Abstract Resumo Palavras-Chave

9th CONTECSI International Conference on Information Systems and
Technology Management. 30 May, 1-2 June, 2011 USP/São Paulo/SP
1
Newborn Screening Program of Minas Gerais: Study of performance indicators in
the transactional system and the BI
Wesley Afonso Polesca de Souza
Jeferson Gonçalves de Oliveira
Fernando Hadad Zaidan
Abstract
The objective of this study was to analyse informations supplied by current systems of
Newborn Screening Program of the State of Minas Gerais, Brazil (PETN-MG)
coordinated by Center of Action and Researches Supporting Diagnosis (NUPAD) and
from these analyses to compare them with informations provided by Business
Intelligence (BI). To conduct this comparison between systems, performance indicators
were supplied by current systems and by BI, pointing the most important problems met.
BI showed some advantages in relation to processing time and distribution of
informations, besides possibilitating a broader vision of them. It was verified that BI is an
alternative to auxiliate PETN-MG managers in decision taking.
Keywords
Business Intelligence, Information technology, Current systems, Decision Taking.
Programa de Triagem Neonatal de Minas Gerais: um estudo dos indicadores de
desempenho no sistema transacional e no BI
Resumo
O objetivo deste estudo foi analisar as informações geradas pelos sistemas atuais do
Programa Estadual de Triagem Neonatal de Minas Gerais (PETN-MG), coordenado
pelo Núcleo de Ações e Pesquisa em Apoio ao Diagnóstico (NUPAD), e a partir desta
análise, comparar com as informações geradas pelo Business Intelligence (BI). Para
realizar está comparação entre os sistemas, foram estudados os indicadores de
desempenho fornecidos pelos sistemas atuais e pelo BI, apontando os principais
problemas encontrados. O BI apresentou algumas vantagens em relação ao tempo de
processamento e o compartilhamento das informações, além de possibilitar uma visão
mais abrangente das mesmas. Verificou-se que o BI é uma alternativa para auxiliar os
gestores do PETN-MG no processo de tomada de decisão.
Palavras-Chave
Business Intelligence, Tecnologia da Informação, Sistemas atuais, Tomada de decisão.
2
Introdução
Atualmente, com o crescimento do número de crianças em tratamento pelo Programa
Estadual de Triagem Neonatal de Minas Gerais (PETN-MG), aumentou a necessidade
de se obter informações consistentes e objetivas de forma mais rápida. A partir deste
contexto, torna-se relevante o estudo de ferramentas para suprir estas necessidades.
O PETN-MG, coordenado pelo Núcleo de Ações e Pesquisa em Apoio ao Diagnóstico
(NUPAD), permite a detecção precoce de doenças metabólicas, genéticas e
infecciosas. É conhecido popularmente como Teste do PEZINHO (triagem neonatal,
2012).
Através das informações geradas por estas ferramentas os gestores e os profissionais
de saúde poderão avaliar cada etapa do PETN-MG, identificando os pontos críticos e
os problemas.
Existem algumas dificuldades em obter e transformar os dados armazenados nos
sistemas atuais em informação. Alguns fatores podem ser considerados para justificar
estas dificuldades, tais como: profissionais qualificados para obter e tratar os dados,
tempo de resposta dos bancos de dados convencionais e sistemas não relacionados.
Sendo assim, surgiu a necessidade de implantar o Business Intelligence (BI), que tem o
objetivo de identificar as ameaças e oportunidades. O BI pode ser entendido como o
relacionamento ou cruzamento de variadas fontes de informação gerando novas
informações, para se definir estratégias de competitividade aos negócios das
organizações (BARBIERI, 2002).
Segundo Turban et al. (2009), o principal objetivo do BI é permitir o acesso interativo
dos dados possibilitando a sua manipulação, fornecendo aos gerentes a capacidade de
realizar análises.
O objetivo geral deste estudo foi comparar as informações geradas nos sistemas
transacionais com as informações geradas pelo BI, além de identificar a importância
destas informações para os gestores do PETN-MG.
Os objetivos específicos se basearam em: analisar as informações geradas nos
sistemas atuais; analisar as informações geradas pelo BI; comparar as informações
geradas pelos sistemas atuais e pelo BI; apurar o tempo gasto para gerar informações
nos sistemas atuais com as informações geradas pelo BI.
