1. ´
Gerenciamento Agil de Projetos de Business Intelligence: Um
e ¸˜
Relato de Experiˆ ncia da Aplicacao de Pr´ ticas das
a
Metodologias SCRUM, XP e FDD
Mauricio Cesar Santos da Purificacao2 , Vaninha Vieira2 , Andr´ Lu´s M. P. dos Santos1 ,
¸˜ e ı
Fernando Cezar Borges , M´ rio Jorge Pereira , Hugo Alex Conceicao Silva1
1
a 1
¸˜
1
Centro de Processamento de Dados – Universidade Federal da Bahia (UFBA)
40.170.110 – Salvador – BA – Brasil
2
¸˜
Departamento de Ciˆ ncia da Computacao – Universidade Federal da Bahia (UFBA)
e
40.170-110 – Salvador – BA – Brasil
{mauricioc,andremp,fercez,mariojp,hugo.silva}@ufba.br, vaninha@dcc.ufba.br
Abstract. Recent years have been marked by a movement toward the manage-
ment of agile projects. However, the majority of the reports of application of
agile methodologies are case studies from projects of software development. It
can be observed that there is already a movement in the agile community related
to database area. A possible consequence of this is that projects developed in
this area may be benefited by the incorporation of agile practices. This paper
describes the preliminary experience gained by using methods and agile prac-
tices in projects of Business Intelligence, which are characterized by not being
only projects of software development, but also projects of data integration.
Resumo. Os ultimos anos tˆ m sido marcados por um movimento em direcao ao
´ e ¸˜
gerenciamento agil de projetos. Entretanto, a maioria dos relatos de aplicacao
´ ¸˜
de metodologias ageis trata de estudos de caso realizados a partir de projetos
´
de desenvolvimento de software. Observa-se que j´ existe um movimento na
a
comunidade agil relacionado a area de banco de dados. Uma poss´vel con-
´ ` ´ ı
sequˆ ncia disto e que os projetos desenvolvidos nesta area se beneficiem pela
e ´ ´
incorporacao de pr´ ticas ageis. Este artigo relata a experiˆ ncia preliminar
¸˜ a ´ e
adquirida no uso de m´ todos e pr´ ticas ageis em projetos de Business Intelli-
e a ´
gence que se caracterizam por n˜ o serem apenas projetos de desenvolvimento
a
de software, mas tamb´ m, projetos de integracao de dados.
e ¸˜
¸˜
1. Introducao
¸˜
Desde que as solucoes de Business Intelligence (BI) est˜ o dispon´veis (D´ cada de 90),
a ı e
¸˜
observa-se que o interesse dos gestores das organizacoes e chefes dos setores de Tec-
¸˜ ¸˜
nologia da Informacao (TI) pelo desenvolvimento deste tipo de solucao continua em
¸˜
crescimento devido aos benef´cios trazidos pelo seu uso no dia a dia das organizacoes na
ı
¸˜
facilitacao do processo de tomada de decis˜ es gerenciais. Entretanto, o desenvolvimento
o
¸˜ ´
destas solucoes e um processo geralmente complexo devido ao trabalho de modelagem
o ¸˜
de indicadores de neg´ cio e integracao de dados realizado [N´ brega 2010].
o
¸˜ ´ ¸˜
A utilizacao de metodologias ageis tem sido apontada como uma das solucoes para
os problemas enfrentados nos projetos tradicionais de BI. Segundo o relat´ rio da Forrester
o

2. o ´
Research intitulado ”Agile BI Out of the Box”[N´ brega 2010], e necess´ rio criar uma
a
¸˜
nova abordagem para conceber e construir as aplicacoes de BI. O mesmo relat´ rio infere
o
¸˜ ¸˜
na sua argumentacao que o processo tradicional composto pelas fases de recuperacao de
¸˜ ¸˜ ¸˜
informacoes sobre todas as fontes de dados, documentacao de todos os atributos, criacao
¸˜
do Data Warehouse (DW) baseado nos dados coletados e a compilacao de especificacoes ¸˜
¸˜ ´
para as aplicacoes de BI nem sempre e uma abordagem suficiente para enfrentar os de-
safios colocados pelos complexos ambientes de TI dos dias de hoje e pelas necessidades
dos seus usu´ rios.
a
e ¸˜
Na literatura, os estudos de caso e relatos de experiˆ ncia da adocao de m´ todos
e
´ ´
ageis e do gerenciamento agil de projetos relacionam-se majoritariamente com os pro-
a ¸˜
jetos de software e n˜ o com projetos que tratem de integracao de dados, como s˜ o a
caracterizados os projetos de BI. Apesar disso, j´ podem ser observados alguns traba-
a
` ´ ¸˜ ´
lhos ligados a area de BI que relacionem a utilizacao do gerenciamento agil de proje-
tos (Agile Data Warehousing [Hughes 2007], Extreme Scoping [Moss 2008], Agile BI -
¸˜ ´
Pentaho [Pentaho-Corporation 2010] e Aplicacao de Pr´ ticas Ageis em Projetos de BI
a
[de Carvalho 2009]).
