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Projetos de BI: Como Acompanhá-los de forma efetiva para evitar erros?
No mundo empresarial dinâmico de hoje, a capacidade de tomar decisões informadas e rápidas é crucial. Aqui, os projetos de Business Intelligence (BI) desempenham um papel fundamental. Eles não apenas ajudam as organizações a processarem grandes volumes de dados, mas também a transformá-los em insights acionáveis. No entanto, o sucesso desses projetos depende fortemente de como são acompanhados e gerenciados. Este artigo explora as melhores práticas para monitorar projetos de BI e evitar erros comuns.

O que são Projetos de BI?

Business Intelligence refere-se ao uso de tecnologias, aplicações e práticas para a coleta, integração, análise e apresentação de informações de negócios. O objetivo dos projetos de BI é fornecer suporte à tomada de decisão, transformando dados brutos em insights significativos. Esses projetos variam desde a implementação de ferramentas de análise de dados até o desenvolvimento de dashboards interativos para relatórios de desempenho.

Importância do acompanhamento

O acompanhamento efetivo é vital para o sucesso de qualquer projeto de BI. Ele garante que o projeto permaneça alinhado com seus objetivos iniciais e se adapte às mudanças nas necessidades empresariais. Um bom acompanhamento ajuda a identificar e resolver problemas rapidamente, garantindo que o projeto forneça valor real e tangível à organização.

Erros mais comuns em projetos de BI

Alguns dos erros mais comuns em projetos de BI incluem:
  • Falta de objetivos claros: Sem objetivos bem definidos, é difícil medir o sucesso do projeto.
  • Má qualidade dos dados: Dados imprecisos ou incompletos podem levar a insights enganosos.
  • Falta de envolvimento dos usuários finais: Os projetos de BI devem atender às necessidades daqueles que os utilizarão diariamente.

Quais cuidados ao acompanhar projetos de BI?

Para acompanhar efetivamente um projeto de BI, considere o seguinte:

Estabeleça KPIs Claros

Os Indicadores-Chave de Desempenho (KPIs) são essenciais para medir o sucesso de um projeto de BI. Aqui estão algumas etapas para estabelecê-los de forma eficaz:
  1. Alinhamento com objetivos de negócios: Os KPIs devem refletir os objetivos estratégicos da organização. Por exemplo, se o objetivo é aumentar a eficiência operacional, um KPI pode ser a redução do tempo de processamento de pedidos.
  2. Especificidade e mensurabilidade: Cada KPI deve ser específico e quantificável. Por exemplo, em vez de um objetivo genérico como "melhorar a satisfação do cliente", um KPI mais específico seria "aumentar a pontuação de satisfação do cliente em 10% até o final do ano".
  3. Revisão e ajuste regular: Os KPIs não são estáticos. Eles devem ser revisados e ajustados regularmente para refletir mudanças no ambiente de negócios ou nos objetivos da empresa.

Garanta a qualidade dos dados

Implemente processos para assegurar a precisão e a integridade dos dados. Aqui estão algumas estratégias para garantir a qualidade dos dados:
  1. Processos de validação de dados: Implemente processos automáticos e manuais para verificar a precisão e a integridade dos dados. Isso pode incluir a verificação de dados duplicados, a correção de erros de entrada e a validação de formatos de dados.
  2. Gerenciamento de metadados: Mantenha um repositório de metadados que documente a fonte, o formato e o histórico de alterações dos dados. Isso ajuda a rastrear a linhagem dos dados e a entender seu contexto.
  3. Auditorias de dados regulares: Realize auditorias periódicas para identificar e corrigir problemas de qualidade de dados. Isso pode incluir a análise de tendências de dados para identificar anomalias ou inconsistências.

Envolver todas as partes interessadas

Garanta que as necessidades e feedbacks dos usuários finais sejam incorporados ao projeto. Aqui estão algumas dicas para garantir esse envolvimento:
  1. Comunicação clara e regular: Mantenha todas as partes interessadas informadas sobre o progresso do projeto, desafios e sucessos. Isso pode ser feito por meio de reuniões regulares, boletins informativos ou dashboards de projeto.
  2. Feedback e colaboração: Encoraje o feedback contínuo das partes interessadas e incorpore suas sugestões no projeto. Isso não apenas melhora a qualidade do projeto, mas também aumenta a aceitação e o engajamento dos usuários finais.
  3. Treinamento e suporte: Forneça treinamento adequado e suporte contínuo para os usuários finais. Isso ajuda a garantir que eles possam usar efetivamente as ferramentas e relatórios de BI.

Acompanhamentos são complexos, mas essenciais

Acompanhar efetivamente um projeto de BI é um processo complexo, mas essencial. Ao evitar erros comuns e adotar uma abordagem estruturada, as organizações podem maximizar o valor de seus investimentos em BI, garantindo decisões mais informadas e uma vantagem competitiva no mercado.
Processos que são monitorados diariamente são bem assertivos, possibilitando ganhos excepcionais para as empresas. Aqui na Wiser Tecnologia, os projetos de Business Intelligence são acompanhados diariamente por profissionais especializados.
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Por: Eduardo Viana VER MAIS
A importância da qualidade de dados para o Business Intelligence
O Business Intelligence (BI) é uma ferramenta crucial para organizações em todo o mundo, permitindo que elas tomem decisões informadas com base em dados. No entanto, o sucesso do BI depende diretamente da qualidade dos dados que alimentam o sistema.
Neste artigo, exploraremos a importância da qualidade de dados para o BI, destacaremos técnicas importantes no processo e apresentaremos casos reais que ilustram o impacto da qualidade de dados.
Além disso, forneceremos uma sugestão de livro para aprofundar seus conhecimentos sobre o assunto.

