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A importância do Business Intelligence (BI) para as Logísticas que desejam inovar

Logística 4.0

"O BI trata das perguntas conhecidas e das nossas pré-concepções com relação aos dados. Ao passo que Big Data se envolve com um universo de novas possibilidades e perguntas que ainda não conhecemos."

Antes de evoluirmos no tema acho importante que entendam a diferença entre BI (Business Intelligence) e BIG DATA, qual a finalidade de cada um delas, pois no passado eu mesma já havia me confundido e achava que tudo era a mesma coisa.

O BI trata das perguntas conhecidas e das nossas pré-concepções com relação aos dados. Ao passo que Big Data se envolve com um universo de novas possibilidades e perguntas que ainda não conhecemos.

Ambas possuem grande importância e devem ser bem entendidas para que as empresas possam aproveitá-las da melhor forma, agregando, alcançando os valores e resultados desejados aos negócios.

A solução de BI tem foco na coleta, organização, transformação e disponibilização de dados estruturados para a tomada de decisão, além de permitir a análise preditiva de forma rápida e assertiva às organizações. Fornecem insights e tendências aos gestores, para assim poderem criar diretrizes eficientes e eficazes para o alcance dos resultados empresariais almejados.

Já o Big Data, em geral, pouco se preocupa com a exatidão que é fornecida em um sistema de BI (exceto em casos específicos ou onde a utilização de sensores se faz presente).

O Big Data foca no processamento dos dados em busca de correlações e descobertas. Por isso no Big Data nem sempre saberemos os motivos para as correlações existentes, pois poderá ser algo jamais concebido ou estudado.

E está aí o diferencial do Big Data: mostrar caminhos e correlações antes desconhecidos nos grandes volumes de dados, em tempo hábil, para que as empresas obtenham vantagens competitivas.

Conseguiram entender? Então vamos adiante.

Neste artigo irei destacar apenas o BI e o tema BIG DATA ficará para um próximo artigo.

Preparei um vídeo produzido pela Pixar onde editei, para que você entenda as resistências e as objeções que os gestores impõem para implantação de um sistema de BI. Bora assistir.

Falar em BI não é algo mais tão inovador quando falamos em logística, hoje já existem diversos softwares e plataformas que extraem estes números dos sistemas e disponibilizam os famosos dashboards.

A questão central que acho interessante abordar neste artigo é a visão limitada sobre estes dados, não permitindo que as empresas de logísticas pensem um pouco além de indicadores de desempenho, capacidade de ocupação dos veículos e volume de avarias.

A verdade é que um sistema de BI coleta dados de vários setores de uma empresa, como:

  • Dados corporativos tradicionais de sistemas operacionais
  • Dados sobre tráfego e clima vindos de sensores, monitores e sistemas de previsão
  • Diagnóstico do veículo, padrões de condução e informações de localização
  • Previsões de negócios financeiros
  • Dados de resposta à publicidade
  • Dados do padrão de navegação de sites
  • Dados de mídias sociais
  • Dados de Serviço de Atendimento ao cliente
  • Dados de Recursos Humanos (custos com hora-extras, funcionários afastados, índice de satisfação dos colaboradores, etc).
  • Dados comerciais como quantidades de propostas x fechamentos
  • Dados de portaria para acesso a empresa.

Não cruza-los é o mesmo que dar um tiro no pé. Não lideramos mais uma empresa seguindo a intuição mas sim com dados que irão te ajudar na tomada de decisões e validações de processos.

De que adianta ter ótimos indicadores de desempenho em entregas, se seu SAC continua recebendo reclamações, se o seu colaborador falta demais, se seu custo logístico é muito alto, se você tem um alto giro de seus colaboradores, se sua área comercial traz muitas propostas e poucos fechamentos, você sabia que as tendências do mercado são trazidas pelo canal receptivo e pelos seus agentes comerciais?

Muitos gestores ainda preferem ouvir o que vem de fora, o chamado “Canto da sereia”, agentes externos oportunistas com foco neles mesmos e naquilo que podem trazer, extrair o que interessar e depois irem embora. Dentro da logística isso acontece todo santo dia.

Enfim, repito e volto â dizer, as respostas não estão fora de sua empresa mas sim dentro e só depende de sua interação com seus dados e seus colaboradores para extrair.

A integração de todos os setores é essencial para a saúde de uma empresa, funciona da mesma forma que um corpo humano, não adianta o coração estar saudável, se outros órgãos estiverem comprometidos, pois gradativamente vai gerando danos ao coração.

O segredo para o sucesso de um projeto de BI é a possibilidade de se analisar uma grande quantidade de dados variáveis, estruturados ou não estruturados com grande precisão e velocidade, proporcionando inteligência gerencial à empresa.

É muito comum que, ao implantar BI, os gestores tenham algumas dúvidas quanto à sua efetividade e ao modo como isso deverá ocorrer.

Afirmo que, para se ter sucesso com o BI, existem dois pontos-chave que devem ser observados: o planejamento e a ferramenta tecnológica adequada.

Enquanto um planejamento bem estruturado ajuda a reduzir o tempo e os custos de implementação, a escolha de uma ferramenta tecnológica adequada melhora a eficácia das decisões tomadas e gera melhores resultados.

COMO TER SUCESSO COM O BI?

Acredito que existam 3 pontos importantes a serem considerados, sendo eles:

ORGANIZAÇÃO

Assim como em qualquer projeto, o primeiro passo é a organização de todos os requisitos para se implementar uma estratégia. Essa organização se dá durante a fase de planejamento.

Veja os principais pontos que deverão estar contemplados em seu planejamento:

Definição dos requisitos funcionais: consiste em determinar quais serão os KPIs (indicadores de desempenho de todos os departamentos) que serão disponibilizados pelas aplicações de BI, em que momento e em qual formato;

Definição dos utilizadores: podemos dividir os utilizadores, geralmente, em três grupos, sendo eles os utilizadores gerais de relatórios; os produtores e analistas que avaliam os dados; e os gestores que determinam os objetivos e estratégias;

Integração e qualidade dos dados: a integração dos dados de maneira correta e sem perder a qualidade é um dos pontos chave para um projeto de BI de sucesso. Verificar os sistemas operacionais onde a ferramenta poderá rodar e o modo que os dados serão acessados é fundamental;

Escolha do software correto: utilizar versões de teste para verificar qual software se adequa melhor às necessidades de sua empresa é fundamental, pois evita que a empresa contrate um software muito robusto e mais caro sendo que não utilizará todas as funcionalidades oferecidas;

Limitação do tempo de execução: ao definir um prazo para a execução de um projeto, você demanda uma concentração mais intensa dos setores responsáveis envolvidos. Essa limitação de dados evita a postergação das ações necessárias para a implantação do projeto;

Manutenção do projeto: o mercado e a realidade das empresas mudam constantemente — o que também ocorre com as aplicações de BI. Atualização e otimização constante das aplicações é uma obrigatoriedade.

