Quando o assunto é software, existem tanto os proprietários quanto os de código aberto. O primeiro é mantido fechado, não permitindo customizações e alterações de código-fonte. Por outro lado, se você quer aumentar a inteligência de negócios da sua organização, considere adotar uma ferramenta de BI open source.
Neste artigo, vamos explicar as principais características desses softwares de código aberto. Além disso, você entenderá melhor o que considerar antes de escolher uma ferramenta de BI, para que ela traga os resultados dos quais o negócio precisa. Continue lendo!
O que são ferramentas open source?
Ferramentas open source, ou de código aberto, são softwares cujo código-fonte é disponibilizado ao público. Assim, qualquer indivíduo que conheça programação consegue ver, modificar e distribuir o código, conforme suas necessidades. Na prática, esses softwares são desenvolvidos e mantidos por comunidades, empresas ou indivíduos.
Algumas das suas principais características são:
- customização — usuários podem modificar o software, adicionando funcionalidades ou alterando seu comportamento;
- custo — muitas ferramentas open source são gratuitas para uso, o que pode reduzir bastante os custos de aquisição de software;
- independência de fornecedores — usuários não ficam presos a um único fornecedor para suporte e atualização.
Por que são importantes?
Imagine uma startup ou pequena empresa. Para reduzir custos de aquisição de software, contar com ferramentas de código aberto faz a diferença. Além disso, a questão da segurança também é levada a sério, visto que é possível fazer auditorias independentes de código-fonte, visando encontrar falhas e vulnerabilidades.
Também podemos destacar aqui a inovação. Afinal, a natureza colaborativa e aberta do desenvolvimento open source promove ideias e melhorias, oriundas de uma ampla base de contribuidores.
Como escolher uma ferramenta de BI open source?
Verifique se a ferramenta oferece as funcionalidades necessárias, como dashboards, relatórios, visualização de dados, análise preditiva e integração com outras fontes de dados. Esse é o ponto de partida na escolha da ferramenta de BI open source.
Avalie também a facilidade de uso. Verifique a interface do usuário e a curva de aprendizado, sempre dando prioridade a ferramentas intuitivas e com ampla documentação disponível.
Outro aspecto crucial é a escalabilidade. Certifique-se que a solução de código aberto pode crescer conforme as suas necessidades, de modo a suportar grande volume de dados e usuários.
Além disso, analise a facilidade com que você pode personalizar a ferramenta, atendendo a requisitos específicos do negócio. Considere ainda a segurança e, por fim, se o software open source integra bem com seus sistemas internos e fontes de dados.
Quais as vantagens de usar essas ferramentas?
Softwares de BI de código aberto permitem fazer análises precisas e confiáveis de dados. Além disso, ajudam a otimizar processos internos e a prever movimentos futuros do mercado, bem como alterações nas preferências de consumo do público.
Uma das melhores ferramentas de BI open source é o Pentaho. Com ele, a empresa pode adotar várias abordagens de integração de dados, permitindo a importação de várias fontes. Aliás, a Know Solutions oferece treinamento dessa ferramenta, o que aumenta a chance de a implementação ser bem-sucedida.
Tem interesse em saber mais sobre o Pentaho? Entre em contato conosco agora
Foi aluno de Ralph Kimball, maior referência mundial no assunto, no curso de Modelagem Dimensional realizado pela Kimball University, em Estocolmo – Suécia.
Já ministrou diversas palestras sobre o tema e atualmente mantêm o blog da Know Solutions, com referências sobre Business Intelligence.
Pós Graduado em Gestão de Projetos de Software pela PUC – Paraná. Trabalhou durante 7 anos na empresa Siemens onde participou de projetos em diferentes países.
Materia muito interessante
Obrigada pelo artigo 🙂 Acho que eu tenho uma equipe que pode obter cada sucesso 🙂 Mas sem kanbantool.com, nao conseguimos arranjar e controlar todas tarefas. Ferramentas digitais podem ajudar bastante – tal como manager ou teamledaer, mas mais suave 🙂 Eu planejo o dia do trabalho com kanban e todas tarefas sao cumpridas. Eu sei que nao cada um gosta trabalhar assim, mas comigo funciona 🙂
Parabéns por trazer a CRISP-DM de volta ao tablado. O “produtocentrismo” que assola o mercardo de BI pressiona os players a comprar o último brinquedo, a seguir a última moda, quando quase tudo que tem algum uso prático já existe há décadas – como o CRISP-DM
Seria legal um artigo um artigo comparando-o com SEMMA. Pode ser muito interessante para quem entrou na área há menos de 20 anos.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
Sobre o comentário do João Kechichian, concordo em relação às empresas não terem claro o que querem, e concordo com o Leandro sobre a abordagem de “Qual o seu problema” para dar as sugestões.
