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O BUSINESS INTELLIGENCE SALTA PARA OS DISPOSITIVOS MÓVEIS E ACELERA OS NEGÓCIOS
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Rayssa Salazar Martins
1 LUÍS ANTÔNIO DE FARIA O BUSINESS INTELLIGENCE SALTA PARA OS DISPOSITIVOS MÓVEIS E ACELERA OS NEGÓCIOS BELO HORIZONTE 2012
2 LUÍS ANTÔNIO DE FARIA O BUSINESS INTELLIGENCE SALTA PARA OS DISPOSITIVOS MÓVEIS E ACELERA OS NEGÓCIOS Monografia apresentada à disciplina Projeto de Fim de Curso da Faculdade Infórium de Tecnologia como requisito parcial para obtenção do título Bacharel em Sistemas de Informação. Orientador: Prof. Rodrigo Vitorino Moravia BELO HORIZONTE 2012
3 DEDICATÓRIA Dedico esta monografia aos meus pais por terem acreditado em meus esforços e na minha dedicação aos estudos, à minha irmã Rafaele e à minha avó Maria (Em memória) pelas orações incessantes, à minha namorada Fernanda Sena pelo encorajamento que me deu e por entender que eu precisava me dedicar aos estudos, o que muitas vezes me impossibilitou de estar ao seu lado; aos meus amigos Maria Helena, Almerinda, Denise e Ronaldo que tanto contribuíram para a minha formação. Dedico de forma especial ao meu Tio Jorge Antônio, que tanto me inspira e que sempre esteve presente na minha vida, ao meu amigo Jorge Butter que tantas vezes me cobriu no trabalho para que eu pudesse participar das atividades da faculdade.
4 AGRADECIMENTOS Agradeço primeiramente a Deus por permitir que os momentos de luta tornem-se aprendizado para a vida. Agradeço também ao meu orientador Rodrigo Vitorino Moravia, que acrescentou o seu conhecimento para enriquecimento deste trabalho, ao coordenador do curso João Paulo Furtado e a todos os meus professores por compreenderem que às vezes eu precisava faltar às aulas devido à natureza do meu trabalho e a todos os meus colegas de classe que tanto me ajudaram e me apoiaram nessa jornada.
6 RESUMO Atualmente a busca por um desempenho de destaque por parte das empresas se dá por meio da melhor utilização de recursos que visam à execução de atividades e em paralelo à redução de seus custos. O mercado coorporativo está crescendo muito, assim como a utilização de dispositivos móveis principalmente celulares e tablets,nos quais as empresas estão buscando incorporar os seus sistemas, tais como os de Business Intelligence, visando saciar as suas necessidades por informações que auxiliem seus executivos nas tomadas de decisões. Nesse sentido os dispositivos móveis são uma ferramenta importantíssima, pois criam um conceito de mobilidade dentro das empresas e fornecem acesso às informações em tempo real por parte dos funcionários. Este trabalho apresenta as ferramentas envolvidas no desenvolvimento de um projeto de Business Intelligence e busca proporcionar o entendimento dos conceitos de data warehouse, data marts, metadados, OLAP e ETL, além de abordar a utilização de dispositivos móveis como uma alternativa para a realização da análise de informações com o intuito de obter suporte às decisões. Quando falamos em BI, a grande questão é por onde é como começar e o primeiro passo consiste em identificar as reais necessidades da empresa. Apesar desse processo envolver o uso de ferramentas e soluções de tecnologia da informação, é importante entender que o Business Intelligence é um projeto de negócio e por isso deve estar alinhado à estratégia global da empresa e contar com o envolvimento de profissionais da área de negócio durante todo o processo de implementação da solução. O BI tem quatro grandes componentes: o Data Warehouse com os seus dadosfonte; a análise de negócios, uma coleção de ferramentas para manipular e analisar os dados no DW, incluindo data mining; Business Performance Management (BPM) para monitoria e análise do desempenho; e uma interface de usuário. (TURBAN et al, LEME FILHO (2010, p. XVI) acrescenta que os sistemas de BI possuem as seguintes características:
