Pentaho Day 2015: Um evento dedicado à troca de ideias sobre desenvolvimento Open Source e Pentaho. 

 

A Comunidade Pentaho, qual a e-Setorial está inserida, vem se reunindo desde 2008 para trocar experiências, com o intuíto de fortalecer o grupo. Afinal, precisamos realizar um trabalho excelente para que sejamos reconhecidos como fortes e capazes de realizar grandes feitos com desenvolvimento Open Source. E nada como uma boa troca de ideias e conhecimentos para a obtenção de insights.

No último final de semana, nos dias 15 e 16 de maio, estivemos em Curitiba (PR) para participar do Pentaho Day 2015. Profissionais da área da tecnologia vieram de diversas áreas do Brasil e do mundo. Em média 500 participantes fizeram o maior Pentaho Day da história do evento. 

A organização foi algo que chamou atenção logo de início: desde os e-mails com lembretes antes do evento, o credenciamento divido por ordem alfabética, a divisão das atrações por iniciante/avançado, a estrutura dos auditórios e salas de aula da Universidade Positivo.

Leonardo Matt (Assespro-Paraná), Lincoln Paulo Martins Moreira (Sucesu-Pr), Marcio Junior Vieira (Ambiente Livre Tecnologia), Christian Capelini (Universidade Positivo) e Pedro Alves (Pentaho) abriram o evento com uma breve introdução antes de iniciarem as atrações efetivamente. Nomes como Caio Moreno, Marcio Junior Vieira e Marcello Pontes foram responsáveis pela transmissão de conteúdos para os participantes, através de paletras, mini-cursos e apresentações de cases.

Palestrantes_Pentahoday_2015

(palestrantes Pentaho Day 2015)

Temas específicos foram abordados: Pentaho Data Integration, Modelagem de Dados, CGG & Pentaho Reports, Dashboards Ctools, plug-ins, Amazon Redshift, entre outros. Também foram pincelados o funcionamento de tecnologias complementares.

Além disso por diversos momentos o networking foi facilitado, tanto durante os coffees e quanto durante o jantar de confraternização ao final do primeiro dia de evento.

(coffee break)

(jantar pós primeiro dia de evento) 

E pelo visto, não fomos os únicos animados.

A união do grupo é visível. Temos um objetivo em comum: antes de concorrentes, somos responsáveis pelo fortalecimento Comunidade Pentaho e Open Source. Encontros como esse são muito importantes, mais do que apenas transmissão de conhecimento: o networking e a troca de ideias podem ser a porta de entrada para grandes inovações, tanto para empresas quanto para a sociedade.

(foto oficial do evento/fonte: facebook Pentaho Brasil)

Seis mitos e equívocos a respeito do BI - Business Intelligence

É preciso rever atitudes frente à análise de dados e abandonar alguns conceitos ultrapassados

Quantas das nossas crenças são tão profundas que nunca pensaríamos em questioná-las? Na realidade, mais do que julgamos. Os seres humanos não são tão racionais como pensamos, e, de fato, não há tempo para pesquisar cada alegação que fazemos.

Temos o hábito de repetir o que os outros dizem e aceitar o que dizem como verdade. Algumas dessas premissas são verdadeiras, mas é claro que, em alguns casos, podemos estar sendo levados a acreditar em uma mentira.

Por exemplo, é um equívoco comum que a Grande Muralha da China é a única estrutura feita pelo homem visível do espaço; é possível também observar, a partir do espaço, as cidades e alguns edifícios claramente definidos. Da mesma forma, os Vikings são vulgarmente representados como tendo capacetes com chifres; no entanto, este detalhe da indumentária deste povo foi criado pelo compositor Wagner, na sua ópera The Ring Cycle.

Estes equívocos, infelizmente, não estão restritos a curiosidades interessantes. Mitos e equívocos podem ser encontrados também no mundo dos negócios, muito embora nos protegermos deles possa sair muito caro.

