A Gestão da Informação

[pic 1]

O que faz o Power BI, para que serve?

O Power BI é uma ferramenta de self-service BI muito utilizada para visualização de dados, mas que vai muito além disso. Sendo uma das mais reconhecidas no mercado, recebe grande atenção da Microsoft, sua desenvolvedora, atendendo com excelência as expectativas de usuários com pouca experiência, e, também, daqueles com maior conhecimento e domínio dos processos de Business Intelligence e Ciência de Dados.

Visualização de dados 

Com foco na parte visual, é muito simples criar gráficos e dashboards de grande qualidade na ferramenta, mesmo para aqueles que ainda estão começando. Com a ideia de “arrastar e soltar”, facilmente podemos cruzar informações, e, com poucos cliques, conferimos diferentes opções visuais para uma mesma análise, com excelente acabamento.

Cruzamento de dados 

Conforme mencionamos, o Power BI vai muito além do visual. Podemos realizar análises complexas através dele, cruzando diferentes informações, criando relacionamentos entre as variáveis, inserindo novas variáveis dependentes, que podem ser calculadas ou mesmo condicionadas as já existentes.

 Modelagem de dados

Além dos itens mencionados acima, podemos também criar novas tabelas, que se relacionam com as demais, utilizando o modelo que melhor se adequa ao tipo de cruzamento e visualização que pretendemos utilizar.

 Integração dos dados

Todos os pontos mencionados teriam pouco valor não fosse a grande possibilidade de integração existente. Imagine você criar uma análise complexa, com um excelente visual, e no próximo mês, ao receber novos dados, realizar tudo novamente de maneira manual. No Power BI você não terá este problema.

Ele pode ser conectado de maneira automatizada a diferentes bases de dados, até mesmo aquela planilha de Excel que você atualiza manualmente.

Pesquise outras ferramentas que competem com o POWER BI no mercado.

Metabase 

A grande vantagem do Metabase é que, mesmo sendo ideal para usuários iniciantes, a plataforma também é uma das melhores ferramentas para a execução de consultas mais complexas, pois permite o uso da linguagem de SQL e o manuseio do editor de bloco de notas integrado. Além disso, é fácil de manusear e de código aberto, com isso, torna-se mais acessível para negócios de todos os tamanhos. Para completar, o Metabase permite a colaboração entre diversos times de negócios, assim, diferentes setores podem fazer perguntas e aprender com os dados.

Tableau

Se você deseja relatórios excelentes e de fácil compartilhamento, o Tableau é a sua melhor escolha. essa ferramenta permite que os usuários compartilhem análises facilmente dentro de sua organização, mantendo um controle rígido sobre os acessos e permissões. E por ser extremamente focado em análises visuais, é muito fácil de ser utilizado por novos usuários. Apesar dos benefícios, o Tableau tem um custo elevado e, por isso, nem sempre é a escolha certa para empresas de menor porte ou com orçamentos reduzidos.

Data Mining

Datamining é uma das novidades da Ciência da Computação que veio para ficar. Com a geração de um volume cada vez maior de informação, é essencial tentar aproveitar o máximo possível desse investimento. Talvez a forma mais nobre de se utilizar esses vastos repositórios seja tentar descobrir se há algum conhecimento escondido neles. Um banco de dados de transações comerciais pode, por exemplo, conter diversos registros indicando produtos que são comprados em conjunto. Quando se descobre isso pode-se estabelecer estratégias para otimizar os resultados financeiros da empresa. Essa já é uma vantagem suficientemente importante para justificar todo o processo. Contudo, embora essa idéia básica seja facilmente compreensível, fica sempre uma dúvida sobre como um sistema é capaz de obter esse tipo de relação. No restante deste artigo vamos observar alguns conceitos que podem esclarecer essas dúvidas.

Datamining ou Mineração de Dados consiste em um processo analítico projetado para explorar grandes quantidades de dados (tipicamente relacionados a negócios, mercado ou pesquisas científicas), na busca de padrões consistentes e / ou relacionamentos sistemáticos entre variáveis e, então, validá-los aplicando os padrões detectados a novos subconjuntos de dados. O processo consiste basicamente em 3 etapas: exploração; construção de modelo ou definição do padrão; e validação / verificação.

Atualmente, as organizações têm se mostrado extremamente eficientes em capturar, organizar e armazenar grandes quantidades de dados, obtidos de suas operações diárias ou pesquisas científicas, porém, ainda não usam adequadamente essa gigantesca montanha de dados para transformá-la em conhecimentos que possam ser utilizados em suas próprias atividades, sejam elas comerciais ou científicas.