonte: elaborado pelo autor.

De acordo com Turban et al. (2009), o processo de BI se baseia na transformação de dados em informações, depois em decisões e, finalmente, em ações.

As vantagens que o BI pode trazer para uma empresa incluem:

• Elimina a sobrecarga dos sistemas operacionais;
• Facilita o acesso à informação;
• Facilita a navegação dos usuários de negócios pelos dados e informações da empresa;
• Consolida informações de diversas fontes;
• Preserva dados históricos da empresa;
• Fornece informação única e consistente para toda a empresa.

Com o advento da internet/web 2.0, o conceito de BI também ganhou a denominação de Business Intelligence 2.0 , indicando uma extensão da web 2.0 no cenário corporativo. O BI 2.0 estende o uso das informações, buscando utilizar o fluxo de dados que é gerado em tempo real e extrair conhecimento das informações.

O BI 2.0 é uma visão renovada do uso das informações pelas empresas, ampliando o uso dos DWs e das ferramentas de consulta analítica por meio de um processo automatizado e mais dinâmico de tomada de decisão, permitindo ações mais inteligentes.

Check-in realizado por aplicativo móvel.

Fonte: < conteudo.imguol.com.br >.

O cenário corporativo atual é formado por processos que ocorrem em tempo real, em que notícias que chegam a cada minuto podem fazer diferença, e o BI 2.0 visa deixar estas informações disponíveis para que a organização as utilize no momento em que precisar delas. Como exemplos podemos citar os aplicativos de bancos online, que oferecem oportunidade de realização de transações financeiras em tempo real, e os aplicativos de empresas aéreas, com passagens sendo vendidas online, check-in realizados fora dos balcões e cartões de embarque usando QR codes enviados para os e-mails e apresentados em telas de dispositivos móveis. Ocorre que todos estes processos geram muitos, muitos dados!

De acordo com Santos (2017), para adaptar os modelos de negócios para o cenário em tempo real, os aplicativos de software utilizam programação dirigida a eventos, ou event-driven programming . Os dados fluem em tempo real em arquiteturas orientadas a serviços, ou SOA ( Service-Oriented Architecture ), utilizando serviços interoperáveis, que permitem a integração de aplicativos.

BI ( Business Intelligence )e ferramentas de apoio ao CPM

Os indicadores de performance corporativos podem ser estudados e implementados a partir de uma combinação composta por soluções como Business Intelligence , Business Planning e Business Scorecard.

De acordo com Novato (2017) “Business Intelligence (BI) refere-se ao processo de coleta, organização, análise, compartilhamento e monitoração de informações que oferecem suporte à gestão de negócios”. Ferramentas de BI capacitam as organizações a acessarem dados e explorarem as informações geralmente presentes em um data warehouse (DW). O DW, por sua vez, é criado a partir de operações de Extract, Transform, Load (ETL) advindas de diversas fontes e repositórios de dados transacionais. As informações no DW são analisadas, permitindo que a organização desenvolva interpretações que permitam tomadas de decisões mais assertivas e consistentes.

As soluções de BI em uma organização são de fundamental importância para seu o crescimento estruturado. Assim como nas soluções de BI, os bancos de dados gerenciais (data marts e DW) são utilizados para auxiliar as equipes de planejamento no desenvolvimento da estratégia corporativa, garantindo o acesso facilitado e estruturado às informações necessárias para o desenvolvimento do planejamento. A figura ilustra este cenário. 

Business Intelligence

Fonte: < senior.com.br >

Usando soluções de business scorecard , o acompanhamento dos resultados da empresa pode ser realizado por meio de números, gráficos, mapas e tendências, apresentados por indicadores de desempenho que informam a situação de cada variável analisada de acordo com suas estruturas, estratégicas e filosofias de trabalho. Relatórios gerenciais, emitidos a partir do balanced scorecard, servirão de suporte às organizações na tomada de decisão.

O processo de tomada de decisões

Até aqui, falamos de soluções de apoio às decisões estratégicas para o negócio. Aqui vamos discutir e esclarecer a que se refere, afinal, o processo de tomada de decisões no ambiente corporativo.

Uma das principais atividades que qualquer executivo tem que exercer é a tomada de decisões. Os executivos passam grande parte de seu tempo estudando o ambiente externo no qual os negócios da empresa estão inseridos e procurando orientar o planejamento estratégico da empresa e identificar as melhores ações a serem tomadas.

