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Business Intelligence Aplicação Prática no Sector Financeiro

1. ssssessssessseesssresssrrsssresssreessreessrressreesseeesseresse 102 Sl Processo de E TE pacata cessa san a a a a a aA 102 5 1 2 Desenvolvimento da DW ienris Posses ss atada AO iai Ends aU Aga OU IRL aa fa 103 5 1 3 Platatorma de REDONE 5a gar pa AE E E E 103 CONCIUS ES a pis aa DR 105 6 1 Objectivos concretizadoS srecne aay ecoa DATIGa A dg DE ra 105 6 2 Quiros trabalnos FealiZzadOS aanren Edna aa Asas Dara ER dn aa E NE 106 6 3 KIC OE u aaa ata dana aaa eai ada aa 106 6 4 TraDaIhO ITKO aaa a a pa 108 Bibliografian AO UCLA GOES a da SG AOS A 109 AMEXOS ea co Re E a dO e a Ao o Re e 110 8 1 Anexo A Plano de pormenor do projecto eee E E A Et 110 8 2 Anexo B Matriz de responsabilidades do projecto Cliente c cissss serras 113 8 3 ANEXO C Lista de tabelas relevantes Accipiens eeerereeeereerereeeerererenrereneneea 114 8 4 Anexo D Diagrama Resumido da DW NE E cera ren N E 115 8 5 Anexo F Apresenta o do projecto MIRA eee eeeerererereeeeeree ea ereeeneea 116 8 6 Anexo 6 Cicl de Vida de um ContralO nasais rinii a eE E AA 118 P g vi NDICE DE FIGURAS Ilustra o 1 Representa o do enquadramento dos modelos de neg cio iieeeeemeerenemereeenseea 1 Ilustra o 2 Esquema geral de um processo de Data Warehousing iereeeereeemerenrrrenerreerrenarenanso 4 Ilustra o 3 Representa o Esquem tica da Metodo
2. 9 es z jo e resolu o de poss veis incumprimentos A fase de Aceita o da inteira responsabilidade do Grupo na qual o CF pertence que encaminha responsabilidade das propostas a contratualizar para o CF O processo associado cobran a do capital em divida em incumprimento depende n o s do tipo de Leasing Constru o Leasing com Lease Back S Leasing E amp Pr Contratos Ilustra o 12 Especificidades do Leasing produto como tamb m da origem do contrato A fase final de Recupera o de cr dito passa pelo Sector Jur dico e Contencioso SJC de modo a permitir uma abordagem mais coerciva e com fins puramente de recupera o ignorando poss veis oportunidades de neg cio com o cliente Complementarmente estrutura apresentada anteriormente existem algumas particularidades do neg cio de car cter processual importantes Ilustra o 12 e Uma opera o de Leasing Constru o serve prop sitos id nticos a uma opera o tradicional no entanto destina se estritamente edifica o de bens L 10 es es im veis Nesta situa o o construtor celebra um contrato de Leasing Constru o com o CF que estabelece um plafond para o efeito Durante o ciclo de vida do contrato o Locat rio vai requisitando partes do plafond acordado mediante entrega de documentos comprovativos da 6 Z O prazo n o certo depende do desenro
3. Incump 0 30 C1 30 60 C2 60 90 C3 8 26 7 00 08 3 3 213 00 7 454 00 2 431 00 6 365 00 3 453 00 90 120 C4 120 180 C5 4 354 00 3 245 00 gt 180 C6 A Per odo 5 464 00 2 345 00 4 352 00 3 452 00 7 564 00 4 353 00 1 344 00 7 896 00 Roll Backward Roll Forward 7 688 00 3 456 00 1 341 00 5 325 00 3 453 00 120 180 2 463 00 6 543 00 3 123 00 4 564 00 7 655 00 3 562 00 1 038 00 8 654 00 3 425 00 Estabilizer Rate A Matriz Is Was permite registar as diferen as de uma determinada m trica entre dois per odos distintos registando n o s o fluxo transitado de uma classe para outra Roll Forward e Roll Bakward como tamb m 7 No produto Leasing n o existem Writte offs Rui Monteiro P g 120 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro as varia es na pr pria classe Estabilizer Rate A partir desta matriz s o v rios os modos de an lise da informa o Tabela 15 Quadro de Gradientes referente Matriz Is Was 0 30 30 60 60 90 90 120 120 180 gt 180 Visualiza o Gr fica Estabilizer Rate 3 000 00 5 000 00 H gt 180 3 000 00 bi 120 130 E B 90 120 3 000 00
4. Ano Incumprimento Carteira Current Default Ano P s Contrato Produ o Ano P s Contrato Produ o Risco Ano P s Contrato Estado Financeiro Ano P s Contrato Estado Temporal Ano P s Contrato Contrato Ano P s Contrato Produ o Bens Ano P s Contrato Mais Valias Ano P s Contrato Reavalia es Ano P s Contrato Contencioso Ano Geral Produ o Ano Geral Matriz Cliente Ano Geral Rentabilidade Financeira Ano Geral Estado Temporal Ano Geral Despesas Ano An lise dos valores cobrados tendo em conta o estado de incumprimento An lise dos valores em Default cobertos por Acordos de Pagamento An lise diferenciada por tipo de contrato tendo em conta o prazo relativamente ao risco associado An lise dos cash flows activos e passivos associados s entidades externas internas de recupera o O Capital Recuperado a Recuperar e Despesas respectivas ser o m tricas a considerar An lise dos valores das provis es activas e passivas de acordo com o sector em que se encontra Ter se em conta o Tipo de Garantia Associada An lise comparativa dos ndices de Default relativamente aos montantes do portf lio em Current An lise dos contratos que deixaram de fazer parte da carteira de produtos da CF Avalia o da respectiva Produ o filtrada pelo parecer positivo negativo da An l
5. rreeemereeeerreeenereananos 28 Ilustra o 17 Desenho do Processo de Incumprimento de Leasing eeereeeererenerereeeenereneanoa 29 Ilustra o 18 Desenho do Processo de Leasing de Constru o ieeereeerereneerereeea rrenan erennanoa 30 Ilustra o 19 Desenho do Processo de Cart es de Cr dito itreeemereeenerreaanerrenaarreeanareranarerenanea 32 Ilustra o 20 Desenho do Processo de Factoring eereeneereereenereranenseseereansereereanossvercansaseernanseseeanaso 36 Ilustra o 21 Organograma Geral do CF ien ERa E T 38 lustra o 22 Organograma Especificodo CF qua paia pastas asada a E SIA RARAS EU R EA aa 39 Ilustra o 23 Estrutura Conceptual da Base de Dados Accipiens sseoseeesenesenesereseresererererersrersrrrserese 41 Ilustra o 24 Estrutura do M dulo Accounting do Accipiens errereeerererenenerrrreeeanerrraeeacerrenneno 42 Ilustra o 25 Estrutura do Credit Recovering Accounting do Accipiens ir eeeeereeeeerreerereananos 42 Ilustra o 26 Estrutura do M dulo EndOfPeriod do Accipiens irreeeeerereeemerrreneeanerrraeenerrenanas 43 P g vii Ilustra o 27 Estrutura do M dulo Framework do Accipiens eerteeeeeeerrreeeerrreneeaerreaenanerrennano 44 Ilustra o 28 Estrutura do M dulo Operations do Accipiens ttteemereeenerereenerreaarrenanserenanrreenaneo 44 Ilustra o 29 Estrutura do M
6. E 6 000 00 E 20 60 2 000 00 a 0 30 T a e A D ai ii E4 zA Roll Backward 15000 10000 ECE 5000 ac o mC4 5000 nts EC 10000 C1 15000 Ci C2 Cs C4 C5 DE Rui Monteiro P g 121 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro F a Roll Forward 15000 10000 ECE 5 R m CS o E C4 Edi EC3 EC 10000 E ci 15000 Cl C2 C3 ca CS CE N Rui Monteiro P g 122 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro FIM Rui Monteiro P g 123
7. acompanhar as necessidades resultantes da evolu o dos sistemas operacionais paralelos O DW tem ainda um papel fundamental no reporte detalhado um erro comum na constru o de sistemas de informa o de gest o estender modelos multidimensionais para suportarem relat rios que s o essencialmente listagens de informa o detalhada O erro no entanto compreens vel no sentido em que se busca uma base comum de informa o para detalhar algo que se l ao n vel de uma carteira de contratos por exemplo No entanto e quando as carteiras assumem uma cardinalidade razo vel esta inclus o do detalhe em modelos multidimensionais torna os modelos ileg veis e de processamento muito demorado tornando impratic veis quer os modelos multidimensionais quer as listagens de detalhe Assim os modelos multidimensionais devem suportar apenas os reportes que conceptualmente o sejam devendo o reporte de detalhe operacional ser feito directamente sobre o DW sem recurso a estruturas dimensionais cubos OLAP As infra estruturas anal ticas designadas usualmente por Data Warehouse DW s o constru das com base em crit rios meramente t cnicos reestruturando os modelos de dados de origem Bases de Dados Relacionais para que os factos ganhem um car cter hist rico armazenando os de forma a tornar a an lise o prop sito do seu manuseamento Ao contr rio do desenvolvimento estrutural do neg cio actual razoavelmente imut
8. o de informa o por parte do utilizador para uma navega o num conjunto limitado de dimens es e m tricas Esse conjunto de caracter sticas ser representado numa matriz de mapeamento como se exemplifica de seguida Legenda v Dimens o impl cita O Dimens o impl cita e naveg vel SL AN oofl Fl A m co ai alol til Aal OINI olo 00 ololo l ol o ol O ololololololololo ojl o gt gt gt gt gt L wu olol ololofl olol olflo xi L I I L lt L aja ocotolaoaloaolalalalala ol o a V V V vA V V vA V o vA vA V e MA ipo de Opera o a RA RA Produto e e e e e e e e e e e e e e a E E DR Jp pe GE RH op PA JS SP SH ES pa HO E De HE O E E Sa Jp O HS o nn PARRA RR JR RR RR A O A O A A EEEN A EEE O A E A A O EEEN EEEN O A O A O O E E oo en ee ESEE pera De DR Pr Da a EE amp Classe de Spread s a Ta E A AE ANT ar WPa i FF o a Td TT Ta a AR RT ai e RR E e EH i a O HU E a a SP Hi H O O FT Ha a e ipo de Bem elo o o e E AS E 6 JR DE SS SF a e DSR E VN DE HR PS ET E TE HR SE Rui Monteiro P g 99 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro cu A DO NI RI E DR TR RI RO TR A E A E E A A A PA PO A A A RA A O RA RA A A RR A A A RA a RR A TR A RR RR E S o O e RR PR RR A RR EO IOO O o RR RR RA o ER O OOS IA a RA ER RR RA RR RR a RR RR A A RR A A RA A POO nterven o ll ll ll D ll
9. o mais cuidada e rigorosa de modo a que o seu sistema de codifica o permane a inalter vel Por outro lado os relat rios do tipo Ad Hoc s o mais flex veis pela sua especificidade e diversidade Assim na normaliza o dos documentos em formato digital ou papel que comp em a an lise de neg cio quadros listagens e gr ficos est presente uma din mica de an lise transversal a todo o CF A r pida e eficiente identifica o dos relat rios implementados foi coerente com a din mica organizacional do sistema de an lise de informa o solicitado pelo CF aquando da implementa o deste sistema Numa primeira fase ser importante caracterizar identificadores chave dos relat rios de forma a tornar coerente a sua apresenta o e an lise Assim as reas Funcionais s o identificadas com uma cor caracter stica que ocupar o preenchimento do t tulo do relat rio tal como a fase do Ciclo de Vida a que corresponde cada relat rio identificada com um log tipo distinto e caracter stico Coerente com este sistema de classifica o O primeiro n vel da dimens o Produto identificado no t tulo LA kad 22 4 a s do relat rio obedecendo a uma estrutura pr definida Todas estas tr s caracter sticas permanecem inalter veis a longo prazo O t tulo tem assim a seguinte estrutura lt Fase de An lise gt lt Tipo de Reporte gt lt Ano em An lise gt A t tulo de exemplo o relat rio Foi emi
10. saamuscennasaaa spice sasancagar Desiiasa ada das sides d nanddadas a pedir ana nasaganades 52 3 5 3 Meria inda rca andando nani dn a Ra 66 P g v Desenvolvimento do Projecto nesena N babe ans SE be a 68 4 1 O Proce Cae ETE A NR pi PR MRE AR UR E 70 4 1 1 Identifica o das TONTeS usas prensada da STO Da USD TODD EEEE 70 4 1 2 Processo de CalreBamento sina san asa a a a a a a aaa 70 4 2 SLaB INE ARCA sarada Dr A A Ea 74 4 3 Processo de Constru o Multidimensional nesssessssensssersssersssersssesssreessseesseeesseeessreesseeesse 74 4 4 Estrutura da Data Warehouse ssssssssseessssseerssssrressssrresssreresssrrrssssreessserressseeressseeressseeeeeseeee 77 4 4 1 Classifica ao das entidades ana a a o ANOA 78 4 4 2 Identitica ao das hierarquias ssa pasa RADIO ED SO SEGA DADAS O GA DD 79 4 4 3 Estrutura Relacional 2a e a a a a pd a a 83 4 5 Desennordos Data MARES essesi A EO SR ssa 84 4 6 REDORUNE sie rara ps sda qu Ea E N Seat 90 4 6 1 Prepara o da Plataforma de Reporte asas asia aaa del a da RR DU Gras cedia 90 4 6 2 Estrutura funcional do pr cesso de reporte seara arara ss nada Pan ua PAU A AU PU OU 92 4 6 3 Enquadramento das vari veis de neg cio com a metodologia de Reporte ie 94 4 6 4 Descri o dos RelalONOS danado iai io De OSS DO OD a ADE 97 Implementa o do Projecto seinna saidas ala aio ssa soda Veda sida on ra ass ari dada de Sean 102 5 1 Optimiza o dos processos desenvolvidos
11. o 25 Estrutura do Credit Recovering Accounting do Accipiens Rui Monteiro P g 42 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro activo poder ser recuperado ou n o As entidades do modelo incluem o Activo a Recuperar O Tipo de Recupera o a Avalia o do Activo a Localiza o do Activo a Proposta de Recupera o do Activo e a respectiva Fase de Recupera o e Collections Processos de Cobran a e distribui o por Cobrador O modelo composto pela parametriza o do processo de cobran a pelos Cobradores considerados em cada distribui o pelos Crit rios de Distribui o de processos por colaborador pela Zona de Cobran a do Cliente e Zona de Cobran a do Colaborador e Litigations Processos de contesta o judicial O modelo inclui as Ac es Legais N mero do Processo Montante envolvido na ac o Tribunal Sec o rea Estado da Ac o entre outros Tipo de Ac o Tipo de Execu o Judicial Sess o no Tribunal Intervenientes na Sess o em Tribunal Intervenientes na Ac o Advogados Testemunhas Defesa Solicitador e outros e Tendo em conta a elevada import ncia dos processos de incumprimento para o projecto este um grupo de informa o muito importante e revelou se um alvo de an lise permanente End Of Period EndOfPeriod M dulo correspondente s opera es de fecho do m s A estrutura Accipiens possui um conjunto de aut matos respons veis pelo f
12. Contrato de financiamento O contrato de Leasing ser celebrado logo que a factura de venda do bem seja emitida Numa opera o de Leasing Autom vel referente a opera es para aquisi o de frotas o cliente empresa de renting pretende adquirir uma quantidade consider vel de ve culos a determinado fornecedor e recorre ao financiamento atrav s de uma opera o de Leasing tamb m pode optar por uma opera o de cr dito Os processos de neg cio associados a uma opera o de Leasing podem ser representados Contratos como na Ilustra o 13 e especificamente esquematizados como se segue Incumprimento Aprova o Contratualiza o Ilustra o 13 Fluxo Processual de Leasing 11 R Rs Z E sai n E Neste tipo de opera es recorrente existir um prazo de financiamento relativamente curto normalmente 1 ano e com um alto valor residual cerca de 80 Rui Monteiro P g 26 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro CGD Fornecedor Fornecedor Locat rio Acerto Condi es Aprova o Cond Contra Proposta Contra Proposta Contra Proposta CLF Registo Proposta Contratualiza o Ilustra o 15 Desenho do Processo de Aprova o da Opera o de Leasing Rui Monteiro P g 27 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro Aprova o Leasing Aprova o P N S Recep o d
13. PCONCGD CON CONCGD TER TNR RNOP WOF ARQ ANT P g 56 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro Dimens o Produto A dimens o Produto representa os produtos que geram fluxo financeiro Os produtos est o organizados pelos neg cios da CF e Confirming e Factoring e Leasing e Cr dito As caracter sticas dos produtos s o o c digo interno o nome e a descri o No caso do Factoring temos ainda os seguintes atributos adicionais se confidencial pontual com ou sem recurso e C digo Interno e Nome e Descri o e Confidencial e Pontual e Recurso A dimens o Produto apresenta uma estrutura hier rquica de quatro n veis representada na figura seguinte Rui Monteiro P g 57 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro 4 N vel Pai Tipo de Produto Subtipo de Produto Categoria Confirming Factoring Acordo Participa o 6 C D CLF Acordo de Pagamento Tipo Cobertura Exporta o IFG Dom stico Internacional pm o no Importa o BCG Imobili rio Produto Leasing Mobili rio Financiamento Cr dito Cart es Cr dito Financiamento de Stocks Ilustra o 39 Representa o gr fica da dimens o Produto Dimens o Sector A dimens o Sector refere se ao sector interno do CF respons vel pela opera o fortemente ligada estrutura operacional do CF Os tr s principais sectores de an lise i
14. Por ltimo o m dulo Services representa os servi os associados s opera es de cr dito o Credit Operations Contem os m dulos Credit Cards Credit Operations Direct Debits e Factoring o Credit Cards O m dulo Credit Cards est relacionado com a gest o dos cart es de cr dito privados As entidades mais importantes s o o Cart o o Tipo de Cart o os movimentos associados os Itens comprados Retalhista associado as entidades associadas as Opera es associadas os Pontos o Asset Os Activos ou Bens locados e n o locados associados a uma opera o Relaciona se com o m dulo de Equipamentos e de Edif cios S o ainda contempladas as Garantias da Opera o de Cr dito as Avalia es do bem do contrato Tipo de Activo bem ou im vel os Movimentos que permitem aumentar o valor dos bens as Multas de tr nsito associadas a um equipamento autom vel o fluxo de despesas relacionadas com o bem imposto registos entre outras Relativamente s Garantias o modelo permite a associa es de m ltiplas garantias a uma mesma opera o No sentido inverso se uma garantia est associada a mais que uma opera o esta associa o determinada numa propriedade da garantia CredOperGuarant Did o Buildings Inclui os Im veis sujeitos a financiamento As principais entidades s o o Tipo de Im vel Armaz m Terreno Habita o a Avalia o o Registo da Conservat ria a localiza o a Matriz as Frac es as
15. Reuni o com Key Users 4 Reuni o para valida o documenta o Prepara o da acta de reuni o Entrega da documenta o da reuni o Outputs de Informa o Reuni o com os Key Users 5 Reuni o Prepara o da acta de reuni o Entrega da documenta o da reuni o Desenho dos layouts de ecr s de consulta Reuni o com Key Users 6 Reuni o para valida o da documenta o Prepara o da acta de reuni o Entrega da documenta o Levantamento das Fontes de Dados Reuni o com respons veis das fontes de dados 72 Reuni o Prepara o acta de reuni o Entrega de acta de reuni o Completar mapa de fluxo de informa o Entrega da Documenta o Prepara o do Caderno de Especifica es Funcionais Rui Monteiro 57 dias O dias 57 dias 57 dias 1 dia E 0 5 dias 0 5 dias O dias 17 dias 10 dias 1 dia E 0 5 dias E 0 5 dias O dias 3 dias 1 dia 2 hrs 4hrs O dias 1 hr 1 hr O dias 2 dias 2 hrs 2 hrs O dias 1 dia 2 hrs 2 hrs O dias 3 dias 4hrs 4hrs O dias 2 dias O dias 3 dias P g 110 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro Entrega do Caderno de Especifica es funcionais Aprova o do Caderno de Especifica es Funcionais Desenho do Modelo F sico Desenho de Modelos de Dados Desenho das tabelas de dimens es Desenho das tabelas de factos Desenho do modelo de interliga o star schema snow flake Elabora o de estrutura de m tricas calc
16. e RPOperation e RPDocumentType e BankManagement PaymentModes e AtmSibs P g 114 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro 8 4 Anexo D Diagrama Resumido da DW CLFDW DIM AssetTypeHIE CLFDW DIM Channel D Channelld CLFDW_DIM_OperType CLFDW_DIM_Time OperTypeld E Dayld Abrev DayDsc FK1 Descr Monthid Quarterld AssetTypeLevel03ld AssetTypeld AssetTypeAbrev AssetTypeLevel02ld ParentChannelld ChannelName AssetTypeLevel02Abrev AssetTypeLevel03Abrev OperationAssetld MonthDsc QuarterDsc Semestreld FK1 SemestreDsc Yearld YearDsc LastDayMonthld CLFDW FACT OperationAsset OperationAssetld CLFDW FACT Operation FK1 E Operationid Operationid Assetltem DeliverAddressTid CLFDW DIM State CLFDW DIM CAE CAEId ParentCAEld Abrev Descr IsLeaf CLFDW DIM CustomerType CustomerTypeld Abrev Descr CLFDW DIM EntityType EntityTypeld NumerationTid Abrev HasoOfficialCode HasMainEntity HasBankAccount EntitySuperType FetchLevel InvalidDate EntityTypeStatement HasCouncilMandatory IsProvisory Definitive EntityTypeCid HasPlafond Merge LegalDocTypeCid Entia FK3 FK1 FK2 CLFDW DIM Business p Businessld Abrev Descr CLFDW DIM Entity Main Entityld EntityTypeld CountryCid JuridicalTypeCid EntityNumber ExternalNumber FullName ShortName OfficialCode DistrictCode CouncilCode ParishCode WebSite TaxRegim
17. e RR PR RR A A RR POO ipo de Garantia mparidade uros Amortizados uros Corridos uros Vencidos uros Anulados ocado ais Valias ontante Amortizado ontante Financiado ontante Vencido m Opera es r Novos Contratos Objectivos Spread M dio Pond axa Amortiza o empo M dio otal D bitos alor de Avalia o alor Garantia alor IVA Rui Monteiro P g 100 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro Existe um template comum a todos os relat rios Ilustra o 75 variando apenas a informa o e o tipo de representa o da informa o Produto Credito A Fase Avalia o 1 Periodo ai Time x i 1 of 1 domin de Novembro de 2009 Periodo As Ti S Time Produto Credito Fase Avade o Titulo do Relat rio a E a P s Contrato Avalia o Portf lio Cancelamento Contencioso Capital Capital Capital Capital Amortizado Amortizado Amortizado Amortizado E Avalia o An lise Aprova o Cancelamento Recusada E Portf lio E P s Contrato Movimentos da Carteira Piafond Disponivel Plafond Utilizado Ilustra o 75 Template dos relat rios propostos Relativamente forma como a informa o disponibilizada os relat rios s o compostos por tr s a reas distintas 1 O primeiro cabe alho composto por tr s par metros distintos que permitem ao utilizador seleccionar valores relativos as dimen
18. e novamente a exist ncia de um mapeamento manual na DW visto que esta divis o n o feita ao n vel dos sistemas operacionais Hierarquia Tempo A hierarquia Tempo tem como fonte tabelas da estrutura de parametriza o base de dados ETL_Control logo n o est condicionada por qualquer fonte anal tica 4 4 3 Estrutura Relacional A base de dados Data Warehouse tem como principal objectivo manter o hist rico da informa o anal tica do sistema fonte Accipiens composta por todas as tabelas de dimens o e por tabelas de factos A especifica o da base de dados Data Warehouse encontra se na Tabela 10 Tabela 10 Nomenclatura da base de dados Data Warehouse Nome da Base de CFDW DataWarehouse Dados Nomenclatura das tabelas E CFDW AUX lt Nome da entidade relacionada com a dimens o gt auxiliares T T Rui Monteiro P g 83 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro Nomenclatura das tabelas com E CFDW DIM lt Nome da dimens o gt dimens es Nomenclatura das tabelas com CFDW FACT lt Nome da entidade com factos gt factos E No anexo D encontra se a representa o do diagrama da base de dados do DW 4 5 Desenho dos Data Marts Como referido anteriormente os Data Marts t m como objectivo principal satisfazer as necessidades de an lise departamentais da organiza o Os Data Marts t m uma estrutura de dados desnormalizada apoiada em Star Schemas ou Snowflake Schemas e
19. o existia a informa o dos sectores identificados de acordo com as necessidades de reporting na tabela StructNode teve que se proceder a um mapeamento entre os sectores pai contidos na estrutura StructNodeContext e os sectores apresentados Hierarquia Tipo de Bem A hierarquia Tipo de Bem apresenta uma divis o ao n vel das fontes de informa o os tipos de bens m veis Equipamentos e os tipos de bens Im veis Edif cios Os primeiros est o representados na tabela Rui Monteiro P g 82 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro P EquipmentType e Equiment Category e os segundos na tabela BuildingType A tabela AssetType distingue a divis o principal m vel e im vel As restantes estruturas permitem as interliga es CredOperAsset Building Building Type w CredOperDid FK2 AssetType FK1 FK3 RelatedAssetDid FK1 BuildingTypeTid Abrev D sis escr x ou pfe Abrev EquipmentTypeCid Abrev Desr EquipmentCategoryCid Descr EquipmentCategory EquipmentTypeCid Abrev Descr Ilustra o 64 Estruturas de dados do Accipiens representantes da hierarquia Tipo de Activo As caracter sticas da dimens o Tipo de Bem j apresentadas est o asseguradas pela estrutura das fontes de informa o referidas na Ilustra o 64 excepto no segundo n vel O segundo n vel agrupa por exemplo os bens im veis em Sujeito a Registo e N o Sujeito a Registo Esta situa o pressup
20. o valor do per odo o valor acumulado do exerc cio e valor original Rui Monteiro P g 43 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro Framework Cont m os modelos comuns aos restantes modelos de neg cio espec ficos Inclui o modelo de aut matos de documentos e de entidades Inclui tamb m o modelo de agendamentos de contactos e gest o de documentos Aut matos As principais entidades s o o Aut mato workflow o Estado a Transi o as Actividades para um determinado estado e as Condi es de transi o Entidades O modelo de Entidades d forma a todas as entidades que interv m nas opera es de cr dito Abrange os Clientes os Fornecedores a Sociedade Financeira as Companhias as Pessoas as Entidades de Cr dito Cada uma destas entidades espec ficas cont m as ACPFramework Documents Entities propriedades nicas e est ligada Entidade A Entidade tem ainda um modelo de registo das moradas com hist rico e um modelo de contactos O modelo de Entidades cont m ainda o N estruturado O N estruturado modela as Entidades segundo uma estrutura hier rquica email telefone e respectivo Ilustra o 27 Estrutura do tipo M dulo Framework do Accipiens segundo um contexto interno por exemplo Estrutura Comercial Interna do CF e segundo um contexto externo por exemplo Canal Banc rio Fornecedor ou Segurador Existe ainda a Entid
21. reas funcionais que acompanharam o projecto de uma forma activa e envolvente z E ip 17 E a A A Em cada uma das seguintes reas envolvidas foi identificado o interlocutor privilegiado para interagir com a equipa da Closer ao longo do projecto e Marketing e Imagem e Comercial Leasing Factoring e Direc o de Empresas Norte e Direc o de Empresas Sul e Ponto de Venda e Comercial Cr dito e Cr dito Autom vel e Cr dito de Consumo e Planeamento Gest o de Risco e Or amento e Planeamento Or amento e Controlo e Contabilidade Dadas as especificidades do produto Factoring e a import ncia actual do sector de recupera o de cr dito intervieram outros elementos auxiliando no levantamento de necessidades de neg cio e representam igualmente um factor importante no desenvolvimento deste projecto A rea de Sistemas de informa o Meios e Recursos forneceu os meios necess rios ao desenvolvimento do projecto e garantiram a gest o de projecto do lado do cliente Esta identifica o foi feita j em sede de proposta 1 Esta informa o n o constar deste relat rio p blico por quest es de privacidade mantendo o anonimato dos intervenientes Rui Monteiro P g 40 A Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro 3 4 An lise da Estrutura T cnica Relacional Accipiens A Base de Dados Relacional que servir de suporte plataforma multid
22. sistemas de origem onde a altera o de dados uma constante ao longo do tempo Resumindo os dados que s o vol teis nos sistemas de origem t m de ser enquadrados no tempo na DW A principal dificuldade na montagem de um modelo de apoio decis o para o sector banc rio prende se essencialmente com as diversas pticas pelo qual o modelo pode ser encarado Na verdade tanto a forma de construir m tricas e dimens es como a de modelar o neg cio dependem fundamentalmente do utilizador final Nesse sentido quando se encara a constru o de um modelo de gest o de uma institui o financeira existe a necessidade de optar pela constru o de modelos departamentais particularizando a informa o a analisar ou um modelo comum a partir do qual particulariza o pode ser feita Do ponto de vista de informa o de gest o o n cleo do sistema deve ser inquestion vel qualquer que seja o tipo de utilizador concentrando os v rios modelos departamentais vis es do neg cio e todos os componentes essenciais estrutura de Data Warehouse DW Multidimensional Models Core Structure Colateral Producti roduction DELCE Model Model Market amp Credit Risk l Economic Model j Variables Data Warehouse Quality amp 07013 Model MET TES Model joo s s jeuy Buiuod y Accounting audi Financial Comercial amp Legal Poe Profitability Profitability Model q Model Model Reporting Analysis Tool Ilu