A importância da qualidade de dados para o BI

A qualidade dos dados é o alicerce do Business Intelligence. Sem dados confiáveis e precisos, as análises e insights gerados pelo BI podem ser distorcidos ou até mesmo prejudiciais para a tomada de decisões.
Aqui estão algumas razões pelas quais a qualidade de dados é fundamental para o sucesso do BI:

1. Tomada de decisões precisas

O BI é projetado para fornecer informações valiosas que orientam as decisões estratégicas. Dados imprecisos podem levar a conclusões erradas e, consequentemente, a decisões prejudiciais para a organização.

2. Confiabilidade das análises

Os resultados das análises de BI são tão bons quanto os dados que as alimentam. Dados de baixa qualidade podem gerar desconfiança nos relatórios e dashboards, desestimulando a adoção do sistema por parte dos usuários.

3. Eficiência operacional

Dados de alta qualidade permitem que as empresas identifiquem áreas de ineficiência e melhorem seus processos. Com base em dados confiáveis, as organizações podem otimizar operações, economizar recursos e aumentar a eficiência.

Técnicas importantes no processo de garantia de qualidade de dados

A garantia da qualidade de dados é um processo contínuo que envolve diversas técnicas e práticas. Aqui estão algumas das técnicas mais importantes que separamos para você:

1. Padronização de dados

Garanta que os dados estejam em um formato consistente e padronizado, incluindo datas, unidades de medida, nomes e abreviações.

2. Limpeza de dados

Identifique e corrija erros nos dados, como valores em branco, duplicatas e informações inconsistentes.
 

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3. Validação de dados

Implemente regras de validação para garantir que os dados estejam dentro dos limites aceitáveis, evitando a entrada de informações inválidas.

4. Monitoramento contínuo

Estabeleça um sistema de monitoramento constante para identificar problemas de qualidade de dados assim que eles surgirem.

5. Educação e treinamento

Capacite os usuários e a equipe de TI para compreender a importância da qualidade de dados e adotar boas práticas.

Dados são responsáveis pelo sucesso organizacional?

Em resumo, a qualidade de dados desempenha um papel fundamental no sucesso do BI. Organizações que priorizam a qualidade de dados colhem os benefícios de análises precisas, decisões embasadas em dados confiáveis e eficiência operacional aprimorada.
Investir em técnicas de garantia de qualidade de dados e adotar boas práticas é essencial para maximizar o potencial do BI e manter uma vantagem competitiva no mercado em constante evolução.
Aprimorar a qualidade dos dados não é apenas uma escolha sábia, mas uma necessidade imperativa para qualquer organização que deseja prosperar. Ao adotar práticas de garantia de qualidade de dados, desde a padronização até a educação contínua, as empresas têm a oportunidade não apenas de melhorar suas operações, mas também de desbloquear insights valiosos para impulsionar seu crescimento.
Para embarcar nesta jornada de sucesso impulsionada por dados confiáveis, é importante implementar estratégia de qualidade de dados e a chave é priorizar a integridade desses dados. Por meio dos serviços da Wiser Tecnologia, voltados para Business Intelligence, sua empresa conseguirá obter todos os benefícios que o BI oferece para empresas.
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Por: Eduardo Viana VER MAIS
A Sinergia entre Business Intelligence e Inteligência Artificial: Transformando Dados em Insights Poderosos
No mundo empresarial moderno, dados são considerados o novo petróleo. Empresas que sabem como coletar, analisar e utilizar dados de forma eficaz têm uma vantagem competitiva significativa. Duas tecnologias que desempenham um papel crucial nesse processo são o Business Intelligence (BI) e a Inteligência Artificial (IA).
Neste artigo, exploraremos a relação entre essas duas disciplinas e como elas podem trabalhar juntas para impulsionar o sucesso empresarial.

Business Intelligence: Uma geral

O BI envolve a coleta e análise de dados históricos para fornecer insights acionáveis aos tomadores de decisão. Tradicionalmente, o BI se concentra em relatórios e painéis que resumem informações de negócios. Ele é valioso para monitorar o desempenho, identificar tendências e tomar decisões baseadas em dados.

Inteligência Artificial: Capacitando a transformação de dados

A IA, por outro lado, é uma disciplina que permite que os sistemas aprendam com dados e tomem decisões independentes. Ela inclui técnicas como aprendizado de máquina (ML), processamento de linguagem natural (PLN) e visão computacional. A IA permite a automação de tarefas complexas, a previsão de tendências futuras e a personalização de experiências para os clientes.

A Integração de BI e IA

A sinergia entre BI e IA está se tornando cada vez mais evidente. Aqui estão algumas maneiras pelas quais essas duas disciplinas podem trabalhar juntas:
Análise Preditiva: A IA pode ser usada para aprimorar a capacidade do BI de prever tendências futuras com base em dados históricos. Isso é especialmente valioso para previsões de demanda, planejamento de produção e gerenciamento de estoque.
Personalização de Relatórios: A IA pode ajudar a personalizar relatórios de BI com base nas preferências do usuário, entregando informações relevantes de maneira mais eficaz. Atualmente ferramentas como Power BI e Tableau já disponibilizam em seus sistemas a possibilidade do usuário fazer perguntas sobre seus dados, onde a ferramenta interpreta e gera visualizações de acordo com a dúvida apresentada.
Detecção de Anomalias: A IA pode identificar automaticamente anomalias nos dados, alertando os usuários sobre problemas potenciais, o que pode ser uma parte crítica da análise de BI.
Processamento de Linguagem Natural: A IA pode ser usada para analisar dados não estruturados, como feedback de clientes em redes sociais, incorporando essas informações nos relatórios de BI.

