Business Intelligence Framework

Nesse vídeo eu compartilho com você o Business Intelligence Framework, utilizado em projetos de BI.

 

Abaixo você também pode ler a transcrição completa do vídeo:

 

Hey, Piton aqui, e seja muito bem vindo à nossa websérie “BI Em Cinco Minutos”. E hoje a gente vai falar sobre o framework do Business Intelligence.

Como assim, Piton, framework? Bom, eu quero apresentar para você aqui quais são os passos, quais são as caixinhas que sempre acontecem nos projetos clássicos de BI. Ok?

Então para eu iniciar essa explicação com você, eu preciso dizer para você quais são esses componentes que existem no projeto, tá?

Então nós temos em primeiro lugar as nossas fontes de dados, ou seja, os nossos data sources, de onde nós vamos tirar os dados para tomar a decisão, certo?

Depois a gente tem a data stage area, ou seja, a área de stage, essa é a área responsável para que a gente possa extrair os dados lá no data source e jogar esses dados nessa área de estágio, para que a gente possa começar a trabalhar em cima dos dados, modificar eles, limpar e tudo mais.

Depois disso preparamos um data warehouse. O que é um data warehouse? Data warehouse é um banco de dados também. Relacional, na maioria das vezes, onde nós preparamos ele, ou seja, a modelagem dele é uma modelagem dimensional, ou seja, o desenho do banco de dados é projetado para consulta, ou seja, para tomar uma decisão muito rápido.

Depois a gente tem o data analysis. Data analysis, o que é? É a camada onde a gente vai fazer a análise, ou pivoteamento, ou tudo o que acontece dentro do data warehouse.

Depois disso a gente tem a última camada, que é a camada de data visualization, ou seja, essa é a camada responsável por apresentar os dados que nós analisamos, ou seja, que nós deixamos mais inteligentes.

É nessa camada que a gente analisa, olha para aqueles dados e toma uma decisão.

Bom, vamos para um exemplo aqui, eu trouxe aqui para você alguns exemplos de data source, ou seja, fontes de dados, e essa fonte de dados são, por exemplo, ERPs, CRMs, um sistema transnacional, um sistema de vendas, até mesmo um CSV ou um TXT. Enfim, onde estão os dados, beleza?

Ok até aqui?

Bom, depois, o segundo passo o que é? É pegar esses dados, jogar para o local que se chama stage area, ou staging area, ok? O que é isso? É um banco de dados fora do transacional, fora do data source, onde nós pegamos os dados que nós precisamos, ok, para tomar a decisão, e vamos jogar isso tudo dentro dessa área de stage, ok?

E dentro dessa área de stage, é o momento que a gente vai fazer a transformação dos dados, a limpeza, qualidade, controle e cruzamento dos dados.

Então por exemplo, no data source você está vendo que tem um banco de dados azulzinho claro e o outro tem cinza, então esse é o momento que a gente cruza esses dados, mesmo que eles estejam em bancos de dados diferentes, e até em sistemas diferentes que eles nem se conversavam antes, então essa é mais uma das vantagens aí do BI, ok?

Bom, feito isso, nós pegamos esses dados que agora já foram tratados, já foram limpos, já foram cruzados e mesclados com outros dados, ou seja, geraram-se novos dados, aí nós vamos dar uma carga, ou seja, nós vamos carregar esses dados no banco de dados chamado data warehouse.

Esse banco de dados data warehouse, ele é modelado dimensionalmente, ok? Para quê? Suportar a tomada de decisão de forma rápida, ok? Onde a gente faz a desnormalização dos dados e nós colocamos eles em fatos e dimensões, esse é o conceito macro aqui para você entender.

Se você já ouviu falar de fatos, dimensões, modelo star schema, ou modelagem dimensional, é aqui dentro que vai, e isso só existe por um único motivo, suportar a tomada de decisão rápida onde a gente possa gerar informação.

Então nesse momento aqui no data warehouse nós estamos pegando aquele bando de dados, depois desse bando de dados, nós estamos limpando eles, padronizando eles na stage area, a gente está mesclando eles, cruzando, gerando novos dados e aí nós colocamos agora num data warehouse, ou seja, um banco de dados estruturado organizado para suportar a tomada de decisão.

Feito isso, entram as nossas ferramentas de data visualization, onde elas vão conectar no data warehouse, para apresentar agora de uma forma gráfica, de uma forma que seja fácil para tomar a decisão, que seja muito simples da pessoa olhar, e lógico, que faça sentido para aquela pessoa.

Depois disso, a gente tem a opção que é a camada de data  analysis. O que é? Aqui é o nosso famoso cubo. O BI ficou mundialmente conhecido pelos cubos, né? Cubos e cubos.

Mas nada mais é do que o conceito de cubos OLAP. Por quê? Porque o cubo conecta no data warehouse e pega esses dados em tempo de execução e faz o pivoteamento. Por isso que ele é um cubo. A gente pode cruzar as informações que até então estavam organizadas bonitinhas lá, só que agora eu quero analisar novos padrões, novas perspectivas, é através também desse cubo que a gente tem a opção de fazer o famoso drill down, é o perfurar, para quem não sabe, é aquele que você clica em cima de uma barrinha, por exemplo, e aí ele mostra um outro gráfico, uma hierarquia menor, uma hierarquia mais aprofundada, esse é o drill down, e o drill down acontece aí nesses cubos OLAP.

E para fechar, a gente também pode pegar soluções e ferramentas de data visualization, e apresentar esses cubos, ou seja, muitas ferramentas de data visualization, elas já incorporam também soluções de tecnologias OLAP, data analysis, e assim por diante…

Então esse aqui é um apanhado de como que é o framework do Business Intelligence, um framework mais clássico, ok? Onde a gente trabalha basicamente com os dados estruturados, que a gente está trazendo aí os dados ali no data source, de bancos de dados relacionais, então são dados estruturados, ou seja, não somente relacionais, mas também por exemplo um CSV, um TXT, que são dados semiestruturados, ok?

Então o BI, ele trabalha com dados estruturados e semiestruturados, beleza?

E se você gostou, não deixa de deixar seu comentário e compartilhar com seus amigos, porque é dessa forma que você me dá um sinal de fumaça aqui no outro lado para saber se realmente esses conteúdos estão fazendo a diferença para você e estão ajudando você a se tornar um profissional melhor e melhorar sua carreira, ok?

Você tem a opção também de baixar a apresentação, ok? Você pode baixar esse material aqui, beleza?

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Business Intelligence Framework

Autor:

Rafael Piton

Rafael Piton

Rafael é arquiteto de BI e Big Data. É criador do BI Academy e do BI Summit, autor do livro Data Warehouse Passo a Passo e fundador da Raizzer.

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