Business Intelligence é um conceito mais amplo, que engloba diversas iniciativas dentro da organização, subsidiando o processo de tomada de decisão em busca de vantagens competitivas. Trata-se da inteligência aplicada aos negócios. Este conceito é aplicado em projetos que englobam Metodologia, Técnica e Ferramentas, utilizando variadas fontes de informação, para se definir estratégias de competitividade nos negócios da empresa. Data Warehouse no sentido literal é um banco de dados destinado a sistemas de apoio a decisão, cujas estruturas permitem a exploração por ferramentas analíticas, onde sua construção é um processo composto de diversas fases (DWM – Data Warehouse Method). Trata-se de um banco de dados relacional desenhado para conter dados históricos, derivados de diversas fontes, como por exemplo, uma planilha Excel. Em adição a ser um banco de dados relacional, o ambiente Data Warehouse consiste em uma solução ETT – Extração, Transporte e Transformação de processos operacionais, de ferramenta de análise do usuário, e outras aplicações que gerenciam processos de extração e distribuição de dados gerenciais. Quando nos referimos a um Data Warehouse DEPARTAMENTAL chamamos de DATA MART que possui filosofia e mecanismos idênticos ao Data Warehouse, apenas com uma visão mais focada. Data Warehouse e sistemas OLTP (Processamento de Transações On-Line) são extremamente diferentes. A seguir relacionamos algumas das mais importantes diferenças: 1. Data Warehouses são desenhados para atender consultas “ad hoc” (consultas aleatórias). É otimizado para executar uma grande variedade de operações de consultas. OLTP somente suporta operações pré-definidas. A aplicação deve ser desenhada para suportar somente estas operações. 2. Os dados em Data Warehouse são atualizados regularmente baseado em processo ETT, periodicamente, conforme necessidade dos usuários. O usuário final de um Data Warehouse não atualiza diretamente os dados. OLTP é sempre up-to-date, e reflete o estado atual de cada transação de negócio. 3. Data Warehouse normalmente são desnormalizados ou parcialmente desnormalizados, como por exemplo, o Esquema Estrela, para otimizar as consultas. OLTP normalmente são completamente normalizados para otimizar atualizações, inserções e exclusões, e garantir consistência de dados. 4. Consultas em Data Warehouse têm de buscar milhões de linhas, como por exemplo: achar o total de vendas de todos os clientes no mês anterior. Operações em OLTP acessam poucas linhas, como por exemplo: recuperar o pedido atual de um cliente específico. Assim, os Projetos de BI têm o objetivo de disponibilizar um ambiente gerencial, que será utilizado de forma estratégica para suprir as informações necessárias aos gestores da empresa. Não trata-se do desenvolvimento de um sistema específico Trata-se de uma modularização de Base de Dados, carregada a partir dos sistemas operacionais desenvolvidos pela empresa (OLTP), onde serão criadas consultas e relatórios pelos próprios usuários. Com isso, os usuários terão flexibilidade nas consultas/relatórios e a área de TI terá mais tempo para planejamento e análise de suas atividades. A APPLY SOLUTIONS possui recursos e experiências acumuladas em soluções de negócios, o que auxiliará no gerenciamento, redução de riscos e geração de produtos finais para corporações.