Tcc andré arimura - final
100
FACULDADE DO CENTRO LESTE ANDRE SADAO MORAES ARIMURA UTILIZAÇÃO DE FERRAMENTAS DE BUSINESS INTELLIGENCE COM FOCO NA GOVERNANÇA CORPORATIVA. SERRA 2010
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FACULDADE DO CENTRO LESTE
ANDRE SADAO MORAES ARIMURA
UTILIZAÇÃO DE FERRAMENTAS DE
BUSINESS INTELLIGENCE COM FOCO NA
GOVERNANÇA CORPORATIVA.
SERRA
2010
ANDRÉ SADAO MORAES ARIMURA
UTILIZAÇÃO DE FERRAMENTAS DE
BUSINESS INTELLIGENCE COM FOCO NA
GOVERNANÇA CORPORATIVA.
Trabalho de conclusão de curso apresentado ao curso de Sistema de Informação, da Faculdade do Centro Leste, como requisito parcial para obtenção do título de Analista de Sistemas. Orientador: Prof. MSc. Joeli Cuzzuol
SERRA
2010
ANDRÉ SADAO MORAES ARIMURA
UTILIZAÇÃO DE FERRAMENTAS DE BUSINESS INTELLIGENCE COM FOCO
NA GOVERNANÇA CORPORATIVA.
Trabalho de conclusão de curso apresentado ao curso de Sistema de Informação, da Faculdade do Centro Leste, como requisito parcial para obtenção do título de Analista de Sistemas.
Orientador: Prof. MSc. Joeli Cuzzuol Aprovada em .......... / ........... / ..............
___________________________________________________________________________
Prof. Orientador: Joeli Cuzzuol MSc. em Engenharia de Produção
___________________________________________________________________________
Examinador Externo: Fabiano Cézar Gomes Nascimento MBA em Controladoria e Finanças
___________________________________________________________________________
Prof Examinador: Anselmo Frizera Junior MSc. em Sistemas de Informação
Dedico este trabalho de conclusão de curso a minha esposa Keyt Lua Salaroli Rodde e filhas Ana Clara Verbena Salaroli e Selena Salaroli Arimura pelas ausências noturnas no período de estudo do curso e paciência pelo stress conseqüente (só quem ama releva de verdade), minha mãe Ednalva de Matos Moraes por sempre confiar no que acreditei acerca de minha vida em cada momento dela e o exemplo de se doar aos menos favorecidos sem esperar reconhecimento, e a todas as pessoas que passaram pela minha vida e concordaram que ser diferente não é um defeito e sim algo que te torna especial, mesmo sabendo que a única igualdade que temos é que somos todos diferentes.
AGRADECIMENTO Agradeço a minha esposa Keyt Lua Salaroli Rodde por existir e nos completar, suas aulas de português e ao radicalismo contra a falta de cultura, a todo corpo docente com o qual convivi nestes anos de graduação na Universidade Centro Leste, aos meus companheiros de sala de aula pela convivência e troca de experiências nestes vários períodos letivos, ao meu orientador Joeli Cuzuol pelo voto de confiança e senso crítico, aos coordenadores do curso de sistemas de informação, aos companheiros de trabalho que somaram construtivamente na visão profissional que obtive nos períodos bons e difíceis que enfrentei e a todos que em acertos ou erros, estavam ao meu lado aprendendo ou ensinando com a vida.
Tenha coragem de seguir seu coração e intuição. Eles já sabem o que você realmente deseja. Todo o resto é secundário. Você pode encarar um erro como uma besteira a ser esquecida, ou como um resultado que aponta uma nova direção. (Steve Jobs).
RESUMO
Ferramentas de Business Intelligence (BI) ou sistema de Inteligência de Negócio e a nova
visão da Governança Corporativa (GC), analisados separadamente, representam dentro da
atualidade um novo foco da sustentabilidade e excelência nas estratégias de negócios em
geral. Sendo que na literatura atual, a simbiose dos dois conceitos é praticamente inexistente.
Com o objetivo de iniciar um estudo que defina a base conceitual dos assuntos, a contribuição
desse estudo apresentará os conceitos bases que possibilitem um futuro modelo teórico para o
uso das ferramentas de sistemas de Inteligência de Negócio, mais especificamente na fase de
identificação das necessidades informacionais, integrando os novos conceitos de da
Governança Corporativa em relação aos requisitos financeiros, não financeiros,
responsabilidade social e outras visões que fogem do antigo conceito o qual passa a compor o
conjunto de informações relevantes a serem gerenciadas pelas empresas. A pesquisa
bibliográfica lista de forma seqüencial os tópicos que levam ao entendimento dos dois
assuntos chaves, possibilitando a compreensão da relevância em busca da excelência. A
questão de pesquisa de como integrar a gestão das informações relativas á GC aos indicadores
de desempenho tradicionais na concepção dos sistemas de Inteligência de Negócio levará a
uma compreensão conceitual e por fim a busca de Indicadores em Perspectiva. Por um lado, a
incorporação da Governança Corporativa à estratégia empresarial depende fundamentalmente
de variáveis relacionadas à organização, as quais foram identificadas de forma genérica e
mutáveis em relação aos objetivos específicos dos indicares para cada negócio. Por outro
lado, a pesquisa buscará a existência genérica dos mesmos, categorizando os indicadores de
desempenho de tal forma que a gestão e a estratégia da empresa possam ser avaliadas e
analisadas em um único modelo que integre não somente as dimensões sociais e ambientais,
mas também dimensões tradicionais de negócio. Tendendo a definição de uma estrutura
multidimensional para integração dos indicadores econômicos, sociais e ambientais
evidenciando ser possível o início de um processo que leva a excelência na Governança
Corporativa.
Palavras-chave: Business Inteligence , Governança Corporativa, Ferramentas de Avaliação da
excelência.
ABSTRACT
Business Intelligence (BI) tools or Business Intelligence system (BIS) and the new Corporate
Governance (CG), when analyzed separately, stand for new focus on sustainability and
strategy excellence in general, provided the symbiosis of both issues on current Literature is
basically nule. Within the aim of initiating a wider research in order to define conceptual
bases on both fields (BI and CG). This work will contribute to present the basic concepts to
enable an upcoming theorical model to the use of BIS tools, more specifically at the
information need identification phase, integrating the new concepts of CG in relation to
financial and non-financial requirements, social awareness, and other views which are distant
of the old concept, the late which will meet the relevant information to be managed in
companies. The bibliographic research carried out for such paper lists on a sequential basis
the topics which lead to the realizing of both topics (BIS and CG) allowing then to be
understood on the aim of excellence by relevance. The matter of how to integrate the
information related to CG to the traditional performance indicators in BIS concept will lead to
a new conceptual understanding and finally to the seeking of new perspective indicators. In
one hand the incorporation of CG into strategic management depends mainly on subjects
related to organization which have been identified generically and changeably in relation to
specific objective indicators in each business fields. On the other hand this research will trace
the general existence of such categorizing performance indicators in such a way that
management and enterprise strategy may be analyzed and assessed in as an only model
integrating not only social and environmental awareness as well as traditional business
dimensions. Tending to the defining of a multidimensional structure to integrate economical,
social and environmental indicators it is possible to start a process that will guide us into
excellence in Corporate Governance.
Key-words: Business Intelligence, Corporate Governance, Excellence Evaluation tools.
SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO............................................................................................................... 11
1.1 OBJETIVOS................................................................................................................... 13
1.1.1 OBJETIVO GERAL................................................................................................... 13
1.1.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS...................................................................................... 13
1.2 JUSTIFICATIVA........................................................................................................... 14
1.3 METODOLOGIA.......................................................................................................... 14
2 REFERENCIAL TEORICO.......................................................................................... 16
2.1 GOVERNANÇA CORPORATIVA.............................................................................. 16
2.1.1 Conceito de Governança Corporativa..................................................................... 16
2.1.1.1 Ética Empresarial..................................................................................................... 21
2.1.1.2 Teoria do Agenciamento.......................................................................................... 22
2.1.2 Estrutura conceitual.................................................................................................. 24
2.1.2.1 Conselho de Administração – Assembléia Geral..................................................... 24
2.1.3 Modelos de Governança Corporativa..................................................................... 26
2.1.3.1 Competências........................................................................................................... 28
2.1.4 Códigos das melhores práticas de Governança Corporativa................................ 30
2.2 BUSINESS INTELLIGENCE...................................................................................... 31
2.2.1 Histórico............................................................................................................... 31
2.2.2 Principais conceitos que compõe o Business Intelligence..................................... 34
2.2.2.1 Dados................................................................................................................... 34
2.2.2.2 Informações........................................................................................................ 34
2.2.2.3 Software................................................................................................................ 35
2.2.2.4 Banco de Dados..................................................................................................... 36
2.2.2.5 Gestores.................................................................................................................. 36
2.2.2.6 Empresas........................................................................................................... 37
2.2.3 Ferramentas do Business Inteligence....................................................................... 39
2.2.3.1 Ferramentas de metadados....................................................................................... 39
2.2.3. Ferramentas Data Marts........................................................................................ 41
2.2.3. Data Warehouse............................................................................................... 43
2.2.3.4 Ferramentas OLAP (Online Analytical Processing)................................................ 47
2.2.3.5 Ferramentas ETLs (Extract, Transform and Load)……………………………….. 52
2.2.3.6 4 Ferramentas Data Mining................................................................................... 56
2.2.3.7 Ferramentas BPM (Business Performace Monitoring)............................................ 58
2.2.3.8 Ferramentas de BAM (Business Activity Monitoring)............................................. 60
2.2.3.9 EIS (Executive Information System)................................................................... 63
2.2.3.10 Sistemas de apoio à decisão - SAD (DSS - Decision Support Systems)................ 72
2.2.4 Foco em Sistemas de Suporte a Decisão.............................................................. 75
2.2.4.1 Nível Operacional............................................................................................... 75
2.2.4.2 Nível Tático......................................................................................................... 76
2.2.4.3 Nível Executivo...................................................................................................... 76
2.2.4.4 Metodologia e Gestão............................................................................................. 77
2.2.4.5 Identificando indicadores...................................................................................... 78
2.2.4.6 Categorias dos indicadores....................................................................................... 79
2.2.5 Fatores Críticos de Sucesso (FCS) do projeto BI................................................... 80
2.2.5 Benefícios gerados pelo Business Intelligence..................................................... 81
2.3 EXCELÊNCIA DA GOVERNANÇA CORPORATIVA
SUSTENTADA POR BUSINESS INTELLIGENCE............................................................
83
2.3.1 Conceito de excelência para Governança Corporativa......................................... 83
2.4 EXISTE UM MAPA DE INDICADORES
ESTRATÉGICOS PERTINENTES À MEDIÇÕES DE EXCELÊNCIA ?........................
85
2.4.1 Indicadores clássicos............................................................................................. 85
2.4.2 Indicadores da nova visão de GC........................................................................... 89
3 CONCLUSÃO........................................................................................................... 92
4 REFERENCIAS............................................................................................................. 94
11
UTILIZAÇÃO DE FERRAMENTAS DE BUSINESS
INTELLIGENCE COM FOCO NA GOVERNANÇA CORPORATIVA.1
André Sadao Moraes Arimura 2
1 INTRODUÇÃO
A definição de ferramentas específicas que considere fatores relacionados ás constantes
mudanças em relação á globalização, diferenças sociais, diversificação econômica, políticas
distintas, dificuldades e facilitações geográficas afeta drasticamente a capacidade estratégica
de uma gestão empresarial.
Sistemas de Informação Computadorizados são criados quando são agregados vários
dispositivos computacionais através de uma rede de computadores, que utilizam uma base de
dados e outros programas, os quais são operados continuamente por uma ou mais pessoas ao
longo de um período de tempo. Estes sistemas realizam em geral um conjunto de tarefas que
suportam o funcionamento de uma organização (pública, privada, doméstica ou pessoal).
Possui vários elementos inter-relacionados que coletam (entrada), manipulam e armazenam
(processo), disseminam (saída) os dados e informações e fornecem um mecanismo de
feedback (retorno da informação). No momento que em os dados manipulados pelo sistema
fazem sentido para o funcionamento da organização eles criam "informação".
O desenvolvimento e implantação de um Modelo de Gestão Estratégica apoiado por Sistemas
de Inteligência de Negócio (BI) é o grande desafio para as empresas serem competitivas na
era da Informação. O diferencial está na forma que uma empresa define e desdobra sua
estratégia, e na sua competência em usar de forma inteligente as informações, visando garantir
a rápida e eficaz tomada de decisões, em todos os níveis.
1 Projeto de Pesquisa apresentado à disciplina “Trabalho de Conclusão de Curso 1 – Inf.”, como um dos requisitos para a nota N2 e para aprovação na disciplina. 2 Aluno(s) do curso Sistemas de Informação, da UCL – Faculdade do Centro Leste.
12
O Business Intelligence é um conjunto de ferramentas para definir estratégias de
competitividade nos negócios de uma empresa (MOREIRA, 2007). Hoje, uma empresa que
possui uma montanha de dados e não tem uma das ferramentas estratégicas não consegue
extrair informações para tomada de decisão. O objetivo maior das técnicas de BI é a definição
das regras e técnicas para a formatação adequada de volumes de dados, visando transformá-
los em depósitos estruturados de informações, independente de sua origem.
O termo Corporate Governance (Governança Corporativa), no entanto, pode ser definido
como o conjunto de processos, costumes, políticas, leis, regulamentos e instituições que
regulam a maneira como uma empresa é dirigida, administrada ou controlada. Inclui também
as relações entre os diversos atores envolvidos (os stakeholders) e os objetivos pelos quais a
empresa se orienta (TEIXEIRA & OUTROS, 2003). Os principais atores tipicamente são os
acionistas, a alta administração e o conselho de administração. Outros participantes da
governança corporativa incluem os funcionários, fornecedores, clientes, bancos e outros
credores, instituições reguladoras (como a CVM, o Banco Central, etc.), o meio-ambiente e a
comunidade em geral.
A principal preocupação de uma Governança Coorporativa é garantir a aderência dos
principais atores a códigos de conduta pré-acordados, através de mecanismos que tentam
reduzir ou eliminar os conflitos de interesse e as quebras do dever fiduciário. Um problema
relacionado, entretanto normalmente tratado em outro fórum de discussão é o impacto da
governança corporativa na eficiência econômica, com uma forte ênfase em maximizar valor
para os acionistas. Incluem instrumentos para monitorização e possibilidade de
responsabilização dos gestores pelas suas decisões (ou atos de gestão). O corporate
governance visa diminuir os eventuais problemas que podem surgir na relação entre gestores
e acionistas e, consequentemente, diminuir o risco de custos de agência.
E por fim, visa aumentar a probabilidade dos fornecedores de recursos garantirem para si o
retorno sobre seu investimento, por meio de um conjunto de mecanismos no qual se inclui o
Conselho de Administração e outros que compõe os pilares conceituais da Governança
Corporativa.
As ferramentas de monitoramento do Business Intelligence devem ser entendidas como
qualquer ação tomada pela administração (assim compreendida tanto a alta administração
como os níveis gerenciais apropriados) para aumentar a probabilidade de que os objetivos e as
13
metas estabelecidas sejam atingidas. A alta administração e a gerência planejam, organizam,
dirigem e controlam o desempenho de maneira a possibilitar uma razoável certeza de
realização com alinhamento organizacional nos níveis estratégico, tático e operacional. Ao
mesmo tempo, automatizando e administrando os processos mais essenciais relacionados a
várias atividades, inclusive a definição de metas estratégicas, indicadores críticos de
desempenho, gestão de riscos, gestão de processos, gestão de projetos, gestão de serviços,
aplicação de indicadores e controles, auditorias e ações corretivas.
Dada a importância de um sistema integrado de informações que gere base decisória nos
pilares gestão de uma empresa em busca da excelência na Governança Corporativa, a presente
pesquisa buscou resposta para a seguinte questão de investigação:
Utilização de ferramentas de Business Intelligence com foco na governança corporativa.
1.1 OBJETIVOS
1.1.1 OBJETIVO GERAL
O objetivo geral do presente projeto foi de investigação da aplicação de ferramentas de
Business Intelligence na governança corporativa empresarial.
1.1.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS
De forma específica, esse estudo teve por objetivos:
14
• identificar as recomendações - no que diz respeito ao tema - dadas pelos autores e
pesquisadores;
• investigar os conceitos bibliográficos no que tange ao tema.
1.2 JUSTIFICATIVA
A escolha do tema justificou-se pela necessidade das grandes empresas estarem sempre
melhorando as ferramentas utilizadas na Governança Corporativa, para assim sobreviverem
no mercado altamente competitivo e globalizado.
O estudo contribuiu para o desenvolvimento teórico e prático dentro das disciplinas do curso,
uma vez que, foi possível visualizar na prática o que já foi abordado nas disciplinas, aplicando
e ampliando os conhecimentos auferidos ao longo dos quatro anos de estudo, através da
comprovação da realidade. Além disso, colaborou para a formação de um profissional crítico,
capaz de detectar e equacionar problemas inerentes à área de sistemas de informação.
1.3 METODOLOGIA
Considerando-se o critério de classificação de pesquisa proposto pela faculdade, quanto aos
fins e quanto aos meios, tem-se:
• quanto aos fins – trata-se de uma pesquisa exploratória pois pretende proporcionar
uma maior familiaridade com o tema, levando ao aprimoramento de idéias; e
• quanto aos meios – a pesquisa, foi bibliográfica. Bibliográfica, pois para
fundamentação teórica do trabalho, realizou-se investigação sobre o seguinte assunto:
15
Utilização de ferramentas de Business Intelligence com foco na governança
corporativa. A pesquisa bibliográfica justificou-se à medida que contribuiu para
sustentabilidade na elaboração conceitual de um assunto altamente novo e sem muitas
definições claras.
16
2 REFERENCIAL TEORICO
2.1 GOVERNANÇA CORPORATIVA
2.1.1 Conceito de Governança Corporativa
A governança corporativa surge no contexto da ética pessoal e empresarial e se refere a um
conjunto de ações através das quais “as sociedades são dirigidas e monitoradas”,
(CARVALHAL DA SILVA, 2005, p. 13), envolvendo os relacionamentos entre acionistas,
conselho de administração, diretoria, auditoria independente e conselho fiscal. As boas
práticas de governança corporativa têm por finalidade aumentar o valor da sociedade, facilitar
seu acesso ao capital e contribuir para sua perenidade.