DESIGN E LAYOUT DA APLICAÇÃO

Além dos requisitos técnicos para a escolha de uma aplicação, deve-se observar as questões de design e layout da mesma.

A aplicação deverá disponibilizar os dados de forma simples e de fácil compreensão e possibilitar a geração de relatórios com padrões de tipografia e paleta de cores, a fim de proporcionar uma experiência de usuário (UX) completa e objetiva.

Os gráficos gerados nos relatórios deverão obedecer a uma lógica de cores e apresentar as informações em ordem cronológica ou respeitar uma sequência de eventos ou de processos, a fim de facilitar a compreensão de quem for interpretá-lo.

Além desses pontos, é importante que a aplicação disponibilize diversos tipos de gráficos específicos para cada tipo de análise, como matriz SWOT, matriz BCG, para a análise de produtos ou serviços e um quadro de análise de benchmarking.

IMPLEMENTAÇÃO

Após a confecção de todo o planejamento e a definição da aplicação BI a ser utilizada, é chegado o momento da implementação do projeto em si. Esse processo demanda algumas etapas básicas:

Mobilização dos envolvidos: a participação ativa de todos os diretores e gestores na implantação do BI é essencial, principalmente da alta gestão, pois somente assim o projeto terá sucesso;

Levantamento de informações: aqui deverão ser levantadas quais informações deverão ser disponibilizadas para os gestores para análise de desempenho e de mercado;

Mapeamento das fontes de dados: este mapeamento tem por objetivo identificar de onde as informações serão retiradas e analisar a viabilidade das informações solicitadas no passo anterior. Essas fontes de dados vão alimentar a aplicação de BI.

Construção do sistema: a construção é, sem dúvidas, a parte mais longa de todo o processo de implementação de um projeto de BI. A extração de dados, análise de qualidade, carga e testes são realizadas nesta etapa.

Disponibilização aos usuários: esta é uma etapa muito delicada, pois é nela que o produto resultante é entregue. Aqui deverá ocorrer, ainda, toda a parte de treinamento e capacitação dos usuários, para que possam utilizar a ferramenta em seu dia a dia para a tomada de decisões.

QUAIS ERROS EVITAR?

Mesmo com um planejamento bem estruturado e uma execução bem-feita, podem existir alguns erros que devem ser evitados de qualquer maneira. Veja alguns dos erros mais comuns que ocorrem durante o processo de implementação de um projeto de BI:

FALTA DE PLANEJAMENTO NA IMPLEMENTAÇÃO

Ao implementar uma ferramenta de BI, é essencial que se defina quais são os objetivos da empresa ao fazer esse investimento e de que modo essa solução vai contribuir para alcançar os resultados esperados.

Para que tudo funcione, deve-se ter uma visão sistêmica da empresa, compreendendo como cada recurso contribui e alimenta o Business Intelligence.

SUBUTILIZAR O SISTEMA

Um dos erros mais comuns é subutilizar o sistema. Isso ocorre quando a equipe não foi devidamente apresentada à ferramenta e desconhece sua importância e funcionamento.

Esse despreparo resulta em dados dispersos em diversas planilhas ou outros sistemas. É muito comum que o recurso mais utilizado do BI seja o botão “Exportar para o Excel”, e cada usuário passa a construir suas próprias análises em Excel ao invés de incorporá-las ao BI.

NÃO DAR ATENÇÃO À QUALIDADE DOS DADOS NA ORIGEM

Uma das premissas para um BI de sucesso é qualidade dos dados de origem porém, muitas vezes, os sistemas não possuem regras básicas de validação e tornam o processo de carga para o BI um grande desafio. Campos em branco, com valores incorretos ou grafados de maneira diferente podem distorcer as análises.

O BI vai mostrar exatamente o que está na base e, para que a análise possa ser utilizada em sua plenitude, na maioria dos projetos é necessário ajustar dados em sua origem.

FALTA DE INTEGRAÇÃO COM OUTRAS FERRAMENTAS

O BI deve se comunicar com todas as plataformas utilizadas para coletar, processar e analisar dados de uma série de fontes, como o TMS, ERP, CRM, Gestão de Projetos ou outras ferramentas utilizadas por sua empresa.

Uma atenção especial deve ser dada aos conectores disponíveis em cada ferramenta, algumas tem poucas opções, outras irão cobrar um valor extra para cada tipo de conexão, forçando o usuário a exportar dados manualmente para depois carregar no BI.

Ao não integrar essas ferramentas ao BI, ocorre a perda da capacidade de confrontação de dados e de análise dessas informações.

Para que seu projeto de BI tenha sucesso, é obrigatório ter um profissional devidamente qualificado, que entenda o funcionamento da ferramenta para auxiliar no processo de integração das informações.

Esse profissional vai verificar se as pessoas estão utilizando o sistema corretamente, se a equipe compreende a importância do processo de análise de dados e se são necessários mais treinamentos.

Por onde devo começar a gerar um BI na logística?

Além de todos os benefícios do BI dentro de sua empresa de logística permitindo tomada de decisões mais assertivas, que foram descritos acima, existem também aqueles benefícios que são vistos como diferencial competitivo que deverão alimentar o BI de seus clientes.

Sim, alimentar seus clientes com informações de fácil acesso, rápidas e confiáveis serão cada vez mais a bola da vez neste mercado.

Alguns operacionais ainda resistem a estas mudanças pois a falta de informação esconde suas ineficiências, mas até quando?

Enviar dados que apoiem o planejamento de seus clientes permitirão que o relacionamento operacional tenha mais amadurecimento e ai sim a Logistica 4.0 começa a fazer sentido para muitos empresas que acreditam que esta realidade ainda está distante no Brasil.

E como fazer isso?

Mapeie e revise seus processos operacionais

Lembre-se que quanto menos interferência humana menor será a possibilidade de erros.

Gradativamente migre para um modelo digital, as empresas com processos obsoletos, que insistem em modelos completamente analógicos e manuais de gestão, podem ter dificuldade para se adequar a esse novo momento.

Para o gestor que deseja potencializar os resultados da sua empresa, é muito importante que seus processos de trabalho sejam conhecidos e revisados, buscando otimizar e automatizar o máximo possível.

