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Aquecimento

Para iniciar, cabe uma breve explanação sobre os acontecimentos que têm aquecido o mercado e a comunidade de empresas, usuários e desenvolvedores de soluções de apoio a decisão, que evitam desperdiçar verdadeiros latifúndios com licenças de uso de softwares antigos e criam suas próprias soluções, sob medida, e sem vínculos com quem quer que seja. Nem com vendedores de licenças, nem de servidores nem de consultorias, cursos ou treinamentos caríssimos e infinitos.

Muitos projetos ambiciosos da atualidade, em todo o mundo, só são considerados viáveis por conta das facilidades oferecidas pelo produto Pentaho, uma suíte (um conjunto de softwares integrados entre si) de código aberto, gratuito, que contempla todas as etapas de soluções de Business Analytics e/ou Business Intelligence, end to end. O Pentaho tem sido turbinado, digamos assim, pelas CTools, um conjunto de plugins criados por uma empresa portuguesa, a Webdetails. Em 2013 ela foi comprada pela Pentaho, empresa que mantém o produto com o mesmo nome, que conta com uma versão Enterprise, não gratuita e ainda mais completa que a versão gratuita, a Community. Ambas as versões passam a contar com várias das Ctools como parte integrante, juntamente com o Pentaho Marketplace, responsável pela instalação e gerenciamento de plugins.

Em 2015 a empresa Pentaho foi comprada por um dos maiores grupos do mundo, a Hitachi, um líder global em indústrias, infraestrutura e tecnologia, que tem, entre outros, foco no mercado de IoT, internet das coisas. Eles gerenciam entre outros empreendimentos, usinas nucleares, metrôs, ferrovias e têm uma gama de sensores bastante considerável. Todos estes sensores geram dados, que precisam ser analisados em tempo hábil para que façam algum sentido e ajudem na tomada de decisões, aplicáveis em praticamente todas as esferas da sociedade. Aí é que entra a suíte Pentaho.

Pentaho Day 2017 Brasil - Curitiba/PR

E ao falarmos de Pentaho, cabe aqui destacar, ainda com certo delay, que o Pentaho Day 2017 Brasil - Curitiba/PR foi fantástico, como sempre. Foram tantos aprendizados e tantos contatos estabelecidos, que vários projetos desde então foram executados aqui na e-Setorial e nos consumiram, mas não podemos deixar de enaltecer mais essa iniciativa da comunidade Pentaho Brasil, que ajuda profissionais e empresas de ramos de atividade e portes diferentes. A título de exemplo, nossos projetos este ano foram tão variados, que foram desde a análise de dados de Educação à Distância, do Enriquecimento de Dados de Pessoas Físicas e Jurídicas do Brasil, a análise de dados Hospitalares para Planos de Saúde, até um sistema completo para gestão de risco em Usinas Hidrelétricas e Barragens. Todos desenvolvidos utilizando o Pentaho em sua versão gratuita, atingindo excelentes resultados.

O maior evento da comunidade Pentaho do Mundo, contou com mais de 400 participantes e teve Palestras, Cases e Minicursos ministrados por algumas das maiores referências sobre o tema, que aconteceu na Universidade Positivo, em Curitiba/PR, no Brasil, nos dias 11 e 12 de maio.

O destaque principal ficou para apresentação de Matt Casters sobre o seu fantástico Web Spoon, que é o Pentaho Data Integration rodando inteiramente na web, facilitando ainda mais o desenvolvimento e manutenção das soluções.

Muito do material produzido e apresentado no evento está disponível no site do evento, inclusive o minicurso oferecido por Eduardo Carvalho, da e-Setorial, com o título "Design Patterns para Tuning Pentaho com Ctools".

Espaço para Tietagem

Eduardo Alves de Carvalho

Analista Sênior de BI na e-Setorial

"Não são todos os dias que encontramos tantos profissionais que admiramos de uma só vez. Não poderia deixar de registrar a confraternização com o norte americano Matt Casters, à esquerda, criador do Pentaho Data Integration e o português Pedro Alves, ao centro, o Criador das CTools, amigo e meu instrutor por diversas oportunidades, desde 2012. E isso acontecendo em minha cidade natal, Curitiba. Pentaho Day Brasil 2017"

Tietagem também faz parte! Com @pmalves Pedro Alves e @mattcasters #Pentahoday #pentahoday2017 pic.twitter.com/0rYMehVI69

— Eduardo Carvalho (@educarvalho2001) May 12, 2017

Capricho da organização

A organização do evento foi impecável. Deixamos o agradecimento ao amigo Marcio Junior Vieira, da Ambiente Livre, responsável por mais esta edição do evento.

Hitachi Vantara

Em 18 de setembro de 2017 a Hitachi anunciou a formação da Hitachi Vantara, uma empresa cujo objetivo é ajudar as organizações a prosperar nos tempos incertos e turbulentos de hoje e se preparar para o futuro. Esta nova empresa unifica a missão e as operações da Pentaho, Hitachi Data Systems e Hitachi Insight Group em um único negócio, a Hitachi Vantara. Juntas, dão aos líderes empresariais uma vantagem para encontrar e usar o valor em seus dados, inovar inteligentemente e atingir os resultados que são importantes para as empresas e a sociedade.

