Business Intelligence 2ª Ed

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Este livro apresenta, de forma clara e pragmática, os conceitos associados ao conhecimento, conhecimento organizacional e gestão de conhecimento, complementados com os conceitos associados aos sistemas de Business Intelligence, e às tecnologias associadas, nomeadamente Data Warehousing, On-Line Analytical Processing (OLAP) e Data Mining. A obra evidencia o processo de consolidação do conhecimento obtido pelos sistemas de Business Intelligence através, nesta 2.ª Edição Actualizada e Aumentada, da análise de diferentes bases de dados organizacionais. Tal análise permite, por um lado, mostrar como é que as aplicações associadas aos sistemas OLAP e de Data Mining funcionam e, por outro lado, o tipo de informação que disponibilizam e de que forma os resultados gerados pelas mesmas podem ser eficazmente transformados em conhecimento a usar pela organização.

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modos alternativos de intervir para melhorar a realidade de trabalho. Assim, parte-se do pressuposto que, em qualquer situação, a realidade de trabalho possui quatro dimensões: estrutural, social, política e simbólica. Para ser possível compreender essa realidade na sua complexidade global, torna-se útil fazer realçar cada uma das dimensões e, de seguida, integrar o conhecimento obtido dessa forma. Esta integração de conhecimento permite definir intervenções alternativas.

O Quadro 3.1 apresenta os diferentes aspectos de cada uma das dimensões do trabalho.

Perspectiva estrutural Perspectiva social Perspectiva política Perspectiva simbólica

Metas, objectivos e estratégias

organizacionais

Tarefas e processos formais

Regras, regulamentos e procedimentos que

orientam a realização das tarefas

Canais formais de comunicação e troca de

informação

Coordenação e controlo de actividades

Papéis formais

Infraestrutura tecnológica de apoio ao trabalho

Factores objectivos e mensuráveis, internos e

ambientais, que determinam a estrutura

organizacional

Distribuição de autoridade

Metas e objectivos partilhados pelos grupos

Expectativas de desempenho

Conhecimento individual e impacte nos conceitos,

práticas e relacionamentos de

trabalho

Factores de motivação

Papéis e comunicação informais

Recompensas e punições pelo desempenho

Participação na tomada de decisão: encorajamento

ou impedimento

Ajuste entre as necessidades humanas e

os condicionamentos organizacionais: impacte

na estrutura organizacional

Interesses pessoais relativos às tarefas

desempenhadas, progressão na carreira e

vida privada

Conflitos de interesse

Processos de negociação: conceitos e práticas

estabelecidas

Formação de coligações

Formas de poder

Jogos de poder: impacte na estrutura

organizacional

Símbolos usados para lidar com a

ambiguidade e incerteza

Linguagem comum

Mensagens que a organização envia para as entidades externas

com interesse nas suas actividades

Rituais e cerimónias

Mitos, histórias e metáforas

Formas legitimadas de expressar emoções

Processos de construção e

negociação de significados

Valores e convicções partilhadas: impacte na

estrutura organizacional

Quadro 3.1 - Aspectos relevantes do trabalho. Adaptado dos trabalhos de Bolman e Deal (1991) e Morgan (1997)

Os aspectos realçados correspondem a padrões organizacionais que a teoria organizacional tem vindo a estudar e apresentar como relevantes para a compreensão dos fenómenos organizacionais. O quadro foi desenvolvido a partir das ideias expressas nos trabalhos de Bolman e Deal (1991) e Morgan (1997), e complementada com os trabalhos de Palmer e Hardy (2000), Buchanan e Badham (1999), Ahrne (1994), Kramer e Neale (1998), Jones (1996), Turniansky e Hare

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CCOONNHHEECCIIMMEENNTTOO OORRGGAANNIIZZAACCIIOONNAALL

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A aprendizagem organizacional tem vindo a ser estudada em diversas áreas científicas, as quais contribuem de forma específica para o conhecimento deste fenómeno organizacional. Esta aprendizagem tem sido estudada na Psicologia, Gestão, Sociologia e Teoria Organizacional. A Tabela 3.2 apresenta um resumo dos principais aspectos estudados nessas áreas do conhecimento.

