Utilizando o Business Intelligence como ferramenta de apoio para Gestão de Serviços de TI

Carlos Alexandre de Souza. SÃO PAULO 2018 TIAGO FAGUNDES LACERDA Utilizando o Business Intelligence como ferramenta de apoio para Gestão de Serviços de TI Trabalho de conclusão de curso apresentado à Faculdade FIA de Administração e Negócios como requisito para a obtenção do título Master of Business em Gestão Empresarial. Aprovado em: de _ de. BANCA EXAMINADORA Prof. Dr. ABSTRACT With the cheapening of the forms of storage and the advance of the Internet, huge databases have been created, and the goal of many managers today is to know if there is any knowledge that can be extracted from that mass of data that helps in the decision making and in managing your company's IT. There are a number of methods that can be employed in this process, such as Data Warehouse and Data Mining, as well as several tools that assist the management process, such as COBIT or ITIL.

In this way our objective is to analyze 4 case studies with different focuses and applications and to identify the positive and negative points that the use of Business Intelligence has dispensed with. That way we can bring these implementations to IT Service Management and see if the hurdles and benefits are similar in order to try to mitigate those problems in an implementation. SUMÁRIO 1 INTRODUÇÃO 10 1. Data Mining 17 2. Ferramentas de Gestão de TI 21 2. ITIL 22 3 ESTUDOS DE CASO 26 3. Estudo de Caso 1: Segurança Pública 26 3. Estudo de Caso 2: Detecção de Crimes 27 3. De acordo com Campos Filho (1994), é visível que o status atual da Tecnologia da Informação qualifica as práticas de trabalho do cotidiano nas organizações, sendo considerado também como ponto de partida para as inovações que se tornam cruciais à sua sobrevivência nos negócios.

Contextualização do Tema Segundo então Rodrigues Filho e Gomes (2004), a Tecnologia da Informação passou a ser considerado um elemento indispensável que contribui na evolução dos negócios nas organizações e a utilização da Tecnologia de Informação eximiu-se de realizar apenas o processamento e organização da informação, passando a ser o instrumento que oferece suporte à gestão da informação. Em contraponto, muitas empresas ainda não utilizam a Tecnologia da Informação em sua totalidade, utilizando a área de TI como mero setor de suporte de equipamentos e sistemas. Como ressalta Foina (2006), muitos dos benefícios prometidos pela TI nem sempre são visualizados pela empresa, devido também a complexidade da área e a falhas no gerenciamento do setor, que necessita de uma gestão ativa e alinhada com as estratégias da empresa.

Por sua vez, Meireles (2001) descreve a gestão de sistemas de tecnologias de informação como sendo uma ação administrativa norteado por critérios delimitados pelo Plano Diretor de Informática (PDI), englobando os elementos que expressam a estratégia estabelecida, quase sempre anualmente, do planejamento para a TI. Estrutura do Trabalho De forma a simplificar a leitura, esse trabalho está dividido da seguinte forma: • No capítulo 2 apresentamos o conceito de BI e suas diferentes forma de utilização; • No capítulo 3 relatamos os estudos de caso encontrados na literatura; • No capítulo 4 fazemos uma análise dos estudos de caso apresentados; • No capítulo 5 apresentamos as conclusões e trabalhos futuros a serem realizados. REFERENCIAL TEÓRICO Nesse capítulo iremos contextualizar os termos e conceitos nos quais esse trabalho está baseado.

Como o Business Intelligence nada mais é do que uma forma de coletar, organizar e analisar dados com o objetivo de retirar informações, detalharemos 2 formas desse processo, o Data Warehouse e Data Mining e também a ferramenta ITIL, que auxilia no processo de Gestão de Serviços de TI. Business Intelligence O Business Intelligence (BI) é uma solução estratégica que auxilia na gestão e na rápida tomada de decisões dentro das empresas, ele não é uma única ferramenta, mas pode ser composta por inúmeras ferramentas e diferentes implementações. O BI também pode ser chamado de Inteligência de Negócios ou Inteligência Empresarial, e o que caracteriza realmente o BI, segundo Turban et. Dessa forma, segundo Leme Filho (2006) fica claro que o BI é uma ferramenta que dará suporte aos gestores para tomada de decisões.

