GEO Insights – Entendendo os Data Warehouses Espaciais

Voltamos ao tema dos Spatial Data Warehouses. Resgatem a InfoGEO 24 para lembrarem do que eu estou falando. Dessa vez, em parceria com o Rogério Penna, estaremos apresentando, em dois artigos (neste e no próximo número da InfoGEO) a importância, o que é e os ganhos que a integração entre GIS e DW permite.

O ambiente de negócios atual, altamente competitivo e cada vez mais globalizado, exige das organizações agilidade e inteligência na busca constante por vantagens competitivas. Neste contexto, informação e, sobretudo, o conhecimento habilitado pelo bom uso da informação, têm papel preponderante na tomada de decisão tanto tática quanto estratégica.

A demanda por sistemas de informação que possam suportar a tomada de decisão gerencial é antiga. As primeiras iniciativas remontam à década de 70. Contudo, na medida em que o ambiente de negócios torna-se mais dinâmico e competitivo, a necessidade de implementação de tais sistemas cresce significativamente. Conforme pesquisa realizada com 139 das maiores empresas do país, a prioridade em aplicativos administrativos no ano de 2002 eram os sistemas de apoio à decisão para 47% das empresas pesquisadas, sendo que tais sistemas já foram utilizados em 2001 por 45% dessas empresas. De 2002 para cá, o aumento do ambiente competitivo nas organizações fortalece gradativamente essa tendência.

Se os sistemas transacionais (OLTP) apóiam as operações da empresa, registrando uma a uma cada operação que precisa de registro, os sistemas de apoio à tomada de decisão, bem diferentes, são orientados para análises realizadas de forma imprevisível e menos freqüente.

Suas consultas acessam grande quantidade de dados históricos, atuais e previsões, exibindo dados derivados complexos e usualmente resumidos. Por isso, a estrutura e o processo de desenvolvimento de um sistema de apoio à decisão gerencial e estratégica precisam ser específicos para atender estas características, sendo substancialmente diferentes dos sistemas transacionais. A partir da necessidade das grandes corporações de dispor de melhores informações para tomada de decisão, surgem e prosperam os conceitos de data warehouse (DW) e as ferramentas analíticas (OLAP) que alteram significativamente as possibilidades para uso da informação.

Mas, o que é um Data Warehouse Espacial? Vejamos alguns conceitos de DW e da importância da caracterização espacial antes disso.

Em termos genéricos, pode-se entender o DW como um grande banco de dados corporativo, com o objetivo de ser base de consultas da organização e não o repositório para registro das transações. Por essa razão, o DW precisa ser organizado por assunto, suportar diversos níveis de granularidade dos dados e ser modelado de forma a facilitar o acesso aos dados e a compreensão dos usuários finais.

Tempo e espaço são os dois pilares analíticos do DW. O espaço é tão importante para nossos pensamentos, reflexões e análises quanto o tempo, porém sua representação e perspectiva são bem mais complexas. A partir de um endereço é possível construir uma ou mais dimensões relacionadas à localização.

Cerca de 80% das informações requeridas em um negócio possui uma localização geográfica que precisa ser considerada na operação e gestão da organização. Como sabemos, o geoprocessamento vem sendo estudado há décadas e os sistemas de informação geográfica sãoutilizados em vários setores. Porém, a informação geográfica ainda é muito pouco utilizada na gestão das organizações. Utilizar a localização geográfica como argumento de consulta, bem como visualizar os resultados das análises em mapas, localizando geograficamente as informações, pode agregar substancial valor para a organização.

Um data warehouse espacial (chamaremos de SDW, ou Spatial Data Warehouse doravante) é uma coleção de dados espaciais e não espaciais, orientados por assunto, não voláteis, integrados e variáveis no tempo. Ou seja, um data warehouse suporta operações OLAP tanto com dados espaciais quanto com não espaciais. Grande parte das pesquisas sobre o tema foca o uso do DW espacial para a geografia ou cartografia. No entanto, nosso objetivo é discutir possibilidades e benefícios do DW espacial no ambiente de negócios.

Sistemas espaciais de suporte a decisão podem existir independentes da utilização de um DW, assim como acontecia na origem dos sistemas de suporte à decisão. Portanto, é importante frisar que um DW espacial integra o GIS (enquanto ferramenta de suporte ao negócio) com o DW, visando ampliar o suporte à inteligência do negócio.

