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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
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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