UNIDADE 3

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Já verificamos que um Data Warehouse vai além de ser apenas um armazém no conceito de um banco de dados, é toda uma arquitetura de coleta e preparação de dados. Os dados são coletados das fontes provedoras (podendo ser um sistema OLTP ou integração de várias fontes de dados), que são preparados (ETL) e disponibilizados em um servidor OLAP.

Nesse processo, a última camada é a utilização de ferramentas de acesso aos dados, e será a partir daqui que entenderemos melhor a função dos dashboards em cenários de Business Intelligence.

Fazendo uma analogia, podemos dizer que, no mundo corporativo, os dashboard têm o mesmo objetivo de um painel de voo: mostrar o que está acontecendo. Assim, quanto mais informações apresentar, mais eficiente será a tomada de decisão do gestor.

A figura a seguir apresenta um exemplo de uma tela de um dashboard que compõem a camada de ferramentas de visualização de um Data Warehouse.

FONTE: https://luz.vc/products/planilha-de-dashboard-de-contas-a-pagar. Acesso em: 10 set. 2020.

Os dashboards são cada vez mais vistos como ferramentas essenciais para que as empresas obtenham insights de longo e curto prazo a partir dos dados armazenados nos Data Warehouses, que permitam tomada de decisões e análise de dados mais bem informadas. O emprego dessas ferramentas permite que as empresas tornem os dados gerados diariamente utilizáveis por tomadores de decisão. Os designs sofisticados e coloridos dos Dashboards fornecem diversas possibilidades de visualização para os dados armazenados, tornando o processo de análise de dados mais amigável para os tomadores de decisão.

Assista ao vídeo: O que são Dashboards? (Business Intelligence). Na videoaula, Cláudio Bonel explica o que são Dashboards de uma forma bem prática.

São três tipos de dashboard: operacionais, estratégicos e analíticos.

Os dashboards são painéis que reúnem informações relevantes para uma unidade de negócio, um setor ou determinado cargo dentro de uma empresa, mas para isso, é importante saber como “criá-los”.

No artigo Aprenda Tudo sobre Dashboards e como criar painéis incríveis para acompanhar suas atividades, Marcelo Patenate apresenta um passo a passo de como montar um Dashboard. Outra coisa muito importante que Patenate elucida é a diferença entre Dashboard e relatório. Confira.

Dashboards são ferramentas úteis para apoiar a tomada de decisão em organizações, devido a sua eficácia na apresentação dos dados, foco nos objetivos a serem alcançados e recursos que proporcionam interatividade aos gestores na exploração dos dados.

Bons estudos!

UNIDADE 3 - CRIAÇÃO DE DASHBOARDS NA PRÁTICA

OBJETIVOS DE APRENDIZAGEM

Ao final do capítulo o acadêmico deverá ser capaz de saber/fazer:

saber conceitos sobre dashboards;

fazer métricas e suas aplicações em cenários de business intelligence;

estabelecer as principais ferramentas do mercado para construção de dashboards;

compreender o melhor cenário de aplicação para cada uma delas;

construir seus próprios dashboards a partir dos dados fornecidos;

utilizar as ferramentas explanadas no capítulo.

1 - BUSINESS INTELLIGENCE E DASHBOARDS

Nos capítulos anteriores, você foi contextualizado sobre o volume de dados que geramos e que iremos gerar cerca de 44 trilhões de gigabytes até 2020, tornando um desafio coletar, pré-processar e apresentar tais dados para gerar insights poderosos para a tomada de decisão. O processo de business intelligence é uma metodologia para extração de tais insights para as organizações. Como ferramenta estamos estudando a implementação de um Data Warehouse para suprir as tarefas de suporte à decisão.

Vimos que um Data Warehouse vai além de ser apenas um armazém no conceito de um banco de dados, é toda uma arquitetura de coleta e preparação de dados. Os dados são coletados das fontes provedoras (podendo ser um sistema OLTP ou integração de várias fontes de dados), que são preparados (ETL) e disponibilizados em um servidor OLAP. Neste processo, a última camada é a utilização de ferramentas de acesso aos dados e será a partir daqui que entenderemos melhor a função dos dashboards em cenários de business intelligence.

Os dashboards, algumas vezes chamados de business intelligence dashboards (principalmente no idioma inglês), independente de nomenclatura, sua função é sua própria tradução literal: painel. Para compreender melhor, vamos pegar a essência de um painel, o painel de um carro, ou até melhor, de um avião. Este painel tem uma importante função, mostrar tudo que está acontecendo durante o percurso, a posição geográfica onde está, o status do combustível, o funcionamento das peças, entre muitas outras informações. Você até pode navegar sem um painel, mas sem dúvida que se utilizando dele é possível analisar a viagem por diversas perspectivas e tomar as melhores decisões, que o farão ter a melhor viagem possível. A figura a seguir nos mostra esta analogia, de um lado um dashboard de dados e do outro o painel de um avião.

FIGURA 1 – PAINEL DE DADOS X PAINEL DE UM AVIÃO

FONTE: O autor (2018)

Quando tratamos de um cenário corporativo, um dashboard tem o mesmo objetivo de um painel de voo: mostrar tudo que está acontecendo em uma organização. Vamos pensar em uma indústria multinacional, o painel deve mostrar o número de funcionários contratados, o número de funcionários dispensados, o número de matéria-prima, o número de produtos produzidos, o custo da produção, o número de funcionários envolvidos, o lucro sendo avaliado por diversas perspectivas, enfim, ser literalmente um painel sobre tudo que está acontecendo. Quanto mais informações forem trazidas, mais eficiência decisória o gestor da empresa terá em mãos.

Um dashboard é uma ferramenta de visualização de dados que exibe em uma única tela o status de métricas de análise de negócios, indicadores e pontos de dados importantes para uma organização. É claro que ele pode ser dividido em vários relatórios, mas o ideal é que você pense nele como um único painel a ser projetado em uma TV de 50 polegadas na sala do CEO mostrando indicadores a todo o momento, ou seja, é uma ferramenta para mostrar visualmente os dados que estão armazenados em um Data Warehouse.

Atenção

Lembre-se de que ter uma grande quantidade de dados não fará sentido sem um processo eficiente de modelagem e de tratamento. Outro ponto importante é você saber desde já que apesar de os dashboards comporem a camada de ferramentas de visualização de um Data Warehouse, não necessariamente precisam de um desenvolvedor para que se possa utilizar um dashboard, você pode integrá-los com qualquer dado armazenado em seu computador.

Notoriamente, ter eficiência no emprego de um dashboard é resultado de um processo de data warehousing até as ofertas das consultas OLAP. Porém, algumas vezes são encontradas dificuldades no uso de dashboards, que resultam de um processo mal feito de preparação de dados (por isso a importância de termos estudado a fundo o processo de Data Warehousing) ou, o caso mais comum, que é a dificuldade de instalar e utilizar as ferramentas de dashboard.

Embora a maioria das ferramentas de dashboard seja relativamente de rendimento simples, ao menos em sua instalação e recursos básicos com baixa curva de aprendizagem, há uma grande dificuldade em se obter indicadores de valor. Por isso, em sua maioria as empresas geralmente precisam usar profissionais de TI para implementar a tecnologia. Lembramos que conforme visto anteriormente, profissionais que têm entendimento de dados são valorizados pelo mercado, principalmente, pelo fato de poderem preparar os dados e fornecer dashboards eficientes, em que o tomador de decisões atua com maior precisão.

Houve um tempo em que as ferramentas de dashboards eram limitadas, com gráficos tradicionais, o que tornava difícil a visualização por parte do gestor. Atualmente, as ferramentas são extremamente completas, com uma infinidade de gráficos (barra, lista, geográfico, frequência, entre muitos outros que estudaremos adiante). E este é um ponto importante, o fato de existirem diversas opções gráficas pode ser um agravante, uma vez não utilizadas com cautela podem gerar gráficos desnecessários e errôneos. Assim, o papel de um profissional de dados é fundamental, não somente na construção de estrutura para armazená-los, mas para construir os dashboards em si.

