Business Intelligence: BI interna

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As ferramentas de Business Intelligence podem, sim, ajudá-lo a tomar as decisões comerciais corretas, mas você já tem muita potência de BI em um aplicativo bem conhecido.

Brien Posey

A Business intelligence (BI) é um daqueles jargões corporativos que tem um significado diferente para cada pessoa. Uma definição de BI que parece fazer sentido é o processo de organizar e analisar dados existentes de uma forma que ajude na tomada de decisões comerciais mais bem-informadas.

Se levarmos isso em conta, a BI verdadeira sempre foi uma espécie de sonho impossível. Até pouco tempo, era totalmente impossível para o usuário médio extrair dados de várias fontes e analisar esses dados de forma significativa. A verdadeira BI sempre envolveu aplicativos caros que usam consultas complexas para exibir dados em elaboradas exibições de dashboard.

Nos últimos anos, no entanto, a Microsoft tem tentado tornar a BI mais acessível para o usuário médio. Na verdade, existem inúmeros recursos de BI incorporados às versões mais recentes do SQL Server, do SharePoint e do Microsoft Office. O Microsoft Excel é encontrado nas áreas de trabalho de quase todos os usuários e ele é uma das principais ferramentas que você pode usar para analisar dados com facilidade.

Uma versão da verdade

Se a BI tem tudo a ver com a análise de dados, é razoável dizer que as informações apresentadas pelo software de BI serão tão confiáveis quanto os dados analisados. Infelizmente, muitas organizações têm um problema com dados inconsistentes, embora elas talvez nem tenham consciência do problema.

Muitas empresas usam vários bancos de dados, cada um com sua própria cópia de informações de contatos de clientes, sendo que alguns dos quais podem estar desatualizados. Sempre que esses dados redundantes residem em vários locais autônomos (não replicados), há uma grande chance de que eles se tornem, eventualmente, inconsistentes. Essas imprecisões talvez nem estejam limitadas a um único banco de dados. Pode haver dados imprecisos espalhados por todas as fontes de dados de uma organização.

Então, como se pode administrar esse problema? Antes que uma organização possa usar a BI com confiança, ela deve garantir a precisão dos dados. A melhor maneira de se conseguir isso é com uma “única versão da verdade”. Em outras palavras, é melhor usar uma fonte de dados autoritativa para toda a sua análise de BI.

Uma das maneiras de se conseguir isso é com o SQL Server 2008 R2 Master Data Services. Com esses serviços, é possível designar certos dados como dados mestre. Os dados mestre geralmente consistem em dados relativamente estáticos, que antes eram armazenados em várias fontes. Em vez de manter cópias separadas dos mesmos dados em vários bancos de dados, todos os aplicativos controlados por bancos de dados extraem dados da mesma fonte mestre exclusiva. Por exemplo, em vez de ter uma cópia separada de informações de contatos de clientes em cada banco de dados, os aplicativos que usam informações de clientes podem ser configurados para extrair as informações dessa fonte mestre autoritativa exclusiva.

BI com o Excel

Muitos usuários empresariais já usam o Excel como sua principal ferramenta de análise de dados. A princípio, isso parece contraditório aos esforços para garantir a consistência de dados. Afinal de contas, se os dados de uma organização estiverem espalhados entre centenas de planilhas, é muito provável que haja inconsistências.

Existem, no entanto, mecanismos para importar dados do Excel para bancos de dados SQL, ponto em que alguns dos dados que antes existiam no Excel podem ser tratados como dados mestre, se necessário. Tão importante quanto isso é a capacidade de popular uma planilha do Excel com dados de um SQL Server. Dessa forma, os usuários podem analisar dados atualizados de uma única fonte autoritativa.

Antes, a vinculação de uma planilha do Excel a um banco de dados SQL era uma tarefa árdua. O processo muitas vezes envolvia a criação de aplicativos Visual Basic que abriam o banco de dados, extraíam os dados necessários e populavam uma planilha. Existem alguns bons exemplos desses aplicativos na página de Suporte da Microsoft. Hoje, é possível extrair dados do SQL Server para o Excel sem escrever nenhum código. O Excel 2010 tem um mecanismo interno para conexão a um banco de dados SQL (consulte a Figura 1).


Figura 1 O Excel 2010 tem recursos nativos para a importação de dados do SQL

A fim de extrair dados do SQL Server para o Excel 2010, você deve saber o nome do SQL Server, o nome do usuário e a senha da instância do SQL Server (se necessário). Você também precisa saber o nome do banco de dados que contém os dados necessários, além das tabelas específicas nas quais os dados são armazenados a fim de configurar a conexão corretamente. Há uma caixa de seleção específica que garante que a planilha seja mantida atualizada automaticamente com os dados mais recentes do SQL. Isso impede que ela se torne uma cópia estática.

