Formação Data Warehouse com Data Marts e Power BI

Atualmente, dispomos de um banco de dados gerencial robusto, conhecido como Data Warehouse (DW), que abriga todos os dados alinhados com as regras de negócio da nossa empresa. Nas formações anteriores, desenvolvemos esta base de dados especificamente para a área de vendas. No entanto, em um DW corporativo, o escopo é mais amplo, abrangendo todas as áreas da empresa.

Embora o DW seja excelente para armazenar dados, ele não é ideal para consultas rápidas e eficientes. É aqui que entram os Data Marts, bases de dados projetadas especificamente para facilitar consultas, diferenciando-se do armazenamento de dados em si.

Os Data Marts possuem uma arquitetura distinta em relação aos bancos de dados transacionais, adaptando-se melhor às necessidades de análise e consulta. Nesta etapa da nossa formação, vamos construir nossa primeira base de dados OLAP (Online Analytical Processing). Além disso, aprenderemos como automatizar o processo de carga de dados, uma habilidade essencial para manter a eficiência e atualidade das informações no ambiente de BI.

Dentro do Data Mart, compilamos todos os dados originários do Data Warehouse, incluindo todos os indicadores identificados no modelo. O próximo passo é aprender a extrair informações valiosas dessa base de dados.

Para isso, é essencial dominar a linguagem MultiDimensional eXpressions (MDX), que é a chave para consultas em bancos de dados OLAP multidimensionais. A compreensão profunda de MDX permitirá que você navegue e manipule eficientemente dados em ambientes complexos e multidimensionais.

Além disso, é fundamental entender a diferença entre um KPI (Key Performance Indicator) e um simples indicador, e como configurar efetivamente um KPI. Os KPIs são instrumentos vitais, pois fornecem insights claros sobre o desempenho e a saúde do negócio.

Conhecimentos em áreas como Orçamento e Tendências são igualmente importantes para a construção eficaz de Data Marts utilizando MDX e KPIs. Essa combinação de habilidades e ferramentas é crucial para transformar dados brutos em insights acionáveis que impulsionam decisões de negócios inteligentes.

A abordagem que utilizamos para a extração de dados de sistemas OLAP é direcionada principalmente para analistas ou programadores que já têm experiência com configuração e suporte técnico. Por meio da linguagem MDX (Multi Dimensional Expressions), alcançamos uma visualização eficiente dos dados, essencial para uma análise detalhada.

Contudo, a utilização do Power BI e de outras ferramentas de Business Intelligence expande consideravelmente as possibilidades, abrindo novos caminhos para o aprimoramento do aprendizado dos alunos. Estas ferramentas oferecem interfaces mais intuitivas e recursos interativos que podem enriquecer a experiência de análise de dados.

É importante destacar que a eficácia do Power BI, ou de qualquer outra ferramenta de BI, depende fortemente da consistência no uso. Assim como a preferência por uma determinada marca de cerveja pode influenciar a experiência de degustação, a familiaridade contínua com uma plataforma específica de BI pode significativamente aumentar a eficácia e a profundidade das análises realizadas.