Abordagem Aspectos estudados

P s i c o l o g i a

A a p r e n d i z a g e m i n d i v i d u a l e c o l e c t i v a , n o m e a d a m e n t e a f o r m a c o m o a a p r e n d i z a g e m c o l e c t i v a a s s e n t a n a a p r e n d i z a g e m i n d i v i d u a l e n a

p a r t i l h a d e e x p e r i ê n c i a s O s p r o c e s s o s c o g n i t i v o s q u e e s t ã o a s s o c i a d o s à a p r e n d i z a g e m ,

n o m e a d a m e n t e o p a p e l d e s e m p e n h a d o p e l a m e m ó r i a , p e l a a t e n ç ã o , p e l o c o n h e c i m e n t o a n t e r i o r, p e l o c o n t e x t o d e a p r e n d i z a g e m e p e l a

a c ç ã o O s v á r i o s e s t i l o s d e a p r e n d i z a g e m , a s u a e f i c á c i a r e l a t i v a e o s

p r o b l e m a s q u e p o d e m c a u s a r à a p r e n d i z a g e m d o t o d o c o l e c t i v o q u e é a o r g a n i z a ç ã o

G e s t ã o

O c o n c e i t o d e c o n h e c i m e n t o o r g a n i z a c i o n a l A s i m p l i c a ç õ e s d a a d o p ç ã o d a p e r s p e c t i v a s i s t é m i c a a o e s t u d o d a

a p r e n d i z a g e m o r g a n i z a c i o n a l O p a p e l d a e s t r u t u r a o r g a n i z a c i o n a l n a a p r e n d i z a g e m

O p a p e l d a p o l í t i c a e d o c o n f l i t o o r g a n i z a c i o n a l n a a p r e n d i z a g e m A m e d i ç ã o d a a p r e n d i z a g e m o r g a n i z a c i o n a l

A s f o r m a s d e d e s a p r e n d e r

S o c i o l o g i a

O s p r o c e s s o s d e c o n s t r u ç ã o s o c i a l s u b j a c e n t e s à a p r e n d i z a g e m o r g a n i z a c i o n a l

O s f a c t o r e s c o n t i n g e n c i a i s c o n d u c e n t e s a d i f e r e n t e s t i p o s d e a p r e n d i z a g e m

O c o n t r i b u t o d a c u l t u r a o r g a n i z a c i o n a l p a r a a a p r e n d i z a g e m O s v a l o r e s e c o n v i c ç õ e s e m q u e a s s e n t a a n o ç ã o d e a p r e n d i z a g e m

o r g a n i z a c i o n a l : p e r s p e c t i v a c r í t i c a

Te o r i a O r g a n i z a c i o n a l

A s v a n t a g e n s c o m p e t i t i v a s d a a p r e n d i z a g e m o r g a n i z a c i o n a l O s f a c t o r e s d e s u c e s s o a s s o c i a d o s à a p r e n d i z a g e m o r g a n i z a c i o n a l

O s m o d e l o s d e a p r e n d i z a g e m o r g a n i z a c i o n a l e m é t o d o s d e i m p l e m e n t a ç ã o d e i n i c i a t i v a s c o n d u c e n t e s a u m a m e l h o r a p r e n d i z a g e m

o r g a n i z a c i o n a l O c o n t r i b u t o d a a p r e n d i z a g e m o r g a n i z a c i o n a l p a r a a a d a p t a b i l i d a d e d a s

o r g a n i z a ç õ e s a o s e u a m b i e n t e A t r o c a d e c o n h e c i m e n t o e t r a n s f e r ê n c i a d e t e c n o l o g i a e n t r e a s

o r g a n i z a ç õ e s

Tabela 3.2 - As várias abordagens à aprendizagem organizacional

Em resultado dos vários contributos das áreas referidas na Tabela 3.2, têm vindo a ser apontadas algumas características essenciais das organizações que apresentam facilidade de aprendizagem. As organizações que ligam a aprendizagem à formulação da sua estratégia têm maior capacidade de aprender

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Os resultados obtidos a partir dos sistemas de Business Intelligence são vistos como conhecimento objectivo extraído dos Data Warehouses que, uma vez colocado ao dispor dos decisores, permitirá tomar as melhores decisões.

4.3 OS SISTEMAS INFORMÁTICOS NA GESTÃO DE CONHECIMENTO

Os sistemas de apoio à gestão de conhecimento são aplicações das TI desenvolvidas com o objectivo explícito de apoiar as actividades de gestão de conhecimento (i. e., criação, retenção e recuperação, partilha e transferência, e aplicação do conhecimento). Desta forma, estes sistemas têm vindo a ser considerados ferramentas facilitadoras da inovação e criatividade, inteligência e aprendizagem nas organizações do período pós-industrial (Hahn e Subramani, 2000; Alavi e Leidner, 2001; Marwick, 2001).

