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Business Intelligence: Organização de Dados

Luca Caruso • 30 abr 2019 • Microsoft Power BI

Business Intelligence: Organização de Dados

Com Business Intelligence e os treinamentos especializados da ENG DTP & Multimídia nessa área, a Organização de Dados para trabalhos de Business Intelligence fluirá naturalmente e os resultados serão Dashboards objetivos, interativos e de fácil compreensão.


O gerenciamento de dados já é realidade no mercado e tem como principal tendência o entendimento deles. Em ambiente corporativo cada vez mais orientado por dados (Data-Driven), há de se notar a crescente ascensão de busca por aprendizado nessa área. Por isso iremos propor um breve aprendizado básico para aprofundamento no tema.


“Mas gerenciar dados não seria apenas criar tabelas e relacioná-las, assim como as planilhas no Excel?” Na verdade, o conceito de Banco de Dados vai um pouco além disso.

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No modelo dimensional, os termos “Dimensão” e “Fato” referem-se a algo um pouco diferente do significado tradicional do qual estamos acostumados. Eles são caracterizados como os elementos que compõem a estrutura por trás de um Banco de Dados, ou seja, são as diversas “Tabelas” que se relacionam para ilustrar uma só Grande Tabela com toda informação processada. Um exemplo disso é o relacionamento entre tabelas de planilhas (aqueles recorrentes que estamos acostumados a fazer no Excel), nos quais:

  • Dimensões seriam as “tabelas” que contém as categorias (campos) a serem relacionados. Possuem informação QUALITATIVA.
  • Fato: seria a tabela central que de relaciona com todas as dimensões e possui as características de informação QUANTITATIVA para registros numéricos de processamento.

Abaixo uma estrutura dimensional padronizada:

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Considerando os tópicos abaixo, criaremos uma exemplificação de um banco de dados de um comércio varejista de móveis.

  • Dimensão Tempo: Hora, Dia, Mês.
  • Dimensão Produto: Nome do Produto, SKU.
  • Dimensão Localização: Cidade, Estado, País.

Baseado nas dimensões, será registrada uma linha no elemento Fato Vendas para cada venda processada, que poderia ser, por exemplo:

  • Fato Vendas:
    • Linha 1: no dia 1 de Março às 10 horas, foi vendida uma cadeira de SKU 123456 na cidade de Araraquara, no estado de São Paulo, Brasil.
    • Linha 2: no dia 30 de Maio às 14h37, uma geladeira de SKU 562837 foi vendida na cidade de Petrópolis no estado do Rio de Janeiro, Brasil.

Abaixo uma ilustração desta etapa seguinte:

vendas-tempo-produto-localizacao-pbi-eng-dtp-multimidia

Por fim, finalizaremos a estrutura da nossa Modelagem de Banco de Dados com mais um termo importante: o conjunto de Chaves.


As chaves são como uma coluna adicional em cada dimensão com um código único, linha por linha, que torna cada informação única e não-duplicada, um fator essencial para a eficiência dos relacionamentos entre dimensões no elemento Fato. É importante lembrar que além das dimensões, o fato também contém campos numéricos como: quantidade vendida, nota fiscal gerada, custo, etc.

chaves-key-power-bi-eng-dtp-multimidia

Percebem? Sem nem mencionar linguagem de programação elaboramos os registros de vendas de uma loja de varejo através da nossa simples estrutura criada. É super fácil de entender! Por meio desse aprendizado, o mesmo conteúdo pode ser replicado em diferentes plataformas de Business Intelligence e setores de mercado.

Ferramentas como Microsoft Power BI, QlikView e Tableau Software usam desses conceitos e permitem relacionar as informações ao melhor estilo Drag & Drop: com facilidade, interatividade e clareza na organização dos dados do seu negócio.

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Luca Caruso

Luca Caruso

Luca Caruso é consultor de Business Intelligence na ENG DTP e Multimídia. Graduado em Marketing pela ESPM-SP e com experiências na indústria de tecnologia, com passagem na Adobe Brasil como analista de Channel Sales e Digital Marketing, gerenciando ferramentas de Big Data.

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