Métodos de Business Intelligence Aqui abordaremos 2 métodos relativos ao Business Intelligence. Data Warehouse O principal objetivo do Data Warehouse é disponibilizar informações para suporte de apoio a decisão e estratégia da empresa. Diferentemente de tempos passados, onde as informações eram armazenadas em papel e arquivadas em grande pastas, hoje, a maior parte das informações precisa passar por um processamento online (Jimmy e Ryaboy. o que contribui na hora da implantação. Quanto mais detalhes existir, mais baixo será o nível de granularidade, quanto menos detalhes existirem, mais alto será o nível de granularidade. Dentro de um Data Warehouse temos ainda o tipo de modelagem que permitirá a visualização dos dados, sendo as principais estrela (star) e floco de neve (snow flake). Segundo Inmon (2005), o modelo floco de neve também é projetado para tomada de decisão com menos uso de espaço em disco, porém o modelo estrela, mesmo ocupando mais espaço em disco, é mais fácil de implementar e permite entregar o projeto por partes, de forma que pode-se projetar um setor da empresa, e depois só ir acrescentando outros.

Podemos visualizar esse dois modelos juntos na Figura 4, onde temos o modelo estrela implementado, e em um dos seus vértices temos o modelo floco de neve. Figura 4: Modelo estrela com floco de neve em um de seus vértices (Machado, 2008). Por exemplo, se as datas encontram-se no mesmo formato, moedas no mesmo padrão, entre outros. Caso sejam utilizados dados textuais ainda é necessário aplicar uma uma outra etapa, conforme Figura 6 demonstra. Nessa sub-etapa, os dados textuais passam também por uma formatação, com a retirada de acentos, caracteres com menos de 3 caracteres conhecidas como stop-words (palavras que não oferecem conteúdo semântico), conversão do texto para UTF-8, conversão do texto todo para padrão maiúsculo ou minúsculo e também o processo de stemming, que consiste em retirar palavras similares com o mesmo conteúdo.

Também pode-se utilizar um dicionário de dados para o stemming. Figura 6: Etapas do pré-processamento textual (Baeza-Yates and Ribeiro-Neto, 1999). • Regras de Associação: Esse método associa 2 ou mais itens, por exemplo, a compra de um produto a outro. Ferramentas de Gestão de TI Segundo Magalhães e Pinheiro (2007) o Gerenciamento ou Gestão do Serviços da Tecnologia da Informação é a forma como a área de TI pode ter uma postura mais proativa em relação a geração de valor para a empresa, atendendo as necessidades da organização. Essa Gestão visa melhor alocar os recursos disponíveis, e procurar fazer seu gerenciamento de forma integrada, seja na questão de sistemas como de pessoal. Para que esse objetivo seja alcançado é necessária a adoção de algumas medidas, tais como gerenciar e implantar processos internos da área de TI.

A Tabela 1 descreve de forma geral como a TI poderia gerar mais valor para a organização, onde apresentamos um cenário anterior onde nenhuma ferramenta de gestão é utilizada, e um cenário atual onde alguma ferramenta teria sido implantada com exito. Alguns dos aspectos que contribuem para que a ITIL seja amplamente utilizada é o incremento dos seguintes fatores, segundo Magalhães e Pinheiro (2007). • Custos de entrega e manutenção dos serviços de TI. • Requerimentos da organização em relação à qualidade e ao custo/benefício dos serviços de TI. • Demanda em obter a medição do retorno dos investimentos em TI. • Complexidade da infra-estrutura de TI. Ligando cliente e usuário temos o Gerenciamento de Segurança, essencial para que as informações partilhadas entre os dois lados estejam integradas.

Os setores do Gerenciamento de Serviços são os seguintes: • Central de Serviços: esse é o setor onde se dará o primeiro contato do cliente, ou seja, sempre que ele tiver uma dúvida ou um problema é por onde entrará em contato, sendo que esse pode ser via telefone, e-mail, chat, entre outros. Importante ressaltar que nem sempre um chamado se refere a um incidente. Esse é o setor que fará o monitoramento do estado e o ritmo de progresso de todos os chamados em aberto, sendo responsável por manter o cliente atualizado. A central de serviços é o primeiro nível de atendimento, e o ideal é que todos os chamados sejam fechados nesse nível devido a diminuição de custos e também a uma maior satisfação dos clientes.

