O Que é Business Intelligence?

O termo Business Intelligence, abreviado por BI (lê-se "bí-ái"), engloba soluções de tecnologia destinadas a auxiliar a criação e o refinamento das estratégias e táticas de uma empresa. Não existe software de BI, mas sim solução de BI, que é montada com softwares, especializados ou não, e conhecimento do negócio.

No mercado de TI há uma confusão muito grande sobre o que é (e o que não é) BI. Ninguém tem uma resposta mais certa, nem há um instituto de BI, como há para o CMMI e o PMP. Então, toda e qualquer definição de BI presta-se a um propósito e embute o viés de quem a redigiu. A própria definição do parágrafo anterior é alvo de debates. Se você não concorda com ela, no espírito de uma wiki, não a substitua por outra. Ao invés, insira a sua abaixo e deixe que a comunidade conheça todas as visões.

Quase nada em BI é consensual, mas existe uma grande divisão: a visão comercial e a visão acadêmica.

Visão Comercial de BI

Para uma empresa que vive de vender software e serviços de TI, BI será aquilo que faz com que seu produto se encaixe em sua definição. Ou seja, se você vender um software de workflow e quiser promovê-lo como BI, vai dizer provavelmente que BI é "a criação e comunicação eficaz e eficiente do conhecimento através da empresa, para executar as estratégias e táticas corporativas".

Sem ir tão longe quanto dizer que workflow é BI (há quem diga isso - estude um pouco do site http://spagobi.eng.it), a principal visão comercial trata armazenamento (bancos de dados) e visualização como BI. Apesar de serem mesmo parte de uma solução, essas visões forçam o ponto de vista do software como o produto de BI, e não o ponto de vista de solução.

Empresas que ajudaram a construir esse campo, por outro lado, esforçam-se por esconder o software e expor apenas a "solução". Aliás, o termo BI ficou tão massacrado por empresas oportunistas que os fornecedores do BI autêntico lutam constantemente para manter o termo mais puro. O último movimento nesse sentido foi a cunhagem do termo BA (lê-se "bí-êi"), de Business Analytics, que nada mais é que o conceito de BI original (análises de dados geram respostas de negócios), mas com outro nome.

Visão Acadêmica de BI

Acadêmicos ganham seu sustento pensando sobre as coisas. Sem entrar em juízos de valor, lembre-se da piada: havia cinco macacos em um galho. Três decidiram pular. Quantos ficaram? Resposta: cinco - aqueles três apenas decidiram, mas não fizeram. A visão acadêmica vai em um caminho semelhante: há muita produção teórica, muitos modelos, muitas correntes, propostas, estudos, teses, etc. Mas o volume de idéias realmente usados para mudar a vida das empresas é muito pequeno comparado com o volume de idéias criadas.

Dito isto, a visão acadêmica centra-se na criação de modelos e ferramentas que suportam soluções de BI, sua performance e automação. Não existem estudos sobre soluções de BI, e isso ocorre simplesmente porque toda solução de BI depende do conhecimento do negócio, que torna cada caso um caso. São raros os pesquisadores que sabem como funciona uma cadeia varejista e se interessam por BI a ponto de propor uma solução para os problemas típicos desse ramo. Por outro lado, todo dia aparece um novo modelo de dados para DW, mais um engine OLAP, outros métodos de otimização de bancos de dados, algoritmos de KD ou Machine Learning são publicados e são feitos uma infinidade de estudos sobre modelos dos mais variados.

Algumas vezes certas idéias são criadas e marketeadas (i.e., vendidas comercialmente) por pesquisadores, trazendo aquele conhecimento para as empresas, que é quem precisa de BI. Mas maioria pára nos congressos de cada assunto. Há muitas boas idéias na academia, mas a ponte que as leva para as empresas é muito estreita.

Um campo especialmente rico para BI, em universidades, é a Estatística e outras ciências, como Economia e Sociologia: muitos métodos de BI usam e abusam de estatística, modelos matemáticos e conhecimento geopolítico, e a presença de membros dessas disciplinas na sua equipe é muito importante. Em casos como Data Mining, chega a ser imprescindível. A contribuição de setores como Ciência da Computação e Engenharias é relativamente menor, pois geralmente restringem-se aos softwares (e se alimentam das idéias dos mesmos especialistas que você vai se alimentar).