Invista na comunicação com seus embarcadores e clientes

Não dá mais para aceitar a troca de informações de pedidos, ocorrências de transporte e situação dos fretes por e-mail, e o lançamento manual de informações em sistemas, então a dica é apostar em tecnologias como EDI (Troca Eletrônica de Dados), e Webservices(é uma solução utilizada na integração de sistemas e na comunicação entre aplicações diferentes), que são capazes de integrar os embarcadores, transportadoras e demais parceiros (inclusive os fornecedores e clientes), evitando retrabalho, reduzindo custos, evitando erros e acelerando o trabalho.

Integração é a palavra-chave para adotar as práticas logísticas mais modernas na sua empresa. Essa conectividade facilita a gestão e permite controle completo sobre os processos.

Conecte a sua frota e motoristas e agregados à base em tempo real

Se um veículo não está seguindo o trajeto planejado, o gestor pode intervir imediatamente sobre frota. Dessa mesma forma, se um determinado motorista estiver apresentando médias de consumo de combustíveis ruins, ou padrões de condução inadequados, a tecnologia dos rastreadores integrados aos sistemas de gestão de frota permite avaliá-los individualmente ou enquanto grupo por meio das análises e estatísticas.

Caso qualquer anormalidade ocorra na operação de transporte, como uma falha mecânica ou um roubo de carga, as novas tecnologias permitem não só a notificação à empresa e o monitoramento dos veículos, mas também o desligamento remoto do caminhão.

Invista em Gestão de Pátios e registro de ocorrências

Se você é um operador logístico que conta com uma operação nervosa, onde seus clientes cobram agilidade nas cargas e descargas, e registro de ocorrências com alto nível de informação, no mercado já existem soluções que além de entender quanto tempo um veículo fica parado dentro de seu CD, e possível também formalizar ocorrências de avarias e faltas em tempo real.

Estruture armazéns inteligentes e mais eficientes

Concordo que falar em armazéns automatizados e algo ainda um pouco distante da logística brasileira, mas utilizar o BI para entender deslocamento de empilhadeiras, quantidades de movimentações, isso é bem real e ao seu alcance, avaliar melhor em quais posições o produto que mais giram e guardar de forma mais segura aqueles com maior valor agregado parece óbvio mas pouco avaliado na doidera dos armazéns brasileiros.

Utilizar empresas para realizar inventários através de drones, é outra realidade que começa a fazer parte do mercado logístico bem lentamente, mas que não permite somente agilidade mas uma economia de mão-de-obra e interrupção nas operações.

Crie uma rotina e cultura de gestão baseada em dados

Diante do grande volume de dados e informações que as novas tecnologias e sistemas disponibilizam, surgem as condições para que os gestores interessados possam analisar as suas empresas por diversos aspectos, e a partir disso tomar as melhores decisões, reduzindo custos, melhorando prazos de entrega e atendendo cada vez melhor os seus clientes. Mas para isso é fundamental que seja criada na empresa a cultura de seguir uma rotina de analisar os relatórios e dados gerados pelos sistemas com frequência.

Já deu para perceber que a Logística 4.0 é aliada de um trabalho eficiente e pode potencializar inclusive a segurança de seus colaboradores, processos e bens, certo? A novidade não é uma previsão para o futuro: é uma realidade inegável que precisa ser tão bem aproveitada quanto possível pelo gestor moderno.

Acredito ter demonstrado a importância que os dados possuem dentro da logística, e que se especializar para analisa-los será o grande diferencial entre as empresas.

Não resista àquilo que pode mudar o futuro da logística brasileira e principalmente o da sua empresa.

Quem estiver na frente destas análises descobrirá o melhor caminho e se tornará cada vez mais competitivo para brigar com aqueles que optaram em adotar a inovação como principal instrumento para atingir resultados.

Até a próxima.

e se eu quiser criar meu BI com software livre?

 

 

https://revistamundologistica.com.br/blog/rosana/-a-importancia-do-business-intelligence-(bi)-para-as-logisticas-que-desejam-inovar

Atualizações sobre o mundo Pentaho

Aquecimento

Para iniciar, cabe uma breve explanação sobre os acontecimentos que têm aquecido o mercado e a comunidade de empresas, usuários e desenvolvedores de soluções de apoio a decisão, que evitam desperdiçar verdadeiros latifúndios com licenças de uso de softwares antigos e criam suas próprias soluções, sob medida, e sem vínculos com quem quer que seja. Nem com vendedores de licenças, nem de servidores nem de consultorias, cursos ou treinamentos caríssimos e infinitos.

Muitos projetos ambiciosos da atualidade, em todo o mundo, só são considerados viáveis por conta das facilidades oferecidas pelo produto Pentaho, uma suíte (um conjunto de softwares integrados entre si) de código aberto, gratuito, que contempla todas as etapas de soluções de Business Analytics e/ou Business Intelligence, end to end. O Pentaho tem sido turbinado, digamos assim, pelas CTools, um conjunto de plugins criados por uma empresa portuguesa, a Webdetails. Em 2013 ela foi comprada pela Pentaho, empresa que mantém o produto com o mesmo nome, que conta com uma versão Enterprise, não gratuita e ainda mais completa que a versão gratuita, a Community. Ambas as versões passam a contar com várias das Ctools como parte integrante, juntamente com o Pentaho Marketplace, responsável pela instalação e gerenciamento de plugins.

Em 2015 a empresa Pentaho foi comprada por um dos maiores grupos do mundo, a Hitachi, um líder global em indústrias, infraestrutura e tecnologia, que tem, entre outros, foco no mercado de IoT, internet das coisas. Eles gerenciam entre outros empreendimentos, usinas nucleares, metrôs, ferrovias e têm uma gama de sensores bastante considerável. Todos estes sensores geram dados, que precisam ser analisados em tempo hábil para que façam algum sentido e ajudem na tomada de decisões, aplicáveis em praticamente todas as esferas da sociedade. Aí é que entra a suíte Pentaho.

Pentaho Day 2017 Brasil - Curitiba/PR

Pentaho Day 2017 - BrasilE ao falarmos de Pentaho, cabe aqui destacar, ainda com certo delay, que o Pentaho Day 2017 Brasil - Curitiba/PR foi fantástico, como sempre. Foram tantos aprendizados e tantos contatos estabelecidos, que vários projetos desde então foram executados aqui na e-Setorial e nos consumiram, mas não podemos deixar de enaltecer mais essa iniciativa da comunidade Pentaho Brasil, que ajuda profissionais e empresas de ramos de atividade e portes diferentes. A título de exemplo, nossos projetos este ano foram tão variados, que foram desde a análise de dados de Educação à Distância, do Enriquecimento de Dados de Pessoas Físicas e Jurídicas do Brasil, a análise de dados Hospitalares para Planos de Saúde, até um sistema completo para gestão de risco em Usinas Hidrelétricas e Barragens. Todos desenvolvidos utilizando o Pentaho em sua versão gratuita, atingindo excelentes resultados.