Consequentemente, seus usuários empresariais provavelmente não serão capazes de configurar sozinhos a vinculação do Excel e do SQL Server. Embora possam faltar a eles o conhecimento ou as credenciais de segurança para criar uma planilha que faça interface diretamente com os dados do SQL Server, é importante lembrar que o objetivo final é o fornecimento da BI. Eles precisarão desse vínculo, portanto, o melhor procedimento aqui é criar uma planilha, ou um modelo de planilha, que seus usuários possam usar para a análise de dados a longo prazo.

Naturalmente, o Excel tem seus limites com a BI. Ele é limitado a um milhão de linhas de dados; os bancos de dados às vezes podem conter muito mais do que isso. Felizmente, a Microsoft oferece um complemento gratuito para o Excel que amplia seus recursos de BI. O PowerPivot permite que o Excel analise centenas de milhões de linhas de dados de várias fontes de dados díspares.

Ferramentas de BI do Excel

Agora que você está mais bem-equipado para garantir a consistência dos dados, vamos dar uma olhada em algumas das ferramentas do Excel para a análise de dados e o fornecimento da BI verdadeira:

Minigráficos

Um dos mais notáveis recursos de BI do Excel são os Minigráficos. Eles são, essencialmente, gráficos do Excel que cabem em uma única célula de uma planilha. Os Minigráficos são úteis porque podem transmitir muitas informações importantes em uma pequena quantidade de espaço (consulte a Figura 2).

A Figura 2 mostra uma planilha do Excel exibindo as vendas atuais de várias regiões. Os números de vendas por si próprios não transmitem muitas informações, na verdade. No entanto, verifique os Minigráficos à direita dos números de vendas. Eles refletem as tendências de vendas atuais para que você possa ver, rapidamente, como os números de vendas atuais se comparam aos dos meses anteriores.


Figura 2 Os Minigráficos são gráficos que cabem dentro de uma única célula

Você pode criar um Minigráfico clicando na célula em que deseja posicioná-lo. Depois, vá para a guia Inserir e clique no tipo de Minigráfico que deseja criar (Linha, Coluna ou Ganhos e perdas). Depois, basta dizer ao Excel que intervalo de datas usar, e ele criará automaticamente o Minigráfico.

Segmentações de dados

As Tabelas dinâmicas sempre foram um dos principais mecanismos de análise de dados do Excel. Por mais úteis que sejam, no entanto, não há como negar que alguns usuários têm problemas para compreender o conceito. Felizmente, a Microsoft introduziu uma nova ferramenta de BI, chamada Segmentação de dados, que foi projetada para tornar os dados das Tabelas dinâmicas mais fáceis de compreender. As Segmentações de dados são, essencialmente, uma interface do tipo apontar e clicar para as Tabelas dinâmicas.

Existem várias maneiras de determinar quem está vendendo o que para a Tailspin Toys, mas nenhuma é tão fácil e informativa quanto as segmentações de dados (consulte a Figura 3). Existe uma Tabela dinâmica baseada nos dados de vendas e duas segmentações de dados. As segmentações de dados foram criadas selecionando-se a Tabela dinâmica e, em seguida, escolhendo-se a opção Segmentação de dados na guia Inserir. Uma das segmentações de dados baseia-se nos dados de “Customer” (Cliente) e a outra nos dados de “Sold By” (Vendido por).


Figura 3 As segmentações de dados facilitam a análise dos dados corporativos

Clicar em Tailspin Toys dentro da Segmentação de dados Customer revelará, rapidamente, que Jane Doe e John Doe fizeram vendas para a Tailspin Toys. Qualquer um que não tenha feito uma venda (neste caso, Bob Smith) ficará acinzentado. A Tabela dinâmica está exibindo as vendas de Jane Doe, mas seria fácil também analisar as vendas de Jane e de John coletivamente, selecionando-se ambos os nomes.

Você também pode exibir as vendas coletivas de Bob selecionando o nome de Bob e os nomes de todos os clientes (consulte a Figura 4). Neste caso, a Tailspin Toys está acinzentada porque Bob não fez nenhuma venda para esse cliente.


Figura 4 As segmentações de dados podem classificar os dados com base em vários critérios

Como você pode ver, as segmentações de dados são poderosas ferramentas de classificação que fornecem informações corporativas importantes rapidamente. O melhor é que seriam necessários apenas 10 segundos para configurar as segmentações de dados mostradas nas Figuras 3 e 4, embora elas forneçam uma forma simples de interagir com os dados corporativos de uma forma significativa.

Ter dados precisos e consistentes e analisar corretamente esses dados é essencial para garantir a BI eficaz. Sua ferramenta de BI mais conveniente talvez já esteja em sua área de trabalho.

Brien Posey

Brien Poseyé um MVP e autor técnico freelance com milhares de artigos e dezenas de livros de sua autoria. Você pode visitar o site dele em brienposey.com.

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