Business Intelligence – Sistemas de Apoio à Decisão

Fui hoje ao congresso de Business Intelligence promovido pela GTBC e de facto sente-se necessidade de mais congressos, fóruns e seminários assim, onde o objectivo seja apresentar conceitos e metodologias de como bem aplicar BI em Portugal.

A primeira apresentação da manhã foi de forma brilhante conduzida pela nossa Prof. Maria José Trigueiros que, no seu estilo inconfundível, mostrou os conceitos e desafios com que somos confrontados nos Sistemas de Apoio à Decisão e que são no fundo os pilares-mestre de todo o BI.

Seguiram-se duas apresentações sobre Data Warehousing, a primeira sobre um caso de aplicação prática e desafios de implementação na Caixa Seguros, e mais tarde outra bem interessante apresentada pela nossa colega da 1ª edição do MSIAD, Paula Oliveira, sobre a metodologia de Data Warehousing desenvolvida pela GTBC, DWDM2, completamente alinhada com as recomendações do PM Institute e que suporta claramente os grandes desafios da implementação de sistemas de data warehousing com resultados práticos muito positivos.

Depois do coffe-break vimos algumas aplicações de negócio, nomeadamente BSC, BPM e CPM apresentado pela também nossa colega da 1ª edição do MSIAD, Rute Júlio e depois, “o valor do CRM no Marketing da organização”.

Terminámos com a apresentação da Prof. Patrícia Narciso sobre a aplicação de um modelo de maturidade à implementação de projectos de BI e uma iniciativa muito interessante de BICC (Business Intelligence Competency Center) que pretende reunir, tal como o nome indica, um grupo de competências necessárias para garantir o sucesso dos vários passos de um sistema de apoio à decisão, preenchendo o gap entre os dados operacionais e a estratégia de negócio de forma a entregar valor.

Tive pena de não aceitar o convite para almoçar com a equipa da GTBC mas os meus compromissos profissionais não me permitiram. Fiquei no entanto muito satisfeito com esta conferência onde não se falou de tecnologia mas sim dos dois factores mais importantes de Business Intelligence: onde estamos, e para onde queremos ir.

Força GTBC!

Quando nos deparamos com um problema, cujas soluções possíveis não se possam traduzir por um conjunto que assuma valores bem definidos (“crisp”), mas antes, por valores vagos (“fuzzy”) cuja solução apenas garante um determinado grau de pertença aos elementos desse conjunto, a utilização da lógica difusa (“fuzzy logic”) permite lidar com estas incertezas.

No projecto em desenvolvimento na cadeira de GPDW, existe a necessidade de obter um conjunto de indicadores que reflictam a eficiência da actividade clínica do Health Care Hospital. Estes indicadores deverão corresponder a métricas utilizadas na área hospitalar, que pela sua natureza, aferem comportamentos de boas práticas e uma boa rentabilização dos recursos disponíveis, como por exemplo, o facto de no período do dia entre as 13 e as 20 Horas, diminuírem drasticamente o número de consultas realizadas.

Retirámos alguns exemplos de indicadores de gestão, em que se observa a existência de um comportamento difuso.

Individualmente, estes indicadores são quantificáveis de uma forma inequívoca, mas uma vez agrupados de forma a reflectirem um determinado grau de eficiência (grande ou pequena eficiência) nas actividades hospitalares correspondentes, ficamos perante um problema de indefinição de valores. Numa escala de 0% a 100%, como iremos classificar estes indicadores quanto à sua eficiência? Bom, cada um terá o seu valor “crisp” em função dos dados, da métrica de cálculo e da dimensão temporal em análise. E relativamente à dimensão eficiência?

Recorrendo à “Lógica Difusa”, e tentando não pormenorizar em demasia o âmbito deste indicadores, poderemos definir intervalos percentuais de eficiência adequados às características de cada um, onde nitidamente teríamos zonas em que as percentagens corresponderiam a “grande eficiência” e “pequena eficiência”, mas haveria entre estas, outras zonas percentuais intermédias (zonas difusas), que poderiam corresponder a “não tão grande eficiência” e “não tão pequena eficiência”.