Apresentando a Vantara: uma combinação de TI, tecnologia operacional (OT) e expertise de domínio. Com o software de integração e análise de dados Pentaho, a Vantara oferece às organizações o poder de capturar e usar dados de forma eficiente a partir da "borda", onde os dados são movidos de forma fluida por sensores e dispositivos fora dos internos do negócio do dia-a-dia e combinam estes dados de sensores com recursos de dados corporativos mais tradicionais para fornecer um alto nível de contexto e previsões inteligentes que levam a resultados comerciais reais.

O que dizem os envolvidos

Donna Prlich

CHIEF PRODUCT OFFICER

A integração e análise de dados Pentaho continuará a evoluir, e a Hitachi Vantara irá investir para se manter à frente dos futuros desenvolvimentos em grandes dados, IoT e aprendizagem de máquinas. Sabemos o que nossos clientes precisam e com o poder e os recursos da Hitachi, podemos levá-los até mais rápido.

Pedro Alves

SVP Community / Product Designer for Pentaho at Hitachi Vantara

Não há planos de mudar a estratégia de código aberto ou parar de fornecer uma edição CE para a nossa comunidade! Essa mudança pode acontecer no futuro? Oh, absolutamente sim! Assim como poderia ter mudado no passado. E quando poderia mudar? Quando ele deixa de fazer sentido; quando deixa de ser mutuamente benéfico. E naquele dia, serei o primeiro a sugerir uma mudança em nosso modelo. Se a opensource nos trouxe aqui em primeiro lugar - mudaremos realmente isso agora que as coisas estão se aquecendo? Nós somos loucos, não estúpidos;)

Em resumo, foi criada uma nova empresa com uma estrutura muito maior, chamada Hitachi Vantara, que continuará a trabalhar com o produto Pentaho nas suas versões Enterprise, paga, e Community, gratuita.

Pentaho 8.0

A comunidade está em polvorosa e no evento mundial da Pentaho, o PentahoWorld 2017, que aconteceu na semana passada, entre 25 e 27 de outubro em Orlando na Florida.

Entre todos os fantásticos cases apresentados, surgiu mais uma novidade bombástica. Foi anunciado a versão 8 do Pentaho, já para o mês que vem.

• Plataforma e Escalabilidade
  • Worker nodes
  • Novo tema
• Data Integration
  • Suporte de streaming!
  • Execute configurações para jobs
  • Filtros no Data Explorer
  • Nova experiência de Abrir / Salvar
• Big Data
  • Melhorias em AEL
  • Formatos de arquivo para Big Data - Avro e Parquet
  • Segurança em Big Data- Suporte para Knox
  • Melhorias de VFS para Clusters de Hadoop
• Outras
  • Ops Mart para Oracle, MySQL, SQL Server
  • Melhorias na segurança da senha da plataforma
  • Mavenization PDI
  • Alterações de documentação em help.pentaho.com
  • Remoção de recursos:
    • Analisador em MongoDB
    • Plug-in móvel (desativado em 7.1)

Conclusão

Com investimentos que só uma grande corporação pode fazer, o produto tem tudo para se disseminar ainda mais e ganhar espaço dos grandes players. A equipe de desenvolvimento não para, ao contrário dos concorrentes que só pensam em vender licenças de uso de suas ferramentas. Cada vez mais o pentaho traz segurança, facilidade em desenvolver e manter e o melhor de tudo, com funcionalidades que surpreende até aos mais exigentes. É verdade que ainda são necessários conhecimentos em Java Script e MDX para a implementação de dashboards mais específicos, entretanto aplicações simples, mas e poderosas, podem ser criadas em minutos, sem escrever uma linha de código. O caminho é este.

E que venha o Pentaho 8.0!

Links Úteis

E para onde foram os fóruns, wikis e comunidades? Abaixo separamos alguns links importantes, que o deixarão com mais segurança: 

Referências

• http://www.pentahobrasil.com.br/eventos/pentahoday2017/
• http://pedroalves-bi.blogspot.com.br/2015/02/big-news-today-hitachi-data-systems-hds.html 
• http://pedroalves-bi.blogspot.com.br/2017/09/hello-hitachi-vantara.html
• https://www.hitachivantara.com/en-us/news-resources/press-releases/2017/gl170919.html
• http://www.pentaho.com/blog/pentaho-becomes-hitachi-vantara
• https://www.pentahoworld.com/agenda
• http://www.pentaho.com/excellence-awards
• http://pedroalves-bi.blogspot.com.br/2017/10/pentaho80.html

As ferramentas de Analytics permitem coletar estatísticas de websites para responder questões fundamentais sobre a sua audiência e os seus interesses. Por exemplo, quem está visitando seu site? De onde eles vieram? O que eles estão fazendo no seu site?

