habilitação em sistemas de informação gerencial

FACULDADE METROPOLITANA DE GUARAMIRIM
CURSO DE ADMINISTRAÇÃO - HABILITAÇÃO EM SISTEMAS DE
INFORMAÇÃO GERENCIAL
UTILIZAÇÃO DE SOFTWARES ESTRUTURADOS E MICROSOFT EXCEL EM
BUSINESS INTELLIGENCE
TRABALHO DE CONCLUSÃO DE CURSO
Elemar Luiz Roters
GUARAMIRIM
2005
2
ELEMAR LUIZ ROTERS
UTILIZAÇÃO DE SOFTWARES ESTRUTURADOS E MICROSOFT EXCEL EM
BUSINESS INTELLIGENCE
Monografia apresentada como requisito parcial à obtenção
do grau de bacharel em Administração, Habilitação em
Sistemas de Informação Gerencial da Faculdade
Metropolitana de Guaramirim.
Orientadora: Prof.ª Biancca Nardelli Schenatz
GUARAMIRIM
2005
3
TERMO DE APROVAÇÃO
ELEMAR LUIZ ROTERS
UTILIZAÇÃO DE SOFTWARES ESTRUTURADOS E MICROSOFT EXCEL EM
BUSINESS INTELLIGENCE
Monografia apresentada como requisito parcial à obtenção do grau
de bacharel em Administração, Habilitação em Sistemas de
Informação Gerencial da Faculdade Metropolitana de Guaramirim.
Guaramirim, Novembro de 2005
BANCA EXAMINADORA
Prof. Frank Juergen Knaesel
Fameg
Prof. Marcello Lucht
Fameg
4
SUMÁRIO
RESUMO .........................................................................................................................................6
1 INTRODUÇÃO .........................................................................................................................10
1.1 APRESENTAÇÃO DO TEMA E JUSTIFICATIVA..........................................................11
1.2 O PROBLEMA ....................................................................................................................12
1.3 HIPÓTESE - RESPONDE À QUESTÃO DE INVESTIGAÇÃO/PESQUISA ................12
1.4 OBJETIVOS.........................................................................................................................12
1.5 A METODOLOGIA.............................................................................................................13
1.5.1 O Método Científico......................................................................................................13
1.5.2 As Técnicas de Pesquisa...............................................................................................13
1.5.3 Os Instrumentos de Coleta de Dados............................................................................14
1.6 O PROCEDIMENTO METODOLÓGICO..........................................................................14
1.6.1 A Pesquisa Bibliográfica ..............................................................................................14
1.6.2 A Pesquisa Exploratória ................................................................................................15
1.6.3 A Pesquisa Descritiva....................................................................................................15
1.7 POPULACÃO E AMOSTRA ..............................................................................................15
2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA............................................................................................16
2.1 ENTERPRISE RESOURCE PLANNING - ERP ...................................................................18
2.2 BUSINESS INTELLIGENCE................................................................................................19
2.3 AS CARACTERÍSTICAS DE BUSINESS INTELLIGENCE..............................................19
2.4 OS COMPONENTES DE BUSINESS INTELLIGENCE.....................................................20
2.4.1 Origem dos dados ..........................................................................................................20
2.4.2 Extração, Transformação e Carga – ETL ......................................................................21
2.4.3 Data Warehouse ............................................................................................................22
2.4.4 Front End – Acesso do Usuário ....................................................................................24
2.5 AS FUNCIONALIDADES DE UM BI ...............................................................................24
2.5.1 OLAP (On-Line Analytical Processing) .......................................................................25
2.5.2 Características das ferramentas OLAP ..........................................................................26
2.5.3 DSS (Decision Support System) ....................................................................................28
2.5.4 EIS (Executive Information System)..............................................................................29
2.5.5 Modelagem dos dados ...................................................................................................29
2.5.6 Modelagem Dimensional...............................................................................................31
2.5.7 ODBC (Open DataBase Connectivity)..........................................................................32
2.5.8 SQL (Structured Query Language) ...............................................................................32
2.6 DESENVOLVENDO BI NO MICROSOFT EXCEL .........................................................34
2.6.1 Conectando-se à base de dados pelo Microsoft Excel...................................................35
2.6.2 Instruções SQL no ambiente do Microsoft Query.........................................................35
2.6.3 O Front-End do Excel ...................................................................................................36
3 APRESENTAÇÃO E ANÁLISE DOS DADOS .....................................................................41
3.1 A EMPRESA........................................................................................................................41
3.2 APRESENTANDO AS FERRAMENTAS DE BUSINESS INTELLIGENCE ....................45
3.2 1 O software de BI Tottal Net Data..................................................................................45
3.2.2 O software de BI Qlik View...........................................................................................51
3.2.3 BI com Microsoft Excel ................................................................................................55
3.3 OS DEPARTAMENTOS E O USO DAS FERREMENTAS DE BI...................................57
3.3.1 O Planejamento de Controle da Produção – PCP..........................................................58
5
3.3.2 A Expedição ..................................................................................................................60
3.3.3 O Departamento Comercial ...........................................................................................61
3.3.4 Engenharia de Produto ..................................................................................................63
3.3.5 O departamento de contabilidade ..................................................................................64
CONCLUSÃO...............................................................................................................................67
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ...........................................................................................69
6
LISTA DE FIGURAS
FIGURA 01 – COMPONENTES DE BUSINESS INTELLIGENCE ...............................................................20
FIGURA 02 – REPRESENTAÇÃO DE OLAP .........................................................................................27
FIGURA 03 – PIRÂMIDE DE HIERARQUIA DSS ..................................................................................28
FIGURA 04 – INDICADORES DE DESEMPENHO .................................................................................29
FIGURA 05 – MODELO DE ENTIDADE E RELACIONAMENTO ............................................................31
FIGURA 06 – TABELA DE FATOS E DIMENSÕES ................................................................................32
FIGURA 07 – EXEMPLO DE UMA TABELA DE CLIENTES ...................................................................33
FIGURA 08 – INSTRUÇÃO SQL DA FIGURA 07 ...................................................................................33
FIGURA 09 – EXEMPLO DE TABELAS COM JOINS .............................................................................34
FIGURA 10 – INSTRUÇÃO SQL COM JOINS ........................................................................................34
FIGURA 11 – TABELA DINÂMICA NO EXCEL ....................................................................................37
FIGURA 12 – FÓRMULA MATRICIAL.................................................................................................37
FIGURA 13 – COMANDO AUTO-FILTRO DO EXCEL. ..........................................................................38
FIGURA 14 – MACRO CRIADA EM VISUAL BASIC FOR APPLICATTIONS ..............................................39
FIGURA 15 – GRÁFICO COM FUNÇÕES VBA .....................................................................................39
FIGURA 16 – A PEQUENA E MODESTA SEDE, EM 1986 ......................................................................42
FIGURA 17 – SENHOR ANTÍDIO E A PRIMEIRA MÁQUINA ................................................................42
FIGURA 18 – PRODUÇÃO EM AUMENTO EXIGE MAIS ESPAÇO FÍSICO .............................................43
FIGURA 19 – LUNELLI IND. TÊXTIL LTDA, EM CORUPÁ ...................................................................43
FIGURA 20 – NOVA INSTALAÇÃO, EM GUARAMIRIM – SC ...............................................................44
FIGURA 21 – GINÁSTICA LABORAL NA EMPRESA ............................................................................45
FIGURA 22 – CUBOS DE DECISÃO DO BI TOTTAL NETDATA ...............................................................46
FIGURA 23 – ACESSO AO BI TOTTAL NETDATA ..................................................................................47
FIGURA 24 – TABELAS SELECIONADAS PELO USUÁRIO ..................................................................47
FIGURA 25 – SELEÇÕES DOS CAMPOS DO SISTEMA PELO TOTTAL NETDATA ....................................48
FIGURA 26 – TELA DE FILTROS DO BI TOTTAL NETDATA ..................................................................48
FIGURA 27 – OPÇÃO DE ORDENAÇÃO DOS DADOS PELO BI TOTTAL NETDATA .................................49
FIGURA 28 – OPÇÃO DE AGRUPAMENTO DAS INFORMAÇÕES .........................................................49
FIGURA 29 – RESULTADO FINAL DA EXTRAÇÃO DOS DADOS .........................................................50
FIGURA 30 – METADADOS DO BI TOTAL NET DATA ..........................................................................51
FIGURA 31 – INICIANDO O QLIK VIEW ..............................................................................................52
FIGURA 32 – NÍVEIS DOS USUÁRIOS DO QLIK VIEW .........................................................................53
FIGURA 33 – SCRIPT DE CONSULTA ELABORADA PELO DESENVOLVEDOR .....................................54
FIGURA 34 – CONSULTA DESENVOLVIDA PARA O USUÁRIO FINAL ................................................54
FIGURA 35 – DEFINIÇÃO DE EXPRESSÕES DOS DADOS EXTRAÍDOS ................................................55
FIGURA 36 – CONFIGURAÇÃO DE ODBC PARA ACESSO AO BD PELO EXCEL ...................................56
FIGURA 37 – INSTRUÇÕES SQL NO MS QUERY ..................................................................................56
FIGURA 38 – TELA DE CADASTRADO DE FORNECEDORES NO ERP SYSTEXTIL ...............................57
FIGURA 39 – CONSULTA FEITA EM QLIK VIEW PARA DEPARTAMENTO DE PCP ...............................59
FIGURA 40 – PRODUÇÃO DA EXPEDIÇÃO ........................................................................................60
FIGURA 41 – CONSULTA DO FATURAMENTO, QTDE CLIENTES E POP. POR CIDADE ........................63
FIGURA 42 – RELATÓRIO RAZÃO CONTÁBIL GERADO NO SYSTEXTIL ............................................65
FIGURA 43 – TELA DE CONSULTA DA FICHA KARDEX PELO SYSTEXTIL ..........................................66
7
AGRADECIMENTOS
A Deus, por ter guiado meus passos nessa trajetória e ter me concedido forças
para continuar sempre em frente.
A minha mãe, que sempre esteve comigo não medindo esforços para que eu
vencesse mais esse desafio.
A meus amigos e também os companheiros de trabalho, que sempre me
auxiliaram nas mais diversas dúvidas que surgiam.
A Lunender S.A., por ter acreditado em mim e ter me acolhido para que este
projeto pudesse ser elaborado.
A minha orientadora Biancca, que muito contribuiu para que este projeto
saísse de um sonho e ter se tornado realidade.
8
“Se seus sonhos estiverem nas nuvens, não se
preocupe, pois eles estão nu lugar certo; agora
construa os alicerces.”
Autor desconhecido
9
RESUMO
O sucesso de BI (Business Intelligence) reside em sua vocação para o atendimento de pessoas que
possuem poder de decisão e influência sobre os rumos da empresa. BI é a união de diversas
tecnologias e conceitos como Data Warehouses, Data Marts e também planilhas eletrônicas. Há
no mercado várias ferramentas de BI disponíveis com determinado custo de aquisição. O
profissional moderno é que deverá avaliar a melhor alternativa para a organização. Vale ressaltar
que o Excel é uma poderosa ferramenta de análise de informações, criação de cenários,
formatação sintética de resultados e tomada de decisão, mas que ainda não é utilizada
profundamente. A sua grande vantagem é o custo, pois grande parte dos usuários mundiais
utilizam planilhas eletrônicas e que estão com suas licenças pagas. Adquirir um software
específico de BI ou utilizar o Excel é uma decisão de grande valor para a organização, pois
deverá ser levado em conta seu custo-benefício. Existem três fatores típicos de sucesso para a
criação de um ambiente de suporte à decisão: um é a dificuldade de organizar, sintetizar e
distribuir a informação; outro é o entendimento do processo de tomada de decisão e, por fim, o
uso dessa informação. O sonho comum dos executivos é ter informação de qualidade, com
garantia de abastecimento e num formato flexível e resumido. Este presente trabalho consiste em
demonstrar os conceitos e a utilização de BI bem como duas ferramentas estruturadas existentes
no mercado, transmitir o conhecimento de técnicas de BI com o Microsoft Excel e avaliar qual é
a melhor alternativa para a organização adquirir essa tecnologia.