De acordo com o IBGC (INSTITUTO BRASILEIRO DE GOVERNANÇA
CORPORATIVA, 2008) a governança corporativa é o sistema que assegura aos sócios-
proprietários o governo estratégico da empresa e a efetiva monitoração da diretoria executiva.
A relação entre propriedade e gestão se dá através do conselho de administração, da auditoria
independente e do conselho fiscal, instrumentos fundamentais para o exercício do controle. A
boa governança corporativa assegura aos sócios eqüidade, transparência, responsabilidade
pelos resultados (accountability) e obediência às leis do país (compliance).
OLIVEIRA (2006, p. 17) afirma que governança corporativa é:
O conjunto de práticas administrativas para otimizar o desempenho das empresas – com seus negócios, produtos e serviços – ao proteger, de maneira equitativa, todas as partes interessadas – acionistas, clientes, fornecedores, funcionários e governo - facilitando o acesso às informações básicas e melhorando o modelo de gestão.
LODI (2000, p. 136) ensina que:
Governança corporativa é o nome dado ao sistema de gestão das relações entre os acionistas, majoritários e minoritários, o Conselho de Administração, os auditores externos independentes e a diretoria da empresa.
17
Dos conceitos apresentados verifica-se que a governança corporativa, na prática, envolve a
gestão responsável da empresa em todos os seus níveis, a efetividade de seus resultados e a
confiança de todos os envolvidos com a organização, obtida através da transparência,
eqüidade, accountability e compliance.
Figura 01: Governança Corporativa. Fonte: CARVALHAL DA SILVA, 2005.
A governança corporativa surgiu com uma ação reflexa da ética, se estabelecendo como um
movimento que visava proteger os acionistas, principalmente os minoritários, de abusos dos
executivos, preponderantemente nas decisões estratégica da diretoria da organização. O
surgimento da governança corporativa coincide com a profissionalização da gestão dos
negócios, ou seja, o proprietário delega poderes a um executivo que em nome da empresa
toma decisões por vezes contrárias ao bom senso e interesses dos proprietários e demais
“stakeholders”. Para contrapor-se às decisões ilhadas dos executivos, o INSTITUTO
BRASILEIRO DE GOVERNANÇCA CORPORATIVA (2008, p.01) aponta que:
[...] a preocupação da governança corporativa é criar um conjunto eficiente de mecanismos, tanto de incentivos quanto de monitoramento, a fim de assegurar que o comportamento dos executivos esteja sempre alinhado com os interesses dos acionistas.
Segundo Carvalhal da Silva (2005) a governança corporativa é um conceito conhecido há
mais de 50 anos, porém esta denominação se tornou popular após os anos 90. Segundo
Diretoria Executiva
Acionistas Demais Partes Interessadas
Conselho de
Administração
Fiscalização
Controladores
Equidade de Direitos
Transparência Prestação de Contas “ Accountability ”
Diretoria Executiva
Acionistas Demais Partes Interessadas
Conselho de
Administração
Fiscalização
Controladores
Equidade de Direitos
Transparência Prestação de Contas “ Accountability ”
Estratégias
18
Andrade e Rossetti (2004) a expressão foi utilizada pela primeira vez em 1991 e no ano
seguinte foi definido o primeiro Código de Melhores Práticas de Governança Corporativa,
porém só em 1995 foi editado o primeiro livro que continha a designação “Corporate
governance” de autoria de R. Monks e N. Minow. De acordo com Oliveira (2006, p. 12-16):
[...] as primeiras discussões a respeito do assunto tiveram sua origem no tripé firmado pelo fundo LENS, pelo relatório Cadbury e pelos princípios da OCDE (Organização para Cooperação e Desenvolvimento Econômico); e o filtro básico do processo corresponde à Lei Sarbanes-Oxley.
Seguindo as informações do mesmo autor, o fundo LENS, foi criado em 1992 com o objetivo
de implantar um novo modelo de gestão visando melhores resultados e a consolidação de
maior valor para a empresa. O modelo tinha como foco, dentre outros, a atuação dos
acionistas que pela primeira vez poderiam monitorar a empresa e analisar a atuação da
organização; o compromisso com a ética e a geração de riquezas para a empresa e para a
comunidade onde atuam. O relatório Cadbury é referência na constituição e estruturação do
Conselho de Administração, bem como, da separação deste da Diretoria Executiva e, nas
diretrizes básicas para alocação da administração geral da empresa no Conselho de
Administração. Com relação à OCDE, esta contribui, estabelecendo que a Governança
Corporativa deva proteger os direitos dos acionistas tratando-os igualmente
independentemente de serem minoritários, majoritários, nacionais ou estrangeiros; que as
informações devem ser disponíveis e transparentes; divulgando-se oportunamente os fatos
relevantes e, que o Conselho de Administração deva ter sua atuação e responsabilidade bem
definidas.
Segundo o IBGC (2008), os sistemas de governança corporativa no mundo dividem-se em
dois grupos:
1. “Outsider System”: é aquele em que os acionistas são pulverizados e estão alheios ao
comando diário da empresa. Dentro deste sistema encontra-se o modelo anglo-saxão adotado
nos Estados Unidos e Reino Unido, sendo caracterizado da seguinte forma:
- Estrutura de propriedade dispersa nas grandes empresas;
- papel importante do mercado de ações na economia;
19
- ativismo e grande porte dos investidores institucionais; e
- foco na maximização do retorno para os acionistas (“shareholder oriented”).
Para Andrade e Rossetti (2004) este modelo é voltado para os interesses de acionistas e
gestores com relação ao valor, riqueza e retorno e, os indicadores de desempenho voltados
para demonstrações patrimoniais e financeiros.
2. “Insider System”: é aquele em que grandes acionistas estão no comando das operações
diárias, diretamente ou via pessoa de sua indicação. Dentro deste sistema encontra-se o
sistema de governança corporativa da Europa Continental e Japão, que se caracteriza da
seguinte forma:
- Estrutura de propriedade mais concentrada;
- presença de conglomerados industriais financeiros;
- baixo ativismo e menor porte dos investidores institucionais; e
- reconhecimento mais explícito e sistemático de outros “stakeholders” não financeiros,
principalmente funcionários (“stakeholder oriented”).
Segundo Andrade e Rossetti (2004), este modelo agrega, além dos resultados financeiros
previstos no modelo anterior, atenção também para a sustentabilidade, função social e
elaboração de balanços sociais.
Além desta divisão em dois grandes grupos, interessante é o quadro apresentado por Silva
(2006), que resume as principais características da Governança Corporativa, existentes em
seis diferentes países:
20
Estados
Unidos
Reino Unido Alemanha França Itália Japão
Funcionários *Mão de obra
flexível
*Baixa
sindicalização
*Empregos á
vontade
*Mercado de
trabalho
flexível
*Conselhos de
trabalho
*Co-
determinação
*Alta
capacitação
*Mercado de
trabalho não
flexível
*Conselhos de
trabalho
*Baixa
sindicalização
*Contratos de
curta duração
*Contratos de
longo prazo
*Mercados de
trabalho rígido
*Capacidade
média
*Sindicato
empreendedor
*Emprego
vitalício
*Capacitação
média
Acionistas *Investidores
institucionais e
individuais
*Dispersos
*Investidores
institucionais
e individuais
*Dispersos
*Outras
empresas não
financeiras
*Bancos
*Investidores
estrangeiros
*Estado
*Estado
*Famílias
*Outras
empresas não
financeiras
*Bancos
Governo *Políticas
liberais
*Com isenção
de interesses
*Barreiras
baixas para
aquisição
*Políticas
liberais
*Com isenção
de interesses
*Barreiras
baixas para
aquisição
*Políticas
protecionistas
*Barreiras
médias para
aquisições
*Políticas
protecionistas
*Intervencionista
*Barreiras
médias para
aquisições
*Políticas
protecionistas
*Intervencionista
*Fortes
barreiras para
aquisições
*Políticas
protecionistas
*Fortes
barreiras para
aquisições
Conselho de
Administração
*Ativismo
elevado
*Alta % de
membros que
foram definidos
por pressão
dos
investidores
*Ativismos
elevado
*Alta % de
membros que
foram
determinados
por lei
*Ativismo
moderado
*Detentores
de papeis
representam
minoria
significativa
*Tamanho
médio
*Ativismo
moderado
*Minoria de
membros
externos
*Tamanho
médio
*Ativismo baixo
*Grande % de
membros
pertencentes á
empresa
*Tamanho
médio
*Ativismo
baixo
*Grande % de
membros
pertencentes á
empresa
*Tamanho
grande
Diretoria
Executiva
*Formação
profissional
(Finanças/MBA)
*Alguns
executivos
nascidos fora
do país
*Mercados de
trabalho
abertos
*Formação
semi-
profissional
*Alguns
executivos
nascidos fora
do país
*Mercados de
trabalho
abertos
*Formação
técnica
*poucos
executivos
nascidos fora
do país
*Mercado de
trabalho
fechado
(longo prazo)
*Formação
educacional
comum
*Vínculos com o
Estado
*Poucos
executivos
nascidos fora do
país
*Mercados de
trabalho
fechados (longo
prazo)
*Não
profissional
*Sem
executivos
nascidos fora do
país
*Mercados de
trabalho
fechados (longo
prazo)
*Formação
educacional
comum
*Sem
executivos
*Mercados de
trabalho
fechados
(longo prazo)
Figura 02: Principais características da Governança Corporativa. Silva (2006).
21
2.1.1.1 Ética Empresarial
Fazendo referência a Arruda (2001), a ética, seja pessoal ou empresarial, surge para proteger a
sociedade, uma vez que fomenta valores comuns e de acordo com Laurindo (2002), torna
cada um responsável por seus atos. É neste sentido que os conceitos de ética e de governança
corporativa se entrelaçam e permitem a sobrevivência da organização, dando-lhe mais valor
perante a sociedade.
Alimentando esta idéia, Andrade e Rossetti (2004, p 36) argumentam “que a ética constitui
um conceito crítico para a governança corporativa” e que após a crise de confiança mundial,
conseqüente dos escândalos nos Estados Unidos, tornou-se necessário e legal a adoção de
códigos de ética para os conselhos de administração e executivo. É uma obrigação também
das empresas disseminarem a idéia de que a ética é parte da cultura organizacional e não um
conceito teórico e isolado da realidade das organizações.
Álvares & outros (2008), apontam como razões para a governança corporativa as falhas nas
relações entre os “stakeholders” e a organização; a criação de conselhos descomprometidos e
que não vigiam os interesses dos proprietários e a própria atuação da direção executiva com
interesses conflitantes com os dos acionistas, controladores ou minoritários.
Child e Rodrigues (Apud ÀLVARES & OUTROS, 2008, p. 35) afirmam que:
[...] a governança corporativa preocupa-se em assegurar que os executivos gerenciem as firmas honesta e efetivamente de forma a garantir um retorno justo e aceitável àqueles que investiram recursos na firma.
Ao analisar estas razões, percebe-se que todas permeiam os conceitos da ética, o que permite
afirmar que a governança corporativa, é dependente das normas éticas.
É certo, como diz Laurindo (2002), que a construção de redes de confiança é um objetivo da
ética e da moral. Monitorar, assegurar eqüidade, transparência, responsabilidade e obediência
às leis, da governança corporativa, donde, concluí-se, que a ética e a governança corporativa
são conceitos que se complementam mutuamente e um não pode prescindir dos princípios do
outro.
22
2.1.1.2 Teoria do Agenciamento
Segundo Silva (2006) a teoria da agência pode ser considerada como uma contribuição
fundamental no sentido de enriquecer a teoria econômica, exprimindo em linguagem
econômica uma grande parte dos fenômenos que constituem a prática social da contabilidade
financeira, uma vez que permite reconhecer a existência de conflitos de interesses entre os
diversos agentes interessados na empresa.
Uma relação de agência é uma relação na qual uma das partes nela envolvida – conhecida
como principal – contrata a outra – conhecida como agente – para levar a cabo uma tarefa no
seu interesse. É o caso da relação entre acionistas, proprietários de empresa, e os seus
gestores, em que os primeiros delegam aos segundos a autoridade de tomar decisões relativas
ao funcionamento da empresa. É também o caso da relação entre os gestores, atuando agora
em nome de acionistas, em que os últimos delegam a gestão do seu investimento aos
primeiros.
Ainda de acordo com o mesmo autor, os problemas estudados pela teoria da agência surgem
quando: a) existe uma divergência de interesses entre as partes e cada uma delas prossegue os
seus próprios objetivos e b) existem assimetrias de informação entre as partes. Nestas
circunstâncias, surge a possibilidade dos agentes não respeitarem os interesses dos principais,
sendo custoso para estes saber se assim é ou não – trata-se de um problema de risco moral.
Por outro lado, é possível que os agentes forneçam deliberadamente informação errada –
trata-se do problema de seleção adversa.
Como é pouco provável que os interesses do principal e do agente sejam convergentes e que
este último aja espontaneamente em conformidade com os interesses do primeiro, o principal
deve procurar limitar as divergências instaurando mecanismos de incentivo e também meios
de supervisão com o objetivo de limitar as ações do agente que não se conformem com os
seus objetivos.
Diante destes imperativos, surgem a governança corporativa e as normas que regulam a
prática social, haja vista que constituem mecanismos de mediação nas relações que se
estabelecem entre os diversos agentes sociais e têm conseqüências econômicas e sociais,
conforme podemos observar através da figura a seguir.
23
Figura 03: O problema de agência dos gestores e a governança corporativa. Fonte: Silveira & Outros (2003).
Os conflitos mais estudados, por serem aqueles que têm conseqüências econômicas mais
significativas, têm sido sem dúvida os que opõem acionistas a gestores. Mas os agentes
interessados na empresa são os mais diversos e incluem trabalhadores, fornecedores, clientes,
o Estado e o público em geral, e também os seus interesses não serão coincidentes entre si e
relativamente aos dos gestores e acionistas.
24
2.1.2 Estrutura conceitual
2.1.2.1 Conselho de Administração – Assembléia Geral
Segundo importante estudo de Carvalhal da Silva (2005: 58):
O Conselho de Administração é um dos principais mecanismos de alinhamento de interesses entre acionistas e gestores no sistema de governança corporativa de uma determinada companhia. Além do Conselho de Administração, mecanismos internos como o sistema de remuneração de gestores e a posse de ações por parte dos executivos, e mecanismos externos como a obrigatoriedade da divulgação de informações periódicas sobre a companhia, a presença de um mercado de aquisição hostil e a existência de um mercado de trabalho competitivo também são elementos importantes para a redução dos custos de agência resultantes de tomadas de decisão não maximizadoras da riqueza dos acionistas por parte dos executivos.
Da leitura dos diversos conceitos de governança corporativa apresentados, todos se referem de
mondo inequívoco a importância do Conselho de Administração.
Antes, porém, de discorrer sobre sua importância e composição, relevante se faz apresentar a
estrutura completa envolvida na governança corporativa. Oliveira (2006) considera
inicialmente o organograma da alta administração da empresa, apresentando a Assembléia
Geral como órgão máximo, a seguir verifica-se o Conselho de Administração, entre estes,
como “staff”, o Conselho Fiscal. Abaixo do Conselho de Administração, encontra-se a
Auditoria Externa e Comitês, (staff) e na seqüência a Presidência Executiva, que por sua vez,
tem como apoio a Auditoria Interna. Silva (2006, p. 17) destaca como componentes, além dos
citados, os Conselhos Consultivos e as Auditorias Independentes.
Pai (2008) afirma que segundo consta no Regulamento de Listagem do Novo Mercado, o
Conselho de Administração, que é um órgão deliberativo, que decide por maioria de votos,
tem atribuições, deveres e responsabilidades e composição que a legislação definir, bem como
outras estabelecidas no estatuto social. Para Lodi (2000, p.77) este representa os interesses
dos acionistas e sua missão é “zelar pela segurança e favorável evolução dos valores
patrimoniais da sociedade”. Segundo Silva (2006) a função deliberativa torna suas decisões
normativas, não executivas, não podendo nenhum de seus membros agir isoladamente, o que
25
difere da diretoria executiva, cujos membros podem agir isolada ou conjuntamente de acordo
com o estatuto.
Lodi (2000) sugere que o Conselho de Administração seja composto por um presidente e até 8
conselheiros, com o total de 6 a 9 membros eleitos pela assembléia geral. Segundo o mesmo
autor tem, dentre outras, os seguintes deveres e responsabilidades:
- Fixar a orientação geral dos negócios da empresa;
- escolher, eleger e destituir diretores da empresa e fixar-lhes atribuições;
- convocar a assembléia geral quando julgar conveniente;
- escolher e destituir os auditores independentes;
- elaborar e alterar o Regimento Interno do Conselho;
- deliberar sobre propostas e alteração de capital social;
- fixar diretrizes, políticas e objetivos básicos de médio e longo prazo;
- aprovar os Relatórios de Administração, balanços e orçamentos;
- assegurar a integridade fiscal, financeira, contábil da empresa, além do cumprimento de toda
legislação em vigor; e
- avaliar periodicamente o desempenho da sociedade.
26
Figura 4: Estrutura organizacional da governança corporativa. Fonte: Eletrosul (2008).
2.1.3 Modelos de Governança Corporativa
Conforme Brandão (2006), o sistema de governança corporativa adotado pelas empresas
depende, na maioria das vezes, do ambiente em que estão inseridas. O sistema financeiro
local, por exemplo, modela o mercado de capitais e acaba influenciado pelo sistema de
governança corporativa adotado pelas empresas. A figura 05 retrata alguns modelos de
governança corporativa.