Estas são informações bastante importantes, mas como você configura e utiliza estes dados?

Graças a experiência adquirida ao trabalhar com clientes de diversas indústrias, sabemos que ferramentas de Web Analytics são bastante eficientes para nos ajudar a responder estas questões. Existem algumas dicas que você pode seguir para ajustar de forma precisa o seu Analytics para maximizar (e muito) o valor desta ferramenta.

1. Mantenha seu Analytics limpo

Diversas áreas da sua performance digital podem ficar escondidas em um Analytics bagunçado, então vale a pena mantê-lo limpo. Sempre mantenha pelo menos uma visão limpa de todos os dados do seu website na sua conta do Analytics. Isso significa não ter filtros – só os dados como são coletados originalmente, com toda sua glória inalterada.

Porquê? Por que uma das características dos sistemas de Analytics é o de que, se você fizer uma mudança na visualização de seus dados, toda a mudança será aplicável apenas a partir daquele ponto, o que pode acabar causando perda de dados relevantes, caso você não seja cuidadoso.

2. Trackear e Taggear suas Fontes

As ferramentas de website Analytics automaticamente identificam os tipos diferentes de tráfego e suas fontes, mas o seu funcionamento perfeito depende da informação que a ferramenta consegue buscar das URLs que as pessoas estão utilizando para visualizar o seu site.

Então, munir as URLs do Analytics com mais informação, significa que você conseguirá ter um melhor e mais eficiente tracking. O próprio Google fornece uma ferramenta fácil de construção de URLs que faz com que adicionar informações às URLs seja um processo bem simples. Isto é feito através parâmetros UTM, que incluem informações sobre fontes de tráfego, tipos de campanha, nomes de campanha, etc... É importante ter certeza que a sua agência digital está utilizando URLs bem taggeadas. Mesmo quando utilizar links encurtados (bit.ly, por exemplo) as URLs originais devem incluir estes parâmetros UTM.

3. Definindo os Domínios e Subdomínios

Se o seu site tem múltiplos subdomínios, ativar a opção de mostrar o Domínio Completo na sua conta do Analytics fará a sua vida bem mais simples. O Google Analytics não faz isto de forma padrão, ele trata páginas com o mesmo nome em diferentes subdomínios como a mesma página.

Isto é bastante importante porque ele significaria que duas páginas, “exemplo.com/pagina1” e “subdomínio.com/pagina1” seriam exibidos como “/pagina1”no seu Analytics, dificultando sua análise. Você pode de resolver este ponto de maneira fácil, seguindo este passo-a-passo aqui. 

4. Mantenha tudo junto em um só lugar

Para conseguir os melhores resultados e análises com a informação que você tem sobre o seu site, você vai precisar combinar os dados do Google Analytics com outras fontes. O Google Analytics pode ser integrado facilmente com o Adwords e com o Google Search Console. Ao fazer essa integração, você consegue informações muito mais ricas sobre suas campanhas, atividades de search e performance de search pago.

Você talvez tenha que coordenar as agências com as quais você trabalha para implementar isto pela primeira vez, mas vale dizer que esta é uma atividade que só precisa ser realizada uma vez, e que vai te munir com dados valiosos sobre todas as suas atividades futuras. Você também pode ativar reports demográficos e por interesse no seu Analytics para conseguir mais informações sobre seus visitantes, e sobre quem eles são.

5. Use atalhos espertos

Nunca aconselharíamos cortar partes do trabalho em nenhuma atividade, mas existem alguns atalhos que você pode utilizar em Web Analytics. Uma vez que você identificou quais são os dados mais interessantes para você, é possível criar dashboards e atalhos que te levam diretamente para estes dados, fazendo com que a sua naegação seja mais fácil e rápida.

Dashboards são bons para representações visuais de dados (O Google Analytics tem um dashboard inicial com estatísticas chave do site que podem ser customizadas) mas se você faz download regulares de alguns dados, então recomendamos criar estes atalhos . Você terá que adicionar atalhos ao longo do tempo, mas é uma forma bastante prática de manter as coisas organizadas desde o início.

Estas dicas são algumas das coisas mais simples que encontramos, mas que farão toda a diferença ao utilizar o seu Analytics. Mas existem uma série de outras configurações que podem ser implementadas, melhorando e facilitando a sua vida com o Analytics de sua escolha. Como a maioria dos nossos clientes trabalha com o Google Analytics, focamos nossas recomendações nesta ferramenta, mas elas são facilmente aplicadas à outras ferramentas que você possa utilizar.

*Carol Lara é CSO da Mavens of London na América Latina

Aqui está o que você precisa saber para se tornar mais experiente em dados e gerar melhores resultados de projetos

Com as taxas de falha do projeto permanecendo problemáticas, muitos gerentes de projeto estão recorrendo aos dados para obter ajuda. O uso adequado dos dados pode eliminar as suposições da tomada de decisões e fornecer suporte tangível que os gerentes de projeto podem usar para orientar suas equipes. Os dados também podem provar o valor ao ajudar os gerentes de projeto a agendar trabalho, alocar recursos, aumentar a eficiência, reduzir custos e gerenciar riscos de forma mais eficaz.