Concluindo, se você precisa de BI na sua empresa (ou acredita que precisa), uma universidade pode ser uma ótima fonte de conhecimento, mas não deve ser a única e nem a primeira. Pesquisadores estão comprometidos com pesquisas, não com o crescimento do seu negócio (e o consequente aumento de faturamento, de empregos, etc.).

Solução de BI

O que é uma solução? Óbvio: é algo que resolve um problema. E em BI, o que uma solução?

Imagine que você é o dono de um banco (bancos e empresas de varejo são ótimos para dar exemplos de BI). Graças à sua grande visão como empresário, a vida têm sido boa com sua empresa: ela está crescendo, com novas agências sendo abertas, mais empregados sendo contratados, o volume de produtos e serviços sendo vendidos só aumenta. Mas você tem um dilema muito grande pela frente:

• Em primeiro lugar, a empresa cresceu além do que uma só pessoa (você, o gênio dos negócios) pode gerenciar e você precisa depender cada vez mais de outras pessoas para tomar decisões difícies;
• segundo: uma rápida olhada nos balanços anuais da sua empresa e de outras mostra que a sua velocidade de crescimento está caindo. Porque isso está acontecendo? São os concorrentes crescendo? É sua equipe que ficou relapsa? Ou o mercado mudou?

Esse dilema obriga você a enfrentar vários problemas, ao mesmo tempo, e sem ninguém a quem recorrer. Ou quase ninguém: outras empresas já enfrentaram situações semelhantes e encontraram respostas. Ao aprender com essas empresas, você percebe que a solução está dentro de sua própria casa: os dados que são gerados diariamente respondem muitas dessas perguntas, basta saber como destrinchá-los.

Uma Solução de BI é um conjunto de softwares amarrados com um conhecimento de negócio específico, que respondem certas perguntas.

Por exemplo, porque a velocidade de abertura de novas contas está caindo, se há cada vez mais agências? Uma solução de BI que pode responder essa pergunta é composta por:

• Um armazém de dados (data warehouse ou DW) que reúna todos os dados, de todas as operações, de todas as agências do banco, e de todos os outros setores da empresa.
• Uma ferramenta para explorar e visualizar esses dados.
• Um time de pessoas com espírito investigativo (quase científico) e que conheça bem o negócio do banco, seu mercado e seus concorrentes.

Vamos dizer que esse time consegue cruzar as informações sobre os novos clientes e relacioná-los a quem abriu a conta. Eles poderiam acabar descobrindo que as promoções e novas contratações colocou gente inexperiente na linha de frente e que os melhores vendedores (gerentes de abertura de contas) estão em outras funções. Pronto: treinar essas novas pessoas pode aliviar esse problema. Como efeito colateral, cria-se outra solução de BI:

• O mesmo armazém de dados (data warehouse ou DW) que reúna todos os dados, de todas as operações, de todas as agências do banco, e de todos os outros setores da empresa.
• Uma ferramenta para emitir relatórios a partir do DW.
• Um time de profissionais de banco de dados para criar relatórios

Essa outra equipe transforma as conclusões do primeiro time em relatórios periódicos, que permitem acompanhar a evolução dos vendedores e detectar quem precisa de treinamento.

Esse processo repete-se, indo sempre além, descobrindo mais sobre a própria empresa e alterando seu dia-a-dia.

A título de taxonomia de BI, as soluções acima são OLAP (a primeira) e Query & Reporting (a segunda). Outras, famosas, são CRM (Customer Relationship Management), EIS (Executive Information System), BSC (Balanced Scorecard), CS (Credit Scoring), SCM (Supply Chain Management).

Data Mining é um nome de moda, mas é uma disciplina (e não um software) que é usada para compor uma solução. Por exemplo, das citadas acima, CRM, SCM e CS usam Data Mining, mas Q&R, OLAP, BSC e EIS não.

Repare que não existe apenas software: o propósito, o objetivo do software é sempre transformar dados em conhecimento (ou informação) e sempre depende da interferência de pessoas. Não existe solução de BI automática (muitos acadêmicos discordam disso).

Finalmente, é importante reforçar: toda e qualquer definição em BI é discutível. Portanto, a primeira providência de quem se propõe adotar BI é fechar um entendimento com sua equipe e só então buscar como implementar BI na empresa. Caso essa etapa de amadurecimento das pessoas da empresa não seja superada, o risco de correr em círculos ou não se chegar a lugar nenhum cresce muito.