Fala galera que acompanha o mundo dos dados! Escrevi uma série no Dados ao Cubo, batizada de Business Intelligence — Do Problema ao Dashboard ou simplismente BI do Problema ao Dashboard. Com o objetivo de apresentar o fluxo completo da solução de um problema utilizando Business Intelligence. Vem comigo!!!
Introdução ao Business Intelligence — Do Problema ao Dashboard
Primeiramente, vamos entender alguns conceitos importantes. O que é business intelligence? O que faz o profissional de business intelligence. Como é a arquitetura do BI, as etapas do processo de BI, para enfim, construir o projeto de BI do Dados ao Cubo.
Ambiente de Desenvolvimento para Business Intelligence
Na sequência, vamos montar um ambiente de desenvolvimento para business intelligence. Para isso, vou apresentar algumas ferramentas e banco de dados, de ETL, DataViz e algumas auxiliares para facilitar nossa vida. O ambiente de BI do Dados ao Cubo, será composto por: PostgreSQL, Pentaho, Power BI, DBeaver e SQL Power Architect (todas open source).
Definições para Projetos de Business Intelligence
E então, partimos para as definições do projeto. Aqui dividiremos em 4 tópicos: 1. Definindo o Problema, 2. Mapeando as Fontes de Dados, 3. Identificando Dimensões e Fatos e 4. Calculadora de Projetos Business Intelligence (criação própria das práticas diária, atuando na área.). Dessa forma, vamos conseguir desenvolver o projeto de BI do Dados ao Cubo.
Linguagem SQL e os Bancos de Dados Relacionais
Aqui o pesadelo de uns e felicidade de outros. Mas fica tranquilo, vou detalhar ao máximo. Começando com conceitos de dados relacionais, e evoluindo com comandos básicos em SQL. Concluindo com exemplos um pouco mais elaborados no projeto do Dados ao Cubo.
Modelagem de Dados para Business Intelligence
Esta é uma parte muito importante! Muito importante! Te apresentarei os bancos multidimensionais e a modelagem em fato e dimensão. Como exemplo prático, construiremos juntos a modelagem do projeto de BI do Dados ao Cubo.
ETL com Pentaho
Aqui o negócio já começa a esquentar. Já sabe o que é ETL? Se não, vou te contar! Conhece o Pentaho? Se não, vai sair do zero. Com tudo isso vamos aplicar na prática a modelagem que construímos na etapa anterior.
DataViz com Power BI
Se chegou até aqui parabéns! Esta é a melhor parte, é o estado da arte. A hora de contar a sua história sobre os dados do problema apresentado. Melhor que a beleza, são bons indicadores, dados consistentes, confiáveis e que geram valor ao negócio. Se já tem tudo isso, capricha na visualização que conta demais a forma como são apresentados esses dados.
Aí você pode estar se perguntando. Lá vem mais um querendo me enrolar sem me mostrar como fazer tudo isso. Calma! Muito poucas linhas para falar os detalhes de cada um dos temas. Então, em cada tópico tem link para o conteúdo completo de cada etapa! Depois me conta o que achou do BI do Problema ao Dashboard. O que faltou? O que não gostou? Um abraço e até a próxima.
Conteúdos ao Cubo
Se você curtiu o conteúdo, lá no Dados ao Cubo tem muito mais. Então, deixo algumas sugestões de conteúdos que você pode encontrar por lá, sempre falando sobre o mundo dos dados.
- Boas Práticas de Visualização de Dados Parte I
- Boas Práticas de Visualização de Dados Parte II
- Machine Learning com ML.Net no Jupyter Notebook
- Análise Exploratória com ML.Net e Jupyter Notebook no Ubuntu
- ML.Net – Modelos em Produção com WebApi e Docker
- AutoML (Automated Machine Learning) com ML.Net
- Classificação com scikit-learn
Finalizo com um convite para você ser Parceiro de Publicação Dados ao Cubo, escrever o próximo artigo e ter divulgação para toda a comunidade de dados no LinkedIn.
Baiano, apaixonado por dados e tecnologia, amante das inovações tecnológicas que facilitam a vida humana! Formado em Engenharia da Computação e com MBA em Gestão da Informação e Business Intelligence e especialização em Data Science. Atualmente atua como Data Tech Lead na Lopes, além de Professor na área de dados e nas horas vagas cria uns modelos de Machine Learning com Python e soluções diversas com dados!