Diante das rápidas alterações na indústria de Business Intelligence (BI) nos últimos dez anos, muitas vezes tendemos acreditar em mitos no que diz respeito à análise de dados. Meu objetivo tentar desfazer alguns deles, assim como conceitos ultrapassados, de uma vez por todas.

Vejamos seis mitos sobre BI:

1 - Apenas os gestores responsáveis por decisões precisam de BI

Apesar de anos de esforço e de enorme investimento, o BI não chega às mãos de todos os responsáveis por processos de decisão. O uso de BI é muitas vezes limitado a um certo número de gestores com poder de decisão dentro de uma organização, e este tipo de ferramenta deve ser acessível a todos os tipos de colaboradores, uma vez que o processo de decisão é cada vez mais amplo dentro das organizações e empresas, e ao fato de todas as decisões precisarem de dados.

Curiosamente, este conceito remonta a estruturas hierárquicas antiquadas no século XIX – muito antes da existência do software. Quando implantado pela primeira vez, o BI utilizou estas estruturas, o que significava que o seu objetivo tinha a ver com auditoria e controle, e não com permitir que as pessoas tomassem melhores decisões através da análise.

Hoje em dia, e apesar do BI ter se tornado mais sofisticado, este pensamento ainda está em vigor, muitas vezes, o que significa que a maioria das pessoas não está extraindo benefícios das camadas extra de dados a que têm acesso.

2 - Uma boa ferramenta BI gera bons relatórios

Quase todos os projetos de BI começam com o objetivo louvável de desenvolver relatórios de gestão. Muitas vezes, relatórios financeiros. E, quase sempre,  é indicado ao departamento de TI o que a ferramenta de BI deve fazer. No entanto, o problema é que a informação que se obtém é estática e “fala” pouco ao usuário.

Isto significa que é quase impossível “interrogar” os dados e, no entanto, a capacidade de análise devia ser a característica chave de um bom sistema de BI. Os usuários  precisam ser capazes de interagir, questionar os dados e construir sistemas de BI que possam ajudar a explorar causas profundas, inter-relações, tendências e mudanças nos dados.

3 - O BI In-Memory resolve o problema da adoção

No mundo moderno, qualquer coisa que demore mais do que uma busca no Google para gerar uma resposta corre o risco de ser abandonada por seus usuários. No entanto, há mais na adoção do que a velocidade em si. Mesmo que sejam rápidos, os sistemas de BI podem tornar-se rígidos devido à falta de um poderoso back-end e ao tempo gasto pelos usuários na produção de relatórios ou visualizações. Resultado? O usuário pode deixar de querer usar os sistemas…

Para criar uma cultura de analítica, o software deve ser rápido, simples de usar e flexível o suficiente para permanecer relevante para o usuário.

4 - Não ter em casa as habilidades analíticas necessárias

Por que pagar analistas e cientistas de dados para interpretar informações? Os seres humanos têm capacidades analíticas naturais, incluindo o reconhecimento de padrões (distinguindo entre aglomerados e pontos individuais), detecção de alterações (notando algo diferente em uma sala) e categorização (detecção de relevância).

Em vez disso, as empresas precisam de um software que democratize a análise de dados para todos e use as habilidades analíticas inatas que todos temos. As organizações precisam democratizar a análise de dados e colocá-la diretamente nas mãos dos seus colaboradores para gerar melhores resultados.

5 - Precisamos de mais recursos visuais para ajudar as pessoas a “obterem” dados

É verdade que cerca de 60% do nosso processamento neural é dedicado a coisas que vemos e, portanto, as visualizações de dados são muito importantes. No entanto, uma imagem por si só não é suficiente. Algumas ferramentas têm visualizações bonitas, mas não permitem a navegação nos dados e, obviamente, esse fato é uma maldição, dadas as capacidades dos gadgets dos dias de hoje, usados por colaboradores/usuários que procuram cada vez mais informações na Internet, através de diversas aplicações.