O maior evento da comunidade Pentaho do Mundo, contou com mais de 400 participantes e teve Palestras, Cases e Minicursos ministrados por algumas das maiores referências sobre o tema, que aconteceu na Universidade Positivo, em Curitiba/PR, no Brasil, nos dias 11 e 12 de maio.

O destaque principal ficou para apresentação de Matt Casters sobre o seu fantástico Web Spoon, que é o Pentaho Data Integration rodando inteiramente na web, facilitando ainda mais o desenvolvimento e manutenção das soluções.

Muito do material produzido e apresentado no evento está disponível no site do evento, inclusive o minicurso oferecido por Eduardo Carvalho, da e-Setorial, com o título "Design Patterns para Tuning Pentaho com Ctools".

Espaço para Tietagem

Eduardo Alves de Carvalho

Analista Sênior de BI na e-Setorial

"Não são todos os dias que encontramos tantos profissionais que admiramos de uma só vez. Não poderia deixar de registrar a confraternização com o norte americano Matt Casters, à esquerda, criador do Pentaho Data Integration e o português Pedro Alves, ao centro, o Criador das CTools, amigo e meu instrutor por diversas oportunidades, desde 2012. E isso acontecendo em minha cidade natal, Curitiba. Pentaho Day Brasil 2017"


Capricho da organização

A organização do evento foi impecável. Deixamos o agradecimento ao amigo Marcio Junior Vieira, da Ambiente Livre, responsável por mais esta edição do evento.

Hitachi Vantara

Hitachi VantaraEm 18 de setembro de 2017 a Hitachi anunciou a formação da Hitachi Vantara, uma empresa cujo objetivo é ajudar as organizações a prosperar nos tempos incertos e turbulentos de hoje e se preparar para o futuro. Esta nova empresa unifica a missão e as operações da Pentaho, Hitachi Data Systems e Hitachi Insight Group em um único negócio, a Hitachi Vantara. Juntas, dão aos líderes empresariais uma vantagem para encontrar e usar o valor em seus dados, inovar inteligentemente e atingir os resultados que são importantes para as empresas e a sociedade.

Apresentando a Vantara: uma combinação de TI, tecnologia operacional (OT) e expertise de domínio. Com o software de integração e análise de dados Pentaho, a Vantara oferece às organizações o poder de capturar e usar dados de forma eficiente a partir da "borda", onde os dados são movidos de forma fluida por sensores e dispositivos fora dos internos do negócio do dia-a-dia e combinam estes dados de sensores com recursos de dados corporativos mais tradicionais para fornecer um alto nível de contexto e previsões inteligentes que levam a resultados comerciais reais.

O que dizem os envolvidos

Donna Prlich

CHIEF PRODUCT OFFICER

A integração e análise de dados Pentaho continuará a evoluir, e a Hitachi Vantara irá investir para se manter à frente dos futuros desenvolvimentos em grandes dados, IoT e aprendizagem de máquinas. Sabemos o que nossos clientes precisam e com o poder e os recursos da Hitachi, podemos levá-los até mais rápido.

Pedro Alves

SVP Community / Product Designer for Pentaho at Hitachi Vantara

Não há planos de mudar a estratégia de código aberto ou parar de fornecer uma edição CE para a nossa comunidade! Essa mudança pode acontecer no futuro? Oh, absolutamente sim! Assim como poderia ter mudado no passado. E quando poderia mudar? Quando ele deixa de fazer sentido; quando deixa de ser mutuamente benéfico. E naquele dia, serei o primeiro a sugerir uma mudança em nosso modelo. Se a opensource nos trouxe aqui em primeiro lugar - mudaremos realmente isso agora que as coisas estão se aquecendo? Nós somos loucos, não estúpidos;)

Em resumo, foi criada uma nova empresa com uma estrutura muito maior, chamada Hitachi Vantara, que continuará a trabalhar com o produto Pentaho nas suas versões Enterprise, paga, e Community, gratuita.

Pentaho 8.0

Hitachi VantaraA comunidade está em polvorosa e no evento mundial da Pentaho, o PentahoWorld 2017, que aconteceu na semana passada, entre 25 e 27 de outubro em Orlando na Florida.

Entre todos os fantásticos cases apresentados, surgiu mais uma novidade bombástica. Foi anunciado a versão 8 do Pentaho, já para o mês que vem.

  • Plataforma e Escalabilidade
    • Worker nodes
    • Novo tema
  • Data Integration
    • Suporte de streaming!
    • Execute configurações para jobs
    • Filtros no Data Explorer
    • Nova experiência de Abrir / Salvar
  • Big Data Vendemos Inteligência Empresarial
    • Melhorias em AEL
    • Formatos de arquivo para Big Data - Avro e Parquet
    • Segurança em Big Data- Suporte para Knox
    • Melhorias de VFS para Clusters de Hadoop
  • Outras
    • Ops Mart para Oracle, MySQL, SQL Server
    • Melhorias na segurança da senha da plataforma
    • Mavenization PDI
    • Alterações de documentação em help.pentaho.com
    • Remoção de recursos:
      • Analisador em MongoDB
      • Plug-in móvel (desativado em 7.1)

Conclusão

Hitachi Vantara Com investimentos que só uma grande corporação pode fazer, o produto tem tudo para se disseminar ainda mais e ganhar espaço dos grandes players. A equipe de desenvolvimento não para, ao contrário dos concorrentes que só pensam em vender licenças de uso de suas ferramentas. Cada vez mais o pentaho traz segurança, facilidade em desenvolver e manter e o melhor de tudo, com funcionalidades que surpreende até aos mais exigentes. É verdade que ainda são necessários conhecimentos em Java Script e MDX para a implementação de dashboards mais específicos, entretanto aplicações simples, mas e poderosas, podem ser criadas em minutos, sem escrever uma linha de código. O caminho é este.

E que venha o Pentaho 8.0!

Links Úteis

E para onde foram os fóruns, wikis e comunidades? Abaixo separamos alguns links importantes, que o deixarão com mais segurança: 

# Dicas
1 Ctools
2 CCC Playground - Documentação dos gráficos Ctools
3 Alguns dashboards de demonstração
4 Pentaho Community website
5 Grupo de usuários Brasil
6 Forum mundial da comunidade
7 Blog Pedro Alves
8 Desenvolvimento, treinamento e consultoria especializada em Pentaho

Referências

Digital Analytics: desmistificando o fabuloso mundo das métricas digitais

Web Analytics, Digital Marketing Analytics, Online Analytics, Business Intelligence, Big Data, Google Analytics… São tantos nomes e misturebas desenfreadas que é difícil entender de fato o que faz, ou não, parte do universo das métricas digitais.

