Business Intelligence: como criar BIs e suportar a gestão da sua empresa?

As operações empresariais estão se tornando cada vez mais complexas. Além de atividades operacionais, elas tem utilizado um número crescente de sistemas informatizados como suporte às operações. Cada transação realizada em um sistema é responsável por gerar dados. E nunca se gerou tantos dados quanto se gera atualmente! Utilizamos até o termo Big Data para mencionar a enorme quantidade de dados gerada todos os dias.

Em meio a tantos dados e de uma alta complexidade das operações, pode haver grande dificuldade em reconhecer padrões, desvios e disponibilizar uma informação que seja capaz de direcionar a tomada de decisão e a ação pelas equipes operacionais (e gerenciais).

Visando preencher essa lacuna, a Business Intelligence pode oferecer uma alternativa para suportar os processos de gestão em meio a um emaranhado de dados e desafios.

Continua a leitura deste artigo para entender o que é e como utilizar a Business Intelligence.

1) O QUE É A BUSINESS INTELLIGENCE (BI)?

A Business Intelligence (BI), ou Inteligência de Negócios, é uma área de estudo ou metodologia que visa entender as necessidades e requisitos dos negócios e operações, de forma a transformar dados brutos gerados nos processos e sistemas em informações úteis ao gerenciamento das empresas. As informações podem ser apresentadas em formato de painéis de indicadores (ou dashboards), relatórios e o status do processo.

Essencialmente, essa Inteligência de Negócios é semelhante a uma abordagem focada no uso de dados e indicadores para a tomada de decisão, como defendida por diversos pesquisadores das áreas de Gestão, Qualidade e Processos, tais como William Deming, Vicente Falconi, entre tantos outros.

Essa abordagem é considerada fundamental para criar uma cultura empresarial que seja data driven, sem espaço para ‘achismos’.

A diferença da Business Intelligence para a abordagem focada em dados e indicadores está provavelmente nos recursos utilizados, mais automatizados, e que podem ser conectados diretamente aos arquivos de sistemas empresariais (ERP, CRM, WMS, entre outros), utilizando dados registrados pelas transações e ou simples ocorrências realizadas. Essa possibilidade permite uma atualização frequente, quase em tempo real, da situação da operação.

Obviamente, para que dados brutos possam gerar uma informação útil para as equipes operacionais e gerenciais, existe um trabalho que envolve algumas etapas, tais como a própria geração e tratamentos dos dados, a chamada ‘modelagem’ das necessidades para criar a ‘Inteligência de Negócio’, o processamento frequente dos dados e sua publicação e divulgação para uso. Explicaremos mais adiante o passo a passo para desenvolver uma Business Intelligence (BI).

Por fim, é importante destacar ainda que os dados analisados podem ser atuais, históricos ou ainda uma combinação entre estes, de forma que mudanças no comportamento esperado possam ser detectadas rapidamente através de parâmetros de comparação ou benchmarkings.

2) QUAIS OS BENEFÍCIOS DO USO DA BUSINESS INTELLIGENCE (BI)?

O benefício mais evidente é a rapidez na tomada de decisão. Desvios são percebidos mais rapidamente. A necessidade de atuação pode ser evidenciada toda vez que houver uma mudança de status de um processo (ou quando uma mudança esperada não ocorrer) e a atualização dos painéis de indicadores ou dashboards for realizada (ou seja, várias vezes ao dia, de hora em hora ou até mesmo com uma frequência maior do que isso).

O nosso artigo sobre o Shop Floor Management (CLIQUE AQUI PARA ACESSAR) apresenta os fundamentos para uma tomada de decisão mais ágil. Um dos fatores que viabiliza essa agilidade é contabilização frequente dos indicadores de desempenho e uma sistemática de apuração do resultado. A semelhança entre os objetivos das duas abordagens é muito evidente. A diferença é que a Business Intelligence utiliza meios mais automatizados para destacar a situação corrente da operação e possíveis desvios.

Em vez de apresentar uma apuração de resultados de um período já encerrado e, portanto, sem possibilidade de ação, tanto a Business Intelligence como a sistemática do Shop Floor Management (SFM) permitem a atuação em tempo real para a correção de possíveis desvios. Certamente estaremos dando passos importantes para tornar o resultado real mais próximo do esperado (planejado).

Também cabe destacar que a Business Intelligence não exige um esforço para atualização dos indicadores. O processamento é automatizado. Nem sempre equipes possuem o tempo disponível ou priorizam a contabilização de indicadores. E se isso falha, podemos deixar de ter a atuação necessária. Essa automatização, por si só, já representa um ganho de produtividade.

Além disso, a perspectiva é que os painéis de indicadores proporcionem às equipes operacionais análises dinâmicas (não estáticas, ou seja, permitindo analisar diferentes cenários) ou personalizadas de maneira praticamente autônoma, sem necessitar da intervenção de equipes de TI para permitir essas visualizações.