Desta forma, seria possível classificar correctamente cada indicador, quanto ao seu grau de pertença ou de pertinência em relação ao conjunto “difuso” correspondente.

por:
Fernanda Romão, João Guerreiro e Paulo Batista

Tendo em conta a extrema importância que tem, conhecer a “dimensão” empresarial no contexto dos Sistemas de Apoio à Decisão, uma vez ser esta a dimensão alvo do estudo que vimos a desenvolver, pretendemos deixar aqui a definição, de acordo com os standards Portugueses e da Comissão Europeia, do que são pequenas, médias e grandes empresas.

As duas definições de PME que apresentamos neste artigo, ambas de aplicação oficial em Portugal, correspondem aos conceitos preconizados respectivamente pela Comissão Europeia, e pelo INE – Instituto Nacional de Estatística.

Definição de PME segundo a Recomendação da Comissão (2003/361/CE)

“Entende-se por empresa qualquer entidade que, independentemente da sua forma jurídica, exerce uma actividade económica. São, nomeadamente, consideradas como tal, as entidades que exercem uma actividade artesanal ou outras actividades a título individual ou familiar, as sociedades de pessoas ou as associações que exercem regularmente uma actividade económica.”

Em dimensão:

Em Função do tipo de relação que mantêm com outras empresas:

A definição de PME clarifica a tipologia das empresas, distinguindo três tipos, em função do tipo de relação que mantêm com outras relativamente à participação no seu capital, direito de voto ou direito de exercer uma influência dominante:

Efectivos pertinentes para a definição de micro, pequena e média empresa

Os efectivos medem-se em termos de número de unidades de trabalho por ano (UTA), isto é, de número de pessoas que tenham trabalhado na empresa ou por conta dela a tempo inteiro durante todo o ano considerado. O trabalho das pessoas que não tenham trabalhado todo o ano ou que tenham trabalhado a tempo parcial é contabilizado em fracções de UTA. Os aprendizes ou estudantes em formação profissional, bem como as licenças de maternidade, não são contabilizados.Valor jurídico da definição

A definição de micro, pequenas e médias empresas só é vinculativa no que diz respeito a determinadas matérias, como os auxílios estatais, a participação dos fundos estruturais ou os programas comunitários, designadamente o programa-quadro de investigação e desenvolvimento tecnológico.

Não obstante, a Comissão encoraja vivamente os Estados-Membros, o Banco Europeu de Investimento e o Fundo Europeu de Investimento a utilizá-la como referência. As medidas tomadas em favor das PME adquirirão, assim, uma maior coerência e uma melhor eficácia.

Actividade económica

Resultado da combinação dos factores produtivos (mão-de-obra, matérias-primas, equipamento, etc.), com vista à produção de bens e serviços. Independentemente dos factores produtivos que integram o bem ou serviço produzido, toda a actividade pressupõe, em termos genéricos, uma entrada de produtos (bens ou serviços), um processo de incorporação de valor acrescentado e uma saída (bens ou serviços).

Conceito de PME empregado pelo INE – Instituto Nacional de Estatística

Empresa:

Entidade jurídica (pessoa singular ou colectiva) correspondente a uma unidade organizacional de produção de bens e/ou serviços, usufruindo de uma certa autonomia de decisão, nomeadamente quanto à afectação dos seus recursos correntes. Uma empresa pode exercer uma ou várias actividades, em um ou em vários locais.

Uma empresa corresponde à mais pequena combinação de unidades jurídicas, podendo corresponder a uma única. A empresa, tal como é definida, é uma entidade económica que pode, em certas circunstâncias, corresponder à reunião de várias unidades jurídicas. De facto, certas unidades jurídicas exercem actividades exclusivamente em proveito de uma outra unidade jurídica e a sua existência só se explica por razões administrativas (por exemplo, fiscais) sem que sejam significativas do ponto de vista económico. Pertence também a esta categoria uma grande parte das unidades jurídicas sem emprego. Frequentemente, as suas actividades devem ser interpretadas como actividades auxiliares das actividades da unidade jurídica-mãe que elas secundam, à qual pertencem e a que têm de estar ligadas, para constituir a entidade “empresa” utilizada para análise económica.