Sobre dashboards com diversos tipos de informações no modo gráfico, a figura a seguir mostra um dashboard de uma determinada organização trazendo diversas opções.

No dashboard podemos notar um gráfico com números de seguidores em mídias sociais (I), um gráfico de barras mostra dados do Google Analytcs com o desempenho do site institucional (II), outro traz informações sobre acessos normais comparando com acessos pagos (III).

Em outro gráfico os dados dos vídeos acessados (IV), os dados sobre as ligações recebidas e o tempo médio de ligação são mostrados em um gráfico de frequência (V), as vendas da empresa podem ser vistas tanto em um valor inteiro comparando com o anterior (VI) tanto como pode ser exibida na forma dos países que que mais consomem (VII) e ao final nota-se um gráfico de prováveis clientes (VIII).

Note que este é apenas um exemplo genérico e que como citado anteriormente até chegar aos dados que serão visualizados é necessário um trabalho de preparação para que possam ser consumidos.

FIGURA 2 – DASHBOARDS COM MÚLTIPLOS GRÁFICOS

FONTE: O autor (2018)

Os dashboards são cada vez mais vistos como ferramentas essenciais para que as empresas obtenham insights de longo e curto prazo a partir dos dados armazenados nos Data Warehouses, que permitam tomada de decisões e análise de dados mais bem informadas. O emprego destas ferramentas permite que as empresas tornem os dados gerados diariamente utilizáveis por tomadores de decisão. Os designs sofisticados e coloridos dos Dashboards fornecem diversas possibilidades de visualização para os dados armazenados, tornando o processo de análise de dados mais amigável para os tomadores de decisão.

Antes de aprofundarmos nosso estudo prático conhecendo as ferramentas, é importante conhecermos o viés de negócios sob o qual os dashboards são construídos, para isso vamos conhecer quais os tipos de dashboards existentes.

ESTUDANDO “OS TIPOS DE DASHBOARDS”

Um dos maiores desafios das empresas que trabalham com dados e performance, hoje em dia, é conseguir monitorar a evolução de todos os resultados de seus negócios de acordo com métricas e objetivos definidos anteriormente. Isso acontece porque, sem uma plataforma que permita uma visão mais completa de todas essas informações, o trabalho do profissional de business intelligence torna-se muito mais complexo e operacional.

Os dashboards, de maneira geral, são uma ferramenta de visualização de dados que têm como objetivo visualizar seus Key Performance Indicators (ou KPIs, como são chamados os principais indicadores de performance estabelecidos) e métricas importantes para o seu negócio. Além disso, os painéis permitem que todos os usuários entendam as análises realizadas, compilando dados e visualizando tendências e ocorrências para possíveis insights.

Muitas empresas ainda utilizam vários serviços e plataformas para rastrearem seus KPIs e suas métricas, o que consome tempo e recursos para que essa análise seja feita e entendida da melhor maneira possível. Os dashboards utilizam dados brutos dessas origens, planilhas e bancos de dados para criar tabelas, gráficos e medidores que permitem que seus usuários possam visualizar e entender imediatamente as principais métricas que estão procurando. Eles simplificam os relatórios que devem ser gerados no final do mês, permitindo que os profissionais consultem informações a qualquer momento, sem uma preparação anterior necessária.

Existem três tipos comuns de dashboards utilizados atualmente, em que suas diferenças dizem respeito à área de uso e amplitude da informação. Cada um desses tipos pode ser utilizado de acordo com uma especialidade específica, como marketing, vendas, gestão de parceiro de canal, suporte, finanças, entre outros. São eles:

Dashboards operacionais: o que está acontecendo agora?

Dashboards operacionais rastreiam o desempenho das atividades operacionais, que são as atividades diárias que mantêm seu negócio em funcionamento. Por exemplo, um dashboard de visão diária da web consegue rastrear o desempenho da internet por hora em relação a objetivos predeterminados para uma equipe de marketing digital. A ferramenta, portanto, é utilizada para monitorar processos de negócios que mudam com frequência, além de acompanhar o desempenho atual de métricas e KPIs.

Em comparação com os outros tipos de painéis, esses dados são atualizados com uma frequência muito maior, às vezes até mesmo de minuto a minuto. Dashboards operacionais são projetados para serem exibidos ao longo do dia, e utilizados para monitorar progresso em direção à um alvo. Esse tipo de dashboard pode ser utilizado de diferentes maneiras em cada área de uma empresa, como por exemplo:

Departamento de fabricação: os gerentes possuem dois pontos de vista para se basearem – no início, a taxa de retorno por exemplo pode ser considerada como um valor mensal. Então, poderia ser útil compará-la com o que era esperado ou planejado anteriormente. A comparação das taxas reais é extremamente importante para as empresas.
Departamento de vendas: uma das maiores vantagens dos painéis operacionais é a possibilidade de investigar os mesmos dados de diversas perspectivas. No caso desse departamento, é possível, portanto, verificar as vendas reais, compará-las com as de um mês anterior e, finalmente, indicar se a meta foi atingida ou não. Além disso, o painel pode agrupar os dados de vendas por pessoas ou também preparar uma lista dos melhores clientes, além de controlar atividades como o número de propostas pendentes.
Departamento de atendimento: por meio dos painéis, funcionários e gerentes podem verificar o número de chamadas de suporte ou reclamações por mês, por exemplo. Essas são estatísticas importantes ao tentar melhorar a eficiência dos serviços e, consequentemente, a imagem da empresa.
Departamento de recursos humanos: podemos distinguir vários fatores mensuráveis, como a taxa de retenção dos funcionários e a pontuação de satisfação dos colaboradores.

Confira exemplos de dashboards operacionais do nosso Reamp Datahub:

FIGURA 3 – DASHBOARD OPERACIONAL

Dashboards estratégicos: acompanhamento dos KPIs

Os dashboards estratégicos gerenciam atividades de nível superior, mostrando informações importantes sobre o desempenho geral de um negócio e oportunidades. Normalmente, incluem informações relevantes para a equipe executiva, como vendas ano a ano ou satisfação geral do cliente durante um período de tempo mais longo. Como estão sendo utilizados no nível mais alto da hierarquia da empresa, é possível aprofundar-se nos níveis mais baixos para obter informações detalhadas de cada um deles.

Isso significa que essa ferramenta monitora o status dos principais KPIs. KPI é a sigla para o termo em inglês Key Performance Indicator, que significa indicador-chave de Desempenho. Esse indicador é utilizado para medir o desempenho dos processos de uma empresa e, com essas informações, colaborar para que alcance seus objetivos.

Os dados por trás de um dashboard estratégico são atualizados periodicamente, mas em intervalos menos frequentes do que um dashboard operacional. Painéis estratégicos podem ser visualizados uma vez por dia, ajudando os executivos a permanecerem a par dos KPIs de toda a empresa por meio de visualizações de dados simples. Podemos dividir os usos e métricas mais comuns dos painéis estratégicos em cada unidade de negócios adequada para eles:

Departamento de fabricação: nesse caso, as métricas ligadas à produção parecem as mais importantes. Então, com o painel, podemos verificar a taxa de retorno do produto, por exemplo, e investigar as tendências – se a taxa diminui ou não – e com que rapidez.
Departamento de vendas: os painéis são focados principalmente nos resultados de vendas e em suas tendências e mudanças.
Departamento de atendimento: o contato com os clientes é extremamente importante. Portanto, mais atenção é dada a essa área e os painéis permitem medir índices como o número de reclamações, por exemplo.
Departamento de recursos humanos: todas as métricas relativas a pessoas (funcionários da empresa) são extremamente importantes para que essa área mantenha o fluxo do negócio. A taxa de retenção de funcionários, por exemplo, é um dos dados que pode ser monitorado por esse painel.