Diante disto, formou-se a seguinte questão de pesquisa: Comparando-se as
informações geradas pelos sistemas de informações atuais com as informações
geradas pelo BI, seria possível disponibilizar informações mais objetivas e com maior
qualidade para atender de forma mais eficiente os gestores do PETN-MG?
3
Revisão conceitual
O Programa de Triagem Neonatal de Minas Gerais
O Programa Estadual de Triagem Neonatal de Minas Gerais (PETN-MG), coordenado
pelo Núcleo de Ações e Pesquisa em Apoio ao Diagnóstico (NUPAD), foi criado em
1993 e pertence à Faculdade de Medicina da Universidade Federal de Minas Gerais. O
Programa foi credenciado em 2001 pelo Ministério da Saúde como o serviço de
referência em triagem neonatal do estado. Permite a detecção precoce de doenças
metabólicas, genéticas e infecciosas. É conhecido popularmente como teste do pezinho
(NUPAD APRESENTAÇÃO, 2010).
Business Intelligence
Segundo Leme Filho (2004), empresas que possuem apenas os sistemas de Customer
Relationship Management (CRM) e Enterprise Resource Planning (ERP), têm as
mesmas necessidades das empresas que possuem em sua disposição um Data
Warehouse (DW) e um bom ambiente de suporte a decisão com indicadores de
desempenho.
Os ERPs, conhecidos como sistemas integrados, possuem um ambiente onde os dados
são armazenados de forma transacionais, com o objetivo de integração dos processos.
Neste modelo, os recursos de informações gerenciais e executivas são frágeis, daí a
necessidade de utilização de um sistema de Business intelligence (BI) (BARBIERI,
2002).
Segundo Barbieri (2002), o conceito de BI de forma mais ampla, pode ser entendido
como a utilização de várias fontes de dados para se definir estratégias de
competitividade nos negócios da empresa. As empresas possuem um grande número
de dados, mas enfrentam grande dificuldade para a extração de informações a partir
deles.
Ainda segundo este autor, o conceito de BI está na sua essência relacionado com
formas alternativas de tratamento das informações. A interpretação tradicional de
dados, desenvolvida nos últimos anos e conhecida como modelagem de dados, foi de
extrema utilização na formatação de estruturas capazes de serem implantadas e
interpretadas pelos gerenciadores de banco de dados.
O objetivo do BI neste contexto está relacionado às regras e técnicas para a formatação
e tratamento adequados dos dados, visando transformá-lo em um depósito organizado
de informação, independentemente de sua origem (BARBIERI, 2002).
4
De acordo com Jacobson et al. (2007), BI é a utilização de informações já disponíveis
na empresa para ajudar os responsáveis pelas tomadas de decisões a adotarem as
melhores opções disponíveis.
Extraction, Transformation and Load
Turban et al. (2009) explicam que o processo de Extraction, Transformation and Load
(ETL) consiste em extração dos dados de um ou mais banco de dados e na sua
transformação, que consiste na conversão dos dados extraídos de sua forma anterior
em uma forma adequada para ser registrada em um Data Warehouse (DW), sendo que
sua carga é o registro dos dados efetivamente no DW.
Data Warehouse
O Data Warehouse (DW) é um componente central de uma infra-estrutura de Business
intelligence (BI), funciona como um repositório, ou seja, um armazém de análise de
informações numéricas estáveis e verificáveis (Jacobson et al. 2007).
Segundo Jacobson et al. (2007), o projeto de DW mais conhecido é denominado banco
de dados dimensional. Este banco de dados trabalha com tabelas denominadas fato e
dimensão. Os fatos armazenam valores detalhados de medidas e as tabelas de
dimensão, que armazenam os membros das dimensões, denominados atributos.
O quadro 1 demonstra a comparação entre o modelo dimensional com o modelo
relacional.
