Arquivo mensal: outubro 2012

Cinco passos para alta performance em BI

O paradigma da TI como elemento distante das decisões de negócios foi quebrado. Agora, as diretrizes organizacionais são fortemente apoiadas por ferramentas de Business Intelligence (BI), em um fenômeno que impacta nos resultados financeiros das empresas. As soluções de Analytics, em particular, têm influenciado a decisão de executivos em diversas indústrias, de forma que o uso desta tecnologia deve ser considerado de forma estratégica para seu melhor aproveitamento. Nesse sentido, a Accenture verificou cinco pontos de atenção que podem auxiliar diretamente na melhoria de resultados financeiros sólidos.

 

Alfabetização analítica

Dispor de dados em tempo real não é necessariamente uma vantagem. É preciso saber usar as informações.

Empresas do setor de varejo, por exemplo, podem cair na tentação de verificar seus estoques e realizar promoções para seus clientes em tempo real. No entanto, esta estratégia tem pouca efetividade, já que fatores como o comportamento do cliente e ações na cadeia de abastecimento foram negligenciados. Portanto, é preciso contar com um plano de contingência e receber as informações com uma frequência e atualizações pré-estabelecidas. Dessa maneira, o varejista pode não conseguir realizar uma oferta em tempo real, mas desenvolverá ações mais efetivas para o seu negócio.

 

Volatilidade

Empresas que atuam com dados analíticos trabalharão com volatilidade. Ao contar com a visibilidade de todas as etapas do processo, informações de clientes, fornecedores e concorrentes, as organizações têm em mãos a chance de tomar decisões muito mais assertivas.Na verdade, as regras para tomada de ações podem ser baseadas em sutilezas como, por exemplo, “a cerveja vende mais nas noites de domingo em locais onde o time de futebol da casa ganha o jogo.”

Essas decisões são altamente sensíveis ao contexto e podem mudar tão rapidamente quanto a sorte do time de futebol. Em resumo, ser volátil muda a rapidez que uma decisão deve ser tomada e quem tem a informação mais precisa, terá em curto prazo o melhor resultado.

 

Conscientização integrada

Nos dias atuais, as empresas têm mais informações em todas as aéreas de negócios e precisam integrar todos esses dados para agir da melhor maneira possível. Um bom exemplo é a indústria farmacêutica, que tradicionalmente usava como base os dados clínicos como o único meio de estabelecer a eficácia e os efeitos colaterais de um medicamento.

Hoje, com as redes sociais, as empresas deste segmento devem monitorar comentários positivos e negativos sobre seus produtos na Internet. Isso se tornará, cada vez mais, uma responsabilidade. Ou seja, ela deve ter a consciência integrada de todos os processos e caminhos que determinada informação pode percorrer.

 

Paralisia da análise

No futuro, as empresas provavelmente serão gerenciadas por líderes empiristas que não tomarão nenhuma decisão até que todos os dados relevantes sejam recolhidos e analisados.

Há três atitudes que podem levar as organizações a caírem na armadilha da paralisia da análise. Um deles é uma tendência de gestão para “excesso de ajuste da curva”, um termo estatístico que se refere ao valor decrescente dos dados adicionais quando um padrão foi encontrado. A coleta de dados tem um preço, a inércia tem outro e uma organização analiticamente alfabetizada entenderá claramente o custo da incapacidade de classificar itens.

A segunda causa é a espera de dados que simplesmente não existem, o que reflete a falta de planejamento para gerar as informações necessárias.

Já o terceiro fator é que a maioria das empresas não sabe ter tolerância ao risco de forma clara e são muito mais propensas a punir uma ação errada do que a falta de iniciativa. Como resultado, muitos gestores não agem a menos que haja dados suficientes para assegurá-los de bons resultados. Com as orientações e modelos para a ação diante da incerteza, é possível ter simetria, facilitando a iniciativa de agir ou não.

 

Nova Intuição

Um bom cientista sabe que quando não há dados suficientes para justificar uma teoria, deve-se realizar um novo experimento para coletar as informações corretas.

Uma explicação é que, assim como um cientista criativo, as pessoas gostam de dados para formar uma teoria. Um exemplo é uma linha de produtos completamente nova que vai mudar a experiência do consumidor. Alguns acreditam que nesse caso apenas os dados empíricos serão uteis e não informações e comentários de quem nunca usou o produto.

