Perguntas:
A) Qual o peso deste objeto? Resposta: 1 Kg
B) Qual o tamanho deste sistema? Resposta: ????
Se a pergunta B pudesse ser respondida com a mesma objetividade e precisão que a pergunta A, várias dificuldades relacionadas ao processo de desenvolvimento de sistemas seriam eliminadas. Nossas estimativas de prazo, produtividade e custo seriam com certeza mais precisas.
Para responder esta pergunta, várias metodologias já foram propostas, como por exemplo a Análise de Pontos de Função (APF), entretanto ainda não há um padrão de fato reconhecido pelo mercado.
Quando o sistema em questão é um Data Warehouse, podemos perceber que os métodos de medição existentes deixam de considerar uma série de particularidades específicas a esta categoria de sistema.
Nos links a seguir, estão artigos relacionados ao processo de medição do tamanho de um sistema DW. Os autores buscam adaptar as metodologias existentes a realidade dos sistema DW.
Medição de Tamanho para Sistemas de Data Mart, Angélica Toffano S. Calazans - Caixa Econômica Federal, Káthia Marçal de Oliveira, Rildo Ribeiro dos Santos - Universidade Católica de Brasília
Measuring the functional size of a data warehouse application using COSMIC-FFP - Harold van Heeringen
26 de Dezembro de 2006 às 12:29
admin
Como não poderia ser diferente, o encontro mundial de fim de ano da TDW foi um sucesso! O show estava ótimo, nos telões o futebol também marcou presença no evento, comida e bebida - hummmm - nota 10.
Contamos com a presença ilustre de 90% da equipe TDW (devido ao problema de tráfego aéreo, nem todos puderam participar). O espírito de TIME dessa turma cresce cada vez mais! Parabéns à todos.
Feliz Natal e um ótimo ANO NOVO!
Abraços.
21 de Dezembro de 2006 às 16:12
Fred
É impressionante o número de empresas que gastam fortunas na definição de indicadores e na busca de seu aprimoramento sem dedicar esforço equivalente na construção de uma base dados detalhada sobre suas operações. Seja por necessidade de seguir regras rígidas e processos bem definidos, seja por considerar uma loucura armazenar montanhas de dados sem saber ainda como utilizá-los, as empresas preferem simplificar sua análise de desempenho utilizando alguns poucos índices e os tornando-os guias absolutos de sua performance.
Ninguém se atreveria a dizer que os indicadores são inúteis no processo de gestão. Ao contrário, são ferramentas indispensáveis no complexo mundo corporativo onde vivemos. Eles nos ajudam a acompanhar a performance das empresas de maneira simples e dinâmica. Mas, sejamos sinceros, estão longe de resolverem nossos problemas de gestão.
Uma alternativa aos indicadores, os dados brutos são difíceis de decifrar. Seu volume sempre crescente e a complexidade das relações entre eles nos fazem perder a visão do todo e trazem um desafio enorme ao pessoal de sistemas. Quando utilizados de forma efetiva, no entanto, são a melhor ferramenta de gestão que temos a nossa disposição.
Para exemplificar minha visão, tomemos o caso de uma empresa que busca mais eficiência em seu sistema de atendimento.
Com dezenas de milhares de ordens de serviço ao dia, um caminho seria determinar o acompanhamento de indicadores de volume e qualidade de serviço. Alguns indicadores que poderiam ser utilizados seriam o número de OSs por dia, o percentual de fechamento no primeiro atendimento e o tempo médio de atendimento.
Mas o que aconteceria quando detectássemos tempo médio de atendimento maior do que o aceitável? Estaria o problema na falta de pessoal? Ou poderia ser um problema de treinamento? Seria por conta de falha no produto? Estaria localizado em alguma região? Seria dependente do tipo de defeito encontrado? Se aplicaria a todos os clientes ou somente a determinado segmento?
As opções de análise são ilimitadas. Por mais que busquemos um conjunto de indicadores que os ajudem neste problema, acreditem, iremos falhar. As inúmeras possibilidades de combinação das informações nos levariam rapidamente a milhares de indicadores diferentes e a tentativa de modelar de maneira simples iria por terra rapidamente.
Uma arquitetura flexível de modelagem dos dados detalhados, que nos permita fazer qualquer pergunta, é a resposta ao dilema acima. Ela é o alicerce para um sistema de informações gerenciais e deve ser o primeiro passo de quem busca um sistema de informações eficiente e duradouro. Qualquer tentativa de fugir deste modelo nos levará a inúmeros retrabalhos e muita frustração aos usuários de negócios.
A unidade de armazenamento dos dados deve ser a mais atomizada que o orçamento permita e devemos evitar criar consolidações que não possam ser desfeitas quando necessário. Como exemplo, se armazenamos as vendas consolidadas por dia como poderemos no futuro saber quanto se vende por hora? Se armazenamos por hora, como saberemos quanto foi vendido por transação? Se armazenamos consolidado por transação, como saberemos a que preço e com que margem foram vendidos cada um dos produtos da transação?
Pode parecer argumento de venda para máquinas enormes mas na verdade é a maneira mais econômica e eficiente de construir um sistema de informações. Em mais de 10 anos de experiência com implementação desse tipo de sistema posso afirmar que não existe outra maneira de atender as necessidades dos usuários de negócio. É ver para crer.
10 de Dezembro de 2006 às 09:15
ppinho
