Princípios Metodológicos em PDS para DW

Construir um Data Warehouse é uma tarefa muito desafiadora porque, comparado à engenharia de software, é uma disciplina jovem e ainda não oferece estratégias estabelecidas e técnicas para o processo de desenvolvimento. Muitos projetos falham devido à complexidade do processo de desenvolvimento, pois ainda não há nenhuma estratégia comum para o desenvolvimento de DW. Contudo, as principais causas apontadas como razões de fracasso em projetos de Data

Warehousing são: desenho, processo, técnicas e fatores sócio-técnicos

(VASSILIADIS, 2000; FROLICK; LINDSEY, 2003).

Entretanto, há uma variedade de passos e técnicas que podem ser usados para orientar e estruturar o processo pelo qual os sistemas de informação são construídos. Porém, estas metodologias se baseiam essencialmente sobre questões técnicas, como conceitos arquitetônicos e modelagem de dados. Mas, de acordo com Finnegan e Sammon (1999), fatores críticos de sucesso, como aspectos organizacionais, políticos e culturais, são tão importantes quanto os técnicos.

Fowler (2005) compara diferentes PDS através de algumas características consideradas por ele dignas de destaque, como a formalidade de alguns processos na obrigatoriedade de documentos em relação à informalidade extremada de outros. Além disso, ressalta uma forte abordagem centrada no usuário, percebidos nos processos mais recentes, enquanto outras, mais tradicionalistas, continuam

conferindo maior poder de decisão para o pessoal técnico. Neste aspecto, ele afirma que algumas metodologias possuem a tendência em estarem voltadas para as pessoas envolvidas, enquanto outras são mais orientadas ao processo. Outra característica relevante é que alguns processos ditam regras para serem copiadas por toda e qualquer organização, enquanto outras contemplam regras para fatores localizados onde o sistema está sendo desenvolvido (FOWLER, 2005).

Para List et al. (2002), os métodos atuais de desenvolvimento de DW podem ser classificados dentro de três grupos básicos: orientado aos dados, orientado aos objetivos e orientado aos usuários. Para concluir sobre estes três grupos, List et al. (2002) avaliaram metodologias de desenvolvimento analisando: as áreas de aplicação dentro da organização, o processo de apoio à gestão existente, o nível organizacional desejado, a extensão de envolvimento de usuário nos processos, a duração e conclusão do desenvolvimento, o nível de habilidade dos desenvolvedores com o projeto de DW, a complexidade dos modelos de dados analisados, a quantidade de sistemas transacionais tidos como fonte provedora e a longevidade dos modelos de dados.

Metodologias orientadas aos dados

Esses tipos de metodologias consistem na estratégia de desenvolvimento de

Data Warehouse baseado na análise do modelo de dados corporativo e

funcionalidades relevantes dos sistemas transacionais. Em geral, esse estudo ignora as necessidades dos usuários nas primeiras fases de desenvolvimento, ficando para segundo plano como atividade complementar. Mesmo assim, os objetivos da organização e os requisitos dos usuários não são totalmente especificados.

Metodologias orientadas aos objetivos

Neste grupo de metodologias, a primeira fase do processo de desenvolvimento determina objetivos e serviços que a organização fornece para os envolvidos com o negócio. Então, como segundo passo, o processo de negócio organizacional é analisado por um modelo de interação que realize o relacionamento de todos e suas transações com o processo estudado. O terceiro passo do processo é a transformação das transações em dependências funcionais a serem construídas nos sistemas de informação. Por último é desenhado o sistema, passo pelo qual são identificadas as medidas e dimensões.

Neste momento devem ser encontrados os requisitos de informação, transformando as transações em medidas e definindo as dimensões de dependências. Para List et al. (2002), este tipo de estudo é altamente complexo e apenas consegue ser desenvolvido de forma adequada quando são projetados processos de negócios para toda a organização de forma combinada com os objetivos do negócio.

Metodologias orientadas aos usuários

Neste último grupo definido pelo autor, a metodologia assume que o objetivo da organização é visto como único para todos os envolvidos. Tomadores de decisão definem metas e prioridades, como também questões do negócio para apoiar a compreensão dos objetivos. Há uma priorização das questões levantadas e as mais importantes são definidas em termos de elementos de dados.

Dentro desta classificação dos três grupos de List et al. (2002), a metodologia deve permitir a construção de um modelo teórico para representar e descrever um problema. Kefi (2002) afirma que este modelo deve ser usado como uma ferramenta de diagnóstico, pois deve produzir um quadro claro da situação e prover conhecimento para prescrever ações corretivas durante o desenvolvimento.

