domingo, junho 21, 2009

Garantindo o Sucesso do BI

Garantindo o Sucesso do BI

Caros colegas do iMasters. Antes de falar um pouco mais sobre Business Intelligence, gostaria de voltar no tempo, e relembrar alguns conceitos sobre a "Teoria dos Negócios" de Peter Druker. Achei oportuno mencionar algumas de suas experiências que revolucionaram o mundo dos negócios, por que muitas delas se aplicam ao nosso dia-a-dia.

Peter F. Drucker (1909-2005) nasceu em Viena em 1909, lecionou na Universidade de Nova Iorque, foi professor da Claremont Graduate School, na Califórnia, desde 1971. Foi autor de muitos livros publicados sobre gestão, economia e análise social, sendo considerado por muitos como o pai da gestão. Quase tudo o que os executivos fazem, pensam ou enfrentam já foi estudado por Peter Drucker.

Em mais de 30 artigos dedicados para a revista Harvard Business Review, Peter Drucker incentivava sempre seus leitores a empreender a dura tarefa de refletir, sem deixar é claro, de agir com determinação.

Druker viveu boa parte da vida na era da informação. Sua obra, porém, trazia muito mais reflexão do que dados. Em dezenas de ensaios incisivos para a Harvard Business Review e outras publicações, explorou os desafios e oportunidades diante do executivo.

Suas idéias expostas em seus artigos pouco tinha a ver com fatos isolados ou pouco conhecidos. Ao contrário, abordava noções comuns sobre a empresa e o indivíduo. Analisou a fundo o fenômeno do trabalho do conhecimento, e a crescente importância de gente que usa a mente em vez do braço, e explicou como tal trabalho se afastava da tese reinante sobre o funcionamento de uma organização.

Druker achava fascinante que certos indivíduos soubessem mais sobre certos temas do que chefes ou colegas, mas ainda assim tivessem de cooperar com outros indivíduos numa grande organização.

Com o amadurecimento do mundo dos negócios na segunda metade do século 20, o executivo passou a julgar que sabia como tocar a empresa, e Drucker assumiu para si a tarefa de desconstruir tal crença, para impedir uma postura acomodada.

Teoria dos Negócios, a chave de um BI eficaz

Convido-os agora a refletir sobre este trecho publicado em setembro-outubro de 1994 onde Peter Drucker fala um pouco sobre a Teoria dos Negócios. Depois pretendo fazer algumas analogias com Business Intelligence.

"A raiz de praticamente todas as crises empresariais não está no fato de que as coisas são malfeitas. E sequer de que a coisa errada esteja sendo feita. Na maioria dos casos a coisa certa é feita - mas de modo infrutífero. Qual a razão do aparente paradoxo? (...) . Falo das noções que determinam o comportamento da organização, ditam as decisões sobre o que ou não fazer e definem o que ela considera significante em termos de resultados. São noções sobre o mercado. Noções sobre a identificação de clientes e concorrentes, sobre seus valores e comportamento. São noções sobre a tecnologia e sua dinâmica, sobre pontos fortes e fracos da empresa. São noções sobre aquilo que a empresa faz para ganhar dinheiro. São o que chamo de teoria do negócio (...)."

Notem que Drucker já salientava o fato crucial da organização em tomar decisões corretas e que a conduzissem por caminhos seguros e rentáveis.

Caros amigos forenses, no mundo dos negócios não existe mágica, ou a coisa dá certo ou não. Uma empresa só dá resultados se tiver lucro. E o BI vem ganhando força no mercado, porque as empresas precisam cada vez mais de sistemas de suporte à decisão que digam a elas os passos a serem tomados num mercado cada vez mais globalizado.

Num projeto de BI a informação disponibilizada precisa ser confiável e estar acessível quando os usuários precisarem dela, caso contrário levará o usuário à desconfianças, descrenças e abandono do sistema. Precisa ser única e uniforme, ou seja, os dados precisam refletir de forma simplificada, as atividades da empresa, seu desempenho, potenciais riscos ou desvios, para que seus gestores tomem decisões com base nestas informações.