FIGURA 4 – DASHBOARD OPERACIONAL

Dashboards analíticos: visão geral dos dados para descobrir tendências

Permitem que as empresas tenham uma visão granular de seus dados para descobrir padrões e tendências específicas. Graças a esse tipo de dashboard, os gerentes têm a possibilidade de controlar como o mercado está reagindo às ações da empresa. Por exemplo, o dashboard operacional pode mostrar que 90% das faturas de clientes da empresa estão sendo pagas a tempo e 10% estão atrasadas. Por meio do analítico, a empresa pode investigar esses 10% para entender os padrões e fatores em comum que estão influenciando no atraso desses pagamentos. Ou seja, essa ferramenta analisa grandes volumes de dados para permitir que os usuários investiguem tendências, prevejam resultados e descubram insights. São mais comuns em ferramentas de business intelligence porque são normalmente desenvolvidos e projetados por analistas de dados. Os dados por trás de um dashboard analítico devem ser precisos e atualizados com pouca frequência.

Há muitos fatores e métricas que podem ser medidos com os painéis táticos, mas eles têm uma coisa em comum – todos eles estão sendo medidos em relação à métrica pré-definida. Então, não é tão importante medir o objetivo em si, mas verificar quão diferente é o valor planejado da execução real. Para ilustrar como pode ser utilizado em uma empresa:

Departamento de fabricação: nele, um sistema de controle completamente novo pode ser implementado. É realmente um aspecto importante, e que antes era difícil de ser operado. A qualidade é fundamental no caso desse setor, e os painéis analíticos podem ser utilizados para estabelecer reuniões regulares de revisão de qualidade.
Departamento de vendas: classificações e relatórios detalhados são indispensáveis para a tomada de decisões. Portanto, graças a esses painéis, podemos ver não apenas o total, mas também dados sobre a venda de um produto, como por exemplo o valor da venda de sapatos da empresa no Brasil. Assim, os gerentes também podem decidir lançar cada produto no mercado em uma determinada data.
Departamento de atendimento: os painéis táticos fornecem habilidades de treinamento ampliadas, o que é importante durante a implementação de um novo software de help desk, por exemplo.
Departamento de recursos humanos: suportam a introdução do plano de participação nos lucros, por exemplo, o que certamente influencia a moral dos funcionários. Considerando o departamento de recursos humanos, os recrutadores também deveriam ser mencionados já que são indispensáveis na busca de talentos para a empresa.

FONTE: <https://bit.ly/2Xon7c8>. Acesso em: 2 dez. 2018.

Acima vimos as abordagens mais gerenciais no que se refere à criação de dashboards, tendo como objetivo dar continuidade aos estudos envolvendo a construção de um Data Warehouse e para isso estudaremos as principais ferramentas de dashboard do mercado levando em consideração a usabilidade, custo benefício, emprego no mercado de trabalho e trabalhos acadêmicos relacionados.

DICAS GERAIS SUPERSTORE: Disponível em: <https://bit.ly/30mE7RT>. Acesso em: 23 jan. 2019.

2 FERRAMENTAS DE DASHBOARD

Até agora você compreendeu o conceito de coleta, pré-processamento e visualização de dados. Por último, compreendemos qual é a finalidade de um dashboard neste cenário. Agora você vai conhecer um arsenal com algumas ferramentas para geração de Dashboards.

2.1 PENTAHO BUSINESS

No que se refere ao processo de ETL e de Data Warehousing, um nome de referência é Pentaho. O que inicialmente era um conjunto de ferramentas separadas, foi desenvolvido em 2004 pela então Pentaho Corporation, e este conjunto de aplicações, o software foi considerado uma das melhores aplicações para inteligência empresarial em 2008. A principal ferramenta denominada Pentaho Data Integration pode ser considerada o carro chefe da empresa, principalmente quando integrada com o Pentaho Business, ferramenta que permite a geração de dashboards em cima dos dados armazenados.

Atualmente mantido pela Hitchi, o Pentaho é uma poderosa ferramenta de business intelligence do mercado, oferecendo muitos recursos: relatórios, tabelas dinâmicas de OLAP, dashboards e muito mais. O Pentaho está disponível em diversas versões, você encontrará versões de código aberto até versões pagas, nós veremos a última versão completa até a publicação deste livro.

Segundo Ferreira (2014), tradicionalmente na suíte do Pentaho estão disponíveis componentes para execução de processos de ETL, que fazem carga de Data Warehouses, criação de relatórios pré-formatados e ad hoc, cubos OLAP, dashboards e mineração de dados. Todos esses recursos podem ser combinados e acionados sequencialmente para criação de soluções mais sofisticadas. Além disso, a plataforma executa todas as soluções de business intelligence como serviços e, por isso, é possível prover acesso às soluções para sistemas externos, via Web services e outras fontes de dados.

A figura a seguir mostra a tela inicial do Pentaho Business na versão 8.2, a versão atual da ferramenta, que além das funcionalidades já citadas ainda conta com ferramentas para Big Data e IoT (Internet of Things – Internet das Coisas). A partir dessa ferramenta será possível carregar fontes de dados diversas (arquivos csv, excel, SQL) e principalmente conectar a um servidor OLAP para construir Dashboards.

FIGURA 5 – PÁGINA PRINCIPAL DO PENTAHO BUSINESS

No que se refere à geração dos dashboards, o Pentaho tem uma interface bem amigável, na tela, visto anteriormente, uma vez clicado em New existem opções de relatórios, dentre as quais dashboards. O primeiro item para criar um dashboard é selecionar um datasource, ou fonte de dados, você pode até utilizar diversos, mas têm de realizar a integração entre eles antes da criação com o recurso que a própria ferramenta provê.

Os dashboards gerados pelo pentaho são dinâmicos e permitem gerar diversos gráficos e incluí-los em um dashboard. A figura a seguir apresenta a tela de criação de dashboards com dois gráficos distintos um de valores de venda por produto e um outro que contém vendas dispersas geograficamente. Note que na aba inferior é possível selecionar um objeto, que é um gráfico específico, e nos parâmetros podem ser aplicados filtros que alteram a exibição dos gráficos de acordo com parâmetros de entrada.

FIGURA 6 – GERAÇÃO DE DASHBOARDS COM PENTAHO BUSINESS

Se você deseja aprender mais sobre o Pentaho e como construir todo um ecossistema de business intelligence, utilizando a suíte completa, esse é um excelente livro.

BOUMAN, Roland; VAN DONGEN, Jos. Pentaho solutions: business intelligence and data warehousing with pentaho and MySQL. Wiley Publishing, 2009.

Pentaho Day - O Pentaho Day é um evento que acontece anualmente no Brasil e não se limita a ferramenta Pentaho. Este é um evento da comunidade brasileira e inclui qualquer um que tem uma paixão por Pentaho (sendo Usuários EE ou CE) e quer ver a enorme quantidade de coisas incríveis que outras pessoas constroem ao redor do mundo. Não só dedicado à ferramenta Pentaho, mas também a estratégias e metodologias de business intelligence. O evento geralmente acontece durante o mês de maio e você pode conferir informações atualizadas no site: <http://www.pentahobrasil.com.br>. Acesso em: 23 jan. 2018.

2.2 TABLEAU

A Tableau é uma empresa que foi fundada em 2003, e dá o nome para o produto, a ferramenta Tableau. Durante muitos anos, o Tableau conquistou e manteve seu espaço no mercado. A empresa investe em constantes atualizações e em múltiplas plataformas de uso, veremos isso em detalhes nesta seção.