Cases importantes da sinergia entre BI e IA

Amazon: Aperfeiçoando recomendações com IA

A Amazon é um dos melhores exemplos de como a integração de Business Intelligence e Inteligência Artificial pode impulsionar os negócios. A empresa utiliza IA em sua plataforma para analisar o histórico de compras e comportamentos de navegação de seus clientes. Com base nesses dados, a Amazon gera recomendações personalizadas de produtos para cada usuário. A IA é capaz de identificar padrões de compra, preferências individuais e até mesmo tendências emergentes.
Por meio do aprendizado de máquina, a Amazon aprimora continuamente suas recomendações, aumentando a probabilidade de que os clientes comprem produtos sugeridos. Isso resulta em uma experiência de compra mais agradável e aumenta as taxas de conversão, contribuindo significativamente para os lucros da empresa.

Netflix: Personalização de conteúdo para uma audiência global

A Netflix é outro exemplo notável de como a IA e o BI se combinam para oferecer uma experiência altamente personalizada aos clientes. A empresa coleta dados sobre os hábitos de visualização de seus assinantes, incluindo os filmes e séries assistidos, as classificações dadas e o tempo gasto em cada conteúdo. Com esses dados em mãos, a Netflix utiliza algoritmos de IA para criar recomendações altamente precisas.
A IA da Netflix analisa esses dados para entender o que os usuários gostam e o que é relevante para eles. Ela é capaz de prever com precisão quais títulos os assinantes provavelmente assistiram a seguir. Isso não apenas melhora a satisfação do cliente, mas também mantém os usuários envolvidos e retidos na plataforma, resultando em uma base de assinantes mais sólida.

Desafios e Considerações Éticas

Embora a integração de BI e IA tenha inúmeras vantagens, também apresenta desafios, como a privacidade dos dados e questões éticas.
A IA depende de grandes conjuntos de dados para aprender e melhorar suas habilidades. Empresas e organizações coletam uma quantidade significativa de dados pessoais, o que levanta preocupações sobre a privacidade e a necessidade de consentimento dos indivíduos.
Além das preocupações legais, há desafios éticos envolvidos na utilização da IA, como a responsabilidade de garantir que a tecnologia não seja usada de maneira discriminatória ou injusta.

Conclusão

A combinação de Business Intelligence e Inteligência Artificial oferece um potencial significativo para empresas que desejam tomar decisões baseadas em dados e permanecer competitivas no mercado. À medida que essas tecnologias continuam a evoluir, a colaboração entre BI e IA se tornará cada vez mais essencial para o sucesso empresarial no século XXI.
Por: Eduardo Viana VER MAIS
Como realizar uma gestão de dados eficiente?
O mercado empresarial acompanha a inovação e a evolução da tecnologia, do relacionamento e das boas práticas de negócio. Em meio a isso temos um grande volume de geração de dados diariamente.  
A digitalização de processos, uso de dispositivos conectados, presença online e mídias sociais, aumento da computação em nuvem, personalização, experiência do cliente, e muitas outras razões contribuem, de forma significativa, para o aumento da geração de dados. 
É por este fato que as empresas precisam se atualizar e começar a entrar no mundo dos dados de forma estratégica. Coletar dados e realizar uma gestão eficiente deles é necessidade para qualquer negócio que tem o desejo de acertar o tiro no alvo certo, ou seja, tomar decisões estratégicas com alta probabilidade de dar resultados. 
Neste artigo, vamos falar sobre a gestão de dados, as vantagens e as formas como você pode realizar uma gestão de dados eficiente. 

O que é gestão de dados?

Compreende também a coleta detalhada desses dados, bem como a organização deles, para garantir a qualidade, a integridade e a consistência.
Os dados podem ser coletados de CRMs, ERP, planilhas, redes sociais, fontes externas, como dados de mercado, além de muitas outras fontes relevantes. Esses dados, depois de coletados e estruturados, devem ser enviados para um sistema de armazenamento, como um Data Warehouse, que possa facilitar uma possível consulta e tornar o acesso mais eficiente. 
Disponibilizar esses dados com qualidade, segurança, usabilidade e organização ao longo do tempo é saber realizar uma gestão de dados eficiente. Dados íntegros oferecem mais assertividade para que tomadores de decisão possam traçar estratégias inteligentes, a fim de melhorar processos, bem como aumentar os resultados da organização. 
A prática da gestão de dados também inclui uma análise profunda das informações que foram obtidas a partir dos dados coletados e tratados. Isso inclui a categorização, o enriquecimento e a seleção criteriosa dessas informações. Possuir uma habilidade na disponibilização visual desses dados é fundamental para orientar na tomada de decisão e otimizar processos internos. 
Uma gestão de dados superficial resulta em uma leitura e interpretação de dados inconsistente e ineficiente, levando ao retrabalho da equipe, a perda tempo e de recursos importantes.Isso acontece porque, devido a ineficiência, a análise realizada não oferecerá resultado à organização, não apresentando informações consistentes e precisas. 
Utilizar as ferramentas de BI corretas possibilitam uma análise de dados facilitada, estratégica e assertiva. Atualmente, existem várias ferramentas e plataformas que empresas utilizam para melhorar processos de BI e auxiliar na gestão de dados. Dentre as ferramentas, citamos o Power BI, Alteryx, Tableau, Knime, entre outras. 