Este artigo possui o objetivo de descrever um relato de experiˆ ncia de apro-
e
´
ximadamente um ano no uso do gerenciamento agil em projetos de BI, a par-
¸˜
tir da aplicacao de pr´ ticas das metodologias SCRUM [Schwaber 2004], Feature
a
Driven Development (FDD) [Palmer and Felsing 2002] e Extreme Programming (XP)
[Beck and Andres 2004]. Para tanto, o mesmo est´ organizado da seguinte forma: Na
a
¸˜ ´ a ¸˜ a ´
Secao 2 e descrito o cen´ rio de aplicacao e as pr´ ticas ageis utilizadas nos estudos de
¸˜ ¸˜ ¸˜
caso. Na Secao 3 s˜ o analisadas as licoes aprendidas, as vantagens e as limitacoes do
a
Gerenciamento Agil´ de Projetos de BI e na Secao 4 e apresentada a conclus˜ o e as possi-
¸˜ ´ a
bilidades de trabalhos futuros.
¸˜
2. Cen´ rio de Aplicacao
a
´
2.1. Pr´ ticas Ageis
a
a ´
As pr´ ticas ageis utilizadas nos estudos de caso s˜ o detalhadas na Tabela 1. Al´ m de
a e
¸˜
uma breve descricao das mesmas, pode-se observar em quais projetos as pr´ ticas foram
a
utilizadas e suas respectivas metodologias de origem.
¸˜
2.2. Descricao dos Projetos
O estudo de caso desenvolvido, compreende o per´odo de marco de 2010 a abril de 2011,
ı ¸
´ ¸˜
a partir das pr´ ticas ageis descritas na Secao 2.1 aplicadas em trˆ s projetos diferentes,
a e
descritos abaixo:
1. Projeto Permanecer DW-UFBA: O primeiro cen´ rio de aplicacao foi um pro-
a ¸˜
jeto da Universidade Federal da Bahia (UFBA), denominado Projeto Permanecer
DW-UFBA, entre os meses de marco e julho de 2010. Este projeto foi realizado
¸
¸˜
numa parceria entre o Departamento de Ciˆ ncia da Computacao da UFBA (DCC-
e
UFBA) e o Centro de Processamento de Dados da UFBA (CPD-UFBA). A equipe
executora foi composta por 4 pessoas incluindo a coordenadora do projeto. Neste
¸˜
projeto o time realizou atividades de melhoria e evolucao do Data Mart (DM) de
pessoal do CPD-UFBA;

3. ´ ´
Tabela 1. Praticas Ageis Utilizadas

4. 2. Disciplina T´ picos em Banco de Dados - Semestre 2010-2: O segundo cen´ rio
o a
¸˜
de aplicacao foi realizado atrav´ s dos projetos desenvolvidos na disciplina T´ picos
e o
em Banco de Dados do DCC-UFBA no 2◦ semestre de 2010. Foram desenvolvidos
´
dois projetos: o primeiro para o CPD-UFBA (um DM para a area acadˆ mica) e e
o segundo para a Santa Casa de Miseric´ rdia da Bahia (um perfil de an´ lise de
o a
¸˜
sensibilidade de rec´ m-nascidos a infeccoes) envolvendo um total de 12 alunos da
e
¸˜ ¸˜
graduacao, a professora da disciplina e 6 analistas das instituicoes participantes;
3. Projeto BI - CPD-UFBA: O terceiro e atual cen´ rio de aplicacao tem sido o
a ¸˜
projeto institucional de BI da UFBA que vem sendo realizado pelo CPD-UFBA,
desde fevereiro de 2011 tendo como escopo inicial o DM acadˆ mico da Universi-
e
´
dade. A equipe de trabalho e formada atualmente por 2 analistas terceirizados e 2
bolsistas do CPD-UFBA.