Segundo CIÊNCIA E DADOS(2018), estar no mercado há muitos anos fez com o que o Tableau evoluísse em diversas áreas, tais como: a usabilidade do produto, a comunidade Tableau (que é bem grande), o suporte ao produto e as opções de implantação flexíveis. A gama de visualizações, layout da interface do usuário, compartilhamento de visualização e capacidades intuitivas de exploração de dados também têm vantagem sobre o Power BI. O Tableau oferece muito mais flexibilidade quando se trata de projetar seus dashboards. O fato é que, de uma perspectiva do usuário final, o Tableau está muito além do Power BI, mais do que o Quadrante Mágico do Gartner dá a entender. Podendo se destacar as seguintes características sobre a ferramenta de análise de dados:

O Tableau construiu seu produto na filosofia de “ver e explorar” os dados. Isso significa que o Tableau é projetado para criar imagens visuais interativas. Os recursos do Tableau foram implementados de tal forma que o usuário pode fazer uma pergunta sobre seus dados e receber uma resposta quase que imediata, manipulando as ferramentas disponíveis. Se você quiser apenas gerar relatórios, o Tableau é um exagero.
O Tableau também é muito mais flexível em sua implantação do que o Power BI. O Tableau pode ser comprado em uma assinatura ou em uma licença perpétua / inicial e depois instalado na nuvem ou em um servidor local.
O Tableau é all-in na visualização de dados, e a empresa está sempre atenta aos desejos mais urgentes da comunidade de visualização de dados. Você pode esperar melhorias futuras significativas em termos de desempenho ao carregar grandes conjuntos de dados, novas opções de visualização e funções ETL.

Ao contrário do Pentaho, não tem seus expectadores do mundo do software livre, uma vez que nasceu de um ambiente corporativo (não que seus concorrentes sejam diferentes). Até a publicação deste livro, a licença custa $70,00. No entanto, a empresa tem apostado em outras maneiras de monetizar, como usuários que utilizam apenas para visualizar e não criar dashboards, pagarem menos.

Muito da questão de licença e valores tem a ver com as ferramentas. Segundo o revendedor Five Acts, o Tableau em sua versão atual é composto das seguintes ferramentas:

TABLEAU DESKTOP: o Tableau Desktop é uma poderosa ferramenta para construção de análises para apoio a tomada de decisão, que permite a criação de painéis interativos para exploração e análise dos dados de maneira simples e intuitiva. A ferramenta é compatível com as principais tecnologias de origens de dados (planilhas, bancos de dados, dados na nuvem, e muitos mais).

FIGURA 7 – TABLEAU DESKTOP

FONTE: <https://tabsoft.co/30z3aRB>. Acesso em: 24 jan. 2018.

TABLEAU SERVER: o Tableau Server é o portal para compartilhamento das análises. Para as áreas de negócio, permite o acesso aos dados a partir de diversos dispositivos com total interatividade, utilizando filtros, envio de e-mails, autoria de painéis na web, tudo isso com performance e segurança. Para o time de TI, possibilita fácil monitoramento e manutenção do ambiente, além de estar alinhado com os principais requisitos de governança de dados, protocolos de autenticação seguros.

FIGURA 8 – TABLEAU SERVER

FONTE: <https://tabsoft.co/3jz9q3b>. Acesso em: 24 jan. 2018.

TABLEAU ON-LINE: o Tableau On-line é a versão na nuvem do Tableau Server. Além das características básicas do Tableau Server, o Tableau On-line conecta-se facilmente em dados hospedados na nuvem como Amazon Redshift e o Google BigQuery, entre outros.

FIGURA 9 – TABLEAU ON-LINE

FONTE: <https://tabsoft.co/3nnWFLg>. Acesso em: 24 jan. 2019.

TABLEAU MOBILE: o tableau mobile, disponível para as plataformas IOS e Android, entrega de maneira muito ágil as informações necessárias para a tomada de decisões onde quer que você esteja.

FIGURA 10 – TABLEAU MOBILE

FONTE: <https://tabsoft.co/34vemjn>. Acesso em: 24 jan. 2018.

TABLEAU READER: aplicativo gratuito para visualizar as análises construídas no Tableau Desktop. Com ele é possível interagir com as análises fazendo uso das funcionalidades de filtros, entre outras.

FIGURA 11 – TABLEAU READER

FONTE: <https://bit.ly/34p90G5>. Acesso em: 24 jan. 2018.

TABLEAU PUBLIC: versão gratuita do Tableau Server, é a melhor maneira de tornar pública qualquer análise, contando com as já citadas características de interatividade. É uma ferramenta gratuita que pode ser utilizada principalmente como experimentos e aprendizado na plataforma Tableau.

FIGURA 12 – TABLEAU PUBLIC

FONTE: <https://tabsoft.co/30xVM96>. Acesso em: 24 jan. 2018.

Visando conhecer um pouco mais, assim como fizemos com o Pentaho, vamos direto ao ponto com a criação de dashboards que é o nosso objetivo principal do emprego desta ferramenta. Para realizar nosso exemplo, vamos pegar a versão Web do Tableau, o que muda entre as versões é a maneira com que os gráficos são exibidos, por exemplo, na Web, são todos juntos, na versão mobile, será exibido um por vez.

No exemplo a seguir, primeiro, o usuário escolhe as datas de qualquer período promocional e de comparação (que podem ter comprimentos diferentes) no seletor superior direito (1).

Como às vezes pode ser difícil encontrar um período “limpo” para usar como base, o usuário tem total flexibilidade nesse menu. Depois que as datas são selecionadas, o visual mostra rapidamente se o período base está “limpo”, mostrando o preço médio de venda (2).

Além disso, os usuários podem escolher Níveis de Produto em um menu suspenso para selecionar os produtos na Promoção (1), eles podem visualizar a criação de estoque (Loja e Depósito) na Promoção e durante Promoção (2). Os usuários podem ver instantaneamente como essas promoções afetaram os níveis de estoque do produto (3).

FIGURA 13 – GERAÇÃO DE DASHBOARDS COM TABLEAU

2.3 POWER BI

Que a Microsoft é uma das maiores empresas não é segredo e isso gera o desafio de estar sempre atualizada. Citamos anteriormente o Excel como uma ferramenta pioneira na análise de dados e que é utilizada atualmente, no entanto, a gigante da informática não se limitou ao pacote office no que se refere a recurso de análise de dados, principalmente pela necessidade de recursos avançados e conectividade com bancos de dados SQL.

Assim surgiu o Microsoft Power BI, o projeto inicial foi desenvolvido por Ron George no verão de 2010 e nomeado Project Crescent e teve sua primeira versão disponibilizada para download em 2011, junto com recursos do banco de dados Microsoft, o Microsoft SQL Server. Mais tarde, recebeu o nome atual, Power BI, desde 2013, tendo como objetivo que esse aplicativo se tornasse um componente do suíte de aplicativos para escritório Office 365.

A primeira versão do Power BI foi baseada em recursos de Business Intelligence do Microsoft Excel (Power Query, Power Pivot e Power View). Conforme foi avançando em seus releases, a Microsoft também implementou a ferramenta com novos recursos como perguntas e respostas, conectividade de dados em nível corporativo e opções de segurança via Power BI Gateways. O Power BI foi lançado pela primeira vez para o público em geral em 2015 e desde então tem sido uma das principais ferramentas de dashboards, sendo cada vez mais requerida nas vagas de emprego de análise de dados.

FIGURA 14 – POWER BI TELA INICIAL

FONTE: O autor (2018)

O Power BI tem se destacado principalmente com sua fácil integração com bancos de dados relacionais, principalmente com o Microsoft SQL Server, outro ponto, que podemos até notar na figura a seguir que apresenta a tela inicial do programa é o suporte e documentação. A ferramenta tem tomado conta do mercado por ter uma gama de informação on-line, o que auxilia muito os usuários novos e antigos a utilizar os recursos do Power BI.

Esta ferramenta atua como um sistema analítico para lidar com um grande volume de dados e gerar informação com significado na orientação dos gestores, em geral, remete ao conceito de sistemas de suporte à decisão que são orientados por dados predominantemente internos da empresa e disponíveis cumulativamente ao longo do tempo (OLIVEIRA, 2011). O Power BI é uma coleção de serviços de software, aplicativos e conectores que trabalham juntos para transformar as fontes de dados não relacionadas em uma base multidimensional da qual se pode extrair conhecimento.

