7 razões pelas quais os NÃO analistas devem entender modelagem de dados

modelagem de dados

Para muitos indivíduos não técnicos no mundo dos negócios, a modelagem de dados pode parecer um reino estranho e um pouco aterrorizante. Mesmo aqueles que são conhecedores de dados e regularmente consultam e analisam dados nas suas operações do dia-a-dia, muitas vezes vêem a modelagem como um material mais profundo desconcertante que é melhor deixar para os analistas de dados ou para a equipa de IT.

Até certo ponto, há alguma verdade nisso: a modelagem avançada de dados pode tornar-se rapidamente um caso complicado (embora o software de inteligência empresarial seja muito, muito mais simples) e muitas vezes é melhor deixar os profissionais. No entanto, mesmo que você não seja um tecnológico que não seja o único a criar os modelos de dados da empresa, ter uma compreensão rudimentar dos conceitos básicos pode ajudá-lo, o analista de dados e o negócio conseguem melhores resultados dos processos de BI no lugar – e é por isso que:

Supere o seu medo da modelagem de dados ao assistir à nossa oficina on-line, onde você aprenderá todos os conceitos básicos de alinhamento do seu modelo de dados com as necessidades da sua empresa.

 

1. A modelagem de dados é a base de todos os processos analíticos

Uma estatística citada ao ponto de clichê afirma que os analistas podem perder até o 80% do tempo preparando dados para análise. Dentro do processo de preparação de dados, além de limpar e normalizar os dados, criar o modelo de dados ou os modelos normalmente ocupam uma grande parte desse esforço. Mais importante ainda para nossos propósitos, também irá definir os tipos de análises que podem ser realizadas e, consequentemente, os tipos de painéis ou relatórios que os usuários finais poderão visualizar. Este slideshow resume a importância da modelagem de dados em inteligencia empresarial:

Isso significa que, para entender verdadeiramente as capacidades e os limites do seu sistema de BI, você precisa ter pelo menos um conceito rudimentar de como os seus dados estão estruturados, de um ponto de vista conceitual. Isso não significa ser capaz de decifrar cada consulta SQL executada em segundo plano – mas ajuda a ter conhecimento de como os dados da sua empresa são reunidos, armazenados e gerenciados e como tudo se conecta aos seus objetivos de negócios.

 

2. Melhorar a comunicação e a colaboração com as equipas analíticas

Como mencionado, você pode não ser o único que trabalha com modelos de dados na sua organização. No entanto, desde que você esteja analisando dados – mesmo completamente passivamente, como destinatário de relatórios semanais – o modelo de dados no local afeta o tipo de dados que está vendo e as conclusões que você pode extrair. Ser capaz de comunicar efetivamente as regras de negócios aos modeladores de dados e entender com eles o que eles precisam para tornar os dados em conformidade com essas regras de negócios, podem fazer maravilhas para melhorar a qualidade e a relevância dos dados que estão sendo usados na organização.

A inteligência de negócios é, em última instância, destinada a servir o negócio e facilitar os executivos a tomar decisões baseadas em dados. A capacidade de comunicar claramente os requisitos aos líderes de projetos de BI é um meio crucial para este fim.

 

3. A modelagem de dados conduz a descoberta de dados

Supondo que você queira fazer mais do que apenas consumir relatórios estáticos – ou seja, alavancar as capacidades de ferramentas analíticas modernas para explorar dados e realizar análises ad hoc – então você terá que perceber como afeta o modelo de dados no local os tipos de perguntas que você pode perguntar ao consultar seus dados. Ao entender a lógica fundamental que conecta as suas várias fontes de dados e tabelas, você poderá melhorar a sua capacidade de analisar dados de forma independente e produzir insights mais significativos.

 

4. O auto-endendimento da inteligência de negócios permite que você faça muitas coisas sozinho

Embora a modelagem de dados mais “complicada” seja ainda melhor para os profissionais, é importante perceber que as ferramentas de BI de auto-atendimento de hoje oferecem amplos recursos de DIY, mesmo quando você está a trabalhar com dados de várias fontes. Para um exemplo um tanto autônomo, o Sisense fornece uma preparação de dados simplificada, permitindo que você conecte naturalmente fontes de dados de acordo com chaves comuns facilmente identificáveis – sem qualquer script ou codificação, ou as complicações associadas a sistemas que dependem do esquema OLAP ou esquema estrela para o desenho do banco de dados.

Isso significa que você pode fazer uma grande quantidade de modelagem e análise de dados de forma completamente independente – sem nunca incomodar os analistas de dados profissionais ou o departamento de IT da sua empresa. Isso, por si só, é uma ótima razão para ganhar alguns pontos básicos de modelagem de dados e dar o primeiro passo para o heroísmo dos dados.

 

5. Compreender o modelo de dados diz-lhe o que é e o que não é possível, e por quê

Os executivos de negócios podem ficar frustrados quando os analistas os informam que não se pode fazer uma análise ostensivamente simples dentro dos sistemas atuais, ou que pode demorar mais do que o esperado. Muitas dessas questões surgem devido a problemas de modelagem de dados, mas, mais do que muitas vezes, são solucionáveis – por exemplo, a modelagem pode ser desnecessariamente complicada, devido à necessidade de ajustar o modelo para que ele possa funcionar com um hodge podge de diferentes ferramentas, muitas das quais podem ser substituídas por uma ferramenta de BI de uma única pilha. Outras vezes, existem problemas corrigíveis em torno da forma como os dados se coletam ou armazenam. Mesmo se não há nenhuma solução rápida à vista, é importante saber onde você está para ajudá-lo a alocar os seus recursos analíticos da maneira que promove melhor os interesses do seu negócio.

 

6. O aumento da complexidade de dados significa que sempre houve modelagem de dados envolvida

A modelagem de dados define essencialmente as relações entre várias tabelas e bancos de dados. Se a sua organização ainda estiver a trabalhar com planilhas, isso pode parecer menos relevante – mas as probabilidades são que não é. À medida que os dados se tornam mais complexos, uma crescente participação das empresas se baseia regularmente em análises de banco de dados cruzado, com dados provenientes de muitas fontes diferentes.

Neste estado de coisas, definir o relacionamento entre essas diferentes fontes de dados e a estrutura do seu repositório analítico torna-se mais importante do que nunca – uma vez que esses fatores vão desempenhar um papel muito maior na forma como a sua empresa lida com BI, e é provável que aconteça mais cedo do que tarde.

 

7. A alfabetização de dados é boa para você

Finalmente, e além de tudo o que está acima – nunca dói se tornar mais alfabetizado em dados. Afinal, é um mundo baseado em dados, e todos os dias os dados estão a tornar-se um fator mais importante nas operações regulares de quase todos os negócios imagináveis. Com todas as outras coisas sendo iguais, a pessoa que tem dados no seu lado está sempre no lado direito do argumento; e ter todos os dados quase certamente o tornará melhor no seu trabalho, particularmente no nível gerencial. Em outras palavras – enriquecer o seu conhecimento de todas as coisas, dados e análises são excelentes para a sua carreira (sem mencionar o seu conhecimento geral).

Originalmente apareceu em Sisense.

Sobre o autor

Sara Filipa
por: Sara Filipa

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