Pra tirar essa bagunça da frente e ajudar a simplificar o conceito, principalmente mostrar que vai muito além de ferramentas, adaptei esse artigo no qual compartilho os seguintes assuntos com você:

  1. Digital Analytics em 140 caracteres
  2. Digital Analytics é o mesmo que usar o Google Analytics?
  3. Digital Analytics é o mesmo que Web Analytics?
  4. E Business Intelligence / BI, é Digital Analytics?
  5. Posso chamar só de Analytics?
  6. Direto ao ponto: o que é Digital Analytics?
  7. Aplicações de Digital Analytics
  8. Bônus: como começar
  9. Referências

1. Digital Analytics em 140 caracteres

"Utilização de dados para a otimização recorrente da experiência online dos seus usuários."

Experiência online pode ser vender, utilizar um app, postar em uma rede social, clicar em um anúncio etc.

Usuário pode ser um cliente, um funcionário, um parceiro etc.

De fato, Digital Analytics não é nem de perto um bicho de sete cabeças.

2. Então é o mesmo que usar o Google Analytics?

Não. Usar o Google Analytics para a tomada de decisão de melhorias no seu site faz parte do escopo de Digital Analytics, mas é apenas uma das possíveis aplicações desse universo todo potentoso.

  • Analytics Maturity Model publicado na Twinkle Magazine

Explicando visualmente:

Este é um modelo criado por um profissional de renome no mercado, o Stéphane Hamel, que foi diretor em uma das consultorias mais prestigiadas do segmento, a Cardinal Path.

O Online Analytics Maturity Model mostra pra gente que Digital (ou Online) Analytics vai muito além de ferramentas (tools) e tecnologia. Contempla também do gerenciamento de times a processos e metodologias. Logo o Google Analytics é "só" um aspecto de uma dessas pontas desse gráfico.

Só esse tema merece um belo post no futuro, mas acho que deu para ter uma noção né?

3. É o mesmo que Web Analytics?

Web Analytics & Digital Analytics são sinônimos, porém o último a gente pode dizer que é a versão melhorada do primeiro, que ficou muito datado.

O termo "Web" é muito ligado à WWW (World Wide Web) e consequentemente ao browser, porém hoje a gente respira mobilidade e internet das coisas (IoT), então nada mais justo que ampliar de "Web" para "Digital".

Isso não é algo que tô puxando da cartola não, uma das maiores associações do mercado, a Digital Analytics Association (DAA), mudou do seu antigo nome "Web Analytics Association" (WAA) para o atual em 2012 justamente por esse motivo.

Logo, se você é mais Old School e prefere continuar usando o termo Web Analytics, tem problema não. Provavelmente você já usou mouse de bolinha e monitor CRT no seu passado longínquo e, assim como eu, pode ser um pouco mais apegado ao vocabulário tech-clássico.

4. E Business Intelligence / BI?

Não. E sim.

Confesso que é um pouco revoltante a descarada prostituição e buzzwordificação do termo. Tudo quanto é agência digital do novo século faz, vende e contrata gente de BI: de analista de BI, estagiário de BI, gerente de Business Intelligence, programador BI…

Aí você vai ver na descrição da função, é pra tirar relatório no Google Analytics, analisar desempenho de mídia ou confeccionar lindas e coloridas planilhas de Excel. Melhor falar que a vaga é para Digital Analytics (ou Online Analytics, ou Web Analytics ao melhor estilo mouse com bolinha).

Revoltas à parte, Business Intelligence está para o Sistema Solar assim como Digital Analytics está para o planeta Terra (#AmoAnalytics). Um está incluído no outro, mas o primeiro é monstruosamente maior.

“(…) a set of techniques and tools for the acquisition and transformation of raw data into meaningful and useful information for business analysis purposes”

Este é o "Tweet" na Wikipedia sobre Business Intelligence, e se você tiver alguns minutos de paciência verá que BI é mais amplo, complexo e encorpado que o nosso querido fitness Digital Analytics, mas isso não deixa em nada o último desinteressante, mesmo que a gente não chegue a comentar aqui sobre Ralph Kimball ou William Inmon, as duas maiores referências no tema... então bora continuar com nossa lupa analisando o nosso planeta azul de métricas.

[revolta ON] Só pra não perder o hábito: você usar o Google Analytics pra gerar relatórios de performance do seu site e dizer que faz BI seria como você fazer a arte de um cartão de visitas da empresa do seu tio (sim, você é o sobrinho) e dizer para os amiguinhos que faz planejamento e desenvolvimento estratégico de comunicação e publicidade. [/revolta OFF]

E o Big Data?

Você pode praticar Digital Analytics e Big Data ao mesmo tempo, uma vez que o último se refere a uma quantidade elefântica de dados. Ou seria baleística-azulística?

Transcendendo a biologia da coisa, Big Data, que virou outra buzzword, está ligada da coleta à extração de dados a partir de uma volume realmente monstruoso de dados, com intuito de fazer descobertas (a.k.a. gerar insights). Logo o Big Data é praticável tanto no escopo de Digital Analytics como em Business Intelligence.
Entenda melhor este processo seguindo este link.

5. Posso chamar só de Analytics?

Ô se pode. Deve. É nome short, tá na moda também. Ousaria dizer que "Analytics" é sexy. O que tenho reparado é que ficou chic, cool, descolado, e que cada vez mais ganha novos prefixos.

Veja se você já se deparou com algum desses aí:

  • Digital Marketing Analytics
  • Startup Analytics
  • Online Business Analytics
  • eCommerce Analytics
  • App Analytics

Só de usar, já dá uma embelezada né? #AnalyticsSuaLinda

E o significado é o mesmo pra tudo, porém já está segmentado no seu devido contexto:

"Utilização de dados para a otimização da experiência online dos seus usuários [no App / no Ecommerce / na Startup / etc…]"

6. Afinal de contas, sem enrolação, do que se trata Digital Analytics?

Agora vamos à parte mais teórica do texto, só pra deixá-lo um pouco mais sério:

A gente aprendeu antes que

Digital Analytics tem um bocado de nomes doidos, que você pode escolher na maioria das vezes como chamá-lo, mas por favor não use o termo BI pra se referir a tarefas como gerar relatórios no GA, ou ainda atestar que o CTR escapuliu do CPC que foi enquadrado pelo CPA.

