O slogan é: "o fast food equivalente a um filme ruim". E é dado por um grupo de saúde e nutrição. Até mesmo o New York Times preparou um editorial para tais excessos. The Monster Thickburger, o último pièce de résistance da rede de fast food Hardee's, consiste em:

• Dois bifes grelhados 100% Angus, cada um pesando cerca de 150 gramas
• Três fatias de queijo americano
• Quatro tiras crocantes de bacon
Tudo isso coberto com uma porção de maionese que desliza sobre um tostado e amanteigado pãozinho. 

O Monster Thickburger alcança a escala surpreendente de 1.420 calorias em 107 gramas de gordura que entopem qualquer artéria. Provavelmente se trata do hambúrguer mais gorduroso do planeta, e vende muito, segundo Jeff Chasney, CIO e VP executivo de planejamento estratégico da CKE Restaurants, a empresa proprietária que opera o Hardee’s.
Você pode achar que a CKE pensou duas vezes em continuar com esta iguaria em meio à obsessão nacional contra o crescimento da epidemia da obesidade. Mas a CKE foi capaz de distribuir seu Monster Thickburger por todo os EUA no dia 15 de novembro de 2004, com tanta confiança (se não imprudência) que o público o receberia de bocas abertas por causa dos insights da empresa adquiridos com o seu sistema de BI (Business Intelligence). O BI se refere à variedade de aplicações de software que analisa os dados da organização e extrai insights úteis. O BI como disciplina é feito de muitas atividades relacionadas, incluindo data mining, processamento analítico online, querying e relatório.

A CKE usou seu sistema de BI, conhecido dentro da empresa como CPR (CKE Performance Reporting), para monitorar o desempenho de seu grande e mau hambúrguer nos mercados em teste. Especificamente, a CKE usou o BI para ver se o hambúrguer estava realmente contribuindo para o aumento das vendas nos restaurantes ou se ele estava canibalizando outros hambúrgueres menores. A empresa queria avaliar se o aumento nas vendas com o hambúrguer fazia a relação custo/produção valer a pena. A CKE utilizou o software de BI para estudar uma variedade de fatores – menus, o custo de produção de um Monster Thcikburger, a média de volume por unidade do Thickburger comparado com outros hambúrgueres, lucros brutos e total de vendas para cada uma das lojas em teste, além da contribuição que cada item do menu (incluindo o Monster Thickburger) teve no total de vendas.  Pelo fato do produto superar as expectativas nos mercados em teste, a empresa decidiu lançar o produto por todo o território nacional e investir por volta de 7 milhões de dólares em campanhas de marketing. O CPR deu a confiança que a empresa necessitava para introduzir o hambúrguer e para se assegurar que os dólares investidos não seriam um desperdício.  

E, de fato, tem sido um sucesso sem igual: as vendas continuaram a superar as expectativas geradas em dezembro de 2004. As vendas nas lojas Hardee’s abertas há pelo menos um ano subiram até 5.8 % em dezembro. “O “Monster Thickburger foi responsável direto por boa fatia deste crescimento”, diz Brad Haley, vice-presidente executivo de marketing da empresa. 

Comece com os Ingredientes Mais Frescos

A chave para os insights precisos dos sistemas de BI são os dados padrões. “A qualidade de dados ainda permanece um assunto ignorado em BI, mas massivo," diz  Friedman, analista do Gartner. "As falhas continuam por causa da falta de atenção dada à qualidade de dados”. Os dados são o componente mais fundamental de qualquer tentativa de BI. São as bases para o insight. As empresas têm de ter seus dados e warehouses em bom funcionamento antes que possam começar a extrair e atuar nos insights. Se não, as operações ocorrerão com base em informações imperfeitas.  
Ibrahim, da Ruby Tuesday, aconselha as empresas a desenvolver planos que mostram o que será feito com os dados assim que eles são adquiridos, como prática para evitar dados redundantes e métodos para organizá-los de maneira que faça sentido à empresa. Por exemplo, a Ruby Tuesday organiza seus dados em três categorias – vendas, trabalho e custos com comida – que acabam sendo chave propulsora do negócio. Estas três categorias estão em um banco de dados Oracle e colocados em espaços de tabela para facilidade de reporting e processamento, diz Ibrahim. Desta forma, as informações sobre quais produtos estão vendendo não se misturam com trabalho e vice-versa.