23. Canal Delega o e Ag ncia No n vel Canal existe um mapeamento entre os canais contidos na estrutura StructNodeContext e os canais apresentados nomeadamente no canal Segurador pois na estrutura fonte o Accipiens esta est representada por ag ncia de seguros Hierarquia Estado A hierarquia Estado est representada no sistema fonte pelas tabelas apresentadas na Ilustra o 60 A tabela AutUserSate cont m os estados relativos ao ciclo de vida das opera es A tabela AutContext permite identificar se um estado pertence a um contrato ou a uma proposta No entanto a liga o entre o estado e o contexto feita atrav s da tabela AutinternalState AutUserState AutinternalState AutContext AutinternalStateNid AutContextNid Abrev Descr Ilustra o 60 Estruturas de dados do Accipiens representantes da hierarquia Estado A estrutura apresentada permite mapear informa o nos n veis Fase e Estado da dimens o Estado especificada no Cap tulo 3 5 2 No entanto o n vel interm dio Grupo n o extra do directamente da fonte o que pressup e a exist ncia de uma mapeamento entre os grupos identificados e os estados existentes Hierarquia Entidade A hierarquia Entidade est representada no sistema Accipiens pelas tabelas EntityType e Entity O modelo de dados referente hierarquia Entidade est representado na Ilustra o 61 Rui Monteiro P g 80 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mer
24. Empresas e e Administra o P blica As caracter sticas relevantes s o o c digo interno o nome ter conta banc ria ter c digo oficial ter plafond e ser ou n o provis rio Rui Monteiro P g 60 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro Entidade e C digo Interno CAE e Gestor do Cliente e C digo do Concelho e C digo do Pa s Tipo de Cliente e C digo do Distrito Tipo de Entidade e Nome Completo e C digo Oficial Internacional e Tipo Jur dico e C digo Oficial e C digo da Freguesia e Nome Abreviado e Regime de Impostos e Web Site NIF O tipo de Entidade apresenta a seguintes estrutura no modelo multidimensional Rui Monteiro P g 61 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro N vel Pai Entidade Tipo de Entidade Particulares Empresas Admn Subtipo de Entidade Emp Nome Individual P blicas Privadas Local Regional OS P blica N l E J Ilustra o 43 Representa o gr fica da dimens o Entidade Dimens o Tipo de Garantia Central S Entidade cma Entidades EAT fe fo 5 andlo fofo 5 auifo fe fo 5 EALES EAT fofo 55 A dimens o Tipo de Garantia representa todos os tipos de garantias associadas a uma dada opera o O Tipo de Garantia tem como propriedades c digo interno nome se Real e se est relacion
25. Local StructNodeTid Person StructNodeTid IsRelocation Source Operationid CLFDW FACT OperationGuarant Branch SiuoiNodeTid operationcuaramia OperationGuarantid Branch StructNodeTid GostGenterGid FK1 Operationld Productld EntityDid BusinessPurposeTypeCid EntryDate EntryMoment CLFDW DIM GuarantType CredOperGuarantTypeCid AutUserStateNid StateDate Descr GuarantNumber Islssued IssuedDate BeginDate EndDate GuarantAmount AmountDate AssetType RelatedAssetDid CredOperGuarant Did CredOperGuarantRegTypeCid TaxStampAmount ProductGeneratedEid ComissionPercentage SequenceNumber EntityName Sectorld ArrearsClassld Producao CapitalDivida Spread CapitalVencido CapitalVincendo JuroCorrido JuroVencido ComissionsValue ExpensesValue ProvisionCapital ProvisionRate Plafond Dayld OperTypeld StateldLevelo3 SpreadClassld CurrencyCid FK1 Channelld FK2 GuarantTypeld CLFDW DIM ArrearsClass Ilustra o 70 Diagrama de base de dados do Data Mart Planeamento 4 6 Reporting 4 6 1 Prepara o da Plataforma de Reporte A organiza o possu a anteriormente implementa o do novo sistema de reporte um conjunto de 1300 relat rios pertencentes as v rias reas departamentais com o intuito de reporte interno e reporte regulamentar Banco de Portugal Planeamento CF Comercial CF Administra o CF entidades reguladoras de cr dito Um dos principais objectivos para o cliente co
26. Multidimensionais em Banco de Dados Orientado a Objectos in Programa de P s Gradua o em Engenharia da Produ o 2006 Universidade Federal de Santa Catarina Florian polis p 228 Grant G ERP amp Data Warehousing in Organizations Issues and Challenges ed I G Publishing 2003 Idea Group Publishing Guti rrez A M 2000 An Overview of Data Warehouse Design Approaches and Techniques Hancock J C and R Toren Practical Business Intelligence with SQL Server 2005 2006 Addison Wesley Professional 432 Imhoff C N Galemmo and J G Geiger Mastering Data Warehouse Design Relational and Dimensional Techniques ed R M Elliott 2003 Indiana Wiley Publishing Inc Inmon H W Building the Data Warehouse 3th ed 2002 John Wiley amp Sons Inc Kimbal R Data Warehouse Role Models 1997 Kimbal R and M Ross The Data Warehouse Toolkit ed R Elliott 2002 Robert Ipsen Kortink D L M a M A R From Enterprise Models to Dimensional Models A Methodology for Data Warehouse and Data Mart Design Volume 12 Lachev T Applied Microsoft Analysis Services 2005 and Microsoft Business Intelligence Platform 2005 Prologika Press 696 Langit L Foundations of SQL Server 2005 Business Intelligence 2007 Apress Pokorny J Knowledge Discovery for Business Information Systems The Springer International Series in Engineering and Computer Science ed W Abramowicz and J M Zurada Vol 600 2001 Pokorn J an
27. Tradicionalmente o processo de ETL desenvolvido por blocos de instru es independentes entre si num mesmo per odo de tempo e sem qualquer estrutura l gica de processos Os dados s o tratados e carregados consoante as necessidades identificadas No entanto a falta de bases estruturais l gicas que permitam uma optimiza o da performance e um controlo rigoroso da ocorr ncia de erros de Ilustra o 30 Processo de Carregamento Tradicional carregamento retiram autonomia de controlo do processo ao utilizador Envolvendo normalmente um grande volume de dados e alguma desnormaliza o um processo de carregamento de DW tem algumas vulnerabilidades ao n vel da janela temporal de execu o e ocorr ncia de poss veis erros que infelizmente n o t m alternativa a este processo traduzindo se Rui Monteiro P g 48 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro essencialmente em formas insalubres com ciclos de vida muito curtos como leituras directas aos sistemas de origem Resta por isso fazer deste um processo Tabelas de Controlo Processos de Controlo controlado em todos os aspectos com a m xima optimiza o de performance e resistencia ao erro A Ilustra o 31 representa uma nova abordagem baseada Tarefas Comuns f Das E 7 em modelos de carregamento organizados Chama DIS em blocos l gicos de tarefas com Repeti o parametriza o externa As vantagen
28. conta os respectivos capitais financiados Tempo M dio Dura o m dia em dias de perman ncia de uma opera o em determinado estado Valor de Avalia o Valor relativo avalia o de um bem Valor IVA Valor do IVA que incide sobre o capital financiado o Reel Valor acordado entre as partes aquando da celebra o de um contrato de Leasing e pago pelo cliente no final do mesmo Rui Monteiro P g 67 4 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro 4 Desenvolvimento do Projecto O levantamento de necessidades foi desenvolvido especificamente com cada rea funcional do CF tendo em conta as especificidades do neg cio em geral e de cada produto em particular A figura seguinte apresenta a arquitectura do sistema de DW de acordo com o levantamento de requisitos do CF Esta representa a base de desenvolvimento de toda a estrutura de desenvolvimento inerente a este projecto Ilustra o 51 Arquitectura da Solu o de DW do CF Accipiens Data Warehouse CLF SQL Server 2005 sQL Integration Services Analysis Services Reporting Services Server Extract Transform amp Data Marts Reporting Load Browser BD Staging Area Accipiens Dada a sua import ncia estrutural na arquitectura da plataforma de an lise implementada ser o descritos os elementos que a comp em e Fontes A fonte de Dados representada a base de dados do sistema Accipiens e cont m informa o referente aos t
29. da qual fa o parte integrante da sua equipa de desenvolvimento e gest o de projectos Rui Monteiro P g 5 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro O Cliente Financeiro CF utilizou simultaneamente durante os ltimos 20 anos tr s sistemas relacionais distintos por tipologia de neg cio o Lease Leasing o Credix Cr dito Tradicional e o Eurofact Factoring Recentemente a solu o de ERP evoluiu no sentido de unifica o dos sistemas supracitados para uma nica estrutura relacional o Accipiens Esta portanto a fonte de dados que suporta a nova plataforma de an lise desenvolvida no mbito do projecto MIRO Assim com uma fonte de dados nica o projecto MIRO desencadeou numa primeira fase uma an lise exaustiva ao neg cio do CF de forma a enquadrar o melhor poss vel as respectivas necessidades de suporte decis o no sistema desenvolvido no mbito deste projecto Posteriormente foram desenvolvidas t cnicas de Extrac o Transforma o e Carregamento de Dados ETL tendo como requisito uma janela temporal di ria de 4 horas A constru o de modelos OLAP espec ficos por rea de neg cio implicaram o natural desenho e implementa o de uma Staging Area SA e respectivo Data Warehouse DW como suporte de armazenamento dos dados a reportar A Necessidade da constru o da SA prendeu se com a elevada complexidade da estrutura de dados fonte que embora nica caracteriza se pela sua
30. de neg cio identificadas como sendo as destinat rias do projecto implementado Deste processo resultou um levantamento de informa o variada tal como e Estrutura Organizacional do CF e Processos de Neg cio e Tipifica o de Produtos e Identifica o de necessidades de an lise e An lise do sistema transaccional Accipiens que serve de fonte ao Data Warehouse desenvolvido A descri o da referida an lise apresentada neste documento ter duas vertentes uma primeira com especial enfoque na descri o das estruturas t cnicas e de neg cio e posteriormente uma segunda sec o que englobar o enquadramento do projecto em causa com a realidade do CF Com base no levantamento supracitado foi elaborada uma proposta da estrutura de modelos multidimensionais Data Marts que cobrissem de uma forma abrangente e efectiva as necessidades de neg cio identificadas Na primeira fase da an lise foram desenvolvidos alguns conceitos tendo como orienta o a din mica e organiza o funcional do CF A descri o sucinta da estrutura da base de dados operacional Accipiens suporta assim como a descri o dos respectivos processos e especifica es de neg cio a proposta descrita numa segunda fase da an lise As descri es acima referidas ser o pontualmente acompanhadas de algum enquadramento te rico para que o seu entendimento seja o mais claro e objectivo poss vel 3 2 An lise do Neg cio do CF Embora
31. decis o Na verdade embora poss vel a extrac o de informa o de gest o directamente a partir das bases de dados operacionais comporta inconvenientes e limita es que resultam de serem concebidos com preocupa es e objectivos diferentes O facto de termos uma solu o de report assente num sistema transaccional comporta diversas desvantagens importantes entre as quais e Consome recursos da aplica o e respectivo hardware para uma finalidade que n o constitui o seu core Este consumo de recursos agravado pelo facto dos sistemas transaccionais n o estarem vocacionados para a produ o de informa o de gest o sendo a extrac o de determinados dados bastante penalizadora para o desempenho da aplica o e A informa o vol til um mesmo relat rio pode devolver resultados diferentes ao longo do dia na medida em que as opera es que s o imputadas durante esse per odo provocam uma instabilidade dos dados e Existe informa o que simplesmente imposs vel de ser extra da ou porque necessita a exist ncia de um hist rico que j n o est presente ou porque de tal modo penalizadora em termos de tempo recursos que se torna invi vel ou ainda porque estamos limitados s m tricas disponibilizadas directamente pela Considere se o seguinte exemplo como fundamento da import ncia do desenvolvimento de modelos multidimensionais especificamente para o sector financeiro Um contrato celebrado hoje
32. definidos relat rios em Business Objects assim como delas s o extra das listagens para an lise e ou tratamento exterior Em ambos os casos listagens ou relat rios Business Objects esses dados s o frequentemente exportados para Excel Com uma aparente desorganiza o o CF desenvolvia o seu sistema de reporte sobre uma plataforma que n o permitia uma vis o integrada dos tr s neg cios condicionando a apresenta o de informa o de gest o fidedigna e coerente com o enorme esfor o dos seus recursos humanos altamente especializados Rui Monteiro P g 16 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro em recolher informa o coerente sobre dados inconsistentes com custos de licenciamento e estruturais incomport veis A decis o de alterar por completo a estrutura inform tica do CF foi tomada em meados de 2006 e encontra se de momento na fase final de implementa o A aplica o Accipiens foi desenvolvida pela Vantix assente numa estrutura de dados em suporte Microsoft SQL Server 2005 e permitir ao CP dispor de uma plataforma transversal a todos os tr s neg cios em que opera leasing cr dito e factoring permitindo a sua uniformiza o e canaliza o dos esfor os para uma abordagem inteiramente de gest o ao inv s da passada realidade operacional O sistema transaccional como o Accipiens desempenha um papel fundamental no armazenamento dos dados no entanto a sua estru
33. desde a sua aprova o at ao respectivo t rmino O cr dito um produto que engloba tr s outros mais espec ficos e com algumas caracter sticas pr prias Cr dito Autom vel e Cr dito de Bens Diversos Estes dois tipos de cr dito apresentam um funcionamento semelhante embora sejam geridos por reas comerciais diferentes e angariados por agentes igualmente distintos O Cr dito Autom vel angariado pela origem Fornecedor Stands de Autom veis e Concession rios ou Segurador ao passo que o Cr dito de Bens de Consumo sendo espec fico para bens n o banc rios pode ser angariado por qualquer tipo de origem banc ria ou n o e com uma dinamiza o particular de campanhas desenvolvidas directamente nas Ag ncias Banc rias do Grupo Os fluxos dos processos associados opera o de Cr dito Autom vel e Cr dito de Bens Diversos s o semelhantes aos do Leasing mais especificamente do Leasing Mobili rio No entanto de salientar que no caso particular do produto Cr dito o CF lida directamente com o fornecedor Cart es de Cr dito J o cr dito cedido atrav s de Cart es de Retalhistas Cart o de Cr dito associado a cadeias de Lojas Retalhistas possui um funcionamento diferente dos restantes produtos de cr dito O processo de Cr dito via Cart o cedido pelo retalhista ao seu cliente e usado para uso exclusivo no s seu s estabelecimento s Ap s o processo de contratualiza o as compras do cliente
34. dias 3 dias 1 dia 2 dias 12 dias 4 dias 4 dias 4 dias 4 dias 4 dias 3 dias 3 dias 7 dias 1 dia 4 hrs O dias 4hrs P g 111 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro Testes de Aceita o Testes Correc o dos testes Aprova o Testes Entrega do Sistema Documenta o Prepara o manual t cnico Entrega de documenta o Entrada em Produ o Prepara o de ambiente para entrada em produ o Testes de Consist ncia Entrada em Produ o Fim de Projecto Prova de conceito ferramenta reporting e an lise Consultoria de neg cio e apoio funcional Fase an lise Fase desenvolvimento Fase testes Rui Monteiro 1 6 dias 6 dias 3 dias O dias 3 dias 2 dias 2 dias O dias 1 dia 4 hrs 4hrs O dias O dias 3 dias 41 dias 13 dias 22 dias 6 dias P g 112 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro 8 2 Anexo B Matriz de responsabilidades do projecto Cliente Indicadores Hierarquia ARES Cess es Rendibilidade Colateriais Provis es Administra o Direc o rea Centro Por Canal Por Produto Detalhe Por Canal Por Produto Detalhe Por Canal Por Produto Detalhe Por Canal Por Produto Detalhe Por Canal Por Produto Detalhe O O O O iai O O O O E A meo JJ a PER o A Eos DD ot JK ll l iol osy Pe hoo dv ditatooAaA PE ho las a a a a a E aeaa O O O O A Direc o Financeira e T consulta da inform
35. dimens o e complexidade de aut matos A fase final do projecto passou pela produ o de um conjunto de relat rios como forma de reporte dos dados armazenados nas estruturas indicadas anteriormente A dura o prevista de cerca de tr s meses foi ultrapassada devido n o s imprevista instabilidade do sistema fonte adiando assim a sua entrada em produ o como tamb m pelo desenvolvimento de novas funcionalidades e aplica es identificadas no decorrer do projecto As ferramentas tecnol gicas utilizadas no desenvolvimento deste projecto restringiram se a software da Microsoft nomeadamente o SQL Management Studio e ferramentas do SQL Server Business Intelligence Development Studio SQL Integration Services SQL Analisys Services e SQL Reporting Services 1 5 Planeamento 1 5 1 Metodologia do Projecto A metodologia de desenvolvimento do projecto MIRO assentou em cinco pilares fundamentais An lise Implementa o Testes Entrega do Sistema e Forma o Ilustra o 3 Estas cinco etapas foram enquadradas transversalmente com a respectiva Gest o de Projecto Controlo de Qualidade e Gest o da Mudan a Rui Monteiro P g 6 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro An lise Implementa o Gest o de Projecto ola OE o ET Gest o da Mudan a Ilustra o 3 Representa o Esquem tica da Metodologia da Closer Entrega gt LLLE LO Lo Sistema Seguidamente a
36. dos valores de cash flow passivos de Comiss es associadas carteira Este relat rio incluir uma an lise comparativa temporal P g 98 P Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro GRO6 Geral Matriz Produto Ano An lise matricial do peso dos produtos na carteira CF numa determinada janela temporal GRO7 Geral Juros Ano An lise dos diferentes tipos de juros inerentes carteira CF numa determinada janela temporal Geral Rentabilidade Produ o Ee a a Y i GR08 AG An lise do ndice de rentabilidade de produ o Total de Propostas contratualizadas Total de Propostas Entradas An lise do Estado dos bens Locados N o locados tendo em conta o Tipo de Bem M tricas como o Tempo em GRO9 Geral Estado do Bem Ano K a d j Carteira e Valores de Deteriora o ser o relevantes GR10 Geral Comiss es Ano An lise dos valores de cash flow passivos de Comiss es Este relat rio incluir uma an lise comparativa temporal GR11 Geral Janela Temporal Ano An lise dos Timmings Processuais associados a cada estado da opera o Geral Qualidade do Cr dito a O Eu pel E o GR12 E An lise da qualidade do cr dito da carteira CF Este relat rio incluir uma an lise comparativa temporal Ano O objectivo da cria o destes relat rios com apoio tecnologia Microsoft Reporting Services passa pela objectividade e coes o na an lise direccionando a visualiza
37. dulo RecieveblesPayables do Accipiens iieeeeeeeeereeenerrenenerrenanes 47 Ilustra o 30 Processo de Carregamento Tradicional ireeereeerreeereenerenareencreeaareeancreancrennceenaa 48 Ilustra o 31 Processo de Carregamento Closer ii tar E EEO RAEE ET AEA NOAE a 49 Ilustra o 32 Processo de Carregamento de Dados Closer ssooseeoseneseneseresereseresereseresersrererersrersreeserese 49 Ilustra o 33 Exemplifica o de um relat riO ano00nnnneosnennesseenesssseressseeressserrsssseresssrereesserressserresseerene 51 lustra o 34 Estrutura qa Dimensdo CAE sans santana nanda EEA a 52 Ilustra o 35 Representa o gr fica da dimens o OrigeM eseeeeseeseseneesereesereesersesereeseressereeserreserrese 53 Ilustra o 36 Representa o gr fica da dimens o Estado Default rreeemerreerereeenerreaaarrrenanea 54 Ilustra o 37 Representa o da dimens o Classe de Risco com os dados do Accipiens em 55 Ilustra o 38 Representa o gr fica da dimens o Estado eseeeeseneeseneesereesersesersesereeseresserreserresereese 56 Ilustra o 39 Representa o gr fica da dimens o Produto ttteemereeenereranarerena rrenan reenaarerenanea 58 Ilustra o 40 Representa o gr fica da dimens o Sector eeseseeeeseneeseneesereesersesereesrreesereesereeserresereese 58 Ilustra o 41 Representa o do Tipo de Bem com os dados do Accip
38. em particular valores da diagonal da matriz e a sua utiliza o conjunta com as outras dimens es num mesmo relat rio A seguinte tabela exemplifica uma dessas matrizes de Tabela 11 Frequ ncia de relacionamentos a Ela relacionamento entre vari veis de neg cio neste caso entre dimens es espec fico dimens es de an lise Antes de proceder ao pr ximo passo j poss vel observar pelas representa es anteriores algumas concentra es entre dimens es cujos n veis de correla o variam consoante a rea funcional analisada Pelos valores representados na diagonal do quadro A poss vel deduzir que as dimens es C E H e s o mais Concentra o de a alala frequentemente utilizadas no conjunto de reporte Relacionamentos lala utilizado Da mesma forma os n veis de correla o entre relacionamentos de utiliza o conjunta c lulas a Cor de Laranja situam se em dois espa os distintos e Dimens es Be C com as dimens es E e F e Dimens es C De E com as dimens es H leJ Com base nestas matrizes a constru o de redes sociais que permitam a sua representa o gr fica torna se uma ferramenta de an lise bastante til 20 AF A Faa A an lise em foco neste projecto exclui tipos de reporte operacional 21 A a zye P A Foi feito o mesmo tipo de an lise para as respectivas m tricas Rui Monteiro P g 91 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Fina
39. forma a detectar poss veis anomalias e controlar o tempo de dura o Os cubos foram desenvolvidos de acordo com o previsto representando uma efici ncia e estabilidade bastante acima do previsto inicialmente que contemplaria toda a informa o dispon vel no DW A constru o dos relat rios tornou se uma tarefa pac fica dada a estrutura que a suporta tendo sido dado especial aten o formata o e navegabilidade na plataforma De salientar igualmente que os dados apresentados nos relat rios superaram as expectativas do CF 6 2 Outros trabalhos realizados Foi desenvolvido paralelamente com o sistema MIRO um cockpit de an lise de indicadores de produ o O Anexo F Apresenta o do projecto MIRA apresenta uma descri o mais pormenorizada da solu o j em produ o no CF 6 3 Limita es No topo das limita es destacam se pela ordem de import ncia as seguintes Simultaneidade de desenvolvimento entre sistema operacional Accipiens e de an lise MIRO Este projecto iniciou se em paralelo com o desenvolvimento do Accipiens O facto de o sistema operacional se encontrar em desenvolvimento e portanto inst vel originou o congelamento deste projecto pela sua forte depend ncia As constantes altera es estrutura de dados relacional implementadas atrav s de consecutivas releases condicionaram n o s o fecho do projecto como o respectivo processo de parametriza o e testes Assim foi d
40. globalmente A forte incid ncia no carregamento completo e consistente de conjuntos dispersos de dados relega as opera es individuais para segundo plano ou seja a consist ncia essencialmente analisada dum ponto de vista e sentido cr tico de um gestor e n o sob uma perspectiva simplesmente t cnica A Ilustra o 6 expressa esta diferen a de perspectivas destacando se os diferentes mindsets sintetizados pelo Objectivo e O sistema transaccional suporta o neg cio A sua aus ncia compromete altamente se n o totalmente a actividade da empresa ele que suporta a operacionaliza o dos processos de neg cio e O Data Warehouse procura responder a quest es Dar informa o que permita identificar tend ncias no neg cio inefici ncias estrangulamentos ou oportunidades colocando assim ao dispor do decisor um apoio para melhores mais c leres e sustentadas decis es Rui Monteiro P g 14 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro Sistema Transaccional Data Warehouse Consist ncia Avaliada Globalmente Umatransac o dia mas que Transac o pode ter milh es de registos associados Analisar o neg cio Change the Objectivo buches Relat rios importantes podem Performance levar minutos a disponibilizar informa o Ilustra o 6 Matriz de compara o entre as caracter sticas de um sistema transaccional e DW Rui Monteiro P g 15 Business
41. interven es do tipo devedor e Disposable Asset Activos n o Locados Correspondem aos bens que foram objecto de uma rescis o por incumprimento e Equipment Activos que s o equipamentos As entidades envolvidas s o o Equipamento o Tipo de Equipamento a Categoria o Registo a Avalia o e o Tipo de Avalia o a liga o Opera o e SubCredOper Opera es relativas gest o de Stocks A entidade SubCredOper cont m como atributo a entidade de importa o O m dulo Direct Debits refere se a autoriza es de d bitos directos As entidades envolvidas incluem Autoriza o de D bitos Directos relacionado com a Opera o Entidade Tipo de Autoriza o e Retornos de Autoriza es de D bitos directos O m dulo de Factoring especifica as opera es de Factoring Adiantamentos Devolu es Transi o de responsabilidades Operations Management Inclui os m dulos de CreditAnalisys e OperationsManagement e CreditAnalisys o Entity Analysis Informa o da Entidade a uma determinada data e das condi es de financiamento para aquela opera o o EntityIncident Incid ncias associadas Entidade o Scoring Modelo de Scoring e OperationsManagement o Cession Modelo espec fico para as opera es de cess o Inclui as despesas relacionadas com a rescis o e os d bitos em atraso e facturados o DisposableAsset Modelo relativo aos Activos n o locados Inclui as despesas relativas aos n
42. ir permanecer com o mesmo tipo de caracter sticas durante o seu ciclo de vida mudando apenas as m tricas a ele associadas tais como cr dito vincendo vencido taxas etc No entanto os dados de um contrato celebrado no passado e a sua evolu o ao longo do seu per odo de vida seriam importantes para construir hoje um modelo de perdas por incumprimento cuja necessidade n o existia no momento de celebra o do contrato importante ent o salientar aquilo a que neste relat rio referido como factos inquestion veis e que dependem apenas da realidade do neg cio e n o das vis es que se podem ter sobre ele As infra estruturas anal ticas designadas usualmente por Data Warehouses DWs s o constru das com base em crit rios meramente t cnicos reestruturando os modelos de dados de origem Bases Rui Monteiro P g 12 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro de Dados Transaccionais para que os factos ganhem um car cter hist rico armazenando os de forma a tornar a an lise o prop sito do seu manuseamento Ao contr rio dos sistemas de origem que t m como objectivo o armazenamento coerente da informa o e o apoio na cria o de novos dados utilizando essa informa o os DWSs s o alimentados pelos dados recolhidos a partir daqueles sistemas em carregamentos massivos peri dicos destinados a fotografar a realidade em cada instante de an lise Esta tarefa torna se imposs vel nos
