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. 

Acesse outros artigos de Eduardo Viana clicando aqui

 
Por: Eduardo Viana VER MAIS
Redes Neurais Artificiais

2023 está sendo considerado por muitos como o ano da Inteligência Artificial. Isso se deve ao fato de muitas tecnologias que estavam em desenvolvimento, evolução e teste, passarem a fazer ainda mais parte do nosso cotidiano, a exemplo do tão falado e espetacular ChatGPT.

A base de tudo isso parte de um princípio muito simples, mas ao mesmo tempo muito complexo. O aprendizado. Aprender, para os seres humanos, exige muito mais do que imaginamos e ao mesmo tempo, na prática, nos parece algo simples.

Falar sobre Inteligência Artificial significa que devemos falar também sobre "neurônios artificiais".

Redes Neurais Artificiais

As Redes Neurais Artificiais (RNAs), também conhecidas como ANNs (Artificial Neural Networks), são um subconjunto da Inteligência Artificial (IA) que simula a anatomia e a fisiologia do cérebro humano para realizar tarefas desafiadoras, incluindo tomada de decisões, processamento de linguagem natural e identificação de imagens.

Os neurônios artificiais (perceptrons), os nós interconectados que compõem as redes neurais, processam e enviam dados à medida que as camadas da rede são construídas. A rede pode ser ensinada a reconhecer padrões e fazer previsões precisas alterando a força das conexões entre os neurônios.


Modelo de Neurônio Artificial - Perceptron


Modelo de Rede Neural - Perceptrons

Aprendizado

A capacidade das RNAs de aprender e se ajustar a novas informações é uma de suas principais características. Para aumentar sua precisão e desempenho ao longo do tempo, as RNAs podem ser treinadas usando uma variedade de técnicas, incluindo aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço.

Processamento de linguagem natural, carros sem motorista, reconhecimento de imagem e fala e outros campos fizeram uso de ANNs (Artificial Neural Networks).

Paralelismo

As RNAs também têm o benefício do processamento paralelo, o que lhes permite processar enormes volumes de dados de uma só vez. Com a ajuda de ANNs, empresas e organizações podem prever o futuro e produzir previsões com base na análise de dados.

As RNAs têm inúmeros benefícios, mas também apresentam várias desvantagens, como a necessidade de muitos dados de treinamento, o perigo de overfitting e o desafio de entender como eles tomam decisões.

Alguns Tipos

Uma variedade popular de RNAs é a rede neural feedforward, que possui uma camada de entrada, uma ou mais camadas ocultas e uma camada de saída. Tarefas de classificação, regressão e reconhecimento de padrões são realizadas usando redes feedforward. A rede neural recorrente é um tipo adicional de RNAs que suporta loops de feedback e pode ser aplicada a projetos como modelagem de linguagem e previsão de séries temporais.
Função

A função de ativação, que baseia a saída de um nó em sua entrada, é uma parte crucial das RNAs. As funções sigmoid, ReLU (Rectified Linear Unit) e tanh são funções de ativação populares. As RNAs também podem modificar os pesos e vieses dos nós durante o treinamento usando vários métodos de otimização, como descida de gradiente estocástico.

Programação

Python é uma linguagem de programação popular para criar e treinar RNAs, e bibliotecas como TensorFlow e PyTorch oferecem recursos eficazes para criar redes complexas. Um número crescente de desenvolvedores de RNAs está usando JavaScript, graças a estruturas como TensorFlow.js e Brain.js, para criar Redes Neurais Artificiais que podem ser executadas diretamente no navegador.

Códigos

Vejamos logo abaixo como construir uma rede neural artificial utilizando as linguagens de programação Python e JavaScript.