Quality Assurence ou Qualidade dos Dados

Sabemos que a informática é uma ciência exata, sendo assim não existem margens para erros, principalmente em um BI. Um de seus conceitos básicos, é que ela possui métricas e unidades de medida que padronizam seus campos de atuação. Da mesma forma o BI trabalha em cima de métricas e precisam passar o sentido de exatidão.

Para assegurar a qualidade dos dados e aumentar a confiança dos números, todo BI precisa ter um mecanismo chamado Qualidade de Dados. Quase todo BI necessita de Data Warehouses ou Data Marts (Repositórios de Dados). Estes por sua vez possuem rotinas de Extração, Transformação e Carga dos Dados (ETL) que trazem as informações de ambientes externos, fazendo tratamentos, agregações ou sumarizações, permitindo que o DW ou o Data Mart tenham dados íntegros e históricos.

Sem um sistema de Qualidade de Dados, os riscos de carregarmos dados errados nestas bases são enormes, por que muito embora, um sistema de BI depois de implantado tende a permanecer estável, os sistemas transacionais e externos que alimentam o DW podem sofrer alterações ao longo do tempo, seja através de cálculos ou regras de negócio.

Esta é uma característica destes sistemas, e como o BI é sempre dependente destas informações, se não tivermos algum mecanismo de defesa, vamos estar carregando verdadeiras massas de lixo para dentro destas bases. E dependendo do tempo e da quantidade de informações carregadas com problema, teremos que despender um tempo considerável de ajustes e reprocessamento deste dados, sem contar com a dor de cabeça. Os critérios de tratamento destes processos de Qualidade de Dados podem variar muito, e alguns tipos de erro podem ser tratados como "warnings", remoção do dado, ou em casos extremos, a paralisação da carga. O objetivo destes procedimentos são eliminar os problemas antes que eles sejam carregados no Data Warehouse ou Data Mart.

Não vejo como implementar um sistema de BI ou mesmo um DW ou DM, sem antes ter esta preocupação com a Qualidade dos Dados, mas acreditem, este ainda é um sério problema enfrentado pela área de TI (Tecnologia da Informação).

Verdades e Mitos sobre Business Intelligence

Drucker salientou que as ferramentas de análise do negócio, não devem ser nossa maior preocupação, mas sim os conceitos que estão por trás delas. Ele fala ainda que conceitos e ferramentas, como a história não cansa de mostrar, são interdependentes e interativas. Um muda o outro. É isso que ocorre hoje com o conceito que chamamos de empresa e a ferramenta que chamamos de informação.

Com frequencia recebo email-s de pessoas interessadas em se tornarem profissionais de BI, querendo saber qual a melhor ferramenta, melhor literatura etc. Tudo o que vocês puderem ler, testar e avaliar sobre as soluções que o mercado oferece, antes de tomarem uma decisão, ou de indicarem para alguém, é valido. Hoje em dia existe uma infinidade de soluções, com preços e promessas das mais variadas. Mas o importante como disse é pesquisar e ler muito, antes de tomar uma decisão precipitada.

Pessoalmente prefiro seguir os conselhos de Druker, e não me prender a nenhuma ferramenta, e antes disso, entender bem o conceito que está por trás do BI. Existirão situações em que teremos de participar de projetos onde o cliente é quem vai escolher o que melhor se ajusta às suas necessidades, e se nossa especialização não atende suas necessidades, estaremos fora do projeto.

Os 10 Mandamentos do Consultor de BI

Talvez você já tenha passado por alguma experiência como as que menciono abaixo e sabe melhor do que eu, que uma decisão errada num projeto pode ter consequências imprevisíveis. Falo isto por mim mesmo, porque já passei por algumas delas, por isso, sempre é bom relembrar :

1. Entenda perfeitamente o que o cliente está pedindo, o que ele está querendo e o que

ele está precisando :

  • Nem sempre o cliente sabe pedir o que ele está querendo;
  • Nem sempre o que o cliente está querendo é o que ele precisa;
  • Nem sempre o que ele está pedindo, ou querendo ou precisando é o que ele está disposto a contratar;
  • Por isto, o briefing é o momento em que devemos gastar o maior tempo com o cliente;
  • Converse, pergunte, sinta.