• Gerenciamento de Mudanças: é o setor responsável pelo controle de todas as mudanças, mitigação de riscos e a garanti de disponibilidade dos serviços de TI. Antes de qualquer implementação deve haver um plano de recuperação dos serviços, caso aconteça algum problema ou caso a implementação vá levar mais tempo do que o esperado. Muitos incidentes geralmente ocorrem após a realização de alguma mudança, seja devido a falta de testes ou muitas vezes incompatibilidades e conflitos que podem ser gerados devido a novas implementações. Alguns exemplos de mudanças incluem mudanças/ alterações de hardware e/ou software, versões de banco de dados e seus respectivos relacionamentos, sistemas de negócios, documentações, entre outros. Na Figura 10 apresentamos o passo a passo para realização de uma mudança e sua relação com o gerenciamento de projeto.

Figura 11: Relação entre os setores (Magalhães e Pinheiro, 2007). As liberações podem ser de quatro tipos, sendo elas: 1. Delta: utilizada quando não se justifica uma liberação completa, como por exemplo quando é realizado uma pequena correção ou adição de um novo campo. Completa: quanto todo o sistema é liberado em conjunto, sendo que é mais utilizado para mudanças de layout ou com grande impacto em todo o sistema. Pacote: quando ao menos 2 versões é liberada em conjunto, podendo ser delta ou completa. O modelo proposto analisa então as informações e faz uma relação com os dados pessoais de criminosos já detidos, como por exemplo o local de sua residência e locais por ele frequentados. Com base nessas informações é calculado a distância euclidiana dos blocos e a localidade da ocorrência, como proposto na Figura 12, isso é feito com objetivo de tentar identificar o caminho tomado pelo criminoso.

Após isso o algoritmo simula uma rota que pode ter sido utilizada pelo marginal, utilizando por exemplo, algoritmos como Dijkstra. Figura 12: Probabilidades de ângulo atribuídas a cada segmento de estrada que se afastam de um local de crime. A linha vermelha representa uma possível direção de viagem tomada pelo criminoso (Iwanski et al, 2011). Na maior parte dos testes as redes neurais e as redes bayesianas apresentaram um melhor resultado, quanto a previsão de ocorrências, é realizado uma votação entre os classificadores verificando se algum dos locais será considerado como quente. Os autores também ressaltam que a saída do algoritmo depende dos valores de entrada e apontam como obstáculos a falta de integração dos dados policiais e a falta de organização desses.

Estudo de Caso 3: Análise do Transporte Público O estudo dos autores Caminho et. al (2017) explora e procura compreender como a oferta de ônibus se relaciona com a demanda da cidade de Fortaleza, para isso foi analisado os dados de 11 de março de 2015, uma quarta – feira útil na cidade. A estratégia empregada foi a mineração de redes complexas que representavam a oferta e a demanda no transporte público, e verificou-se que existe um desequilíbrio do sistema, entre o que o poder público oferta para a população e sua real necessidade. Estudo de Caso 1: Segurança Pública No primeiro estudo de caso foi apresentado uma aplicação que relacionasse os crimes cometidos contra imóveis físicos de forma a delimitar uma possível área de atuação dos criminosos.

O estudo foi testado com base nos dados históricos de 5 anos de departamento de polícia do Distrito Regional da Grande Vancouver na província de British Columbia, Canadá. A pesquisa então faz um mapeamento do provável trajeto tomado pelo criminoso, com base nas informações fornecidas por ele, quando da captura. Dessa forma, não pode-se atribuir total confiabilidade para esses dados, visto que o marginal pode entregar informações erradas para atrapalhar o trabalho da policia ou para encobertar possíveis cúmplices ou novos crimes que ele venha a cometer. Outro ponto é que a aplicação exige um grande fluxo de informação dos crimes cometidos, de forma a criar um mapeamento mais exato. Estudo de Caso 3: Análise do Transporte Público Entre todos os estudos de caso apresentados esse é o que apresenta a maior dificuldade de implantação, pois mesmo que os ônibus possuam uma bilhetagem e sejam monitorados por GPS, as empresas ainda desconhecem informações básicas como por exemplo quando e onde o usuário desceu.