A tomada de decisão é muito mais do que o momento da escolha da ação, é um processo que envolve processos comparativos, escolha de parceiros, exame da capacidade operacional da empresa, análise de cenários, projeção de futuro, identificação de riscos e de oportunidades, análise da concorrência, dentre outros tantos requisitos (FRANCO, 2009).

Os requisitos de informação gerencial dependem muito do nível de administração envolvido. Existem diferentes níveis de tomada de decisão. Estes níveis são classificados como estratégico , tático e operacional . 

Níveis estratégico, tático e operacional.

Fonte: < i2.wp.com >

No processo de tomada de decisões é muito importante saber a quantidade e a qualidade de dados e informações à disposição do gestor ou administrador. Para ajudar o executivo neste processo crucial, é necessário utilizar as ferramentas de apoio à decisão em uma hierarquia capaz de diferenciar as necessidades dentro das diversas situações na organização, o que reforça a importância da informação.

Cada nível de administração, seja estratégica, tática ou operacional, possui diferentes necessidades de informação. Isso tem implicações importantes para a escolha das ferramentas de apoio à decisão que a empresa deva adquirir. A figura ilustra os tipos de informação e ferramentas de acordo com o nível de tomada de decisão. 

Informações nos níveis decisórios – utilização dos dados.

Fonte: < jkolb.com.br >.

De acordo com Leme (2017), em função do nível administrativo, estas são as principais atividades com as quais o gestor deve lidar:

• Planejamento e controle estratégico: “[...] o planejamento estratégico envolve as grandes decisões e os objetivos que a empresa deseja atingir, sendo de responsabilidade da diretoria, do CEO, do proprietário ou de outros profissionais envolvidos na administração.” Estes profissionais também realizam a confecção da missão, da visão e dos valores do negócio, bem como a definição e o efetivo uso dos recursos disponíveis. O planejamento estratégico define os rumos que a empresa deve seguir, visando atingir determinados cenários no futuro. Os planos são mais amplos, com foco no longo prazo – geralmente entre 5 e 10 anos – e devem ser feitos em sintonia com o mercado, usando instrumentos que permitam mensurar e analisar fatores internos e externos para a elaboração dos objetivos.
• Planejamento e controle tático: O planejamento tático é mais detalhado que o estratégico, pois contém passos e metas para o alcance dos propósitos traçados pela alta administração. Os objetivos da empresa são segmentados para cada departamento ou setor organizacional. “O planejamento tático deve ficar sob responsabilidade da gerência intermediária, que elabora processos e adota ferramentas com o objetivo de atingir as estratégias da empresa. O tempo para execução de cada plano proposto varia de 1 a 3 anos.” (LEME, 2017)
• Planejamento e controle operacional: “No planejamento operacional do negócio, os processos e as ações elaborados pelo nível tático se tornam rotinas e tarefas concretas. Esse é o nível que demanda menos tempo de abrangência – normalmente apenas alguns meses.” (LEME, 2017) O nível de detalhamento é alto e inclui as pessoas responsáveis pelas atividades, os procedimentos básicos a serem realizados, os recursos e equipamentos para a execução de tarefas, os resultados pretendidos e até mesmo a análise de riscos. O planejamento operacional está diretamente ligado às atividades que os funcionários fazem no desempenho de suas funções. Por isso, as ações operacionais devem ser planejadas em conjunto com eles. As ações operacionais costumam ser mais formalizadas, com procedimentos bem estruturados.

Definição de CPM – Corporate Performance Management

De acordo com Veras (2014), o termo CPM – Corporate Performance Management , ou Gestão de Performance Corporativa – foi introduzido pelo Gartner Group em 2001. O Gartner Group é um instituto de pesquisa, execução de programas, consultoria e eventos que desenvolve tecnologias que auxiliam seus clientes na tomada de decisões para o desenvolvimento de suas organizações, independente do seu porte. O Gartner, desde meados dos anos 1990, tem acompanhado o desenvolvimento das soluções de Business Intelligence e a evolução do próprio CPM por meio de renomados e reconhecidos especialistas, o que garante à instituição uma posição de respeito e confiabilidade junto a fabricantes e consumidores de soluções corporativas.

O termo CPM também pode ser referenciado como BPM (Business Performance Management) ou EPM (Enterprise Performance Management).

Saiba mais

Gestão do Desempenho Empresarial: saiba o que é CPM, BPM ou EPM e

como o Corporate Perfomance Management pode ser útil em sua empresa

“...os termos CPM, BPM ou ainda EPM são amplamente utilizados para definir os modelos de gestão utilizados para o planejamento e acompanhamento dos resultados de uma empresa.