Palavras-chave: Business Intelligence, Microsoft Excel, OLAP, Data Warehouse, ETL.
10
1 INTRODUÇÃO
O grande problema enfrentado pelos administradores nos dias de hoje é identificar qual a
decisão a tomar a respeito de assuntos envolvendo seus negócios como: “Onde se encontra meu
melhor cliente?”, “Onde estão localizadas as maiores vendas?”, “Quais as maiores despesas da
empresa?”, “Que medidas estratégicas se devem tomar para diminuir custos?”, etc. Muitas vezes
a informação bruta não é suficiente e precisa ser trabalhada.
O tema será abordado inicialmente em duas partes para se entender a definição dos dois
métodos propostos e em seguida por uma análise das alternativas a serem analisadas.
A primeira parte compreende o conjunto de fatores que auxiliam os administradores em
suas tomadas de decisão a partir de uma abordagem definida por modelos de BI (Business
Intelligence) existente no mercado, sua história, necessidades e seu funcionamento.
Conforme BARBIERI (2001, p. 34) “O conceito de BI – Business Intelligence, de forma
mais ampla, pode ser entendido como a utilização de variadas fontes de informação para se
definir estratégias de competitividade nos negócios da empresa”. Essas ferramentas são capazes
de extrair das inúmeras tabelas do ERP (Enterprise Resource Planning) dados para se
formularem relatórios específicos que auxiliem a tomada de decisão.
Dentro do software gerencial da organização existe um universo enorme de dados
reunidos e que o ERP muitas vezes não está preparado para uma elaboração de consultas
estruturadas.
O universo empresarial hoje padece de um mal clássico. Possui uma
montanha de dados, mas enfrenta grande dificuldade na extração de
informações a partir dela. Essa crescente inundação de informações
dificulta o processo de tomada de decisão, na medida em que a alta e média
gerência se sentem imponentes no processo de sua busca e recuperação.
BARBIERI (2001, p. 34)
A segunda parte servirá como estudo e compreensão de uma ferramenta já acoplada
11
dentro do pacote do Microsoft Office – através de uma explanação de suas configurações de
acesso ao Banco de Dados – que nos fornece um serviço de BI “gratuito”. Essa ferramenta – o
Microsoft Query – proporciona ao desenvolvedor uma interface amigável e fácil de se
compreender. Através da linguagem SQL (Structured Query Language – Linguagem Estruturada
de Consultas) o resultado é uma forma simples e eficaz de se desenvolver BI pelo Microsoft
Excel.
A extração dos dados inseridos nas planilhas é trabalhada por fórmulas, funções e
linguagem de programação para que se obtenha o resultado almejado gerando uma fonte
dinâmica de relatórios. O Excel possui muito mais do que simples cálculos e as inúmeras
operações que podem ser realizadas com ele demonstram as eficazes formas de desenvolvimento
automatizado de sistemas de informações gerenciais. Ele seria uma escolha adequada para suprir
a uma forma de visualização das informações, pois, conforme LEME FILHO (2004, p. 11)
“Pode-se justificar pelo poder da ferramenta, pela adaptabilidade e pelo custo”.
Por fim, essas informações serão concatenadas e postas em discussão para se analisar a
melhor alternativa para a empresa em estudo.
1.1 APRESENTAÇÃO DO TEMA E JUSTIFICATIVA
O estudo sobre softwares estruturados de Business Intelligence e a ferramenta já existente
no Microsoft Excel proporciona uma abordagem de como poderão ser criadas consultas e
relatórios num padrão que pode constituir um diferencial para o profissional no mercado.
Para uma empresa competir no mercado ela deve dispor de uma boa estrutura de TI
(Tecnologia da Informação) e de profissionais capacitados a trabalharem com ela. As ferramentas
de BI vieram a agregar um novo valor à empresa, constituindo uma forte fonte de tomadas de
decisão.
Hoje em dia existem diversas ferramentas disponíveis no contexto organizacional, o que
proporciona uma vasta lista de opções para os executivos. Cabe a eles identificar as necessidades
da empresa e avaliar seu custo-benefício. A análise do uso das ferramentas já existentes é que
12
identifica o perfil do executivo ao efetuar um investimento.
Assim, diante dessa análise, se pretende obter, além do conhecimento das duas
ferramentas, a melhor estratégia a ser tomada que poderá trazer o diferencial para o profissional
e, conseqüentemente, para a organização.
1.2 O PROBLEMA
Qual a melhor aplicação para que o executivo tenha em mãos relatórios amplamente
constituídos para sua tomada de decisões: softwares estruturados de BI (que têm um determinado
custo de aquisição) ou o uso do Microsoft Excel?
1.3 HIPÓTESE - RESPONDE À QUESTÃO DE INVESTIGAÇÃO/PESQUISA
Apesar do baixo custo em investimento para desenvolver BI com o uso do Excel poderá
haver situações onde o uso de ferramentas específicas seja necessário para se adquirir
performance, dinamismo e mais opções em suas consultas do que o Excel pode dispor.
1.4 OBJETIVOS
Os objetivos desta pesquisa são:
a) Geral:
Verificar qual a melhor alternativa para se desenvolver projetos de BI: adquirir um
software específico ou utilizar o Microsoft Excel.
b) Específicos:
- Estudar duas ferramentas de BI existentes no mercado, suas características e
funcionalidades.
13
- Entender o uso do Microsoft Query existente no Excel bem como funções, fórmulas e
macros que auxiliem em consultas de BI;
- Demonstrar o uso de fórmulas e macros do Excel para automatizar processos de
cálculos em planilhas.
1.5 A METODOLOGIA
1.5.1 O Método Científico
Neste estudo a abordagem do objeto de pesquisa demanda a utilização do Método
Hipotético-Dedutivo:
Consiste na adoção da seguinte linha de raciocínio: quando os
conhecimentos
disponíveis
sobre
determinado
assunto
são
insuficientes para a explicação de um fenômeno, surge o problema.
Para tentar explicar as dificuldades expressas no problema, são
formuladas conjecturas ou hipóteses. Das hipóteses formuladas,
deduzem-se conseqüências que deverão ser testadas ou falseadas.
Falsear significa tornar falsas as conseqüências deduzidas das
hipóteses. Enquanto no método dedutivo se procura a todo custo
confirmar a hipótese, no método hipotético-dedutivo, ao contrário,
procuram-se evidências empíricas para derrubá-la. GIL (1999, p.
30).
1.5.2 As Técnicas de Pesquisa
As seguintes técnicas de pesquisa serão utilizadas:
a) Quanto a sua natureza: classifica-se como Pesquisa Aplicada, pois objetiva gerar
conhecimentos na área de Business Intelligence.
14
b) Quanto à abordagem do problema: caracteriza-se como Pesquisa Qualitativa, pois
considera a relação entre a realidade e o pesquisador. No caso específico, caracteriza-se uma
pesquisa para avaliação da melhor ferramenta de BI a ser utilizada;
c) Quanto aos seus objetivos, o trabalho pode ser classificado como Pesquisa Exploratória
e como Pesquisa Descritiva. A Pesquisa Exploratória envolveu o levantamento bibliográfico e
proporcionou maior familiaridade com o problema, a explicitação da questão de investigação e
possibilitou a formulação do pressuposto. A Pesquisa Descritiva propiciou a análise de
ferramentas e o conteúdo de uma área tecnológica em grande expansão: Business Intelligence.
1.5.3 Os Instrumentos de Coleta de Dados
Foram efetuadas pesquisas de campo nos departamentos em que havia maior necessidade
da utilização de BI. Essa pesquisa ocorreu com cada usuário dos setores envolvidos que
forneceram as tarefas utilizadas na emissão dos relatórios e o objetivo de se utilizar o BI. Fez-se
uma entrevista com o administrador da área de CPD para se definir o procedimento a ser adotado
nessas etapas de criação das consultas.
1.6 O PROCEDIMENTO METODOLÓGICO
Os materiais (equipamentos) utilizados foram: o microcomputador, a internet, a planilha
eletrônica de cálculos Excel, o editor de texto Word, softwares da Microsoft e os softwares de
Business Intelligence estruturados: Qlik View e Tottal Net Data.
1.6.1 A Pesquisa Bibliográfica
Foram estudadas: a história de Business Intelligence, visão de mercado, expansão,
conteúdos e práticas. Também foi estudada uma abordagem do Microsoft Query dentro do Excel,
que é uma interface utilizada em construções de scripts SQL para a extração dos dados.
15
1.6.2 A Pesquisa Exploratória
Foi realizado o levantamento das necessidades dos usuários em se construir consultas em
BI de quatro departamentos da organização.
1.6.3 A Pesquisa Descritiva
A pesquisa descritiva foi realizada através de práticas e demonstrações referentes a
ferramentas estruturadas de BI e utilização do MS Excel em construções de relatórios, bem como
funções, macros e fórmulas que auxiliem a automação das planilhas.
1.7 POPULACÃO E AMOSTRA
Num universo de aproximadamente cinqüenta usuários do ERP da organização, entra em
estudo uma amostragem de quatro departamentos para que se façam pesquisas sobre suas
necessidades na elaboração das consultas em BI em cada departamento específico.
16
2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA
No decorrer da história o poder humano sempre foi medido pelas suas posses. Primeiro
seu valor era mensurado pela quantidade de terras ou rebanhos. Com o Revolução Industrial,
esses valores eram medidos pela propriedade das máquinas. Em meados dos anos 90 as empresas
começaram a enxergar os homens como um bem, patrocinando-lhe reciclagens e programas de
aprimoramento pessoal.
Porém um novo conceito de valor chega ao mercado: a informação. O homem não é mais
visto como um patrimônio para as empresas e sim as informações que ele possui.
(...) pode-se concluir que a informação é o resultado de todas as ações
operacionais que garantem que a empresa viva, e se for bem trabalhada, se
transforma em conhecimento, que deve se configurar numa ação, como o
objetivo de buscar a evolução dos negócios LEME FILHO (2004, p. 21).
Os executivos de hoje se deparam diariamente com inúmeras situações problemáticas, as
quais exigem sua tomada de decisão. Um desses problemas é a diferença dos acontecimentos com
relação às experiências do passado, onde, por exemplo, os custos elevaram-se bruscamente,
sendo que nesse caso, um bom sistema de suporte à decisão deve permitir a visualização de tais
causas.
Outro problema pode ser relacionado com a diferença dos resultados em comparação às
estimativas, sendo um bom exemplo a quebra de um orçamento na empresa.
Há ainda os conflitos, tanto externos como internos, como no caso de clientes insatisfeitos
e colaboradores com baixa rentabilidade.
E ainda o desempenho dos concorrentes, onde as empresas devem estar atentas quanto ao
andamento deles onde, por exemplo, num lançamento de novos produtos pelo concorrente, que
deve ser analisada e tomada a devida decisão.
Para se ter o maior êxito possível no processo de tomada de decisão é ideal que se siga um
modelo contendo cinco passos. Conforme LEME FILHO (2004, p. 28) “O modelo racional é o
17
processo de cinco etapas, que auxilia as pessoas a quantificar e qualificar as prováveis soluções
de um problema, para escolher aquela que tiver a melhor chance de sucesso, e a melhor relação
custo/benefício”. São elas:
a) Examinar a situação, onde se deve definir o problema (muitas vezes confunde-se
problema com sintoma), identificar os objetivos da decisão (uma vez diagnosticado o
problema precisa-se determinar o objetivo da decisão para de agir) e diagnosticar as
causas (identificação de um problema pelas suas evidências);
b) Criar opções de solução, onde é elaborado um brainstorm (tempestade de idéias,
técnica que estimula o raciocínio criativo, ajudando as pessoas a criarem o maior
número possível de idéias, dentro de um período de tempo aceitável) por um grupo de
no máximo dez pessoas participando com espontaneidade e descontração;
c) Avaliar as opções de solução e escolher a melhor, onde é avaliado se há recursos
suficientes para a solução proposta, se a solução atende os objetivos diagnosticados
no brainstorm e as possíveis conseqüências para a organização;
d) Implementar a decisão, onde se deve não somente delegar tarefas para sua
implementação,
mas
sim
avaliar
orçamentos
e
cronogramas
exigindo
comprometimento e capacidade de comunicação;
e) Monitorar a decisão, sendo esse um processo contínuo devendo ser encarado como
um desafio.