Quadro 1 – Comparação entre modelos relacionais, E/R e modelos dimensionais
Modelo Dimensional
Modelo relacional – ER
Padrão de estrutura mais fácil e
Modelo mas complexo
intuitiva
Anterior ao MER, Anos 60
Ênfase nos bancos de dados
relacionais, anos 70
Tabela fato e tabela dimensão
Tabelas que representam dados e
relacionamento
Tabelas de fatos são o núcleo
Todas as tabelas são normatizadas
normatizadas
Tabelas de dimensão são os pontos
As tabelas são indistintamente
de entrada
acessadas e de filtros iniciais
Tabelas de dimensão opcionalmente
Todas as tabelas são normatizadas
normatizadas
Modelo facilmente “joined”
Maior dificuldade de “join“ pelo
número maior de tabelas
Leitura mais fácil do modelo por
Maior dificuldade de leitura por
usuários não especializados
usuários não especializados
Fonte: Barbieri, 2002, p. 38
Machado (2004) explica que, de forma geral – e como demonstrado na figura 1 – a
estrutura do DW está em evolução. A evolução pode se considerada como uma
5
resposta à complexidade deste ambiente e à dificuldade de integrar todos os
componentes.
Figura 1 – Forma geral da evolução da arquitetura do Data Warehouse
Fonte: Machado, 2004, p. 45
Segundo Machado (2004) e Leme Filho (2004), existem dois tipos de modelos de dados
multidimensionais, como demonstra, na Figura 2, o modelo Star Schema; e na Figura 3,
o modelo Snowflake Shema.
Figura 2 – Modelo Star Schema
Fonte: Machado, 2006, p. 93
6
Figura 3 – Modelo Snowflake Schema
Fonte: Machado, 2006, p. 95
Online Analytical Processing
De acordo com Machado (2004), o Online Analytical Processing (OLAP) disponibiliza
recursos que possibilitam aos usuários executarem uma análise do porque dos
resultados terem sido obtidos. Além disso, afirma que no mercado existem diversas
ferramentas com diferentes abordagens.
Para que o OLAP obtenha respostas permanentemente rápidas, os valores são
armazenados previamente calculados, sendo que existem dois tipos básicos de
modelo: o modelo de planilha e o modelo de banco de dados (JACOBSON et al. 2007).
Indicador de desempenho
Jacobson et al. (2007) explicam que os indicadores de desempenho têm atraído a
atenção no mundo dos negócios; através destes recursos as organizações são
capazes de mensurar o progresso em relação ao comprimentos de suas metas.
Segundo Silva (2006), os sistemas de gestão devem basear-se nos sistemas de
indicadores de desempenho, o que mostra a coerência entre os fatos críticos, a
estratégica competitiva e objetivo estratégico adotado.
Geração de Relatórios
O processo de geração de relatórios é dividido em várias etapas. A primeira define a
fonte que contém as informações sobre os dados que serão utilizados nos relatórios, a
segunda etapa define a consulta que será utilizada para obter os dados para geração
dos relatórios e a terceira define o layout e o modelo de design que serão utilizados
(MISNER, 2007).
Metodologia
7
Para o desenvolvimento do artigo foi utilizada pesquisa exploratória, pois proporciona
maior familiaridade com o problema da pesquisa, que é relacionado ao estudo de caso,
levantamento bibliográfico e análise dos dados (GIL, 2002).
Foi realizado um estudo de caso que, segundo Yin (2005), podem utilizar as seguintes
estratégias: experimento; levantamento; análise de arquivos; pesquisa histórica; estudo
de caso.
Ainda segundo Yin (2005), entre os projetos reais de estudo de caso, existem quatro
tipos principais de projetos, que consistem em uma matriz (2,2). O primeiro par de
projetos consiste em projetos de caso único e casos múltiplos e o segundo par pode ser
a combinação com qualquer um dos elementos do primeiro par. O segundo par baseiase nas unidades de análise que devem ser estudadas e faz uma distinção entre
projetos holísticos e incorporados. Para o desenvolvimento deste artigo foi utilizado o
estudo de caso único.
Os dados analisados foram coletados do banco de dados do Programa Estadual de
Triagem Neonatal de Minas Gerais (PETN-MG), considerando-se o período de 1993 a
2009. Foram utilizados também, como instrumentos de coleta, entrevistas e
questionário com questões estruturadas, possibilitando assim uma análise quantitativa
dos dados. Estes instrumentos foram aplicados aos colaboradores envolvidos na
manipulação e análise das informações.
