Além de ser cada vez mais conhecido, o business intelligence atrai gestores e empresários em busca de crescimento e melhoria às empresas constantemente, pois precisam se adequar às mudanças do mercado.
Para isso, a utilização de um software, como o Pentaho, é essencial. A plataforma coleta, organiza e analisa informações com relevância para tomadas de decisões bem embasadas.
Veja o potencial da ferramenta em detalhes. E conheça as grandes organizações que já lucram com ela.
Funcionalidades do Pentaho
A função central é recolher informações variadas e oriundas de fontes diversas. Depois de colhidas, são padronizadas e organizadas de acordo com sua relevância.
O conteúdo fornecido serve de base para decisões, previsão de ações por indicadores de tendências de mercado e consumo e análise de métricas.
Com a interface web, o uso é facilitado dentro dos painéis. Os dashboards permitem monitoramento, manipulação e extração de elementos e resumos de forma simples, mas atendendo a qualquer necessidade de segmentação do usuário.
Programa open source
Como a tradução literal diz, é um programa de código aberto. Ou seja, não é necessário pagar por licenciamento e renovações.
O investimento necessário fica a cargo da implantação e da customização de acordo com a solução necessária e seu porte.
Corporações que crescem com BI
O Pentaho é consolidado como uma ferramenta de Business Intelligence versátil e definitiva às necessidades para as quais é buscado. E por isso muitas marcas renomadas utilizam o software, e têm lucro com as funcionalidades.
Nasdaq
A maior organização de câmbio monetário do mundo aderiu ao programa para ter uma grande análise de dados baseada em nuvem.
A implementação aumentou a capacidade da função de avaliação de dados extensíveis e reduziu custos pela metade no processo. Tudo com integração própria à amplitude de operação da marca.
BT Assure Cyber
O investimento foi justamente para a melhoria do serviço oferecido – segurança na internet.
A plataforma, com integração de dados e análise, propicia maior eficiência em detecção de possíveis perigos cibernéticos. O tempo hábil de ação para os processos foi reduzido, deixando as intervenções mais rápidas. Anteriormente, investigações e respostas demoravam dias.
A BT passou a atuar com dados estruturados e não estruturados de diferentes fontes, potencializando a tomada de decisões.
Ruckus Wireless
Provendo serviços de comunicação com internet sem fio, a empresa decidiu aperfeiçoá-los.
Aproveitando dados semiestruturados, passou a oferecer plataforma de análise completa e rápida a seus clientes operadores de dados. E estes passaram a poder monitorar melhor o status da internet e prever o comportamento dela em longo prazo.
Assim, a coleta e o armazenamento de grandes quantidades de informações de redes foram simplificados e acelerados. O resultado foi a possibilidade de melhoria constante dos serviços e a percepção de retorno sobre investimento para a empresa e seus clientes.
CERN – Organização Europeia para a Pesquisa Nuclear
O setor responsável pelos sistemas de entrega de informação do CERN substituiu a solução antigamente utilizada pelo Pentaho. Com a mudança, a possibilidade de execução de relatórios integrados passou a ser de mais 650 mil por ano para os cerca de 15 mil usuários. Todos os pareceres têm visão 360 de números, abrangendo a complexidade de escala mundial dos procedimentos.
Com simplificação, aceleração e incorporação de softwares e informações, foi possível até mesmo aperfeiçoar os trabalhos relacionados ao colisor de hádrons. O equipamento é a principal máquina científica da área no planeta.
OLX
O desafio era melhorar integração de indicadores de comportamento de usuários e análise de dados em tempo real – tudo isso para mais de 100 países de atuação e 40 idiomas.
O auxílio veio com três soluções globalizadas. O Data Center facilitou carregamento, extração e transformação de dados. Para gerar relatórios e analisar, um sistema Analytics foi instalado. E o Datalytics foi o programa projetado para que a OLX tomasse melhores decisões e as aplicasse futuramente.
Tudo isso baixou o custo para os setores responsáveis e reduziu o tempo de realização de processos abrangentes.
Viu como o Pentaho pode se adequar aos objetivos do seu empreendimento? E não acabamos aqui. Temos mais utilidades para o seu negócio. Assine a nossa newsletter e receba conteúdo especializado para aperfeiçoar o planejamento da sua estratégia e superar as metas de crescimento.
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.