E agora vamos aprender que

De uma forma bem objetiva, Digital Analytics compreende um conjunto de técnicas, processos e metodologias que visam a utilização de dados em ambientes digitais para a otimização recorrente e (melhor) tomada de decisão, percorrendo ao menos 3 áreas ou estágios:

  • Coleta de dados (Data Capture): ferramentas, armazenamento de dados, integridade, implementações técnicas, modelagem etc.
  • Visualização dos dados (Data Reporting): relatórios, painéis de controle (dashboards), monitoramento, alertas etc.
  • Análise dos dados (Data Analysis): geração de insights, criação de planos de ação e otimização, formação de base de conhecimento, aprendizado etc.

Avinash Kaushik

em seu livro Digital Analytics 2.0

"Digital analytics is the analysis of qualitative and quantitative data from your business and the competition to drive a continual improvement of the online experience that your customers and potential customers have which translates to your desired outcomes (both online and offline)"

Em tradução livre e descompromissada, seria algo como "Digital Analytics é a análise de dados quantitativos e qualitativos do seu negócio e dos concorrentes orientada ao melhoramento contínuo da experiência dos seus clientes e potenciais clientes que se traduz no seu retorno desejado (ambos online e offline).

E fechamos esta parte teórica com mais uma definição:

Digital Analytics Association

What is Digital Analytics?
"The science of analysis using data to understand historical patterns with an eye to improving performance and predicting the future. The analysis of digital data refers to information collected in interactive channels (online, mobile, social, etc.). Digital Analytics has become an integral part of core business strategies and maintaining a competitive edge. Digital data started the Big Data meme as it heralded the onslaught of Volume, Variety and Velocity, opening the door to new types of correlative discovery much wider. Digital Analytics is a moving target of innovation and exploration. That’s what makes it fascinating."

Realmente fascinante!

[Modo Preguiça ON] Link para o Google Tradutor

7. Que tal demonstrar algumas aplicações?

  • Exemplo de Dashboard postado por ∆ Studio–JQ ∆ no Dribble

Vamos explorar mais a fundo em outras postagens, porém para ficar fácil ligar o nome à coisa, alguns exemplos de aplicações de Digital Analytics:

  • Desenvolver dashboards (painéis de métricas).
  • Gerar relatórios de desempenho de mídia.
  • Implementar ferramentas de analytics com as melhores práticas de mercado.
  • Planejar e definir os indicadores chave de performance (KPI's) do seu site ou campanha.
  • Integrar diferentes fontes de dados em um Data Warehouse.
  • Utilizar os dados coletados para criar novos planejamentos de comunicação digital.
  • Criar e planejar testes A/B definindo métricas de sucesso.
  • Formar uma base de conhecimento do comportamento de navegação do seu usuário.
  • Desenvolver automações (e-mails, conteúdo personalizado, formulários de lead etc.) com base neste mesmo comportamento de navegação.
  • Criar públicos e segmentos de audiência para Remarketing.
  • E a lista vai longe…

Você deve ter notado vários itens acima são táticas ou ações de Marketing Digital, Inbound Marketing e/ou Growth Hacking. Não tem jeito, todos estão relacionados, ligados nessa [termo duramente censurado] gostosa capicce?

No final, a coisa funciona mais ou menos assim: você pode praticar marketing digital ou inbound sem nem olhar para Digital Analytics (shame on you). Mas na maioria das vezes, a prática de Digital Analytics estará sempre associada a outros temas. Sem dúvida uma bela de uma companhia!

8. **Bônus — Como começar?

Aproveitando toda a nova onda de Inbound & Fórmula de Lançamento, marotamente vou compartilhar 2 bônus com você:\

a. Curso oficial do Google

Se já não está praticando hoje nenhuma das atividades de Digital Analytics, ou se já está, mas quer aprofundar seus conhecimentos, minha recomendação top estrela na testa é sempre a mesma: comece pelo curso oficial do Google, o Digital Analytics Fundamentals .

É free. É top. É online e, pra quem prefere, tem legenda em português. Mas não se acostume com traduções, pois a maior parte do conteúdo de Digital Analytics na web está em inglês.

b. Avaliação de Digital Analytics Maturity

  • Exemplo de Relatório da Ferramenta DigitalAnalyticsMaturity.org

Mais um 0800, mas dessa vez se você não se sente confortável em ler em inglês nem tente.

Essa é uma ferramenta free de auto avaliação do modelo de maturidade de Analytics, citado anteriormente.

Espero humildemente que este artigo tenha contribuído um pouquinho mais na sua jornada pelo nirvana Analítico.

Tem sugestões e referências? Elogios de montão? Críticas vulcânicas? Deixe seu comentário!


"Muito obrigado e até a próxima!
May the Analytics be with you!!!"

9. Referências

Pra desenvolver esse texto usei as referências legalmente surripiadas e devidamente creditadas:

IBGE publica Plano de Dados Abertos

Pesquisas, estatísticas e indicadores serão disponibilizados em formato aberto

Pesquisadores, professores universitários, estudantes, empresários, representantes de Organizações da Sociedade Civil e demais cidadãos serão beneficiados com a publicação de dados abertos pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Todas as pesquisas, estatísticas e indicadores elaborados pelo instituto serão publicados em formato aberto. Divulgado na última semana, o calendário de disponibilização está no Plano de Dados Abertos (PDA) do IBGE para o próximo biênio.

“A missão do IBGE é retratar o Brasil com informações necessárias ao conhecimento de sua realidade e ao exercício da cidadania. Portanto, para o instituto é fundamental dar transparência aos dados que são produzidos”, explica Arnaldo Barreto, diretor substituto de Informática do IBGE. Para ele, a elaboração do PDA pelo órgão é um marco para a implantação de um instrumento de planejamento e coordenação de ações de divulgação de dados.

Dados e metadados do Cadastro Central de Empresas, do Censo Agropecuário, do Censo Demográfico e do Índice Nacional de Preços ao Consumidor Amplo (IPCA) são exemplos de pesquisas e indicadores que já foram disponibilizados em formato aberto pelo IBGE. Encontram-se também divulgados dados abertos da Contagem da População, da Classificação Nacional de Atividades Econômicas, Pesquisa Anual de Serviços e da Pesquisa das Características Étnico-raciais da População.

Segundo Barreto, a publicação de dados abertos para a sociedade é um ganho para a elaboração e desenvolvimento de ações governamentais. “A discussão de políticas públicas entre o cidadão e o governo fica mais madura, pois se baseia em fatos e dados oficiais, construídos com metodologias internacionalmente aceitas e coletadas de maneira transparente”, afirma o diretor substituto.