43. lio Carteira Ano Incumprimento Produ o Ano Incumprimento Produ o Risco Ano Incumprimento Estado Financeiro Ano Incumprimento Estado Temporal Ano Descri o Avalia o das propostas entradas no sistema permitindo distinguir o valor acumulado desde o inicio do Ano em an lise das m tricas pelos respectivos estados Avalia o da Produ o filtrada pelo parecer positivo negativo da An lise de Risco Permite filtrar a informa o pelo tipo de garante associado Avalia o matricial dos valores das m tricas relativas as propostas entradas no sistema num determinado per odo diferenciado pelos estados respectivos Avalia o do estado da carteira de propostas tendo em conta o tempo de perman ncia em cada estado desta fase Permite comparar os valores com as m dias relativas janela temporal de um per odo anterior Avalia o das m tricas de produ o relativas ao n mero total de propostas activas em carteira Avalia o dos valores acumulados desde o inicio do Ano em an lise das m tricas associadas aos contratos que deram entrada no sistema at ao final do per odo em an lise Avalia o da Produ o filtrada pelo parecer positivo negativo da An lise de Risco Permite filtrar a informa o pelo tipo de garante associado Avalia o matricial dos valores das m tricas relativas aos contratos que deram entrada no sistema num determinado per odo diferenci
44. o 1 1 Enquadramento Geral A press o constante da efic cia e efici ncia dos processos de neg cio num contexto cada vez mais competitivo condicionam de forma significativa as necessidades de monitoriza o atrav s de sistemas anal ticos A quest o coloca se em como conseguir transformar uma arquitectura de informa o orientada para sistemas transaccionais numa rede de gest o anal tica Qualquer um dos n veis indicados na Ilustra o 1 Estrat gico Gest o e Operacional crucial no sucesso da gest o organizacional alinhando esfor os na obten o de objectivos comuns As melhores Utilizador N vel Informa o Administra o mem 4 Estrat gico Direc o oa Es LELE T cnico Operacional Processo Ilustra o 1 Representa o do enquadramento dos modelos de neg cio decis es que o n vel Operacional possa tomar dependem intrinsecamente da gest o das respectivas unidades de neg cios de gest o ambas alinhadas com os objectivos gerais definidos a um n vel mais elevado o n vel Estrat gico A tend ncia do investimento em tecnologias de suporte tomada de decis o tem convergido para uma dispers o do desenvolvimento de sistemas de gest o adaptados a necessidades de neg cio pontuais sem que seja definido um mbito estrat gico e transversal a toda a organiza o Este crescimento desigual constitui um forte condicionalismo ao desenvolvimento de plataformas de reporti
45. os objectos de base de dados com informa o relevante para o sistema de DW As regras de selec o s o determinadas pelo levantamento dos requisitos de an lise descritos anteriormente em especial das dimens es e m tricas identificadas O Anexo C apresenta o conjunto de tabelas alvo do Accipiens agrupadas por m dulo estrutural 4 1 2 Processo de Carregamento O bom funcionamento dos modelos anal ticos garantido pela coer ncia e integridade dos dados de forma a permitir uma an lise correcta do neg cio sem que erros de carregamento originem m s interpreta es da informa o que podem originar todo um encadeamento de constrangimentos no suporte tomada de decis o dif ceis de gerir Este processo de carregamento denomina se por ETL Extract Transform and Load e respons vel n o s pela extrac o dos dados a partir dos sistemas fonte como tamb m pela sua transforma o quando necess ria e respectivo carregamento nas estruturas dimensionais O SQL Server Integration Services SSIS foi a ferramenta de integra o de dados utilizada na constru o de todo o processo de ETL munindo as estruturas multidimensionais com os dados anteriormente armazenados em estruturas relacionais de bases de dados a Staging Area SA e o Data Warehouse Neste projecto espec fico a cria o dos processos de ETL assentou numa estrutura hier rquica com tr s n veis distintos em que o primeiro n respons vel pela execu
46. po nanda aaa adnd O poda ea Oia Na Es E 12 1 7 5 Consistencia de Dados asas na atas ada DD 14 A CONO O carta cadisaeniaadaios Angie E a Da a 16 2 1 Enquadramento de NEBO Omina ad asi gaita peida ici anais and ada 16 2 2 Enguadramento TECNICO assis saa cassada a aE n AE E a Ea Salada 18 2 3 Descricao tec Caune e a a a a 20 2 3 1 Fontes de dados assa ERa aa A aAa NO AR 20 2 3 2 OLHE ATA SR A oie JRPS RR RR COEP PSP E PER ERR ERRO RPI SER DO RPE MPE DIREI 21 2 3 3 Data ae O USO paes O E RE 21 2 3 4 ELAS na E E A E E E 21 2 3 5 REPOTIINE sraa E a O SE O O a E 21 2 ANIB EdOPro ECO c a A a A 23 3 1 Hrod U CIO seon r A DES 23 3 2 Analise do Negocio dol F asasatos a esss adia aeb iE S a aE aE id 23 3 2 1 O Nepocio doled INE cenoria iaaa N AN 24 32 2 O Credito como Unidade de NeS CIO usas ta a AE TE 31 3 2 3 O que torna o Factoring um neg cio nico s ssssssesesssreessrrresssrressrrresssrrressreressreressrrressereesserersseeee 32 3 3 An lise da Estrutura Funcional de Neg cio cs eeeeereeeeeeerreeeeeacereeeeenrerenenaneea 38 3 4 An lise da Estrutura T cnica Relacional Accipiens cciierrereserreeeanerrreeaaarereeaaaasea 41 3 5 An lise da Estrutura Multidimensional smpssarsamessorata adesatusconasaiandos list onsals nadas antes ennsmi sa dir dci sds 47 3 5 1 Metodologia de Implementa o do Processo de ETL cr ieeereeerrrranrerana renan reranarenasa 48 3 5 2 Descri o das Dimens es a Implementar
47. pr tica A minha participa o activa na an lise e levantamento de requisitos de neg cio do CF permitiu um aprofundamento de conhecimentos e uma interactividade com os reais problemas de gest o do mercado financeiro que at ent o permanecia quase totalmente no anonimato e Aprofundamento de conceitos a constru o de uma plataforma multidimensional desde o seu desenho at respectiva implementa o passando por todos os processos associados ETL constru o de cubos OLAP e implementa o da plataforma de reporte serviu de suporte solidifica o de conhecimentos previamente adquiridos no mbito do mestrado em que este projecto se insere abrangendo um vasto leque de mat rias de disciplinas como Gest o de Projectos de Informa o Bases de Dados Business Intelligence e Gest o de Sistemas de Informa o e Desenvolvimento aptid es tecnol gicas a grande vantagem da utiliza o de ferramentas tecnol gicas unicamente pertencentes Microsoft foi tornar poss vel a aquisi o de um profundo conhecimento pr tico da usabilidade versatilidade e efic cia da respectiva plataforma na modela o de dados e respectivo reporte Desde o processo de extrac o de dados Integration Services passando pela constru o de Cubos OLAP Analysis Services e terminando no desenho e implementa o de relat rios Reporting Services integraram um processo de adapta o pr tica a projectos desta tipologia e envergadura mesmo suport
48. s o suportadas pelo plafond atribu do ao Cart o de Cr dito que ser liquidado por presta es peri dicas cobrindo tamb m os custos associados opera o Juros e Comiss es Financiamento de Stocks O Financiamento de Stocks destina se essencialmente ao sector autom vel e tem como principal es z es 12 es s objectivo a concess o de cr dito para a aquisi o de bens destinados ao Leasing Esta aquisi o feita pelo aderente que normalmente recorre a leil es e utiliza o plafond da opera o de cr dito contratualizada como suporte aquisi o dos referidos ve culos Tanto nesta modalidade de cr dito como nas restantes o incumprimento gerido pelo CF confidencialidade Os contratos celebrados entre o Retalhista e o CF pressup em a atribui o de uma comiss o paga pelo CF tendo em conta objectivos de quantidade montante dos plafonds e qualidade grau de incumprimento de cr dito concedido 12 i i a S sa A P Caso o bem financiado seja transferido para um cliente final o aderente recebe uma comiss o sobre a ced ncia Rui Monteiro P g 31 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro O seguinte modelo Ilustra o 19 representa os processos associados ao funcionamento base de um processo de Cr dito via Cart o Cliente Retalhista Fornecedor CSE S Produto Banc rio N Aprovado S Contratualiza o Li
49. vel ao longo dos anos as ferramentas anal ticas utilizadas na extrac o e visualiza o da informa o organizacional v o evoluindo com os condicionalismos e exig ncias do mercado Podemos tomar como exemplo um contrato feito hoje que ir permanecer com o mesmo tipo de caracter sticas daqui a 7 anos mudando apenas as m tricas a ele associadas vincendo vencido taxa etc No entanto os dados de um contrato feito h 7 anos e a sua evolu o ao longo desse per odo seria importante para construir hoje um modelo de perdas por incumprimento cuja necessidade n o existia h 7 anos importante ent o salientar aquilo a que neste relat rio referido como factos inquestion veis e que depende apenas da realidade do neg cio e n o das vis es que se podem ter sobre ele Rui Monteiro P g 50 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro Ao contr rio dos sistemas de origem que t m como objectivo o armazenamento coerente da informa o e o apoio na cria o de novos dados utilizando essa informa o os DWs s o alimentadas pelos dados recolhidos a partir daqueles sistemas em carregamentos massivos peri dicos destinados a fotografar a realidade em cada instante de an lise Esta tarefa torna se imposs vel nos sistemas de origem onde a altera o de dados uma constante ao longo do tempo Resumindo os dados que s o vol teis nos sistemas de origem t m de ser enquadrados no tempo na DW Est
50. 25 05 08 Mon 26 05 08 57 days Mon 26 05 08 Tue 12 08 08 57 days Mon 26 05 08 Tue 12 08 08 1day Mon 26 05 06 Mon 26 05 05 05 days Mon 25 05 08 Mon 26 05 08 0 5 days Mon 26 05 08 Mon 26 05 08 O days Mon 25 05 06 Mon 26 05 08 17 days Tue 27 05 08 Wed 18 06 08 10 days Tue 27 05 08 Mon 09 06 08 2days Tue 10 06 08 Wed 11 06 08 3days Thu 12 06 08 Mon 16 06 08 O days Mon 16 06 08 Hon 16 06 08 0days Wed 15 06 08 Wed 125 06 08 29 days Thu 419 06 08 Tue 29 07 08 1day Thu 19 06 08 Thu 19 06 08 206 days Fri 20 06 08 Tue 29 07 08 T days Wed 30 07 08 Thu 07 08 08 1day Wed 30 07 08 Wed 30 07 08 6days Thu 31 07 08 Thu 07 08 08 3 days Tue 12 08 08 2days Fri08 08 08 Mon 11 08 08 1day Tue 12 05 08 Tue 12 08 08 O days Mon 11 02 08 Mon 11 03 08 O days Tue 12 05 05 Tue 12 08 05 3days Thu 03 07 08 Mon 07 07 08 di days Tue 27 05 08 Tue 22 07 08 13 days Tue 27 05 08 Thu 12 06 08 22 days Fri 13 06 08 Mon 14 07 08 E days Tue 15 07 08 Tue 22 07 08 16 19 22 25 28 31 03 06 09 12 15 18 21 24 27 30 03 06 jos 12 15 18 21 24 27 30 02 05 08 11 14 17 20 23 26 Month 1 Month 2 Month 3 16 06 18 06 11 08 12 08 Rui Monteiro P g 9 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro A Tabela 13 apresentada em anexo descreve mais pormenorizadamente as tarefas associadas a este projecto 1 6 Apresenta o da Closer A Closer iniciou a sua actividade em Fevereiro de 2006 sendo ac
51. Business Intelligence Aplica o Pr tica no Sector Financeiro por Rui Alberto Ferreira Martins Monteiro Trabalho de Projecto apresentado como requisito parcial para obten o do grau de Mestre em Estat stica e Gest o de Informa o Variante de Business Intelligence e Gest o do Conhecimento pelo Instituto Superior de Estat stica e Gest o da Informa o da Universidade Nova de Lisboa Business Intelligence Aplica o Pr tica no Sector Financeiro Trabalho de Projecto orientado por Professor Doutor Miguel de Castro Neto Novembro de 2009 P g ii Business Intelligence Aplica o Pr tica no Sector Financeiro RESUMO O mercado financeiro tem sofrido enormes press es impostas n o apenas pela recente crise financeira como tamb m pela necessidade cada vez mais premente de chegar mais perto do cliente sem correr tantos riscos evitando a aquisi o de uma carteira pouco produtiva Neste contexto os sistemas de informa o t m vindo a desempenhar um papel cada vez mais importante no apoio tomada de decis o nomeadamente o desenvolvimentos de novas ferramentas anal ticas Especificamente o Business Intelligence Bl tem vingado neste mercado em diversas vertentes tais como a an lise de risco gest o da carteira gest o do cliente e organiza o interna O projecto apresentado neste relat rio pretende descrever o desenvolvimento de uma ferramenta de an lise numa organiza o finan
52. CLFDW N vel 2 DestinoN N vel 3 CLF IS CLFDW CLF IS CLFDW CLF IS CLFDW CLF IS CLFDW Destino1 INS Destino1 DEL DestinoN INS DestinoN DEL Ilustra o 52 Esquema da hierarquia de carregamento do processo de ETL Segue a exemplifica o da execu o de uma itera o do ciclo de carregamento N vel 1 CF IS Processo de leitura de par metros e chamada do n vel 2 E Get ETL_Packages J Para cada Package Set dos Packages Inferiores e das Connection Strings Execute Package Rui Monteiro P g 71 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro Ilustra o 53 Representa o gr fica do Package CF IS Os objectos representados na Ilustra o 53 possuem fun es espec ficas garantindo a integridade de todo o processo de ETL Tabela 4 Descri o dos objectos relativos ao processoCF IS Nome Tipo Get ETL Packages Execute SQL Task Para cada Package For each loop Set dos packages inferiores Script Task Fun o Acesso tabela de par metros ETL Packages onde est o as directivas do processo a correr como sejam os pacotes a executar a sua ordem e os demais par metros associados Ciclo que vai fazer a itera o sobre o conjunto de resultados obtidos da query anterior Atribui o de valores s vari veis que ir o servir de base aos n veis inferiores na sua configura o Por outro lado a tabela de par metros garante que cada
53. Class XI Classe XI 1824 1360 qd Class XII Class XII Classe XII 999999999 1825 Ilustra o 37 Representa o da dimens o Classe de Risco com os dados do Accipiens Dimens o Estado A dimens o Estado representa a condi o de uma opera o As caracter sticas da dimens o estado s o o c digo interno o nome e a descri o de cada estado e C digo Interno e Nome e Descri o Os estados de an lise est o organizados segundo as fases do ciclo de vida da opera o As fases objecto de an lise s o e Aprova o estados das propostas que se podem dividir nos seguintes grupos principais An lise Aprova o Desist ncia e Recusa e Portf lio estados dos contratos Activo Contencioso e Reactivado e P s Contrato estados dos contratos que se encontram terminados Assim a organiza o da dimens o Estado sugere uma estrutura hier rquica com tr s n veis de an lise Fase Grupo de Estado Estado Rui Monteiro P g 55 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro N vel Pai Grupo Subgrupo Ilustra o 38 Rui Monteiro Aprova o Avalia o Cancelamento Rejei o Cancelamento 48 Estado Portf lio Reactiva o Activo Contencioso P s Contrato T rmino Representa o gr fica da dimens o Estado Estado ANA ANS AAC REA APS APR APC APA APP DEF D Zi DJS DEA REC RECANA RES IRE CAN CANCGD REA REACT ACT SUS ANOP PCON
54. Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro 2 Contexto 2 1 Enquadramento de Neg cio O Cliente Financeiro CF representa uma institui o respons vel pela gest o de tr s produtos financeiros distintos o Leasing o Cr dito o Factoring S o produtos angariados pelo grupo accionista na qual o CF se insere e representam uma das vertentes de neg cio mais importantes no seu mercado alvo A gest o deste conjunto de produtos era anteriormente implementa o deste projecto suportada por um parque inform tico bastante disperso e inconsistente composto por tr s sistemas de ERP distintos para cada rea de neg cio e desenvolvidos em linguagens de dif cil interpreta o COBOL O CF dispunha de um ambiente aplicacional desactualizado e inadequado s exig ncias competitivas cada vez mais agressivas do mercado financeiro Do mesmo modo o sistema anal tico suportado nestes tr s sistemas estava assente sobre a plataforma de an lise da Business Objects composta por cerca de 1300 relat rios constru dos ao longo de 15 anos adaptados sequencialmente s necessidades de gest o do neg cio que temporalmente foram surgindo Lease Credix EuroFac dd Business Objects Flat Files di Relat rios Ilustra o 7 Antigos Sistema Inform tico do CF A Ilustra o 6 descreve o contexto actual da explora o de informa o sobre as bases de dados dos diversos sistemas operacionais est o
55. Mercado Financeiro 3 3 An lise da Estrutura Funcional de Neg cio Comercial DE E Dinamiza o Direc o Ponto de Comercial Venda Ilustra o 21 Organograma Geral do CF Comiss o Executiv Gabinete de Maketing e Imagem Compliance Officenl Opera es DUA DA o Operaional Operaional Leasing Factoring e Cr dito Secretariado Gabinete Controlo e Qualidade Suporte ao Neg ci DESEE Recupera o e Contencioso Gest o e Controlo Direc o Planeamento Gest o de Risco e Or amento Gabinete Auditoria Departa Direc o Meios e Recursos Rui Monteiro P g 38 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro A Ilustra o 22 Organograma Espec fico do CF Rui Monteiro P g 39 Business Intelligence Aplica o Pr tica O Cliente Financeiro CF apresenta uma estrutura distribu da por 4 n veis Ilustra o 21 A comiss o executiva e direc es surgem no topo da hierarquia suportadas pelo n vel subsequente composto por estruturas departamentais e com um car cter mais operacional Uma vez que o objectivo do presente projecto assenta na disponibiliza o de informa o de gest o apenas parte da estrutura funcional Ilustra o 22 teve uma interven o activa no desenvolvimento do projecto Assim as direc es de Marketing e Imagem Comercial e Planeamento Gest o de Risco e Z 16 a Or amento foram as
56. Modela o multidimensional OLAP Dashboards Mercado Financeiro Plataforma de BI da Microsoft P g ii AGRADECIMENTOS A realiza o desta tese de mestrado contou com a colabora o de v rias pessoas e institui es s quais deixo os meus sinceros agradecimentos Um agradecimento especial Closer Lda pela disponibilidade e apoio na realiza o deste projecto excelente equipa de trabalho que tornou poss vel a sua execu o e igualmente aos restantes colegas de trabalho que disponibilizaram tempo e recursos no apoio minha disserta o Agrade o ao CF Cliente Financeiro pela disponibiliza o de conte dos importantes realiza o deste relat rio e a todos os seus intervenientes directos e indirectos que de alguma forma contribu ram para o desenvolvimento da minha disserta o Gostaria igualmente de agradecer o apoio incondicional do Professor Miguel Neto pelo apoio permanente constante motiva o e pela sua capacidade de an lise na revis o do meu trabalho Por fim mas n o menos importante deixo uma palavra de agradecimento muito especial Andreia Morgado que me apoiou insistentemente durante todo este percurso P g iii GLOSS RIO DE TERMOS Bulk Copy Bulk Copy Program BCP uma ferramenta de linha de comandos utilizada para importar e exportar dados a partir de bases de dados desenvolvidas em Microsoft SQL Server Database Esta ferramenta usualmente mais eficiente do que a
57. ProductSubtype CLFDW FACT Operationinterv CLFDW DIM CAE CAEId ParentCAEld Abrev Descr IsLeaf CLFDW DIM Entity CLFDW DIM IntervType IntervTypeld SuperintervType Abrev Descr ValidationStatement PaymentModeCid EntityRoleTypeCid HasPaymentMode CLFDW DIM EntityType CLFDW DIM State CLFDW Spread CLFDW DIM Channel CLFDW DIM AssetType AssetCategoryld GroupAssetTypeld GroupAssetTypeAbrev GroupAssetTypeDescr AssetTypeld AssetTypeAbrev AssetTypeDescr AssetSubtypeld AssetSubtypeAbrev AssetSubtypeDescr AssetCategoryAbrev AssetCategoryDescr FK1 OperationAssetld CLFDW FACT OperationAsset E OperationAssetld FK1 Operationld Assetltem DeliverAddressTid CurrencyCid Amount IsDisposable IsRelocation BeginDate EndDate DeliverDate AssetType RelatedAssetDid Parent CredOperAssetDid RecoveredAmount DisposableAssetDid AssetState AssetExpenseAmount FK1 Channelld CLFDW DIM Time CLFDW FACT Operation CLFDW DIM Sector ParentSectorld SectorName CLFDW FACT OperationGuarant E OperationGuarantid FK1 Operationld CLFDW DIM GuarantType EntityDid GuarantTypeld CredOperGuarantTypeCid AutUserStateNid StateDate Descr GuarantNumber Islssued IssuedDate BeginDate EndDate GuarantAmount AmountDate AssetType RelatedAssetDid CredOperGuarant Did CredOperGuarantRegTypeCid TaxStampAmount ProductGeneratedEid CurrencyCid FK1 Channelld FK2 GuarantT
58. a o total P dados parciais afectos ao posicionamento hier rquico Rui Monteiro P g 113 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro 8 3 ANEXO C Lista de tabelas relevantes Accipiens EndOfPeriod Responsabilities RespArreasClass Responsability RespRPInfo RespRPFlow BankOfPortugal Centralization BPCentral BPCentralRisk Periodifications Periodification PeriodoficationType PeriodificationElement PeriodificationElementType Money Laundry Rui Monteiro Framework ACPFramework AutinternalState AutUserState Documents Entities Struct Node StructNodeContext StructNodeRelation StructNodeRelType Entity EntityType Person ActivityTypeNode CustomerType Operations Business Framework e Business Framework e Expenses e FinCF e FinCFFlow e FinCfChange e FinCFindexingConditions e FinFlowType e FinReward e Plafonds e Plafond e PlafondType e PlafondDefinition e Scoring e Simulations e FinConditions e CreditOperations Config CreditOperations e CreditOperations e CredOper e OperType e FinancialProduct e AplBusiness e CredOperChannel e CredOperChannelBusiness e CredOperinterv e CredOperintervType e CredOperGuarantType e CredOperGuarant e AssetType e EquipmentType e BuildingType e DirectDebits e Factoring e FuelCards e CreditCards RecieveblesPayables RecieveblesPayabl es e RecieveblesPayables e RPDocument
59. a Conta o Lan amento a R f gives Accounti Opera o de Origem o Plano de Contas e o Movimento contabil stico ii contextualizados por Lan amentos Contas Entidades Opera es e Centros de Accounting Custos Configuration O grupo Accounting n o faz parte integrante do desenvolvimento do projecto j Accounting pois a Contabilidade n o uma das reas funcionais consideradas pertinentes Loading para os modelos de neg cio a analisar As necessidades de reporte desta rea de Ilustra o 24 neg cio ser o alinhadas com os sistemas operacionais Estrutura do M dulo Accounting do Accipiens Credit Recovering Este m dulo por sua vez refere se aos processos de recupera o de cr dito Credit Recovering tendo em conta Acordos de Pagamento Recupera o de Activos Cobran as e Lit gios contencioso AssetRetake e Agreements Representa o m dulo de acordos resultantes do processo de negocia o da d vida no caso de o cliente entrar em incumprimento Collections As principais entidades s o os dados do Acordo inclu o n mero de pagamentos o valor a conta banc ria a entidade o cobrador as taxas Litigations o estado no workflow de Acordos entre outros as presta es do acordo o plano de pagamento o tipo de acordo e as respectivas Agreements opera es associadas ao Acordo Credit Recovery e AssetRetake Recupera o de activos por exemplo um autom vel O Ilustra
60. a Proposta Emiss o do Contrato C lculo Presta es Factura o_P Recebimento_P Entrega Documentos Factura o do Bem Recebimento N Final Contrato S S Residual Fecho Contrato Pag Valor Residual Incumprimento Ilustra o 16 Desenho do Processo de Contratualiza o de Leasing Rui Monteiro P g 28 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro RR Coa o Simpiss Toe oo N S S lt lt N S 60 lt P lt 90 Recupera o 90 lt P lt 120 y S Coa o Moderada Regularizado_ N E E Recupera o do Be Regularizado o di Regutariza o ne T Regulariza o Ilustra o 17 Desenho do Processo de Incumprimento de Leasing Rui Monteiro P g 29 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro Aprova o Pedido S Defini o Plafond Aceita o Cond Pedido Parcial Plafond N O S N Obra Concluida Contratualiza o S Aumento Plafond Recep o Comp Despesas 4 E lt Ilustra o 18 Desenho do Processo de Leasing de Constru o Rui Monteiro P g 30 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro A 3 2 2 O Cr dito como Unidade de Neg cio Ao contr rio do Leasing o ciclo de vida do produto associado ao Cr dito inteiramente gerido pela CF
61. a abordagem transp e para o carregamento da DW um desafio adicional ao n vel de controlo de processos e de performance A constru o de uma matriz de m tricas de indicadores que mapeie a sua aplica o a cada elemento da estrutura organizacional com base no organigrama da organiza o servir de elo de liga o para o desenho da plataforma de reporte O suporte desta fase ser completado com a defini o espec fica de alguns elementos como por exemplo e Layout e Destinat rios o mbito da informa o a reportar j est definido na matriz presente no anexo B e Alertas e Avisos e Mapeamento da estrutura org nica nos indicadores a definir A Ilustra o 33 apresenta um exemplo de apenas algumas grandezas poss veis para an lise Varia o Negativa Tipo de Produto Produ o Leasing 2007 KEur Leasing Imobili rio Leasing Equipamento E 10723 Leasing Autom vel 13210 18104 TOTAL 93417 108676 Leasing Imobili rio Leasing Autom vel Varia o Negativa Total Trimestre Leasing Equipamento Produto Q4 Q3 Q1 Trimestre Ilustra o 33 Exemplifica o de um relat rio Al m da representa o gr fica devem estar definidos igualmente alertas que coloquem em evid ncia circunst ncias que foram definidas como cr ticas Rui Monteiro P g 51 1 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro 3 5 2 Descri o das Dimens es a Implement
62. a na pesquisa dos dados o processo de desnormaliza o determinante em detrimento de alguma integridade dos dados E Ilustra o 2 Esquema geral de um processo de Segundo Kimbal a abordagem concep o de r Data Warehousing modelos operacionais OLTP deve ter contornos diferentes relativamente cria o de modelos de Data Warehousing OLAP Os modelos dimensionais surgem como um novo conjunto de t cnicas na concep o de data Warehouses onde o principal objectivo permitir uma f cil interpreta o da estrutura da base de dados de forma a facilitar an lise de padr es de comportamento como valor acrescentado ao neg cio O projecto MIRO pretende assim abordar o problema da modela o multidimensional a partir de modelos relacionais como ferramenta de suporte tomada de decis o O conceito muito popular em Data Warehousing na constru o de Data Marts e de Data Warehouses 1 3 Organiza o do relat rio O presente relat rio pretende descrever com algum detalhe n o apenas t cnico mas tamb m de neg cio o desenvolvimento de um projecto de desenho desenvolvimento e implementa o de uma plataforma de an lise multidimensional satisfazendo os requisitos de reporte definidos pelas diferentes direc es do Cliente Financeiro CF O primeiro cap tulo pretende enquadrar o projecto na conjuntura actual do mercado financeiro e tecnol gico apresentando igualmente alguns factores de motiva o
63. ada com um activo e C digo Interno Nome Real e Est relacionada com um activo A dimens o Tipo de Garantia tem apenas um n vel e representa se da seguinte forma Rui Monteiro P g 62 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro Liv Brc Emp Soc Garantia Banc ria Tipo de Garantia Hipoteca Ilustra o 44 Representa o gr fica da dimens o Tipo de Garantia O tipo de Garantia apresenta a seguinte estrutura no modelo multidimensional qd GuarantTypes O ACORDO RETOMA FORN qd ACORDO RETOMA TERC O CARTA CONFORTO q CARTA CREDITO q CARTA subROG DIREIT q CATIVA APLIC FINANC q CESSAO DE CREDITOS q CHEQUE CAUCAO q CHEQUE POS ETRA O CLA CES POS CONT CGD O CLA CROSS DEF CGD O CLA CROSS DEFAULT qd CLA DE PARI PASSU OD CLA NEGATIVE PLEDGE O CLA OWNERSHIP q COBERTURA CRED FACT Ilustra o 45 Dados do Accipiens referentes ao Tipo de Garantia Dimens o Tipo de Interven o A dimens o Tipo de Interven o representa a intercess o de uma dada entidade numa determinada opera o As propriedades do Tipo de Interven o s o c digo interno abreviatura descri o papel de interven o e modo de pagamento Tipo de Interven o e C digo Interno e Abreviatura e Descri o e Papel e Modo de Pagamento Rui Monteiro P g 63 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro O tipo de Interven o represe