Para elucidar um primeiro contato com a ferramenta, utilizaremos dados de venda que foram exportados de um arquivo CSV. A figura a seguir mostra a tela do Power BI após gerado um dashboard com os dados importados. Após a seleção dos filtros, foi gerado gráfico de vendas por região, vendas por produto, distribuição de vendas e venda por estado. É importante frisar que VISUALIZAÇÕES são gráficos gerados a partir de CAMPOS selecionados, conforme vão sendo adicionados, formam um dashboard.

FIGURA 15 – POWER BI – EXEMPLO DE DASHBOARD

2.4 QLIK

Fundada em 1993, a Qlik é uma empresa de software sueca e atualmente sediada na Pensilvânia, Estados Unidos. Os principais produtos são o QlikView e Qlik Sense, ambos softwares para coleta, análise e visualização de dados, tendo como objetivo alcançar a inteligência de negócio. A ferramenta de criação de dashboards da empresa é o QlikView, uma forte concorrente das ferramentas vistas anteriormente e também muito requisitada pelo mercado.

O QLIKVIEW

Durante muitos anos as organizações geraram inúmeras informações que não eram aproveitadas, isso porque vinham de diversas fontes de dados diferentes. Com o passar do tempo, as organizações perceberam que se essas informações não aproveitadas fossem agrupadas, seriam de suma importância para elas e, com isso surgiu a necessidade de Softwares que agruparam essas informações e mostraram de uma forma que as pessoas pudessem usá-las para tomada de decisões, daí surgiram os tão famosos softwares de B.I.

O QlikView é um software fabricado pela Qlik com uma metodologia inovadora chamada Business Discovery. Esse conceito significa que todo usuário de negócio pode utilizar a ferramenta para contribuir nas tomadas de decisões. O QlikView proporciona rapidez, flexibilidade, facilidade de uso e recursos poderosos, com isso ele permite transformar dados vindos de fontes diferentes em conhecimento de negócio, propiciando tomadas de decisões mais precisas e criando novas oportunidades para a empresa.

O QlikView utiliza uma tecnologia patenteada de associação em memória. Esta tecnologia associativa permite criar uma interface única simplificando radicalmente a implantação, o uso e a manutenção das consultas e análises.

Na figura a seguir, nós temos uma ilustração do funcionamento do QlikView, em que as informações vêm de inúmeras fontes diferentes e nele são unidas em forma de gráficos e métricas.

FIGURA 16 – EXEMPLO DO FUNCIONAMENTO DO QLIKVIEW

FONTE: <https://bit.ly/3jzpeCT>. Acesso em: 15 dez. 2018.

A rapidez na produção de resultados é um fator que chama atenção no QlikView. Além disso, o software estimula a inteligência do usuário, possui uma instalação simples com uma arquitetura única para análise, aplicação e geração de relatórios. Tudo isso reunido em uma interface extremamente amigável.

Ao invés de agregar dados em cubos inflexíveis, o QlikView usa uma tecnologia inovadora, o sistema de criar um grande arquivo com todas as associações, conhecido no produto como “Data Cloud”. Desta forma, todos os dados relevantes em todas as dimensões ficam disponíveis em RAM.

AQL™ (Associative Query Logic) é a tecnologia patenteada usada no software QlikView para associar dados, enquanto as queries são feitas na estrutura de dados QlikView. A tecnologia AQL promove análises não hierárquicas de dados, ao contrário das tecnologias OLAP predominantes usadas na maioria dos softwares de B.I. disponíveis no mercado hoje. A tecnologia não hierárquica do AQL garante análises nas quais as queries não foram construídas em uma ordem específica (como ano/trimestre/mês). Usando AQL, qualquer valor da estrutura de dados pode ser o ponto de partida para a análise.

Uma das grandes diferenças entre o QlikView e as demais ferramentas de B.I. está principalmente na facilidade da geração de relatórios gráficos, com as outras ferramentas torna-se indispensável ter pessoas da área de T.I., pois se faz necessário conhecimento em linguagem SQL para a criação dos relatórios. Nessas ferramentas também é de suma importância estarem bem definida todas as dimensões e métricas necessárias.

O QlikView possui um funcionamento muito simples. Vamos dividir em quatro etapas para facilitar o entendimento, são elas: instalação, script, nuvens de dados e interface.

Instalação: sua instalação é bem simples, basta realizar o download do site, executar e ir prosseguindo até o final dela. A versão trial é válida por um prazo determinado e não consecutivo, ou seja, ele só conta os dias que você utiliza o aplicativo. Após o prazo de utilização da versão trial, a ferramenta continua podendo ser utilizada, porém, você só consegue abrir os arquivos gerados pela sua instalação, arquivos criados por outro aplicativo na versão trial. Da versão full você não conseguirá abrir.
Script: O desenvolvimento do QlikView começa pelo script e é uma programação bem simples: sua codificação é proprietária, porém é bem semelhante ao VBA, por isso é uma ferramenta voltada para o usuário final. Nesse script é onde você vai realizar a conexão com sua fonte de dados que pode ser um arquivo txt, xls, ou qualquer outro banco de dados. Não é necessário se preocupar com a linguagem do script, pois o software possui wizard que faz toda a conexão para você e gera o script automaticamente.

A ferramenta faz o carregamento de todos os dados da sua fonte na memória e salva em um arquivo próprio, fazendo com que a fonte seja desnecessária. Somente em casos de atualizações na fonte será necessário um recarregamento para atualizar o QlikView. Na figura a seguir, você vê um exemplo de script.

FIGURA 17 – EXEMPLO DE SCRIPT FONTE

FONTE: <https://bit.ly/3jzpeCT>. Acesso em: 15 dez. 2018.

Nuvens de dados: após fazer o carregamento das suas fontes de dados, o QlikView constrói todo relacionamento entre eles, isso é chamado de Nuvem de Dados (Veja a figura a seguir).
Interface gráfica: é aqui que você trabalha os dados nas formas desejadas, podendo utilizar todas as dimensões carregadas no script. Um detalhe muito importante é que, na criação das métricas, as fórmulas que o QlikView disponibiliza são idênticas às do Excel, tanto em nome quanto em sintaxe. O software possui uma rica quantidade de componentes que são bem intuitivos na hora de utilizar. Existem tabelas, listas, dropdowns, gráficos de barra, gráficos de linha, gráfico de dispersão, gráfico de pizza, botões, enfim, tudo o que você precisa para desenvolver uma interface bastante funcional, além de possuir integração com o google maps, para poder realizar análises de mercado por região, entre outros tipos. A utilização dos componentes é fácil, basta escolher, arrastar para o Painel (Figura a seguir) e configurar quais serão as dimensões, quais serão as métricas e você vê o resultado em gráficos, tabelas dinâmicas etc.

FIGURA 18 – NUVEM DE DADOS E DASHBOARD NO QLIKVIEW

QlikView: conheça a ferramenta de B.I. disponível em: <https://bit.ly/3i0fEb9>. Acesso em: 23 jan. 2019.

2.5 A NUVEM E OS DASHBOARDS

Se você tem ido ao cinema nos últimos anos com certeza viu a cômica cena do filme Creed de 2016, viu o lendário Rocky Balboa ao saber que arquivos podem ser guardados na nuvem se perguntando “Nuvem? Que Nuvem?” A verdade é que as tecnologias em cloud têm dominado a rotina de todos nós, nós mesmos enquanto escrevemos este livro, utilizamos uma plataforma em nuvem que nos permite acessar os textos de qualquer lugar do mundo sem nos preocupar com backup.

E no cenário de dados não é diferente, aliás, é justamente o cenário de dados que tem puxado uma frente bilionária em investimento de tecnologias na nuvem. É claro que o uso de ferramentas como OneDrive, GoogleDrive e Dropbox tem um conceito interessante no que se refere a um depósito de dados na nuvem, assim como o fato de se hospedar um site. No entanto, o conceito de serviços na nuvem é bem maior, trata-se de um conjunto de serviços que permite armazenar e extrair conhecimento, sem preocupação com instalação de software e muito menos com recursos de hardware.