Algumas empresas, como a Apple, já fazem isso, e mostram que a empresa do futuro, baseada no empirismo e na tomada de decisão analítica, será certamente muito diferente da empresa de hoje. Com isso, fica claro que o uso correto e inteligente de Analytics certamente transformará a maneira das empresas conduzirem seus negócios.

 

Fonte : CIO World

BI self-service e colaborativo está em alta

Mas suas adoção e gestão exigem cuidados redobrados. O atual desafio é permitir que diferentes tipos de usuários colaborem na definição de novas formas de ver e analisar a informação.

O uso de sistemas de informação de apoio estratégico à tomada de decisão, através do conhecimento global e integrado do mercado e dos clientes, tem ganhado cada vez mais importância para as empresas. Especialmente no último ano, assistimos à crescente adopção do chamado de BI “self-service”, que parece ter-se tornado a grande tendência na área do BI.

Registramos uma crescente procura no mundo empresarial por uma “ferramentas de descoberta de dados” que disponibilizem aos usuários finais informações e relatórios e que lhes permitam navegar e visualizar os dados de forma extremamente simples, com apenas um ou dois cliques. Esta tendência cresce na mesma proporção do rápido crescimento de volume e complexidade de dados necessários para a tomada de decisões.

Até então, duas situações se repetiam com muita frequência com relação ao uso de ferramentas de BI ditas “tradicionais”: ou os usuários finais inundavam os departamentos de TI com pedidos de dados e mais dados e diferentes visualizações; ou os usuários com maior conhecimento técnico tentavam fazer as suas próprias análises com planilhas Excell, o que geralmente resultava em dados inconsistentes e imprecisos. Por isso, as empresas necessitavam de um sistema de BI que colocasse nas mãos dos usuáios finais o maior poder de pesquisa possível, através de consultas tipo Web e relatórios.

Além de reduzir a carga sobre a equipe de TI e os analistas de negócio, este tipo de solução tecnológica tem aumentado a qualidade e a consistência dos dados e, assim, potenciado e melhorado as decisões.

Outro fator que contribuiu para a crescente adesão ao BI self-service foi a crise económica. Ela forçou as companhias a dispensarem ou pararem de contratar técnicos de TI e analistas de negócio, obrigando todos a fazer mais, com menos meios. Como resultado, muitas equipes de TI enfrentaram um atraso crescente de resposta aos pedidos de informação por parte dos usuários finais.

Contudo, os executivos de TI reconhecem que as ferramentas de BI de fácil utilização podem ser perigosas devido ao poder que colocam nas mãos desses usuários finais. Como tal, gestão de dados, segurança e monitorização centralizada e controle das interações dos usuários são palavras-chave na implementação de qualquer sistema de BI, mas particularmente para instalações self-service, que dão aos usuários menos técnicos acesso à infraestrutura de dados corporativa. O BI não impede ninguém de fazer escolhas erradas, apenas ajuda a fazê-las mais rapidamente.

A grande maioria das plataformas de BI já suporta o controle de acesso baseado em funções hierárquicas. Por exemplo, um sistema pode ser implementado para que um grupo de usuários específico possa ter acesso a apenas um tema ou apenas a um tipo específico de dado.

O novo desafio do BI self-service é a capacidade de ,permitir que diferentes tipos de usuários colaborem não apenas pela partilha de relatórios e resultados de consultas, mas também para definir novas formas de ver e analisar a informação.

As empresas estão começando a usar combinações colaborativas para permitir que as equipes de usuários desenvolvam gráficos, dashboards e relatórios on-line, e depois os tornem disponíveis em blogs, wikis ou Facebook.

Com a gestão e segurança adequadas, o BI self-service e colaborativo poderá quebrar barreiras entre os diferentes departamentos e níveis dentro da mesma empresa. Isto, por sua vez, promove uma mais rápida, mais importante e mais eficaz tomada de decisão em toda a empresa.

Gasto global com BI continuará em alta

Fornecedores redobrarção os esforços e as estratégias para levar as ferramentas para as mãos de mais usuários, diz o Gartner.