7 Extrair e integrar dados de múltiplas fontes; Fazer uso de experiência, democratizando o capital intelectual; Analisar informações contextualizadas, num nível de totalização e agrupamento maior; Identificar relações de causa e efeito; Desenhar cenários, criar simulações e estudar tendências. (LEME FILHO, 2010 p. 85) Um dos principais pilares do BI é o Data Warehouse que é um banco de dados estruturados para oferecer suporte à tomada de decisões gerencias, ou seja, uma coleção de dados derivados dos dados operacionais para sistemas de suporte à decisão. O DW não é um fim e sim um meio que as empresas dispõem para analisar as informações históricas e o seu maior problema é a complexibilidade da sua criação. Uma forma de minimizar os riscos de instalação de um DW é começar com o desenvolvimento de Data Marts departamentais e numa fase posterior, integrá-los transformando-os em Data Warehouses. As diferenças entre um Data Mart e um Data Warehouse são apenas em relação ao tamanho e ao escopo da empresa, portando as definições e os requisitos de dados são essencialmente os mesmos. Outro componente importante nos projetos de BI são os metadados que podem ser descritos como dados sobre dados, pois eles são as informações geradas durante a criação dos bancos de dados, são as informações relativas aos relatórios que são criados, às regras de negócio da empresas, às mudanças que são feitas no decorrer do tempo, etc. É através deste mecanismo que os usuários de um DW são informados sobre quais assuntos estão disponíveis, quais a informações contém, origem, regras de transformação, restrições etc. Tanto para o usuário final quanto para um analista de sistemas os metadados são capazes de esclarecer vários pontos relevantes sobre a usabilidade do sistema. Uma das fazes mais importantes do sistema de BI é a ETL, que consiste na extração, transformação e carga dos dados. Mesmo com uma quantidade enorme de produtos que facilitam esse trabalho, o processo de ETL ainda é trabalhoso e precisa ser executado de forma adequada.
8 Para viabilizar a rápida apresentação e manipulação de informações, são utilizadas as ferramentas OLAP, que são solução de ambiente, integração e modelagem de dados. As ferramentas OLAP permitem operações de drill-down, dril-up, drill-across e a modelagem multidimensional dos dados, ou seja, ter uma visão conceitual multidimensional dos mesmos através das tabelas fato e das tabelas dimensão. A tecnologia do BI está se tornando realidade no mundo dos dispositivos móveis. Isso pode ser visto tanto na variedade de dispositivos móveis como nos esforços dos fabricantes de softwares como a Microstrategy e a SAP, para conquistarem o consumidor. Palavras chave: Business Intelligence; Celular; Data Warehouse; Dispositivos Móveis; Mobilidade; Smartphones; Suporte à Decisão; Tablet;
9 LISTA DE ILUSTRAÇÕES Figura 1 Componentes do ambiente de BI Figura 2 Estratégia de implementação gradativa de Data Marts Figura 3 O ciclo de tratamento dos dados Figura 4 Aplicativos de BI em dispositivos móveis... 30
10 LISTA DE TABELAS Tabela 1 - Diferenças entre sistemas transacionais e data warehouses
11 LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS BI Business Intelligence ou Inteligência nos negócios. BPM Business Performance Management Gestão de processos de negócios. CRM Customer Relationship Management Gestão de relacionamento com o cliente. DM Data Mart subconjunto de um Data Warehouse, ou seja, são os diversos assuntos que compõe o Data Warehouse de uma empresa. DW Data Warehouse ou simplesmente armazém de dados. ERP Enterprise Resource Planning É um sistema integrado de gestão. ETL Extract, Transform e Load Processo de Extração, Transformação e Carga dos dados de diversas origens para a base do DW. HCM Human Capital Management Gestão do Capital Humano. OLAP - On-line analytical Processing Ferramenta de processamento on-line analítico. OLTP On-line Transaction Processing Ferramenta de processamento analítico em tempo real. SAP Empresa especializada no mercado de softwares aplicativos para o mercado empresarial.
