A Business Inteligente Empresa Orientada a Dados

1. Qual a importância do Data Warehouse (DW) para uma solução de Business Intelligence?

O Data Warehouse é a parte mais importante de uma solução de Business Intelligence, pois sem ele não é possível que exista o próprio BI. O Data Warehouse é a base de armazenamento de informações que serão utilizadas para fazer as análises de BI.

No DW, os dados vão sendo armazenados ao longo do tempo e são processados de forma que são suportadas análises de grandes volumes de dados, possibilitando a extração de relatórios e análises complexas de onde serão extraídas informações e os preciosos insights e, com base neles, as melhores decisões serão tomadas.

Hoje em dia é muito importante tomarmos decisões mais assertivas e velozes, pois no mundo globalizado em que vivemos as mudanças acontecem de forma rápida e precisamos a todo momento estar nos atualizando.

O DW irá garantir que estamos armazenando de forma correta os dados para que as analises feitas posteriormente sejam as melhores possíveis, e nos levem a decisões que beneficiem a empresa e gerem vantagens competitivas saudáveis.

1. Quais são as fontes de dados internas do DW?

As fontes internas do DW são as fontes que são geradas dentro da empresa, ou seja, são dados extraídos através do sistema da própria empresa.

Podemos dar alguns exemplos de dados internos,  como: dados extraídos das medições dos processos e atividades organizacionais. Como por exemplo o número de únidades produzidas, quantidade em estoque, dados dos clientes, etc.

Também são fontes de dados internas e-mails trocados no servidor da empresa, que hoje já é possível analisar por forma automatizada.

As planilhas de Excel e outros arquivos também podem servir como fontes de dados interna para o DW da empresa, sendo possível até cruzar esses dados com dados de e-mail por exemplo e obter informações.

1. Quais são as fontes de dados externas do DW?

As fontes externas do DW são aquelas que são captadas de fora do sistema da empresa, o que consiste basicamente em informações advindas da Internet.

Podemos citar como exemplo as mídias sociais, como Facebook, Twitter, Instagram, blogs, etc. Aqui se concentram milhões de dados valiosos que podem ser transformados em informação. Dessa forma, é possível por exemplo prever tendências, se antecipar as ações do mercado e extrair informações importantes sobre o cenário em que estamos inseridos.

Outro exemplo são os sistemas web, como por exemplo ferramentas de análise como o Google Analytics e Facebook Ads, que trazem informações preciosíssimas sobre os clientes, visitantes e oportunidades de negócio envolvendo a organização.

Por fim, podemos também citar o Open Data, que consiste nos dados divulgados por governos sobre saúde do país, finanças, consume, clima, e vários outros dados.

1. Qual a diferença fundamental entre o DW e o(s) Data Marts?

Os Data Marts consistem em unidades menores do Data Warehouse, ou seja, eles tem subconjuntos de informações focadas em assuntos ou setores específicos, como marketing, compras, vendas, etc. Ele visa atender melhor as necessidades específicas de cada área, possui poucas fontes podendo ser uma parte dos dados já coletados no DW e oferecem resumos mais focados.

Os Data Marts, somados em sua totalidade, representam o DW.

O DW tem dados de várias áreas, onde são centralizados e integrados. Esses dados representam os dados de toda a organização, não só de uma parte dela. Ele pode ter muitas fontes de dados e são dados mais completes e detalhados.

1. Qual a diferença entre um DW e um banco de dados de um Sistema de informação da empresa?

Quando falamos de banco de dados, estamos falando de uma capacidade de leitura de enormes volumes de dados, buscando encontrar relações e tendências entre os dados. O DW tem a capacidade de gerar relatórios mais complexos, possibilitando analyses e utilização de Big Data. Enquanto isso, o bando de dados de uma empresa é mais limitado, pois trata os dados como um processamento de transações. Além disso, o DW pode receber os dados de diversas fontes, enquanto o banco de dados recebe apenas os dados de um sistema transacional de uma única fonte. Por fim, podemos também dizer que o DW otimiza e simplifica o acesso a consultas, possibilitando que qualquer nível hierárquico possa tirar proveito da ferramenta, sendo um sistema mais sofisticado e ao mesmo tempo mais simples de manuseio dos dados.

1. Cite e explique uma vantagem e uma desvantagem da “granulidade de dados baixa”?

Quando falamos em granularidade, estamos falando no tamanho do detalhamento das informações presentes.

Isso quer dizer que quando temos uma baixa granularidade, o nível de detalhamento dos dados é alto, o que significa que o volume de dados armazenados é maior.

Desta forma, quanto maior a granularidade dos dados, menor será a velocidade das consultas, dado o alto volume de dados para serem processados.

Por outro lado, quando temos os dados bem detalhados, ou seja, com baixa granularidade, teremos maior flexibilidade e maior capacidade de fazer diferentes análises, já que podemos cruzar dados mais detalhados e em maior quantidade.

1. Qual a importância da qualidade dos dados do DW?

A qualidade dos dados do DW é uma das maiores preocupações de quem trabalha ou irá trabalhar com Business Intelligence. Isso acontece pois os dados do DW irão se transformar em análises que serão utilizadas como base para a tomada de decisões estratégicas da empresa. Isso quer dizer que, se os dados que estiverem no DW estiverem incorretos, incompletes ou corrompidos, as análises podem ter resultados errôneos, o que pode levar a empresa a tomar uma ação que a prejudique ao invés de beneficiá-la.

Por exemplo, se por algum erro os dados foram armazenados no DW com um caractere a menos, a quantidade analisada será 10 x menor do que a real. Essa informação irá gerar relatórios com números errados, levando a uma análise errada, e por fim a ações erradas. Com base nesse número, se for relative a vendas ou pedidos, a empresa pode vir a reduzir sua previsão de demanda, produzindo menos do que o necessário ou errand a quantidade dos pedidos dos clientes.

1. Qual a importância do Big Data para as empresas de varejo?

O Big Data trata de um grande volume de dados que é processado e cruzado de diversas fontes, possibilitando a análise de um cenário mais amplo  consistente. O Big Data traz a possibilidade de obtermos informações e insights sobre o que os números do negócio e do ambiente externo a ele tem a nos dizer.