Feliz Ano Novo!

Engraçado como nosso cérebro roda em círculos, não? Eu pelejei, pelejei, mas não consegui imaginar nenhum nome melhor para este post. Logo, decidi transformar o último post do ano em uma tradição, no qual eu fecho o ano corrente e penso sobre o próximo, e chamá-lo sempre de feliz ano novo.


Quem me acompanha sabe, eu sou pregu… prático. :-) Não consigo inventar nada melhor? Então transformarei minha falta de criatividade em tradição. :-D Né não, Lavosier?


Sacudida

Já basta de preguiça com o título do post. Por isso eu usei “sacudida” ao invés do clássico “balanço”. (Nossa, tá piorando rápido!)

Foi um ano bem variado: teve de Data Vault a painéis, passando por ferramentas e técnicas. Queria ter feito mais, como testar bancos colunares com mais detalhe e estudar pré-agregações, mas estou satisfeito com este resultado.

Foi um ano, também, de interação maior com vocês, meus leitores. Isso é o que mais me animou, o que me supriu de motivação quando eu estava sem idéias.


Obrigado de novo. ;-)


Eu também botei um pé em dois assuntos nos quais eu, definitivamente, ainda sou um novato: BigData e Data Lake. Espero ter contribuído comentários relevantes tanto do ponto de vista concreto, ou seja, para quem precisa se envolver no assunto, como do ponto de vista filosófico, indicando os aspectos que me parecem comerciais de mais e valiosos de menos para os clientes e usuários desse tipo de projeto.

E uma das coisas que eu mais gostei: a palestra na FATEC. Só aquilo já teria feito deste um ano excepcional para mim. Obrigado à Profa. Célia , da FATEC Tiradentes, e ao Prof. Josenyr Santos, da FATEC Zona Sul. Fizeram um menino feliz. ;-)

Aprendendo a Pensar Fora da Caixa

Graças a uma maior “convivência virtual” com próceres do gabarito de Jorge “Kotick” Audy, Arthur Luz’s Data Light e o impagável Rafael Piton, acabei me abrindo para as sobreposições entre BI e toda paisagem de técnicas e filosofias ágeis, novas tecnologias de bancos de dados e formas de se fazer a coisa, e uma visão do mercado profissional de BI – respectivamente.

Vale a pena destacar alguns pontos:

  • Audy: consegui conhecê-lo pessoalmente (!!!) e ainda participei de um dos seus lendários eventos. Não tem muito o que falar: gigante em pessoa, um coração imenso, profissional refinado, profundo, experiente etc. etc. etc. Hoje ele é O cara de Ágil e inovação no Brasil – LEIA-O!! :-)
  • Arthur: uma alma de professor com estilo de um cronista. Um cara que eu leio para ver o que a Microsoft está fazendo – gostem ou não, eles investem em novidades e é imperioso saber para onde estão indo! – e para aprender como se conduz um trabalho completo e bem-feito. Ele tem séries sobre diversos temas da área. Claro que interessa mais a quem vive no mundo Microsoft, mas o estilo dele é leve e gostoso de ler e sempre acaba sobrando algo para todo mundo. Este post, por exemplo, que conta sobre as novidades de uma release do MS SQL Server 2016,  é um desbunde de minúcias, velocidade e abrangência;
  • Piton: um cara que não fala sem embutir valor. Ele usa um bordão muito parecido com o meu – ele fala BI é conceito, não é ferramenta, enquanto que eu digo BI é solução, não é ferramenta – e sempre traz ótimas dicas. Não deixe de ver o vídeo dele sobre como achar centenas de vagas. É VERDADE! Ele mostra um site que eu não conhecia, mas que não vou colocar aqui para pagar o devido tributo ao trabalho dele. Passem lá, deixem um like e naveguem para o link indicado. E assinem a newsletter dele, é bem bacana. ;-)

Preparar, Apontar, Escrever!

E agora? Para Onde?

  • Beltrano S/A, v2.0: consegui organizar as idéias e planejar meus próximos livros sobre Pentaho. O primeiro passo desses novos projetos será redesenhar a base usada no Pentaho na Prática, com processo de carga parametrizado para criar um número arbitrário de linhas, e assim conseguir bases de qualquer tamanhho – milhares, milhões, bilhões de registros – que vão servir para ir mais longe em exercícios de otimização e performance no Pentaho. O projeto continua livre e vou postar as novidades conforme aparecerem;
  • Hadoop: passou da hora de eu escrever algo mais técnico sobre ele. A tecnologia está madura e acredito que agora tenho algumas idéias sobre como posso agregar valor à comunidade. Veremos se eu dou conta;
  • Bancos Colunares: usando o Beltrano 2.0, vou tentar montar um laboratório de dezenas e centenas de milhões de linhas. É o trabalho que eu mais quero fazer!
  • memcached e Hazelcast: Na sequência de grandes volumes, caches externos são obrigatórios para melhorar a performance de consultas. Ainda preciso estudar, mas tenho um amigo que meu deu boas dicas e, no mínimo, isso eu vou tentar trazer;
  • Soluções: ainda não fiquei feliz com a série Soluções Clássicas. Está muito etéreo, muito “é assim, é assado”. Vou tentar achar casos de soluções de BI no mundo real e mostrar aqui.