12 SUMÁRIO 1. INTRODUÇÃO O problema Objetivo Geral Objetivos Específicos Estrutura do Trabalho REFERENCIAL TEÓRICO Arquitetura e componentes Data Warehouse Data Marts Metadados ETL OLAP Modelagem Multidimensional Tabelas de Fato Tabelas de Dimensão Esquema Estrela Esquema Floco de Neve O BUSINESS INTELLIGENCE SALTA PARA DISPOSITIVOS MÓVEIS E ACELERA NEGÓCIOS MicroStrategy Mobile Suite Caso de Sucesso O GRUPO PÃO DE AÇÚCAR CONCLUSÃO... 38
13 REFERÊNCIAS... 41
14 13 1. INTRODUÇÃO 1.1. O problema No atual cenário de negócios, a diferenciação e a busca por um desempenho de destaque pelas empresas, se dão por meio da melhor utilização de recursos que visam à execução das atividades e em paralelo à redução de seus custos. Através dos elementos da tecnologia de informação, é possível armazenar e acessar informações sobre fornecedores, clientes, tendências de consumo, concorrentes e demais elementos de gestão da própria empresa. A informação não é conhecimento, mas sim a base para a construção deste e no processo decisório, a informação assume capital relevância na medida em que, se adequada, diminui a incerteza provocada pelo ambiente. Pode-se dizer então, que a informação por si só, não é um diferencial competitivo para as organizações, mas sim pela maneira como é utilizada. O mercado de celulares está crescendo cada vez mais e os estudos mostram que hoje em dia mais da metade da população mundial possuem aparelho celular. O mercado coorporativo também está crescendo muito, e diversas empresas estão buscando incorporar aplicações móveis ao seu dia-a-dia para agilizar seus negócios e integrar as aplicações móveis com os seus sistemas. Empresas obviamente visam lucro e os celulares, smartphones e tablets podem ocupar um importante espaço em um mundo onde a palavra mobilidade está cada vez mais conhecida. Dessa forma, aplicações que executam em um celular podem estar literalmente conectadas e online, sincronizando informações diretamente de um servidor
15 14 confiável da empresa. Hoje em dia diversos bancos oferecem serviços aos seus usuários, onde é possível pagar as suas faturas e visualizar o extrato de sua conta corrente diretamente de um celular. Países mais desenvolvidos já permitem que celulares sejam utilizados em mercados para ler os códigos de barra dos produtos e realizar a compra apenas com o celular, como se fosse um cartão de crédito. Esse trabalho foca no Business Intelligence e na sua utilização a partir de dispositivos móveis. O termo conceito de BI não é recente e a sociedade do oriente médio antigo utilizava os seus princípios básicos ao cruzarem informações obtidas junto à natureza em benefício das suas aldeias. Analisar o comportamento das marés, os períodos chuvosos e de seca, a posição dos astros, entre outras coisas, também eram formas de obter informações que eram usadas para tomar decisões importantes que permitissem a melhoria de vida de suas respectivas comunidades. O mundo em que vivemos mudou desde então, porém o conceito de BI não. A necessidade de cruzar informações para a realização de uma gestão eficaz é uma realidade tão presente na nossa sociedade quanto foi no passado, pois a análise do ambiente é o processo de identificação de oportunidades, ameaças, forças e fraquezas que afetam a empresa no comprimento da sua missão. As empresas anseiam cada vez mais por informações que auxiliem seus executivos na tomada de decisões e para tornar isso possível, lançam mão de tecnologias que permitem a administração e manipulação de grandes volumes de dados a fim de extrair o máximo de proveito das informações que são geradas em seus processos de negócio. Tradicionalmente o BI pertenceu ao domínio do pessoal de TI e dos especialistas em pesquisas de mercado, responsáveis pela extração de dados, pela implantação
16 15 de processos e pela divulgação dos resultados aos executivos responsáveis pela tomada de decisão, mas a evolução tecnológica mudou tudo. Se até então a aplicação deste conceito levava a aplicação a poucos empregados selecionados de uma empresa para que fizessem uso em suas aplicações, hoje esse cenário mudou permitindo que as soluções de BI sejam disponibilizadas para um número muito maior de pessoas. O Business Intelligence passou a ser encarado como uma aplicação estratégica integrada, estando disponível através de simples desktops, estações de trabalho, servidores das empresas e dispositivos móveis tais como tablets e smartphones. É possível utilizar dispositivos móveis para se trabalhar com as ferramentas de Business Intelligence? Neste trabalho será retratado o embasamento teórico do Business Intelligence, abordando sua estrutura, modelagem, recursos e a sua utilização através de dispositivos móveis Objetivo Geral Descrever um estudo sobre a estrutura dos ambientes de Business Intelligence e verificar a possibilidade de obtenção de diferencial competitivo oferecido pelos sistemas de suporte à decisão, utilizando os dispositivos móveis como ferramenta de análise de informações, criação de cenários, formatação sintética dos resultados e tomada de decisão Objetivos Específicos Aprender os conceitos de data warehouse e business intelligence Estudar os principais pontos dos sistemas de Business Intelligence
17 16 Abordar os dispositivos móveis como ferramenta para geração de informações estratégicas e/ou de suporte à tomada de decisões 1.4. Estrutura do Trabalho O capítulo 2 tem como objetivo apresentar os conceitos de Business Intelligence, destacando seus principais componentes: Data Warehouse, Data Mart, ETL, Metadados e OLAP (On-line Analytical Processing). No capítulo 3 é apresentada a utilização dos dispositivos móveis como uma nova opção para o BI. Por fim, na seção 4 é apresentado as minhas conclusões sobre o assunto abordado.
