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Pedro Manuel Ribeiro Salgado de Castro

Corporate Performance Management atravésda integração de Business Intelligence eBusiness Process Management

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Universidade do MinhoEscola de Engenharia

outubro de 2014

Dissertação de MestradoCiclo de Estudos Integrados Conducentes ao Grau deMestre em Engenharia e Gestão de Sistemas de Informação

Trabalho efetuado sob a orientação doProfessor Doutor Jorge Oliveira e Sá

Pedro Manuel Ribeiro Salgado de Castro

Corporate Performance Management atravésda integração de Business Intelligence eBusiness Process Management

Universidade do MinhoEscola de Engenharia

Agradecimentos i

AGRADECIMENTOS

A realização deste trabalho apenas foi possível com a contribuição e apoio de muitas

pessoas e entidades. Em particular gostaria de agradecer ao meu orientador, Professor Jorge

Oliveira e Sá, pela sua constante disponibilidade na orientação desta dissertação apesar da

distância geográfica que nos separou durante a maior parte deste último ano e que assim

impossibilitou de nos reunirmos pessoalmente com frequência. E também ao Professor Vasile

Manta e ao Professor Alexandru Archip, da Universidade Técnica “Gheorghe Asachi” de Iasi,

Roménia, que se mostraram sempre disponíveis em ajudar-me para a realização deste trabalho

durante o meu período de mobilidade Erasmus.

Quero também prestar um especial agradecimento aos meus pais, que sempre

acreditaram no meu sucesso enquanto estudante e sempre me apoiaram nas minhas decisões.

Um agradecimento especial também para a minha irmã Maria João, que me aturou ao longo

destes últimos 5 anos.

Ao meu primo António Manuel, que esteve sempre ao meu lado e me apoiou em tudo o

que eu fiz. Ao meu primo João Manuel que sempre me ajudou no início do meu percurso

académico. Também um agradecimento especial para a minha madrinha académica Sara Veiga,

que desde cedo perspetivou o meu sucesso académico.

Aos meus colegas de curso Ricardo Andrade, João Oliveira, José Ferreira, Paulo Soares,

César Martins, Tiago Silva, João Costa, Simão Machado, João Vilaça, João Pedro Silva, Tiago

Dias, Tiago Martins entre os demais colegas de curso, que me acompanharam ao longo dos

últimos 5 anos, e que sem eles não era possível a conclusão do curso.

A todos os meus amigos Erasmus da família “T8” que nunca compreenderam o porquê,

de eu ter estudado durante o meu período de mobilidade. Um agradecimento especial então

para o Kaan Civici, Salvatore Alonge, Giuseppe La Porta, Alessandro Bellopede, Salvatore

Lombardi, Antonio Pio Angeloro, Antonio Pinello, Fernando Alonso, Javi Giron, Barış Tatlıdil,

Renato Guerrieri, César Fernandez, Ricardo Santos, Flávio Amorim, Flávio Gomes e David Rocha.

Também a todo o staff do ESN Iasi que sempre me acarinhou durante este último ano, com

especial agradecimento para a Delia Maria, Andreea Leonte, Sandrina Dascelescu, Mirela Luca,

Catalina Marusac, Catalina Ioana e Claudia Bejan.

https://www.facebook.com/tatlidilbaris?fref=photo

Agradecimentos ii

Por fim a todos os meus amigos das “Taipas”, com um especial destaque ao Rafael

Magalhães, Carlos Martins, Carlos Silva, Tiago Brás, Tiago Dória, André Rebelo, Bruno

Rodrigues, José Marques, Laura Lamosa, Sabrina Oliveira, Fátima Silva, Filipa Ribeiro, Lúcia

Fertuzinhos, Tiago Freitas, João Macedo, Alberto Fernandes, Bruno Moreira, José Guimarães e

Daniel Afonso que estiveram sempre ao meu lado.

Se me esqueci de alguém em especial peço imensa desculpa.

Resumo iii

RESUMO

Corporate Performance Management através da integração de Business

Intelligence e Business Process Management

Atualmente as organizações estão cada vez mais orientadas aos processos, começando

assim a implementar soluções de Business Process Management para dar melhor suporte a

toda a informação gerada pelos seus processos. Também soluções de Business Intelligence

foram sendo instaladas nas organizações, para ajudar os gestores na tomada de melhores

decisões. O Business Intelligence e o Business Process Management foram iniciativas iniciadas

em separado, que não tiveram a apropriada coordenação para suportar o alinhamento entre

visão estratégica e a operacional da organização. O Corporate Performance Management pode

ser a resposta para esta lacuna, uma vez que têm como principal objetivo a convergência e a

integração de vários conceitos e tecnologias presentes hoje em dia nas organizações. Desta

forma, o alinhamento entre os níveis estratégicos e operacionais da organização pode tornar-se

possível.

Os objetivos principais para esta dissertação consistem na compreensão de toda a

temática em volta do Corporate Performance Management, uma vez que é um conceito ainda

pouco explorado pela comunidade académica. A realização de um artefacto tecnológico vai

permitir também explicar, se é possível obter o alinhamento entre o Business Process

Management e o Business Intelligence, de acordo com os requisitos do Corporate Performance

Management. Para a realização desta investigação, foi adotada a metodologia das experiências

laboratoriais, porque revelou-se ser a mais adequada de acordo com os objetivos estipulados

para a dissertação.

Palavras chave: Business Intelligence, Business Process Management, Corporate Performance

Management;

Abstract v

ABSTRACT

Business Performance Management through integration of Business

Intelligence and Business Process Management

Currently the organizations are becoming more Processes-oriented, thus beginning to

implement solutions for Business Process Management to give better support to all information

generated by their processes. Also Business Intelligence solutions have been installed in

organizations to help managers in making better decisions. Business Intelligence and Business

Process Management were initiatives initiated separately, that didn´t had the appropriate

coordination to support the alignment between strategic and operational vision of the

organization. The Corporate Performance Management can be the answer to this gap, once they

have as main objective the convergence and integration of various concepts and technologies

present today in organizations. This way, the alignment between the strategic and operational

levels of the organization can become possible.

The main objectives for this dissertation consist in understanding all the topics around the

Corporate Performance Management, since it is a concept still unexplored by the academic

community. The realization of a technological artifact will also allow to explain, it is possible to

obtain the alignment between Business Processes Management and Business Intelligence, in

accordance with the requirements of Corporate Performance Management. For conducting this

research, we adopted the methodology of laboratory experiments, because it proved to be the

most appropriate according to the goals established for the dissertation.

Keywords: Business Intelligence, Business Process Management, Corporate Performance

Management;

Índice vii

ÍNDICE

Agradecimentos .......................................................................................................................... i

Resumo .................................................................................................................................... iii

Abstract ..................................................................................................................................... v

Índice ...................................................................................................................................... vii

Índice de Figuras ...................................................................................................................... xi

Índice de Tabelas .................................................................................................................... xiii

Siglas ...................................................................................................................................... xv

Capítulo 1 – Introdução ............................................................................................................ 1

1.1 Enquadramento ............................................................................................................. 1

1.2 Questão de Investigação ................................................................................................. 2

1.3 Organização do documento ............................................................................................ 2

Capítulo 2 – Revisão da Literatura ............................................................................................ 3

2.1 Definições Relevantes ..................................................................................................... 3

2.1.1 Business Activity Monitoring .................................................................................... 3

2.1.2 Business Intelligence ............................................................................................... 3

2.1.3 Business Process .................................................................................................... 4

2.1.4 Business Process Management ............................................................................... 4

2.1.5 Corporate Performance Management ...................................................................... 5

2.1.6 Data Warehouse...................................................................................................... 5

2.1.7 Service-oriented Architecture ................................................................................... 6

2.2 Corporate Performance Management ............................................................................. 6

2.2.1 Abordagem ao CPM ................................................................................................ 6

2.2.2 CPM Framework ..................................................................................................... 9

2.2.2.1 Benefícios do CPM ............................................................................................. 12

2.2.2.2 Barreiras ao CPM ............................................................................................... 12

Índice viii

2.2.3 Arquitetura CPM ................................................................................................... 13

2.2.4 CPM Versus BI ...................................................................................................... 16

2.3 Outros conceitos associados ao CPM ............................................................................ 18

2.3.1 Performance Management .................................................................................... 18

2.3.2 Process Performance Management ....................................................................... 18

2.3.3 Performance Measurement ................................................................................... 18

2.3.3.1 Key Performance Indicators ............................................................................... 19

2.3.4 Real-time analytics e BAM ..................................................................................... 20

2.3.5 Service-oriented Architecture/Enterprise Application Integration ............................. 22

2.3.6 Business Process Automation................................................................................ 22

2.3.7 Outras abordagens sobre um BI Melhorado ........................................................... 23

2.4 Notas Finais ................................................................................................................. 24

Capítulo 3 - Objetivos da dissertação e resultados esperados ................................................... 27

Capítulo 4 – Abordagem Metodológica .................................................................................... 29

4.1 Definição de experiência laboratorial ............................................................................. 29

4.2 Vantagens e Desvantagens ........................................................................................... 29

4.3 Explicação da escolha .................................................................................................. 29

Capítulo 5 – Descrição do Estudo ........................................................................................... 31

5.1 Descrição da experiência laboratorial efetuada .............................................................. 31

5.2 Identificação da Estratégia de Negócio .......................................................................... 34

5.2 Modelação do Processo de Negócio .............................................................................. 37

5.4 Execução do Processo de Negócio ................................................................................ 39

5.5 Modelo Multidimensional .............................................................................................. 40

5.5.1 Escolher o processo de negócio............................................................................. 41

5.5.2 Granularidade do Processo de Negócio .................................................................. 41

5.5.3 Identificar as dimensões ........................................................................................ 41

Índice ix

5.5.4 Identificar os factos ............................................................................................... 42

5.6 Carregamento do Modelo ............................................................................................. 44

5.7 Interpretação do Modelo de Dados ............................................................................... 45

5.8 Criação de Dashboards ................................................................................................ 45

Capítulo 6 – Resultados .......................................................................................................... 47

6.1 Análise à Solução de CPM criada .................................................................................. 47

6.2 Caso de Exemplo ......................................................................................................... 50

6.3 Análise de negócio complementar ................................................................................ 54

6.4 Conclusões .................................................................................................................. 54

Capítulo 7 – Discussão dos Resultados ................................................................................... 55

7.1 Discussão dos Objetivos ............................................................................................... 55

7.2 Discussão dos Resultado Esperados ............................................................................. 56

Capítulo 8 – Conclusões ......................................................................................................... 59

8.1 Contributos .................................................................................................................. 59

8.2 Limitações ................................................................................................................... 59

8.3 Trabalho Futuro............................................................................................................ 59

8.4 Considerações Finais.................................................................................................... 60

Anexos ................................................................................................................................... 61

Índice de Figuras .................................................................................................................... 61

Índice de Tabelas ................................................................................................................... 63

Anexo A .............................................................................................................................. 64

Anexo B ............................................................................................................................. 65

Anexo C ............................................................................................................................. 69

Anexo D ............................................................................................................................. 80

Anexo E .............................................................................................................................. 81

Anexo F .............................................................................................................................. 84

Índice x

Anexo G ............................................................................................................................. 88

Anexo H ............................................................................................................................. 96

Anexo I ............................................................................................................................. 104

Referências Bibliográficas ..................................................................................................... 109

Índice de Figuras xi

ÍNDICE DE FIGURAS

Ilustração 1 - Convergência de Tecnologias suporte para um CPM Integrado [Melchert et al,

2004] ....................................................................................................................................... 7

Ilustração 2 - A pirâmide CPM [Rokoel et al, 2009] ................................................................... 8

Ilustração 3 - O ciclo-fechado na Abordagem CPM [Golfarelli et al, 2004]................................... 9

Ilustração 4 - A framework CPM [Eckerson, 2004]................................................................... 10

Ilustração 5 - BI Tradicional versus BI para o CPM adaptado de, [Eckerson, 2004] .................. 16

Ilustração 6 - Valor da redução do tempo de ação (action time) [Hackathorn, 2002] ................ 21

Ilustração 7 - As três camadas de uma ferramenta de BI [Azvine et al, 2006] .......................... 24

Ilustração 8 - Visão geral do planeamento seguida durante o caso de estudo ........................... 33

Ilustração 9 - Visão geral da estratégia de negócio ................................................................... 36

Ilustração 10 - Processo de Negócio "Fabricar Produção" em BPMN ....................................... 38

Ilustração 11 - Dimensões associadas ao processo de negócio "Produção" ............................. 43

Ilustração 12 - Visão estática da solução de CPM criada, adaptada de [Melchert et al, 2004] ... 49

Ilustração 13 - Arquitetura de KPI da User Story ...................................................................... 50

Ilustração 14 - Os três estados possíveis de um semáforo ....................................................... 52

Ilustração 15 - Estado do KPI do nível estratégico .................................................................... 52

Ilustração 16 - Estado dos KPI’s do nível do processo ............................................................. 53

Ilustração 17 - Estado do KPI “Índice de tempo de produção” nas 4 etapas de produção ........ 53

Ilustração 18 - Estado do KPI “Índice de peças defeituosas produzidas” nas 4 etapas de

produção ................................................................................................................................ 53

Índice de Tabelas xiii

ÍNDICE DE TABELAS

Tabela 1 - Descrição das Dimensões ....................................................................................... 42

Tabela 2 - Descrição da tabela de factos "Produção" ............................................................... 43

Siglas xv

SIGLAS

Neste documento podem ser encontrados diversos termos específicos à área de

conhecimento em estudo e pela elevada frequência com que aparecem ao longo desde

documento, justifica-se por isso a utilização de acrónimos, aos quais são apresentados na

seguinte lista de siglas:

BAM Business Activity Monitoring

BI Business Intelligence

BPM Business Process Management

CPM Corporate Performance Management

DW Data Warehouse

EAI Enterprise Application integration

KPI Key Performance Indicator

PM Performance Management

PPM Process Performance Management

SI Sistemas de Informação

SOA Service-Oriented Architecture

Capitulo 1 - Introdução

CAPÍTULO 1 – INTRODUÇÃO

1.1 Enquadramento

No século XXI, as organizações têm enfrentando alterações ambientais caracterizadas

por fronteiras organizacionais indistintas e a um ritmo de mudança acelerado. Como resultado,

as organizações precisam de infraestruturas apropriadas para a tomada de decisão, a fim de

enfrentar tais desafios [Seufert e Schiefer, 2005].

As organizações nos últimos anos começaram a obter bons resultados muito devido à

orientação aos processos de negócio, abordagem, iniciada por autores como Hammer e Champy

[1993], Davenport [1993], entre outros, que iniciaram estes trabalhos com o objetivo de

redesenhar as organizações em torno dos processos de negócios. Desta forma, foram iniciadas

iniciativas de Business Process Management (BPM), sendo instalados sistemas BPM e também

soluções de Business Intelligence (BI) para ajudarem as organizações a gerirem melhor o seu

desempenho e tomarem as melhores decisões para o negócio [Melchert et al, 2004].

Contudo, Melchert et al [2004] refere que BI e BPM foram iniciativas iniciadas em

separado e que não tiveram a coordenação necessária para suportar o alinhamento entre a visão

estratégica e operacional da organização.

O mesmo autor refere que o grande desafio atual é saber como pode ser realizada a

convergência entre os processos de negócio e o BI, para desta forma iniciar-se o suporte

adequado para um integrado Corporate Performance Management (CPM) [Melchert et al, 2004].

É importante também referir a confusão existente entre os especialistas da área, sobre o

que chamar a esta nova temática, pois existem diferentes acrónimos. O grupo META (Gartner

group) e o IDC (International Data Corporation) usam o termo Business Performance

Management (BPM), já o grupo Gartner prefere Corporate Performance Management (CPM) e há

ainda outros que preferem o termo Enterprise Performance Management (EPM). Para aumentar

a confusão, o acrónimo BPM também é sinónimo de Business Process Management, termo

também relacionado, mas de diferente disciplina [Eckerson, 2004]. Ao longo deste documento

será usado o termo Corporate Performance Management em detrimento dos outros dois.

Capitulo 1 - Introdução

1.2 Questão de Investigação

No âmbito do problema descrito, verifica-se que as iniciativas de BPM e BI ocorreram

separadamente nas organizações com objetivos e intervenientes distintos. Como resultado, o

alinhamento entre a visão estratégica e operacional de uma organização fica difícil de ser

atingido.