O gasto global com software de Business Intelligence (BI), analytics e gestão de desempenho subiu 13,4% em 2010, atingindo a marca de 10,5 bilhões de dólares. Os números são do Gartner e refletem a força que BI vem ganhando ao longo de todo o processo de recuperação econômica, já que as empresas precisam de software para buscar eficiência administrativa e ganhar vantagem competitiva.

A tendência era verificada já no epicentro da crise. Em 2009, os investimentos totais em software empresarial caíram 2,5% em relação ao ano anterior, mas mesmo assim as vendas de BI cresceram, na época, na casa dos “dois dígitos baixos”, de acordo com o o analista do Gartner, Dan Sommer. Além da demanda, a estratégia agressiva de marketing dos fornecedores de BI tive uma grande influência nesses números.

O segmento de BI permanece dominado por uma série de players grandes, como SAP, IBM, Oracle e Microsoft. Sozinhas, as quatro empresas controlam 59% do mercado para BI e softwares de desempenho de performance, de acordo com o Gartner. Na área de analytics, o SAS institute tem papel dominante.

Embora não possa oferecer percentuais específicos, Sommer estima que uma grande fatia das novas licenças de BI vem de usuários existentes, que compram mais licenças. Os projetos novos respondem por uma parte menor.

“De uma forma geral, dá para observar uma mudança de licença para manutenção, e do conceito de desenvolvimento para o de serviço”, disse Sommer. “Em 2009, a maioria dos fornecedores achou complicado vender novas licenças, uma vez que os orçamentos já definidos pelas empresas foram congelados. O resultado foi a criação de formatos criativos de licenças para tirar o máximo da receita disponível dos clientes”.

No ano passado, melhorias na área econômica e grandes lançamentos de produtos provenientes de IBM, Oracle e outras, alavancou um novo esforço de vendas de licenças, atraindo uma demanda reprimida”, disse Sommer.

As receitas provenientes de vendas de BI devem manter a tendência ascendente nos próximos anos, já que os fornecedores redobrarção os esforços e as estratégias para levar as ferramentas para as mãos de mais usuários.

A Microstrategy seguiu outras companhias ao anunciar um produto que permite BI no formato de “auto-serviço”, com o qual usuários podem explorar e analisar os dados sozinhos, sem muita ajuda das equipes de TI.

A maioria dos fornecedores também está buscando agregar ofertas para dispositivos móveis o mais rápido possível, em razão da chegada de tablets e smartphones no ambiente de trabalho.

A companhia de pesquisas Forrester Research previu, recentemente, que a ascensão dos tablets vai aumentar de forma significante a penetração de BI móvel, em razão das telas grandes, mais aderentes aos modelos de virtualização e navegação que conseguem tirar mais utilidade dos softwares em BI.

Conceito de BI precisa de ser ampliado, diz Gartner

Empresas precisam combinar práticas de gestão do desempenho com visão e integração de dados, tanto internos como externos, sobre o passado e, principalmente, o futuro.

As empresas devem expandir o seu conceito de Business Intelligence (BI) para incluir a análise de grandes quantidades de dados internos e externos, segundo analistas da Gartner. O benefício seria maior para as organizações que associam capacidades de BI às práticas de gestão de desempenho estratégico, defende a consultoria.

A questão foi abordada durante o Gartner BI Summit, em Los Angeles, por analistas e gestores de TI, que acreditam que os sistemas de inteligência corporativa ainda estão centrados em si mesmos. Além disso focam-se muito no uso de dados de desempenhos passados, como receitas, custos e benefícios para justificar os seus esforços de melhoria de eficácia eficiência e redução de custos.

E os sistemas que respondem a essas solicitações táticas de negócio, são pouco favorecidos pelos benefícios estratégicos de um sistema de BI mais amplo, disse Patrick Meehan, analista da Gartner. A longo prazo, as empresas podem obter mais benefícios estratégicos dos seus investimentos em BI combinando práticas de gestão do desempenho com visão e integração de dados, tanto internos como externos, sugeriram vários analistas.