Mas vale ressaltar que as empresas não conseguem identificar o que querem por não terem claro um Planejamento Estratégico e objetivos bem descritos. Isso facilita muito perceber quais indicadores serão necessários acompanhar para atingir os resultados esperados.
Bom dia,
Há muita diferença das versões do livro The Data Warehouse Toolkit?
Vejo que ele esta na 3 edição.
Posso comprar apenas a 3 ou devo comprar todas?
Oi Marcos!
Há algumas atualizações com conceitos mais atuais. Não precisa comprar todas as edições não, apenas a 3a já cobre tudo que precisa.
Sim e não. A maior diferença é entre a primeira edição e as restantes. Da segunda edição em diante, quando a Margy Ross assumiu o livro, é tudo mais ou menos o mesmo.
A primeira edição, que por acaso chegou a ser publicada em português, é a melhor, na minha opinião. Ela é mais concreta, menor e mais focada. Se conseguir achá-la, compre. Vale ouro.
eu precisava para compor você uma pouco de note ajudar diga obrigado again com o extraordinário conselhos você compartilhado nesta página . Foi certamente maravilhosamente generoso com você dando abertamente tudo o que muitas pessoas {poderiam ter | poderiam possivelmente ter | poderiam ter | teriam | distribuído para um ebook para gerar alguma massa para eles mesmos , especialmente considerando que you poderia ter tried it se você nunca desejado . Those estratégias também agido como outras pessoas tenha semelhante desire como my own entender bom negócio mais relacionado este assunto . Eu tenho certeza há alguns mais agradáveis ocasiões ahead para pessoas que ver seu site
[…] de BI — Business Intelligence ou, traduzindo, Inteligência Empresarial — é justamente o diferencial que uma empresa precisa para tratar dados gerados por vários meios. Veja alguns contextos que podem servir de […]
[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
Olá Leandro.
Acredito que o potencial da área de Business Intelligence dentro das empresas pode ser maior do que se imagina hoje.
Trabalho com consultoria de B.I. para agencias e empresas, e enfrentamos diariamente dois grandes problemas.
1- Padronização dos dados: Como utilizamos muitas fontes de dados, todo o processo, desde o que a implementação, até a parte operacional, precisa ser muito bem estruturada. Sem o padrão das informações perde-se muito tempo com “correção”, sendo que “tempo” não é o que temos para identificar um padrão, pois no dia seguinte ele pode mudar se não o tratarmos.
2- Pessoas que não sabem o que querem: Corporações não sabem o que querem, logo querem tudo. O problema é que sabemos que não tudo não é necessário, se consegue identificar padrões e otimizações com metade do volume. Sendo assim o processo de otimização passa a ser inteligente para ser operacional.
O futuro da área esta encaminhando para segmentações e clusterizações dinâmicas para analise de Big Data, mas se o processo de todos envolvidos precisa ser muito bem desenhado e a área de B.I. precisa ter este knowhow também.
Obrigado e muito bom seus artigos.
Oi João, obrigado pelo seu comentário! Concordo com você!
Realmente, a padronização dos dados é o ponto mais sensível mesmo. Aqui estimamos em torno de 60% a 70% do tempo em um projeto de BI apenas para esta parte.
Sobre as pessoas não saberem o que querem, aqui vemos como uma certa vantagem. Muitas vezes não é nem exatamente não saber o que querem, mas não saberem o que é possível fazer. Com isso, parte do nosso trabalho aqui é exatamente entender do que o cliente sofre aí então sugerir algumas coisas. Tentamos não ir para uma abordagem de “o que você quer” mas sim de “quais são seus problemas”.
Isso me deu até a ideia de criar um post focado nisso, vou deixar anotado para o futuro!
Existe uma técnica chamada Árvore de Realidade Presente, da Teoria das Restrições, que lida justamente com essa barafunda de problemas e entendimentos. Eu experimentei a mesma frustração que você, João, e decidi resolver esse problema. A imagem https://geekbi.files.wordpress.com/2020/10/bi_toc-crt-x.png é um resumo do que eu tenho até agora.
Adoraria uma contribuição. “O cliente não sabe o que quer” já está lá. “Dados são sujos” e “Dados são bagunçados” me parecem boas adições.
O que você acha? E você, Leandro?