Para isto, dois níveis de análise devem ser usados: o positivista, que confere a validação do modelo e a precisão das relações causais, e o interpretativo, que confere o poder explicativo do modelo. Aliás, três aspectos são indispensáveis ao tratamento dos modelos de dado em Data Warehousing: ação causal, estrutura lógica e nível de análise. Esta teoria, quando aplicada, aumenta a probabilidade da tecnologia da informação ser empregada com os resultados desejáveis para os usuários, as organizações e demais partes envolvidas (MARKUS; ROBEY, 1988).

O tamanho de organização, a estratégia corporativa, a estrutura, a cultura, o papel e estratégia de TI na organização, assim como, a influência dos sistemas de informação no processo decisório são alguns dos fatores mais citados relacionados ao contexto estratégico e organizacional de implementação de projetos de TI (KEFI, 2002).

A metodologia deve estar estruturada para permitir a construção de uma relação de interação entre a tecnologia, o indivíduo e a organização, considerando o contexto dos envolvidos. Para avaliar o desempenho e efetividade de uma tecnologia baseada em sistema de informação dentro desta perspectiva interativa, é necessária uma compreensão sobre o contexto estratégico corporativo, e mais especificamente, o contexto de desenvolvimento e uso, onde as interações do usuário podem ser observadas durante o ciclo de vida do sistema (SAUNDERS; JONES, 1992).

A investigação do contexto estratégico e organizacional deve ser realizada considerando aspectos, já citados anteriormente, como as estratégias corporativas, a estrutura, a cultura e o papel da TI na organização. O estudo do contexto de desenvolvimento e uso deve se basear em teorias de atitudes e comportamento (KEFI, 2002). Elas tentam identificar os fatores que conduzem a intenções de uso e aceitação de tecnologia, gerando impactos positivos sobre esses aspectos.

As características das atividades no processo de desenvolvimento e a participação do usuário também têm impacto no desempenho do PDS (SIMONSEN; HERTZUM, 2008). Este impacto é avaliado sobre fatores relacionados ao envolvimento de usuário, a experiência com o uso de DW e as relações de colaboração entre os usuários e desenvolvedores.

Kefi (2002) propõe um instrumento de avaliação de tecnologia baseada em sistema de informação que determina o desempenho percebido por seus usuários, os impactos individuais e os impactos organizacionais. Todos estes fatores estão associados ao contexto organizacional, ao contexto estratégico e ao contexto de desenvolvimento e uso do DW.

Esse instrumento proposto por Kefi (2002) foi organizado em três fases. A primeira tem como objetivo o estudo do quadro estratégico e organizacional, como também, o estudo do contexto de desenvolvimento e uso, incluindo as especificidades de Data Warehousing.

A segunda fase tem por objetivo construir e aplicar um instrumento para medição do desempenho de sistemas de DW, relacionando os critérios de desempenho utilizados para algumas características do contexto do desenvolvimento e uso. E, por último, a terceira fase tem como objetivo descrever as

mudanças organizacionais ocorridas ao longo do tempo e verificar qual o contexto que mais influencia o resultado.

As técnicas usadas para cumprimento das atividades das fases podem variar de acordo com o objetivo e concentram-se principalmente na coleta e análise de dados qualitativos por meio de análise documental, observação e entrevistas do pessoal envolvido, como os tomadores de decisão, desenvolvedores e usuários.

Existe atualmente um distanciamento entre os pesquisadores e profissionais, que vem sendo amplamente discutido na comunidade de TI. A situação relativa à

Data Warehousing segue o mesmo padrão, onde em geral os profissionais

queixam-se de que os seus problemas práticos são ignorados pelas pesquisas acadêmicas, e os pesquisadores não se contentam com a baixa aceitação de suas teorias na indústria (VASSILIADIS, 2000).

No contexto atual, as diferentes metodologias não deveriam ser vistas como concorrentes entre si, mas sim como complementares por uma série de razões. Existem diversos tipos de sistemas de informação em diferentes ambientes organizacionais, com diferentes finalidades e em diferentes fases de desenvolvimento ou maturidade (PATERSON, 2002). Além disso, as características peculiares a todas as organizações devem influenciar na adoção de uma metodologia.

Um problema com os PDS de DW é a ausência de uma orientação concreta aceita tanto pela academia como pelos desenvolvedores. Analisando as duas principais obras sobre Data Warehousing, Inmon (1997) e Kimball (2002a), nota-se que eles definem todas as características sobre DW, mas fica a sensação de que fornecem apenas dicas e soluções para os fragmentos de todo o processo, em vez

de apontar uma metodologia concreta a ser seguida pelos desenvolvedores (VASSILIADIS, 2000).