A seguir detalharemos uma prática comum da utilização de BI no varejo. Supomos que uma rede de supermercados, com lojas distribuídas em todo o território nacional, deseja efetuar uma análise percentual de ruptura (falta de produtos) de suas lojas para melhorar a gestão de compra de produtos. O alto índice de ruptura indica um provável problema de abastecimento na região, causando impactos negativos na imagem do negócio e prejudicando o volume de vendas. Primeiramente, é preciso saber se o problema é específico de uma determinada região ou loja, para posteriormente realizar a identificação dos itens que permanecem em ruptura por mais tempo. Para os itens que aparecem em ruptura no maior número de lojas, a empresa pode optar pela exclusão destes itens do sortimento, ou estudar uma forma de trabalhar com abastecimento centralizado. Executando-se algumas variações de Drills, pode-se analisar os percentuais de ruptura por região. A figura abaixo ilustra a visão da informação do topo da camada de nível estratégico
(Análise % da ruptura por Região / Loja Fonte: MicroStrategy )
Esta análise ainda pode ser feita utilizando-se os filtros de consulta, obtendo um maior detalhamento por setor, categoria de produtos, etc. Deste modo, o usuário poderia se concentrar apenas nas lojas com o maior percentual de rupturas e procurar entender o que ocorre de errado nessas lojas; Ao mesmo tempo, pode analisar outros dados para entender quais ações são executadas nas lojas que possuem menor índice de rupturas, e adotá-las como modelo a ser imitado por todas as outras.
Ao analisar um conjunto de dados de forma agregada, muitos detalhes permanecem invisíveis. A análise dimensional não só trata os dados agregados como projeções de um hiper-cubo, mas também possibilita “visualizar” o hiper-cubo de maneira integral.
(Agrupamento do % da ruptura por Região Fonte: MicroStrategy )
A análise multidimensional permite também que os dados possam ser manipulados pelo usuário de modo que as linhas se tornem colunas, ou vice-versa, revelando aspectos que não haviam sido percebidos antes.
(Visão detalhamento do produto / loja Fonte: MicroStrategy )
O detalhamento destas análises é executado através das operações OLAP, que lêem as tabelas onde ficam armazenadas estas informações dentro do DW e permite que os dados sejam explorados visualmente, como se a tabela estivesse sendo dobrada sobre si mesma. Neste exemplo, poderíamos ter uma rotação em que as rupturas passam a ter uma dimensão e as lojas passa a ser valores (exemplo: quantidade de lojas). A exploração continua através do Drill down e Drill up de acordo com o nível de detalhamento solicitado pelo usuário.
Conforme visto anteriormente, a característica de Drills permite a visualização dos relatórios na tela sem necessariamente ter que imprimi-los. O usuário tem liberdade de examinar as informações de diversas maneiras e, ao final, pode imprimir e até mesmo salvar as visões mais importantes para uma futura consulta