Desta forma, com a realização desta dissertação pretende-se ver respondida à seguinte

questão de investigação, será que é possível efetuar uma iniciativa BI e BPM em conjunto de

forma a se poder obter um Corporate Performance Management?

1.3 Organização do documento

É enunciado em seguida a estrutura dos capítulos do presente documento.

O primeiro capítulo apresenta um breve enquadramento da dissertação, a questão de

investigação a responder e a organização de todo o documento.

O segundo capítulo apresenta o resultado da revisão da literatura efetuada sobre os

principais conceitos afetos ao tema.

O terceiro capítulo enumera os objetivos da dissertação bem como os resultados

esperados.

O quarto capítulo descreve a abordagem metodológica que foi utilizada ao longo desta

investigação.

O quinto capítulo apresenta a descrição de todo o estudo efetuado.

O sexto capítulo apresenta os principais resultados do estudo efetuado.

O sétimo capítulo apresenta as principais conclusões sobre os resultados obtidos.

O oitavo e o último apresenta as conclusões finais sobre a investigação efetuada.

Capitulo 2 – Revisão da Literatura 3

CAPÍTULO 2 – REVISÃO DA LITERATURA

Corporate Performance Management (CPM) é o principal conceito deste trabalho, que se

relaciona com outros dois importantes conceitos, como o Business Process Management (BPM)

e o Business Intelligence (BI). Ao longo deste capítulo estes três conceitos serão explorados e

também relacionados com outras metodologias, conceitos e tecnologias inseparáveis aos

mesmos.

2.1 Definições Relevantes

Esta secção contém várias definições sobre todos os conceitos relevantes para este

projeto, incluindo a do próprio Corporate Performance Management (CPM). Esta secção é

importante para contextualizar o leitor sobre toda esta temática. Os termos definidos foram

colocados por ordem alfabética.

2.1.1 Business Activity Monitoring

O termo Business Activity Monitoring (BAM) foi primeiramente definido pelo grupo

Gartner como sendo um conceito que consiste no fornecimento de acesso em tempo real aos

indicadores de desempenho críticos do negócio para melhorar a rapidez e a eficácia das

operações de negócio [McCoy et al, 2001].

2.1.2 Business Intelligence

O termo BI foi usado por Luhn [1958] que definiu inteligência como a capacidade para

apreender as inter-relações dos factos apresentados de tal forma a orientar uma ação em

direção a um objetivo desejado. Dresner pertencente ao grupo Gartner, em 1989, inventou e

promoveu uma definição de BI como um termo genérico para descrever conceitos e métodos

para melhorar a tomada de decisão do negócio através de sistemas de apoio baseados em

factos [Power, 2007].

BI pode ser definido, como sendo o processo de transformação de dados em

informação e depois em conhecimento [Golfarelli et al, 2004]. O conhecimento é tipicamente


obtido através das necessidades dos clientes, decisões dos clientes, processos, competidores,

condições na indústria, e sobre as gerais tendências económicas, tecnológicas e culturais

[Golfarelli et al, 2004].

Para Weber et al [1999], Grothe e Gentsch [2000] o termo BI retrata um processo

analítico que transforma dados internos e externos em informação sobre capacidades, posições

de mercado, atividades e objetivos que uma organização deve seguir de forma a manter-se

competitiva.

De acordo com Turban et al [2005], BI representa uma ampla categoria de aplicações e

tecnologias para recolher, armazenar, analisar e fornecer acesso a dados de modo a ajudar os

utilizadores de uma organização a tomar melhores decisões.

O termo BI também associou-se a outros conceitos associados à parte analítica dos

dados como o Online Analytical processing (OLAP), Querying e Reporting, ou Data Mining, sendo

que este último pode fornecer diferentes métodos para uma flexível análise dos dados do

negócio que são fornecidos através de um ponto central de dados [Chamoni e Gluchowski,

2004].

2.1.3 Business Process

Um processo de negócio é uma coleção de atividades que tomam partida de uma ou mais

entradas e que depois cria uma saída que é de valor para o cliente. [Hammer e Champy’s,

1993].

Para [Johansson et al,1993] um processo de negócio é um conjunto de atividades ligadas

que obtêm uma entrada e transformam-na de modo a criar uma saída. Idealmente esta

transformação que ocorre nos processos deveria adicionar valor à entrada e criar uma saída,

que é mais efetiva e fácil de usar para o recetor, quer a montante ou a jusante.

Um processo de negócio identifica um conjunto relacionado de tarefas lógicas a realizar,

de forma a alcançar os objetivos definidos [Golfarelli et al, 2004].

2.1.4 Business Process Management

BPM refere-se a todas as atividades relacionadas com a gestão e melhoria dos

processos de negócio. [Schmelzer, 2006]


De acordo com Bloomberg Schmelzer [2006], BPM refere-se a uma tecnologia que pode

facilitar as organizações a ganhar maior visibilidade e controlo no longo prazo, com processos

que se estendem numa ampla gama de sistemas e pessoas em uma ou mais organizações.

BPM é entendido como uma abordagem sistemática, com uma gestão focada no cliente,

no intuito de continuamente, analisar, melhorar e controlar as fundamentais atividades

operacionais de uma organização com a ajuda de equipas multifuncionais e das capacidades

dos seus funcionários [Bucher et al, 2009 apud Bucher e Winter, 2006; Zairi, 1997; Lee e Dale,

1998].

BPM abrange um conjunto de métodos, técnicas, e ferramentas para modelação,

execução e análise dos processos de negócio de uma organização [Weske, 2007].

2.1.5 Corporate Performance Management

CPM pode ser definido como sendo um conjunto de processos que ajudam as

organizações a otimizar o desempenho de negócio encorajando assim a efetividade dos

processos bem como o uso eficiente dos recursos financeiros, humanos e materiais [Golfarelli et

al, 2004].

Para [Eckerson, 2004], CPM é uma série de processos e aplicações desenhadas para

otimizar a execução da estratégia de negócio.

CPM é usado como um agregador de conceitos para metodologias, métricas, processos

e sistemas usados para monitorizar e gerir a performance do negócio numa organização

[Gartner Inc.].

2.1.6 Data Warehouse

Um Data Warehouse (DW) é uma cópia dos dados de transações especificamente

estruturados para consulta e análise [Kimball, 1998].

[Inmon, 2005] define Data Warehouse como uma coleção integrada de registos

informacionais orientados a um tema, não voláteis e variantes no tempo de forma a suportar o

processo de decisões da gestão.


2.1.7 Service-oriented Architecture

Service-oriented Architecture (SOA) não é uma arquitetura concreta, é algo que pode

levar a chegar a uma arquitetura concreta. Pode-se portanto considerar um estilo, paradigma,

conceito, perspetiva, filosofia, ou uma representação. SOA também, não é considerada uma

ferramenta concreta ou framework que se pode comprar, mas sim uma abordagem, uma

maneira de pensar, que pode chegar a uma arquitetura de software concreta [Josuttis, 2007].

SOA é uma abordagem arquitetónica para alinhar processos e software [OMG, 2007];

[Stutz e Aier, 2007].

2.2 Corporate Performance Management

2.2.1 Abordagem ao CPM

Com a orientação ao processo a ganhar importância, a necessidade de gerir eficazmente

e controlar os processos de negócio torna-se de grande importância, resultando em novas

exigências para o apoio à decisão [Seufert e Schiefer, 2005]. Recolher e reconciliar todos os

dados operacionais relacionados com os processos de negócio, permite a medição do

desempenho dos processos e ajuda a identificar oportunidades para a melhoria dos mesmos

[Seufert e Schiefer, 2005]. Como as decisões de gestão exigem a integração de informação

relevante para a decisão, os dados operacionais de diferentes aplicações têm de ser recolhidos,

integrados e preparados para análise. Isto é essencialmente alcançado, pela utilização das

tradicionais ferramentas DW e BI [Seufert e Schiefer, 2005 apud Williams e Williams, 2003].

Deste modo, Melchert et al [2004] identificou três tendências tecnológicas de suporte que

podem convergir com o BI, o Business Process Modeling e o EAI, de maneira a promover uma

solução CPM, tais como o Business Process Automation (BPA), Real-time Analytics e o Process

Performance Management (PPM) como pode ser visualizado na ilustração 1.


Ilustração 1 - Convergência de Tecnologias suporte para um CPM Integrado [Melchert et al,

2004]

Antes de mais, é importante referir que uma estrutura organizacional é uma hierarquia

de divisões, que visa definir as suas tarefas e responsabilidades, e é normalmente organizada

em três níveis diferentes [Golfarelli et al, 2004]:

Nível estratégico é onde se decide a estratégia global da organização;

Nível Tático é normalmente composto por várias divisões, cada uma controlando uma

série de atividades;

Nível Operacional é onde são realizadas as principais atividades da organização;

Dito isto, o conceito CPM como um todo é ilustrado na figura 2.

Assim, a parte de cima da pirâmide representa o nível estratégico da organização. Neste

nível os gestores da organização definem a estratégia de negócio, a missão, a visão e os

objetivos de negócio. A estratégia de negócio é sem dúvida nenhuma mais do que simples

conjuntos de objetivos. No entanto, a tentativa de partilha da estratégia organizacional aos seus

funcionários tem falhado muitas vezes nos últimos anos, sendo muitas vezes mal interpretada ou

simplesmente não transmitida [Golfarelli et al, 2004].

A estratégia define como os objetivos de negócio devem ser alcançados, por sua vez os

Critical Success Factors (CSF’s) definem os pré-requisitos para atingir estes mesmos objetivos.

Os KPI’s por sua vez definem como os objetivos devem ser medidos.

A ponte entre o nível estratégico e o nível operacional da organização é feito através dos

KPI’s. Neste nível, os KPI’s são apresentados por scorecards ou dashboards através de um

portal front-end web ou através de outra interface similar [Aho, 2010].


Ilustração 2 - A pirâmide CPM [Rokoel et al, 2009]

A parte de baixo da pirâmide (nível operacional) é a parte que abrange o BI. Esta parte

pode ser dividida em duas partes, front-end e o back-end BI, contendo respetivamente as

camadas de reporting e analysis e DW [Aho, 2010].

Resumindo, o CPM como conceito representa a implementação estratégica das soluções

de BI, deste modo o BI fornece a espinha dorsal para o mesmo e por outro lado o CPM

implementa o poder do BI, sendo os dois inseparáveis [Aho, 2010].

Dito isto, O CPM compreende 4 características principais [Melchert et al, 2004]:

Orientação ao Processo: O CPM é baseado na visão da organização orientada aos

processos de negócio;

Orientação aos objetivos e métricas: Claros objetivos de negócio têm de ser

derivados da estratégia e transformados em métricas, ambos para medir o

desempenho dos processos de negócio;

Suporte Metodológico: CPM entrega os processos e a infraestrutura tecnológica

necessária que pode ser utilizada para uma implementação mais apropriada para

cada tipo de organização;

Suporte das TI: CPM é suportado por um leque de ferramentas de software para

integração e análise para uma organização orientada aos processos;


De um ponto de vista tecnológico, o CPM representa um avanço do conceito de BI melhora-o

em duas direções [Melchert et al, 2004]:

CPM foi concebido para dar suporte às organizações orientadas a processos do que o

BI;

CPM ambiciona fornecer um suporte em ciclo-fechado que interliga a formulação

estratégica, desenho dos processos e sua execução com o BI;

A abordagem em ciclo-fechado é fulcral para a interligação entre o nível estratégico e o

operacional, como demonstra a ilustração 3.

Ilustração 3 - O ciclo-fechado na Abordagem CPM [Golfarelli et al, 2004]

Deste modo, o CPM como conceito é visto como uma oportunidade para alinhar as

operações com a estratégia organizacional sendo avaliado o seu progresso ao longo do tempo,

de acordo com os objetivos a alcançar [Frolick e Ariyachandra, 2006].

2.2.2 CPM Framework

A framework CPM é composta por quatro processos principais como mostra a ilustração

4. Estas quatro etapas são a base para a conceção, implementação e gestão do CPM [BPM

StandardsGroup, 2004]:


1. Criar Estratégia;

2. Planear;

3. Monitorizar e analisar;

4. Tomar ações corretivas;

Ilustração 4 - A framework CPM [Eckerson, 2004]

Portanto, as duas primeiras etapas representam a formulação da estratégia de negócio,

e as duas últimas etapas definem como modificar e executar a estratégia. Estes quatro principais

processos formam o chamado ciclo-fechado, que começa na captação da estratégia de negócio,

e que depois é estrategicamente traduzido em operações de negócio [Frolick e Ariyachandra,

2006]; [Eckerson, 2004].

Criar Estratégia

Nesta primeira etapa é onde se identifica o que a organização pretende alcançar. Esta

etapa resume-se, essencialmente, em cursos e reuniões com todos os funcionários da

organização para identificar a missão, a estratégia de negócio, identificação dos KPI’s

necessários para atingir a estratégia, e para gerar métricas para a medição do desempenho do

negócio ao longo do tempo [Frolick e Ariyachandra, 2006]; [Eckerson, 2004].


Planear

Na segunda etapa, é desenvolvido um programa de ação sobre a forma de como realizar

a estratégia definida anteriormente. Este passo permite que os gestores de diferentes unidades

funcionais da organização definam objetivos, projetos de desenho e desenvolvam orçamentos

para suportar a estratégia definida [Frolick e Ariyachandra, 2006].

Monitorizar e analisar

Nesta terceira etapa, é facilitada a constante monitorização dos resultados do

desempenho, confrontando-os com as métricas de referência (benchmarks) [Frolick e

Ariyachandra, 2006]. Deste modo, é fornecido a todos os níveis da organização uma

combinação de relatórios operacionais e estratégicos e também de estatísticas, para que seja

possível avaliar individualmente o desempenho de cada unidade de negócio [Frolick e

Ariyachandra, 2006]; [Eckerson, 2004]. Caso o desempenho for abaixo das expectativas, os

gestores podem tomar medidas ou alocar recursos adicionais para melhora-lo [Eckerson, 2004].

Os melhores sistemas CPM monitorizam proactivamente o desempenho, ou seja, em vez

de exigir aos utilizadores que olhem constantemente para os dashboards ou scorecards para

verem o que se se está a passar com o negócio, estes sistemas notificam ou alertam todos os

utilizadores relevantes quando algo está a ocorrer de errado [Eckerson, 2004].

Tomar ações corretivas

A última etapa consiste na oportuna tomada de ações adequadas para corrigir as

mudanças no desempenho do negócio descobertas durante a etapa anterior. As ferramentas de

BI desempenham um papel chave nesta fase, além de alertarem os utilizadores sobre potenciais

problemas, também fornecem aos utilizadores orientações e sugestões sobre como lidar com

situações problemáticas que possam surgir [Frolick e Ariyachandra, 2006]; [Eckerson, 2004].


2.2.2.1 Benefícios do CPM

As soluções de CPM preenchem a lacuna existente entre a estratégia e execução de

várias maneiras [Eckerson, 2004]:

Melhoram a comunicação: CPM oferece aos executivos um mecanismo eficaz

para comunicar a estratégia aos gestores e funcionários de todos os níveis

hierárquicos da organização através de modelos de planeamento e métricas de

desempenho vinculadas a metas e objetivos corporativos;

Melhoram a Colaboração: CPM também promove um intercâmbio bilateral de

ideias e informação, tanto verticalmente entre os níveis hierárquicos da organização

e horizontalmente entre departamentos e grupos que gerem uma atividade

partilhada;

Melhoram o controlo: CPM permite às equipas ajustar continuamente os planos

e corrigir ou melhorar as operações em tempo útil, fornecendo-lhes informação

atualizada sobre as condições do mercado e do estado dos processos operacionais;

Melhoram a coordenação: CPM melhora a coordenação entre as unidades de

negócio e grupos funcionais que de outra forma poderiam atuar de forma

independente;

Desta forma, quando corretamente implementados os benefícios do CPM são profusos e

difusos [Eckerson, 2004].

2.2.2.2 Barreiras ao CPM

As questões organizacionais, em particular, constituem os maiores perigos para

qualquer iniciativa de CPM [Hartlen, 2004]. A primeira barreira é a perceção por parte das

organizações de que as implementações de CPM são de base tecnológica. Conforme descrito na

framework CPM, um dos objetivos fundamentais é ligar a estratégia de negócio aos processos

organizacionais. Embora a tecnologia suporta o CPM, os processos de negócio devidamente

alinhados dirigem este processo [Frolick e Ariyachandra, 2006].

