BI TendMerBI Aula 03

8/18/2019 BI TendMerBI Aula 03

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Pós-Graduação

Bus iness In tel l igenceTendências de Mercadode Business Intelligence

Aula 03Gestão de Desempenho dos Negóciosusando BI


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Case Toyota

O problema: – A Toyota Motor Sales USA (toyota.com) é a distribuidora norte-

americana de carros e caminhões fabricados pelo Toyota;

– A empresa compra os carros da fábrica no Japão e em outro

países, e os vende a concessionárias da Toyota em todos osEstados Unidos;

– Custo médio de manter um veículo durante o trânsito, em umpátio é de US$ 8/dia (leva-se em média entre 9 e 10 dias emtrânsito, totalizando um gasto entre US$ 72 e US$ 80 por carro

– para 2 milhões de carros por ano, o custo era de US$ 144 – US$ 160 milhões anuais – custo totalmente ALTO;

– 1990 enfrenta-se problemas na sua cadeia de suprimentos,nas suas operações e nos custos de manter os carros no“pátio”;


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Case Toyota

O problema: – Incapacidade de entregar os carros às concessionárias –

CLIENTES INSATISFEITOS – compra de carros nasconcorrentes – HONDA que em 2003 e 2004, os carroshíbridos começaram a ser fabricados e a competição com aHonda se intensificou;

– Toneladas de relatórios não tinham objetivo claro – a gerêncianão era capaz de utilizar esses dados e relatóriosestrategicamente;

– Os departamentos internos não conseguiam compartilharinformações ou faziam isso muito lentamente;

– Relatórios acionáveis eram produzidos muito tarde;

– Geravam-se relatórios sobrepostos – dados imprecisos;


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Case Toyota

O problema: – A gestão era incapaz de tomar decisões a tempo – não estava

segura de quais dados eram válidos;

– O gerenciamento do TLS (Toyota Logistic Services) exige um

controle do estoque de carros, rastreamento e gestão dacadeia de suprimentos precisos a fim de garantir que os carroscertos sejam entregues às concessionárias corretas em tempohábil – tudo era realizado manualmente (agendamento eprocessos), conduzidos com informações incorretas;

(Exemplo: se uma pessoa cometesse um erro na entrada dedados quando um navio aportava, esse erro perduraria portoda a cadeia de suprimentos) - nesse ponto a gerênciaanalisava dados que indicavam que os navios nunca haviamatracado semanas depois que eles já estavam no porto;


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Case Toyota

O problema: – O departamento de TI não era capaz de responder às

necessidades cada vez maiores do negócio;

– CIO demitido!!! E agora???


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Case Toyota

A solução: – Primeiro ponto claro: um data warehouse era necessário;

– Eram necessárias ferramentas de software para processar,extrair e manipular os dados;

– Uma solução de inteligência de negócios (BI) era necessária; – Só que tudo não é maravilha: depois de uma experiência

malsucedida de BI (conceito certo com fornecedores desoftware errados), em 2000 a Toyota mudou para umatecnologia melhor – Utilizou-se de um data warehouse Oracle

e uma plataforma de inteligência de negócio da Hyperion – umnovo sistema foi criado;


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Case Toyota

A solução: – Novo recurso de dashboard da Hyperion permitia aos

executivos examinar visualmente pontos de acesso nas suasunidades de negócio e investigar mais detalhadamente paraidentificar os problemas EXATOS e suas CAUSAS;

– Traffic Lights (diferentes cores, exemplo, vermelho paraperigo) fazia com que o gerente pudesse, em tempor real, porexemplo, ver quando o ritmo da entrega está desacelerando eIMEDIATAMENTE localizar as fontes dos problemas e até

mesmo, AVALIAR hipotéticas soluções potenciais.


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Case Toyota

Resultados: – No prazo de alguns dias, o sistema começou a fornecer

resultados surpreendentes (o sistema ajudou a descobrir que aToyota era cobrada duas vezes por uma remessa específicavia transporte ferroviário (um erro de US$ 800.000);

– A Toyota norte-americana conseguiu aumentar o volume decarros que ela gerenciava em 40% entre 2001 e 2005,enquanto a força de trabalho crescia em apenas 3%;

– O tempo em trânsito foi reduzido em mais de 5%;

– O sucesso do TLS com seu BI se espalhou por toda a Toyotanorte-americana e então para toda a empresa;


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Case Toyota

A solução: – O antigo gerente de TLS (hoje responsável pela divisão de

serviços ao cliente), utiliza painéis de controle, ou dashboards,no seu escritório, assim como todos os diretores financeiros eexecutivos por toda a Toyota (por exemplo, para melhorgerenciar despesas, compras, etc.);

– Ficou claro também que, quanto mais pessoas utilizavam asferramentas de análise de dados, mais lucros a Toyota podiater;

