TCC Adoção de Bussiness Intelligence

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Diante do cenário exposto acima, este estudo de caso teve como objetivo verificar os impactos e benefícios da adoção de uma ferramenta de Business Intelligence no auxílio à área

comercial de uma empresa de grande porte e propor um modelo dimensional para o processo de tomada de decisão.

Entende-se por empresa de grande porte, quando esta possui mais de 500 empregados e faturamento anual bruto acima de R$3,6 milhões conforme critério de classificação do porte das empresas adotado pelo SEBRAE (2014).

Neste estudo de caso serão verificados os impactos e benefícios do uso desta tecnologia para análise dos resultados diários dos gerentes de contas, fazendo com que os mesmos possam acompanhar o andamento de suas vendas e possibilitando aos gestores tomarem ações, já que as vendas podem ser comparadas com as metas definidas para a área.

Este trabalho está dividido em cinco sessões: acima foi apresentado o tema, o objetivo e a justificativa. Na sessão dois, é apresentada a metodologia utilizada, na sessão três, com o objetivo de dar um embasamento teórico são apresentados os principais conceitos relacionados ao Business Intelligence. Em seguida é feita a apresentação da pesquisa com o estudo de caso, onde será apresentada uma entrevista realizada com o gestor da área de vendas para identificar as principais necessidades e dificuldades relacionadas à tomada de decisão, em seguida será proposto um modelo dimensional que permitirá a criação de um Data Warehouse voltado para a área de vendas com os indicadores solicitados. Ao final será apresentada a conclusão e as referências.

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Metodologia

A metodologia utilizada neste trabalho envolveu um levantamento bibliográfico a partir da pesquisa dos principais termos e conceitos relacionados ao Business Intelligence com o objetivo de fornecer um embasamento teórico a respeito desta tecnologia.

Além disso, realizou-se um estudo de caso na área comercial de uma empresa de fabricação de Vidros, cujos dados foram coletados por meio de uma entrevista que teve uma conotação qualitativa e questões semiestruturadas, bem como reuniões para detalhar as informações e apoiar a análise dos dados coletados o que contribuiu para identificar os principais indicadores que a área necessitava para que então fosse possível fazer o desenho da proposta do modelo dimensional para a tomada de decisão. A entrevista foi realizada com o gestor da área de vendas dessa empresa com o propósito de identificar as principais necessidades e dificuldades relacionadas à tomada de decisão.

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Referencial Teórico

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Business Intelligence

O termo Business Intelligence (BI) surgiu em 1989 por Howard Dresner, membro do

Gartner Group naquela época e considerado o pai do BI.

De acordo com Barbieri (2011), o conceito de BI, de forma mais ampla, pode ser entendido como a utilização de variadas fontes de informação para definir estratégias de competitividade nos negócios da empresa.

Outra definição para BI pode ser encontrada em Reis e Angeloni (2006), que definem BI como um conjunto de metodologias de gestão implementadas através de ferramentas de software, cuja função é proporcionar ganhos nos processos decisórios gerenciais e da alta administração nas organizações, baseada na capacidade analítica das ferramentas que integram em um só lugar todas as informações necessárias ao processo decisório.

Ainda conforme Barbieri (2011), podem ser incluídos nessas definições os conceitos de estruturas de dados, representadas pelos bancos de dados tradicionais, data warehouse e data marts, criados objetivando o tratamento relacional e dimensional de informações.

Já Azma e Mostafapour (2012), a utilização do Business Intelligence em qualquer organização objetiva aumentar a lucratividade por meio de decisões inteligentes e precisas.

Dentre os vários benefícios que o BI oferece, podemos destacar conforme citam Azma e Mostafapour (2012):

- Os gerentes podem tomar boas decisões e reduzir custos adicionais;

- Melhorar o desempenho e aumentar a produtividade;

- Identificar clientes fiéis e elevar o nível de satisfação deles;

- Realizar segmentação de cliente;

- Aumentar a eficiência e transparência nos assuntos internos dos processos e procedimentos fundamentais;

- Detectar precocemente riscos antes de riscos sérios acontecerem e identificar oportunidades de negócio antes de seus concorrentes.

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Data Warehouse e Data Mart

Os dados para a tomada de decisão são armazenados em grandes bases de dados denominadas Data Warehouse (DW), que por sua vez são compostos por vários Data Marts (DM).

Inmon (2002), considerado o pai do Data Warehouse, define este termo da seguinte forma: Um data warehouse é uma coleção de dados orientados por assunto, integrado, não- volátil, e variante no tempo no apoio às tomadas de decisões gerenciais.

Já o Data Mart representa os dados de um único processo de negócio (KIMBALL, 2002). Ele é um data warehouse direcionado a apenas uma área ou assunto específico da organização (BRUZAROSCO, et al., 2000).

O DW e o DM podem ser definidos como espécies do mesmo tipo, ficando a diferença entre eles centrada no escopo do projeto e nos limites de suas abrangências (REIS e ANGELONI, 2006). A tecnologia usada no Data Warehouse e no Data Mart é a mesma, ocorrendo variações mínimas, tais como o escopo de criação, sendo o DM como um DW departamental, ou seja, um DW reduzido, que fornece informações de suporte a decisão não para uma organização como um todo, mas sim para departamentos da mesma (ANTONELLI, 2009).

A tabela abaixo apresenta as principais diferenças entre o DM e o DW:

Tabela 1: Principais diferenças entre o DM e o DW

Data Mart

Data Warehouse

Nível departamental