O segundo desafio é descontar o impacto da resistência organizacional. O CPM pode

mudar a poderosa estrutura existente na organização ao introduzir novos ou modificados


processos e sistemas, o que faz com que a informação seja mais transparente [Frolick e

Ariyachandra, 2006].

Em suma, o CPM é o elo de ligação entre estratégia e execução. A framework através

destas quatro etapas mobiliza todos os funcionários da organização na direção certa. Esta

framework permite à organização focar-se apenas nos processos principais que trazem

realmente valor para o negócio. Como resultado, a organização pode desprezar muitos

processos que meramente geram desnecessária atividade e que não contribuem para a “boa

saúde” e longa vida da organização [Frolick e Ariyachandra, 2006].

2.2.3 Arquitetura CPM

A ilustração 4 representa a proposta de Golfarelli et al [2004] sobre uma possível

arquitetura tecnológica para uma solução de CPM.

Ilustração 4 - Arquitetura completa para o CPM [Golfarelli et al, 2004]

Assim do lado esquerdo da ilustração acima é mostrada a clássica arquitetura do DW,

Bucher et al [2009] diz que na grande maioria dos casos, a informação analítica que é

necessária para suportar as decisões da gestão é extraída a partir do DW. Dito isto, toda esta


etapa começa no processo de “Extract, Transformation e Loading” (ETL), que tem como função

em primeiro lugar a extração de dados das fontes operacionais, depois em segundo lugar limpar,

transformar e integrar os mesmos num Operational Data Store (ODS), acabando finalmente

carregados no DW. Estes mesmos dados vão ser acedidos posteriormente por ferramentas do

tipo Online Analytical Processing (OLAP) e de reports [Golfarelli et al 2004]. Já do lado direito da

ilustração está representada uma possível arquitetura para o BAM, que é mais adequada para

monitorar processos operacionais críticos no tempo [Golfarelli et al 2004].

Para Golfarelli et al [2004] os componentes principais constituintes de uma solução BAM

são:

Right-Time Integrator (RTI): Esta componente integra dados em right-time

provenientes de bases de dados operacionais, DW, sistemas EAI e real-time data

streams;

Dynamic Data Store (DDS): é um repositório capaz de armazenar dados de

curta duração para recuperação rápida, de forma a suportar regras de inferência e

mineração de dados;

KPI Manager: é o que processa todos os indicadores necessários para preencher

os dashbords e reports necessários nos diferentes níveis da hierarquia;

Mining tools: estas ferramentas são capazes de extrair padrões relevantes do

Dynamic data stream;

Rule engine: este módulo monitoriza constantemente os eventos filtrados pelo RTI

que são detetados pelas mining tools, para entregar em tempo adequado os alertas

para os utilizadores;

Assim, o DW/BI e o BAM juntos implementam o chamado ciclo-fechado em que o CPM

é baseado [Golfarelli et al, 2004]:

Através do uso de ferramentas OLAP e de reports, a gestão de topo de uma

organização pode analisar as tendências do negócio a médio e longo prazo,

permitindo assim quantificar e efetivar a estratégia perseguida num espaço de

tempo reduzido, utilizando KPI’s e dashborads;

Os decisores do nível tático e operacional, por sua vez, usam outros KPI’s e

dashboards para rapidamente tomarem as melhores decisões de acordo com a

estratégia da organização;


Golfarelli et al [2004] sublinha que o BAM enfatiza a necessidade de redução do data

latency fornecendo uma ferramenta capaz de em right-time filtrar, limpar, transformar e integrar

dados relevantes provenientes de diferentes fontes de dados.

O mesmo autor também afirma que a construção do RTI para uma integração em tempo

real é um desafio interessante relacionado com o BAM. De acordo com o atual estado da

tecnologia, os candidatos mais promissores para este fim parecem ser os chamados sistemas

de EAI, que são capazes de fazer com que diferentes aplicações comuniquem umas com as

outras em tempo real, sobre um comum message bus, através de um mecanismo de

publicação/assinatura [Golfarelli et al, 2004].

Como se poderia esperar, os pontos fulcrais que emergem sobre o processo de desenho

de uma solução CPM diferem dos resultantes de uma arquitetura clássica do DW/BI [Golfarelli et

al, 2004]:

O significado exato de right-time depende muito do domínio específico para o

negócio. Se qualquer tipo de informação não poderá ser entregue em right-time

será inútil no contexto do CPM;

Uma arquitetura leve, baseada em KPI’s e regras de negócio é o mais desejável;

Os processos de negócio assumem um papel preponderante no CPM, ao contrário

no que acontece no DW/BI, onde estas soluções estão mais preocupadas com

integração de diferentes fontes de dados. Assim o desenho de um sistema CPM

exige a compreensão dos processos de negócio e suas relações, de forma a

descobrir indicadores e regras de negócio relevantes mas também para assegurar

uma efetiva e confiável entrega da informação;


2.2.4 CPM Versus BI

Embora muitas vezes os termos BI e CPM sejam confundidos como sinónimos, CPM é

distintamente diferente do BI. O BI representa assim a solução tecnológica que permite à

organização consolidar e alavancar as enormes quantidades de dados que dispõe, para melhorar

a tomada de decisão [Frolick e Ariyachandra, 2006 apud Clayton, 2005].

Considerando que o BI fornece a infraestrutura tecnológica e aplicações necessárias

para implementar o CPM, este último inclui o processo de negócio que utiliza o BI [Frolick e

Ariyachandra, 2006 apud Miranda, 2004].

A maioria das implementações de BI tem um âmbito restritamente limitado a um ou

mais departamentos ou áreas funcionais [Frolick e Ariyachandra, 2006 apud Kelly, 2005]. Deste

modo, o CPM tem um âmbito muito mais amplo, pois está focado na organização como um todo

[Frolick e Ariyachandra, 2006]. White [2005] diz que atualmente, o grande crescimento na

infraestrutura operacional e analítica do BI é o espaço pertencente ao CPM.

A ilustração 5 demonstra as maiores diferenças entre a abordagem tradicional do BI em

comparação com a nova abordagem do BI direcionado para o CPM.

Ilustração 5 - BI Tradicional versus BI para o CPM adaptado de, [Eckerson, 2004]

Para Golfarelli et al [2004] as principais características que diferenciam o CPM do BI

clássico baseado no DW são:

Utilizadores: Os utilizadores dos sistemas CPM tomam decisões no nível tático e

operacional da organização. Como é sabido, estes utilizadores têm visão limitada da

estratégia da organização, e só lidam com um subconjunto de indicadores

específicos para as funções que desempenham;


Tempo de entrega: As decisões devem ser tomadas o mais rapidamente possível

nos níveis inferiores do que em comparação com o nível estratégico, mas a rapidez

com que a informação chega é crucial. Supostamente os sistemas CPM estão aptos

para trabalhar tempo real, no entanto, podem também trabalhar em right-time

(tempo certo), significa assim que a informação deve ser a mais atualizada possível,

para poder ser utilizada para uma tomada de decisão efetiva;

Detalhe da informação e tempo de vida: A informação que circula nos

sistemas CPM normalmente é mais detalhada do que nos sistemas DW/BI. O

tempo de vida requerida pelos sistemas CPM é limitado, já que os utilizadores

precisam da informação unicamente para verificar o estado atual das suas tarefas;

Interface do utilizador: Os utilizadores CPM dos níveis táticos e operacionais,

certamente não terão tempo para utilizar ferramentas Online Analytical Processing

(OLAP), sendo portanto mais útil o acesso à informação através de dashboards e

reports para uma melhor visualização dos indicadores de negócio relevantes. Esta

informação pode chegar também através de alertas automáticos sobre

determinadas regras de negócio;

Como se torna evidente o DW cobre apenas parcialmente os requisitos do CPM.

Assim o DW é utilizado pela gestão de topo para compreender o estado da

organização e para a definição da sua estratégia, por outro lado, as novas técnicas

devem ser utilizadas pelos decisores dos níveis tácitos e operacionais, de forma a

absorverem melhor a estratégia organizacional com o intuito de tomarem as

melhores decisões nas suas tarefas;

Em suma, apesar de o BI oferecer as ferramentas necessárias para melhorar a tomada

de decisão dentro das organizações, no entanto não fornece os meios sistemáticos de

planeamento, monitorização, controlo e gestão da implementação dos objetivos estratégicos que

por sua vez estão no lado do CPM, que fornece assim o meio para combinar a estratégia de

negócio e estrutura tecnológica, com a pretensão de dirigir toda a organização no sentido de

alcançar os objetivos organizacionais comuns [Frolick e Ariyachandra, 2006].


2.3 Outros conceitos associados ao CPM

2.3.1 Performance Management

Performance Management (PM) pode ser definida simplesmente como a transição de

planos em resultados - execução e tem como principal objetivo o controlo do desempenho da

organização [Melchert et al, 2004]. De uma pura perspetiva de gestão, o PM consiste em 4

atividades principais [Melchert et al, 2004 apud Spangenberg, 1994], performance plannning,

taking action to control performance, performance management e performance rewarding. Como

outras teorias de gestão, o PM só pode ser bem-sucedido, se o plano estratégico estiver ligado

com o nível operacional [Melchert et al, 2004].

2.3.2 Process Performance Management

Com a crescente importância da orientação aos processos nas organizações, a

necessidade de controlar efetivamente todos os processos de negócio aumentou. Surgiu então o

Process Performance Management (PPM), que tem como objetivo principal medir o desempenho

dos processos de negócio e identificar as oportunidades de melhoria dos mesmos [Melchert et

al, 2004].

A ideia principal do PPM é controlar a execução dos processos de negócio através da

comparação de modelos de processo (to-be models) com os dados reunidos durante a execução

do processo (as-is models), com o intuito de identificar potenciais melhorias na execução dos

processos de negócio e para recomendar as modificações adequadas aos processos [Melchert et

al, 2004].

2.3.3 Performance Measurement

A medição de desempenho fornece um meio para avaliar o progresso de uma

organização na realização de seus objetivos [Frolick e Ariyachandra, 2006]. Deste modo, uma

organização pode avaliar quão bem estão as suas operações alinhadas com a estratégia de


negócio. Como resultado, este processo desempenha um papel crucial na tradução da estratégia

de negócio em resultados [Frolick e Ariyachandra, 2006].

Uma das melhores abordagens para identificar as métricas apropriadas é através do uso

da conhecida metodologia do Balanced Scorecard. Esta abordagem fornece uma framework

abrangente que traduz os objetivos estratégicos da organização num conjunto coerente de

medidas de desempenho [Frolick e Ariyachandra, 2006]. Kaplan e Norton [1992] expandiram a

visão existente sobre métricas de desempenho, que eram até então, principalmente financeiras,

em quatro perspetivas principais: (1) financeira (2), negócios internos, (3) clientes, e (4) a

inovação e aprendizagem [Frolick e Ariyachandra, 2006].

O mapeamento estratégico é também uma poderosa extensão da framework do

Balanced Scorecard, ajudando efetivamente as organizações a visualizar os objetivos

corporativos dentro das quatro perspetivas. Este processo cria mapas que definem como os

objetivos estratégicos se interagem para produzir os resultados pretendidos [Frolick e

Ariyachandra, 2006].

O mapeamento estratégico define e comunica de como a estratégia deve ser

desenvolvida e implementada dentro de uma organização. Descreve portanto como conectar os

objetivos estratégicos com as iniciativas operacionais [Frolick e Ariyachandra, 2006 apud Kaplan

e Norton, 2000].

Como resultado, é fornecida uma visão clara de como as atividades das unidades

individuais estão ligadas aos objetivos globais da organização. Assim, as métricas derivadas

através desta metodologia representam os Key Performance Indicators que estão vinculados aos

objetivos estratégicos [Frolick e Ariyachandra, 2006].

2.3.3.1 Key Performance Indicators

De acordo com Kaplan [2009] a medição do desempenho organizacional é feita através

do uso dos designados Key Performance Indicators (KPI’s), que são utilizados para quantificar os

objetivos de gestão. Estes indicadores refletem basicamente a forma como as organizações

estão a fazer, no que diz respeito a aspetos específicos do seu desempenho.

Um KPI é uma representação de um Critical Sucess Factor (CSF), que consiste numa

atividade fundamental para alcançar um determinado objetivo estratégico [Cokins, 2009].


Os KPI’s incentivam as organizações a olhar para além das tradicionais métricas

financeiras [Aho, 2010] e representam uma base essencial para as decisões de negócio que

estão a ser tomadas em contexto da execução de processos. Assim, os processos operacionais

fornecem o contexto para a análise de dados, interpretação da informação, por forma a serem

tomadas as decisões mais apropriadas [Bucher et al, 2009].

Um dos maiores desafios para que uma implementação de CPM seja bem- sucedida,

passa pela seleção das métricas adequadas para servirem como indicadores de desempenho ou

seja, definir os KPI’s [Frolick e Ariyachandra, 2006]; [Eckerson, 2004] e que o uso oportuno e

acionável dos mesmos torna-se essencial para o CPM [Frolick e Ariyachandra 2006].

2.3.4 Real-time analytics e BAM

A principal fraqueza das soluções de BI é que normalmente não trabalham com dados

em tempo real, e o seu principal fornecedor de dados, o DW, é só atualizado periodicamente

[Melchert et al, 2004 apud Bruckner et al, 2002]. Por esta razão o BI tem de ser melhorado no

sentido de um ciclo-fechado em tempo real [Seufert e Schiefer, 2005].

De acordo com Martin [2003], o processo de tomada de decisão em tempo real tornou-

se mais importante ao longo dos últimos tempos dentro das organizações, também os

vendedores de soluções BI tendem progressivamente a incorporar nas suas soluções,

mecanismos para integração dos dados em tempo real e de análise em tempo real. Martin

[2003] refere ainda que, estes fatores juntos levaram à convergência entre as soluções EAI e BI

de forma a poderem fornecer as chamadas funcionalidades “real-time analytics”.

Real-time analytics ambiciona reduzir o período de tempo entre a ocorrência de um

evento que requer uma apropriada ação por parte organização e o tempo de ação necessário até

finalmente ser realizada a ação [Melchert et al, 2004].

O tempo de ação (action time) compreende três componentes principais, como também

pode ser visualizado na ilustração 6:

Data latency é o tempo desde a ocorrência de um evento até que os dados são

armazenados e prontos para análise;

Analysis latency significa o intervalo de tempo em que os dados estão disponíveis para

análise e a informação é gerada;


Decision latency é o tempo que leva desde a entrega da informação até ser realizada

uma apropriada ação. Este tipo de latência depende principalmente do tempo que o decisor

necessita para decidir e implementar as decisões;

Ilustração 6 - Valor da redução do tempo de ação (action time) [Hackathorn, 2002]

De forma a reduzir o tempo de ação a latência tem de ser reduzida nestas três

componentes [Melchert et al, 2004].

No que diz respeito à área da Decision Latency novos avanços têm sido lançados no

sentido de ajudar o decisor a tomar as melhores decisões com a ajuda da tecnologia, sobretudo

avanços na área do BAM, onde se tenta melhorar a situação da automatização de certos

processos de decisão com a ajuda dos designados rule-based decision engines baseados na

análise em tempo real dos dados vindos da plataforma EAI, o decision engine verifica as regras

de negócio predefinidas e notifica as pessoas responsáveis ou outras ferramentas para conduzir

as ações necessárias [White, 2002].

Os principais passos para a implementação de um sistema BAM segundo [Kang e Han,

2008 apud Broda et al, 2006] consistem na definição da visão, determinação do modelo de

dados, construção dos fluxos de dados em tempo real, e a implantação de dashboards. Por

outro lado, os fatores críticos de sucesso são o desempenho, o acesso a dados heterogêneos e

usabilidade.

Em suma, o BAM é o elemento chave para que seja possível uma solução CPM em

tempo real alinhada com a estratégia de negócio.


2.3.5 Service-oriented Architecture/Enterprise Application Integration

Normalmente a arquitetura de um SI compreende um vasto número de aplicações

heterogéneas. A melhor forma para ultrapassar os problemas de integração entre diferentes

aplicações, resulta com a implementação de uma camada de middleware EAI, fornecendo-se

assim uma interface dedicada comum para a integração de toda a estrutura tecnológica

[Melchert et al, 2004 apud Johannesson e Perjous, 2001].