– Sistema atualizado em 2003 e 2005, com novas ferramentasadicionadas conforme a demanda;

– Com esses e outros benefícios do sistema, ajudaram a matriz,a alcançar as maiores margens de lucro na indústriaautomobilística;


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Case Toyota

A solução: – Com esses resultados, sua fatia de mercado aumentou

consistentemente até a crise global de 2008. Mas isso à tornouadaptativa, e 2010 a Toyota começa a produzir robôs queauxiliam os consumidores (por exemplo, robôs de serviço paraidosos) – acreditando que há uma ótima oportunidade aí(empresa apostando na nova tecnologia – gatilho – HypeCycle);

– Por um estudo independente pela IDC Inc., indica que a

Toyota alcançou um retorno sobre o investimento eminteligência de negócios de 506% (o retorno médio sobreinvestimento para as outras 43 empresas da Fortune 500 queparticiparam do estudo foi de 112%).


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Case Toyota

Barbara Cooper, Toyota Group Vice President and Chief Information Officer,

Information Systems, Toyota Motor Sales U.S.A.

2006 sales: $179.02 billion


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Características do Sistema daToyota Baseava-se em:

– Excesso de dados desorientadores que estavam repletos de

erros e nos quais não era possível confiar; – Concorrência forte na indústria automobilística, principalmente

a Honda;

– Problemas de comunicação e de coordenação ao longo dacadeia de suprimentos;

– Incapacidade dos departamentos de compartilhar dados deuma maneira oportuna;

– Incapacidade da gerência de obter as informações que elaprecisava para a tomada de decisão.


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Características do Sistema daToyota

Os sistemas incluíam:

– Um data warehouse com dados históricos;

– Ferramentas para conduzir análise e manipulação de dados; – Uma visualização da interface com o usuário (um painel de

controle, ou dashboard ), destinado principalmente à altagerência.


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Maximizando Desempenho

O SUCESSO DE UMA ORGANIZAÇÃO ÉAVALIADO POR MEIO DE RESULTADOS.

OS RESULTADOS DEVEM SER MEDIDOS POR MEIODE UM CONJUNTO DE INDICADORES QUE AVALIEMO DESEMPENHO DO NEGÓCIO.


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VISÃO E

ESTRATÉGIA

DIMENSÃOFINANCEIRA

DIMENSÃO DE

PROCESSOS

DIMENSÃO DE

APRENDIZADO E

CRESCIMENTO

CLIENTES

BSC

LUCROS CUSTODE

OPORTUNIDADE

EVA

EVA

Planejamento

Formatação dabase de

indicadores

Medições

Formação derelatórios edistribuição

G e r e n c i a m e n t o

D i v u l g a ç ã o

Escopo do KPI

PLANILHA EXCEL

AVALIANDO DESEMPENHO

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Balance ScorecardA grande idéia

Medir o desempenho para acompanhar e ajustar a estratégia denegócios

O Balance Scorecard torna visível as consequências financeiras

agregadas de medidas não financeiras que geram sucessofinanceiro de longo prazo:

O que é importante para nossos acionistas? Como os clientes nos percebem? Quais processos internos podem agregar valor? Somos inovadores e estamos prontos para o futuro?


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Balance Scorecard

Quando dever ser usado:

Perspectiva financeira : Análise dos resultados positivosatravés da estratégia da empresa, sua implementação eexecução

Perspectiva do cliente: Análise dos custos e lucro brutoscom esforços relativos à serviço e satisfação do cliente

Perspectiva do processo interno: Análise de satisfação daempresa através da preparação e administração deprocessos de negócio

Perspectiva de aprendizado e crescimento: Análise dodesenvolvimento e retenção de recursos humanos,conhecimento e sistemas


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Balance ScorecardQuando deve ser usado


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Análise Final

Impacto mais equilibrado de índices não-financeiros

Balance Scorecard


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EVA – valor econômico agregadoA grande idéia

É uma medida de desempenho financeiro destinada amostrar o verdadeiro lucro econômico de uma empresa.

É apropriada a ser usada para: Estabelecer metas Avaliar desempenho Definir bônus Comunicar-se com investidores Fazer orçamento de capital Avaliações

Focaliza a medição tanto de valor quanto de desempenhoLucro Líquido

EVA = Operacional depois dos impostos[ Capital x O Custo do Capital ]

(NOPAT)


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Medição Acompanhe o EVA

mês a mês

CulturaCrie

comprometimentoem toda a empresa

com o EVA

MotivaçãoOfereça

recompensas paraos aumentos no

EVA

Administração

Incorpore o EVAno processo de

tomada dedecisões

Quando deve ser usado:

Deve ser dada atenção especial à quatro áreas para uma aplicaçãobem-sucedida: Medição