Os sistemas de apoio à gestão de conhecimento têm vindo a ser desenvolvidos para apoiar a criação de novo conhecimento, a melhoria de processos, a identificação e interpretação de padrões em grandes volumes de informação, a localização e desenvolvimento de competências na organização ou a partilha de experiência.

O Quadro 4.1 não pretende enumerar exaustivamente os sistemas que têm vindo a ser especificamente ligados ao apoio da gestão de conhecimento mas apenas realçar aqueles mais frequentemente referidos.

Actividades de gestão de conhecimento

Criação de novo conhecimento

Retenção e Recuperação Aplicação de conhecimento

Partilha e Transferência

S i s t e m a s p e r i c i a i s

R e d e s s e m â n t i c a s

S i s t e m a s d e i n f o r m a ç ã o g e o g r á f i c a

D a t a M i n i n g

M a p a s d e c o n h e c i m e n t o

S i s t e m a s d e a p o i o à i n o v a ç ã o

F o r m a ç ã o o n - l i n e e a s s i s t i d a p o r c o m p u t a d o r

A g e n t e s i n t e l i g e n t e s

M o t o r e s d e p e s q u i s a

S i s t e m a s d e g e s t ã o d e b a s e s d e d a d o s

G e s t ã o d o c u m e n t a l

M a p a s d e c o n h e c i m e n t o

B i b l i o t e c a s o n - l i n e

S i s t e m a s d e g e s t ã o d e f l u x o

d e t r a b a l h o

F e r r a m e n t a s d e m o d e l a ç ã o d e

p r o c e s s o s

S i s t e m a s h e l p -d e s k

F e r r a m e n t a s c o l a b o r a t i v a s

C o r r e i o e l e c t r ó n i c o

C h a t r o o m s

V í d e o - c o n f e r ê n c i a

B u l l e t i n b o a r d s

Te c n o l o g i a s d e s i m u l a ç ã o

Quadro 4.1 - Sistemas de apoio às actividades de gestão de conhecimento

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4.6 A MEDIÇÃO DO CAPITAL INTELECTUAL: MODELOS

Vários têm sido os modelos desenvolvidos para medir o capital intelectual de uma organização. Não faz parte do objectivo deste livro explorar este tema, pelo que se fará apenas referência a alguns dos modelos mais conhecidos. Os modelos de medição do capital intelectual orientam a definição de estratégias para gerir o capital intelectual de uma organização, as quais incluem a identificação dos indicadores mais apropriados e a utilização das ferramentas analíticas para alimentar esses indicadores.

Os três modelos referidos nesta secção são: modelo de monitorização dos activos intangíveis (Sveiby, 1997), diagrama de valor de Skandia (Edvinsson e Malone, 1997) e Balanced Scorecard (Kaplan e Norton, 1996).

4.6.1 MODELO DE MONITORIZAÇÃO DOS ACTIVOS INTANGÍVEIS

Este modelo foi desenvolvido para medir activos intangíveis e inclui um conjunto de indicadores para fazer esta medição. O modelo foi desenvolvido a partir da noção de que as pessoas são centrais ao sucesso do negócio e que todos os activos da organização resultam da acção e interacção dos seus membros (Figura 4.1).

Figura 4.1 - Modelo de monitorização dos activos intangíveis

O modelo foca as competências individuais, a estrutura interna e a estrutura externa. As competências individuais incluem valores, atitudes, experiência e formação dos colaboradores da organização. Estes colaboradores, ao executarem as suas tarefas, aplicam essas competências técnicas e humanas ao serviço da organização.

A estrutura interna é definida pelas representações de conhecimento integradas nos modelos e procedimentos de trabalho, patentes, sistemas de informação e bases de dados, sistemas de investigação e desenvolvimento, cultura e processos de negócio. Estes activos são criados pelos membros da organização

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Pivot (rotate) − A rotação permite rodar os eixos de visualização dos dados, disponibilizando uma representação alternativa dos mesmos.

De seguida são apresentados exemplos que têm como objectivo evidenciar o resultado da execução de cada uma das operações apresentadas anteriormente, nomeadamente o slice (Figura 5.16), o drill-down (Figura 5.16), o pivot (Figura 5.16), o dice (Figura 5.17) e o roll-up (Figura 5.17).