Para ilustrar bem o potencial de uso do SDW no ambiente de negócios, vamos apresentar uma situação comum e mostrar que a simples integração da informação do DW com funções simples de representação espacial do GIS pode trazer um rápido ganho de tempo e entendimento. Considere a seguinte necessidade de informação para uma organização comercial: qual o potencial de mercado e desempenho comparativo de vendas dos produtos A, B e C em cada estado do país?

Uma representação tabular seria extremamente confusa, como na Figura 1, dificultando muito as análises e comparações.

A localização geográfica também pode ser usada como argumento de consulta. Tomando como base o exemplo anterior, a consulta poderia filtrar somente as vendas realizadas em um raio de X quilômetros dos escritórios de venda, avaliando melhor o impacto desses para os resultados do negócio. O uso de informações de inteligência competitiva viabiliza comparar o desempenho de vendas de acordo com a localização geográfica dos concorrentes. Isto é, posicionando geograficamente os concorrentes, é possível avaliar o desempenho de vendas em regiões dentro do raio de ação de cada escritório ou ponto de vendas de cada um dos adversários.

O potencial de análises espaciais neste exemplo é bastante amplo. Aliás, o uso de informações geográficas em aplicações de análise de vendas, mercado e clientes tem sido intensamente discutido pela indústria de soluções de tecnologia GIS – o já aclamado geomarketing. É importante notar que não necessariamente uma solução de geomarketing demanda um DW espacial, porém ao implementá-la através de um DW espacial, ela torna-se componente integral e perfeitamente inserida no ambiente de TI corporativo.

Conforme o perfil de distribuição geográfica da organização, questões de produção, armazenagem, distribuição e transporte demandam análises que requerem um DW espacial para serem adequadamente compreendidas. Não se trata apenas de implementar soluções de roteamento e roteirização no setor de transportes ou aplicações para otimizar a localização de unidades de produção e armazenagem, atividades em que a indústria e pesquisadores de GIS já se debruçam há tempos. Um DW espacial consegue apresentar, com a clareza dos mapas, problemas pontuais ou crônicos de estoque e indicar alternativas de solução através de produção, transferência ou aquisição.

Alguns setores têm uma relação particularmente importante com a localização geográfica das informações, sendo usuários especiais deste tipo de solução com perspectivas únicas na implementação de DWs espaciais. Para o setor de seguros, por exemplo, a localização dos sinistros é fundamental para mapeamento de áreas de risco e avaliação dos riscos que definem o
prêmio de cada apólice.

Para indústrias em rede, como as empresas de Utilities, a localização espacial de cada cliente e da rede de equipamentos instalados é básica para o controle da operação. Não é por acaso que estas organizações são, no ambiente de negócios, os principais usuários de ferramentas GIS. Com a implementação do DW espacial, essas organizações podem melhorar substancialmente suas análises de mercado, gerir o relacionamento com clientes e formular estratégias de marketing mais eficazes. Essas organizações podem usar o DW espacial para tomar decisões também no que diz respeito à alocação de recursos, equipamentos, pessoas e material de reposição, identificando e buscando soluções para problemas crônicos ou pontuais de operação e manutenção.

Muitas outras indústrias também podem se beneficiar dessa implementação. Mas, como viabilizá-la de fato? Quais são as questões relevantes? Como promover um DW existente para SDW? Como construí-lo se já existem sistemas transacionais baseados em GIS? Como devemos conceber um SDW se a organização não tem a cultura de GIS e de Business Intelligence difundida? No próximo capítulo dessa nossa conversa tentaremos endereçar algumas dessas questões apresentando diretrizes de projeto para a criação de um Spatial Data Warehouse.

Rogério Penna
Analista de Sistemas pela PUC-RJ, Mestre em Engenharia de Produção pela COPPE-UFRJ.
Atua há 20 anos com Sistemas de Informação. É Professor Universitário, Consultor e Pesquisador em projetos de Business Intelligence, Data Warehousing, Integração GIS – DW, Planejamento Estratégico e Gestão da Informação.
rogeriopenna@yahoo.com