- O 
BI (business intelligence)
- As tecnologias de BI servem para nos fornecer uma visão histórica, presente ou preditiva das operações de negócio
O BI (business intelligence) envolve conceitos e funções como ETL (Extract, Transform, Load), armazenamento de dados (data warehousing), Data Mining, OLAP (online analytical processing), análise de dados, previsão estatística, pre-processamento, validação, visualização, relatórios , BPM (business performance management) etc
- O crescimento da utilização de ferramentas OLAP e Business Intelligence estão a tornar-se rapidamente num lugar comum na gestão das empresas
- A maioria das grandes empresas utilizam ferramentas de BI (business intelligence) e Datawarehouse, em que as aplicações de BI são usadas como vectores e drives fundamentais da sua estratégia , esperando-se um acentuado crescimento de aquisições deste tipo de plataformas nos próximos anos, em sistemas proprietários da Microsoft, Hyperion Solutions (e Brio), Cognos (e Adaytum) Business Objects (e Crystal), MicroStrategy, Oracle , etc
- Existem já bastantes PME's a utilizar ferramentas de código-livre FOSS em LAMP , como o Rapid I e o Pentaho entre outros projectos LAMP sediados na sourceforge.net
- Data Mining ou mineração de daados
- As ferramentas de Data Mining serão no futuro a base da organização dos sistemas nos departamentos de Tecnologias de Informação das empresas, para tomadas de decisão informadas, utilizando por exemplo a sua capacidade analítica de previsão no controlo de custos, ou no estudo de novos produtos e oportunidades de negócio.
- Data Mining é parte de um processo maior de conhecimento, denominado Knowledge Discovery in Database ( KDD).
- O KDD consiste, fundamentalmente, na estruturação da base de dados; na selecção, preparação e pré-processamento dos dados; na transformação, adequação e redução da dimensionalidade dos dados; no processo de Data Mining; e nas análises, assimilações, interpretações e uso do conhecimento extraído da base de dados, através do processo de Data Mining.
- Data Mining ou Mineração de Dados consiste num processo analítico projectado para explorar grandes quantidades de dados (relacionados com transacções de negócios, mercado ou pesquisas científicas), na localização de padrões consistentes e/ou relacionamentos sistemáticos entre variáveis e, então, validá-los aplicando os padrões detectados a novos subconjuntos de dados.
- O processo consiste basicamente em 3 etapas:
1 - exploração;
2 - construção de modelo ou definição do padrão;
3 - validação/verificação.
- Actualmente, as organizações são capazes de capturar, organizar e armazenar grandes quantidades de dados, obtidos de suas operações diárias ou pesquisas científicas, porém, ainda não usam adequadamente essa gigantesca montanha de dados para transformá-la em conhecimentos que possam ser utilizados nas suas próprias actividades, sejam elas comerciais ou científicas.
- O conceito de Data Mining está a tornar-se cada vez mais popular como uma ferramenta de gestão de informação, que deve revelar estruturas de conhecimento, que possam guiar as decisões em condições de certeza limitada.
- Recentemente, tem havido um interesse crescente em desenvolver novas técnicas analíticas, especialmente projectadas para tratar questões relativas ao Data Mining.
No entanto, o Data Mining ainda é baseado em princípios conceptuais de Análise de Dados Exploratórios e de modelagem de dados.
- Numa visão de mercado o Data Mining consiste nos vendedores de software com ferramentas, que fazem extracção de informação preditiva de grandes armazéns de dados e que após analisados servem para aumentar o capital de recurso de dados da empresa, permitindo gerar predições relativas ao comportamento e tendências ou direcção dos negócios .
- Estas ferramentas usam modelos estatísticos de dados como estudos de clusters ou classificação, regressão linear, e modelagem actual ou preditiva.
Possui sempre uma função de visualização que ajuda a compreender e suportar a análise de quantidades massivas de dados armazenados nos sistemas transaccionais das das organizações.