27
Características definidoras
Modelo
Anglo-Saxão
Modelo
Alemão
Modelo
Japonês
Modelo Latino
Europeu
Modelo Latino
Americano
Financiamento
Predominante
Equity Debt Debt Indefinida Debt
Propriedade e Controle
Dispersão Concentração Concentração com
cruzamento
Concentração Familiar concentrado
Propriedade e Gestão
Separado Sobrepostas Sobrepostas Sobrepostas Sobrepostas
Conflitos de agencias
Acionista
Direção
Credores
Acionistas
Credores
Acionistas
Majoritários
Minoritários
Majoritários
Minoritários
Proteção Legal e Minoritária
Forte Baixa Ênfase Baixa Ênfase Fraca Fraca
Conselho de Administração
Atuantes, Foco em Direitos
Atuantes, Foco em
Operações
Atuantes, Foco em
Estratégias
Pressões para Maior Eficácia
Vínculos com Gestão
Liquidez da Participação
Acionária
Muito Alta Baixa Baixa Baixa Especulativa e Oscilante
Forças de Controle mais
Atuantes
Externas Internas Internas Internas Migrando para
Externas
Internas
Governança
Corporativa
Estabelecida Estabelecida Baixa Ênfase Ênfase em alta
Embrionária
Abrangência dos Modelos
de Governança
Baixa Alta Alta Mediana Em Transição
Figura 05: Modelos de governança corporativa: uma síntese comparativa. Fonte: Brandão (2006).
Com base em Nash (2001), o modelo americano de governança corporativa está direcionado
ao acionista, ou seja, utiliza mecanismos cujos objetivos consistem no alinhamento dos
interesses da administração aos dos acionistas. Essa é uma das razões pelas quais, nos Estados
Unidos, as ações têm um valor maior quando comparadas com outros mercados. Nos Estados
Unidos e no Reino Unido, os mercados de capitais participam mais do controle acionário das
empresas. Na Alemanha e no Japão, as instituições financeiras participam do controle das
28
organizações. Na Europa Continental, os acionistas se organizam em blocos para poderem
exercer o poder nas companhias.
Segundo Nash (2001, p. 65):
[...] quanto à União Européia, o bloco tem procurado incentivar e sistematizar a implementação das práticas de governança corporativa nos estados-membros. Seguindo o padrão americano, a coordenação prevê estudos sobre as ações de longo prazo na estrutura dos conselhos de diretores das corporações, bem como responsabilizar os diretores por violações comercias da empresa.
Os sistemas de governança japonesa e alemã estão incluídos em um mesmo grupo, que possui
como característica principal a presença de uma grande concentração de propriedade que gera
incentivo e poder de monitorar e controlar a administração das empresas (ASHLEY, 2005).
Como acontece às empresas alemãs, as empresas japonesas também são privilegiadas com
acesso fácil a financiamentos de longo prazo, fornecidos pelos bancos com participação
nessas empresas. Entretanto, grande parte das empresas japonesas que estão listadas em
bolsas de valores é adquirida por outras empresas por meio de participação cruzada.
De acordo com O’brien (2001), o sistema alemão é caracterizado por um nível maior de
concentração acionária e por uma participação acionária de longo prazo, assim como possui
baixa liquidez no mercado de capitais. Por isso, nesse sistema, as organizações possuem
investidores que detêm parcela significativa das ações e, devido a esse fato, podem gerenciá-
las de forma mais efetiva. Essa concentração de propriedade dá ao investidor o incentivo e a
capacidade para monitorar e controlar a administração.
2.1.3.1 Competências
A Estrutura de Governança tem sido definida como sendo um conjunto de formas
organizacionais que condiciona o relacionamento entre agentes que estão empenhados em
29
uma atividade, determinando os incentivos individuais e a alocação dos recursos disponíveis
(SENHORAS & OUTRAS, 2006).
As estruturas de governança incluem as formas específicas de direito de propriedade dos
ativos, as regras básicas – contratuais ou não – que regulam as relações entre agentes, a
utilização de ativos comuns e individuais, a distribuição das rendas, previstas em contratos ou
residuais, instrumentos de depreciação e punição utilizados pelo grupo e o arcabouço
legal/institucional da economia que ampara as regras de convivência e os contratos
estabelecidos entre agentes (ANDRADE E ROSSETE, 2004).
As recentes pressões vêm no sentido de se constituir um conjunto de mecanismo através do
qual se possa exercer e monitorar o controle das corporações nacionais, isto é, a formação
daquilo que se chama Governança Corporativa.
A preocupação com essa questão, do controle das companhias, é resultado da separação entre
propriedade e gestão; numa corporação em que a propriedade fosse dispersa, tendo cada
acionista uma diminuta participação no capital total, fica difícil garantir que os executivos
estejam realmente compromissados com a maximização do valor para os acionistas. Assim, a
governança corporativa, pela Teoria da Agência, deveria resolver esse problema sem que
nenhum acionista individualmente arque com os custos de monitoramento da administração,
isso seria possível em mercados competitivos de controle corporativo que garantissem a
soberania dos acionistas.
Fica claro que os formuladores dessa teoria tinham em mente o modelo de propriedade
Anglo-saxão, cujo mercado de capital tem um papel fundamental, não sendo adequado para a
compreensão das estruturas de governança corporativa de outros países da Europa
Continental, Japão e Brasil, por exemplo, onde a questão é mais bem trabalhada sob a ótica,
de classificação dos sistemas de governança corporativo em sistemas de controle externo e
sistemas de controle interno (SILVA, 2006).
30
2.1.4 Códigos das melhores práticas de Governança Corporativa
Os Códigos das melhores práticas de governança corporativa são o conjunto de regras
preparadas visando institucionalizar e difundir as melhores práticas de governança e torná-las
uma cultura permanente (CARVALHAL DA SILVA, 2005).
Os principais objetivos e princípios básicos do Código (SILVA, 2006) são a transparência,
onde a administração deverá zelar por uma eficiente comunicação interna e externa; a
equidade, como uma obrigação da empresa de dar um tratamento justo e igualitário para os
“stakeholders”; a prestação de contas com responsabilidade (accountability), onde, os agentes
devem responder integralmente pelos atos praticados; e, a responsabilidade corporativa, onde,
os conselheiros e executivos devem zelar pela visão de longo prazo e sustentabilidade da
organização.
Para Carvalhal da Silva (2005, p. 49):
[...] um código de governança corporativa independentemente de sua origem, deve ter presença de membros independentes no conselho de administração, presença de comitês (auditoria, remuneração, entre outros) formados por membros do conselho para avaliar questões que precisem de análise mais profunda.
Dentre as regras das melhores práticas, Carvalhal da Silva (2005), destaca as seguintes:
- Estabelecer equilíbrio entre a diretoria executiva (CEO) e o conselho de administração,
funções que devem ser ocupadas por pessoas distintas;
- valorização do princípio “uma ação, um voto”;
- extensão para todos os acionistas do direito de “tag along” (mecanismo de proteção para
acionistas minoritários de uma companhia);
- criação e disseminação de um código de ética;
- maior nível possível de transparência de informações; e
- o conselho deve ser formado pelo maior número possível de conselheiros independentes.
31
2.2 BUSINESS INTELLIGENCE
2.2.1 Histórico
O término do século XIX ficou caracterizado por um período de desaceleração da economia e
dos avanços da primeira revolução industrial. Contudo, paralelamente, a virada do século
ficou marcada pela mudança da situação econômica mundial.
Conforme citado por Álvares & outros (1994, p.243):
[...] Essa desaceleração só foi revertida por volta da passagem do século, quando uma série de grandes avanços abriu novas áreas de investimento. Esses anos assistiram à vigorosa infância, senão ao nascimento, da energia e dos motores elétricos; da química orgânica e dos sintéticos; do motor de combustão interna e dos dispositivos automotores; da indústria de precisão e da produção em linhas de montagem – um feixe de inovações que mereceu o nome de segunda revolução industrial.
Inicia-se aí o ponto em que o sistema capitalista se consolida, a ciência e a tecnologia se unem
e surge uma inovadora base técnica, representada principalmente pela indústria
eletromecânica, gerando aumento de produtividade e consequente acumulo de capital.
A necessidade da informação para vida empresarial e de negócios, gera inovações
direcionadas a adequação as necessidades. Acarretando em um processo de seleção natural
empresarial, onde as que se adequaram as inovações beberam das oportunidades e
prosperidade nos negócios, ao contrario de outras que foram dizimadas e extintas.
Devido esta nova ordem do conhecimento, tornou-se imprescindível organizar o crescimento
e o uso da informação, onde os recursos (pessoas, máquinas, sistemas) possam ser utilizados
de forma mais produtiva, correta, eficiente e eficaz.
A informação transformou-se em recurso fundamental em qualquer organização. Ela é vista
como um conjunto de dados que possuem valor no processo de tomada de decisão. Sob este
aspecto, a informação é associada a um valor (seja ele estético, moral, ético, econômico ou
social) que afeta as decisões humanas, de qualquer tipo (NONAKA e TAKEUCHI, 1997).
32
Sendo que a questão mais importante dentro do conhecimento é que a informação por si só,
analisada isolada, não agrega valor algum. Onde associada logicamente estruturada a outras
informações torna-se um produto que possibilita existência de um processo decisório.
Para se falar do produto informação, faz-se necessário entender seu processo de utilização
desde o início.
Para gerar, armazenar, acessar, analisar e gerenciar a informação é utilizado a Tecnologia da
Informação (TI), que abrange os métodos, o software e a infra-estrutura que suporta o uso de
sistemas de informação e pode auxiliar as empresas a se conhecerem, descobrir potenciais e
novos mercados. Em meio a toda essa avalanche moderna, está o Businnes Intelligence-
Inteligência de Negocio (B.I.).
De uma febre chamada Sistemas Integrados de Gestão destacou-se o sistema Enterprise
Resouces Planning - Planejamento de recursos de um Empreendimento (ERP), que consiste
em uma evolução natural dos sistemas integrados. Também chamado de Pacotes integrados de
Gestão Empresarial, o ERP é um software que abrange toda a cadeia de suprimentos ou
suplly chain. Em suma, são sistemas que controlam uma empresa de ponta a ponta, da
produção às finanças.
Esses sistemas surgiram no final do século XX e sacudiram as grandes empresas, prometendo
aperfeiçoar ainda mais os seus processos de forma integrada. Ou seja, desde o pedido do
cliente, passando por todo o processo de produção, administrativo, financeiro e outros, até
chegar ao produto final, ou seja, o produto acabado devidamente entregue ao cliente. Com
eles as empresas vislumbraram principalmente agilidade e precisão no processamento de toda
sua cadeia e conseqüentes economias, gerando mais capital para ampliação e reinvestimento
nos negócios, gerando um retorno de médio e longo prazo.
Realmente as empresas conseguiram melhorar seus processos, mas faltava algo que auxiliasse
na análise da informação. Informações tão importantes, mas que acabam caindo no
esquecimento, armazenadas nos grandes bancos de dados destes sistemas.
O conceito chamado Business Intelligence (BI) - Inteligência de Negócios, bastante conhecido
no exterior e que vem se tornando ferramenta fundamental no processo de gestão empresarial
de grandes empresas nacionais e multinacionais surge como solução para ordenação e
aproveitamento de toda informação gerada na empresa, se tornando ferramenta indispensável
33
para uma gestão empresarial sólida e próspera, aliada, é claro, as competências de cada
segmento.
O BI é um termo muito utilizado; mas; ainda pouco compreendido no mundo dos negócios.
Pode-se notar, pelas diversas definições que serão apresentadas adiante, que o assunto está
longe de apresentar uma definição única.
Segundo Barbieri (2001), BI é, de forma mais ampla, a utilização de variadas fontes de
informação para se definir estratégias de competitividade nos negócios da empresa.
Segundo Arruda (2001) uma das maiores fornecedoras de software para BI – Microstrategy –
define BI como, injetar inteligência nas informações latentes nas empresas para traduzir
medidas tangíveis em estratégia e objetivos para a empresa.
O BI é um processo que envolve a coleta, análise e validação de informações sobre
concorrentes, clientes, fornecedores, candidatos potenciais à aquisição, candidatos à joint-
venture e alianças estratégicas. Incluem também eventos econômicos, reguladores e políticos
que tenham impacto sobre os negócios da empresa. O processo de BI analisa e valida todas
essas informações e as transforma em conhecimento estratégico (SERRA, 2002).
Para se montar uma ferramenta confiável para análise de informação se faz necessário ter
equipamentos (hardwares) e, principalmente, sistemas de informação (softwares) compatíveis
a estrutura e necessidade de uma empresa.
O conhecimento do negócio na era da competição global e das comunicações on-line passou a
ser chamado de BI ou IN (Inteligência de Negócios).
Como citado anteriormente, a empresa deve traçar suas metas e possuir ferramentas
compatíveis à estrutura da mesma, para então pensar em implantar um BI.
Já que inteligência é o resultado de um processo que começa com a coleta de dados e esses
dados são organizados e transformados em informações, a empresa deve possuir ferramentas e
estrutura compatíveis com o que deseja alcançar.
Um bom projeto de BI deve ser feito de forma modular, isto é, com a construção de pequenos
Datamarts (repositório de dados departamentais. Por exemplo, datamart de marketing), cujos
resultados sejam rapidamente visíveis.
34
Conforme Vanessa Noronha (2004) uma abordagem mais corporativa, que vise à construção
de um grande Data warehouse corporativo, já mostrou ser um grande risco, pois o projeto
torna-se demasiadamente longo (mais de um ano) e caro (centenas de milhares de dólares).
Ao mesmo tempo, um projeto com abordagem departamental deve ser feito com cuidado para
que haja integração total entre os datamarts e não haja retrabalho.
Como se pode observar, um projeto de BI é bastante complexo e deve ser feito a partir da
análise das informações do cliente.
2.2.2 Principais conceitos que compõe o Business Intelligence
2.2.2.1 Dados
Conforme Marta Valentim (2002) o termo “dado” aparece muito na literatura da área de
Ciência da Informação e de Informática. É definido por Miranda (1999, p.285) como um
conjunto de registros qualitativos ou quantitativos conhecidos, que organizado, agrupado,
categorizado e padronizado adequadamente transforma-se em informação.
2.2.2.2 Informações
Conforme Marta Valentim (2002) o termo “informação” é conceituado por vários autores,
entre eles: Wurman (1995) entende que esse termo só pode ser aplicado a aquilo que leva à
compreensão. O que constitui informação para uma pessoa pode não passar de dados para
35
outra. Páez Urdaneta (1998) também descreve o conceito de informação como dados ou
matéria informacional relacionada ou estruturada de maneira potencialmente significativa
(apud Ponjuán Dante, 1998). Da mesma maneira, Miranda (1999) conceitua informação como
sendo dados organizados de modo significativo, sendo subsídio útil à tomada de decisão.
McGarry (1999) considera que o termo 'informação' possui os seguintes atributos:
• É considerada como um quase sinônimo do termo fato;
• um reforço do que já se conhece;
• a liberdade de escolha ao selecionar uma mensagem;
• a matéria-prima da qual se extrai o conhecimento;
• aquilo que é permutado com o mundo exterior e não apenas recebido passivamente;
• definida em termos de seus efeitos no receptor; e
• algo que reduz a incerteza em determinada situação.
2.2.2.3 Software
Conforme Jorge Fernandes (2002) software é uma sentença escrita em uma linguagem
computável, para a qual existe uma máquina (computável) capaz de interpretá-la. A sentença
(o software) é composta por uma seqüência de instruções (comandos) e declarações de dados,
armazenável em meio digital. Ao interpretar o software, a máquina computável é direcionada
à realização de tarefas especificamente planejadas, para as quais o software foi projetado.
Em informática, são os programas instalados no computador. Dessa forma, é possível afirmar
que o B.I. utiliza softwares para o processo no entanto, B.I. não é um software.
36
2.2.2.4 Banco de Dados
Conforme Ramez Elmasri e Shamkant Navicat (2005) os bancos de dados e os sistemas de
bancos de dados se tornaram componentes essenciais no cotidiano da sociedade moderna. No
decorrer do dia, a maioria de nós se depara com atividades que envolvem alguma interação
com os bancos de dados. Por exemplo, se formos ao banco para efetuarmos um depósito ou
retirar dinheiro, se fizermos reservas em um hotel ou para a compra de passagens aéreas, se
acessarmos o catálogo de uma biblioteca informatizada para consultar uma bibliografia, ou se
comprarmos produtos — como livros, brinquedos ou computadores — de um fornecedor por
intermédio de sua página Web, muito provavelmente essas atividades envolverão uma pessoa
ou um programa de computador que acessará um banco de dados.
Até mesmo os produtos adquiridos em supermercados, em muitos casos, atualmente, incluem
uma atualização automática do banco de dados que mantém o controle do estoque disponível
nesses estabelecimentos.
Essas interações são exemplos do que podemos denominar aplicações tradicionais de banco
de dados, no qual a maioria das informações que são armazenadas e acessadas apresenta-se
em formatos textual ou numérico. Nos últimos anos, os avanços tecnológicos geraram
aplicações inovadoras e interessantes dos sistemas de banco de dados.
2.2.2.5 Gestores
São os responsáveis pelas empresas, pelos setores. Na grande maioria das vezes são aqueles
funcionários que já possuem um grau de comprometimento e um tempo maior na empresa.
Segundo o conceito clássico, desenvolvido por Henri Fayol (1994), o gestor é definido pelas
suas funções no interior da organização: é a pessoa a quem compete à interpretação dos
objetivos propostos pela organização e atuar, através do planejamento, da organização, da
37
liderança ou direção e do controle, a fim de atingir os referidos objetivos. Assim se conclui
que o gestor é alguém que desenvolve os planos estratégicos e operacionais que julga mais
eficazes para atingir os objetivos propostos, concebe as estruturas e estabelece as regras,
políticas e procedimentos mais adequados aos planos desenvolvidos e, por fim, implementa e
coordena a execução dos planos através de um determinado tipo de comando (ou liderança) e
de controle.
2.2.2.6 Empresas
Empresa é uma organização de pessoas com uma visão compartilhada de contribuição
socialmente legítima, definida em termos de desempenho econômico.
A definição acima, sintetizada a partir de leituras do decano da administração, Peter Drucker
(1981) parece suficientemente abrangente e sucinta ao mesmo tempo. Cada parte da definição
é rica em implicações a que empresários e administradores devem estar atentos. Vejam
algumas delas:
Organização de pessoas:
• Uma empresa é, basicamente, uma estrutura relacional humana e não deve ser
confundida com seus ativos, sejam quais forem;
• gestão de pessoas é gestão das relações organizacionais entre pessoas - ou é
uma aberração ética, paternalista e autoritária; e
• organização significa que uma determinada finalidade foi aplicada às relações
entre as pessoas, definindo-as e permitindo seu gerenciamento.