3. Discuss˜ o e An´ lise
a a
¸˜ ´ ¸˜
Nesta secao e feita a discuss˜ o e an´ lise das licoes aprendidas nos projetos realizados e
a a
¸˜ ´
as principais vantagens e limitacoes do gerenciamento agil de projetos de BI.
¸˜
3.1. Licoes Aprendidas
´ ´
1. Independente de quais pr´ ticas ageis sejam empregadas o conceito do que e soft-
a
ware com valor agregado em BI (ou seja, algum incremento de funcionalidade
´
com valor para o cliente) e de extrema importˆ ncia no contexto do gerenciamento
a
´
agil de projetos de BI pois este conceito ir´ determinar diretamente o escopo de
a
¸˜
cada iteracao realizada e que funcionalidades poder˜ o ser entregues a cada ciclo
a
de desenvolvimento;
2. As tarefas relacionadas ao processo de ETL e a an´ lise da qualidade de dados
a
necessitam de m´ tricas diferenciadas para que seu custo seja estimado por causa
e
da imprevisibilidade que as mesmas possuem. Quanto menor for a qualidade e a
e a ¸˜
consistˆ ncia dos dados transacionais maior ser´ o tempo gasto na execucao destas
tarefas;
¸˜ ´
3. Uma boa t´ tica para o controle de escopo durante as iteracoes e a reducao da
a ¸˜
quantidade de dimens˜ es pertencentes a uma determinada m´ trica e a definicao
o e ¸˜
ı e ¸˜
de um conjunto m´nimo de m´ tricas na primeira construcao de um determinado
cubo;
´
4. O gerenciamento de metadados e de fundamental importˆ ncia para o suporte de
a
´ `
um processo agil de BI devido as diversas vers˜ es de esquemas e instˆ ncias criadas
o a
¸˜ ¸˜
durante o processo de construcao da solucao de BI;
´
5. Tratando-se da modelagem incremental do DW, e interessante que a cada etapa
do processo as tabelas fato sejam definidas com a menor granularidade poss´vel ı
para o conjunto de dimens˜ es utilizado. Tal pr´ tica pode diminuir o n´ mero de
o a u
¸˜ ¸˜ ¸˜
refatoracoes, transformacoes e migracoes do modelo do DW;
6. Projetos de BI caracterizados por um n´ mero elevado de atividades de manutencao
u ¸˜
e suporte podem entregar mais valor ao se adotar metodologias focadas em um
fluxo cont´nuo de desenvolvimento, pois o escopo pode ser mudado em uma janela
ı
de tempo bem menor do que o intervalo de tempo que seria consumido em uma
´
metodologia agil baseada em ciclos iterativos.

5. ´
3.2. Pontos Positivos do Gerenciamento Agil de Projetos de BI
¸˜ ¸˜
A reducao do escopo nas interacoes e a conseguinte entrega de produtos em intervalos
frequentes aos clientes permite que os mesmos sejam motivados pelo curto intervalo de
´
tempo entre as entregas de funcionalidades, ao contr´ rio dos projetos em que o escopo e
a
muito grande. Deste modo os dados podem ser validados e testados continuamente em
uma pequena escala, o que incrementa a qualidade dos dados oferecidos aos usu´ rios da
a
¸˜
solucao de BI. Al´ m disso, as ferramentas utilizadas podem ser melhor avaliadas e expe-
e
rimentadas a cada ciclo de desenvolvimento e novas funcionalidades podem ser definidas
e desenvolvidas em um curto intervalo de tempo.
O desenvolvimento iterativo em BI possibilita um aprendizado cont´nuo e o desen-
ı
volvimento colaborativo por parte da equipe de trabalho e pessoas envolvidas no projeto
al´ m do alinhamento das funcionalidades desenvolvidas com as necessidades emergen-
e
¸˜ ´ ¸˜
ciais do neg´ cio da organizacao. Processos ageis s˜ o caracterizados por avaliacoes e
o a
reflex˜ es cont´nuas sobre o trabalho realizado e o que est´ sendo entregue. Esse moni-
o ı a
` ´
toramento exige que o cliente esteja mais pr´ ximo a equipe, o que e indispens´ vel para
o a
o sucesso de projetos de BI. Al´ m disso, as atividades realizadas e as dificuldades en-
e
frentadas s˜ o avaliadas no dia a dia, o que interfere diretamente na qualidade do trabalho
a
realizado e nos resultados alcancados.