É fundamental que os usuários possam interagir com as visualizações, para que possam compreender o seu significado e fazer novas descobertas. Olhar para um relatório limitado estática ou interativamente coloca um fim a este processo.

6 - Melhor acesso aos dados significa melhores decisões

Ter toda a informação do mundo não ajudou os banqueiros a evitar a crise financeira de 2009. O fato de os dados estarem lá não significa que eles estejam sendo usados de maneira correta.

A melhoria na capacidade de tomada de decisões requer prática e competência. Estas aptidões nascem do desenvolvimento de competências que ajudam os usuários a protegerem-se de situações inesperadas e de uma maior frequência de determinadas tarefas.

Malcolm Gladwell escreveu que levamos 10 mil horas para que possamos ser especialistas em qualquer atividade. Assim, também os usuários que trabalham com qualquer sistema de BI precisam continuar a praticar a análise de dados. Essa prática vai ajudá-los a tomar decisões mais inteligentes e a descobrir conceitos mais úteis.

Em 2016, as empresas procuram oportunidades de crescimento e é fundamental que não estejam restringidas pelo peso da crença em mitos. Elas precisam rever as suas atitudes frente à análise de dados e tomar medidas para se moverem na direção certa. Em última análise, tomar essas medidas pode melhorar as operações de negócios – que é o objetivo de qualquer empresa. E nesse fato tenho a certeza que podemos sempre acreditar.

fonte

Serviços

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

A especialidade da e-Setorial é transformar dados em informações úteis para auxiliar a tomada de decisões, utilizando software livre para criar soluções de alto desempenho e tecnologia de ponta, sem custos de licença.

Estudamos e mapeamos todos os processos envolvidos, entregando soluções completas de acordo com a sua necessidade. Inclusive os requisitos de segurança e registro dos sistemas de gestão ISO 9001, 14001 e 18001.

A partir da integração de dados oriundos de diversas fontes, é possível organizá-los, categorizá-los e filtrá-los em uma única plataforma, assegurando a confiabilidade da decisão tomada.

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. Aqui na e-Setorial gostamos de chamar o resultado do nosso trabalho de Soluções de Apoio à Decisão devido ao carater definitivo, eficaz e eficiente que atingem nas instituições onde atuamos.

TabletPara 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.


Workflow SAD

  1. Fontes: extração de dados de qualquer origem.
  2. Coletor: responsável pela coleta dos dados.
  3. Transformação: limpa, desnormaliza e pré-calcula os dados antes de serem carregados ao data warehouse. Assim, as análises são otimizadas - possuindo dados mais fáceis, limpos e consistentes.
  4. Data Warehouse: bancos de dados analíticos.
  5. Cache em memória: as métricas mais utilizadas são lidas e calculadas com antecedência a fim de assegurar uma performance otimizada.
  6. Camada de metadados: capacidade de alteração nas nomenclaturas dos dados, de forma a facilitar a compreensão da equipe tomadora de decisões.
  7. Visualização: depois de processados, os dados estão prontos para serem consumidos. Oferecemos ferramentas visuais intuitivas que permitem a análise e compartilhamento das informações com sua equipe em toda a rede.
  8. Insights inteligentes para melhorar seus resultados.

Vantagens

  • Painéis interativos, com informações concisas.
  • Confiabilidade nas informações.
  • Percepções oportunas, precisas, valiosas e práticas.
  • Integração de dados de diversas fontes em um único armazém de dados.
  • Todos os dados são atualizados diariamente.
  • Agilidade no processo de tomada de decisões.
  • Simplificação de processos e redução de custos.
  • Entenda quem são seus melhores clientes, funcionários e produtos.
  • Informação detalhada e de fácil acesso.
  • Possibilidade de integração com softwares pré-existentes.

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). Nestas etapas contemplamos os itens 1 a 4 do workflow.

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.

Um único cubo deve ser capaz de oferecer, com muita agilidade, todas as informações que um gestor necessita sobre o fato que o cubo analisa. #Todas.