O principal meio pelo qual os gerentes de projeto potencializam os dados é o uso de business intelligence e business analytics. Business intelligence (BI) é uma combinação de software e processo usado para coletar, armazenar e analisar big data de várias fontes e para converter esses dados em informações úteis. O BI é considerado uma forma descritiva de data analytics, pois enfoca a alavancagem de dados passados ​​e presentes para colher insights sobre o que aconteceu ou o que está acontecendo atualmente em um determinado processo. O BI dá às empresas e escritórios de gerenciamento de projetos (PMOs) acesso a métricas em tempo real para dar suporte à tomada de decisões melhor e mais rápida e para obter maior visibilidade em projetos, processos e seus resultados.

Business analytics (BA), por outro lado, é considerado preditivo, pois se concentra no “porquê” para ajudar a fazer previsões mais informadas sobre o futuro. Com o BA, os dados são analisados para prever melhor os desafios e se adaptar para fornecer melhores resultados.

PMOs com visão de futuro estão reconhecendo a necessidade de que as decisões e ações do projeto sejam apoiadas por dados factuais sólidos. Tornar-se um gerente de projeto verdadeiramente orientado por dados significa intensificar seu jogo em todos os aspectos do planejamento e execução do projeto - especialmente quando se trata de alocar e gerenciar recursos escassos, mas valiosos.

Aqui está um pouco de como a integração de data analytics nas práticas de gerenciamento de projetos pode beneficiar muito os resultados do projeto.

Combinar, alocar e agendar recursos

O gerenciamento de recursos é uma área complicada para gerentes de projeto porque os recursos costumam ser escassos e estão sempre mudando, tornando difícil planejar e alocar o uso de recursos em qualquer projeto, muito menos quando vários projetos competem por recursos. Os dados são essenciais para a tomada de decisões eficazes sobre a disponibilidade e alocação de recursos. O sucesso dos projetos depende da capacidade de combinar habilidades, alocar os melhores recursos e programar os recursos disponíveis.

Ter acesso a dados de projetos anteriores e atuais permite que os gerentes de projeto aloquem melhor os recursos para os projetos atuais e planejem melhor os futuros. Ao coletar e analisar dados em um só lugar, os gerentes de projeto podem identificar quais recursos estão sendo subutilizados ou superutilizados, permitindo que eles mudem os recursos quando necessário e agendem de acordo.

As empresas que usam planilhas autônomas do Excel em vez de ferramentas de BI integradas a seus conjuntos de gerenciamento de projetos geralmente estão em desvantagem. As ferramentas integradas de BI podem não apenas reduzir as chances de a equipe ser superutilizada e, portanto, esticada além de seus meios e possivelmente exaurida, mas também podem ajudar a garantir que os cronogramas de agendamento de projetos sejam realistas e identificar os fatores de risco que podem se tornar obstáculos para atingir esses cronogramas. Os gerentes de projeto podem usar dados para desenvolver KPIs de gerenciamento de recursos, como indicadores de conflitos de recursos ou conclusões de tarefas no prazo.

Aumentar a eficiência

O BI pode ajudar os PMOs a descobrir e melhorar fluxos de trabalho internos complicados ou eficiências baseadas em tecnologia, alertando os gerentes de projeto sobre mudanças que precisam ser realizadas para melhorar como as partes interessadas e as equipes de projeto se conectam, trabalham juntas e se comunicam. Ao descobrir e lidar com as ineficiências, as equipes de projeto podem se concentrar em trabalhos de maior valor e entrega de projetos mais rápida.

É apenas sendo capaz de reunir dados sobre os processos existentes e ineficiências que os gerentes de projeto podem identificar gargalos e outros obstáculos baseados em processos e abrir um caminho para a mudança. O BI pode isolar processos ineficazes ou ineficientes e melhorar a eficiência geral da tomada de decisões. Também ajuda a desenvolver KPIs, como tempo planejado versus tempo real gasto em tarefas, erros humanos ou o número de solicitações de mudança.

Gerenciar riscos

Os riscos podem vir de muitas formas diferentes e de fontes internas e externas. A ameaça que um risco pode representar pode ter um impacto menor ou maior nos projetos, em um programa inteiro ou em um portfólio. Muitas empresas permanecem no modo reacionário quando se trata de risco e conformidade, em vez de se antecipar aos riscos potenciais usando ferramentas de BI.

O gerenciamento de risco e conformidade é uma das áreas mais críticas onde o BI pode desempenhar um papel fundamental na identificação de problemas. Os dados fornecem aos gerentes de projeto informações concretas que podem isolar muitos tipos de riscos de projetos anteriores e atuais e permite que repensem suas estratégias de gerenciamento de risco para ir além de serem reativos.