Vantagens da gestão de dados

Como lemos no parágrafo anterior, a gestão de dados compreende técnicas relacionadas ao Business Intelligence e à análise de dados. A prática oferece várias vantagens para as organizações que a realizam com profissionais capacitados ou com empresas especializadas no segmento, como é o caso da Wiser Tecnologia.
A seguir, listamos 6 vantagens da gestão de dados para você entender como ela pode ajudar nos seus processos organizacionais.  

Identificação de padrões e tendências

Durante a análise de dados coletados, as organizações podem identificar tendências e padrões ocultos que não seriam facilmente perceptíveis por meio de uma análise superficial. 
Essas tendências ajudam a prever mudanças de comportamento do cliente e mudanças de mercado, fazendo com que a gestão tenha novas formas de atuar para se destacar e atingir o público-alvo de uma forma mais efetiva. 

Otimização de processos

A gestão de dados possibilita que as organizações avaliem o desempenho de seus processos internos e identifiquem áreas que precisam de melhoria. Esse processo fará com que os fluxos de trabalho sejam otimizados e desperdícios sejam reduzidos, proporcionando o aumento da eficiência operacional.  

Tomada de decisões estratégicas

Dados bem organizados, coletados e armazenados de forma correta permitem que as organizações tomem decisões mais fundamentadas e embasadas em informações concretas e consistentes, em vez de dependerem apenas de intuições ou suposições. 
A gestão de dados eficiente, então, levará que gestores realizem escolhas mais precisas e estratégicas, levando a organização a obter melhores resultados. 

Personalização da experiência do cliente

Com a análise de dados, as organizações podem compreender melhor seus clientes, suas necessidades, dores e preferências. Isso possibilita que a empresa ofereça a criação de ofertas e experiências personalizadas, aumentando a satisfação do cliente e a fidelidade da marca. 

Vantagem competitiva 

As empresas que possuem uma gestão de dados inteligente têm uma vantagem competitiva, já que podem tomar decisões mais rápidas e estratégicas em relação aos concorrentes. Além disso, possuem a capacidade de adaptar-se às mudanças do mercado e às demandas dos clientes de forma mais ágil e com base em insights reais.

Mais produtividade

O uso do BI também favorece o ambiente de trabalho. A organização de todas as informações tornam o local de trabalho mais produtivo e proveitoso, facilitando o acesso aos dados, bem como a rotina da equipe. Dessa forma, os colaboradores conseguem melhorar o rendimento nas atividades, além de ter mais interesse e foco no trabalho.

Como fazer uma gestão de dados eficiente? 

O primeiro passo é realizar um planejamento claro. É necessário definir quais dados são relevantes para a organização, como eles serão coletados, quem será responsável por eles e como serão armazenados. Um planejamento sólido proporciona uma base para evitar a coleta excessiva de informações desnecessárias e para garantir a conformidade com regulamentos de privacidade. 
Junto a isso, o planejamento deve se atentar à segurança dos dados. Com ameaças cibernéticas em constante evolução, é importante implantar medidas de segurança, como backup imutável, criptografia, entre outras, para proteger os dados dos clientes.
Além do que foi citado, também deve-se atentar que os dados precisam ser facilmente acessíveis para os profissionais que irão trabalhar com eles, e somente acessíveis a eles. A implementação de sistemas de gerenciamento de bancos de dados eficientes e interfaces intuitivas pode melhorar a experiência do usuário e a eficiência da busca por informações.
Uma gestão de dados eficiente deve ser realizada por especialistas da área, até porque empresa alguma quer fazer investimentos em vão. Atuar com o especialista certo faz com que a organização conquiste excelentes resultados, além de usufruir de todas as vantagens do Business Intelligence. 
A Wiser Tecnologia é uma empresa que oferece várias possibilidades para ajudar você a realizar uma gestão de dados eficiente, desde a disponibilização de licença de plataformas até o profissional outsourcing. 
Uma gestão de dados eficiente é um método poderoso para alavancar a sua empresa. Fale com a gente ou envie um e-mail para solucao@wisertecnologia.com.br e conheça nossas soluções tecnológicas para o seu negócio.
Por: Eduardo Viana VER MAIS
Características e funcionalidades do Power BI e Tableau
O Power BI e o Tableau são duas ferramentas líderes no mercado de visualização de dados e análise empresarial. Ambas oferecem recursos poderosos para transformar dados brutos em informações valiosas, permitindo a tomada de decisões informadas. No entanto, existem algumas diferenças entre as características e funcionalidades dessas duas plataformas.
CARACTERÍSTICAS
TABLEAU
POWER BI
Interface de usuário intuitiva
Sim
Sim
Ampla variedade de fontes de dados suportadas
Sim
Sim
Recursos avançados de visualização
Sim
Limitado
Recursos avançados de modelagem de dados
Limitado
Sim
Recursos de criação de dashboards interativos
Sim
Sim
Integração com outras ferramentas e serviços da Microsoft
Não
Sim
Opções de implantação na nuvem e no local
Sim
Sim
Compartilhamento e colaboração de relatórios
Sim
Sim
Comunidade de usuários e recursos de aprendizado
Forte comunidade e recursos extensos
Forte comunidade e recursos extensos

Interface de usuário intuitiva entre Power BI e Tableau

  • Tableau

O Tableau possui uma interface de usuário altamente intuitiva e amigável. Permite arrastar e soltar elementos visuais, o que facilita a criação de painéis interativos e relatórios.
  • Power BI

O Power BI também tem uma interface de usuário intuitiva. Com uma aparência semelhante ao restante da suíte Microsoft, é familiar para os usuários do Microsoft Office. Possui recursos de arrastar e soltar que tornam a criação de visualizações de dados fácil e rápida.