- A funcionalidade de uma ferramenta OLAP é caracterizada pela análise multi-dimensional dinâmica dos dados, apoiando o utilizador final nas suas actividades, tais como: Slice and Dice e Drill.
- As ferramentas de Data Mining podem ser implementadas em estruturas já existentes nos clientes ou integradas com outras ferramentas como parte da iniciativa de da estratégia de implementar ferramentas de BI business intelligence, também referida como iniciativas de Qualidade de Dados .
- As iniciativas de Qualidade de Dados põe ás organizações problemas de aprendizagem ao nível do Human-Ware (utilizadores e gestores ) para formá-los na noção de qualidade de dados e do processo evolutivo de colaboração e cooperação, como factor de afinação, limpeza e auditoria da qualidade dos dados final, bem como da medição da consistência interna e externa dos mesmos .Clique aqui para continuar a ler este artigo
- Datawarehouse (Repositório de Informação ou Armazém de Dados)
- É um Sistema de Memória Organizacional de Longo Prazo , baseado e extraído do modelo de Memória de Curto Prazo do sistema Operacional (Transacções diárias de dados operacionais, logísticos, financeiros, etc. ) de CRM, ERP, PLM, etc.
- Usando técnicas de Extracção e Modelagem de dados como o Data Mining, para análise que pode ser considerada a exploração da memória ( Utilização com base na função dos Dados)
- Transforma-se em conhecimento que é a "intelligence" (Decisão Estratégica) para preencher as necessidades empresariais para adaptações ajustadas à realidade (Complexificação)
- Função de feed-back - com base na utilização para Transformações do processo do sistema operacional de forma a responder á estratégia para adaptação á realidade (Retroacção)
- As técnicas e ferramentas do BI (Business intelligence) dão normalmente origem a KPI's - Key Performance Indicators - para avaliar e assessorar o estado actual dos negócios e ajudar a definir as acções de correcção ou prescrição, e quando fornecidos em tempo real são utilizados na tecnologia BAM (business activity monitoring).
- São portanto "um valor" para medir actividades difíceis de monitorar como por exemplo serviços, liderança, efeitos de doações de empresas, envolvimento e satisfação do público interno ou externo da organização, quantificação de processos baseados em conhecimento e que são parte integrante de Sistemas Integrados de Avaliação da Performance como o Dashboard, análise DEA (Data Envelopment Analysis) ou o BSC (Balanced Scorecard)
- Key Performance Indicators (KPI)
- Key Performance Indicators (KPI) são métricas financeiras ou não, que normalmente se reflectem num Dashboard e são utilizadas na organização para definir, detectar e medir o progresso e alinhamento dos objectivos organizacionais, aparecendo por vezes associado a KRI s (Key Risk Indicator) e KCI s (Key Control Indicator)
- O KPI é uma chave para monitorização de um objectivo organizacional mensurável e consiste numa direcção , KPI , benchmark, alvo e moldura temporal (time frame)
- Uma Métrica é uma medida quantitativa de assessoria , controlo ou selecção de uma pessoa, processo, evento ou organização , bem como os procedimentos para medir, interpretar o assessoria comparando-os com outros do passado ou com outros paralelos a decorrer.
- As ferramentas de Data Mining possibilitam aos programadores e utilizadores , através de um interface que permite visualizar, descobrir, analisar e manipular, dados organizacionais através de modelos de mineração de dados como algoritmos e redes neuronais, indução de regras, arvores de decisão, análise de séries temporais e visualização.
- Portanto o BI - Business Intelligence, tem normalmente como objectivo servir de suporte de tomadas de decisão nos negócios, pelo que o BI pode ser referido como um DSS - Decision Support System - sistemas de suporte á decisão, usando tecnologias processos e aplicações para analisar dados , chamando-se por vezes inteligência competitiva , apesar de esta se dedicar mais á recolha , análise e disseminação dessa informação, mesmo sem suporte de tecnologia ou aplicações, mas também com o objectivo de apoiar a decisão a utilizadores , gestores e consultores.