Dos serviços em nuvem provêm diversos recursos, desde coleta de dados, Big Data, ETL, Data Warehouse e entre muitos, também o serviço de geração de Dashboard. A partir de agora vamos conhecer alguns serviços de cloud que fornecem dashboards, iremos direto ao ponto e tratar de algumas das ferramentas de dashboards que são providas pelos serviços em nuvem. É bom ficar claro que essas ferramentas foram projetadas para serem executadas utilizando todos os recursos da arquitetura, o que não impede que você utilize um banco local, mas com certeza em todos os casos terá melhor desempenho utilizando todos os recursos da plataforma.

Google Data Studio

Além de ter sua plataforma de armazenamento em nuvem, Google Cloud, a gigante da informática também tem sua plataforma de análise de dados. Baseada em ferramentas consolidadas para web, como Google Analytics, surge o Google Data Studio.

Essa ferramenta permite que sejam realizados uploads de arquivos independentes, bem como que sejam integrados com outras plataformas como Google Drive, ferramentas de anúncios e o próprio Google Cloud. Segundo o site do fabricante, o Data Studio transforma seus dados em relatórios e painéis informativos, fáceis de ler e de compartilhar e totalmente personalizáveis. As informações dos relatórios no Data Studio derivam de uma ou mais fontes de dados. Com a ferramenta de fonte de dados, fica fácil se conectar a uma grande variedade de informações, sem programação. Em alguns instantes, você pode se conectar a conjuntos de dados como cvs, xml ou até mesmo bancos de dados multidimensionais.

A figura a seguir mostra a tela de Dashboard do Data Studio, que foi gerada a partir de um exemplo de acessos de marketing de um site principal, este é um dos exemplos fornecidos.

FIGURA 19 – GERAÇÃO DE DASHBOARD COM GOOGLE DATA STUDIO

Você pode dar os seus primeiros passos acessando o Google Data Studio, você terá um acesso gratuito e também a documentação completa da ferramenta acompanhada de vídeos.

“Google Data Studio”, disponível em: <https://bit.ly/2XrGP6W>. Acesso em: 23 jan. 2019.

IBM Cognos Analytics

Outra empresa que disputa o mercado de Cloud Computing tem sido a IBM, frente a essa puxada está principalmente o famoso supercomputador Watson.

Um recurso independente, que pode ser integrado às demais ferramentas da empresa, é o Cognos Analytics, a ferramenta de BI na nuvem da IBM. Segundo o site da fabricante, com a simplicidade da nuvem e sem sacrificar o desempenho, a próxima geração de BI oferece recursos orientados e intuitivos para iniciar sua jornada rumo à computação cognitiva e alterar sua maneira de trabalhar com dados.

Essa ferramenta permite explorar mais profundamente o seu negócio ao criar relatórios, painéis e visualizações de informações. Essa solução fornece aos usuários a possibilidade de analisar os dados e extrair os insights por conta própria, de forma simples e com a segurança da cloud IBM.

FIGURA 20 – DASHBOARD GERADO PELO IBM COGNOS ANALYTICS

FONTE: O autor (2018)

Amazon QuickSight

No mesmo universo das provedoras de serviço da nuvem, a pioneira Amazon, que fornece diversos recursos em sua plataforma denominada AWS, também tem a ferramenta denominada Amazon QuickSigth.

O Amazon QuickSight é uma ferramenta de business intelligence, que permite integração com fontes externas, bem como com outros serviços fornecidos pela ferramenta. Segundo o fabricante, é um serviço de business intelligence rápido e na nuvem permite a criação e publicação de dashboards interativos que podem ser acessados em navegadores ou dispositivos móveis.

Você pode incorporar painéis em seus aplicativos, fornecendo aos clientes uma análise avançada de autoatendimento. O QuickSight dimensiona facilmente para dezenas de milhares de usuários sem nenhum software para instalar, servidores para implantar nem infraestrutura para gerenciar em relação à maneira de operacionalizá-lo.

A Amazon se refere a ele como o primeiro modelo de cobrança de pagamento por sessão do setor, você paga apenas pelo que usar. Isso permite que você conceda a todos os seus usuários o acesso aos dados de que eles precisam sem licenças caras por estação. A figura a seguir nos mostra a interface de um Dashboard dentro dessa plataforma da Amazon, o que você pode notar que não é muito diferente do que foi visto nas demais ferramentas.

FIGURA 21 – DASHBOARD GERADO PELO AMAZON QUICKSIGHT

O Amazon QuickSigth está disponível aqui, bem como outras ferramentas Amazon. Só use com muita atenção, pois o site irá pedir um cartão de crédito, a maioria dos recursos do Amazon AWS são pagos.

“Amazon QuickSigth”, disponível em: <https://aws.amazon.com/pt/quicksight/>. Acesso em: 23 jan. 2019.

2.6 CRIE SUA PRÓPRIA FERRAMENTA DE DASHBOARD E FIQUE MULTIMILIONÁRIO

Espero que você não tenha lido o sumário e pulado direto para essa seção, a parte do multimilionário ficará por sua conta. No entanto, aqui você conhecerá um pouco de como construir as próprias ferramentas de dashboard.

Neste momento, você deve se perguntar: “Por que reinventar a roda?”; “Por que devo criar algo com tantas ferramentas no mercado?”. Você saberá quando acontecer. O fato é que vimos ferramentas muito poderosas para gerar dashboards e vamos voltar lá no início quando discutimos a importância de se conhecer o cenário de dados antes de tudo. Durante sua carreira como profissional de dados poderá bater de frente com diversos cenários, um deles pode ser a solicitação da integração do sistema de análise com um software existente.

Outro ponto que pode vir a acontecer é o desejo de gerar algum gráfico muito atípico ou um cenário de dados que seja assim. Por exemplo, exibir as palavras que estão sendo mais faladas em determinada região em cima do mapa, isso não existe implementado em ferramentas prontas.

Você já deve estar aí imaginando como fazer isso com a sua linguagem preferida. Como você pode perceber, aqui a grande tendência é que os dashboards sejam gerados na Web o que permite que sejam acessados de qualquer lugar do mundo. Por isso, recomendamos que para a geração de dashboards, você utilize javascrip

FIGURA 22 – DASHBOARD GERADO PELO CANVASJS

FONTE: <https://canvasjs.com/>. Acesso em: 24 jan. 2018.

Mesmo que não domine a linguagem, os passos para construir seus dashboards serão bem simples:

Utilizar uma linguagem servidor (PHP, por exemplo) para conectar com seu banco de dados multidimensional.
Enviar os dados para o javascript em um formato de integração (json ou xml).
Receber os dados e exibir na tela.
Criar Dashboards específicos

É claro, por mais que pareça simples, assim como qualquer atividade de desenvolvimento demanda de tempo e conhecimento. Mas não se assuste, existe uma gama de bibliotecas na Web que pode auxiliá-lo nessa tarefa. Vamos deixar algumas sugestões de bibliotecas javascript, o que possibilita diversas integrações com as demais linguagens.

“Canvast.js”, disponível em: <https://canvasjs.com>. Acesso em: 23 jan. 2019.

“Chart.js”, disponível em: <https://www.chartjs.org/>. Acesso em: 23 jan. 2019.

“P5.js”, disponível em: <https://p5js.org/>. Acesso em: 23 jan. 2019.

“Total.js”, disponível em: <https://www.totaljs.com/dashboard/>. Acesso em: 23 jan. 2019.

3 - CRIANDO UM DASHBOARD DO ZERO

No decorrer deste livro, você absorveu bastantes conteúdos e esta última etapa tem como objetivo consolidar tudo que foi visto até o momento. Lembre-se de que este é um livro didático e não um tutorial, por isso deixamos alguns links para auxiliar na parte prática ao decorrer desta etapa. A figura a seguir mostra a arquitetura de Kimball adaptada para o roteiro que iremos seguir aqui, em que a fonte provedora será um banco de dados relacional (OLTP), a etapa de ETL será a transformação destes dados para o modelo multidimensional, uma vez os dados sendo apresentados serão consumidos por uma ferramenta de acesso aos dados (Dashboard com Power BI).