64. adas as regras de nomenclatura adoptadas e a descri o dos objectos de base de dados utilizados tabelas colunas chaves prim rias e estrangeiras e Desenho do Data Warehouse Esta componente inicia se com a descri o da abordagem seguida a arquitectura utilizada e uma breve explica o de todos os seus componentes Seguidamente ser o detalhados os componentes core da solu o e Dimens es e M tricas Especifica o das dimens es e m tricas de an lise j identificadas no levantamento de requisitos A descrimina o das dimens es inclui a identifica o e descri o da dimens o das suas propriedades e hierarquias envolvidas O detalhe das m tricas compreende a identifica o a descri o e a f rmula associada quando aplic vel Foi com base na an lise da base de dados do sistema Accipiens e das dimens es identificadas com as reas funcionais em sede de projecto que o processo de desenho e constru o da DW se iniciou Come ando pela classifica o das entidades relacionais identificadas no modelo transaccionais componentes e de classifica o passando pela identifica o das hierarquias para cada uma das entidades classificadas e culminando no referido desenho e desenvolvimento da base de dados Data Warehouse O Data Warehouse compreende todas as tabelas de factos e de dimens o que ir o compor os Data Marts neste caso estruturas em Star Schema 3 5 1 Metodologia de Implementa o do Processo de ETL
65. adas e N o Contratualizadas e a respectiva an lise temporal de forma a despistar eventuais anomalias no seu processo de contratualiza o Da mesma forma deve ter se em conta a an lise do direito de rescis o do contrato por parte do cliente at um prazo m ximo de 7 dias teis S no cr dito Para al m das m tricas acima referidas outras como o Tempo M dio de dura o dos processos de aprova o contratualiza o o Capital em D vida Saldo em divida excepto juros comiss es e impostos e o Valor M dio do Spread tornam se importantes ferramentas de an lise de gest o Assim a an lise deve concentrar se numa carteira de produtos segundo as m tricas acima definidas tendo em conta as dimens es adequadas a cada rea funcional O Valor m dio do Spread e ou Taxa Fixa Indexante dependendo do produto pode ser um bom indicador da rentabilidade do produto se conjugado com outras m tricas como o Valor das Comiss es Activas e Passivas associadas Da mesma forma tanto a Qualidade do Cr dito como o Risco devem ser nesta fase analisados e acompanhados Numa an lise do Mapa de Movimentos de uma carteira m tricas como os Juros Vencidos e Corridos Capital Vencido e Vincendo e mesmo as Despesas inerentes s o importantes na sua avalia o Futuramente podem ser analisadas outras actividades de cross selling e up selling da carteira de clientes de modo a dinamizar o consumo de outros produtos e aument
66. adas por tecnologias diferentes e Por fim mas n o menos importante todo o processo de optimiza o das componentes desenvolvidas ao longo do projecto dotou qualquer um dos t cnicos envolvidos no projecto de capacidades para superar futuros obst culos associados a processos de modela o de dados anal ticos e que t o frequentemente condicionam o sucesso deste tipo de projectos 6 1 Objectivos concretizados Os objectivos inicialmente propostos n o sofreram qualquer altera o durante a execu o do projecto resumindo se aos seguintes pontos Rui Monteiro P g 105 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro A Desenho desenvolvimento e implementa o de um processo de ETL monitoriz vel e que permita uma din mica de gest o pragm tica e eficiente Constru o de cubos OLAP devidamente enquadrados com as necessidades do CF e est veis de modo a suportar eficazmente toda a plataforma de reporte da organiza o Constru o de relat rios de gest o que cumpram as necessidades de reporte do CF dando a conhecer de forma r pida e coerente a situa o actual dos principais indicadores de neg cio O primeiro objectivo foi cumprido na sua plenitude ap s o processo de optimiza o do ETL e adequa o do hardware do servidor s necessidades identificadas O processo de carregamento disp e de um layout espec fico que permite desencadear todas as ac es inerentes ao ETL e monitoriz lo de
67. ade agregadora que corresponde a entidades Empresas Este grupo de objectos n o foi utilizado directamente no desenvolvimento do MIRO tendo sido a sua utilidade restrita apenas aos outputs finais gerados Operations O Rui Monteiro Business Framework Cont m os m dulos de Expenses FinancialFlows Insurance Rewards e Services O m dulo Expenses modela as despesas de todos os m dulos de neg cio Leasing Cr dito e Factoring A despesa relaciona se com o Tipo de despesa a Opera o a Entidade a Moeda a Taxa e o Tipo de Taxa O m dulo FinancialFlows cont m os CashFlows inclui as regras e condi es de indexa o e o Regime de Vencimento dos Termos das Rendas O modelo Insurance representa os Seguros Ilustra o 28 Estrutura do M dulo Operations do Accipiens Operations Business Framework e Business Framework ePlafonds eScoring eSimulations eCreditOperations Config CreditOperations eCreditOperations eDirectDebits eFactoring e FuelCards eCreditCards OperationsManagement eOperationsManagement eCreditAnalisys P g 44 P associados s opera es de cr dito da CF As principais entidades que o comp em s o a Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro Ap lice Intervenientes e tipo de interven o no seguro fluxo de pagamentos condi es tipo do Seguro a Companhia A rea Rewards modela as Comiss es associadas a opera es e entidades
68. ade e de dimens es m ltiplas deteriorou bastante o refrescamento de alguns relat rios impedindo mesmo o processamento de alguns por falta de capacidade de processamento Desta forma foi tomada a decis o em conjunto com o cliente de limitar o reporte previsto a n veis de dimens o mais agregados impossibilitando assim a an lise detalhada dos n s finais das dimens es mais pesadas Esta impossibilidade foi posteriormente colmatada com o acesso via Report Builder estrutura relacional da Data Warehouse de forma a permitir analisar a informa o com o maior detalhe poss vel por contrato entidade bem etc 5 1 3 Plataforma de Reporte A necessidade de controlar o n mero de relat rios que eram gerados por cada utilizador muitas vezes redundantes e desactualizados permitiu a apresenta o de uma proposta de desenvolvimento fora do mbito deste projecto de uma nova plataforma de an lise Ad Hoc com capacidade de aceder directamente estrutura relacional da Data Warehouse permitindo an lises detalhadas dos dados com maior rapidez e efic cia Esta solu o oferecer funcionalidades muito id nticas ferramenta Microsoft Excel quando ligada estrutura de dados com a particularidade de permitir a gest o de acessos e permiss es completamente parametriz veis pelo administrador do sistema e facilmente integr veis com o futuro portal de reporte projectado a curto m dio prazo Desta forma os 40 relat rios de ges
69. ado pelos estados respectivos Avalia o do estado da carteira de contratos tendo em conta o tempo de perman ncia em cada estado desta fase Permite comparar os valores com as m dias relativas janela temporal de um per odo anterior An lise dos valores das m tricas relativas carteira de contratos em carteira An lise dos valores acumulados que entraram em Default at ao final do per odo em an lise An lise do valor da Produ o em default de acordo com o tipo de parecer da an lise de Risco das respectivas propostas Permite filtrar a informa o pelo tipo de garante associado Representa o da Matriz Is Was apresentando os valores em Default registados numa janela temporal previamente definida e descriminados pela dimens o Estado de Incumprimento An lise dos Timmings Processuais associados a cada estado de incumprimento ou classes BdP A Fase de An lise Agregada fase Avalia o est limitada a produtos sujeitos a aprova o CLF 24 sis i Esta an lise inclui valores de Default Rui Monteiro P g 97 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro P s Contrato Geral Rui Monteiro PETO PF11 PF12 PF13 PF14 PF15 GR01 GR02 GROS3 GRO4 GRO5 Incumprimento Carteira Ano Incumprimento Cobertura de Default Ano Incumprimento An lise de Risco Ano Incumprimento Recupera o Ano Incumprimento Provis es
70. ados actualizados e filtrados a partir do Accipiens e especificamente restrita s necessidades de an lise de neg cio Os dados actuais substituem os carregados anteriormente n o permitindo o armazenamento de dados hist ricos esmagamento 2 3 3 Data Warehouse O Data Warehouse DW tem como objectivo principal armazenar o hist rico de dados anal ticos do CF Esses dados s o extra dos diariamente da Staging Area e actualizar o o historial de informa o da DW Estes dados por sua vez ir o alimentar os Data Marts criados para o efeito O Data Warehouse usa uma estrutura de dados normalizada e optimizada para o armazenamento de grandes volumes de dados hist ricos 2 3 4 Data Marts Assumindo j uma estrutura dimensional os Data Marts por sua vez t m como objectivo principal satisfazer as necessidades de an lise queries ad hoc e reporting departamentais da organiza o mantendo um hist rico de dados mais limitado Os Data Marts ter o uma estrutura de dados desnormalizada apoiada em Star Schemas ou Snowflake Schemas e optimizada para a an lise sobre grandes volumes de dados Esta estrutura de dados que assenta numa primeira fase num modelo relacional desenvolvido em SQL Server ser depois fonte de alimenta o para estruturas guardadas em bases de dados multidimensionais atrav s da ferramenta Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services SSAS vulgarmente designadas por cubos OLAP ou hiper cubos 2 3 5 Repo
71. ante o documento como Ciente Financeiro CF O projecto descrito neste relat rio Projecto MIRO visou a constru o de uma plataforma de an lise multidimensional direccionada para as v rias vertentes de neg cio financeiro do cliente nomeadamente Leasing Cr dito Tradicional e Factoring Pretendeu se como objectivo principal deste projecto a constru o de uma infra estrutura multidimensional de apoio decis o dos rg os directores da organiza o CF permitindo analisar os dados relativos aos contratos celebrados independentemente das vis es departamentais e necessidades conjunturais de informa o Esta infra estrutura deve permitir ainda uma an lise de dados R pida A performance do sistema no acesso e disponibiliza o de informa o deve traduzir se numa significativa economia de recursos e respectivo tempo de an lise e Coerente A plataforma de an lise dever apresentar dados com um significado nico independentemente do tipo de direc o organizacional que analise a informa o e Eficaz e objectiva O tipo de informa o a disponibilizar aos utilizadores dever ser especificamente direccionadas para as necessidades de an lise sem dispers o ou mesmo subjectividade de interpreta es e Econ mico O sistema implementado dever significar uma consider vel redu o de investimento em recursos humanos e financeiros licen as de utiliza o e custos de manuten o i Empresa fornecedora
72. ar Dimens o CAE A dimens o de an lise CAE refere se classifica o das Actividades Econ micas Portuguesas por Ramos de Actividade do cliente A fam lia de Actividades Econ micas apresenta uma estrutura em rvore composta por seis n veis e Sec o e Subsec o e Divis o e Grupo e Classe e Subclasse No Accipiens a classifica o das Actividades Econ micas encontra se parametrizada de acordo com a vers o de revis o 2 1 actualmente j existe a CAE Rev 3 No entanto apenas est o carregados os n veis Subsec o e Subclasse o que leva a que a dimens o CAE tamb m apresente apenas os n veis referidos As caracter sticas da dimens o CAE s o o c digo do sector e a descri o e C digo Interno e C digo e Descri o A dimens o tem uma hierarquia associada que cont m dois dos cinco n veis poss veis a Subsec o e a Subclasse Na Ilustra o 34 apresentada a estrutura no modelo multidimensional N vel Pai Subsec o Subclasse Banco Central Actividades Locacao Financeiras Financeira Demolicao E Terraplanagens Constru o Perfuracoes E Sondagens Ilustra o 34 Estrutura da Dimens o CAE Rui Monteiro P g 52 4 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro Dimens o Origem A dimens o Origem representa a origem do neg cio da CF Os principais canais s o e Canal Banc rio Directamente ligado estrutu
73. ar o valor de cada cliente para o CF 25 zj Pode se considerar igualmente o valor m dio ponderado 26 z 21 A Ap s a implementa o de sistemas de an lise mais complexos fora do mbito deste projecto Rui Monteiro P g 119 Per odo Actual Ls Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro In cio Pr Acordo Contrato Cobran a Fim Certamente que a fase de incumprimento sempre pouco desejada no entanto a sua an lise e gest o representam um factor de sucesso muito importante para a empresa a an lise adequada desta fase do ciclo do produto que permitir uma eventual segmenta o da carteira de clientes enriquecendo o portf lio do CF atrav s de um processo optimizado de selec o aprova o reprova o de propostas 26 2 3 7 ON n futuras Desta forma ser importante analisar o N mero de Contratos Provis es e a respectiva Produ o da carteira de produtos Recuperados em Fase de Recupera o e Passado a perdas em Write off Uma an lise da progress o dos montantes em incumprimento pode ser dada pela Matriz Is Was Esta matriz disponibiliza informa o baseada numa determinada m trica normalmente o valor dos montantes em divida e relaciona as diferentes fases de incumprimento entre dois per odos de tempo previamente estabelecidos Assim considere se o seguinte exemplo Tabela 14 Representa o da Matriz Is Was pn
74. bjectos relativos ao processoCF 1S sseessnsesensesenresseressenssseresseresseressereseeresen 72 Tabela 5 Tabela de Par metros dos ETL _Packages cseoseeesneeeseenesseresreresrerssreresrerssrereserreseeresreresreresee 72 Tabela 6 Descri o dos objectos relativos a processos de 2 n vel eeeeseeeesneneseereseeresreresreresreresreresee 73 Tabela Processo de Delete sron e a A A N 73 Tabela 8 Objectos relativos ao processo de INSeft seeeseeeseneseeeseneseresersseresererererererererersrersrresrreserrserese 74 Tabela 9 Especifica es da Satging Are d s 101s1s0s1erssruresriresrerosrscosrerosrsrenrerorrsrssrerosrsresnsrosusessueresnsrenuee 74 Tabela 10 Nomenclatura da base de dados Data Warehouse nnsonsnnnsssssennssssensssseersssserressseresssseress 83 Tabela 11 Frequ ncia de relacionamentos entre dimens es eeeseeeseeeeseeresseresreresreresreresreresreresreresee 91 Tabela 12 Apresenta o sum ria dos relat rios propostos emteeeeerereeeneereeaeenerreraeeaereeeeaaneea 97 Tabela 13 Plano de pormenor do projecto rieeeeerrreeeenerrreaeenrrraaeanrrrraeen E E E aa 110 Tabela 14 Representa o da MatrizIs WAS ade matei ue ue a A E 120 Tabela 15 Quadro de Gradientes referente Matriz Is Was iieeteeeereeeeeereeeaeerraenereranarerenaaeo 121 P g x A Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro 1 Introdu
75. cado Financeiro Entity EntityType oia o Main Entityld NumerationTid EntityTypeCid Abrev CountryCid HasOfficialCode JuridicalTypeCid HasMainEntity EntityNumber HasBankAccount ExternalNumber EntitySuperType FullName FetchLevel ShortName InvalidDate OfficialCode Entity TypeStatement DistrictCode HasCouncilMandatory CouncilCode IsProvisory ParishCode Definitive EntityTypeCid WebSite HasPlafond TaxRegimecCid Merge LegalDocTypeCid Numberissued ComManager StructNodeTid ComsStaff StructNodeTid ExternalLogin FetchLevel InvalidDate ConsentUseData InternationalOfficialCode CAEld CustomerTypeld Ilustra o 61 Estruturas de dados do Accipiens representantes da hierarquia de Entidade A dimens o Entidade cont m uma hierarquia com tr s n veis para al m do n vel pai Tipo de Entidade Subtipo de Entidade e Entidade De modo a obter a hierarquia especificada necess rio a exist ncia de mapeamento das estruturas apresentadas na figura anterior Ilustra o 61 nos n veis hier rquicos da Entidade Hierarquia Produto A hierarquia Produto est representada no sistema fonte pelas seguintes tabelas e OperType cont m os diferentes tipos de opera es com liga o ao neg cio AplBusiness e CredOperType cont m a informa o que permite identificar a opera o Confirming e AplBusiness tipifica os neg cios da CF Leasing Mobili rio Leasing Imobili rio Cr dito e Factoring e CredOperT
76. ceira baseada nas mais recentes t cnicas de Data Warehousing Al m do objectivo principal de renovar a estrutura inform tica anal tica da organiza o outros valores incentivaram o seu desenvolvimento Mudan a as pol ticas de interven o e gest o da organiza o e Optimiza o da organiza o funcional interna e Aumento da agressividade comercial atrav s do fomento da orienta o para o conhecimento do cliente e Redu o dos custos de licenciamento de software e Prepara o dos sistemas anal ticos para o desenvolvimento de t cnicas de Data Mining Atrav s da solu o de BI adoptada da Microsoft foi poss vel implementar uma plataforma completa e eficaz de reporte conquistando um novo cliente e proporcionando uma boa oportunidade futura da continuidade de manuten o evolutiva da plataforma assim como o desenvolvimento e implementa o de novos conceitos de an lise extrapolando para outras reas internas como provisionamento aloca o de provis es e an lise de risco A utiliza o transversal de grande parte da ferramenta anal tica da Microsoft aliada ao sucesso do projecto foram os principais motivadores para o desenvolvimento deste relat rio como parte integrante da disserta o referente ao Mestrado em Estat stica e Gest o de Informa o com vertente de especializa o em Business Intelligence e Gest o do Conhecimento PALAVRAS CHAVE Business Intelligence Data Warehousing
77. correndo constantemente ao detalhe e atributos de contratos entidades e outras dimens es carecendo de um acesso directo estrutura relacional do DW Nesta fase foram implementadas cerca de 50 m tricas consideradas como cruciais para a an lise do neg cio da CLF No entanto ainda aquando da an lise dos requisitos do projecto foram ainda identificadas cerca de 90 novas m tricas a implementar numa fase posterior Este novo conjunto de m tricas pretende alimentar n o s futuros relat rios da plataforma de report MIRO mas tamb m a nova estrutura de an lise Ad Hoc Ao contr rio das m tricas implementadas anteriormente estas novas a implementar pretendem satisfazer necessidades internas de reporte n o s para o Planeamento ou Marketing assim como reas comerciais financeiras entre outras Ser proposto aquando do t rmino dos projectos pendentes o desenvolvimento de um portal de an lise com objectivo de concentrar os tr s sistemas de reporte Cockpit MIRO e plataforma Ad Hoc numa aplica o em suporte Web com a respectiva gest o de acessos e parametriza o do sistema de reporte organizacional Rui Monteiro P g 108 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro A 7 Bibliografia Metadata Driven Approach for Data Warehouse Refreshment in Wirtschaftswissenschaftlinchen 2002 University of Zurich Zurich p 195 Borba S d F P Metodologia para Implanta o de Modelos
78. ctiva Produ o valor nominal das propostas relativamente quantidade de propostas entradas no sistema nesse per odo de tempo comparada com a evolu o anual corrente e per odo hom logo In cio Pr Acordo Contrato Cobran a Fim Numa segunda fase de p s aprova o denominada Pr Contratualiza o existe mais informa o nomeadamente relativa aprova o reprova o de propostas com uma relev ncia anal tica tamb m importante Ser assim crucial o conhecimento desta fase do ciclo de modo a facilitar a detec o de eventuais anomalias As bases de an lise ser o as m tricas acima definidas relativas a e Propostas Aprovadas e Propostas Rejeitadas e Scoring e Propostas Canceladas e Volunt rio inten o do contratante e Involunt rio inten o do contratado De salientar que esta an lise deve ser sempre suportada n o s por valores relativos percentagens como tamb m pela respectiva visualiza o gr fica de modo a facilitar a sua interpreta o Rui Monteiro P g 118 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro In cio Pr Acordo Contrato Cobran a Fim Assim que o pagamento relativo proposta efectuado o produto entra em produ o ou seja o contrato fica formalmente activo Ser ent o importante acompanhar a evolu o do produto e do cliente Nesta fase j poss vel avaliar o trade off entre o N mero de Propostas Aprov
79. ctoring Pontual constitui um acto nico encerrando se com a cobran a das facturas cedidas Factoring Internacional A Factor pode adquirir cr ditos sobre Devedores nacionais e ou sobre Devedores do mercado externo Confrontada com uma opera o de ced ncias de cr ditos sobre o estrangeiro a Factor estabelece normalmente um acordo com outra Factor do pa s importador eventualmente com uma ag ncia sua a fim de numa base rec proca prestarem n o s servi os de cobran a mas tamb m de assist ncia jur dica e de cobertura de risco Numa fase ainda anterior contratualiza o s o negociadas as condi es de fornecimento do servi o nomeadamente e Taxas e Comiss es e Devedores eleg veis e Plafond do Aderente e Plafond de cada Devedor e Plafond de Cobertura de Risco e de Adiantamento e de Adiantamento sobre os limites de cr dito concedidos aos Devedores e de Adiantamento sobre os limites de cr dito concedidos ao Aderente mais usual e Data de limite de prorroga o e Tipo de servi o com ou sem recurso A gest o do contrato caracterizada por um fluxo de processos caracter stico e A empresa aderente ou fornecedora vende empresa devedora bens ou servi os a cr dito emitindo uma factura e Aempresa aderente cede o seu cr dito de curto prazo sociedade de Factoring 13 A margem assim obtida poder dependendo dos termos do acordo ser ou n o partilhada entre o Factor e o De
80. d veis numa an lise de neg cio e Evolu o An lise dos dados produzidos numa determinada janela temporal e Produ o An lise dos dados acumulados produzidos numa determinada janela temporal e Carteira Apresenta o da informa o referente aos valores activos das m tricas associadas a cada fase do ciclo de vida do contrato e Estado Apresenta o de m tricas agregadas pelos diferentes processos associados a cada fase do ciclo de vida do produto Rui Monteiro P g 95 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro Fase X Ilustra o 74 Estrutura das tipologias de an lise Desta forma para cada fase est definido um conjunto de 40 relat rios com o objectivo de abranger a maior parte das necessidades de an lise de neg cio do CF Rui Monteiro P g 96 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro 4 6 4 Descri o dos Relat rios Tabela 12 Apresenta o sum ria dos relat rios propostos Fase C d AVO1 AV0223 Avalia o AVO3 AV04 AVOS Portf lio Designa o Avalia o Produ o Ano Avalia o Produ o Risco Ano Avalia o Estado Financeiro Ano Avalia o Estado Temporal Ano Avalia o Carteira Ano Portf lio Produ o Ano Portf lio Produ o Risco Ano Portf lio Estado Financeiro Ano Portf lio Estado Temporal Ano Portf
81. d P Sokolowsky 1999 A Conceptual Modelling Perpective for Data Warehouses Rabeler C and E Jacobsen 2007 Identifying and Resolving MDX Query Performance Bottlenecks in SQL Server 2005 Analysis Services SQL Server Best Practices Article Singhal A Design of a Data Warehouse System for Network Web Services ACM 2004 p 4 Song W R C Medsker and E Ewen 2001 An Analysis of Many to Many Relationships Between Fact and Dimension Tables in Dimensional Modeling Turley P et al Professional SQL Server 2005 Reporting Services 2006 Wiley Publishing Inc Wightman J Pro SQL Server 2005 Integration Services ed E Buckingham 2007 Apress 522 Rui Monteiro P g 109 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro 8 Anexos 8 1 Anexo A Plano de pormenor do projecto Tabela 13 Plano de pormenor do projecto Constru o de Data Warehouse Kick Off Projecto Gest o de Projecto Gest o de Projecto Arranque Projecto Reuni o de Projecto 1 Reuni o Elabora o do Organigrama amp Plano de Projecto Entrega do Organigrama amp Plano de Projecto An lise Desenho do Modelo de Neg cio Levantamento da Situa o Actual Reuni o com utilizadores 2 Reuni o Prepara o da acta de reuni o Entrega da documenta o da reuni o Levantamento de Requisitos de Neg cio Modelo Anal tico Reuni o com Key Users 3 Reuni o Prepara o do Desenho Draft do Modelo Entrega da documenta o
82. da de hierarquiza o da arquitectura Entidade M nima Legenda T Entidades Transaccionais Entidades de Componente g C Entidades de Classifica o l Imposs vel estender hierarquia T Hierarquia M xima Entidade M xima Ilustra o 57 Processo de Identifica o das Hierarquias e Entidades Classificadas as entidades e tendo em conta a arquitectura do Modelo Relacional ser necess rio agora numa segunda fase identificar as respectivas hierarquias a que as entidades est o associadas Os tipos de hierarquias necess rias a esta an lise s o denominadas por Hierarquias M ximas e s o representadas pelo conjunto de relacionamentos desde a cauda at ao seu topo entre v rias entidades 18 Z ps Z z N 5 A M todo de classifica o de eventos que consiste na resposta s seguintes quest es who what when where why how e how much Rui Monteiro P g 75 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro at atingir o seu limite de extens o ou seja at n o ser poss vel prolongar o seu comprimento por mais nenhuma daquelas Ilustra o 57 Hierarquia M xima Existem outras duas classifica es importantes no ia x ic processo de modela o multidimensional s o elas Entidade M xima Entidade M nima pa H AI H avi as Entidades M nimas e Entidades M ximas Uma entidade diz se m nima se se encontra no topo de Diz se que a Entidade B Ch
83. da usual linguagem relacional T SQL As ferramentas utilizadas durante o projecto embora disponham de alguma componente intuitiva de constru o de Rui Monteiro P g 107 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro processos n o torna o utilizador aut nomo para o desenvolvimento de um projecto com este n vel de complexidade Assim foi importante para o desenvolvimento do projecto o aprofundar de conhecimentos em MDX de forma a enquadrar o sistema implementado com as necessidades do CF Os conceitos adquiridos foram igualmente importantes aquando da optimiza o das estruturas dimensionais ou seja dos cubos OLAP 6 4 Trabalho futuro Est previsto sob condi o de aprova o pelo CF o desenvolvimento de uma plataforma de an lise Ad Hoc de forma a proporcionar aos utilizadores pertencentes aos quadros m dios condi es para pesquisar toda a informa o residente na DW sem restri es hier rquicas ou tecnol gicas permitindo dividir a plataforma de reporte em dois sistemas distintos o MIRO como plataforma de reporte oficial de gest o vis o global agregada do estado da organiza o e o sistema Ad Hoc como ferramenta operacional de an lise de dados dimensionais Esta necessidade surgiu atrav s da an lise dos relat rios existentes anteriormente e da consequente constata o de um grande conjunto de listagens com car cter mais operacional e que evidenciava um perfil mais minucioso re
84. dade CAE Ilustra o 69 Representa o simples do Data Tipo de Bem Mart de Planeamento A respectiva estrutura de dados apresentada na ilustra o seguinte Rui Monteiro P g 89 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro CLFDW DIM ProductType CLFDW DIM ProductSubtype E SCI CLFDW_DIM_CAE CLFDW_DIM_Entity CLFDW_DIM_CustomerType CLFDW DIM EntityType CLFDW DIM ProductCategory CLFDW DIM Product CLFDW FACT Operationlnterv Operationintervid FK1 Operationld CredOperintervType Intervitem EntityDid Congener CredOperlntervDid Amount FK2 Entityld FK3 IntervTypeld FK1 Channelld CLFDW DIM IntervType IntervTypeld SuperintervType Abrev Descr ValidationStatement PaymentModeCid EntityRoleTypeCid HasPaymentMode CLFDW DIM State CLFDW DIM Channel DeliverAddressTid CLFDW DIM AssetType CLFDW DIM OperType CLFDW FACT OperationAsset E OperationAssetld FK1 Operationld Assetltem CurrencyCid Amount IsDisposable IsRelocation BeginDate EndDate DeliverDate AssetType RelatedAssetDid Parent CredOperAssetDid RecoveredAmount DisposableAssetDid AssetState AssetExpenseAmount FK1 Channelld CLFDW DIM Time CLFDW FACT Operation FK7 Channelld Operationld OperTypeTid CredOperNumber Processld BeginDate EndDate CurrencyCid NumoOfCustomers Stateld StateDate ChannelCid