Visão compartilhada:
• Empreendedorismo é liderança, a capacidade de comunicar uma visão que
comprometa pessoas com uma causa comum - isso é a relação na base das
organizações;
38
• uma empresa deriva da iniciativa privada ou da iniciativa pública, do espírito
empreendedor que projeta visões de futuro motivadoras e agregadoras de
pessoas numa comunidade;
• emprego é um termo da economia, aplicado a recursos; compromisso é a
palavra que define a relação de uma pessoa com uma organização, na
administração; use a palavra errada e terá uma relação errada; e
• visão não é tarefa - o que a empresa faz deve ser conseqüência de para onde ela
está indo; se inverte essa ordem, tem-se, rapidamente, um problema de
identidade e sobrevivência.
Contribuição socialmente legítima:
• Toda empresa é uma concessão pública e existe por causa do interesse público;
• uma contribuição social não legitimada pela sociedade através de seus órgãos
oficiais gera quadrilhas, não empresas (a arte de administrar não pode, por si
só, distinguir umas das outras - a ética e o direito é que o fazem); e
• uma contribuição social não legitimada pela sociedade através dos mecanismos
do mercado (preços, crédito, etc.) gera falências.
Desempenho econômico:
• Organizações do primeiro setor (governo) e do terceiro setor (sociedade civil)
também têm desempenho econômico, mas suas contribuições não são definidas
por ele;
• desempenho econômico é, fundamentalmente, geração de riqueza - essa é a
razão fundamental da existência de empresas;
• desempenho econômico é a responsabilidade das empresas - daí, a relevância
da expressão accountability;
• desempenho econômico é mensurável e deve ser medido - daí, a relevância da
contabilidade; e
• desempenho econômico inclui lucratividade, rentabilidade e sustentabilidade.
Veja a figura a seguir:
39
Figura 06: Estrutura demonstrativa da relação dos principais componentes do BI de uma empresa. Fonte: Honda (2003).
2.2.3 Ferramentas do Business Inteligence
2.2.3.1 Ferramentas de metadados
Conforme Honda (2006), o conceito Metadado é considerado como sendo os "dados sobre
dados", isto é, os dados sobre os sistemas que operam com estes dados. Um repositório de
metadados é uma ferramenta essencial para o gerenciamento de um Data Warehouse no
momento de converter dados em informações para o negócio. Entre outras coisas, um
repositório de metadados bem construído deve conter informações sobre a origem dos dados,
regras de transformação, nomes e alias, formatos de dados, etc. Ou seja, esse "dicionário"
40
deve conter muito mais do que as descrições de colunas e tabelas: deve conter informações
que adicionem valor aos dados.
Os metadados são utilizados normalmente como um dicionário de informações e, sendo
assim, devem incluir:
• Origem dos Dados - Todo elemento de dado precisa de identificação, sua origem ou o
processo que o gera. Esta identificação é muito importante no caso da necessidade de
saber informações sobre a fonte geradora do dado. Esta informação deve ser única, ou
seja, cada dado deve ter uma e somente uma fonte de origem.
• Fluxo de Dados - Todo elemento de dado precisa ter identificado os fluxos nos quais
sofre transformações. É importante saber que dados servem de base para que
processos sejam executados.
• Formato de dados - Todo elemento de dados deve ter identificado seu tamanho e tipo
de dado.
• Nomes e Alias - Todo elemento de dados deve ser identificado por um nome. Este
nome pode ser da Área de Negócios ou um nome técnico. No caso de serem usados
alias para os nomes, podem-se ter os dois. Devem existir padrões para criação de
nomes e alias (ex.: convenções para abreviações), evitando assim ambigüidades.
• Definições de Negócio - Estas definições são as informações mais importantes
contidas nos metadados. Cada elemento de dado deve ser suportado por uma definição
do mesmo no contexto da Área de Negócio. O método de manutenção destas
informações também deve ser muito consistente, de forma que o usuário possa obter
facilmente definições para as informações desejadas. Nestas definições devem ser
evitadas referências a outros metadados que necessitem de uma segunda pesquisa para
melhor entendimento.
• Regras de Transformação - São consideradas como sendo as Regras de Negócio
codificadas. Estas regras são geradas no momento da extração, limpeza e agrupamento
dos dados dos Sistemas Operacionais. Cada regra de transformação codificada deve
estar associada a um elemento de Metadado. Se mais de uma aplicação contiver a
mesma regra de transformação, deverá ser garantido que estas sejam idênticas.
• Atualização de Dados - O histórico das atualizações normalmente é mantido pelo
próprio banco de dados, mas definir um elemento de metadado, indicando as datas de
41
atualização dos dados, pode ajudar o usuário no momento de verificar a atualidade dos
dados e a consistência da dimensão tempo do Data Warehouse.
• Requisitos de Teste - Identifica os critérios de julgamento de cada elemento de dado.
Valores possíveis e intervalos de atuação. Deve conter também padrões para
procedimentos de teste destes dados.
• Indicadores de Qualidade de Dados - Podem ser criados índices de qualidade baseados
na origem do dado, número de processamentos feito sobre este dado, valores atômicos
X valores sumariados, nível de utilização do dado, etc.
• Triggers Automáticos - Podem existir processos automáticos associados aos
metadados definidos. Estes processos ou triggers devem estar definidos de forma que
possam ser consultados por usuário e desenvolvedores, para que os mesmos não
venham a criar situações conflitantes entre as regras definidas nestes processos.
• Responsabilidades sobre Informações- Deve ser identificado o responsável por cada
elemento de dados do Data Warehouse e também o responsável pela entrada de
metadados.
• Acesso e Segurança - Os metadados devem conter informação suficiente para que
sejam determinados os perfis de acesso aos dados. Deve-se poder identificar que
usuários podem ler, atualizar, excluir ou inserir dados na base. Deve haver, também,
informações sobre quem gerencia estes perfis de acesso e como se fazer contato com o
Administrador da Base de Dados.
2.2.3.2 Ferramentas Data Marts.
Confome Farias (2003), um Data Mart é uma versão especial de armazém de dados (data
warehouse). São subconjuntos de dados com o propósito de ajudar a que uma área específica
dentro do negócio possa tomar melhores decisões. Os dados existentes neste contexto podem
ser agrupados, explorados e propagados de múltiplas formas para que diversos grupos de
utentes realizem a exploração dos mesmos da forma mais conveniente segundo suas
necessidades.
42
O Data Mart é orientado à consulta mediante ferramentas OLAP (On-line Analytical
Processing - Processamento Analítico em Linha) que oferecem uma visão multidimensional
da informação. Sobre estas bases de dados podem-se construir Sistemas de informação
executiva (EIS- Executive Information Systems, Sistemas de Informação para Diretores e DSS
- Decision Support Systems, Sistemas de Ajuda à tomada de Decisões).
Em síntese, pode-se dizer que os data marts são pequenos data warehouse centrados em um
tema ou uma área de negócio específico dentro de uma organização.
Ao falar de Data Marts, é inevitável a comparação com os Data Warehouse e ao final acaba-
se dizendo (ou entendendo) que são conceitualmente idênticos, mas em pequeno porte.
Verdadeiramente no conceito básico está correto, mas esta idéia costuma levar aos seguintes
erros sobre a implementação e funcionamento dos Data Marts:
• São mais simples de implementar que um Data Warehouse: Falso, a implementação é
muito similar, já que deve proporcionar as mesmas funcionalidades.
• São pequenos conjuntos de dados e, em consequência, têm menor necessidade de
recursos: Falso, uma aplicação correndo sobre um Data Mart precisa dos mesmos
recursos do que se corresse sobre um Data Warehouse.
• As consultas são mais rápidas, dado o menor volume de dados: Falso, o menor volume
de dados deve-se ao fato de não se ter todos os dados da empresa, mas se têm todos os
dados de um determinado setor da empresa, por que uma consulta sobre respectivo
setor demora o mesmo realizando sobre o data mart que se realizando sobre o data
warehouse.
• Em alguns casos acrescenta tempo ao processo de atualização: Falso, atualizar o data
mart desde o data warehouse custa menos (já que os formatos dos dados são ou
costumam ser idênticos) que atualizar o data warehouse desde suas fontes de dados
primárias, onde é necessário realizar operações de transformação.
43
2.2.3.3 Data Warehouse
Data Warehouse (armazém de dados) é uma coleção de dados, organizados por assunto,
integrados, não-voláteis, históricos, cujo propósito é fornecer suporte à tomada de decisão nas
organizações.
Conforme Navarro (1996), o conceito de Data Warehouse surgiu da necessidade de integrar
dados corporativos espalhados em diferentes máquinas e sistemas operacionais, para
tornarmos acessíveis a todos os usuários dos níveis decisórios. Outro fator que contribuiu para
o estabelecimento desse conceito foi á evolução da Tecnologia da Informação,
particularmente os Sistemas de Apoio à Decisão (DSS).
O Data Warehouse surge como uma solução para suprir as necessidades de informações para
o usuário de nível decisório.
Os sistemas de informação disponíveis foram concebidos e implantados para atender ao nível
operacional, agilizar procedimentos administrativos das organizações, sendo mantidos por
áreas estanques e independentes.
Verifica-se que, atualmente, a maioria dos usuários conhece e delimita suas necessidades de
informação graças à aprendizagem adquirida nas três últimas décadas de relação com os
centros de processamento de dados. Conseqüentemente; os níveis; gerencial e estratégico
passaram a requerer informações mais trabalhadas, o que provocou uma alteração no perfil da
demanda por informações, o qual, atualmente, é identificado pelas seguintes, características
essenciais:
• Ser flexível, favorecendo a autonomia dos usuários e auxiliando-os nas funções
gerenciais, surgindo assim uma nova demanda por Sistemas de Apoio à Decisão, em
complementação às listagens e telas características dos sistemas operacionais;
• ser integrado, de tal forma que os bancos de dados sejam interligados interna e
externamente à organização;
• ser útil para a mudança de comportamento da organização e para torná-la mais
competitiva;
44
• resultar de um processamento mais dinâmico e flexível de identificação de
necessidades, a partir da participação mais ativa do usuário final; e
• ser mais ágil para atender à necessidade de informações na hora certa.
As necessidades de informações para o nível estratégico da organização são supridas por meio
de processamentos ad hoc sobre os dados de nível operacional depositados em fitotecas,
arquivos e bases on-line. No entanto, o acesso aos dados corporativos torna-se difícil devido à
falta de integrarão dessas bases. A carência de uma base de conhecimento única leva os
analistas a malabarismos, quando da necessidade de geração de informações para suporte à
tomada de decisão, gerando retardo na resposta aos usuários.
Nos últimos anos, programas de extração de dados têm sido utilizados na geração de
informações para o suporte à decisão. Esses dados são obtidos e gerenciados por equipes de
"Apurações Especiais". Cada caso é tratado especificamente, sendo necessário escrever
diferentes programas para diferentes necessidades, mesmo que demandem um único banco de
dados. Como conseqüência, o número de programas e de dados cresce sem controle,
resultando em mais manutenção.
Essa abordagem em geral convive com as seguintes características:
• Baixa produtividade, onde a busca de dados em várias fontes consome tempo, devido
às restrições de processamento e schedule (obediência a uma seqüência de prioridades
de processamento, que variam de sistema para sistema);
• falta de integrarão entre os dados, onde os formatos desses e suas semânticas nem
sempre são coerentes entre bases diferentes; e
• flexibilidade restrita, pois as mudanças não são previstas nos requisitos dos negócios.
Em sistemas do nível operacional os dados relevantes abrangem, geralmente, os do mês
anterior até o mês atual. Já no ambiente de Data Warehouse, os dados consistem de um
snapshot (retrato no tempo) e abrangem períodos de até 10 anos, sendo atualizados
periodicamente e não em tempo real. Toda estrutura de dados no Data Warehouse tem,
implícita ou explicitamente, um elemento de tempo como referência, tais como: dia, semana,
mês, ano, quase sempre concatenado com a identificação do dado.
45
Os conceitos de paralelismo (de hardware e de software), repositório de dados, centro de
informações, análise e modelagem multidimensional, data mining (garimpagem dos dados) e
OLAP - On Line Analytical Processing (processamento analítico), dentre outros, estão em
processo de aprimoramento e se firmando como componentes de um novo ambiente: o de
Data Warehouse.
Um fator importante é que o dado, oriundo de vários sistemas, bancos de dados e plataformas,
seja integrado e transformado antes de ser carregado no Data Warehouse.
A transformação é um processo utilizado para alterar as características dos dados extraídos
das bases operacionais. A transformação pode incluir uma ou mais das seguintes operações:
• Limpeza dos dados;
• integrarão dos tipos de dados das diversas origens;
• alteração de códigos; e
• seleção dos dados pertinentes.
As ferramentas de transformação de dados visam automatizar o processo de extração a partir
de fontes heterogêneas (bases internas e externas), mapeamento da origem (source data) no
dado destino (target data), criando as DDL (Data Definition Language) e gerando o código
para transformação, manipulação e carga do dado na base destino. Possivelmente para efetuar
todas essas operações o usuário tenha que recorrer a várias ferramentas.
Dentre os aspectos mais importantes do Data Warehouse destacam-se:
• Os dados encontrados dentro das suas fronteiras são integrados. A integração acontece
de diferentes maneiras, por meio de convenção de nomes, de convenção de domínios e
de conversão da estrutura do atributo;
• a arquitetura de um ambiente de Data Warehouse deve ser composta por ferramentas
utilizadas para facilitar a geração de bases a partir dos dados operacionais;
• os dados operacionais devem ser modelados em um formato fácil para utilização pelo
usuário final
• o acesso e análise desses dados; e
• a possibilidade de escalabilidade do ambiente.
46
Além disso, pelo fato de os dados do Data Warehouse estarem separados das bases
operacionais, os usuários podem acessá-los, explorando e descobrindo as informações
disponíveis sem impacto no processamento operacional. Nesse caso, os sistemas são
orientados por assunto ou temas, enquanto os Sistemas de Processamento de Transações On-
Line (OLTP) são historicamente orientados por transações.
A estrutura do Data Warehouse abrange diferentes níveis de sumarização e detalhes, tais
como: dados correntes em nível de detalhe, dados históricos em nível de detalhe, baixo nível
de sumarização e alto nível de sumarização. Para o sucesso da implementação de Data
Warehouse é muito importante incluir a construção de um metadados, que é
simplificadamente, um catálogo com a descrição dos dados que participam do novo ambiente.
Veja figura abaixo:
Figura 09: Estrutura de metadados. Fonte: O’Brien (2001)
47
2.2.3.4 Ferramentas OLAP (Online Analytical Processing)
Após a aplicação das mais diferentes teorias de administração e da implantação dos mais
variados sistemas de gestão, empresas concorrentes em um mesmo setor chegaram a um
estágio onde as diferenças entre elas são muito pequenas: todas trabalham com público-alvo,
margens de lucro, produtividade e padrões de qualidade muito parecidos.
Em um cenário assim, onde mudanças mínimas podem ser a diferença entre o sucesso e a
falência, torna-se questão de sobrevivência poder antecipar-se aos concorrentes e entender de
forma mais flexível e ágil as inúmeras variáveis que regem o mercado.
Conforme Alcantara (2006), quando se fala na capacidade de análise, os sistemas usados por
uma empresa podem ser divididos em dois tipos: OLTP e OLAP. Os sistemas OLTP (Online
Transactional Process), também conhecidos como sistemas transacionais, são excelentes para
administrar o dia-a-dia das empresas, mas pecam quando o objetivo é o planejamento
estratégico.
Os relatórios que os sistemas OLTP fornecem são restritos a uma visão bidimensional do
negócio, que não possibilita aos tomadores de decisão a flexibilidade que necessitam na
análise da organização como um todo. Esses relatórios trabalham com o conceito de
agrupamento linear das informações. Podem-se citar como exemplo disso um relatório que
exiba as vendas de determinado produto por região, tendo os produtos e regiões agrupadas em
níveis hierárquicos simples. Veja na figura 07 exemplo de relatório ou visão bidimensional.
48
Figura 07: Relatório Bidimensional. Fonte: Alcantara (2006).
O planejamento estratégico de uma empresa exige mais dinamismo do que os sistemas de
gestão normalmente conseguem prover. Existe então a necessidade da quebra de paradigmas,
saindo das atuais visões bidimensionais para um novo conceito que vem revolucionando a
gestão das empresas já há alguns anos: as visões multidimensionais, igualmente conhecidas
como Cubos, que fazem parte dos sistemas OLAP (Online Analytical Process).
Os sistemas OLTP são alterados regularmente, pois controlam as operações diárias das
empresas. Se uma informação possui um valor incorreto os resultados podem ser
catastróficos.
Já sistemas OLAP não são alterados constantemente. Por ter uma função de análise, os dados
de um sistema OLAP são provenientes de um ou mais sistemas OLTP e arquivos (planilhas,
e-mails, XML, etc.) em um processo conhecido como Carga Incremental. Esse processo
normalmente é agendado para ocorrer de tempos em tempos e esse tempo é determinado pela
quantidade de dados já existentes. Na ocorrência de dados de 1 ou 2 anos apenas, é
interessante atualizar constantemente o repositório OLAP, agendando a carga de dados para a
49
cada 3 ou 7 dias. Já se a massa de dados é maior, pode-se aumentar o período de carga para a
cada 15 dias, por exemplo. Exatamente por ter uma massa de dados maior que um sistema
OLTP, um valor incorreto em um sistema OLAP não tem grande importância, pois o erro é
diluído no tempo, não sendo analiticamente importante.
A capacidade de análise da empresa cresce exponencialmente com este novo tipo de
ferramenta. O antigo relatório de vendas de produto por região pode ser expandido para um
relatório da evolução das vendas de diferentes produtos por região, faixas etárias ou grupos de
produtos no decorrer do tempo. Essa mudança de visão traz o novo conceito: o de agregar
informações e não mais simplesmente agrupá-las.
