Dashboard com Tableau: conceitos essenciais

Tableau e mercado de BI - Apresentação

Oi, gente! Tudo bem? Meu nome é Victorino Vila e eu sou o instrutor de vocês desse treinamento chamado Conhecendo o Tableau!

Esse treinamento é o primeiro de uma formação Tableau que nós estamos formando na Alura para vocês. Claro, como toda formação, nós temos que fazer todos os treinamentos em uma determinada ordem até termos o conhecimento completo da ferramenta.

Por isso, esse primeiro curso é um curso introdutório. Nós vamos dar uma pincelada e vamos ter o primeiro contato com o Tableau. É claro, como primeiro contato, nós precisamos saber primeiro o que é o Tableau, onde ele se aplica e para que serve essa ferramenta.

Depois, vamos falar um pouco sobre a história da empresa Tableau – quem a fundou, como ela foi crescendo ao longo do tempo. Depois vamos falar de um assunto que, inclusive, acho muito interessante, não somente para a área em que o Tableau se aplica, mas para qualquer ferramenta de tecnologia de informação.

Nós vamos falar de mercado, como o Tableau se situa no mercado e como nós conseguimos medir se uma ferramenta está bem ou não situada no mercado. Vamos falar de uma coisa chamada quadrante mágico, que é uma metodologia utilizada por uma empresa chamada Gartner Group, que consegue avaliar ferramentas e dizer se aquela ferramenta está bem ou não no mercado.

Depois de conhecermos o Tableau e entendermos como ele se situa no mercado da área onde ele se aplica, nós vamos ter contato com a ferramenta. Então, vamos baixar a ferramenta e instalar. Vamos usar uma versão chamada Tableau Public, que inclusive, nos vai obrigar a criar uma conta lá na nuvem Tableau, para podermos publicar as nossas visões e relatórios.

Vamos começar a trabalhar com a ferramenta vendo coisas pontuais sobre ela. Vamos abri-la, vamos montar a nossa primeira visão e carregar uma planilha com dados sobre medalhas olímpicas nos jogos olímpicos.

Vamos entender o que é uma visão padrão, vamos entender como conseguimos ordenar ou limitar os dados que estão sendo exibidos.

Vamos ver uma funcionalidade chamada “Mostre-me”, que me ajuda a dizer qual é o melhor gráfico que eu quero montar mediante algum tipo de seleção feita na construção da visão do Tableau.

Vamos ver algumas definições dos componentes do Tableau. Como, por exemplo: o que é uma planilha, um dashboard, o livro, o que é uma história...

Vamos montar um dashboard e ver como ele é construído. Vamos falar de medidas calculadas e, finalmente, vamos encerrar o treinamento falando de alguns conceitos essenciais no Tableau que basicamente são o conceito de dimensão e medida, conceito das formas de cálculo dos indicadores dentro do foco de agregar e de consolidá-lo dentro das dimensões.

E nós vamos falar sobre o conceito da diferenciação entre o que é uma entidade contínua e uma entidade discreta.

No final desse treinamento, você já vai ter uma noção do que é o Tableau. Mas aí, outros treinamentos virão e nós vamos nos aprofundar mais no conhecimento dessa ferramenta.

Então vamos começar a ter o nosso primeiro contato com Tableau! Eu espero que vocês gostem desse treinamento, um abraço e até o próximo vídeo. Tchau!

Tableau e mercado de BI - Onde o Tableau se aplica

Vamos entender primeiro o que é o Tableau e o que significa a ferramenta que vamos aprender nesse curso.

Resumindo em uma única frase, o Tableau é uma ferramenta de business intelligence, ou seja, ela serve para construirmos relatórios de business intelligence.

Só que o conceito de business intelligence é bem amplo. Para você construir um sistema de business intelligence, você tem várias fases. Onde o Tableau é especialista? Onde ele se aplica?

Vamos primeiro conhecer e comentar as fases de implementação de um sistema de business intelligence. Nós começamos com a fase de entrevista com os usuários. Precisamos conhecer a empresa, conversar com os usuários e entender o que o usuário quer no seu sistema de business intelligence.

Depois disso, baseado na entrevista, nós construímos o que chamamos de uma matriz “dimensão indicador”, ou “indicador dimensão”, tanto faz.

