02 - Conceitos Importantes

1. Dado, Informação e conhecimento

1.1. Dado

1.1.1. “Ter dados armazenados não significa ter conhecimento”

1.1.2. O que são Dados?

1.1.2.1. registros soltos

1.1.2.2. códigos que constituem a matéria prima da informação

1.1.2.3. informação não tratada

1.1.2.4. um ou mais significados

1.1.2.5. isoladamente não pode transmitir uma mensagem ou representar algum conhecimento

1.2. Informação

1.2.1. estruturação ou organização desses dados

1.2.2. disponível para produção de conhecimento.

1.2.3. material de que é feito o conhecimento

1.2.3.1. após posicionamento crítico do indivíduo

1.2.4. a informação é derivada dos dados

1.2.4.1. Processamento de Dados

1.2.4.2. Informação não é Conhecimento

1.3. Dado X Informação

1.3.1. As pessoas trabalham com informações, mas a tecnologia armazena dados!”

1.3.2. Os dados podem ser qualquer caractere, texto, palavras, números, imagens, som ou vídeo e, se não colocados em contexto, significam pouco ou nada para um ser humano

1.3.3. A informação é útil e formatada de uma maneira geral, permitindo que seja entendida por um ser humano.

1.4. Conhecimento

1.4.1. Normalmente exige processamento

1.4.2. Informações correlacionadas

1.4.3. informação processada e transformada em experiência pelo indivíduo

1.4.4. Se informação é dado trabalhado, então conhecimento é informação trabalhada

1.5. Inteligencia

1.5.1. Sabedoria

1.5.2. O conhecimento é a chave para desenvolver a inteligência

1.5.3. Inteligência é a capacidade de resolver problemas

1.5.4. Conhecimento X Inteligência

1.5.4.1. A diferença está na forma como cada um utiliza o conhecimento

1.5.4.2. saber resolver problemas utilizando o conhecimento que possui

1.5.4.3. Saber resolver problemas novos usando adaptações e analogias

1.6. Resumindo

1.7. Aplicação na Analise de Dados

1.7.1. Fluxo

2. Banco de Dados

2.1. Conceitos

2.1.1. Organização e a armazenagem de informações sobre um mesmo assunto

2.2. Vantagens

2.2.1. maior produtividade

2.2.2. melhora do relacionamento entre os setores

2.2.3. alinhamento maior de objetivos

2.2.4. maior segurança

2.2.5. facilitam as tomadas de decisão

2.3. Importância dos Banco de Dados

2.3.1. base para que uma estratégia de Business Intelligence (BI)

2.3.2. Sem o banco de dados, a organização não terá a “matéria-prima”, ou as fontes para que a análise seja feita

2.4. SGBD

2.4.1. Sistemas de Gerenciamento de Bancos de Dados

2.4.2. é o conjunto de programas de computador responsáveis pelo gerenciamento de um banco de dados

2.4.2.1. PostgreSQL

2.4.2.2. MySQL

2.4.2.3. IBM DB2

2.4.2.4. mSQL

2.5. Bancos de Dados Relacionais

2.5.1. O BD Relacional armazena e fornece acesso a pontos de dados relacionados entre si

2.5.2. Antes dos BD relacionais, todos os aplicativos armazenavam dados em sua própria estrutura única

2.5.3. No BD Relacional, as tabelas de dados, exibições e índices são separadas das estruturas de armazenamento físico

2.5.3.1. Faz distinção entre lógico e físico

2.6. SQL - Structured Query Language

2.6.1. linguagem padrão para bancos de dados relacionais.

2.6.2. usada para executar comando em bancos de dados relacionais

2.6.3. Apesar de não ser o único meio utilizado para este fim

2.6.3.1. é o mais popular

2.7. Outros tipos de Banco de Dados

2.7.1. Orientado a objetos

2.7.1.1. Representa os dados em um único objeto, dentro de propriedades que são acessadas com métodos

2.7.2. Objeto-relacional

2.7.2.1. Combina o modelo orientado a objeto com o modelo relacional

2.7.3. Orientado a documentos

2.7.3.1. Representa um documento como um objeto

3. BI - Business Intelligence

3.1. O que é BI?

3.1.1. inteligência de Negócios

3.1.2. atividades necessárias para que uma empresa transforme dados brutos em conhecimento

3.1.3. Combinar resultados diferente de métricas, normalmente não associadas entre si, em informações compreensíveis e acionáveis.