Há no mercado diversas ferramentas que auxiliam o processo de tomadas de decisão.
Quanto mais complexo o problema a ser analisado, mais eficiente se torna o software para o
desempenho.
O poder dos softwares se torna mais evidente quando há dificuldade em
analisar problemas complexos, quando é necessário organizar grandes
volumes de informação, quando existe dificuldade em definir prioridades ou
quando os recursos são limitados. LEME FILHO (2004, p. 35)
18
2.1 ENTERPRISE RESOURCE PLANNING - ERP
Constituído por módulos (contabilidade, finanças, vendas, produção, etc.) os ERPs, ou
Sistemas Integrados de Gestão, estão focados no atendimento às áreas administrativas e
operacionais de uma organização, garantindo agilidade, integridade de informações e segurança.
Através da inserção dos dados pelos usuários pode-se emitir relatórios referentes à suas
exigências como, por exemplo, clientes inadimplentes, maiores compras, maiores vendas, gastos
por insumos, etc. Mas apesar de se ter essa disponibilidade de observar a situação da empresa por
relatórios, os ERPs não possuíam uma forma dinâmica de relatórios para tomadas de decisão.
Conforme LEME FILHO (2004, p. 88) “(...) havia a dificuldade em usar todos os dados (que não
eram poucos) para a tomada de decisão. Sem um data warehouse, os ERPs foram forçados a
desenvolver módulos específicos para essa finalidade”.
Esses módulos que constituem o ERP conversam entre si, ou seja, estão sempre
interligados. Por exemplo: o usuário insere uma nota fiscal no módulo de Escrita Fiscal e esse por
sua vez “alimenta” dados de itens de estoque no módulo de Produtos, alimenta os lançamentos
contábeis no módulo de Contabilidade e também o módulo de Contas a Pagar.
O ERP (Enterprise Resource Planning) é um Sistema de Informações que
utiliza uma base de dados única, contendo diversos módulos que conversam
entre si e trocam informações. Este sistema possibilita à empresa acesso às
informações de forma integrada e com um mesmo padrão de apresentação
destas informações. O ERP é o famoso Sistema de Gestão Administrativa.
POLETTO (2005).
Através do ERP a empresa pode relatar suas informações de forma precisa, gerando
relatórios para sua tomada de decisão, uma vez que todos esses dados inseridos no ERP sejam
organizados e sempre administrados para que não haja redundância ou falta de informações. Com
esses dados organizados chega-se a uma solução de Business Intelligence. MYLIUS (2004, p. 28)
afirma que “A qualidade nas informações numa solução de BI depende fortemente no input
(alimentação) e da administração dos dados nos sistemas transacionais”.
19
2.2 BUSINESS INTELLIGENCE
O mercado de hoje está reconhecendo a falta de opções em seus relatórios gerencias dos
ERPs e por isso ele está em constante expansão. Conforme BARBIERI (2001, p. 34) “Os
sistemas legados e os emergentes ERP – Enterprise Resource Planning, sistemas integrados
corporativos, não trazem as informações gerenciais na sua forma mais palatável”.
O BI consiste em extrair as informações do Banco de Dados ou de outras fontes e
transformá-las em informações úteis para as tomadas de decisão. Por exemplo: em determinado
mês efetuou-se várias vendas emitindo-se uma certa quantia de Notas Fiscais. Um sistema de BI
extrai todas as informações necessárias pertencentes às respectivas tabelas e as reúne para que se
possa trabalhar com elas. No exemplo poderiam ser analisadas as vendas por UF, município,
cliente, etc. Essas opções de relatório muitas vezes não estão disponíveis nos relatórios do ERP.
Para melhor entender o conceito de BI é necessário observar as suas características e seus
componentes.
2.3 AS CARACTERÍSTICAS DE BUSINESS INTELLIGENCE
Para LEME FILHO (2004, p. 97) pode-se destacar como características de BI:
a) Extrair e integrar dados de múltiplas fontes. Um BI deve ter a capacidade de extrair
os dados de vários bancos de dados, arquivos, planilhas, etc. e integrá-los em suas
consultas;
b) Fazer uso da experiência e democratizar o capital intelectual da empresa;
c) Analisar dados contextualizados, num nível de totalização e agrupamento maior,
que seria ver as informações em vários níveis e agrupamentos;
d) Trabalhar com hipóteses, criar simulações, cenários e estudar tendências;
e) Procurar relações de causa e efeito.
20
2.4 OS COMPONENTES DE BUSINESS INTELLIGENCE
Segundo MYLIUS, LEME FILHO e BARBIERI, os componentes de Business
Intelligence classificam-se em origem dos dados, ferramentas ETL, Data Warehouse e FrontEnd.
FIGURA 01 – COMPONENTES DE BUSINESS INTELLIGENCE
FONTE: ADAPTADO DE MYLIUS (2004, p. 26).
2.4.1 Origem dos dados
É o ambiente operacional onde estão localizados os softwares de gestão e são interagidos
diretamente pelos consumidores e fornecedores.
O data warehouse de um sistema de BI recebe cargas de dados de uma ou
várias origens, que geralmente constituem os sistemas de gestão da empresa
– como contabilidade, faturamento e vendas – e sistemas de produção como
PCP e automação industrial. MYLIUS (2004, p. 27)
A origem dos dados é todo o ambiente utilizado pelo usuário onde são inseridas as
informações da empresa como notas fiscais de compra, venda, baixa de títulos, produção, etc.
através do ERP bem como planilhas de cálculo, arquivos do Access e outras fontes de origem.
É imprescindível que as informações inseridas na origem dos dados sejam corretas
evitando redundância e omissão delas. O administrador do sistema deve estar atento à para que
21
essas etapas sejam concluídas corretamente. Para MYLIUS (2004, p. 28) “A qualidade das
informações numa solução de BI depende fortemente do input (alimentação) e da administração
dos dados nos sistemas transacionais”.
Um exemplo de redundância nas informações é quando um cliente cadastrado possui dois
CNPJs. Dessa forma o BI não poderá prever qual é o correto. O mesmo ocorre quando há a
omissão de dados. No exemplo poderia estar faltando o cadastro da sua cidade. Assim, numa
consulta gerada pelo BI que representasse as vendas por cidade, essa sairia incompleta.
2.4.2 Extração, Transformação e Carga – ETL
O ETL (Extraction, Transformation and Loading – Extração, Transformação e Carga) é
um processo pelo qual os dados são captados de suas origens e são transformados de acordo com
as necessidades para transportá-los ao Data Warehouse sendo então disponibilizados para
consultas. É a extração de dados propriamente dita onde, através comandos SQL, se trazem os
dados para o ambiente em qual serão feitas as pesquisas.
O processo de ETL nada mais faz do que captar os dados do(s) sistema(s)
de origem, transformá-los totalizando valores, agrupando conjuntos
similares de informação, padronizando elementos de dados diferentes,
porém com o mesmo significado, e finalmente tornando-os disponíveis para
consultas. LEME FILHO (2004, p. 123)
Quanto ao seu conteúdo pode-se citar:
a)
Filtro de Dados: relaciona-se os procedimentos e condições para se eliminar os
dados que não são necessários, onde somente serão extraídos os dados desejados,
não capturando itens sem utilidade;
b) Integração dos Dados: consiste em capturar os dados de múltiplas fontes e integrálos na consulta, como no uso de planilhas integrando-se os dados provenientes do
ERP;
c)
Condensação dos Dados: os dados sofrem uma síntese, ou seja, reduz-se o volume
22
dos dados em sua captura, com o objetivo de se obter informações resumidas e
sumarizadas;
d) Conversão de Dados: define os procedimentos para se transformar dados em
unidades, formatos e dimensões diferentes;
e)
Derivação dos Dados: define meios e fórmulas para se produzir dados virtuais, a
partir de dados existentes.
Nesse processo de extração deve-se padronizar os dados, ou seja, cada dado que será
analisado na hora da extração em diversas fontes, deverá ser transformado para que haja
concordância entre eles. Por exemplo: em um banco de dados existem as informações referentes
ao sexo sendo, M para masculino e F para feminino. Em um outro banco de dados essa mesma
informação está inserida como H para homem e M para mulher. Ao se extrair esses dados eles
serão duplicados. Deve-se então transformá-los para um formato único com o fim de que o
resultado da extração seja unificado.
2.4.3 Data Warehouse
LEME FILHO (2004, p. 98) define Data Warehouse como “Um grande armazém de
dados. Não poderia ser mais apropriada a definição para armazenar informações e propiciar a
constituição de ambientes mais estruturados para suporte à decisão”.
A informação extraída do banco de dados fica armazenada e de fácil acesso para quem
deseja uma eventual consulta acessando-os com o uso de ferramentas OLAP (On-Line Analytic
Processing) que são utilizadas pelos usuários finais. Essas ferramentas criam um micro cubo
fazendo com que os dados possam ser visualizados de vários ângulos e formas diferentes.
Data Warehouse, cuja tradução literal é Armazém de Dados, pode ser
definido como um banco de dados, destinado a sistema de apoio à decisão e
cujos dados foram armazenados em estruturas lógicas dimensionais,
possibilitando o seu processamento analítico por ferramentas especiais
(OLAP e Mining). BARBIERI (2001, p. 49)
23
Os dados que entram no Data Warehouse provém geralmente dos sistemas de gestão
(ERPs) e sofrem uma transformação durante a sua carga. Essa transformação – feita pelo ETL –
fará com que os dados inseridos no DW sejam formatados de acordo com as necessidades. Cada
campo ou tabela é analisado e configurado para que seja uma informação única extraída das
demais fontes de dados. Cria-se então um novo Banco de Dados, ou DW (Data Warehouse) que
está pronto para ser trabalhado pelas ferramentas OLAP.
Pode-se destacar dentro de um DW a existência de Data Marts, que são dados
organizados em níveis, ou seja, dentro de um grande DW organizam-se dados que ficam
disponíveis por assunto, departamento, etc. Por exemplo: no conteúdo de um DW pode haver um
Data Mart para a análise dos clientes, outro para o departamento de Marketing e um para a área
de Finanças. Essa organização facilita o acesso por parte das pessoas envolvidas com suas
respectivas consultas ao Banco de Dados.
No contexto dos Data Warehouses encontram-se os metadados, que podem ser definidos
como um manual de utilização do DW. Quando os usuários trabalham com o ERP suas consultas
acontecem em forma de navegação entre telas. Eles não têm conhecimento de como os dados
estão embutidos no sistema, dificultando sua análise dos dados. Os metadados estão separados
por determinados assuntos, definidas as tabelas que se relacionam e a forma com que o usuário
deverá obter sua informação da origem dos dados.
Os metadados são definidos como “dados sobre dados”. (...) são um índice
dos assuntos de dados disponíveis no data warehouse, onde os usuários
podem efetuar pesquisas para descobrir o significado das informações, sua
origem e até mesmo a regra de transformação utilizada para produzir o
conteúdo pesquisado. LEME FILHO (2004, p. 217)
É uma forma de documentação utilizada para a extração dos dados. As tabelas do sistema
estão informadas com seus devidos relacionamentos, cardinalidade e atributos de forma com que
o usuário possa identificar como se procedeu a extração e sua origem. Por exemplo: numa
consulta elaborada para o departamento de vendas onde se deseja verificar o faturamento por
cliente, cidade e UF. A tabela cliente relaciona-se com a tabela cidades e esta, por sua vez, com a
tabela UF. Essa informação está documentada no metadados para que se possa utilizá-la numa
consulta futura em que haverá também a necessidade de atribuir novas tabelas.
24
No conteúdo do metadados pode-se verificar o conteúdo das descrições de elementos de
dados, descrições de tipos de dados, atributos/propriedades, faixas/domínios, métodos e
processos.