Fazer uso de ferramentas de BI e BA

A chave para obter insights acionáveis é determinar os tipos de dados necessários para tomar decisões essenciais - especialmente em tempos de incerteza. É essencial avaliar cuidadosamente os recursos das ferramentas de BI e BA para garantir que forneçam aos PMOs insights em tempo real relevantes para apoiar o projeto e as metas de portfólio da sua empresa. Aqui estão alguns recursos importantes a serem procurados.

Ter uma infinidade de recursos de BI e BA embutidos ou integrados com ferramentas de gerenciamento de projeto não deve ser uma prioridade; em vez disso, é mais benéfico se concentrar em ter os recursos certos, incluindo:

• A capacidade de importar e atualizar dados com o clique de um botão
• A capacidade de ter uma análise "e se" integrada para o planejamento e gestão de recursos
• Capacidades de modelagem e previsão
• Painel de controle personalizável em tempo real
• Acesso seguro baseado em função
• Gráficos e tabelas visuais claras
• Interface simples de arrastar e soltar
• Recursos de detalhamento fácil
• Integração perfeita com outros aplicativos
• Acesso móvel seguro para quem trabalha remotamente
• Opções de autoatendimento rápidas e fáceis para todas as funções de usuário
• Capacidade de compartilhar informações facilmente com outras partes interessadas
• Recursos de relatórios

Embora os recursos e capacidades de BI possam diferir dependendo do projeto, os gerentes de projeto devem garantir que os recursos essenciais para melhorar os resultados de seus projetos específicos sejam enfatizados em suas estratégias de dados. Isso permitirá que eles aproveitem a inteligência de negócios de maneira eficaz para obter percepções acionáveis, seja uma questão de gerenciamento de recursos, avaliação de riscos ou estabelecimento de processos e comunicação mais eficientes.

quero saber mais

https://cio.com.br/carreira/como-os-gerentes-de-projetos-podem-usar-analytics-para-melhorar-resultados-de-negocios/

Web Analytics, Digital Marketing Analytics, Online Analytics, Business Intelligence, Big Data, Google Analytics… São tantos nomes e misturebas desenfreadas que é difícil entender de fato o que faz, ou não, parte do universo das métricas digitais.

Pra tirar essa bagunça da frente e ajudar a simplificar o conceito, principalmente mostrar que vai muito além de ferramentas, adaptei esse artigo no qual compartilho os seguintes assuntos com você:

1. Digital Analytics em 140 caracteres
2. Digital Analytics é o mesmo que usar o Google Analytics?
3. Digital Analytics é o mesmo que Web Analytics?
4. E Business Intelligence / BI, é Digital Analytics?
5. Posso chamar só de Analytics?
6. Direto ao ponto: o que é Digital Analytics?
7. Aplicações de Digital Analytics
8. Bônus: como começar
9. Referências

1. Digital Analytics em 140 caracteres

Experiência online pode ser vender, utilizar um app, postar em uma rede social, clicar em um anúncio etc.

Usuário pode ser um cliente, um funcionário, um parceiro etc.

De fato, Digital Analytics não é nem de perto um bicho de sete cabeças.

2. Então é o mesmo que usar o Google Analytics?

Não. Usar o Google Analytics para a tomada de decisão de melhorias no seu site faz parte do escopo de Digital Analytics, mas é apenas uma das possíveis aplicações desse universo todo potentoso.

• 
  Analytics Maturity Model publicado na Twinkle Magazine

Explicando visualmente:

Este é um modelo criado por um profissional de renome no mercado, o Stéphane Hamel, que foi diretor em uma das consultorias mais prestigiadas do segmento, a Cardinal Path.

O Online Analytics Maturity Model mostra pra gente que Digital (ou Online) Analytics vai muito além de ferramentas (tools) e tecnologia. Contempla também do gerenciamento de times a processos e metodologias. Logo o Google Analytics é "só" um aspecto de uma dessas pontas desse gráfico.

Só esse tema merece um belo post no futuro, mas acho que deu para ter uma noção né?

3. É o mesmo que Web Analytics?

Web Analytics & Digital Analytics são sinônimos, porém o último a gente pode dizer que é a versão melhorada do primeiro, que ficou muito datado.

O termo "Web" é muito ligado à WWW (World Wide Web) e consequentemente ao browser, porém hoje a gente respira mobilidade e internet das coisas (IoT), então nada mais justo que ampliar de "Web" para "Digital".

Isso não é algo que tô puxando da cartola não, uma das maiores associações do mercado, a Digital Analytics Association (DAA), mudou do seu antigo nome "Web Analytics Association" (WAA) para o atual em 2012 justamente por esse motivo.

Logo, se você é mais Old School e prefere continuar usando o termo Web Analytics, tem problema não. Provavelmente você já usou mouse de bolinha e monitor CRT no seu passado longínquo e, assim como eu, pode ser um pouco mais apegado ao vocabulário tech-clássico.

4. E Business Intelligence / BI?

Não. E sim.