Fonte: Regulamento (CEE) nº 696/93, de 15-03-93

PEQUENAS E MÉDIAS EMPRESAS
Vigência: desde 24-05-1994

Definição: São consideradas pequenas e médias empresas, todas aquelas que preencham cumulativamente os seguintes requisitos: a) Empreguem até 500 trabalhadores; b) Não ultrapassem 1250000 contos (valores de 1987) de vendas anuais (facturação anual líquida); c) Não possuam nem sejam possuídas em mais de 50%

Os montantes previstos em b) serão revistos no início de cada ano, com base numa taxa de actualização, que será calculada a partir do índice de preços no consumidor, sem habitação, publicado pelo INE, e referida aos doze meses do ano anterior. 2. A taxa de actualização será obtida através do quociente entre os índices de preços relativos ao mês de Dezembro do último ano e ao mês homólogo do ano anterior. 3. Os montantes que resultam da aplicação da taxa de actualização referida no ponto anterior serão arredondados por excesso, por forma que sejam expressos em valores múltiplos de 25000 contos.

Fonte(s): Despacho Normativo nº 52/87, de 24-06

Conclusões:

O facto de existirem duas definições aplicadas a nível nacional para “Empresa” e “Pequena e Média Empresa”, levanta logo a dúvida relativamente à fiabilidade dos indicadores económicos produzidos a nível nacional e europeu, no que toca à utilização destas definições. A importância da “metadata” é sem dúvida crucial na produção de conhecimento fiável e útil.

A definição de PME da CE é sem dúvida mais actual e abrangente, por apoiar-se no conceito de actividade económica, incluindo-se assim no universo de Empresa, entidades tão distintas como Associações Empresariais e de carácter social, as Cooperativas, entidades sem fins lucrativos, empresas com fins lucrativos, entre outras.

Realmente surpreendeu-nos o conceito de PME aplicado pelo INE, cuja fonte remonta a 20 anos atrás, e que consideramos desfasado da realidade empresarial actual. Presentemente, face á evolução dos processos tecnológicos e dos SI, as empresas necessitam para a sua actividade, de cada vez menos pessoas, sendo este facto evidente pelo crescimento da produtividade das empresas portuguesas. Assim sendo, uma empresa com 499 trabalhadores é, à luz das referências do presente século uma grande empresa.

Ao nível sectorial, constata-se que ao longo destes 20 anos ocorreu um incremento do número de empresas pertencentes ao sector terciário, e uma redução no número de empresas enquadráveis nos sectores secundário e primário, que tradicionalmente necessitam de mais mão-de-obra.

Fontes:
http://metaweb.ine.pt/sim/conceitos/conceitos.aspx?ID=PT&menuBOUI=16944
http://europa.eu/scadplus/leg/pt/lvb/l26064.htm
http://www.prime.min-economia.pt/PresentationLayer/ResourcesUser/docs/r6maio2003.pdf

por:
Fernanda Romão, João Guerreiro e Paulo Batista

Esta semana tenho estado a ler finalmente os livros que queria sobre análise de dados relativos a Business Intelligence e a consolidar os conhecimentos sobre análise de variância, regressão linear, correlações, enfim um pouco de tudo o que temos falado durante o mestrado. Há de facto um mundo incrível a extrair dos dados que produzimos todos os dias e estas são sem dúvida as ferramentas que nos ajudam a conhecer melhor o mundo que nos rodeia.

Fantástico!

No mundo de informação em que vivemos, os desafios que se colocam à maneira como explicitamos, organizamos e documentamos o conhecimento são muito grandes e apesar dos esforços continuados da comunidade científica e empresarial nesse sentido, restam muitas lacunas por preencher no âmbito dos sistemas de informação.

Hoje em dia, por exemplo, a abordagem mais comum para a implementação de data warehouses continua a ser a da centralização dos dados operacionais para depois a partir de novo em data marts mais próximos do decisor e dos requisitos de negócio.