O EAI fornece uma solução popular para a integração de diferentes aplicações em tempo

real ou perto disso, sendo capaz e sem quaisquer problemas publicar qualquer tipo de

atualização de dados acessíveis por cada aplicação subscrita [Melchert et al, 2004 apud

Johannesson e Perjous, 2001].

Para permitir maior automatização na integração entre as aplicações, são fornecidos

serviços que podem servir de ponte para conectar mais facilmente módulos de software

independentes, através de interfaces padrão bem definidas [Melchert et al, 2004]. Esta

abordagem geralmente é chamada como Service-oriented Arquitecture (SOA) [Melchert et al,

2004 apud Natis e Schulte, 2003]. Normas como o Business Process Execution Language

(BPEL) para Web Services (BPEL4WS) [OASIS, 2003] podem servir de base para a verdadeira

integração de aplicações orientadas aos processos [Melchert et al, 2004].

Um Web Service pode ser definido como um sistema de software desenhado para

suportar uma interoperável interação máquina-a-máquina numa rede de computadores [Bucher

et al, 2009]. Um Web Service tem definido uma interface num formato máquina-processável que

normalmente é o Web Services Description Languages (WSDL). Quando outros sistemas

interagem com Web Services de uma maneira prescrita, estes usam mensagens Simple Object

Access Protocol (SOAP), que normalmente são transmitidas através do protocolo Hipertext

Transfer Protocol (HTTP) com uma serialização Extensible Markup Language (XML) em conjunto

com outros padrões WEB relacionados [Bucher et al, 2009 apud Booth et al, 2004].

2.3.6 Business Process Automation

De acordo com Melchert et al [2004] a crescente importância da orientação aos

processos de negócio nas organizações foi fomentada pelo uso de ferramentas de modelação de

processos durante os últimos anos. As organizações procuravam dar um suporte adequado aos


processos de negócio, para evitar discrepâncias entre documentação e a execução dos seus

processos. Formatos padrões como o Business Process Modeling Language (BPML) foram sendo

utilizados para facilitar a transferência da informação dos modelos dos processos e workflows

para ferramentas de software [Melchert et al, 2004].

Enquanto, que o EAI normalmente refere-se à integração a nível tecnológico, a

integração também necessita de ocorrer ao nível dos processos. Deste modo o alinhamento do

nível tecnológico com os processos resultou no chamado Business Process Automation (BPA).

Resultando assim num conjunto de serviços providenciados através de interfaces padrão

acessíveis através da camada de EAI, para acesso aos processos de negócio [Melchert et al,

2004].

2.3.7 Outras abordagens sobre um BI Melhorado

Bucher et al [2009] define Process-centric Business Intelligence, como todas as

capacidades do BI que são dedicadas à análise, bem como à transformação de dados relevantes

para o negócio, em informação analítica e que ao mesmo tempo, seja incorporada num

processo de negócio operacional.

Esta metodologia é portanto, utilizada para apoiar a tomada de decisão operacional no

contexto da execução do processo. Para atender a esta finalidade, dados e informação devem

ser fornecidos em tempo real ou, se não for o caso, pelo menos, perto disso [Bucher et al,

2009].

Real-time Business Intelligence de acordo com Azvine et al [2006] pode assumir

diferentes significados, principalmente dependendo da perceção do que representa realmente o

tempo real para um negócio. Dito isto, tempo real pode significar [Azvine et al, 2006]:

A exigência de obter latência zero, dentro de um processo;

Que um processo tenha acesso a informação sempre que é necessário;

Que um processo forneça informação sempre que seja requerida pela

administração;

A capacidade de obter KPI’s que se relacionam com a situação a decorrer no

momento e não apenas a uma situação histórica;


Com base nestas descrições, Real-time Business Intelligence (RTBI) fornece as mesmas

funcionalidades como as tradicionais ferramentas BI como pode ser visto na ilustração 7, mas

adicionalmente pode ser operado com dados extraídos oriundos de fontes de dados operacionais

com latência zero, proporcionando assim meios para propagar ações para os processos de

negócio em tempo real. Especificamente, o RTBI pode compreender [Azvine et al, 2006]:

Entrega de informação em tempo real;

Modelação de dados em tempo real;

Análise de dados em tempo real;

Ilustração 7 - As três camadas de uma ferramenta de BI [Azvine et al, 2006]

2.4 Notas Finais

Em geral, BI é um subconjunto do CPM, sendo que este último traz consigo novas áreas

e conceitos onde o tradicional BI é insuficiente. Ambos são necessários: o BI é mais adequado

para a transformação de dados em informação, enquanto o CPM fornece meios para a

combinação da estratégia de negócio e a infraestrutura tecnológica para unir toda a organização

no sentido de alcançar os objetivos organizacionais comuns [Cokins, 2009].

A combinação de diferentes facilidades de suporte das TI, como a modelação de

processos de negócio, o EAI e o BI, pode tornar possível dinamicamente, refletir mudanças ao

nível dos processos de negócio e no próprio SI. Esta combinação pode levar à convergência e

integração de diferentes estratégias, estruturas organizacionais, processos de negócio e do

próprio SI com o intuito de fazerem um suporte adequado ao CPM [Melchert et al, 2004].


De um modo geral, a revisão da literatura apresentada nesta secção, demonstra o

estado atual da investigação sobre o CPM. Todos os autores concordam que é estrategicamente

importante alinhar o BI com os processos de negócio podem assim trazer benefícios para as

organizações. Todos os autores concordam que as capacidades das soluções atuais de BI são

insuficientes, para responder efetivamente a um integrado CPM. Para isso, conceitos como o

real-time analytics, BAM e SOA/EAI podem ser os elementos chave para que uma solução BI

possa suportar o funcionamento com dados em tempo real. Desta forma, os gestores de todos

os níveis podem ter acesso a informação sobre os processos de negócio com mais rapidez e

precisão, com o intuito de tomarem melhores decisões no tempo certo.

Capitulo 3 – Objetivos da Dissertação e Resultados Esperados 27

CAPÍTULO 3 - OBJETIVOS DA DISSERTAÇÃO E RESULTADOS ESPERADOS

De acordo com a questão de investigação proposta anteriormente (ver secção 1.2), e

com a revisão da bibliografia apresentada, serão enunciados de seguida um conjunto de

objetivos/resultados esperados em que a dissertação se focará:

Realização de um artefacto tecnológico que pretende representar uma solução

baseada nas características do CPM;

Espera-se que o artefacto tecnológico seja capaz:

De demonstrar a capacidade de alinhar a informação do nível estratégico (Objetivos

e KPI’s) com a do nível operacional (processos), para promover um integrado CPM;

Integrar uma ferramenta de BI com um Business Process Management Suite

(BPMS), onde toda a informação sobre a execução dos processos (já previamente

definidos) seja enviada para um DW, no intuito de ser posteriormente analisada

através de uma perspetiva histórica e preditiva, através de funcionalidades BI;

Incorporar os conceitos de BAM e real-time analytics no artefacto, para que o

artefacto consiga trabalhar com dados em tempo real;

Disponibilizar informação adequada sobre o estado geral do negócio, no sentido de

suportar uma tomada de decisão em tempo útil;

Capítulo 4 – Abordagem Metodológica 29

CAPÍTULO 4 – ABORDAGEM METODOLÓGICA

4.1 Definição de experiência laboratorial

Geralmente as experiências laboratoriais envolvem o tomar de ações e a observação das

consequências dessas mesmas ações. Numa experiência laboratorial, o investigador controla as

variáveis independentes e mede os efeitos dessas variáveis independentes nas variáveis dependentes

[Siau e Rossi, 2011].

4.2 Vantagens e Desvantagens

As vantagens genéricas do desenvolvimento de experiências laboratoriais residem no

fato, de serem elas as possuidoras do grande poder de controlar a intervenção e a confusão das

variáveis em estudo [Siau e Rossi 2011].

Quanto às desvantagens da utilização das experiências, prendem-se sobretudo com a

artificialidade da própria experiência, o que pode ser considerada pela comunidade científica como

não representativa da realidade organizacional. [Siau e Rossi, 2011].

4.3 Explicação da escolha

A razão pela qual foi escolhida esta metodologia, deveu-se ao facto do autor poder

manipular todas as variáveis independentes (ex.: indicadores de desempenho, processos de

negócio, etc.) para o estudo pretendido, controlando assim as dependentes mais livremente,

tornando assim de simples resolução o caso de estudo. E por falar em simplicidade, Siau e Rossi

[2011] consideram este tipo de experiências por vezes simples de mais. Outro fator a apontar, é

o facto do desenvolvimento deste estudo estar associado ao âmbito académico, podendo assim

existir limitações de várias naturezas. A que mais influenciou foi a ausência prolongada do autor,

do país durante o período de realização do estudo, impossibilitando o mesmo, de conduzir este

estudo numa organização. No entanto, o desenvolvimento de uma experiência em laboratório

revelou-se adequada.

Capítulo 5 – Descrição do Estudo 31

CAPÍTULO 5 – DESCRIÇÃO DO ESTUDO

Nesta secção será feita a descrição do caso de estudo efetuado nesta dissertação. Este

caso de estudo foi baseado na elaboração de uma experiência laboratorial, que pretendeu

demonstrar a aplicabilidade de uma arquitetura baseada no CPM. Esta experiência laboratorial

seguiu um planeamento, que consistiu na elaboração de sete etapas fundamentais. Deste modo,

as secções seguintes deste capítulo correspondem à descrição mais pormenorizada de cada

uma delas.

A secção 5.1 corresponde ao enquadramento da experiência laboratorial realizada. Na

secção 5.2 é apresentada a estratégia de negócio identificada para a organização. Na secção 5.3

é apresentada a modelação do processo de negócio identificado. Na secção 5.4 é apresentada a

descrição da execução do processo de negócio. Na secção 5.5 é apresentado o modelo

multidimensional criado. Na secção 5.6 é apresentado o processo de carregamento do modelo

multidimensional, que corresponde ao processo de ETL. A secção 5.7 corresponde à

interpretação do modelo multidimensional criado, através do uso de cubos OLAP. A última

secção deste capítulo apresenta o processo de criação dos dashboards que foram utilizados para

análise de negócio.

Este estudo recorreu ao uso de uma ferramenta de Business Process Management Suite

(BPMS) para a modelação do processo de negócio e sua execução e também de ferramentas de

BI que foram utilizadas para a recolha e análise de indicadores de negócio, gerados pelo

processo de negócio executado. Todo este processo foi baseado segundo a revisão da literatura

efetuada.

5.1 Descrição da experiência laboratorial efetuada

Partindo de um dos objetivos da dissertação, que consistia na realização de um artefacto

tecnológico que pretendesse representar uma solução baseada nas características do CPM, a

questão que se colocou foi, por onde começar? Pela abordagem de BI? Pela de BPM? Pelas duas

ao mesmo tempo? Segundo a revisão bibliográfica efetuada, não foi encontrada nenhuma regra,

que explicitamente indica-se de que qual era a melhor forma de se fazer esta abordagem inicial

ao CPM, no intuito de se chegar a uma arquitetura concreta.


No entanto, como o âmbito deste estudo ficou associado a uma experiência laboratorial,

foi possível ter uma maior liberdade na escolha do planeamento das atividades que mais se

ajustavam para se alcançar a solução de CPM pretendida.

Assim, a arquitetura de etapas encontrada para o planeamento da realização deste

estudo está demonstrada na ilustração 8. Este planeamento consistiu num conjunto de sete

etapas base, sendo elas:

1. Identificação da Estratégia de Negócio;

2. Modelação do Processo de Negócio;

3. Execução do Processo de Negócio;

4. Modelação Multidimensional;

5. Carregamento do Modelo (Processo ETL);

6. Interpretação do Modelo (Cubos OLAP);

7. Criação de dashboards;


Ilustração 8 - Visão geral do planeamento seguida durante o caso de estudo


Após apresentado o planeamento, nas seguintes secções vão ser discutidas com maior

detalhe cada uma das etapas propostas.

5.2 Identificação da Estratégia de Negócio

A primeira etapa do planeamento seguido foi sem dúvida importante, pois influenciou

diretamente todas as etapas seguintes. A identificação da estratégica de negócio foi baseada na

revisão de literatura efetuada, nomeadamente a partir da pirâmide CPM (ver ilustração 2 -

secção 2.2.1) e também da primeira etapa da Framework CPM (ver ilustração 2 – secção 2.2.2).

No nível estratégico da organização é onde se define toda a estratégia de negócio, como

a missão e visão, e os objetivos de negócio e os KPI’s estratégicos. E foi precisamente a partir

desta formulação estratégica, que o caso de estudo começou.

Antes de tudo, procedeu-se em primeiro lugar à escolha da sector de negócio a estudar,

sendo que a escolha recaiu para a indústria das cutelarias, devido ao facto, da mesma já ter sido

estudada em anos anteriores do curso. De referir também, que não foi escolhida nenhuma

organização real para a identificação de toda esta informação, assim, todo este processo ficou

associado a uma empresa fictícia que atua no sector da indústria de cutelarias, nomeadamente

especializada nas áreas de produção e comercialização.

Escolhido o sector de Negócio, foi tempo de definir a missão, a visão da organização que

foram as seguintes:

Missão – Produzir e comercializar produtos de cutelarias com qualidade, requinte e

inovação;

Visão – Ser líder no mercado nacional e expandir-se no mercado internacional;

Depois de escolhida a missão e visão, foi tempo de escolher os objetivos estratégicos da

organização. Neste ponto, optou-se apenas pela escolha de um objetivo estratégico, sendo ele

pertencente à perspetiva dos clientes e mercados:

Clientes: Aumentar o número de clientes fidelizados;

Depois de encontrados os objetivos estratégicos, foi tempo deste ser decomposto em

objetivos mais concretos. Foram assim identificados os Critical Sucess Factors (CSF), que são os


fatores-críticos ou atividades necessárias para assegurar o sucesso do negócio. Deste modo,

foram encontrados dois CFS’s sendo eles:

1. Assegurar cumprimento dos prazos de entrega acordados com retalhistas;

2. Diminuir erros dos trabalhadores;

Depois de identificados os CFS’s, procedeu-se à identificação dos KPI’s. Os KPI’s aliados

a determinados objetivos, vão determinar o grau de sucesso dos CFS. Dito isto, foram

identificados dois KPI’s, que vão medir o desempenho dos dois CSF encontrados anteriormente,

sendo eles:

1.1 Índice de atrasos nas encomendas para retalhistas;

1.1 Índice de erros dos trabalhadores;

Depois de identificado o nível estratégico foi necessário descer de nível na hierarquia

organizacional, e identificar os processos de negócio e respetivos KPI’s operacionais que vão

alimentar os KPI’s estratégicos definidos anteriormente.

Visto que todos os indicadores estratégicos identificados estão diretamente relacionados

com o processo produtivo, deste modo o processo de negócio identificado foi o de “Fabricar

Produção”.

Desta forma, o processo de negócio tem de ser capaz de gerar o seguinte conjunto de

indicadores de negócio, normalmente chamados de Process Performance Indicators (PPI), sendo

eles os seguintes:

Quantidade de peças a produzir;

Quantidade de peças produzidas aprovadas;

Quantidade de peças produzidas com defeito;

Tempo de produção;

Tempo de produção planeado;

No entanto, para não existir qualquer lacuna entre o nível de estratégico e o nível

operacional (processos), faltou apenas a definição de mais um nível de indicadores de negócio

dentro do nível operacional. Estes KPI’s operacionais vão ser alimentados pelos PPI definidos

anteriormente. Assim os KPI’s identificados foram os seguintes:


1.1 Índice de tempo de produção desperdiçado;

2.1 Índice de peças defeituosas produzidas;

Deste modo, com a identificação desde nível de KPI’s, foi fechada a lacuna existente

entre a estratégia formulada e o nível dos processos. A utilização da visão top-down da

organização teve como objetivo principal isso mesmo, garantir o alinhamento destes dois níveis

hierárquicos apropriadamente. A ilustração 9 representa de seguida, todo o processo de

mapeamento estratégico efetuado nesta secção.

Ilustração 9 - Visão geral da estratégia de negócio


5.2 Modelação do Processo de Negócio

Assim depois de identificada a estratégia organizacional na secção anterior, o próximo

passo do planeamento previsto para esta experiência laboratorial consistiu na modelação do

processo de negócio.