2.4.4 Front End – Acesso do Usuário
As organizações colhem diariamente inúmeras informações sobre as atividades
executadas. Para tal função é necessário que os usuários tenham em mãos ferramentas capazes de
analisar, interpretar e transformar essa base de dados para fornecer apoio aos processos de
tomadas de decisão, garantindo assim o sucesso de seus empreendimentos.
Segundo MYLIUS (2004, p. 37) “A vontade do usuário é ter uma interface amigável e
intuitiva para acessar, analisar e compartilhar informações. Ele precisa obtê-las através de sua
própria escolha, como Web, Windows, Excel ou e-mail”.
O que ocorre é que a comunidade dos usuários de BI é muito diferenciada. Alguns podem
ter a necessidade de analisar informações de faturamento, outros podem desejar as maiores
compras, outros ainda ver os maiores clientes que estão inadimplentes, etc. Porém a plataforma
de BI deve atender a todos eles.
2.5 AS FUNCIONALIDADES DE UM BI
Dentre as funcionalidades que um BI deve possuir pode-se citar:
a)
Funcionalidades para o usuário final:
-
Relatórios Web e portal: através de um portal (Web) os usuários poderão
compartilhar seus melhores relatórios, com a possibilidade de acessar as
informações a partir de qualquer computador conectado a Internet/Intranet/Extranet;
-
E-mail: o envio de relatórios customizados é uma prática interessante para quem
25
deseja as informações certas, na hora certa e somente quando forem solicitadas;
b) Ferramentas para analistas desenvolvedores:
Os desenvolvedores necessitam de uma ferramenta que lhes permitam gerar qualquer
tipo de análise. Os relatórios podem exigir que a ferramenta dispunha de análises
matemáticas, financeiras, estatísticas, etc. Conforme MYLIUS (2004, p. 38) “A
manutenção e criação dos objetos do sistema, como métricas, atributos e dimensões,
demandam de uma ferramenta que possua metadados e outra ferramenta case para a
modelagem de negócios e dos dados”.
c) Controles para administradores:
Os administradores preocupam-se com a aderência do sistema à rede de
computadores da organização, sendo que o quesito segurança é fundamental.
Dependendo do produto ele poderá ou não exigir mais de um login e senha.
No caso de sistemas de alta disponibilidade (24 X 7), a preocupação dos
administradores é se a solução possa ser instalada em cluster (duas ou mais
máquinas interligadas para garantir a tolerância e a falhas de desempenho).
MYLIUS (2004, p. 39)
Os sistemas de alta disponibilidade (24 x 7) são os que estão ativos 24 horas por dia e 7
dias por semana. É nessa camada que é criada a interface amigável com o usuário para que ele
possa trabalhar as informações do sistema permitindo que ele extraia os dados que são de seu
interesse para elaborar relatórios de tomadas de decisões.
2.5.1 OLAP (On-Line Analytical Processing)
São aplicações destinadas aos usuários finais para extrair informações de suas fontes. Por
meio destas, é possível criar queries (comandos SQL submetido a um Banco de Dados) de forma
simples e intuitiva, explorar níveis hierárquicos de informações e analisar determinada
informação a partir de ângulos diferentes.
26
A tradução literal de OLAP é “Processamento On-Line Analítico”. São
ferramentas direcionadas aos usuários finais para acessar as informações do
data warehouse (ou de outras fontes de dados), com os quais é possível
gerar relatórios capazes de permitir a tomada de decisão. LEME FILHO
(2004, p. 91)
Essas ferramentas conectam-se ao banco de dados para extrair as informações e precisam
de uma arquitetura apropriada uma vez que não se conhece o tipo da consulta que os usuários irão
desejar.
2.5.2 Características das ferramentas OLAP
A funcionalidade de uma ferramenta OLAP é caracterizada pela análise multidimensional
dinâmica dos dados, apoiando o usuário final nas suas atividades, tais como: Slice and Dice e
Drill. LEME FILHO propõe as seguintes características das ferramentas OLAP:
a) Drill Across: ocorre quando o usuário alterna as visões num nível intermediário
dentro de uma mesma dimensão. Por exemplo: numa dimensão de ano, semestre,
trimestre, mês e dia o usuário executa o Drill Across para passar da dimensão ano
direto para a dimensão mês.
b) Drill Down: ocorre quando o usuário aumenta o nível de detalhe de sua consulta. Por
exemplo: numa dimensão de ano, semestre, trimestre, mês e dia o usuário executa o
Drill Down no primeiro nível (ano) e passa para o segundo (semestre) analisando os
detalhes ocorridos por semestre referente àquele ano e assim consecutivamente para
os demais níveis.
c) Drill Up: ocorre exatamente no sentido contrário ao Drill Down quando o usuário
deseja sintetizar sua consulta. Por exemplo, totalizando a consulta visualizada por
mês subindo ao nível de ano.
d) Drill Throught: ocorre quando o usuário passa de uma informação contida numa
dimensão para outra. Por exemplo: a visualização está concentrada na dimensão
tempo e quando é executado o Drill Throught essa passa para a visualização região.
27
e) Slice And Dice: conforme LEME FILHO (2004, p. 91) “É uma das principais
características de uma ferramenta OLAP, servindo para modificar a posição de uma
informação e alterar linhas por colunas, de maneira a facilitar a compreensão dos
usuários”. Por exemplo: em uma consulta visualizada a informação mês está contida
na primeira coluna esquerda, o ano na primeira linha e os valores no corpo da
consulta. Quando o usuário modifica a posição do mês para a linha e o ano para a
coluna ele está executando um Slice And Dice. Esse movimento modifica a forma
como os dados serão analisados.
f) Ranking: essa opção tem como finalidade agrupar os resultados por ordem de maiores
para menores.
g) Filtros: os dados são submetidos a condições para a leitura na fonte de dados. Por
exemplo: quando o usuário executar a carga dos dados ele informa, no seu ambiente,
a data inicial e a data final das notas fiscais emitidas. Essas datas são os filtros
contidos dentro da query criada na camada de ETL. Assim os dados que serão
carregados nesse ambiente estarão somente no intervalo de datas informadas pelo
usuário.
h) Sorts: função que tem como característica a ordenação dos dados em ordem crescente
ou decrescente.
FIGURA 02 – REPRESENTAÇÃO DE OLAP
FONTE: LEME FILHO (2004, p. 176)
28
2.5.3 DSS (Decision Support System)
O Sistema de Suporte a Decisão (DSS), conforme LEME FILHO (2004, p. 143) “(...) é
representado por uma área especializada em atender às demandas de estudos de usuários que não
têm tempo para acessar o data warehouse por conta própria”.
Essas ferramentas permitem a elaboração de consultas de forma flexível e a emissão de
relatórios de fechamento e integração de informações. Essas consultas podem ser criadas através
de recursos de desenho e construção, com interfaces gráficas elaboradas ao alcance do usuário,
este que normalmente é gerente ou estrategista e precisa rapidamente cruzar as informações para
obter um ágil posicionamento do mercado.
As chamadas consultas Ad Hoc são consultas já pré-definidas pelos desenvolvedores de
scripts SQL para que os gerentes possam ter disponíveis outras formas e fontes de se efetuarem
as análises de seus relatórios quando, por exemplo, um relatório foi elaborado para determinada
situação, mas surgiu um fato novo e há necessidade de novos parâmetros de consulta.
Para LEME FILHO (2004, p. 144) “Ad hoc é uma expressão que significa ‘para este
caso’. Então ad hoc são demandas imprevistas, cuja finalidade é atender a uma necessidade
momentânea”.
FIGURA 03 – PIRÂMIDE DE HIERARQUIA DSS
FONTE: LEME FILHO (2004, p. 252)
29
2.5.4 EIS (Executive Information System)
O Sistema de Informações Executivas pode ser conhecido como um KPI (Key
Performence Indicador – Indicador Chave de Desempenho). É a transformação de relatórios
sistemáticos em simples gráficos com conotações universais, como um semáforo ou velocímetro,
por exemplo. Representando o estado de uma área, de um projeto ou de processos de uma
empresa.
FIGURA 04 – INDICADORES DE DESEMPENHO
FONTE: LEME FILHO (2004, p. 146)
Os indicadores dos painéis dos carros são idênticos em qualquer lugar do
mundo: facilmente pode-se saber o nível de combustível, a temperatura do
motor e a velocidade. Com sinais luminosos, o veículo indica se o nível do
óleo do motor este bom, se o freio de mão está puxado e até se as portas
estão devidamente fechadas. LEME FILHO (2004, p. 150)
Nesses modelos se têm um cockpit de decisão, onde em apenas uma tela é possível
analisar o andamento da empresa e quais os pontos a serem abordados. Além de gráficos de
velocímetro pode-se citar exemplos tais como gráficos de termômetro e de semáforos, indicando
qualidades de bom, regular e ruim.
2.5.5 Modelagem dos dados
A evolução da informática pode ser relacionada aos bancos de dados, pois se não
houvesse uma forma de se armazenar os dados, não seria necessária toda a infraestrutura de
informática criada até hoje.
Desde os primeiros sistemas que eram executados de forma exclusiva, não
havendo nenhum tipo de integração entre departamentos, até a invenção dos
ERPs, CRMs, e data warehouses, os bancos de dados foram se
30
enriquecendo, se modificando para atender as mais exigentes demandas de
segurança, recuperação de backups, controle de acessos, desempenho e
gerenciamento de crescimento. LEME FILHO (2004, p. 162)
A partir de um banco de dados bem administrado pelos DBAs (Administradores de
Bancos de Dados) entra em cena o modelo de entidade-relacionamento. Conforme LEME FILHO
(2004, p. 169) “O Modelo Entidade-Relacionamento (MER) é uma metodologia de representação
gráfica do modelo de dados de um sistema criada por Peter Chen em 1976”. Os componentes de
um MER são:
a)
Entidades: são as tabelas do sistema, como clientes, produtos, notas fiscais, etc.;
b) Relacionamentos: é a associação das entidades, uma ligação entre tabelas
definindo qual pertence a qual. Conforme HEUSER (2004, p. 15) “Em um DER, um
relacionamento é representado através de um losango, ligado por linhas aos
retângulos representativos das entidades que participam do relacionamento”.
c)
Atributos: são popularmente conhecidos como os campos da tabela. Por exemplo:
na tabela (entidade)
Clientes tem-se os
atributos (campos) Cód_cliente,
Nome_Cliente, Fone_cliente, que representam o conteúdo de dados do cliente que
será inserido no banco de dados.
Ainda dentro dos componentes, em se tratando de relacionamentos, pode-se destacar a
presença das chamadas cardinalidades, que mostram quantos registros podem estar ligados entre
uma entidade e outra.
(...) uma propriedade importante de um relacionamento é a de quantas
ocorrências de uma entidade podem estar associadas a uma determinada
ocorrência através do relacionamento. Essa propriedade é chamada de
cardinalidade de uma entidade em um relacionamento. HEUSER (2004, P.
18)
Um exemplo de cardinalidade: Tabela clientes relacionada à Tabela Cidades.
Graficamente seria destacado 1:n em se referindo inicialmente à Tabela Cidades, ou seja, 1
31
cidade contém 1 ou vários clientes e 1 ou vários clientes estão em 1 cidade.
FIGURA 05 – MODELO DE ENTIDADE E RELACIONAMENTO
FONTE: HEUSER (2004, p. 25)
2.5.6 Modelagem Dimensional
As técnicas de modelagem dimensional estão exclusivamente direcionadas aos projetos de
data warehouse e para o ambiente de suporte à decisão. O resultado de uma modelagem
dimensional pode ser associado com um cubo onde o responsável pela tomada de decisão pode
analisar os dados em diferentes ângulos, como por região, por produto, por tipo de cliente, etc.
Encontram-se inseridas no contexto de modelagem dimensional as tabelas de fatos e dimensões.
a) Tabela de Fatos: conforme LEME FILHO (2004, p. 176) “As tabelas de fatos são
utilizadas para armazenar medidas numéricas, que são associadas a eventos de
negócios”. Pode-se citar como exemplos de tabelas de fatos o valor do faturamento, a
quantidade vendida por produto, o valor do ICMS destacado na nota fiscal, etc.
b) Tabela de Dimensão: as tabelas de dimensão funcionam como uma fonte primária de
restrição de consultas, agrupamentos e rótulos e estão sempre ligadas às tabelas de
fatos. Sem os fatos não há informação para ser exibida. As dimensões, por exemplo,
são as notas fiscais, que estão relacionadas ao valor do faturamento, no exemplo da
tabela de fatos acima, o código do produto relacionado à quantidade vendida, etc.
