Natália Santos Fois
Resumo
Este trabalho descreve a implementação de um sistema de Inteligência de Negócios, envolvendo a construção de um repositório de dados e a aplicação de ferramentas OLAP (On-Line Analytical Processing), para o processo de negócio da Livraria Embrapa, operacionalizado por seu sistema de comércio eletrônico. O estudo é complementado pela aplicação de regras de associação para a análise da cesta de compras da Livraria. O objetivo é obter, ao final, informações e conhecimento úteis ao negócio e aos seus complexos processos de tomada de decisão. Além disso, o presente estudo baseia-se na metodologia CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) como orientadora e direcionadora do trabalho, e demonstra como esta metodologia, criada originalmente para os processos de mineração de dados, pode ser customizada para ser utilizada na implementação de sistemas de inteligência de negócios. Os resultados mostraram que a aplicação conjunta das técnicas de mineração de dados e de inteligência de negócios amplia, de forma significativa, a gama de possibilidades de análises, contribuindo para a melhoria do negócio e sua evolução da fase de controles quantitativos para a análise qualitativa da gestão, em tempo hábil
para a tomada de decisão.
Abstract
This paper describes the implementation of a Business Intelligence system, involving a data warehouse construction and the application of OLAP (On-Line Analytical Processing) tools, to the Embrapa Bookstore’s business processes operated by its e-commerce system. The study is complemented by the application of association rules in the market-basket analysis. The aim is to get, in the end, useful information and knowledge to the business and its complex decision-making processes. Furthermore, this study is based on the CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) methodology to guide and direct the work, and demonstrates how this methodology, originally developed for data mining processes, can be customized to be used in the implementation of business intelligence systems. The results showed that the joint application of data mining and business intelligence’s techniques expands, in a significant way, the range of possibilities for analysis, helping to improve the business and its evolution from quantitative control analysis phase to the management qualitative analysis phase, in a timely manner for decision-making.