Administração Motivação Estado de espírito

EVA – valor econômico agregado


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Análise Final:

Um dos principais problemas da tentativa de calcular o custoverdadeiro do capital é que você precisa decidir quais

anomalias devem ser incluídas no cálculo

Estimular os gerentes a se libertar do seu estado de espíritoatual e pensar lateralmente pode acarretar granderealizações

Deve ser visto não como uma camisa-de-força, mas comouma lista de itens para consideração

EVA – valor econômico agregado


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Fluxo de Dados Corporativos

RDBMS / datawarehouse

Spreadsheetapplication

Mainframes /OLTP

Textfiles

SQLreportingapplications


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Demanda de Informações

Growing gap

Source: Gartner Group


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Transformação de Dados

Transaction processing

Cleansing / normalization

Relational warehouse

SQL reporting

Exploration / analysis

Data

Informação


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Existe mercado?


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O que é Business Intelligence?

Definição: “Business Intelligenceé o resultado da análise de dadoscoletados e transformados em informaçõesque irá embasar decisões”.

SERRA, Laércio.

BUSINESS INTELLIGENCE


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Ao analisar os dados históricos e atuais, situaçõese desempenhos, os tomadores de decisão obtêmvaliosos ins ights para que eles possam tomardecisões mais inteligentes e melhores. O processo

de Inteligência de Negócio (Business Intelligence),baseia-se na transformação dos dados eminformações, depois em decisões e, por fim, emações.

O que é Business Intelligence?


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BUSINESS INTELLIGENCE

DADOS

CONHECIMENTO

INTELIGÊNCIA

Permite registrar o evento

Permite dar respostas ao evento

Permite antecipar o evento

INFORMAÇÃO


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ETL

ETL (Extração, Carga eTransformação dos

DadosFront-end (acessodo usuário)

Query/Relatórios

Análise OLAP

Análise estatísticas

PrevisõesData MiningBSC

FONTE DEDADOS

DadosExternos

ERP´s

OutrosBancos

deDados

Consulta

Consulta

Consulta

Extração

Extração

Extração

PopulaçãoReplicaçãoRecuperação



Data Warehouse

(Repositório dedados)

Data Mart2

Data Mart1

Data Mart3

ARQUITETURA DE SISTEMA DE BI

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de todos tipos

provenientes dediversas fontes

arquivados dediversos modos

oriundos dediversos meios

FONTES DE DADOS

FONTE DE DADOS

http://images.google.com.br/imgres?imgurl=www.infosoftglobal.com/images/bi_large.gif&imgrefurl=http://www.infosoftglobal.com/bi/&h=160&w=140&prev=/images%3Fq%3DBUSINESS%2BINTELLIGENCE%26svnum%3D10%26hl%3Dpt-BR%26lr%3D%26ie%3DUTF-8%26sa%3DG


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ETL (EXTRAÇÃO,TRANSFORMAÇÃO E CARGA)

12 cm

1,0

4,5 polegadas

450 mm

2 pés

SQL Server

Oracle

AccessTexto

m,f

mas,fem

masculino, feminino

Diversas fontes

ETL

ETL

ETL

Transformando

cm

SQL Server

M F

Padronizando


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DATA WAREHOUSE

Finanças

Estoque Vendas

TécnicoDATA MART

Data warehouse

departamental

DATA WAREHOUSECorporativo


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HOLDING

INDUSTRIAL

NEGÓCIOS

FINANÇAS

ENERGIA

HOLDING

ETL

DATA WAREHOUSE

Data Mart

Data Mart

Data Mart

Data Mart

OLAP

Data Mining

ACESSO DO USUÁRIO

INDICADORES COMUNS

LUCRO – RENTABILIDADEFLUXO DE CAIXA

INDICADORES ESPECÍFICOS

CLIENTES – FORNECEDORESCANAIS DECOMERCIALIZAÇÃO

INDICADORESDE

DESEMPENHO

BSC

EVA

KPI

EXCEL


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CONCLUSÃO

PLANO ESTRATÉGICODA INFORMAÇÃO

PLANO ESTRATÉGICODOS NEGÓCIOS

O PLANO ESTRATÉGICO DE INFORMAÇÃO TEM QUEESTAR EM SINCRONIA COM O PLANO ESTRATÉGICO DOSNEGÓCIOS, PARA QUE A EMPRESA OTIMIZE SUAGESTÃO.


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" ....Uma base de dados, por maior queseja, não é informação. Ela é minériode informação. Para que a matéria-

prima se transforme em informação, ela precisa ser organizada para uma tarefa,dirigida para desempenho específico,aplicada a uma decisão....” - Peter F.

Drucker


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Pós-Graduação

Bus iness In tel l igence

Prof. Gustavo [email protected]

Obrigado!
mailto:[email protected]:[email protected]

Date post:	07-Jul-2018
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