85. de estruturas multi dimensionais representa uma necessidade recente depois de actualizados os respectivos sistemas transaccionais que permaneciam desactualizados e inconsistentes para fazer face aos desafios cada vez mais complexos que colocam ao mercado financeiro actualmente nomeadamente as directrizes impostas pela comunidade europeia como o Basileia Il e mais recentemente o Basileia Ill A constru o de relat rios de gest o tem que cumprir eficazmente objectivos como dar a conhecer de forma r pida a situa o actual dos principais indicadores de neg cio tend ncias e identificar situa es an malas de forma a suportar a tomada de decis es na organiza o Como objectivos secund rios mas igualmente importantes deve a implementa o deste projecto fornecer um processo de carregamento de dados coerente e limitado janela temporal solicitada assim como a plataforma multidimensional cubos OLAP dever suportar a estrutura referida acima com a estabilidade e performances que permitam o r pido acesso aos dados atrav s dos relat rios A plataforma de reporte desenvolvida no mbito deste projecto exemplo de um caso de sucesso nomeadamente num mercado t o competitivo como o mercado financeiro Atrav s do recurso a ferramentas de Data Warehousing a estrutura desenvolvida no mbito do projecto MIRO visa implementar uma estrutura de dados multidimensional que responda de forma eficaz e r pida s necessidades
86. de reporte da organiza o evitando igualmente a sobrecarga de utiliza o dos sistemas operacionais O projecto prev ainda o desenvolvimento de um conjunto inicial de relat rios como resposta imediata as necessidades de gest o do neg cio atrav s da agrega o da informa o de forma a transmitir o estado da organiza o em qualquer instante de tempo No entanto o Cliente Financeiro CF demonstrou igualmente aquando do desenvolvimento do projecto interesse em satisfazer as necessidades de an lise operacional atrav s desta plataforma dada a sua simplicidade e rapidez na an lise de dados Tanto o Cockpit desenvolvido recentemente no CF Descrito em anexo como o sistema de reporte externo regulamentar ou mesmo a plataforma de Rui Monteiro P g 2 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro LA e 1 e es e a eje an lise Ad Hoc desenvolvida s o exemplos da import ncia e utilidades deste tipo de ferramentas de an lise adaptando as necessidades espec ficas da organiza o s condi es adversas de uma mercado mais competitivo A necessidade de analisar a informa o com maior detalhe especificando caracter sticas de contratos entidades activos ou mesmo garantias uma realidade actual na gest o di ria do CF exigindo uma plataforma flex vel de f cil utiliza o e vers til As estruturas existentes anteriormente tornaram se obsoletas e incapazes de abranger uma ma
87. dentificados s o e Sector de Gest o de contratos SGC e Sector de gest o de contratos com processos judiciais e contencioso SJC e e Sector de recupera o de contratos em incumprimento mas ainda considerados recuper veis SRC Ilustra o 40 Representa o gr fica da dimens o Sector As caracter sticas da dimens o Sector s o o identificador interno o nome e a descri o Rui Monteiro P g 58 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro Sector e C digo Interno Nome e Descri o Dimens o Tempo A dimens o Tempo expressa as diferentes granularidades temporais em que uma an lise temporal pode ser efectuada A dimens o Tempo apresenta uma estrutura hier rquica com cinco n veis de an lise e Ano e Semestre l e C digo Interno e Trimestre r e Nome e Mes As caracter sticas principais da dimens o tempo s o o c digo interno e o nome Dimens o Tipo de Activo l A dimens o Tipo de Activo representa os tipos de bens associados s Tipo de Activo opera es Os tipos de activos dividem se em dois grupos principais os C digo Interno Im veis e os M veis ou equipamentos As caracter sticas do tipo de Activo Nome s o o identificador interno e o Horie Current level Al a GERE 5 El Equipamentos A dimens o Tipo de Activo apresenta uma estrutura E Q APARELHAGEM E M QUINAS ELECTR NICAS ai n s atu isd ice A tac o d E QD avi
88. dimens o da estrutura de dados O largo conjunto de tabelas relacionadas entre si dificulta bastante a sua compreens o e limita muitas vezes a pr pria capacidade de an lise por parte do utilizador Os modelos dimensionais surgem como as ferramentas alternativas na modela o de bases de dados A sua constru o composta por tr s fases distintas 1 Classifica o das Entidades 2 Identifica o das respectivas hierarquias M ximas 3 Modela o Multidimensional O primeiro passo consiste em classificar cada entidade numa das tr s categorias seguintes Entidade Transaccional entidades que representam ocorr ncias particulares do neg cio ou seja factos temporais que o analista pretende conhecer S o por isso as entidades que servem de base arquitectura do modelo multidimensional Por norma s o estas que agregam os registos mensur veis Estas entidades representar o o topo de hierarquiza o da arquitectura Entidade de Componente entidades que no Modelo Relacional est o directamente ligadas s Entidades Transaccionais atrav s de um relacionamento de um para muitos ou seja s o as entidades que respondem directamente pelos factos representados anteriormente segundo o m todo 5w2h Entidade de Classifica o da mesma forma este tipo de entidades est directamente relacionado s Entidades de Componentes atrav s de um relacionamento do mesmo tipo As entidades mais ao extremo representar o a cau
89. e dados e t cnicas de reporte e Dimens o e complexidade da estrutura relacional Como foi descrito inicialmente a complexa estrutura relacional associada ao ERP Accipiens obrigou a um esfor o adicional da equipa na respectiva identifica o e levantamento das fontes de dados espec ficas que suportam o sistema multidimensional e Resist ncia mudan a Os utilizadores dos sistemas de reporte e an lise de informa o do CF dispunham de uma solu o assente em tecnologia Business Objects para o efeito utilizando tr s sistemas fonte distintos Apesar da antiguidade 15 anos e consequente desactualiza o dos referidos sistemas relativamente s actuais necessidades de an lise e reporte os utilizadores dispunham de um conhecimento t cnico da ferramenta muito avan ado e bastante til no dia a dia das suas fun es As profundas altera es de todo o sistema inform tico levaram a uma mudan a radical n o s ao n vel da interpreta o do neg cio segundo determinadas caracter sticas implementadas com a possibilidade dos novos sistemas as suportarem como igualmente ao n vel t cnico dispondo actualmente de sistemas inform ticos mais eficazes e actualizados que condicionam fortemente as interven es dos utilizadores A componente de forma o desempenhou um papel fundamental na fase final do projecto e MDX A linguagem de tratamento de dados associada a modelos dimensionais MDX possui um conceito completamente diferente
90. e de dados do Data Mart Comercial cieereeeereeeeereenereenerrenarenea 86 Ilustra o 67 Representa o simples do Data Mart de Marketing iieeereeeerrenerreenrrenncerenarenea 87 Ilustra o 68 Diagrama da base de dados do Data Mart de Marketing ieeeeeeereeerenererenrenea 88 Ilustra o 69 Representa o simples do Data Mart de Planeamento ireeereeeeereerrennrrrensrenea 89 Ilustra o 70 Diagrama de base de dados do Data Mart Planeamento itreeeerereereenerrenarenea 90 Ilustra o 71 Representa o em Rede aa TAE 92 liustra o 72 Ciclo qe vida de um Contrato smiren asas cancrandas al ER ada SEC AAD das EneaT ado aaa ane rendan o 94 Ilustra o 73 Estrutura do Ciclo de vida de um Contrato seesseeseneseneseneseresereseresereseresersrererersrersrerserese 95 Ilustra o 74 Estrutura das tipologias de an lise errrreeererrreeeaeerrreeenrrreneeaaereraeeanerrrneeacerreanaao 96 Ilustra o 75 Template dos relat rios propostos s enoossennoessenneesseressseereesserressserressseresssreressserresssere 101 P g ix NDICE DE TABELAS Tabela 1 Descricgao da Metodologia CIOSI sui isa asa a e O Ad EU ad AAA 7 Tabela 2 Tabela de Sectores de IncumprimMento seeseeeseeesenesenesereseresersseresererererererersrersrersreesrresrrrserrse 24 Tabela s Descricao das Metri COS srr naa NE EO EE NE A A 66 Tabela 4 Descri o dos o
91. eCid Numberissued ComManager StructNodeTid ComStaff StructNodeTid ExternalLogin FetchLevel InvalidDate ConsentUseData InternationalOfficialCode CAEld CustomerTypeld StateldLevel0O3 StateldLevel01 StateAbrevLevel01 StateDescrLevel01 StateldLevel02 StateAbrevLevel02 StateDescrLevel02 StateAbrevLevelo3 StateDescrLevel03 CLFDW DIM Product Productld Abrev Descr Businessld CurrencyCid ScoringProviderCid ScoringRuleCid FetchLevel InvalidDate CLFDW FACT Operationinterv FK1 FK2 FK3 Operationintervid Operationid CredOperintervType Intervitem EntityDid Congener CredOperintervDid Amount Entityld IntervTypeld CLFDW DIM IntervType E IntervTypeld SuperintervType Abrev Descr ValidationStatement PaymentModeCid EntityRoleTypeCid HasPaymentMode OperTypeTid CredOperNumber Processld BeginDate EndDate CurrencyCid NumoOfCustomers Stateld StateDate ChannelCid Local StructNodeTid Person StructNodeTid IsRelocation Source Operationld Importer StructNodeTid Branch StructNodeTid CostCenterCid Producild BusinessPurposeTypeCid EntryDate EntryMoment ComissionPercentage SequenceNumber EntityName Sectorld ArrearsClassld Producao CapitalDivida Spread CapitalVencido CapitalVincendo JuroCorrido JuroVencido ComissionsValue ExpensesValue ProvisionCapital ProvisionRate Plafond Dayld OperTypeld StateldLevelO3 CLFDW DIM ArrearsClass PK ArrearsClassld Ab
92. echo contabil stico das z i Responsabilities contas para consolida o mensal Este m dulo respons vel pelo armazenamento dos valores calculados e inclui os sub m dulos BankOfPortugal BankOfPortugalCentralization Money Laundry Periodifications e Centralization Responsibilities Periodifications e BankOfPortugalCentralization M dulo que centraliza os relat rios a enviar para o Banco de Portugal no fecho do m s Money Laundry e Money Laundry M dulo relativo a detalhes de transac es ligadas Opera o Tipo de Opera o e Entidade saco de Ednardo e Responsibilities Modelo que cont m as responsabilidades financeiras m dulo EndOfPeriod do das entidades nas opera es de cr dito nas quais t m interveni ncia accipiens principal O elemento Responsabilidade est assim ligado Entidade ou Entidade Real quando o contrato de cons rcio e a empresa n o l der e Opera o Cont m o valor soma das Garantias Reais o valor do contrato que n o coberto pela garantia a Taxa de Provis o de Capital a Provis o de Capital a Provis o de Balan o o estado de Reclassifica o o estado de anula o de juro o estado do c lculo da Provis o e Periodifications Modelo referente s periodifica es realizadas no ciclo de vida dos contratos Estas incluem Juro Activo Comiss es Subven es e Despesas A periodiza o est ligada Opera o e Entidade e cont m o valor acumulado
93. epresenta as classes de risco para efeitos da constitui o de provis es de cr dito vencido As caracter sticas do Estado Default s o o c digo interno o nome da classe a descri o e os seus limites superior e inferior expressos em n mero de dias e C digo Interno e Nome e Descri o e N de dias de in cio N de dias de fim A dimens o Estado Default apresenta a seguinte estrutura hier rquica N vel Pai Classe Subclasse 30 a 60 Dias Classe JO RES ON DIFE Classe Il 90 a 120 Dias Estado Default Classe Ill 120 a 180 Dias Classe IV Ilustra o 36 Representa o gr fica da dimens o Estado Default A Classe de Risco apresenta a seguinte estrutura no modelo multidimensional e alimentada directamente com a informa o do Accipiens Rui Monteiro P g 54 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro EE Dimension Structure ent level ap a all EP Abrev A Desc End Day H Start Day o Class O Class O Classe O q Class Class I Classe I 30 31 q Class II Class II Classe II 180 ai qd Class II Class III Classe III 271 181 Class Iv Class Iv Classe Iv 365 272 q Class v Class W Classe V 455 366 qd Class VI Class VI Classe VI 545 456 qd Class VII Class VII Classe VII 729 545 qd Class VII Class VIII Classe VII 310 730 q Class IX Class IX Classe IX 1091 911 q Class X Class X Classe X 1459 1092 qd Class XI
94. es e BPCentral e BPCentralRisk e CredOper e FctDocOperation e FinCF e FinCFFlow e FinConditions e Periodification e PeriodificationElement e RespArrearsClass e Responsability e RespRPiInfo Entidades Componentes As Entidades Componentes definem os detalhes ou componentes de cada transac o de neg cio Estas identificam quem o qu como onde e porqu de um determinado evento de neg cio Relacionam se com uma Entidade Transaccional atrav s de uma rela o de 1 para muitos As entidades classificadas nesta categoria s o e Entity e FinancialProduct e Equipment e Building Rui Monteiro P g 78 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro e AutUserState e CredOperAsset e CredOperGuarant Entidades de Classifica o As Entidades de Classifica o s o funcionalmente dependentes das Entidades de Componentes Estas relacionam se com uma Entidade Componente atrav s de uma rela o de 1 para muitos e representam hierarquias contidas no modelo de dados fonte que podem ser dilu das nas Entidades Componentes para formar as tabelas de dimens o As Entidades de Classifica o s o as seguintes e BuildingType e EquipmentType e EquipmentCategory e ActivityTypeNode e CustomerType e GurantType e EntityType e IntervType e OperType 4 4 2 Identifica o das hierarquias A identifica o das hierarquias fundamenta se na
95. es jer rquica com tr s n veis de an lise A representa o do O BARCOS EQUIPAMENTO CONSERVA O CONGELA O O EQUIPAMENTO DE ENERGIA SOLAR O EQUIPAMENTO DIVERSO O EQUIPAMENTO ESCRIT RIO O EQUIPAMENTO FERROVIARIO ROLANTE O EQUIPAMENTO INFORM TICO QD INSTALA ES DE ARMAZENAGEM E DEP SITO O OUTROS O OUTROS vE CULOS VEICULOS AUTOM VEIS PESADOS E REBOQUES O VEICULOS LIGEIROS E MISTOS O VEICULOS PESADOS PASSAGEIROS Im vel OD ARMAZENS COMERCIAIS db ESCRITORIOS E ESPACOS INDUSTRIAIS Accipiens E HABITACAO IMOBILIZADO DE TERRENOS E O Na El Tipo de Activo no modelo multidimensional a seguinte H E EI E fi Aga E Ilustra o 41 Representa o do Tipo de Bem com os dados do Rui Monteiro P g 59 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro N vel Pai Grupo Tipo Subtipo Comercial Im vel Industrial Habita o Veiculos Ligeiros Ve culos Pesados Tipo de Bem n Motos sujeito a Registo Embarca es Aeronaves M vel Outros Novo Usado Transporte Ind strial Nao Sujeito af Inform tico e Registo N Escrit rio M dico DIAKO Ilustra o 42 Representa o do Tipo de Bem com base no Accipiens Dimens o Entidade A dimens o Entidade representa as entidades intervenientes nas opera es organizadas segundo o grupo de tipo de entidade a que pertencem Os principais grupos de entidades s o e Particulares e
96. es que os caracterizam representadas pelas Tabelas de Dimens o Ter se em conta que os atributos num ricos que n o perten am a Entidades Transaccionais deve ser agregados pelos atributos chave e Snowflake Schema o modelo mais pr ximo do relacional sem d vida o Snowflake Schema Comparativamente ao Star Schema neste modelo as tabelas de factos mant m se mas as tabelas de dimens o aparecem agora hierarquizadas normalizadas Do mesmo modo os atributos com valores mensur veis devem ser agregados nas Entidades Transaccionais Durante o processo de modela o multidimensional podem surgir algumas situa es pontuais que merecem um tratamento espec fico e Tabelas de Factos com Chaves Prim rias Iguais nestes casos o ideal ser agrup las numa s Entidade Transaccional de forma a reduzir o n mero de modelos a implementar e a facilitar a compara o entre factos relacionados e Tabelas de Dimens o com Chaves Prim rias Iguais o mesmo pode acontecer com tabelas de dimens o Entidades de Componente ou de classifica o e o procedimento deve ser an logo ao anterior e Rela es de Muitos Para Muitos um dos grandes problemas na modela o multidimensional as rela es de muitos para muitos Estas n o podem ser agrupadas e representam uma quebra na cadeia hier rquica No entanto existem v rias formas de lidar com a situa o podem ser ignoradas se n o afectarem crucialmente a implementa o do modelo podem se
97. esenvolvido cerca de 2 3 do projecto dento do tempo previsto ficando dependente da estabiliza o do Accipiens as seguintes etapas o Ajustes ao processo de ETL tendo em conta eventuais altera es da estrutura relacional o Ajustes de mapeamento da estrutura dimensional Rui Monteiro P g 106 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro o Ajustes de formata o de relat rios o Teste de aceita o de qualquer uma das componentes acima referidas Esta condicionante acabou por provocar algumas situa es desagrad veis como redefini o de processos de ETL e de mapeamento da Data Warehouse implicando custos adicionais para o CF e Complexidade do neg cio O neg cio sobre o qual este sistema multidimensional assenta apresenta uma complexidade e grandeza que tornou o desenvolvimento do projecto uma tarefa bastante desafiadora e exigente As in meras particularidades e excep es aos normais processos do neg cio associados s caracter sticas nicas do cliente intensificaram os n veis de complexidade acima referidos constituindo mais um desafio a ultrapassar na execu o do projecto Da mesma forma as diferentes vis es do neg cio pelas direc es do CF intervenientes no projecto obrigaram a uma gest o de mudan a critica ao sucesso da solu o Esta assentou essencialmente na homogeneiza o dos perfis de envolvimento funcional no neg cio e implementa o de boas pr ticas na an lise d
98. esidual e no entanto esta apresentava uma mais valia anal tica na tomada de decis o Foram portanto corrigidos os respectivos processos de neg cio de forma a incluir esta dimens o no grupo de dimens es mesmo n o apresentado grande signific ncia no seu relacionamento com as restantes tendo em conta os relat rios at ent o utilizados pela organiza o Depois de conclu do este processo foram finalmente identificados e tipificados os 40 relat rios a desenvolver no mbito do projecto MIRO 4 6 2 Estrutura funcional do processo de reporte Antes de analisar em pormenor as caracter sticas de neg cio relativas as vari veis a incluir nos relat rios importante analisar algumas das melhores pr ticas de reporte tendo em conta a apresenta o codifica o e estrutura organizacional do sistema implementado Existir o dois tipos de relat rios classificados quanto sua usabilidade Rui Monteiro P g 92 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro e Estruturais Tipo de relat rios de estrutura fixa com uma periodicidade de an lise recorrente e transversal a v rias reas funcionais e Ad Hoc Relat rios constru dos a pedido com objectivos espec ficos e uma utiliza o casual ou pouco sistem tica Qualquer um dos dois tipos de relat rios foi alvo de uma codifica o de forma a sistematizar a pr pria estrutura de an lise do CF O primeiro tipo de relat rio cont m uma codifica
99. especifica o n o s das dimens es como tamb m nas entidades do sistema fonte por rela es de 1 para muitos alinhadas na mesma direc o Sempre que uma hierarquia identificada n o coincidiu com a respectiva hierarquia inferida do sistema fonte foi necess rio criar objectos de mapeamento manual ou seja definir a estrutura na DW ficando dependente desta e n o da fonte de dados Os constrangimentos deste tipo de mapeamento prendem se com eventuais interven es t cnicas aquando da futura ocorr ncia de altera es no sistema fonte e ser o explicados posteriormente neste documento Assim foram identificadas as hierarquias descritas de seguida Hierarquia Origem A Hierarquia Origem Canal est representada no sistema Accipiens pela estrutura StructNode como vis vel na Ilustra o 59 esta possui uma rela o de parentesco com ela pr pria o que implica que o n mero de n veis da hierarquia indeterminado e que os ltimos n s folha poder o encontrar se em n veis diferentes rvore n o balanceada Rui Monteiro P g 79 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro StructNode StructNodeContext eje RR CS Parent StructNodeTid Abrev StructName Descr structnodecontextCid Ilustra o 59 Estruturas de dados do Accipiens representantes da hierarquia Origem Esta dimens o especificada no Cap tulo 3 5 2 cont m uma hierarquia com quatro n veis N vel Pai
100. execu o um custo e um grau de qualidade sendo que algum destes aspectos ter impacto para acomodar essas altera es Isto colocado em pr tica com uma pol tica de transpar ncia e com o apoio executivo sempre que for necess rio decidir acerca de op es de projecto 1 7 3 Conhecimento do Cliente O correcto conhecimento do CF permitiu analisar o neg cio e respectivas necessidades com objectividade e pragmatismo A informa o facultada pelo cliente como o Organigrama caracteriza o geral de cada um dos elementos da organiza o e a respectiva organiza o funcional gen rica e espec fica permitiu consolidar uma vis o abrangente da organiza o e definir indicadores e relat rios n o apenas segundo a interpreta o restrita de cada rea ou direc o mas tamb m de acordo outras perspectivas transversais ao neg cio e organiza o Rui Monteiro P g 11 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro A s ntese dos aspectos acima referidos contribuiu para fazer a diferen a no incremento efectivo de valor na organiza o para al m da implementa o da respectiva solu o tecnol gica 1 7 4 Modelos Multidimensionais O desenvolvimento de modelos multidimensionais Data Marts espec ficos para determinadas reas de neg cio alicer ado num Data Warehouse que capture diariamente a situa o actual da actividade da institui o uma ferramenta essencial no processo de tomada de
101. ido a uma forte canaliza o de investimentos em novas reas de neg cio como o Data Warehousing ou mesmo Business Intelligence como forma de alcan ar estes objectivos O desenvolvimento de t cnicas de Data Warehousing Fig 1 hoje talvez a rea aplicacional em bases de dados com maior relev ncia ao n vel empresarial As bases de dados deixaram assim de ser vistas apenas como reposit rios de dados passando tamb m a ser um ve culo de efici ncia na sua an lise T o ou mais importante do que um armazenamento nico e consistente dos dados gerados pelos diversos sistemas transaccionais de uma organiza o ser certamente a facilidade e rapidez no seu acesso criando desta forma valor competitivo Existe uma T as e 7 ejo e 2 amp ns Sistema de reporte parametriz vel pelo utilizador permitindo gerar livremente relat rios com base na informa o residente na Data Warehouse Rui Monteiro P g 3 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro linha muito t nue entre estas duas fronteiras e talvez por isso Inmon e Kimball tenham duas vis es t o distintas quanto v lidas An lise Relacional William H Inmon independente das caracter sticas das bases de dados a normaliza o deve imperar onde os d fices de rapidez na an lise dos dados s o compensados pela Dados Transaccionais integridade dos dados An lise Multidimensional Ralph Kimball em defesa da efici nci
102. iens eeeeeeeeeereneeereneeenta 59 Ilustra o 42 Representa o do Tipo de Bem com base no Accipiens ieereeeeereneereeereenereenaeenea 60 Ilustra o 43 Representa o gr fica da dimens o Entidade ieerereererenaerreaaereeanreeaaarrrenanea 62 Ilustra o 44 Representa o gr fica da dimens o Tipo de Garantia itteeeerenenerrrenarerenanerenaanes 63 Ilustra o 45 Dados do Accipiens referentes ao Tipo de Garantia ieerteeeeeeerereeeneerreneeaereranens 63 Ilustra o 46 Representa o gr fica da dimens o Interven o seeeeseneesereesereesereesereesereesereesereesereese 64 Ilustra o 47 Informa o do Accipiens referente ao tipo de Interven o iteeeeeeeeeerenenereeeanes 64 Ilustra o 48 Representa o gr fica da dimens o Tipo de Opera o iiieeereeeeerreenrerenenerrenanes 65 Ilustra o 49 Representa o gr fica da dimens o Tipo de Opera o com os dados do Accipiens 65 Ilustra o 50 Representa o gr fica da dimens o Classe de Spread iiteeereeeerrrenarerenanerrenanes 65 Ilustra o 51 Arquitectura da Solu o de DW do CF si reeerreeerrranereenerennc rena renan rreaar renas rrancreaaa 68 Ilustra o 52 Esquema da hierarquia de carregamento do processo de ETL eeereneerreeeeenm 71 Ilustra o 53 Representa o gr fica do Package CF_IS eesseeeesenseseneesereerereerereese
103. ild relativamente entidade A Vo e esta consequentemente torna se Parent da primeira uma hierarquia m xima ou m xima se se encontra Ilustra o 58 Identifica o de Entidades Child e Parent na cauda daquela Ilustra o 58 Terminadas as duas fases de prepara o da arquitectura relacional a terceira e ltima fase consiste em escolher o modelo que melhor se adequa complexidade da base de dados pois todos eles possuem trade offs de complexidade redund ncia Durante a modela o multidimensional dois tipos de opera es entre entidades podem ser realizados a inclus o a fus o entre duas entidades onde a entidade Child recebe os atributos da respectiva entidade Parent ilustra o 58 e a agrega o uma Entidade Transaccional d origem a outra que contem os atributos num ricos agregados de forma a calcular alguns valores importantes para a an lise onde a perda de informa o se torna inevit vel Dos modelos mais conhecidos o Flat Schema o Terraced Schema o Star Schema e o Snowflake Schema os mais utilizados s o os dois ltimos Dependendo portanto do tipo de an lise que se pretende e da complexidade e dimens o da arquitectura da base de dados relacional a op o de escolher o modelo que melhor se adapta pode ser uma rdua tarefa Vejamos inicialmente e de uma forma geral algumas caracter sticas de cada modelo e Flat Schema este o modelo multidimensional mais simples que permite mode
104. ilidade da solu o o tempo de execu o di rio de todo o processo ascendia a 17 horas Considerando uma poss vel janela temporal dispon vel para o carregamento de dados de 8 horas seria impratic vel este processamento Definiram se assim duas linhas de ac o de forma a optimizar o respectivo processo e An lise do hardware do servidor A primeira abordagem da equipa foi analisar a capacidade de processamento do servidor onde residiam as estruturas de dados A m quina que suportava os referidos sistemas continha duas plataformas virtuais virtual machine simulando assim dois servidores um aplicacional e outro de armazenamento de dados A interven o a este n vel permitiu reduzir o processo para metade do tempo anterior ficando se pelas 8 horas de processamento agora residente directamente numa m quina espec fica para o efeito e Optimiza o do processo de ETL Tendo em conta que o processo de carregamento de dados foi desenhado para permitir a sua monitoriza o em tempo real facilmente foram identificados os processos mais morosos os bottlenecks representavam cerca de 20 dos packages existentes e que seriam respons veis por cerca de 80 do tempo de carregamento de dados Foram ent o alterados os processos de carregamento directo atrav s de um data flows substitu do por processos de carregamento em Bulk Copy reduzindo a dura o do processo de carregamento para 5 horas Embora esta interven o tenha permitido ating
