Business Intelligence

Business Intelligence

Conjunto de processos, tecnologias e ferramentas que transformam dados em informações úteis para apoiar a tomada de decisão nas organizações.

Objetivo do BI

Apoiar decisões estratégicas, táticas e operacionais por meio de análise de dados e geração de insights relevantes para o negócio.

Dados x Informação

Dados são registros brutos e isolados, enquanto informação é o dado organizado, contextualizado e interpretado para gerar significado ao usuário.

ETL

Processo de Extrair, Transformar e Carregar dados, usado para trazer informações de diversas fontes para um ambiente de análise como o Data Warehouse.

Data Warehouse (DW)

Repositório central de dados integrado, orientado a assuntos e histórico, projetado para suporte à decisão e análises gerenciais.

Orientação a Assuntos no DW

Característica do DW em que os dados são organizados por temas de negócio (como vendas, finanças, clientes) para facilitar a análise.

Dados Históricos no DW

Armazenamento de informações ao longo do tempo, permitindo análise de tendências e evolução dos indicadores do negócio.

OLAP

Tecnologia de análise multidimensional que permite explorar informações em diferentes perspectivas, como por produto, região, período ou cliente.

Cubo OLAP

Estrutura multidimensional que organiza dados em dimensões e medidas, possibilitando operações como drill

Medidas em OLAP

Valores numéricos analisados em um cubo OLAP, como faturamento, quantidade vendida ou lucro, agregados por diferentes dimensões.

Dimensões em OLAP

Perspectivas de análise de um cubo OLAP, como tempo, produto ou região, usadas para navegar e detalhar os dados.

Power BI

Ferramenta de Business Intelligence da Microsoft usada para conectar dados, realizar ETL básico, modelar informações e construir dashboards e relatórios interativos.

Dashboard em BI

Painel visual que apresenta indicadores chave de desempenho e métricas relevantes em um formato sintético para acompanhamento gerencial.

Indicadores de Desempenho (KPIs)

Métricas que refletem objetivos estratégicos e permitem monitorar o desempenho de processos, produtos ou áreas do negócio.

Visualização de Dados em BI

Uso de gráficos, tabelas e outros recursos visuais para facilitar compreensão, descoberta de padrões e comunicação de insights.

Fonte de Dados Operacional

Sistemas transacionais do dia a dia (como ERP, CRM) que registram operações da empresa e alimentam o processo de BI.

Integração de Dados em BI

Etapa que reúne informações de múltiplas fontes em um modelo unificado, eliminando inconsistências e duplicidades.

Qualidade de Dados em BI

Grau de confiabilidade, consistência e completude dos dados, essencial para que os insights gerados sejam úteis e corretos.

Governança de Dados em BI

Conjunto de políticas, processos e responsabilidades que garantem uso adequado, segurança e padronização dos dados corporativos.

Tomada de Decisão Baseada em Dados

Processo em que gestores escolhem ações e estratégias apoiados em evidências fornecidas pelo BI, em vez de decisões puramente intuitivas.

Fontes de dados

Conjuntos de dados operacionais que dão origem ao processo de Business Intelligence, servindo de entrada para ETL e Data Warehouse.

ETL (Extração, Transformação e Carga)

Processo que extrai dados das fontes, transforma

Data Warehouse/Data Mart

Repositório centralizado de dados integrados, estruturados para análise e apoio à tomada de decisão organizacional.

Modelagem de dados dimensional

Técnica que organiza dados em tabela fato (tema principal do negócio, como vendas) e tabelas dimensão que descrevem esse fato.

Tabela fato

Estrutura que armazena medidas quantitativas do negócio, como vendas, receitas ou quantidades, relacionando

Tabela dimensão

Estrutura que contém atributos descritivos do fato, como cliente, produto, tempo ou região, utilizada para detalhar análises.

Ferramentas de análise e relatórios

Conjunto de softwares que navegam na modelagem dimensional e convertem dados em informações na forma de consultas e relatórios.

