| Cálculos de in-memory também são evocados para tornar análise mais rápida e precisa |
Escuta-se muito o termo "tempo real" dos fornecedores de BI, mas eles raramente falam em resposta por subminuto ou por subsegundo. Você pode usar técnicas como integração trickle-feed ou mudança na captura de dados para fazer um data warehouse convencional chegar à latência em subminuto, mas pode dar mais trabalho e ser mais caro do que os processos de fluxo alternativos. BI de baixa latência, monitoramento mais rápido das atividades do negócio e processamento de eventos complexos de latência ultrabaixa são alguns dos exemplos de tecnologias de processamento de fluxo. Eles, geralmente, incluem alertas instantâneos para que se possa reagir quando um evento ou padrão em particular é identificado. Mas nestas velocidades - desde alguns segundos em BI de baixa latência até os milissegundos de processamento de evento complexo - muitas empresas precisam também unir baixa latência com resposta automática. Na Insurance.com, manter um site de comércio eletrônico com alto tráfego requer monitoramento em tempo real de, pelo menos, uma dúzia de sistemas que dão suporte ao negócio, desde a plataforma e algoritmos de reconhecimento de consumidores até servidores web. A empresa criou um aplicativo de monitoramento em 2004, mas no começo de 2008 ele já estava deixando a desejar. "O ponto crucial veio quando a Insurance.com decidiu monitorar a taxa de ligações por estado", contou Scott Noerr, diretor de serviços de TI. A atualização do aplicativo tomaria entre seis e oito semanas de três desenvolvedores. A análise criação versus compra acabou em março de 2008 com a escolha do Cognos Now, da IBM, uma ferramenta no formato de painel de monitoramento que se encaixa na categoria BI de baixa latência. A área de TI notou a necessidade de monitoramento enquanto desenvolvia alerta, escalada e interface de gráficos customizados que o aplicativo autóctone carecia. A Insurance.com considerou ferramentas específicas de TI para monitoramento de rede, site e desempenho, mas isso precisaria de uma miscelânea de ferramentas que não davam boa aparência para a interface. Como muitos dos produtos de BI, o Cognos Now, da IBM, foi desenvolvido para ser utilizado em uma grande variedade de sistemas e tipo de dados. A implementação demorou seis semanas e precisou de uma equipe completamente dedicada. A função para alertas foi a primeira grande diferença, "porque nós não precisamos mais ficar de olho na interface para descobrir se temos um problema", explicou Noerr. Mas a grande esperança para aumentar os lucros vem das funções de escalada e automação adicionadas há pouco tempo. Um aplicativo monitora 15 variáveis para determinar a capacidade dos agentes do call center. Quando ele identifica excesso de capacidade, ajusta, automaticamente, o software de relacionamento com cliente (CRM) para enviar orientações aos agentes com mais rapidez. O segundo aplicativo monitora os processos dos consumidores e envia alertas aos gerentes designados em caso de detecção de falhas no desempenho. Se a condição persistir, os alertas aumentam e chegam para os executivos mais altos. Processamento de eventos complexos é uma tecnologia que as empresas estão começando a usar com mais amplitude para fazer monitoramento mais perto do tempo real. Surgidos em laboratórios e em desenvolvimentos personalizados nas corretoras de Wall Street nos anos 90, tornou-se produto comercial - "de prateleira" - nos últimos cinco anos. Os principais usos são nas áreas de cadeia de suprimentos, entregas e logística, varejo e utilities. A gigante de entregas UPS, por exemplo, não apenas transformou a fornecedora Truviso em um dos padrões corporativos, como também investiu na iniciante (startup). Decidiu que precisava substituir um aplicativo legado que rastreava e fazia balanceamento de carga (load balancing) para aproximadamente 50 milhões de transições feitas por visitantes do USP.com, assim como pedidos de envio feitos por meio do aplicativo WorldShip, baseado em PC. O antigo sistema fazia o clássico relatório "retrovisor" - coletava dados de log do servidor toda noite e informava as tentativas de transações, as bem-sucedidas e as falhas de cada servidor, toda manhã. "Quando os problemas começavam a aparecer e as pessoas perguntavam ‘o que vocês vêem?", tudo que podíamos dizer era saberemos amanhã, relatou Jim Saddel, um dos gerentes de sistemas da UPS. "Hoje podemos olhar para o painel e ver imediatamente se se trata de um problema geral ou se é um problema isolado em um servidor específico." A empresa atualizou seu