Os CEO devem fazer duas ou três perguntas estratégicas de negócios que precisam de ver respondidas de forma coerente e, depois, determinar os dados a serem recolhidos e analisados periodicamente, disse Meehan. “O BI não se compra. Não vem numa caixa. É uma questão de fazer as perguntas certas”, acrescentou. O maior impacto do BI é a sua capacidade de antecipar oportunidades de negócio.

Para fazer isso de forma eficaz, as empresas devem considerar tanto os dados de desempenho no passado como os indicadores de futuro, diz Michael Smith, outro analista da empresa. Uma análise mais completa pode ter, de longe, maior impacto nos lucros da empresa. “A grande maioria das informações nos sistemas de BI atuais constitui indicadores tardios, ultrapassados.”

Indicadores de futuro podem vir tanto de fontes de dados externas como internas e podem ser muito específicos para o negócio, disse Smith. Por exemplo, uma empresa pode analisar indicações qualificadas de negócio para prever o futuro desempenho financeiro.

Além disso, a análise de indicadores externos e internos, tais como o custo do transporte de matérias-primas e das taxas de inflação pode ajudar as empresas a fazerem os ajustes necessários nas suas operações. Para Smith, a omnipresença da Internet tornou a obtenção dessa informação externa uma tarefa quase trivial.

Mas uma empresa precisa sempre de ser capaz de correlacionar dados de uma forma eficaz e saber que indicadores têm um impacto direto no seu negócio, diz o especialista.

BI poderoso, sem estourar orçamento ?

Infobright, Jaspersoft e Ingres ampliam ofertas de pacotes analíticos e de data warehousing com tecnologia de código aberto.

As opções de pacotes analíticos e de data warehousing de código aberto foram ampliadas nesta terça-feira (14/6) com diversos anúncios de empresas como Infobright, Jaspersoft e Ingres.

A Infobright apresentou a versão 4.0 de seu banco de dados analítico (analytic database), dando ênfase especial na capacidade desta versão de mastigar dados gerados por máquinas a partir de sensores, infraestrutura de telecom e outras fontes semelhantes, em tempo “quase real”.

Uma tecnologia chamada DomainExpert reduz o tempo gasto em pesquisas (queries), melhorando o desempenho por meio da “adição de inteligência sobre um domínio de dados particular – tais como web, serviços financeiros ou telecom”, de acordo com a Infobright.

Outro novo recurso, chamado Rough Query, permite que os usuários vasculhem conjuntos de dados especialmente grandes a uma velocidade maior. “Em vez de executar uma query demorada para encontrar uma resposta específica, o Rough Query permite que o usuário refine os resultados de forma iterativa, com tempos de resposta inferiores a um segundo, antes que a query completa seja executada”, afirmou a empresa.

Como recurso adicional, o Infobright 4.0 oferece um conector para o framework Hadoop, para processamento de dados de grande escala, e um sistema para carregar grandes conjuntos de dados de forma mais rápida. Este último recurso pode carregar até 2 terabytes de dados por hora, de acordo com a Infobright.

A versão será oferecida no modo de GA (general availability) dentro de 30 dias, afirmou a Infobright.

“Para mim, a Rough Query é a parte mais impressionante” do anúncio da Infobright, escreveu o analista Curt Monash, da Monash Research, em seu blog nesta terça-feira. A ferramenta é ideal para o que Monash chama de “analítica investigativa”, acrescentou.

Alguns dos outros aspectos da versão, no entanto, representam “principalmente um alinhamento em relação aos concorrentes maiores e mais caros” da Infobright, acrescentou.

Parceria Também na terça-feira, a Ingres e a Jaspersoft anunciaram uma parceria que combina o banco de dados analítico da VectorWise com o software de inteligência de negócios (Business Intelligence) da Jaspersoft em uma máquina virtual conjunta.

Uma versão de teste do produto, com validade de 30 dias, já está disponível.

Este tempo “é suficiente para avaliar o VectorWise na maioria dos casos”, disse Monash em uma entrevista.

“Eu ficaria chocado se a VectorWise não se saísse bem”, acrescentou. “A execução de dashboards é algo fácil para um RDBMS estruturado em colunas, a não ser que você tenha muito mais usuários concorrentes do que teria em um teste de 30 dias”.

Ingres, Jaspersoft e Infobright concorrem em produtos proprietários com Oracle e IBM, mas sua natureza de código aberto não lhes dá necessariamente uma vantagem tecnológica.