32
FIGURA 06 – TABELA DE FATOS E DIMENSÕES
FONTE: LEME FILHO (2004, p. 178)
2.5.7 ODBC (Open DataBase Connectivity)
O ODBC é um protocolo que estabelece um padrão API para o acesso ao banco de dados
em ambiente Windows. Ele tem a função de estabelecer a comunicação entre as fontes de dados e
trazê-los para o ambiente em que se deseja manipulá-los.
O usuário final usa o data warehouse para realizar suas diversas consultas –
queries. Para isso, o acesso ao data warehouse é feito por meio de técnicas
habituais de conexão ao banco de dados – ODBC [...], bibliotecas
proprietárias, componentes internos desenvolvidos pela área de arquitetura,
entre outros. LEME FILHO (2004, p. 230)
Para que o usuário possa extrair os dados de suas origens esse driver precisa ser
configurado, estabelecendo assim a comunicação, podendo a partir de então gerar os comandos
SQL, ligações entre tabelas, etc.
2.5.8 SQL (Structured Query Language)
Entre as várias linguagens de programação existentes no mercado, tem-se o SQL
contendo ótimos comandos para a administração dos bancos de dados. É uma linguagem padrão
33
para consulta, inclusão, exclusão e alteração de dados em bancos de dados relacionais. HEUSER
(2004, p. 95) afirma que “Na prática, na linguagem padrão de manipulação de bancos de dados
relacional SQL, existe um grande conjunto de comandos para, entre outras coisas, criar uma nova
tabela, excluir uma tabela existente e alterar a estrutura de uma nova tabela”.
Quando se extrai dados de um banco de dados, elabora-se uma instrução SQL, que são
linhas de códigos, para que o software “entenda” o que se deseja extrair. Considera-se um
exemplo prático de uma consulta gerada em um software de BI à tabela de clientes onde se deseja
buscar as informações dos nomes, endereços e cidades deles sendo que somente os clientes ativos
sejam retornados.
FIGURA 07 – EXEMPLO DE UMA TABELA DE CLIENTES
A instrução SQL é a seguir:
FIGURA 08 – INSTRUÇÃO SQL DA FIGURA 07
Esse é um simples exemplo de uma consulta com apenas uma tabela. Muitas vezes tem-se
a necessidade de gerar consultas onde há mais de uma tabela, sendo necessário assim criar joins
(que são os relacionamentos entre as tabelas). Por exemplo: deseja-se obter informações referente
às vendas efetuadas por clientes de 01/01/2005 a 31/08/2005. Têm-se então duas tabelas a serem
consultadas (clientes e notas fiscais) obrigando assim ao desenvolvedor criar joins.
34
FIGURA 09 – EXEMPLO DE TABELAS COM JOINS
Nota-se que há uma ligação entre as duas tabelas pelos campos nome_cliente. A instrução
SQL para o exemplo é a seguir:
FIGURA 10 – INSTRUÇÃO SQL COM JOINS
Quando se definiu que clientes.nome_cliente = notas_fiscais.nome_cliente fez-se um join.
É necessário fazer essas ligações quando se está criando instruções em sistemas de BI para a
extração de dados de várias tabelas. Alguns softwares específicos trazem outras opções em que
não seja necessário fazer join com comandos SQL, bastando apenas fazer essas ligações com suas
funções específicas.
2.6 DESENVOLVENDO BI NO MICROSOFT EXCEL
As empresas, quando adquirem seus softwares que são licenciados, muitas vezes não
conhecem a total capacidade que eles têm a oferecer. É o caso do Microsoft Excel, desenvolvido
pela Microsoft e que vem no pacote do Office. Muitos profissionais utilizam o Excel somente
para criar simples tabelas e/ou gráficos, porém não sabem que ele tem muito mais a oferecer, e
podendo assim dizer, gratuitamente. LEME FILHO (2004, p. 288) afirma que o Excel é
“Composto por diversos recursos de análise de dados, seu potencial é habitualmente pouco
explorado pelos profissionais”.
35
2.6.1 Conectando-se à base de dados pelo Microsoft Excel
Quando se deseja extrair informações de uma fonte de dados externa é necessário que se
faça uma conexão a ela, tendo o driver de ODBC devidamente configurado para que então se
abra o ambiente chamado Microsoft Query. Os drivers de ODBC fornecidos pela Microsoft com
o Microsoft Query são todos instalados quando se instala o Query. Eles não dão suporte aos
bancos de dados externos, ou seja, quando se desejar utilizar o Query pelo Excel já é necessário
ter uma fonte de dados a ser acessada.
Após ter sido feita a configuração com a fonte de dados, faz-se a conexão com ela pelo
menu Dados, sub-menu Obter Dados Externos e Criar Nova Consulta ao Banco de Dados. A
fonte de dados já se encontra disponível para ser selecionada e então acessada onde, muitas
vezes, é criado um login e senha para o acesso.
O primeiro e mais importante artefato para a realização de qualquer tipo de
consulta é obrigatoriamente a existência dos dados. Geralmente, estes se
encontram no banco de dados (no universo do ambiente de suporte à
decisão, mais especificamente no data warehouse). Faz-se necessário
estabelecer uma conexão ao servidor de banco de dados, e extrair essa
matéria-prima para transporta-la ao Excel. LEME FILHO (2004, p. 288)
2.6.2 Instruções SQL no ambiente do Microsoft Query
Após todas as devidas configurações de acesso às fontes de dados e, conectando-se a elas,
tem-se disponível um ambiente onde se pode manipular os dados. Nesse ambiente chamado
Microsoft Query elaboram-se as devidas instruções SQL ou então se obtém o auxílio do
assistente, que pode fazer as instruções automaticamente sem precisar alterar códigos SQL. Esse
assistente é muito útil, porém muitas vezes, não dá suporte o suficiente para as tarefas desejadas,
como no caso de se desejar agrupar os resultados extraídos.
Assim que a instrução SQL for executada os dados serão mostrados no ambiente
Microsoft Query. As linhas e colunas podem ser trabalhadas da melhor forma que se desejar. No
término das operações os dados mostrados na tela deverão ser transportados ao Excel através do
36
ícone Retornar Dados.
A partir desse momento se iniciam as etapas de transformação de relatórios pelo Excel
utilizando suas mais variadas fórmulas e funções.
2.6.3 O Front-End do Excel
As planilhas eletrônicas oferecem diversas opções ao usuário final quando se tem o
objetivo de construir um ambiente de suporte à decisão. Conforme LEME FILHO (2004, p. 292)
“Os usuários do ambiente de suporte à decisão precisam conta com análises que dêem
visibilidade e flexibilidade para a tomada de decisão”. Pode-se destacar algumas funções para os
usuários fazerem uso, tais como:
a) Tabela dinâmica: quando os dados são transportados ao Microsoft Excel sua
formatação permanece parecida com a do ambiente Query, porém não é
importante que esses dados sejam formatados nesse instante. A tabela dinâmica
faz com que esses dados se unam e possam ser modificados em sua aparência.
Pode-se deslocar dados que estão em linhas arrastando-os para colunas e viceversa. No momento em que os dados originais sofrerem alguma alteração a tabela
dinâmica será atualizada pelo comando atualizar dados. É uma ótima opção para
se elaborar tabelas inteligentes num processo de construção de relatórios.
Uma tabela dinâmica representa uma ótima modalidade de visualizar e
explorar o potencial dos dados de uma planilha. A partir de uma lista ou de
um banco de dados, é possível determinar o cruzamento das informações,
variando linhas e colunas relacionadas. LEME FILHO (2004, p. 293)
37
FIGURA 11 – TABELA DINÂMICA NO EXCEL
FONTE: LEME FILHO (2004, p. 298)
b) Fórmulas Matriciais: outra opção para se elaborar uma tabela de dados a partir dos
dados originais extraídos para o Excel são as fórmulas matriciais. Essas fórmulas
são capazes de localizar entre linhas e colunas as condições desejadas e capturar
os dados estabelecidos. As tabelas dinâmicas podem, às vezes, não suprir as
necessidades em termos de layout, necessitando serem criados manualmente.
Desenhando-se a tabela final que será exibida e analisada pelos tomadores de
decisão, cria-se uma fórmula matricial que conseguirá buscar as informações a
partir dos dados extraídos das origens. O que se pode tornar um problema no uso
de fórmulas matriciais é quando se trabalha com um número excessivo de células
tornando o cálculo da planilha muito lento, perdendo em desempenho. Cabe ao
usuário detectar o melhor momento de usar essa opção.
FIGURA 12 – FÓRMULA MATRICIAL
FONTE: LUNENDER S.A.
c) Filtros: nos casos em que há muitos dados numa planilha que são o resultado da
extração feita à fonte de dados, pode-se utilizar o recurso de autofiltro do Excel,
que nada mais é do que se efetuar a filtragem das linhas existentes analisando-se
38
as
tabelas
do
sistema.
Esse
comando
está
disponível
no
menu
Dados/Filtrar/Autofiltro. Selecionados os itens desejados, os dados da planilha
ficam menores, aparecendo somente as informações referentes aos dados filtrados.
FIGURA 13 – COMANDO AUTOFILTRO DO EXCEL.
FONTE: LUNENDER S.A.
d) Funções estatísticas: o uso de funções estatísticas auxilia o usuário a analisar
determinadas tendências referentes aos dados extraídos, como no caso de uma
relação das despesas com pessoal do ano de 2001 a 2005, onde se pode projetar
uma previsão baseada nos fatos ocorridos. Conforme LEME FILHO (2004, p.
319) “A estatística é um excelente recurso para análise de informações, criação de
cenários e tomada de decisões”.
e) Macros: em muitos casos um BI desenvolvido em Excel exige mais de sua
capacidade para automatizar o trabalho. Criação de botões, menus, caixas de
seleção e outras funções podem facilmente ser inseridas para que a planilha seja
mais dinâmica. Para esse passo é necessária a intervenção do ambiente VBA –
Visual Basic for Applicatons – que é uma linguagem de programação simples e
que agrega um enorme valor na automatização das planilhas.
O VBA (Visual Basic for Applications) é uma variação do ambiente de
programação VB, adaptado para os softwares da Microsoft. Dentre os que
utilizam este recurso, podemos citar com destaque Access, Visio e o próprio
39
Excel, entre outros. [...] Esta linguagem é de fácil estruturação e bem mais
flexível que a maioria das linguagens comerciais. FERNANDES (2003, (p.
6)
Considera-se como exemplo: numa planilha que contém um gráfico das vendas por ano
analisando-se o resultado mês a mês. Cria-se uma caixa de combinação para o usuário escolher o
ano e um botão para mostrar ou ocultar os valores no gráfico.
FIGURA 14 – MACRO CRIADA EM VISUAL BASIC FOR APPLICATTIONS
FONTE: LUNENDER S.A.
A partir desse script criado em VBA, o Excel responde aos botões e comandos criados em
seu ambiente.
FIGURA 15 – GRÁFICO COM FUNÇÕES VBA
FONTE: LUNENDER S.A.
40
Por trás destes botões inseridos no gráfico há linhas de código com a linguagem Visual
Basic para que a planilha altere as informações no momento do clique do usuário.
A utilização de macros é muito utilizada e torna a planilha muito mais prática para ser
utilizada pelo usuário final. O Excel possui também uma função de gravar macros, não sendo
necessário mexer em linhas de código. Muitas vezes somente essa função pode auxiliar o
desenvolvedor, porém na maioria dos casos, é preciso escrever os comandos no Visual Basic.
