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Hoje um colega de projeto me fez uma pergunta que
gostaria de compartilhar com os amigos leitores do blog:
Como avaliar se o tempo de resposta de um dashboard é aceitável?
Uma das entregas do projeto, um dashboard com indicadores de custos de produção para uma empresa de mineração, demorava mais de um minuto na sua primeira execução.
A resposta às vezes me parece tão simples quanto óbvia: quando você acessa um portal de notícias, em quanto tempo espera ter todas as informações na tela? Mesmo que o portal seja o mais completo disponível, com todas as notícias do momento, se a cada vez que você acessar a informação precisar aguardar mais de um minuto para ter a notícia, provavelmente vai procurar outro portal.
É claro que esta analogia não abrange todos os aspectos de um cenário com um dashboard corporativo, porque podem estar envolvidos assuntos como infraestrutura, relevância da informação na companhia, volumetria, viabilidade de se ter acesso por outro canal e assim por diante. Isso todos nós, técnicos, sabemos e muito bem. Mas nem sempre o usuário, aquele executivo que passa por umas 5 reuniões no mesmo dia e geralmente consegue parar por 15 minutos pra dar atenção à tecnologia, sabe ou concorda com isso. Já presenciei algumas discussões (leia-se “brigas”) entre sponsors e gerentes de projeto sobre este assunto, cada um com a sua razão. O lado técnico mostra que aquela informação anteriormente tomava 2 dias de esforço de uma equipe pra ser obtida e o sponsor argumenta que durante a pré-venda, com apenas um click, a informação era apresentada instantaneamente.
Na minha humilde opinião, um minuto pra se obter uma informação pode ser excelente, mas desde que seja em um relatório, que pode ser executado em background enquanto o usuário executa suas outras tarefas. Neste caso, é comum encontrarmos relatórios não de um minuto, mas de até mesmo horas de execução.
Mas quando falamos em dashboards, seja ele acessado por um PC ou via mobile, geralmente o usuário aguarda a resposta a cada click, e um minuto parado, apresentando a informação em uma reunião ou somente buscando respostas de negócio, muitas vezes é o argumento necessário para se inutilizar aquele dashboard que nos tomou dias de desenvolvimento.
Existem técnicas para se melhorar a performance de um dashboard; agendar uma execução prévia dos dados costuma ser uma delas, embora muitas vezes isso limite o escopo da informação disponibilizada. Desenvolver uma estrutura de dados específica para cada dashboard durante a fase de ETL também é uma opção bastante escolhida, embora muitas vezes inviabilizada por questões como custo e governança. A aplicação de tecnologia in-memory é geralmente a melhor das opções, quando realmente é uma opção.
Em resumo, se percebemos que a informação solicitada para um dashboard não vai atender os requisitos mínimos de navegabilidade para este tipo de front-end, o ideal é sugerirmos ao cliente um relatório ou outra solução de front-end. Definitivamente, um dashboard completo, na minha opinião, não é um dashboard cheio de informações e gráficos incríveis, mas um dashboard que dê a resposta para o usuário antes que ele comece a pensar em outro tipo de pergunta, como por exemplo, será que eu não encontro essa informação em outro lugar?
Sobre o exemplo citado acima, já que não estava prevista ainda para esta fase do projeto a utilização da tecnologia in-memory, precisamos buscar outras soluções. Com uma série de otimizações de queries e melhor sincronização nas execuções das mesmas, aplicações de novas lógicas e ajustes pontuais na navegação, conseguimos reduzir o tempo de execução do dashboard para cerca de 12 segundos na primeira execução e de 4 segundos, em média, para resposta a cada click durante a navegação. O tempo foi considerado justo tanto pelo lado técnico como pelo lado funcional, em vista da qualidade da informação apresentada, mas é possível que para alguns amigos leitores do blog, este ainda não seja um tempo de resposta ideal. Considero aceitável, embora acredite que este ainda seja o limite a ser sugerido em casos mais extremos quando se desenvolve um dashboard sem a utilização da tecnologia in-memory.
Um abraço,
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Igor Alexandre Jakuboski é profissional de Business Intelligence há mais de 7 anos, tendo já atuado em dois dos principais fornecedores de soluções de BI do mercado e liderado projetos no Brasil e no exterior. Atualmente atua como Principal Solution Architect na SAP. Perfil no LinkedIn: br.linkedin.com/pub/igor-
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