Dados Abertos

A divulgação do PDA pelo IBGE atende ao estabelecido pelo Decreto nº 8.777, de maio de 2016, que criou a Política de Dados Abertos da Administração Pública Federal (APF). Os dados são abertos quando podem ser tratados e trabalhados por pessoas e máquinas. Qualquer cidadão pode livremente usá-los, reutilizá-los e redistribuí-los, estando sujeito, no máximo, à exigência de creditar a sua autoria.

“De acordo com o decreto, todos os órgãos federais têm de elaborar o seu planejamento e a equipe de Dados Abertos do Ministério do Planejamento está à disposição para auxiliar os órgãos neste trabalho”, afirma Marcelo Pagotti, secretário de Tecnologia da Informação do Ministério do Planejamento, Desenvolvimento e Gestão (MP).

O Portal de Dados Abertos (dados.gov.br) conta atualmente com 1.122 conjuntos de dados em formato aberto.

fonte

O poder dos Sistemas de Apoio à Decisão (SAD)

Também chamados de Decision Suport System (DSS), os Sistemas de Apoio à Decisão (SAD) se utilizam de uma série de conceitos, técnicas e ferramentas para transformar dados em informações úteis para auxiliar a tomada de decisões. Para a elaboração de um sistema deste tipo, normalmente muitos profissionais são envolvidos, principalmente nas áreas da Tecnologia da Informação e Comunicação (TIC) e de Negócios e, especificamente, nas áreas de Business Intelligence (BI), Business Analytics (BA), Data Mining, Machine Learning, Estatística, Banco de Dados, Infraestrutura de Software, Inteligência Competitiva, Marketing, Engenharia e Gestão do Conhecimento, entre outras. A interação de distintos perfis de profissionais garante, além da performance e segurança, que os pontos importantes para a instituição (Indicadores Chave - KPI) sejam definidos pelas áreas que têm o devido conhecimento, maximizando o sucesso dos projetos.

Cubo Analítico

Com todos os Indicadores Chave (KPI) definidos, todas as regras de negócio documentadas e a origem de todos os dados conhecida, se inicia o desenvolvimento do SAD. A primeira etapa consiste em ler os dados de todas as fontes definidas no projeto, integrando-os em um grande armazém de dados, o Data Warehouse (DW).

A partir daí vem a grande sacada do Business Intelligence: são criados os Cubos Analíticos, também chamados de Cubos Multidimensionais, um para cada fato a ser analisado e sem limite de quantidade de Dimensões.

Um único cubo deve ser capaz de oferecer, com muita agilidade, todas as informações que um gestor necessita sobre o fato que o cubo analisa. #Todas.

O exemplo ao lado é uma representação gráfica (gif) de um cubo de Movimentações Financeiras composto por 3 dimensões:

  • Tipo de Movimentação Financeira (o que);
  • Data (quando) e
  • Localidade (onde)

Cada uma das dimensões pode ser utilizada para filtrar os dados e selecionar apenas o período desejado. A porção em vermelho corresponde a seleção feita e no último quadro do gif percebemos o quadrado que indica a intersecção de todos os filtros, ou seja, a resposta desejada.

Filtros aplicados: Tipo de movimentação = Vendas, Data = Ano de 2017, Localidade = Estado de São Paulo.

Painéis Interativos

Agora que o cubo analítico é capaz de dar todas as respostas necessárias ao gestor, a próxima etapa é criar painéis interativos (dashboards) que permitam ao próprio usuário refinar suas consultas, simplesmente selecionando por exemplo o Ano e o Mês, sempre com a possibilidade de filtrar ainda mais os dados, clicando nos gráficos (de barras, pizza, etc.) e obtendo respostas precisas e praticamente automáticas, pois todas as técnicas e ferramentas utilizadas permitem que estes dados sejam pré-computados e de fácil acesso. Tendências e desvios do padrão nos dados da instituiçao são facilmente encontrados, visualmente, de forma clara e intuitiva, conforme alguns exemplos abaixo:

Caso Toyota

No final dos anos 90, a empresa enfrentou grandes problemas em sua cadeia de operações. O custo de armazenamento de carros se elevou e ela não estava mais conseguindo fornecer o produto a tempo para seus clientes. Utilizava computadores que geravam uma quantidade enorme de dados e relatórios que não eram utilizados estrategicamente porque nem sempre eram exatos e muitas vezes eram fornecidos tarde demais - o que atrasava a tomada de decisões.

Uma nova CEO foi contratada. Ela identificou algumas soluções: primeiro, a necessidade de um Data Warehouse - um repositório central de dados, organizado e de fácil acesso. Segundo, a necessidade de implementação de ferramentas de software para efetuar a manipulação desses dados. O novo sistema implantado infelizmente não funcionou de maneira correta: a entrada de dados históricos incluiam anos de erros humanos que não foram detectados, dados duplicados, inconsistentes e falta de importantes informações. Tudo isso gerou análises e conclusões precipitadas sobre o funcionamento da distribuidora.

Apenas em 1999 a empresa resolveu implantar uma plataforma de Business Intelligence. Em questão de dias o sistema apresentou bons resultados. Por exemplo, descobriram que a empresa era cobrada duas vezes por um envio especial por trem (um erro de US$ 800.000). Entre 2001 e 2005, o volume de carros negociados aumentou em 40%, o tempo de trânsito foi reduzido em 5%. Esses e vários outros  benefícios ajudaram a Toyota a alcançar as maiores margens de lucro no mercado automotivo desde 2003, e estão aumentando consistentemente a cada ano desde então. Além disso, um estudo realizado pela IDC Inc. em 2011, indicou que a instituição alcançou, naquele ano, um retorno de pelo menos 506% sobre o investimento em BI. Fonte

Pirâmede da Inteligencia

Esse é apenas um dos inúmeros casos que ilustram a eficiência dessas soluções capazes de integrar e interpretar Dados, transformando-os, de alguma forma, em Informação relevante ao seu negócio, possibilitando, com a devida análise, a criação de Conhecimento. Através da utilização e da gestão deste conhecimento nasce a Inteligência.

Conclusão

Mais de 15 anos passaram desde que a Toyota adotou o BI. Atualmente, gera-se mais de 2.5 quintilhões de bytes de dados diariamente no mundo, sendo que 90% dos existentes hoje foram criados nos últimos 2 anos. A tendência é que esse número cresça de uma forma cada vez mais rápida. 

Uma Solução de Apoio à Decisão não precisa custar milhões de dólares nem exigir a venda casada de equipamentos, treinamentos, consultorias e serviços. Pelo contrário, com software livre e com o respaldo de uma consultoria especializada pode-se atingir resultados excelentes e sustentáveis utilizando o equipamento já existente, com qualquer sistema operacional do mercado, podendo ser acessado desde celulares e computadores até mesmo em grandes painéis televisores. Isto tudo com toda a segurança e liberdade de quem tem todo o código fonte em seu poder.