Sabendo que a chave para utilizar a informação para aperfeiçoar as tomadas de decisão é assegurar que os dados transacionais coletados no momento da venda é consistente e precisa, Ibrahim padronizou todos os restaurantes da empresa (700 neste momento), incluindo as franquias, em uma plataforma comum em 2001. Ele também mudou para um servidor SQL da Microsoft e de bancos de dados de arquitetura aberta da Oracle e Sybase, que facilita para os analistas de negócios conseguir os dados que necessitam. A arquitetura aberta permite que os analistas gerem queries específicos em banco de dados quando querem descobrir, digamos, quantas Margaritas a empresa vendeu no dia 5 de maio, ao invés de depender de montanhas de dados para obter a resposta.

Infelizmente, poucas empresas têm o luxo de substituir a tecnologia por sistemas comuns em todas as unidades. Wendy’s é o caso em questão. Enquanto todos os 1.500 restaurantes próprios usam a mesma tecnologia, aproximadamente 5.000 franquias não usam. Os dados de vendas que as franquias enviam para a sede da corporação parecem diferentes dos dados que as lojas submetemm, já que os dados da franquia são relatados em uma base semanal em um nível agregado. Por contraste, mais dados transacionais granulares coletados diretamente dos sistemas dos pontos de venda das lojas próprias são enviados à sede da corporação diariamente. Como resultado destas diferenças, o Wendy’s não tem o nível mais alto possível de visibilidade dentro das operações das franquias.

Deane, da Wendy's, reconhece que esse ambiente é menos ideal para o BI, criando problemas para a empresa quando ela necessita comparar informações de vendas agregadas de franquias com dados transacionais das lojas próprias - é uma comparação de hambúrgueres com cheeseburgueres. Ele diz que a empresa necessita aumentar estas comparações. Para compensar o ambiente de coleta de dados, Deane está utilizando um padrão XML para coletar informações mais detalhadas de franquias que operam um grande número de lojas. (Para franquias menores, Wendy’s utiliza um sistema de coleta de dados da Web). A heurística ou métodos de experiência também são utilizados, com base na atividade em lojas próprias para extrapolar o significado dos dados agregados que as franquias fornecem. Por exemplo, se uma franquia fatura 30 mil dólares em uma semana, a Wendy’s pode supor que como aqueles 30 mil dólares se transformariam em vendas de batatas fritas, batatas assadas, hambúrgueres, sanduíches de frango e o gosto baseado nas vendas de lojas próprias em mercados similares com históricos de vendas agregadas similares. Proxies tais como este podem não ser perfeitos, mas são soluções práticas e podem ser modificados conforme a necessidade para acumular maior integração com outros sistemas, como o ponto de venda. A Wendy’s não tem planos de obter tecnologia padrão para as franquias porque vê suas franquias como empreendedoras capazes de tomar suas próprias decisões sobre suas operações, incluindo escolha de tecnologia.      

A empresa está começando a compreender a importância de ter dados padrões para nutrir iniciativas de negócios tais como a integração de rede de fornecimento. A empresa foi capaz de substituir as linhas telefônicas e modems instáveis que as lojas estavam utilizando para transmitir dados com uma conexão de satélite. A rede nova e estável ajudou a melhorar a quantidade e qualidade de dados que a matriz coleta das franquias e lojas próprias. No passado, a  Wendy’s perderia essas informações de até 40 dentre 1.200 lojas por causa de modems instáveis. Ela agora adquire informações consistentes de 1.483 dentre 1.488 lojas todas as noites.