Antes de mais, os processos de negócio podem ser categorizados em dois tipos,

primário ou secundário.

Dito isto, o Processo de Negócio (“Fabricar Produção”) foi considerado do tipo

secundário, pois não é transversal a outros processos de negócio dentro da organização. A

função principal deste processo é de fornecer suporte a outros processos primários.

O processo de negócio “Fabricar Produção” diz respeito ao processo de fabrico das

peças de cutelaria por parte da empresa. Inicia-se através de uma ordem de produção por parte

do Engenheiro, depois segue para aprovação por parte do diretor da empresa, caso a ordem de

produção seja aprovada, segue para produção efetiva. A produção de uma peça de cutelaria é

sujeita a quatro fases produtivas, sendo as atividades de Corte, Formatação, Polimento e

Estampagem as principais.

Descrito o processo de negócio, o próximo passo foi a modelação. Para o efeito foi

utilizado o ambiente BizAgi Process Modeler, que é destinado ao desenho de processos de

negócio do BPMS BizAgi Studio. A linguagem utilizada foi o Business Process Modeling and

Notation (BPMN). A ilustração 10 em baixo representada demonstra o resultado final do

processo de negócio “Fabricar Produção” modelado em BPMN.


Ilustração 10 - Processo de Negócio "Fabricar Produção" em BPMN

Descrição das Atividades:

1. O processo inicia-se com a atividade de criação do plano de produção. O

responsável por esta etapa é o Engenheiro. Esta atividade consiste na

elaboração da Ordem de Produção. Esta atividade é condicionada pelo

processo de negócio “Encomendas”;

2. Esta atividade consiste na aprovação do plano de produção criado. O

responsável é o diretor geral da empresa. Podem ocorrer dois cenários

possíveis, a aprovação ou a rejeição;

2.1 Caso o plano seja aprovado, a ordem de produção segue para o

encarregado de produção, para que este possa verificar os

requisitos da mesma;


2.2 Caso o plano seja recusado, o diretor da empresa aponta as razões

e depois volta novamente para o Engenheiro;

3. A produção efetiva começa na atividade de Corte, esta é primeira etapa do

processo produtivo. Todas as peças aprovadas seguem depois para a

próxima etapa;

4. A atividade de Formatação vai receber todas as peças aprovadas vindas da

etapa de Corte, para se iniciar também o seu processo produtivo. Todas as

peças aprovadas seguem depois para a próxima etapa;

5. A atividade de Polimento vai receber todas as peças aprovadas vindas da

etapa de Corte, para se iniciar também o seu processo produtivo. Todas as

peças aprovadas seguem depois para a próxima etapa;

6. A atividade de Estampagem vai receber todas as peças aprovadas vindas da

etapa de Corte, para iniciar também o seu processo produtivo. Visto que é a

última etapa, todas as peças aprovadas nesta etapa, são a quantidade final

de peças produzidas para a determinada ordem de produção;

5.4 Execução do Processo de Negócio

O processo de negócio modelado simula um processo produtivo típico de uma empresa

de Cutelarias. Assim de forma a simplificar o processo, todas as variáveis associadas à

simulação do processo, foram devidamente controladas, como é comum nas experiências

laboratoriais.

Como ponto fundamental a reter novamente, é que todos os dados gerados através da

simulação do processo de negócio foram fictícios.

Portanto foram assumidos os seguintes prossupostos, para processo de negócio

“Fabricar Produção” modelado:

Para simplificação do processo, uma ordem de produção, ficou apenas associada a

um tipo de talher e de faqueiro;

Cada ordem de Produção ficou também associada apenas a um dia de trabalho,

sendo que a hora do almoço não foi comtemplada como hora de pausa;

Só existem 3 tipos de peças de cutelaria a produzir, sendo estes a colher, faca e o

garfo;


O processo Produtivo comtempla 4 etapas. Este processo tem um sequência fixa,

sendo que o Corte é a primeira etapa, a Formatação a segunda, Polimento a terceira

e Estampagem a quarta. Este processo é uma simplificação de um caso de produção

real visto que, num processo típico de produção de cutelarias, as etapas de

Formatação e Polimento podem ter mais que uma iteração, e as outras etapas como

a lavagem ou embalamento foram ignoradas nesta experiência;

Foram feitas simulações desde o dia 25 de Agosto de 2014, até ao dia 3 de Outubro

de 2015, excluindo os fim-de-semanas;

A listagem dos tempos de produção médios e funcionários responsáveis por cada etapa

de produção poderá ser encontrada no anexo D.

Como já foi dito anteriormente, a simulação do processo foi conseguida através do

BPMS BizAgi, a demonstração de um exemplo de uma simulação típica deste processo,

realizada através de um portal web para o utilizador final, está demonstrada no anexo C.

5.5 Modelo Multidimensional

Modelação multidimensional é a designação para um conjunto de técnicas e conceitos

usados na modelação de dados para o carregamento em Data Warehouses. Para Kimball et al

[2004], a modelação multidimensional é uma técnica de desenho de base de dados, que tem

como objetivo principal, a capacidade de suportar questões de utilizadores sobre dados

carregados num DW. Este modelo traz vantagens em relação aos modelos relacionais

nomeadamente ao nível da consulta de dados [Kimball et al, 2004].

A modelação multidimensional foi construída sobre dois conceitos pilares, as dimensões

e os factos. Ambas são obrigatórias e possuem características complementares dentro de um

DW.

Os fatos são geralmente valores numéricos e podem ser agregados. As dimensões são

grupos de dados organizados em hierarquias que descrevem e definem os fatos [Kimball et al,

2004].


Um modelo dimensional é construído de acordo segundo o esquema em estrela, com

várias dimensões em torno de uma tabela de factos. O processo de construção de um modelo

dimensional foi desenvolvido por Kimball e compreende quatro passos fundamentais, tais como:

Escolher o processo de negócio a analisar;

Determinar a granularidade do processo de negócio;

Identificar as Dimensões;

Identificar os factos;

5.5.1 Escolher o processo de negócio

O primeiro dos quatro passos que assegura a usabilidade do DW consiste na modelação

e descrição do processo de negócio que se pretende analisar. O processo de negócio escolhido

foi o de “Produção”, que de resto é o mesmo que foi modelado anteriormente (ver secção 5.2),

no entanto assumiu um nome diferente durante o processo de modelação multidimensional.

5.5.2 Granularidade do Processo de Negócio

Logo após a escolha do processo de negócio, o próximo passo consistiu na

determinação da granularidade do modelo, ou seja, qual o nível de detalhe que o mesmo

pretendia tratar. Neste caso, para o processo de negócio em causa foi determinado que este

deveria usar como granularidade o Mês.

5.5.3 Identificar as dimensões

O terceiro passo do processo de Kimball consistiu na identificação das dimensões. As

dimensões são as tabelas auxiliares que contêm todos os dados que descrevem a tabela de

factos. Na tabela seguinte será feita uma descrição pormenorizada das dimensões encontradas.


Nome das

Dimensões

Descrição

Tempo Contém informação relativamente ao Tempo a quando da

ocorrência dos factos

EtapaProdução Contém informação sobre a designação das Etapas de

Produção

TipoTalher Contém informação sobre a designação sobre os tipos

talheres existentes

Faqueiro Contém informação sobre a designação dos faqueiros

Funcionário Contém informação sobre o nome dos funcionários

OrdemProdução Contém informação sobre os pedidos de produção

Tabela 1 - Descrição das Dimensões

A identificação da estrutura e descrição dos atributos de cada umas das dimensões

encontrados, pode ser consulta no anexo E.

5.5.4 Identificar os factos

Depois de definidas as dimensões, o último passo a executar segundo o processo de

Kimball, consistiu na identificação dos factos existentes do processo de negócio. Portanto, em

primeiro lugar procedeu-se à agregação das chaves estrangeiras das dimensões criadas

anteriormente, e logo depois à criação dos atributos que vão conter os indicadores de negócio a

analisar posteriormente. Na tabela 2 em abaixo representada, podemos observar a descrição de

todos os atributos da tabela de factos “Produção”.

Atributo Descrição

Id_OrdemProdução Identificação da Ordem de Produção

Id_Tempo Identificação da data de Início de Produção

Id_EtapaProdução Identificação da Etapa de Produção

Id_TipoTalher Identificação do Tipo de Talher


Assim, o modelo multidimensional construído resultou num esquema em estrela como

apresenta a ilustração 11 em baixo representada. A tabela de factos “Produção” representa a

tabela que armazena todos os dados a analisar no contexto do negócio. As dimensões em volta

da tabela de factos correspondem às diferentes perspetivas em que esta pode ser analisada.

Produção

TipoTalher

Faqueiro

EtapaProdução

TempoFuncionário

Ilustração 11 - Dimensões associadas ao processo de negócio "Produção"

A demonstração da criação do modelo multidimensional no SQL Server, pode ser

consulta no anexo F.

Id_Faqueiro Identificação do Faqueiro

Id_Funcionário Identificação do Funcionário

Quantidade_a_Produzir Indicador de Negócio

Peças_Aprovadas Indicador de Negócio

Peças_Reprovadas Indicador de Negócio

Tempo_Produção_Efetivo Indicador de Negócio

Tempo_Produção_Estimado Indicador de Negócio

Tabela 2 - Descrição da tabela de factos "Produção"


5.6 Carregamento do Modelo

A quinta etapa do planeamento da experiência laboratorial consistiu na realização do

processo de “Extract, Transformation e Loading” (ETL) que novamente foi baseado nas regras de

Kimball.

A realização desta etapa consistiu em primeiro lugar na extração dos dados da fonte

operacional de dados, neste caso oriundos da base de dados originada pelo BPMS BizAgi a

quando da execução do processo de negócio. Na segunda parte do processo ETL, foi criada um

área de retenção de dados (data-estágio) que recebeu todos os dados extraídos da fonte original

de dados. Estes dados foram carregados para um ficheiro Excel e foram sujeitos a várias acções

de transformação de dados. As transformações ocorridas mais importantes estão descritas no

anexo G.

Por fim, procedeu-se ao carregamento dos dados para as dimensões e tabela de factos

da base de dados previamente criada no SQL Server (DW). O processo de carregamento dos

dados para as dimensões e tabela de factos, está descrito no anexo G.


5.7 Interpretação do Modelo de Dados

Na sexta etapa, foram criados cubos OLAP no SQL Server, com o intuito de servirem

como meio de análise à informação contida no DW.

A tecnologia OLAP (On-line Analytical Processing) representa a capacidade para

manipular e analisar um grande volume de dados sob múltiplas perspetivas. As aplicações OLAP

são usadas pelos gestores de qualquer nível hierárquico no sentido de acederem, visualizarem, e

analisarem dados com alta flexibilidade e performance com o intuito de facilitar a tomada de

decisão.

O OLAP apresenta informações para os utilizadores através de uma navegação e

pesquisa simples, onde os utilizadores finais podem rapidamente analisar um sem número de

cenários, gerarem relatórios e descobrirem tendências e fatos relevantes independentemente da

complexidade dos dados.

A demonstração da forma como foram criados os cubos OLAP através da ferramenta

SQL Server Analysis Services (SSAS) pode ser encontrada no anexo H, onde está explicado não

só o seu processo de criação mas também a ligação ao modelo de dados, a definição de

hierarquias e a manipulação do browser do cubo.

5.8 Criação de Dashboards

Este capítulo correspondeu à sétima e última etapa do planeamento seguido, e que

correspondeu à criação dos dashboards, com o propósito de serem usados como instrumento

de análise de negócio.

Os dashboards criados foram conseguidos através do uso do suplemento Power Pivot

para o Excel 2013. Para a criação destes dashboards foi estabelecida uma conexão ao SQL

Server Analysis Services (SSAS) e aos respetivos cubos OLAP criados anteriormente. Ver mais

informação no Anexo I.

Em BI os dashboards são uma ferramenta que permite a visualização de informação de

negócio de uma organização de forma simples, que pode ser feita através de indicadores de

desempenho (KPI’s), gráficos, mapas, semáforos, entre outros. Estes dashboards podem ser

uma ferramenta útil no sentido de auxiliarem o processo de tomada de decisão. Os benefícios da

utilização dos mesmos são vários, entre os quais, apresentação gráfica das métricas de


desempenho, identificação de tendências, medição de ineficiências, alinhamento dos objetivos

estratégicos com os operacionais e visão global do negócio.

Capítulo 6 – Resultados 47

CAPÍTULO 6 – RESULTADOS

O presente capítulo tem como objetivo elucidar o leitor sobre os resultados obtidos com

a elaboração do presente estudo. Assim o capítulo foi divido em três secções: a primeira

apresenta a análise à solução de CPM criada, e tem como objetivo evidenciar as características

da mesma, focando-se principalmente na forma como foi conseguido o alinhamento entre o nível

estratégico e o nível operacional (processos); Na segunda secção será feita a análise de negócio

da organização, baseada no modelo de CPM explicado na secção anterior. Para isto será

apresenta uma User Story baseada nos KPI’s dashboards criados anteriormente (secção 5.8),

com o intuito de demonstrar ao leitor o estado da organização de acordo com os níveis

hierárquicos de KPI estabelecidos para esta solução de CPM. Na última secção será feita uma

conclusão aos resultados obtidos;

6.1 Análise à Solução de CPM criada

O caso de estudo efetuado culminou com a realização de um artefacto tecnológico,

baseado nas características de uma solução de CPM. Para a realização desde artefacto foi

seguido um plano de atividades, que resultou numa solução CPM que apresentou muitas das

características fundamentais de uma arquitetura típica de CPM.

A ilustração 12 foi adaptada de [Melchert et al, 2004] e apresenta a visão estática da

solução de CPM criada. A solução incorporou conceitos e metodologias adjacentes ao CPM,

como PM, PPM, DW, BPM e BI, que estão refletidos pelos três níveis hierárquicos presentes na

mesma, sendo eles o nível estratégico, o nível de processos e o nível de aplicação.

No nível estratégico deste modelo, são apresentado os objetivos de negócio e os KPI’s

estratégicos, que são provenientes da estratégia de negócio identificada (secção 5.2). No nível de

processos são apresentados os KPI’s de processo, que são alimentados pelo processo de

negócio “Fabricar Produção”. A ponte entre o nível dos processos (operacional) e o nível

estratégico é feita através do mapeamento dos KPI’s destes dois níveis.

No nível de sistema através da camada de integração é fornecido o suporte necessário

para que a camada de processo interaja com as aplicações que o suportam, ou seja é a partir

do BPMS que é iniciada a execução do processo de negócio modelado, e onde são gerados

todos os indicadores de negócio que gradualmente vão ser carregados na base de dados


operacional associada ao mesmo. Posteriormente esta informação será carregada para o DW

através do processo ETL, para que esta esteja disponível tomada de decisão através de KPI

dashboards.

O objetivo do CPM essencialmente passa por promover o alinhamento de todos os níveis

hierárquicos da organização, e o meio mais eficaz para o conseguir, é através do alinhamento

dos indicadores de desempenho de todos estes níveis. Dito isto, é através destes indicadores de

desempenho que a organização pode avaliar o estado dos seus processos de negócio e perceber

se está ir de encontro com os seus objetivos. Os KPI’s são uma excelente forma para traduzir os

objetivos estratégicos em algo mensurável. Portanto os KPI’s criados revelaram-se assim a

melhor forma para medir o desempenho organizacional. Voltando de novo ao modelo CPM

criado, os KPI’s do nível do processo identificados, são um importante instrumento para medir o

desempenho do processo de negócio executado e ao mesmo tempo verificarem de forma

continua, se estão a alcançar os objetivos propostos. Estes dois KPI’s (“Índice de tempo de

produção desperdiçado” e “Índice de peças produzidas com defeito”) são também importantes

para fazerem a ligação para o nível estratégico, pois uma organização só tem sucesso e alcança

bons resultados, se conseguir avaliar com eficácia todas as suas operações.

Deste modo, como é mostrado na ilustração 12, estes dois KPI’s assumem também o

papel importante de fecharem a lacuna existente com os objetivos estratégicos, ao conectarem-

se diretamente com os dois KPI estratégicos existentes (“Índice de atraso nas encomendas com

os retalhistas” e “Índice de erros dos trabalhadores”) que por sua vez, medem diretamente o

desempenho do nível estratégico neste exemplo. Portanto, foi assumido neste estudo que os

KPI’s do nível de processos são os únicos indicadores que alimentam os KPI’s do nível

estratégico, que assim, de uma forma simplificada o estado geral da organização corresponde

equivocamente ao estado geral dos objetivos estratégicos.