3.1.3.1. Essa é a arte do BI.

3.2. Evolução de relatórios

3.2.1. contas a pagar

3.2.2. contas a receber

3.2.3. informações de contato

3.2.4. Consultas e análises tradicionais mostram apenas uma pequena parte e aspecto do conhecimento

3.2.5. O BI faz a análise conjunta de todos estes dados.

3.3. Objetivos do BI

3.3.1. aumentar os lucros e aprimorar sua vantagem competitiva

3.3.2. facilitar a tomada de decisão

3.3.2.1. deixam de realizar ações com base em achismos

3.3.3. Aprimorar a gestão

3.3.3.1. ajuda a entender com maior clareza como está a real situação da sua empresa

3.3.4. Reduzir Custos

3.3.4.1. Auxiliar a encontrar gargalos e desperdícios

3.3.4.2. investimentos podem ser melhor canalizados

3.3.5. Aumentar a eficiência e a produção

3.4. Características do BI

3.4.1. Extrair e integrar dados de múltiplas fontes

3.4.2. Fazer uso do histórico/experiência

3.4.3. Analisar dados contextualizados

3.4.4. Trabalhar com hipóteses

3.4.5. Procurar relações de causa e efeito

3.4.6. Transformar os registros obtidos em informação útil para o conhecimento empresarial

4. Perspectivas para o futuro

4.1. Precisa Evoluir...

4.1.1. ampliar simultaneamente o escopo e a variedade de dados utilizados

4.1.2. aprimorar o foco para níveis cada vez mais específicos

4.1.3. Fazer análise preditiva

4.2. Como evoluir?

4.2.1. Ciência de Dados

4.2.1.1. Aumento na quantidade de Dados

4.2.1.2. Aumento da Complexidade

4.2.1.3. Aumento da Frequencia

4.2.1.4. O ser humanos não pode mais fazer Sozinho

4.2.1.4.1. IA

4.2.1.4.2. Machine Learning

4.2.2. Data Warehouse - DW

4.2.2.1. O que é DW?

4.2.2.1.1. estrutura de integração de dados criada com a finalidade de apoiar decisões gerenciais

4.2.2.1.2. É orientado por assunto

4.2.2.1.3. Integra múltiplas fontes

4.2.2.1.4. Representam um período de tempo

4.2.2.1.5. Não volatilidade, ou seja, os dados não sofrem alterações

4.2.2.2. ETL

4.2.2.2.1. Técnicas para popular o DW

4.2.2.2.2. Processo do ETL

4.2.2.2.3. Extração (E):

4.2.2.2.4. Transformação (T):

4.2.2.2.5. Carregamento (L):

4.2.3. Data Mining

4.2.3.1. processo de explorar grandes quantidades de dados à procura de padrões consistentes

4.2.3.2. regras de associação

4.2.3.3. sequências temporais

4.2.3.4. detectar relacionamentos sistemáticos entre variáveis

4.2.4. Big Data

4.2.4.1. É uma coleção de conjuntos de dados

4.2.4.2. grandes e complexos

4.2.4.2.1. rastreamento

4.2.4.2.2. monitoramento

4.2.4.2.3. transações

4.2.4.2.4. Redes Sociais

4.2.4.3. não podem ser processados por bancos de dados tradicionais

4.2.4.3.1. necessitam de ferramentas especialmente preparadas

4.2.4.4. Big data Analytics

4.2.4.4.1. análise de grandes quantidades de dados para a geração de resultados

4.2.4.4.2. BI X Big Data Analytics

4.2.5. Bancos de Dados NoSQL.

4.2.5.1. não relacionais

4.2.5.2. podem processar grandes volumes de dados não estruturados

4.2.5.3. Base para o Big Data

4.2.6. Data Lake

4.2.6.1. repositório único dentro da empresa

4.2.6.2. para todos os dados brutos

4.2.6.3. sem qualquer processamento e sem governança

4.2.6.4. Data Lake Versus Data Warehouse

4.2.6.4.1. Data Lake

4.2.6.4.2. DW