41
3 APRESENTAÇÃO E ANÁLISE DOS DADOS
3.1 A EMPRESA
Em 1 de outubro de 1981, iniciam-se as atividades, na garagem do Sr. Gerhard Ender e
Sra. Adelaide Brunilde Dornbusch Ender, a empresa Comércio de Toalhas Lunender Ltda.,
comercializando toalhas e fraldas. Este fato aconteceu devido ao casamento dos jovens Antídio
Aleixo Lunelli e Beatriz Ender Lunelli, em 12 de setembro de 1981. A Sra. Adelaide quis que sua
filha, Beatriz, tivesse uma atividade, e chegou-se à idéia de montar um posto de vendas. Daí
surgiu o nome LUNENDER, Lunelli, sobrenome do Sr. Antídio, e Ender, sobrenome do Sr.
Gerhard, juntando os dois, nasceu a LUNENDER.
O Capital Social, no início, era assim distribuído: Sra. Adelaide, 35%; Sr. Gerhard 32,5%,
e o Sr. Antídio, 32,5%. Para que o Sr. Antídio tivesse a sua parte integralizada no Capital Social,
pegou emprestado do agricultor Sr. Lauro Tamanini a quantia necessária na época, e lhe pagou
juros durante dois anos e meio, até poder devolver o capital; hoje, o Sr. Lauro é aposentado, após
trabalhar durante muitos anos na Lunelli Indústria Têxtil Ltda.
Na mesma época, a Sra. Beatriz cuidava do posto de vendas, enquanto o Sr. Antídio
comercializava carnes, queijos e derivados, vindos da propriedade do seu pai, Sr. Abílio Lunelli,
agricultor que possuía criações de gado e suíno. O Sr. Abílio e a Sra. Evanilda (pais do Sr.
Antídio) o ajudavam no abate e na fabricação artesanal de embutidos de carnes e queijos, que
eram comercializados nas cidades de Jaraguá do Sul, Corupá e São Bento do Sul.
Em 23 de janeiro de 1985, altera-se a razão social da empresa para Lunender Indústria e
Comércio de Malhas Ltda. Entra no Contrato Social a Sra. Beatriz Ender Lunelli, com 25%; Sr.
Antídio Aleixo Lunelli, com 25%; Sra. Adelaide Brunilde Dornbusch Ender, com 25%, e o Sr.
Gerhard Ender, com 25%, e é construído o primeiro prédio em Jaraguá do Sul-SC, na Rua
Joinville, nº 2526. Dois terços da área destinam-se para a Lunender, que passou a costurar roupas
para crianças a partir de retalhos, e um terço do prédio é usado para um picador de carnes, ao lado
da Lunender.
42
Em setembro de 1986 o Sr. Antídio e Sra. Beatriz compram a parte dos sócios, Sr.
Gerhard e Sra. Adelaide.
FIGURA 16 – A PEQUENA E MODESTA SEDE, EM 1986
FONTE: www.lunender.com.br
Em abril de 1987 o Sr. Antídio vende os equipamentos do picador de carne e, comprando
o primeiro tear circular usado da marca Mayer, máquina que tinha defeito de fabricação, e,
segundo Sr. Antídio: "De dois a três rolos de malhas produzidos, quebrava a metade do
agulheiro". O Sr. Antídio, para expressar o sentimento da situação, disse: "Eu achei que a
empresa iria falir".
FIGURA 17 – SENHOR ANTÍDIO E A PRIMEIRA MÁQUINA
FONTE: www.lunender.com.br
43
Em 1988 a razão social muda para Lunender Indústria Têxtil Ltda., já com malharia e
confecção próprias, produzindo roupas infantis e posteriormente, as demais linhas existentes na
empresa. Com a globalização e a crescente exigência do mercado por produtos diferenciados e
com um maior valor agregado, a empresa sentiu a necessidade de segmentar e profissionalizar a
área de malharia e beneficiamento.
FIGURA 18 – PRODUÇÃO EM AUMENTO EXIGE MAIS ESPAÇO FÍSICO
FONTE: www.lunender.com.br
Em 1991, estrategicamente, funda nesse ano a empresa Lunelli Indústria Têxtil Ltda.,
focada nos segmentos de malharia, tinturaria, acabamento e estamparia rotativa, com o objetivo
de diferenciar seus produtos. Com a transferência dos teares para a Lunelli Ind. Têxtil Ltda. deuse na Lunender mais ênfase à produção, ou seja, corte, estamparia, bordado e confecção, surgindo
a necessidade de um trabalho mais profissional e de equipe.
FIGURA 19 – LUNELLI IND. TÊXTIL LTDA, EM CORUPÁ
FONTE: www.lunender.com.br
44
Devido à conquista de mercado, constante melhoria do produto e da qualidade, no dia 12
de fevereiro de 1996, a Lunender muda-se para suas novas instalações, em Guaramirim-SC.
FIGURA 20 – NOVA INSTALAÇÃO, EM GUARAMIRIM – SC
FONTE: www.lunender.com.br
Em outubro de 2002 a Lunender passa a atuar nas linhas de Primeiros Passos (1 a 3 anos),
Infantil (4 a 8 anos), Juvenil (10 a 16 anos) e Adulto (P, M, G e GG), tanto no segmento
masculino quanto no feminino. Trabalha com fibras naturais (principalmente o algodão),
artificiais e sintéticas, bem como fibras mistas. A Lunender conta com uma carteira de 7.800
clientes bem distribuídos no Brasil e no exterior.
Em 2003 dá-se início a um ano de novos benefícios:
- plano de saúde (União Saúde);
- auxílio estudantil;
- ginástica laboral;
- 1ª SIPAT (Semana Interna de Prevenção de Acidentes);
- realização de workshops com Diretores e Gerentes e outro com Supervisores e Líderes.
45
FIGURA 21 – GINÁSTICA LABORAL NA EMPRESA
FONTE: www.lunender.com.br
Em 2004 o Programa de Participação nos Resultados é um benefício concedido pela
Lunender S.A. aos seus colaboradores e visa a distribuição de parte dos resultados obtidos pela
empresa, objetivando:
> Melhorar a performance de resultados da empresa
> Incentivar o comprometimento dos colaboradores
> Desenvolver o espírito do trabalho em equipe
> Compartilhar os resultados
Em janeiro de 2005, oportunizando o envolvimento e comprometimento de todos os seus
colaboradores, a empresa implantou o P.N.I. (Programa de Novas Idéias). O programa se baseia
na filosofia da melhoria contínua através do trabalho em equipe, mais conhecido como CCQ.
3.2 APRESENTANDO AS FERRAMENTAS DE BUSINESS INTELLIGENCE
3.2 1 O software de BI Tottal Net Data
O Tottal NetData é um software que utiliza os mais recentes recursos técnicos da indústria
de software. É uma ferramenta para que um usuário final (leigo em banco de dados e
programação) possa ter acesso aos dados da sua empresa, criar suas próprias consultas, relatórios
e gráficos.
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Uma das características principais deste software de BI é o recurso de OLAP ou cubo de
decisão que permite visualizar os dados de uma forma multidimensional. O processamento das
informações chega a 250.000 linhas com 10 dimensões em até 3 segundos. O Drill Down permite
ao usuário “explodir” um determinado item específico da dimensão sem necessariamente abri-la
totalmente.
FIGURA 22 – CUBOS DE DECISÃO DO BI TOTTAL NETDATA
FONTE: LUNENDER S.A.
Além de apresentar a soma, média e contador de um valor, pode-se escolher também:
mínimo, máximo, variação, desvio padrão, média padrão, distorção, curtose, mediano. Para cada
uma das funções de cálculo também é possível escolher as subfunções: ranking de linha, ranking
de coluna, % de linha, % de coluna, comparação entre colunas anteriores, soma acumulada de
linha e soma acumulada de coluna.
O acesso é restrito para certa quantidade de usuários, visto que a licença de uso do
software se dá pela aquisição de chaves de acesso. Quando um usuário deseja utilizar o software
e a quantidade de usuários já atingiu o limite, ele deverá solicitar acesso aos que estão utilizando,
como uma forma de “pedir emprestado por alguns instantes” o acesso.
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FIGURA 23 – ACESSO AO BI TOTTAL NETDATA
FONTE: LUNENDER S.A.
Após o usuário conseguir se logar no sistema ele poderá dar início à montagem de suas
consultas ao banco de dados. Este software já possui as ligações entre suas tabelas feitas fazendo
com que assim o usuário possa somente “escolher” quais tabelas deseja utilizar em sua consulta.
Note-se que o usuário deverá saber em quais tabelas estão as informações que ele deseja, bem
como o nome dos campos referentes a elas.
FIGURA 24 – TABELAS SELECIONADAS PELO USUÁRIO
FONTE: LUNENDER S.A.
Após o usuário ter selecionado suas tabelas ele passa para a etapa de seleção dos campos
que deseja visualizar no relatório.
48
FIGURA 25 – SELEÇÕES DOS CAMPOS DO SISTEMA PELO TOTTAL NETDATA
FONTE: LUNENDER S.A.
Em seguida tem-se a etapa onde o usuário deverá inserir os filtros de sua consulta. É
idêntico ao comando WHERE utilizado na função SELECT do SQL. Para se filtrar os dados basta
que se conheçam os campos. Há vários tipos de filtros utilizados neste ambiente como somente,
somente intervalo, exceto, entre outros. Todos os filtros estão pré-definidos e o usuário não
precisará mexer em nenhuma linha de programa. Os filtros aparecem nesta tela conforme as
tabelas selecionadas na tela anterior. Se houver a necessidade de mais uma tabela para se aplicar
algum filtro o usuário deverá voltar para a tela inicial e inserir a tabela necessária.
FIGURA 26 – TELA DE FILTROS DO BI TOTTAL NETDATA
FONTE: LUNENDER S.A.
49
Em seguida o software fornece ao usuário a opção de ordenação dos dados de sua
consulta; o equivalente ao comando ORDER BY do SQL.
FIGURA 27 – OPÇÃO DE ORDENAÇÃO DOS DADOS PELO BI TOTTAL NETDATA
FONTE: LUNENDER S.A.
O usuário ainda tem a opção de criar uma síntese da consulta, seguindo na próxima tela, o
que equivale ao comando GROUP BY em SQL.
FIGURA 28 – OPÇÃO DE AGRUPAMENTO DAS INFORMAÇÕES
FONTE: LUNENDER S.A.
Nota-se que o usuário não necessitou tocar em qualquer código SQL para efetuar sua
consulta. Desta etapa para frente serão extraídas as informações do Banco de Dados e mostradas
ao usuário na tela com um layout parecido com uma planilha do Excel.
50
FIGURA 29 – RESULTADO FINAL DA EXTRAÇÃO DOS DADOS
FONTE: LUNENDER S.A.
Após os dados extraídos para esse ambiente o usuário poderá inserir fórmulas, criar
colunas virtuais, novos filtros e também criar os cubos de decisão, passando-se uma tela para
frente. Nos cubos de decisão o usuário poderá manipular o layout apresentado e também criar
gráficos com essas informações. O Software permite exportar essa consulta para formato NetData
(formato do próprio software), Excel, Texto, DBase, Paradox, e SQL files.
Para que o usuário tenha as informações disponíveis (escolha das tabelas, campos, criar
filtros, etc.) é necessário criar uma regra por trás deste software num ambiente chamado Tottal
NetData Config, onde estão localizados os Metadados do software. A partir deste ambiente o
programador disponibiliza as informações necessárias para que o usuário consiga vê-las em seu
ambiente. Quando o usuário não tem as informações disponíveis para criar sua consulta ele
solicita ao programador que as disponibilize.
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FIGURA 30 – METADADOS DO BI TOTAL NET DATA
FONTE: EMPRESA
No momento em que o usuário informa seu login e senha o acesso se dá somente ao banco
de dados que foi disponibilizado. Se houver a necessidade de extrair informações de outro banco
de dados é necessário se logar novamente ao software e daí montar suas consultas. Para
concatenar informações de vários bancos de dados o usuário deverá salvar suas consultas em
outro ambiente (Microsoft excel, por exemplo) e daí unir essas informações. Não é possível a
extração de mais de um banco de dados simultaneamente.
