O BI em uma operadora de saúde na Grande Florianópolis

Abstract

Com o objetivo de propor ações para melhorar o BI da Unimed Grande Florianópolis, o trabalho investigou o histórico de implementação da ferramenta, a satisfação dos colaboradores e as possibilidades de otimização. Utilizou-se uma metodologia mista com entrevistas e questionários, abrangendo tanto os analistas responsáveis pela implementação quanto os usuários do sistema. A análise revelou que, embora a OAC ofereça robustez e integração com tecnologias avançadas, como inteligência artificial e machine learning, desafios como a ausência de uma camada semântica estruturada e a interface visual foram destacados como pontos a melhorar. Dentre as recomendações, sugerem-se a criação de uma camada semântica para melhorar o desempenho, aprimoramentos na visualização de dados e a disponibilização de treinamentos periódicos para capacitar melhor a equipe.

Aiming to propose actions to improve the BI system at Unimed Grande Florianópolis, this study investigated the tool’s implementation history, employee satisfaction, and optimization opportunities. A mixed-methods approach was employed, with interviews and questionnaires covering both analysts responsible for the implementation and system users. The analysis revealed that, although OAC offers robustness and integration with advanced technologies like artificial intelligence and machine learning, challenges such as the absence of a structured semantic layer and the visual interface were highlighted as areas for improvement. Recommendations include creating a semantic layer to enhance performance, improvements in data visualization, and providing periodic training sessions to better equip the team.