E esse tipo de informação é essencial para que se possa calcular de forma efetiva a real oferta frente a demanda e colocar os veículos operando com maior satisfação. De acordo com os fatores apresentados, podemos concluir que esse ainda é um caso em aberto do Business Intelligence, pois por mais que as empresas tenham dezenas de dados armazenados, eles ainda não são suficientes para disponibilizar veículos nas ruas de forma ótima, e isso deve-se também a quantidade de variáveis que deve ser analisada, e não somente as relacionadas aos passageiros. Outros fatores de análise são o custo por quilometro rodado, custo de manutenção e depreciação do veículo, custo do cobrador/ motorista, custos relativos a instalação dos terminais, entre outros.

Similarmente ao estudo de caso anterior, a análise desse quanto a implantação na Gestão de TI pode ser realizada com base no fluxo de demanda, seja em determinados horários ou dias do ano, e nem sempre a equipe de TI tem também todas as informações, como por exemplo no caso de direcionamento de promoções segmentadas em newsletter, que dependem de cadastros e informações cedidas (nem sempre de forma correta) pelos usuários. Esses estudos de caso podem ser trazidos para a Gestão de TI, pois muitas vezes as implementações são similares, porém em abordagens diferentes, de forma a termos uma visão geral dos obstáculos e benefícios da implementação de um sistema de Gestão de TI.

Por fim conclui-se que existe uma grande quantidade de dados armazenada, porém muitas vezes em má qualidade, o que pode inviabilizar o uso ou então criar uma grande tarefa de pré-processamento. Em outros casos, como o estudo de caso 3, é relatado que por mais que se tenha uma grande quantidade de dados, esses ainda não apresentam informação suficiente para que se possa criar o modelo necessário. Por fim, ainda como ponto negativo temos a falta de saber como os dados serão utilizados, como e qual problema devem resolver, sem essa abordagem não é possível saber o que fazer com essa grande quantidade de informação. Em contrapartida, caso os dados possuam qualidade e existam gestores capacitados, o Business Intelligence tem muito a agregar na questão da melhoria continua, aumento da produtividade e uma maior proximidade da TI da área explorada pelo negócio.

Detecção de Comunidades em Redes Complexas para Identificar Gargalos e Desperdício de Recursos em Sistemas de Ônibus. XXXVII Congresso da Sociedade Brasileira de Computação. CHEDE, Cezar Taurion. Grid Computing: Um Novo Paradigma Computacional. Rio de Janeiro: Brasport Livros e Multímidia Ltda. p. jan. abr. INMON, W. H. LIN, JIMMY & RYABOY, DMITRIY. Scaling Big Data Mining Infrastructure: The Twitter Experience. ACM SIGKDD. MAGALHÃES, I. L. NEVES, Alana K. Mineração De Dados De Sensoriamento Remoto Para Detecção E Classificação De Áreas De Pastagem Na Amazônia Legal. National Institute for Space Research. LEME FILHO, Trajano. Aulas Ministradas na Fasp da Disciplina Sistemas de Suporte à Decisão. sdum. uminho. pt/bitstream/1822/20461/1/TeseDout_MariaBeatrizPiedade_23Abr2012. pdf>. Acesso em: 1 fevereiro. RANJAN, Jayanthi. Business Intelligence: Concepts, Components, Techniques And Benefits.

Journal of Theoretical and Applied Information Technology. Vol. nº 1. TECSPACE, http://www. tecspace. com. br/paginas/artigo/tec003. htm Acesso em 23/09/2014 às 01:14. VICENTE, Cesar Julio; COSTA, Danilo de Melo; GOTO, Melissa Midori Martinho. Gerenciamento Dos Serviços De Ti: Um Estudo De Caso Da Metodologia Itil Na Empresa AeC. Revista Pensar Tecnologia. YU, C. H. An Improved tf-idf Approach for Text Classification. Journal of Zhejiang University SCIENCE.