E você, o que vai fazer com os seus dados?

Serviços

Em busca da informação gerencial estratégica, reunimos as técnicas mais modernas de software, processos e pessoas especializadas para conceber soluções completas de acordo com a sua necessidade. O objetivo é fazer você concentrar seus esforços naquilo que importa: o seu produto ou serviço!

A e-Setorial disponibiliza uma completa gama de serviços voltados para:

Soluções de Apoio à Decisão - Business Intelligence-BI

A especialidade da e-Setorial é transformar dados em informações úteis para auxiliar a tomada de decisões, utilizando software livre para criar soluções de alto desempenho e tecnologia de ponta, sem custos de licença.

Estudamos e mapeamos todos os processos envolvidos, entregando soluções completas de acordo com a sua necessidade. Inclusive os requisitos de segurança e registro dos sistemas de gestão ISO 9001, 14001 e 18001.

A partir da integração de dados oriundos de diversas fontes, é possível organizá-los, categorizá-los e filtrá-los em uma única plataforma, assegurando a confiabilidade da decisão tomada.

Também chamados de Decision Suport System (DSS), os Sistemas de Apoio à Decisão (SAD) se utilizam de uma série de conceitos, técnicas e ferramentas para transformar dados em informações úteis para auxiliar a tomada de decisões. Aqui na e-Setorial gostamos de chamar o resultado do nosso trabalho de Soluções de Apoio à Decisão devido ao carater definitivo, eficaz e eficiente que atingem nas instituições onde atuamos.

TabletPara a elaboração de um sistema deste tipo, normalmente muitos profissionais são envolvidos, principalmente nas áreas da Tecnologia da Informação e Comunicação (TIC) e de Negócios e, especificamente, nas áreas de Business Intelligence (BI), Business Analytics (BA), Data Mining, Machine Learning, Estatística, Banco de Dados, Infraestrutura de Software, Inteligência Competitiva, Marketing, Engenharia e Gestão do Conhecimento, entre outras.

A interação de distintos perfis de profissionais garante, além da performance e segurança, que os pontos importantes para a instituição (Indicadores Chave - KPI) sejam definidos pelas áreas que têm o devido conhecimento, maximizando o sucesso dos projetos.


Workflow SAD

  1. Fontes: extração de dados de qualquer origem.
  2. Coletor: responsável pela coleta dos dados.
  3. Transformação: limpa, desnormaliza e pré-calcula os dados antes de serem carregados ao data warehouse. Assim, as análises são otimizadas - possuindo dados mais fáceis, limpos e consistentes.
  4. Data Warehouse: bancos de dados analíticos.
  5. Cache em memória: as métricas mais utilizadas são lidas e calculadas com antecedência a fim de assegurar uma performance otimizada.
  6. Camada de metadados: capacidade de alteração nas nomenclaturas dos dados, de forma a facilitar a compreensão da equipe tomadora de decisões.
  7. Visualização: depois de processados, os dados estão prontos para serem consumidos. Oferecemos ferramentas visuais intuitivas que permitem a análise e compartilhamento das informações com sua equipe em toda a rede.
  8. Insights inteligentes para melhorar seus resultados.

Vantagens

  • Painéis interativos, com informações concisas.
  • Confiabilidade nas informações.
  • Percepções oportunas, precisas, valiosas e práticas.
  • Integração de dados de diversas fontes em um único armazém de dados.
  • Todos os dados são atualizados diariamente.
  • Agilidade no processo de tomada de decisões.
  • Simplificação de processos e redução de custos.
  • Entenda quem são seus melhores clientes, funcionários e produtos.
  • Informação detalhada e de fácil acesso.
  • Possibilidade de integração com softwares pré-existentes.

Cubo Analítico

Com todos os Indicadores Chave (KPI) definidos, todas as regras de negócio documentadas e a origem de todos os dados conhecida, se inicia o desenvolvimento do SAD. A primeira etapa consiste em ler os dados de todas as fontes definidas no projeto, integrando-os em um grande armazém de dados, o Data Warehouse (DW). Nestas etapas contemplamos os itens 1 a 4 do workflow.

A partir daí vem a grande sacada do Business Intelligence: são criados os Cubos Analíticos, também chamados de Cubos Multidimensionais, um para cada fato a ser analisado e sem limite de quantidade de Dimensões.

Um único cubo deve ser capaz de oferecer, com muita agilidade, todas as informações que um gestor necessita sobre o fato que o cubo analisa. #Todas.

Cubo Analítico

O exemplo ao lado é uma representação gráfica (gif) de um cubo de Movimentações Financeiras composto por apenas 3 dimensões:

  • Tipo de Movimentação Financeira (o que);
  • Data (quando);
  • Localidade (onde).

Cada uma das dimensões pode ser utilizada para filtrar os dados e selecionar apenas o período desejado. A porção em vermelho corresponde a seleção feita e no último quadro do gif percebemos o quadrado que indica a intersecção de todos os filtros, ou seja, a resposta desejada.


Filtros aplicados:
  • Tipo de Movimentação = Vendas;
  • Data = Ano de 2017;
  • Localidade = Estado de São Paulo.

Painéis Interativos

Agora que o cubo analítico é capaz de dar todas as respostas necessárias ao gestor, a próxima etapa é criar painéis interativos (dashboards) que permitam ao próprio usuário refinar suas consultas, simplesmente selecionando por exemplo o Ano e o Mês, sempre com a possibilidade de filtrar ainda mais os dados, clicando nos gráficos (de barras, pizza, etc.) e obtendo respostas precisas e praticamente automáticas, pois todas as técnicas e ferramentas utilizadas permitem que estes dados sejam pré-computados e de fácil acesso.

Tendências e desvios do padrão nos dados da instituiçao são facilmente encontrados, visualmente, de forma clara e intuitiva, conforme exemplos de dashboards abaixo, alguns da e-Setorial e outros da Pentaho:

Conclusão

"Uma Solução de Apoio à Decisão não precisa custar milhões de dólares tampouco exigir a venda casada de equipamentos, treinamentos, consultorias e serviços. Pelo contrário, com software livre pode-se atingir resultados excelentes e sustentáveis utilizando o equipamento já existente, com qualquer sistema operacional do mercado, podendo ser acessado desde celulares e computadores até mesmo em grandes painéis televisores. Isso tudo com toda a segurança e liberdade de quem tem todo o código fonte em seu poder."

E você?
Vai tomar melhores decisões e se destacar da concorrência?
Tome decisões inteligentes.





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