Business Intelligence and Analytics

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Influência da Maturidade de Business Intelligence Analytics sobre Usos dos Sistemas de Medição de Desempenho: Estudos de Caso

Influência da Maturidade de Business Intelligence Analytics sobre Usos dos Sistemas de Medição de Desempenho: Estudos de Caso

Given the potential that the development of Business Intelligence and Analytics (BI&A) can bring to organizations, in particular to the uses of the Performance Measurement System (PMS), and considering the shortage of works of this nature, this thesis had as main purpose to identify how the development of BI&A capabilities influences the uses of the PMS in organizations. A multiple case study was used as an empirical research object in eight small, medium and large organizations located in the states of São Paulo, Espírito Santo and Minas Gerais. Public and private organizations were studied, encompassing the activities of telecommunications services, call center, e-commerce, cosmetics industry and retail, justice, energy services and water and sewage services. The analysis was performed using interviews with key actors, document analysis and the application of a maturity model of BI&A. The results indicate that as organizations grow in BI&A maturity there are benefits over the analyzed uses of Performance Measurement System: control, improvement and planning. Throughout the development of maturity, the increasing capabilities of BI&A such as, information quality, culture of information use and functionalities (for example, visualization, self-service BI and predictive techniques), leverage the uses of PMS. There are benefits to the uses of PMS in the studied organizations, mainly in the operational management level, in aspects such as performance indicators monitoring, coverage of the use of indicators, business understanding, identification of deviations and problems, capacity to respond to changes and resources management.
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Using Business Intelligence Tools for Predictive Analytics in Healthcare System

Using Business Intelligence Tools for Predictive Analytics in Healthcare System

According to a 2016 survey by the World Economic Forum [1], today's society is experiencing the fourth industrial revolution. A phenomenon that led to significant changes in the labor market by creating new jobs, while in a few years ago it was not possible or were unimaginable. The evolution of new technologies such as Business Intelligence, Big Data, Cloud Computing, Mobile Programming, Social Networks, Cyber-security and others have radically changed the way people communicate and collaborate. Educational programs offered by academic institutions must adapt to this technological revolution so that graduates are prepared for the new requirements imposed by the labor market, economic and social change. Areas such as healthcare, accounting, marketing, management, tourism, and many others have another perspective in this context because all were or are being influenced by IT&C technologies. Online platforms have emerged by which people perform medical appointments, electronic payments, reserves tickets, holidays and vacations reserves and many others. These operations in the past were taking place in bank branches or travel agencies.
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Analysis of Lisbon startups’ business intelligence capabilities

Analysis of Lisbon startups’ business intelligence capabilities

3 has kept below 60%. Despite that, we can easily deduct that, if we include all the startups that failed to raise money from investors, that percentage would be a lot higher. Why is that? In a world with accessible data, why do most startups keep failing? Is that because they’re not data driven? Maybe, is it because they’re not using all the Business Intelligence & Analytics (BI&A) tools available? Or even, is it because the current BI&A tools are not well designed for startups usage? Or is it simply because they’ve not achieved the level of BI&A maturity of larger companies, and their business dies before data can make its impact? Finally, can we extrapolate these numbers and conclusions to the Portuguese economy and ecosystem? What is been doing in the Lisbon ecosystem to enter this new data-economy and achieve success?
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Airline Applications of Business Intelligence Systems

Airline Applications of Business Intelligence Systems

Additionally to the three previously mentioned properties of big data, there is a fourth one that can be mentioned: veracity [8]. Veracity refers to the poor quality of bug data. Large quantities of data come from uncertain sources and is unverified (for example data from the internet, like webpages, news etc.). Because of the veracity of data, contradictory results can be obtained during the analysis process with negative consequences regarding perceived reliability of big data analysis products. According to the IBM Big Data & Analytics Hub [8] , one out of three business leaders doesn’t trust the information used to make decisions and over 3 trillion dollars per year are spent due to inaccurate data. In this context, leveraging unstructured data for enterprise analytics is seen as an important factor [2].
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Business intelligence na administração pública portuguesa