“Nesses mercados, a principal relevância do código aberto é que ela reduz os custos de licenciamento e manutenção”, avaliou Monash.

 

Fonte : CIO World

BI analítico gera benefícios estratégicos

Soluções para análises preditivas auxiliam empresas a identificar e responder  rapidamente às novas oportunidades.

 

As empresas podem ter ganhos significativos de longo prazo ao contar com  aplicação deanálise  preditivas de dados operacionais e históricos, afirmam especialistas do mercado de TI.

Ao contrário das soluções tradicionais de Business Intelligence (BI), que são voltadas para análises de situações passadas, a abordagem preditiva está focada em ajudar as empresas a recolher inteligência  acionável com base em dados históricos.

Se aplicada corretamente, a análise preditiva pode permitir que as companhias identifiquem e respondam a novas oportunidades mais rapidamente, pontuam especialistas.

James Taylor, CEO da Decision Management Solutions, afirma que análises preditivas são especialmente úteis em situações em que as organizações precisam tomar decisões rápidas diante de grandes volumes de dados.

Análises preditivas ajudam empresas em três áreas principais: minimizar o risco, identificar fraudes e buscar novas oportunidades de receita, afirma Taylor.

“Ela pode, por exemplo, aprimorar a capacidade de identificar riscos em áreas como crédito e origem de crédito, ou até fraude em áreas como créditos de seguros”, pontua.

Taylor cita outro exemplo. “Ao olhar para os padrões de um cliente com base em compras históricas, as organizações podem fazer previsões razoáveis sobre ofertas promocionais e cupons que são de interesse do consumidor”, diz.

A Blue Cross and Blue Shield System (BCBS) já está desfrutando dos benefícios das análises preditivas. A organização, que atua na oferta de seguro saúde, a Blue Cross acumulou grande quantidade de reclamações ao longo dos anos.

Há algum tempo, a Associação BCBS, entidade que detém as marcas da Blue, criou um banco de dados único chamado Blue Health Intelligence (BHI) para consolidar todas as informações mantidas por cada uma das 39 empresas que fazem parte do grupo. O banco de dados é um dos maiores repositórios de dados de saúde identificados no mundo e contém informações sobre mais de 100 milhões de pessoas.

A BHI opera como uma unidade independente e fornece uma gama de serviços de Business Intelligence que está possibilitando melhores serviços de saúde para os membros do grupo e, ao mesmo tempo, transformando a maneira pela qual a BCBS gerencia seus custos.

De acordo com Swati Abade, presidente e CEO da BHI, a iniciativa surgiu da necessidade de controlar os custos da companhia. “Uma grande parcela dos custos de saúde vai para o cuidado de pessoas com doenças crônicas”, afirma Swati. Na verdade, 5% dos usuários de saúde respondem por mais de 55% dos custos da companhia, completa.

Ao usar tecnologias de previsão analítica, diante de milhares de dados de reivindicações, a BCBS conseguiu não só identificar os fatores de risco que levam a várias doenças crônicas, mas também saber quais indivíduos estão em maior risco de contrair doenças, assinala.

“Para todos os usuários de um plano de saúde, temos uma pontuação de saúde que representa a probabilidade de o indivíduo precisar de tratamento para uma doença crônica”, explica a executiva. A BHI desenvolveu módulos de doença específicas, como
diabetes, que predizem o risco individual de contrair a doença com base em dados anteriores, diz.

O objetivo é ser capaz de usar os dados para localizar médicos para proporcionar melhor atendimento, mais direcionado aos pacientes de alto risco, reduzindo, assim, a necessidade de um tratamento caro e de longo prazo, assinala Swati.

O site de namoros Match.com é outra empresa que depende fortemente de análises preditivas para executar seus serviços. A
companhia recolhe e mantém uma série de informações, algumas de assinantes e outras coletadas pelo monitoramento de interações no Match.com.

O desafio da organização é encontrar uma maneira de melhorar a receita por assinante, oferecendo os melhores resultados possíveis com base nas preferências de cada usuários, afirma Jim Talbott, diretor de insights do consumidor no Match.com

É uma tarefa complicada, diz, pelo fato de que os assinantes podem indicar um conjunto específico de requisitos para um parceiro em potencial, mas, então, interagem com as pessoas que estão fora da sua própria escala de preferências especificada.