Essa matriz você coloca nas linhas os indicadores e as medidas que o usuário quer olhar no seu sistema de business intelligence e, nas colunas, as dimensões de pesquisa.

Por exemplo, se eu quero ver vendas. Venda é um indicador e eu quero ver vendas, por exemplo, por cliente, por produto, por região e por empresa. Então, cliente, produto, região e empresa - nós chamamos de dimensão, fica nas colunas.

Aí nós colocamos com “x”, dentro dessa matriz, os cruzamentos que fazem sentido. Com a matriz de dimensão indicador montada, nós conseguimos desenhar o que chamamos de data warehouse, usando vários modelos específicos que se aplicam a cada caso.

Você pode construir um data warehouse, que é um único tabelão, com todo mundo desnormalizado. Você pode construir um data warehouse que chamamos de modelo estrela; ou em um modelo que chamamos de floco de neve (ou snowflake).

Estamos com esse data warehouse montado. Ele está vazio, então precisamos fazer o quê? Precisamos ler essas informações das fontes de dados originais. O que são essas fontes de dados originais?

São os sistemas transacionais da empresa, aquilo que controla a transação do dia a dia. Podem ser planilhas de Excel ou arquivos pessoais, sistemas departamentais ou especialistas dentro da empresa, dados da nuvem, dados da internet.

Ou seja, tudo que é fonte da informação que será usada para construção do indicador e que foi mapeado na matriz dimensão indicador, que foi baseada nas entrevistas com os usuários - serão extraídos, transformados para uma única regra de negócio, aplicada a todos os indicadores e gravado dentro do data warehouse.

Eventualmente, podemos ter bancos de dados que chamamos de ODS, ou bancos de dados de stage, que são bancos de dados temporários, onde a informação é colocada para ser manipulada antes de ser gravada dentro do data warehouse.

O data warehouse é um banco enorme, com todas as informações gerenciais da empresa. Nós precisamos agora apresentar essas informações.

Então, nós construímos o que chamamos de data marts. Data marts são pequenos data warehouses que têm como fonte de dados única e exclusivamente o grande data warehouse.

O data mart é departamental, então você vai ter o data mart de vendas, de compras, de produção etc. Todos eles montados, usando como única e exclusiva fonte o grande data warehouse, que está ali disponível e recebendo dados através do processo de ETL, ou ELT - que vem do inglês extract, transform, load, ou seja, “extrair, transformar, carregar”.

É quando eu estou extraindo os dados das fontes e os colocando dentro do data warehouse usando a única regra de negócio. Então o data mart é um pedaço do data warehouse.

Agora, usando como única fonte os data marts, nós colocamos os dashboards, os relatórios. O nome dashboard vem de um painel, como se fosse um cockpit com todas as informações importantes para o usuário tomar a decisão em um único painel de maneira gráfica, bem apresentado e orientando o usuário, mostrando os alertas, cores e assim por diante.

Isso é o processo de construção de um sistema de business intelligence. Você pode me perguntar: “OK, o Tableau se aplica onde? Em que lugar desse processo o Tableau está, digamos assim, disponibilizado?”

Ele está disponibilizado ali, na construção dos dashboards e em uma manipulação de dados, que são as fontes desses dashboards, manipulação dos dados vindos do data mart.

Então, o Tableau não se propõe a fazer o ETL, não se propõe a construir o data warehouse e ele não se propõe a ajudar você a fazer a modelagem da matriz dimensão indicador.

O Tableau se propõe exclusivamente a construir os relatórios finais baseados nas fontes de dados, que aqui seriam os data marts. Mas não somente o data mart pode ser uma fonte de dados do Tableau.

Eu posso plugar o Tableau tanto no data mart quanto no data warehouse, até mesmo nas stages e também até mesmo nas fontes de dados.

A diferença é quando você usar o data mart e talvez o data warehouse como fonte de dados, você vai disponibilizar uma informação corporativa, empresarial. Por que isso?

Porque todos os valores dos indicadores apresentados no Tableau, usando como fonte de dados o data mart ou o data warehouse, serão informações usando a mesma regra de negócio.

Então, quando eu olhar a venda e quando eu olhar o custo, que vêm de fonte de dados e departamentos diferentes e que utilizam regras de negócio diferentes, quando eu olhar eles para calcular o lucro e fizer a operação matemática desses dois indicadores, eu garanto que a regra de negócio usada para criar os dois indicadores será única.

