Modelo conceptual de desenvolvimento, implementação e utilização de BI&A em PMEs

Uni e sidade do Minho Escola de Engenha ia Ana F ancisca Dias Fa ia Modelo concep ual de desen ol imen o, implemen ação e u ilização de BI&A em PMEs ou ub o de 2024 Modelo concep ual de desen ol imen o, implemen ação e u ilização de BI&A em PMEs Ana F ancisca Dias Fa ia UMinho |2024 Uni e sidade do Minho Escola de Engenha ia Ana F ancisca Dias Fa ia Modelo concep ual de desen ol imen o, implemen ação e u ilização de BI&A em PMEs Disse ação de Mes ado Engenha ia de Sis emas T abalho ealizado sob o ien ação do P o esso Dou o Paulo Sé gio Lima Pe ei a A onso ou ub o de 2024 I DIREITOS DE AUTOR E CONDIÇÕES DE “U ilização” DO TRABALHO POR TERCEIROS Es e é um abalho académico que pode se u ilizado po e cei os desde que espei adas as eg as e boas p á icas in e nacionalmen e acei es, no que conce ne aos di ei os de au o e di ei os conexos. Assim, o p esen e abalho pode se u ilizado nos e mos p e is os na licença abaixo indicada. Caso o u ilizado necessi e de pe missão pa a pode aze um uso do abalho em condições não p e is as no licenciamen o indicado, de e á con ac a o au o , a a és do Reposi ó iUM da Uni e sidade do Minho. II DECLARAÇÃO DE INTEGRIDADE Decla o e a uado com in eg idade na elabo ação do p esen e abalho académico e con i mo que não eco i à p á ica de plágio nem a qualque o ma de “U ilização” inde ida ou alsi icação de in o mações ou esul ados em nenhuma das e apas conducen e à sua elabo ação. Mais decla o que conheço e que espei ei o Código de Condu a É ica da Uni e sidade do Minho. III Ag adecimen os A conclusão des a ese ma ca o im de uma jo nada eple a de desa ios. Não pode ia e chegado a é aqui sem o apoio de pessoas inc í eis, às quais exp esso minha p o unda g a idão. Ao p o esso dou o Paulo A onso, meu o ien ado , pela o ien ação cons an e, paciência e enco ajamen o ao longo des e abalho. Pelas suas suges ões e c í icas que o am undamen ais pa a o desen ol imen o des a pesquisa. Ao meu o ien ado de es ágio na Gs ep, ag adeço since amen e pela o ien ação p á ica, paciência e pela pa ilha de conhecimen os aliosos. A sua o ien ação oi e con inua a se undamen al pa a o meu c escimen o académico e p o issional. À minha amília, especialmen e aos meus pais, pelo amo incondicional e apoio inabalá el, e po se em pa ocinado es des a e ou as a en u as académicas. Um ag adecimen o especial ambém aos seus espe i os companhei os de ida, pelo ca inho e comp eensão con ínuos, mas especialmen e alo izados du an e es e pe íodo. Aos meus amigos, pelo apoio emocional, ag adeço pelas pala as de incen i o e momen os de descon ação que o am essenciais. A odos ocês, meu mais since o ag adecimen o. IV Modelo concep ual de desen ol imen o, implemen ação e u ilização de BI&A em PMEs Resumo A ualmen e, pa a que as o ganizações se man enham compe i i as e acompanhem o me cado em cons an e c escimen o, é essencial ado a ecnologias mode nas de o ma e icaz. O desen ol imen o de sis emas de apoio à decisão pe mi e o planeamen o, con olo e acompanhamen o e icazes de odos os p ocessos das emp esas e dada a conjun u a do me cado, u ilizando indicado es-cha e de desempenho. A iden i icação de opo unidades de melho ia nos sis emas de p odução e de negócio con ibui pa a melho a os ní eis de qualidade dos p odu os e se iços o e ecidos e a sus en abilidade do negócio. Es e p oje o oi ealizado, com o p opósi o de desen ol e um Da a Wa ehouse comple o implemen á el em Pequenas e Médias Emp esas (PMEs), ab angendo odas as e apas c uciais da cons ução do Da a Wa ehouse , u ilizando como supo e uma base de dados o necida pela Mic oso , designada po “Ad en u eWo ks”. Ao longo des a disse ação, são de alhados odos os p ocessos de Ex ação, T ans o mação e Ca egamen o (ETL) ealizados u ilizando o SQL Se e In eg a ion Se ices (SSIS) e o SQL Se e . O p ocesso de ETL en ol eu a ex ação de dados, a ans o mação desses dados pa a ga an i consis ência e qualidade, e o ca egamen o no Da a Wa ehouse em um o ma o o imizado pa a análise. Além disso, o am desen ol idos dashboa ds em Powe BI pa a a isualização e análise dos dados. Esses dashboa ds pe mi em que os u ilizado es explo em e analisem in o mações po meio de g á icos e ela ó ios in e a i os, p opo cionando uma isão cla a dos indicado es de desempenho mais impo an es. Tal como a base de dados de o igem, o ela ó io encon a-se subdi idido em qua o emas p incipais: Recu sos Humanos, Comp as, P odução e Vendas. Pa a alida o p oje o, o am conduzidas qua o en e is as semies u u adas com especialis as em Business In elligence/Analy ics (BI&A). As en e is as i e am como obje i o a alia a e icácia da solução desen ol ida nes e p oje o, a usabilidade dos dashboa ds e o impac o da solução no supo e à omada de decisão. As espos as o necidas pelos en e is ados con ibuí am pa a melho a o p oje o e a ga an i sua ele ância no con ex o da digi alização das emp esas, nomeadamen e, ao ní el da u ilização de BI&A. Pala as cha e: KPI, Dashboa ds ; ETL; Business In elligence ; Business Analy ics ; Pequenas e Médias Emp esas (PMEs) V Concep ual model o de eloping, implemen ing and using BI&A in SMEs Abs ac Cu en ly, o o ganiza ions o emain compe i i e and keep up wi h a cons an ly g owing ma ke , i is essen ial o e ec i ely adop mode n echnologies. The de elopmen o decision suppo sys ems enables e ec i e planning, con ol, and moni o ing o all business p ocesses using key pe o mance indica o s, conside ing he ma ke condi ions. Iden i ying oppo uni ies o imp o emen in p oduc ion and business sys ems helps enhance he quali y le els o p oduc s and se ices o e ed and ensu es business sus ainabili y. This p ojec was ca ied ou wi h he pu pose o de eloping a comp ehensi e Da a Wa ehouse implemen able in Small and Medium En e p ises (SMEs), co e ing all he c ucial s ages o Da a Wa ehouse cons uc ion, using a da abase p o ided by Mic oso called "Ad en u eWo ks" as a ounda ion. Th oughou his disse a ion, all he Ex ac ion, T ans o ma ion, and Loading (ETL) p ocesses ca ied ou using SQL Se e In eg a ion Se ices (SSIS) and SQL Se e a e de ailed. The ETL p ocess in ol ed ex ac ing da a, ans o ming ha da a o ensu e consis ency and quali y, and loading i in o he Da a Wa ehouse in an op imized o ma o analysis. In addi ion, dashboa ds we e de eloped in Powe BI o da a isualiza ion and analysis. These dashboa ds allow use s o explo e and analyze in o ma ion h ough in e ac i e cha s and epo s, p o iding a clea iew o he mos impo an pe o mance indica o s. Like he sou ce da abase, he epo is di ided in o ou main hemes: Human Resou ces, Pu chasing, P oduc ion, and Sales. To alida e he p ojec , ou semi-s uc u ed in e iews we e conduc ed wi h expe s in Business In elligence/Analy ics (BI&A). The in e iews aimed o assess he e ec i eness o he solu ion de eloped in his p ojec , he usabili y o he dashboa ds, and he impac o he solu ion on decision suppo . The eedback p o ided by he in e iewees helped o imp o e he p ojec and ensu e i s ele ance in he con ex o digi al ans o ma ion in companies, pa icula ly in he use o BI&A. Keywo ds: KPI, Dashboa ds, ETL, Business In elligence, Business Analy ics, Small and Medium En e p ises (SMEs) VI Índice Ag adecimen os ........................................................................................................................ III Resumo .................................................................................................................................... IV Abs ac ..................................................................................................................................... V Lis a de Figu as ...................................................................................................................... VIII 1 INTRODUÇÃO ................................................................................................................... 1 1.1 Enquad amen o ................................................................................................................ 1 1.2 Me odologia de In es igação .............................................................................................. 3 1.3 Es u u a da Disse ação ................................................................................................... 4 2 REVISÃO DA LITERATURA ................................................................................................. 6 2.1 Business In elligence ......................................................................................................... 6 2.2 Business In elligence nas Pequenas e Médias Emp esas.................................................. 12 2.3 Business Analy ics ........................................................................................................... 13 2.4 Business In elligence s Business analy ics ...................................................................... 14 2.5 Sis emas de Da a Wa ehouse .......................................................................................... 19 2.5.1 P ocesso de ETL ..................................................................................................... 22 2.5.2 Da a Ma ................................................................................................................ 22 2.5.3 Sis emas de Apoio à decisão ................................................................................... 23 2.5.4 Da a Visualiza ion .................................................................................................... 24 2.5.5 Requisi os ............................................................................................................... 27 3 IMPLEMENTAÇÃO DE UM DATAWAREHOUSE ................................................................. 29 3.1 Mic oso Ad en u e Wo ks 2019 ..................................................................................... 29 3.2 A qui e u a do Sis ema .................................................................................................... 30 3.3 Le an amen o de Requisi os ............................................................................................ 31 3.4 P ocessos de ETL ............................................................................................................ 32 3.4.1 Ex ação de Dados .................................................................................................. 33 3.4.2 A ea S aging ............................................................................................................ 34 3.4.3 Da a Ma ................................................................................................................ 36 3.4.4 Ca egamen o de Dados .......................................................................................... 38 VII 3.4.5 C iação de Views ..................................................................................................... 58 3.5 Visualização de Dados ..................................................................................................... 58 3.5.1 Impo ação de Dados .............................................................................................. 59 3.5.2 Desen ol imen o Powe BI ...................................................................................... 61 4 APLICAÇÃO DO MODELO ................................................................................................ 75 5 CONCLUSÕES ................................................................................................................ 79 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ............................................................................................. 81 ANEXOS ................................................................................................................................. 87 Anexo I – Requisi os ............................................................................................................... 87 Anexo II – C iação das abelas da A ea S aging - AW2019_S aging .......................................... 92 Anexo II – C iação das abelas da DW - AW2019_DW ............................................................ 103 Anexo III – P ocesso de logs ................................................................................................. 107 Anexo IV – Upda e das abelas da A ea S aging - AW2019_S aging........................................ 109 Anexo V – Ca egamen o das abelas – Da a Ma – AW2019_DW ........................................ 112 Anexo VI – C iação de Views – Da a Ma – AW2019_DW ..................................................... 124 Anexo VII – Desen ol imen o Powe BI – Tabela Dim_Tempo ................................................ 129 Anexo XII – Desen ol imen o Powe BI – Comum a odas as páginas .................................... 131 Anexo XIII – En e is as ........................................................................................................ 136 3 amplamen e u ilizada em ambien es de demons ações e p oje os de desen ol imen o de sis emas, pois o nece uma ep esen ação ealis a de cená ios come ciais comuns. No con ex o do p oje o sup aci ado, es a base de dados se iu como on e de dados p incipal pa a a elabo ação do Da a Wa ehouse . Os p ocessos de Ex ação, T ans o mação e Ca egamen o (ETL) se ão ealizados u ilizando o SQL Se e In eg a ion Se ices (SSIS) e o SQL Se e , ga an indo a in eg idade e qualidade dos dados ans e idos pa a o Da a Wa ehouse. Além disso, se ão desen ol idos dashboa ds no Powe BI pa a a isualização e análise dos dados a mazenados no Da a Wa ehouse . Esses dashboa ds são idealizados com o obje i o de o e ece insigh s aliosos pa a a ges ão de uma Pequena e Média Emp esas (PMEs), pe mi indo uma omada de decisão mais in o mada e e icien e. Po im, o p oje o se á alidado po meio da ealização de en e is as di ecionadas a consul o es de Business In elligence e ep esen an es de Pequenas e Médias Emp esas (PMEs), com o in ui o de a alia a e icácia e u ilidade do Da a Wa ehouse implemen ado, an o em e mos écnicos quan o p á icos. 1.2 Me odologia de In es igação Pa a a ealização des e p oje o o am u ilizadas á ias ecnologias pa a ga an i a e iciência e e icácia do p oje o. O Mic oso SQL Se e oi a p incipal e amen a de ges ão de bases de dados, u ilizando S uc u ed Que y Language (SQL) pa a a manipulação, con olo e consul a de dados. (Mic oso , 2024). O Visual S udio , como Ambien e de Desen ol imen o In eg ado (IDE), oi u ilizado pa a inco po a os módulos SSIS, SSAS e SSRS do SQL Se e . O Mic oso SSIS (SQL Se e In eg a ion Se ices) é uma pla a o ma de c iação de soluções de in eg ação de dados, incluindo paco es ETL (ex ação, ans o mação e ca egamen o), com e amen as g á icas e assis en es pa a a c iação e depu ação de paco es (Mic oso , 2023). O Powe BI , um so wa e de In eligência Emp esa ial, pe mi e analisa g andes olumes de dados de di e sas on es e in eg á-los em dashboa ds e ela ó ios. Consis e no Powe BI Desk op , Powe BI Se ice e Powe BI Mobile pa a disposi i os Windows , iOS e And oid (Mic oso , 2024). 