105. imensional Accipiens apresenta uma estrutura enorme e muito complexa pelo que a sua an lise ser estruturada tendo em conta os seguintes grupos distintos Accounting Credit Recovering EndOfPeriod Framework Operations Business Framework Accounting Responsabil ties ACPFramework PaymentiViodes e dtr ibs aii BankOfPortugal PEPING Collections NEN Documents Configuration Centralization Accounting Loading Litigations Periodifications Money Laundry Operationslianze ement OperationsMianagem en redare Credit Recovery Ilustra o 23 Estrutura Conceptual da Base de Dados Accipiens Rui Monteiro P g 41 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro O Accipiens o ERP Financeiro implementado no CF para automatiza o das actividades e armazenamento dos dados referentes aos processos de neg cio Este constitui a origem da informa o do sistema de informa o de gest o implementado no mbito deste relat rio no modelo de dados do Accipiens que converge a an lise do ERP financeiro do CF e a respectiva constru o do Data Warehouse O referido modelo de dados composto por v rios conjuntos l gicos que ser o descritos t o pormenorizadamente quanto a sua import ncia para o projecto Accounting Accounting Esta sub estrutura permite o armazenamento e processamento de informa o contabil stica As entidades envolvidas incluem
106. imento Divida N Encaixe Financeiro Cobran a de Juros Actualiza Divida Cobran a da Divida Sem Com o gt Ilustra o 20 Desenho do Processo de Factoring A CF pode estender o mbito dos contratos de Factoring para liquida o de d vidas de M dio e Longo Prazo Nestes casos estabelecido um Acordo de Pagamento entre o Aderente e o Devedor Este acordo Rui Monteiro P g 36 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro consiste numa calendariza o de responsabilidades da entidade devedora para com o CF Quando efectuado um Acordo de Pagamento criada uma nova opera o de Factoring Pontual com o mesmo Aderente e com o Devedor em causa As facturas associadas deixam de fazer parte do plafond do Devedor no contrato anterior e passam a figurar exclusivamente neste novo contrato Os acordos de pagamento efectuados a entidades p blicas permitem reduzir o risco de cobran a das d vidas e d o origem a um novo contrato de Factoring Pontual Em caso de incumprimento do contrato os processos s o tratados pelos respectivos departamentos de contencioso tal como sucede com os contratos de Leasing 15 z Z Er 5 Tamb m existem acordos de pagamento nos outros produtos embora este s se verifique em caso de incumprimento Tipo 10 n o sendo considerados como opera es an logas Rui Monteiro P g 37 Business Intelligence Aplica o Pr tica no
107. ior complexidade organizacional do CF atrav s da sua plataforma de reporte O sector financeiro come a agora a dispor de tecnologia e ferramentas suficiente para criar plataformas de reporte bem como ferramentas anal ticas para conhecer melhor o seu mercado de actua o e tomar as provid ncias necess rias para evitar desaires como o exemplo da mais recente crise financeira 1 2 Enquadramento Te rico Desde a d cada de 80 que a alucinante evolu o tecnol gica tem vindo a contribuir bastante para o desenvolvimento social e particularmente empresarial O primeiro grande passo no desenvolvimento dos sistemas de bases de dados deu se com o aparecimento dos sistemas transaccionais em 1980 Surgiu assim uma nova vantagem competitiva no mundo empresarial o armazenamento consistente e til da informa o gerada pelo neg cio permitindo uma an lise mais r pida e f cil como suporte tomada de decis o As bases de dados relacionais normalizadas surgiram assim naturalmente como uma nova vantagem competitiva As bases de dados foram se multiplicando um pouco por todas as estruturas empresariais criando com o passar dos anos dificuldades acrescida na sua an lise e consequentes fortes constrangimentos num mercado cada vez mais exigente e global Na d cada de 90 um novo desafio lan ado a an lise em tempo real de grandes e dispersas fontes de dados como suporte tomada de decis o Desde ent o que se tem assist
108. ir o objectivo proposto acarretava um constrangimento importante como o processo corre em linha de comandos o administrador do sistema perde parte do controlo do carregamento Nesse sentido e ap s alguma investiga o a solu o passou pela reconfigura o dos objectos inicialmente previstos data flows de modo a Rui Monteiro P g 102 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro A efectuarem o carregamento em modo de fast load Na pr tica o processo de carregamento passou a dispor de uma janela temporal de 3 horas Tendo em conta o manancial de informa o que processado em cada carregamento considerou se bastante aceit vel o tempo de carregamento conseguido com as optimiza es acima referidas 5 1 2 Desenvolvimento da DW O processo de desenvolvimento da estrutura dimensional desenvolveu se de forma pacifica tendo sido validados alguns testes de performance antes de criados os Data Marts de forma a garantir o bom funcionamento dos cubos OLAP Nesse sentido foi desenvolvido um nico cubo permitindo posteriormente simular cubos virtuais conceito de perspectivas em SQL 2005 de acordo com as necessidades de neg cio apresentadas anteriormente A granularidade de an lise dos dados representou o grande handicap na performance de an lise de dados atrav s da estrutura dimensional A necessidade reiterada de reporte detalhado correspondendo a n veis hier rquicos com baixa granularid
109. ise de Risco Permite filtrar a informa o pelo tipo de garante associado Avalia o matricial dos valores das m tricas relativas aos contratos que terminaram num determinado per odo diferenciado pelos estados respectivos Avalia o do estado de contraltos terminados tendo em conta o tempo de perman ncia em cada estado desta fase Permite comparar os valores com as m dias relativas janela temporal de um per odo anterior Listagem de contratos terminados como resultado de uma an lise multidimensional An lise da Produ o de bens n o locados incluindo a quantidade e valor de bens vendidos An lise das mais e menos valias obtidas a partir das vendas de bens n o locados An lise das actualiza es dos valores das reavalia es dos bens An lise dos cash flows activos e passivos associados s entidades externas internas de recupera o O N mero de Processos agregados a cada entidade Capital Recuperado Capital a Recuperar e Despesas de Contencioso aven as e despesas judiciais ser o m tricas a considerar Representa o dos valores do Capital dos contratos que deram entrada no sistema em determinado per odo An lise matricial da representa o dos diferentes tipos de clientes na carteira CF numa determinada janela temporal An lise simplificada da rentabilidade financeira da carteira CF Este relat rio incluir uma an lise comparativa temporal An lise temporal do ciclo de vida dos produtos An lise
110. lar do processo 7 es LA O prazo n o certo depende do desenrolar do processo A passagem directa para contencioso de um cliente on demand pelo gestor de cliente Fica naturalmente sujeita a efectuar provis es sobre os cr ditos geridos excepto quando estes reflectem obriga es de entidades p blicas 10 o A E as do cado p n i O Leasing Constru o pressup e a formaliza o do contrato de Loca o logo desde o inicio da opera o de financiamento Rui Monteiro P g 25 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro despesa at que o seu limite seja atingido poss vel aumentar o plafond previamente acordado mediante aprova o da entidade financeira e De forma id ntica tipologia anterior o Leasing com Obras est associado a um plafond estendido ao contrato para efeitos de financiamento de obras no bem a locar e O Lease Back por seu lado um caso particular de Loca o Financeira LF que consiste na venda de um bem m vel ou im vel pelo Locat rio ao Locador que posteriormente lhe cede o mesmo bem em regime de LF Os objectivos subjacentes a tal facto poder o estar relacionados com a op o da empresa Locat rio aumentar a sua liquidez Este caso particular de Loca o identificado por possuir o mesmo fornecedor e locat rio No que respeita a bens m veis cuja sua produ o care a de financiamento a opera o de Leasing pode ser alvo de um Pr
111. lar uma base de dados relacional sem que exista perda de dados n o existe agrega o de atributos mensur veis Este modelo consiste essencialmente na inclus o de todos os atributos das Entidades de Componente e de Classifica o na respectiva Entidade Transaccional e Terraced Schema a forma de construir este modelo passa pela inclus o consecutiva dos atributos das Entidades de Classifica o e de Componente at que atinjam uma Entidade Transaccional independentemente de ser Entidade M nima ou n o Como resultado final obteremos uma arquitectura composta apenas pelas Entidades Transaccionais e respectivos relacionamentos Em qualquer destes modelos as tabelas obtidas possuem as mesmas chaves prim rias relativamente ao Modelo Relacional e n o s o aplicadas opera es de agrega o n o existe perda de informa o e Star Schema este modelo fortemente defendido por Kimball possui uma complexidade ligeiramente maior Neste caso as Entidades Transaccionais assumem o papel de tabelas de Rui Monteiro P g 76 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro factos onde a chave ser constitu da pelas chaves das Entidades de Componente associadas enquanto que a inclus o das Entidades de Classifica o nas Entidades de Componente ser o definidas por Tabelas de Dimens o Assim as tabelas de factos representam os acontecimentos temporais aos quais est o associados v rias vari veis ou dimens
112. logia da Closer rreeemererenerrreenrrreaanrrreeaneera 7 Hustra o Pano Goro jeto pratas Aa E E Da A 9 Ilustra o 5 Arquitectura funcional de um sistema de DW para o mercado financeiro 13 Ilustra o 6 Matriz de compara o entre as caracter sticas de um sistema transaccional e DW 15 Ilustra o 7 Antigos Sistema Inform tico do CF sesesssesesesseerssecerereseeresereerssereressseereseseereseseresssreressseeeese 16 Ilustra o 8 Representa o esquem tica da estrutura de BI implementada iiieeeeeeeeerenases 18 Ilustra o 9 Exemplo de um modelo dimensional simples aplicado realidade do CF 19 Ilustra o 10 Esquema da arquitectura do sistema de informa o de gest o eeeeererenens 20 Ilustra o 11 Representa o do Ciclo de Vida de um Contrato Opera o iiiiierreereerrrenees 24 Ilustra o 12 Especificidades do Leasing essereseseerereseerssereressseerereseerereseeesssreressseerossseereseseresserereseseeeeee 25 liustra o 13 Fluxo Processual de LEASING ernesta erint aariin Ee E EENE AEA TEREE r canal ana nado 26 Ilustra o 14 Desenho do Processo de Financiamento de Stocks ciiereeeereeeerereereenrreenerrenarenaa 27 Ilustra o 15 Desenho do Processo de Aprova o da Opera o de Leasing ereemereneees 27 Ilustra o 16 Desenho do Processo de Contratualiza o de Leasing
113. m a implementa o do projecto MIRO era reduzir substancialmente os custos inerentes ao reporte redundante confuso e extenso Rui Monteiro P g 90 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro A dificuldade na interpreta o agrupamento e selec o dos relat rios principais de modo a enquadr lo o melhor poss vel no conjunto de relat rios a desenvolver revelou se uma rdua tarefa e com um n vel de complexidade dif cil de evitar A redu o de 1300 relat rios num universo t o reduzido quanto poss vel transversalmente v lido a toda a organiza o foi tratada com base no conhecimento de neg cio adquirido atrav s do m todo descrito de seguida Inicialmente foi feita uma filtragem ao conjunto de relat rios excluindo n o s informa o repetida cerca de 100 relat rios como tamb m relat rios fora do mbito de an lise cerca de 700 relat rios Os restantes 500 relat rios passaram a ser ent o o novo universo de an lise No entanto a redu o embora significativa n o resolveu completamente a complexidade de an lise A utiliza o da teoria de redes sociais representou nesta segunda fase um papel fundamental no processo final de filtragem e selec o Procedeu se ent o ao levantamento exaustivo das m tricas e dimens es de an lise utilizadas em cada relat rio de modo a construir matrizes de relacionamentos registando a frequ ncia de utiliza o de cada dimens o
114. ma rede comercial complexa e pretendemos analisar as vendas desta estrutura por classes de spread ao longo do tempo Esta linguagem pode ser traduzida para um modelo que contemple as diversas perspectivas de an lise identificadas a negrito em cima tal como nos surge na Ilustra o 9 Tempo ER 2007 2006 ASA S1 S2 gt 2 25 0 501 0 75 0 251 50 lt 0 25 DIR Part e Neg Norte DIR Part e Neg Centro DIR Part e Neg Lisboa 5 N 7 he N D Te o E LT DIR Empresas Norte DIR E D Grandes Rede Rede Empresas Particulares Empresas e Neg Canal Banc rio Ilustra o 9 Exemplo de um modelo dimensional simples aplicado realidade do CF Tendo em conta a representa o anterior apenas tr s dimens es servem de an lise neste exemplo espec fico No entanto o sistema de Data Warehousing permite alargar a an lise de informa o a tantas dimens es quantas as que se desejem Torna se portando num motor de an lise bastante vers til abrangente e de simples utiliza o Refira se ainda a presen a de uma hierarquia associada a cada dimens o por exemplo no caso do tempo podemos ter ano semestre trimestre m s semana dia permitindo que a an lise seja efectuada em cada um desses n veis e num mesmo relat rio navegar ao longo dessa hierarquia Rui Monteiro P g 19 e Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro 2 3 Desc
115. mite Plafond N Compra 4 5 Actualiza o Plafond Pagamento Prest Ilustra o 19 Desenho do Processo de Cart es de Cr dito 3 2 3 O que torna o Factoring um neg cio nico Uma opera o de Factoring traduz se numa transac o financeira pela qual uma empresa a empresa aderente cede a outra a empresa de Factoring ou Factor uma s rie de cr ditos de curto prazo dos Rui Monteiro P g 32 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro A seus clientes relativos venda de produtos ou servi os dessa mesma empresa A empresa aderente recebe um valor acordado e a empresa de Factoring fica com o direito de receber essas d vidas por parte do cliente da empresa aderente Devedor Existem tr s tipos de opera es de Factoring desenvolvidos pelo CF Factoring CF Nesta modalidade de Factoring o CF que ap s aprova o da proposta fica respons vel por toda a gest o do contrato Neste caso existir o m tricas importantes a analisar como os juros spread Euribor inerentes ao capital adiantado assim como as comiss es de gest o das facturas O risco assumido inteiramente pelo CF Factoring GRUPO A ac o do CF neste tipo de Factoring limita se gest o de cobran as das facturas sendo responsabilidade Grupo todo o restante processo financeiro ou n o de gest o Neste caso apenas as comiss es de gest o s o processadas nos sistemas do CF O risco assumid
116. nanceira permitindo controlar e monitorizar on line os objectivos e n veis de servi o Possuir uma vis o rigorosa e coerente sobre estabelecidos os indicadores mais relevantes da organiza o do n vel estrat gico ao n vel operacional e identificando e antecipando oportunidades de melhoria suportadas em mais e melhor informa o Apresentam se de seguida alguns exemplos de layouts da aplica o MIRA especificamente parametrizada para o CF utilizando como fonte de dados o DW constru do no mbito deste projecto Rui Monteiro P g 116 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro TEKET SrL EEPL O v REC O DE EMPRESAS a TOP20 PRODU O DIREC O DE EMPRESAS S Vem rm Coma 4 9 4 um ee Ce p Su O ai ss UH ii i ii i y i i f Rui Monteiro P g 117 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro 8 6 Anexo G Ciclo de Vida de um Contrato Pr Contratualiza o Portf lio In cio Pr Acordo Contrato Cobran a Fim Numa primeira etapa o produto carece de uma aprova o por parte da entidade contratante Este processo pode assumir tr s tipos de responsabilidades individual grupo ou conjunta Independentemente do n vel de decis o ser importante avaliar periodicamente mensalmente as propostas entradas no sistema tendo em conta m tricas como o N mero de Propostas e a respe
117. ncedido Este o m dulo base da estrutura relacional Accipens e traduz se igualmente na fonte de dados mais importantes para o carregamento da DW pois cont m grande parte das caracter sticas de cada contrato celebrado pelo CF Receivables Payables Este ltimo m dulo cont m os m dulos BankManagement para gest o banc ria e ReceivablesPayables para gest o de recebimentos e pagamentos Este n o foi igualmente utilizado no desenvolvimento do projecto pois as estruturas apresentadas anteriormente disponibilizam os saldos referentes aos cash flows aqui apresentados RecieveblesPayables RecieveblesPayables e RecieveblesPayables eBankManagement PaymentModes e AtmSibs Ilustra o 29 Estrutura do M dulo RecieveblesPayables do Accipiens 3 5 An lise da Estrutura Multidimensional A solu o de Data Warehousing implementado no CF no mbito do projecto MIRO assenta nos requisitos de neg cio e funcionais anteriormente analisados Tecnicamente s o 4 os pilares fundamentais ao seu desenvolvimento e Processo de ETL Compreende a extrac o de dados do Accipiens e o seu posterior processo de transforma o at ao carregamento na estrutura do Data Warehouse Rui Monteiro P g 47 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro P e Base de dados Staging Area Estrutura para a qual s o canalizados os dados fonte necess rios Data Warehouse ser o apresent
118. nceiro Considerando os grupos gerados na rede anterior o n vel de concentra o dos par metros de an lise em quest o apresenta valores muito elevados no grupo sombreado a Laranja ao contr rio dos restantes que acabam por representar dimens es marginalizadas pela fraca necessidade de utiliza o Ap s esta abordagem surge ent o um vasto conjunto de m todos estat sticos suportados pela teoria de Redes Sociais que permitem analisar estruturas mais complexas na detec o de vari veis de an lise imprescind veis ao motor de an lise organizacional at Ilustra o 71 Representa o em Rede aquelas cuja sua exist ncia pode simplesmente ser de utilidade marginal e por isso representarem um custo desnecess rio da estrutura anal tica da organiza o A partir do estudo da distribui o do grau de import ncia da rede dimensional que suporta o sistema de an lise da organiza o poss vel tomar um conjunto acertado de decis es de modo a optimizar o sistema de an lise e de reporte Tamb m ao n vel da gest o organizacional o sistema de an lise do neg cio pode ser assim visualizado atrav s deste tipo de ferramentas permitindo um enquadramento mais objectivo e simplificado do modelo de an lise e de suporte decis o com as necessidades de neg cio Neste exemplo espec fico foi detectado que a dimens o Dim M apresentava um n vel de relacionamento com o grupo em estudo cor de laranja muito r
119. ndo do tipo de processo No entanto quase a totalidade destas ac es esmagam os dados das tabelas de destino Staging Area ou seja os dados carregados anteriormente s o substitu dos por um novo carregamento contemplando assim de forma efectiva poss veis altera es de dados antigos ocorridas depois da data de cria o do registo Esta situa o poderia ter sido ultrapassada com outros m todos dispon veis no entanto dada a complexidade e dimens o do processo de carregamento esta foi a op o considerada mais eficaz e integral F Limpeza do Ilustra o 55 Processo de terceiro n vel Delete r destino A funcionalidade espec fica deste processo exemplificativo nos dada pela Tabela 12 Tabela 7 Processo de Delete Nome Tipo Fun o limpeza do Execute SQL Task Comando SQL ocupado de limpar o destino a fim de n o haver repeti o de destino dados Rui Monteiro P g 73 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro Outro exemplo de um processo de terceiro n vel o Insert composto por um fluxo de dados determinado objecto SSIS DataFlow Task f OLE DB Source representado na Ilustra o 56 Ilustra o 56 Processo de terceiro n vel Insert OLE DB Destination Tabela 8 Objectos relativos ao processo de Insert Nome Tipo Fun o Liga o base de dados de onde adv m os dados para extrac o O LE DBS Liga o OLE DB E z dba a conjunt
120. ng e sistemas de gest o de performance e monitoriza o dos processos de neg cio Por outro lado a crescente necessidade de unifica o dos referidos sistemas representa uma forte oportunidade de neg cio proporcionando vantagens competitivas significativas Muito se tem escrito acerca de alinhar as SI com as estrat gias corporativas O conceito bem intencionado mas fica um tanto aqu m da quest o fulcral j que um projecto n o deve estar desfasado da estrat gia da empresa Por m a quest o vai mais fundo e mais ampla do que isso n o se trata Rui Monteiro P g 1 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro apenas de uma quest o de alinhamento com a estrat gia da empresa mas de como que o projecto pode contribuir para o seu aprofundamento e desejavelmente produzir alguma vantagem competitiva Na verdade a tecnologia tornou se uma commodity estando actualmente presente em qualquer ambiente empresarial razo vel ent o dizer que a tecnologia por si s n o traz uma vantagem competitiva j que todas as empresas de uma ou de outra forma a est o a utilizar O qu o bem esta implementada e os ganhos da resultantes s o o que fazem a diferen a O sector financeiro apesar de transparecer rigor e coes o na sua estrutura organizacional n o normalmente dotado de plataformas de an lise eficazes para a sua gest o e alinhamento estrat gico A constru o
121. ntado da seguinte forma Cliente Fornecedor Angariador Interven o s Gestor Carteira DIAVo oTg Congenere Aderente Real Ilustra o 46 Representa o gr fica da dimens o Interven o O tipo de Interven o apresenta a seguinte estrutura no modelo multidimensional Current level Al ER qd 2 TITULAR CC q ADERENTE REAL qd ANGARIADOR q AVALISTA q CLIENTE 4 CLIENTE CONSORCIO q CLIENTE VR g COLOCAT RIO O CONGENERE a DEVEDOR 4 FORNECEDOR q FORNECEDOR CONF q GESTOR CARTEIRA qd IMPORTADOR 4 INSTIT FINANCEIRA o JUROFOR Ilustra o 47 Informa o do Accipiens referente ao tipo de Interven o Dimens o Tipo de Opera o A dimens o Tipo de Opera o representa todos os tipos de opera es referentes ao neg cio da CF Os principais tipos de opera es s o a Proposta e o E o e C digo Interno o Contrato e s o estes que comp em a an lise do ciclo de vida de uma Abreviatura opera o As propriedades da dimens o Tipo de Opera o s o o c digo Descri o interno o nome e a descri o O tipo de Opera o representado da seguinte forma Rui Monteiro P g 64 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro Proposta Tipo de Opera o Contrato Contrato Pr Contrato Ilustra o 48 Representa o gr fica da dimens o Tipo de Opera o O Tipo de Opera o apresenta a seguinte estrutura s
122. o de dados definido por um comando SQL OLE DB Destination Liga o OLE DB Liga o base de dados de onde v o ser alocados DataFlow DataFlow dpi Liga o dos campos fonte ao seu correspondente no destino Transformation_1 Transformation 4 2 Staging Area A base de dados SA possui um objectivo muito pr prio armazenar uma c pia integral dos dados referentes s entidades identificadas no ponto anterior como relevantes As especifica es da SA s o apresentadas de seguida pela Tabela 9 Tabela 9 Especifica es da Satging Area Nome da Base de Dados CFDW StagingArea Nomenclatura das tabelas auxiliares CFDW AUX SA lt Nome da tabela fonte gt Nomenclatura das tabelas com dimens es CFDW DIM SA lt Nome da tabela fonte gt Nomenclatura das tabelas com factos CFDW FACT SA lt Nome da tabela fonte gt 4 3 Processo de Constru o Multidimensional Mesmo quando nos referimos a enormes quantidades de dados o Modelo Relacional sem d vida a melhor forma de os armazenar consistentemente mesmo que a complexidade da sua arquitectura aumente proporcionalmente sua dimens o No entanto se o armazenamento dos dados a grande vantagem do uso deste tipo de modelo o mesmo n o se pode dizer relativamente pesquisa dos mesmos pois o esfor o exigido na an lise daqueles varia proporcional e exponencialmente com o Rui Monteiro P g 74 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro aumento da
123. o dos respectivos n s filhos atrav s de determinados par metros de execu o Estes tais como a localiza o f sica dos dados o nome dos ficheiros de execu o a ordem de carregamento etc encontram se armazenados numa tabela especificamente criada para armazenar a informa o relativa parametriza o do processo de ETL Esta e outras tabelas de parametriza o encontram se numa estrutura relacional espec fica para o efeito No primeiro n vel n pai o sistema de ETL acede tabela de par metros acima referida indicando os processos e respectivos par metros de execu o com os quais os primeiros ser o invocados No segundo n s filhos s o chamados para execu o dois tipos de processos Rui Monteiro P g 70 S Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro e O primeiro garante a integridade dos dados assegurando que n o ocorrem replica o eliminando a informa o que j tenha sido carregada para a data em processamento e O segundo carrega os dados da fonte previamente definida para a respectiva tabela de destino No terceiro e ltimo n vel s o executados sequencialmente os processos de limpeza e de carregamento de dados A localiza o dos dados definida atrav s de par metros de sistema definidos para o efeito permitindo ajustar as liga es das quais se servem os comandos para acesso aos dados N vel 1 CLF IS CLF IS CLFDW Destino1 CLF IS
124. o e representam uma mais valia para o seu progresso A Closer pretende criar a curto prazo o seu novo p lo tecnol gico dedicado essencialmente investiga o e desenvolvimento de solu es que continuem a posicionar os seus clientes na vanguarda dos desafios tecnol gicos e de neg cio a n vel nacional e internacional 1 7 Factores de sucesso do projecto O presente projecto apresenta algumas caracter sticas pr prias que representaram contributos para o desenvolvimento potencial do neg cio do CF nomeadamente na oferta de uma plataforma de an lise para o apoio tomada de decis o e alinhamento estrat gico da organiza o face ao mercado financeiro 1 7 1 Consultoria de Neg cio Este projecto de gest o de informa o teria ficado aqu m do seu pleno potencial se n o tivesse sido enquadrado por uma forte componente funcional e n o estivesse solidamente alicer ado por uma vis o de neg cio Assim uma componente fundamental para a cria o de valor deste projecto de gest o de Rui Monteiro P g 10 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro informa o passou pelo seu claro alinhamento com a estrat gia corporativa do CF e por uma vis o clara dos objectivos a atingir Nada disto poderia ter sido obtido sem um envolvimento activo do cliente 1 7 2 Gest o da Mudan a Uma vez identificados os requisitos da solu o a implementar foi colocado em pr tica um processo de gest o da m
125. o inteiramente pela Grupo Acordos de Participa o Existem casos espec ficos em que o CF est privado da realiza o directa de um contrato de Factoring Nestas situa es a gest o do contrato feita no CF mas todo o fluxo financeiro cash flows passa pela Grupo O risco partilhado pelo CF e Grupo assim como as comiss es e outros resultados Qualquer um destes tipos de Factoring pode assumir uma das seguintes modalidades Factoring com recurso e sem Recurso Factoring com recurso Neste tipo de acordo entre a sociedade de Factoring e a empresa aderente a primeira n o assume o risco de cr dito sobre os devedores A entidade factor fornece um servi o de cobran a e de antecipa o de fundos mas a empresa aderente que respons vel pelos cr ditos Se o cliente n o pagar na data prevista a factor tem um direito de regresso sobre o aderente Factoring sem recurso Ao contr rio da anterior a sociedade de Factoring assume o risco de insolv ncia ou de fal ncia dos devedores Se estes n o pagarem a factor n o pode exigir esse montante empresa aderente Normalmente o risco assumido na totalidade pela sociedade de Factoring mas s o poss veis situa es onde o risco partilhado entre os dois intervenientes A componente sem recurso Aquisi o de Cr ditos n o est sujeita a imposto Factoring Completo e Bulk Factoring Factoring Completo Acordo assinado entre a sociedade Factor e o Aderente no qual a p