Por fim, mencionamos um último benefício, que é proporcionar uma visão de fluxo de processo ou da falta dele. Toda vez que transações são realizadas e registradas (em sistemas, planilhas, etc) poderá ser verificada uma mudança de status ou situação do processo. Essas mudanças, ou a demora para serem realizadas, comparadas aos padrões previstos, podem evidenciar a quebra do fluxo produtivo, diferente do que seria esperado. E isso torna a informação acionável.

3) E QUAIS TIPOS EMPRESAS PODEM UTILIZAR A BUSINESS INTELLIGENCE (BI)?

A resposta é bastante simples: praticamente todas elas (industriais, de serviços, centros de distribuição, de transportes, concessionárias de rodovias, hospitais, entre outras). Estas dependem apenas de dados criados a partir de atividades repetitivas da operação e transações de sistemas, e que são responsáveis por ‘alimentar’ (inputs) os dashboards.

Para dar uma noção ainda maior das possibilidades, listamos uma parte dos dados que podem ser utilizados para gerar painéis de indicadores:

• Faturamento;
• Lançamento de notas fiscais de fornecedores;
• Expedição ou recebimento de cargas;
• Atendimento a uma solicitação interna ou cumprimento de uma tarefa;
• Atendimento ao cliente;
• Tempo de atendimento ao cliente;
• Volumes de venda geral e por produto;
• Apontamento de produção;
• Fechamento de ordens de produção;
• Execução de ordens de serviços por equipes de campo;
• Movimentação de materiais;
• Encaminhamento de pacientes;
• Alta de pacientes;
• Agendamento de consultas de pacientes;
• Realização de exames;
• Acessos a sites ou perfis em rede sociais;
• Conversões em conteúdos digitais;
• Entre muitos outros.

A lista acima é extensa e exemplifica as possibilidades, mas certamente é uma parte bem pequena de todos os dados que podem ser utilizados pela Business Intelligence. Incrível, não?

4) COMO CRIAR PAINÉIS DE INDICADORES UTILIZANDO A BUSINESS INTELLIGENCE (BI)?

Apresentaremos a seguir um passo a passo para esse desenvolvimento. Importante mencionar que, nos projetos da Kimia Consultoria, utilizamos o PowerBI da Microsoft como ferramenta de Business Intelligence. Os termos utilizados consideram essa ferramenta. Mas a lógica geral é semelhante para outras ferramentas como o Tableau, Looker Studio, Qlik Sense, etc (clique em cada um para mais informações).

Passo 1 ) Entender a operação e definir quais informações precisamos receber

Podemos dizer que a Business Intelligence nos ajuda a responder perguntas sobre a operação e como devemos atuar. Assim, precisamos entender que informações precisamos ter em mãos para avaliar, controlar e gerenciar nossa operação.

Para isso, não existe uma resposta pronta. Cada caso é particular. Cabe à pessoa responsável pelo desenvolvimento da modelagem, sempre em conjunto com a equipe operacional, definir quais informações devem ser disponibilizadas, analisadas e seu foco de atuação. Para isso, podemos precisar de um ‘Analista de Negócio’ para suportar esse entendimento da operação.

Passo 2) Criar e selecionar as bases de dados necessárias

Em função do que se realiza no passo 1, que é o reflexo dos objetivos do desenvolvimento da Business Intelligence, precisamos selecionar as bases de dados.

Pode ser que elas já estejam disponíveis e sejam confiáveis. Essa é a melhor situação.

Antes de criar um modelo (e um dashboard), é fundamental analisar a qualidade da informação. Em um projeto, pode ser necessário realizar pequenas intervenções no processo operacional ou nos sistemas para garantir que as bases de dados sejam confiáveis e possam ser utilizadas para desenvolver os painéis de indicadores.

Uma terceira situação pode ocorrer, em que as bases de dados ainda não estão disponíveis ou simplesmente não existem. Nesse caso, um processo de registro precisa ser definido, e para isso pode haver uma relação com os processos operacionais.

Uma vez que tenhamos dados confiáveis, podemos prosseguir para o próximo passo. As bases de dados podem ser desde planilhas manuais, até tabelas presentes em bancos de dados de sistemas, dados em nuvem (cloud), arquivos hospedados em pastas compartilhadas (sharepoints), etc.

Passo 3) Extrair, Transformar e Carregar os Dados

Uma vez que as bases de dados existam e sejam confiáveis, devemos realizar a chamada ‘query’. Ela consiste da extração, tratamento dos dados e inclusão no modelo. Podem ser realizados filtros, mantendo somente as informações necessárias considerando o objetivo do projeto. Podem ser realizadas formatações, inclusão de novas colunas e novos dados a partir dos dados originais.

