Como um data warehouse pode melhorar a tomada de decisão nas empresas?

A principal proposta do data warehouse é colocar nas mãos dos analistas de negócios dados estratégicos para as tomadas de decisões baseadas em fatos reais e não por intuição. A produtividade oferecida pelo data warehouse é traduzida em ganho de tempo e dinheiro. Na construção de um banco de dados para suporte a um data warehouse são filtrados e normalizados os dados de vários bancos de dados dos sistemas estruturados, formando uma base de dados com todos os dados relevantes da empresa ou de uma área específica. Com o cruzamento desses dados extraem-se informações que os sistemas de informações estruturados não conseguem identificar. O banco Itaú enviava cerca de 1 milhão de malas diretas para seus correntistas e obtinha apenas 2% de retorno, após a implantação do data warehouse o retorno passou para 30% e a conta do correio diminuiu para um quinto.

Em muitas empresas quando um executivo faz uma pergunta sobre o perfil dos seus negócios fora de um padrão definido pelos analistas de sistemas o tempo e o esforço para respondê-la é muito grande. Várias bases de dados devem ser consultadas, programas de pesquisas são construídos, download de arquivos para microcomputadores para manipulação dos dados e gerar relatórios gráficos. Se uma decisão deve ser tomada acompanhando a velocidade do mercado, o executivo acaba tomando a decisão por intuição não podendo esperar o resultado da área de sistemas. Quando o assunto é simulação de cenários de negócios o processo é ainda mais traumático. Os sistemas estruturados atuais não são suficientemente flexíveis para traçar cenários complexos usando cruzamento de vários componentes. Os bancos de dados tradicionais possuem visão bidimensional, por exemplo, enxergam uma tabela de produto por região. As ferramentas de data warehouse possuem a visão de uma tabela multidimensional, por exemplo, geram uma tabela de produto x região x período de tempo.

Os data warehouses já colecionam muitas estórias de sucesso. A clássica foi o resultado obtido pela rede americana de supermercados Wal-Mart quanto o seu data warehouse identificou uma relação entre o consumo de fraldas descartáveis e o consumo de cerveja. Analisando a informação do data warehouse verificou-se que quando os maridos iam ao supermercado a noite para comprar fraldas aproveitavam e compravam algumas cervejas. Constatado o fato, elaborou-se uma estratégia de vendas onde as fraldas ficam próximas as cervejas, induzindo os maridos a comprarem as cervejas. O resultado foi o aumento de vendas das cervejas. Outro exemplo é o caso da empresa de telecomunicações americana Sprint que com o seu data warehouse consegue identificar com 60 dias de antecedência os usuários que trocaram seus serviços por outra operadora. Através de um marketing agressivo ela conseguiu evitar a deserção de 120.000 clientes e uma perda de 35 milhões de dólares em faturamento.

A introdução de um data warehouse em uma empresa exige uma mudança de comportamento dos executivos e sua relação entre os computadores e as informações. Os data warehouse mantém um quadro único e coerente das informações ao longo da empresa, uma única versão da verdade, trazendo produtividade e ganho de dinheiro.