680 resultados para NoSQL MongoDB cluster social business intelligence benchmark prestazioni full-text


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Business intelligence and analytics (BIA) initiatives are costly, complex and experience high failure rates. Organizations require effective approaches to evaluate their BIA capabilities in order to develop strategies for their evolution. In this paper, we employ a design scienceparadigm to develop a comprehensive BIA effectiveness diagnostic (BIAED) framework that can be easily operationalized. We propose that a useful BIAED framework must assess the correct factors, should be deployed in the proper process context and acquire the appropriateinput from different constituencies within an organization. Drawing on the BIAED framework, we further develop an online diagnostic toolkit that includes a comprehensive survey instrument. We subsequently deploy the diagnostic mechanism within three large organizations in North America (involving over 1500 participants) and use the results toinform BIA strategy formulation. Feedback from participating organizations indicates that the BIA diagnostic toolkit provides insights that are essential inputs to strategy development. This work addresses a significant research gap in the area of BIA effectiveness assessment.

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Cada vez mais o tempo acaba sendo o diferencial de uma empresa para outra. As empresas, para serem bem sucedidas, precisam da informação certa, no momento certo e para as pessoas certas. Os dados outrora considerados importantes para a sobrevivência das empresas hoje precisam estar em formato de informações para serem utilizados. Essa é a função das ferramentas de “Business Intelligence”, cuja finalidade é modelar os dados para obter informações, de forma que diferencie as ações das empresas e essas consigam ser mais promissoras que as demais. “Business Intelligence” é um processo de coleta, análise e distribuição de dados para melhorar a decisão de negócios, que leva a informação a um número bem maior de usuários dentro da corporação. Existem vários tipos de ferramentas que se propõe a essa finalidade. Esse trabalho tem como objetivo comparar ferramentas através do estudo das técnicas de modelagem dimensional, fundamentais nos projetos de estruturas informacionais, suporte a “Data Warehouses”, “Data Marts”, “Data Mining” e outros, bem como o mercado, suas vantagens e desvantagens e a arquitetura tecnológica utilizada por estes produtos. Assim sendo, foram selecionados os conjuntos de ferramentas de “Business Intelligence” das empresas Microsoft Corporation e Oracle Corporation, visto as suas magnitudes no mundo da informática.

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A eficiência operacional nos bancos é um fator que vem ganhando importância em função da evolução no cenário econômico, apontando para maior competitividade. Nesse contexto, a gestão operacional agências torna-se cada vez mais relevante. Entretanto, a atividade de gerenciar milhares de agências, com necessidade de agilidade na tomada de decisões, mostra-se complexa. Nesse sentido, o Business Intelligence se apresenta como uma solução para otimizar a atividade de gestão, adicionando inteligência ao negócio. Não obstante, questões práticas de implementação e uso são desafios para unir BI e gestão de agências bancárias. Este trabalho analisa a aplicação de Business Intelligence para a gestão operacional de agências bancárias em busca de práticas relevantes. O método de pesquisa utilizado é o estudo de caso, aplicado em uma grande instituição financeira nacional. Por meio de consulta a documentações, entrevistas com Gerentes Regionais e Equipe de Projeto buscou-se verificar proposições que foram depreendidas da revisão da literatura sob dois aspectos: implementação e utilização da solução de BI. Como resultado, foram confirmadas as proposições apontando para importância do apoio da organização e alinhamento ao negócio para uma implementação bem sucedida, além da constatação que BI não pode ser tratado apenas como uma ferramenta, na verdade além da parte técnica, envolve processos e negócios. Com relação à utilização, foi verificado que BI traz mais qualidade à informação, melhora o suporte ao processo de tomada de decisão e trás benefícios intangíveis e tangíveis para a gestão operacional de agências bancárias, como aumento da produtividade, redução de custos e riscos e melhor atendimento ao cliente.

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O cenário empresarial atual leva as empresas a terem atuações cada vez mais dinâmicas, buscando utilizar as informações disponíveis de modo a melhorar seu processo de decisão. Com esse objetivo, diversas organizações têm adquirido sistemas de business intelligence. O processo de seleção de sistemas é difícil, diferente do utilizado em outras aquisições empresariais e sofre influência de diversos aspectos intangíveis, o que impossibilita o uso das técnicas de análise financeira normalmente utilizadas pelas companhias para apoiar decisões de investimento. Dessa forma, pode-se dizer que a decisão de escolha de um software de business intelligence é baseada em um conjunto de fatores tanto tangíveis quanto intangíveis. Este trabalho teve como objetivo principal identificar e estabelecer um ranking dos principais fatores que influenciam a decisão de escolha entre sistemas de business intelligence, tendo como foco empresas do setor de incorporação imobiliária atuantes na grande São Paulo e como objetivo secundário procurar identificar a possível existência de aspectos determinantes para a decisão de escolha entre a lista de fatores apurados. Essa pesquisa foi realizada através de doze entrevistas com pessoas que participaram de processos de decisão de escolha de sistemas de business intelligence, sendo algumas da área de TI e outras de área de negócio, atuantes em sete empresas incorporadoras da grande São Paulo. Essa avaliação teve como resultado a identificação dos fatores mais importantes e a sua classificação hierárquica, possibilitando a apuração de um ranking composto pelos catorze fatores mais influentes na decisão de escolha e statisticamente válido segundo o coeficiente de concordância de Kendall. Desse total, apenas três puderam ser classificados como determinantes ou não determinantes; o restante não apresentou padrões de resposta estatisticamente válidos para permitir conclusões sobre esse aspecto. Por fim, após a análise dos processos de seleção utilizados pelas sete empresas dessa pesquisa, foram observadas duas fases, as quais sofrem influência de distintos fatores. Posteriormente, estudando-se essas fases em conjunto com os fatores identificados no ranking, pôde-se propor um processo de seleção visando uma possível redução de tempo e custo para a realização dessa atividade. A contribuição teórica deste trabalho está no fato de complementar as pesquisas que identificam os fatores de influência no processo de decisão de escolha de sistemas, mais especificamente de business intelligence, ao estabelecer um ranking de importância para os itens identificados e também o relacionamento de fatores de importância a fases específicas do processo de seleção identificadas neste trabalho.

