Conceitos Essenciais de BI, DW e DM para Análise de Dados

Business Intelligence (BI): Conceitos Fundamentais

BI, ou Inteligência de Negócios, refere-se ao processo de coleta e tratamento de dados para auxiliar na tomada de decisão e obter mais conhecimento do negócio.

O Foco do BI

O foco do BI é aumentar suas habilidades em acessar dados e explorar informações, auxiliando na tomada de decisão. Armazena dados em um DM/DW.

Dado

É uma sequência de símbolos quantificáveis, sem um significado específico.

O que é Informação?

A informação é o resultado da organização, tratamento e interpretação de um conjunto de dados estruturados. Com esse conjunto, podem ser gerados fatos e situações sobre um determinado assunto.

O que é Conhecimento?

É a capacidade de interpretar diversas informações, selecionando as mais úteis.

O que é Inteligência?

Ocorre pelo uso competente do conhecimento em um processo de decisão organizacional.

Conceito de BI

É entendido como a utilização de várias fontes de informações para definir estratégias de competitividade nos negócios de uma empresa.

Data Warehouse (DW)

Banco de dados orientado por assunto. Possui dados de toda a empresa.

Objetivo do DW

Dar suporte aos processos de tomada de decisão.

Data Mart (DM)

Armazena dados voltados para uma área/departamento específico. Possui restrição de assuntos a serem tratados.

Objetivo do DM

Dar suporte aos processos de tomada de decisão departamentais.

Operational Data Store (ODS)

É um conjunto de tabelas que seguem uma estrutura de dados normalizada, onde são realizadas a limpeza e as regras de transferências. Ele fica entre o BD transacional (ERP) e o DW, diminuindo o tempo de processamento. É atualizado conforme surgem necessidades, tornando a busca mais ágil.

Características de DW/DM

• Orientado por Temas: Um DW armazena informações sobre temas específicos e importantes para a tomada de decisões da empresa, enquanto no ambiente operacional os dados são organizados por aplicações funcionais.
• Integrado: Ao ser integrado, ele utiliza informações de diversos locais, sendo assim, é necessário efetuar uma limpeza de integração (Ex: sexo como M/F ou Masculino/Feminino).
• Variante do Tempo: Em um DW, a cada ocorrência de mudança, uma nova entrada é criada para registrar as alterações.
• Não Volátil: Significa que o DW permite apenas a carga inicial e consultas aos dados; após a carga inicial, os dados são carregados em bloco.
• Granularidade: Refere-se aos detalhes do DW/DM. Quanto mais detalhes, maior o nível de granularidade, o que pode afetar a performance das consultas.
• Top-Down: Criação do DW para, posteriormente, criar um DM.
• Bottom-up: Criação do DM para, posteriormente, criar um DW.

Fases de um Projeto DW/DM

• Planejamento
• Levantamento
• Modelagem Dimensional
• Projeto Físico do BD

Aspectos da Modelagem Dimensional

Estrutura de modelagem de banco de dados própria para BI, bem intuitiva, com alto desempenho para realizar consultas.

Tipos de Modelagem Dimensional

• Estrela
• Snowflake
• Constelação

Cubo OLAP

Cada eixo do espaço dimensional representa (Cliente, Produto, Fornecedor e Tempo). A interseção dos pontos representa dados numéricos (Lucro, Total de Venda, etc.).

O que é Modelagem Dimensional?

É um conjunto de dois tipos de tabelas, chamadas fato e dimensões, onde as informações são encontradas mais rapidamente.

Tabela Dimensão

Nessa tabela são armazenadas as descrições textuais do negócio.

Tabela Fato

É onde estão os assuntos a serem analisados (vendas, compras, estoque, etc.).