Todos os programas e aplicativos que utilizamos são desenvolvidos por meio de milhares de linhas de código. Editores de texto gratuitos para programação podem ser facilmente baixados na internet, mas nem toda solução digital oferece a oportunidade para que o usuário a modifique de acordo com suas preferências. Felizmente, esse não é o caso do Open Source.
1. Distribuição livre
Um diferencial do Open Source é que a sua licença não pode ser vendida de forma alguma. A distribuição deve ser realizada gratuitamente, mesmo que outros programas funcionem como componentes daquele software específico.
Desse modo, os programadores podem até vender versões modificadas, mas outras pessoas terão os mesmos direitos de alterar esses novos programas.
2. Trabalhos derivados
A licença do software deve conter uma permissão para que trabalhos derivados sejam produzidos, assim como modificações diversas.
Além disso, ela também possibilita que a distribuição seja realizada sob os mesmos termos da licença original.
3. Fontes diferenciadas de suporte
Essa característica é uma das preferidas dos usuários, já que a comunidade de entusiastas desse tipo de programa é bastante engajada e acolhedora. Dessa forma, os participantes estão em debates contínuos, com sugestões de melhoria em softwares pipocando a cada minuto.
Podemos citar o sistema operacional Linux como uma solução Open Source com documentações de alto nível espalhadas pela web — com acesso inteiramente gratuito. Além disso, muitos fóruns são alimentados diariamente para oferecer suporte aos usuários.
4. Abertura do código-fonte
Quando utilizamos softwares conhecidos como proprietários, é comum encontrar promessas dos fornecedores sobre o alto nível de segurança oferecido pelo programa. Porém, ao contrário da solução Open Source, não é possível conferir as linhas de código para ter certeza.
Dessa forma, os softwares Open Source oferecem uma confiabilidade diferenciada. Isso porque torna possível a possiblidade de certeza sobre para onde as suas informações estão sendo enviadas, pela abertura da visualização do código. O navegador DuckDuckGo, por exemplo, tem se notabilizado como uma alternativa às opções tradicionais, que acumulam dados sobre os usuários.
Por fim, é interessante diferenciar dois tipos de programas que costumam ser tratados como iguais: softwares livres e Open Source. Assim, a primeira opção se relaciona às soluções digitais em que a pessoa física ou jurídica recebe uma permissão de uso para modificar o código-fonte e as funcionalidades.
Assim, o usuário tem liberdade para alterar o programa de acordo com suas preferências, adequando a ferramenta ao seu uso específico. Contudo o ponto fraco é que essa solução digital não é completamente gratuita.
Já com as os softwares Open Source, é possível se livrar dos gastos de locação do produto e ainda ter acesso livre ao código-fonte. Além disso, a personalização é bem mais rápida e prática. Como foi possível perceber no post, esses programas são as soluções digitais mais completas, tanto em termos de redução de custos como em funcionalidades.
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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.
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?
[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
[…] 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 […]
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
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.
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.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
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.
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 🙂