BI na era do big data para cientistas de dados: indo além de cubos e dashboards na busca pelos porquês, explicações e padrões

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BI na era do big data para cientistas de dados: indo além de cubos e dashboards na busca pelos porquês, explicações e padrões

Stanley Loh

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Resumo do livro 🤔

Logo abaixo disponibilizamos um breve resumo do livro BI na era do big data para cientistas de dados: indo além de cubos e dashboards na busca pelos porquês, explicações e padrões para que você tenha uma idéia do assunto do qual ele trata. Se rolar a página você terá a oportunidade de fazer a leitura online.

Hoje em dia há diversas definições para BI e muitas vezes profissionais dizem estar
fazendo BI quando na verdade estão gerando informações com sistemas de informações
gerenciais, ou seja, através de ferramentas para geração de dashboards, gráficos,
relatórios e análises visuais (visualização de informações).
A seguir, explicarei um pouco melhor o que entendo de BI e qual sua diferença para
sistemas gerenciais. Também falaremos da buzzword Big Data, o que significa e o que
implica para processos de BI.
O livro tem o objetivo primeiro de explicar técnicas e métodos que ajudem processos de
BI. Mas vamos procurar dar ênfase ao que ainda não foi dito em outros livros do
gênero. Por isto, vamos enfatizar que o objetivo principal de um processo de BI é
encontrar causas, explicações e padrões.
Estaremos trazendo conhecimentos de outras áreas. Em muitas partes do livro, o leitor
talvez imagine estar lendo um livro sobre investigações e descobertas científicas. Isto
não está errado. Não é o único enfoque, mas é uma das formas de se ver o BI. Temos
muito a aprender com a história dos grandes cientistas da Humanidade. A diferença
talvez não esteja nos métodos, apesar de que eles também evoluem. Mas hoje temos
muito mais dados e mais complexos (Big Data) e ferramentas mais avançadas,
principalmente ferramentas de software. Por isto, o termo Cientista de Dados é tão atual.
Por isto, vamos enfatizar que os dados são muito importantes para o processo, incluindo
a forma e as condições como são coletados e armazenados. Não basta discutirmos as
formas de análise se os dados analisados não tiverem qualidade (garbage in, garbage
out).
A ideia do livro é mostrar como modelos e padrões podem ser construídos ou descobertos a partir de dados históricos e como isto pode ser utilizado para fazer predições.
O leitor se quiser poderá pular algumas seções, conforme seu interesse. Os capítulos não
estão numa sequência de aprendizado. Dentro dos capítulos sim, a ideia é manter uma
certa ordem de leitura.

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