Oi, gente. Tudo bem? Para quem não me conhece meu nome é Victorino Vila e eu vou ser o instrutor desse treinamento de “Tableau, preparando os dados”. Esse é o segundo curso da formação de Tableau que nós estamos produzindo para vocês aqui na Alura.
Quando falamos de preparação de dados, nós estamos falando em observar os dados das nossas fontes, ver que tipos de transformações nós vamos fazer e preparar esse dado para ele ser fonte dos relatórios do Tableau.
No primeiro momento você pode pensar: “estamos falando de quê? De um processo de ETL?” Mais ou menos, quando falamos de um processo de ETL, que vem do inglês extract transform load, que seria extrair, transformar ou carregar em português.
Nós estamos falando de um processo onde eu transfiro dados fisicamente de um lugar para um outro lugar que nós chamamos de Data Warehouse. No caso, a preparação de dados no Tableau nós não estamos transferindo dados de uma base de dados fonte para outra base de dados fonte, mas sim para um repositório em memória ou um repositório físico que será fonte do relatório.
Ou seja, estamos preparando o dado para aquele conjunto de relatórios específicos e não uma base de dados completa. Logo, essa fonte de dados ela pode ser, o próprio Data Warehouse, ou até mesmo as fontes de dados diretas. Vai depender da forma com que você esteja implementando o Tableau.
Então vamos começar falando sobre essas fases de implementação do Tableau, na primeira aula. Vamos começar de uma forma inédita aqui na Alura, vai ter uma surpresa. Quem estiver curioso depois, assista o vídeo que vem a seguir.
Depois nós vamos falar sobre essas fases da implementação do relatório do Tableau e vamos comparar com as fases de implementação do sistema de business intelligence.
Aí nós vamos passar para a nossa segunda aula, onde vamos mexer com o que chamamos de anomalias do dado. Às vezes alguns dados apresentam valores nulos, valores vazios. Isso, por exemplo, quando carregamos para o relatório pode dar problema. Então vemos como é que usando o Tableau nós podemos detectar essas anomalias e corrigi-las.
Depois nós vamos falar um pouco sobre limpeza de dados. Muitas vezes os nossos dados não chegam com o conteúdo que esperamos. Às vezes vem muito lixo, às vezes vem dados que eu não quero que sejam carregados para o meu relatório.
Então vamos aprender na terceira aula como nós trabalhamos essa situação e como é que conseguimos extrair sujeiras; ou extrair, por exemplo, pedaços de informações no meio de textos.
A partir então da quarta aula nós vamos falar de uma outra ferramenta chamada Tableau Prep Builder. Ele é justamente uma interface gráfica para podermos preparar os dados para os relatórios do Tableau.
Então vamos falar um pouco sobre os componentes do Tableau, vamos falar as condições para que você possa usar o Tableau Prep Builder e nós vamos baixar e instalar. Vamos entender um problema específico, eu vou colocar aqui no curso que vamos ter que resolver com o Tableau Prep Builder.
Depois na quinta aula vamos começar a mexer no Tableau Prep Builder. Nós vamos aprender, por exemplo, como juntamos duas tabelas, como conseguimos fazer limpeza de dados na tabela, criar colunas calculadas e assim por diante. Essas diferentes formas de se trabalhar com O Tableau Prep Builder vão se estender na quinta e sexta aula.
Finalmente, na sétima aula nós vamos finalizar nosso processo no Tableau Prep builder, onde vamos filtrar somente dados íntegros e finalmente exportar esses dados para arquivos externos em CSV.
Tudo isso que acabei de falar para vocês vai ser o nosso programa desse treinamento, então é isso aí! Obrigado, um grande abraço e eu espero que vocês gostem desse curso! Até daqui a pouco. Tchau!
Oi, gente. Vamos começar? Esse curso vamos começar de uma forma diferente. Vou mostrar para vocês um vídeo de uma música em inglês chamada We are data people desse autor, que está escrito aqui, Robert DeLong. Traduzindo, somos pessoas de dados.
Embaixo tem um link do YouTube onde você pode ver o clipe dessa música. A letra da música em português vai estar no Faça como eu fiz, então se você quiser assistir o vídeo do YouTube e acompanhar a letra no Faça como eu fiz. Isso fica como uma diversão introdutória para este curso, então é isso aí! Eu espero que vocês se divirtam e gostem da música, um abraço e até o próximo vídeo.
O que eu estou mostrando no slide aqui são as fases de implementação de um sistema de business intelligence. Falamos sobre isso no curso anterior, são as fases de entrevista dos usuários: a criação da matriz dimensão indicador, a construção do Data Warehouse, a criação dos processos de ETL ou ELT, a construção dos Data Marts e, finalmente, a construção dos relatórios finais ou dashboards.
Falei no curso anterior que o Tableau se aplica como foco geralmente nas fases finais, na construção dos relatórios, é claro, usando como fonte os Data Marts, o próprio Data Warehouse ou às vezes as stages.
O que eu vou falar agora são fases de implementação do Tableau sobre a ótica da Tableau, e é claro que a Tableau tenta encaixar a ferramenta dela em quase todas essas fases mostradas aqui. Então o que eu vou exibir agora são as fases de implementação de um sistema de business intelligence sobre a ótica da Tableau.
Phase 1, entendendo o negócio: nesta fase o consultor que vai implementar o Tableau, ele vai determinar quais são os objetivos de negócio e as metas que os relatórios que serão construídos pelo Tableau terão que atingir.