18 17 2. REFERENCIAL TEÓRICO O atual nível de competitividade exige que todas as empresas, indistintamente, consigam responder rapidamente e acertadamente às solicitações do mundo dos negócios. Nesse sentido, todas deveriam contar com instrumentos que as ajudassem a identificar tendências do mercado e os hábitos dos consumidores, para fazer previsões e traçar planos de ação no menor tempo possível, porém existem alguns fatores que devem ser levados em consideração antes de se partir para a adoção e implementação de ferramentas de BI. (CURSIO, TIAGO, 2012). A grande questão é por onde e como começar, mas os analistas de mercado têm uma resposta: o tamanho do sapato deve ser o tamanho do pé. Em outros termos, empresas pequenas e com pouca cultura tecnológica podem começar usando algumas ferramentas de análise mais simples. (Business Inteligence, 2012) O primeiro passo consiste em identificar as reais necessidades da empresa, sempre deixando claro que apesar desses projetos envolverem o uso de ferramentas e soluções de tecnologia da informação, é importante entender que Business Intelligence é um projeto de negócio e por isso deve estar alinhado à estratégia global da empresa. Nesse sentido, é primordial o envolvimento de profissionais da área de negócios, que serão os seus principais usuários desde a fase de concepção até a implementação efetiva da solução. Dependendo do projeto poderão ser envolvidos profissionais da alta gerência. Caberá à área de TI verificar a viabilidade de aquisição de ferramentas que se mostrem mais adequados ao projeto e às possibilidades de integração com os sistemas já instalados na empresa.
19 Arquitetura e componentes O BI tem quatro grandes componentes: o Data Warehouse (DW) com seus dados-fonte; a análise de negócios, uma coleção de ferramentas para manipular e analisar os dados no DW, incluindo data mining; Business Performance Management (BPM) para monitoria e análise do desempenho; e uma interface de usuário. (TURBAN et al, LEME FILHO (2010, p. XVI) acrescenta que os sistemas de BI possuem as seguintes características: Extrair e integrar dados de múltiplas fontes; Fazer uso de experiência, democratizando o capital intelectual; Analisar informações contextualizadas, num nível de totalização e agrupamento maior; Identificar relações de causa e efeito; Desenhar cenários, criar simulações e estudar tendências. (LEME FILHO, 2010 p. 85) Com um enfoque voltado para a tecnologia da informação, Barbieri (2001, p. 05) define BI como sendo a representação da habilidade de se estruturar, acessar e explorar informações, normalmente guardadas em Data Warehouse / Data marts, com o objetivo de desenvolver percepções, entendimentos e conhecimentos com os quais podem produzir um melhor processo de tomada de decisão. Na figura 1 (Adaptado de BARBIERI, 2001 p.50) temos uma ilustração que demonstra o funcionamento de um ambiente de BI, demonstrando as possíveis fontes de dados, passando pelo processo de limpeza e armazenamento e finalizando com a visualização das informações em relatórios.