Quando assim não acontece, numa tentativa de evitar o crescente volume de dados resultante dessa operação, voltamos ao passado e a ter datamarts, mas com pouco controlo ou seja, ilhas de informação. A representação dos dados e dos modelos ainda não se encontra cruzada num sistema que, mais do que lógico e interdependente seja natural e a mais pura representação da forma como vemos a informação. Precisamos de uma mudança de paradigma.

Em 2006, um estudo do IDC concluiu que o mundo produziu até então 161 exabytes de dados, 3 milhões de vezes a quantidade de livros alguma vez escritos, estimando que em 2010 tenhamos 988 exabytes de informação para 601 exabytes de armazenamento. O facto é que são muitos dados, alguns sem representarem informação (dados e modelos) mas como e onde os vamos analisar?

Como representar o conhecimento nesta dualidade dados e modelos num sistema integrado mas distribuído? Uma forma de tentarmos analisar esta perspectiva será olharmos para o ser humano enquanto um sistema integrado, composto por vários subsistemas distribuídos. De facto, embora sejamos únicos, e ajamos de forma coordenada, todos os nossos modelos e dados estão dispersos pelo nosso corpo e isso é de facto espantoso.

A forma como, de um ponto de partida, definimos um objectivo tal como a de dar um passo e o roadmap que traçamos para o alcançar, caminho esse que resulta de uma aprendizagem constante dessa dualidade entre o que conseguimos e o qu pretendemos conseguir, representa de facto muito bem a teoria de decisão que temos vindo a falar no mestrado.
E como organizamos e documentamos essa informação? Essa é a chave para a representação de um sistema integrado em todas as suas componentes. Integrar não significa juntar tudo num único local, mas sim representar algo de forma holística e bem definida.

Têm havido nos últimos anos tentativas de alcançar arquitecturas para representar estes sistemas distribuídos, que delegam dados e modelos em nós de processamento, ou numa GRID (Globus Alliance), mas algumas das questões mais difíceis de endereçar continuam a ser o scheduling (como decidir a distribuição eficaz nos nós da GRID) e a integridade da informação nessa rede. Mas o facto de hoje em dia termos repositórios centralizados de informação analítica não parece natural, é demasiado exigente em termos de processamento e mais tarde ou mais cedo, a complexidade dos problemas será maior que a capacidade para os resolver em tempo útil (NP Problems).

Teoricamente, um sistema integrado de apoio à decisão, deveria ser capaz de ser representado de uma forma muito aproximada da tomada de decisão e todas as camadas ou seus subsistemas, embora únicos, deveriam poder responder perante uma entidade de controlo também ela distribuída. Desta forma e se vivêssemos num mundo perfeito, conseguiríamos ter por exemplo o subsistema de dados balanceado por diversos nós, cada qual com um determinado peso na estrutura e que recebia dados, os transformava e entregava ao seu nó seguinte mais abstracto.

Nesse mundo perfeito, conseguiríamos distribuir esses nós de processamento para que os mais requisitados pelos decisores fossem os nós mais rápidos a entregar essa informação, poderíamos implementar soluções de disaster recovery para que caso um nó falhasse os outros conseguissem recuperar a informação e continuar a fornece-la de forma transparente ao decisor.

O subsistema dos modelos, da mesma forma, deveria ser capaz de utilizar a indução do subsistema anterior para melhorar a aprendizagem dos seus mapas criando assim uma interdependência, dados-modelos.
Imaginar um sistema de informação integrado como um corpo humano é sem dúvida um exercício interessante e investigando os mais recentes avanços académicos na área da GRID Computing para a distribuição de processamento e de dados, aliada à distribuição de redes neuronais, é possível vislumbrar uma arquitectura ideal para a representação deste sistema. Esta é no entanto uma temática que gostaríamos de aprofundar num artigo seguinte.