No PowerBI, a ferramenta utilizada para esse tratamento é a ‘Power Query’.

Importante mencionar que a transformação dos dados será repetida (reproduzida) de maneira automática toda vez que as bases de dados forem atualizadas. E isso é muito bom. É uma automatização. Não será necessário que o processo seja repetido manualmente. Isso é especialmente importante quando pensamos que o dashboard pode (e normalmente deve) ser atualizado várias vezes ao dia.

A imagem abaixo dá um exemplo de uma tabela de dados carregada no modelo e, do lado direito da tela, como os colunas de cada tabela podem ser visualizadas depois que forem carregadas no modelo.

O processo descrito nesse passo é comumente chamado de ‘Método ETL’ (Extract, Transform and Load ou, exatamente, Extrair, Transformar e Carregar os Dados).

Passo 4) Criar um esboço do painel de indicadores

Esse é um passo importante e que pode economizar bastante tempo de desenvolvimento e evitar algum retrabalho.

Uma vez que os dados já foram transformados e carregados, portanto estão disponíveis, porque não já iniciar o desenvolvimento da Business Intelligence e dos dashboards? O fato é que a elaboração de um esboço é uma abordagem mais Agile para esse desenvolvimento (relembrando as Metodologias Ageis de desenvolvimento de projet0s).

A recomendação é que um esboço seja feito à mão em papel, ou em um quadro branco em formato de workshop com a equipe envolvida. Com isso poderemos definir mais facilmente o que queremos desenvolver e quais as informações a serem exibidas, sem ter que realizar toda a modelagem do BI. Na imagem abaixo, inserimos um exemplo real do esboço de um painel de gerenciamento de um processo comercial (considera contatos, propostas e vendas realizadas). Caso real.

Diz-se que o painel de indicadores deve ser capaz de contar uma boa ‘história’ através dos dados exibidos. Criar um esboço e discutir com a equipe envolvida é um excelente meio para validar se ‘estamos contando uma boa história’.

O livro ‘Storytelling com dados‘ é considerado uma referência para elaboração de painéis de indicadores que possuam essa habilidade de ‘contar uma boa história’, ou seja, descrever efetivamente a situação atual e direcionar as ações necessárias. Abaixo, segue a capa desta referência como possível fonte de consulta.

Passo 5) Criar uma máscara ou template para o painel de indicadores

Novamente adotando uma abordagem Agile no desenvolvimento, o esboço anterior deve ser visualmente organizado, através da criação de uma máscara ou template. Na prática, estaremos propondo um ‘visual’ (ou aparência) para o painel de indicadores a ser desenvolvido. A imagem abaixo apresenta um exemplo, o mesmo do esboço mostrado acima.

Esse template poderia ser ainda complementado com um exemplo de como cada indicador e informação será exibido, isso ainda sem realizar o desenvolvimento do dashboard. Seria mais uma etapa de validação, antes de se iniciar a parte de desenvolvimento efetivo, que é a mais trabalhosa.

Passo 6) Desenvolver o modelo

Agora iniciamos a parte mais trabalhosa e técnica do desenvolvimento de um painel de indicadores para uma Business Intelligence.

A partir dos dados existentes, a primeira etapa é definir o relacionamento entre as tabelas e seus campos. Normalmente, isso envolve estabelecer as relações entre as chamadas ‘Tabelas de Dimensões” (que é mais parecida com um cadastro ou a definição de categorias) e as “Tabelas de Fatos” (que registram as ocorrências à medida que as transações de sistemas são realizadas). A imagem a seguir exemplifica o relacionamento entre as tabelas.

Após isso, inicia-se a elaboração do painel de indicadores, utilizando os chamados ‘visuais’ a serem inseridos. Estes visuais definem como a informação será apresentada, o que pode ocorrer através de tabelas, gráficos dos mais variados tipos e ‘cartões’ que exibem o valor de determinadas ‘medidas’ (que podem ser somas, médias, valores percentuais, contagem de ocorrências, entre outras variáveis mensuradas a partir dos dados).

Também podem ser utilizadas uma série de filtros (de forma que o painel exibe somente as informações desejadas) e segmentações de dados (ampliando a capacidade análitica dos dados ao separar os resultados por categorias).

O número de recursos disponíveis para apresentar as informações é bastaste amplo. Aqui, mencionamos apenas alguns.

Passo 7) Validar o modelo

Esse passo consiste basicamente de uma verificação do modelo elaborado. A modelagem foi realizada corretamente? As informações mostradas refletem a realidade?

Uma vez que o passo seguinte já envolve o uso efetivo dos painéis de indicadores, a ideia é que tenhamos certeza de que o painel está pronto. Nesse sentido, pode ser necessário comparar as informações do painel com os dados presentes nas bases diretamente.

É até esperado que, após essas verificações, pequenos ajustes sejam realizados.