2. Explique para o cliente exatamente o que e como será feito, quando e por quanto;

3. Procure superar sempre as expectativas do cliente;

4. Procure poupar o cliente e tenha em mente que ele nos contratou para ter soluções;

5. Antecipe-se aos atrasos;

6. Nunca queime etapas, o preço poderá ser caro para você e toda a equipe;

7. Saiba que por trás do negócio tem uma variável imprevisível chamada Tecnologia :

  • Nada é extremamente fácil;
  • Nada é extremamente difícil;
  • Consulte sempre o gestor do projeto, antes de decidir algo por você mesmo;
  • Não queira ser o "herói";
  • Evite aquelas frases "Deixa comigo, que eu resolvo".

8. Procure não esconder nada, nem empurrar a sujeira para "debaixo do tapete"

  • Seja sincero, se tiver que dar uma notícia ruim, faça-o assim mesmo. Mas tenha sempre em mente o "porque" e como você irá "superar o problema"
  • Lembre-se que às vezes o "bom" é melhor do que o "ótimo"

9. Na dúvida pergunte sempre:

  • Não faça nada por indução ou "achismo";
  • Lembre-se que você tem um cronograma a seguir e retrabalho significa atrasos;
  • Tenha em mente esta frase de Peter Druker : "Meu maior poder como consultor é ser ignorante e fazer

    algumas perguntas."

10.Você é único, mas não é o único.

  • Fique atento à sua apresentação e postura;.
  • Todos estão sentindo, ouvindo e vendo o que você está fazendo.
O que pode dar errado num projeto de BI

Muitos fatores podem contribuir para que um projeto de BI fracasse. Entre eles alguns bem simples, como conversar com pessoas erradas, ou com usuários que não sabem definir exatamente o que precisam, pode ser fatal na fase de elaboração e desenvolvimento de um projeto de DW, resultando na construção de um amontoado de dados estáticos e inúteis.

Outra etapa bastante crítica de um projeto de DW é a de ETL (Extração, Tratamento e Carga dos Dados), pois se uma informação é carregada de forma equivocada trará conseqüências imprevisíveis nas fases posteriores. É nessa fase que é feita a integração das informações que vêm de fontes múltiplas e complexas. A utilização de ferramentas de back end (ETL) adquiridas no mercado ou desenvolvidas internamente, agiliza os processos e minimiza eventuais prejuízos advindos de experiências do tipo "tentativa e erro", além de reduzir o tempo de realização desta etapa que geralmente costuma ser subestimada pelos projetistas e que varia de sete meses a um ano.

Outro ponto fundamental é saber alinhar o projeto de BI ao de Knowledge Management (Gestão do Conhecimento). O conhecimento organizacional está embebido não só em dados e documentos, mas também em práticas e processos. O Business Intelligence é entendido como a transformação dos dados brutos em informação e, depois, em conhecimento.

É um contínuo que facilita a extração da informação útil a partir dos dados empresariais e, por isso mesmo, é um componente chave dos sistemas de gestão do conhecimento. O BI é um alimentador do KM e não pode estar dissociado dessa lógica. O ideal é que a corporação preveja isso quando fizer o desenho da arquitetura de seus sistemas, mesmo se a sua implementação efetiva for retardada em alguns anos.

O Planejamento da Informação também é outro fator de peso e sem ele podemos ter problemas no momento de organizar os dados coletados. Os sistemas de informação são peças fundamentais, na medida em que são geradores dos dados e também o meio pelo qual estes trafegam e, portanto, precisam ser avaliados antes de se partir para a implementação de um projeto de BI.

São os dados captados nesses sistemas que irão alimentar o Data Warehouse ou o Data Mart (Repositórios de Dados). Para isso pode ser feito um Planejamento Estratégico da Informação (PEI), que deverá ficar a cargo da área de administração de dados.

O departamento de informática, nesse caso, atuará apenas como um provedor de serviços e soluções. Para que o PEI tenha sucesso é necessário que seja conduzido por um sponsor. Esse "patrocinador" do projeto deve ser um profissional com passe livre em todas as áreas da empresa, inclusive na alta gerência, e que saiba tudo o que ocorre dentro da corporação. Ele deve ter uma visão clara do negócio, conhecer o mercado de atuação da empresa e saber traduzir todos esses requisitos para o pessoal da área de informática.