Em suma, a solução encontrada sem dúvida responde ao principal objetivo do CPM, ao

alinhar os níveis estratégico e operacional através do mapeamento dos KPI’s estratégicos e de

processo, alcançando-se assim o desejado ciclo-fechado CPM.


Ilustração 12 - Visão estática da solução de CPM criada, adaptada de [Melchert et al, 2004]


6.2 Caso de Exemplo

O seguinte caso de exemplo foi criado no intuito de providenciar aos gestores,

informação útil sobre o desempenho geral da organização, de forma a poderem tomar decisões

em tempo útil em benefício da organização. Isto será demonstrado através da análise aos KPI’s

dashboards criados pela ferramenta Power Pivot. Estes KPI’s dashboards foram baseados nos

KPI’s do nível de processo identificados no modelo de CPM apresentado anteriormente.

A ilustração 13 representa a arquitetura de KPI desta User Story. Assim os níveis 2 e 3,

que correspondem aos níveis inferiores da pirâmide ficaram associados à parte operacional da

organização, já o nível 1, que corresponde ao topo da pirâmide, ficou associado ao nível

estratégico. Estes níveis podem não coincidir exatamente com os 2 níveis hierárquicos teóricos

(estratégico e operacional) da solução de CPM encontrada, no entanto a ideia principal passou

por alinhar os indicadores de desempenho obtidos a partir destes níveis operacionais, com o KPI

estratégico de mais alto nível (nível 1), no intuito de ser demonstrado o desejado ciclo-fechado

CPM.

Nível 1

Nível 2

Nível 3

Ilustração 13 - Arquitetura de KPI da User Story

Nível 1:

O resultado deste KPI corresponde ao estado geral dos objetivos estratégicos. Este

indicador é o resultado da média dos dois KPI’s subsequentes do nível 2. Assim, conforme o


estado desde KPI, os gestores podem tirar conclusões sobre o estado geral em que se encontra

a organização, no que diz respeito aos seus objetivos estratégicos;

Nível 2:

No nível 2 tem associados dois KPI’s, sendo os mesmos KPI’s identificados para o nível

operacional (secção 5.2 – Estratégia de negócio). Estes KPI’s são alimentados diretamente pelos

indicadores de negócio do processo “Fabricar Produção”;

Nível 3:

O último nível deste esquema corresponde também ao nível operacional, os KPI’s

associados a este nível são exatamente os mesmos do nível hierárquico superior (nível 2), a

fórmula de cálculo também é igual, a diferença reside no fato de estes indicadores serem

decompostos até ao nível das atividades do processo de negócio em estudo. Deste modo, é

possível analisar o desempenho das quatro etapas de produção (Corte, Formatação, Polimento e

Estampagem);

Estado dos KPI

Os valores dos KPI’s podem assumir três tipos de estado, sendo eles o vermelho, verde

e amarelo. Estes estados correspondem ao comportamento típico de um semáforo, como é

ilustrado pela ilustração 14.

Portanto, quando o valor do KPI corresponder ao estado “vermelho” do semáforo,

significa que o KPI está muito longe dos objetivos estabelecidos, deste modo a organização

precisa de tomar medidas corretivas no sentido de melhorá-lo, caso contrário pode estar a

prejudicar o progresso do negócio. Caso o valor do KPI corresponder ao estado “verde” do

semáforo, significa que o KPI está dentro ou mesmo a ultrapassar os objetivos propostos para o

mesmo. Caso o valor do KPI corresponda ao estado de “amarelo” do semáforo, significa que o

indicador, não está a cumprir os objetivos estipulados, mas que não está muito longe disso. No

entanto a organização precisa de olhar com cuidado estes resultados, pois podem estar

influenciar negativamente o desempenho de uma determinada área de negócio.


Ilustração 14 - Os três estados possíveis de um semáforo

O primeiro indicador de desempenho para análise por parte do gestor, corresponde ao

KPI presente no nível 1 da pirâmide. Este KPI teve como objetivo medir o estado geral da

organização, no que diz respeito aos objetivo estratégicos identificados. Assim, como pode ser

visto pela ilustração 15, o desempenho geral da organização naquele momento corresponde ao

estado de “amarelo”. Desta forma, o gestor ficou informado sobre o desempenho da

organização ao nível mais estratégico da organização.

Ilustração 15 - Estado do KPI do nível estratégico

Para o gestor saber mais detalhes sobre o estado encontrado anteriormente, ele pode

clicar em “detalhar” de forma a encontrar os estados dos dois KPI’s correspondentes ao nível 2,

ou seja, do nível de processos (operacional). Desta maneira, o gestor fica informado sobre o

estado atual dos dois KPI’s associados a este nível hierárquico. Assim como pode ser visto na

ilustração 16, o KPI “Índice de tempo de produção desperdiçado” assumiu o estado de

“amarelo” e o KPI “Índice de peças defeituosas produzidas” assumiu o estado de “vermelho”.


Ilustração 16 - Estado dos KPI’s do nível do processo

Se o gestor quiser obter ainda mais informação sobre o porquê do estado de cada um

dos KPI’s deste nível, pode clicar em “detalhar” por exemplo para o “Índice de tempo de

produção desperdiçado” e será mostrado o desempenho das quatro etapas de produção. Este

nível de detalhe corresponde ao nível mais baixo (nível 3) da hierarquia da pirâmide.

Como pode ser visto através da figura 17, os estados correspondentes às 4 etapas de

produção diferem. As etapas de “Corte” e “Estampagem” assumiram o estado de “amarelo”, já

as etapas de “Formatação” e “Polimento” assumiram o estado de “verde”.

Ilustração 17 - Estado do KPI “Índice de tempo de produção” nas 4 etapas de produção

No caso do KPI “Índice de peças defeituosas produzidas” como ser visto na ilustração

18, a maioria das etapas de produção assumiu o estado de “vermelho”, excetuando a etapa de

produção “Estampagem” que assumiu o estado de “amarelo”.

Ilustração 18 - Estado do KPI “Índice de peças defeituosas produzidas” nas 4 etapas de

produção


Assim, chegado ao nível hierárquico número 3, o gestor não consegue obter mais

informação útil para tomada de decisão, no entanto o objetivo de informar o gestor sobre o

desempenho global da organização foi alcançado, pois através de um exemplo como este, o

gestor consegue analisar o desempenho do negócio até ao nível do processo, e ao mesmo

tempo podendo tomar decisões para o nível mais estratégico.

6.3 Análise de negócio complementar

A utilização dos KPI dashboards são uma forma efetiva para medir o desempenho da

organização conforme o exemplo demonstrado anteriormente. No entanto, se o gestor quiser

saber mais sobre o negócio, é possível fazê-lo de uma forma livre. Deste modo a análise de

informação através de gráficos pode ser outro meio para ajudar os gestores no processo de

tomada de decisão.

No que diz respeito a este caso de estudo, o modelo multidimensional criado está

preparado para suportar uma diversidade e análises sobre múltiplas perspetivas de uma forma

genérica. Desta forma as 6 dimensões identificadas e os 5 indicadores de negócio encontrados

podem ser combinados para uma ampla análise ao processo de negócio “Fabricar Produção”.

No entanto, como os objetivos deste estudo não comtemplavam este método alternativo de

análise do estado da organização, decidiu-se não efetuar-se este estudo.

6.4 Conclusões

Os resultados obtidos descritos neste capítulo permitem concluir que a análise do

desempenho organizacional através da comparação dos resultados obtidos dos vários níveis de

KPI hierárquicos revelou-se adequada pois permite uma visão geral do estado da mesma e ajuda

o gestor no processo de tomada de decisão. Esta análise possibilitou a identificação das

operações de negócio com maior necessidade de ações de melhoria a realizar por parte da

organização de uma forma mais amigável. Devido ao alinhamento verificado entre os vários

níveis hierárquicos, a organização sai beneficiada com isso, pois consegue que a informação

vinda da camada dos processos de negócio, seja também utilizada para ajudar a traduzir os

objetivos estratégicos e colocar a organização na rota do sucesso.

Capítulo 7 – Discussão dos Resultados 55

CAPÍTULO 7 – DISCUSSÃO DOS RESULTADOS

Neste capítulo são discutidos os resultados provenientes da execução do estudo

efetuado, sendo que será dado destaque à forma como foi respondida à grande questão de

investigação deste estudo (ver secção 1.2 – Questão de investigação). As secções deste capítulo

foram organizadas de forma, que a discussão se centre à volta dos objetivos e resultados

esperados da dissertação (ver capítulo 3).

7.1 Discussão dos Objetivos

Objetivo: Realização de um artefacto tecnológico que pretende representar uma

solução baseada nas características do CPM;

A arquitetura do planeamento seguida neste estudo, foi influenciada impreterivelmente

por um fator bastante importante, o da utilização de dados fictícios, ao invés de dados reais, mas

que no entanto revelou-se não ter sido uma dificuldade de maior para o cumprimento do

objetivo.

Umas das questões fundamentais levantadas logo desde o início da realização deste

estudo foi: de qual a melhor forma de se iniciar uma iniciativa CPM? Pela parte de BPM, pela

parte de BI? Segundo a arquitetura seguida, foi possível constatar que a primeira etapa

correspondeu à formulação da estratégia de negócio e a segunda correspondeu à modelação do

processo de negócio e a terceira à sua execução e só depois é que as etapas relacionadas com o

BI foram realizadas.

Como os resultados obtidos comprovam, a solução resultou, logo a metodologia revelou-

se adequada, no entanto é importante referir que só foi uma de muitas maneiras de conseguir-se

alinhar as iniciativas de BI com a de BPM, de forma a se alcançar um integrado CPM.

A própria revisão da literatura não refere explicitamente como se deve iniciar esta

abordagem, se por uma iniciativa proveniente dos níveis mais operacionais da organização, ou

seja pela parte dos processos de negócio ou por uma iniciativa por parte da gestão de topo, ou

seja, originada e guiada através da estratégia de negócio da organização. É de realçar que os

autores da área, não chegam a uma conclusão generalizada quanto à melhor forma de dar início


a este processo, dando no entanto mais enfoque à forma como alcançar as principais

características do CPM.

Em suma, a arquitetura do planeamento seguida revelou-se adequada para a realização

deste estudo, pois cumpriu com os objetivos propostos.

7.2 Discussão dos Resultado Esperados

Resultado Esperado: Integrar uma ferramenta de BI com um Business Process

Management Suite (BPMS), onde toda a informação sobre a execução dos processos (já

previamente definidos) seja enviada para um DW, no intuito de ser posteriormente analisada

através de uma perspetiva histórica e preditiva, através de funcionalidades BI;

O resultado esperado apresentado também foi alcançado. Como foi descrito no capítulo

5, foi recorrido ao BPMS BizAgi, para modelar e executar o processo de negócio em estudo. A

escolha desta ferramenta foi fundamentalmente suportada pela familiarização existente com a

mesma por parte do autor. A escolha da ferramenta de BI seguiu também o mesmo critério. A

integração destas duas ferramentas foi feita através do processo ETL (ver capítulo 5 – secção

5.6), onde foram extraídos todos os indicadores de negócio gerados pelo processo e carregados

num DW. Toda esta informação ficou disponível para análise de negócio através de cubos OLAP

e dashboards. Este processo demonstrou ser apropriado e a integração foi conseguida, mas por

outro lado, seria também interessante para este tipo de estudo, a exploração de uma ferramenta

mais capacitada. Sendo o CPM um conceito ainda em amadurecimento, e de já existir um

grande número de soluções no mercado que implantam a generalidade das características do

mesmo, no entanto o número de soluções open-source encontradas foi ainda em número

reduzido, deste modo, optou-se pela escolha do processo efetuado.

Resultado Esperado: De demonstrar a capacidade de alinhar a informação do nível

estratégico (Objetivos e KPI’s) com a do nível operacional (processos), para promover um

integrado CPM;

A solução de CPM conseguida demonstrou que o alinhamento da informação oriunda do

nível estratégico da organização com a do nível operacional. Este alinhamento foi conseguido


através do mapeamento dos indicadores de desempenho de ambos os níveis. O processo de

negócio executado, gerou um conjunto de indicadores de negócio que alimentaram diretamente

os KPI’s do nível de processo, e estes por sua vez, conectaram-se com os KPI’s do nível

estratégico de forma a responderem diretamente aos objetivos estratégicos formulados. Esta

visão integrada da organização foi obtida através do uso da visão top-down, que fez com que a

partir da estratégia de negócio (objetivos estratégicos e KPI’s) sejam encontrados os respetivos

KPI’s do nível operacional. Estes KPI’s do nível operacional foram as métricas encontradas que

diretamente mediram o desempenho do processo de negócio, de acordo com os objetivos

estipulados para mesmo.

Apesar do resultado esperado ter sido demonstrado, é importante também fazer uma

pequena reflexão sobre a solução de CPM obtida, nomeadamente sobre os pontos menos

positivos da mesma. Desta forma, como apenas foi modelado e executado um processo de

negócio, os indicadores de negócio gerados, foram a única fonte de alimentação dos KPI’s do

nível do processo possíveis e por sua vez, também dos KPI’s estratégicos. A situação ideal seria

a modelação de pelo mais um processo de negócio no intuito de ser possibilitada a geração de

mais indicadores de negócio. Desta forma, o resultado global da estratégia de negócio não

estaria apenas dependente dos indicadores de desempenho de um só processo, como se

verificou no caso efetuado.

Depois de obtidos estes resultados, de alguma forma também é possível concluir dois

aspetos importantes sobre a abordagem efetuada ao CPM. A primeira, é que não é possível

efetuar-se uma iniciativa CPM numa organização que não esteja orientada aos processos de

negócio. Esta conclusão é óbvia, mas é necessário destacá-la. Significa assim que o nível dos

processos assume um papel preponderante para a interligação com o nível estratégico. E

também a partir deste ponto que outra conclusão foi tirada. Um adequado alinhamento dos

vários KPI’s dos diferentes níveis hierárquicos de uma organização, torna-se uma solução

eficiente para alinhar todas as operações de negócio da organização de forma a promover um

integrado CPM.


Resultado Esperado: Incorporar os conceitos de BAM e real-time analytics no

artefacto, para que o artefacto consiga trabalhar com dados em tempo real;

Outro dos resultados esperados da solução passava pela incorporação dos conceitos de

BAM e real-time analytics, sendo que a solução final incorporou-os em parte. Os processos de

agregação, análise e apresentação da informação através dos dashboards foi conseguida, sendo

que a informação foi extraída do processo de negócio executado. No entanto os KPI dashboards

não disponibilizaram a informação de negócio em real-time como era pretendido, mas sim em

right-time, o que significou que a informação só ficava disponível para a tomada de decisão, após

o refrescamento do DW.

Resultado Esperado: Disponibilizar informação adequada sobre o estado geral do negócio, no

sentido de suportar uma tomada de decisão em tempo útil;

O resultado esperado apresentado foi também alcançado como foi demonstrado através

do caso de exemplo (User Story) efetuado (ver capítulo 6 – secção 6.3). Os dashboards criados

desempenharam um papel fundamental para a disponibilização de informação em tempo útil

para o gestor. A informação disponibilizada sobre a forma de KPI revelou-se oportuna, pois

ajudou o gestor a descortinar o estado da mesma sobre várias perspetivas. Além do mais, visto

que os dashboards disponibilizados foram baseados nos diferentes níveis de KPI hierárquicos da

organização, desta forma, estes dashboards que estavam sobre a forma de semáforo, revelaram-

se importantes para a análise do desempenho global da organização. Contudo é importante

referir que os gestores devem estar atentos aos resultados obtidos por estes KPI’s ao longo do

tempo. Isto significa que, estes KPI’s podem revelar-se enganadores em dois sentidos, isto é,

deve ser efetuada uma revisão contínua aos objetivos de negócio para se descobrir se os

mesmos estes ainda se consideram oportunos para o sucesso da estratégia formulada, ou se é

necessário efetuar uma reformulação ao valor alvo dos mesmos.