Os dados de sistema OLAP se baseiam nas informações contidas nos diversos softwares
utilizados pela empresa. Quando se diz diversos refere-se não apenas aos ERPs mas sim a
tudo que a empresa usa em seu dia-a-dia e tem relevância única na gestão do negócio, como
planilhas Excel, arquivos texto, XML, etc. Em um cenário assim, a mesma informação pode
estar em diferentes locais e precisam ser descartados os valores duplicados ou uma
informação de um local como complementar outra mas com identificadores diferentes, como
por exemplo um cliente que é identificado em um software por um código e em uma planilha
Excel por seu nome. Outra possibilidade é de uma empresa com diferentes unidades, algumas
em diferentes países, onde os dados precisam ser unificados, conversões de moedas realizadas
e as demais ações realizadas. Para o sistema OLAP, todas essas informações devem ser
consolidadas e armazenadas juntas.
Compreende-se então que um sistema OLAP possui uma camada onde estão os dados
originais e outra camada onde estão os dados tratados, a que chamamos de Data warehouse.
O Data warehouse (armazém de dados) pode ser entendido então como um gigantesco
repositório de dados preparados para serem consultados por um sistema OLAP.
O mais importante do ponto de vista técnico para um sistema de Business Intelligence é que o
desempenho seja a melhor possível para qualquer tipo de simulação ou consulta que se deseje
fazer. Desde modo, ao montar um Data Warehouse, os purismos e as regras de normalização
devem ser esquecidas. Apenas para citar o exemplo mais comum: para os campos de data,
como data da venda, deve-se além da data, se armazenar o ano, o mês e o trimestre em que a
data se encontra. Ou seja, ao invés de apenas um campo, o que seria o normal em um banco
de dados convencional, o Data Warehouse teria nesse caso quatro campos. O espaço ocupado
50
em disco é maior, mas nenhum cálculo é feito ao se realizarem consultas, melhorando assim
consideravelmente a performance. Conclusão: em um Data Warehouse, todos os cálculos
possíveis deverão ser feitos e armazenados.
Para extrair os dados das fontes de dados e armazenar no Data Warehouse, é necessária uma
etapa de extração e transformação dos dados. Normalmente esta tarefa é realizada por um
script ou programa feito especificamente para o cliente e que é agendado para executar de
tempos em tempos.
É possível afirmar que é praticamente impossível sair diretamente de uma camada de dados
originais para um Data Warehouse. Isso porque em uma empresa real a complexidade dessa
tarefa é muito grande e o custo envolvendo essa ação seria proibitivo. O que recomendo é que
se divida a empresa em áreas ou departamentos e para cada um se faça pequenos Data
Warehouses, a quem se dá o nome de DataMarts. Depois de carregados os DataMarts, é uma
boa idéia partir deles para carregar o Data Warehouse com todos os dados consolidados da
empresa.
Por fim, existem as ferramentas OLAP para visualização de cubos, relatórios, etc. Essas
ferramentas consultam os DataMarts e exibem os dados para os tomadores de decisão da
empresa. Existem diversos tipos de ferramentas disponíveis no mercado e, por incrível que
pareça, a mais popular dentre elas é o Microsoft Excel, que possui um componente feito
especialmente para este fim, a PivotTable. Veja na Figura 08 um resumo de uma arquitetura
recomendada de um sistema OLAP.
51
Figura 08: Arquitetura base para OLAP. Fonte: Alcantara (2006).
Para falar de OLAP, é importante entender o conceito de dimensão: informações presentes
num cubo OLAP, por exemplo, produto, região, tempo, etc. Será introduzido aqui um novo
termo: Cubo, que nada mais é do que uma metáfora que ajuda a entender como se comporta
uma visão multidimensional. É importante dizer que Cubo e OLAP ou mesmo Cubo e
Business Intelligence não são a mesma coisa. Um cubo é apenas uma visão multidimensional
(como se fosse um relatório), OLAP é a técnica, teoria ou ferramenta usada para se construir
cubos e Business Intelligence é o conjunto de cubos, KPIs, BSC, Data Mining, relatórios e
demais ferramentas que compõe uma solução de análise gerencial e estratégica de uma
empresa.
Afirmado por Alcantara (2006), um cubo para ser conhecido como tal, deve prover as
seguintes operações:
• Drill down: significa descer um nível hierárquico em uma dimensão. Ex: dimensão
tempo, ano para o trimestre e trimestre para o mês.
• Drill up/ Roll up: significa subir um nível hierárquico em uma dimensão. Ex:
dimensão produto, subir o nível do produto para categoria do produto.
52
• Drill across: significa analisar um nível intermediário dentro de uma mesma
dimensão. Ex: dimensão produto, venda dos produtos num determinado ano, venda de
um produto X no ano Y.
• Drill throught: significa alternar a análise de uma dimensão para outra. Ex: produto
para região ou mesmo de uma agregação (todas as vendas de Agosto de 2006) para os
detalhes (tabela com cada venda no período citado).
• Drill back/ Write back: é bastante utilizado em previsões e consiste na ação de alterar
os valores existentes em um cubo OLAP. Pode ser usado, por exemplo, para medir o
impacto na empresa do aumento em 10% do orçamento para o ano seguinte.
• Slice: significa analisar determinada fatia do cubo OLAP. Ex: analisar determinado
produto em uma determinada região.
• Dice: significa alterar a visão de um cubo OLAP, alterando a análise de vendas dos
produtos por região para vendas por faixa etária de cada mês.
2.2.3.5 Ferramentas ETLs (Extract, Transform and Load)
Conforme Abreu (2008), o processo de ETL (Extract, Transform and Load) é o processo mais
crítico e demorado na construção de um Data Warehouse, pois consiste na extração dos dados
de bases heterogêneas, na transformação e limpeza destes dados, e na carga dos dados na base
do DW.
As decisões gerenciais são tomadas com base nas informações geradas pelas ferramentas do
tipo front-end. Estas informações são geradas através dos dados armazenados no Data
Warehouse. Se estes dados não forem corretamente trabalhados no processo de extração, as
informações geradas através deles farão com que decisões sejam tomadas erroneamente,
podendo afetar diretamente os negócios da organização.
Portanto, os dados devem representar a verdade, a mais pura verdade, nada mais que a
verdade. A maior parte do esforço exigido no desenvolvimento de um DW é consumido neste
53
momento e não é incomum que oitenta por cento de todo esforço seja empregado no processo
de ETL.
Somente a extração dos dados leva mais ou menos 60 por cento das horas de desenvolvimento
de um DW (SANTOS, 2001).
Esta etapa do processo deve se basear na busca das informações mais importantes em
sistemas fontes ou externos e que estejam em conformidade com a modelagem do DW. Tal
busca de dados pode ser obstruída por problemas como a distribuição das origens dos dados,
que podem estar em bases distintas com plataformas diferentes gerando a demanda de
utilização de formas de extração diferentes para cada local.
No momento de criação do DW é comum uma carga de dados inicial que faça com que a
extração busque todos os dados dos sistemas fontes, mas com o decorrer do tempo a extração
deve estar preparada apenas para fazer cargas incrementais. A carga incremental que carrega
apenas os registros que foram alterados ou inseridos desde a carga inicial é muito mais
eficiente.
A transformação dos dados é a fase subseqüente à sua extração. Esta fase não só transforma
os dados, mas também realiza a limpeza dos mesmos. A correção de erros de digitação, a
descoberta de violações de integridade, a substituição de caracteres desconhecidos, a
padronização de abreviações podem ser exemplos desta limpeza (GUEDES E
BORSCHIVER, 2009).
Segundo Guedes e Borschiver (2009), as características mais relevantes para garantir a
qualidade dos dados são:
• Unicidade, evitando assim duplicações de informação;
• precisão, os dados não podem perder suas características originais assim que são
carregados para o DW;
• completude, não gerando dados parciais de todo o conjunto relevante às análises; e
• consistência, ou seja, os fatos devem apresentar consistência com as dimensões que o
compõem.
54
É necessário que os dados fiquem em uma forma homogênea para serem carregados no DW.
Durante o processo de homogeneização, são encontrados muitos conflitos de modelagem.
Estes conflitos podem ser divididos em semânticos e estruturais.
Os conflitos semânticos são todos aqueles que envolvem o nome ou a palavra associada às
estruturas de modelagem, por exemplo, mesmo nome para diferentes entidades ou diferentes
nomes para a mesma entidade. Já os conflitos estruturais englobam os conflitos relativos às
estruturas de modelagem escolhidas, tanto no nível de estrutura propriamente dita como no
nível de domínios. Os principais tipos de conflitos estruturais são aqueles de domínio de
atributo que se caracterizam pelo uso de diferentes tipos de dados para os mesmos campos
(LAURINDO, 2002).
De acordo com Laurindo (2002), os conflitos típicos de domínio de atributo são:
• Diferenças de unidades: quando as unidades utilizadas diferem, embora forneçam a
mesma informação (exemplo: distância em centímetros ou polegadas);
• diferenças de precisão: quando a precisão escolhida varia de um ambiente para outro
(exemplo: o custo do produto é armazenado com duas posições ‘0,12’ ou com seis
posições decimais ‘0,123456’);
• diferenças em códigos ou expressões: quando o código utilizado difere um do outro
(exemplo: sexo representado por M ou F e por 0 ou 1);
• diferenças de granularidade: quando os critérios associados a uma informação,
embora utilizando uma mesma unidade, são distintos (exemplo: quando horas
trabalhadas correspondem às horas trabalhadas na semana ou às horas trabalhadas no
mês); e
• diferenças de abstração: quando a forma de estruturar uma mesma informação segue
critérios diferentes (exemplo: endereço armazenado em um único atributo, ou
subdividido em rua e complemento).
Depois de identificados os conflitos de modelagem, devem-se criar as regras de conversão
para os padrões estabelecidos pelo Data Warehouse (SERRA, 2002). Essas regras podem ser
55
criadas com o auxílio de ferramentas de integração utilizadas para o processo de extração e
carga de dados. Após a criação das regras, a etapa de carga dos dados pode ser planejada.
Segundo Vanti (2002), basicamente são carregadas as dimensões estáticas, e modificação
lenta ou remanescente e fatos integrantes ao modelo do DW. Este processo pode ter alto custo
de processamento alem de implicar em tempo de carga que na maioria das vezes não pode ser
extenso devido à utilização contínua do DW. Assim, algumas precauções podem ser tomadas
antes de se iniciar a carga dos dados, como:
•desligamento de índices e referências de integridade (isso pode prejudicar na
qualidade dos dados, pois apesar de diminuir o processamento, os dados não são
validados no momento da inserção);
•utilização de comandos do tipo TRUNCATE ao invés de DELETE pois nos SGBDs
mais atuais este recurso não gera armazenamento de informações em áreas de
recuperação de dados; e
•ter a consciência de que no momento da carga alguns dados não serão carregados e
deste modo os mecanismos do processo devem dar suporte a auditorias de carga para
que a mesma possa ser reiniciada no momento em que foi parada e a possibilidade de
manter logs com os dados rejeitados para a avaliação dos motivos pelo qual não foram
carregados e assim ajustados para integrarem o conjunto a ser carregado.
Dimensões estáticas normalmente não oferecem problemas, pois estas mantêm dados que não
sofrem alteração na sua origem e serão carregados uma única vez, assim como as
remanescentes que normalmente são originadas de esforço manual na sua confecção, por
exemplo, as planilhas eletrônicas. Já as dimensões de modificação lenta necessitam da
verificação em suas fontes e nas auditorias das cargas para que se possa identificar qual o
momento seguinte depois da última carga que deve iniciar o processo, gerando processamento
na leitura de logs de sistemas operacionais e comparação de atributos, podendo então ser
necessário sobrescrever todo o conteúdo de um registro, gerar um novo registro na dimensão
ou criar um atributo a mais para armazenar o valor antigo (BARBIERI, 2001).
Após as dimensões estarem corretamente carregadas, já é possível iniciar a carga dos fatos,
que depois de modelados para conter apenas os dados de importância para a organização,
direcionam quais regras serão utilizadas como, por exemplo, filtros do que será inserido ou
56
somas a serem realizadas, provocando o aparecimento de regras que passaram despercebidas
no início da modelagem.
No entanto, os fatos demandam cuidados na sua carga como o uso das chaves artificiais das
dimensões para que se tenha uma integridade referencial, controle de valores nulos obtidos no
momento da transação para que não gerem a falta de integridade referencial como datas que,
estando nulas, invalidarão o histórico do fato.
Técnicas para amenizar o processo devido ao grande volume de dados podem ser usadas,
como a carga incremental dos fatos, que irá carregar apenas dados novos ou alterados,
execução do processo em paralelo e em momentos de pouco ou nenhum uso do SGBD e a
utilização de tabelas auxiliares que serão renomeadas como definitivas ao fim da carga
(VANTI, 2002).
2.2.3.6 Ferramentas Data Mining
Conforme Souza (2003), a mineração de dados, ou data mining, é o processo de análise de
conjuntos de dados que tem por objetivo a descoberta de padrões interessantes e que possam
representar informações úteis. Um padrão pode ser definido como sendo uma afirmação sobre
uma distribuição probabilística. Estes padrões podem ser expressos principalmente na forma
de regras, fórmulas e funções, entre outras.
O interesse por este tipo de informação se deve principalmente ao fato de que as empresas e
organizações estão coletando e armazenando grandes quantidades de dados como
consequência da queda dos preços de meios de armazenamento e computadores e do aumento
da capacidade de ambos. A popularização na utilização de armazém de dados, ou data
warehouse, que são grandes bancos de dados criados para análise e suporte à decisão, tende a
aumentar ainda mais a quantidade de informações disponível. Os métodos tradicionais de
análise de dados, como planilhas e consultas, não são apropriados para tais volumes de dados,
57
pois podem criar relatórios informativos sobre os dados, mas não conseguem analisar o
conteúdo destes relatórios a fim de obter conhecimentos importantes.
Os dois objetivos de mais alto nível da mineração de dados tendem ser a predição ou a
descrição. Os padrões preditivos são encontrados para resolver o problema de predizer o valor
futuro ou desconhecido de um ou mais atributos do banco de dados a partir do valor
conhecido dos demais atributos. Os padrões descritivos, ou informativos, têm por objetivo
encontrar padrões interessantes, de forma interpretável pelo homem, que descrevam os dados.
A importância relativa de ambos os tipos para uma aplicação particular de mineração pode
variar consideravelmente, porém, no contexto da descoberta de conhecimento em bancos de
dados, os padrões descritivos tendem a ser mais importantes do que os preditivos. Por outro
lado afirmam que este tipo de padrão é mais difícil de avaliar, pois seu valor verdadeiro não
deixa claro se ele sugere alguma ação para o especialista do domínio e quanto efetiva esta
ação seria. Isto se deve ao fato de que a predição normalmente é utilizada quando se tem um
problema claro e bem especificado a ser resolvido, sendo que se busca, através da mineração,
uma resposta para este problema. No caso da descrição, tem-se apenas um volume de dados
como ponto de partida. Cabe ao analista perceber se algo pode ser feito com as informações
extraídas. Existem alguns tipos de padrões comuns, divididos em descritivos (agrupamento,
regras de associação e padrões sequenciais) e preditivos (regressão e classificação).
A descoberta de regras de associação, introduzida é uma bem sucedida e importante tarefa de
mineração de dados e que tem por objetivo encontrar relacionamentos ou padrões freqüentes
entre conjuntos de dados. Uma regra de associação é um padrão descritivo que representa uma
declaração na forma X ® Y. O interesse nesta busca de informações ocorre devido,
principalmente, aos progressos feitos na tecnologia de códigos de barra, que tornou possível
para organizações de varejo coletar e armazenar grandes quantidades de dados referentes às
vendas efetuadas, conhecidos como dados da cesta. Um registro destes dados tipicamente
consiste da data da transação e dos itens comprados.
Organizações de sucesso vêem tais bancos de dados como importantes peças da sua infra-
estrutura de marketing, pois permitem que o processo de marketing seja dirigido, além de
auxiliar em programas e estratégias customizadas como reorganização do layout das lojas e
projeto de catálogos. Como exemplo de uma regra que poderia ser encontrada em um banco
58
de dados de um supermercado seria o fato de que 90% dos clientes que compram o produto A,
também adquirem, na mesma ocasião, o produto B.
Além da análise do comportamento do consumidor no comércio varejista, outras áreas onde a
mineração de regras de associação poderia ser aplicada incluem serviços bancários e de
telecomunicação, histórico de pacientes e análise de admissão em cursos universitários.
Todos os algoritmos de mineração incorporam alguma medida para representar quanto bom
ou interessante é um padrão. Estas medidas são utilizadas na pesquisa por padrões para
decidir o que deve ser mantido, o que deve ser descartado ou o que deve ser explorado
melhor. Um dos problemas centrais no campo da descoberta do conhecimento é o
desenvolvimento de boas medidas de interesse, uma vez que deveria ser apresentado ao
usuário, não uma enorme quantidade de padrões, mas apenas aqueles que são de fato
originais, insólitos, interessantes.
Padrões preditivos podem ser avaliados na maneira óbvia: julgando quanto bem eles fizeram o
seu trabalho. Uma vez que eles predizem o valor de um atributo e que atributos existem no
banco de dados de treinamento, o método comum para avaliação de padrões preditivos é a
comparação da predição com o valor real no conjunto de treinamento. Calculando com que
frequência e em quanto os padrões estão errados, o algoritmo de mineração de dados pode
avaliar os resultados. A mesma lógica não pode ser utilizada na mineração de padrões
descritivos, uma vez que o objetivo é fornecer algo de novo para o especialista humano, assim
o padrão não pode ser avaliado em quanto bem ele fez o seu trabalho. Desta forma, critérios
matemáticos são utilizados para reter os padrões potencialmente mais interessantes, enquanto
os de menor interesse são descartados.
2.2.3.7 Ferramentas BPM (Business Performace Monitoring)
Conforme Poloni (2001), muito tem se falado nos últimos tempos sobre BPM. É, sem dúvida,
uma das siglas mais ouvidas e comentadas do momento. Mas, como toda tecnologia nova,
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padece de males conhecidos: confusão de conceitos, divergências de entendimento, com certo
nível de propaganda "duvidosa" que a mídia pouco consegue filtrar.
Para começar, para falar de tecnologia, o correto seria sempre empregar o termo "BPMS"
(Business Process Management Software). O conceito de BPMS é totalmente análogo ao de
DBMS (Database Management Software); enquanto este gerencia os dados, aquele gerencia
processos. Claro que, para fins práticos, pode-se chamar um BPMS de “ferramenta de BPM"
ou "software de BPM" ou, até mesmo, de "BPM" (assim como muitas vezes chama-se, por
exemplo, o Oracle de um "banco de dados", e não de um DBMS).