20 19 Figura 1 - Componentes do ambiente de BI. Fonte: Adaptado de (BARBIERI, 2001 p.50). Assim, podemos dizer que para estruturar um sistema de BI é necessário a utilização de suas ferramentas sendo elas: Data Warehouse, Data Mart, Metadados, ETL, Data Mining, Data Stage Area e OLAP, Data Warehouse Um dos principais pilares do BI é o Data Warehouse (DW) que é um banco de dados estruturado para oferecer suporte à tomada de decisões gerenciais. Esse tipo de banco de dados contém uma grande variedade de elementos que ensejam a construção de uma imagem coerente das condições da organização em um determinado período no tempo. Um banco de dados é a coleção de dados operacionais armazenados e utilizados pelo sistema de aplicação de uma empresa específica. Os dados mantidos por uma empresa são chamados de operacionais ou primitivos. (PRIMAK, 2008, p.37). Levando-se em consideração esta definição sobre dados operacionais, podese dizer que um DW é na verdade uma coleção de dados derivados dos dados
21 20 operacionais para sistemas de suporte à decisão. Estes dados são muitas vezes referenciados como dados gerenciais, Informacionais ou analíticos. Um banco de dados operacionais armazena todas as informações necessárias às operações diárias da empresa e é utilizado diariamente de forma que os seus dados possam sofrer mudanças constantes conforme as necessidades da empresa, diferentemente de um DW que armazena dados analíticos destinados às necessidade da gerência no processo de tomada de decisões, o que pode envolver consultas complexas baseadas em grande volume de registros. O DW não é um fim e sim um meio que as empresas dispõem para analisar informações históricas, podendo utilizá-las para a melhoria dos processos atuais e futuros, fornecendo uma infraestrutura de banco de dados que esteja sempre online e que contenha todas as informações dos sistemas operacionais da empresa, incluindo dados históricos, ou seja, será retratada uma situação num determinado ponto do tempo, o que permite uma análise histórica e comparativa dos fatos. Os dados podem ser retirados de múltiplos sistemas de computação utilizados internamente na empresa, ou também podem vir de fontes externas. O maior problema do DW é a sua grande complexidade, pois a sua criação requer pessoas altamente especializadas, uma metodologia consistente, computadores, banco de dados, ferramentas, front-end (Sistemas transacionais para captura de dados), ferramentas para extração e limpeza dos dados, e treinamento dos usuários. É um processo complicado e demorado, que requer altos investimentos e que se não for corretamente planejado e executado, pode trazer prejuízos enormes e se tornar um grande elefante branco dentro da organização.
22 21 Em uma estrutura de DW os dados armazenados devem seguir uma definição clássica, o que irá possibilitar o correto manuseio desta infinidade de dados, como é descrito a seguir (LEME FILHO, 2010 p. 88): Não voláteis Ao contrário dos ambientes transacionais, os dados carregados em DW não devem sofrer alterações. Estruturados por assunto Estes devem ser organizados de acordo com as aplicações da empresa. Geralmente são estruturados de acordo com a estrutura matricial da empresa. Integrados Uma das características mais importantes de um DW é a sua capacidade de integração dos dados, ou seja, garantir a padronização para que diferentes áreas da empresa possam interpretar igualmente a informação. Variáveis com o tempo É através desta característica que o usuário consegue visualizar as informações de forma evolutiva, identificando no negócio sazonalidades e situações que influenciaram os resultados em determinado período. A tabela 1 demonstra as diferenças entre os sistemas transacionais e DW.
23 22 Tabela 1 - Diferenças entre sistemas transacionais e data warehouses. Fonte: (LEME FILHO, 2010 p.98) Data Marts Uma forma de minimizar os riscos de instalação de um DW é começar com o desenvolvimento de Data Marts departamentais e numa fase posterior, integrá-los transformando-os em Data Warehouses. As diferenças entre o Data Mart e o Data Warehouse são apenas com relação ao tamanho e ao escopo da empresa, portando as definições dos problemas e os requisitos dos dados são essencialmente os mesmos para ambos. Enquanto o Data Mart trata das questões departamentais, locais ou de assuntos delimitados, um DW envolves as necessidades de toda a companhia de forma que o suporte á decisão atue em todos os níveis da organização. Devido ao alto custo de implantação de um ambiente de DW e ao tempo necessário para sua total implementação, muitas empresas ingressam num projeto de DW focando em necessidades especiais de pequenos grupos dentro da organização para depois ir crescendo aos poucos.