Python

import tensorflow as t
import numpy as np

# Dados para treinamento
x_train = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])
y_train = np.array([[0], [1], [1], [0]])

# Arquiterura da rede neural
model = tf.keras.Sequential([
  tf.keras.layers.Dense(4, activation='sigmoid', input_shape=(2,)),
  tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

# Modelo com perda e otimização
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(),
              metrics=['accuracy'])

# Treine o modelo
model.fit(x_train, y_train, epochs=1000)

# Teste o modelo com novos dados
x_test = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])
y_test = np.array([[0], [1], [1], [1]])
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)
print('Precisão:', test_acc)

 

JavaScript

import * as tf from '@tensorflow/tfjs'

// Dados para treinamento
const xTrain = tf.tensor2d([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]]);
const yTrain = tf.tensor2d([[0], [1], [1], [0]]);

// Arquiterura da rede neural
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({units: 4, activation: 'sigmoid', inputShape: [2]}));
model.add(tf.layers.dense({units: 1, activation: 'sigmoid'}));

// Modelo com perdas e otimização
model.compile({optimizer: tf.train.adam(), loss: 'binaryCrossentropy', metrics: ['accuracy']});

// Treine o modelo
await model.fit(xTrain, yTrain, {epochs: 1000});

// Teste o modelo com novos  
const xTest = tf.tensor2d([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]]);
const yTest = tf.tensor2d([[0], [1], [1], [1]]);
const [testLoss, testAcc] = await model.evaluate(xTest, yTest);

 

Apresentei neste artigo a "pontinha do iceberg" com relação ao assunto redes neurais artificiais. Há muito mais a saber e conhecer sobre esse fabuloso tema.

Estude e coloque em prática as suas ideias e projetos. 😉

Visite nosso site e leia outros blogs de Stênio Oliveira. 

Por: Stênio Oliveira 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.
Segue a gente no Instagram, LinkedIn e Youtube pra ficar por dentro dos conteúdos. Também estamos no TikTok e no Spotify!
Fale AGORA com um especialista de BI!
Por: Eduardo Viana VER MAIS
Na trilha de uma API

O processo de projetar e construir interfaces que permitem que vários programas de software se comuniquem entre si é conhecido como desenvolvimento de API (Application Programming Interface). As APIs são usadas em diversos setores, do comércio eletrônico à saúde, e são essenciais para o desenvolvimento de software moderno.


Linguagens

O de API geralmente envolve o uso de linguagens de programação como C#, Java, JavaScript, Python ou Ruby. 

Os requisitos do projeto e o caso de uso específico determinarão a linguagem de programação a ser usada.

Versionamento

O controle de versão é um componente crucial do desenvolvimento da API. 

Diferentes versões de API podem ser produzidas para oferecer suporte a novos recursos ou alterações à medida que a API se desenvolve ao longo do tempo. 

A compatibilidade com versões anteriores é possível por meio do controle de versão adequado, que também garante que os aplicativos atuais continuem funcionando conforme o esperado.

Documentação

A documentação é um componente importante do desenvolvimento da API. 

Uma API bem documentada é mais simples para os desenvolvedores compreenderem e usarem, o que reduz a possibilidade de erros e aumenta a produção do desenvolvedor.

Segurança

Ao criar APIs, a segurança é um fator chave a ser levado em consideração. 

Injeção de SQL, script entre sites e falsificação de solicitação entre sites são exemplos de riscos de segurança comuns. 

Para proteger a API e os dados que ela gerencia, é fundamental implementar fortes medidas de segurança.

Integração

Outro componente de relevância do desenvolvimento da API é a integração da API. 

Bancos de dados, serviços em nuvem e outros aplicativos de terceiros podem ser integrados por meio de APIs. 

Isso oferece novas funcionalidades e fácil conectividade em vários sistemas.

Exemplo Simples

API Cliente e Servidor simples usando a linguagem de programação Pyhton.

Código-fonte do servidor em Python
 
Código-fonte do cliente em Python
 
API Cliente e Servidor simples usando a linguagem de programação JavaScript no ambiente de execução do Node.js.
Código-fonte do servidor em JavaScript com Node.js
 
Código-fonte do cliente em JavaScript com Node.js
 
Utilize uma IDE (Integrated Development Environment) para o desenvolvimento da sua primeira API, existem várias disponíveis. Uma bastante popular e muito utilizada é a IDE Visual Studio Code da Microsoft. Uma IDE é simplesmente uma aplicação que integra diversos recursos de desenvolvimento de software em uma única ferramenta. Ou seja, um ambiente de desenvolvimento integrado.

Conclusão

Em conclusão, o desenvolvimento de API é uma parte essencial da criação de software moderno. 

