Continuando os comentários sobre o curso Dimensional Modelling in Depth por Leandro Guimarães, CEO da Know Solutions, diretamente com Ralph Kimball em Estocolmo – Suécia. Para ver a primeira parte deste post, clique aqui.
Caso não saiba quem é Ralph Kimball, conheça um pouco da sua história clicando aqui.
De acordo com o próprio Ralph Kimball, na Kimball University os dois primeiros dias do curso são a graduação, o terceiro dia é o mestrado, enquanto o quarto dia é o doutorado em Modelagem Dimensional. O que foi visto é que esse conceito realmente é colocado em prática nos dois últimos dias.
Leandro Guimarães, CEO da Know Solutions, com Ralph Kimball em Estocolmo – Suécia
O curso continua seguindo o livro The Data Warehouse Toolkit, onde alguns exemplos de casos reais são apresentados, porém de uma forma muito mais detalhada.
Os tópicos abordados nos dias 3 e 4 foram:
- Aplicações Financeiras, onde é apresentado um cenário de montagem de Data Warehouse utilizando cenários financeiros e contábeis, como orçamentos, livros-razão, etc…
- Workshop de um cenário de contas bancárias, com acompanhamentos de mudanças e bastante exercícios práticos;
- Designs para ETL;
- Comportamento de Cliente, através de um case de CRM;
- Data Warehousing em tempo real;
- Soluções de BigData com Hadoop.
Essa metodologia de ensino com exemplos práticos é extremamente eficiente para quem já está trabalhando com Modelagem Dimensional há algum tempo, pois, sempre encontramos algum exemplo que já passamos na vida real.
É importante ressaltar que esse curso não é recomendado para que está iniciando com Business Intelligence e Data Warehouse há pouco tempo, é um curso de imersão, bastante corrido e que apara as arestas que ficam no nosso dia a dia. É o último estágio de lapidação em Data Warehouse.
Para a Know Solutions é ainda mais interessante, pois como possuímos clientes com diferentes necessidades, já desenvolvemos soluções que envolvam praticamente todos os exemplos abordados.
No final, após muito esforço, conseguimos mais essa conquista. Um agradecimento especial à todos os nossos clientes que confiaram na Know Solutions para conhecerem ainda mais sua Organização!
Certificado de Conclusão – Leandro Guimarães
Com isso, reforçamos nosso posicionamento de que estamos aptos à oferecer consultoria de qualidade em Data Warehouse e Modelagem Dimensional, independente da ferramenta que a sua empresa queira utilizar.
Cópias não autorizadas serão consideradas plágio.
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.
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[…] 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?