Eles usam as mesmas árvores de centro de custo e o mesmo conceito de periodicidade ao longo do tempo, aí eu posso fazer uma conta matemática com eles.

Quando eu olho o relatório direto da stage ou da fonte de dados do data warehouse, nesse caso, eu estou construindo um relatório mais departamental ou pessoal, que está usando as regras de negócio daquele departamento.

Porém, independentemente se estejamos pegando dados de bancos de dados corporativos de informações gerenciais - como a data warehouse e data mart - ou de dados departamentais, o Tableau se aplica muito bem a esse caso.

Todo esse conceito que eu acabei de explicar para vocês, de uma forma mais detalhada, tem nesse curso que a Alura oferece, que é “Business Intelligence: Introdução à inteligência empresarial”. Então, se você depois quiser saber mais sobre o conceito de construção de um sistema de business intelligence, vale a pena fazer esse treinamento.

OK, então! Agora já sabemos o que é o Tableau e onde ele se aplica. Podemos parar por aqui e continuar no próximo vídeo daqui a pouco. Até já. Um abraço, tchau!

Tableau e mercado de BI - História da Tableau

OK, vamos falar um pouco de história. A Tableau foi fundada no ano de 2003 por pesquisadores da Universidade de Stanford e alguns executivos que vieram de empresas de mercado.

Esses pesquisadores da Universidade de Stanford estudavam, na época, novas técnicas visuais para a apresentação de dados.

Nós temos que lembrar que em 2003 as ferramentas que existiam no mercado para construção de dashboards ou de relatórios de informações gerenciais eram muito estáticas e baseadas em planilhas de Excel, em tabelas.

Então a forma de apresentação desses números, desses valores, não era tão agradável assim. Eles estudavam formas mais naturais e visuais de apresentação dessa informação e tentaram colocar esses conceitos dentro dessa nova empresa.

Esses executivos de mercado, que vieram também fundar a empresa, são executivos de uma empresa chamada Pixar. Para quem não conhece a Pixar, ela é um estúdio de animação responsável, por exemplo, por filmes como Toy Story, Os Incríveis e Procurando Nemo.

E também foi uma empresa revolucionária nos anos 1990, por ser a primeira empresa a introduzir, na animação do cinema, a computação gráfica. Depois, claro, não sei mais ou menos em que ano foi isso, a Disney adquiriu a Pixar e ela se tornou uma gigante hoje no mercado de animação.

Nós temos que entender que a Pixar na época, em 2003, era uma empresa independente e esses executivos que saíram da empresa introduziram também o seu expertise na parte de computação gráfica aplicada a Tableau.

E juntaram esse expertise deles com o conhecimento dos pesquisadores da Universidade de Stanford para tentarem construir uma ferramenta que fosse revolucionária na construção de dashboards.

Quando você começar a conhecer o Tableau e olhar como o Tableau trabalha, pode ser que você identifique que o Tableau é a mesma coisa que muitas outras ferramentas que temos no mercado hoje em dia fazem também.

O que temos que entender é que em 2003 nós não tínhamos esse tipo de conhecimento e a Tableau foi a primeira a poder aplicar uma série de flexibilidades na construção de dashboards e relatórios gerenciais.

Então ela foi a pioneira e revolucionária justamente porque trouxe conhecimento da universidade junto com a expertise dos executivos da área de computação gráfica do cinema.

Em 2019 a Tableau deixou de ser uma empresa independente e foi comprada pela Salesforce.com, que é uma gigante na área de tecnologia. A Salesforce é especializada em sistemas de CRM, mas acabou adquirindo também a Tableau por quinze bilhões de dólares. Bastante dinheiro!

Isso é um pouco da história do Tableau, espero que vocês tenham gostado das curiosidades que eu falei aqui para vocês. Nós nos veremos no próximo vídeo. Tchau!

Sobre o curso Dashboard com Tableau: conceitos essenciais

O curso Dashboard com Tableau: conceitos essenciais possui 171 minutos de vídeos, em um total de 61 atividades. Gostou? Conheça nossos outros cursos de Business Intelligence em Data Science, ou leia nossos artigos de Data Science.

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• Tableau e mercado de BI
• Primeiro contato
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• Medidas
• Conceitos essenciais