Exibindo post do mês de: DEZEMBRO-2022

Data Warehouse: Qual a importância pra a tomada de decisão?
Melhorar a análise de dados, facilitar a tomada de decisões estratégicas e potencializar projetos de BI. Tudo o que você precisa saber sobre Data Warehouse

Muito tem se falado sobre dados ultimamente e sobre como eles são valiosos para as organizações. 
O que pouco se sabe é sobre as formas em que eles são armazenados, estruturados e organizados para que os profissionais possam realizar uma análise de dados efetiva. 

O que é Data Warehouse?

É uma das tecnologias mais importantes para soluções em Business Intelligence. É um depósito de dados capaz de organizar, harmonizar e armazenar um grande volume de informações.
Esse depósito possibilita a criação ou a organização de relatórios por meio de históricos, podendo auxiliar na leitura de dados e no surgimento de insights. Ele pode atuar junto ao BI para facilitar a tomada de decisão. 
O Data Warehouse (DW) consiste em alimentar relatórios e funções analíticas, e centralizar todos os dados existentes para facilitar a consulta de quem irá analisá-los. Dessa forma, as empresas poderão converter dados em insights estratégicos.
Esses dados podem ser extraídos de várias fontes, como planilhas ou CRM’s, e em vários formatos, como Banco de Dados (SQL), CSV, TXT, e muitos outros. Depois de extraídos das fontes, as informações coletadas são inseridas em um espaço voltado para processos de qualidade e padronização de dados. 
Dessa forma, todas as informações essenciais ficam armazenadas em um só lugar adaptado para facilitar a consulta. Se for estruturado junto ao sistema de Business Intelligence, as vantagens de um data warehouse podem ser potencializadas. Isso acontece porque o DW possibilita o armazenamento e o cruzamento de informações entre diferentes sistemas e departamentos. 

O que um Data Warehouse pode incluir?

  • Um banco de dados para armazenar e gerenciar dados;
  • Soluções de extração, carregamento e transformação (ELT);
  • Aplicações analíticas sofisticadas;
  • Análise estatística, relatórios e recursos de mineração de dados, e muito mais.

Qual a importância para a tomada de decisão? 

Um Data Warehouse pode abrigar vários bancos de dados, que organizam esses dados em tabelas e colunas podendo ser separadas em pastas. Nestes locais, os profissionais podem definir descrição para os dados, segmentando-os em números inteiros, campo de dados ou sequência. 
Toda essa organização de informações facilita a realização de uma análise de dados mais assertiva. Ferramentas de consulta auxiliam na procura dessas informações que serão acessadas e analisadas.
Os dados são modelados multidimensionalmente -  uma técnica de estrutura de dados otimizada - que serve para conter todo o histórico de acontecimentos com aquela informação em si. Por exemplo, todos os dados de uma venda, especificando data, local e valor da venda, quem vendeu, quem comprou e detalhes sobre o produto. 
O maior objetivo do DW para a tomada de decisão é organizar dados e estruturá-los para facilitar a tomada de decisão. Isso faz com que gestores e líderes possam agir de forma rápida, estratégica e perspicaz. 

Benefícios de um Data Warehouse

  • Tomada de decisão assertiva;
  • Dados consolidados e organizados;
  • Qualidade, consistência e precisão de dados;
  • Acesso simplificado e facilitado a dados históricos;
  • Dados centralizados;
  • Potencializa projetos de BI, e muito mais. 

Afinal, por que implantar um Data Warehouse?

Em resumo: se você quer uma organização com todos os benefícios que citamos acima, você precisa ter uma análise de dados efetiva. Um Data Warehouse vai facilitar o processo de análise, de organização e de consulta de dados. 
Podendo ser em nuvem ou local, esse sistema vai possibilitar que sua empresa alcance objetivos, satisfazendo clientes, acelerando processos, melhorando a produtividade, já que a equipe não vai trabalhar às cegas devido à organização dos dados. 
Em paralelo a isso, sua empresa economiza tempo e dinheiro. Se você quer saber mais sobre o mundo dos dados, fale com Eduardo Viana, nosso head de BI. Clique aqui para agendar uma reunião com ele. 
Por: Eduardo Viana VER MAIS
Data storytelling: Habilidade importante para a tomada de decisões orientada a dados

As empresas de hoje precisam fazer mais do que apenas analisar dados se quiserem ser empresas genuinamente orientadas por dados.
Líderes de TI e especialistas de negócios precisam transformar dados importantes em histórias interessantes que sejam facilmente compreendidas pelas principais partes interessadas e que possam ajudá-las a tomar as melhores decisões de negócios.
Esse movimento chama-se Data Storytelling ou simplesmente Narrativa de Dados e é fundamental para as organizações que buscam obter melhores percepções dos seus dados.

O que é exatamente Data Storytelling?

Data storytelling é basicamente uma forma, ou método, de comunicação de percepções baseadas em dados para um público usando narrativa e visualizações, ajudando a entender melhor as principais descobertas e tendências.
Objetivo principal do narrador de dados ou storyteller é clarificar todas as dúvidas sobre a origem dos dados, a idade dos mesmos dentre outras questões, de modo que o storyteller siga a narrativa sem se preocupar em ter que defender os dados em visualizações subsequentes.
O primeiro desafio que a maioria dos narradores de dados encara é obter a credibilidade do público alvo em relação aos dados que estão sendo apresentados.
Um bom exercício para se obter credibilidade é realizar sessões de compreensão para abordar a questão da validade dos dados.
Falar é mais fácil do que fazer. Portanto, é muito importante cativar o público e não ser exageradamente técnico.
Na narrativa de dados, os dados apresentados são os protagonistas e devem ser encarados como atualizados, precisos, relevantes e seguros.

Agentes do Data Storytelling

No Data Storytelling, a visualização, a narrativa e a contextualização dos dados, é tudo.
Logo, uma imagem pode valer mais do que mil palavras. A narrativa de dados, seja um gráfico ou uma simples tabela, visualmente precisa ser atraente.
Toda história possui começo, meio e fim, quem, onde, o quê e por quê. Na narrativa de dados não é diferente.
O público-alvo deseja saber o enredo da narrativa, acompanhando uma trajetória.
A contextualização permite que as pessoas entendam mais, se preocupem mais e saibam qual ação tomar, bem como os seus potenciais resultados.

Passos importantes do Data Storytelling

  1. O storyteller deve criar um "herói" e um "vilão" dos dados coletados para a sua narrativa de dados.
  2. Durante a apresentação de dados e fatos é importante destacar onde estão os movimentos inusitados e surpreendentes.
  3. Destaque a origem genuína dos dados.
  4. Evolua o desenvolvimento dos dados. Evite jogar volumes excessivos de dados e depois dizer que vai explicar. Mantenha-se na narrativa.
  5. Atue durante a narrativa. Use tons de voz para enfatizar algum dado em especial. Use a linguagem corporal, caminhar, acelerar, aproximar e recuar.
  6. Acima de tudo, identifique e destaque percepções. Focar no que é absolutamente importante e surpreendente.
E fuja da sobrecarga de dados e excesso de visualizações. Faça mais com menos.

Finalmente

Para tomar uma decisão é necessário primeiramente compreender bem o cenário baseado em seus dados e fatos.
Narrar uma história é uma forma de se obter esse movimento com maiores chances de sucesso. É fundamental para o Data Storyteller considerar em sua narrativa os dados na perspectiva da sua origem, do momento e dos meios para obtê-los.
Dados como protagonistas de uma história, fornecem toda a credibilidade e razão convincente para mudar.
Por: Eduardo Viana VER MAIS
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