Ampla variedade de fontes de dados suportadas entre Power BI e Tableau

  • Tableau

O Tableau oferece suporte a uma ampla variedade de fontes de dados, incluindo bancos de dados, arquivos CSV, Excel, serviços em nuvem, entre outros. Também possui conectores nativos para várias plataformas e sistemas populares.
  • Power BI

O Power BI também suporta uma variedade de fontes de dados, como bancos de dados, serviços em nuvem, arquivos CSV, Excel, entre outros. Além disso, possui uma extensa biblioteca de conectores pré construídos para integração com várias fontes de dados populares.

Recursos avançados de visualização entre Power BI e Tableau

  • Tableau

O Tableau é conhecido por seus recursos avançados de visualização. Ele oferece uma ampla gama de opções de gráficos interativos, mapas geográficos, painéis personalizados e a capacidade de criar visualizações personalizadas usando linguagem de cálculo.
  • Power BI

Embora o Power BI ofereça recursos de visualização sólidos, sua variedade de opções é um pouco mais limitada em comparação com o Tableau. No entanto, ele possui uma coleção de visualizações básicas e personalizadas que podem ser usadas para criar relatórios e painéis interativos.

Recursos avançados de modelagem de dados entre Power BI e Tableau

  • Tableau

A modelagem de dados no Tableau é relativamente mais simples em comparação com o Power BI. Ele oferece recursos básicos de manipulação de dados, mas pode ser necessário recorrer a outras ferramentas para transformações de dados complexos.
  • Power BI

O Power BI possui recursos avançados de modelagem de dados, como a capacidade de criar relacionamentos entre várias tabelas, definir medidas personalizadas usando a linguagem DAX (Data Analysis Expressions) e realizar transformações de dados avançadas usando o Power Query.

Recursos de criação de dashboards interativos entre Power BI e Tableau

  • Tableau

O Tableau oferece uma ampla gama de recursos para a criação de dashboards interativos, incluindo a capacidade de filtrar, destacar e explorar dados em tempo real. Também permite a criação de histórias interativas para apresentações.
  • Power BI

O Power BI também oferece recursos robustos para a criação de dashboards interativos. Os usuários podem criar relatórios interativos com recursos de filtragem, exploração e realce de dados. Além disso, os dashboards podem ser publicados e compartilhados com facilidade.

Integração com outras ferramentas e serviços da Microsoft entre Power BI e Tableau

  • Tableau

O Tableau não possui uma integração nativa com outras ferramentas e serviços da Microsoft. No entanto, é possível realizar integrações personalizadas usando conectores e APIs.
  • Power BI

O Power BI é fortemente integrado com outras ferramentas e serviços da Microsoft, como Excel, Azure, Power Apps e Power Automate. Isso permite uma colaboração mais estreita e o compartilhamento fácil de dados entre as diferentes plataformas.

Opções de implantação na nuvem e no local entre Power BI e Tableau

  • Tableau

O Tableau oferece opções de implantação tanto na nuvem (Tableau Online) quanto no local (Tableau Server). A implantação na nuvem permite acesso fácil aos relatórios e painéis em qualquer lugar, enquanto a implantação no local oferece maior controle e segurança dos dados.
  • Power BI

O Power BI também oferece opções de implantação tanto na nuvem (Power BI Service) quanto no local (Power BI Report Server). A implantação na nuvem permite uma colaboração fácil e o compartilhamento de relatórios, enquanto a implantação no local oferece controle adicional sobre os dados e a infraestrutura.

Compartilhamento e colaboração de relatórios entre Power BI e Tableau

  • Tableau

O Tableau permite o compartilhamento fácil de relatórios e painéis por meio do Tableau Server ou do Tableau Online. Os usuários podem colaborar, compartilhar insights e atualizar os dados em tempo real.
  • Power BI

O Power BI oferece recursos avançados de compartilhamento e colaboração de relatórios. Os usuários podem compartilhar relatórios e dashboards com outras pessoas dentro ou fora da organização e também podem colaborar em tempo real.

Comunidade de usuários e recursos de aprendizado entre Power BI e Tableau

  • Tableau

O Tableau tem uma comunidade de usuários estabelecida e ativa, com uma base de usuários significativa e envolvida em todo o mundo. A comunidade do Tableau é conhecida por sua vasta gama de recursos, incluindo fóruns de suporte, grupos de usuários, blogs, tutoriais, cursos online e conferências dedicadas.
  • Power BI

A comunidade de usuários do Power BI cresceu significativamente nos últimos anos e agora está bem estabelecida. Ela conta com uma base de usuários robusta e ativa, com fóruns de suporte, grupos de usuários, blogs, tutoriais, cursos online e conferências dedicadas. A comunidade do Power BI oferece um ambiente rico para compartilhar conhecimentos, aprender com especialistas e obter suporte.
 