Confesso que é um pouco revoltante a descarada prostituição e buzzwordificação do termo. Tudo quanto é agência digital do novo século faz, vende e contrata gente de BI: de analista de BI, estagiário de BI, gerente de Business Intelligence, programador BI…

Aí você vai ver na descrição da função, é pra tirar relatório no Google Analytics, analisar desempenho de mídia ou confeccionar lindas e coloridas planilhas de Excel. Melhor falar que a vaga é para Digital Analytics (ou Online Analytics, ou Web Analytics ao melhor estilo mouse com bolinha).

Revoltas à parte, Business Intelligence está para o Sistema Solar assim como Digital Analytics está para o planeta Terra (#AmoAnalytics). Um está incluído no outro, mas o primeiro é monstruosamente maior.

Este é o "Tweet" na Wikipedia sobre Business Intelligence, e se você tiver alguns minutos de paciência verá que BI é mais amplo, complexo e encorpado que o nosso querido fitness Digital Analytics, mas isso não deixa em nada o último desinteressante, mesmo que a gente não chegue a comentar aqui sobre Ralph Kimball ou William Inmon, as duas maiores referências no tema... então bora continuar com nossa lupa analisando o nosso planeta azul de métricas.

E o Big Data?

Você pode praticar Digital Analytics e Big Data ao mesmo tempo, uma vez que o último se refere a uma quantidade elefântica de dados. Ou seria baleística-azulística?

Transcendendo a biologia da coisa, Big Data, que virou outra buzzword, está ligada da coleta à extração de dados a partir de uma volume realmente monstruoso de dados, com intuito de fazer descobertas (a.k.a. gerar insights). Logo o Big Data é praticável tanto no escopo de Digital Analytics como em Business Intelligence.
Entenda melhor este processo seguindo este link.

5. Posso chamar só de Analytics?

Ô se pode. Deve. É nome short, tá na moda também. Ousaria dizer que "Analytics" é sexy. O que tenho reparado é que ficou chic, cool, descolado, e que cada vez mais ganha novos prefixos.

Veja se você já se deparou com algum desses aí:

• Digital Marketing Analytics
• Startup Analytics
• Online Business Analytics
• eCommerce Analytics
• App Analytics

Só de usar, já dá uma embelezada né? #AnalyticsSuaLinda

E o significado é o mesmo pra tudo, porém já está segmentado no seu devido contexto:

6. Afinal de contas, sem enrolação, do que se trata Digital Analytics?

Agora vamos à parte mais teórica do texto, só pra deixá-lo um pouco mais sério:

A gente aprendeu antes que

Digital Analytics tem um bocado de nomes doidos, que você pode escolher na maioria das vezes como chamá-lo, mas por favor não use o termo BI pra se referir a tarefas como gerar relatórios no GA, ou ainda atestar que o CTR escapuliu do CPC que foi enquadrado pelo CPA.

E agora vamos aprender que

De uma forma bem objetiva, Digital Analytics compreende um conjunto de técnicas, processos e metodologias que visam a utilização de dados em ambientes digitais para a otimização recorrente e (melhor) tomada de decisão, percorrendo ao menos 3 áreas ou estágios:

• Coleta de dados (Data Capture): ferramentas, armazenamento de dados, integridade, implementações técnicas, modelagem etc.
• Visualização dos dados (Data Reporting): relatórios, painéis de controle (dashboards), monitoramento, alertas etc.
• Análise dos dados (Data Analysis): geração de insights, criação de planos de ação e otimização, formação de base de conhecimento, aprendizado etc.

Avinash Kaushik

em seu livro Digital Analytics 2.0

"Digital analytics is the analysis of qualitative and quantitative data from your business and the competition to drive a continual improvement of the online experience that your customers and potential customers have which translates to your desired outcomes (both online and offline)"

Em tradução livre e descompromissada, seria algo como "Digital Analytics é a análise de dados quantitativos e qualitativos do seu negócio e dos concorrentes orientada ao melhoramento contínuo da experiência dos seus clientes e potenciais clientes que se traduz no seu retorno desejado (ambos online e offline).

E fechamos esta parte teórica com mais uma definição:

Digital Analytics Association

What is Digital Analytics?

"The science of analysis using data to understand historical patterns with an eye to improving performance and predicting the future. The analysis of digital data refers to information collected in interactive channels (online, mobile, social, etc.). Digital Analytics has become an integral part of core business strategies and maintaining a competitive edge. Digital data started the Big Data meme as it heralded the onslaught of Volume, Variety and Velocity, opening the door to new types of correlative discovery much wider. Digital Analytics is a moving target of innovation and exploration. That’s what makes it fascinating."

Realmente fascinante!

