BUSINESS INTELLIGENCE (BI)
Business Intelligence (BI), traduzido como Inteligência de Negócios, é um termo genérico que abrange um conjunto de tecnologias, ferramentas e metodologias usadas para coletar, organizar, analisar e transformar dados brutos em informações significativas, o que permite que as organizações tomem decisões estratégicas baseadas em fatos.
O conceito de Inteligência de Negócios evoluiu significativamente desde o seu início nos anos 60, quando as empresas dependiam de métodos manuais para coleta, análise e disseminação de informações. Na década de 80, a computação começou a auxiliar na tomada de decisões e na conversão de dados em informações, levando ao desenvolvimento de ferramentas especializadas fornecidas por equipes de BI apoiadas pela Tecnologia da Informação.
O trabalho de Inteligência de Negócios envolve a coleta de dados de várias fontes, a transformação desses dados em informações úteis, a análise dessas informações para gerar insights e a apresentação desses insights de maneira compreensível para os tomadores de decisão.
Principais Conceitos de BI
Coleta de Dados: O processo de coletar dados de várias fontes, como bancos de dados, sistemas internos, aplicativos, mídias sociais, entre outros. Esses dados podem ser estruturados (como números em tabelas) ou não estruturados (como textos, imagens e vídeos).
Armazenamento de Dados: Os dados coletados são armazenados em um ambiente centralizado, geralmente em um data warehouse (armazém de dados) ou em um data lake (lago de dados). Esses armazenamentos permitem a integração e a organização dos dados de diferentes fontes.
Processamento de Dados: Os dados são processados e transformados em formatos adequados para análise. Isso pode incluir limpeza, transformação, agregação e enriquecimento dos dados.
Análise de Dados: As ferramentas de BI permitem a análise dos dados para identificar tendências, padrões e insights relevantes. Isso pode ser feito por meio de relatórios, dashboards interativos, análises ad hoc e visualizações gráficas.
Visualização de Dados: A representação visual dos dados ajuda a compreender informações complexas de forma mais intuitiva. Gráficos, tabelas, mapas e outros elementos visuais são usados para transmitir insights de maneira eficaz.
Dashboards: São painéis interativos que exibem informações-chave em tempo real. Os dashboards fornecem uma visão geral rápida do desempenho do negócio por meio de gráficos, métricas e indicadores importantes.
OLAP (Processamento Analítico Online): Uma técnica que permite a análise multidimensional de dados, facilitando a exploração de informações de diferentes perspectivas e dimensões.
Data Mining (Mineração de Dados): Envolve a descoberta de padrões, tendências e relações ocultas em grandes conjuntos de dados usando algoritmos de aprendizado de máquina e técnicas de análise avançada.
Principais Ferramentas de BI
Em uma era dominada pela produção massiva de dados, as ferramentas de BI modernas são instrumentos essenciais. Diante da complexidade e do vasto volume de informações geradas. Existem várias ferramentas e plataformas modernas de BI disponíveis no mercado. De maneira geral, estas ferramentas podem ser categorizadas em três grupos principais:
A figura destaca o armazenamento, tratamento e análise de dados: os dados não processados são estruturados pelo ETL no data warehouse e, posteriormente, analisados e visualizados via software de BI.
Ferramentas de Preparação e Integração de Dados (ETL):
Estas ferramentas são especializadas na coleta, limpeza, transformação e integração de dados de várias fontes, como bancos de dados, arquivos, sistemas de arquivos e APIs. Elas são essenciais para garantir que os dados estejam em um formato adequado e acessível para análise. Além disso, facilitam o carregamento destes dados em repositórios centralizados, como Data Warehouses ou Data Marts.
Principais ferramentas de ETL:
- Talend Open Studio: uma ferramenta open source que oferece uma ampla gama de recursos para extrair, transformar e carregar dados de diferentes fontes para destinos.