Ao criar APIs, deve-se levar em consideração programação, versão, documentação, segurança e integração adequadas. 

Para garantir que a API satisfaça os requisitos de seus usuários e do negócio, é crucial abordar o desenvolvimento da API com foco na usabilidade, segurança e escalabilidade.

E agora?

Pesquise mais, estude mais e coloque em prática as suas ideias e projetos de desenvolvimento de APIs. 😉

Se tiver dúvidas, pode contar com a Wiser Tecnologia! 💙

Por: Stênio Oliveira VER MAIS
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.
Segue a gente no Instagram, LinkedIn e Youtube pra ficar por dentro dos conteúdos. Também estamos no TikTok e no Spotify!
Fale AGORA com um especialista de BI!
Por: Eduardo Viana VER MAIS
O omnichannel e a estratégia para empresas e clientes

As empresas usam estratégias omnichannel para se conectar com seus clientes por meio de vários canais (multicanal), como mídia social, e-mail e na loja.

Conceito

Omnichannel é uma estratégia centrada no cliente que visa fornecer uma experiência consistente e contínua em todos os canais.

Isso significa que um cliente pode iniciar uma conversa em um canal, como redes sociais, e continuar em outro, como e-mail ou telefone, sem precisar repetir informações ou recomeçar.

O multicanal, por outro lado, é uma abordagem centrada no canal que se concentra em alcançar os clientes por meio de vários canais.

Embora essa estratégia possa ser eficaz, ela também pode resultar em uma experiência desarticulada do cliente se os canais não forem integrados e coordenados.

Vantagens

Uma das principais vantagens de uma estratégia omnichannel é que ela permite que as empresas desenvolvam relacionamentos mais fortes e pessoais com seus clientes.

As empresas podem criar confiança e lealdade entre seus clientes, fornecendo consistentemente uma experiência de alta qualidade em todos os canais.

Outro benefício do omnichannel é que ele permite que as empresas coletem dados de várias fontes, permitindo que elas entendam melhor as necessidades e preferências de seus clientes.

Isso pode ajudar as empresas a adaptar seus esforços de marketing e melhorar a experiência geral do cliente.

Uma estratégia multicanal também pode ajudar as empresas a cortar despesas e aumentar a eficiência.

As empresas podem evitar a duplicação e simplificar suas operações, o que pode economizar desperdício e aumentar a lucratividade, coordenando seus esforços em todos os canais.

Finalmente

No geral, embora os métodos omnichannel e multicanal possam ser bem-sucedidos em alcançar os clientes, o omnichannel costuma ser a opção preferível, pois oferece uma experiência mais suave e consistente e ajuda as empresas a estreitar os laços com seus clientes.

As empresas podem criar uma experiência de consumo mais individualizada e integrada que aumentará o engajamento e a lealdade usando uma estratégia omnichannel.

Por: Stênio Oliveira VER MAIS
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
A Importância do Desenvolvimento de Software na Era Digital

Na era digital, o desenvolvimento de software é um dos principais facilitadores da transformação digital.

A Transformação Digital no desenvolvimento de software

A transformação digital certamente revolucionou a forma como as empresas realizam o desenvolvimento de software, como conduzem as suas operações e agregam valor aos seus clientes, produtos e serviços.

Arrisco dizer que, hoje, praticamente todos os principais setores de quaisquer ramos de negócios utilizam soluções digitais.

As empresas cada vez mais procuram maneiras de se modernizar e melhor utilizar a tecnologia. Porém, embora as empresas estejam adotando uma maneira digital de fazer as coisas, as ambições permanecem as mesmas: manter-se competitivo, valorar o cliente, dinamizar o mercado a seu favor e manter as metas de lucratividade.

Logo, a transformação digital pode parecer assustadora para quaisquer organizações. Logo, é preciso adotar uma estratégia certa para se alcançar uma transformação digital de forma rápida e eficaz.

Unir diferentes forças e concentrar esforços em objetivos tangíveis é um caminho aceitável.


O Desenvolvimento de Software

Uma área que impacta significativamente no processo de transformação digital é o desenvolvimento de software. Pois estará sempre à frente do processo de transformação de uma empresa, quer seja na adoção de novas tecnologias ou na atualização das tecnologias já existentes. 