4 As linguagens u ilizadas incluem SQL pa a a manipulação de dados e DAX (Da a Analysis Exp essions) pa a cálculos pe sonalizados e ag egações dinâmicas em modelos de dados. A decisão de explo a a ele ância da implemen ação de um Da a Wa ehouse em Pequenas e Médias Emp esas (PMEs) undamen a-se na signi ica i a impo ância que es as emp esas êm pa a a economia de Po ugal. De aco do com o Ins i u o Nacional de Es a ís ica (2020), as PMEs ep esen am 99,9% das emp esas em Po ugal e emp egam ce ca de 77% da o ça de abalho do se o p i ado. As PMEs são esponsá eis po ce ca de 60% do alo ac escen ado b u o do país, sendo c uciais pa a a economia (Ins i u o Nacional de Es a ís ica, 2020). A capacidade de ino ação das PMEs é signi ica i a, especialmen e nos se o es de ecnologia e bio ecnologia (Di ec o a e-Gene al o Resea ch and Inno a ion (Eu opean Commission) e al., 2022). Polí icas de apoio, como o Plano de Recupe ação e Resiliência de Po ugal (RRP), p omo em a digi alização e ino ação das PMEs pa a melho a a sua compe i i idade (Commission Economic & A ai s Eu opean Economy Ins i u ional Pape s, 2023). Pa a alida a ele ância, aplicabilidade e sucesso do es udo, o am ealizadas en e is as semies u u adas com consul o es de Business In elligence , indi íduos que o am ele an es e á ias PMEs. Es as en e is as o nece am insigh s aliosos e eedback p á ico sob e a aplicação das ecnologias de BI em con ex os eais de PMEs. A me odologia desc i a p opo ciona uma base sólida pa a a implemen ação do Da a Wa ehouse e a demons ação das capacidades do BI em PMEs, u ilizando ecnologias e p á icas a ançadas pa a alcança os obje i os do p oje o. 1.3 Es u u a da Disse ação A es u u a do p esen e p oje o assen a em cinco capí ulos, cada um cump indo um papel undamen al na comp eensão e ealização dos obje i os p opos os. No p imei o capí ulo, é ealizada uma in odução de alhada ao con ex o do p oje o. Inicialmen e, é ap esen ada uma isão ge al do ema, des acando-se a sua ele ância e impo ância no cená io emp esa ial con empo âneo. Aqui, são de inidos os obje i os especí icos do p oje o, delineando cla amen e as me as a se em alcançadas. Po im, é ap esen ada a me odologia de pesquisa ado ada, de alhando os mé odos e écnicas u ilizados pa a a ingi os obje i os p opos os. 5 O segundo capí ulo, in i ulado "Re isão da Li e a u a", cons i ui uma análise ap o undada dos concei os undamen ais necessá ios pa a o en endimen o e desen ol imen o do p oje o. São abo dados emas como Business In elligence , Da a Wa ehousing , p ocessos de ETL (Ex ação, T ans o mação e Ca egamen o) bem como e amen as ecnológicas ele an es, como o SQL Se e In eg a ion Se ices (SSIS) , o Powe BI , en e ou os concei os. Es a e isão da li e a u a p opo ciona uma base eó ica sólida pa a o desen ol imen o do caso p á ico, pe mi indo uma comp eensão ab angen e do ema e dos concei os subjacen es. No e cei o capí ulo, denominado "Implemen ação de um Da awa ehouse", cen a-se na aplicação dos conhecimen os adqui idos nos capí ulos an e io es. Aqui, é de alhado o caso p á ico desen ol ido no âmbi o do p oje o, incluindo a cons ução do Da a Wa ehouse u ilizando a base de dados " Ad en u eWo ks2019 " da Mic oso , os p ocessos de ETL ealizados no SSIS e SQL Se e , bem como a c iação dos dashboa ds no Powe BI . Es e capí ulo ap esen a uma isão de alhada e ab angen e do abalho ealizado, demons ando a aplicabilidade dos concei os eó icos na p á ica com a ambição de alcança insigh s aliosos pa a a ges ão e análise de dados emp esa iais. No qua o capí ulo, abo da-se a aplicabilidade do p oje o, des acando os aspe os p á icos e as possí eis implemen ações e o esumo das en e is as ealizadas. Po im, no úl imo capí ulo, ap esen am-se as conclusões inais do es udo. No seu conjun o, es a es u u a p opo ciona uma abo dagem holís ica e sis emá ica à comp eensão e desen ol imen o do ema p opos o. Cada capí ulo complemen a os es an es, con ibuindo assim pa a uma análise ab angen e e uma aplicação p á ica dos conhecimen os adqui idos. 6 2 Re isão da Li e a u a Nes e capí ulo, ap esen a-se uma e isão da li e a u a ela i a às á eas do conhecimen o bem como aos concei os abo dados nes e p oje o. Pa a al, e e uou-se uma pesquisa em on es bibliog á icas que a am des as ques ões, bem como em á eas do conhecimen o elacionadas, isando ob e uma comp eensão ala gada do es ado a ual do conhecimen o nes e domínio. 2.1 Business In elligence Os Chie In o ma ion O ice s (CIOs) das o ganizações concen a am a sua a enção em soluções de Business In elligence du an e os anos de 2008 e 2009 (Ga ne Resea ch, 2008, 2009). Ficou e iden e que os dados ep esen a am um dos a i os mais aliosos de uma o ganização, pois é deles que são ex aídas in o mações i ais. Mui os es udos apoia am essa pe ceção, e elando que a g ande maio ia das emp esas mani es ou in e esse em in es i em soluções de BI (Fedouaki e al., 2013). Como a In eligência a i icial é cada ez mais p oeminen e, as emp esas são ob igadas a econside a as suas es a égias e p á icas. Nes e con ex o ecnológico, é impo an e conside a a ques ão de sabe quando a au oma ização come cial subs i ui á a mão de ob a humana. Es a dispu a mais ab angen e en ol e não apenas os p ocedimen os labo ais, mas ambém os modelos de adminis ação emp esa ial. É undamen al explo a minuciosamen e as po encialidades dos dados, alcançando ní eis ainda mais ele ados de e iciência e compe i i idade, num con ex o onde a sob e i ência no me cado se o na uma e dadei a ba alha. Es a si uação exige, sem dú ida, um ajus e es a égico mais amplo en e as exigências do se o emp esa ial e as ans o mações que oco em cons an emen e. (Coope & Coope , 2012). Nos úl imos in e anos, o concei o de Business In elligence (BI) ganhou um conside á el des aque, impulsionado pelo c escen e olume de dados e pelos a anços ecnológicos, o nando- se uma das maio es á eas de in e esse e de pesquisa académica (Chuah e al., 2011). A isão da Qua a Re olução Indus ial, como desc i a po Schwab (2016), en a iza a au omação dos p ocessos de abalho, especialmen e nas chamadas "Fáb icas In eligen es”. Es as áb icas ado am soluções ecnológicas pa a melho a , au oma iza e mode niza as suas ope ações de p odução, se indo-se de ecnologias como “ In e ne das Coisas” (IoT), compu ação em nu em e in eligência a i icial (Schwab, 2016). 7 Figu a 2 –Ca ac e ís icas cha es das Fáb icas In eligen es (Adap ação de Deloi e, 2017) No ela ó io de 2017 da Deloi e (Bu ke e al., 2017), in i ulado "The Sma Fac o y" , são iden i icadas cinco ca a e ís icas undamen ais dessas áb icas in eligen es: cone i idade, o imização, anspa ência, p odu i idade e lexibilidade. Embo a a ma u idade des a á ea não seja ques ioná el, ainda não exis e um consenso uni e sal sob e a de inição de BI (Jagielska e al., 2003; Negash, 2004). Segundo (Ka im, 2011), essa de inição é um an o luida, a iando con o me o con ex o e a isão do au o . Isso suge e que o concei o de BI não é es á ico, mas sim moldado pelas p e e ências indi iduais, mo i ações ou pe spe i as de cada au o (Coope & Coope , 2012). O in es igado Howa d D esne (1989), equen emen e ci ado como o pionei o do BI , e pos e io men e analis a da Ga ne Resea ch, in oduziu o e mo como uma "ca ego ia ab angen e de so wa es e soluções p oje adas pa a ecolhe , consolida , analisa e o nece acesso aos dados de o ma que os uncioná ios de uma o ganização possam oma decisões de negócios mais in o madas". 8 Apesa de algumas suposições em con á io, o concei o de Business In elligence (BI) não é mui o ecen e. A sua o igem emon a a Hans Pe e Luhn, um pesquisado da IBM , que em ou ub o de 1958, num a igo do "IBM Jou nal o Resea ch and De elopmen ", de iniu BI como a habilidade em comp eende as elações en e ac os ap esen ados pa a alcança um obje i o desejado (H. P. Luhn, 1958). Uma das de inições mais amplamen e acei as de Business In elligence (BI) é a p opos a po Wixom & Wa son (2010), que desc e e BI como "Uma ampla ca ego ia de ecnologias, aplicações e p ocessos pa a ecolhe , a mazena , acede e analisa dados pa a ajuda os u ilizado es a oma melho es decisões." (Wixom & Wa son, 2010). Essa de inição em semelhanças com a de Howa d D esne , mas inclui componen es adicionais, como a e e ência aos p ocessos de ges ão que podem engloba a i idades como a ex ação de dados e a ges ão de p oje os de BI , en e ou os. É essencial a pa icipação de pessoas em odas as suas e apas. Os in es igado es Wixom & Wa son (2010) ambém especi icam que, nos dias a uais, o BI se o nou um equisi o undamen al pa a a compe i i idade no me cado. No mesmo es udo, eles ap esen am o que conside am se as melho es p á icas no ambien e de BI , delineando um pano ama das emp esas onde o BI é c ucial, que eles designam como "BI-based o ganiza ions" (Wixom & Wa son, 2010). O Business In elligence (BI) em como obje i o p imo dial ape eiçoa o p ocesso de omada de decisão nas o ganizações. De aco do com Negash & G ay (2008), o BI ep esen a uma e olução de sis emas an e io es, odos di ecionados pa a a melho ia da omada de decisões. A sua unção p incipal é con e e dados essenciais do negócio em in o mações ele an es e acessí eis, o necendo uma base sólida pa a as decisões da al a adminis ação. Essa conceção es á alinhada com a de inição de Az ine e al. (2006), que desc e em o BI como um conjun o de p á icas e ecnologias des inadas a cap u a , acede , comp eende , analisa e ans o ma os dados b u os da emp esa em insigh s acioná eis. O obje i o inal é melho a o desempenho emp esa ial po meio de uma ges ão in o mada e es a égica. Os in es igado es Vi e al. (2002) obse a am a ampla aplicação do e mo BI, que é usado po di e en es especialis as e o necedo es de so wa e pa a desc e e uma g ande a iedade de ecnologias, pla a o mas de so wa e, aplicações especí icas e p ocessos. Assim, o BI é concebido como uma e amen a que ajuda a iden i ica in o mações ú eis e ele an es pa a o p ocesso de omada de decisões. Po ou o lado, au o es como Chaudhu i e al. (2011) 9 desc e em o BI como um conjun o de ecnologias de supo e à omada de decisões, com o obje i o de capaci a analis as, ges o es e di e o es a oma em esoluções mais in o madas e ápidas. Pa a ga an i a e icácia ope acional, as emp esas de em assegu a o acesso opo uno à in o mação co e a pa a os s akeholde s ele an es (Gua da e al., 2013b). Segundo Wells (2008), implica uma pe spe i a mais ampla de BI , desc e endo-a como a capacidade de uma o ganização en ende , planea , p e e , esol e p oblemas, pensa de o ma abs a a, comp eende , ino a e ap ende pa a amplia o conhecimen o o ganizacional. Essa de inição essal a a impo ância de o nece in o mações pa a undamen a decisões, acili a a sua e icácia e, assim, con ibui pa a o alcance dos obje i os de negócio. No ambien e emp esa ial, os dados u ilizados pelas e amen as de BI êm de di e sas on es, in e nas e ex e nas, po ém com a maio ia p o enien e das bases de dados in e nas da emp esa. Sau e , 2011, des aca que os sis emas de BI de em ealiza á ias a e as essenciais, incluindo explo ação, in eg ação, ag egação e análise mul idimensional p ecisa dos dados de á ios sis emas de in o mação. Esses dados são en ão a mazenados num Da a Wa ehouse , ge almen e u ilizando sis emas de ges ão de bases de dados elacionais (SGBDR) pa a acili a o a mazenamen o e a consul a. (Chaudhu i e al., 2011; an Vug & Jacobsen, 2017). Segundo Olszak & Ziemba (2012), os sis emas de in eligência emp esa ial ( BI ) englobam uma ampla gama de p ocessos, de omada de decisões, análise de in o mações e ges ão do conhecimen o, combinados com in e ações en e indi íduos e sis emas compu acionais. Eles ambém es abelecem conexões en e o BI e ou as pla a o mas, como MIS (sis emas de in o mações ge enciais), DSS (sis ema de supo e à decisão), EIS (sis emas de in o mações execu i as), en e ou os, essal ando as dis inções ma can es en e essas abo dagens. Os sis emas de BI unem as uncionalidades de di e sos sis emas pa a capaci a as o ganizações com as e amen as necessá ias pa a conquis a an agens compe i i as. Olszak e Ziemba são econhecidos pela sua dedicação a esse ema, com uma ampla coleção de es udos já publicados. Eles a gumen am que os sis emas de In eligência Emp esa ial podem se abo dados sob duas pe spe i as dis in as: uma écnica e, ou a de eo o ganizacional ou de negócios. Na isão écnica, des acam um conjun o de e amen as, ecnologias e so wa es usados pa a ecolhe dados de di e sas on es, in eg á-los e analisá-los, o nando-os mais acessí eis. Isso inclui: • Fe amen as de ETL (Ex ação, T ans o mação e Ca ga); 10 • Da a Wa ehouses ; • Fe amen as analí icas, como OLAP (P ocessamen o Analí ico On-Line); • Fe amen as de Mine ação de Dados; • Fe amen as pa a análises ad hoc ; • P esen a ion laye - aplicações p oje adas pa a ap esen a in o mações de manei a con enien e e acessí el, a a és de g á icos e con eúdos mul imídia. No en an o, do pon o de is a da o ganização, os sis emas de BI ab açam uma iloso ia e abo dagem especí icas, cen adas na ges ão de dados e conhecimen os, comunicação abe a e pa ilha de in o mações, em conjun o com uma análise de alhada dos p ocessos emp esa iais. Rep esen am soluções que ans o mam dados em insigh s , enquan o p omo em um ambien e p opício pa a decisões e e i as e a implemen ação de es a égias ponde adas. Pa a ambas as pe spe i as, a habilidade de ob e in o mações c uciais pa a ins iga mudanças na emp esa - como adqui i no os clien es, in oduzi no os p odu os, en e ou os - essal a o alo in ínseco desses sis emas (Chaudha y, 2004; Olszak & Ziemba, 2004). Pa a Fedouaki e al. (2013), a implemen ação de um sis ema de BI ans o mou-se num a o essencial pa a ga an i uma ma gem de an agem compe i i a e lida de o ma e icaz com as c escen es p essões do me cado, econhecendo os dados como a i os c uciais das o ganizações mode nas. Eles des acam que o papel do BI se em modi icado ao longo do empo, passando de me as e amen as analí icas pa a soluções mui o álidas usadas em p e isões, con olo ope acional e análise de en abilidade de p odu os, en e ou as aplicações. Oka e al., (2012) di idem o concei o de BI em ês pa es: Da a Cap u e/Acquisi ion , Da a S o age e Da a Access & Analysis . Ademais, o BI capaci a as emp esas a ob e em in o mações mui o po meno izadas sob e o esul ado dos seus in es imen os, an o in e no quan o ex e no. Enquan o uma pa e p ocu a in o mações sob e a indús ia e os p incipais conco en es pa a melho comp eende o ambien e ex e no e oma decisões undamen adas, a ou a pa e concen a-se em ecolhe dados ope acionais da o ganização pa a a alia seu desempenho (Chung & Tseng, 2012). Se o es como o e alhis a, a banca en e ou os, já ado a am amplamen e o BI como uma e amen a e icaz e aliosa. Mui as emp esas nesses se o es expe imen a am bene ícios angí eis, como uma melho capacidade de a ai no os clien es. No en an o, ou as en en a am desa ios 11 na implemen ação do BI , des acando a complexidade desse p ocesso como um obs áculo signi ica i o a se supe ado (Oka e al., 2012). O abalho de Chuah e al. (2009) o e ece uma pe spe i a ab angen e sob e as di e en es de inições de Business In elligence (BI) exis en es a é aquela da a. Ao o ganizá-las em ês g upos dis in os - Manage ial/P ocess , Technological e P oduc - eles des acam as á ias dimensões e abo dagens que os au o es u iliza am pa a de ini o concei o. A abo dagem Manage ial/P ocess en a iza a impo ância do p ocesso de ecolha, análise e in e p e ação de dados pa a melho a a omada de decisões. Isso suge e que o BI não é apenas sob e as e amen as e ecnologias, mas ambém ace ca da o ma como esses dados são u ilizados pa a in luencia as decisões emp esa iais. Po ou o lado, a abo dagem Technological concen a-se nas e amen as e ecnologias que possibili am a ecolha, manipulação e análise de dados. Isso des aca a impo ância das in aes u u as ecnológicas subjacen es ao uncionamen o e icaz do BI. Finalmen e, a abo dagem P oduc ê o BI como o esul ado ou p odu o de uma análise p o unda dos dados emp esa iais. Isso essal a a impo ância de ans o ma os dados em in o mações signi ica i as e com g ande u ilidade p á ica, acilmen e acessí eis pelas emp esas. A ci ação de Tu ban e al. (2007) “Um e mo ab angen e que inclui e amen as, a qui e u as, bases de dados, Da a Wa ehouses , ges ão de desempenho, me odologias e c., que são in eg ados num único so wa e ” ilus a como uma de inição pode sob epo -se a mais de uma ca ego ia, en a izando a complexidade e a e sa ilidade do e mo BI . Essa e sa ilidade é ealçada ainda mais pela conclusão de Chan e al., que a gumen a que os sis emas de BI não de em se is os como uma en idade isolada, mas sim como um p odu o e olu i o que in eg a á ias e amen as e écnicas compu acionais. Essa pe spe i a es á alinhada com a isão de Negash & G ay (2008) e des aca