[Modo Preguiça ON] Link para o Google Tradutor

7. Que tal demonstrar algumas aplicações?

• 
  Exemplo de Dashboard postado por ∆ Studio–JQ ∆ no Dribble

Vamos explorar mais a fundo em outras postagens, porém para ficar fácil ligar o nome à coisa, alguns exemplos de aplicações de Digital Analytics:

• Desenvolver dashboards (painéis de métricas).
• Gerar relatórios de desempenho de mídia.
• Implementar ferramentas de analytics com as melhores práticas de mercado.
• Planejar e definir os indicadores chave de performance (KPI's) do seu site ou campanha.
• Integrar diferentes fontes de dados em um Data Warehouse.
• Utilizar os dados coletados para criar novos planejamentos de comunicação digital.
• Criar e planejar testes A/B definindo métricas de sucesso.
• Formar uma base de conhecimento do comportamento de navegação do seu usuário.
• Desenvolver automações (e-mails, conteúdo personalizado, formulários de lead etc.) com base neste mesmo comportamento de navegação.
• Criar públicos e segmentos de audiência para Remarketing.
• E a lista vai longe…

Você deve ter notado vários itens acima são táticas ou ações de Marketing Digital, Inbound Marketing e/ou Growth Hacking. Não tem jeito, todos estão relacionados, ligados nessa [termo duramente censurado] gostosa capicce?

No final, a coisa funciona mais ou menos assim: você pode praticar marketing digital ou inbound sem nem olhar para Digital Analytics (shame on you). Mas na maioria das vezes, a prática de Digital Analytics estará sempre associada a outros temas. Sem dúvida uma bela de uma companhia!

8. **Bônus — Como começar?

Aproveitando toda a nova onda de Inbound & Fórmula de Lançamento, marotamente vou compartilhar 2 bônus com você:\

a. Curso oficial do Google

Se já não está praticando hoje nenhuma das atividades de Digital Analytics, ou se já está, mas quer aprofundar seus conhecimentos, minha recomendação top estrela na testa é sempre a mesma: comece pelo curso oficial do Google, o Digital Analytics Fundamentals .

É free. É top. É online e, pra quem prefere, tem legenda em português. Mas não se acostume com traduções, pois a maior parte do conteúdo de Digital Analytics na web está em inglês.

b. Avaliação de Digital Analytics Maturity

• 
  Exemplo de Relatório da Ferramenta DigitalAnalyticsMaturity.org

Mais um 0800, mas dessa vez se você não se sente confortável em ler em inglês nem tente.

Essa é uma ferramenta free de auto avaliação do modelo de maturidade de Analytics, citado anteriormente.

Espero humildemente que este artigo tenha contribuído um pouquinho mais na sua jornada pelo nirvana Analítico.

Tem sugestões e referências? Elogios de montão? Críticas vulcânicas? Deixe seu comentário!

"Muito obrigado e até a próxima!
May the Analytics be with you!!!"

9. Referências

Pra desenvolver esse texto usei as referências legalmente surripiadas e devidamente creditadas:

• Imagem Destaque por Timur Saglambilek via Pexels
• https://en.wikipedia.org/wiki/Web_analytics
• https://en.wikipedia.org/wiki/Analytics
• https://www.stephanehamel.net/
• http://www.cardinalpath.com/
• https://digitalanalyticsmaturity.org/
• http://www.digitalanalyticsassociation.org/
• http://www.sas.com/pt_br/insights/big-data/what-is-big-data.html
• http://www.kaushik.net/
• http://www.webanalytics20.com/
• https://analyticsacademy.withgoogle.com/
• Twinkle Magazine
• https://blog.enzi.ma
• e-Setorial Business Analytics: Desenvolvimento, treinamento e consultoria

Também chamados de Decision Suport System (DSS), os Sistemas de Apoio à Decisão (SAD) se utilizam de uma série de conceitos, técnicas e ferramentas para transformar dados em informações úteis para auxiliar a tomada de decisões. Para a elaboração de um sistema deste tipo, normalmente muitos profissionais são envolvidos, principalmente nas áreas da Tecnologia da Informação e Comunicação (TIC) e de Negócios e, especificamente, nas áreas de Business Intelligence (BI), Business Analytics (BA), Data Mining, Machine Learning, Estatística, Banco de Dados, Infraestrutura de Software, Inteligência Competitiva, Marketing, Engenharia e Gestão do Conhecimento, entre outras. A interação de distintos perfis de profissionais garante, além da performance e segurança, que os pontos importantes para a instituição (Indicadores Chave - KPI) sejam definidos pelas áreas que têm o devido conhecimento, maximizando o sucesso dos projetos.

Cubo Analítico

Com todos os Indicadores Chave (KPI) definidos, todas as regras de negócio documentadas e a origem de todos os dados conhecida, se inicia o desenvolvimento do SAD. A primeira etapa consiste em ler os dados de todas as fontes definidas no projeto, integrando-os em um grande armazém de dados, o Data Warehouse (DW).

A partir daí vem a grande sacada do Business Intelligence: são criados os Cubos Analíticos, também chamados de Cubos Multidimensionais, um para cada fato a ser analisado e sem limite de quantidade de Dimensões.