Business intelligence na administração pública portuguesa

Segundo Watson & Wixom (2007) em ‘The Current State of Business Intelligence’ o BI está emergindo como elemento facilitador para aumentar o valor e o desempenho. No início dos anos 70, os DSS foram as primeiras aplicações para apoiar a tomada de decisões. Passados anos, várias aplicações de apoio à decisão, EIS, OLAP e Predictive Analytics surgiram e expandiram o domínio do apoio a decisões. No início dos anos 90, Howard Dresner, cunhou o termo BI que é agora muito usado, para descrever aplicações analíticas. Para Andreas Bitterer, da Gartner, o ‘BI tornou-se uma iniciativa estratégica e é reconhecido pelos CIO (Chief Information Officer) e líderes de negócios como instrumental para impulsionar a eficácia e a inovação dos negócios.’ Obter dados dá valor a uma empresa, mas só quando utilizadores e aplicações acedem aos dados e os utilizam para tomar decisões, é que a organização percebe o valor total do seu DW. Ter dados de apoio à decisão num DW ou Data Marts garante uma ‘versão única da verdade’. Obter dados é o mais desafiador do BI, exige cerca de 80% do tempo e esforço, gera mais de 50% dos custos. O desafio tem origem em várias causas, como a baixa qualidade de dados nos sistemas de origem, políticas de propriedade de dados e tecnologias antigas. BI, consiste em utilizadores do negócio e aplicações que acedem a dados do DW para consultas, relatórios, OLAP e análises preditivas. Os utilizadores finais fazem perguntas como ‘O que aconteceu?’ ao analisar a importância dos dados históricos, esse tipo de análise gera benefícios tangíveis, fáceis de medir, mas geralmente têm pouco impacto. Com o tempo, as organizações evoluem e fazem outras questões como ‘Porque aconteceu?’ e até ‘O que acontecerá?’ À medida que os utilizadores amadurecem a realizar análises e previsões, o nível de benefícios torna-se mais global e difícil de quantificar. Usos mais maduros de BI podem facilitar a decisão estratégica de entrar num novo mercado, mudar a orientação de uma empresa centrada no produto para centrada no cliente ou ajudar a lançar novas linha de produtos. Data Warehousing em tempo real possibilita a entrega de dados de apoio a decisões em minutos, o que está a mudar profundamente o suporte a decisões, é possível ter processos de negócios operacionais e aplicações voltados para o cliente. Empresas estão implementando Scorecards e Dashboards 13 como componentes de iniciativas de BPM, ferramentas que resumem visualmente dados relacionados com o desempenho organizacional, os utilizadores podem ver rapidamente como o desempenho real se compara às metas, benchmarks e desempenho anterior. A disponibilidade de dados em tempo real e Dashboards contribuem para a democracia da informação e os sistemas Web dão acesso em qualquer lugar. O BI está ficando mais universal, à medida que tem mais utilizadores, dando as informações que precisam para trabalhar.
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Plataforma de Business Intelligence para o estudo de infeção nosocomial

Plataforma de Business Intelligence para o estudo de infeção nosocomial

Community Dashboard Editor (CDE) é um plug-in integrado na Business Analytics Platform, que foi desenvolvido para simplicar a criação, a edição e a apresentação de dashboards. É uma ferramenta muito poderosa e com- pleta que combina uma interface gráca com fontes de dados e componentes personalizados [55]. CDE permite criar rápida e facilmente dashboards com- plexos, dinâmicos e visualmente apelativos, que simplicam a análise das in- formações que apresentam. Com esta ferramenta é possível criar o layout do dashboard através da combinação de recursos como linhas, colunas, espaços e elementos HyperText Markup Language (HTML) como texto ou imagens. Os diferentes componentes que constituem o dashboard , tais como tabelas, grá- cos, parâmetros ou caixas de texto, também podem ser facilmente criados e personalizados e é ainda possível denir as diferentes fontes de dados que se- rão utilizadas pelos componentes do dashboard, tais como cheiros eXtended Markup Language (XML) ou queries SQL [55].
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DATA, TEXT, AND WEB MINING FOR BUSINESS INTELLIGENCE: A SURVEY