a na u eza dinâmica e em cons an e e olução do campo de BI . Os Da a Wa ehouse Co po a i os são equen emen e conside ados uma pla a o ma de BI ou um conjun o de e amen as pa a ans o ma os dados em in o mações come ciais ú eis nos p og amas de Business In elligence (TDWI 2013). Howa d D esne , consul o da Ga ne , de iniu a in eligência emp esa ial ( BI ) como um conjun o de concei os e mé odos amplos pa a melho a a omada de decisões a a és do uso de sis emas de in o mação baseados em ac os (Powe , 2003). A Ga ne , menciona que "não exis e uma de inição única de BI , assim, a á ea ecnológica 12 (TI) e a á ea de negócio podem e o BI de o ma di e en e.". A á ea de TI conside a o BI como uma e amen a, enquan o na á ea de negócios que o BI é pe cebido como in o mação. O p ocesso de ob enção de in o mação na á ea de negócio, que ans o ma dados em in o mação e es a úl ima em conhecimen o, é o ce ne do BI , de aco do com o mesmo a igo. 2.2 Business In elligence nas Pequenas e Médias Emp esas O concei o de Business In elligence (BI) é associado equen emen e a g andes co po ações, deixando mui as pequenas e médias emp esas (PMEs) com a imp essão de que essas ecnologias es ão aquém das suas possibilidades (Tu unea & Rus, 2012). Uma obse ação da li e a u a e ela que a pesquisa sob e BI ge almen e concen a-se em emp esas de g ande dimensão, abo dando os seus bene ícios, desa ios e a o es c í icos de sucesso, enquan o as in o mações especí icas sob e a elação en e BI e PMEs são escassas (Olszak & Ziemba, 2012). Essa lacuna é ainda mais e iden e no con ex o po uguês, onde a pesquisa em eposi ó ios online não o e ece esul ados conclusi os. No en an o, es udos de caso nou os países, como aqueles ap esen ados po ou os au o es (Olszak & Ziemba, 2012) na Polónia e a pesquisa na Bósnia He zego ina, (Kasim e al., 2018) o e ecem insigh s aliosos. To na-se c ucial econhece o papel signi ica i o que as PMEs desempenham na economia, e en ende que o seu desen ol imen o é essencial pa a ga an i a compe i i idade. Embo a alguns a gumen em que as e amen as de BI são exclusi as pa a as g andes emp esas e não são iá eis pa a PMEs (Legend e, 2005); (Gangadha an, 2004), é impo an e des aca que essas emp esas en en am desa ios semelhan es ao o ganiza em e in e p e a em g andes olumes de dados pa a os ans o ma em in o mação ú il, (Gua da e al., 2013a). Nes e sen ido, Tu unea & Rus (2012) apon am pa a soluções de BI de baixo cus o baseadas em nu em, p oje adas especi icamen e pa a PMEs, como uma o ma de aumen a a sua an agem compe i i a. No en an o, a al a de conhecimen os écnicos pa a seleciona a solução adequada pode esul a em alhas na sua implemen ação. Apesa das di iculdades, as PMEs ep esen am a maio ia dos u ilizado es de BI , embo a isso es eja mais elacionado com a sua p esença p edominan e no me cado do que a uma o e mo i ação pa a adqui i sis emas de BI (Ali e al., 2017). O es udo en a iza a necessidade de um en endimen o mú uo en e PMEs e BI pa a impulsiona o desempenho de ambos. To na-se c ucial econhece que uma abo dagem única não se aplica a odas as indús ias, e as soluções de BI 19 Além de compa imen a em em ases, Chen e al. ambém menciona am cinco possí eis usos de BI&A, desc e endo a sua u ilização com ecnologias básicas e possí eis pesquisas u u as, con o me indicado na Figu a 5. 2.5 Sis emas de Da a Wa ehouse O Da a Wa ehouse é uma in aes u u a undamen al que se baseia num conjun o de dados o ien ada po assun os, in eg ada, a iá el no empo e não olá il, es a isão essencial pa a supo a o p ocesso de omada de decisões das emp esas. O papel de Bill Inmon, conhecido como Figu a 5 - BI&A Applica ions: F om Big Da a o Big Impac (Adap ação de Chen e al., 2012) 20 o "pai do Da a Wa ehousing ", é c ucial nesse con ex o, pois ele popula izou o concei o e es abeleceu c i é ios de de inição amplamen e acei os (Inmon, 2005). Um Da a Wa ehouse é um eposi ó io de dados que possui as seguin es ca a e ís icas: I. O ien ado po assun os: Todos os dados elacionados com um de e minado assun o. Pe mi indo uma isão uni icada e ab angen e das in o mações den o de um con ex o especí ico. II. In eg ado: Essa é conside ada a ca ac e ís ica mais c ucial de um Da a Wa ehouse (Inmon, 2005). Os dados que alimen am o DW êm de á ias on es e sis emas di e en es. III. Não- olá il: Após se em ca egados, os dados endem a pe manece es á icos e his ó icos. IV. Va iá el no empo: O Da a Wa ehouse a mazena não apenas dados a uais, mas ambém dados his ó icos, pe mi indo análises e compa ações empo ais. Um Da a Wa ehouse bem cons uído o e ece uma isão in eg ada e comple a da o ganização, pe mi indo o acesso a dados his ó icos con iá eis. Isso acili a a omada de decisões, sem sob eca ega os sis emas ope acionais da emp esa (Klaue e B obs , 1998). Exis em di e en es abo dagens de design, como op-down e bo om-up , cada uma com as suas an agens e desa ios. Essas abo dagens, quando combinadas de manei a adequada, podem esul a num Da a Wa ehouse e icien e que a ende às necessidades da o ganização emp esa ial (Inmon, 2005; Kimball & Ross, 2002). A necessidade de ob e in o mações es a égicas le ou ao desen ol imen o do concei o de Da a Wa ehouse como um no o ipo de Sis ema de In o mação. Ele se e como um eposi ó io lógico de oda a in o mação de um negócio, pe mi indo análises de alhadas e insigh s aliosos pa a a emp esa (Boa , 1997). No en an o, a implemen ação de um Da a Wa ehouse não é uma a e a simples. Reque um in es imen o signi ica i o em e mos de ecu sos ma e iais e humanos. Uma ez cons uído, o Da a Wa ehouse pode se agmen ado em Da a Ma s meno es, que são es u u as de dados mul idimensionais ocadas em á eas especí icas, como ma ke ing, endas ou inanças (Kimball e al., 1998). Isso pe mi e um acesso mais ágil e ápido às in o mações ele an es pa a di e en es depa amen os da o ganização. Em suma, o Da a 21 Wa ehouse desempenha um papel undamen al na e iciência ope acional e na omada de decisões es a égicas das emp esas, mas a sua implemen ação eque cuidado e planeamen o adequados. Kimball, em 2002, p opõe uma es u u a pa a um Da a Wa ehouse com qua o componen es p incipais: os sis emas de o igem ope acional, a á ea de p epa ação dos dados, a á ea de a mazenamen o dos dados e as e amen as de acesso aos mesmos. Os sis emas de o igem ope acional são esponsá eis po cap u a as ansações come ciais e man êm pequenos dados his ó icos pa a análise u u a. A á ea de p epa ação dos dados é onde oco em os p ocessos de Ex ação, T ans o mação e Ca egamen o (ETL), conec ando as on es o iginais dos dados à sua ap esen ação inal. Os dados são a mazenados e o ganizados na á ea de ap esen ação, onde icam disponí eis pa a consul a pelos u ilizado es inais a a és de di e sas e amen as. As e amen as de acesso aos dados p opo cionam aos u ilizado es inais a capacidade de ans o ma simples isualizações de dados em in o mações ele an es pa a a omada de decisão (Figu a 6). Figu a 6 - Es u u a do DW - Componen es (Adap ação de Kimball e Ross, 2002) 22 2.5.1 P ocesso de ETL As e amen as de ETL desempenham um papel c ucial no sis ema de Business In elligence (BI), sendo o ac ónimo ETL e e en e a Ex ai -T ans o ma -Ca ega . Es e p ocesso é compos o po ês ases pa a combina dados de di e sas on es. Após a sua conclusão, os dados são ca egados num Da a Wa ehouse ou Da a Ma . Um es udo de 2011 da Bloombe g BusinessWeek Resea ch Se ices apon a que a qualidade, in eg idade e consis ência dos dados ep esen am o maio desa io na adoção de p ocessos de análises de dados. Ce ca de 70% do empo na implemen ação e manu enção de um Da a Wa ehouse é dedicado ao p ocesso de ETL (Beh end & Jö g, 2010). Na e apa de ex ação, os dados são ecolhidos das di e en es on es e ans e idos pa a uma á ea de p epa ação (S aging A ea), onde são a ados e selecionados. Pos e io men e, na e apa de ans o mação, os dados são ajus ados pa a melho a a sua qualidade e consis ência. Finalmen e, na e apa de ca ga, os dados são ca egados no DW. É undamen al que os dados sejam a ados co e amen e du an e o p ocesso de ETL pa a ga an i a p ecisão das análises e decisões baseadas neles. Williams & Williams, 2007, desc e em as e amen as de ETL como madu as, eduzindo o empo de desen ol imen o e ge indo o luxo de dados ao longo da cadeia de alo do BI. A escolha de uma solução de ETL depende das necessidades e capacidades inancei as da emp esa (M. Olszak & Ziemba, 2006). Além disso, as e amen as OLAP (Online Analy ical P ocessing) pe mi em consul as de dados e análises, acili ando a comp eensão das necessidades de negócio a o ecidos pelos dados e con ibuindo pa a p ocessos de decisão baseados em ac os (Bu s ein & Clyde, 2008). Em esumo, o p ocesso de ETL é essencial na implemen ação de BI , ga an indo a qualidade, in eg idade e consis ência dos dados pa a análises p ecisas e decisões undamen adas. 2.5.2 Da a Ma Um Da a Ma é uma pa e de um Da a Wa ehouse (DW) di ecionada pa a os equisi os especí icos de um depa amen o ou negócio, desen ol ida com base nas necessidades dos u ilizado es inais (Inmon, 2005). 23 Cons uídos com modelos de dados mul idimensionais, ep esen ados em o ma de cubo, os Da a Ma s seguem esquemas como o Esquema em Es ela, o Esquema Floco de Ne e (Kimball & Ross, 2013). Na modelação dimensional, o Esquema em Es ela é o modelo mais comum, ca ac e izado pela edundância pa a melho a o desempenho do sis ema (Kimball & Ross, 2013). Ou o modelo aplicado é o Esquema Floco de Ne e, semelhan e ao an e io , mas nes e esquema, as Tabelas Dimensão podem e sub-dimensões p óp ias (Sidi e al., 2016). As Tabelas Fac o a mazenam medidas de desempenho esul an es de e en os oco idos na o ganização, como quan idade endida de um p odu o, enquan o as Tabelas Dimensão desc e em quem, o quê, quando e onde esses e en os oco em (Kimball & Ross, 2013; Song e al., 2001). É impo an e ga an i que odas as cha es es angei as nas Tabelas Fac o es ejam co e amen e ligadas às cha es p imá ias das Tabelas Dimensão pa a ga an i a in eg idade e e encial (Kimball & Ross, 2013) . Em esumo, os Da a Ma s são elemen os c uciais em sis emas de BI , adap ados às necessidades especí icas de cada depa amen o ou negócio, e elabo ados com base em modelos de dados mul idimensionais como o Esquema em Es ela e o Esquema Floco de Ne e. 2.5.3 Sis emas de Apoio à decisão Os sis emas de apoio à decisão, conhecidos como Decision Suppo Sys ems (DSS) em inglês, são essenciais pa a melho a as omadas de decisão dos ges o es, ep esen ando ce ca de 10% das in es igações em sis emas de in o mação. Su gi am pela p imei a ez no abalho de (Sco -Mo on, n.d.) e são de inidos como sis emas que apoiam a i idades de ges ão em decisões semies u u adas ou não es u u adas. Os DSS isam melho a a e icácia da omada de decisões humanas, cons i uindo uma iloso ia de desen ol imen o dos sis emas de in o mação. Os Sis emas de Apoio à Decisão (SAD) azem pa e do conjun o de Sis emas de In o mação emp esa iais. Eles di e em dos Sis emas de In o mação (SI) ao oca em-se no supo e a decisões que eque em julgamen o humano, não o almen e supo adas po algo i mos. Os SAD ab angem uma a iedade de sis emas e ecnologias, des inados a auxilia as pessoas na omada de decisões, onde o u ilizado desempenha um papel c ucial. 24 Ambos os sis emas, DSS e SAD, são undamen ais pa a as emp esas, p opo cionando supo e e o ien ação em di e en es ipos de decisões, desde semies u u adas a é aquelas que eque em in e enção humana (A no & Pe an, 2014). 2.5.4 Da a Visualiza ion A ualmen e, a ep esen ação isual ab ange odas as á eas, an o emp esa iais como do quo idiano. Enquan o as ep esen ações isuais podem simpli ica a ansmissão de ac os e pad ões complexos, ambém podem se con usas e, po ezes, enganosas (Engelbe sen & Kennedy, 2020). Con o me obse ado po Shada e e al., 2016 a isualização de dados implica ap esen a in o mações de o ma pic ó ica ou g á ica, o nando-as mais acessí eis e auxiliando na comp eensão e na iden i icação de ações ap op iadas. Es a p á ica, embo a não ecen e, emon a ao século XIX, com William Play ai econhecido como pionei o na c iação de mé odos g á icos mode nos, como g á icos ci cula es, de ba as e de linhas (F iendly & Waine , 2021). Da a Visualiza ion em BI Da a Visualiza ion em BI isa mos a dados elacionados com negócios pa a p ocu a , ansmi i e analisa in o mações na omada de decisões emp esa iais (Munoz, 2017). Os obje i os es ão cen ados na acilidade que os u ilizado es passam a e pa a isualiza em mé icas p incipais de o ma ápida e cla a, além de p opo ciona uma manei a in e a i a de explo a os dados. As an agens incluem acili a a ca ga cogni i a do p ocessamen o de in o mações, o nece uma pe spe i a isual de conjun os de dados complexos, despe a a a enção do u ilizado pa a á eas de in e esse e explo a o sis ema isual humano pa a ex ai in o mações adicionais (Munoz, 2017). As ês o mas mais comuns de BI da a isualiza ion são: g á icos, elemen os isuais baseados na localização, e dashboa ds . As e amen as como o Mic oso Powe BI são u ilizadas pa a p oduzi esses elemen os isuais, pe mi indo aos u ilizado es moni o iza de pe o a pe o mance do negócio e medi o p og esso em elação aos obje i os es abelecidos (Ong e al., 2011). 25 Dashboa ds Os dashboa ds são e amen as de isualização de dados amplamen e econhecidas nos dias de hoje. Segundo Few (2006), são de inidos como exposições isuais da in o mação mais impo an e necessá ia pa a alcança obje i os consolidados, dispos os num único ec ã pa a uma lei u a ins an ânea. Um dashboa d consis e numa aplicação in eg ada de dados com elemen os isuais e uma in e ace do u ilizado ( UI ), como desc i o po Munoz. Os dados ap esen ados incluem mé icas, Key Pe o mance Indica o s (KPIs) e in o mação ex ual. Ou os elemen os comuns nos dashboa ds são alo es pa a análise his ó ica, endências, dis ibuições, p e isões, compa ações e elações (Munoz, 2017). C. J. Cos a & Apa icio, 2019, de endem a concen ação da in o mação num único ec ã pa a acili a a moni o ização, enquan o (Few, 2006) iden i ica p oblemas ípicos no design de dashboa ds , como excede os limi es do ec ã, e e encia con ex os inadequados pa a os dados e mos a demasiados de alhes. Fa o es como dis ibuição, ca ga cogni i a e in e a i idade dos elemen os isuais con ibuem pa a a e icácia de um dashboa d e o alo que o e ece aos seus u ilizado es (Pappas & Whi man, 2011). Segundo á ias on es, os dashboa ds podem se classi icados em ês ipos di e en es: es a égico, ope acional e analí ico. Os dashboa ds es a égicos são comumen e u ilizados em con ex os emp esa iais, com o obje i o de comunicam o desempenho da emp esa em elação aos obje i os. Des acam medidas de al o ní el de desempenho e p e isões, como compa ações com o passado ou me as (Pappas & Whi man, 2011). Po ou o lado, os dashboa ds ope acionais são p oje ados pa a con ola e ge i as ope ações em empo eal ou em in e alos de empo mais cu os. São concebidos pa a uma ápida análise isual, pe mi indo a iden i icação imedia a de po enciais p oblemas, endências e opo unidades de melho ia (Pappas & Whi man, 2011). Po im, os dashboa ds analí icos, os quais êm como obje i o p incipal de e a pad ões, endências e elações em g andes conjun os de dados a a és de um p ocesso in e a i o. São equen emen e u ilizados po analis as e in es igado es pa a explo a e analisa os dados em p o undidade (Munoz, 2017). O sucesso na isualização de dados, como obse ado po Kna lic (2015), eside na capacidade de con a his ó ias po meio dos dados, um concei o conhecido como da a s o y elling . 