Figura 5.16 - Exemplos de operações de manipulação de cubos (1)

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directamente o resultado (informação gerada) nelas explícito (Han e Kamber, 2001).

Uma árvore de decisão integra nós, ramos e folhas. Nos nós, encontram--se os atributos a classificar, enquanto os ramos descrevem os valores possíveis para esses atributos. As folhas da árvore indicam as diversas classes em que cada registo pode ser classificado. A Figura 7.4 apresenta um exemplo de uma árvore de decisão que permite verificar a atribuição, ou não, de um determinado crédito, atendendo às características (atributos utilizados pelo modelo) dos clientes.

Figura 7.4 - Árvore de decisão: exemplo

As árvores de decisão podem ainda ser representadas por conjuntos de regras. Cada folha da árvore dá origem a uma regra, sendo o seu conteúdo apresentado na parte consequente da regra. A parte antecedente da regra integra uma conjunção de valores, associados aos atributos que existem no ramo que liga esta folha à raiz da árvore. Na árvore de decisão apresentada na Figura 7.4, uma das regras associadas à concessão de crédito aos clientes é: Se Bem Financiado = “Electrodoméstico” e Estado Civil = “Casado” e

Rendimento Bruto = “5001-10000” Então “Conceder” A Figura 7.5 apresenta um pequeno exemplo que retrata o processo de

indução de regras, isto é, sobre o modo de operação desta técnica. Como já referido anteriormente, na descrição da tarefa de classificação, na primeira etapa,

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Figura 8.4 - Montante total atribuído por estado civil e bem financiado

Figura 8.5 - Montante total atribuído por estado civil, número de filhos e

bem financiado

Para os clientes do estado civil Casado, e atendendo ao bem financiado, verifica-se que:

É aos clientes com 1 filho que é atribuída a maior fasquia de financiamento no bem Carro e no bem Electrodomésticos;

É aos clientes sem filhos que é atribuída a maior parte do financiamento no bem Mota;

É aos clientes com 2 filhos que é atribuída a maior parte do financiamento para o bem Móveis.

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8.3.2.1 CLASSE DE PRODUTO E CLASSE DE CUSTO DO PRODUTO

Esta primeira análise visa evidenciar a variação percentual média da quantidade de produtos vendida, no que diz respeito ao aumento de vendas após a realização das promoções. É utilizada como indicador de negócio (facto) a VariaçãoPercentualQuantidade e nas dimensões são consideradas a ClasseProduto e a ClasseCustoProduto.

A Figura 8.18 apresenta o cubo que permite a análise da informação referida no parágrafo anterior. Este cubo foi elaborado recorrendo às Pivot Tables do Microsoft® Excel, como já referido anteriormente. Além do cubo, a figura permite verificar que a ferramenta disponibiliza uma janela com os atributos disponíveis para análise, e ainda uma barra de ferramentas com as operações drill--down e roll-up, entre outras.

Figura 8.18 - Variação média da quantidade vendida atendendo à classe de

produto e ao custo do produto

Pela análise do cubo apresentado na Figura 8.18, é possível constatar que a classe que apresenta uma maior variação na quantidade de produtos vendida, em caso de promoção, é a classe das Bebidas (10,49%). A classe com menor variação está associada aos Alimentos (3,08%). Tal pode ser explicado pelo facto de os Alimentos constituírem um grupo de bens essenciais à nossa sobrevivência e que são sempre consumidos, independentemente de estarem em promoção, ou não. No

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Para o cenário acima descrito, a Figura 8.24 apresenta o esquema em estrela adoptado para o Data Mart do exemplo na área do Marketing. A opção por um esquema em estrela deriva do facto de apenas termos identificado para análise um único processo de negócio. Assim, o esquema em estrela integra a tabela de factos associada a este processo (CampanhaMarketing) e as dimensões sob as quais o mesmo será analisado: Cliente, Carro, Região, ContaOrdem, ContaPrazo, CréditoHabitação, ClasseIdade e ClasseVencimento.

Figura 8.24 - Esquema em estrela para o Data Mart (exemplo Marketing)

8.4.2 ANÁLISE DO DATA MART COM A FERRAMENTA OLAP

Como já referido anteriormente, os dados associados a este exemplo da área do Marketing são analisados recorrendo às funcionalidades das Pivot Tables do Microsoft® Excel.