padrão Truviso em abril e o complementou com alertas de e-mail e de texto. Quando os gerentes recebem uma notificação, eles podem investigar e, com sorte, prevenir uma pane. Muitos fornecedores falam muito bem da opção de mover BI para áreas operacionais como as da Insurance.com e UPS. Mas tecnologias lentas e baseadas em batch são, com muita frequência, um modelo que não consegue acompanhar as decisões que devem ser feitas de repente. As tecnologias de processamento de fluxo prometem tornar realidade os relatórios em tempo real, painéis e aplicativos para suporte de decisões. Comprometa-se com in-memory O terceiro elemento convocado para mudar BI é a análise mais rápida possível, que usa os cálculos in-memory. Estas ferramentas podem, rapidamente, dividir e analisar grandes conjuntos de dados sem recorrer a dados resumidos, cubos pré-construídos ou tuning intensivo de banco de dados. Produtos como o Spotfire, da Tibco; o Applix TM1, da IBM e agora conhecido como Cognos TM1; e o QlikTech foram os pioneiros da categoria e, recentemente, outros fornecedores entraram no mercado ou apresentaram planos para isso. A Microsoft, por exemplo, planeja adicionar análise in-memory no lançamento do serviror SQL 2008 R2, no ano que vem. E a MicroStrategy acrescentou à sua suite de BI a habilidade de análise in-memory opcional em janeiro deste ano. O poder e a atração dos produtos in-memory cresceram nos últimos anos, conforme as tecnologias multicore, multitarefa e de servidores 64-bit se tornaram mais comuns e acessíveis. O avanço em hardware permite que os produtos deste tipo analisem o equivalente a múltiplos data marts ou, até mesmo, pequenos warehouses em RAM. Esta tecnologia também elimina ou, ao menos, minimiza, a necessidade de preparação de dados estendidos e desempenho de tuning pela área de TI. Para os usuários finais, significa serviços de BI mais rápidos sem precisar esperar na fila de TI. A SAP abalou as abordagens de in-memory com o BusinessObjects Explorer, que mescla o estilo de busca da internet pela interface Polestar com as análises in-memory da ferramenta Business Warehouse Accelerator. O produto está disponível com ou sem a tecnologia 64-bit in-memory, mas sem ela é apenas uma ferramenta com o estilo de busca na internet. A maior limitação: acessa dados apenas por meio do Business Warehouse. Uma atualização que permite acesso a várias fontes de dados já é esperada. Sara Lee é uma empresa beta-tester do Explorer que virou cliente. Após completar o piloto, a empresa de alimentos comprou o sistema com expectativas de que a velocidade permitirá que, um dia, eles abram BI para mais empregados. A Sara Lee vai testar o Explorer em duas áreas. Primeiro, seu grupo de aperfeiçoamento contínuo irá usá-lo para ajudar a otimizar processos como purchase-to-pay e order-to-cash. Isso requer análise país a país para saber quais unidades têm o melhor e o pior desempenho e por que. "Responder a essas perguntas fica mais fácil quando se tem rápida navegação em dados", disse o diretor de gerenciamento de informação global da Sara Lee, Vincent Vloemans. Em segundo, a unidade de finanças, na Europa, acredita que respostas mais rápidas aprimoram os relatórios padrão de BI. "Essas pessoas planejam e reavaliam o negócio constantemente e também acabam recebendo muitas questões como suposições, vindas de gerentes-sêniores, para as quais eles não têm relatórios pré-definidos", declarou Vloemans. Se essas duas implementações forem bem-sucedidas, ele acredita que essas ferramentas podem ser expostas para toda a empresa. Mas isso requer controles de segurança e cuidados com os perigos da má inteligência - como acreditar que as "vendas" podem ser medidas da mesma forma nas diferentes unidades do negócio. Vloemans avisa que isso é um problema geral de BI, mas quando se dá uma ferramenta poderosa para um número maior de usuários, é preciso ter uma ideia de como as pessoas interpretarão os dados. Seus funcionários querem velocidade - pesquisa rápida de dados e análise são citados mais do que qualquer outra função entre as mais importantes de BI. Visões em tempo real e previsões caem na lista, embora não seja surpresa já que são habilidades pouco familiares para grande parte dos praticantes de BI. Pesquisa e análise são tão antigos quanto o conceito de business intelligence e quem não quer uma versão mais simples e mais rápida do que já se usa todos os dias? Mas não se iluda: enquanto previsões e visões em tempo real são habilidades distantes para muitos, elas apresentarão riscos em poucos anos. |
por Doug Henschen | InformationWeek EUA 16/12/2009