26 A impo ância do con ex o, con o me discu ido po Kna lic (2015) é undamen al an es da elabo ação de isualizações de dados pa a ap esen a in o mações quan i a i as. Adap a as isualizações a um g upo especí ico é essencial pa a maximiza a e icácia da mensagem. Além disso, comp eende o ní el écnico da audiência é decisi o no design das isualizações. Kna lic (2015) des aca dois ipos de análise nesse con ex o: análise explo a ó ia e análise explica i a. A análise explo a ó ia e e e-se ao abalho p elimina de comp eende os dados e des aca o que pode se ú il ano a , enquan o a análise explica i a isa ansmi i uma mensagem. Exis em di e sos ipos de isualizações, desde ex o simples a é abelas, g á icos e mapas, como des acado po Deacon e al. (2020). No con ex o de isualização de dados emp esa iais, os g á icos são ocados em exibi alo es quan i a i os, como KPIs e ou as mé icas (Munoz, 2017). A escolha do g á ico depende dos dados e da in o mação a se comunicada ao u ilizado . Exis em qua o ipos p incipais de g á icos comumen e u ilizados: • G á icos de Compa ação: auxiliam compa ação de alo es ao longo do empo e iden i ica endências. Os exemplos comuns incluem o ba cha , o line cha e o ba line cha (Dijk, 2015). • G á icos de Composição: ajudam os u ilizado es a isualiza como uma pa e dos dados se compa a ao odo. Os exemplos incluem o pie/doughnu cha , o s acked ba cha e o s acked a ea cha (Dijk, 2015). • G á icos de Dis ibuição: pe mi em que os u ilizado es iden i iquem acilmen e a o ma ou endência dos dados. Como exemplos comuns emos o his og am, o ba cha e os mapas em caso de dados geog á icos. • G á icos de Relações: ajudam os u ilizado es a isualiza co elações e elações nos dados. En e os exemplos incluem-se sca e plo s, bubble cha s e g ouped ba cha s . Con o me apon ado po C. J. Cos a & Apa icio (2019), os g á icos de em ap esen a os dados de modo que o espe ado es eja ocado na subs ância em ez do design g á ico, me odologia ou ecnologia. 27 A isão é o sen ido humano mais dominan e, com ap oximadamen e 70% dos ece o es senso iais dedicados a ela (Few, 2006). Nes a seção, se ão abo dados os p incípios da Ges al e os p ea en i e a ibu es como e amen as de pe ceção isual. • P incípio da P oximidade: O cé eb o ende a ag upa na u almen e elemen os p óximos em conjun os, o que pode se u ilizado pa a des aca pad ões (Kna lic, 2015). • P incípio da Simila idade: Obje os com ca a e ís icas semelhan es, como amanho, co e o ma, são pe cebidos como pa e do mesmo g upo (Shada e e al., 2016). • P incípio do Enclausu amen o: Pe cebidos como pe encen es a um g upo especí ico, podendo se des acados com o uso de somb as e ma gens (Kna lic, 2015). • P incípio do Ence amen o: Remo e elemen os desnecessá ios des aca os dados que se deseja ap esen a (Kna lic, 2015). • P incípio da Con inuidade: Os olhos endem a p ocu a o caminho mais ácil ao depa a em-se com um obje o, c iando a ideia de con inuidade, mesmo que es e não exis a isicamen e (Kna lic, 2015). • P incípio da Conexão: Elemen os isualmen e conec ados são pe cebidos como es ando elacionados ou ag upados (Shada e e al., 2016). 2.5.5 Requisi os As o ganizações êm uma necessidade cada ez maio de in o mação pa a consegui em a a os p oblemas a uais e u u os com apidez e qualidade (S. Cos a & San os, 2012). Es a in o mação é p eciosa, pois pe mi e que aquelas ajam de uma o ma mais p uden e e e icaz pe an e os p oblemas que possam se de e ados, ou a é mesmo p e is os. No en an o, é necessá io que um sis ema de BI siga alguns equisi os, ga an indo a e icácia do sis ema desen ol ido (Kimball & Ross, 2013). No ambien e dinâmico das o ganizações, a consis ência da in o mação é c ucial pa a ga an i a con iabilidade das análises e decisões. Ao in eg a dados de di e en es on es num 28 sis ema de Business In elligence (BI) , é possí el assegu a a iabilidade da in o mação e das análises esul an es (S. Cos a & San os, 2012). Além disso, o iming da disponibilidade da in o mação desempenha um papel undamen al na melho ia do desempenho o ganizacional. As in o mações con iá eis e opo unas p opo cionam à emp esa uma an agem compe i i a, pe mi indo a an ecipação e mi igação de po enciais p oblemas (S. Cos a & San os, 2012). A acessibilidade da in o mação ambém é um aspe o essencial a conside a . Um sis ema de BI de e possui uma in e ace amigá el, o e ecendo uma análise i e a i a e simples que aduza e icazmen e os dados em in o mações pe inen es pa a a o ganização (Tu ban e al., 2014). A capacidade de analisa o desempenho de p ocessos, se o es ou da o ganização como um odo, de e se simpli icada a a és da ap esen ação di e a e comp eensí el das in o mações. Po im, a segu ança da in o mação é uma p eocupação cen al, dada a sensibilidade dos dados a mazenados em um Da a Wa ehouse (DW). To na-se undamen al que esses dados sejam pa ilhados apenas com as en idades ap op iadas, de aco do com as polí icas de segu ança es abelecidas (S. Cos a & San os, 2012). Ga an i a con idencialidade e in eg idade dos dados é essencial pa a p o ege os in e esses da o ganização e man e a con iança dos s akeholde s . 35 Figu a 10 - C iação da A ea S aging - AW2019_S aging (Fon e P óp ia) Pos e io men e, inicia-se o p ocesso de c iação de odas as abelas p esen es na base de dados desca egada. Como já explicado, es a base de dados é compos a po um o al de 68 abelas, ag upadas em di e en es ca ego ias, como Recu sos Humanos, Pessoas, P odução e Vendas. Es a di isão não oi eplicada na á ea de s aging , uma ez que não se conside ou necessá io. A Figu a 11 demons a um exemplo de código pa a a c iação de uma das abelas, sendo possí el consul a odo o código no ópico "Anexo II – C iação das abelas da A ea S aging - AW2019_S aging ". Figu a 11 - C iação da abela "S g_Depa men " na A ea S aging (Fon e P óp ia) 36 3.4.3 Da a Ma Após uma análise ap o undada da base de dados o iginal e dos equisi os iden i icados, a mesma oi eduzida de 68 pa a 14 abelas. Es a edução signi ica i a en ol eu a in eg ação de in o mações de múl iplas abelas em abelas uni icadas, e le indo a ansição de uma á ea de s aging pa a um da a ma . O p imei o passo nes e p ocesso oi iden i ica as elações e as possí eis in eg ações de in o mação en e abelas, ga an indo a manu enção da o ganização e coe ência dos dados. Com es as ligações de idamen e es abelecidas, p ocedeu-se à elabo ação das no as abelas. G aças à limpeza de in o mação que não e a ú il pa a o p oje o e à ag egação de abelas, a base de dados passou a se di idida en e os assun os: Recu sos Humanos, Vendas, Comp as e P odução. Es a eo ganização oi necessá ia po que os equisi os ambém di idem os dados nes es qua o g andes emas. Es a no a es u u a simpli icada e o imizada acili a o acesso e a análise dos dados, p opo cionando um pano ama mais e icien e e alinhado com os equisi os especi icados. As no as abelas o am p oje adas pa a pe mi i a in eg ação de dados de á ias on es, assegu ando uma isão ab angen e e consis en e da in o mação disponí el. À semelhança das an e io es, es a e apa do p oje o inicia-se com a c iação de uma no a base de dados “ AW2019_DW ” (Figu a 12). Figu a 12 - C iação da DW - AW2019_DW (Fon e P óp ia) 37 A Figu a 13 ap esen a um exemplo de código da c iação de uma das abelas. Pa a analisa o código de odas as abelas c iadas nes a base de dados, de e-se consul a o pon o Anexo II – C iação das abelas da DW - AW2019_DW. Figu a 13 - C iação da abela "Dim_Colabo ado " na DW (Fon e P óp ia) É impo an e essal a que al como mencionado ao longo da e isão da li e a u a, o obje i o é que es a base de dados seja inse ida no Powe BI , sendo, po an o, c ucial que o modelo seja comp eendido po essa e amen a. Pa a al, o modelo concep ual de e se em es ela ou em loco de ne e, e isso ambém oi ido em con a ao longo do desen ol imen o do Da a Wa ehouse . Nes e modelo, uma abela de ac os cen al é conec ada a á ias abelas de dimensão. A abela ac ual a mazena os dados quan i a i os sob e o negócio, enquan o as abelas de dimensão a mazenam os a ibu os desc i i os elacionados às dimensões do negócio. No con ex o des e p oje o, as abelas de dimensão e de ac os es ão ca ego icamen e nomeadas pa a acili a a iden i icação e a u ilização no Powe BI e in e p e ação do u ilizado . Po exemplo, a dimensão do colabo ado é ep esen ada pela abela "Dim_Colabo ado ", enquan o uma abela ac ual é ep esen ada po "Fac _PVC". Is o é, as abelas dimensão ap esen am o p e ixo “Dim_” enquan o as ac uais ap esen am o p e ixo “Fac ”. Es a nomencla u a cla a e es u u ada ajuda na o ganização e na in e p e ação dos dados, ga an indo uma in eg ação mais e icien e e comp eensí el. Dessa o ma, ao u iliza o modelo em es ela ou em loco de ne e, é possí el o imiza a análise e a isualização dos dados, o nando o p ocesso mais in ui i o e e icien e pa a os u ilizado es inais. 38 3.4.4 Ca egamen o de Dados A in eg ação en e SSIS e SQL Se e pa a ca ega abelas é um p ocesso es u u ado onde o SSIS a ua como a e amen a de ETL pa a mo e dados de á ias on es pa a o SQL Se e . Es e p ocesso en ol e á ias e apas. P imei amen e, os dados são ex aídos de ou as bases de dados. Em seguida, esses dados passam po uma ans o mação, onde podem se limpos, ag egados, ou combinados de manei as especí icas pa a a ende aos equisi os do negócio. Po im, os dados ans o mados são ca egados nas abelas de des ino no SQL Se e . Du an e es e p ocesso, o SSIS u iliza uma sé ie de componen es como Da a Flow Tasks , que ge am a ex ação, ans o mação e ca egamen o dos dados. Conexões são es abelecidas en e os paco es SSIS e o SQL Se e pa a pe mi i a ans e ência de dados. Além disso, o SSIS pode implemen a ansações pa a ga an i a in eg idade dos dados du an e o ca egamen o, bem como u iliza checkpoin s pa a e oma o p ocesso onde pa ou em caso de alhas. Es a in eg ação obus a e lexí el acili a a manu enção e a execução e icien e dos p ocessos de ETL, ga an indo que os dados sejam mo idos e ans o mados consoan e o necessá io, enquan o se man ém um egis o de alhado de odas as ope ações ealizadas. P ocesso de logs Pa a um maio con olo des e luxo é ecomendado c ia o p ocesso de logs . Es e p ocesso en ol e a cap u a e o a mazenamen o de in o mações de alhadas sob e a execução de paco es SSIS . Esses logs são essenciais pa a supe isiona , co igi e audi a os p ocessos de ETL ( Ex ac , T ans o m, Load ). Du an e a execução de paco es SSIS , e en os como início e im de a e as, e os, a isos e in o mações pe sonalizadas podem se egis ados. Es es logs são a mazenados no SQL Se e numa abela especí ica, pe mi indo uma análise de alhada do desempenho e compo amen o dos paco es, já que cada ca egamen o se á um no o egis o nes a abela. Pa a implemen ação des e p ocesso é necessá io c ia a abela onde se ão a mazenados es es dados e dois p ocedimen os ( S o ed P ocedu es ). O p imei o ( C ea e_log ) em po inalidade inse i um egis o na abela de logs indicando o início de um p ocesso ou a e a. Es a s o ed p ocedu e pode inclui pa âme os como o nome, a da a e ho a de início bem como ou as in o mações ele an es. Já o segundo ( Close log ) de e á a ualiza o egis o de log com in o mações de im, como a da a e ho a do im e o es ado inal do p ocesso. Es as duas s o ed p ocedu e de e ão se execu adas 39 semp e que exis i um ca egamen o de dados, ou seja, semp e que um paco e do SSIS ambém o execu ado. O código comple o des e p ocesso es á disponí el no Anexo III – P ocesso de logs. Figu a 14 - C iação da abela de logs na base de dados AW2019_S aging (Fon e P óp ia) Figu a 15 - S o ed P ocedu e - c ea e log (Fon e P óp ia) 40 Figu a 16 - S o ed P ocedu e - close log (Fon e P óp ia) Ca egamen o das abelas da A ea S aging O SSIS encon a-se disponí el no Visual S udio com a ex ensão de In eg a ion Se ices P ojec , opção disponí el quando se seleciona um no o p oje o. 41 Figu a 17 - No o p oje o In eg a ion Se ices P ojec (SSIS) no Visual S udio (Fon e P óp ia) Figu a 18 - C iação do p oje o "Ad en u eWo ks2019" de "In eg a ion Se ices P ojec " no Visual S udio (Fon e P óp ia) Pa a ga an i um maio con olo sob e os p ocessos de ca egamen o, de e-se egis a o início e o im de cada package na abela de logs , con o me já explicado an e io men e. Pos o is o, odos os packages de em inicia -se e e mina com a execução das s o ed p ocedu es e e en es ao início e im de um log . Pa a isso, o p imei o passo é c ia as a iá eis necessá ias pa a o e ei o (Figu a 19): • COD_DIA_FIM – Regis a o im da execução do ca egamen o de dados; • COD_DIA_INI – Regis a o início da execução do ca egamen o de dados; • COD_DTS – Indica a abela de des ino, onde são ca egados os dados; • COD_MODULO – Indica a que á ea pe ence, no caso, é a á ea s aging ( s g ); • DESC_DTS – Desc ição da ação e do local onde os dados são ca egados; 42 • ID_LOG – Cada ca egamen o em um Id único associado, es a a iá el c ia esse Id. • TABELA_DESTINO – Es a a iá el só é c iada pa a acili a a c iação dos packages, uma ez que são semp e iguais no que oca às a iá eis, bas a aze uma cópia do an e io e al e a es a a iá el pa a a no a abela que ai se ca egada. Figu a 19 - Exemplo de c iação de um package SSIS – A ea S aging - Va iá eis pa a o p ocesso de logs (Fon e P óp ia) Pos e io men e, c ia-se a Task onde a s o ed P oceu e e e en e ao início de um log se á execu ada (Figu a 20). Den o des a Task é necessá io adiciona uma conexão com a base de dados onde se encon a o p ocesso de logs - AW2019_S aging (Figu a 21) e pa ame iza de idamen e as a iá eis c iadas (Figu a 22). 43 Figu a 20 - Exemplo de c iação de um package SSIS – A ea S aging – Adiciona ask do início do p ocesso de logs (Fon e P óp ia) Figu a 21 - Exemplo de c iação de um package SSIS – A ea S aging – Adiciona conexão à base de dados - AW2019_S aging (Fon e P óp ia) 44 Figu a 22 - Exemplo de c iação de um package SSIS – A ea S aging – Pa ame ização das Va iá eis do P ocesso de Início de logs (Fon e P óp ia) O obje i o p incipal é c ia um espelho da base de dados “ Ad en u eWo ks2019 ” na “ AW2019_S aging ”. Pa a isso, semp e que os dados o em ca egados, é necessá io limpa p e iamen e os dados exis en es nas abelas de s aging , u ilizando o código TRUNCATE TABLE . Des a o ma e i a-se a duplicação de dados. Nou os casos ambém se cos uma elimina apenas uma pa e da abela, mas nes e p oje o não se aplica po que se p e ende c ia his ó ico. Pa a es e p ocesso c ia-se uma a iá el “EXPR_TRUNCATE_TABLE” (Figu a 23). Apenas com o in ui o de acili a a c iação dos p óximos ca egamen os, à semelhança da a iá el “TABELA_DESTINO”. 51 que a e apa de conexão às bases de dados só se ealiza na p imei a ez. Seguindo es a p á ica, ga an e-se que o ca egamen o de dados nas abelas de s aging seja e icien e e con olado, pe mi indo uma eplicação iel dos elemen os da base de dados “ Ad en u eWo ks2019 ” na “ AW2019_S aging ”. Figu a 33 - Exemplo de c iação de um package SSIS – A ea S aging – Execução do pa a a abela S g_Add ess (Fon e P óp ia) Figu a 34 - Exemplo de c iação de um package SSIS – A ea S aging – Resul ado da abela dos egis os de ca egamen o (Fon e P óp ia) 52 Figu a 35 - Exemplo de c iação de um package SSIS – A ea S aging – Visão o al do p ocesso (Fon e P óp ia) Ca egamen o das abelas do Da a Ma – DW Es e ca egamen o pode se desen ol ido no mesmo p oje o das abelas da A ea S aging . À semelhança do an e io , os ca egamen os des a á ea de em começa pelo início da c iação de um log. Pa a isso, é necessá io eplica esse mesmo passo. No SSIS (SQL Se e In eg a ion Se ices), o p ocesso de a amen o de egis os "inde inidos" pa a e i a a duplicação de dados é uma écnica e es a égia usada pa a ga an i que cada egis o inse ido seja único, e i ando duplicações indesejadas. Como se a a de dimensões o id da abela de e se único, uma ez que es e p ocesso ga an e que isso acon eça. Pa a is o é necessá io adiciona duas a iá eis SQL_DEL_IND e a SQL_INS_IND (Figu a 36), a p imei a e á a unção de elimina alo es e a segunda de os inse i . 53 Figu a 36 - Exemplo de c iação de um package SSIS – Da a Ma - Va iá eis pa a o p ocesso de inde inidos (Fon e P óp ia) Figu a 37 - Exemplo de c iação de um package SSIS – Da a Ma - Task pa a o p ocesso de elimina inde inidos (Fon e P óp ia) Pelas mesmas azões explicadas an e io men e, no ca egamen o da á ea s aging , ambém é necessá io elimina odos os egis os da abela an es de a ca ega com no os dados (Figu a 38). 