Assim, pode-se definir um BPMS como uma categoria de softwares que visa atender o ciclo
completo da Gestão de Processos, composta por: modelagem, redesenho, implementação,
monitoramento e otimização de processos.
Sabe-se que um dos males da TI é o excesso de siglas. A situação piora quando siglas iguais
ou parecidas são usadas no mercado. E, infelizmente, o termo "BPM" está gerando muita
confusão por ter diferentes sentidos no mundo atual.
A sigla BPM pode significar:
• "Business Process Modeling", ou seja, "modelagem de processos de negócio", o que é
apenas um dos recursos de um BPMS. Muitas ferramentas que se denominam "BPM"
fazem, na realidade, apenas uma pequena fração do que é um verdadeiro BPMS.
• "Business Performance Management": esta é uma outra categoria de software, mas
que, como tem a mesma sigla, é confundida (com uma freqüência significativa) com
Business Process Management.
• "Business Process Management" na acepção de gestão, não de tecnologia. Em
português, a tradução mais adequada seria "Gestão de Processos" ou "Gestão por
Processos". Em inglês, no entanto, não há esta diferença. Assim, pode-se dizer:
"Implantou-se BPM na empresa", no sentido de que foi implantada a filosofia de
gestão por processos, sem ter, necessariamente, nenhuma relação com sistemas de TI.
• "Business Process Management" na acepção de tecnologia. É com este sentido que
sempre estará empregada aqui a sigla BPM.
60
Há vários estudos, de diferentes fontes respeitáveis, tais como Gartner, IDC, Forrester e
BPMG, que enumeram os requisitos de um BPMS. Apesar de haver diferenças nas definições
empregadas, existe uma crescente convergência, unificando cada vez mais o conceito de um
BPMS.
Assim, atualmente espera-se que uma verdadeira solução de BPM:
1. Seja aderente aos padrões da área (BPMN, BPEL e/ou BPML);
2. permita modelar processos de negócio, podendo também simulá-los e documentá-los
extensivamente;
3. tenha componentes prontos para integração com sistemas heterogêneos. (Integrações via
Web Services, JMS e JCA são básicas, sendo esperados mecanismos prontos para conectar
com ERPs (SAP, Peoplesoft, Oracle E-Business Suite etc.));
4. possua componente de BAM (Business Activity Monitoring) ou integre-se nativamente a
um produto deste tipo. Uma solução de BAM monitora em tempo real os indicadores dos
processos, e permite que os gestores tomem ações corretivas imediatamente; e
5. possua componente de BRM (Business Rules Management) ou integre-se nativamente a um
produto deste tipo. Um BRM permite separar as regras dos processos do código de aplicação,
permitindo que usuários de negócios configurem estas regras de forma ágil e transparente.
2.2.3.8 Ferramentas de BAM (Business Activity Monitoring)
BAM também é conhecido com o termo Real-Time Business Intelligence (ou Real-Time
Enterprise), referindo-se a uma inteligência de negócios capaz de analisar e reportar fatos e
tendências em tempo-real.
Para os processos transacionais, geralmente as informações deles obtidas são resumos de
períodos diários, semanais, mensais, ou mesmo hora a hora. No entanto, pela sua dificuldade
61
inerente, raramente estas informações são instantâneas, a menos que a empresa tenha
implementado ferramentas de gerenciamento desses processos, notadamente BPMS –
Business Process Management Systems e/ou BAM – Business Activity Monitoring, já que
estes são recursos ainda não naturalmente incluídos nas soluções de softwares integrados,
como os ERPs, CRMs, SCMs e B2Bs.
Conforme Domingos e Guimarães (2011); em uma definição genérica; BAM pode ser
entendido como a agregação, análise e apresentação em tempo-real das transações dentro e
fora da empresa e seus impactos sobre os resultados de negócios, a partir dos processos de
negócios, identificando situações excepcionais, de forma que estas possam ser investigadas,
compreendidas, corrigidas e resolvidas. Permite tomar decisões para os negócios de uma
maneira mais acurada, relatar rapidamente áreas problemáticas envolvidas nos processos e
posicionar a empresa quanto a tirar proveito de oportunidades emergentes.
BAM promove monitoramento em tempo-real (ou quase tempo-real), entregando o status e os
resultados das mais diversas operações, processos e transações do negócio, de modo a prover
informação e intervenção no nível operacional. Uma analogia para o conceito de BAM é o
controle de processos em um ambiente de manufatura: os dados são coletados em tempo-real
a partir dos processos e atividades da empresa, análises instantâneas são realizadas e
intervenções ou mudanças de regras são acionadas, de forma a manter as operações nas
configurações desejadas, gerando relatórios e alertas a respeito.
Em um nível mais abrangente, BAM é compreendido como a convergência de BI, ou da
inteligência de negócios operacional com a integração de sistemas de informações para gestão
em tempo-real (leia sobre novas arquiteturas de performance corporativa no artigo CPM –
Corporate Performance Management).
Uma importante característica das soluções de BAM é a apresentação das informações em
dashboards que contêm indicadores de performance de gestão, ou KPI (key performance
indicators). Os KPI estabelecem metodologias e uma nova cultura de gestão, baseada no
controle de indicadores associados às ações estratégicas e operacionais essenciais, provendo
certeza e visibilidade sobre as atividades e a desempenho. Estas informações serão usadas
pela equipe de operações de negócios ou operações técnicas para oferecer visibilidade,
métricas e informações precisas sobre as atividades essenciais da organização. Da mesma
62
forma, os indicadores serão usados para explorar correlações de eventos que detectam e
alertam sobre possíveis problemas.
Nos sistemas de BAM, quanto mais eventos processados em tempo-real ou quase tempo-real
são entregues aos dashboards, mais estes diferem da apresentação de dados dos dashboards
do BI tradicional, que se atualizam em intervalos predeterminados pelas bases de dados em
atividade. Dependendo do intervalo de atualização selecionado, os dashboards de BAM e BI
podem tanto ser parecidos como altamente diferentes.
Algumas soluções de BAM também possuem funcionalidades de notificação, o que o permite
interagir automaticamente com um sistema de geração de alertas de falhas. Por exemplo,
grupos de usuários podem ser avisados por email, SMS ou mensagens de voz sobre uma
determinada falha de um sistema. Um subsistema de solução automática da falha, onde
aplicável, pode corrigir e reiniciar o processo falho.
Outro exemplo, imaginando o seguinte cenário corporativo: um banco que implementou uma
solução de BAM passa pela sua última etapa de fusão com outra instituição financeira e entra
no programa de suporte aos clientes para a nova política de uso conjunto com a infra-estrutura
agregada da outra instituição. Ela fornece ao cliente todas as informações necessárias para que
ele possa saber como utilizar os terminais eletrônicos das agências, os serviços online e
telefônicos, provê instruções sobre o uso de senhas, a troca de nomes e números de agências e
outras providências.
A solução de BAM vai relatar os eventos relacionados ao comportamento de um cliente em
relação aos novos procedimentos transacionais junto ao banco. Se for detectada alguma
situação incorreta em relação aos procedimentos que foram passados pelo banco ao cliente
porque este não chegou a ser suficientemente provido das informações corretas para tal, um
alerta é gerado para notificar as operações técnicas ou operações de negócios de forma que os
processos envolvidos com a nova infra-estrutura a ser utilizada pelo cliente possam ser
investigados, compreendidos, corrigidos e resolvidos.
Comparado aos reports e monitoramentos mais tradicionais dos eventos de negócios, BAM
requer um grau mais sofisticado de planejamento da arquitetura organizacional, e também
maior investimentos, devido a:
• Focar dados em tempo-real, assim como o acesso em tempo-real a esses dados;
63
• o uso de informação vindos de múltiplos sistemas de informação, além de outras
fontes internas e externas (ao contrário do monitoramento mais tradicional, que utiliza
uma única fonte para as decisões); e
• a entrega de informações por meio de alertas e recursos gráficos (dashboards) que são
customizados e otimizados para os diferentes usuários e funções dentro da empresa.
Portanto, a implementação de BAM é mais complexa que os demais recursos de suporte à
gestão, devido a este alto grau de dinamicidade e necessidade de operação em tempo-real.
OLAP também ocorre em tempo real, mas refere-se somente à captura de informações, sem as
demais funcionalidades e automatismos apresentados acima.
BAM exige acessos diretos às bases transacionais e de processos, o que torna mais complexa
sua integração com os demais recursos de suporte à gestão, exigindo ferramentas
especializadas e relativamente novas no mercado.
As primeiras soluções de BAM eram intimamente ligadas às soluções de BPM (Business
Process Management) na medida em que relatavam eventos emitidos enquanto os processos
eram por meio deste orquestrados, o que requeria das organizações investirem primeiramente
em BPM para adquirir uma solução de BAM.
Mas hoje novas gerações de soluções de BAM são baseadas na tecnologia CEP (Complex
Event Processing), e podem relatar altos volumes de eventos técnicos implícitos para derivar
importantes eventos de negócios, minimizando sua dependência do BPM e provendo seus
benefícios para um raio mais abrangente de consumidores.
2.2.5.9 EIS (Executive Information System)
A evolução do EIS, como um sistema de informação desenhado especificamente para o apoio
às decisões dos executivos das empresas, pode ser analisada em contextos diferentes
64
conforme indica a Figura 10, considerando-se seus principais fatores de influência e de
determinação:
Figura 10: EIS e seus conceitos. Fonte: Yong (2008).
O ambiente organizacional tem características multidisciplinares (e que envolve o
tecnológico), abrangendo elementos, processos e áreas de conhecimento (organizações,
executivos, gerentes, conceitos, estratégias competitivas e colaborativas) que, em interação
mútua, determinam em grande parte, como num processo dialético, a evolução dos softwares
subjacentes aos sistemas de informação.
Estas áreas de conhecimento são:
• Processos decisórios;
• aprendizagem ou organizações que aprendem;
• estratégias, competitividade, ameaças e incertezas;
• qualidade e determinação de informações de apoio para gerentes;
• executivos – personalidade, caracterização funcional e habilidades analíticas; e
• incorporação do uso da informática no ambiente de trabalho - Informate/Automate.
65
Na análise evolutiva dessas entidades pelas suas características funcionais, incluíram-se
reflexões relativas às interfaces (softwares, dispositivos tecnológicos de TI, procedimentos,
técnicas e métodos) que fazem a mediação entre TIs, subjacentes aos sistemas de informação
específicos de apoio, e os executivos.
EIS representa um caso específico e diferenciado na evolução dos sistemas de informação e
possui um contraste de origem com relação aos Sistemas de Informação Gerencial (SIG)
(VANTI, 2002). Para compreender essa diferença na sua origem, é necessário examinar o seu
desenvolvimento histórico, apresentado a seguir.
Nos tempos em que o mainframe era a tecnologia dominante no mercado brasileiro, de 1960 a
início de 1980, as aplicações no computador eram basicamente os sistemas de informação
transacionais, tais como folha de pagamento, contabilidade, faturamento, etc., constituindo a
chamada "Era do Computador". Em contraste, as aplicações de 1980 até hoje caracterizam
uma época chamada de "Era da Informação".
Tais sistemas de informação transacionais processavam as transações básicas das
organizações, como as transações de nota fiscal, lançamento contábil, pedidos, contas á pagar,
etc. Por longo tempo, em paralelo com o funcionamento dos sistemas transacionais,
elaboravam-se cálculos e reformatações em sistemas ou procedimentos manuais à parte das
informações agregadas para a gerência/diretoria.
Acompanhando o processo de descentralização das organizações, as empresas perceberam
que teriam de descentralizar ou distribuir os seus processos de acesso às informações, como
podemos observar em Santos (2001). No mercado, por intermédio dos fornecedores de
software, foi-se consolidando a idéia de que os próprios usuários finais seriam capazes de
acessar os bancos de dados centrais para o seu próprio uso ou mesmo para agregar
informações e passar para frente.
São os processos denominados End-User Computing ou computação pelo usuário final. Para
apoiar esses processos, a área de Informática criou os chamados Centros de Informação, que
são células de trabalho destinadas a ajudar os usuários finais nos procedimentos de acesso às
informações transacionais ou na manipulação de softwares especializados em geração de
relatórios.
66
Tais softwares eram chamados de geradores de relatórios ou de DART (Direct Access and
Reporting Tool) ou, então, eram as linguagens de consulta próprias de cada linguagem de
quarta geração ou SQLs dos RDBMS (VANTI, 2002).
Naquela época, as informações transacionais eram agregadas convenientemente pelas
dimensões requeridas, por métodos computacionais e/ou procedimentos manuais em paralelo
e distinto de suas bases transacionais. Surgiram também os softwares para downloading
(descarga) das informações para arquivos em ambiente dos microcomputadores da gerência
média, permitindo, a partir das novas manipulações com softwares como Dbase, Lotus123,
Excel, Paradox, etc., construir bases de dados pessoais.
Conforme Barbieri (2001), acerca da computação pelo usuário final, tem-se:
[...] Além do retorno na eficiência e eficácia do indivíduo, observa-se que a médio e longo prazo, o real valor da computação orientada pelo usuário final recai no aprendizado acelerado, por parte do usuário, sobre como fazer o seu trabalho, descobrindo abordagens inovadoras para tarefas que realmente podem transformar a natureza do trabalho realizado. Esse aumento de conhecimento é em síntese o maior benefício de todos.
Nesse período, foram surgindo às primeiras pesquisas em torno do tema DSS ou SAD, com a
formação gradativa mais teórica de aplicações DSS para a gerência média.
Embora o conceito de DSS tivesse iniciado por volta de 1975 (com os mainframes) foi com as
planilhas eletrônicas e suas aplicações e métodos orientados a modelos, como os de Keen
(1980) e Grajew (1978) que ele ganhou popularidade.
Foi em 1982, num artigo na HBR, de janeiro/fevereiro, intitulado The CEO Goes On-Line,
por John F. Rockart e Michael Treacy, que se enfatizou o EIS como instrumento de apoio aos
executivos, pois, naquela época, segundo narra Mintzberg (1975), os executivos davam pouca
importância à informação “hard” (que são as informações normalmente emitidas
periodicamente em relatórios mensais de planejamento e controle de empresas, obtidas das
bases de dados transacionais) sobre a empresa e, sim, à informação "soft", como inputs
especulativos, intuitivos, informais, impressões nebulosas, sentimentos sobre outras pessoas,
etc., relativa às suas organizações.
67
Nesse mesmo artigo, os autores mostram, com exemplos práticos de 16 CEOs de 16
empresas, a tendência dos executivos norte-americanos em acessar de forma regular
informações "hard" de gestão diretamente dos computadores.
Desde então, surgiram mais relatos de uso de sistemas de informação diretamente por parte
dos CEOs das organizações norte-americanas, tais como Manuco, Wellness, Smokestack,
International Products, Toy Electric.
No ambiente brasileiro, a utilização direta de informações de gestão pelos executivos por
meio dos microcomputadores iniciou-se com o emprego de linguagens de consulta
diretamente ligadas aos bancos de dados hierárquicos ou em rede, como IMS, ADABAS,
IDMS, SUPRA ou mesmo os relativamente novos RDBMS, como Oracle, Ingres e DB2. As
poucas aplicações de EUC (End User Computing) com linguagens de consulta não
avançaram, pois as consultas (ainda que pré-gravadas como procedures) disparadas
diretamente pelos executivos, com valores parametrizados e em tempo real, simplesmente
paravam os mainframes, principalmente por contenção de disco. Isso tudo ocorria mesmo
com a ajuda dos Centros de Informação. Os softwares especializados de EIS, naquele período,
Commander e Pilot, eram de natureza esotérica e de domínio restrito aos próprios
fornecedores, e as aplicações eram consideradas de luxo e caras. Tanto as bases de dados
como o software de apresentação eram proprietários.
Nas décadas de 1980 a 1990, a indústria de computadores e de software concentrou-se no
processo de downsizing dos mainframes para ambientes cliente/servidor que, além de
propiciar ganhos financeiros e operacionais, trouxe um questionamento com relação à
qualidade das aplicações transacionais, abrindo um caminho de ajuste ou implementação de
novos sistemas transacionais.
Somente após a maior estabilidade dos hardwares dos mainframes para redes cliente/servidor,
em conjunto com implementações mais estáveis dos aplicativos básicos das empresas, as
organizações mais avançadas começaram a alocar recursos para gerar informações de gestão
diretamente aos computadores dos CEOs.
Assim, nota-se que as implementações de EIS começaram em 1990 e ocorrem até hoje, com
esporádicas notícias provenientes de revistas especializadas em tecnologia (Byte,
68
Computerworld, PC Magazine) como expressa o Information Technology Manager de uma
multinacional em um artigo da Computerworld intitulado "Opção pelo EIS".
Nesses últimos dez anos, tanto pelas aplicações transacionais mais estáveis como pelas
sucessivas aplicações dessa nova onda de ERPs, as implementações de EIS tiveram um
aumento significativo.
Mais precisamente, nestes últimos três anos, a demanda pelos EIS esteve crescente,
principalmente por determinantes ambientais (globalização das economias gerando maior
competitividade entre empresas transnacionais e os grandes grupos empresariais brasileiros).
Sua evidência pode ser sentida pela entrada no mercado brasileiro de novos fornecedores e
produtos de EIS, tais como SAS, Business Objects, Cognos, Seagate, Hyperion, Vision,
Express, Insight, para citar os mais destacados, permanecendo Commander, Pilot e Forest &
Trees como produtos mais utilizados no Brasil no momento.
As definições evolutivas de EIS são muito importantes, pois tentam expressar com precisão, a
cada instante considerado, o escopo desse tipo de sistema de informação, ainda que seja tarefa
muito complexa.
Por exemplo: Um conjunto de planilhas que fornece informações mensais de desempenho
operacional de uma empresa é um EIS? Um conjunto de informações mensais dos balanços
patrimoniais e seus pertinentes índices financeiros compõem um EIS? Um conjunto de
informações extraídas do mainframe e processadas em ambiente cliente com Dbase ou
Access, com relatórios de página cheia, de informações de venda por região, por produto, por
cliente, por fábrica, é um EIS? Ou são Sistemas de Informação Gerencial?