Cubo Analítico

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

  • Tipo de Movimentação Financeira (o que);
  • Data (quando);
  • 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 exemplos de dashboards abaixo, alguns da e-Setorial e outros da Pentaho:

Conclusão

"Uma Solução de Apoio à Decisão não precisa custar milhões de dólares tampouco exigir a venda casada de equipamentos, treinamentos, consultorias e serviços. Pelo contrário, com software livre 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. Isso tudo com toda a segurança e liberdade de quem tem todo o código fonte em seu poder."

E você?
Vai tomar melhores decisões e se destacar da concorrência?
Tome decisões inteligentes.





Go open source



Um balanço na árvore

Poucos empresários sabem que existem outras opções disponíveis no mercado e por isso se sentem obrigados a gastar quantias absurdas com softwares obsoletos, mal escritos e pouco funcionais, que necessitam de licenças periódicas, hardwares incrivelmente potentes, além é claro, dos consultores mais caros do planeta.

Este cenário existe ainda hoje com empresas adotando seus softwares de ERP (Planejamento de Recursos Empresariais), CRM (Gestão de Relacionamento com o Cliente) e, claro, com soluções de BI-Business Intelligence (Inteligência de Negócios).

Verdadeiras fortunas são investidas e na maioria das vezes sem que sejam atingidos os objetivos propostos para o projeto. Normalmente estas soluções se limitam a fazer o mínimo necessário, cumprindo apenas com a parte transacional, por exemplo, emitindo uma nota fiscal, mas pecando com a parte analítica, por exemplo, com a falta de um painel interativo que informe em um único local, de forma visualmente clara e agradável, os totais de vendas de cada grupo de produtos, por filiais, ao longo do tempo.

Um balanço na árvore - Figura clássica para quem é da área da TI, mas, infelizmente, pouco conhecida por empresários.

Deslize para o lado para ver o conteúdo completo

Crie uma Solução de Apoio à Decisão sob medida para o seu negócio e aumente a lucratividade sem desperdiçar um Real em licenças de uso.
#OpenSource #Agile #ROI #Clássico


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Volume + Variedade + Veracidade + Velocidade + Valor. Entenda os 5 Vs do Big Data.

Apesar de bastante popular, ainda existem muitas dificuldades em conceituar o Big Data. Para auxiliar na compreensão, você precisa entender seus 5 V's:

Volume

Refere-se à quantidade de dados gerados por segundo. Não estamos falando de Terabytes, e sim de Zettabytes ou Brotonbytes. Estima-se que o volume produzido dobre a cada 18 meses. É impossível armazenar e analisar essa quantidade de dados em uma tecnologia de banco de dados tradicional. 


Variedade

Refere-se à variedade de fontes de onde surge essa imensa quantidade de dados. São estruturados (minoria) e não estruturados (maioria), como e-mails, midias sociais, documentos eletrônicos, apresentações, mensagens instantâneas, video, etc.

Veracidade

Refere-se à importância do filtro. Em meio ao enorme volume e variedade de informações, é preciso destacar o que é rico em conteúdo importante para a empresa. 

Velocidade

Refere-se à velocidade em que os dados são gerados e movimentados. Muitas vezes se faz necessários agir praticamente em tempo real sobre o grande volume de informações gerado por segundo: big data permite essa análise sem necessariamente armazená-las em um banco de dados.

Valor

O último V é o que torna tudo relevante: Refere-se ao fato de que de nada adianta você ter acesso ao Big Data se ele não for passível de análise e de ser aplicado no processo de tomada de decisão da empresa, gerando valor aos resultados.

 

Produzimos um fluxo contínuo de informações que podem e devem ser monitoradas e analisadas. Entender os 5 V's é apenas o passo inicial para compreender os impactos potenciais dessa tecnologia - o que é essencial para organizações que querem se manter competitivas na economia digital. 

Conheça o serviço de Análise de Big Data da e-Setorial clicando aqui
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