Para o Data Mart apresentado na Figura 8.24, as próximas subsecções sistematizam a análise do indicador de negócio considerado no mesmo, CompraCampanhaAnterior, o qual permitirá identificar o perfil dos clientes atendendo às diversas dimensões consideradas no modelo.

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A Figura 9.10 apresenta a stream construída na fase de pré-processamento dos dados para transformar atributos com valores contínuos em atributos com valores discretos, para explorar os dados e identificar associações entre os diversos atributos e para concretizar a construção dos conjuntos de dados de Treino e de Teste.

Figura 9.10 - Pré-processamento dos dados (exemplo Banca)

Na stream apresentada na Figura 9.10, o nó DadosT permite o acesso aos dados seleccionados e tratados nas fases anteriores. Os nós ClasseRendimento, ClasseCredito, ClassePrestacao e ClasseIdade permitem a transformação dos atributos RendimentoBruto, ValorCredito, ValorPrestacao e Idade, em atributos com valores discretos, atendendo às classes definidas anteriormente e apresentadas na Tabela 9.1. O nó filter permite a eliminação dos atributos RendimentoBruto, ValorCredito, ValorPrestacao e Idade, uma vez que estes passam a ser representados pelas respectivas classes. Posteriormente, quatro nós Web permitem a análise dos dados (os mesmos serão apresentados de seguida) e dois nós Sample (1-in-2 e (1-in-2)) facilitam a divisão aleatória do conjunto de dados disponível para análise, no conjunto de dados de Treino e no conjunto de dados de Teste.

A transformação dos atributos com valores contínuos em atributos com valores discretos foi efectuada recorrendo à linguagem CLEM, conforme ilustra a Figura 9.11 para a criação do atributo ClasseRendimento.

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AA CCOONNSSTTRRUUÇÇÃÃOO SSOOCCIIAALL DDOO CCOONNHHEECCIIMMEENNTTOO:: AANNÁÁLLIISSEE DDEE DDAADDOOSS OORRGGAANNIIZZAACCIIOONNAAIISS

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Para que os resultados do processo de DCBD possam servir a organização no seu todo, torna-se necessário que aquele processo seja realizado no contexto de reforço de relacionamentos de trabalho, realização de actividades operacionais ou de gestão, utilização de artefactos digitais (i. e., padrões de comportamento e modelos de decisão produzidos pelo Clementine), persecução de metas e objectivos de negócio, realização de tarefas de rotina e/ou definição e cumprimento de normas e práticas sancionadas. Não é suficiente que apenas o decisor fique a conhecer melhor o negócio através dos resultados obtidos no processo de DCBD. A organização só aprende quando esse conhecimento pessoal for transmitido a outros membros da organização e se traduzir na instituição de novos entendimentos e práticas.

O processo de DCBD ficará enriquecido pela participação de agentes organizacionais com experiências de trabalho e competências diferentes. Esta variedade de perspectivas sobre o negócio, desafios e oportunidades permitirá uma melhor decisão sobre a informação a analisar e os algoritmos de Data Mining a utilizar. O facto de existirem múltiplas perspectivas pode ainda enriquecer a interpretação dos resultados do processo de DCBD, bem como conduzir a aplicações criativas desses resultados.

Tal como noutras situações, a diversidade de perspectivas e opiniões só poderá contribuir para uma maior eficácia do processo de DCBD, e utilizações criativas dos seus resultados, se o grupo de intervenientes tiver uma postura suficientemente aberta e tolerante para questionar as suas próprias convicções e preconceitos.

10.3 ORIENTAÇÕES PRÁTICAS PARA FACILITAR A PARTILHA DO CONHECIMENTO CRIADO

Uma das pré-condições essenciais para permitir que as pessoas se envolvam naturalmente na produção contínua de conhecimento é a existência de coesão organizacional ao nível de metas e objectivos, práticas de trabalho para os atingir, respostas a desafios e a mudanças internas e externas e coordenação de esforços. Para que as pessoas se sintam motivadas a partilhar o conhecimento, é ainda necessário que sintam que o seu próprio bem-estar depende do sucesso do grupo (Shaw, 1996).

A coesão organizacional, o sentimento de pertença e a noção de interdependência motivam os agentes organizacionais a abordar problemas e oportunidades comuns e a participarem activamente nos processos de decisão e