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As ferramentas de Business Intelligence se tornaram elemento importante no contexto organizacional em função de fornecerem às empresas informações necessárias para o processo decisório. Para garantir vantagem competitiva perante os concorrentes, as empresas buscam inovar. O processo atrelado ao fenômeno da inovação é complexo e depende de uma série de fatores, tais como regulação, pressão do consumidor e tecnologia. O mercado de cartões de crédito no Brasil cresce em ritmo acelerado, com recente concentração em poucos competidores e grande variedade de produtos ofertados. Assim dito, a presente pesquisa busca analisar de que maneira o ferramental de BI se relaciona com o processo de inovação no setor de cartões de crédito brasileiro. O método de pesquisa escolhido foi o estudo de caso, realizado em uma empresa emissora de cartões de crédito com tradição no mercado. A partir de entrevistas semi-estruturadas com executivos de diversas áreas, de coleta de documentação existente e estudo das ferramentas de BI aplicadas no caso, propõe-se uma matriz da relação entre as ferramentas de BI e inovação. Como resultado conclui-se que as ferramentas de BI podem influenciar diretamente o processo de inovação, definindo novos atributos de preço, segmentos e programas de incentivo, ou indiretamente, servindo somente como insumo para discussões, identificação de gaps e formulação de estratégias, tendo uma relação indireta com o processo de inovação.

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Social businesses present a new paradigm to capitalism, in which private companies, non-profit organizations and civil society create a new type of business with the main objective of solving social problems with financial sustainability and efficiency through market mechanisms. As any new phenomenon, different authors conceptualize social businesses with distinct views. This article aims to present and characterize three different perspectives of social business definitions: the European, the American and that of the emerging countries. Each one of these views was illustrated by a different Brazilian case. We conclude with the idea that all the cases have similar characteristics, but also relevant differences that are more than merely geographical. The perspectives analyzed in this paper provide an analytical framework for understanding the field of social businesses. Moreover, the cases demonstrate that in the Brazilian context the field of social business is under construction and that as such it draws on different conceptual influences to deal with a complex and challenging reality.

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Relazione tecnica e funzionale, con rimandi teorici disciplinari, riguardo la realizzazione di un sistema informatico su piattaforma Microsoft per l'organizzazione e la fruizione delle informazioni di Ciclo attivo in un'azienda di servizi di grandi dimensioni.

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In the last few years, a new generation of Business Intelligence (BI) tools called BI 2.0 has emerged to meet the new and ambitious requirements of business users. BI 2.0 not only introduces brand new topics, but in some cases it re-examines past challenges according to new perspectives depending on the market changes and needs. In this context, the term pervasive BI has gained increasing interest as an innovative and forward-looking perspective. This thesis investigates three different aspects of pervasive BI: personalization, timeliness, and integration. Personalization refers to the capacity of BI tools to customize the query result according to the user who takes advantage of it, facilitating the fruition of BI information by different type of users (e.g., front-line employees, suppliers, customers, or business partners). In this direction, the thesis proposes a model for On-Line Analytical Process (OLAP) query personalization to reduce the query result to the most relevant information for the specific user. Timeliness refers to the timely provision of business information for decision-making. In this direction, this thesis defines a new Data Warehuose (DW) methodology, Four-Wheel-Drive (4WD), that combines traditional development approaches with agile methods; the aim is to accelerate the project development and reduce the software costs, so as to decrease the number of DW project failures and favour the BI tool penetration even in small and medium companies. Integration refers to the ability of BI tools to allow users to access information anywhere it can be found, by using the device they prefer. To this end, this thesis proposes Business Intelligence Network (BIN), a peer-to-peer data warehousing architecture, where a user can formulate an OLAP query on its own system and retrieve relevant information from both its local system and the DWs of the net, preserving its autonomy and independency.

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Progetto di tesi svolto in azienda. Studio dei principali concetti di Business Intelligence (BI) e degli strumenti per la BI. Confronto tra i principali vendor nel mercato dell'analisi dei dati e della Business Intelligence. Studio e reigegnerizzazione di un modello per l'analisi economico finanziaria dei fornitori/clienti di un'azienda. Realizzazione di un prototipo del modello utilizzando un nuovo strumento per la reportistica: Tableau. Il prototipo si basa su dati economici finanziari estratti da banche dati online e forniti dall'azienda cliente. Implementazione finale del database e di un flusso automatico per la riclassificazione dei dati di bilancio.