No Nível Estratégico, encontram-se os Sistemas de Apoio à Decisão (SAD), que Laudon e Laudon (2001) classifica também como sistemas de apoio aos executivos (ESS –Executive Support Systems). A principal característica destes sistemas é sua capacidade de atender decisões não estruturadas, como projeção e / ou simulação de cenários. Estes sistemas utilizam ferramentas avançadas que permitem a compactação e reordenação dos dados de modo a se transformarem em informações que ajudam a administração sênior a enfocar assuntos estratégicos do negócio.
Os ESS fornecem uma resposta prática aos executivos que acessam a riqueza de informações disponíveis em seus sistemas de computadores.
1.1 – O Business Intelligence
O termo “BI” foi popularizado em 1989 por Howard Dresner, do Gartner Group, e descreve um conjunto de conceitos e métodos utilizados para melhorar as tomadas de decisões de negócios usando uma base de fatos de um sistema de suporte.
Barbieri (2001,p.34) conceitua BI como a “utilização de variadas fontes de informação para se definir estratégias de competitividade nos negócios da empresa”. Ou seja, BI é o conjunto de estruturas e ferramentas que permitem o armazenamento, agrupamento e transformação dos dados, facilitando a informação para o tomador de decisões. A estrutura de armazenamento é denominada DataWarehouse (DW) e DataMarts (DM). As ferramentas são os softwares que permitem o recolhimento e apresentação dos dados, de forma resumida ou analítica.
A essência do BI está em definir regras e técnicas de formatação adequada para estas informações, transformando-as em depósitos estruturados de dados, que por sua vez serão compartilhados por toda a organização. (BARBIERI, 2001).
1.1.1 BI - Arquitetura
Um sistema BI é projetado seguindo as estruturas abaixo definidas (BARBIERI, 2001, p.48):
DATAWAREHOUSE (DW), DATAMARTS (DM) e OPERATION DATA STORE (ODS – Operação de Armazenamento de Dados): Compõe as estruturas especiais que armazenam as informações capazes de sustentar a camada de inteligência da empresa; O ODS pode ser entendido como um cadastro consolidador, uma ponte entre o legado e o DW, onde ficam mantidas as características de granularidade e estruturação dos sistemas consolidados.
FERRAMENTAS ETL (Extract, Transformation and Load – Extração, Transformação e Carga): São responsáveis pela transformação dos dados transacionais em informação corporativa. As ferramentas ETL realizam a coleta, limpeza, preparação e carga dos dados nos DW.
FERRAMENTAS DE OPERAÇÕES ESPECIAIS DE TRATAMENTO: São as ferramentas que possibilitam o manuseio dos dados, operadores dimensionais, possibilitando uma forma múltipla e combinada de análise. As principais ferramentas são o OLAP e DataMining.
1.1.1 Datawarehouse e Datamarts
Serra (2002, p.140) define DataWarehouse como um “banco de dados voltado para suporte à decisão de usuários finais, derivado de diversos outros bancos de dados operacionais”. A meta principal de um DW é a criação de uma visualização lógica única dos dados residentes de diversas aplicações dentro de um ambiente empresarial, coletados ao longo do tempo e usados para comparações, tendências e previsões, fornecendo aos usuários um modelo de trabalho único.
Data Warehouse é o processo de integração dos dados corporativos de uma empresa em um único repositório, a partir do qual os usuários finais podem facilmente executar consultas, gerar relatórios e fazer análises (GONÇALVES, 2003, p.11).
O conceito do DW foi originalmente lançado pela IBM como uma proposta de solução chamada Information Warehouse. O DW era a estrutura física, funcionando como um repositório que separava os dados operacionais para serem utilizados como sistemas de suporte à decisão dentro da organização. A idéia era o aproveitamento destes dados visando a melhoria da qualidade dos serviços e atendimento ao cliente, ajudando a companhia a avaliar as atividades emergentes do seu negócio (GONÇALVES,2003).
O aspecto mais relevante na criação de um DW é a garantia da qualidade dos dados. Serra (2002) complementa, citando que a definição bem desenhada do DW objetiva satisfazer as necessidades de análise de informações dos usuários, como monitorar e comparar as operações atuais com as passadas, podendo desta forma prever as situações futuras.