Capítulo 8 – Conclusões 59

CAPÍTULO 8 – CONCLUSÕES

Neste capítulo são apresentadas as principais conclusões deste estudo. O presente

capítulo segue a seguinte estrutura: Contributos, Limitações, Trabalho futuro e Considerações

finais;

8.1 Contributos

A realização deste estudo permitiu a obtenção de um artefacto tecnológico que se

caracterizou por conter características de uma solução de CPM. Os resultados obtidos com a

realização deste estudo demonstraram que foi possível alinhar os indicadores de negócio

provenientes do nível operacional, com os indicadores estratégicos provenientes da estratégia da

organização, no intuito de validar e confirmar a maior promessa do CPM.

8.2 Limitações

As principais limitações deste trabalho resumem-se principalmente à forma de como o

estudo foi efetuado. Ao invés de ter sido conduzido laboratorialmente, teria sido mais

interessante se o mesmo tivesse sido conduzido em contexto organizacional. Este cenário não foi

viável devido à ausência do autor do estudo para o estrangeiro a abrigo de um programa de

mobilidade Erasmus.

8.3 Trabalho Futuro

Este estudo deixa uma porta aberta para futuras melhorias. Assim como foi dito nas

limitações, a realização de um estudo semelhante mas desta vez em ambiente organizacional

seria o ideal, certamente seria mais aliciante do que realizado em laboratório. Desta forma os

resultados obtidos podiam ter mais utilidade para determinada organização.

A exploração de ferramentas mais específicas dentro da problemática do CPM seria

também um trabalho a explorar no futuro.

Capítulo 8 – Conclusões 60

8.4 Considerações Finais

Ao longo deste documento procurou-se demonstrar a importância do conceito principal

deste trabalho, o CPM. Este conceito é ainda relativamente novo no meio académico, como

demonstrou a revisão bibliográfica efetuada, revelando-se assim ainda a necessidade de um

maior amadurecimento. Sinal disto mesmo é a utilização de diferentes acrónimos para descrever

esta abordagem. No entanto, todos os autores concordam que o ponto essencial a favor do

CPM, é que este pode colmatar o espaço existente entre a visão estratégica e operacional da

organização, visto que ao longo dos últimos anos, BI e BPM, foram iniciativas que ocorreram nas

organizações com intervenientes, agendas e objetivos distintos.

A realização do caso estudo serviu sobretudo para provar que as iniciativas de BPM e BI

podem ser vistas como complementares no intuito de obter-se um integrado CPM. O artefacto

tecnológico criado em ambiente de laboratório provou a grande promessa do CPM. Através do

caso de exemplo efetuado, ficou demonstrado a capacidade de alinhar a informação do nível

estratégico com a informação do nível operacional da organização. Este alinhamento foi

conseguido através do mapeamento dos indicadores de desempenho de ambos os níveis. Desta

forma, foi disponibilizada aos gestores uma visão geral de todos os indicadores de negócio da

organização de uma forma integrada, facilitando desta forma o processo de tomada de decisão.

Anexos 61

ANEXOS

ÍNDICE DE FIGURAS

Figura Anexo 1 – Plano de trabalho e diagrama de Gantt......................................................... 64

Figura Anexo 2 – Login “Engenheiro” ...................................................................................... 69

Figura Anexo 3 - Criar plano de produção ................................................................................ 69

Figura Anexo 4 – Completar informação do plano de produção ............................................... 70

Figura Anexo 5 Login "Diretor" ................................................................................................ 70

Figura Anexo 6 – Clicar em “Aprovar Plano Produção” ............................................................ 71

Figura Anexo 7 - Aprovar plano de produção ........................................................................... 71

Figura Anexo 8 - Login "Encarregado" ..................................................................................... 72

Figura Anexo 9 – Clicar em “Verificar Plano Produção” ........................................................... 72

Figura Anexo 10 - Visualizar Plano Produção ........................................................................... 73

Figura Anexo 11 - Login Etapa de Corte ................................................................................... 73

Figura Anexo 12 - Clicar em Corte ........................................................................................... 74

Figura Anexo 13 - Preencher informação Corte ........................................................................ 74

Figura Anexo 14 - Login Etapa Formatação ............................................................................. 75

Figura Anexo 15 - Clicar em Formatação ................................................................................. 75

Figura Anexo 16 - Preencher informação Formatação .............................................................. 76

Figura Anexo 17 - Login Etapa Polimento ................................................................................ 76

Figura Anexo 18 - Clicar em Polimento .................................................................................... 77

Figura Anexo 19 - Preencher informação Polimento ................................................................. 77

Figura Anexo 20 - Login Etapa Estampagem............................................................................ 78

Figura Anexo 21 - Clicar em Estampagem ............................................................................... 78

Figura Anexo 22 - Preencher informação Estampagem ............................................................ 79

Figura Anexo 23 - Criar base de dados .................................................................................... 84

Figura Anexo 24 - Definir chave primária ................................................................................. 85

Figura Anexo 25 - Tabela de factos criada ............................................................................... 86

Figura Anexo 26 - Modelo em estrela criado ............................................................................ 87

Figura Anexo 27 - Modelo de dados do processo de negócio.................................................... 88

Figura Anexo 28 - Amostra do data-estágio .............................................................................. 89

Figura Anexo 29 - "SQL Import and Export Wizard" ................................................................. 90

Anexos 62

Figura Anexo 30 - Escolha do ficheiro Excel pretendido ............................................................ 90

Figura Anexo 31 - Escolher base de dados pretendida ............................................................. 91

Figura Anexo 32 - Escolher base de dados de destino.............................................................. 91

Figura Anexo 33 – Seleção da tabela de destino ...................................................................... 92

Figura Anexo 34 – Seleção das colunas de destino ................................................................. 93

Figura Anexo 35 – Resumo final do mapeamento de dados ..................................................... 93

Figura Anexo 36 – Execução com sucesso .............................................................................. 94

Figura Anexo 37 - Carregamento da Tabela de factos usando a componente fluxo de dados do

Business Intelligence Studio .................................................................................................... 95

Figura Anexo 38 - Visão genérica da Tabela de factos no SQL Server ....................................... 95

Figura Anexo 39 - Criação de um novo projeto no Analysis Services ......................................... 96

Figura Anexo 40 - Seleção das dimensões e tabela de factos ................................................... 97

Figura Anexo 41 - Confirmação de todas as tabelas ................................................................. 98

Figura Anexo 42 - Modelo Multidimensional............................................................................. 98

Figura Anexo 43 - Criar cubo através das tabelas já existentes ................................................. 99

Figura Anexo 44 - Selecionar tabela de fatos ......................................................................... 100

Figura Anexo 45 - Selecionar indicadores .............................................................................. 100

Figura Anexo 46 - Finalizar Wizard ........................................................................................ 101

Figura Anexo 47 - Visão Geral da hierarquia da dimensão Tempo .......................................... 101

Figura Anexo 48 – Selecionar “Define dimension intelligence” ............................................... 102

Figura Anexo 49 – Mapeamento do tipo de atributos ............................................................. 102

Figura Anexo 50 - Completar Wizard ..................................................................................... 103

Figura Anexo 51 – Fazer conexão ao Analysis Services .......................................................... 104

Figura Anexo 52 – Escolha das dimensões e indicadores pretendidos ................................... 104

Figura Anexo 53 - Importação dados efetuada com sucesso .................................................. 105

Figura Anexo 54 - Criação de uma tabela dinâmica ............................................................... 105

Figura Anexo 55 - Criar campo calculado .............................................................................. 106

Figura Anexo 56 - Definir fórmula de cálculo ......................................................................... 106

Figura Anexo 57 – Definir objetivos KPI ................................................................................. 107

Figura Anexo 58 - Visualizar estado do KPI ............................................................................ 107

Anexos 63

ÍNDICE DE TABELAS

Tabela Anexo 1 - Lista de Riscos ............................................................................................. 68

Tabela Anexo 2 - Descrições dos atributos da dimensão “Tempo”. .......................................... 81

Tabela Anexo 3 - Descrições dos atributos da dimensão “EtapaProdução”. .............................. 82

Tabela Anexo 4 - Descrições dos atributos da dimensão “TipoTalher”. ..................................... 82

Tabela Anexo 5 - Descrição dos atributos da dimensão “Faqueiro”. ......................................... 82

Tabela Anexo 6 - Descrição dos atributos da dimensão “Funcionário”. ..................................... 83

Tabela Anexo 7 - Descrição dos atributos da dimensão “Funcionário”. ..................................... 83

Anexos 64

Anexo A

A figura 19 apresenta o plano de trabalho que será seguido ao longo da dissertação.

Todas as tarefas e sub-tarefas definidas contribuem para que os objetivos desta dissertação

fossem alcançados. Este planeamento contudo pode estar a sujeito a modificações, caso sejam

necessárias.

O plano de trabalho seguinte identifica as várias tarefas a realizar, bem como a duração

aproximada de cada uma.

Figura Anexo 1 – Plano de trabalho e diagrama de Gantt

Anexos 65

Anexo B

A seguinte tabela inclui o Risco (descrição do respetivo risco) a Probabilidade de

acontecer (numa escala que vai de 1 a 5, em que 1 significa baixa probabilidade e 5 significa

muita probabilidade), o Impacto que pode ter na condução do presente estudo (numa escala de

1 a 5 em que 1 significa pouco impacto e 5 significa impacto elevado) e a Estratégia de

resolução (que consiste numa breve descrição do que poderá ser feito como forma de atenuar o

Impacto causado pela ocorrência de um dos Riscos descritos).

Risco Causa Probabilidade

[1 -5]

Impacto

[E; M;

B]

Estratégia de

resolução

Erros de

sintaxe no

relatório final

A rápida

elaboração do

relatório final

por força do

tempo que foi

necessário para

o estudo

laboratorial,

pode justificar

possiveis erros

de sintaxe no

relatório final de

dissertação.

4 B

Revisão do

relatório por

outras pessoas

Falta de

comunicação

entre

orientador e

orientando

Uma vez que o

autor vai estar

durante 9 meses

no estrangeiro, a

possibilidade de

contacto com o

orientador pode

3 E

Utilização de

tecnologias de

comunicação

em tempo real

Anexos 66

revelar-se

limitada, sendo

que é mais difícil

esclarecer

dúvidas e definir

estratégias de

desenvolvimento

da dissertação.

Atraso na

entrega do

documento

final

A descrição do

estudo e

resultados

obtidos,

requerem muito

tempo de

reflexão, teste e

aprendizagem.

Revela-se,

portanto, uma

potencial razão

para haver um

atraso na

entrega do

relatório final de

dissertação.

3 E

Dedicação e

esforço para

garantir que o

trabalho é

entregue

dentro do prazo

limite

Conclusões

pouco

fundamentadas

O trabalho

desenvolvido em

ambiente

laboratorial

torna mais difícil

o alcançar de

conclusões e a

2 E

Fundamentar e

argumentar as

razões que

levam ao

alcançar de

cada conclusão

Anexos 67

definição de

estratégias de

resolução de

problemas, visto

ser mais difícil de

os identificar

Dados

incoerentes

Uma vez que os

dados utilizados

foram gerados

aleatoriamente,

a credibilidade

dos mesmos

pode ser posta

em causa

2 M

Cruzar os dados

de forma

adequada para

garantir a sua

compatibilidade

e coerência

Resultados dos

KPI's

incoerentes

Tendo em conta

a aleatoriedade

na obtenção de

dados, os

resultados dos

indicadores

podem não ser

coerentes

quanto ao

alcançar dos

objetivos de

dissertação

2 M

Definir os KPI's

de forma

adequada e

justificada,

garantindo a

possibilidade da

sua análise

Erros de

configuração

de ferramentas

A configuração

das ferramentas

a utilizar na

integração dos

conceitos de

1 M

Configurar de

forma assertiva

e pensada cada

ferramenta a

utilizar no

Anexos 68

BPM e BI pode

não ser feita da

forma mais

adequada,

tornando mais

difícil a obtenção

do CPM.

âmbito da

dissertação

Tabela Anexo 1 - Lista de Riscos

Anexos 69

Anexo C

As seguintes capturas de ecrã tentam demonstrar de forma prática, uma simulação

típica efetuada ao processo de negócio “Fabricar Produção”, realizado através da ferramenta

BizAgi Studio. Esta simulação foi feita através de um portal web, gerado automaticamente pela

ferramenta.

Desta forma, todo este processo começa com o login do Engenheiro, sendo este a única

pessoa responsável por criar ordens de produção.

Figura Anexo 2 – Login “Engenheiro”

Clicar em “Novo processo” e selecionar “CriarPlanoProdução”.

Figura Anexo 3 - Criar plano de produção

Anexos 70

Em seguida é necessário preencher o seguinte formulário com a informação necessária

para se completar a ordem de produção.

Figura Anexo 4 – Completar informação do plano de produção

A segunda fase do processo passa obrigatoriamente pelo diretor da empresa, assim é

necessário autenticar-se para aprovar a ordem de produção.

Figura Anexo 5 Login "Diretor"

Anexos 71

Clicar em “Inbox” e depois selecionar “Aprovar Plano Produção”.

Figura Anexo 6 – Clicar em “Aprovar Plano Produção”

O diretor da empresa pode aprovar ou não a ordem de produção. Em caso favorável o

mesmo segue para o Encarregado de produção, caso contrário volta ao Engenheiro.

Figura Anexo 7 - Aprovar plano de produção

Anexos 72

O encarregado de produção autentica-se para visualizar se têm alguma ordem de

produção a efetuar.

Figura Anexo 8 - Login "Encarregado"

Clicar em “Inbox” e depois selecionar “Verificar Plano de Produção”.

Figura Anexo 9 – Clicar em “Verificar Plano Produção”

Anexos 73

O encarregado visualiza simplesmente a ordem de produção a cumprir, de forma a

preparar-se para a mesma.

Figura Anexo 10 - Visualizar Plano Produção

Como é sabido, a primeira etapa do processo produtivo começa com o Corte- Foi

definida uma autenticação geral para esta etapa, não sendo especificada a um funcionário

específico.

Figura Anexo 11 - Login Etapa de Corte

Anexos 74

Clicar em “Inbox” para verificar se existe algum processo pendente e depois selecionar

“Corte” para trabalhar nele.

Figura Anexo 12 - Clicar em Corte

Toda a informação requerida pelo formulário deve ser preenchida como: início de

produção, fim de produção, número de peças cortadas, peças aprovadas e reprovadas e o

funcionário que realizou esta tarefa. Clicar em “Próximo”, para o processo seguir para a Etapa

de Formatação.

Figura Anexo 13 - Preencher informação Corte

Anexos 75

A segunda etapa do processo produtivo é a Formatação, também neste caso foi definida

uma autenticação geral para a etapa.

Figura Anexo 14 - Login Etapa Formatação


“Formatação” para trabalhar nele.

Figura Anexo 15 - Clicar em Formatação

Anexos 76

O formulário é igual ao da etapa anterior, sendo obrigatório preencher os campos: início

de produção, fim de produção, número de peças formatadas, peças aprovadas e reprovadas e o

funcionário que realizou esta tarefa. Clicar em “Próximo”, para o processo seguir para a Etapa

de Polimento.

Figura Anexo 16 - Preencher informação Formatação

A terceira etapa do processo produtivo é o Polimento, mais uma vez neste caso foi

definida uma autenticação geral para a etapa.

Figura Anexo 17 - Login Etapa Polimento

Anexos 77


“Polimento” para trabalhar nele.

Figura Anexo 18 - Clicar em Polimento

Mais uma vez este formulário é idêntico aos das etapas anteriores. Clicar em “Próximo”,

para o processo seguir para a última Etapa de Estampagem.

Figura Anexo 19 - Preencher informação Polimento

Anexos 78

A autenticação nesta última etapa segue a mesma lógica das anteriores.

Figura Anexo 20 - Login Etapa Estampagem


“Estampagem” para trabalhar nele.

Figura Anexo 21 - Clicar em Estampagem

Anexos 79

A etapa de Estampagem é a última de toda a linha produtiva. Assim é de esperar que o

número de peças aprovadas nesta etapa sejam o resultado final da ordem de produção a

cumprir. Clicar em “Próximo”, para finalizar todo o processo.