¸
´
Observa-se que de um modo geral o gerenciamento agil de projetos de BI possui
´
pontos positivos semelhantes aos j´ abordados na literatura para o gerenciamento agil de
a
projetos de software, com o destaque de que tais pontos tornam-se muitas vezes cruciais
para a garantia do sucesso do projeto de BI, como as entregas frequentes, as constantes
¸˜ ¸˜
validacoes dos dados, a participacao dos clientes, o aprendizado cont´nuo etc.
ı
¸˜ ´
3.3. Limitacoes do Gerenciamento Agil de Projetos de BI
´ ¸˜
O desenvolvimento agil de solucoes de BI promove um crescimento evolutivo do DW a
¸˜ ¸˜ ¸˜
partir das refatoracoes, transformacoes e migracoes executadas no esquema do DW que
a ı ¸˜
ir˜ o conduzir a um processo cont´nuo de alteracoes nos processos de ETL, nos metada-
`
dos e nas instˆ ncias dos dados armazenados. Por isso, as tarefas relacionadas a etapa
a
¸˜ ¸˜
de integracao de dados (tarefas de back-end) s˜ o as mais afetadas pela incorporacao de
a
a ´
pr´ ticas e metodologias ageis entre todas as etapas e fases que comp˜ em o processo de
o
¸˜ ¸˜
construcao de uma solucao de BI.
´
Uma das quest˜ es que deve ser discutida pela equipe de desenvolvimento e como
o
¸˜
a gerˆ ncia da evolucao do DW ser´ realizada. V´ rias vers˜ es do esquema do DW ser˜ o
e a a o a
constru´das durante o processo e estas poder˜ o ou n˜ o ser armazenadas para que se man-
ı a a
o ¸˜
tenha um registro hist´ rico tanto das alteracoes dos esquemas como das instˆ ncias dos
a
dados nos diferentes esquemas. Esse backup deve ser apoiado por alguma ferramenta
automatizada de versionamento de DW e pelas ferramentas de metadados. Al´ m disso,
e
¸˜
o processo de migracao dos dados de um esquema a outro deve ser apoiado por meca-
nismos de testes automatizados a fim de se garantir a qualidade dos dados, a semˆ ntica
a
informacional e a semˆ ntica comportamental.
a
Trˆ s pontos tornam-se cr´ticos neste cen´ rio: a quantidade de dados armazenada
e ı a
e ¸˜
no DW, a frequˆ ncia de releases a serem colocadas no ambiente de producao e o n´vel das
ı
¸˜ ¸˜ ¸˜
refatoracoes, transformacoes e migracoes realizadas. Quanto maior forem estes fatores,
a ¸˜
mais custosa ser´ a migracao dos dados de acordo com as diferentes vers˜ es dos esquemas
o

6. ¸˜
existentes, a manutencao das diversas rotinas de ETL e das vers˜ es dos esquemas al´ m do
o e
espaco em disco utilizado para guardar todas as vers˜ es das instˆ ncias, caso esse hist´ rico
¸ o a o
¸˜
seja necess´ rio. Estas limitacoes devem ser observadas criteriosamente pela equipe de
a
´
desenvolvimento para que o gerenciamento agil do projeto n˜ o se torne invi´ vel. Deste
a a
¸˜
modo, a arquitetura da solucao, o processo de modelagem dimensional, a definicao de ¸˜
¸˜ ¸˜ ¸˜
pronto e o ritmo de alteracoes do ambiente de producao merecem uma atencao especial
da equipe de desenvolvimento para a garantia de sucesso do projeto.
4. Conclus˜ o e Trabalhos Futuros
a
¸˜
O presente artigo apresenta um relato de experiˆ ncia preliminar na adocao do gerenci-
e
´ ¸˜ ´
amento agil em projetos de BI a partir da adocao de pr´ ticas das metodologias ageis
a
SCRUM, XP e FDD. Atrav´ s deste relato pode-se observar a potencialidade existente no
e
´
alinhamento do gerenciamento agil de projetos com os projetos de desenvolvimento de
¸˜ ¸˜
solucoes de BI al´ m das limitacoes existentes com esta abordagem.
e
¸˜ ´
Al´ m disso, as limitacoes observadas constituem-se como areas de estudo no
e
´
gerenciamento agil de projetos de BI, como por exemplo, o gerenciamento de vers˜ es o
¸˜
em DW, a gerˆ ncia de metadados e as refatoracoes do DW. Assim como, o impacto de
e
´ ´
uso de outras pr´ ticas ageis pode ser observado no uso do gerenciamento agil de projetos
a
de BI, a partir de outros projetos, com equipes de diferentes tamanhos e tempos de projeto
diversificados.
Referˆ ncias
e
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