DATA, TEXT, AND WEB MINING FOR BUSINESS INTELLIGENCE: A SURVEY

Mining tools of sometimes called siftware, as they sift through the data. Mining tools varies depending on their sophistication, as state of the art tools are expensive. In 2008, the world market for business intelligence software reached over 7.8 billion USD according to [27]. IBM SPSS is an example of business intelligence software, offering mining capabilities. Clementine was a graphical and widely used DM tool of the late 1990’s; this case study utilizes that software [43], it is precursor to SPSS. IBM also provides online services for WM, called Surfaid Analytics; they provide sophisticated tools for WM [32]. IBM is one of main providers of solution-oriented packages such as IBM’s Cognos 8 solutions [44]. Other types of mining or business intelligence tools are integrated tools, like Oracle Data Mining, a part of the company flagship RDBMS software. SAS offers its SAS Enterprise Miner [47], a part of its enterprise solutions. Another major player in the enterprise and business information systems is SAP, it offers world known ERP solutions along with providing other mining tools software that can be integrated into their ERP solutions. Atos is an international information technology services provider that utilizes SAP software [63]. Microsoft offers SQL Server Analysis Services, a platform dependant solution integrated in Microsoft SQL for Microsoft Windows Server. Other Microsoft products include PowerPivot, a mining tool for small and middle size enterprises. Open source mining tools include the Waikato Environment for Knowledge Analysis or WEKA [28]. Other open source tools include RapidMiner and KNIME. Situation with open source mining tools however is not as other open source software, as their use is quite limited [49]. Furthermore, with huge decrease of in costs of storing and acquiring data from WWW, data acquisition tools such as RFID tag readers and imaging devices, e-commerce, and telecommunications, mining software costs of procuring dropped considerably [42].
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Desenvolvimento de motor de BI (Business Intelligence)

Desenvolvimento de motor de BI (Business Intelligence)

Durante a execu¸c˜ ao do projecto foi estudado o produto Oracle BI com o objectivo de perceber as possibilidades de explora¸c˜ ao de informa¸c˜ ao e caracter´ısticas principais do produto. A componente escolhida foi o Oracle Siebel Analytics vers˜ ao 7.3 para a qual se procedeu ` a defini¸c˜ ao de v´ arios modelos de dados multi-dimensionais, permi- tindo por um lado, obter conhecimentos e ideias importantes para o desenvolvimento deste projecto e por outro lado dispor de um produto comercial estrat´ egico para co- mercializa¸c˜ ao a organiza¸c˜ oes que necessitem de um produto de BI profissional e de n´ıvel empresarial.
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Restructuring the Internals of kettle/Pentaho platform

Restructuring the Internals of kettle/Pentaho platform

The objective of the internship was to be a part of the development team and to redesign Pentaho platform, restructuring the internal organization of the Pentaho code base. Pentaho creates and develops a big data analysis platform. It comprises both data integration perspective (graphical design of ETL process) as well as their execution both locally or in the server mode (distributed execution is also possible) and the data analytics module – the capability of analyzing and visualizing the data in different formats. The platform has been in active development for more than 10 years and as an open source tool that had multiple contributions over many years. As such solution architecture was recently reviewed to guarantee that the basic principle of the software architecture is kept, as proper modularization, separation of concerns. So, the sprint was actively working to address this redesign and conformance of the whole Pentaho code base to the latest standards. The goal of internship includes to actively participate in the definition and execution of this revision. So, items as conversion of the project to more modern build infrastructure of the proper segmentation of the application modules, developing the new interfaces and making such the application is in a working state after the changes. It will also be a part of Pentaho Engineering team which is in Portugal and United States. So, it is extremely likely to be in touch with several offices.
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The role of business intelligence in decision process modeling

The role of business intelligence in decision process modeling

Based on the current research of domestic and foreign experts in the i eld of business intelligence, it has been shown that this area has vast potential but is still relatively unrevealed in some segments of applica- tion. h erefore, it is the challenge for the researchers and the area where signii cant scientii c and profes- sional benei ts can be provided. Innovative research approach to business intelligence is characterized by knowledge and creativity, as well as the use of mod- ern data mining sot ware. Modern scientii c methods analyze the results and off er recommendations and guidelines for further research.
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Business intelligence and contribution of entrepreneurial information architecture

Business intelligence and contribution of entrepreneurial information architecture

As said before, the main purpose of a corporate information system is to support the business processes in an effective way. And within this overall problem, there are a number of important sub-problems whose solution contributes substantially towards the solution of the overall problem. In this context, there is a persistent problem in companies, related to an increasing amount of unnecessary information or misinformation that lasts for a long time, damaging their daily performance and their relationships with customers and employees. There are two main factors leading to this problem: - one refers to the fact that there are many new information systems and technologies in organizations (such as mobile ERP and electronic CRM, SCM) whose potential is far from being fully explored, either in themselves or integrated with other existing systems; - other factor is that people work differently, one from another, differing in terms of: training, willingness to work with technologies, willingness to cooperate with others, among other individual differences.
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Intelligence Gathering, Competitive Intelligence e Intelligence Analysis: contribuição de Tecnologias Informáticas em meio empresarial