Visualização de dados

Representação gráfica das informações, por meio de gráficos, painéis e dashboards, facilitando interpretação pelos tomadores de decisão.

Governança de dados

Conjunto de políticas e processos que garante qualidade, segurança, acesso controlado e conformidade dos dados corporativos.

Business Analytics (Análise de negócio)

Coleção de ferramentas para manipular, minerar e analisar dados no Data Warehouse, incluindo recursos de data mining.

Business Performance Management (BPM)

Conjunto de práticas e ferramentas voltado a monitorar e analisar indicadores de desempenho do negócio.

Interface de usuário em BI

Camada visual que apresenta dados e indicadores aos tomadores de decisão, como dashboards, cockpits ou portais.

Principais componentes de um sistema de BI

Data Warehouse, análise de negócio (Business Analytics), Business Performance Management e interfaces do usuário.

Camada origem de dados em BI

Ambiente operacional onde se encontram os aplicativos que geram dados, servindo de base para o processo de ETL.

Componentes de um Data Warehouse

Sistemas de origem, infraestrutura de ETL, o próprio Data Warehouse e aplicações de front

Data Warehouse

Repositório centralizado e integrado de dados estruturados, voltado para análise e geração de relatórios, fornecendo visão consolidada e histórica da organização.

Características do Data Warehouse (Inmon)

Conjunto de dados orientado por assunto, integrado, não volátil e variável no tempo, mantendo histórico para apoiar a tomada de decisão.

Não volatilidade no Data Warehouse

Após inseridos, os dados não podem ser alterados pelos usuários, permitindo apenas consultas, sem operações rotineiras de inclusão, alteração e exclusão como em bancos transacionais.

Variável no tempo no Data Warehouse

Mantém dados históricos ao longo do tempo, permitindo análises de série temporal, tendências e comparação de períodos, sem focar no status atual em tempo real.

Orientado por assunto no Data Warehouse

Os dados são organizados por temas de interesse (assuntos de negócio) e não por processos operacionais, facilitando a análise gerencial e estratégica.

Integrado no Data Warehouse

Reúne dados provenientes de diversas fontes internas e externas, padronizando formatos e unidades por meio do processo de ETL para fornecer modelo de dados comum.

ETL (Extração, Transformação e Carga)

Processo usado para construir o Data Warehouse: extrai dados das fontes operacionais, transforma (limpa, padroniza, integra) e carrega no DW em formato adequado à análise.

Data Warehouse x Banco de dados transacional

Banco transacional é orientado a aplicações de negócio e operações diárias com dados voláteis; Data Warehouse é orientado a assuntos de análise, com dados sumarizados, não voláteis e históricos.

Nível organizacional atendido pelo Data Warehouse/BI

Ferramentas de BI que usam DW apoiam principalmente níveis gerencial e estratégico, com dados sumarizados para gestão de processos e planejamento da empresa.

Tipo de dados armazenados no Data Warehouse

Dados, em geral, são sumarizados de toda a empresa para apoio à decisão e uso de ferramentas OLAP, não focando em transações detalhadas em tempo real.

Função principal do Data Warehouse

Transformar dados operacionais em informação voltada à tomada de decisão, apresentando indicadores, evolução de valores ao longo de grande janela de tempo e suporte ao BI.

Data Warehouse em arquitetura de BI

Em ambientes de Business Intelligence, o DW atua como repositório de dados integrado e histórico, fornecendo base coerente para relatórios, OLAP, mineração de dados e análises avançadas.

Data Warehouse em empresas com várias plataformas

Em organizações com múltiplas plataformas de hardware e software, o DW fornece modelo de dados comum, independente da fonte, promovendo padronização e integração.

Diferença funcional DW x banco transacional (FGV)

Banco transacional tem finalidade orientada a aplicação de negócio; Data Warehouse tem finalidade orientada ao assunto de análise usado em apoio à decisão.

Objetivo dos Data Warehouses

Facilitar o processo de tomada de decisão, apoiando análises de negócio com maior volume de dados históricos do que o mantido em bancos transacionais.