24 23 DATA WAREHOUSE ASSUNTO 1 ASSUNTO 2 ASSUNTO 3 - DATA MART CLIENTE DATA MART MARKETING DATA MART FINANÇAS DATA MART COMERCIAL T1 T2 T3 T4 Implementação Gradativa Figura 2 - Estratégia de implementação gradativa de Data Marts. Fonte: Adaptado de (BARBIERI, 2001 p. 56) Metadados Segundo (PRIMAK, 2008, p.37), os metadados são como os dados dos dados e constituem peças fundamentais em um DW. Isso porque em DW além do banco de dados, gera-se uma documentação muito maior que nos banco de dados tradicionais. É feito o levantamento dos relatórios a serem gerados, de onde vêm os dados para alimentar o DW, os processos de extração, tratamento e rotinas de carga de dados. Tudo isso acrescido das regras de negócio da empresa, das mudanças ocorridas ao longo do tempo e da frequência de acesso aos dados gera os metadados. É através deste mecanismo que os usuários de um DW são informados sobre quais assuntos estão disponíveis, quais as informações contêm, origens, regras de transformação e restrições.
25 24 Os metadados mantêm a informação sobre o que está onde, num DW. Eles podem surgir de vários locais durante o decorrer do projeto. O prefixo meta tem origem na língua grega e um de seus significados é reflexão crítica sobre. Nesse caso, pode-se definir o metadados como: dados sobre os dados. (LEME FILHO, 2010 p. 122). Tanto para o usuário final, quanto para um analista de sistemas, os metadados são capazes de esclarecer vários pontos relevantes sobre a usabilidade do sistema, rotinas de atualização, processos de geração das informações, dentre outros ETL Mesmo com uma enorme quantidade de produtos que facilitam esse trabalho, o processo de ETL ainda é trabalhoso e precisa ser executado de forma adequada para garantir que os dados contidos no DW estejam padronizados para que haja uma correta disponibilização das informações. O fluxo do processo ETL pode ser explicado da seguinte forma (LEME FILHO, 2010 p188): Extração os dados são coletados de sistemas transacionais e depositados na área de transformação; Transformação Manipula as informações extraídas pela etapa anterior de forma a uniformizar a informação conforme os padrões pré-estabelecidos; Carga os dados transformados são transferidos para a área de produção, onde ficam disponíveis para acesso pelos usuários dos sistemas de suporte à decisão.
26 25 A figura 4 ilustra o ciclo de tratamento dos dados. Figura 3 - O ciclo de tratamento dos dados. Fonte: (LEME FILHO, 2010 p. 189). Apesar de existirem ferramentas de ETL ainda tem-se a necessidade de criar rotinas de carga para atender determinadas situações que poderão ocorrer, porém essas ferramentas têm grande valia, principalmente se os sistemas de OLTP (Transacionais) forem muitos OLAP O OLAP é mais que uma aplicação, é uma solução de ambiente, integração e modelagem de dados. A escolha da ferramenta de OLAP não deve ser uma das primeiras tarefas em um projeto de desenvolvimento de uma aplicação OLAP. O mais interessante é iniciar com a obtenção dos dados, sua modelagem,
27 26 armazenamento e ai sim, fazer a escolha da ferramenta OLAP. (AURORA ANZANELLO, 2012). Os dados armazenados em um DW são otimizados para a recuperação através de processamento analítico e devem ser modelados de forma a apresentar os dados em uma estrutura padronizada que permite alto desempenho de acesso. Os sistemas OLAP auxiliam na sintetização e visualização de informações através de comparações, visões personalizadas, projeções de dados e análise histórica em vários cenários, sendo a sua principal finalidade apoiar os usuários finais a tomar decisões estratégicas, o que certamente se torna um diferencial de mercado onde os concorrentes possuem poucas diferenças quanto ao controle de qualidade, produtos e lucros. Normalmente as ferramentas OLAP apresentam os resultados de consultas, tabulações cruzadas ou crosstabs. Pode-se ainda usar o termo tabela pivô (Pivot Table), pois o usuário pode manipular as linhas e colunas, através de ações como arrastar e soltar. Dessa forma um dado expresso em uma linha pode ser arrastado passando a compor uma coluna, processo este chamado de pivoteamento. Para viabilizar a rápida apresentação de informações através de ferramentas OLAP, são utilizados alguns operadores dimensionais, que serão apresentados em seguida: (BARBIERI, 2001 p.41). Drill-Down e Drill-Up A operação drill down é realizada quando o usuário deseja obter maior detalhamento dos dados apresentados, atuando diretamente nos atributos das tabelas dimensão. A ação inversa é conhecida como drill up, onde se deseja menor nível de detalhamento dos dados.