54 Figu a 38 - Exemplo de c iação de um package SSIS – Da a Ma - Va iá el “EXPR_TRUNCATE_TABLE” (Fon e P óp ia) Consoan e mencionado an e io men e, a composição das colunas das abelas Dimensão e Fac ual esul a da junção de á ias abelas da á ea de s aging . De ido a isso, o ca egamen o dessas abelas não pode se ealizado apenas a a és de um simples mapeamen o en e as colunas das abelas en ol idas. A solução encon ada oi u iliza a ins ução MERGE INSERT , que é execu ada a a és da a iá el “EXPR_MERGE” (Figu a 39 e Figu a 40). Todos os códigos u ilizados nes e p ocesso es ão disponí eis pa a consul a no pon o Anexo V – Ca egamen o das abelas – Da a Ma – AW2019_DW em linguagem SQL. 55 Figu a 39 - Exemplo de c iação de um package SSIS – Da a Ma - Va iá el “EXPR_MERGE” (Fon e P óp ia) Figu a 40 - Exemplo de c iação de um package SSIS – Da a Ma - Task pa a o ca egamen o de dados (Fon e P óp ia) Após o ca egamen o dos dados, é necessá io conclui o p ocesso de a amen o dos egis os "inde inidos" pa a ga an i a in eg idade e a unicidade dos elemen os na base de dados. Esse p ocedimen o isa e i a duplicações e assegu a que cada egis o seja único (Figu a 41). 56 Figu a 41 - Exemplo de c iação de um package SSIS – Da a Ma - Task pa a o p ocesso de inse i inde inidos (Fon e P óp ia) Tal e qual como pa a o ca egamen o da á ea S aging , es e p ocesso ambém e mina com o im do p ocedimen o de logs que se á egis ado na mesma abela “s gx_log_ca egamen o”. O p ocedimen o explicado pa a o ca egamen o de odas as abelas do da a ma segue semp e o mesmo pad ão. Po an o, nes e p oje o, oi especi icado apenas um exemplo de como es e p ocesso é ealizado, de alhando os passos essenciais. 57 Figu a 42 - Exemplo de c iação de um package SSIS – Da a Ma – Execução do pa a a abela Dim_Clien e (Fon e P óp ia) Figu a 43 - Exemplo de c iação de um package SSIS – Da a Ma – Resul ado da abela dos egis os de ca egamen o (Fon e P óp ia) Figu a 44 - Exemplo de c iação de um package SSIS – Da a Ma – Visão o al do p ocesso (Fon e P óp ia) 58 3.4.5 C iação de Views A c iação de iews é uma e apa c ucial na p epa ação de dados pa a o Powe BI . Essas consul as SQL simpli icam e consolidam dados complexos, o nando-os acessí eis pa a análise, são uma p á ica ecomendada pa a o ganiza , simpli ica e p o ege os dados, o necendo uma base sólida pa a análises e icazes no Powe BI . Como a lógica do código de odas as iews é simila , apenas é demons ado um exemplo. Con udo o código encon a-se comple o no pon o Anexo VI – C iação de Views – Da a Ma – AW2019_DW Figu a 45 - Exemplo de código SQL de c iação de iews 3.5 Visualização de Dados A ase de isualização de dados iniciou-se com a c iação de um logo ipo (Figu a 46) que ep esen a á isualmen e a iden idade da Ad en u e Wo ks . Es e logo ipo oi concebido a pa i de uma imagem encon ada na in e ne , a qual oi pe sonalizada e adap ada especi icamen e pa a es e p oje o. Figu a 46 - Logo ipo da Ad en u eWo ks 2019 (Fon e P óp ia) 59 Es a ase ambém en ol eu a seleção cuidadosa de uma pale a de co es, que desempenha um papel c ucial na comunicação isual e na comp eensão dos dados ap esen ados. As co es escolhidas pa a a Ad en u e Wo ks (Figu a 47) o am selecionadas pa a ga an i cla eza, coesão e apelo isual, acili ando a in e p e ação dos dados e des acando as in o mações mais ele an es. 3.5.1 Impo ação de Dados Pa a impo a os dados da base de dados AW2019_DW pa a o Powe BI , u iliza-se a on e de dados " SQL Se e ". Nessa on e, é necessá io inse i o se ido e a base de dados que se deseja acede . Em seguida, selecionam-se as abelas que se ão u ilizadas no p oje o. Es a abo dagem pe mi e que o Powe BI se conec e di e amen e à base de dados, acili ando a impo ação e a análise dos mesmos. Figu a 47 - Pale e de Co es do P oje o (Fon e P óp ia) 60 Figu a 48 - Ligação à on e de dados SQL Se e - Powe BI (Fon e P óp ia) Figu a 49 - Seleção das abelas pa a análise (Fon e P óp ia) Nes a ase, a única ans o mação de dados ealizada no Powe Que y oi a al e ação de algumas colunas que e am do ipo Da eTime pa a o ipo Da e . Es e passo é essencial pa a e i a p oblemas u u os ao elaciona essas colunas com a coluna “ Da e ” da abela “Dim_Tempo”. A impo ância des a abla assim como a sua elabo ação es ão explicadas no início do pon o 3.5.2. Desen ol imen o Powe BI. 67 Figu a 58 - Ap esen ação da página "Fo necedo es" da á ea das Comp as (Fon e P óp ia) Figu a 59 - Ap esen ação da página "Tabela de Pesquisa" da á ea das Comp as (Fon e P óp ia) P odução Tal como nas an e io es, es a análise inicia-se com uma isão ge al. Nes a seção, é possí el alida a quan idade encomendada, p oduzida e ejei ada, além de pe mi i ealiza compa ações en e os cus os planeados e eais, en e ou as possí eis análises. Em seguida, ap esen a-se uma análise de alhada da p odu i idade, onde se a aliam alo es ela i os à disponibilidade, qualidade, p odu i idade e e iciência global, assim como ou os des aques 68 conside ados ele an es. Po úl imo, o am c iadas mais duas páginas: uma que ep esen a g a icamen e as o dens de p odução e ou a que é a abela de pesquisa, seguindo o mesmo modelo dos emas an e io es. Figu a 60 - Ap esen ação da página "Ge al" da á ea da P odução (Fon e P óp ia) Figu a 61 - Ap esen ação da página "P odu i idade" da á ea da P odução (Fon e P óp ia) 69 Figu a 62 - Ap esen ação da página "O dens de P odução" da á ea da P odução (Fon e P óp ia) Figu a 63 - Ap esen ação da página "Tabela de Pesquisa" da á ea da P odução (Fon e P óp ia) Vendas No que oca às endas, p e ende-se ob e uma isão ge al que ab ange o alo das endas, a quan idade e as o dens de enda, en e ou as mé icas. A análise das endas é di idida em mais qua o páginas. A p imei a página é dedicada à análise do ca inho de comp as, pe mi indo comp eende quais os p odu os que cos umam se comp ados em conjun o, com a possibilidade de análise an o po e i ó io como po p odu o especí ico. Em seguida, ap esen a-se a análise das o dens de enda, com compa ações en e pe íodos homólogos. Pos e io men e, oi cons uída 70 uma página ocada na elação en e endedo es e clien es, a aliando o alo mone á io, a localização e a assiduidade das in e ações. Po úl imo, es á disponí el uma abela de pesquisa com as mesmas uncionalidades das análises an e io es, mas adap ada ao ema das endas, pe mi indo uma consul a de alhada e pe sonalizada. Figu a 64 - Ap esen ação da página "Ge al" da á ea de Vendas (Fon e P óp ia) Figu a 65 - Ap esen ação da página "Ca inho de Comp as" da á ea de Vendas (Fon e P óp ia) 71 Figu a 66 - Ap esen ação da página "Clien es & Vendedo es" da á ea de Vendas (Fon e P óp ia) Figu a 67 - Ap esen ação da página " Tabela de Pesquisa” da á ea de Vendas (Fon e P óp ia) 72 Figu a 68 - Ap esen ação da página "Tabela de Pesquisa – O dem de Vendas" da á ea de Vendas (Fon e P óp ia) Ge al A página ge al ag upa os qua o emas p incipais. Es a página é p oje ada pa a se a p imei a consul a pa a qualque pessoa que não pe ença a um depa amen o especí ico, o e ecendo uma isão ab angen e e consolidada do desempenho ge al da emp esa. Ela acili a a comp eensão dos p incipais indicado es inancei os e ope acionais, se indo como um pon o de pa ida essencial pa a uma análise mais de alhada em á eas especí icas. Todas as medidas u ilizadas nes a página do ela ó io o am c iadas nos âmbi os an e io es. Figu a 69 - Ap esen ação da página Ge al (Fon e P óp ia) 73 Página Inicial A página inicial do p oje o unciona como a capa, o e ecendo a opção de seleciona o ema desejado pa a acesso p io i á io. Além disso, disponibiliza o manual de écnico pa a auxilia os u ilizado es, caso necessá io. Essa página se e como pon o de en ada cen alizada, p opo cionando uma na egação in ui i a e acili ando o acesso ápido a in o mações ele an es. Pa a além dis o, es a página con ém o manual de u ilização do documen o onde é explicado de alhadamen e cada medida c iada no p oje o, com o in ui o de simpli ica e agiliza qualque dú ida do u ilizado inal. É p oje ada pa a ga an i uma expe iência luida e e icien e pa a odos os u ilizado es do Powe BI . Figu a 70 - Ap esen ação da página Inicial (Fon e P óp ia) Acesso ao link do Manual de Técnico – Manual de Técnico. Pa a ence a es e ópico, 3.5.2 Desen ol imen o Powe BI, al a apenas ealiza um esumo dos ape eiçoamen os aplicados na e amen a, consoan e pode se e i icado na Figu a 71. 74 Figu a 71 - Resumo dos Desen ol imen os no Powe BI (Fon e P óp ia 75 4 Aplicação do Modelo Es e capí ulo em como obje i o analisa a aplicabilidade do p oje o desen ol ido no con ex o emp esa ial, com oco pa icula na implemen ação de um Da a Wa ehouse . Pa a alcança esse p opósi o, o am conduzidas en e is as com di e sos p o issionais da á ea, consul o es e ges o es de emp esas de di e en es ipos: duas que já possuem um Da a Wa ehouse em uncionamen o, ou a que ainda não e e qualque con a o com essa ecnologia e es á numa ase inicial de ans o mação digi al. Além disso, uma qua a en e is a oi ealizada com um di e o come cial especializado na á ea de modo a ambém e a pe spe i a de quem ende es e ipo de se iços. A me odologia p opos a pa a a implemen ação do Da a Wa ehouse (DW) oi desen ol ida com base nas melho es p á icas da á ea de Business In elligence , di idindo o p ocesso em e apas cla as e eplicá eis. O obje i o da abo dagem e a que o ela ó io desen ol ido osse possí el de aplica como um odo ou apenas alguns emas, e consegui com que a maio ia das emp esas se iden i icasse com esses emas. Esse equilíb io assegu a que di e en es emp esas, independen emen e de sua ma u idade digi al ou se o , possam ex ai alo do ela ó io, aplicando as ecomendações e insigh s às suas ealidades especí icas. Daí a impo ância de di e sidade e ao mesmo empo p o undidade dos emas. As e apas da me odologia incluem um diagnós ico p incipal e le an amen o de equisi os, a escolha da a qui e u a a implemen a , os p ocessos de ETL, desen ol imen o de ela ó ios. Num p oje o com um clien e inal especí ico se ia impo an e inco po a ainda uma ase de es es e ou a de o mação aos u ilizado es inais e, assim, ga an i uma maio segu ança nos dados do p oje o. Na p imei a e apa, o le an amen o de equisi os oi ealizado pa a iden i ica as necessidades emp esa iais e pe sonaliza o Da a Wa ehouse . O p incipal desa io oi a al a de conhecimen o p o undo sob e os dados disponí eis, di icul ando a iden i icação de á eas de in e esse. Na segunda ase, oi idealizada a es u u a do Da a Wa ehouse , de inindo o modelo de dados com base nas in o mações an e io es e escolhendo en e as a qui e u as em es ela ou loco de ne e. Os p incipais desa ios o am ga an i escalabilidade e possibili a a e olução des e da a wa ehouse . 76 O p ocesso de ETL oi au oma izado com o uso do SQL Se e In eg a ion Se ices (SSIS). Du an e es a ase, ga an iu-se que as ans o mações de dados espei assem eg as de negócios especí icas, man endo a qualidade das in o mações. A maio di iculdade en en ada oi a g ande quan idade de dados e o empo despendido pa a o ganiza e es u u a essa in o mação. Pa a mi iga a asos e ga an i a in eg idade dos dados, o am es abelecidos p azos lexí eis e um sis ema de con olo con ínuo du an e o p ocesso de ETL, pe mi indo ajus es ápidos e e icazes con o me necessá io. Após a implemen ação do Da aWa ehouse , oi cons uído o ela ó io no Powe BI , pe mi indo análises in ui i as dos dados. E a impo an e que o ela ó io abo dasse as ques ões de negócio iden i icadas an e io men e, assegu ando uma isualização cla a dos indicado es-cha e de desempenho (KPIs). Pa a lida com os desa ios de pe sonalização e e i a sob eca ga de in o mações, oi desen ol ida uma página ge al com abelas de pesquisa que pe mi em seleciona sub emas, acili ando ambém a expo ação de dados quando necessá io. As en e is as abo da am uma a iedade de ópicos, começando com a ap esen ação do p oje o desen ol ido, seguida po ques ões sob e a ele ância e a necessidade de um Da aWa ehouse , os p incipais desa ios associados à sua implemen ação, as compe ências e condições exigidas, a ges ão in e na dos p ocessos, e os obs áculos en en ados ao longo do caminho. Po im, o am discu idas algumas ques ões adicionais e suges ões de melho ia. O obje i o das en e is as oi cap a as opiniões e pe ceções ace ca do an es e após a implemen ação de um Da aWa ehouse , bem como ob e insigh s aliosos de p o issionais com as a expe iência na á ea. É possí el consul a as en e is as em po meno no Anexo XIII – En e is as. Os en e is ados des aca am a impo ância dos dashboa ds e da a wa ehouses na omada de decisão. A u ilização dos dashboa ds pe mi e uma análise de dados mais acessí el, acili ando a comp eensão mesmo pa a quem em pouca expe iência em análise de dados. Es es ins umen os são essenciais pa a con ola o negócio, apoia decisões in o madas, compa a dados his ó icos e aça es a égias u u as, mesmo em o ganizações com menos expe iência em Business In elligence. Hou e consenso en e os en e is ados quan o à necessidade de um da a wa ehouse pa a assegu a a compe i i idade e e iciência das emp esas. Es e é conside ado essencial pa a o desen ol imen o de in eligência a i icial, alidação de dados, cen alização e 83 Ga ne Resea ch. (2008). "Ga ne EXP Wo ldwide Su ey o 1,500 CIOs Shows 85 Pe cen o CIOs Expec “Signi ican Change” O e Nex Th ee Yea s”. Ga ne Resea ch . Ga ne Resea ch. (2009). Ga ne EXP Wo ldwide Su ey o Mo e han 1,500 CIOs Shows IT Spending o Be Fla in 2009.". Ga ne Resea ch . G öge , C., Hillmann, M., Hahn, F., Mi schang, B., & Wes kämpe , E. (2013). The ope a ional p ocess dashboa d o manu ac u ing. P ocedia CIRP , 7 , 205–210. h ps://doi.o g/10.1016/j.p oci .2013.05.035 Gua da, T., San os, M., Pin o, F., Augus o, M., & Sil a, C. (2013a). Business In elligence as a Compe i i e Ad an age o SMEs. In e na ional Jou nal o T ade, Economics and Finance , 187–190. h ps://doi.o g/10.7763/ij e .2013. 4.283 Gua da, T., San os, M., Pin o, F., Augus o, M., & Sil a, C. (2013b). Business In elligence as a Compe i i e Ad an age o SMEs. In e na ional Jou nal o T ade, Economics and Finance , 187–190. h ps://doi.o g/10.7763/ij e .2013. 4.283 Gyulai, D., Be gmann, J., Gallina, V., & Gaal, A. (2020). 