Conceitos

Jornada de Dados - é o processo de acompanhamento de todo percurso seguido pelos dados das organizações, iniciando na determinação de sua importância, conceito e origem, passando pela sua coleta e armazenamento até a sua transformação em informações ágeis, seguras e úteis para a tomada de decisões qualificadas.

Data Warehouse - é um sistema de armazenamento de dados projetado para suportar a análise de informações históricas de uma organização. É um repositório centralizado que reúne dados de várias fontes diferentes, como bancos de dados operacionais, sistemas transacionais, planilhas eletrônicas e outras fontes de dados internas e externas. Os dados são extraídos, transformados e carregados (processo conhecido como ETL - Extração, Transformação e Carga) para o data warehouse, onde são organizados e estruturados de uma maneira que facilite as consultas e análises complexas.

Datamart - é uma forma de armazenamento de dados que é projetada para atender a necessidades específicas de análise de uma determinada área ou departamento de uma organização. É uma parte do ambiente de um data warehouse, que consiste em um repositório centralizado de dados integrados de várias fontes, mas o datamart é focado em fornecer informações para um grupo de usuários específico.

Data Lake – é um repositório centralizado de armazenamento de grandes volumes de dados brutos, sejam eles estruturados, semiestruturados ou não estruturados. É uma abordagem de armazenamento de dados que permite que organizações capturem, armazenem e processem uma grande variedade de dados em sua forma original, sem a necessidade de estruturá-los previamente. Ao contrário dos data warehouses tradicionais, onde os dados são organizados e estruturados antes do armazenamento, um Data Lake permite a ingestão de dados brutos de várias fontes, como bancos de dados transacionais, registros de servidores, redes sociais, sensores de Internet das Coisas (IoT), entre outros.

Dashboard – ou painel, é um tipo de interface gráfica para acesso dos gestores, que fornece visões resumidas, com visualização rápida, dos principais indicadores de desempenho relevantes para uma organização, departamento, setor ou negócio, em forma de tabelas e/ou gráficos.

Business Intelligence (BI) - é um conjunto de técnicas, processos, ferramentas e tecnologias utilizados para coletar, integrar, analisar e apresentar informações e dados relevantes de uma organização, com o objetivo de auxiliar na gestão e na tomada de decisões estratégicas e operacionais. O BI transforma dados brutos em informações relevantes, fornecendo uma visão abrangente e compreensível do desempenho dos negócios.

Big Data - são tecnologias, técnicas e algoritmos, como sistemas distribuídos, bancos de dados NoSQL, computação em nuvem, algoritmos de análise preditiva, estatística, machine learning, inteligência artificial e processamento paralelo, que permitem o processamento e análise de grandes volumes de dados multivariados, internos / externos e não estruturados em tempos razoáveis.

Análise Preditiva - é uma abordagem analítica que utiliza técnicas estatísticas, algoritmos e modelos matemáticos, Machine Learning e data mining, para fazer previsões e estimativas sobre eventos ou comportamentos futuros, com base em dados históricos e padrões identificados em um conjunto de dados.

Data Mining – ou mineração de dados, é um processo de descoberta e extração de padrões úteis e informações significativas a partir de conjuntos de dados grandes e complexos. É uma atividade interdisciplinar que combina elementos da estatística, da inteligência artificial e de banco de dados. 

Machine Learning - (aprendizado de máquina) é um subcampo da inteligência artificial cujos algoritmos e modelos permitem aos computadores aprenderem e ajustarem seus algoritmos, sem serem explicitamente programados.

Inteligência Artificial – é a capacidade das máquinas e/ou sistemas operacionais simularem o raciocínio humana. A IA abrange uma ampla gama de técnicas e abordagens, incluindo o machine learning, processamento de linguagem natural, raciocínio baseado em regras, redes neurais artificiais, entre outras. O objetivo é capacitar as máquinas a realizarem tarefas complexas, tomarem decisões, reconhecerem padrões e interagirem com seres humanos de forma natural e inteligente.

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