A seguir, algumas definições de EIS:
EIS é um sistema orientado intensivamente a dados, desenhado para prover informações para
o uso dos executivos visando melhorar as atividades de análise, planejamento e controle
gerenciais.
ESS consiste no uso rotineiro de um terminal de computador para qualquer função de
negócio. Os usuários são o CEO ou um membro da equipe da alta administração, reportando-
se a ele ou ela. ESS pode ser implementado a nível corporativo ou divisional.
69
EIS é um sistema baseado em computador projetado para preencher as necessidades dos
executivos e para eliminar a necessidade de intermediários (EVARISTO, 1995).
Um sistema computadorizado que provê os executivos com fácil acesso a informações
internas e externas que são relevantes aos seus fatores críticos de sucesso (KOTLER, 1994).
Um EIS pode ser definido como um sistema computadorizado que provê os executivos com
informações que são relevantes às suas atividades (FREITAS e LESCA, 1992).
Sistemas de Informação com base em computador, para executivos e gerentes-chave,
provendo-os com capacidades tecnológicas sofisticadas, para o apoio às suas funções de
comunicação, coordenação, planejamento e controle (BAJWA, 1998).
Um EIS é um sistema de informação com base em computador, moldado para preencher as
necessidades de informação dos executivos, provendo informações internas e externas numa
variedade de formatos significativos aos usuários-executivos (POZZEBON. e FREITAS,
1996).
Sistema com base em computador, que, sob o controle direto do executivo, fornece ao
executivo as informações de status (posição) sejam internas ou externas à organização
(FROLICK, 1991).
70
Veja a figura abaixo:
Figura 11: Interação das camadas que compõe o EIS – Componentes do BI. Fonte: Yong (2008)
Embora as definições sejam úteis, pode-se entender melhor o EIS se considerar suas
características. Assim, é possível definir os EIS da seguinte forma:
1. São customizados para usuários executivos de forma individual.
2. Provêem informações críticas e importantes da empresa, seja em nível corporativo,
divisional ou unidade de negócios.
3. Categorizam as informações por posição, tendências, exceção, comparação, histórico,
provenientes dos cubos de informações, que por sua vez decorrem das bases transacionais.
Incluem informações derivadas originárias de software de análise de dados (OLAP).
4. Extraem, filtram, manipulam, condensam e administram os dados que vêm de suas fontes
de dados.
71
5. Permitem que sejam efetuadas operações de drill down and drill up, de forma que as
informações podem ser vistas de maneira mais ou menos agregadas, com possibilidades de
navegação entre elas. Operações de cross (apresentação cruzada ou matricial entre dois eixos
de informações) também são demandadas.
6. Acessam e integram dados provenientes de fontes internas e externas.
7. Torna possível que a interface com o executivo seja amigável, intuitiva, de preferência para
uso sem treinamento.
8. São utilizados pelo executivo, sem intermediários.
9. Dispõem de telas com apresentações simultâneas de números, textos, gráficos e imagens.
EIS e ESS são termos que muitas vezes são utilizados sem distinção. EIS refere-se a um
suporte de informações de gestão, enquanto ESS inclui, adicionalmente, suportes, tais como:
1. Suporte para comunicação eletrônica (e-Mail, teleconferência, voice-Mail, Internet, Web-
Casting.).
2. Capacidades de análise de dados (planilhas eletrônicas, linguagens de consultas, softwares
de simulação, softwares estatísticos.).
3. Capacidades de automação de escritório (processadores de texto, processadores de
comunicação e trabalho grupal.).
4. Instrumentos de organização pessoal (Human Networking, agendamento pessoal e grupal).
72
2.2.3.10 Sistemas de apoio à decisão - SAD (DSS - Decision Support Systems)
Nos anos 70 os SAD eram considerados sistemas computacionais, que usavam bases de dados
e de modelos, para auxiliar o processo de decisão. Este auxílio resultava da aplicação de
técnicas computacionais às tarefas de gestão, de forma a melhorar as decisões.
No início dos anos 80, o conceito de interatividade impôs-se e disciplinas como a
investigação operacional e a psicologia cognitiva passaram a fazer parte da área dos SAD.
Para Bonczek (1980) um sistema de apoio à decisão é considerado um sistema computacional,
constituído por três componentes que interagem entre si:
-Um subsistema de comunicação entre o utilizador e os outros componentes do sistema;
-um subsistema de conhecimento do domínio de aplicação do SAD; e
-um subsistema de processamento de problemas.
Este autor considera que o sistema deverá ajudar o decisor a resolver problemas não
estruturados, não programáveis (ou semi-estruturados) e deverá possuir um mecanismo de
interrogação interativo que utiliza uma linguagem de fácil utilização e aprendizagem.
Eis algumas características comuns aos SAD:
-Têm por objetivo problemas menos estruturados e sub-especificados;
-tentam combinar modelos ou técnicas analíticas com funções de acesso à base de dados;
-são fáceis de utilizar por pessoas não familiarizadas com a informática;
-dão importância à flexibilidade e adaptabilidade com o objetivo de acompanhar as mudanças
do domínio de aplicação dos processos de decisão; e
-apóiam, mas não substituem o agente de decisão.
73
Polloni e Tibor (2001, p 87) definiam SAD como “uma mistura efetiva de inteligência
humana, tecnologia de informação e programas (software) que interagem em conjunto para
resolver problemas complexos”.
DeSanctis (1980) considerava o SAD como um sistema computacional interativo que facilita
a resolução de problemas não estruturados.
Klein (1995) considera o SAD como um programa de computador que fornece informações
de um determinado domínio de aplicação por meio de modelos de decisão analíticos e acesso
a base de dados, com o objetivo de suportar o agente de decisão, de uma forma eficaz, no
processo de tomada de decisão em tarefas complexas e mal estruturadas.
Porter (1996) define um SAD como um sistema de informação computacional interativo,
flexível e adaptável, especialmente desenvolvido para suportar a resolução de problemas não
estruturados como forma de melhorar a tomada de decisão.
Os SAD são sistemas interativos, baseados em computadores, que têm como objetivo
principal ajudar os decisores a utilizar dados e modelos para identificar e resolver problemas,
assim como a tomar decisões.
Os SAD providenciam um quadro para uso e análise de dados para a tomada de decisões de
negócio efetivas e informadas. O objetivo principal das aplicações SAD é ceder informação
para facilitar uma melhor tomada de decisões.
Os sistemas de apoio à decisão são empregues em contextos de decisões semi-estruturadas e
não estruturadas; são sistemas para apoiar o decisor e não para substituí-lo; apóiam todas as
fases do processo de tomada de decisão; focam a eficácia do processo de tomada de decisão
em detrimento da eficiência; usam modelos e dados; facilitam a aprendizagem por parte do
decisor; são sistemas interativos e com interface fácil de utilizar; geralmente são
desenvolvidos usando um processo evolutivo e iterativo; fornecem apoio a todos os níveis de
gestão, desde o nível estratégico até ao operacional; conseguem apoiar decisões múltiplas
independentes ou interdependentes; e apóiam contextos de tomada de decisão individual, em
grupo e em equipe.
Um SAD é claramente uma ferramenta poderosa e está a tornar-se numa componente
essencial na gestão. Espera-se que este tipo de sistemas apóie o decisor, alargando a sua
74
capacidade de processar grandes volumes de informação ao longo do processo de tomada de
decisão.
Um SAD alarga a possibilidade do decisor para processar informação e conhecimento, bem
como contornar problemas grandes, complexos e demorados. Reduz o tempo de resposta da
tomada de decisão. Melhora a fidedignidade de um processo de decisão e/ou resultado.
Encoraja a exploração e descoberta por parte do decisor. Revela novas abordagens em relação
ao espaço do problema e/ou contexto da decisão. Gera novas demonstrações no apoio à
decisão ou na confirmação de suposições já existentes. Cria vantagem competitiva ou
estratégia perante os concorrentes.
Estes sistemas não são concebidos para conter talentos humanos, tais como criatividade,
imaginação ou intuição. O seu poder é limitado pela tecnologia que o suporta, pela sua
concepção, e pelo conhecimento que possui a quando do seu uso. As linguagens e comandos
de interface ainda não são sofisticados o suficiente para permitir o processamento de língua
natural. São sistemas normalmente concebidos para se reduzirem apenas a uma aplicação,
inibindo assim a generalização a múltiplos contextos de tomada de decisão.
Em resumo, os SAD tornam o processo de decisão mais eficaz. Contudo, não podem superar
ou prever as ações de um fraco decisor. O utilizador é que controla todo o processo, devendo
assim, possuir conhecimento de quando usar um SAD, que SAD usar, e o mais importante,
qual o grau de dependência em relação aos outputs e à informação obtida. O gestor deve ver o
SAD como uma ferramenta com valor no processo de tomada de decisão em vez de um
mecanismo em que ele próprio toma as decisões.
A qualidade e a estrutura da base de dados do SAD determinam, em larga escala, o sucesso do
SAD. Além da base de dados, um SAD possui uma base de modelo, que contém vários
modelos estatísticos, financeiros, matemáticos e quantitativos, que o sistema usa para
desempenhar uma variedade de análises. Uma base de modelo é o que diferencia um SAD de
outros sistemas de informação. A capacidade de executar modelos individuais ou combinados,
ou construir novos modelos, faz do SAD uma poderosa ferramenta de apoio na resolução de
problemas. Os modelos de um SAD típico podem variar em número, tamanho e
complexidade. Para gerir estes fatores o SAD usa um Sistema de Gestão de Bases de
Modelos.
75
A interface de um SAD é responsável por todas as interações e comunicação com os
utilizadores. Sem uma boa interface, o poder e a funcionalidade do SAD ficam
comprometidos. Tem-se ainda de considerar duas componentes: a linguagem de comunicação
e a linguagem de apresentação. A linguagem de comunicação ou de ação lida com as
atividades associadas com o diálogo direto entre utilizador e SAD.
A linguagem de apresentação é onde se reúne toda a ação, servindo de veículo de
comunicação entre o SAD e o utilizador.
2.2.6 Foco em Sistemas de Suporte a Decisão
2.2.4.4 Nível Operacional
Sistemas de nível operacional dão suporte aos gerentes operacionais no acompanhamento das
atividades e transações elementares da organização, tais como vendas, receitas, depósitos em
dinheiro, folha de pagamento, decisões de crédito e o fluxo de materiais numa fábrica. O prin-
cipal propósito de sistemas desse nível é responder a perguntas rotineiras e localizar o fluxo
de transações através da organização. Quantas peças existem no estoque? O que aconteceu
com o pagamento do Sr. Williams? Para responder a esse tipo de perguntas, as informações
geralmente devem estar facilmente disponíveis, atualizadas e precisas. Exemplos de sistemas
de nível operacional incluem um sistema de registro de depósitos bancários em caixas
automáticos ou um que monitore o número de horas trabalhadas por dia pelos operários em
uma fábrica.
76
2.2.4.5 Nível Tático
Sistemas de nível gerencial são projetados para servir ao monitoramento, ao controle, à
tomada de decisão e às atividades administrativas dos gerentes médios. A principal questão
enfocada por tais sistemas é: as coisas estão funcionando bem? Sistemas de nível
administrativo geralmente fornecem relatórios periódicos em lugar de informações
instantâneas sobre as operações. Um exemplo é o sistema de controle de transferências de
funcionários que informa sobre o total de mudanças, procura por casas e custos de
financiamento habitacional para os empregados de todas as divisões da empresa, notificando
sempre que os custos reais excedem o orçamento.
Alguns sistemas de nível gerencial dão suporte a tomadas de decisões não-rotineiras (KEEN e
MORTON, 1978). Eles tendem a se concentrar em decisões menos estruturadas para as quais
as exigências de informação nem sempre são claras. Estes sistemas freqüentemente
respondem perguntas de simulação ("What if"): qual seria o impacto nas escalas de produção
se dobrássemos as vendas no mês de dezembro? O que aconteceria ao nosso retorno sobre o
investimento (ROI) se o horário da fábrica fosse prolongado durante seis meses? Respostas
para essas perguntas freqüentemente requerem novos dados de fora da empresa, assim como
dados internos que não podem ser facilmente extraídos pelos sistemas de nível operacional
existentes.
2.2.4.6 Nível Executivo
Sistemas de nível estratégico ajudam a administração sênior a atacar e enfocar assuntos
estratégicos e tendências de longo prazo, tanto na empresa como no ambiente externo. Sua
principal preocupação é adequar às mudanças no ambiente externo com a capacidade
organizacional existente. Qual será o nível de emprego daqui a cinco anos? Quais são as
tendências de custo da indústria no longo prazo, e onde nossa empresa se enquadra nelas?
77
Quais produtos devem ser feitos daqui a cinco anos?
Sistemas de informação também podem ser diferenciados pela especialidade funcional. As
principais funções empresariais como vendas e marketing, produção, finanças, contabilidade e
recursos humanos são servidas por seus próprios sistemas de informação. Em grandes
empresas, subfunções de cada uma destas principais funções também têm seus próprios
sistemas de informação. Por exemplo, a função de produção poderia ter sistemas para
gerenciamento de estoque, controle de processo, manutenção da fábrica, engenharia assistida
por computador e planejamento de requisição de materiais.
Veja figura abaixo:
Figura 14: Pirâmide dos níveis da informação na visão do conhecimento base de BI. SERRA (2002).
2.2.4.4 Metodologia e Gestão
Conforme Costa (2005), o Business Intelligence utiliza Key Performance Indicators (KPIs)
para representar o estado do negócio e descrever o curso de uma ação. Cada vez mais
78
organizações começam a ter dados disponíveis mais rapidamente. No passado, dados
tornavam-se disponíveis apenas após alguns meses. O que não ajudava os gestores a ajustar
atividades em tempo de alcançar seus objetivos.
Conforme Filho (2010), os KPIs, também conhecidos como Key Success Indicators (KSI) são
métricas financeiras ou não financeiras usadas para refletir os fatores críticos para o sucesso
de uma organização. As KPIs diferem dependendo da natureza da organização. Elas ajudam
uma organização a medir o progresso em busca do alcance de objetivos.
2.2.4.5 Identificando indicadores
Indicadores de performance diferem dependendo das preocupações e objetivos de uma
empresa. Uma escola pode considerar o nível da graduação de seus estudantes como um
indicador chave que pode ajudar o entendimento da posição da instituição na comunidade
educacional, assim como pode considerar a porcentagem de clientes que retornam como um
KPI potencial.
É necessário que uma organização identifique quais KPIs são importantes. Antes de
identificar KPIs é importante:
• Possuir processos de negócios definidos;
• possuir objetivos claros e requisitos de performance para processos de negócios;
• possuir uma medida quantitativa e qualitativa dos resultados e comparação com o
conjunto de objetivos; e
• investigar variações e processos ou recursos a serem utilizados para alcançar objetivos
de longo prazo.
O que é importante é:
• Obter dados relativos à KPIs que sejam consistentes e corretos; e
• disponibilidade dos dados em tempos definidos.
79
Disponibilidade de dados está começando a se tornar uma preocupação para mais e mais
organizações. Normalmente espera-se por um mês ou dois para certos tipos de dados se
transformarem em informações resumidas e com algum significado. Esta demora prejudica na
tentativa de tomar decisões antes dos adversários e antecipando o mercado. Várias empresas
tentaram disponibilizar dados em intervalos menores e com menos atrasos. Recentemente as
empresas têm tentado disponibilizar dados em intervalos de tempo menores e têm reduzido a
demora. Isto facilita as empresas carregarem seus sistemas de BI para terem relatórios atuais
de forma mais rápida.
2.2.4.6 Categorias dos indicadores
As KPIs definem um conjunto de valores usados como métrica. Este conjunto de valores é
usado por sistemas para resumir informações. Indicadores identificados como candidatos
possíveis para KPIs podem ser resumidos nas seguintes categorias:
• Indicadores quantitativos que possam ser representados como números;
• indicadores práticos que se comuniquem com processos da empresa;
• indicadores direcionais que especificam se uma organização está indo bem ou não; e
• indicadores de ação que definem o controle de uma organização em relação a efetuar
mudanças.
80
2.2.5 Fatores Críticos de Sucesso (FCS) do projeto BI
Para projetar uma aplicação de BI é preciso fazer algumas perguntas sobre o negócio e
considerações sobre o ambiente. As informações devem ser atualizadas quando necessário,
transformando o sistema em algo vivo.
Algumas considerações a serem tomadas:
1. Alinhamento com os objetivos: O primeiro passo determina os objetivos do sistema.
Com quais estratégias da empresa o programa trabalhará? A qual missão/visão isto
está relacionado? É importante definir como possivelmente tal sistema irá melhorar os
resultados da empresa.
2. Fonte dos dados: A organização possui capacidade de monitorar importantes fontes de
informações? Que dados são coletados pela organização e como são guardados? Quão
aleatórios esses dados são ou vêm de uma fonte confiável e organizada? A
organização mede tais aspectos?
3. Custo e Risco: As conseqüências financeiras de uma iniciativa de BI devem ser
estimadas. Quais os riscos de falha desta iniciativa? Como o custo das operações
atuais será comparado com as operações da iniciativa de BI?
4. Clientes e stakeholders: Determinar quem será beneficiado e quem irá pagar. Quem
está interessado em todo o processo direta e indiretamente? Quais são os benefícios
quantitativos e qualitativos? Esta iniciativa é a melhor forma de crescer a satisfação
dos clientes ou há uma melhor forma? Como os benefícios serão monitorados? O que
é coberto em relação a funcionários, parceiros, etc.?
5. Métricas: Estes requisitos de informações devem ser operacionalizados em métricas
bem definidas. Devem-se definir quais métricas serão usadas por cada informação
recuperada. É preciso definir quais são as melhores métricas, como utilizá-las e como
compará-las com outras de organizações concorrentes. Quais os padrões de métricas
que estão disponíveis.
6. Metodologia de medidas dos resultados: Deve ser estabelecida uma metodologia ou
um procedimento para determinar a melhor maneira de medir as métricas. Que
métodos serão usados e com que frequência os dados serão coletados? Existem
81
padrões para isso? É a melhor maneira para se fazer tais medições? Como é possível
saber disso?
