O que é Business Intelligence?
Business Intelligence (BI) é um termo que se refere ao conjunto de estratégias, tecnologias e práticas utilizadas para coletar, analisar e interpretar dados de uma organização, com o objetivo de auxiliar na tomada de decisões estratégicas. O BI permite que as empresas transformem seus dados brutos em informações valiosas, fornecendo insights e conhecimentos que podem ser usados para impulsionar o crescimento e a eficiência dos negócios. Neste glossário, exploraremos os principais conceitos e termos relacionados ao Business Intelligence, fornecendo uma visão abrangente sobre esse campo em constante evolução.
1. Dados
Os dados são a matéria-prima do Business Intelligence. Eles podem ser estruturados, como números e textos organizados em tabelas de um banco de dados, ou não estruturados, como e-mails, documentos e mídias sociais. Os dados podem ser coletados de várias fontes, como sistemas internos da empresa, fontes externas e até mesmo dispositivos IoT (Internet das Coisas). O BI utiliza técnicas e ferramentas para coletar, armazenar e processar esses dados, transformando-os em informações úteis para a tomada de decisões.
2. Análise de dados
A análise de dados é o processo de examinar, limpar, transformar e modelar os dados com o objetivo de descobrir informações úteis, padrões e tendências. Existem diferentes tipos de análise de dados, como análise descritiva, que descreve o que aconteceu no passado; análise diagnóstica, que busca entender por que algo aconteceu; análise preditiva, que faz previsões sobre eventos futuros; e análise prescritiva, que recomenda ações a serem tomadas. A análise de dados é fundamental no BI, pois é por meio dela que as empresas obtêm insights valiosos para a tomada de decisões estratégicas.
3. Dashboard
Um dashboard é uma interface visual que apresenta informações importantes de forma clara e concisa. Ele permite que os usuários acompanhem e monitorem métricas e indicadores-chave de desempenho (KPIs) em tempo real. Os dashboards são altamente personalizáveis e podem incluir gráficos, tabelas, mapas e outros elementos visuais. Eles são uma ferramenta essencial no BI, pois fornecem uma visão geral do desempenho da empresa, permitindo que os gestores identifiquem rapidamente problemas e oportunidades.
4. Data warehouse
Um data warehouse é um repositório centralizado de dados que são coletados de várias fontes e organizados de forma estruturada para facilitar a análise e a geração de relatórios. O data warehouse é projetado para armazenar grandes volumes de dados históricos e atuais, permitindo que os usuários acessem e analisem informações de maneira rápida e eficiente. Ele é uma parte fundamental da infraestrutura de BI, pois fornece uma base sólida para a análise de dados e a geração de insights.
5. ETL
ETL é a sigla para Extract, Transform and Load, que significa Extração, Transformação e Carga. É o processo de coletar dados de várias fontes, transformá-los em um formato adequado e carregá-los em um data warehouse ou em outro sistema de armazenamento. O ETL envolve a extração dos dados brutos, a aplicação de regras de transformação para limpar e organizar os dados e, finalmente, o carregamento dos dados em um local centralizado. O ETL é uma etapa crítica no processo de BI, pois garante que os dados estejam prontos para a análise e a geração de relatórios.
6. OLAP
OLAP é a sigla para Online Analytical Processing, que significa Processamento Analítico Online. É uma abordagem de análise de dados que permite que os usuários explorem grandes volumes de dados de forma interativa e multidimensional. O OLAP permite que os usuários visualizem os dados de diferentes perspectivas, apliquem filtros e façam análises detalhadas. Ele é especialmente útil para a análise de dados históricos e a identificação de padrões e tendências ao longo do tempo. O OLAP é uma tecnologia essencial no BI, pois permite uma análise flexível e poderosa dos dados.
7. Data mining
Data mining, ou mineração de dados, é o processo de descoberta de padrões, tendências e informações úteis em grandes conjuntos de dados. É uma técnica que combina estatística, inteligência artificial e aprendizado de máquina para identificar relações e padrões ocultos nos dados. O data mining é usado no BI para ajudar as empresas a entender melhor seus clientes, identificar oportunidades de mercado, prever demandas futuras e tomar decisões mais informadas. É uma ferramenta poderosa para a análise de dados e a geração de insights estratégicos.
8. Data visualization
A visualização de dados é a representação gráfica de informações e dados complexos de maneira clara e concisa. Ela utiliza gráficos, tabelas, mapas e outros elementos visuais para facilitar a compreensão e a interpretação dos dados. A visualização de dados é uma parte essencial do BI, pois permite que os usuários vejam padrões, tendências e insights de forma intuitiva. Ela ajuda a transmitir informações de maneira eficaz e a tomar decisões mais informadas com base nos dados.
9. Big data
Big data se refere a conjuntos de dados extremamente grandes e complexos, que não podem ser facilmente gerenciados, processados ou analisados com ferramentas tradicionais de banco de dados. O big data é caracterizado por três Vs: volume (grande quantidade de dados), velocidade (alta velocidade de geração e processamento de dados) e variedade (diversidade de tipos e formatos de dados). O BI lida com o big data por meio de técnicas e tecnologias avançadas, como computação em nuvem, aprendizado de máquina e processamento distribuído, para extrair insights valiosos desses conjuntos de dados massivos.
10. Data-driven decision making
A tomada de decisões baseada em dados é uma abordagem que utiliza informações e insights derivados de dados para orientar a tomada de decisões estratégicas. No BI, as empresas buscam tomar decisões informadas e embasadas em dados, em vez de depender de intuição ou suposições. A tomada de decisões baseada em dados permite que as empresas identifiquem tendências, prevejam resultados e avaliem o impacto de diferentes cenários antes de tomar uma decisão. É uma abordagem mais objetiva e confiável, que pode levar a melhores resultados e maior eficiência nos negócios.
11. Data governance
A governança de dados é o conjunto de políticas, processos e controles que garantem a qualidade, a integridade e a segurança dos dados em uma organização. Ela define as responsabilidades e os procedimentos para a coleta, o armazenamento, o uso e o compartilhamento de dados, garantindo que os dados sejam confiáveis, precisos e acessíveis. A governança de dados é fundamental no BI, pois garante que os dados utilizados na análise e na tomada de decisões sejam confiáveis e estejam em conformidade com as regulamentações e políticas internas.
12. Machine learning
Machine learning, ou aprendizado de máquina, é uma área da inteligência artificial que se concentra no desenvolvimento de algoritmos e modelos que permitem que os computadores aprendam e melhorem a partir de dados, sem serem explicitamente programados. No BI, o machine learning é usado para identificar padrões, fazer previsões e tomar decisões com base em dados. Ele é especialmente útil para lidar com grandes volumes de dados e para automatizar tarefas complexas de análise e modelagem. O machine learning está se tornando cada vez mais importante no BI, à medida que as empresas buscam extrair insights valiosos de seus dados.
13. Data-driven culture
A cultura orientada por dados é uma mentalidade e um conjunto de valores que valoriza o uso de dados para orientar a tomada de decisões e ações. No BI, uma cultura orientada por dados é aquela em que os dados são amplamente utilizados e valorizados em todos os níveis da organização. As empresas com uma cultura orientada por dados incentivam a coleta, a análise e o compartilhamento de dados, promovendo a transparência, a colaboração e a tomada de decisões informadas. Uma cultura orientada por dados é essencial para o sucesso do BI, pois garante que os insights e as informações derivados dos dados sejam amplamente utilizados e aplicados na organização.