O exemplo ao lado é uma representação gráfica (gif) de um cubo de Movimentações Financeiras composto por 3 dimensões:

• Tipo de Movimentação Financeira (o que);
• Data (quando) e
• Localidade (onde)

Cada uma das dimensões pode ser utilizada para filtrar os dados e selecionar apenas o período desejado. A porção em vermelho corresponde a seleção feita e no último quadro do gif percebemos o quadrado que indica a intersecção de todos os filtros, ou seja, a resposta desejada.

Filtros aplicados: Tipo de movimentação = Vendas, Data = Ano de 2017, Localidade = Estado de São Paulo.

Painéis Interativos

Agora que o cubo analítico é capaz de dar todas as respostas necessárias ao gestor, a próxima etapa é criar painéis interativos (dashboards) que permitam ao próprio usuário refinar suas consultas, simplesmente selecionando por exemplo o Ano e o Mês, sempre com a possibilidade de filtrar ainda mais os dados, clicando nos gráficos (de barras, pizza, etc.) e obtendo respostas precisas e praticamente automáticas, pois todas as técnicas e ferramentas utilizadas permitem que estes dados sejam pré-computados e de fácil acesso. Tendências e desvios do padrão nos dados da instituiçao são facilmente encontrados, visualmente, de forma clara e intuitiva, conforme alguns exemplos abaixo:

Indicadores

Vendas

KPIs

Segurança Pública

Produtividade

Gestão em Geral

e-Commerce

Geeks

Logística

Eleições

Cruzando Informações - Cubo

Educação à Distância

Música

Telefonia

Vendas por Filial

Financeiras

Performance

Gráficos Agrupados - Cubo

Marketing

Saúde

Caso Toyota

No final dos anos 90, a empresa enfrentou grandes problemas em sua cadeia de operações. O custo de armazenamento de carros se elevou e ela não estava mais conseguindo fornecer o produto a tempo para seus clientes. Utilizava computadores que geravam uma quantidade enorme de dados e relatórios que não eram utilizados estrategicamente porque nem sempre eram exatos e muitas vezes eram fornecidos tarde demais - o que atrasava a tomada de decisões.

Uma nova CEO foi contratada. Ela identificou algumas soluções: primeiro, a necessidade de um Data Warehouse - um repositório central de dados, organizado e de fácil acesso. Segundo, a necessidade de implementação de ferramentas de software para efetuar a manipulação desses dados. O novo sistema implantado infelizmente não funcionou de maneira correta: a entrada de dados históricos incluiam anos de erros humanos que não foram detectados, dados duplicados, inconsistentes e falta de importantes informações. Tudo isso gerou análises e conclusões precipitadas sobre o funcionamento da distribuidora.

Apenas em 1999 a empresa resolveu implantar uma plataforma de Business Intelligence. Em questão de dias o sistema apresentou bons resultados. Por exemplo, descobriram que a empresa era cobrada duas vezes por um envio especial por trem (um erro de US$ 800.000). Entre 2001 e 2005, o volume de carros negociados aumentou em 40%, o tempo de trânsito foi reduzido em 5%. Esses e vários outros  benefícios ajudaram a Toyota a alcançar as maiores margens de lucro no mercado automotivo desde 2003, e estão aumentando consistentemente a cada ano desde então. Além disso, um estudo realizado pela IDC Inc. em 2011, indicou que a instituição alcançou, naquele ano, um retorno de pelo menos 506% sobre o investimento em BI. Fonte

Esse é apenas um dos inúmeros casos que ilustram a eficiência dessas soluções capazes de integrar e interpretar Dados, transformando-os, de alguma forma, em Informação relevante ao seu negócio, possibilitando, com a devida análise, a criação de Conhecimento. Através da utilização e da gestão deste conhecimento nasce a Inteligência.

Conclusão

Mais de 15 anos passaram desde que a Toyota adotou o BI. Atualmente, gera-se mais de 2.5 quintilhões de bytes de dados diariamente no mundo, sendo que 90% dos existentes hoje foram criados nos últimos 2 anos. A tendência é que esse número cresça de uma forma cada vez mais rápida. 

Uma Solução de Apoio à Decisão não precisa custar milhões de dólares nem exigir a venda casada de equipamentos, treinamentos, consultorias e serviços. Pelo contrário, com software livre e com o respaldo de uma consultoria especializada pode-se atingir resultados excelentes e sustentáveis utilizando o equipamento já existente, com qualquer sistema operacional do mercado, podendo ser acessado desde celulares e computadores até mesmo em grandes painéis televisores. Isto tudo com toda a segurança e liberdade de quem tem todo o código fonte em seu poder.

E você, o que vai fazer com os seus dados?

Em busca da informação gerencial estratégica, reunimos as técnicas mais modernas de software, processos e pessoas especializadas para conceber soluções completas de acordo com a sua necessidade. O objetivo é fazer você concentrar seus esforços naquilo que importa: o seu produto ou serviço!

A e-Setorial disponibiliza uma completa gama de serviços voltados para:

• Soluções de Apoio à Decisão - Business Intelligence-BI;
• Migração de Dados;
• Administração de Dados;
• Enriquecimento de Dados;
• Treinamentos.