SISTEMA DE BANCO DE DADOS ALIADOS A INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL

Introdução Com o grande fluxo de informação possibilitada com o avanço da internet e tecnologia, ter acesso a informações corretas no menor tempo possível é uma questão estratégica (Machado, 2008), podendo muitas vezes significar o fechamento de um bom negócio ou a evitar a falência de uma empresa. Essa evolução vêm criando a necessidade de implantação de diversos sistemas de informação que atendam essa demanda (Rezende, 2002) e, essas inúmeras mudanças nos cenários externos e internos vem transformando o conhecimento em um diferencial competitivo entre as organizações, segundo (Werner, 2002). Diferentemente de tempos passados e do modelo de catalogação das bibliotecas, onde as informações eram armazenadas em papel e arquivadas em grande pastas, hoje, a maior parte das informações precisa passar por um processamento (Lin e Ryaboy, 2012), hoje conhecidos como sistemas de inteligência competitiva ou programas de gestão do conhecimento (Rezende, 2002), cuja função é auxiliar na hora da tomada de decisão.

Gerenciar essas informações obtidas de maneira inteligente gera um conhecimento que pode ser incorporado pela empresa e oferecer um diferencial estratégico (Rezende, 2002). Esse diferencial também consiste em saber onde encontrar a informação correta e de forma ágil, não apenas em armazenar diversos dados, documentos que geram recursos relativos (Marchiori, 1994). CRM CRM significa Gestão de Relacionamento com o Cliente, e ele serve para organizar estrategicamente as relações com os clientes, segundo (Aggarwal e Gupta, 2012). Dessa forma, cada setor de uma companhia alimenta o CRM com suas informações e as informações de seus clientes, e o resultado final será uma pesquisa satisfatória que irá auxiliar na decisão de quais produtos os clientes podem estar interessados, por exemplo (Aggarwal e Gupta, 2012). Para o bom funcionamento de um CRM, é essencial que existe cooperação por parte de toda a empresa, personalização das informações que serão inseridas e que irão posteriormente gerar os relatórios, integração com os todos os setores da empresa e uma facilidade de uso.

Se bem utilizado é uma poderosa ferramenta ainda nos dias de hoje (Ibrahim, Mohd e Rababah, 2011). Segundo (Aggarwal e Gupta, 2012), um CRM tem 7 componentes básicos, apresentados abaixo na Figura 2. Cada base utilizada para compor o Data Warehouse é chamada de Data Mart. Para unificação dessas diversas fontes de entrada de dados, muitas vezes é necessária uma certa padronização de dados, por exemplo com relação ao sexo, que pode ser cadastrada como booleana (1 e 0), string (“masculino” e “feminino”) e char (“m”, “f”). Para a modelagem bem sucedida de um Data Warehouse, é necessário que a pessoa que o solicita possua sobre os indicadores de negócio utilizados em sua empresa (Machado, F. N. R. Figura 4: Processo de mineração de dados (Tan et al. Os dados obtidos, muitas vezes, também podem ser ambíguos ou ser formados por diversas fontes, sendo necessário, nesses casos utilizar a redução de ruídos ou normalização dos mesmos [Berry, 2006].

É nesse momento que temos a etapa de pré-processamento, pois ela compreende diversas técnicas para captar, organizar e preparar os dados para as demais etapas. A fase da formatação depende do tipo de dados com o qual estamos trabalhando, por exemplo, ao trabalhar com dados textuais podemos utilizar uma formatação onde cada termo é individual ou possui uma peso de acordo com sua importância. E por fim temos a aplicação do algoritmo de mineração de dados, que pode ser um algoritmo de agrupamento para agrupar termos semelhantes, uma árvore de decisão, um algoritmo Apriori que relaciona quando um determinado item é utilizado juntamente com outros, um algoritmo de ranqueamento que pode ser utilizado para otimizar buscas, entre outros. Conclusão Nesse trabalho tratamos sobre a inteligência computacional e alguns dos métodos que possibilitam e auxiliam a obtenção desse conhecimento, sendo eles: CRM, Data Warehouse, Big Data, Data Mining e Business Inteligence.

Todos os conceitos apresentados trabalham com Big Data, ou seja, uma grande quantidade de dados, pode-se trabalhar com uma quantidade menor de dados, porém isso pode impactar no resultado, já que não haverá muitos dados para serem analisados. Caso a quantidade de dados seja pequena deve-se ter certeza que os dados obtidos são relativos ao problema que se deseja analisar, e que sejam confiáveis. Começamos analisando o sistema CRM, que foi um dos primeiros sistemas de gestão comercial a ser utilizado pelas empresas, e que ainda hoje é utilizado na prospecção e geração de clientes. Após isso, temos o Data Warehouse, que é um depósito de dados, um grande banco de dados que é projetado de forma a auxiliar a geração de relatórios e analise dos resultados, ele também pode se conectar com bases externas.

P. V. P. P. R. Business Intelligence and Analytics from Big Data to Big Impact. MIS Quartely, Vol. nº 4. Gupta, Gaurav e Aggarwal, Himanshu. Improving Customer Relationship Management Using Data Mining. Editora Érica. ª edição. Marchiori, Patricia Zeni. Do acervo ao acesso: a perspectiva da biblioteca virtual em empresas. Ciência da Informação, Brasília, v. D. Decisões com BI. RJ. Editora Ciência Moderna Ltda, 2008. Rababah, Khalid & Mohd, Haslina & Ibrahim, Huda. Revista de Administração de Empresas, São Paulo, v. n. p. maio. jun.