Por: Eduardo Viana VER MAIS
Business Intelligence: Dicas de ferramentas para análise de dados
No mundo dos negócios atual e com o imediatismo de informações, resultados e soluções,  a capacidade de analisar dados tornou-se uma necessidade urgente. 
O Business Intelligence (BI) desempenha um papel crucial nas empresas, fornecendo informações valiosas e insights acionáveis ​​para apoiar a tomada de decisões estratégicas. Para acompanhar a concorrência, as empresas precisam aproveitar ao máximo essas informações e utilizá-las de forma inteligente, considerando os objetivos e as necessidades do negócio.
O BI transforma dados brutos em informações significativas, fornecendo uma visão abrangente e que precisa do desempenho da empresa e do ambiente de negócios. Os insights obtidos por meio de análises avançadas, como a mineração de dados, visualização de dados ou técnicas de inteligência artificial, ajudam a identificar oportunidades de crescimento, problemas operacionais, tendências emergentes e muito mais.
Mas para isso ser realizado, é necessário utilizar ferramentas especializadas que possam tornar o processo de análise de dados facilitado, estratégico e assertivo. A partir delas é possível a coleta e integração de dados, visualização de dados, acesso e compartilhamento de informações. Elas ajudam as organizações a transformar dados brutos em informações acionáveis.

5 ferramentas de BI para utilizar

Tableau

Em um ambiente altamente competitivo, é fundamental ter uma visão clara e profunda dos dados. O Tableau, uma das principais ferramentas de BI, oferece uma interface intuitiva e recursos avançados de visualização que permitem explorar dados de forma interativa. Com essa ferramenta,é possível identificar oportunidades de crescimento e tomar decisões fundamentadas com base em insights valiosos. É voltada para a visualização de dados.

Power BI

À medida que as empresas crescem, torna-se cada vez mais essencial obter insights rápidos e precisos. O Power BI, desenvolvido pela Microsoft, oferece recursos robustos de visualização e criação de relatórios interativos. Ao explorar dados em tempo real, especialistas identificam padrões emergentes e tomam decisões ágeis com base em informações atualizadas. 
Além disso, a integração do Power BI com outras ferramentas e soluções Microsoft torna-o uma opção conveniente e poderosa para aqueles que já utilizam a infraestrutura da empresa. Também é uma ferramenta voltada para a visualização de dados.

Alteryx

O Alteryx é uma ferramenta de ETL (traduzido, significa extrair, transformar e carregar dados) e destaca-se como uma ferramenta poderosa para lidar com grandes volumes de informações provenientes de diversas fontes. Com recursos avançados de manipulação e combinação de dados, o Alteryx permite simplificar o processo de preparação e limpeza dos dados, tornando-os prontos para análises avançadas. Ela é a ideal se a empresa lida com dados complexos e análises preditivas.

Apache Hop

O Apache Hop é uma ferramenta de ETL de código aberto que possui flexibilidade e extensibilidade, permitindo personalização e integração de plugins. Como suporta várias fontes de dados, facilita a extração de informações relevantes e oferece recursos avançados de transformação, como limpeza, filtragem e agregação de dados.Além disso, realiza um processamento distribuído de dados em larga escala.

Knime

O Knime também é uma plataforma de ETL e de recursos avançados de análise de dados, como algoritmos de aprendizado de máquina e visualização de dados. Sua interface gráfica é intuitiva voltada para a criação de fluxos de trabalho e oferece uma ampla gama de conectores e extensões para diferentes fontes de dados. A ferramenta pode ser integrada a outras ferramentas de análise, como R e Python, para maior flexibilidade e funcionalidade.

Qual ferramenta utilizar?

Diante da necessidade de se destacar em um mercado acirrado, é imprescindível investir em ferramentas de Business Intelligence que atendam às suas necessidades específicas. O Tableau, o Alteryx, Power BI, Apache Hop e o Knime são apenas algumas das opções disponíveis, cada uma com sua própria gama de recursos e vantagens.
O profissional de BI deve escolher a plataforma de Business Intelligence de acordo com as necessidades do negócio e com aspectos especiais de cada plataforma. Deve considerar pontos como
  • Funcionalidades e recursos das plataformas;
  • Integração de dados com sistemas e bancos de dados;
  • Usabilidade e interface intuitiva;
  • Ferramentas de análises avançadas;
  • Segurança;
  • Suporte e treinamento;
  • Escalabilidade e bom desempenho.
Independentemente da escolha, é crucial perceber que o BI é uma necessidade crescente para empresas que desejam prosperar. Ao aproveitar o poder das ferramentas de BI, você estará capacitando sua equipe a tomar decisões estratégicas embasadas em dados sólidos, impulsionando o sucesso e o crescimento de seu negócio. 
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Por: Eduardo Viana VER MAIS
A importância da governança de dados em BI e como implementá-la

A governança de dados é uma parte crítica de qualquer estratégia de Business Intelligence (BI) bem-sucedida.

