A Preponderância das Estruturas Multidimensionais de Dados 2.1 A Origem das Estruturas Multidimensionais de Dados
2.5. Posicionamento do Processamento Analítico no Mundo Real
A capacidade em explorar os dados correspondentes ao negócio possibilita aos decisores a capacidade de saberem o que os dados na realidade significam. Os exemplos que têm sido
10 Dice refere-se a uma das operações comuns efectuadas sobre estruturas multidimensionais de dados em ambientes OLAP. Essencialmente, uma operação de dice corresponde a um slice aplicado a duas ou mais dimensões do cubo (ou mais de dois slices consecutivos).
11 Pivot refere-se a uma operação comum, tipicamente OLAP, que permite alterar a orientação dimensional das perspectivas em análise.
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demonstrados nas secções anteriores reflectem um desses casos, mas não são de maneira nenhuma, os únicos em que os sistemas OLAP podem ser utilizados. Os sistemas de informação, geralmente, podem ter um grande impacto em todo o sistema de valor e criação de negócio de uma organização. Podem actuar, por exemplo, na melhoria dos processos de negócio a todos os níveis, relacionando-os com todos os outros intervenientes envolvidos na cadeia de valor da organização (fala-se, neste caso, em sistemas operacionais extensíveis aos níveis de gestão e estratégicos). É aqui que poderão actuar os sistema de processamento analítico. Veja-se, a análise de comportamento de um conjunto de requisitos com métricas associadas, cuja satisfação assegure o sucesso do negócio, têm uma intervenção proeminente de um sistema OLAP. De facto, a maioria das actividades no seio de uma organização podem beneficiar do conhecimento extraído dos sistemas de processamento analítico. A verdade é que este tipo de tecnologia permite tirar partido de uma visão multidimensional de agregação dos dados de negócio de modo a facilitar o rápido acesso à informação estratégica e de gestão para análise, agilizando todo o processo de tomada de decisão numa organização.
Os sistemas OLAP permitem aos analistas, gestores e executivos de extrair conhecimento dos dados através do acesso rápido, consistente e interactivo a uma vasta variedade de possíveis vistas sobre os mesmos. Transformam os dados base de modo a que estes possam reflectir a dimensionalidade real dos negócios e como estes são entendidos pelos agentes de decisão. Enquanto que os sistemas de processamento analítico têm a capacidade de responder “quem?” e “o quê?”, é a sua habilidade para responder “e se?” e “porquê?” que os distingue indiscutivelmente dos sistemas de Data Warehouse (apesar da sua complementaridade12). Os sistemas OLAP permitem tomar decisões projectadas para o futuro, com base em cálculos mais complexos, do que simples operações aritméticas, com por exemplo, a resposta a esta interrogação de negócio: “Qual será o efeito do custo dos refrigerantes para os distribuidores se o preço do xarope de fruta subir 0,30€/litro e os custos de transporte diminuírem 0,55€ por
12 Os sistemas de Data Warehousing gerem e armazenam dados numa perspectiva multidimensional. Os sistemas OLAP transformam esses dados em informação estratégica. À medida que os agentes de decisão executam consultas mais complexas, avançam no processo de gestão de conhecimento (dados » informação » conhecimento).
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quilómetro?”. Na prática, os sistemas de processamento analítico abrangem um vasto domínio de funções organizacionais. Por exemplo, o departamento financeiro usa OLAP em acções de orçamentação, atribuição e custo de actividades, análise e modelação do desempenho financeiro, etc. No departamento de vendas, as actividades de previsão e análise de vendas são também asseguradas por este tipo de sistemas. Entre outras aplicações, no domínio do Marketing, os sistemas de processamento analítico são usados para análises de mercado, novas oportunidades de negócio, previsão de vendas, análise de promoções e campanhas, análise e segmentação de clientes, etc. A nível industrial, os benefícios de um sistema OLAP são visíveis, por exemplo, no planeamento da produção e na análise de defeitos.
