“Um coisa que achei muito legal na ferramenta VBI é a parte de customização dos relatórios via programação em C#.
Desenvolvi uns relatórios interessantes que só foi possível com o VBI e graças ao C#. Eram relatórios que consolidavam informações de todo o grupo.
Extraía todas as informações do Olimpo de todas as bases de dados e até as unidades que eram definidas através das políticas do Oracle. Coisa que o Olimpo ainda não fazia.
Do Microsiga, consolidava todas as empresas e filiais. Antes, tentaram fazer o mesmo relatório no Microsiga, porém era muito demorado e quando a filial era grande, não gerava o relatório. Com o VBI podia escolher a empresa e conseguia consolidar todas as empresas do grupo.
Para se ter uma ideia da performance, uma unidade pequena, pegando um mês no microsiga demora mais de meia hora. No VBI conseguia gerar 6 meses em menos de um minuto. O VBI teve o mérito de fazer a consolidação ser possível. A parte da query dei uma melhorada e parte da solução foi possível com a programação.
Isso só foi possível com o VBI. E na minha opinião é um diferencial.”
Marcelo Kenji Uehara
Analista de Sistemas – Kroton Educacional
Ad-Hoc Reports: São relatórios feitos de maneira rápida e simplificada, “on the fly”. Esse tipo de relatório normalmente contém informações que não estão contidas nos relatórios tradicionais das empresas.
Balanced Scorecard: É uma filosofia de gerenciamento de performance proposta por Robert Kaplan e David Norton. Descreve a estratégia e a filosofia de uma empresa em metas e objetivos mensuráveis, que cruzam todas as camadas de gerenciamento e tomada de decisão. Em particular ela propõe três outras perspectivas ou “fatores dirigentes” além da avaliação financeira tradicional da performance do negócio. São elas: inovação e aprendizagem, processos de negócios e satisfação do cliente.
Business Intelligence – Inteligência de Negócios: É uma ampla categoria de software e soluções para obtenção, consolidação, análise e acesso aos dados de maneira que os usuários da empresa tomem melhores decisões de negócios. Incluem software para consulta e relatório em bases de dados, análise multidimensional de dados (OLAP), data mining e visualização.
Crosstab ou Pivot Table: Objeto que possibilita análises avançadas de dados. É composto por três partes: linhas, colunas e dados. Oferece recursos como drag e drop (arrastar e soltar) e slice and dice (fatiar e combinar).
Cubo: É uma estrutura de dados multidimensional que organiza os dados de um Data Mart em dimensões, métrica e cálculos, promovendo respostas muito rápidas para análises de dados.
Dashboard: Também chamados “cockpits”, são aplicativos formato Web que disponibilizam aos usuários KPIs e Scorecards atualizados.
Data Mart: É um subconjunto de assuntos específicos de um data warehouse projetado para encontrar as necessidades de uma comunidade de usuários em particular e requisitos de segurança da empresa. Podem ser construídos para diversas áreas da empresa, como Finanças, Vendas, Recursos Humanos etc. de maneira que os usuários em cada área do negócio vejam apenas os dados que são relevantes para eles.
Data Mining – Mineração de dados: É o meio de descobrir tendências, padrões e relacionamentos entre os dados. Pode-se empregar técnicas de Estatística ou Inteligência Artificial para encontrar informações que podem não estar imediatamente visíveis, ou seja, contra-intuitivas. Pode descobrir associações (correlações entre eventos), seqüências (eventos que levam a outros), classificações (padrões para estabelecer perfis), clustering (encontrar e visualizar novos grupos) e previsões (descobrir padrões que levam a prever o futuro).
Data Warehouse – Armazém de Dados: É uma coleção de informações (dados) relacionadas por assunto, integradas e permanentes de modo a ajudar na tomada de decisões da empresa. Esta coleção é isolada do sistema usado como uma base de dados da empresa para todas as áreas do negócio e ajuda no processo de tomada de decisão da empresa.
Dimensão: Entidade relacional (tabela) utilizada em Data Warehouses, que contém dados cadastrais: clientes, produtos, geografia, tempo, etc., que são utilizados para criar visões de análise do fato a ser estudado.
Drill Down: É o método de exploração de dados detalhados que foram usados na criação de dados sumarizados, resumidos. Os níveis de Drill down dependem da granularidade dos dados no Data warehouse.
Drill UP: É o método de exploração de dados para o nível acima (contrário do Drill Down), ou seja, nível menos detalhado.
EAI (do inglês Enterprise Application Integration): é uma referência aos meios computacionais e aos princípios de arquitetura de sistemas utilizados no processo de Integração de Aplicações Corporativas. Os procedimentos e ferramentas de EAI viabilizam a interação entre sistemas corporativos heterogêneos por meio da utilização de serviços.
ETL (Extract Transform Load) – Extração, Transformação e Carga: São ferramentas de software projetadas para “fundir” dados em uma única forma, aplicando regras de transformação. “Extração” se refere a remover os dados de múltiplas fontes de dados transacionais, incluindo arquivos e sistemas legados; “Transformação” se refere à conversão dos dados, incluindo limpeza, agregação e filtragem; e “Carregamento” se refere ao processo de colocar os dados convertidos e fundidos em uma nova base de dados estruturada corretamente para as atividades de consulta e análise.
Forecasting: Consiste na previsão, projeção ou estimativa de eventos futuros ou condições por que passará o ambiente de uma determinada empresa.
KPI (Key Performance Indicator) – Indicador Chave de Performance: É um subconjunto de métricas de negócio gerenciáveis que reflete de maneira consistente e apurada toda a performance do negócio. O conjunto exato de métricas varia de negócio para negócio. O cálculo que relaciona um indicador de performance a metas pré-estabelecidas, retornando o status deste indicador com relação ao que foi planejado. Normalmente são três status: vermelho (para indicador com baixa performance), amarelo (para indicador com performance razoavel) e verde (para indicador com performance dentro do planejado).
Metadados: São dados sobre outros dados. Um item de um metadado pode dizer do que se trata aquele dado, geralmente uma informação inteligível por um computador.
Métrica: Objeto na qual se permite atribuir um valor mensuravel: venda, custo, etc.
Multidimensional Data: São dados que podem ser analisados de acordo com muitos critérios, por exemplo, vendas por tipo de produto, por região, por tipo de consumidor etc.
ODS ou Operational Data Store: Banco de dados operacional.
OLAP (Online Analytical Processing) – Processamento Analítico Online: É uma abordagem para análise e relatório que permite ao usuário de maneira fácil e seletiva extrair e visualizar dados de diferentes pontos de vista baseados em uma estrutura de dados multidimensional chamada Cubo.
OLTP (Online Transaction Processing) – Processamento de Transações Online: É uma aplicação que facilita e gerencia o processamento de transações, tipicamente para entrada e recuperação de dados. Por exemplo: sistema de transações bancárias registra todas as operações efetuadas em um banco.
Scorecard: É um dashboard, um local onde se apresenta uma ampla visão de um número de medidas de performance de negócios e dão aos gerentes uma perspectiva geral da performance do negócio em um alto nível de detalhes.
Tabela Fato: Entidade relacional (tabela), componente do Data Warehouse, que contém os dados transacionais que se deseja estudar. Normalmente fato é algum assunto especifico que ocorreu, como venda, por exemplo. A tabela de fato contem, na maioria dos casos, indicadores numéricos que, agregados, agregam valor ao negócio.
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