Passo 8) Publicar o painel de indicadores e iniciar a utilização

A publicação do painel é uma rotina simples do PowerBI que precisa ser executada. Basicamente, todo o tratamento dos dados e modelagen ocorre com o chamado “Power BI Desktop”, que é o aplicativo de desenvolvimento. Ao publicarmos o painel, ele ficará disponível no “Power BI Online”, que é um aplicativo web e próprio para o uso, não para o desenvolvimento. O objetivo já é viabilizar a ampla divulgação do modelo desenvolvido.

Após a publicação, é necessário definir uma rotina de atualização do modelo ou, mais especificamente, dos dados carregados. Isso fará com que a informação exibida reflita a realidade, adicionando uma visão em tempo real da operação. Quando isso ocorre, somente os dados são atualizados, mas toda a modelagem desenvolvida anteriormente é mantida.

A frequência de atualização deve ser definida em função do propósito de cada painel e as características da operação. Importante ter sempre uma visão atualizada, mas sem exigir uma capacidade de processamento muito grande e desnecessária (ou seja, muitas atualizações diárias para um painel que não muda de status com uma frequência tão grande).

É importante mencionar que existe uma tela específica para definição da frequência de atualizações, com dias e horários a serem definidos. Na imagem abaixo isso é exemplificado. Nesse caso, a atualização definida ocorre diariamente, de segunda a sexta, em 2 horários por dia. Bem flexível, não?

 

Com o painel de indicadores disponível e atualizado, a etapa seguinte é UTILIZAR A FERRAMENTA DE BUSINESS INTELLIGENCE DESENVOLVIDA, sempre de maneira acionável.

5) EXEMPLOS DE PAINÉIS DE INDICADORES QUE APLICAM A BUSINESS INTELLIGENCE (BI)

Apresentaremos agora dois exemplos de painéis de indicadores. O primeiro exemplo é referente ao acompanhamento da execução orçamentária por um órgão do governo. Ver a imagem abaixo. Esse exemplo utiliza o Power BI como aplicativo de Business Intelligence.

Nos chamados ‘cartões’ da parte superior, são mostrados em destaque os valores consolidados de orçamento previsto (dotação) e os valores empenhados, liquidados e pagos. Além dos ‘acelerômetros’, estabelecendo uma visão percentual entre cada um dos valores consolidados.

Já na parte inferior, são apresentadas informações mais detalhadas utilizando gráficos e tabelas, com as informações segmentadas por categoria. O gráfico do lado direito apresenta uma visão acumulada ao longo de um ano (Janeiro a Dezembro). O número de recursos possíveis para ‘contar uma história’ é bastante amplo.

Já o segundo exemplo é de uma operação logística, que apresenta o status em tempo real da expedição das cargas planejadas em um centro de distribuição. Isso é mostrado na imagem abaixo.

Na parte superior, são mostrados os ‘cartões’ com as informações consolidadas de cargas programadas, cargas expedidas, cargas que estão em processo de separação e expedição.

É interessante observar ainda as informações nos cartões com as cores verde, amarelo e vermelho, semelhante a lógica de um ‘semáforo’. Estas apresentam cargas no horário (em verde), cargas com possibilidade de atraso (em amarelo) e cargas que já estão atrasadas (em vermelho). Essa visualização fornece à equipe responsável a informação de que precisa haver uma ação corretiva de forma a garantir o cumprimento do planejamento.

Na parte inferior da imagem também é possível observar uma visão mais detalhada. Nas colunas coloridas, também é mostrada a situação de cada carga, apresentando de maneira rápida a visão de fluxo de processo etapa a etapa. É possível não apenas reconhecer a necessidade de uma ação, mas também a ponto do processo que não está fluindo com previsto.

Rapidamente somos capazes de se informar sobre a situação do processo, não? Impressionante!

Destacamos, por fim, que este segundo exemplo não é extraído do Power BI, mas de um sistema específico para operações logísticas chamado Infor, com um dashboard já ‘nativo’ do sistema, sem necessidade de importação de dados, mas com uma lógica seja semelhante.

6) CONCLUSÃO

A aplicação da Business Intelligence deixa bastante evidente o ganho potencial que pode ser obtido pelas empresas que a utilizam com eficiência.

Ficou evidente como a capacidade de gerenciamento das operações poderá ser melhorada, através de decisões mais rápidas e fundamentadas. A percepção de desvios em relação ao planejado e mudanças no comportamento de mercado serão perceptíveis.

A Kimia pode apoiar o desenvolvimento de BIs na sua empresa. Desde o esboço inicial, passando pela estruturação das bases de dados, modelagem e chegando até o desenvolvimento dos painéis de gerenciamento.

Entre em contato com nossa equipe CLICANDO AQUI e saiba como podemos desenvolver uma Business Intelligence que suporte a gestão da sua empresa.