FIGURA 23 – ARQUITETURA DO EXEMPLO DE APLICAÇÃO DE BI

FONTE: O autor (2018)

Nossa fonte provedora será o tradicional banco de dados denominado Northwind, é uma base de dados tradicional utilizada em diversos artigos, então facilitará sua jornada de conhecimento. O Northwind é uma base de dados de exemplos, que se trata de uma empresa fictícia chamada "Northwind Traders". A base armazena e captura todas as transações de vendas que ocorrem entre a empresa, ou seja, os operadores da Northwind e seus clientes, bem como as transações de compra entre a Northwind e seus fornecedores. O modelo relacional que representa esse banco de dados é mostrado na figura a seguir e logo em seguida alguns links com diversas opções de download.

FIGURA 24 – MODELO RELACIONAL (OLTP) DO NORTHWIND

Northwind para PostgreSQL. Disponível em: <https://bit.ly/2DeVT0I>. Acesso em: 23 jan. 2019.

Northwind para Oracle. Disponível em: <https://bit.ly/2BTwtFa>. Acesso em: 23 jan. 2019.

Northwind para SQL Server. Disponível em: <https://bit.ly/31e3R2f>. Acesso em: 23 jan. 2019.

Northwind para MySQL. Disponível em: <https://github.com/dalers/mywind>. Acesso em: 23 jan. 2019.

Nosso roteiro de desenvolvimento não seguirá o fluxo descrito na arquitetura, afinal para desenvolver um processo de ETL, primeiramente deve se ter um modelo multidimensional para conhecer quais são as transformações necessárias. Para isso foi desenvolvido o modelo mostrado na figura a seguir, note que ele segue o conceito de modelo estrela com uma tabela fato central com as ordens contento as métricas price e quantity.

FIGURA 25 – MODELO MULTIDIMENSIONAL (OLAP) DO NORTHWIND

FONTE: Runtuwene (2018, p. 3)

Uma vez o modelo desenvolvido é a hora de colocá-lo em prática aplicando sua implementação em um servidor OLAP. Para isto, iremos utilizar a implementação mais tradicional que é utilizando um servidor ROLAP (Relational OLAP), que utiliza um sistema gerenciador de banco de dados relacional (SGBDR) para armazenar um modelo multidimensional de dados. Durante a escrita do livro, utilizarei o PostgreSQL, este é um SGBD, que é open source e tem diversos materiais disponíveis, o que auxiliará na sua curva de aprendizagem. O PostgreSQL conta com diversos recursos para implementação de consultas OLAP e é considerado um dos mais robustos do mercado.

Se você utilizou o Power Architect para a modelagem de dados, terá a opção de engenharia reversa. Com isto, basta criar seu banco de dados dentro do SGBD e dentro do Power Architect na opção de engenharia reversa selecionar o SGBD a própria ferramenta de modelagem irá criar seu banco de dados multidimensional a partir do modelo desenvolvido.

Nosso objetivo aqui é compreender todas as etapas de um projeto de Data Warehouse até o fornecimento dos dados em um Dashboard. Assim, você pode utilizar qualquer SGBD para realizar este processo.

“PostgreSQL todas as versões e sistemas operacionais”. Disponível em: <https://bit.ly/2F1SHq3>. Acesso em: 23 jan. 2019.

Agora que você tem em mãos um banco de dados operacional (OLTP) populado e um banco de dados multidimensional (OLAP), resta criar o processo que interliga esses dois: extração, transformação e carga. Para isto, você tem diversas opções, desde utilizar recursos do próprio SGBD, codificar em uma linguagem de programação ou utilizar uma ferramenta própria, nós utilizaremos esta terceira opção. Em nossa seção sobre ETL, você aprendeu um pouco sobre Pentaho Data Integration e será esta ferramenta utilizada aqui. O Pentaho tem diversas opções, mas tudo se resume em três, input (fonte de dados – OLTP), output (origem dos dados – OLAP) e transformações.

FIGURA 26 – EXEMPLO DE ETL UTILIZANDO PENTAHO DATA INTEGRATION

FONTE: O autor (2018)

Ao criar o servidor OLAP com o banco de dados multidimensional, este irá conter menos tabelas do que a fonte de dados (OLTP). O recurso tradicional de TABLE para origem (input) e destino (output) pode não ser o ideal. Assim é necessário utilizar o recurso de QUERY como input. O recurso QUERY permite realizar consultas realizando junções das diversas tabelas na fonte OLTP e armazenando os dados nas tabelas do banco de dados multidimensional (OLAP).

Para que você visualize melhor esse processo, nós recomendamos acompanhar um exemplo prático de como é feito o processo de ETL no Pentaho. Neste link, você poderá acompanhar um curso com 22 aulas sobre a ferramenta e é gratuito.

“Get to know Pentaho Kettle PDI – Introduction”. Disponível em: <https://bit.ly/3gqzJHf>. Acesso em: 23 jan. 2019.

Finalizada a etapa de ETL, significa que os dados já estão armazenados em um servidor OLAP e já estão aptos a serem consumidos. Assim podemos ir para a última camada de um ambiente de Data Warehouse, que são as ferramentas de Dashboard. Para desenvolver essa etapa com o que foi visto até aqui, você pode optar por qualquer ferramenta das que vimos até o momento. Em nosso exemplo utilizaremos o Power BI.

Para conectar o seu servidor OLAP ao Power BI, você deve selecionar o SGBD (PostgreSQL) na opção obter dados e configurar de acordo com os parâmetros de instalação. Visando otimizar o processo de análise foram criados agregados (views materializadas) com objetivo de consolidar os objetos de análise. Os agregados são como grandes tabelas (você pode imaginar como uma planilha unificando os campos), assim facilitando o processo analítico, que não necessita fazer consultas em tempo real.

Uma vez que tenha chegado até aqui, você está pronto para explorar o cubo de dados, criar relatórios, gráficos e principalmente fornecer poderosos dashboards para os gestores. Durante o capítulo anterior, nós estudamos detalhadamente alguns elementos de um modelo de dados como campos e métricas. Para auxiliar você nesta tarefa de Business Intelligence também é necessário compreender o conceito de indicadores e sua relação com os demais.

Diferenças entre métricas e indicadores de desempenho no Business Intelligence

A todo momento, em projetos e discussões sobre o Business Intelligence (BI), ouvimos e falamos sobre métricas e indicadores. São termos bastante utilizados e que são a base para quantificar os resultados e conduzir a avaliação das análises da organização. Mas sabemos mesmo a diferença que existe entre cada um?

É importante essa distinção, pois nos auxilia na abstração e na correta apuração dos resultados empresariais. Esses resultados podem ser apurados em diferentes perspectivas e níveis dentro da organização.

As métricas são as medidas brutas, atômicas e de simples composição. Em uma estrutura de Data Warehouse, são armazenados na tabela Fato e medem os descritivos armazenados nas Dimensões. Valores e quantidades são exemplos de formatos das métricas.

Os indicadores de desempenho são medidas calculadas e são compostos pelas métricas. Estão um nível acima das métricas, pois possuem uma visão mais ampla e direcionada da realidade observada. Além disso, os indicadores avaliam a performance organizacional, auxiliam a análise de tendência, a melhoria contínua, a atuação proativa e dão transparência à empresa. Normalmente são expressados por percentuais, frequência, probabilidade etc.

Exemplo de métrica:

Quantidade de itens X

Exemplo de indicador de desempenho:

Percentual de itens X vendidos em março de 2014.

No exemplo, a métrica é a medida bruta da quantidade de itens de um determinado produto. O que os diferenciam é o posicionamento que cada uma possui na tomada de decisão na organização. As métricas estão no nível operacional e o indicador no nível tático, ambos com o objetivo de atingir as metas estabelecidas no plano estratégico.