Mas isso é só uma parte. Instigado por posts como este fantástico Aula de BI, eu vou mirar também em assuntos mais abertos, conceituais e misturados:

  • BI com Ágil: como funciona um projeto assim?
  • {MVP, Design Thinking Etc.} x {BI}: traduzindo, produto cartesiano de BI com MVP, DT, Scrum, Gamefication etc. etc. etc. Quero investigar como ficam as tais soluções clássicas de BI dentro de um framework de criação de produto/valor, envolvendo tudo que eu li neste ano e o que mais aparecer. Será que dá para fazer?

    Valei-me Santo Kotick! Eu vou te alugar, mestre, esteja avisado! :-D


  • Negócios em geral: BI é sobre usar dados e agregar valor. Quero explorar essa interface toda, entre TI, negócios e conhecimento. Quero tentar fazer em BI o que o Audy faz com Ágil. Sem noção? Presunçoso? Sim, claro, porque não? Ou não seria euzinho, hehe. ;-)

Nem sei o que vai sair disso tudo, mas estou rascunhando vários posts em diversos temas. Só esperando uma próxima quarta-feira para saber…

Pentaho – A Nova Série

Este ano acabou representando uma pausa na minhas publicações. Eu precisei deixar o assunto quieto para as idéias maturarem, e chegou o momento de pegar firme de novo.

Sem mais delongas, com vocês minha nova série de livros de Pentaho!


Uaaah, a galera vai ao delírio,
luzes, fogos, explosões, tambores!!!…
:-D


(quem me dera…)

Enfim. ;-)

Mesmo com a (na minha opinião) excepcionalmente boa recepção do Pentaho na Prática, ele é um tijolo com quase seiscentas páginas. Se não fosse a auto-publicação, nunca teria vindo a público em sua totalidade. Isso é ruim por vários lados:

  • Obriga o leitor a levar tudo, mesmo que ele queira só um pedaço;
  • O leitor acaba pagando pelo que não quer, o que dá uma sensação de desperdício – eu sinto isso quando compro esse tipo de livro e imagino que meu leitor sofra o mesmo;
  • É praticamente impossível lançar um livro de papel deste tamanho;
  • Atualização: mesmo que algo mude em uma apenas uma das ferramentas, sem afetar as outras, o livro precisa de uma nova edição inteira. Fazer só uma parte deixaria o trabalho com uma qualidade muito ruim – começaria a parecer uma colcha de retalhos, um caça-níquel, que é o tipo de coisa que eu mais abomino. Fazer por fazer, eu prefiro não fazer.

Por esses e outros motivos eu decidi quebrar o PnP em vários livros. Por enquanto tenho três planejados, separados em função das necessidades que me parecem ser buscadas em conjunto:

  • BA Server: deve ser o primeiro, já que é o pedaço mais desatualizado do PnP. Vai ter o de praxe – instalação, configuração e uso – e mais cache externo e otimização do Mondrian, no mínimo;
  • Apresentações de Dados: como muitos já possuem DWs prontos, acredito que a próxima coisa mais útil seja mostrar coma instalar, configurar e usar as ferramentas de exploração e apresentação de dados, como o PRD, OLAP e painéis;
  • Integração de Dados: o (provavelmente) último a sair será só sobre o PDI, com tudo que eu conseguir colocar e ainda lançá-lo dentro dos próximos trinta anos. :-) Quê?! É coisa pra chuchu!!! E desta vez eu pretendo colocar clusters e bancos colunares – e Hadoop!!!

E cada um custará uma fração do preço do PnP. Acredito que isso dará mais liberdade para o leitor, que poderá investir só no que precisar. Daí, quando – e se – quiser, pode investir nos outros. E não se iludam, isso também é financeiramente mais vantajoso para mim, sem contar que é mais fácil atualizar um volume de cada vez quando ficar obsoleto.


Atenção!