Não se teve a intenção de desenvolver uma análise quantitativa exaustiva, devido o
número de colaboradores aptos para responder os questionários, mas a analise foi feita
pela experiência profissional dos mesmos. De acordo com Yin (2005), as entrevistas
enfocam diretamente aos itens envolvidos no estudo, além de ser uma das mais
importantes fontes de informação de um estudo de caso.
Resultados do estudo
Fluxo geral
O fluxo geral da informação do Programa Estadual de Triagem Neonatal de Minas
Gerais (PETN-MG) começa na coleta da amostra de sangue nos postos de saúde
espalhados em todos os municípios de Minas Gerais.
A amostra coletada é enviada para o Núcleo de Ações e Pesquisa em Apoio ao
Diagnóstico (NUPAD) através dos correios. Quando a amostra é recebida pelo setor
responsável, é conferida e repassada para o setor de digitação, e à medida que são
registradas, as mesmas são encaminhadas para o laboratório, onde serão realizados os
exames. Caso alguma amostra esteja com o resultado alterado para alguma das
doenças ou se não foi possível realizar o exame devido à qualidade da amostra, é
gerada uma comunicação automaticamente.
8
O setor de controle ao tratamento recebe a comunicação e efetua os contatos
necessários, que podem ser uma solicitação de uma nova amostra ou um
encaminhamento da criança para o médico.
Caso a criança seja diagnosticada, é iniciado o tratamento. Os médicos que atendem
as crianças no ato da consulta preenchem as fichas de contra-referência, que são
enviadas para o setor de controle ao tratamento para que sejam digitadas. O setor de
controle ao tratamento também faz o credenciamento dos postos de saúde. A figura 4
irá demonstrar o fluxo geral do PETN-MG.
Início
Família
Comunica
Posto de Saúde coleta amostra em
sangue seco/ Contato com a família
Credencia novo
Posto de Saúde
Envio através dos correios
amostra em Papel Filtro
Solicitação nova amostra ou
encaminhando a criança para o
médico
Emite
resultado
NUPAD (Sistema do
laboratório) Realiza o exame
Emite comunicação
(Amostra alterada ou não
foi possível realizar o
exame)
NUPAD (Sistema de controle ao
tratamento)
Envia ficha de contra referência consulta
Médico
Figura 4 – Fluxo geral do NUPAD
Fonte: Dados da pesquisa
As informações geradas do decorrer de todo o fluxo são registradas no sistema do
laboratório de triagem (onde são realizados os exames), e no sistema do setor de
controle do tratamento (onde são realizados os contatos e registradas todas as fichas
de contra-referência enviadas pelos médicos).
Através das informações geradas nestes sistemas, os responsáveis pelo banco de
dados apuram os indicadores, para que os gestores do PETN-MG mensurem a
qualidade e os problemas do mesmo.
Análise dos indicadores dos sistemas atuais
9
Os Gestores do Programa Estadual de Triagem Neonatal de Minas Gerais (PETN-MG)
consideravam os seguintes indicadores para auxiliá-los na tomada de decisão:
Quadro 2 – Relação dos principais indicadores obtidos pelos sistemas atuais
em relação ao tempo médio e a mediana
Numero indicador
Indicador
1
Tempo entre data de nascimento e data de coleta
2
Tempo entre data postagem e data Recebimento
3
Tempo entre data de coleta e data de recebimento
4
Tempo entre data de recebimento e data de
digitação
5
Tempo entre data de recebimento e data Liberação
resultado
6
Tempo entre data da comunicação e data do
primeiro contato para resolver a solicitação
7
Tempo entre data de contato (N) e data de contato
(N + 1)
8
Tempo entre data nascimento e data primeira
consulta
9
Tempo entre data comunicação e data primeira
consulta
Fonte: Dados da pesquisa
Quadro 3 – Relação dos principais indicadores obtidos pelos sistemas atuais
em relação à quantidade e percentuais
Numero indicador
Indicador
1
Numero de crianças triadas
2
Numero de amostra inadequada
3
Numero de comunicações geradas
4
Numero de pendências
5
Numero de criança em acompanhamento
6
Numero de criança em acompanhamento por doença
7
Numero de ocorrências (óbitos, transferências para
outro programa, Não localizadas)
Fonte: Dados da pesquisa
Todos os indicadores citados no quadro 2 e no quadro 3 também foram obtidos por
macrorregião, microrregião, município e unidade de saúde.