Isso ocorre porque, sem governança de dados, os dados podem se tornar imprecisos, incompletos ou até mesmo irrelevantes, prejudicando assim a tomada de decisões de negócios.
Além disso, a governança de dados ajuda a garantir que os dados sejam protegidos e gerenciados de forma segura e privada. Isso é especialmente importante em um mundo onde as violações de dados são uma preocupação constante.
É essencial que as informações usadas em uma estratégia de BI sejam precisas e confiáveis. Muitos setores, como o financeiro e o de saúde, têm requisitos específicos de conformidade que devem ser atendidos. A governança de dados pode ajudar a garantir que os dados sejam usados ​​de maneira apropriada e que as políticas de privacidade e segurança sejam seguidas.
Ela também ajuda a garantir que os dados sejam gerenciados de forma eficiente. Isso significa que os dados são coletados, armazenados e gerenciados de forma organizada e padronizada. Isso ajuda as empresas a evitar problemas como dados duplicados ou inconsistentes, o que pode afetar a qualidade das análises de BI.
Além disso, a governança de dados pode  garantir que as informações sejam entregues aos usuários finais de forma oportuna e eficiente.
Agora que entendemos por que a governança de dados é importante em BI, vamos falar sobre como implementá-la. Existem várias etapas que as empresas podem seguir para implementar a governança de dados em seus sistemas de BI. Confira a seguir.

Etapas para implementar a Governança de Dados

1. Definir políticas e procedimentos para governança de dados
As empresas devem definir políticas claras para governança de dados, incluindo quem é responsável pelos dados e como eles devem ser gerenciados. Essas políticas devem ser documentadas e comunicadas claramente aos usuários finais.

2. Identificar os dados importantes para a empresa

As empresas devem identificar os dados que são importantes para seus negócios e definir como esses dados devem ser gerenciados. Isso pode incluir dados financeiros, informações de clientes ou dados de desempenho da empresa.

3. Gerenciar a qualidade dos dados

As empresas devem implementar processos para garantir a qualidade dos dados. Isso pode incluir a limpeza de dados duplicados, a padronização de formatos de dados e a validação de dados para garantir sua precisão.

4. Implementar segurança e privacidade de dados

As empresas devem implementar medidas de segurança para garantir que os dados sejam protegidos contra acesso não autorizado. Isso pode incluir a criptografia de dados, o gerenciamento de acesso a dados e a implementação de políticas de privacidade para proteger informações confidenciais.
Espero ter ajudado  você a entender um pouco que governança de dados é essencial para qualquer projeto de BI e que cuidar dos seus dados é uma etapa importante na cultura de data driven.
 
Por: Eduardo Viana VER MAIS
Os benefícios do uso de dashboards para visualização de dados em BI

Com o grande volume de dados gerados pelas empresas, torna-se cada vez mais importante ter uma forma de organizá-los e transformá-los em insights úteis para a tomada de decisões. Nesse contexto, os dashboards para visualização de dados em Business Intelligence (BI) têm se tornado cada vez mais populares.
Neste artigo, discutiremos os benefícios do uso de dashboards em BI e como eles podem ajudar as empresas a tomar decisões melhores e mais rápidas.

O que são dashboards de visualização de dados em Business Intelligence?

Os dashboards são painéis interativos que exibem dados em tempo real, permitindo que os usuários identifiquem rapidamente tendências e insights. Eles são umas das principais ferramentas de BI usadas pelas empresas atualmente. Esses dashboards apresentam informações importantes em um formato visual fácil de entender, permitindo que os usuários compreendam rapidamente as tendências e insights ocultos nos dados.

Benefícios do uso de dashboards de visualização de dados em Business Intelligence

  1. Tomada de decisões mais rápida e precisa: os dashboards de visualização de dados permitem que os usuários vejam rapidamente as informações mais relevantes para o seu negócio. Isso permite que as empresas tomem decisões mais rápidas e com base em dados mais precisos.

  2. Identificação rápida de tendências e insights: os dashboards permitem que os usuários identifiquem rapidamente tendências e insights ocultos nos dados, permitindo que as empresas ajustem suas estratégias e tomem decisões mais informadas.
  3. Comunicação efetiva dos insights: os dashboards permitem que os usuários compartilhem informações importantes com outros membros da equipe ou com a liderança da empresa de maneira eficaz, permitindo que todos estejam na mesma página e tomem decisões com base nos mesmos insights.
  4. Monitoramento contínuo do desempenho: os dashboards de visualização de dados em BI permitem que as empresas monitorem continuamente seu desempenho em tempo real e identifiquem áreas que precisam ser melhoradas.
  5. Personalização de visualizações: os dashboards permitem que os usuários personalizem as visualizações de acordo com suas necessidades e preferências, permitindo que as empresas criem uma visualização de dados que atenda às suas necessidades exclusivas.

Como implementar dashboards de visualização de dados em Business Intelligence?

Para implementar um dashboard de visualização de dados em BI, é importante seguir algumas etapas:

  1. Definir os objetivos e requisitos: defina os objetivos de negócio que você quer alcançar com o dashboard e identifique quais dados e métricas são relevantes para atingir esses objetivos.

  2. Selecionar as ferramentas de BI apropriadas: selecione uma plataforma de BI que atenda às suas necessidades e requisitos.
  3. Coletar e integrar dados: colete os dados de diferentes fontes e integre-os em uma plataforma de BI.
  4. Criar visualizações relevantes: crie visualizações que mostrem as informações mais relevantes e permitam que os usuários interajam com os dados.
  5. Testar e refinar: teste o dashboard com usuários e refine-o com base no feedback para garantir que ele atenda às suas necessidades e objetivos.

 

Concluindo, os dashboards são uma ferramenta poderosa para as empresas tomarem decisões informadas e rápidas com base em dados precisos e relevantes.

