Escrito por Claudio Henrique Desordi Barbosa e Gustavo Maxsuel Theodoro de Souza
No mundo empresarial, o acesso rápido e eficiente a informações é crucial para a tomada de decisão assertiva. A busca por uma solução que apresentasse um meio de transformação de dados em conhecimento levou o Parque Tecnológico de Itaipu a desenvolver cubos e painéis personalizados utilizando o Power BI para diferentes parceiros.
Neste artigo, vamos explorar como mergulhamos nessa jornada técnica, destacando como essa solução transformou o acesso e a interpretação de dados, capacitando a equipe de gestão a tomar decisões informadas e estratégicas para uma demanda específica desenvolvida ao longo do ano de 2023.
Projeto Cubo
Imagine o universo de dados como um quebra-cabeça gigante, cada peça representa informações valiosas que podem moldar o futuro de uma organização.
O demandante decidiu resolver esse quebra-cabeça com um objetivo claro: fornecer um acesso eficiente e em tempo real às informações relacionadas às operações, às finanças e à contabilidade da organização, acarretando a necessidade da criação de visualizações de dados organizados e tratados de forma que isso consolida-se informações de três sistemas distintos.
A colaboração entre as equipes do PTI-BR e o cliente teve um papel crucial desde o início do projeto. Diariamente, eles se reuniam para definir os requisitos e as especificações dos painéis que atenderiam à organização dos dados e sua apresentação.
A etapa seguinte envolveu a coleta, a transformação e a carga dos dados, conhecida como processo de ETL, em que foram utilizadas ferramentas avançadas de extração e transformação de dados brutos por meio do SQL Server Integration Services (SSIS). Adicionalmente, foi utilizado também o SQL Server Analysis Services (SSAS) para a modelagem de dados e a criação dos cubos.
Leitura e identificação dos dados: o ponto de partida
Todo quebra-cabeça começa com a seleção das peças certas. A base sólida de qualquer projeto de análise de dados tem seu início com a leitura e a identificação dos dados que serão utilizados no desenvolvimento do banco ODS (Operational Data Store), sendo um tipo de sistema de gerenciamento de dados em tempo real.
Esse momento se revela de extrema importância, uma vez que a qualidade dos dados exerce um impacto direto na eficácia global da solução. Vale destacar que a seleção das fontes de dados deve ser minuciosamente planejada, com foco na relevância e na confiabilidade das informações.
Desenvolvimento das tabelas: construindo a base
Uma vez que as peças do quebra-cabeça foram identificadas, a equipe partiu para o desenvolvimento das tabelas em SQL, no repositório ODS. Utilizando a versatilidade do SQL Server Management, essa etapa permitiu a criação de uma base sólida, a qual é uma grande aliada para a otimização do processo de ETL, tornando-o ágil e preciso.
Pacotes ETL: a peça central
Uma das peças centrais do projeto em questão foi o desenvolvimento de pacotes ETL no repositório ODS.
O ETL é um conjunto de processos que engloba a extração, a transformação e a carga de dados de diversas fontes para um destino específico, nesse caso, o ODS.
O SSIS, ferramenta utilizada, oferece uma série de recursos para automatizar essas etapas, permitindo a extração dos dados, sua transformação de acordo com as necessidades do negócio e a carga eficiente no repositório, resultando em maior eficiência operacional e redução de erros manuais.
Ilustração autoral baseada em: Ben Lutkevich, Technical Features Write
Com o ODS em pleno funcionamento, a próxima etapa focou na criação das tabelas em SQL, conhecido como repositório DWH (Data Warehouse).
O DWH é o ambiente em que os dados são estruturados e consolidados, preparando-os para análises avançadas.
A etapa de desenvolvimento dos pacotes ETL continuou no repositório DWH, permitindo a transferência eficaz de dados do ODS para o DWH, garantindo a integridade e a consistência das informações. Usando ferramentas adequadas, a automação encurtou significativamente o tempo de carga dos dados.
Criação da visualização de dados (SSAS): tornando os dados amigáveis
Um quebra-cabeça sem imagem é desafiador de montar. Da mesma forma, a criação da visualização de dados no repositório Analysis é uma etapa crucial para a construção de dashboards eficazes. A padronização dos friendly names é uma prática recomendada, pois torna a interface mais acessível e facilita a interpretação dos dados pelos usuários.
Cubos com o SSAS: explorando o 3D dos dados
O ápice técnico aconteceu com o SQL Server Analysis Services (SSAS), em que foram desenvolvidos os cubos.
Essas estruturas multidimensionais não apenas facilitaram análises avançadas mas também permitiram a criação de hierarquias para uma visualização granular dos dados.
A implementação de partições otimizou o desempenho e a gestão dos cubos, permitindo o armazenamento de grandes volumes de dados de forma eficiente.
Os cálculos personalizados podem ser aplicados para fornecer métricas e indicadores específicos, tornando as informações acessíveis e altamente úteis para os tomadores de decisão.
Conexão dos cubos com o Power BI: transformando dados em insights
A última peça do quebra-cabeça envolveu a conexão dos cubos criados com a ferramenta Power BI.
Essa integração entre o Analysis Services e a ferramenta de visualização deu vida a painéis incrivelmente poderosos e interativos. Dando um passo importante rumo à modernização de suas práticas de análises de dados.
Com isso, foi possível promover uma tomada de decisões embasada em conhecimento preciso e atualizado.
Por que empresas devem adotar essas práticas?
É crucial ressaltar a importância dessas práticas de ETL em análises de dados. Elas não apenas impulsionam a tomada de decisão assertiva, mas também aumentam a eficiência operacional.
A automação dos processos reduz erros humanos e otimiza tempo, recursos e custos, tornando-se um investimento valioso para o sucesso de uma organização. Isso resulta em uma vantagem competitiva, já que as empresas podem identificar tendências, oportunidades e desafios com maior celeridade.
A capacidade de consolidar dados em um Data Warehouse também melhora a gestão de informações, tornando-a mais flexível e adaptável às mudanças do mercado. Essas práticas contribuem para a melhoria da qualidade dos produtos e serviços, proporcionam maior satisfação para o cliente e geram economia de custos a longo prazo.
Em resumo, a adoção das práticas aqui citadas é uma resposta inteligente às demandas do mercado moderno, capacitando as empresas a prosperar em um ambiente de negócios orientado a dados.
Tenha essa tecnologia no seu negócio com o PTI-BR
O PTI-BR é gerido pela Fundação Parque Tecnológico Itaipu-Brasil (Fundação PTI-BR) e está sediado em Foz do Iguaçu, no Oeste do Paraná, o Parque Tecnológico Itaipu – Brasil (PTI-BR) é um ecossistema de inovação que integra entidades como instituições de ensino, empresas e órgãos governamentais e promove a sinergia e a troca de conhecimentos em prol do desenvolvimento de soluções para a sociedade.
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