O Planejamento Estratégico da Informação deve estar alinhado ao Planejamento Estratégico Corporativo. Seu desenvolvimento requer o emprego de uma metodologia flexível para que possa suportar possíveis mudanças de rumo ou correções, sem perder seu foco principal.

Esta metodologia compreende quatro etapas principais. A primeira delas visa realizar um levantamento genérico e básico sobre a empresa e sobre a cultura da empresa em termos de sistemas. O segundo passo é fazer um levantamento e análise dos sistemas existentes, verificando sua performance, funções exercidas, volumes de dados gerados, características dos processamentos, entre outras questões.

É nessa fase que são avaliados os sistemas de forma quantitativa (volume, recursos e custos) e qualitativa (atendimento das necessidades dos usuários, controle interno e eficiência). Na terceira etapa é feita a apuração e avaliação da qualidade dos dados existentes. E finalmente, é desenvolvido um modelo global do sistema de informação vigente, salientando pontos fracos e fortes, e identificando as oportunidades e ameaças existentes no ambiente de TI.

Além destes pontos levantados, podemos listar mais alguns erros clássicos que vocês já devem ter vivenciado ou ouvido falar :

1) Querer economizar no projeto contratando mão de obra barata;

2) Começar o projeto sem o envolvimento da diretoria;

3) O projeto não ter foco no negócio da empresa;

4) Não ter um gestor que divulgue o BI na empresa;

5) Não ter um administrador de BI na empresa;

6) Começar o projeto sem ouvir os usuários;

7) Criar expectativas que não poderão ser cumpridas;

8) Não dar um treinamento adequado aos usuários sobre o que é um BI e o que ele pode oferecer;

9) Ter resistências ou não aceitação do projeto pelos usuários;

10) Não ter documentação do Sistema ou das Regras de Negócio;

11) Ter falhas na Modelagem dos Dados;

12) Acreditar nas promessas de performance, capacidade e escalabilidade dos

Fornecedores;

13) Acreditar que quando o BI estiver rodando, os problemas estarão terminados;

14) Achar que BI é um Sistema Operacional;

15) Não ter um controle de Qualidade dos Dados para o BI.

Com esse Raio-X do seu BI, será possível verificar se haverá necessidade de remodelar seus processos ou apenas fazer alguns ajustes para que os sistemas se enquadrem no seu projeto de BI.

Abraços a todos

Fontes Consultadas

Next Generation Center

Carlos Barbieri, consultor de empresas, diretor da Carlos Barbieri & Consultores Associados, com

especialização em BI e CMM, professor de cursos de pós-graduação da FUMEC - Fundação Mineira de

Cultura e da UNIBH, e articulista do Computerworld.

Referências para Estudo

DRUKER, PETER. Peter Drucker na Prática. Editora Campus, 2004

DRUKER, PETER. Administrando em Tempos de Mudança, Editora Thomson Learning, 1995

CARVALHO, R.B. Tecnologia da Informação aplicada à gestão do conhecimento. Belo Horizonte: Editora Arte,2003.

DAVENPORT, T.H.;PRUSSAK, L. Conhecimento Empresarial, como as empresas gerencial seu capital intelectual. 5 edição. Rio de Janeiro: Campos, 1988

HAN, J., KAMBER, M. Data Mining: Concepts and Techniques. Morgan Kaufmann Publishers, 2001.

BARBIERI, CARLOS - BI - Business Intelligence - Modelagem & Tecnologia - Axcel Books - 2001

SERRA, LAÉRCIO. A Essência do Business Intelligence - São Paulo, Berkeley, 2002

BOAR, BERNARD - Tecnologia da Informação. A Arte do Planejamento Estratégico, São Paulo, Berkeley, 2002

Sugiro ainda uma visita ao link abaixo que além de livros e revistas, indicações de artigos, referências on-line, além estudos de caso, fóruns de discussão e muito mais.

http://www.cni.org.br/links/links-at-gestaoconhecimento.htm

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