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Consequen emen e os Requisi os que o am iden i icados passa am po : • Colabo ado es po depa amen o, ca go e po géne o; • Média de anos de pe manência na emp esa; • Idade e Es ado Ci il dos Colabo ado es; • Ho as de Fé ias; • Ho as de Licença; • Con a ações de Colabo ado es; • Rescisão de Colabo ado es; • Al e ações de Depa amen o; • Taxa de Emp egabilidade consoan e os candida os e núme o de colabo ado es; • Sa is ação dos Candida os quan o ao ca go/á ea inal, consoan e a que se p opõe; • O ganog ama da empesa a a és do depa amen o e ca go; • Tu nos ap esen ando os ho á ios po ca go/á ea e, se possí el adiciona no o ganog ama. No que espei o às endas, a in o mação inicial ab ange os seguin es ópicos: 88 • O dem de Venda e de alhes; • Mo i o da Venda; • His ó ico de Co as dos Vendedo es; • Te i ó io; • Vendedo ; • Loja; • P odu o; • P omoções; • Taxa de Vendas; • Clien es; • Ca ão de C édi o e de alhes; • Moeda po Região/País; • Taxa de Câmbio. Como esul ado su gi am os seguin es equisi os: • Melho endedo po loja; • Localização de cada uma das lojas po olume de negócio; • Mo i o da Comp a; • P odu os em S ock; • S ock de segu ança; • P odu os mais endidos em cada um dos e i ó ios e loja; • Es ado da O dem de Venda; • To al de endas disc iminado po ca ego ia de p odu o; • Compa a ano a ual com ano an e io ; • Me a de endas anual, mensal e alcance; 89 • Me a de no os clien es anual e alcance Cus o de aquisição do clien e; • Ticke médio - cus o médio po enda, • Taxa de con e são - iden i ica a e iciência da equipa de endas; • Ciclo de enda e ecomp as pelos clien es. No âmbi o das endas, os dados inicialmen e pe cebidos diziam espei o a: • O dem de P odução e de alhes; • Ro eamen o da O dem de P odução; • P odu o; • Razão de Obsole os; • Análise do P odu o; • Desc ição do P odu o; • In en á io de P odu os; • Ca ego ia do P odu o; • Subca ego ia do P odu o; • Modelo do P odu o; • Desc ição do Modelo do P odu o po Cul u a; • Cul u a do P odu o; • Localização do P odu o; • T ansações; • His ó ico de T ansações; • Lis a de Ma e iais; • His ó ico de p eços da lis a de p odu os; • His ó ico de cus os do p odu o; • Fo o do P odu o; Modelo; 90 • Documen o do P odu o. Os equisi os da P odução • Necessidade de P odução; • S a us da O dem de P odução; • Iden i icação de o u as de s ock; • P odu os obsole os e espe i o mo i o e cus o; • Tempo Médio Pa a Repa o; • Cus o o al de P odução; • Cus os po p odu o; • S ock de p odu os; • Núme o de P odu os P oduzidos; • P odu i idade homem/ho a; • Tempo de ina i idade; • Tempo Médio En e Falhas; • Ho as abalhadas na p odução; • Ní el de u ilização da capacidade ins alada. Rela i amen e aos Clien es os equisi os assen am na in o mação disponí el nas Vendas: • Consegui il a po loja e clien e; • Localização do P odu o independen emen e do canal da comp a; • His ó ico de comp as do clien e e p odu os comp ados; • In o mações da icha de clien e; • Loja equen emen e u ilizada/habi ual; • P odu os em P omoção, alo do descon o, alo do p odu o com descon o; • Mo i o da comp a do clien e pa a acili a a é o a endimen o ao clien e; 91 • S ock em loja; • U iliza alo es em dóla es pa a além das ou as moedas; • Ranking de clien es po Te i ó io, Região ou País; Com es a in o mação ecolhida, oi ainda possí el con abiliza ou os equisi os pa a uma abo dagem mais ge al da emp esa, que incluem: • Luc o líquido; • Ma gem de luc o líquida; • Ma gem de luc o b u a; • OEE % - Disponibilidade; • Pe o mance; • Qualidade; • Ma ke Sha e ; • Ticke Médio; • Taxa de e enção dos uncioná ios; • Qualidade e Con o midade (peças e ei as); • Dis ibuição de cus os; • Volume de negócios po e i ó io. 92 Anexo II – C iação das abelas da A ea S aging - AW2019_S aging use [AW2019_S aging] -- 1. S g_Depa men CREATE TABLE S g_Depa men ([Depa men ID] smallin no null, [Name] n a cha (50) no null, [G oupName] n a cha (50) no null, [Modi iedDa e] da e ime no null) -- 2. S g_Employee CREATE TABLE S g_Employee ([BusinessEn i yID] in no null, [Na ionalIDNumbe ] n a cha (15) no null, [LoginID] n a cha (256) no null, [O ganiza ionNode] hie a chyid null, [O ganiza ionLe el] smallin null, [JobTi le] n a cha (50) no null, [Bi hDa e] da e no null, [Ma i alS a us] ncha (1) no null, [Gende ] ncha (1) no null, [Hi eDa e] da e no null, [Sala iedFlag] bi no null, [Vaca ionHou s] smallin no null, [SickLea eHou s] smallin no null, [Cu en Flag] bi no null, [ owguid] uniqueiden i ie no null, [Modi iedDa e] da e ime no null) -- 3. S g_EmployeeDepa men His o y CREATE TABLE S g_EmployeeDepa men His o y ([BusinessEn i yID] in no null, [Depa men ID] smallin no null, [Shi ID] inyin no null, [S a Da e] da e no null, [EndDa e] da e null, [Modi iedDa e] da e ime no null) -- 4. S g_EmployeePayHis o y CREATE TABLE S g_EmployeePayHis o y ([BusinessEn i yID] in no null, [Ra eChangeDa e] da e ime no null, [Ra e] money no null, [PayF equency] inyin no null, [Modi iedDa e] da e ime no null) -- 5. S g_JobCandida e CREATE TABLE S g_JobCandida e ([JobCandida eID] in no null, [BusinessEn i yID] in null, [Resume] xml null, [Modi iedDa e] da e ime no null) -- 6. S g_Shi CREATE TABLE S g_Shi ([Shi ID] inyin no null, [Nome] n a cha (50) no null, [S a Time] ime(7) no null, [EndTime] ime(7) no null, 99 [Modi iedDa e] da e ime no null) -- 46. S g_Pu chaseO de De ail CREATE TABLE S g_Pu chaseO de De ail ([Pu chaseO de ID] in no null, [Pu chaseO de De ailID] in no null, [DueDa e] da e ime no null, [O de Q y] smallin no null, [P oduc ID] in no null, [Uni P ice] money no null, [LineTo al] money no null, [Recei edQ y] decimal(8,2) no null, [Rejec edQ y] decimal(8,2) no null, [S ockedQ y] decimal(9,2) no null, [Modi iedDa e] da e ime no null) -- 47. S g_Pu chaseO de Heade CREATE TABLE S g_Pu chaseO de Heade ([Pu chaseO de ID] in no null, [Re isionNumbe ] inyin no null, [S a us] inyin no null, [EmployeeID] in no null, [Vendo ID] in no null, [ShipMe hodID] in no null, [O de Da e] da e ime no null, [ShipDa e] da e ime null, [SubTo al] money no null, [TaxAm ] money no null, [F eigh ] money no null, [To alDue] money no null, [Modi iedDa e] da e ime no null) -- 48. S g_ShipMe hod CREATE TABLE S g_ShipMe hod ([ShipMe hodID] in no null, [Name] n a cha (50) no null, [ShipBase] money no null, [ShipRa e] money no null, [ owguid] uniqueiden i ie no null, [Modi iedDa e] da e ime no null) -- 49. S g_Vendo CREATE TABLE S g_Vendo ([BusinessEn i yID] in no null, [Accoun Numbe ] n a cha (15) no null, [Name] n a cha (50) no null, [C edi Ra ing] inyin no null, [P e e edVendo S a us] bi no null, [Ac i eFlag] bi no null, [Pu chasingWebSe iceURL] n a cha (1024) null, [Modi iedDa e] da e ime no null) -- 50. S g_Coun yRegionCu ency CREATE TABLE S g_Coun yRegionCu ency ([Coun yRegionCode] n a cha (3) no null, [Cu encyCode] ncha (3) no null, [Modi iedDa e] da e ime no null) -- 51. S g_C edi Ca d CREATE TABLE S g_C edi Ca d ([C edi Ca dID] in no null, [Ca dType] n a cha (50) no null, 100 [Ca dNumbe ] n a cha (25) no null, [ExpMon h] inyin no null, [ExpYea ] smallin no null, [Modi iedDa e] da e ime no null) -- 52. S g_Cu ency CREATE TABLE S g_Cu ency ([Cu encyCode] ncha (3) no null, [Name] n a cha (50) no null, [Modi iedDa e] da e ime no null) -- 53. S g_Cu encyRa e CREATE TABLE S g_Cu encyRa e ([Cu encyRa eID] in no null, [Cu encyRa eDa e] da e ime no null, [F omCu encyCode] ncha (3) no null, [ToCu encyCode] ncha (3) no null, [A e ageRa e] money no null, [EndO DayRa e] money no null, [Modi iedDa e] da e ime no null) -- 54. S g_Cus ome CREATE TABLE S g_Cus ome ([Cus ome ID] in no null, [Pe sonID] in null, [S o eID] in null, [Te i o yID] in null, [Accoun Numbe ] a cha (10) no null, [ owguid] uniqueiden i ie no null, [Modi iedDa e] da e ime no null) -- 55. S g_Pe sonC edi Ca d CREATE TABLE S g_Pe sonC edi Ca d ([BusinessEn i yID] in no null, [C edi Ca dID] in no null, [Modi iedDa e] da e ime no null) -- 56. S g_SalesO de De ail CREATE TABLE S g_SalesO de De ail ([SalesO de ID] in no null, [SalesO de De ailID] in no null, [Ca ie T ackingNumbe ] n a cha (25) null, [O de Q y] smallin no null, [P oduc ID] in no null, [SpecialO e ID] in no null, [Uni P ice] money no null, [Uni P iceDiscoun ] money no null, [LineTo al] nume ic(38,6) no null, [ owguid] uniqueiden i ie no null, [Modi iedDa e] da e ime no null) -- 57. S g_SalesO de Heade CREATE TABLE S g_SalesO de Heade ([SalesO de ID] in no null, [Re isionNumbe ] inyin no null, [O de Da e] da e ime no null, [DueDa e] da e ime no null, [ShipDa e] da e ime null, [S a us] inyin no null, [OnlineO de Flag] bi no null, [SalesO de Numbe ] n a cha (25) no null, 101 [Pu chaseO de Numbe ] n a cha (25) null, [Accoun Numbe ] n a cha (15) null, [Cus ome ID] in no null, [SalesPe sonID] in null, [Te i o yID] in null, [BillToAdd essID] in no null, [ShipToAdd essID] in no null, [ShipMe hodID] in no null, [C edi Ca dID] in null, [C edi Ca dApp o alCode] a cha (15) null, [Cu encyRa eID] in null, [SubTo al] money no null, [TaxAm ] money no null, [F eigh ] money no null, [To alDue] money no null, [Commen ] n a cha (128) null, [ owguid] uniqueiden i ie no null, [Modi iedDa e] da e ime no null) -- 58. S g_SalesO de Heade SalesReason CREATE TABLE S g_SalesO de Heade SalesReason ([SalesO de ID] in no null, [SalesReasonID] in no null, [Modi iedDa e] da e ime no null) -- 59. S g_SalesPe son CREATE TABLE S g_SalesPe son ([BusinessEn i yID] in no null, [Te i o yID] in null, [SalesQuo a] money null, [Bonus] money no null, [CommissionPc ] smallmoney no null, [SalesYTD] money no null, [SalesLas Yea ] money no null, [ owguid] uniqueiden i ie no null, [Modi iedDa e] da e ime no null) -- 60. S g_SalesPe sonQuo aHis o y CREATE TABLE S g_SalesPe sonQuo aHis o y ([BusinessEn i yID] in no null, [Quo aDa e] da e ime no null, [SalesQuo a] money no null, [ owguid] uniqueiden i ie no null, [Modi iedDa e] da e ime no null) -- 61. S g_SalesReason CREATE TABLE S g_SalesReason ([SalesReasonID] in no null, [Name] n a cha (50) no null, [ReasonType] n a cha (50) no null, [Modi iedDa e] da e ime no null) -- 62. S g_SalesTaxRa e CREATE TABLE S g_SalesTaxRa e ([SalesTaxRa eID] in no null, [S a eP o inceID] in no null, [TaxType] inyin no null, [TaxRa e] smallmoney no null, [Name] n a cha (50) no null, [ owguid] uniqueiden i ie no null, [Modi iedDa e] da e ime no null) 102 -- 63. S g_SalesTe i o y CREATE TABLE S g_SalesTe i o y ([Te i o yID] in no null, [Name] n a cha (50) no null, [Coun yRegionCode] n a cha (3) no null, [G oup] n a cha (50) no null, [SalesYTD] money no null, [SalesLas Yea ] money no null, [Cos YTD] money no null, [Cos Las Yea ] money no null, [ owguid] uniqueiden i ie no null, [Modi iedDa e] da e ime no null) -- 64. S g_SalesTe i o yHis o y CREATE TABLE S g_SalesTe i o yHis o y ([BusinessEn i yID] in no null, [Te i o yID] in no null, [S a Da e] da e ime no null, [EndDa e] da e ime null, [ owguid] uniqueiden i ie no null, [Modi iedDa e] da e ime no null) -- 65. S g_ShoppingCa I em CREATE TABLE S g_ShoppingCa I em ([ShoppingCa I emID] in no null, [ShoppingCa ID] n a cha (50) no null, [Quan i y] in no null, [P oduc ID] in no null, [Da eC ea ed] da e ime no null, [Modi iedDa e] da e ime no null) -- 66. S g_SpecialO e CREATE TABLE S g_SpecialO e ([SpecialO e ID] in no null, [Desc ip ion] n a cha (255) no null, [Discoun Pc ] smallmoney no null, [Type] n a cha (50) no null, [Ca ego y] n a cha (50) no null, [S a Da e] da e ime no null, [EndDa e] da e ime no null, [MinQ y] in no null, [MaxQ y] in null, [ owguid] uniqueiden i ie no null, [Modi iedDa e] da e ime no null) -- 67. S g_SpecialO e P oduc CREATE TABLE S g_SpecialO e P oduc ([SpecialO e ID] in no null, [P oduc ID] in no null, [ owguid] uniqueiden i ie no null, [Modi iedDa e] da e ime no null) -- 68. S g_S o e CREATE TABLE S g_S o e ([BusinessEn i yID] in no null, [Name] n a cha (50) no null, [SalesPe sonID] in no null, [Demog aphics] xml null, [ owguid] uniqueiden i ie no null, [Modi iedDa e] da e ime no null 103 Anexo II – C iação das abelas da DW - AW2019_DW use [AW2019_DW] --1. Dim_Colabo ado CREATE TABLE Dim_Colabo ado (IdColabo ado in PRIMARY KEY, Candida o in , N Iden i icacaoNacional n a cha (15), NodoO ganizacional hie a chyid, Ni elO ganizacional smallin , Ca go n a cha (50), Da aNascimen o da e, Es adoCi il ncha (1), Gene o ncha (1), Da aCon a acao da e, Colabo ado Assala iado bi , Ho asFe ias smallin , Ho asLicenca smallin , Colabo ado A i o bi , Depa amen oA ual n a cha (50), G upoDepa amen oA ual n a cha (50), Tu no n a cha (50), Ho aIncioTu no ime(7), Ho aFimTu no ime(7), Sala ioHo a money, Nome n a cha (50), Sob enome n a cha (50), Cidade n a cha (30), CodigoPosal n a cha (15), Es ado n a cha (50), Pais n a cha (50), Email n a cha (50), N Tele one n a cha (25)) --2.Dim_His PagColabo ado es CREATE TABLE Dim_His PagColabo ado es (IdColabo ado in , Da aAl Taxa da e ime, TaxaPagamen o money, F equenciaPagamen o inyin ) -- 3. Dim_His Depa Colabo ado es CREATE TABLE Dim_His Depa Colabo ado es (IdColabo ado in , Depa amen oAn e io n a cha (50), G upoDepa amen oAn e io n a cha (50), Tu no n a cha (50), Ho aIncioTu no ime(7), Ho aFimTu no ime(7), Da aCon a acao da e, Da aDespedimen o da e) -- 4. Dim_P odu o CREATE TABLE Dim_P odu o (IdP odu o in , 104 Nome n a cha (50), P oduzido bi , P odu osAcabados bi , Co n a cha (15), Ni elS ockSegu anca smallin , Cus oPad ao money, P ecoPad ao money, DiasP oducao in , Subca ego ia n a cha (50), Ca ego ia n a cha (50), Da aInicioVenda da e ime, Da aFimVenda da e ime, Da aDescon inuacao da e ime) --5. Dim_O demComp as CREATE TABLE Dim_O demComp as (IdO demComp as in PRIMARY KEY, IdColabo ado Comp as in , IdFo necedo in , Da aRealizacaoO demComp a da e ime, Da aEn ioComp a da e ime, SubTo al Money, Sub o alPad ao Money, Valo Impos o Money, Cus oEn io money, Cus oTo alComp a money) -- 6. Dim_His Fo necedo CREATE TABLE Dim_His Fo necedo (IdP odu o in , IdFo necedo in , LeadTime in , Comp aOnline n a cha (1024), Cus oUni Pad ao money, Cus oUni Ul imaComp a money, Da aUl imaComp a da e ime, Quan Min in , Quan Max in , Quan EmO dem in , Localizacao geog aphy) -- 7. Dim_Fo necedo CREATE TABLE Dim_Fo necedo ( IdFo necedo in , Fo necedo n a cha (50), P e e enciaFo n bi , Fo necedo A i o bi , Comp aOnline n a cha (1024), Cidade n a cha (30), CodigoPosal n a cha (15), Es ado n a cha (50), Pais n a cha (50)) -- 8. Dim_O demVendas CREATE TABLE Dim_O demVendas (IdO demVendas in , Da aO demVenda da e ime, Da aRealizacaoVenda da e ime, Da aEn io da e ime, VendaOnline bi , 105 SubTo al money, TxImpos o money, P ecoEn io money, P ecoTo alVenda money, IdRazaoVenda in , RazaoVenda n a cha (50), Da aTxCambio da e ime, CodMoedaO igem ncha (3), CodMoedaDes ino ncha (3), MediaTxCambio money, TxCambio money, Moeda n a cha (50)) --9. Dim_Clien e CREATE TABLE Dim_Clien e (IdClien e in , Nome n a cha (50), Sob enome n a cha (50), Email n a cha (50), N Tele one n a cha (25), Cidade n a cha (30), CodigoPos al n a cha (15), Es ado n a cha (50), Pais n a cha (50), Te i o io n a cha (50)) --10. Dim_Colabo ado Vendedo CREATE TABLE Dim_Colabo ado Vendedo (IdVendedo in , Quo aVendas money, Bonus money, ComissaoPe cen agem smallmoney, VendasAnoA ual money, VendasAnoAn e io money) --11. Dim_Loja CREATE TABLE Dim_Loja (IdLoja in , Loja n a cha (50), CidadeLoja n a cha (30), CodigoPos alLoja n a cha (15), LocalizacaoLoja geog aphy, Es adoLoja n a cha (50), PaisLoja n a cha (50), Te i o ioLoja n a cha (50)) -- 12. Dim_Vendedo His o icoQuo as CREATE TABLE Dim_Vendedo His o icoQuo as (IdVendedo in , Da aQuo a da e ime, Quo aVendas money) -- 13. Dim_Te i o ioVendas CREATE TABLE Dim_Te i o ioVendas (IdTe i o io in , Te i o io n a cha (50), Con inen e n a cha (50), VendasAnoA ual money, VendasAnoAn e io money, Cus oAnoA ual money, Cus oAnoAn e io money) 106 -- 14. Fac _PVC CREATE TABLE Fac _PCV (Fac n a cha (4), IdP odu o in , IdColabo ado in , Da aRealização da e ime, P_IdO demP oducao in , P_QuanP odEnco in , P_Quan Pa aS ock in , P_Quan Rejei ada smallin , P_RazaoQuan Rejei ada n a cha (50), P_Da aInicioP oducao da e ime, P_Da aIdealizadaFimP oducao da e ime, P_Da aInicioP odP e is a da e ime, P_Da aFimP odP e is a da e ime, P_Da aInicioP odReal da e ime, P_Da aFimP odReal da e ime, P_Ho asP oducao decimal(9,4), P_Cus oP odPlaneado money, P_Cus oP odReal money, C_IdO demComp as in , C_IdO demComp aDe alhes in , C_IdFo necedo in , C_Da aRealizacaoO demComp a da e ime, C_Da aEn ioComp a da e ime, C_Da aP e is aEn ega DATETIME, C_Quan CompEnc smallin , C_Quan Recebida decimal(8,2), C_Quan Rejei ada decimal(8,2), C_Quan Pa aS ock decimal(9,2), C_Cus oUni a io money, C_Cus oUni a ioPad ao money, V_IdO demVendas in , V_IdO demVendaDe alhes in , V_IdClien e in , V_IdLoja in , V_IdTe i o io in , V_Quna O demVenda smallin , V_P ecoUni a io money, V_Valo Uni a ioP omocao money, V_Sub o al nume ic(38,6), V_Pe cen agemP omocao smallmoney, V_RazaoP omocao n a cha (50), V_Ca ego iaP omocao n a cha (50), V_Da aInicioP omo da e ime, V_Da aFimP omo da e ime) 107 Anexo III – P ocesso de logs /*C iação da abela de ca egamen o de logs*/ CREATE TABLE [dbo].[s gx_log_ca egamen o]( [id_log] [in ] IDENTITY(1,1) NOT NULL, [cod_modulo] [ a cha ](50) NULL, [cod_d s] [ a cha ](50) NULL, [desc_d s] [ a cha ](250) NULL, [desc_es ado] [ a cha ](50) NULL, [cod_dia_ini] [in ] NULL, [cod_dia_ im] [in ] NULL, [da a_ini] [da e ime] NULL, [da a_ im] [da e ime] NULL, [ empo_execucao] [in ] NULL, PRIMARY KEY CLUSTERED ( [id_log] ASC )WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON) ON [PRIMARY] ) ON [PRIMARY] GO /*C iação da S o ed P ocedu e C ea e LOG*/ c ea e PROCEDURE [dbo].