O poder dos Sistemas de Apoio à Decisão (SAD)

Também chamados de Decision Suport System (DSS), os Sistemas de Apoio à Decisão (SAD) se utilizam de uma série de conceitos, técnicas e ferramentas para transformar dados em informações úteis para auxiliar a tomada de decisões. Para a elaboração de um sistema deste tipo, normalmente muitos profissionais são envolvidos, principalmente nas áreas da Tecnologia da Informação e Comunicação (TIC) e de Negócios e, especificamente, nas áreas de Business Intelligence (BI), Business Analytics (BA), Data Mining, Machine Learning, Estatística, Banco de Dados, Infraestrutura de Software, Inteligência Competitiva, Marketing, Engenharia e Gestão do Conhecimento, entre outras. A interação de distintos perfis de profissionais garante, além da performance e segurança, que os pontos importantes para a instituição (Indicadores Chave - KPI) sejam definidos pelas áreas que têm o devido conhecimento, maximizando o sucesso dos projetos.

Cubo Analítico

Com todos os Indicadores Chave (KPI) definidos, todas as regras de negócio documentadas e a origem de todos os dados conhecida, se inicia o desenvolvimento do SAD. A primeira etapa consiste em ler os dados de todas as fontes definidas no projeto, integrando-os em um grande armazém de dados, o Data Warehouse (DW).

A partir daí vem a grande sacada do Business Intelligence: são criados os Cubos Analíticos, também chamados de Cubos Multidimensionais, um para cada fato a ser analisado e sem limite de quantidade de Dimensões.

Um único cubo deve ser capaz de oferecer, com muita agilidade, todas as informações que um gestor necessita sobre o fato que o cubo analisa. #Todas.

O exemplo ao lado é uma representação gráfica (gif) de um cubo de Movimentações Financeiras composto por 3 dimensões:

  • Tipo de Movimentação Financeira (o que);
  • Data (quando) e
  • Localidade (onde)

Cada uma das dimensões pode ser utilizada para filtrar os dados e selecionar apenas o período desejado. A porção em vermelho corresponde a seleção feita e no último quadro do gif percebemos o quadrado que indica a intersecção de todos os filtros, ou seja, a resposta desejada.

Filtros aplicados: Tipo de movimentação = Vendas, Data = Ano de 2017, Localidade = Estado de São Paulo.

Painéis Interativos

Agora que o cubo analítico é capaz de dar todas as respostas necessárias ao gestor, a próxima etapa é criar painéis interativos (dashboards) que permitam ao próprio usuário refinar suas consultas, simplesmente selecionando por exemplo o Ano e o Mês, sempre com a possibilidade de filtrar ainda mais os dados, clicando nos gráficos (de barras, pizza, etc.) e obtendo respostas precisas e praticamente automáticas, pois todas as técnicas e ferramentas utilizadas permitem que estes dados sejam pré-computados e de fácil acesso. Tendências e desvios do padrão nos dados da instituiçao são facilmente encontrados, visualmente, de forma clara e intuitiva, conforme alguns exemplos abaixo:

Caso Toyota

No final dos anos 90, a empresa enfrentou grandes problemas em sua cadeia de operações. O custo de armazenamento de carros se elevou e ela não estava mais conseguindo fornecer o produto a tempo para seus clientes. Utilizava computadores que geravam uma quantidade enorme de dados e relatórios que não eram utilizados estrategicamente porque nem sempre eram exatos e muitas vezes eram fornecidos tarde demais - o que atrasava a tomada de decisões.

Uma nova CEO foi contratada. Ela identificou algumas soluções: primeiro, a necessidade de um Data Warehouse - um repositório central de dados, organizado e de fácil acesso. Segundo, a necessidade de implementação de ferramentas de software para efetuar a manipulação desses dados. O novo sistema implantado infelizmente não funcionou de maneira correta: a entrada de dados históricos incluiam anos de erros humanos que não foram detectados, dados duplicados, inconsistentes e falta de importantes informações. Tudo isso gerou análises e conclusões precipitadas sobre o funcionamento da distribuidora.

Apenas em 1999 a empresa resolveu implantar uma plataforma de Business Intelligence. Em questão de dias o sistema apresentou bons resultados. Por exemplo, descobriram que a empresa era cobrada duas vezes por um envio especial por trem (um erro de US$ 800.000). Entre 2001 e 2005, o volume de carros negociados aumentou em 40%, o tempo de trânsito foi reduzido em 5%. Esses e vários outros  benefícios ajudaram a Toyota a alcançar as maiores margens de lucro no mercado automotivo desde 2003, e estão aumentando consistentemente a cada ano desde então. Além disso, um estudo realizado pela IDC Inc. em 2011, indicou que a instituição alcançou, naquele ano, um retorno de pelo menos 506% sobre o investimento em BI. Fonte

Pirâmede da Inteligencia

Esse é apenas um dos inúmeros casos que ilustram a eficiência dessas soluções capazes de integrar e interpretar Dados, transformando-os, de alguma forma, em Informação relevante ao seu negócio, possibilitando, com a devida análise, a criação de Conhecimento. Através da utilização e da gestão deste conhecimento nasce a Inteligência.

Conclusão

Mais de 15 anos passaram desde que a Toyota adotou o BI. Atualmente, gera-se mais de 2.5 quintilhões de bytes de dados diariamente no mundo, sendo que 90% dos existentes hoje foram criados nos últimos 2 anos. A tendência é que esse número cresça de uma forma cada vez mais rápida. 

Uma Solução de Apoio à Decisão não precisa custar milhões de dólares nem exigir a venda casada de equipamentos, treinamentos, consultorias e serviços. Pelo contrário, com software livre e com o respaldo de uma consultoria especializada pode-se atingir resultados excelentes e sustentáveis utilizando o equipamento já existente, com qualquer sistema operacional do mercado, podendo ser acessado desde celulares e computadores até mesmo em grandes painéis televisores. Isto tudo com toda a segurança e liberdade de quem tem todo o código fonte em seu poder.

E você, o que vai fazer com os seus dados?

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