- Oracle Data Integrator (ODI): Plataforma de ETL para sistemas Oracle, foi desenvolvida com foco nas grandes empresas que necessitam lidar com um alto volume de dados
- AWS Glue: um serviço ETL gerenciado pela Amazon Web Services que se destina a grandes volumes de dados e cargas de trabalho analíticas.
Análise e Processamento de Dados:
Ferramentas de análise e processamento de dados são usadas para identificar padrões, tendências, classificações e outros insights em dados. Essas ferramentas podem ser categorizadas em três principais grupos: Análise estatística, Data Mining (mineração de dados) e OLAP (Processamento Analítico Online).
Principais ferramentas de análise de dados:
- KNIME: é uma ferramenta de mineração de dados open source que é baseada em uma arquitetura visual.
- Microsoft SQL Server Data Mining: é uma ferramenta de mineração de dados integrada ao Microsoft SQL Server.
- Oracle Business Intelligence: é uma ferramenta OLAP de nível empresarial que oferece uma ampla gama de recursos para empresas de todos os tamanhos.
Visualização de Dados:
Ferramentas de visualização de dados são usadas para apresentar os dados de forma visual, como gráficos, dashboards e relatórios. Elas facilitam a interpretação e compreensão dos dados.
Principais ferramentas de Visualização de dados:- Power BI: É uma ferramenta de análise de negócios da Microsoft que oferece visualizações interativas e recursos de business intelligence com uma interface simples de usar.
- Tableau: É uma das ferramentas de visualização de dados mais populares, que permite criar dashboards e relatórios interativos.
- Google Data Studio: é a ferramenta de visualização baseada em nuvem do Google que permite criar relatórios com a ajuda de seu painel interativo. Ele se integra fortemente a fontes de dados baseadas no Google, como Google Ads e Google Analytics.
Exemplo Prático de Aplicação:
O reitor de uma Universidade, localizada em Brasília, observou que nos últimos anos houve um aumento surpreendente no número de alunos no curso de Engenharia de Software. Este crescimento, embora seja uma indicação positiva do interesse no curso, está causando diversos desafios logísticos e pedagógicos na instituição. Salas de aula estão ficando superlotadas, há uma demanda maior por laboratórios especializados, e o corpo docente do curso está sentindo a pressão de gerenciar turmas maiores.
Desejando entender melhor o problema, o reitor solicitou que a equipe de TI e o departamento de análise institucional utilizassem ferramentas de Business Intelligence (BI) para analisar o fenômeno e entender as razões por trás disso para tomar medidas corretivas.
Fontes de Dados:
- - Dados de inscrição e matrícula dos últimos anos (bando de dados universidade).
- - Pesquisas com novos alunos sobre o motivo da escolha do curso/universidade.
- - Menções e avaliações da universidade em sites e fóruns educacionais.
- - Dados sobre tendências de emprego e demanda na área de tecnologia da região.
- - Dados sobre a colocação de alunos no mercado de trabalho após a graduação.
Análise e processamento dos dados:
Empregando ferramentas de Business Intelligence (BI). Primeiro, a equipe coletou e centralizou dados de diversas fontes, incluindo registros de admissão, pesquisas com alunos, análises de tendências do mercado de tecnologia e percepções sobre o curso nas mídias sociais. Em seguida, esses dados foram analisados usando painéis de BI, que revelaram insights significativos sobre as causas do aumento das matrículas.
Resultados:
Usando os insights do BI, o reitor não apenas compreende a razão do aumento de alunos em Engenharia de Software, mas também pode tomar medidas imediatas e planejar melhor a alocação de recursos no futuro. O BI é fundamental para decisões informadas, otimizando tanto ações imediatas quanto planejamentos a longo prazo em benefício dos estudantes.
Atividade de Fixação
No intuito de fixar a aprendizagem iniciada por meio deste módulo e verificar como está sua compreensão sobre o mesmo, são sugeridos alguns exercícios de fixação para serem resolvidos. Clique no link de exercícios ao lado, pois será por meio dele iniciada a lista de exercícios sobre os conteúdos estudados até este momento. Boa revisão sobre outras tecnologias de banco de dados.