O que é o Business Intelligence e o que pode fazer pela sua empresa?

O que é Business Intelligence?

Com o avanço da tecnologia e das consequências resultantes desta evolução, a competitividade no mundo dos negócios aumentou. Desta forma, surgiu a necessidade de se encontrar um método mais inteligente para apoiar as tomadas de decisão das empresas que funcionasse de uma forma escalável.

O conceito de Business Intelligence é o conjunto de ferramentas e processos baseado em tecnologia que tem como principal objetivo oferecer suporte às empresas na tomada de decisões e fazer a monitorização dos resultados dos investimentos, de forma mais inteligente e estratégica para o aperfeiçoamento e suporte da gestão de diferentes negócios, de forma a identificar oportunidades e prevenir eventuais riscos.

A base deste conceito passa por um processo de transformação de uma grande quantidade de dados em informações relevantes e úteis que têm como finalidade a gestão de negócios de forma eficiente. Envolve um conjunto de ferramentas, aplicações e metodologias que permitem recolher os dados dos sistemas internos e fontes externas, organizá-los para análise, desenvolver e executar pareceres, e criar relatórios de visualização para apresentar os dados de uma forma fácil de entender.

Um dos componentes de Business Intelligence é o Data Warehouse e um sem o outro não funcionaria. A limpeza, extração, transformação e armazenamento dos dados devem ser realizadas através de um repositório central, o Data Warehouse, considerado um componente fundamental do Business Intelligence, uma vez que, todo o volume de dados é armazenado no Data Warehouse para que posteriormente seja feita a organização e análise dos mesmos.

3 Etapas do Processo de ETL 

Assim, no contexto de Data Warehouse e Business Intelligence surge o processo de ETL (extract; transform; load) que passa pelas três seguintes etapas importantes para o sucesso e transição dos dados dos sistemas de origem para o Data Warehouse:

1. Recolha de dados

Pode entender-se esta etapa como a fase em que os dados são extraídos dos sistemas de origem e transportados para uma área secundária, onde são convertidos para um só formato. A sua conversão é fundamental tendo em conta a heterogeneidade existente nas informações extraídas dos sistemas de origem. Portanto, é fundamental fazer uma estruturação prévia para posteriormente, ser feito o tratamento adequado.

2. Processamento e Análise

Os dados depois de reunidos, são transformados e é feita a sua 'limpeza'. Nesta fase os dados são corrigidos, padronizados e tratados de acordo com as necessidades de cada empresa.

O data mapping (mapeamento de dados) é uma parte do processo de transformação que fornece instruções detalhadas para uma aplicação sobre de que forma é possível obter os dados necessários para serem processados.

A etapa de carregamento ocorre a seguir à transformação. Assim que são efetuados todos os tratamentos necessários aos dados, é iniciado o carregamento do Data Warehouse – contém quatro propriedades fundamentais para suportar as tomadas de decisão que definem o DW como sendo um conjunto de dados:

• Organizado por assunto, providenciando uma visão mais simples sobre um determinado assunto e permitindo uma melhor análise;

• Integrado, de forma a resolver os conflitos e discrepâncias dos diversos formatos de dados;

• Estruturado temporalmente, permitindo detetar padrões e relações a longo prazo;

• Não volátil, no sentido em que os registos podem sofrer alterações ou atualizações depois de inseridos.

3. Visualização e Monitorização

Esta etapa é um desafio normal para as empresas que permite aos diversos intervenientes fazer a monitorização da evolução dos resultados de acordo com as metas e objetivos definidos.

Uma solução neste sentido passa pela criação de dashboards – painéis que apresentam métricas e indicadores visuais para alcançar objetivos e metas que facilitam a compreensão das informações obtidas e permitem fazer um acompanhamento dos resultados diariamente, semanalmente ou em tempo real.

Assim, os dados em massa têm bastante potencial, mas não têm grande significado se não se conseguir operacionalizar o seu uso, pois é necessário utilizar sistemas completos e dinâmicos que sejam capazes de gerar, agrupar, cruzar e fazer comparação de dados em bruto de diversas fontes, transformando-os em informação pertinente para as empresas de forma a facilitar a gestão, a procura de informações e a tomada de decisões.