O processo de desenvolvimento de software proporciona um impulso significativo em relação a mudança digital de uma empresa, pois pode forçar otimizações com a estrutura de desenvolvimento na prática. Indo mais além, pode ajudar a automatizar processos, melhorar a comunicação e a colaboração. Permitindo que os dados sejam mais acessíveis e fáceis de usar. O desenvolvimento de software acelera a eficácia de uma transição digital que uma empresa empreende.

No últimos anos, o cenário de desenvolvimento de software mudou muito, graças ao aumento da transformação digital. O resultado? O que antes era um processo isolado e linear agora é muito mais dinâmico e interligado. 

Os desenvolvedores passaram a encarar um fluxo constante de novas tecnologias e ferramentas, além do desafio de trabalhar em um ambiente de constante mudança. O período de Pandemia colaborou com a mudança de ambiente e modos de trabalho ao redor do mundo, sobretudo em atividades ligadas a tecnologia.

Vice e Versa

A transformação digital também beneficiou significativamente o processo de desenvolvimento de software. Capacitou os desenvolvedores a criar aplicativos mais fáceis de se usar e mais eficientes. Possibilitou também a implantação de atualizações de softwares com mais rapidez e eficiência. 

A transformação digital se tornará cada vez mais crítica à medida que o cenário de desenvolvimento de software continuar a evoluir.

O desenvolvimento de software, quando bem feito, pode ser uma ferramenta muito poderosa para impulsionar a transformação digital.  

Qual é o caminho?

Alcançar uma transformação digital bem-sucedida, exige que as empresas compreendam claramente as suas metas e objetivos. 

É importante saber a resposta para: O que está se tentando alcançar com a transformação digital e por que essa mudança é necessária?

O impacto da transformação digital em sua organização pode ocorrer nas seguintes categorias: Processos de Negócios, Modelo de Negócios e Mudança Cultural.


Relacionamento Forte entre transformação digital e o desenvolvimento de software

A relação entre a transformação digital e o desenvolvimento de software é muito significativa. O desenvolvimento de software é a mola mestra da transformação digital e, sem o uso de tecnologias e produtos de software inovadores, a transformação digital seria incerta. A transformação digital teve um impacto significativo na indústria e na força de trabalho de desenvolvimento de software. Automatizar tarefas tradicionalmente realizadas de forma manual, permite que os desenvolvedores de software trabalhem com mais eficiência e eficácia. 

A transformação digital possibilita também que desenvolvedores de software trabalhem remotamente, principalmente durante o período da pandemia. Os desenvolvedores ficaram mais flexíveis com seus horários de trabalho, permitindo ainda que trabalhem com uma variedade maior de clientes.

O desenvolvimento de software é fundamental para permitir que as organizações acompanhem as mudanças em um mundo digital acelerado. Por sua própria natureza, o desenvolvimento de software é um processo iterativo, em constante evolução em resposta a novos desafios e oportunidades. 

Como tal, é adequado para impulsionar a transformação digital. Por meio do desenvolvimento de software, as organizações podem melhorar continuamente seus processos e sistemas, tornando-os mais ágeis e responsivos às mudanças. 

Gira Mundo

O desenvolvimento de software tem sido e será um impulsionador crítico da transformação digital, à medida que o mundo continua a mudar em um ritmo cada vez maior. E, como o software é usado em mais e mais produtos e serviços para expandir a funcionalidade e atualizar as infraestruturas existentes, a qualidade do desenvolvimento de software está se tornando crucial. 

Logo, os produtos de software existentes afetaram diretamente o sucesso financeiro de diferentes empresas.

Contudo, apenas construir software não é suficiente para se manter competitivo. 

É importante observar que, aplicativos de software que fornecem experiências de usuário únicas e intuitivas, podem ajudar a distanciar a concorrência e fidelizar cada vez mais a sua base de consumidores.

Experiência do Cliente

Conclusivamente, desenvolver software com qualidade tendo a experiência do cliente em mente, tornou-se um aspecto fundamental da maturidade dos negócios neste mundo em transformação digital.

 

Por: Stênio Oliveira VER MAIS
WhatsApp Wiser Telegram Wiser