Intelligence Gathering, Competitive Intelligence e Intelligence Analysis: contribuição de Tecnologias Informáticas em meio empresarial

As empresas necessitam de captar informação e transforma-la em conhecimento, pelo que o modelo de negócio utilizado é essencial à sustentabilidade financeira desta, permitindo a execução das tarefas operacionais, optimização de estratégias, planeamento e uso de ferramentas BI. É com o apoio das tecnologias informáticas que podem aumentar e desenvolver o negócio nos mercados tendo sempre como foco o cliente. O “valor do negócio” perde-se quando o investimento em TI é puramente económico, e é aqui que se deve focar o Stakeholder e ou a equipa responsável pelo investimento em recursos humanos e financeiros. O cliente deve ser o objectivo principal, a angariar e a perdurar para empresa, a fidelização deve ser realizada pela prática de uma cultura organizacional focada nas suas necessidades, sendo essencial o seu envolvimento económico e social. A Business Intelligence quando bem implementado, permite a redução de custos para a empresa e para os seus clientes, pela aquisição de produtos de qualidade superior a preços mais baixos, assim como o efectuar de previsões acerca de tendências de mercado, a curto, médio e longo prazo, não esquecendo que é necessário incorporar/interiorizar os processos de negócio no seio da organização (Chesbrough, 2002; Rosenbloom, 2002).
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Business analytics leveraging resilience in organizational processes

Business analytics leveraging resilience in organizational processes

Thus, the results of this study provide significant evidence of relevant associations between the constructs that constitute the research model. In addition, the development of the study followed the recommendations of the literature, aiming to rigorously fulfill the methodological steps, to respond to the research problem invoked and to meet the objectives proposed. However, limitations in the study were identified, such as the impossibility of generalizing the results in a broader manner. This factor, however, does not disqualify the sample, which, composed of 82 respondents, is a sufficient universe for the development of the statistical tests described in Section 4, but it limits the generalization of the results only to companies with characteristics similar to those studied. Quantitatively, the study also presented restrictions on a qualitative analysis of the queries surveyed. If such an analysis had been possible, more explanatory and detailed results would possibly be obtained.
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Dr. Cana: the business plan for an agriculture consultancy idea in Brazil

Dr. Cana: the business plan for an agriculture consultancy idea in Brazil

6 decision-making moment of contracting any consulting service or not, including mill groups, rural producers, agricultural enterprises and multinationals of the sector. The business plan greatest value is to enable the reduction of production costs when incremented from a consulting (Sahlman, 2008). Lilien (2011) explains that a well-developed plan defines new market possibilities for a consultancy firm, highlights strategies which higher the number of services on track, as well as, generates a framework to improve sales at a top performance. The plan evidences the firm´s internal strengths and weaknesses of the services. That corresponds according to the client´s needs, and boosting the development of a sales framework for them, creating customized B2B agreements, technical visits approaches and a complete client´s feedback of the provided services. It also considers successful and unsuccessful outputs and the overall relationship between the firm and the market inserted (Lilien, 2011). On the external part, the business plan supports managers to reveal the business core values, market volatility regarding main competitors and taping strategies when segmenting, targeting and positioning the services to consumer groups (Sahlman, 2008).
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Solutions for decision support  in university management

Solutions for decision support in university management

However, apart from defining the context of business facts, dimensions may be perceived as collections of properties along which various analyses of numerical data may be performed. As direct consequence of the hierarchical structure of dimensions, measures may be aggregated above their initial granularity, at a lower or higher level, depending on the actual business needs, in order to calculate various indicators. For example, calculation of the full amount of examination fees corresponding to a specific day, month, semester etc. or, summarizing marks of students in the form of general averages per student, per year, or per faculty. In fact, in order to improve query performance, multidimensional applications need to pre-compute some of the summary data and explicitly store such aggregates.
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INTEGRATING DATA MINING INTO BUSINESS INTELLIGENCE