7. Resultados: Alguém deve monitorar o sistema de BI para garantir que os objetivos
estão sendo alcançados. Ajustes ao software devem ser feitos quando necessário. Ele
deve ser testado para garantir a validade dos dados e a sua consistência. Como é
possível demonstrar que a iniciativa de BI contribuiu na mudança dos resultados?
Quanto dessa mudança foi simplesmente algo aleatório?
Figura 15: Fatores críticos que impedem a adoção ou promovem sucesso num projeto de BI. Fonte: Tapscott e Caston, 1995.
Figura 16: Vantagens e desvantagens da aplicação do BI nas empresas. Fonte: Tapscott e Caston, 1995.
2.2.6 Benefícios gerados pelo Business Intelligence
A utilização de um sistema e padronização de BI é uma grande oportunidade para as empresas
reduzir custos e obter retorno nos investimentos já realizados. Várias empresas concluíram
82
suas padronizações em infra-estruturas de banco de dados e aplicações ERP, ETL e data
warehouses.
Em vez de dedicar tempo à coleta de dados e à preparação de relatórios, as empresas agora se
concentram no que as informações revelam sobre tendências de negócio. Num relatório que
contém informações de toda a empresa, cuja preparação exigia até 5 dias, hoje é gerado com
um toque no teclado. As equipes agora podem dedicar-se mais à análise crítica de resultados,
gerando inteligência.
O BI aumenta o nível de conhecimento e enriquece as discussões de negócio. Chama-se a
atenção para o caráter gradual desse tipo de vantagem na medida em que os conhecimentos se
acumulam, as práticas gerenciais se aprimoram, levando à melhores resultados.
Muitos executivos têm receio, pois temem que o novo recurso exponha omissões e erros
decisórios, ou até mesmo que venha a substituir pessoas. A ferramenta de BI não foi feita para
substituir ninguém. Ela apenas auxilia no processo de tomada de decisão. Ela otimiza o tempo
dos usuários, garantindo informações mais rápidas e precisas, tornando o gestor mais eficaz.
Em caso de erros decisórios, o sistema pode emitir alerta ao executivo, que, por sua vez,
poderá explorar as informações até encontrar as causas da falha de desempenho:
• Automatização da informação de Mapas de Indicadores, evitando procedimentos
manuais e rotineiros, obtendo uma diminuição dos custos operacionais.
• Visualização dinâmica cruzada - apresentação disponibilizada em várias perspectivas.
• Importação direta de dados de outras aplicações (ex.: Excel, aplicações diversas ou
outras bases de dados), para tratamento dessa informação.
• Passagem dos dados estáticos para informação dinâmica.
• Flexibilização da informação.
• Utilização da aplicação por seleção das variáveis de análise (arrastamento e/ou
filtragem por um valor determinado dessa variável).
• Informação sempre atualizada, mediante definição e parametrização prévia.
O BI também promete auxiliar os executivos em consultas gerenciais nas áreas de vendas,
compras, estoque, faturamento, PCP (Processo e Controle de Produção), custos, finanças,
contabilidade, telemarketing, recursos humanos e indicadores de gestão (análise de balanço).
83
A grande vantagem do conceito de Business Intelligence é justamente a capacidade que o
sistema possui para ‘traduzir’ os dados armazenados em uma linguagem de fácil assimilação
pelo corpo gerencial das empresas. Esse ambiente gerencial geralmente é caracterizado por
gráficos que permitem a rápida interpretação de uma situação. Por exemplo, ao perguntar-se
ao sistema quais são os seus maiores clientes, a ferramenta de BI imediatamente monta um
ranking entre os maiores, aplicando critérios como faturamento, por exemplo.
2.3 EXCELÊNCIA DA GOVERNANÇA CORPORATIVA SUSTENTADA POR BUSINESS
INTELLIGENCE
2.3.1 Conceito de excelência para Governança Corporativa
De acordo, com Andrade, A.; Rossetti, J. P. (2004), os quatro valores que dão sustentação a
excelência na governança corporativa são:
• Fairness: senso de justiça, eqüidade no tratamento dos acionistas. Respeito aos direitos dos
minoritários, por participação equânime com a dos majoritários, tanto no aumento da riqueza
corporativa, quanto nos resultados das operações, quanto ainda na presença ativa em
assembléias gerais.
• Disclosure: transparência das informações, especialmente daquelas de alta relevância, que
impactam os negócios e que envolvem riscos.
• Accountability: prestação responsável de contas, fundamentada nas melhores práticas
contábeis e de auditoria.
• Compliance: conformidade no cumprimento de normas reguladoras, expressas nos estatutos
sociais, nos regimentos internos e nas instituições legais do país.
84
Cada negócio necessita de característica que atendem não a necessidade de sua sobrevivência
quanto do seu crescimento.
Sendo a assim uma definição padrão da excelência na governança corporativa trata-se de algo
que necessita ser analisado e definido caso a caso. Onde os valores e seus pesos diferem de
negócio a negócio.
Valores de visão externa, cujo sua avaliação em relação qualificação de seus resultados, pode
ser usada de forma comparativa em vários negócios distintos.
É importante citar, como complemento às medidas não-financeiras, que os analistas, atuando
como facilitadores, tem feito uso de outras variáveis para gerar informações aos investidores
(SROUR, 2003):
• A habilidade da empresa em executar a estratégia proposta, entendida como a
capacidade dos administradores de tomarem medidas fortes e de aproveitarem
oportunidades rapidamente;
• a capacidade de alcançar as metas estabelecidas no prazo dentro dos valores orçados;
• a maior credibilidade da administração;
• a avaliação da qualidade da estratégia;
• a capacidade de inovar;
• a capacidade de atrair e reter funcionários capazes;
• o posicionamento de mercado;
• a experiência dos administradores;
• os processos de remuneração profissional; e
• a qualidade dos principais processos produtivos e a liderança em pesquisa.
Ao se examinar a relação da empresa com o mercado de investimentos e o papel dos analistas
financeiros, quanto à sua capacidade de previsão e de influência, deve-se observar que
analistas financeiros têm função vital nos mercados de investimentos e financeiro, pois sua
perspectiva independente monitora e interpreta as relações de agência entre os
administradores e os acionistas, reduzindo os custos de agência; sua reputação de
independência e de confiabilidade na identificação do valor da empresa possibilita que essa
atividade prospere.
85
2.4 EXISTE UM MAPA DE INDICADORES ESTRATÉGICOS PERTINENTES À
MEDIÇÕES DE EXCELÊNCIA ?
Os criadores do balanced scorecard, Kaplan e Norton (1992), ao proporem a fusão de
medidas financeiras e não-financeiras, perceberam que medidas criam foco para o futuro; as
medidas escolhidas pelos administradores comunicam importantes mensagens a todos os
níveis e pessoas da organização (KAPLAN E NORTON, 1992). Assim, buscam uma
abordagem ampliada da mensuração do desempenho e afirmam que sua aplicação propicia
uma ferramenta capaz de traduzir a visão e a estratégia da organização, comunicando os
objetivos estratégicos e motivando o desempenho em face das metas estabelecidas. Trata-se
de um instrumento capaz de descrever estratégias que criam valor, quando ligam ativos
tangíveis com intangíveis. Contudo reconhecem que,
[...] apesar de suas qualidades para fins de uso interno e divulgação externa, ele não está adaptado para o melhor entendimento da comunidade de investidores e analistas, que está pouco interessada em fazer uma troca por uma análise e por um relato mais estratégico e menos financeiro (KAPLAN E NORTON, 1992, p. 141).
2.4.1 Indicadores clássicos
Segundo Silveira (2004), a maioria das pesquisas sobre GC analisa as diferenças na qualidade
da governança entre empresas submetidas a ambientes com distintos níveis de proteção do
investidor. É possível, entretanto, que empresas, dentro de um mesmo ambiente contratual,
apresentem níveis diferentes de qualidade de GC, como função de suas características
observáveis. O argumento é reforçado pelo trabalho de Klapper e Love (2004), que verificou
a existência de grande variação da qualidade da GC entre empresas de um mesmo país,
encontrando empresas com boa GC em países com fraca proteção legal e empresas com GC
considerada ruim em países com boa proteção legal dos investidores.
86
Essa abordagem propõe que a proteção do investidor, além de possuir um componente
externo relacionado ao ambiente legal, em que a empresa está inserta (proteção legal), possui
um componente interno relacionado ao tipo de atividade empreendida e a outras
características da companhia. Entre os atributos comumente citados como determinantes da
GC, destacam-se os seguintes, explicitados aqui.
. Atributo/fator expectativa de crescimento: quanto mais oportunidades futuras de crescimento
a empresa tiver, mais recursos ela precisará captar e, portanto, melhor nível de GC a empresa
deverá apresentar, para facilitar a captação de recursos. Adicionalmente, empresas em
crescimento costumam ser vistas como potenciais expropriadoras, o que incentivaria o uso da
governança para a redução dos custos de agência (KLAPPER e LOVE, 2004).
. Atributo/fator estrutura dos ativos e tangibilidade: quanto mais intangível for à atividade da
empresa, maior será o risco dos recursos serem desviados: é mais difícil monitorar
investimentos em ativos intangíveis. Portanto, melhor deverá ser a GC da empresa para
compensar essa característica de sua operação (HIMMELBERG et al., 1999).
. Atributo/fator tamanho: empresas maiores tendem a produzir maior volume de fluxo de
caixa livre, necessitando de boas práticas de GC para mitigar os problemas de conflitos de
interesses dele decorrentes. Elas possuem, além disso, mais recursos para implementar boas
práticas de GC. Por outro lado, as empresas menores tendem a crescer mais e, portanto, a
necessitar de mais capital e de melhor GC (KLAPPER e LOVE, 2004).
. Atributo/fator concentração acionária do controlador: por um lado, quanto maior for o
percentual de ações ordinárias em posse do controlador, em tese maior será a possibilidade de
expropriação dos acionistas minoritários externos.
Por outro lado, quanto maior for percentual do total de ações em posse do controlador e,
portanto, maior for seu investimento na empresa, menor será, em tese, a probabilidade de
desvios entre os atos dos gestores e os interesses dos acionistas. A concentração acionária do
controlador pode, ainda, influenciar a adoção de diversas práticas de GC com o intuito, por
exemplo, de compensar os investidores externos pela eventual maiores probabilidades de
expropriação.
87
. Atributo/fator desempenho: indicadores do desempenho da empresa podem sinalizar maior
ou menor necessidade futura de financiamentos externos, desta forma influenciando a
necessidade de adoção ou não de melhores práticas de GC.
. Atributo/fator fluxo de caixa livre: fluxos de caixa livres elevados associam se a uma maior
probabilidade de conflitos de interesse entre gestores e investidores externos, induzindo a
adoção de melhores práticas de GC como mecanismo de compensação.
Além dos atributos relacionados acima, Silveira (2004) considerou como variáveis passíveis
de influenciar a qualidade da GC as seguintes:
. Emissão de ADRs: as empresas que emitem American Depositary Receipts (ADRs) têm de
se enquadrar em padrões mais rígidos de GC, devendo apresentar, em média, melhor
governança do que as outras do seu país de origem.
. Adesão aos Níveis Diferenciados de GC da Bovespa: similarmente às emissoras de ADRs,
as empresas que aderem aos níveis diferenciados de GC da Bovespa têm de se enquadrar em
padrões mais exigentes de governança.
88
Veja a figura abaixo:
Figura 17: Definições Operacionais das Demais Variáveis Utilizadas. Fonte: Pace e outros (2003).
89
2.4.2 Indicadores da nova visão de GC
Uma nova visão de indicadores pertinentes a governança corporativa que atendem os
requisitos de gestão de forma mais abrangente as novas necessidades de sobrevivência
empresarial globalizada. Onde existem nove áreas principais e suas variáveis internas que as
sustentam. Cruzando de forma sustentáveis todos os valores e informações de forma
horizontal ou em fluxo de conceitual da informação construída em forma de pirâmide.
Veja a figura abaixo:
Figura 18: Indicadores de desempenho como direcionadores de valor. Fonte: Pace e outros (2003).
90
Os indicadores atuais de Governança Corporativa necessitam de ferramentas que tratam cada
área de forma adequada à realidade dos objetivos de negócios de cada empresa de forma
atualizável, ágil, eficaz e eficiente em relação à nova economia globalizada. Abaixo um
quadro de sistemas de apoio á gestão da GC na visão de negócios da empresa Eletrosul,
dividida em sete áreas principais e suas ferramentas de geração e sustentabilidade da
excelência em GC.
Critério Prática/Metodologia/Tecnologia
1. Liderança � Sistema de Governança Corporativa Eletrosul (SGEE) � Modelo de Excelência da Fundação Nacional da Qualidade – FNQ � NBR ISSO 9001:2000 – Sistema Gestão da Qualidade � Gerenciamento de Risco � Modelo de Gestão do Aprendizado � Controle das práticas � Análise Crítica Estruturada do Desempenho Global � Seção 404 da Lei Sarbannes – Oxley � Padrão Contábil USGAAP � Sistema de Gestão da Ética � Canal de Denúncia/Ouvidoria
2. Estratégias e Planos � Balanced Scorecard (BSC)
� Matriz SWOT � Sistema de Planejamento Empresarial
3. Clientes � Sistema de Gastão de Clientes � Serviço de atendimento ao cliente
4. Sociedade � NBR ISO 1400:2004 – Sistema de Gestão Ambiental � AS 8000:2001 – Responsabilidade Social (Social Accountability) � Sistema de Gestão da Responsabilidade Social � Indicadores Ethos de Responsabilidade Social � Balanço Social – Modelo Ibase – Instituto Brasileiro de Análise Sociais e
Econômicas � Relatório de Sustentabilidade – Modelo GRI – Global Reporting Initiative � Metas do Milênio � Pacto Global
5. Informações e
Conhecimento
� Enterprise Resource Planning (ERP) � Sistema Informações Gerenciais � Comunidades de Prática e de Conhecimento � Melhores Práticas (“Best Practices”) � Banco de Competências Organizacionais � Programa de Competências Organizacionais � Programa de Pesquisa e Desenvolvimento � Memória Organizacional / Lições Aprendidas / Banco de Conhecimentos � Gestão do Capital Intelectual / Gestão dos Ativos Intangíveis � Gestão Eletrônica de Documentos (GED) � Data Warehouse (ferramenta de TI para apoio à GC) � Data Mining (ferramenta de TI para apoio à GC) � Sistema de Gestão do Conhecimento � Gestão da Tecnologia e da Inovação
6. Pessoas � AS 8000:2001 – Responsabilidade Social (Social Accountability) � OHSAS 18001:2007 – Sistema de Gestão para Segurança e Saúde
Ocupacional � NBR 9050 – Acessibilidade e Edificações, Mobiliário, Espaços e Equipamentos
Urbanos � Avaliação de Desempenho 360º � Sistema de Gestão de Pessoas � Estrutura diferenciada do Sistema de Trabalho � Programa de Qualificação Empresarial � Sistema de Administração do Desempenho
7. Processos � Gestão por Processo � Sistema de Gestão de Fornecedores � Sistema de Gestão Financeira
Figura 19: Sistema Eletrosul de Gestão Integrada – SEGI. Fonte: Eletrosul (2008).
91
Petrini (2006) demonstrou as definições conceituais, a concepção, a operacionalização da GC
e a maturidade dos modelos e métodos. Onde o uso das ferramentas de Business Intelligence
adequados a uma visão multidimensional das principais áreas da GC atual, gera um cubo que
possibilita análise sobre perspectivas de incrível versatilidade de informações pertinentes a
excelência da GC.
Veja a figura abaixo:
Figura 20: Visão Multidimensional Detalhada do Modelo Proposto. Fonte: Petrini (2006).
92
3 CONCLUSÃO
A principal questão teórica desta pesquisa foi levantar as bases conceituais buscando a
sinergia dos campos atualmente importantes, com crescente interesse e aumento substancial
do número de estudos: Business Intelligence e Governança Corporativa. Apesar do aumento
do número de estudos em relação à Governança Corporativa, quando tomados em conjunto,
estão praticamente ausentes na literatura atual. Muitos modelos e metodologias em relação à
aplicabilidade e resultados benéficos do Business Intelligence podem ser encontrados na
literatura. Porém, não existe na literatura nada similar a um modelo genérico ou requisitos da
Governança Corporativa que possam ser gerenciados e avaliados pelas ferramentas do
Business Intelligence. Dentro de um escopo mais abrangente que é investigar qual o papel que
a Tecnologia de Informação poderia representar no campo da Governança Corporativa, a
contribuição desse estudo foi de demonstrar que é possível criar um modelo teórico para a
concepção de sistemas de Inteligência de Negócio, mais especificamente na fase de
identificação das necessidades informacionais, integrando o conceito de Governança
Corporativa, o qual passa a compor o conjunto de informações relevantes a serem gerenciadas
pelas empresas. A pesquisa não se limitou somente na apresentação de conceitos e buscada
estrutura de referência para integração dos indicadores econômicos, sociais e ambientais, mas
levou-nos ao entendimento de que a incorporação da Governança Corporativa à estratégia
empresarial depende fundamentalmente de variáveis relacionadas ao contexto institucional.
Estruturas de Governança; formam comitês e comissões voltados para a gestão da excelência
onde as ações, a comunicação dos resultados, o e estabelecendo mecanismos de análise dos
dados do passado (séries históricas), os dados do presente (conformidade dos indicadores em
real time) e as perspectivas futuras (modelos de visões estatísticas de evolução ou regressão),
seriam mais abrangentes do que as antigas visões da Governança Corporativa que se auto-
avalia por indicadores objetivamente financeiros como os índices BOVESPA, DOW JONES e
outros menos importantes.
Para a continuidade da pesquisa ou um estudo mais aprofundado, acreditamos que seja
possível a concepção de um modelo de Indicadores de desempenho em perspectiva, avaliadas
e analisadas sob diferentes visões multidimensionais, em um único modelo, que integre toda
cadeia de informação de forma horizontal, Top Down e Botton Up.
93
A adequação dos conceitos de Business Inteligence e suas ferramentas na concepção e
operacionalização da Governança Corporativa poderão criar um modelo conceitual para
integrar indicadores visando garantir disponibilidade das informações com confiabilidade,
transparência e rapidez advindas de um processo sistematizado e automatizado.
94
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