No man is an island, entire of itself…any man’s death diminishes me, because I am involved in mankind; and therefore never send to know for whom the bell tolls; it tolls for thee.”
— JOHN DONNE (1572-1631)

Fernanda Romão, João Guerreiro, Paulo Batista

Li este artigo na BI Review e achei-o muito interessante e orientado para as temáticas que temos falado acerca da complexidade dos problemas.

Nos últimos anos, uma cientista da Unisys Jane Mazzagatti desenvolveu e patenteou uma nova estrutura de dados que, consegue descobrir não apenas simples relações entre os dados, mas relações não aparentes e complexas em real-time. E embora essa extracção de conhecimento já se faça hoje em dia através de Data Mining, Mazzagatti e os seus colegas introduziram-na como nativa na sua estrutura de dados.

Um artigo interessante e uma investigação a acompanhar.

The BI Invention You’ve Never Heard Of - http://www.bireview.com/bnews/10000288-1.html

O recurso à matemática para traduzir relações entre variáveis do nosso dia-a-dia, permite-nos estudar determinados comportamentos, identificar e padronizar essas relações quanto à sua linearidade, para que seja possível por um lado, controlar a sua evolução ao longo do tempo e por outro, prever evoluções futuras.

Para a gestão, a importância na identificação da função matemática que traduz as relações entre variáveis de um determinado indicador revela-se fundamental, para a análise e eventual alteração de tendências comportamentais quando determinados factores (variáveis) se conjugam.

Para exemplificar o que atrás foi dito, recorremos a situações comuns ,onde a utilização de funções matemáticas nos permite deduzir de forma quantitativa, quais os valores para as relações entre variáveis de alguns indicadores analíticos.

1. Indicador da Lotação (nº de camas disponíveis) no Internamento Hospitalar – Relação Linear

Este indicador é traduzido por uma função linear y = f(x), onde a Lotação é igual ao Nº de Camas disponíveis para Internamento

2. Indicador de Incêndio Padrão ISO 834 – Relação Logarítmica

Indicador definido no “Eurocode 1”*, que pode ser utilizado para a simulação de um incêndio, permitindo determinar e comparar a resistência ao fogo de estruturas de edifícios.

A temperatura ambiente é dada pela curva de incêndio padrão ISO 834 representada na figura abaixo, cuja expressão analítica pode ser representada por:

onde:

y- é a temperatura ambiente, ou seja a temperatura dos gases do compartimento de incêndio, no instante t.
t – o tempo decorrido desde o inicio do teste (minutos).

* EUROCODE 1, Basis of Design and Actions on Structures -
 Part 2-2: Actions on Structures – Action on Structures Exposed
 to Fire, ENV 1991-2-2:1995.

3. Estimador de Crescimento dos Animais – Relação Exponencial

As funções utilizadas para estimar o peso dos animais desde a sua fase embrionária até à fase adulta são não-lineares, com componentes exponenciais. Estas funções apresentam uma interpretação biológica do crescimento e são facilmente comparadas entre diferentes cenários de produção.
A tabela abaixo, mostra as funções que descrevem e prevêem o crescimento de animais mais utilizadas.

Fernanda Romão, João Guerreiro, Paulo Batista

As tarefas inerentes à função de um Gestor no âmbito de uma organização são: Dirigir, Organizar, Planear e Controlar. No presente artigo iremos evidenciar a importância para uma organização das quatro funções primárias de gestão.

A Função Organização, trata do processo de estruturação interna da organização revela-se de extrema importância, pois será através dessas ligações que a organização irá interagir a nível interno e externo.

A Função Planeamento é o caminho escolhido, e os vários planos traçados na organização serão os “roadmaps” através dos quais a organização deverá guiar-se.

A Função Controlo assenta nos instrumentos que o controlo oferece aos gestores como ferramentas de apoio à gestão.

A Função de Direcção, entendida como o processo de determinar, isto é, afectar ou influenciar o comportamento dos outros, desagrega-se em 4 grandes tarefas da gestão, designadamente a Liderança, a Comunicação, a Motivação e a Cultura Organizacional.

Ver artigo completo: Tarefas do Gestor II

Fernanda Romão, João Guerreiro, Paulo Batista