INTEGRATING DATA MINING INTO BUSINESS INTELLIGENCE

• New Restaurant Locations – A nationwide fast food restaurant chain used data mining models to determine the best place to establish new restaurants. They grouped together all of the variables that are likely to influence the sales of a new restaurant. These included variables like: population size and demographics, competition, distance from other franchises, etc. Using a regression model, they were able to input a prospective restaurant location and estimate the potential growth and profitability of this location. They compared the outputs of various prospective locations to identify which had the highest profitability potential. Prior to using this data mining model, the company relied on educated guesses backed by the demographic data of the location.
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Business Intelligence no estudo das Pneumonias e da sua incidência em Portugal

Business Intelligence no estudo das Pneumonias e da sua incidência em Portugal

O conceito atual de Business Intelligence começou na década de 70, quando foram disponibilizados no mercado alguns produtos de Business Intelligence para a análise de negócios, passando a estar presente nas organizações através de diferentes sistemas. Com a evolução das tecnologias e sistemas de informação e as consequentes mudanças nas organizações surgiu, na década de 80, o conceito Executive Information Systems (EIS). Este conceito corresponde a uma tecnologia computorizada que permite ajudar os executivos na tomada de decisão estratégica, fornecendo o acesso fácil e rápido a dados relevantes, necessários para atingir os objetivos estratégicos de uma organização, como o controlo e acompanhamento da mesma (Turban, Sharda, Aronson, & King, 2009).
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Exploração de dados para soluções de retalho em business intelligence

Exploração de dados para soluções de retalho em business intelligence

A primeira proposta oficial do termo Business Intelligence foi em 1989, por Howard Dresner, analista da Gartner Group, que descreveu como "conceitos e métodos para melhorar a tomada de decisões empresariais suportado em sistemas de apoio" (Power, 2007). Mais recentemente aponta-se como um conjunto de arquiteturas, ferramentas, bases de dados, aplicações e metodologias, com o objetivo de possibilitar um acesso interativo aos dados e manipulação destes, dando aos gestores e analistas a possibilidade de realizar análises adequadas, (Raisinghani, 2003). No entanto a referência vem desde as primeiras tecnologias de informação em 1958 por Luhn, citando “a capacidade de apreender as inter-relações dos factos apresentados de forma a orientar as ações em direção a um objetivo” (Luhn, 1958).
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Sistema de Business Intelligence no projeto educativo de Guimarães

Sistema de Business Intelligence no projeto educativo de Guimarães

O artigo sobre o caso do Instituto Politécnico de Coimbra (IPC) apresenta a implementação de um sistema de Business Intelligence que esta instituição decidiu desenvolver, o SBIAES, que tem como principal objetivo analisar a informação relativa aos candidatos ao Concurso Nacional de Acesso ao ensino superior nos últimos anos. Este projeto nasceu da necessidade do IPC em adquirir um conhecimento mais aprofundado das preferências em termos de cursos dos candidatos bem como as principais instituições concorrentes. Para isso, o SBIAES, assenta numa arquitetura de Data Warehouse e uma aplicação cliente em Microsoft Excel seguindo a metodologia proposta por Kimball tal como se pode observar na Figura 6.
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Framework de business intelligence para o sector eléctrico português

Framework de business intelligence para o sector eléctrico português

Os componentes explicitados no âmbito deste trabalho são: Enterprise Resource Planning (ERP), Data Warehouse (DW) e Indicadores Chave de Desempenho (KPIs). O ERP representa os sistemas transaccionais fonte de onde os dados serão extraídos, limpos e consolidados através do processo de Extract, Transform and Load (ETL) (Solomon, 2005). Posteriormente esta informação é armazenada num repositório de dados estruturado – o DW – de forma a ser apresentada aos utilizadores. A apresentação da informação é feita através de scorecards (resumos dos objectivos estratégicos, métricas e respectivas metas) ou da construção de relatórios standard. Outro modo de análise é Online Analytical Processing (OLAP), que consiste na análise de grandes volumes de dados por diferentes perspectivas, de um modo interactivo (Chou & Tripuramallu, 2005). A informação armazenada pode ainda ser utilizada para analisar padrões e correlações de comportamentos, processo designado por data mining (Chou & Tripuramallu, 2005). Adicionalmente, as ferramentas de Knowledge Management (KM), cujo propósito é a gestão e armazenamento do conhecimento de uma organização, podem ser integradas no universo de BI, uma vez que “BI é uma forma de conhecimento” (Negash & Gray, 2003).
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