Problemas apurados nos sistemas atuais
10
Um dos maiores problemas no contexto do Núcleo de Ações e Pesquisa em Apoio ao
Diagnóstico (NUPAD) na geração das informações nos sistemas atuais é a necessidade
de profissionais qualificados e treinados para recuperar as informações no banco de
dados. O processo de geração destas informações é demorado e muito sensível a erro.
Os sistemas não são totalmente integrados e existem alguns módulos não
relacionados, que dificultam mais o trabalho de busca e tratamento das informações.
Business intelligence neste contexto
Data Warehouse
Os dados foram extraídos do banco de dados dos sistemas do laboratório e do sistema
do controle ao tratamento para uma base de dados temporária, e passaram por um
processo de transformação, de forma a adequá-los para serem processados no Data
Warehouse (DW).
O projeto de modelagem do DW foi desenvolvido considerando-se o modelo
multidimensional, que segundo Machado (2004), é uma técnica estruturada de simples
entendimento e de alto desempenho de acesso aos dados.
A Modelagem dos dados no DW foi feita utilizado-se o modelo Snowflake Shema e o
modelo Star Schema. Para Machado (2004), o modelo Snowflake Shema consiste em
decompor uma ou mais dimensões que possuem hierarquia entre seus membros.
Segundo Jacobson et al. (2007) o modelo Star Schema consiste em armazenar todos
os atributos em uma única tabela desnormalizada.
A leitura e análise dos dados foram desenvolvidas utilizando-se o SQL SEVER 2005
ANALYSIS SERVICES, que é uma ferramenta Online Analytical Processing (OLAP).
Jacobson et al. (2007), afirmam que este tipo de ferramenta tem alguns benefícios, tais
como: respostas permanentemente rápidas; consultas baseadas em metadados;
fórmulas com estilo planilhas.
Análise dos indicadores Business Intelligence
Os indicadores criados inicialmente no Business Intelligence (BI) foram os mesmos
apurados nos sistemas atuais, porém considerando-se algumas informações que
ficavam perdidas devido a não integração dos sistemas. A maior diferença era a forma
em que as informações eram disponibilizadas aos usuários.
11
Todas as demandas eram passadas para um setor responsável em fazer as pesquisas
no banco de dados, demoradas e sensíveis a erros. Com a implantação do BI, foi-se
construindo um portal para o compartilhamento das informações.
O portal possibilita aos gestores consultar os indicadores de desempenho do PETNMG; segundo Jacobson et al. (2007), os indicadores possibilitam avaliar o progresso em
relação ao comprimento das metas estabelecidas pelas organizações.
Entrevista
A entrevista foi aplicada ao coordenador geral do setor de informática e informação do
Núcleo de Ações e Pesquisa em Apoio ao Diagnóstico (NUPAD), com o intuito de
avaliar o processo de análise e geração de informação antes e depois da implantação
do Business Intelligence (BI).
De acordo com suas informações, o entrevistado trabalha há sete anos com no NUPAD
e aproximadamente há quatro anos com manipulação de dados. O levantamento das
informações geralmente era realizado sob demanda, sempre utilizando consultas para
obter os dados na base de dados.
O entrevistado afirmou que antes da implantação do BI era possível apurar todas as
informações gerenciais para tomada de decisão, o único inconveniente era o tempo
gasto no processo de geração das mesmas.
O BI diminuiu o tempo gasto para obtenção das informações gerenciais, ganhando
agilidade principalmente para as pessoas importantes no processo de tomada de
decisão do Programa Estadual de Triagem Neonatal Minas Gerais (PETN-MG).
Para o entrevistado, o BI não é a única fonte de informação do PETN-MG, onde os
princípios de gestão do conhecimento não estão completamente implantados;
dependemos ainda de conhecimento das pessoas envolvidas no processo. Algumas
pessoas experientes e com muito conhecimento podem ser também fonte de tomada
de decisão na instituição.
Ainda segundo o entrevistado, o BI apresentou vantagens para o NUPAD, tais como a
democratização da informação e a desburocratização do processo de tomada de
decisão.