28 27 Drill-Across A operação drill across realiza uma alteração na tabela de fatos atualmente analisada, conservando o mesmo nível de granularidade e detalhamento da consulta Modelagem Multidimensional A principal característica dos sistemas OLAP é permitir a visão conceitual multidimensional dos dados de uma organização. A ideia da modelagem dimensional é representar os tipos de dados de negócio em uma estrutura do tipo cubo de dados. As células deste cubo contêm valores medidos, tais como unidades vendidas, lucro ou venda líquida e os lados do cubo definem as dimensões dos dados, a exemplo de cliente, produto, fornecedor e tempo. A representação desta modelagem é a imagem do cubo, onde em seu interior têm-se as métricas e as laterais são as dimensões que podem variar com o tempo, tipo de produto e outros. Nos bancos de dados analíticos que manipulam multidimensões, existem dois tipos principais de esquemas que são utilizados: O esquema estrela (star scheme) e o esquema floco de neve (snowflake schema). (Z. KURIKE, RAFAEL, 1999.) Tabelas de Fato A tabela fato armazena instâncias da realidade, representando as medidas do negócio, que podem ser mensuradas de forma quantitativa. Ela armazena grande quantidade de dados, possuindo chave primária composta, formada por chaves estrangeiras, através das quais se ligam as chaves primárias das tabelas dimensão. (FERREIRA, RAFAEL G. COIMBRA) Tabelas de Dimensão
29 28 As tabelas dimensões sempre acompanham uma tabela fato e armazenam as descrições textuais que ajudam na identificação de um registro da respectiva dimensão. Cada tabela dimensão é uma tabela não normalizada que armazena os dados sobre a dimensão e possuem uma chave primária simples que permite a ligação com a tabela fato. Os atributos das tabelas de dimensão funcionam como uma fonte primária de restrição, sendo fundamentais para que o DW seja utilizado e compreendido. As tabelas dimensionais contem atributos sobre as entidades que são relacionadas às medidas, ou seja, sobre os dados que dão alguma informação sobre a medida Esquema Estrela O esquema estrela é um dos tipos de abordagem para desenvolvimento da modelagem dimensional de um DW. Ele é composto por apenas dois tipos de tabela: uma tabela de fatos, geralmente posicionada no centro do esquema, e várias dimensões ligadas a essa tabela central. A baixa quantidade de tabelas e relacionamentos resulta em uma estrutura simples que além de diminuir a sua complexidade, aumenta o seu desempenho. Devido à simplicidade do esquema a construção de consultas torna-se mais fácil além de consumir menos recursos de banco de dados, em contrapartida, devido à integração das informações em poucas tabelas para que o usuário possa realizar consultas analíticas é necessário utilizar ferramentas desenvolvidas especificamente para este tipo de modelo.
30 Esquema Floco de Neve Diferentemente do esquema estrela, em um esquema floco de neve, as hierarquias de atributos são representadas explicitamente, por meio da normalização das tabelas de dimensões. Geralmente, o desempenho no processamento de consultas OLAP em um DW convencional representado pelo esquema floco de neve é inferior por exigir a junção de várias tabelas, tornando o esquema estrela preferível ao esquema floco-de-neve.
31 30 3. O BUSINESS INTELIGENCE SALTA PARA DISPOSITIVOS MÓVEIS E ACELERA NEGÓCIOS Figura 10 Aplicativos de BI em dispositivos móveis Fonte: Site da MicroStrategy (2012) A tecnologia Business Intelligence está presente na criação de cenários através da mineração de dados que constroem informações-chave capazes de fortalecer estratégias, impulsionar negócios e tornar as empresa mais competitivas. Já imaginou se isso tudo estivesse literalmente em nossas mãos, a qualquer hora e lugar? Pois isto já é realidade. O BI se tornou realidade no mundo dos dispositivos móveis como smartphones, tablets e coletores de dados, ao ponto de atingir em cheio o coração de executivos e profissionais que necessitam tomar decisões rápidas e agilizar processos. Com a inteligência de bolso, os profissionais estão revolucionando os processos, agilizando as tomadas de decisão e ampliando as oportunidades de negócios.