Tese de Doutoramento em InformáticaTo compete in today's society, enterprise managers need to be able to deal with the arising
challenges of the competitive market. The increasing competition and the amount of electronic
information imply new challenges related to decision-making processes. Collecting relevant
information and using Business Intelligence tools are determining factors in decision-making
processes and in gaining competitive advantage.
However, gathering and storing relevant information may not be enough. The possibility of
simulating business hypothetical scenarios could be the advantage that companies need. What-If
analysis can help to achieve this competitive advantage.
What-If analysis allows to create simulation models to explore the behavior of a system, by
analyzing the effects of changing values of parameters, which cannot otherwise be discovered by a
manual analysis of historical data, and so, allowing the analysis of the consequences of those
changes.
A successful What-If analysis process depends mainly on the user experience, his/her knowledge
about the business information and the What-If analysis process itself. Otherwise, it can turn into a
long and difficult process, especially in the choice of input parameters for the analysis.
In this doctoral thesis, a hybridization methodology is proposed that integrates OLAP preferences
in the conventional process of What-If analysis. This integration aims to discover the best
recommendations for the choice of input parameters for the analysis scenarios using OLAP
preferences, helping the user to overcome the difficulties that normally arise in conventional What-
If analysis process. The developed methodology helps to discover more specific, oriented and
detailed information that could not be discovered using the conventional What-If analysis process.Para competir na sociedade atual é necessário que os responsáveis de negócio consigam lidar com
os desafios que o mercado lhes coloca no seu quotidiano. A elevada competição e o aumento na
quantidade de informação eletrónica envolvida nestes processos implicam novos desafios
relacionados com aquilo que designamos por processos de tomada de decisão. A recolha de
informação relevante e o uso de ferramentas de Business Intelligence são dois fatores
determinantes nos processos de tomada de decisão, e consequentemente na aquisição de
vantagem competitiva das empresas. Apesar disto, recolher e armazenar informação relevante
pode não ser suficiente. O processo de simular cenários hipotéticos de um negócio pode ser a
vantagem que as empresas necessitam para sobreviver no mercado. As técnicas de análise What-
If podem ajudar nesta vertente. O processo de análise What-If permite aos utilizadores criarem
modelos de simulação para explorarem o comportamento de um dado sistema, analisando os
efeitos causados pela alteração de um dado conjunto de variáveis que, usualmente, não podem ser
descobertas através de um processo manual de análise de um qualquer conjunto de dados
históricos, permitindo, assim, analisar as consequências dessas mesmas alterações. O sucesso de
um processo de análise What-If depende crucialmente da experiência do utilizador, do seu
conhecimento relativo à informação disponível e, obviamente do próprio processo What-If. Na
ausência destes, podemos ter que encarar um processo de análise longo e difícil, especialmente na
escolha dos parâmetros de entrada da análise. Nesta tese de doutoramento, é proposta uma
metodologia híbrida, que integra preferências OLAP no processo convencional de análise What-If.
Esta integração visa descobrir as melhores recomendações para a escolha dos parâmetros de
entrada dos vários cenários de análise que considerem um conjunto de preferências OLAP, com
vista a ajudar o utilizador a ultrapassar algumas das dificuldades que normalmente surgem durante
um processo de análise What-If convencional. A metodologia desenvolvida ajuda a descobrir informações mais específicas, orientadas e detalhadas, que não poderiam ser descobertas usando
o processo de análise What-If convencional