Mas o que realmente significam e qual sua utilidade? Essas siglas, respectivamente, vêm do inglês Corporate Performance Management, Business Performance Management e Enterprise Performance Management e em bom português significam a mesma coisa: Gestão do Desempenho Empresarial.

[...] o que importa mesmo é o propósito, e todos eles têm o mesmo objetivo: realizar a Gestão do Desempenho Empresarial, buscando sempre o máximo de resultados com o menor esforço (ou com o menor uso de recursos).

[...]

Uma plataforma de Corporate Performance Management não é necessariamente um software ou uma única ferramenta. É mais que isto. É o conceito geral que engloba toda a Gestão do Desempenho Empresarial.

Dentre outros aspectos, uma solução de CPM engloba:

• Conceitos;
• Processos;
• Metodologias;
• Ferramentas;
• Sistemas; e
• Indicadores

Que são utilizados para:

• Planejar;
• Medir;
• Comparar;
• Analisar;
• Prever; e
• Reportar

Todas as informações da organização, permitindo gerenciar o desempenho da empresa de maneira mais racional e integrada. Ou seja, realizar a Gestão do Desempenho Corporativo não é simplesmente implantar um BI. Não é uma ferramenta da área de planejamento e controladoria. Não é uma tecnologia. Não é um software de gestão orçamentária.

Cada um destes componentes é fundamental dentro do Corporate Performance Management, tendo cada um deles funções específicas que podem individualmente com geração de valor genuíno para a empresa. Porém, uma plataforma CPM é muito mais do que qualquer um destes componentes individualmente, é um verdadeiro exemplo de sinergia entre todos eles, que faz com que os resultados gerados com a adoção sejam ainda maiores.”

Corporate Performance Management.

Fonte: RUGGIERO, 2016

Dentre outros aspectos, o CPM engloba funcionalidades para orçamento, planejamento e previsão financeira ( budgeting, planning and forecasting financial ), consolidação de relatórios financeiros estatutários ( statutory financial reporting consolidation ), simulação de rentabilidade ( profitability modeling ), otimização do planejamento estratégico ( optimization strategic planning ) etc., ajudando as organizações a gerenciarem sua performance de maneira racional, eficiente e integrada, como mostra a figura 3.

O CPM contribui para que as organizações empresariais consigam identificar as necessidades do negócio e, a partir de um cenário mais preciso, executem o planejamento, o monitoramento e a análise de ações visando o atingimento das metas empresariais propostas.

Para o sucesso de uma organização é essencial que seus gestores tenham uma definição clara da situação atual da empresa e se as diretrizes adotadas em seu planejamento estratégico estão de acordo com o planejamento realizado. Outro aspecto de extrema relevância é saber determinar os fatores responsáveis pela condição atual da organização, seja esta condição favorável ou desfavorável.

De acordo com Ruggiero (2016), o CPM promove o acompanhamento e a medição da performance de toda a organização e não apenas de departamentos ou unidades de negócio específicas. Pontos críticos e KPIs ( Key Performance Indicators ), como lucro, fluxo de caixa, retenção de clientes, rotatividade de funcionários etc. são frequentemente medidos como parte da estratégia de gerenciamento corporativo.

Um dos princípios do CPM, que é fator crítico para o sucesso de um negócio, está baseado em um aspecto que indica que muitas organizações ainda não possuem um sistema adequado para responder de maneira completa, rápida, segura e pertinente algumas questões simples, como “Como estamos?”:

Perguntas que as organizações fazem

Fonte: Elaborado pelo autor.

Ou ainda questões como: Quanto capacitamos, produzimos, satisfazemos ou lucramos? O quê? Quando? Como? Onde?

Na maioria das vezes, quando uma organização não consegue identificar tais características em seu negócio, também não consegue se organizar melhor para aprender e, no futuro, construir um planejamento adequado que auxilie a corrigir os defeitos e potencializar os acertos, gerando um importantíssimo diferencial competitivo.

Por estes motivos, o CPM tem entrado e permanecido na agenda de muitas pessoas e organizações. As empresas reconhecem que o conhecimento necessário para mantê-las competitivas no mercado e melhorar significativamente seu desempenho já se encontra, em boa parte, dentro da própria empresa, muitas vezes espalhado em diversos sistemas ou depositado em bancos de dados sem o acesso adequado. Isso indica que, para a maioria das empresas, o caminho a seguir não é a geração de informações e conhecimento, mas seu gerenciamento (identificação, classificação em categorias, armazenamento, beneficiamento, disseminação e uso).