Business Intelligence/Sumário

Sumário

Data Warehouse

Data warehouse é um depósito de dados digitais que serve para armazenar informações detalhadas relativamente a uma empresa, criando e organizando relatórios através de históricos que são depois usados pela empresa para ajudar a tomar decisões importantes com base nos fatos apresentados.

O data warehouse serve para recolher informações de uma empresa para que essa possa controlar melhor um determinado processo, disponibilizando uma maior flexibilidade nas pesquisas e nas informações que necessitam.

Para além de manter um histórico de informações, o Data Warehouse cria padrões melhorando os dados analisados de todos os sistemas, corrigindo os erros e reestruturando os dados sem afetar o sistema de operação, apresentando somente um modelo final e organizado para a análise.

Data Mart

Um data mart é uma subdivisão ou subconjunto de um data warehouse. Os data marts são como pequenas fatias de data warehouse, que armazenam subconjuntos de dados.

Normalmente o data mart é direcionado para uma linha de negócios ou equipe, sendo que a sua informação costuma pertencer a um único departamento.

OLAP

OLAP (Online Analytical Processing - Processo Analítico em Tempo Real), é uma das ferramentas mais usadas para a exploração de um data warehouse. O OLAP possibilita alterar e analisar grandes quantidades de dados em várias perspectivas diferentes.

A aplicação dessa ferramenta pode ser usada pelos gestores de qualquer área e nível, disponibilizando informações e ajudando na decisão final. O uso da OLAP pode ser aplicado em funções muito distintas, algumas das mais utilizadas variam desde funções financeiras (análises, fluxos de caixa, contas, orçamentos, etc.) passando pelo marketing (análise de preço, volume de mercado) concluindo nas vendas (previsões, lucro, clientes).

ETL

ETL é um tipo de data integration em três etapas (extração, transformação, carregamento) usado para combinar dados de diversas fontes. Ele é comumente utilizado para construir um data warehouse. Nesse processo, os dados são retirados (extraídos) de um sistema-fonte, convertidos (transformados) em um formato que possa ser analisado, e armazenados (carregados) em um armazém ou outro sistema. Extração, carregamento, transformação (ELT) é uma abordagem alternativa, embora relacionada, projetada para jogar o processamento para o banco de dados, de modo a aprimorar a performance.

Data Mining

Data Mining 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.

A premissa do Data Mining é uma argumentação ativa, isto é, em vez do usuário definir o problema, selecionar os dados e as ferramentas para analisar tais dados, as ferramentas do Data Mining pesquisam automaticamente os mesmos a procura de anomalias e possíveis relacionamentos, identificando assim problemas que não tinham sido identificados pelo usuário.