Se você comprou o PnP, atualizou para a segunda edição e se inscreveu no “Livro Secreto”, então você vai poder comprar todos esses livros a um preço simbólico, e antes de todo mundo. É o mínimo que eu posso fazer para expressar minha contínua gratidão à sua coragem. ;-)

Logo depois, quem está inscrito no GeekBI, meu fiel leitor(a), será avisado e receberá um desconto especial – claro! ;-)

Mas não se preocupe se você não tem paciência pra me aguentar te torrando toda semana: como sempre, os lançamentos serão anunciados na lista Pentaho-BR, também com uma boa oferta. ;-)


Putz! Agora que eu anunciei, vou ter que entregar! Ai… kkkk

Conclusão

Já descontados os que eu não salvei, como vagas de emprego e anúncios em geral (deve dar ai uma meia-dúzia), são quase sessenta posts, escrevendo toda quarta-feira, tendo falhado apenas uma única vez. Gostaram? Foi bom para vocês também? ;-)

Eu estava decidido a não repetir a experiência, mas do nada começou a brotar idéias, assuntos e dúvidas. Então vou assumir o mesmo compromisso em 2017: um post por semana, no mínimo, com começo, meio e fim e uma proposta clara de valor para você, meu fiel leitor. Mas esteja avisado que não haverá repetição ou lugar-comum por aqui, a não ser para desmontá-lo ou desmistificá-lo. (Aaaaiii gostoso!!! Acaba, 2016!!!! kkk)

E livros!!

Últimas palavras?


Já acabou, Jéssica?


Então aqui vai:

FELIZ ANO NOVO!!!

Vejo vocês em fevereiro de 2017, bem mais sério e mais comportado que hoje, prometo. Mesmo, mesmo!

Até lá! ;-)

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Feliz Natal!

E 2016 está acabando. Semana do Natal, clima de festas… Não vou fazer um post de BI, hoje. Ou melhor, não vou fazer sobre BI, em si, mas sobre as coisas boas que BI  alavancou.


Se veio atrás de BI hoje, lamento – agora só ano que vem! Mas você é bem-vindo para terminar de ler este post aqui. Ele diz respeito à você. ;-)


Ao longo destes anos eu recebi muitos comentários simpáticos e elogiosos aqui no blog e essa é uma das coisas que BI proporciona: interação entre profissionais, invariavelmente apaixonados pelo assunto. Graças a BI eu pude estender meu círculo de relacionamentos e conhecer muitas pessoas bacanas por aí.

Piegas? Claro!!! :-D

Sempre que eu venho aqui, tentar dividir o pouco conhecimento que eu consigo acumular, eu enfrento um desafio, que para mim é enorme. Eu me forço a alinhar idéias de forma clara, concisa, com começo, meio e fim, sempre garantindo um valor mínimo para meu visitante. Quero que, quando alguém ler um dos meus posts, saiba o que o espera, e que ao terminar tenha ganhado algo. Raramente eu me permiti simplesmente “copiar-e-colar” alguma coisa aqui, mas mesmo assim sempre prezei por adicionar valor ao meu leitor.

De novo, os comentários que eu recebi me sugerem que eu tenho conseguido atingir esse objetivo. Obrigado por me contarem!

Juro para vocês, toda terça-feira eu começo a surtar, entro embaixo da mesa, abraço as pernas e fico balançando, acocorado, repetindo “não vai dar, não vai dar”… Mas quando chega na quarta-feira de manhã eu já tenho uma boa idéia do que eu quero, do que vai ser o post e como escrevê-lo.

Enfrentar esse “desafio intransponível” semanal é mais uma dessas coisas que ser apaixonado por BI tem me proporcionado. Claro que é uma tortura auto-imposta, e falhar não traz nenhuma consequência. Com esse exercício eu tenho aprendido a me auto-motivar e a buscar inspiração, situações nem sempre disponíveis no meu trabalho. Neste ano todo, falhei em publicar na quarta-feira apenas uma vez.

The Year Of The Data Vault

E para fechar o singelo post de hoje – clima de Natal! êêêêhh!!! – quero destacar um comentário que recebi recentemente, por e-mail:


Em 15/12/2016 17:41, X escreveu:

Só compartilhando uma coisa bacana. Você disse sobre a automatização na criação do Data Vault e estou vivendo isso. Muito bom! Não automatizei, mas com um simples “substituir” no xml, o processo fica semi-automático.

Estou amando Data Vault. Data Vault é vida! Data Vault é amor!


Esse comentário está sendo reproduzido aqui com a autorização de X. ;-) Muito obrigado, X!

Como eu ia dizendo, eu tratei de vários temas em 2016 e tentei falar menos de ferramentas e mais de conceitos. Tratar de ferramentas, especialmente do Pentaho, que eu adoro, é divertido, mas tende a ter uma relevância menor para os visitantes, enquanto que conceitos ou experiências são úteis para mais gente e permanecem válidos por mais tempo. Por isso eu acabei falando bastante sobre Data Vault, que tem muito ainda a ser explorado tanto em termos concretos quanto conceituais. E, de alguma forma, de repente, o assunto começou a ganhar tração aqui no Brasil, e o número de interessados aumentou, comparado a 2015.