O software é limitado em seu manuseio tanto para desenvolvedores quanto para usuários
finais. Um motivo é a necessidade de concatenar diferentes fontes de dados em uma única
consulta forçando assim o usuário utilizar outro ambiente para unir as informações. Seus joins
também causam muito transtorno para os usuários do sistema, pois os metadados são separados
do software e deve ser efetuado login a cada nova alteração. O relatório final não possui um
padrão de visualização agradável, pois carece de opções de elaboração.
3.2.2 O software de BI Qlik View
Nos últimos dez anos, as organizações fizeram investimentos
significativos na automação dos processos de negócio. Agora, as
atenções estão voltadas para a melhoria do desempenho desses
processos. O desafio é que as informações para orientar estas
melhorias estão escondidas nos sistemas transacionais. A solução
de Business Intelligence Qlik View permite que as organizações
52
possam medir, monitorar e controlar o desempenho dos seus
principais processos. (FOLDER DE APRESENTAÇÃO QLIK VIEW)
A interface do Qlik View, visualmente intuitiva, possibilita aos usuários acesso imediato à
informação de alto nível, bem como a registros detalhados, revelando fatos inesperados ocultos
nos sistemas transacionais.
O programa é um facilitador da administração: capta todas as informações de uma
instituição e concentra-as em único lugar. Com ele é possível ter acesso rápido a dados completos
da empresa, desde a média de consumo da frota até o faturamento das equipes de venda.
FIGURA 31 – INICIANDO O QLIK VIEW
FONTE: LUNENDER S.A.
O software não é restrito por licenças permitindo assim que se possam disponibilizar a
vários usuários para que os líderes de todos os departamentos possam identificar seus
facilitadores para utilizarem o Qlik View.
Para se dar inicio ao uso do software deve se conceituar os três tipos de usuários que farão
uso da ferramenta:
a) Usuário Enterprise: disponibilizado para os desenvolvedores para a criação dos scripts
de extração e modelagem dos dados. O desenvolvedor recebe as informações
53
referentes às necessidades de cada usuário dos demais departamentos e então cria as
consultas aos bancos de dados. Para que essa consulta seja elaborada de forma
completa o usuário, que necessita das informações, deverá passar uma lista exata de
suas necessidades ao desenvolvedor para que não venham a faltar informações ou
ainda que elas não estejam corretas.
b) Usuário Professional: esse tipo é o tipo de usuário final mais avançado, pois ele deve
entender a idéia que foi proposta para a criação da consulta. Não necessita entender de
banco de dados, mas sim de como as informações estão organizadas. Ele pode
modificar o layout da consulta, atualizar dados, criar novas dimensões, fatos, etc.
c) Usuário Analyser: é o tipo de usuário que não tem permissão para mudar a consulta.
Ele somente faz a carga dos dados, imprime ou envia as informações para o
responsável.
FIGURA 32 – NÍVEIS DOS USUÁRIOS DO QLIK VIEW
FONTE: LUNENDER S.A.
Conceituadas as informações referentes aos usuários do software passa-se para a sua
utilização. No momento em que há a necessidade de se criar uma consulta essa é solicitada à área
de CDP onde dará início às atividades de scripts.
Para se acessar às informações dos bancos de dados desejados é necessário que a
configuração dos drivers de ODBC estejam devidamente estabelecidas. A partir de então o
usuário enterprise conecta ao banco de dados (ou qualquer fonte de dados) e dá início à sua
modelagem.
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FIGURA 33 – SCRIPT DE CONSULTA ELABORADA PELO DESENVOLVEDOR
FONTE: LUNENDER S.A.
Estando elaborados os scripts das consultas passa-se à parte de construção do layout,
dimensões, expressões (ou fatos), etapa esta que pode ser elaborada pelo usuário professional.
FIGURA 34 – CONSULTA DESENVOLVIDA PARA O USUÁRIO FINAL
FONTE: LUNENDER S.A.
Nessa etapa são criados as dimensões, fatos, fórmulas necessárias e campos virtuais para
que as informações possam ser analisadas de diversas formas. Cada um dos objetos do Qlik View
– listas, gráficos e tabelas – pode ser clicado. Os objetos interagem, a seleção de um afeta os
demais. Os resultados das consultas são exibidos imediatamente por meio de uma codificação
55
intuitiva de cores. A cada clique, o usuário verifica quais dados estão disponíveis, quais são
excluídos na análise e como as seleções impactam as informações resumidas.
FIGURA 35 – DEFINIÇÃO DE EXPRESSÕES DOS DADOS EXTRAÍDOS
FONTE: LUNENDER S.A.
O software trata a integração de praticamente todos os formatos de dados existentes –
dados relacionais, arquivos texto, dados do Microsoft Excel, etc. As informações são carregadas,
depuradas e armazenadas usando um script de ETL. Tanto os dados armazenados em data
warehouses como em sistemas transacionais, estão disponíveis para o uso nos aplicativos Qlik
View.
A cada alteração feita no ERP ou em qualquer outra fonte de dados basta que o usuário
efetue a carga pelo comando reload para que as informações sejam atualizadas
momentaneamente (dependendo do tamanho do script e das tabelas que estão sendo consultadas,
a carga dos dados pode demorar).
É um excelente software que permite, tanto a desenvolvedores quanto a usuários finais, a
elaborarem suas consultas de maneira dinâmica, interativa e num padrão visual de ótima
qualidade.
3.2.3 BI com Microsoft Excel
Entre os departamentos estudados implantaram-se alguns métodos para que fosse possível
56
o desenvolvimento de Business intelligence a partir do MS Excel.
A conexão ao banco de dados da empresa foi fornecida pelo departamento de informática
que auxiliou nas etapas de configuração do driver de ODBC, tabelas relacionadas a cada setor
envolvido e relacionamentos entre elas.
FIGURA 36 – CONFIGURAÇÃO DE ODBC PARA ACESSO AO BD PELO EXCEL
FONTE: LUNENDER S.A.
Tendo sido feitas as configurações de acesso como login, senha, caminho do banco de
dados, surge o ambiente do Microsoft Query. A partir de então são elaboradas as instruções SQL
para que sejam selecionadas as tabelas necessárias.
FIGURA 37 – INSTRUÇÕES SQL NO MS QUERY
FONTE: LUNENDER S.A.
57
Nesse momento o desenvolvedor insere o código SQL de consulta ao banco de dados e o
executa. Os dados exibidos na tela são transportados ao Excel e então podem ser trabalhados com
seus comandos, funções e fórmulas.
O desenvolvedor constrói o código SQL no MS Query e transfere esses dados ao Excel.
Dentro da planilha deve haver funções pré-definidas como fórmulas, macros, gráficos, etc. para
que quando os dados forem transportados a visualização final seja de acordo com o solicitado.
Para utilizar o Excel como ferramenta de Business Intelligence não há necessidade de
nenhum outro software o que facilita seu uso e garante economia com programas. O
inconveniente em sua utilização é o tamanho da consulta retornada, pois o Excel é limitado no
número de linhas (65536), além de causar lentidão em processos de cálculos das fórmulas
inseridas.
3.3 OS DEPARTAMENTOS E O USO DAS FERREMENTAS DE BI
A parte prática desta pesquisa aconteceu na Lunender S.A. nos departamentos mais
visados para análise e tomadas de decisões por parte dos administradores. Primeiramente foi
necessário conhecer todos os setores envolvidos, suas rotinas básicas, seus clientes internos e
suas tarefas na parte de sistemas. O software gerencial utilizado na Lunender é o Systextil, da
empresa Intersys, localizada em Jaraguá do Sul – SC. A empresa utiliza o banco de dados Oracle
9i e não possui Data Warehouse.
FIGURA 38 – TELA DE CADASTRADO DE FORNECEDORES NO ERP SYSTEXTIL
FONTE: LUNENDER S.A.
58
3.3.1 O Planejamento de Controle da Produção – PCP
Este departamento é responsável pela emissão das ordens de produção e controle do fluxo
das peças que percorrem a empresa, analisando tempos e processos envolvidos na transformação
da malha em peças acabadas.
É dependente do departamento comercial que lhe transmite as informações sobre as
vendas e assim faz a programação do pedido para que o produto fabricado chegue à Expedição no
prazo estabelecido e assim, ser entregue em dia ao cliente. O PCP utiliza o ERP para emitir
diariamente vários relatórios para seu controle. Possui inúmeras planilhas para inserir as
informações necessárias a uma boa administração dos processos.
A necessidade de se usar um BI é imensa, visto que para alguns relatórios não há
flexibilidade para poder visualizar as informações necessárias, tendo que emitir mais de um
relatório para concatenar as informações. Também ocorre perda na performance em outros
relatórios sendo que estes levam horas para gerar.
Pode-se citar alguns relatórios que são emitidos pelo departamento, tais como:
a) Consulta de rolos: no estoque de rolos de malhas da empresa estão depositados
todos os tecidos que chegam à empresa. O usuário dá a entrada do item no sistema
inserindo os dados referentes a ele bem como a data de entrada. Esse relatório tem
por objetivo mostrar ao usuário os rolos que estão muito tempo no estoque sem
serem utilizados.
b) Rolos sem endereços: os rolos de malhas vindas do fornecedor, ao chegarem à
empresa, necessitam ser endereçados no sistema. Para o controle desse
endereçamento é emitido um relatório que fornece as informações ao usuário sobre
quais rolos estão sem a marcação devida.
O modelo de BI da Tottal NetData pode ser indicado para a elaboração dessas consultas,
pois, elas necessitam somente mostrar os dados em tela e imprimi-los, não havendo necessidade
de funções mais avançadas, nem gráficos. Suas consultas são realizadas somente em uma fonte
59
de dados, que é o ERP da empresa, o que facilita sua elaboração.
O departamento pode facilmente usar essas consultas também com o Qlik View visto que
esse software possui mais opções em caso de haver uma futura adequação à suas consultas.
O Microsoft Excel seria outra opção, já que é necessária somente a extração dos dados de
uma fonte e exibi-las em forma de planilha. Também pode facilmente ser feita uma futura
adequação como uma inclusão de novas tabelas do sistema, por exemplo.
FIGURA 39 – CONSULTA FEITA EM QLIK VIEW PARA DEPARTAMENTO DE PCP
FONTE: LUNENDER S.A.
A figura 39 mostra a seleção feita na tabela GRUPO_ITEM e os demais dados que
tornam-se disponíveis com relação à seleção feita sendo que os campos em cinza não pertencem a
ela.
Os três modelos podem ser utilizados para o departamento, porém o Qlik View é o que
mais se encaixa em sua funcionalidade visto as inúmeras funções existentes e de fácil adaptação
para uma futura inclusão de informações.
60
3.3.2 A Expedição
O Setor de Expedição recebe a mercadoria já fabricada, prepara o pedido de vendas para o
cliente e encaixota as peças aguardando a vinda da transportadora. Os expedidores utilizam um
leitor ótico onde está instalado o Systextil e, pelo módulo de pedidos, ele captura as peças para
guardá-las em caixas. Esse mesmo módulo já controla sua produção diária.
A Expedição necessita de um relatório que controle a produção dos expedidores em
tempo real. No momento em que se deseja visualizar o andamento da coleta de peças do dia, o
relatório deve dar essa informação no momento, auxiliando assim o responsável da área bem
como o próprio expedidor.
Possui metas diárias de produção e esse controle é ideal que seja elaborado em um
relatório de Business Intelligence, visto que o ERP não fornece esse suporte de comparar a
produção juntamente com o objetivo do dia.
O ERP lhe possibilita ver a produção num relatório gerado em Crystal Report. Porém, se
o administrador desejar visualizar essas informações em gráficos e utilizar alguma fórmula de
metas ele deverá elaborar todo esse trabalho manualmente, com a utilização de mais softwares.
FIGURA 40 – PRODUÇÃO DA EXPEDIÇÃO
FONTE: LUNENDER S.A.
Os modelos mais indicados para essa consulta são o Excel e o Qlik View, pois o
61
departamento necessita de flexibilidade, ou seja, opções como Drill-Down, utilização de outras
fontes de dados e gráficos bem constituídos não são as características do software da Tottal
NetData.
Essa fonte de dados externa pode ser, por exemplo, uma tabela de horas extras onde não
se encontram disponíveis as informações no ERP, necessitando que seja criada uma planilha para
esses dados e, tanto o Qlik View quanto o Excel, conseguem extrair essas informações (basta que
os campos sejam idênticos para que se faça corretamente os devidos joins).