De facto, são inúmeras as vantagens que advêm do uso de um sistemas de processamento analítico, mas a sua característica mais distintiva é o facto de permitirem dar aos gestores as informações que necessitam para tomar decisões eficazes, conforme necessário e em tempo útil, enquadradas no panorama de evolução estratégica da organização. Nas secções anteriores deste trabalho, já foi possível discutir que a entrega just-in-time da informação levanta outras questões que envolvem a complexidade do cálculo das agregações, o tempo de processamento e o espaço de armazenamento, para alem de ser necessário mais do que um nível base dos dados detalhados. Adicionalmente e, porque a natureza das relações das agregações pode não ser conhecida, o modelo de dados deve ser flexível, de modo a assegurar que o sistema de processamento analítico responda eficazmente as constantes alterações dos requisitos de negócio. Estas questões levam a outras relacionadas com o processamento eficiente das interrogações OLAP, que envolvem a determinação das operações mais comuns efectuadas sobre os subcubos e selecção materializada dos mais relevantes para responder a essas operações. Este e outros assuntos serão detalhados nas secções seguintes deste trabalho.
Muitos outros exemplos poderiam ser acrescentados, já que o processamento analítico é parte integrante, fundamental, da designação mais abrangente de Business Intelligence. Esta classe de sistemas orientados para a gestão define-se como uma categoria ampla de aplicações e tecnologias capazes de permitir a obtenção do entendimento acerca do negócio ou organização, com vista à compreensão dos dados gerados nas suas actividades e dai extrair
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conhecimento útil que permita aos decisores tomar melhores decisões. A designação implica um conhecimento de todos os factores que afectam o negócio, sendo imperativo que o decisor tenha um profundo saber sobre as actividades de clientes, cadeia de fornecedores, competidores, parceiros de negócio, circunstâncias económicas e operações internas. Atente- se de que forma é que os sistemas de processamento analítico podem auxiliar em cada um destes domínios. Sobre os clientes, as interrogações analíticas permite efectuar análises sobre os seus gostos, de modo a adaptar o negócio a cada um deles, para que a organização possa oferecer um serviço único, de qualidade e personalizado. Isso permite, antecipadamente, conhecer também as motivações de cada cliente a um nível detalhado, tornando-se útil para desenvolver produtos ou serviços inovadores e à imagem de cada cliente, com um factor de sucesso de vendas muito alto. Quanto aos competidores, há que ter em consideração que os objectivos serão muito semelhantes aos da organização: satisfação dos clientes, com consequente maximização do lucro. Para que a empresa possa estar um passo sempre à frente da concorrência, é necessário conhecer de forma antecipada os movimentos e acções que os competidores estão a preparar, a fim de preparar uma tomada de decisão mais informada e inovadora, que permita ganhar vantagem. A nível de parceiros de negócio, estes devem ter também acesso a determinada informação estratégica, para minimizar erros de comunicação com as organizações e colaborar na melhoria da sua gestão.
Sobre o ambiente organizacional, é importante saber qual o impacto que os sistemas de processamento analítico podem ter. Note-se que o estado da economia e dos seus factores chave são reflexões importantes a ter em conta no processo de tomada de decisão. Como já foi mencionado no decorrer deste trabalho, o processamento analítico pode ajudar, de facto, nestas situações. Sendo o tempo uma dimensão de utilização constante, a visualização da evolução temporal de muitos factores chave de negócio (e sua inspecção em diferentes níveis de abstracção) mostram aspectos que podem ser fulcrais na definição estratégica de uma organização. Por último, mas não menos importante, existe uma situação em que os sistemas de processamento analítico têm uma maior aplicação: na análise das operações internas de uma organização. Estas referem-se a tudo o que são dados gerados pelas actividades diárias
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realizadas, nos quais os sistemas de processamento analítico poderão ser aplicados e adequados a uma multiplicidade de processos existentes.