Com a capacidade de identificar tendências e insights e monitorar continuamente o desempenho, os dashboards permitem que as empresas ajustem suas estratégias e atinjam seus objetivos de negócios com maior eficiência. 

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4 ferramentas de ETL para você utilizar
Se você leu o artigo passado, sabe que escrevi um pouco sobre a importância que o ETL tem para o Business Intelligence.
O artigo de hoje será um complemento! Vou mostrar pra você 4 ferramentas de ETL que, com certeza, irão te ajudar.
Algumas dessas ferramentas são pagas, já outras open source, mas todas, de alguma forma, podem te auxiliar no processamento dos seus dados, como também na automação dos seus processos.
A seguir, você vai conhecer e saber um pouco mais sobre ferramentas de ETL para você utilizar.
  1. Alteryx

A ferramenta Alteryx é uma das principais ferramentas do mercado especializadas em unificar bases, automação de processos e ciência de dados.
Ela foi projetada para colocar a automação nas mãos de todos os profissionais de dados. Possui centenas de componentes e conexão com praticamente todas as fontes de dados, estruturados ou não.
Com um sistema de arrasta e solta, os processos são criados de forma fácil e sem complicação.
A ferramenta Alteryx é paga no formato de licenciamento anual. Em termos de comunidade, os nossos BRs estão crescendo cada vez mais em documentação, treinamentos e dicas.
  1. Pentaho Data Integration (PDI)

A ferramenta PDI, também chamada de Spoon, possui interface gráfica para construção dos fluxos.
É formada por duas categorias de artefatos:
Transformações que registra o passo-a-passo de como a extração ou leitura de uma fonte de informação é realizada;
Jobs realizam operações completas, uma por uma, ao contrário de uma transformação que opera sobre as linhas de dados em paralelo.
Parecida com o Alteryx em termos de arrastar e soltar, o PDI pode ser uma boa aliada no processo, porém a necessidade de encontrar os plugins para conectar nas fontes de dados pode dificultar as construções de fluxos.
O PDI é uma ferramenta open source e não há cobrança para utilização. Encontra-se muito conteúdo BR disponível na rede.
  1. Knime

É uma plataforma de programação visual de código aberto (open source). Com ela, é possível integrar várias fontes de dados e realizar todos os tratamentos necessários para preparar as bases de dados em informação.
Como as outras ferramentas, Knime também permite a criação de automações que garantem maior controle e agilidade nos tratamentos de dados da sua empresa.
Sobre ela, existem muitos treinamentos, documentação e dicas em português e inglês disponíveis na internet.
  1. Apache Hop

Hop é uma plataforma de integração de dados de código aberto totalmente nova, fácil de usar, rápida e flexível.
O desenvolvimento visual permite que os desenvolvedores sejam mais produtivos do que por meio da utilização de códigos.
Existem alguns conteúdos em português, mas a maioria das documentações e treinamentos estão em inglês.
Leitor, espero você nosso próximo artigo sobre BI.
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A importância do ETL para o Business Intelligence
Quem trabalha com Business Intelligence (BI), em algum momento, já teve sua atividade simplificada apenas como “criador de relatórios e dashboards”.
Bem, normalmente respondo esse questionamento usando o exemplo do iceberg, onde àqueles que navegam em alto mar só enxergam seu cume (dashboard), mas que na verdade, seu maior volume encontra-se debaixo d'água (transformação dos dados).
No desenvolvimento de um dashboard gastamos mais tempo trabalhando na base de dados, que será usada como fonte. Essa etapa do trabalho é chamada de ETL.

Então, o que significa ETL?

Extrair, transformar e carregar, em inglês extract, transform, load. ETL é o processo usado para extrair dados – das mais variadas fontes –, transformar e carregá-los em vários destinos, como um data warehouse ou data lake. Com isso, é possível analisar os dados para impulsionar a tomada de decisões nos negócios.

Por que o processo de ETL é importante?

O potencial do processo de ETL para extrair e integrar dados de diversos sistemas de origem, incluindo todos os sistemas da companhia, representa menos problemas com os indicadores, já que nessa etapa são tratados e analisados todos os dados, o que gera mais oportunidades para aproveitar o self-service analytics.
De forma resumida, trata-se de uma maneira rápida, flexível e automatizada de agregar diversos dados em diferentes formatos e prepará-los para análise.

Etapas do processo de ETL

Extrair

A coleta de dados automatizada aumenta o desempenho e fornece insights valiosos de forma rápida. Durante o processo de extração, é possível coletar dados estruturados e não estruturados de múltiplas fontes e em diferentes formatos, como JSON, XML, bancos de dados informais, sites rastreados e etc.

Transformar

A transformação reúne diferentes tipos de dados e os armazena de acordo com os formatos necessários para permitir o uso em toda a organização.
A limpeza de dados é outro ponto crucial para a transformação e inclui a eliminação de duplicatas, nulos e espaços em branco, além da alteração do tipo e volume das informações.

Carregar

O carregamento inclui a gravação de dados processados, seja num data warehouse ou data lake, no local ou na nuvem. Através do processo contínuo de ETL, com o registro de novos dados, as empresas podem escolher entre substituir informações existentes ou incluir novos registros de forma incremental.
É isso. Espero ter ajudado a entender um pouco mais sobre o processo de ETL.
No próximo artigo, falarei um pouco sobre quais as ferramentas que podem te auxiliar nesse processo rumo a transformação da gestão orientada a dados.
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