Questionários
12
Foram aplicados questionários estruturados, cada um contendo dez questões fechadas.
O questionário foi respondido por cinco colaboradores do Setor de Informática e
Informação do NUPAD (Núcleo de ações e Pesquisa em Apoio ao Diagnóstico). Para
ilustrar os resultados do questionário, foram desenvolvidos gráficos.
Ao se afirmar que os sistemas atuais não forneciam todas as informações para tomada
de decisão, 20% concordaram plenamente e 80% concordaram.
Gráfico 1 – O sistema atual não fornece todas as
informações para tomada de decisão.
Fonte: Dados da pesquisa (2010)
Quando afirmado que a busca dos dados gerencias nas bases de dados dos sistemas
atuais era feita manualmente, 40% concordaram plenamente, 40% concordaram e 20%
discordaram.
Gráfico 2 – A busca dos dados gerenciais na base de
dados atuais era feita manualmente.
Fonte: Dados da pesquisa (2010)
Quando afirmado que as informações gerenciais estão estruturadas nos sistemas
atuais, 80% discordam e 20% concordam.
13
Gráfico 3 – As informações gerenciais estão estruturadas
nos sistemas atuais.
Fonte: Dados da pesquisa (2010)
Ao ser afirmado que os gestores do Programa Estadual de Triagem Neonatal de Minas
Gerais (PETN-MG) dependiam de um profissional qualificado para obter as informações
nos sistemas atuais, 20% concordaram plenamente e 80% concordaram.
Gráfico 4 – Os gestores dependem de profissionais
qualificados para obter as informações gerencias.
Fonte: Dados da pesquisa (2010)
Para o fato que o BI apresentava vantagem competitiva para tomada de decisão em
relação aos sistemas atuais, 60% concordaram plenamente e 40% concordaram.
14
Gráfico 5 – O BI apresenta vantagem competitiva para
tomada de decisão em relação aos sistemas atuais.
Fonte: Dados da pesquisa (2010)
Quando afirmado que no contexto do NUPAD o BI contribui para tomada de decisão,
40% concordaram plenamente e 60% concordaram.
Gráfico 6 – No contexto do NUAPD o BI contribuiu na
tomada de decisão.
Fonte: Dados da pesquisa (2010)
Quando afirmado que o BI apresentou respostas mais rápidas que as obtidas nos
sistemas atuais, 20% concordam plenamente e 80% concordam.
15
Gráfico 7 – BI apresentou respostas mais rápidas que as
obtidas nos sistemas atuais.
Fonte: Dados da pesquisa (2010)
Quando afirmado que através do BI foi possível aumentar o nível de compartilhamento
das informações, 60% concordaram plenamente e 40% concordaram.
Gráfico 8 – Através do BI foi possível aumentar o nível de
compartilhamento das informações.
Fonte: Dados da pesquisa (2010)
Quando afirmado que o BI apresentou uma visão mais abrangente das informações,
20% concordaram plenamente e 80% concordaram.
16
Gráfico 9 – O BI apresentou uma visão mais abrangente
das informações.
Fonte: Dados da pesquisa (2010)
Quando afirmado que o BI diminui a burocracia em relação à obtenção de informação
gerencial, 80% concordaram plenamente e 20% concordaram.
Gráfico 10 – diminui a burocracia em relação à obtenção
de informação gerencial.
Fonte: Dados da pesquisa (2010)
Análise dos Questionários
O resultado dos questionários avaliados demonstrou que nos sistemas atuais a
obtenção dos dados era realizada manualmente, dependia diretamente de um
profissional qualificado para realizar a busca e ainda que as informações gerenciais não
estavam bem estruturadas, dificultado o processo de recuperação.
O Business Intelligence (BI) apresentou algumas vantagens em relação aos sistemas
atuais quanto ao compartilhamento das informações, diminuindo a burocracia em
relação à obtenção das informações e obtendo respostas mais rápidas.
17
Conclusões
Verificou-se, com a realização da pesquisa, que o Business Intelligence (BI) é uma
alternativa para melhorar o processo de tomada de decisão do Programa Estadual de
Triagem Neonatal do Estado Minas Gerais (PETN-MG), além de possibilitar a geração
de informações mais objetivas, com maior qualidade em menor tempo.
