Confira neste artigo uma análise sobre os principais conceitos de Business Intelligence para o concurso da SEFAZ ES.
Olá, Estrategistas! Tudo bem com vocês?
O concurso de Auditor Fiscal da Secretaria de Estado da Fazenda do Espírito Santo (SEFAZ ES) está mais perto do que nunca. Como está a sua preparação?
A banca FGV é a organizadora deste certame. Ele está oferecendo 150 vagas para este cargo, com remuneração inicial de R$ 12.492,19.
A disciplina de Tecnologia da Informação veio com bastante conteúdo, sendo uma das disciplinas mais desafiadoras para esta prova. Desse modo, o artigo de hoje abordará um tópico bastante importante para esta matéria e para o concurso da SEFAZ ES, o Business Intelligence.
Desse modo, iremos dividir o nosso estudo nos seguintes temas:
Os sistemas de suporte à decisão são ferramentas que auxiliam as organizações a decidirem por medidas efetivas, de maneira rápida e eficaz, em determinadas situações gerenciais.
Neste contexto, surge o Business Intelligence (Inteligência de Negócios), o qual utiliza um grande e variado conjunto de processos, métodos, metodologias, técnicas, habilidades, ferramentas e capacidades que permitem organizar, analisar, acessar, coletar, tratar, cruzar, processar e monitorar dados de diversas fontes, com o objetivo de gerar informações e relatórios, criando uma visão abrangente da empresa, de modo a auxiliar a gestão corporativa na tomada de decisões estratégicas durante o gerenciamento dos seus negócios.
Algumas das vantagens em utilizar o Business Intelligence são:
O Business Intelligence, atualmente, engloba diferentes ferramentas e métodos que ajudam na melhora do desempenho da organização.
Um dos principais recursos é o chamado Data Warehouse, sendo ele um grande repositório de dados atuais e históricos utilizados para apoiar decisões gerenciais.
Outro método é o Business Analytics (Análise de Negócio), o qual trabalha as informações com intuito de gerar relatórios úteis. Uma das suas principais ferramentas é a Mineração de Dados (Data Mining), a qual permite encontrar padrões e correlações úteis em uma grande quantidade de dados.
Além disso, também há as ferramentas de interface de dados, as quais permitem uma visualização adequada das informações encontradas para os usuários e gestores da entidade.
O Business Intelligence, através dos seus procedimentos de processamento de dados, possui a capacidade fornecer soluções de dados que permitem análises diagnósticas, descritivas, preditivas e prescritivas de dados, de modo a auxiliar na tomada de decisão pela organização. Vamos ver cada tipo de análise abaixo:
Análise Descritiva
Este tipo de análise procura descrever quais são os acontecimentos que estão ocorrendo ou que ocorreram, através da exposição de informações, como em gráficos de barras e colunas, auxiliando na tomada de decisão;
Análise Diagnóstica
Esta análise é muito importante, visto que ela pode definir como e por que tal acontecimento ocorreu, através da investigação das suas causas-raiz. Técnicas como mineração e descoberta de dados, bem como detalhamento e correlações, são utilizadas neste tipo de análise.
Análise Preditiva
Através deste tipo de análise é possível antecipar acontecimentos que possivelmente irão ocorrer no futuro. Através de análises de eventos passados, combinadas a técnicas de aprendizagem de máquina, estatística, entre outras, predições podem ser realizadas. Ela é muito importante para uma organização durante o processo de tomada de decisão.
Análise Prescritiva
Por fim, mas não menos importante, a análise prescritiva permite, através da análise de dados e conteúdo, saber quais serão as possíveis consequências de uma ação antes mesmo dela ser tomada. Desse modo, é possível estabelecer as melhores medidas a serem tomadas para chegar ao objetivo estabelecido.
Como já citado anteriormente, um dos principais conceitos em Business Intelligence é o Data Warehouse, sendo também muito importante para o concurso da SEFAZ ES.
No sentido literal da palavra, Data Warehouse significa “Armazém de Dados”. Então ele é um Banco de Dados? Na verdade, ele extrapola este conceito, podendo ser definido como um grande repositório de bancos de dados, em que informações de diversas fontes são armazenadas de forma centralizada, em uma única localidade.
Ele é muito utilizado para apoiar decisões gerenciais, oferecendo acesso a dados históricos e atuais para análise avançada, realizando a descoberta de conhecimento e gerando relatórios, de modo a permitir que as organizações possuam informações úteis e completas sobre os seus negócios.
Imagine uma pequena empresa gerenciada por apenas três pessoas, a qual comercializa motos, carros e bicicletas. Suas vendas não são tão expressivas, de modo que é possível consolidar todos os seus dados em poucos documentos. Entretanto, ela começa a realizar um grande volume de negócios, sendo necessário expandir sua estrutura, contratar mais funcionários, etc.
Assim, grandes volumes de informações de diferentes setores começarão a ser gerados a todo momento, criando diversos bancos de dados. Desse modo, é utilizado um Data Warehouse para consolidar todas essas informações, com o intuito de unificar todos os dados de determinado setor da empresa, atuais e históricos, podendo gerar relatórios que podem ser úteis para realizar o diagnóstico da companhia, auxiliando nas tomadas de decisões estratégicas e gerenciais.
O Data Warehouse pode também ser entendido como uma grande coleção de dados orientada a assunto, variável com o tempo, integrada e não-volátil, a qual fornece suporte à tomada de decisão.
Neste momento, você pode estar se perguntando: Como essas informações são coletadas e inseridas neste grande repositório? Bom, o principal processo utilizado para realizar esta ação é o ETL.
O ETL (Extract, Transform, Load) é um processo que possui três fases principais: Extrair, Transformar e Carregar (Load) os dados de uma fonte para o Data Warehouse. Entretanto, é importante salientar que este processo não é formado simplesmente por estas três etapas. Porém, para efeitos de provas, o conhecimento delas é mais do que suficiente.
Para obter maiores detalhes sobre o Data Warehouse, visite o artigo Data Warehouse em Tecnologia da Informação.
Outro importante tópico do Business Intelligence é a Mineração de Dados.
Mineração de Dados, ou Data Mining, em inglês, é considerada como o processo de encontrar padrões e correlações úteis em uma grande quantidade de dados.
Através de técnicas de inteligência artificial, aprendizado de máquina, matemática, estatística, entre outras, é possível analisar grandes volumes de dados, de modo a prever resultados futuros por meio do descobrimento de padrões anteriormente desconhecidos.
Desse modo, é possível que uma empresa possa melhorar seus resultados em decorrência da utilização do Data Mining, por meio de corte de custos, aumento da lucratividade, melhora no relacionamento com os clientes, otimização de procedimentos, entre outras vantagens.
Ela utiliza diversas técnicas, as quais são as ações utilizadas para encontrar os padrões em um grande volume de dados. Estes padrões podem ser explicativos, de modo a descrever as relações entre segmentos de dados, ou preditivos, os quais podem prever valores futuros baseados em dados anteriores.
As principais técnicas são a classificação, agrupamento (ou clusterização) e associação.
Para entender cada uma destas técnicas, bem como saber detalhes mais aprofundados sobre o Data Mining, visite o artigo Mineração de Dados (Data Mining).
Pessoal, chegamos ao fim do nosso artigo sobre o Business Intelligence para o concurso da SEFAZ ES.
Procuramos identificar os principais tópicos e que possuem uma maior chance de serem cobrados, de modo que você gabarite todas as questões sobre este assunto.
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Bons estudos e até a próxima.
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