3.3.3 O Departamento Comercial
A Lunender conta com inúmeros representantes comerciais espalhados por todo o
território nacional, sendo seu produto vendido também no mercado externo. O departamento
comercial interage diretamente com o representante e o cliente, atingindo assim o controle de
suas vendas.
A utilização do ERP é fundamental para o bom atendimento aos clientes e representantes
que ligam à empresa consultando seus pedidos. O departamento é divido em células. Cada célula
atende a uma regional, sou seja, uma célula fica encarregada do atendimento aos clientes e/ou
representantes da Região Norte, outra da Região Sul, Grande São Paulo, etc.
Os representantes comerciais, após visita ao cliente, enviam o pedido ao departamento via
Palm, que entra no sistema já configurado pelos parâmetros de crédito e cadastro, ou seja, quando
o pedido chega o sistema já analisa a situação do cliente e configura-o para que sejam feitas as
análises financeiras e comerciais.
Os relatórios emitidos pelo Systextil transmitem maior agilidade nas análises diárias dos
pedidos, clientes e representantes. Muitos destes relatórios são demorados para serem gerados e
outros até não possuem todas as informações necessárias para a análise sendo exigido uma
concatenação com diversos relatórios em uma planilha.
Os principais relatórios emitidos para análise gerencial são:
62
a) Liberação de pedidos bloqueados: o objetivo desse relatório é mostrar ao usuário os
pedidos que antes estavam bloqueados para o faturamento, mas que tiveram sua
liberação e o motivo pelo qual foram liberados. Por exemplo: o pedido 100 entrou
on-line no sistema, mas automaticamente foi bloqueado, pois a situação daquele
cliente era duvidosa pelo crédito. O Departamento de crédito libera esse pedido e
informa qual o motivo pelo qual fez tal liberação, fazendo com que o departamento
comercial saiba o andamento de seus clientes e/ou pedidos.
b) Mapa de vendas: cada representante comercial da empresa possui uma carteira de
clientes que devem efetuar visitas constantes. Este relatório tem por objetivo
verificar se essa visita está acontecendo e, caso contrário, apresentar o motivo pelo
qual não foi feita. Por exemplo: o representante José da Silva possui 35 clientes, que
foram visitados anteriormente e cujos cadastros foram inseridos no sistema da
empresa. Em fevereiro de 2004, houve vendas para 20 desses clientes, sendo que os
15 restantes o representante deverá informar o motivo pelo qual eles não compraram
mercadorias da empresa.
c) Faturamento: esse relatório tem por objetivo visualizar o faturamento da empresa,
analisando as cidades brasileiras onde foram emitidas as notas e observando a
população da mesma. Por exemplo: dentre o faturamento efetuado para a cidade de
Guaramirim – SC tiveram 10 clientes com notas emitidas que, respectivamente,
contém 26000 habitantes. Essa é uma análise de suma importância para a Gerência
Comercial que verifica o universo de clientes atingidos dentre a população existente.
Somente o software Qilk View é que possui as características necessárias para a
construção dessas consultas. Ele possui opções de filtros, Drill-Down, gráficos, conexão a outras
fontes de dados e também seu desempenho é bem mais otimizado em comparação com o Excel,
que consome muito tempo com o cálculo dos resultados (muitos dados são extraídos).
O software Tottal NetData necessitaria da elaboração de mais de uma consulta, ou seja,
deveria ser criado um arquivo para uma consulta, outro arquivo para outra consulta, etc. e no fim
63
esses dados deveriam ser exportados para uma planilha onde seriam concatenados. Ainda assim
seu desempenho não seria ideal.
FIGURA 41 – CONSULTA DO FATURAMENTO, QTDE CLIENTES E POP. POR CIDADE
PELO QLIK VIEW
FONTE: LUNENDER S.A.
A figura 41 mostra o faturamento por cidade, a quantidade de clientes que a empresa
possui em cada cidade e a população conforme dados do IBGE. Para a população de cada cidade
foi elaborada uma planilha com essa informação, sendo que o Qlik View busca essas informações
e mostra ao usuário juntamente com as tabelas do sistema.
3.3.4 Engenharia de Produto
Esse departamento é responsável pela elaboração da ficha técnica do produto, inserindo as
propriedades das peças no sistema, tais como composição, tempo-minuto, gramatura, etc. Os
colaboradores visitam constantemente as unidades faccionistas para estarem sempre analisando
métodos e processos da fabricação do produto.
Os relatórios emitidos pelo ERP auxiliam a administração de tempos, possíveis gargalos e
estágios de fabricação – códigos cadastrados no sistema que definem a localização do produto em
sua fabricação, por exemplo, estágio 22: o produto ainda está no setor de corte; estágio 33: o
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produto passou para a costura; estágio 44: o produto está na estampa, etc.
Entre os relatórios emitidos pelo departamento pode-se citar:
a) Aviamentos por estágio: cada estágio de produção possui determinados aviamentos,
ou seja, os acessórios que compõem o produto final. Quando o usuário deseja saber
que aviamentos estão em determinado estágio ele emite um relatório que o auxilia a
administrar esses produtos. Por exemplo: o estágio 90 (estampa) possui os
aviamentos linha, botão e etiqueta.
b) Fornecedores X produtos: pelas unidades de confecção da empresa, ou facções, esse
relatório visa fornecer ao usuário os produtos que estão em determinada unidade.
Por exemplo: a facção Costura Legal possui em sua produção os produtos 3020,
4030, 5040.
c) Operações por referência: esse relatório fornece ao usuário os produtos fabricados
que contém a operação que se deseja consultar. Por exemplo: a operação cortar gola
se refere aos produtos 5021, 6022, 7033 e 8044. Isso significa que, ao se consultar a
operação os resultados serão esses produtos, que são os que possuem tal operação.
A necessidade desse departamento é basicamente a mesma do PCP. O modelo mais
adequado para suprir tais necessidades é também o Qlik View, prevendo uma futura adequação
em seus relatórios. Tanto o Excel quanto o Tottal NetData podem ser utilizados, porém o que
deve ser levado em conta é que o usuário está sempre necessitando de novas opções em suas
consultas e esses dois modelos podem não disponibiliza-las futuramente.
3.3.5 O departamento de contabilidade
O departamento de contabilidade é responsável pelo controle gerencial da empresa
analisando suas despesas, custo da matéria-prima, controle de estoque, faturamento, ativo
imobilizado, sistemas de informações gerenciais, etc.
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Alguns dos principais relatórios emitidos pelo setor:
a) Razão contábil: é o relatório mais emitido diariamente pelo setor. A partir dele são
analisadas as movimentações de débito e crédito ocorridas em cada conta contábil.
Esse relatório contém informações de conta contábil, contra-partida, centro de custo,
débito/crédito, data do lançamento e histórico contábil.
FIGURA 42 – RELATÓRIO RAZÃO CONTÁBIL GERADO NO SYSTEXTIL
FONTE: LUNENDER S.A.
b) Despesas por centro de custo: cada despesa da empresa é lançada em um centro de
custo, ou seja, em cada departamento específico. Por exemplo: compra de materiais de
expediente do fornecedor ABC para o setor de compras. O lançamento contábil irá
debitar a conta de despesas com materiais de expediente no centro de custo compras e
creditar a conta de fornecedores. A partir destas informações o usuário poderá
elaborar um relatório que mostre todas as despesas da empresa ocorridas em cada
centro de custo.
c) Ficha Kardex: é um relatório que identifica a movimentação de todos os produtos
confeccionados da empresa, mostrando a entrada em estoque, saída, data de
movimento, saldo final do produto, etc. É um relatório muito exigente de desempenho
do sistema, pois essa tabela de produtos é enorme e sua análise final permite saber
como está o estoque da empresa.
66
FIGURA 43 – TELA DE CONSULTA DA FICHA KARDEX PELO SYSTEXTIL
FONTE: LUNENDER S.A.
Estes são apenas alguns exemplos dos relatórios emitidos pelo departamento visto que a
contabilidade dispõe de todas as informações gerenciais da empresa. Muitas consultas são
exigidas nessas etapas de demonstrações dos resultados e o BI deve dispor de todas as opções
para que os relatórios sejam dinâmicos e visualmente atrativos aos olhos da gerência.
O modelo Tottal NetData não possui todas as opções que o departamento exige já que
essas consultas provêm inúmeras vezes de planilhas e outras fontes de dados. O Excel não possui
desempenho adequado, pois os cálculos dos vários dados existentes nas planilhas consomem
muito tempo.
O software Qlik View é extremamente eficiente para o setor, pois dá ao administrador
todas as opções possíveis para visualizar os dados em diferentes dimensões e suas funções fazem
com que os dados sejam transformados em ótimas análises. O tomador de decisões pode
facilmente explodir as consultas das despesas fixas, por exemplo, em ano, mês, conta contábil,
centro de custo, etc. Além disso, os dados são mostrados em tela instantaneamente, otimizando
sua performance – depende muito também do tamanho do script e das tabelas consultadas.
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CONCLUSÃO
Este estudo referiu-se ao estudo da utilização de Business Intelligence com base em duas
ferramentas disponíveis no mercado em sua utilização a partir do Microsoft Excel e para definir
qual o melhor modelo a ser utilizado na organização.
Além dos estudos teóricos verificou-se no capítulo 3 que o Microsoft Excel, além do
baixo custo para sua utilização, não é viável na constituição de Business Intelligence para a
empresa, pois perde em desempenho e mão-de-obra para a elaboração das consultas.
Este estudo apresentou teor significativo, pois além de demonstrar a utilização de duas
ferramentas de BI existentes no mercado, ainda serviu para obter o conhecimento de como se
desenvolver BI pelo Microsoft Excel, que pode ser elaborado a qualquer momento, pois, mesmo
não sendo viável para toda a empresa, pode haver momentos em que sua utilização poderá ser
significativa, como no caso de consultas em menos dados e que consomem menos tempo de
cálculos das planilhas.
Os departamentos pesquisados da empresa apresentaram inúmeras necessidades em suas
consultas para BI. Chega-se a conclusão de que a melhor alternativa é a aquisição do software
Qlik View, devido às mais variadas funções existentes em seu conteúdo.
Para o software Tottal NetData a utilização perde em modelagem, apresentação final,
extração de várias fontes de dados e geração de cubos de decisão. Toda e qualquer ligação entre
tabelas deve ser definida no ambiente de seu metadados, o que se torna mais trabalhoso para os
desenvolvedores tendo que efetuar login a cada join efetuado.
O Excel se mostrou muito eficaz, pois possui várias opções de fórmulas, programação e
visualização, porém seu desempenho não serviu para suprir as necessidades de todos os
departamentos estudados. Ele possui 65536 linhas e sendo uma consulta que resulte em uma
quantidade maior de linhas esses dados não caberão na planilha. Mesmo se a situação fosse onde
o resultado da consulta fosse menos de 65536 linhas, porém ainda com uma quantidade muito
grande, o Excel levaria muito tempo até que se calculasse as fórmulas.
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Há ainda a necessidade de ser elaborada uma pesquisa mais aprofundada em cada
departamento da empresa para que se possa analisar as reais necessidades deles e poder também
criar indicadores de desempenho para toda a empresa, como também um BSC (Balance Score
Card) numa etapa futura. Tendo sido feita essa pesquisa, a empresa pode optar pelo processo de
iniciar um BSC a partir do software Qlik View que possui todas as opções disponíveis para essa
construção.
Portanto, muito distante ainda de se encerrar esse grande estudo, evidencia-se a
necessidade da pesquisa em todas as áreas da organização com o firme propósito de fazer um
excelente uso da ferramenta de Business Intelligence Qlik View.
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REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
BARBIERI, Carlos. BI – BUSINESS INTELLIGENCE – MODELAGEM E TECNOLOGIA. Rio
de Janeiro: Axcel Books, 2000.
FERNANDES, Maicris. DESENVOLVENDO APLICAÇÕES PODEROSAS COM EXCEL E
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Acessado em 11/09/05.