Figura Anexo 22 - Preencher informação Estampagem

Anexos 80

Anexo D

Assume-se também que os tempos de produção médios por cada peça produzida

são os mesmos nos 5 modelos de faqueiros existentes, sendo eles resumidos na seguinte lista:

Etapa de Corte

1 colher - 1 faca - 1 garfo – 30 segundos / 1h – 120 peças / 8h – 960 peças;

Etapa de Formatação

1 colher – 30 segundos / 1h – 120 peças / 8h – 960 peças;

1 faca – 45 segundos / 1h – 80 peças / 8 h – 640 peças;

1 garfo – 60 segundos / 1h – 60 peças / 8 h – 480;

Etapa de Polimento

1 colher - 1 faca - 1 garfo – 60 segundos / 1h – 60 peças / 8 h – 480;

Etapa de Estampagem

1 colher - 1 faca - 1 garfo – 15 segundos / 1h – 240 peças; 8 h – 3600;

Foram também definidos funcionários responsáveis por cada etapa de produção, como

mostra a seguinte lista:

Etapa de Corte – Manuel, Ricardo e Salvador;

Etapa de Formatação – Joaquim, José e Xavier;

Etapa de Polimento- João, Patrício e Filipe;

Etapa de Estampagem - Nuno, Carlos e Pedro;

Anexos 81

Anexo E

Estrutura lógica das dimensões

Na estrutura em abaixo apresentada, são identificados os atributos de cada uma das

dimensões encontradas. Para cada dimensão, é apresentada a descrição e exemplo de cada um

dos atributos identificados.

Dimensão Tempo

Os atributos da dimensão “Tempo” podem ser visualizados na Tabela em baixo

representada.

Atributo Descrição Exemplos

Data Indica a data 2014-01-01

00:00:00.000

Minuto Indica o minuto 1

Hora Indica a hora 10

Dia Indica o dia 1

Semana Indica a semana 1

DiaSemana Indica o dia da semana para uma

determinada semana

4

Mes Indica o mês 1

Ano Indica o ano 2014

Tabela Anexo 2 - Descrições dos atributos da dimensão “Tempo”.

Anexos 82

Dimensão EtapaProdução

O atributo da dimensão “EtapaProdução” é a “designação”, que contém as designações

das quatro etapas existente no processo produtivo.


Designação

Indica os nomes

das 4 etapas de

produção

existente.

Corte, Formatação, Polimento e Estampagem;

Tabela Anexo 3 - Descrições dos atributos da dimensão “EtapaProdução”.

Dimensão TipoTalher

O atributo da dimensão “TipoTalher” é a “designação”, que contém as designações dos

três tipos de talher que podem ser produzidos.

Dimensão Faqueiro

O atributo da dimensão “Faqueiro” é “nome_faqueiro”, contém os nomes dos 5

faqueiros que podem ser produzidos.


Designação Indica os nomes dos tipos de talheres Garfo, faca e colher

Tabela Anexo 4 - Descrições dos atributos da dimensão “TipoTalher”.


Nome_faqueiro Indica a designação do faqueiro Porto, Lisboa, Sofia

Tabela Anexo 5 - Descrição dos atributos da dimensão “Faqueiro”.

Anexos 83

Dimensão Funcionário

O atributo da dimensão “Funcionário” é a “designação” que contém as designações dos

funcionários afetos às etapas de produção.

Dimensão OrdemProdução

Os atributos da dimensão “OrdemProdução” são “id_encomenda” e “nome_empresa”

que contém a informação das encomendas a satisfazer pela produção.


Nome Indica o nome do

funcionário.

Manuel, Ricardo, Pedro

Tabela Anexo 6 - Descrição dos atributos da dimensão “Funcionário”.


id_encomenda Indica o número

da encomenda.

1,2,3

Nome_empresa Indica o cliente. JOM, Continente, Hotel Lisboa

Tabela Anexo 7 - Descrição dos atributos da dimensão “Funcionário”.

Anexos 84

Anexo F

Criação do Modelo Multidimensional no SQL Server

Este processo foi realizado com a utilização do SQL Server Management Studio 2012 e é

composto pelas seguintes etapas:

Criação de uma Base de dados de destino;

Criação das tabelas (dimensões);

Criação do modelo multidimensional em estrela;

Seguidamente serão descritos todos os passos efetuados em cada uma destas fases.

Criação da Base de Dados de Destino

O primeiro passo consiste na criação da base de dados de destino no SQL Server, onde

inicialmente se define apenas o seu nome.

Figura Anexo 23 - Criar base de dados

Anexos 85

Criação das Tabelas(Dimensões)

Seguidamente, depois de a base dados estar criada devem ser criadas as tabelas com

os respetivos campos, ou seja, as dimensões e seus atributos. Deve-se ter o cuidado de definir

corretamente o tipo de dados a utilizar, bem como o nome do atributo.

Figura Anexo 24 - Definir chave primária

Na criação de cada dimensão, o atributo “id” deve ser definido como chave primária.

Este passo deve ser repetido em todas as dimensões. De referir que os dados deste atributo é

gerado automaticamente, porque foi definido como auto incrementável.

Anexos 86

A tabela de factos é criada da mesma forma que as dimensões, no entanto, esta vai

conter as chaves-estrangeiras das dimensões criadas anteriormente mais os indicadores (factos).

Figura Anexo 25 - Tabela de factos criada

Anexos 87

Criação do diagrama em estrela

Depois de criadas todas as dimensões e a tabela de factos, deve ser definido o modelo

multidimensional em estrela que sintetiza todas as tabelas entre as tabelas. A figura seguinte

mostra o modelo multidimensional em estrela criado.

Figura Anexo 26 - Modelo em estrela criado

Anexos 88

Figura Anexo 27 - Modelo de dados do processo de negócio

Anexo G

Processo ETL

Etapa de Transformação

As Tranformações mais importantes ocorridas no data-estágio criado foram as seguintes:

O atributo “id_PlanoProdução” da tabela Plano de Produção da BD operacional foi

renomeado para “id_OrdemProdução”; Este atributo ordena todos os outros;

O atributo “Tempo_Produção_Efetivo” resultou de uma operação de subtração de

datas, realizada através de uma query SQL, através dos campos “Início de produção”

e “Fim de produção”. Após a operação o atributo passou a estar representado em

minutos. De resto o atributo “Fim de produção” foi eliminado depois de realizada

esta modificação, visto não estar comtemplado no modelo multidimensional criado

anteriormente.

O atributo “Tempo_Produção_Estimado” foi gerado através da multiplicação, do

atributo “Quantidade_a_Produzir” com os tempos de produção médios de cada tipo

de talher apresentados anteriormente. O atributo está representado em minutos.

O modelo de dados originado pelo BPMS BizAgi e uma amostra do data-estágio criado

num ficheiro Excel, podem ser vistos nas ilustrações em baixo representadas.

Anexos 89

Figura Anexo 28 - Amostra do data-estágio

Etapa de Carregamento

Carregamento das Dimensões no SQL Server

Os dados da dimensão “Etapa_Produção” foram inseridos manualmente na tabela

correspondente no SQL Server. Por outro lado os dados provenientes das dimensões

“Tipo_Talher”, “Faqueiro”, “Funcionário” e “OrdemProdução” foram importados com a ajuda do

assistente do SQL SERVER Import and Export Wizard, que extraiu os dados da fonte de dados

original e carregou-os nas dimensões. Por sua vez a dimensão Tempo foi carregada através de

uma query SQL.

Depois de criadas as dimensões e tabela de factos, procedeu-se ao carregamento dos

dados para as mesmas. O seguinte exemplo demonstra intuitivamente o procedimento. Deve-se

em primeiro lugar ser feito um “Import Data” sobre a base de dados criada anteriormente.

Anexos 90

Figura Anexo 29 - "SQL Import and Export Wizard"

No seguinte menu deve-se selecionar a fonte de dados preferida para efetuar a extração,

no caso do data-estágio, uma vez que o ficheiro é do tipo *.xlsx selecionou-se “Microsoft Excel”

como o “Data source”, já nas dimensões selecionou-se “SQL SERVER Native Cliente 11.0”.

Figura Anexo 30 - Escolha do ficheiro Excel pretendido

Anexos 91

Figura Anexo 31 - Escolher base de dados pretendida

No passo seguinte, escolheu-se a base de dados de destino e o nome do Servidor, o tipo

de autenticação escolhida neste exemplo foi o modo em “Windows Authentication”.

Figura Anexo 32 - Escolher base de dados de destino

Anexos 92

No caso em que a fonte de dados é um ficheiro Excel, procede-se à seleção da folha de

cálculo onde estão presentes todos dados pretendidos e de seguida escolhe-se como destino a

tabela pretendida para a transferência dos dados.

Figura Anexo 33 – Seleção da tabela de destino

Depois clica-se no botão “Edit Mappings”, para se fazer o mapeamento entre as colunas

da fonte com as colunas de destino.

Selecionado o referido botão, pode ser de seguida definida a “coluna destino” para a

qual serão “transferidos” os dados da “coluna inicial”.

Anexos 93

Figura Anexo 34 – Seleção das colunas de destino

Seguidamente será visualizada um resumo do mapeamento feito aos dados,

adicionalmente poderá ser definida uma conversão ao tipo de dados.

Figura Anexo 35 – Resumo final do mapeamento de dados

Seguidamente é apresentada uma última janela de confirmação da importação de

dados, onde o utilizador poderá escolher guardar o pacote de dados SSIS e correr

imediatamente o wizard.

Anexos 94

O processo finaliza com a apresentação do processamento dos dados da tabela fonte

para a tabela destino.

Figura Anexo 36 – Execução com sucesso

Carregamento da Tabela de Factos

O processo de carregamento da Tabela de factos foi diferente do utilizado para as

Dimensões. Para o efeito foi utilizado o ambiente Integration Services da ferramenta Business

Intelligence Studio da Microsoft. Este ambiente permite fazer o processo ETL de forma mais

simplificada, pois fornece um ambiente intuitivo, no qual o utilizador pode definir fluxos de

execução que abrangem todo o processo de extração, transformação e carregamento de dados.

Deste modo, como os dados já tinham sido transformados a quando da criação do data-

estágio, foi apenas necessário extraí-los do mesmo e carrega-los na tabela factos criada

anteriormente no SQL Server.

Para se proceder ao preenchimento da tabela de factos, foi criado um projeto no

Business Intelligence Studio. A ilustração em baixo representada apresenta o fluxo de controlo

que conduz todo o processo de carregamento da tabela de factos. Este fluxo de controlo tem

como função criar um fluxo de dados. Dentro do fluxo de controlo foi utilizado três tipos de

Anexos 95

componentes o “OLE DB SOURCE” foi utilizado para extrair os dados do data-estágio (tabela

auxiliar). O componente “Lookup” foi usado para agregação de dados com o uso das dimensões

como termo de comparação. Desta forma, é possível pesquisar informação adicional baseada na

informação comum existente na fonte (tabela auxiliar). Este componente foi utilizado para as

cinco dimensões. O processo acaba com o uso do “OLE DB DESTINATION” que mapeia e insere

toda a informação gerada ao longo do fluxo na tabela de factos.

Figura Anexo 37 - Carregamento da Tabela de factos usando a componente fluxo de dados do

Business Intelligence Studio

O resultado final de todo este processo ETL culmina com a inserção de toda a

informação na tabela de factos, como ser visto na ilustração em baixo.

Figura Anexo 38 - Visão genérica da Tabela de factos no SQL Server

Anexos 96

Anexo H

Processo de Criação de Cubos OLAP no Visual Studio 2012

Criação de um novo Projeto

O primeiro passo consistiu na criação de um novo projeto, com o nome de

“CubosOLAP”. Este projeto é do tipo Business Intelligence Projects e tem como template o

Analysis Services Projects.

Figura Anexo 39 - Criação de um novo projeto no Analysis Services

Selecionar Ligação

Depois de criado o projeto, de seguida foi estabelecida a ligação ao DW previamente carregado.

Anexos 97

Selecionar a tabela de factos e dimensões

Em primeiro lugar seleciona-se o Data Source anteriormente criado, e de seguida é

necessário selecionar as tabelas do DW pretendidas para análise. Foram portanto selecionadas

as dimensões e respetiva tabela de factos.

Figura Anexo 40 - Seleção das dimensões e tabela de factos

Anexos 98

Seguidamente é apresentada uma janela onde devem ser confirmadas as tabelas que

foram anteriormente selecionadas do DW.

Figura Anexo 41 - Confirmação de todas as tabelas

Depois de ser definido o Data Source Views, é apresentado um ambiente gráfico onde é

representado o modelo de dados multidimensional que vai ser usado para responder às análises

de gestão pretendidas.

Figura Anexo 42 - Modelo Multidimensional

Anexos 99

Criar Cubos OLAP

Depois de carregado o Data Source com as dimensões e tabelas de factos, é tempo de

criar um cubo utilizando o Cube Wizard. Portanto como as tabelas já foram carregadas

previamente, seleciona-se a opção Use existing tables.

Figura Anexo 43 - Criar cubo através das tabelas já existentes

Anexos 100

No passo seguinte deve ser selecionada a tabela de factos entre todas as tabelas

apresentadas. Portanto selecionou-se a tabela Produção.

Figura Anexo 44 - Selecionar tabela de fatos

De seguida devem ser selecionados todos os indicadores de negócio afetos à tabela de

factos, pois serão úteis para as diversas análises sobre os dados.

Figura Anexo 45 - Selecionar indicadores

Anexos 101

Depois de selecionada a tabela de factos e respetivos indicadores foram selecionadas

todas as dimensões necessárias. Por fim, atribui-se um nome ao cubo e faz-se uma revisão geral

à estrutura selecionada.

Figura Anexo 46 - Finalizar Wizard

Estabelecimento de Hierarquias

O exemplo seguinte demonstra a criação de hierarquias para os atributos da dimensão

“Tempo”.

Figura Anexo 47 - Visão Geral da hierarquia da dimensão Tempo

Anexos 102

Deste modo, selecionou-se a opção “Add Business Intelligence” na dimensão Tempo.

Foi aberta uma janela interativa e selecionou-se a funcionalidade “Define Business Intelligence”.

Figura Anexo 48 – Selecionar “Define dimension intelligence”

De seguida, mapeou-se os atributos da dimensão tempo com o tipo de atributo

pretendido. Desta forma, foi obtida uma hierarquia automática através de todos os atributos da

dimensão Tempo.

Figura Anexo 49 – Mapeamento do tipo de atributos

Anexos 103

Figura Anexo 50 - Completar Wizard

Anexos 104

Anexo I

As seguintes capturas de ecrã tentam demonstrar de forma intuitiva o processo de

criação de um KPI dashboard, através da suplemento Power Pivot para o Excel 2013.

Desta forma, o primeiro passo efetuar, consiste na ligação ao Analysis Services, de

forma a poder conectar-se ao cubo OLAP criado anteriormente (ver anexo H).

Figura Anexo 51 – Fazer conexão ao Analysis Services

Depois de efetuada a ligação ao cubo OLAP, seleciona-se a opção, “estrutura” e será

aberto uma janela intitulado (assistente de importação de tabelas). O utilizador necessita de

escolher os indicadores de negócio e as dimensões que pretende para análise. Neste exemplo

foram escolhidos todos os cinco indicadores disponíveis e duas dimensões, sendo elas

“Etapa_Produção” e “Tempo”.

Figura Anexo 52 – Escolha das dimensões e indicadores pretendidos

Anexos 105

A consulta efetuada, foi concluída com sucesso, ou seja os dados foram importados para

o Power Pivot.

Figura Anexo 53 - Importação dados efetuada com sucesso

O próximo consiste na criação de uma tabela dinâmica, como pode visto no lado direito

da figura, os indicadores e as dimensões, podem ser escolhidas livremente, conforme as

análises pretendidas.

Figura Anexo 54 - Criação de uma tabela dinâmica

Anexos 106

Portanto, a título de exemplo foram selecionados os indicadores “Peças defeituosas

produzidas” e “Quantidade_a_Produzir”. Após selecionados os indicadores, o próximo passo

consistiu na criação de um campo calculado.

Figura Anexo 55 - Criar campo calculado

O campo calculado vai realizar uma operação de divisão entre a soma total dos

indicadores pretendidos, como pode ser visto pela figura em baixo representada.

Figura Anexo 56 - Definir fórmula de cálculo

Anexos 107

Depois de criado o campo calculado, é tempo de aplica-lo a um KPI. Definem-se em

primeiro lugar os objetivos para cada uma das três cores, que vão corresponder ao estado final

do KPI.

Figura Anexo 57 – Definir objetivos KPI

Por fim é apresentado o estado do KPI criado, tendo apresentado o estado de vermelho

para o índice calculado como exemplo.

Figura Anexo 58 - Visualizar estado do KPI

Referências 109

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