Nos sistemas atuais era possível obter as informações necessárias para fazer o
controle do PETN-MG, mas dependia-se diretamente de profissionais qualificados e
treinados para realizar a busca das informações nos bancos de dados dos mesmos. Os
únicos inconvenientes eram o tempo gasto no processo de apuração dos dados e uma
maior dificuldade na criação de novos indicadores.
Através do BI, os gestores do PETN-MG poderão fazer a análise das informações em
tempo real, diferentemente de como era feito, quando o levantamento das informações
era realizado sobe demanda.
Todas as informações eram solicitadas ao Setor de Informática e Informação do Núcleo
de Ações e Pesquisa em Apoio ao Diagnóstico (NUPAD), que realizava a busca no
banco de dados. Por ser um processo manual, a busca era muito sensível a erros.
O BI proporcionou maior compartilhamento das informações e segurança, uma vez que
o processo de recuperação das informações foi informatizado. A geração das
informações poderá ser compartilhada com todos os gestores, possibilitando maior
velocidade na análise dos dados, assim diminuindo o tempo gasto para tomada de
decisão.
Percebe-se também, através da análise dos questionários, que o BI possibilita aos
gestores do PETN-MG uma visão mais abrangente das informações, além de diminuir a
burocracia em relação à obtenção das mesmas.
Sugere-se, para pesquisa futura, o desenvolvimento de algoritmos de mineração de
dados no Data Warehouse (DW), para que sejam apuradas informações úteis,
possibilitando a criação de novos indicadores para auxiliar os gestores do PETN-MG.
As principais limitações do estudo foram o número de colaboradores aptos para
responderem os questionários e o tempo de utilização do BI.
18
Referências
BARBIERI, Carlos. BI - Business Intelligence - Modelagem & Tecnologia. São Paulo:
Axcel Books, 2002.
EDNA, Lúcia da Silvia e MENEZES, Estera Muszkat. Metodologia de pesquisa e
elaboração de Dissertação. Florianópolis: 3. ed. rev. Atual, 2001
GIL, A. C. Como elaborar projetos de pesquisa. 4. ed. São Paulo: Atlas, 2002.
Goldenberg, M. A arte de pesquisar: como fazer pesquisa qualitativa em Ciências
Sociais. Rio de Janeiro, 1999.
JACOBSON, Reed; MISNER, Stacia; CONSULTING, Hitachi. Microsoft SQL Server
2005 Analysis Services passo a passo. Porto Alegre, Bookman, 2007.
LEME FILHO, Trajano. Business Intelligence no Microsoft Excel. Rio de Janeiro,
Axcel Books do Brasil, 2004.
MACHADO, Filipe Nery Rodrigues. Tecnologia e projeto de Data Werehose: uma
visão multidimensional. São Paulo: Érica, 2004.
MISNER, Stacia. Microsoft Sql Server 2005 Reporting Services Passo a Passo. Porto
Alegre, Bookman, 2007.
NUPAD APRESENTAÇÃO: Disponível em <
http://www.nupad.medicina.ufmg.br/apresentacao/apresentacao.html> acesso em: 06
jan. 2012
SANTOS, M. Filipe; AZEVEDO, Carla. Data Mining: Descoberta de conhecimento em
bases de dados. Editora de informática Ltda, 2005.
SILVA, Simone de Cássia. Um Modelo de Gestão para o alinhamento da Gestão
do Conhecimento ao Balanced Scorecard. Tese de Doutorado, UFSC, 2006.
19
TAN, Pang-ning; STEINBACH, Michael; KUMAR, Vipin. Indrodução ao data mining
mineração de dados. Rio de Janeiro, Ciências Moderna Ltda, 2009.
TRIAGEM NEONATAL: Disponível em <
http://www.nupad.medicina.ufmg.br/triagem/triagem_neonatal.html> acesso em: 02 jan.
2012
TURBAN, Efraim; SBARDA, Ramesb; ARONSON, Jay; KING, David. Business
intelligence gerencial para inteligência do negócio. Porto Alegre: Bookman, 2009.
YIN, Robert K. Estudo de caso - Planejamento e métodos. 2. ed. Porto Alegre.
Bookman, 2005.