FIGURA 27 – PIRÂMIDE VALORES EM BUSINESS INTELLIGENCE

Acima temos a pirâmide que contém a exata localização e posicionamento dos termos. No nível operacional (base) estão as métricas. Esse nível requer a medida em sua composição simples, pois dessa forma será melhor utilizada para as decisões operacionais.

Já no nível tático (intermediário) as medidas precisam de uma maior abstração para a melhor indicação e direcionamento a ser tomado pelo gestor. E, por fim, no nível estratégico (topo) é importante a consolidação das métricas e indicadores para a visualização das metas, verificando se elas estão sendo cumpridas e alcançadas, portanto, é necessária a percepção das variadas formas que a informação pode ser oferecida aos diferentes níveis da organização, em que cada uma possui sua respectiva importância e utilidade. Dessa forma, é possível que a gestão do conhecimento tenha efetividade e contribua diretamente nos resultados empresariais.

FONTE: Diferenças entre métricas e indicadores de desempenho no business intelligence. Disponível em: <https://bit.ly/2DiDMqB>. Acesso em: 23 jan. 2019.

Nesse momento é muito importante que todas as etapas anteriores tenham funcionado conforme o planejado. Mas caso você tenha tido alguma dificuldade ou até mesmo tenha realizado apenas a leitura sem construir o modelo multidimensional em si, eu vou dar uma dica para que consiga acompanhar esta que é a parte final e mais importante da nossa jornada.

A Microsoft disponibiliza o Northwind on-line como fonte de dados, para isso você deve ir até obter dados, selecionar a opção “Feed OData” e inserir a seguinte url <https://bit.ly/30okHvP>. Feito isso, conseguirá acompanhar na prática os próximos pontos de estudo.

Uma vez estando com os dados obtidos é a hora de colocar a mão na massa. Vale lembrar que um dashboard é composto de diversos gráficos, tais gráficos são denominados visualizações. A parte inicial é a seleção dos campos e das métricas que serão utilizadas, para isso é utilizado a aba CAMPO.

Ao adicionar uma visualização do tipo MAPA, você terá de definir alguns campos ao mantê-lo selecionado. Por exemplo:

Localização: Country
Legenda: Subtotal

Para gerar um gráfico que consolida as categorias que mais vendem, foi inserido um gráfico de rosca. Como parâmetros foram utilizados:

Legenda: Category
Valores: TotalSale

A figura mostra o dashboard criado com os exemplos citados acima e mais alguns inseridos. Você irá notar que o Power BI é bem intuitivo no que se refere à criação de gráficos, conforme vai inserindo. Durante a criação dos gráficos foi considerado o campo Date em todos, complementar aos gráficos foi inserido uma visualização denominada FILTRO contendo a Data. Com isto, ao alterar a data no FILTRO todos os gráficos são alterados de maneira dinâmica.

FIGURA 28 – DESENVOLVIMENTO DE DASHBOARD INTERATIVOS COM POWER BI

FONTE: O autor (2018)

No início deste capítulo, você aprendeu o conceito de KPI (Key Performance Indicator – Indicador Chave de Desempenho). Dentro do Power BI esse é um termo muito comum, inclusive tem um próprio gráfico para isso. Ao inserir um KPI, temos que definir três itens: indicador (o indicador em si), eixo da tendência (geralmente é um fator analítico pelo qual o indicador será avaliado, geralmente é um campo de tempo) e metas de destino. Dependendo do valor da meta um gráfico de KPI irá se comportar de uma maneira, se for atingido, ficará verde e se estiver abaixo dela, vermelho, indicando quanto (em %) está em relação à meta estabelecida, podendo a configuração de cores ser alterada de acordo com a preferência do usuário.

FIGURA 29 – GERAÇÃO DE KPI NO POWER BI

FONTE: O autor (2018)

Outro gráfico que segue a mesma linha do KPI é o indicador do velocímetro, este é um indicador muito interessante para acompanhar se você está perto ou longe de uma meta estabelecida. Com esse gráfico, você pode indicar um indicador e uma meta, uma vez isso sendo realizado, o gráfico irá mostrar a quanto tempo está de ser alcançado. Uma vez adicionado um filtro complementado ao gráfico (nesse caso colocamos data), você terá um gráfico interativo que irá mostrar a evolução do indicador em relação à meta, sendo analisado pela perspectiva de tempo.

FIGURA 30 – GERAÇÃO DE KPI COM VELOCÍMETRO NO POWER BI

FONTE: O autor (2018)

Nós falamos muito sobre nuvem e dashboards na Web, sendo muito importante a disponibilização de seus dashboards. A Web é uma alternativa interessante, pois através dela os gestores podem acessar os dashboards criados através de qualquer dispositivo.

No caso do Power BI, quando você tiver finalizado o seu relatório, poderá utilizar a opção “Publicar”. Uma vez publicado, o dashboard criado estará disponível em um ambiente on-line disponibilizado pela própria plataforma. A ferramenta disponibiliza recursos visando criar relatórios específicos para dispositivos móveis. Ao criar esse tipo de relatório, é interessante pensar em elementos dinâmicos. A inserção de filtros associados aos gráficos tornará o seu dashboard dinâmico e permitirá que o próprio gestor realize suas análises por diversas perspectivas.

FIGURA 31 – DASHBOARD PUBLICADO NA NUVEM UTILIZANDO POWER BI

É muito importante saber que a partir do momento que você clicar em Publicar, o gestor irá visualizar os dados daquela maneira. Caso seja realizada uma nova carga no banco de dados multidimensional, esta será desconsiderada até uma nova publicação.

Por uma questão da ferramenta, o seu dashboard ainda não é um painel, ele se chama RELATÓRIO. Só serão considerados PAINÉIS após clicar no ícone de fixar. A partir deste momento você irá encontrá-lo na aba RELATÓRIO no link que foi gerado após a publicação do relatório.

Uma vez estabelecida uma meta, o seu gestor nem sempre ficará de hora em hora conferindo se foram atingidas. Por isso se torna interessante o recurso de alerta, para notificá-lo quando isso aconteceu, ou se houve alguma anomalia.

No caso do Power BI, os alertas podem ser gerenciados pelo link on-line, onde o Dashboard fica hospedado após a publicação. Selecionando a aba Dashboard, existe o recurso de alerta válido apenas para os gráficos que envolvem indicadores. O alerta é composto de parâmetros e quando os valores setados forem atingidos, o gestor receberá um e-mail notificando com um link para abrir o relatório.

FIGURA 32 – UTILIZANDO A NUVEM DO POWER BI PARA CRIAR ALERTAS

CONSIDERAÇÕES FINAIS

Prezado acadêmico!

Esperamos que tenha emergido nesta jornada de conhecimento sobre o universo dos dados, desde nosso primeiro parágrafo estamos falando sobre o impacto dos dados na vida das organizações e da sociedade.

No decorrer de nosso livro, você foi contextualizado sobre o que há de novo. Queremos que reflita sobre esses momentos e nunca pare de ler e de se atualizar. Afinal, a área que estudamos está entre os principais eixos da tecnologia no futuro. Todo dia haverá algo novo para aprender.

A partir de agora, você é capaz de analisar cenários de dados e selecionar as melhores ferramentas para coleta, armazenamento e análise. Com o conhecimento obtido sobre Data Warehouse, você se tornará um profissional robusto e muito procurado pelo mercado de trabalho.

Sabendo desenvolver dashboards e extraindo inteligência de negócio, estará pronto para auxiliar empresas e gestores a tomarem as melhores decisões possíveis

Com um desejo de um excelente sucesso profissional, nossos mais cordiais cumprimentos.

Professor Rodrigo Nogueira

Encerramento da Disciplina

Foi muito bom contar com sua companhia durante nossa jornada do conhecimento. Agora, para recordar o conteúdo desta disciplina, escute este podcast.

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