Fruto das mudanças económicas, regulatórias e tecnológicas, o setor Bancário está atravessar uma profunda transformação, o que o obriga a reformular as suas formas de operação. Para tal, é essencial que procurem soluções que lhes possibilitem melhorar o modo como gerem o risco, enriqueçam a sua relação com o Cliente e que melhorem a sua eficiência operacional. Um claro exemplo desta situação, é o Banco de Portugal. Com o início da crise que assolou Portugal e com a intervenção, posteriormente, realizada pela Troika, o Banco de Portugal foi obrigado a solicitar às entidades bancárias a disponibilização de um conjunto de informação, de forma sistemática e com uma periodicidade regular.
Esta exigência levou a que os Bancos tivessem de preparar os seus sistemas para conseguirem dar resposta a estes pedidos. De forma a garantir a solidez da informação reportada e a perspetiva histórica, a informação deveria ficar residente num Data Warehouse, que permitisse não só realizar o report, mas também possibilitar a extração de estatísticas temporais de toda a informação.
No entanto, nem tudo é tão linear assim. De facto, quando nos propomos a incluir informação dos bancos num Data Warehouse surgem alguns desafios, que podemos enumerar como, volumetria de dados, a existência de uma diversidade de fontes de informação e de áreas de negócio que pretendem consultar a informação nele residente.
Desta forma, um dos grandes desafios colocados passa pela normalização de dados, uma vez que o facto de existirem diversas áreas de negócios dentro de uma organização, leva a que existam diferentes conceitos para o mesmo indicador. Exemplo disso, é a seguinte situação: para a área de negócio, por questões de simplificação de reporting, o conceito de “crédito vencido” poderá incluir a componente de “juros vencidos”. No entanto, para a área financeira este mesmo indicador apenas engloba a parte de crédito vencido, desenvolvendo indicadores distintos, nomeadamente de juros vencidos e um de crédito e juros vencidos.
Assim, é essencial que sejam uniformizados todos os conceitos e, para tal, deverá ser criado um comité transversal a toda a organização que defina e atualize todos os conceitos existentes e que, ao mesmo tempo, garanta que são utilizados pelos sistemas de reporting da organização. De modo a tornar mais fácil esta uniformização, sugerimos que toda a informação seja contemplada num dicionário de conceitos, que terá como base uma ferramenta MDM (Master Data Managment) e que irá garantir a consistência da informação na organização, independentemente da fonte de dados que é utilizada e da entidade para a qual é prestada a informação.
Outro desafio colocado, é a volumetria da informação a integrar, em que são utilizados sistemas de business intelligence, de forma a se adoptar as melhores práticas e a optimizar os processos, possibilitando a manipulação de grandes quantidades de dados nas janelas de tempo de processamento, que geralmente não são muito extensas.
Por último, é importante que sejam criados um conjunto de relatórios tipificados e de ágil adaptação e compreensão. A estratégia, neste caso, passa pela criação de um conjunto de templates que serão, posteriormente, utilizados, garantindo a uniformização de critérios e de layouts em todos os relatórios que a organização disponibiliza.
Assim, a BI4ALL desenvolveu uma solução, que assume um papel determinante no processo de tomada de decisão dos gestores de topo, disponibilizando relatórios de dados customer-centric relevantes para permitir o aumento da adaptabilidade à constante mudança. Esta solução foi desenvolvida, com base em dashboards de interface, para gerir o grande volume de dados produzidos diáriamente de forma eficiente e, ao mesmo tempo, para possibilitar a visualização de dados. Assim, esta solução conduzirá todo o processo analítico e permitirá a gestão do processo de tomada de decisão, aumentando a performance do negócio. A BI4ALL ajuda-o a implementar a melhor solução para o seu negócio, porque cada solução é adaptada às necessidades de cada Cliente e de cada negócio.