126. o locados detalhe de aumentos de capital gest o de indemniza es incluindo os movimentos e interliga o ao sub m dulo DisposableAsset do m dulo Credit Operation o FinancialChanges Modelo das altera es financeiras realizadas s opera es de cr dito As principais altera es financeiras que podem ocorrer s o a altera o do Termo do contrato altera o da data de transfer ncia altera o da taxa aumento de capital e diminui o de capital As principais entidades envolvidas s o a altera o financeira O Rui Monteiro P g 46 S Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro O O tipo de altera o as Despesas associadas o movimento Financeiro o tipo de movimento financeiro as regulariza es do IVA de movimentos de pr contratos os d bitos em atraso a regularizar Indexing Especifica todas as indexa es associadas a uma opera o Inclui as datas usadas para calcular os indexantes e valor dos indexantes Invoice Modelo das facturas OperationsActivation Modelo de activa o Inclui activa o de facturas comiss es a fornecedores indemniza es pr mios s seguradoras entre outros Operations Rescission Modelo das rescis es realizadas s opera es de cr dito Os tipos de rescis o s o a Venda Total Venda Parcial N o locado e Perda Total Securitization Modelo de seguran a TaxCapital Modelo para processamentos de imposto de selo sobre o cr dito co
127. o projecto seja implementado no mbito geral da organiza o a interven o departamental essencial tanto na avalia o das necessidades e expectativas de cada tipo de utilizador como na compreens o do modelo de neg cio espec fico Desta forma e independentemente da estrutura funcional que analisar a informa o no novo sistema ser importante distinguir as diferentes reas de neg cio Rui Monteiro P g 23 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro 3 2 1 O Neg cio do Leasing A Loca o Financeira LF consiste num contrato celebrado entre duas partes o Locador empresa de Leasing e o Locat rio cliente em que aquele cede a este ltimo por um prazo determinado o usufruto de um bem m vel ou im vel mediante o pagamento de um montante peri dico renda e relativamente ao qual o locat rio possui uma op o de compra no final do mesmo prazo mediante o pagamento de montante pr determinado valor residual z 7 5 De uma forma geral poss vel representar genericamente o Ciclo de Vida de um Contrato como na Ilustra o 11 Inicio Aprova o Pag Contrato Cobran a Fim Ilustra o 11 Representa o do Ciclo de Vida de um Contrato Opera o e APR Aprovado para Registo e APC Aprovado para Contrato e SGC Sector de Gest o de Contrato e SRC Sector Recebimentos e Cobran a e SJC Sector Jur dico e Contencioso O ciclo de vida de
128. opera es Objectivos Montantes definidos como objectivos dos diversos intervenientes na origem do produto Limite m ximo de capital a adiantar aprovado para determinado aderente relativo a Plafond Adiantamento um contrato de Factoring Factoring T Montante vencido reservado para fazer face a perdas financeiras associadas aos Provis es Vencidas contratos activos Rui Monteiro P g 66 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro E Montante vincendo reservado para fazer face a perdas financeiras associadas aos Provis es Vincendas contratos activos ms Montante reservado para fazer face a perdas financeiras associadas aos contratos Provis es activos Provis es CJV Total de provis es com juros vencidos e n o cobrados Qualidade do Cr dito Indicador da qualidade do cr dito concedido Rentabilidade Proveito financeiro obtido a partir da carteira activa tendo em conta uma taxa efectiva Spread M dio Valor M dio do valor de Spread de uma carteira Valor M dio do valor de Spread de uma carteira tendo em conta os respectivos capitais Spread M dio Pond financiados Taxa Concretiza o Rela o entre os montantes totais e o restrito varia com tipo de an lise Taxa Efectiva M dia Valor M dio do valor da taxa normalizada sobre uma mesma base temporal 365 dias e Valor M dio do valor da taxa normalizada sobre uma mesma base temporal 365 dias Taxa Efectiva M dia Pond AR tendo em
129. optimizada para a an lise sobre grandes volumes de dados Esta estrutura de dados a fonte das estruturas guardadas em bases de dados multidimensionais vulgarmente designadas por cubos ou hiper cubos e constru dos atrav s da ferramenta Microsoft Analysis Services SSAS Neste projecto e conforme explicado anteriormente foram identificados 3 modelos dimensionais de acordo com as seguintes tr s reas de neg cio Comercial Marketing e Planeamento Estes foram desenvolvidos atrav s do uso de esquemas em estrela Star Schemas conforme apresentado de seguida Data Mart Comercial O modelo dimensional para a rea comercial composto pelas seguintes dimens es de an lise e Estado e Produto e Tipo de Opera o e Origem e Tempo e Entidade e Classe de Spread Ter como estrutura de factos a tabelas de Opera es Rui Monteiro P g 84 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro Produto N vel de Tipo de Decis o Opera o Estado N Default AA Origem Opera es Estado Tempo Sds Entidade Ilustra o 65 Representa o simples do Data Mart Comercial A estrutura de dados de especifica o do Data Mart para a rea Comercial apresentada na figura seguinte Rui Monteiro P g 85 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro CLFDW DIM ProductType CLFDW DIM Product CLFDW DIM ProductCategory CLFDW DIM
130. ornar se interessante analisar o detalhe intra day Assim o que vamos ter reflectido num Data Warehouse de certo modo uma s rie temporal com snapshots de periodicidade definida para a realidade do neg cio Cada snapshot manter se est vel para todo o tempo de perman ncia da informa o no Data Warehouse significando que a realidade do neg cio para uma dada data estar imediatamente acess vel independentemente do momento em que a an lise efectuada Um Data Warehouse garante desta forma e Informa o est vel no tempo Rui Monteiro P g 18 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro e Disponibilidade da informa o imune a altera es nos sistemas fonte e Liberta o de recursos utilizados no sistema operacional na constru o de reportes e an lises e Apoio aos sistemas de suporte decis o confrontando os dados reais com objectivos pr definidos e Defini o de m tricas complexas evitando o seu c lculo aquando do report e Verdade nica para toda a estrutura organizacional Efectivamente um modelo dimensional optimiza a capacidade de an lise de dados A capacidade de visualizar algo t o abstracto como um conjunto de dados numa forma tang vel a chave para a inteligibilidade do referido modelo A seguinte express o proferida por um director comercial do CF traduz de forma directa o conceito anterior Comercializamos os nossos servi os atrav s de u
131. parte da informa o apresentada no modelo multidimensional OperationTypes gd Proposta Leasing qd Proposta Financiamento Stocks qd Proposta Vendas a Cr dito Contrato Leasing Contrato Financiamento Stocks Contrato vendas a Cr dito gh Cess o Leasing Simula o Leasing Simula o Vendas a Cr dito q RecebaPagamentos gd Descontos de Efeitos Proposta Leasing Imobili rio qd Contrato Leasing Imobili rio z e N N q Cess o Ilustra o 49 Representa o gr fica da dimens o Tipo de Opera o com os dados do Simula o Leasing Imobili rio Accipiens Contrato Contas Correntes Pr Contrato Mobili rio Dimens o Classe de Spread A dimens o classe de Spread representa as classes de an lise de Spread de uma determinada opera o A representa o da dimens o encontra se na figura seguinte lt 0 0 00 0 25 0 25 0 50 0 50 0 75 0 75 1 00 Classe de Spread 1 00 1 25 1 50 1 75 ZU AOUR P2725 Ilustra o 50 Representa o gr fica da dimens o Classe de Spread Rui Monteiro P g 65 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro 3 5 3 M tricas As m tricas foram sendo identificadas ao longo do desenvolvimento do projecto tendo em conta os relat rios j existentes na organiza o as necessidades de an lise reportadas por cada interveniente do CF e ajustado igualmente pelo conhecimento do neg cio da equipa da Closer com base em
132. presentamos os principais objectivos e outputs de cada uma das fases que se aplicaram a este projecto Tabela 1 Descri o da Metodologia Closer Fases Implementa o Rui Monteiro Objectivos An lise das fontes de informa o dispon veis desenho dos processos de carregamento e an lise e desenho dos novos requisitos a implementar Execu o dos procedimentos necess rios ao carregamento dos modelos Desenvolvimento altera o de reportes e componentes reporting services Execu o de testes aos dados e resultados em relat rios Outputs Caderno de An lise Identifica o das fontes Formas de carregamento An lise de novos requisitos Relat rios reporting services Plano de testes Resultados dos testes P g 7 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro Fases Objectivos Outputs Passagem a produ o dos e Comercial 10 relat rios procedimentos e relat rios e Planeamento Risco 10 Entrega do Sistema desenvolvidos relat rios e Marketing 10 relat rios e Financeira 10 relat rios N A N A Forma o Foram constitu das tr s equipas distintas para a execu o do projecto MIRO a equipa de desenvolvimento composta por tr s t cnicos garantiu o desenvolvimento da solu o apresentada a de Gest o de Projectos com a preocupa o acrescida pela Gest o da Mudan a na o
133. processo executado de acordo com as regras definidas Tabela 5 Tabela de Par metros dos ETL Packages PID PATH PACKAGE S_Server 4 C CF_IS CF_IS CF_SA CF IS CFDW DIM SA FinancialProduct MOZER 5 CCF ISACF IS CF SA CF IS CFDW DIM SA AplBusiness MOZER 6 CCF IS CF IS CF SA CF IS CFDW DIM SA AssetType MOZER 7 CCF IS CF IS CF SA CF IS CFDW DIM SA AutUserState MOZER PID D Server D database 4 MOZER CFDW StagingArea 5 MOZER CFDW StagingArea 6 MOZER CFDW StagingArea 7 MOZER CFDW StagingArea N vel 2 S database Accipiens 8080 Accipiens 8080 Accipiens 8080 Accipiens 8080 A partir do primeiro n vel chamado um processo espec fico 2 n vel que desencadear as ac es de actualiza o dos dados na SA DW Rui Monteiro P g 72 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro destino Delete do gt Insert no SI destino Ilustra o 54 Processo de segundo n vel Da mesma forma cada objecto possui fun es espec ficas Tabela 6 Descri o dos objectos relativos a processos de 2 n vel Nome Tipo Fun o Chamada do pacote de n vel inferior correspondente limpeza do Delete do destino Execute Package destino Chamada do pacote de n vel inferior encarregue pelo carregamento Insert do destino Execute Package 8 dos dados para o destino pretendido N vel 3 O 32 e ltimo n vel de processamento do ETL desencadeiam as ac es necess rias depende
134. projecto id nticos desenvolvidos anteriormente Tabela 3 Descri o das M tricas M tricas Capital Cob Duvidosa Capital de um contrato em Default identificado como de Cobran a Duvidosa E Montante Capital e Juros que o cliente ainda tem a pagar em determinado momento Montante em Divida da vida de um contrato Capital Financiado Capital inicial de um contrato Capital Liquidado Capital de um contrato pago pelo cliente Capital Vencido Montante que j venceu e n o foi pago pelo cliente Capital Vincendo Montante de um contrato que est o por vencer o Montante de facturas que se encontram por liquidar em determinado momento da vida Cr ditos Vivos j de um contrato de Factoring Capital com Juros 3 R pa Capital com Juros Vencidos capital e juros das presta es vencidas e n o cobradas Remunera o cobrada pelas institui es de cr dito quando estas actuam como intermedi rios financeiros Despesas Despesas administrativas de gest o do dossier ao longo da dura o do contrato do Capital financiado aprovisionado conforme a categoria do cliente AA A B C De Descri o Comiss es Grau de Provisionamento E Grau Provisionamento o Juros relativos a capital de cobran a duvidosa anulados pela CF de forma a evitar Juros Anulados a provis es sobre juros Mais Valias Montante resultante da venda de um bem n o locado preju zo Menos Valia N m Opera es N meros de um determinado tipo de
135. r s ramos de neg cio do CF Leasing Cr dito e Factoring e Staging Area SA A base de dados Staging Area a primeira estrutura de destino do processo de extrac o a partir do sistema fonte A informa o retida ent o alvo de um conjunto de opera es que tem como objectivo a prepara o da informa o para a estrutura da DW e Data Warehouse DW O DW representa o reposit rio hist rico de dados anal ticos do CF Este usa uma estrutura de dados normalizada e optimizada para armazenamento de grandes volumes de dados que por sua vez alimentar o os Data Marts departamentais Rui Monteiro P g 68 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro e ETL O processo de ETL Extracting Transforming and Loading transversal s fontes SA e DW este que assegura a recolha da informa o das fontes temporalmente contextualizada a transforma o da informa o e o seu armazenamento no DW e Data Marts DM Os Data Marts ter o uma estrutura de dados desnormalizada apoiada em Star Schemas ou Snowflake Schemas e optimizada para a execu o de queries ad hoc sobre grandes volumes de dados e Reporting Services Tecnologia utilizada para desenvolvimento armazenamento e visualiza o de relat rios constru dos sobre o sistema de DW O sistema foi concebido de forma a contemplar quatro n veis diferentes de carregamento de dados Accipiens gt gt Staging Area gt gt Data Warehouse gt g
136. r transcritas para o respectivo modelo neste caso pode ser uma ferramenta bastante til para alguns analistas mas n o ser reconhecido como instrumento de an lise pelas ferramentas de OLAP 4 4 Estrutura da Data Warehouse O processo de carregamento do DW difere do anterior SA no 2 n vel onde as ac es de limpeza e carregamento s o substitu das por opera es mais complexas de transforma o e carregamento de dados hist ricos No entanto ser importante explicitar os passos do processo de constru o do ETL do DW e Classifica o das Entidades e Identifica o das Hierarquias e Desenho da Estrutura Relacional Rui Monteiro P g 77 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro 4 4 1 Classifica o das entidades Ap s a identifica o das entidades importantes para a constru o do modelo surge a respectiva classifica o em tr s categorias distintas que desempenhar o pap is diferentes na constru o do DW como podemos depreender pela leitura do cap tulo anterior e Entidades Transaccionais e Entidades de Componente e Entidades de Classifica o Entidades Transaccionais As Entidades Transaccionais s o respons veis pelo armazenamento do detalhe de um evento de neg cio particular ocorrido num determinado instante Estas cont m m tricas ou quantidades e constituem a base para as tabelas de factos As entidades classificadas nesta categoria s o as seguint
137. ra comercial da Grupo O primeiro n vel divide se nas zonas Norte e Sul o segundo n vel cont m as delega es e o terceiro n vel as ag ncias balc es e gabinetes e Canal Fornecedor representa a estrutura comercial da entidade fornecedora de neg cio para a CF O primeiro n vel divide se nas zonas Norte e Sul o segundo n vel cont m as delega es correspondentes e Canal Segurador representa a estrutura comercial das entidades seguradoras que angariam neg cio para o CF O primeiro n vel e C digo Interno divide se nas zonas Centro e Sul o segundo n vel cont m as delega es correspondentes As caracter sticas da dimens o Canal C digo Interno Pai s o o nome do canal e o seu c digo e Nome Para reflectir todos os n veis espec ficos dos diferentes canais a dimens o apresenta se de seguida como uma estrutura hier rquica N vel Pai Canal Grupo Direc es Direc o Gabinete Ag ncia KEELEY Empresas KEELEY Empresas Grupos Ag ncias Agan kse Banc rio DPN Norte DPN Centro DPN Lisboa DIANA DIRANTA ES EDS Ter To 015 EN DF DF Sul Delegados Fornecedor NBC Delegados P Outros Segurador N NCS DARCO Outros Ilustra o 35 Representa o gr fica da dimens o Origem Rui Monteiro P g 53 4 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro Dimens o Estado de Default A dimens o Estado Default r
138. reeseressereesereeseressereeseerese 72 ll stracao 54 Processo desegundo MVE enisinia e a i aa e T 73 P g viii Ilustra o 55 Processo de terceiro n vel Delete iiittrreeeeeerreeaeanerreeaeanerreenanarreeaaaareeeaaansrreenaas 73 Ilustra o 56 Processo de terceiro n vel Insert eeesssseeesseneessreneessrereesrrrreesrrrrsssrereessrereesrerressrereeeseereee 74 Ilustra o 57 Processo de Identifica o das Hierarquias e Entidades irreeereeeeerrreearerenanrerenanos 75 Ilustra o 58 Identifica o de Entidades Child e Parent seeoeseeoeseneeseneesensesensesersesereesereesereesereesereesereese 76 Ilustra o 59 Estruturas de dados do Accipiens representantes da hierarquia Origem 80 Ilustra o 60 Estruturas de dados do Accipiens representantes da hierarquia Estado 80 Ilustra o 61 Estruturas de dados do Accipiens representantes da hierarquia de Entidade 81 Ilustra o 62 Estruturas de dados do Accipiens representantes da hierarquia de Produto 82 Ilustra o 63 Estruturas de dados do Accipiens representantes da hierarquia Sector 82 Ilustra o 64 Estruturas de dados do Accipiens representantes da hierarquia Tipo de Activo 83 Ilustra o 65 Representa o simples do Data Mart Comercial iiieeteeeerereeerrenaerenenereeanarerenanes 85 Ilustra o 66 Diagrama da bas
139. residem na base de dados do sistema operacional Accipiens Esta a nica fonte de dados podendo no entanto vir a surgir no futuro outras fontes complementares de cariz essencialmente auxiliar e g ficheiros interfaces de parametriza o A estrutura de dados Accipiens encontra se desenvolvida em SQL Server tendo facilitado o desenvolvimento do processo de integra o de dados evitando assim constrangimentos tecnol gicos No entanto a sua complexa arquitectura composta por cerca de 1700 tabelas e 500 aut matos respons veis por c lculos e Rui Monteiro P g 20 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro A consolida o de saldos contabil sticos exigiu um maior esfor o de an lise relativamente ao inicialmente previsto 2 3 2 Staging Area A interface entre as fontes de dados e o Data Warehouse dever ser feito atrav s de vistas views que o sistema Accipiens disponibilizar de acordo com os requisitos de informa o identificados para carregar no Data Warehouse atrav s dos processos de ETL Extracting Transforming and Loading Estes dados ser o armazenados numa nova estrutura de dados relacional denominada Staging Area e ser respons vel pelo carregamento dos dados essenciais ao sistema de an lise contribuindo assim para uma simplifica o da fonte de dados restrita apenas aos dados que servir o de suporte a este sistema Esta estrutura respons vel pela extrac o di ria de d
140. rev Descr StartDay EndDay CurrencyCid Amount IsDisposable IsRelocation BeginDate EndDate DeliverDate AssetType RelatedAssetDid Parent CredOperAssetDid RecoveredAmount DisposableAssetDid AssetState CLFDW DIM Sector ParentSectorld SectorName CLFDW FACT OperationGuarant E OperationGuarantld Operationld EntityDid CredOperGuarantTypeCid AutUserStateNid StateDate Descr GuarantNumber Islssued IssuedDate BeginDate EndDate GuarantAmount AmountDate AssetType RelatedAssetDid CredOperGuarant Did CredOperGuarantRegTypeCid TaxStampAmount ProductGeneratedEid CurrencyCid AssetExpenseAmount CLFDW DIM GuarantType E GuarantTypeld IsReal Abrev Descr AutomatonTid HasRelatedGuarant HasRegType IsBillExchange BillExchangeTypeTid IsAssetRelated CalcStatement Rui Monteiro P g 115 1 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro 8 5 Anexo F Apresenta o do projecto MIRA O Mira Performance Monitor uma ferramenta que permite controlar e monitorizar o desempenho de uma organiza o de um departamento ou de uma equipa segundo diferentes perspectivas e m tricas Com recurso a dashboards din micos e com atributos parametriz veis que incorporam objectivos para as diferentes m tricas o Mira Performance Monitor uma ferramenta de visualiza o e disponibiliza o do tableau de bord global de actividade operacional e comercial fi
141. rganiza o e um Comit de Controlo de Qualidade que garantiu o sucesso do referido desenvolvimento tecnol gico assim como o seu constante enquadramento estrat gico com as necessidades de neg cio 1 5 2 Plano do Projecto Seguidamente ser o detalhadas as fases descritas anteriormente devidamente integradas no Plano de Projecto As tarefas apresentadas abaixo Ilustra o 4 representam 57 dias de execu o do projecto Rui Monteiro P g 8 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro Task Name Constru o de Data Warehouse Kick Off Projecto Gest o de Projecto Gest o de Projecto Arranque Projecto Reuni o de Projecto 1 Reuni o Elabora o do Organigrama amp Plano de Projecto Entrega do Organigrama amp Plano de Projecto An lise Desenho do Modelo de Neg cio Desenho do Modelo Fisico Elabora o de Caderno de Analise Entrega do Caderno de An lise Aprova o do Caderno de An lise Implementa o Infra estrutura T cnica Constru o do Modelo Testes Prepara o para Testes Testes de Aceita o Entrega do Sistema Documenta o Entrada em Produ o Entrada em Produ o Fim de Projecto Prova de conceito ferramenta reporting e an lise Consultoria de neg cio e apoio funcional Fase an lise Fase desenvolvimento Fase testes Ilustra o 4 Plano do Projecto Duration Start Finish 57days Mon280508 Tue 120508 O days Mon
142. ri o t cnica A solu o desenvolvida est alinhada com o objectivo de facultar com rapidez flexibilidade e de uma forma completa toda a informa o de gest o necess ria an lise de neg cio Pretende se com esta plataforma que o decisor possa direccionar a an lise de um modelo de neg cio de acordo com determinadas perspectivas previamente definidas dimens es e a diferentes n veis de detalhe habitualmente partindo do n vel mais abrangente para o mais detalhado Embora existam relat rios pr definidos o potencial da solu o reside em grande medida na base sobre o qual estes assentam o Data Mart ou modelo dimensional que estrutura as diferentes dimens es produto origem etc e m tricas capital vencido capital vincendo etc dispon veis para an lise A Ilustra o 10 representa o esquema da arquitectura desenvolvida para a implementa o do sistema de informa o de gest o adequado realidade do Cliente Financeiro p DELIE Warehouse Ilustra o 10 Esquema da arquitectura do sistema de informa o de gest o A Z Views Excel 2007 g Z D u D O o D aa Esta arquitectura composta por distintos elementos que tradicionalmente comp em um sistema de Data Warehouse e que ser o descritos de seguida 2 3 1 Fontes de dados As fontes de dados representam no caso concreto do Cliente Financeiro subconjuntos de dados referentes a cada neg cio existente e que
143. rimeira compromete se a fornecer um servi o de cobran a sobre os Devedores clientes do Aderente a cobrir o risco de cr dito antecipar fundos classificar os referidos Devedores gerir os cr ditos fazer os esfor os necess rios para efectuar a cobran a e pag los ao aderente A entidade factor cobre o risco inerente aos cr ditos das d vidas adquiridas Factoring sem Recurso Rui Monteiro P g 33 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro A e Bulk Factoring Este acordo de Factoring tamb m chamado Invoice discount puramente financeiro A sociedade de Factoring limita se a antecipar os fundos cobrando posteriormente os cr ditos consubstanciados nas d vidas dos clientes que se vencem a prazo desconto de facturas Confirming Reverse Factoring Caso espec fico de Factoring cujo processo se traduz num fluxo de opera es reversivas ou seja um tipo de acordo que pretende disponibilizar um servi o por parte da Factor de pagamento de facturas do Aderente neste caso conhecido como Devedor aos seus fornecedores a pedido Neste caso pode ser estabelecida uma rela o financeira directa entre a Factor e o Fornecedor podendo aquela prestar um servi o de financiamento antecipando o pagamento das facturas mediante um desconto no valor do capital em d vida Factoring Pontual Ao contr rio de um contrato de Factoring regular cujo car cter de continuidade est inerente um contrato de Fa
144. rting Reportes Pr definidos Para a consulta pr definida atrav s relat rios ser utilizada a tecnologia Microsoft SQL Server 2005 Reporting Services SSIS que disponibilizar uma plataforma de relat rios em ambiente Web acedendo aos respectivos dados residentes nos cubos desenvolvidos em SSAS Rui Monteiro P g 21 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro A Estava previsto para este projecto o desenvolvimento de 10 relat rios para cada uma das quatro reas de neg cio identificadas perfazendo um total de 40 relat rios Queries Ad hoc Como ferramenta de an lise ad hoc ser utilizado o Microsoft Excel 2007 com recurso a pivot tables atrav s de liga es externas aos cubos OLAP anteriormente referidos Reporte Regulamentar Para a produ o de reporting regulamentar a implementar posteriormente e g Banco de Portugal reportes prudenciais etc poder ser extra da directamente do Data Warehouse informa o quer atrav s da utiliza o de ferramentas como o SSIS ou mesmo o Business Objects BO Tamb m poder o ser desenvolvidos processos que utilizando os dados da DW fa am c lculos predefinidos e g c lculo de provis es Rui Monteiro P g 22 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro 3 An lise do Projecto 3 1 Introdu o O presente documento consubstancia o resultado das diversas reuni es de an lise que foram tidas com as reas
145. s inerentes a este processo optimizado podem traduzir se de v rias formas Ilustra o 31 Processo de Carregamento Closer nro e Minimizar o esfor o e erros de desenvolvimento j que elimina a necessidade de replicar em cada processo tarefas rotineiras por exemplo verifica o da exist ncia de ficheiros backup de ficheiros gera o de registos em log e Garantir homogeneidade dos processos ao possibilitar a introdu o de altera es abrangendo diversas tarefas de um bloco sem que para isso tenham que ser editadas individualmente e Agilizar a migra o de processos j que com esta constru o poss vel nomeadamente redireccionar migrar tarefas individuais ou conjuntos de tarefas mediante a simples actualiza o de uma tabela de controlo As estruturas de controlo centralizadas permitem ainda a recolha de estat sticas de execu o imprescind veis para uma an lise da evolu o de tempos de execu o e ou volumes de dados dispondo assim de informa o que permite identificar estrangulamentos ou prever evolu o de necessidades A monitoriza o dos processos faz Calend rio Rd fere Recolhe Par metros Par metros SER a O Pioeds ds gica os O se mediante um front end que eeud edas sinalizadores eune os Elementos disponibiliza o estado dos Interface com o Determina o Estado das Preced ncias patio considerando as diversas hierarquias processos de Carregamento S organizados vi