[CREATE_LOG] @cod_modulo VARCHAR(50), @cod_d s VARCHAR(50), @desc_d s VARCHAR(250), @cod_dia_ini in , @cod_dia_ im in , @id_log INT OUTPUT AS BEGIN DECLARE @MAX_ID in , @da a_ini da e ime -- SET NOCOUNT ON ADDED TO PREVENT EXTRA RESULT SETS FROM -- INTERFERING WITH SELECT STATEMENTS. SET NOCOUNT ON; SELECT @MAX_ID=max(ID_LOG), @da a_ini = ge da e() om [AW2019_S aging].dbo.s gx_log_ca egamen o BEGIN TRAN INSERT INTO [AW2019_S aging].dbo.s gx_log_ca egamen o (cod_modulo, cod_d s, desc_d s,desc_es ado, cod_dia_ini, cod_dia_ im, da a_ini, da a_ im, empo_execucao) SELECT cod_modulo = RTRIM(@cod_modulo), cod_d s = @cod_d s, desc_d s = @desc_d s, desc_es ado = 'Em Execução', cod_dia_ini = @cod_dia_ini, cod_dia_ im = @cod_dia_ im, da a_ini = @da a_ini, da a_ im = null , empo_execucao = null 108 -- SE NÃO HOUVER ERROS ENTÃO COMMIT SENÃO ROLLBACK IF @@ERROR = 0 BEGIN COMMIT TRAN END ELSE ROLLBACK TRAN -- EXTRAI A CHAVE DO LOG SELECT @ID_LOG = max(id_log) om [AW2019_S aging].dbo.s gx_log_ca egamen o whe e cod_modulo = RTRIM(@cod_modulo) and cod_d s = @cod_d s and desc_d s = @desc_d s and desc_es ado = 'Em Execução' and cod_dia_ini = @cod_dia_ini and cod_dia_ im = @cod_dia_ im END /*C iação da S o ed P ocedu e Close LOG*/ c ea e PROCEDURE [dbo].[CLOSE_LOG] @id_log INT AS BEGIN -- SET NOCOUNT ON ADDED TO PREVENT EXTRA RESULT SETS FROM -- INTERFERING WITH SELECT STATEMENTS. SET NOCOUNT ON; BEGIN TRAN UPDATE [AW2019_S aging].dbo.s gx_log_ca egamen o SET da a_ im = ge da e(), desc_es ado = 'Finalizado', empo_execucao = da edi (mi, da a_ini , ge da e()) FROM [AW2019_S aging].dbo.s gx_log_ca egamen o WHERE @id_log = id_log -- SE NÃO HOUVER ERROS ENTÃO COMMIT SENÃO ROLLBACK IF @@ERROR = 0 BEGIN COMMIT TRAN END ELSE ROLLBACK TRAN END 115 LEFT JOIN [AW2019_S aging].[dbo].[S g_P oduc Subca ego y] B ON A.[P oduc Subca ego yID] = B.[P oduc Subca ego yID] LEFT JOIN [AW2019_S aging].[dbo].[S g_P oduc Ca ego y] C ON B.[P oduc Ca ego yID] = C.[P oduc Ca ego yID]) S ON T.IdP odu o = S.[P oduc ID] WHEN MATCHED THEN UPDATE SET T.Nome = S.[P oduc ], T.P oduzido = S.[MakeFlag], T.P odu osAcabados = S.[FinishedGoodsFlag], T.Co = S.[Colo ], T.Ni elS ockSegu anca = S.[Sa e yS ockLe el], T.Cus oPad ao = S.[S anda dCos ], T.P ecoPad ao = S.[Lis P ice], T.DiasP oducao = S.[DaysToManu ac u e], T.Subca ego ia = S.[Subca ego y], T.Ca ego ia = S.[Ca ego y], T.Da aInicioVenda = S.[SellS a Da e], T.Da aFimVenda = S.[SellEndDa e], T.Da aDescon inuacao = S.[Discon inuedDa e] WHEN NOT MATCHED THEN INSERT (IdP odu o,Nome,P oduzido,P odu osAcabados,Co ,Ni elS ockSegu anca,Cus oPad ao,P ecoPad ao,DiasP oduc ao,Subca ego ia,Ca ego ia,Da aInicioVenda,Da aFimVenda,Da aDescon inuacao) VALUES (S.[P oduc ID], S.[P oduc ], S.[MakeFlag], S.[FinishedGoodsFlag], S.[Colo ], S.[Sa e yS ockLe el], S.[S anda dCos ], S.[Lis P ice], S.[DaysToManu ac u e], S.[Subca ego y], S.[Ca ego y], S.[SellS a Da e], S.[SellEndDa e], S.[Discon inuedDa e]); -- 5. Dim_O demComp as MERGE [AW2019_DW].[dbo].[Dim_O demComp as] T USING (SELECT a.[Pu chaseO de ID], [EmployeeID], [Vendo ID], [O de Da e], [ShipDa e], a.[SubTo al], [TaxAm ],[ F eigh ], [To alDue], SUM(B.[O de Q y]*C.[S anda dP ice]) as Sub o alPad ao om [AW2019_S aging].[dbo].[S g_Pu chaseO de Heade ] a LEFT JOIN [AW2019_S aging].[dbo].[S g_Pu chaseO de De ail] B ON a.Pu chaseO de ID=B.Pu chaseO de ID LEFT JOIN [AW2019_S aging].[dbo].[S g_P oduc Vendo ] C ON A.Vendo ID=C.BusinessEn i yID and B.[P oduc ID]=C.[P oduc ID] g oup by a.[Pu chaseO de ID],[EmployeeID],[Vendo ID],[O de Da e],[ShipDa e],a.[SubTo al],[TaxAm ],[F eigh ],[ To alDue]) S ON T.IdO demComp as = S.[Pu chaseO de ID] WHEN MATCHED THEN UPDATE SET T.IdColabo ado Comp as = S.[EmployeeID], T.IdFo necedo = S.[Vendo ID], T.Da aRealizacaoO demComp a = S.[O de Da e], T.Da aEn ioComp a = S.[ShipDa e], 116 T.SubTo al = S.[SubTo al], T.Sub o alPad ao = S.Sub o alPad ao, T.Valo Impos o = S.[TaxAm ], T.Cus oEn io = S.[F eigh ], T.Cus oTo alComp a = S.[To alDue] WHEN NOT MATCHED THEN INSERT (IdO demComp as,IdColabo ado Comp as,IdFo necedo ,Da aRealizacaoO demComp a,Da aEn ioComp a,SubTo al,Sub o alPad ao,Valo Impos o,Cus oEn io,Cus oTo alComp a) VALUES (S.[Pu chaseO de ID],S.[EmployeeID],S.[Vendo ID],S.[O de Da e],S.[ShipDa e],S.[SubTo al],S.Sub o alPad ao,S.[ TaxAm ],S.[F eigh ],S.[To alDue]); -- 6. Dim_His Fo necedo MERGE [AW2019_DW].[dbo].[Dim_His Fo necedo ] T USING (SELECT A.[P oduc ID], A.[A e ageLeadTime], A.[BusinessEn i yID], A.[S anda dP ice], A.[Las Receip Cos ], A.[Las Receip Da e], A.[MinO de Q y], A.[MaxO de Q y], A.[OnO de Q y], B.[Pu chasingWebSe iceURL], D.[Spa ialLoca ion] FROM [AW2019_S aging].[dbo].[S g_P oduc Vendo ] A LEFT JOIN [AW2019_S aging].[dbo].[S g_Vendo ] B ON A.[BusinessEn i yID] = B.[BusinessEn i yID] LEFT JOIN [AW2019_S aging].[dbo].[S g_BusinessEn i yAdd ess] C ON A.[BusinessEn i yID] = C.[BusinessEn i yID] LEFT JOIN [AW2019_S aging].[dbo].[S g_Add ess] D ON C.[Add essID] = D.[Add essID])S ON T.IdP odu o = S.[P oduc ID] WHEN MATCHED THEN UPDATE SET T.IdFo necedo = S.[BusinessEn i yID], T.LeadTime = S.[A e ageLeadTime], T.Comp aOnline = S.[Pu chasingWebSe iceURL], T.Cus oUni Pad ao = S.[S anda dP ice], T.Cus oUni Ul imaComp a = S.[Las Receip Cos ], T.Da aUl imaComp a = S.[Las Receip Da e], T.Quan Min = S.[MinO de Q y], T.Quan Max = S.[MaxO de Q y], T.Quan EmO dem = S.[OnO de Q y], T.Localizacao = S.[Spa ialLoca ion] WHEN NOT MATCHED THEN INSERT (IdP odu o,IdFo necedo ,LeadTime,Comp aOnline,Cus oUni Pad ao,Cus oUni Ul imaComp a,Da aUl imaComp a ,Quan Min,Quan Max,Quan EmO dem,Localizacao) VALUES ( S.[P oduc ID],S.[BusinessEn i yID],S.[A e ageLeadTime],S.[Pu chasingWebSe iceURL],S.[S anda dP ice],S.[Las Receip Cos ],S.[Las Receip Da e],S.[MinO de Q y],S.[MaxO de Q y],S.[OnO de Q y], S.[Spa ialLoca ion]); -- 7. Dim_Fo necedo 117 MERGE [AW2019_DW].[dbo].[Dim_Fo necedo ] T USING (SELECT A.[BusinessEn i yID], B.[Name], B.[P e e edVendo S a us], B.[Ac i eFlag], B.[Pu chasingWebSe iceURL], D.[Ci y], D.[Pos alCode], E.[Name] as S a eP o ince, F.[Name] as Coun y FROM [AW2019_S aging].[dbo].[S g_P oduc Vendo ] A LEFT JOIN [AW2019_S aging].[dbo].[S g_Vendo ] B ON A.[BusinessEn i yID] = B.[BusinessEn i yID] LEFT JOIN [AW2019_S aging].[dbo].[S g_BusinessEn i yAdd ess] C ON A.[BusinessEn i yID] = C.[BusinessEn i yID] LEFT JOIN [AW2019_S aging].[dbo].[S g_Add ess] D ON C.[Add essID] = D.[Add essID] LEFT JOIN [AW2019_S aging].[dbo].[S g_S a eP o ince] E ON D.[S a eP o inceID] = E.[S a eP o inceID] LEFT JOIN [AW2019_S aging].[dbo].[S g_Coun yRegion] F ON E.[Coun yRegionCode] = F.[Coun yRegionCode] GROUP BY A.[BusinessEn i yID], B.[Name], B.[P e e edVendo S a us], B.[Ac i eFlag], B.[Pu chasingWebSe iceURL],D.[Ci y], D.[Pos alCode], E.[Name],F.[Name] ) S ON T.IdFo necedo = S.[BusinessEn i yID] WHEN MATCHED THEN UPDATE SET T.Fo necedo = S.[Name], T.P e e enciaFo n = S.[P e e edVendo S a us], T.Fo necedo A i o = S.[Ac i eFlag], T.Comp aOnline = S.[Pu chasingWebSe iceURL], T.Cidade = S.[Ci y], T.CodigoPosal = S.[Pos alCode], T.Es ado = S.[S a eP o ince], T.Pais = S.[Coun y] WHEN NOT MATCHED THEN INSERT (IdFo necedo ,Fo necedo ,P e e enciaFo n,Fo necedo A i o,Comp aOnline,Cidade,CodigoPosal,Es ado,Pais) VALUES ( S.[BusinessEn i yID],S.[Name],S.[P e e edVendo S a us],S.[Ac i eFlag],S.[Pu chasingWebSe iceURL],S.[Ci y],S. [Pos alCode],S.[S a eP o ince],S.[Coun y]); -- 8. Dim_O demVendas MERGE [AW2019_DW].[dbo].[Dim_O demVendas] T USING (SELECT A.[SalesO de ID], A.[O de Da e], A.[DueDa e], A.[ShipDa e], A.[OnlineO de Flag], A.[SubTo al], A.[TaxAm ], A.[F eigh ], A.[To alDue], C.[SalesReasonID], D.[SalesReason], E.[Cu encyRa eDa e], 118 E.[F omCu encyCode], E.[ToCu encyCode], E.[A e ageRa e], E.[EndO DayRa e], F.[Cu ency] FROM [AW2019_S aging].[dbo].[S g_SalesO de Heade ] A LEFT JOIN [AW2019_S aging].[dbo].[S g_SalesTe i o y] B ON A.[Te i o yID] = B.[Te i o yID] LEFT JOIN (selec [SalesO de ID],[SalesReasonID] FROM [AW2019_S aging].[dbo].[S g_SalesO de Heade SalesReason] WHERE [SalesO de ID] in (SELECT [SalesO de ID] FROM [AW2019_S aging].[dbo].[S g_SalesO de Heade SalesReason] GROUP BY [SalesO de ID] HAVING COUNT([SalesO de ID]) = 1) UNION ALL SELECT DISTINCT [SalesO de ID],0 FROM [AW2019_S aging].[dbo].[S g_SalesO de Heade SalesReason] WHERE [SalesO de ID] in (SELECT [SalesO de ID] FROM [AW2019_S aging].[dbo].[S g_SalesO de Heade SalesReason] GROUP BY [SalesO de ID] HAVING COUNT([SalesO de ID]) > 1) ) C ON A.[SalesO de ID] = C.[SalesO de ID] LEFT JOIN [AW2019_S aging].[dbo].[S g_SalesReason] D ON C.[SalesReasonID] = D.[SalesReasonID] LEFT JOIN [AW2019_S aging].[dbo].[S g_Cu encyRa e] E ON A.[Cu encyRa eID] = E.[Cu encyRa eID] LEFT JOIN [AW2019_S aging].[dbo].[S g_Cu ency] F ON E.[ToCu encyCode] = F.[Cu encyCode]) S ON T.IdO demVendas = S.[SalesO de ID] WHEN MATCHED THEN UPDATE SET T.Da aO demVenda = S.[O de Da e], T.Da aRealizacaoVenda = S.[DueDa e], T.Da aEn io = S.[ShipDa e], T.VendaOnline = S.[OnlineO de Flag], T.SubTo al = S.[SubTo al], T.TxImpos o = S.[TaxAm ], T.P ecoEn io = S.[F eigh ], T.P ecoTo alVenda = S.[To alDue], T.IdRazaoVenda = S.[SalesReasonID], T.RazaoVenda = S.[SalesReason], T.Da aTxCambio = S.[Cu encyRa eDa e], T.CodMoedaO igem = S.[F omCu encyCode], T.CodMoedaDes ino = S.[ToCu encyCode], T.MediaTxCambio = S.[A e ageRa e], T.TxCambio = S.[EndO DayRa e], T.Moeda = S.[Cu ency] WHEN NOT MATCHED THEN INSERT (IdO demVendas,Da aO demVenda,Da aRealizacaoVenda,Da aEn io ,VendaOnline ,SubTo al ,TxImpos o ,P ecoEn io ,P ecoTo alVenda ,IdRazaoVenda,RazaoVenda ,Da aTxCambio ,CodMoedaO igem ,CodMoedaDes ino ,MediaTxCambio ,TxCambio ,Moeda ) VALUES (S.[SalesO de ID] , S.[O de Da e], S.[DueDa e], S.[ShipDa e], S.[OnlineO de Flag], S.[SubTo al], S.[TaxAm ], S.[F eigh ], S.[To alDue], S.[SalesReasonID], S.[SalesReason], S.[Cu encyRa eDa e], S.[F omCu encyCode], S.[ToCu encyCode] ,S.[A e ageRa e] ,S.[EndO DayRa e], S.[Cu ency]); 119 --9. Dim_Clien e MERGE [AW2019_DW].[dbo].[Dim_Clien e] T USING (SELECT A.[Cus ome ID], C.[Fi s Name], C.[Las Name], D.[EmailAdd ess], E.[PhoneNumbe ], G.[Ci y], G.[Pos alCode], H.[S a eP o ince], I.[Coun y], J.[Te i o y] FROM [AW2019_S aging].[dbo].[S g_Cus ome ] A LEFT JOIN [AW2019_S aging].[dbo].[S g_S o e] B ON A.[S o eID] = B.[BusinessEn i yID] LEFT JOIN [AW2019_S aging].[dbo].[S g_Pe son] C ON A.[Pe sonID] = C.[BusinessEn i yID] LEFT JOIN [AW2019_S aging].[dbo].[S g_EmailAdd ess] D ON C.[BusinessEn i yID] = D.[BusinessEn i yID] LEFT JOIN [AW2019_S aging].[dbo].[S g_Pe sonPhone] E ON C.[BusinessEn i yID] = E.[BusinessEn i yID] LEFT JOIN [AW2019_S aging].[dbo].[S g_BusinessEn i yAdd ess] F ON C.[BusinessEn i yID] = F.[BusinessEn i yID] and [Add essTypeID]=2 LEFT JOIN [AW2019_S aging].[dbo].[S g_Add ess] G ON F.[Add essID] = G.[Add essID] LEFT JOIN [AW2019_S aging].[dbo].[S g_S a eP o ince] H ON G.[S a eP o inceID] = H.[S a eP o inceID] LEFT JOIN [AW2019_S aging].[dbo].[S g_Coun yRegion] I ON H.[Coun yRegionCode] = I.[Coun yRegionCode] LEFT JOIN [AW2019_S aging].[dbo].[S g_SalesTe i o y] J ON A.[Te i o yID] = J.[Te i o yID]) S ON T.IdClien e = S.[Cus ome ID] WHEN MATCHED THEN UPDATE SET T.Nome = S.[Fi s Name], T.Sob enome = S.[Las Name], T.Email = S.[EmailAdd ess], T.N Tele one = S.[PhoneNumbe ], T.Cidade = S.[Ci y], T.CodigoPos al = S.[Pos alCode], T.Es ado = S.[S a eP o ince], T.Pais = S.[Coun y], T.Te i o io = S.[Te i o y] WHEN NOT MATCHED THEN INSERT (IdClien e,Nome,Sob enome,Email,N Tele one,Cidade,CodigoPos al,Es ado,Pais,Te i o io) VALUES (S.[Cus ome ID],S.[Fi s Name],S.[Las Name],S.[EmailAdd ess],S.[PhoneNumbe ],S.[Ci y],S.[Pos alCode],S.[S a eP o ince],S.[Coun y],S.[Te i o y]); --10. Dim_Colabo ado Vendedo MERGE [AW2019_DW].[dbo].[Dim_Colabo ado Vendedo ] T USING [AW2019_S aging].[dbo].[S g_SalesPe son] S ON T.IdVendedo = S.[BusinessEn i yID] WHEN MATCHED THEN 120 UPDATE SET T.Quo aVendas = S.[SalesQuo a], T.Bonus = S.[Bonus], T.ComissaoPe cen agem = S.[CommissionPc ], T.VendasAnoA ual = S.[SalesYTD], T.VendasAnoAn e io = S.[SalesLas Yea ] WHEN NOT MATCHED THEN INSERT (IdVendedo ,Quo aVendas,Bonus, ComissaoPe cen agem, VendasAnoA ual, VendasAnoAn e io ) VALUES (S.[BusinessEn i yID],S.[SalesQuo a],S.[Bonus],S.[CommissionPc ],S.[SalesYTD],S.[SalesLas Yea ]); --11. Dim_Loja MERGE [AW2019_DW].[dbo].[Dim_Loja] T USING (SELECT B.[BusinessEn i yID], B.[Name], D.[Ci y], D.[Pos alCode], D.[Spa ialLoca ion], E.[S a eP o ince], F.[Coun y], G.[Te i o y] FROM [AW2019_S aging].[dbo].[S g_S o e] B LEFT JOIN [AW2019_S aging].[dbo].[S g_BusinessEn i yAdd ess] C ON B.[BusinessEn i yID] = C.[BusinessEn i yID] and [Add essTypeID]=3 LEFT JOIN [AW2019_S aging].[dbo].[S g_Add ess] D ON C.[Add essID] = D.[Add essID] LEFT JOIN [AW2019_S aging].[dbo].[S g_S a eP o ince] E ON D.[S a eP o inceID] = E.[S a eP o inceID] LEFT JOIN [AW2019_S aging].[dbo].[S g_Coun yRegion] F ON E.[Coun yRegionCode] = F.[Coun yRegionCode] LEFT JOIN [AW2019_S aging].[dbo].[S g_SalesTe i o y] G ON E.[Te i o yID] = G.[Te i o yID]) S ON T.IdLoja = S.[BusinessEn i yID] WHEN MATCHED THEN UPDATE SET T.Loja = S.[Name], T.CidadeLoja = S.[Ci y], T.CodigoPos alLoja = S.[Pos alCode], T.LocalizacaoLoja = S.[Spa ialLoca ion], T.Es adoLoja = S.[S a eP o ince], T.PaisLoja = S.[Coun y], T.Te i o ioLoja = S.[Te i o y] WHEN NOT MATCHED THEN INSERT (IdLoja,Loja,CidadeLoja,CodigoPos alLoja,LocalizacaoLoja,Es adoLoja,PaisLoja,Te i o ioLoja) VALUES (S.[BusinessEn i yID],S.[Name],S.[Ci y],S.[Pos alCode],S.[Spa ialLoca ion], S.[S a eP o ince],S.[Coun y],S.[Te i o y]); --12. Dim_Vendedo His o icoQuo as MERGE [AW2019_DW].[dbo].[Dim_Vendedo His o icoQuo as] T USING [AW2019_S aging].[dbo].[S g_SalesPe sonQuo aHis o y] S ON T.IdVendedo = S.[BusinessEn i yID] WHEN MATCHED THEN UPDATE SET T.Da aQuo a = S.[Quo aDa e], T.Quo aVendas = S.[SalesQuo a] 121 WHEN NOT MATCHED THEN INSERT (IdVendedo ,Da aQuo a,Quo aVendas) VALUES (S.[BusinessEn i yID],S.[Quo aDa e],S.[SalesQuo a]); -- 13. Dim_Te i o ioVendas MERGE [AW2019_DW].[dbo].[Dim_Te i o ioVendas] T USING [AW2019_S aging].[dbo].[S g_SalesTe i o y] S ON T.IdTe i o io = S.[Te i o yID] WHEN MATCHED THEN UPDATE SET T.Te i o io = S.[Te i o y], T.Con inen e = S.[G oup], T.VendasAnoA ual = S.[SalesYTD], T.VendasAnoAn e io = S.[SalesLas Yea ], T.Cus oAnoA ual = S.[Cos YTD], T.Cus oAnoAn e io = S.[Cos Las Yea ] WHEN NOT MATCHED THEN INSERT (IdTe i o io,Te i o io,Con inen e,VendasAnoA ual,VendasAnoAn e io ,Cus oAnoA ual,Cus oAnoAn e io ) VALUES (S.[Te i o yID],S.[Te i o y],S.[G oup],S.[SalesYTD],S.[SalesLas Yea ],S.[Cos YTD],S.[Cos Las Yea ]); -- 14. Fac _PVC ---Inse i alo es elacionados com a P oducao - FACT = P INSERT [AW2019_DW].[dbo].Fac _PCV (Fac ,P_IdO demP oducao,IdP odu o,P_QuanP odEnco,P_Quan Pa aS ock,P_Quan Rejei ada,P_RazaoQuan Rej ei ada,P_Da aInicioP oducao,Da aRealização,P_Da aIdealizadaFimP oducao,P_Da aInicioP odP e is a,P_Da aFi mP odP e is a,P_Da aInicioP odReal,P_Da aFimP odReal,P_Ho asP oducao,P_Cus oP odPlaneado,P_Cus oP o dReal) SELECT 'P', A.[Wo kO de ID], A.[P oduc ID], A.[O de Q y], A.[S ockedQ y], A.[Sc appedQ y], B.[Name], A.[S a Da e], A.[EndDa e], A.[DueDa e], MIN(C.[ScheduledS a Da e]) AS [ScheduledS a Da e], MAX(C.[ScheduledEndDa e]) AS [ScheduledEndDa e], MIN(C.[Ac ualS a Da e]) AS [Ac ualS a Da e], MAX(C.[Ac ualEndDa e]) AS [Ac ualEndDa e], SUM(C.[Ac ualResou ceH s]) AS [Ac ualResou ceH s], SUM(C.[PlannedCos ]) AS [PlannedCos ], SUM(C.[Ac ualCos ]) AS [Ac ualCos ] FROM [AW2019_S aging].[dbo].[S g_Wo kO de ] A LEFT JOIN [AW2019_S aging].[dbo].[S g_Sc apReason] B ON A.[Sc apReasonID] = B.[Sc apReasonID] LEFT JOIN [AW2019_S aging].[dbo].[S g_Wo kO de Rou ing] C ON A.[Wo kO de ID] = C.[Wo kO de ID] GROUP BY A.[Wo kO de ID], A.[P oduc ID], A.[O de Q y], A.[S ockedQ y], A.[Sc appedQ y], A.[S a Da e], A.[EndDa e], A.[DueDa e],B.[Name] ---Inse i alo es elacionados com a Comp as - FACT = C INSERT [AW2019_DW].[dbo].Fac _PCV 122 (Fac ,C_IdO demComp as,C_IdO demComp aDe alhes,IdColabo ado ,C_IdFo necedo ,C_Da aRealizacaoO dem Comp a,C_Da aEn ioComp a,Da aRealização,C_Da aP e is aEn ega,IdP odu o,C_Quan CompEnc,C_Quan Rec ebida,C_Quan Rejei ada,C_Quan Pa aS ock,C_Cus oUni a io,C_Cus oUni a ioPad ao) SELECT 'C', A.[Pu chaseO de ID],A.[Pu chaseO de De ailID], B.EmployeeID,B.Vendo ID, B.[O de Da e],B.