Para superar esse cenário, o Match.com desenvolveu um modelo preditivo que coincide com as pessoas da base
não apenas em suas preferências, mas também de acordo com o comportamento e as interações com outras pessoas.

Na visão de Taylor, empresas interessadas em modelagem preditiva precisam ter uma ideia clara dos objetivos antes de
começar. “Elas precisam saber que tipo de decisões serão alimentadas por sua análise preditiva e trabalhar a partir daí”, aconselha. Para desenvolver um bom modelo de previsão, as companhias devem se concentrar em definir um conjunto claro de regras de negócios para cada decisão e, em seguida, centrar a análise sobre a condução das melhores decisões, finaliza.

Fonte : CIO World

BI: muitas definições para um mesmo tema

Consultores e CIOs dão sua própria visão do que representa o Business Intelligence e como as empresas deveriam utilizá-lo.

 

Qual a definição de BI (Business Intelligence)?  A questão pode parecer bastante óbvia, já que trata-se de uma tecnologia que não é nova no mercado. Contudo, basta olhar um pouco mais a fundo para as aplicações e as ferramentas de desenvolvimento para entender que existem diversos pontos nebulosos em relação ao entendimento do termo e que a própria indústria diverge em relação ao que significa esse tipo de solução.
Entre as definições mais aceitas está aquela que aponta o BI como um guarda-chuva que se refere a uma variedade de aplicações usadas para analisar e organizar uma série de dados. Em outras palavras, esses sistemas pegam vastas quantidades de dados e as transformam em um modelo visual – a partir de gráficos e tabelas – que permitem uma análise sofisticada das tendências de negócio.
Com o intuito de avaliar se os especialistas concordam com essa definição, a CIO/EUA perguntou a alguns profissionais do setor: qual a melhor definição para o BI? A seguir, acompanhe as respostas:

Mery Adrian, analista e consultor em TI, que já passou por empresas como Forrester Research, Giga, Sybase e Information Builders : Business Intelligence é a aplicação de técnicas analíticas para informações sobre condições de negócio no sentido de melhorá-las – de uma maneira automatizada, mas com a interpretação e respostas humanas. A imprecisão de muitos dos termos, no entanto, permite que os fornecedores e analistas redefinam a categoria, o que fazem com frequência.

Steve Anthony, CIO da consultoria de negócios Charles River Associates : Um sistema de negócios que inclua uma estrutura de busca efetiva e acessível, acurada, em tempo real, com métricas de negócio e relatórios que permitam aos líderes das áreas de negócio se manterem informados para tomar decisões. Isso é fácil de dizer, mas difícil de fazer corretamente e envolve mudanças na forma como a organização conduz uma busca efetiva, bem como a necessidade por uma boa base de dados para tomar ações, com o objetivo de otimizar a performance corporativa.
Tom Davenport, professor de gestão e TI e coautor do livro Analytics at Work: Smarter Decisions, Better Results : Eu vejo o BI como todas as coisas que as empresas fazem para melhorar a gestão e a organização dos dados. Para mim, inclui relatórios e análises, embora exista muito mais a olhar. De qualquer forma, eu penso que o termo BI está sendo rapidamente suplantado por “business analytics”.
William Swislow, CIO and vice-presidente sênior de produtos do site de venda de veículos Cars.com : Business intelligence é a informação acessível que resulta das principais atividades da companhia e pode ser usada para agregar, relatar e analisar os principais caminhos para o negócio.

Ray Wang, consultor na área de estratégia corporativa do Altimeter Group e autor de um blog sobre a próxima geração de BI:
A habilidade para que a pessoa certa receba a informação adequada e no momento correto para tomar a melhor decisão.

Talvez, no final das contas, business intelligence seja todas as coisas já faladas e nenhuma delas. BI é como cada organização se define em relação à necessidade de tornar os processos de negócio mais eficientes; a forma como os usuários precisam acessar as informações corporativas para fazer seu trabalho melhor; e, por fim, as ferramentas tecnológicas que asseguram que tudo isso vai acontecer da forma mais adequada possível.

Fonte : CIO World.