146. s es Estado Tempo e Tipo de Neg cio 2 A imagem do segundo cabe alho tal como as cores dos gr ficos varia consoante a selec o dos par metros acima indicados e expressos no lado esquerdo daquele 3 O corpo do relat rio composto inicialmente por uma tabela ou matriz com a indica o das m tricas de acordo com as respectivas dimens es Ser o utilizados gr ficos de barras linhas e circulares que indicar o valores referentes s m tricas identificadas no mbito do projecto Rui Monteiro P g 101 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro A 5 Implementa o do Projecto 5 1 Optimiza o dos processos desenvolvidos A fase de testes iniciou se assim que se garantiu a estabilidade funcional da plataforma de reporte assegurando igualmente a estabilidade do restante processo desde o ETL at ao carregamento dos dados nos relat rios Esta fase come ou com testes de qualidade internos tendo sido posteriormente estendida ao cliente atrav s das plataformas inform ticas disponibilizadas servidores para a implementa o do sistema Em cada fase de testes foram identificadas algumas situa es an malas ou condicionadoras pelo que seguidamente ser o descritas as mais cr ticas 5 1 1 Processo de ETL Ap s a constru o de todo o processo de ETL e j numa primeira fase de testes a equipa de desenvolvimento deparou se com um constrangimento que poderia ter colocado em causa a exequib
147. s recentes aplica es GUI graphical user interface de ETL Extract Transform and Extract como as DTS Data Transformation Services Star Schema o esquema de Data Warehouse em estrela o mais simples e composta por uma tabela de factos relacionada com um n mero limitado de tabelas de dimens o Cash Flow movimento de dinheiro relacionado ou n o com determinado neg cio projecto ou produto financeiro medida usualmente num intervalo finito de tempo LISTA DE SIGLAS E ABREVIATURAS SSIS SQL Server Integration Services SSAS SQL Server Analisys Services SSRS SQL Server Reporting Services ERP Enterprise Resource Planning P g iv NDICE DO TEXTO INtrOQUCIO species A E 1 1 1 Enquadramento Geral sum apa Cu DDT a CE 1 1 2 Enquaagramento TEONICO sucata niis pote E Tdi Sosa E d o aa aa 3 1 3 Organiza dodo SIS LORO seda tada a a a a Sea SS agua 4 1 4 Apresenta o JO Projecto sairia ia e ai a a ESA ia aaa 5 1 5 PREIE A gastando ad a a A GR RA SR a 6 1 5 1 Metodologia do Proet nern eras a a E REE 6 1 5 2 Plano do Projecto dinae E N E E 8 1 6 Apresenta o da ClOSE ua sao ans i a iE a a SUR r E E aeaA ia 10 1 7 Factores de sucesso do projecto esras airi ena R E AE ENEE 10 1 7 1 Consultoria de Neco O onran A NA NO NO OA 10 1 7 2 Gestao da Md anca aa asas RIAA Das T 11 1 7 3 Conhecimento do Client Erensan REU AU DO COESO IO CU DSO DISTA GIS 11 1 7 4 Modelos Multidimensionais messier varre peieeca agido
148. sociadas a uma matriz os Impostos a Escritura e a Licen a o Campaign As campanhas de Marketing As entidades envolvidas s o a Campanha relacionada com a Entidade e o Canal o Tipo de Campanha o Equipamento da Campanha Tipo e Categoria do Equipamento Segmento de Mercado o Tipo de Cliente que compra o equipamento da campanha o Claim M dulo de Reclama es Inclui as entidades Reclama o Tipo de Reclama o Companhia Intervenientes e tipo de interven o na Reclama o estado da Reclama o Opera o associada e tipo de prop sito de neg cio que est na origem da reclama o e Collections M dulo para o hist rico de cobradores associados recupera o de opera es de cr dito e CredOper M dulo das opera es de cr dito Cota es Propostas Contratos Cess es Pr Contratos e neg cios de Leasing Mobili rio Leasing Imobili rio e Cr dito Trata se do m dulo do nuclear do modelo de dados do Accipiens Rui Monteiro P g 45 P A entidade Opera o relaciona se com as entidades Tipo de Opera o Opera es relacionadas Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro Intervenientes e Tipo de interven o Produto Financeiro Garantias Campanha de Marketing Canal Neg cio Prop sito do Neg cio Estado da Opera o c mbios negociados com o cliente do contrato Tipos de registo da livran a nas rescis es por incumprimento Inibi es e Descontos associados s
149. stagens de detalhe sempre que os dados necess rios para tal estejam presentes no Data Warehouse Posteriormente foram desenvolvidos modelos multidimensionais Data Marts espec ficos para as reas de Marketing e Imagem Comercial e Planeamento e Controlo Estes modelos servir o o prop sito das an lises mais recorrentes e continuadas no tempo Os n veis de performance for o optimizados atrav s do desenvolvimento destes de forma a evitar a utiliza o massiva da Data Warehouse Quer no desenho da Data Warehouse quer no dos modelos foram contempladas todas as m tricas de an lise necess rias assim como as respectivas dimens es de an lise tendo sido de extrema import ncia a aprova o das especifica es t cnicas descritas de seguida pelo CF que suportou o restante desenvolvimento do projecto Rui Monteiro P g 69 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro 4 1 O Processo de ETL 4 1 1 Identifica o das fontes A selec o dos objectos da Base de Dados do Accipiens que assumem especial relev ncia para a constru o do DW assim como o mapeamento da sua estrutura tabelas campos etc em conceitos de neg cio exigiram uma an lise cont nua e aprofundada do modelo de dados conjuntamente com o levantamento funcional das reas do CF envolvidas no projecto A concep o da solu o apresentada envolve um estudo cont nuo do sistema fonte de informa o de forma a seleccionar
150. stra o 5 Arquitectura funcional de um sistema de DW para o mercado financeiro Rui Monteiro P g 13 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro de ressalvar que esta apenas a abordagem da Closer relativa evolu o de um sistema de informa o de gest o Ilustra o 5 baseada na experi ncia na constru o de sistemas semelhantes n o necessariamente enquadrada nas necessidades presentes e futuras do Cliente Financeiro A arquitectura funcional baseia se numa estrutura nuclear descrita anteriormente como Data Warehouse e nas respectivas fontes a partir do qual s o constru dos os modelos multidimensionais para os diferentes objectivos de an lise dentro da organiza o Estes modelos correspondem s v rias vis es da realidade dos factos de neg cio e a sua constru o pode e deve ser faseada no tempo medida que as primeiras vis es v o solidificando o pr prio sistema 1 7 5 Consist ncia de Dados A consist ncia da informa o fundamental quer num sistema transaccional quer num Data Warehouse embora sob vis es distintas mas complementares Numa vis o excessivamente microsc pica o objectivo principal de um sistema transaccional passa pelo processamento de um n mero elevado de pequenas transac es garantindo a sua disponibilidade quase instant nea em todos os m dulos aplicacionais respectivos Por outro lado num Data Warehouse a consist ncia avaliada
151. sualmente por Fonte Fai Executa as tarefas comuns Prepara Tabelas aids Vortica Dados m dulos e com a possibilidade de Brocad ncias Carimba Informa o Actualiza Campos consultar o detalhe de cada Estado Gera Backups Verifica Tabelas individual d Corpo Comum Determina Estado Geral do Processo processo Individual Em caso e ia Ilustra o 32 Processo de Parte Espec fica Resume se geralmente a DataPumps Carregamento de Dados Closer Rui Monteiro P g 49 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro erro imediata a identifica o do processo em causa e a respectiva origem Esta metodologia compreende ainda a identifica o da ordem de execu o dos processos e a defini o de preced ncias entre eles Ilustra o 32 permitindo assim minimizar o impacto de eventuais anomalias nas fontes de dados e a configura o de processamento paralelo ou partilhado permitindo um melhor aproveitamento de janelas de execu o e uma mais eficaz utiliza o dos recursos dispon veis A separa o de processos e fluxos introduz ainda a possibilidade de configurar diferentes cen rios de carregamento di rios final de m s feriados etc ou o reencaminhamento do processo no caso de surgir uma excep o sendo ainda poss vel enriquecer o processo por exemplo com camadas adicionais de valida o de dados Esta arquitectura apresenta uma fiabilidade comprovada e que permite adicionar funcionalidades e
152. t Data Marts Especificando a partir da estrutura relacional Accipiens foi desenvolvida uma base de dados id ntica a Staging Area restrita apenas aos dados que servir o de fonte plataforma de an lise Esta n o mais do que um excerto do Accipiens carregada diariamente com a informa o actualizada de fecho de dia sem qualquer tipo de transforma o de dados Esta estrutura n o armazena quaisquer dados hist ricos ficando essa fun o entregue ao Data Warehouse que ser alimentado por esta estrutura Nesse sentido a Staging Area apagada antes de efectuar o carregamento de dados di rio garantindo a integridade da informa o di ria eliminado a prov vel exist ncia de dados desactualizados O desenvolvimento da base de dados do Data Warehouse inclui um conjunto tabelas associadas s dimens es descritas acima e quatro tabelas de factos respons veis pelo registo da posi o di ria de cada opera o m tricas tendo em conta os grupos de an lise Garantias Opera es Bens e Entidades Sendo alimentada directamente pela Staging Area o objectivo primordial desta estrutura fornecer os dados necess rios aos modelos dimensionais No entanto esta poder ser utilizada para efectuar an lises menos recorrentes e com uma periodicidade menos regular normalmente em casos onde as dimens es definidas nos modelos espec ficos n o abranjam as necessidades de an lise Da mesma forma poder o igualmente ser extra das li
153. t o importantes para o sucesso do projecto Ser igualmente nesta fase inicial do relat rio que ser o descritas algumas caracter sticas da gest o do projecto como as metodologias adoptadas e o respectivo planeamento do projecto 2 z Online Analytical Processing 3 gt Online Transaction Processing Rui Monteiro P g 4 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro A contextualiza o do CF com as necessidades de desenvolvimento do projecto apresentadas anteriormente s o abordadas no segundo capitulo assim como as especificidades t cnicas j contextualizadas com a realidade da institui o cliente Os tr s cap tulos seguintes com conte dos ainda mais espec ficos pretendem descrever respectivamente as tr s fases de desenvolvimento do projecto An lise desenvolvimento e implementa o com o detalhe suficiente para a devida compreens o da complexidade dos processos de negocio associados ao CP O sexto e ltimo cap tulo aborda conclusivamente os passos efectuados durante a execu o do projecto evidenciando os aspectos mais relevantes dos desenvolvimentos descritos neste relat rio nomeadamente o cumprimento de objectivos principais limita es e reflex o cr tica 1 4 Apresenta o do projecto lA 4 A A empresa que contratou este projecto cliente da Closer e solicitou anonimato no mbito deste trabalho espec fico pelo que ser denominada dur
154. t o previstos foram actualizados deixando de contemplar alguns dos n veis de menor granularidade de algumas dimens es facilitando a performance de carregamento e objectivando este sistema espec fico para an lise de dados agregados A respectiva desagrega o ficaria a cargo da plataforma Ad Hoc Rui Monteiro P g 103 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro Dada a import ncia do reporte dos valores de Produ o Mensal e tendo em conta algumas limita es ao n vel visual do SSRS desenvolveu se a plataforma MIRA descrita em anexo de forma a colmatar esta necessidade O restante processo apresentou se moroso pela complexidade dos dados a validar mas decorreu de forma regular Rui Monteiro P g 104 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro A 6 Conclus es Tendo em conta que este projecto foi o meu primeiro trabalho desenvolvido nesta rea e dada a abrang ncia do projecto considero que a participa o neste processo revelou se uma mais valia quer para o meu enriquecimento profissional quer pessoal em v rios aspectos e Conhecimento do neg cio o conhecimento do mercado financeiro e respectiva din mica de neg cio fomentou largamente os meus conhecimentos profissionais permitindo desenvolver actualmente outros projectos de consultoria assentes especificamente na an lise de neg cio com uma abrang ncia muito lata elevada objectividade e fundamenta o
155. talDivida Spread CapitalVencido CapitalVincendo JuroCorrido JuroVencido ComissionsValue ExpensesValue ProvisionCapital ProvisionRate Plafond Dayld OperTypeld StateldLevelo3 SpreadClassld CredOperGuarantTypeCid AutUserStateNid StateDate Descr GuarantNumber Islssued IssuedDate BeginDate EndDate GuarantAmount AmountDate AssetType RelatedAssetDid CredOperGuarant Did CredOperGuarantRegTypeCid TaxStampAmount ProductGeneratedEid CurrencyCid FK1 Channelld FK2 GuarantTypeld IsReal Abrev Descr AutomatonTid HasRelatedGuarant HasRegType IsBillExchange BilExchangeTypeTid IsAssetRelated CalcStatement CLFDW DIM State GroupStateld GroupStateAbrev GroupStateDescr SubgroupStateld SubgroupStateAbrev SubgroupStateDescr StateAbrev StateDescr CLFDW Spread CLFDW DIM ArrearsClass PK ArrearsClassld Ilustra o 68 Diagrama da base de dados do Data Mart de Marketing Rui Monteiro P g 88 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro Data Mart Planeamento O modelo dimensional para a rea Planeamento composto pelas dimens es de an lise e Interven o e Produto e Sector e Tipo de Opera o e Origem e Tempo e CAE e Entidade e Classe de Spread Ter tamb m como estrutura de factos as Opera es Produto Estado Default actor Estado N o de a Opera o Opera es s Tipo de x Garantia Tempo Enti
156. tido pela Comiss o Executiva e permitir visualizar de uma forma agregada os valores de produ o das propostas na fase de Aprova o relativos ao ano de 2008 As cores departamentais s o rea Funcional Administra o Comiss o Executiva Marketing e Imagem 22 Pia i rje Os relat rios que incluam uma an lise generalizada devem possuir a designa o Geral Rui Monteiro P g 93 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro Comercial Planeamento e Controlo 4 6 3 Enquadramento das vari veis de neg cio com a metodologia de Reporte A metodologia de an lise de neg cio assenta nas 5 diferentes fases que comp em o ciclo de vida de um produto Ilustra o 72 e Avalia o AV e Portf lio PF e Incumprimento DF e P s Contrato PC Inicio Pag Contrato Cobran a Fim Ilustra o 72 Ciclo de vida de um Contrato poss vel especificar mais detalhadamente o ciclo de vida de um contrato Rui Monteiro P g 94 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro An lise de Risco Avalia o a ir o Aprovado Contra Proposta Emiss o Contrato Pagamento Contrato Portf lio P s Contrato Incumprimento Final Contrato Contencioso Ilustra o 73 Estrutura do Ciclo de vida de um Contrato Existem quatro perspectivas b sicas que se consideram imprescin
157. tualmente uma consultora reconhecida em diversos mercados como a Banca Seguros e Telecomunica es Disp e actualmente de cerca de 60 consultores como uma forte experi ncia compet ncia e conhecimento do mercado O lema desafiar a complexidade caracteriza a Closer na sua plenitude numa pol tica de constante inova o e desenvolvimento de solu es capazes de responder aos desafios que permitem uma posi o competitiva dos seus clientes num mercado cada vez mais exigente e evolu do Esta empresa tem desenvolvido solu es de Informa o de Gest o DW Risco Rentabilidade RAROC Risk Adjusted Return on Capital Objectivos Avalia o de Desempenho Marketing solu es operacionais medida customiza es e integra es de ferramentas solu es de Segmenta o e Workflow concess o e recupera o de Cr dito Fazem parte integrante da equipa da Closer colaboradores com os mais variados n veis de forma o Matem tica F sica Gest o Inform tica entre outros O crescimento sustentado da Closer tem vindo a proporcionar novos desafios e a criar condi es de investiga o e desenvolvimento que at ent o eram dif ceis de sustentar No seu horizonte de curto prazo inten o da empresa continuar a melhorar o desenvolvimento de novas t cnicas e conhecimentos adaptadas s crescentes necessidades dos seus clientes As parcerias com grandes organiza es de software fazem parte integrante do seu portf li
158. tura n o est preparada para disponibilizar modelos de an lise dos dados eficazes e pr ticas de modo a satisfazer as necessidades de uma organiza o com a complexidade e dimens o do CF Assumindo o risco de desenvolvimento de uma plataforma de an lise em simult neo com a fase final de implementa o do sistema operacional supracitado o CF abriu a oportunidade de desenvolvimento de uma estrutura de an lise de informa o de forma a apoiar a institui o no desenvolvimento de estrat gias de integra o concorrencial num mercado financeiro cada vez mais agressivo e inconstante Foi nesta segunda fase que a Closer surgiu como o parceiro preferido apresentando uma solu o econ mica coesa e eficiente assente igualmente em ferramentas tecnol gicas Microsoft nomeadamente o SQL Server Business Intelligence Development Studio Com vantagens significativas como a utiliza o da mesma tecnologia para o desenvolvimento de todas as estruturas de dados e da respectiva an lise a Closer prop s se apoiar o CF no desenvolvimento e implementa o de uma plataforma de an lise de dados vers til organizada e bastante flex vel na gest o do suporte de an lise de dados O presente projecto visa assim descrever o desenvolvimento do sistema acima referido evidenciando os constrangimentos e as vantagens da constru o de uma plataforma t o complexa como a da estrutura organizacional que a acompanha Rui Monteiro P g 17 B
159. udan a O envolvimento dos utilizadores foi um dos factores cr ticos de sucesso contrariando situa es t picas de fracasso no ciclo de vida do projecto como exemplo o processo descrito de seguida e anunciado um projecto e Um grupo designado para o avaliar e implementar e O projecto iniciado e Numa fase j avan ada do projecto algu m menciona o envolvimento e forma o dos utilizadores e No pior dos casos n o raro infelizmente o projecto conclu do e o sistema da resultante imposto aos utilizadores e Com frequ ncia n o tido em conta o feedback do utilizador na fase de desenho e desenvolvimento da solu o e a forma o quando existente surge quando j se est perante um facto consumado No caso do projecto MIRO este envolvimento garantiu uma boa gest o de expectativas sobre o qu como e quando devia ser implementado Da mesma forma o controlo do crescimento dos requisitos solicitados no decurso do projecto mesmo ap s o fecho do mbito foi gerido maneira a manter os utilizadores dentro do c rculo de decis o A Closer considera que os utilizadores t m que ser um aliado do projecto e nele terem uma participa o activa O envolvimento activo dos utilizadores n o nem pode ser sin nimo de ced ncia sistem tica e deriva do mbito Tal consegue se com a concerta o entre os stakeholders do projecto e um entendimento claro do mbito do projecto Este compreende um tempo de
160. uladas Desenho de Processos de ETL Desenho processos de Extrac o E Desenho de processos de Transforma o T Desenho de processos de Carregamento L Elabora o de Caderno de An lise Entrega do Caderno de An lise Aprova o do Caderno de An lise Implementa o Infra estrutura T cnica Prepara o de Ambiente T cnico Constru o do Modelo Modelo F sico Constru o das tabelas de dimens es Constru o das tabelas de factos Constru o das tabelas auxiliares Constru o de ndices Constru o de estruturas multidimensionais Modelo de ETL Constru o Constru o de processos de carregamento de dimens es Constru o de processos de carregamento E FD SA1 Constru o de processos de carregamento T SA1 SA2 Constru o de processos de carregamento L SA2 DW Sequencia o de processos Outputs de Informa o Relat rios rea comercial 10 relat rios rea Planeamento amp Risco 10 relat rios rea Marketing 10 relat rios rea Financeira 10 relat rios Testes Unit rios Testes Unit rios Correc o dos teste Unit rios Testes Prepara o para Testes Constru o do Plano de Testes Aprova o Plano de Testes Prepara o do ambiente para Testes Rui Monteiro A O dias O dias 2 dias 1 dia 2 hrs 2 hrs 2 hrs 2 hrs 1 dia 4 hrs 2 hrs 2 hrs 3 dias O dias O dias 29 dias 1 dia 1 dia 28 dias 1 dia 0 25 0 25 0 25 0 25 4hrs 9 dias 9 dias 8 hrs 2
161. um contrato de leasing composto por 4 fases distintas Ilustra o 11 e cada uma possui determinados estados e procedimentos espec ficos A primeira fase do ciclo de vida an lise aprova o do produto Leasing desenvolvida via canal banc rio Caixa Geral de Dep sitos fornecedor ou segurador Existem alguns estados caracter sticos desta fase e APR Estado em que a proposta espera a recolha de todos os documentos necess rios contratualiza o incluindo o contrato emitido previamente pela CF e APC Estado p s APR que se traduz no per odo entre a entrega completa dos documentos e o pagamento do valor do bem ao fornecedor processo autom tico Depois destas duas fases o processo entra no sistema de gest o e gerido de forma autom tica at que surja um eventual incumprimento Tabela 2 Tabela de Sectores de Incumprimento Conceito desenvolvido no Anexo G Ciclo de Vida de um Contrato Rui Monteiro P g 24 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro DPV Leasing Auto CF Factoring e Account Manager 90 lt Inc lt 120 120 lt Inc lt 180 Inc gt 180 Jur dico SJC Recupera o CF ou GRUPO SRC Jur dico SJC DRC GRUPO DRC CF Jur dico SJC Recupera o CF ou GRUPO SRC Jur dico SJC Recupera o GRUPO O CF desempenha primordialmente um papel de f brica ficando respons vel pela celebra o do contrato es z
162. usiness Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro 2 2 Enquadramento T cnico Como representado na Ilustra o 8 o sistema implementado iniciado mediante um processo de carregamento de dados di rio designado por ETL extrac o Extraction transforma o Transformation e carregamento de dados Loading Este respons vel pela extrac o e tratamento da informa o proveniente das bases de dados dos sistemas operacionais num mbito restrito informa o essencial para o tipo de an lises que se pretendem vir a implementar Na fase seguinte o resultado destas transforma es carregado em estruturas de bases de dados espec ficas designadas por Data Warehouses sobre este tipo de reposit rio de dados que os modelos departamentais espec ficos Data Marts ir o assentar Universo Microsoft Staging Area E E gt Accipiens ETL X Relat rios T d Dons Data Warehouse T Data Marts Ilustra o 8 Representa o esquem tica da estrutura de BI implementada Esta extrac o de dados efectuada com uma dada periodicidade de acordo com a granularidade temporal com se pretende analisar os dados A periodicidade t pica e a que se adapta s necessidades especificas do CF di ria embora dependendo do contexto possam ser necess rias granularidades diferentes se tivermos em considera o por exemplo um Data Warehouse de mercados financeiros poder t
163. vedor Rui Monteiro P g 34 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro e A empresa de Factoring ou factor poder ent o efectuar o adiantamento dos valores que a empresa aderente tem a receber sendo que os juros sobre o capital financiado s o calculados e 14 vencidos mensalmente e A empresa devedora efectua o pagamento do montante devido na altura acordada sociedade de Factoring e n o empresa fornecedora e Seo contrato de Factoring for com Recurso os valores recebidos ser o abatidos no montante adiantado e calculadas as respectivas comiss es de gest o Qualquer contrato de Factoring pode estar sujeito a Participa o da Grupo Estas situa es sucedem a imposi es legais que impossibilitam o CF de contratar acima de determinados limites e consiste essencialmente em filtrar a opera o atrav s da Grupo Este filtro feito somente ao n vel financeiro em que todo o cash flow passa obrigatoriamente pela Grupo definido inicialmente um Pr mio de Desconto que se reflecte na propor o de cr ditos tomados ao Aderente Rui Monteiro P g 35 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro Cliente Aderente Factor CGD Aprova o N Emiss o do Contrato e Activa o do Contrato Proposta de Ced ncia Era Limite do Plafond N Adiantamento 8 Adiantamento C lculo de Juros Cobran a E P s a Cobrado Receb
164. ypeFactoring permite diferenciar o Factoring Dom stico de Importa o e de Exporta o O modelo de dados referente hierarquia Produto est representado na Ilustra o 62 Rui Monteiro P g 81 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro Ilustra o 62 Estruturas de dados do Accipiens representantes da hierarquia de Produto A dimens o Produto cont m uma hierarquia com tr s n veis para al m do n vel pai Tipo de Produto Subtipo de Produto e Categoria De modo a obter a hierarquia especificada necess rio mapeamento das estruturas apresentadas na figura anterior Ilustra o 62 nos n veis hier rquicos do Produto Hierarquia Sector Tal como a Hierarquia Canal a Hierarquia Sector est representada no sistema Accipiens pela estrutura StructNode Como vis vel na Ilustra o 63 a tabela StructNode tem uma rela o de parentesco com ela pr pria o que implicar novamente que o n mero de n veis da hierarquia seja indeterminado e que os ltimos n s folha poder o situar se em n veis diferentes rvore n o balanceada Peq Parent StructNodeTid Abrev Descr StructName Ilustra o 63 Estruturas de dados do Accipiens representantes da hierarquia Sector structnodecontextCid A dimens o Sector cont m actualmente uma hierarquia de apenas um n vel e representa o departamento que gere a opera o em determinado per odo de tempo Como n
165. ypeld IsReal Abrev Descr AutomatonTid HasRelatedGuarant HasRegType IsBillExchange BilExchangeTypeTid IsAssetRelated CalcStatement CLFDW DIM ArrearsClass PK ArrearsClassld Ilustra o 66 Diagrama da base de dados do Data Mart Comercial 19 E E A Nas ilustra es de especifica o dos Data Marts as tabelas a amarelo representam as dimens es e a azul as tabelas de factos As tabelas incolores n o fazem parte do modelo em causa Rui Monteiro P g 86 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro Data Mart Marketing O modelo dimensional para a rea Marketing composto pelas dimens es de an lise e Interven o e Produto e Sector e Tipo de Opera o e Origem e Tempo o CAE e Entidade e Classe de Spread Da mesma forma ter como estrutura de factos a tabela de Opera es Produto Interven Seati Classe de Tipo de Spread mm AA Opera o Opera es Dad Entidade Origem CAE Tempo Ilustra o 67 Representa o simples do Data Mart de Marketing A estrutura de dados de especifica o do Data Mart para a rea de Marketing apresentada na figura seguinte Rui Monteiro P g 87 Business Intelligence Aplica o Pr tica no Mercado Financeiro CLFDW DIM AssetType AssetCategoryld GroupAssetTypeld GroupAssetTypeAbrev GroupAssetTypeDescr AssetTypeld AssetTypeAbrev AssetTypeDescr AssetSubt
166. ypeld AssetSubtypeAbrev AssetSubtypeDescr AssetCategoryAbrev AssetCategoryDescr FK1 OperationAssetld CLFDW FACT OperationAsset E OperationAssetld CLFDW DIM ProductType FK1 Operationld Assetltem DeliverAddressTid CurrencyCid t Amount IsDisposable IsRelocation BeginDate EndDate DeliverDate AssetType RelatedAssetDid Parent_CredOperAssetDid RecoveredAmount DisposableAssetDid AssetState FK1 Channelld LFDW DIM Ti Operationintervid FK1 Operationid CredOperlntervType Intervitem CLFDW FACT Operation CLFDW DIM CAE EntityDid Congener CredOperintervDid FK7 Channelld Amount Operationld CLFDW DIM Entity FK2 Entityld FK3 IntervTypeld FK1 Channelld CLFDW DIM ProductCategory CLFDW DIM Product OperTypeTid CredOperNumber Processld BeginDate EndDate CurrencyCid NumoOfCustomers CLFDW DIM Sector Stateld CLFDW DIM CustomerType CLFDW DIM IntervType SDE tomerTypel ChannelCid I Typel Jintervrypeta Local StructNodeTid SuperintervType Pad rat dl Ro Source Operationld CLFDW FACT OperationGuarant ValidationStatement ad E OperationGuarantid F PaymentModeCid LSe CLFDW DIM EntityType EntityRoleTypeCid ERR and FK1 Operationtd CLFDW DIM GuarantType i x HasPaymentMode EntityDid E GuarantTypeld BusinessPurposeTypeCid EntryDate EntryMoment ComissionPercentage SequenceNumber EntityName Sectorld ArrearsClassld Producao Capi

Business Intelligence Aplicação Prática no Sector Financeiro

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