[ShipDa e], A.[DueDa e], DATEADD(DAY,C.[A e ageLeadTime],B.[O de Da e]) AS Expec edDueDa e, A.[P oduc ID], A.[O de Q y], A.[Recei edQ y], A.[Rejec edQ y], A.[S ockedQ y], A.[Uni P ice], C.[S anda dP ice] FROM [AW2019_S aging].[dbo].[S g_Pu chaseO de De ail] A LEFT JOIN [AW2019_S aging].[dbo].[S g_Pu chaseO de Heade ] B ON A.Pu chaseO de ID=B.Pu chaseO de ID LEFT JOIN [AW2019_S aging].[dbo].[S g_P oduc Vendo ] C ON B.Vendo ID=C.BusinessEn i yID AND A.P oduc ID=C.P oduc ID ---Inse i alo es elacionados com a Colabo ado - FACT INSERT [AW2019_DW].[dbo].Fac _PCV (Fac ,Da aRealização,IdColabo ado ) Selec 'Co',A.[Hi eDa e], A.BusinessEn i yID F om [AW2019_S aging].[dbo].[S g_Employee] A ---Inse i alo es elacionados com his _depa INSERT [AW2019_DW].[dbo].Fac _PCV (Fac ,Da aRealização,IdColabo ado ) Selec 'HCo',A.[Da aDespedimen o], A.[IdColabo ado ] F om [AW2019_DW].[dbo].[Dim_His Depa Colabo ado es] A ---Inse i alo es elacionados com Vendas INSERT [AW2019_DW].[dbo].Fac _PCV (Fac ,V_IdO demVendas,V_IdO demVendaDe alhes,IdColabo ado ,V_IdClien e,V_IdLoja,V_IdTe i o io,IdP odu o, Da aRealização, V_Quna O demVenda, V_P ecoUni a io,V_Valo Uni a ioP omocao,V_Sub o al,V_Pe cen agemP omocao,V_RazaoP omocao,V_Ca ego i aP omocao,V_Da aInicioP omo, V_Da aFimP omo) SELECT 'V', A.[SalesO de ID], A.[SalesO de De ailID], B.[SalesPe sonID], B.[Cus ome ID], C.[BusinessEn i yID], B.[Te i o yID], A.[P oduc ID], B.[DueDa e], A.[O de Q y], A.[Uni P ice], A.[Uni P iceDiscoun ], A.[LineTo al], E.[Discoun Pc ], E.[Type], E.[Ca ego y], E.[S a Da e], E.[EndDa e] 123 FROM [AW2019_S aging].[dbo].[S g_SalesO de De ail] A LEFT JOIN [AW2019_S aging].[dbo].[S g_SalesO de Heade ] B ON A.SalesO de ID = B.SalesO de ID LEFT JOIN [AW2019_S aging].[dbo].[S g_Cus ome ] D ON D.[Cus ome ID] = B.Cus ome ID LEFT JOIN [AW2019_S aging].[dbo].[S g_S o e] C ON c.[BusinessEn i yID] = D.[S o eID] LEFT JOIN [AW2019_S aging].[dbo].[S g_SpecialO e ] E ON A.[SpecialO e ID] =E.[SpecialO e ID] 124 Anexo VI – C iação de Views – Da a Ma – AW2019_DW --1. Dim_Colabo ado CREATE VIEW VDim_Colabo ado AS SELECT [IdColabo ado ] ,[Candida o] ,[N Iden i icacaoNacional] ,[NodoO ganizacional] ,[Ni elO ganizacional] ,[Ca go] ,[Da aNascimen o] ,[Es adoCi il] ,[Gene o] ,[Da aCon a acao] ,[Colabo ado Assala iado] ,[Ho asFe ias] ,[Ho asLicenca] ,[Colabo ado A i o] ,[Depa amen oA ual] ,[G upoDepa amen oA ual] ,[Tu no] ,[Ho aIncioTu no] ,[Ho aFimTu no] ,[Sala ioHo a] ,[Nome] ,[Sob enome] ,[Cidade] ,[CodigoPosal] ,[Es ado] ,[Pais] ,[Email] ,[N Tele one] FROM [AW2019_DW].[dbo].[Dim_Colabo ado ] -- 2. Dim_His Depa Colabo ado es CREATE VIEW VDim_His Depa Colabo ado es AS SELECT [IdColabo ado ] ,[Depa amen oAn e io ] ,[G upoDepa amen oAn e io ] ,[Tu no] ,[Ho aIncioTu no] ,[Ho aFimTu no] ,[Da aCon a acao] ,[Da aDespedimen o] FROM [AW2019_DW].[dbo].[Dim_His Depa Colabo ado es] -- 3. Dim_His Depa Colabo ado es CREATE VIEW VDim_His PagColabo ado es AS SELECT [IdColabo ado ] ,[Da aAl Taxa] 131 Anexo XII – Desen ol imen o Powe BI – Comum a odas as páginas A a és do auxílio da e amen a ex e na “Tabula Edi o ” oi adicionado um “G upo de cálculo” (Figu a 78). Esse passo em como obje i o o imiza e acili a a manu enção e a ualização das ó mulas, p omo endo a consis ência nos ela ó ios e e iciência no desen ol imen o de análises. Nes e g upo, se ão adicionados á ios i ens calculados (Figu a 79), embo a c iados aqui, pode ão se u ilizados em odos os g á icos, adap ando-se a qualque medida. Es e ac o eduz signi ica i amen e o núme o de medidas c iadas, simpli icando o p ocesso e melho ando a ges ão das análises. Os i ens calculados adicionados o am: • Ano A ual: Assume o alo de uma medida já c iada (Figu a 80 e Figu a 81); • Homólogo: Calcula o alo que essa medida assume no ano an e io ao selecionado (); • Va iação Homólogo [%]: Rep esen a a a iação ela i a en e as duas medidas An e io es. Aqui, é ido em con a que caso se use uma axa ou um alo em pe cen agem, a a iação homóloga é calculada a a és da di e ença en e o Ano A ual e o Homólogo. Caso con á io, eco e-se à ó mula da a iação que consis e na di isão en e a di e ença do Ano A ual pelo homólogo pelo ano homólogo (Figu a 82); • Va iação Absolu a [Q d]: Rep esen a a a iação ela i a en e as duas medidas An e io es (Figu a 83). Pa a uma melho comp eensão a Figu a 84 ap esen a um exemplo de u ilização do g upo calculado. 132 Figu a 78 - C iação de um G upo de Calculo (Fon e P óp ia) Figu a 79 - C iação de um I em Calculado no G upo de Calculo (Fon e P óp ia) 133 Figu a 80 - C iação do I em Calculado “Ano A ual” no G upo de Calculo (Fon e P óp ia) Figu a 81 - C iação do I em Calculado “Homólogo” no G upo de Calculo (Fon e P óp ia) 134 Figu a 82 - C iação do I em Calculado “Va iação Homólogo [%]” no G upo de Calculo (Fon e P óp ia) Figu a 83 - C iação do I em Calculado “Va iação Homólogo [Q d]” no G upo de Calculo (Fon e P óp ia) 135 Figu a 84 - Exemplo de u ilização do g upo calculado (Fon e P óp ia) 136 Anexo XIII – En e is as Se o da Emp esa: Imobiliá io Ca go: Business In elligence Analys Obje i o da En e is a: Consul o e emp esa que em um da awa ehouse aplicado a) U ilização: 1. Despois de analisa o dashboa d , o que achou mais in e essan e? Os des aques, são indicado es que pessoas que não analisam com an o de alhe ão gos a de e . A in e a i idade dos page na iga o es e o ac o de e semp e a mesma es u u a acili a a pe ceção mais ápida e ácil dos dados. A análise es u u ada dos di e en es emas az com que a análise seja in ui i a, ápida e obje i a, que é o obje i o p imá io pa a uma análise de qualidade. 2. Se ia ú il pa a a omada de decisão, do dia a dia ou mesmo decisões mais es a égicas? Ajuda na omada de decisão e pa a aquilo que são as in e p e ações lógicas do dia a dia ou que quei amos que sejam comp o adas. Análises ge ais e in ui i as são ó imas pa a pessoas mais al as na hie a quia, mas o de alhe ambém é impo an e al como es á no dashboa d. b) Rele ância e Necessidade de um da awa ehouse: 3. Qual é que acha que é a impo ância da aplicação de um da awa ehouse, acha que in e e e com a compe i i idade no me cado? E em que medida acha que pode bene icia a emp esa? Acho que pa a apos a na in eligência a i icial, que é o u u o, é necessá io e uma es u u a como es a de da awa ehouse e análise de dados pa a pe cebe es o que em a segui . Nes e caso, em especí ico, na aplicação numa emp esa acho que é mui o impo an e, p imei o pa a que não haja o hábi o de “as ologia”, ou seja, pa a comp o a os ac os e dis ingui o que é a ealidade ou não. Pa a que a emp esa possa bene icia dis o é necessá io que haja uma boa adap ação na emp esa e educação pa a que possa se usado po oda a emp esa de o ma cla a e ú il pa a odos. É impo an íssimo que haja uma boa implemen ação e o mação naquilo que são es as no as e amen as, po que como sabemos a maio pa e das pessoas a ualmen e ainda es ão mui o ad e sas à mudança. Po mais que seja uma ó ima e amen a se só hou e uma ou duas pessoas a i a usu u o dela, a emp esa não ai i a an agem compe i i a no u u o. c) Desa ios de implemen ação: 4. Achas que é mui o di ícil ensina os u ilizado es inais a mexe no Powe BI? 137 Achas que é necessá io o e ece o mações aos colabo ado es pa a mexe na e amen a ou é mais pa a pe cebe as medidas? Acho que é um pouco dos dois e acho que é di ícil ensina as pessoas a usa is o se elas não i e em na u almen e uma p edisposição pa a aquilo que é a ecnologia. Po que as mé icas, no undo, se nós as ap esen a mos em papel eles ão acaba po pe cebe . Daquilo que expe ienciei e que não e e mui o sucesso naquilo que é a educação e po oda a gen e a mexe e a mexe bem, acho que é impo an e numa ase inicial du an e dois meses uma ou duas ezes po semana como se osse um cu so, que e ia po exemplo 25 ho as. Acho que es e caminho é mesmo impo an e, não com oda a gen e. Começa pelos di e o es de depa amen o, g a a as sessões e depois se ize sen ido pa ilha-se as o mações pa a os colabo ado es de segundo ní el e ga an i que eles ão e . Assim, acho que ai unciona ! 5. Den o da ua emp esa i es e em odas as ases da c iação de um da awa ehouse, desde ex ação, a amen o de dados e isualização que é que achas e mais di ícil? Na expe iência que eu i e, o mais di ícil passa pelo a amen o de dados e luxo dos dados po que depois a implemen ação em si e a cons ução dos dashboa ds e a alidação dos dados. A pa e da cons ução dos dados acho que po mais di ícil que seja é mais compensado a. As ou as es ás ali em es es à espe a que dê bem- sucedido. No undo, isualização e implemen ação acho que é o mais ácil e a amen o e cons ução de dados é o mais di ícil. d) Compe ências e condições necessá ias: 6. Achas que já exis ia uma equipa que conseguia supo a odas as necessidades que um da awa ehouse aca e a? A ní el écnico não, daí a minha en ada na emp esa. A é ao pon o de de ini as necessidades do negócio a emp esa es a a p epa ada, a pa i daí necessi a a de alguém que i esse mais conhecimen o da pa e écnica. Rela i amen e aos dados, a emp esa e a capaz mui o po que a esponsá el de ecnologia e oda a gen e a é eu en a pa a emp esa pa a quem não inha supo e nem conhecimen o écnico os dados es a am mui o bem o ganizados e p epa ados pa a aquilo que e a a es u u a e capacidades écnicas. Nou as emp esa e pela minha expe iência, no malmen e, es e p ocesso en ol e mui o mais abalho. 7. Qual a sua opinião sob e o o çamen o necessá io pa a a implemen ação e manu enção de um da awa ehouse ? Pela minha expe iência, de uma o ma ge al o dinhei o é e e i amen e bem aplicado. Cla o que a lei da o e a e da p ocu a in luencia mui o naquilo que é o alo des e ipo de mão de ob a quali icada e como ainda não exis e mui a acho que é um p eço um pouco ele ada pa a o empo. Das expe iências que eu i e o o çamen o s o empo de desen ol imen o oi jus o, mas o o çamen o s o empo inicialmen e es ipulado é um pouco exage ado. No undo acho que é um dinhei o bem emp egue, mas ainda é um pouco ca o. Se osse jus amen e epa ido po quem az a es a égia, quem ai planea e quem desen ol e acho que se ia bem aplicado. Em Po ugal, acho que quem desen ol e de e ia se mais alo izado, po que lá o a é mais alo izado. 138 e) Ges ão In e na e desa ios? 8. Qual a sua opinião sob e a ges ão dos dados? Acho que de e se a p imei a ques ão a se abo dada, como es á a in aes u u a no momen o do início do p oje o. Es a pode se a azão do p oje o se alongado consoan e a sua p e isão. Acho que como no inal os dados são o necidos de uma o ma ão cla a e in ui i a pensam que os dados que es ão na base ambém es ão assim, mas pa a isso a base de dados em de se cuidada. 9. Achas en ão que se á o pon o mais impo an e da cons ução de um da awa ehouse? Sim, a amen o de dados e cons ução das es u u as das bases de dados. ) Conside ações Finais – Feedback 10. Que es suge i alguma melho ia pa a o dashboa d que mos ei? Melho a ia um pouco a ní el es é ico. 11. Se pudesses esumi numa ase o maio bene ício da implemen ação de um da awa ehouse den o de uma emp esa? Há uma ase que eu gos o mui o “Os dados in eligen es possibili am uma maio p oximidade en e o u ilizado inal e os melho es esul ados do negócio.” Se o da Emp esa: Vinícola Ca go: Adminis a i a Obje i o da En e is a: Emp esa que não em nenhum con ac o bom BI nem em um da awa ehouse aplicado a) U ilização: 1. Depois de analisa o dashboa d, o que achou mais in e essan e? Achei in e essan e o ac o de e mos acesso a dados de o ma mais o ganizada, de pode mos usa os il os pa a seleciona in o mação. E pa ece-me se uma e amen a bas an e ú il. 2. Achas que em u ilidade p á ica na decisão es a égica ou de dia a dia? Sim, sem dú ida! Po que pode-se compa a di e sos aspe os como endas, clien es ao longo de á ios anos e pe cebe um bocado como é que podem se di igidas as p óximas es a égias. b) Rele ância e Necessidade de um da awa ehouse: 139 3. Qual a ua opinião sob e a implemen ação de um da awa ehouse numa emp esa? Achas que pode aumen a a compe i i idade ou bene icia de ce a o ma a emp esa? Sim, acho que é um aspe o posi i o, mas depende da inalidade do p oje o a desen ol e . Aumen a a compe i i idade penso que seja mais a ní el in e no, a ní el ex e no não acho que seja ão bené ico. No undo penso que se e mais pa a conhece a emp esa a ele p óp ia do que ao me cado. 4. Se a ualmen e se osse implemen a um da a wa ehouse aí na emp esa, que desa ios ou p oblemas é que achas que pode ia esol e ? P imei o acho que a apidez, p a icidade e dos dados es a em odos concen ados numa pla a o ma só. Colocando na p imei a si uação p á ica que consigo pensa ago a amos imagina que chega um ag icul o e que e a e olução dos kilos de u as en egues nos úl imos qua o anos. Se ia mui o mais ácil se os dados es i essem odos eunidos num só sí io, ao con á io de ago a que enho que ab i o Excel e e en e a cada ano. c) Desa ios de implemen ação: 5. Qual é que achas que se ia a um dos maio es desa ios? A adap ação. Acho que a aixa e á ia daqui não é assim ão jo em nem ins uída ecnicamen e pa a podemos conside a uma ácil e ápida adap ação. d) Aplicabilidade e Sucesso da Implemen ação 6. A ní el de o çamen o, achas que mesmo não endo con ac o nenhum com a á ea achas que é um bom in es imen o? Acho que nes e momen o não é algo que sin o a necessidade. Nes e momen o há ou as coisas p io i á ias que se pode ia in es i . e) Compe ências e condições necessá ias: 7. Achas que já exis ia uma equipa que conseguia supo a odas as necessidades que um da awa ehouse aca e a? Te ia de ha e alguém ex e no pa a aze oda a pa e p á ica, mas semp e com o auxílio de alguém in e no pa a que as di e izes do p oje o es ejam semp e bem de inidas e de aco do com os obje i os da emp esa. Pa a a manu enção ambém se ia necessá io alguém, assim como, emos nou os p og amas como a a u ação. ) Ges ão In e na e desa ios? 8. Quais é que achas que se iam as limi ações na implemen ação de um da awa ehouse? Falas e que ainda êm mui os dados em papel. Achas que e a di ícil in o ma iza esses dados? 140 P imei o acho se ia necessá io pe cebe o obje o da implemen ação. Mas a di iculdade se ia mais compila odas as in o mações necessá ias e pe cebe que in o mações é que se iam mais ele an es de isualiza em cada dashboa d . 9. Achas que exis i ia mui a esis ência à mudança? Como é que a emp esa i ia lida com es a si uação? Acho que no início i ia p ecisa de imenso apoio po se uma coisa no a. A adap ação ambém depende ia do obje i o da implemen ação, mas se ia bas an e ú il. g) Conside ações Finais – Feedback 10. Que es suge i alguma melho ia pa a o dashboa d que mos ei? Não, a in o mação pa ece-me bas an e cla a e o ganizada. A pa e da u ilização da e amen a em si ambém me pa ece bas an e in ui i a. 11. Se pudesses esumi um bene ício de uma possí el implemen ação de um da awa ehouse qual se ia? Nós i emos o lançamen o de um no o p odu o à ce ca de um ano e meio e se ia in e essan e pe cebe a e olução dele. Apesa de eu nes e momen o o consegui aze se calha com es e ipo de isualizações se ia mais ácil Se o da Emp esa: Cibe segu ança Ca go: Di e o Come cial Obje i o da En e is a: Com mais de 10 anos de expe iência na á ea do Business In elligence. a) U ilização: 1. Achas que em u ilidade p á ica na decisão es a égica ou de dia a dia? Sim, sem dú ida! b) Rele ância e Necessidade de um da awa ehouse: 2. Qual a ua opinião sob e a implemen ação de um da awa ehouse numa emp esa? Achas que pode aumen a a compe i i idade ou bene icia de ce a o ma a emp esa? A maio an agem que az pa a a emp esa é o ac o de e os dados cen alizados, de uma o ma incon es á el e com os de idos acessos es i os a quem ealmen e pode edi a ou só e os dados. A implemen ação de um da awa ehouse numa emp esa pode começa de á ias o mas e com obje i os di e en es. É possí el inicia es a abo dagem pela pa e adminis a i a e i ab angendo o es o da emp esa aos poucos em ez de abo da um p oje o mui o g ande inicialmen e. T az an agem compe i i a po que se p essupõe que quando os dados icam disponí eis a á ias