Nesse momento, o consultor vai avaliar os riscos, os custos dos projetos e as possíveis contingências e vai culminar em um plano de implementação. Você pode usar o próprio Tableau para fazer o ajuste natural e apresentar para o seu usuário como serão as informações que serão exibidas.
Usando o próprio Tableau, você com o seu usuário podem aprimorar as suas compreensões sobre o negócio que vai ser implementado. Então essa seria a phase 1 da implementação do Tableau.
Vamos para a phase 2, seria a compreensão dos dados. Nessa fase é onde você começa um exercício inicial de coleta de dados. Os dados então vão ser coletados, normalmente utilizando uma amostra ou uma planilha que o usuário já possua com algumas informações, ou até mesmo a fonte de dados que o usuário utiliza hoje para fazer os relatórios.
Normalmente, se ele está te pedindo o relatório no Tableau, ele já está fazendo isso utilizando uma planilha de Excel ou usando algum outro tipo de dado primário, que não é o dado já relacionado diretamente com a fonte.
Você carregar isso para o Tableau para você começar a fazer as primeiras explorações, os primeiros insights, e aí, sim, começar a detectar possíveis problemas de qualidade dos dados.
Depois que esses dados são coletados de uma ou mais fontes relacionadas, você pode usar o Tableau nessa segunda fase para explorar os dados com maior eficácia e aprimorar a compreensão desses mesmos dados. Então essa seria a phase 2 da implementação de um projeto de Tableau.
A phase 3 consiste na preparação dos dados. É nessa fase que você vai determinar as fontes de dados e fazer algumas cargas e aí, sim, determinar as limpezas que vão ter de ser efetuadas, as transformações, as fusões, as formatações dos dados que vão estar sendo lidos das fontes.
Você pode usar o Tableau com uma excelente eficácia para poder identificar essas tarefas de preparação dos dados que vão ser necessárias de serem implementadas durante essa phase. Então você vai poder rapidamente identificar a seleção de dados, as limpezas, as mesclagens e assim por diante.
Phase 4: modelagem. Nessa fase, nós vamos aplicar métodos e técnicas que vão ser implementados sobre o nosso modelo para podermos identificar tudo que eu tenho de informação para ser explorada vinda das bases de dados origem.
Então, nesse ponto onde eu vou dar os nomes dos meus indicadores, eu vou dar o nome das minhas colunas. Nem sempre utilizamos o nome que está vindo na fonte de dados.
Nesse ponto vamos estar dizendo quem é dimensão, que tipo de dado e cada informação vai possuir. Por exemplo: eu vou dizer que o nome de um cliente é um texto, que a quantidade vendida é um número e nesse ponto também que eu vou determinar as fórmulas das medidas calculadas que eventualmente o meu modelo possa ter.
Se estivermos utilizando nessa fase como fonte de dados, uma base já estruturada multidimensional – como, por exemplo: uma base de dados OLAP - o Tableau vai automaticamente herda um metadados existente nessas bases de dados e já trazer para o relatório. Então essa seria a phase 4 da implementação do Tableau.
Já a phase 5, é a phase de avaliação. Na fase de avaliação nós vamos ver se realmente os relatórios construídos atenderam as metas de negócio nas quais determinamos lá na fase 1. Nós vamos testar o modelo não mais com uma amostra de dados, mas com os dados completos.
Vamos analisar, por exemplo, como carregar uma série histórica maior; analisar e ver se quando carregarmos o dado completo, algum tipo de sessão vai acontecer e fazer um determinado ajuste.
E aí também podemos usar o Tableau para avaliarmos as amostrar mais extensas do dado e podermos determinar que tipo de, digamos assim, “ajuste pequeno” vamos ter que fazer para termos o relatório final à disposição dos usuários.
Nesse ponto, é claro que o próprio usuário final vai ter um papel importante em estar junto com você, avaliando esses primeiros resultados. Então essa seria a phase 5 da implementação do Tableau.
Finalmente a phase 6, que é a phase de implantação. Nessa fase nós vamos criar um plano que vai ser utilizado para garantir uma implementação tranquila do seu relatório.
Esse plano deve incluir, por exemplo, a carga inicial dos dados, o monitoramento da carga dos dados ao longo do tempo e efetuar manutenções contínuas para garantir o acesso simplificado e continuo dos dados com qualidade por parte do seu usuário.
Embora essa fase termine oficialmente com a apresentação de um relatório final, isso sempre vai trazer ajustes para que você volte eventualmente à phase 1 e inicie o seu ciclo de novo, porque muitas vezes quando o usuário final tem acesso aos relatórios e aos seus dados, é aí que ele começa entender melhor aquilo que ele queria implementar.
Então, muitas vezes ajustes serão feitos, mas depois dessa fase implantação, se tudo aquilo que você determinou na phase 1 for implementado, novos ajustes serão considerados como um novo ciclo de desenvolvimento.
Então essas são as 6 fases sugeridas pela Tableau. O que nós vamos fazer nessa formação de Tableau é falar um pouco sobre a ferramenta usando como foco algumas dessas fases. Então é isso, gente! Obrigado, um abraço e até o próximo vídeo. Tchau!
O curso Tableau: preparação e transformação de dados possui 235 minutos de vídeos, em um total de 67 atividades. Gostou? Conheça nossos outros cursos de Business Intelligence em Data Science, ou leia nossos artigos de Data Science.
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