Business Intelligence, ou Inteligência Empresarial, é um termo cunhado pelo Gartner Group, nos anos 80, e descreve as habilidades das corporações para acessar dados e explorar as informações, analizando-as e desenvolvendo percepções e entendimentos a seu respeito, o que as permite incrementar e tornar mais pautada em informações a tomada de decisão. Dentro dos produtos de IE temos os SAD, os EIS, e ferramentas de consulta e formatação de relatórios entre outros.

Data Warehouse – DW – é o processo de integração dos dados corporativos da empresa em um repositório único a partir do qual os usuários finais podem facilmente executar consultas, fazer relatórios e realizar análises. Um DW é o ambiente de suporte à decisão que levanta os dados armazenados em diferentes fontes, organiza-os e os disponibiliza aos tomadores de decisão através da corporação, sem preocupar-se com a sua plataforma ou nível de conhecimento técnico.

Pela ótica do usuários finais, Data Warehouse é um banco de dados de alta disponibilidade, com todas as informações gerenciais/estratégicas de que precisam para tomar decisões, com dados confiáveis e em formato e agregação adequados, sempre atualizados com a frequência correta e que preservam o histórico para permitir análises comparativas e a realização de projeções.

Data Mart – DM – é um DW departamental, ou parcial, ou ainda orientado a uma área da empresa. Não é o tamanho que define o que é um DW ou um DM. O que importa é o escopo. Assim um Data Mart de uma determinada organização pode ser bem maior do que um DW de uma outra empresa inteira.

Data Warehouse e Data Marts, são, portanto, aplicações práticas do conceito de Business Intelligence.

Os principais benefícios que normalmente são apontados a respeito da implantação de Data Warehouses em corporações referem-se ao diferencial de vantagem competitiva que é conseguido por elas na medida em que os seus tomadores de decisão passam a ter acesso on line às suas informações estratégicas, e a ferramentas que permitem a realização de análises de uma forma muito mais flexível, profunda e abrangente do que tudo que existiu até então - ou, em outras palavras - referem-se ao aumento da Inteligência Empresarial, ou Business Intelligence, que é obtido com tal tecnologia.

No entanto, quando transpomos esses conceitos à realidade do setor público, vemos que fica um tanto inadequado falarmos de ganhos de competitividade, visto que na maioria das vezes as funções burocráticas são exercidas com o objetivo específico de permitir o funcionamento da máquina estatal, onde não existe concorrência com outros “fornecedores”, salvo nos casos em que temos empresas públicas e sociedades de economia mista explorando o mercado onde atuam.

Assim, quais seriam os ganhos de implementação de Data Warehouses/Data Marts, em órgãos e entidades públicas das administrações diretas e indiretas do Governo?

Genericamente falando, um benefício imediato que qualquer corporação (seja pública ou privada) obtém é o fim daquela velha história de relatórios gerenciais retirados de sistemas distintos que, apesar de tratarem do mesmo assunto, apresentam informações completamente diferentes, gerando um estado de completa falta de confiança nos dados... e acabando também, por tabela, com a tradicional forma de resolver situações desse tipo, ou seja, usar puramente a experiência pessoal aliada a um pouco de aposta na sorte para tomar decisões e fazer planejamentos...

Um outro evidente ganho está no fato de que, na medida em que os usuários finais passam a gerar, por eles mesmos, os relatórios gerenciais outrora produzidos “pela informática”, a equipe de tecnologia começa a poder se dedicar, cada vez mais, às tarefas que lhe são próprias, quais sejam, a de desenvolvimento/aprimoramento/otimização dos sistemas corporativos, ao invés de ficarem horas/dias “quebrando a cabeça” para produzir relatórios que, muitas das vezes, envolvem dados que estão displicentemente esparramados nos vários sistemas, e que, por isso mesmo, levam tempo para serem entregues aos usuários, que os recebem após já terem tomado suas decisões...

Por outro lado, as análises gerenciais dos setores público e privado compartilham de um ponto em comum: ambas se concentram em verificar números, valores ou quantidades, sob vários pontos de vista, normalmente visualizados ao longo do tempo, buscando por distorções, tendências e padrões.

Ora, o coração de um Data Warehouse/Data Mart é formado justamente por um modelo de dados criado para satisfazer exatamente a esse tipo de análise: o modelo dimensional, seja do tipo star-schema ou do tipo snow-flake, que é formado por tabelas centrais, chamadas fatos, que representam as informações quantificáveis, e por tabelas satélites dessas fatos, chamadas dimensões, que representam as formas ou pontos de vista como essas informações podem ser visualizadas.