Mesmo assim, a rasgação de seda acima me pegou de surpresa. Na verdade, fiquei completamente desarmado. Eu sou um cara que, quando se envolve, se apaixona pelo assunto. Eu passo a respirar, comer, vestir, beber etc. o assunto – minha esposa que o diga. E arroubos como esse eu acabo experimentando com frequência – mas ver um assunto motivar tanto alguém a ponto de declarar “Data Vault é vida! Data Vault é amor”, bom, eu caí da cadeira! :-D Esse cara é meu herói!

E essa é a coisa mais legal que escrever aqui tem trazido para minha vida. Paixão. Um canal para extravasar minha paixão pela ciência dos dados nas organizações, um lugar para exercer meu lado cientista, físico, e atingir realização profissional em um nível ímpar.

Nada disso teria a menor graça se não houvesse alguém do outro lado para ecoar, para irmanar essas realizações.

Se você não estivesse aí me aturando. ;-)

Muito obrigado por passar por aqui. Espero que você leve algo consigo e volte semana que vem para mais um pouco. Prometo que vou me esforçar para valer a pena!

Feliz Natal!!
Feliz Natal!!

Fábio de Salles
21 de Dezembro de 2016

As Soluções Clássicas – Atuarial

Lá em abril eu comecei uma série: As Soluções Clássicas. Até agora existem dois posts lá:

Algumas das soluções tradicionais de BI elencadas então foram:

  • CRM;
  • Crédito;
  • Seguros;
  • Supply Chain;
  • Fraude;
  • Risco.

Destas, além da introdução ao assunto, eu queria mostrar três: CRM, CS e Seguros. No meio do caminho a vida foi acontecendo e o assunto foi ficando de lado, mas hoje vou fechar a “primeira temporada” e mostrar a solução de BI para Seguradoras (e outros negócios.)

O Problema

Você conhece aquela piada de estatística sobre o consumo médio de frango assado?


Dizem que cada brasileiro come em média um frango assado por mês. Bom, então deve ter alguém comendo dois, porque com este preço eu não estou comendo nenhum!


Acho que nem estatísticos riem dessa porcaria, mas enfim, o ponto era chamar o assunto. :-)

A idéia toda baseia-se nos conceitos estatísticos embutidos na piada: se conhecemos a taxa de repetição de um evento, ou seja, se sabemos que em média, algum um certo tanto de eventos vai acontecer dentro de um certo período, podemos calcular a chance de esse evento acontecer de novo dentro de um certo tempo. E conforme conseguimos mais informação sobre esses eventos, podemos refinar o cálculo e obter indicações mais precisas sobre provável próxima ocorrência.

Por exemplo, dados coletados juntos ao Ministério da Saúde e ao Instituto do DPVAT indicam que mais ou menos 200.000 pessoas foram hospitalizadas devido a colisões de veículos em 2014. Dividindo por 12 meses temos que, em média, cerca de 16.700 pessoas se machucaram por mês em 2014.

Para simplificar o raciocínio, vamos extrapolar esse número para todos os anos seguintes e assumir que, em 2016, essa média se manteve.

Arredondando a população brasileira para 200 milhões de pessoas, podemos dizer que ao longo de um ano, ao menos uma pessoa a cada 1000 com certeza vai parar no hospital por motivo de colisão veícular.

E se soubermos mais sobre quem se acidentou, no passado, podemos melhorar a estimativa. Por exemplo, se sabemos que mais homens se acidentam que mulheres, podemos ter uma certeza razoável de que ser homem aumenta o risco, e ser mulher o diminui. E assim sucessivamente: faixa etária, localização geográfica, hora do dia em que sai de casa, estação do ano…


Sabendo que a cada mil pessoas, uma vai parar no hospital a cada ano, por colisão de veículo, qual é a chance que eu tenho de ser uma destas pessoas?


As chances mudam conforme a vida que eu levo:

  • Se eu NUNCA saio de casa, esse risco tende a zero;
  • Se eu dirijo o dia inteiro, esse risco tende ao máximo;
  • Se eu uso principalmente metrô para me deslocar na cidade, meu risco é mínimo, mas maior que se eu ficasse em casa o tempo todo;
  • Se eu sou homem, a minha imprudência natural tende a aumentar meu risco de acidentes, e se eu sou mulher, tende a diminuir.

E assim por diante. Esse é um tipo de análise Bayesiana, aliás! Cada nova informação que eu trago realoca as chances de cada evento. ;-)

Sempre que há algum risco envolvido em alguma ação, o ser humano busca minimizar esse risco ou proteger-se contra as consequências de sua realização. Assim levamos em viagem mais roupa de baixo que usaremos, compramos o dobro de cartuchos de tinta para imprimir o TCC e saímos de casa meia-hora mais cedo “para o caso de algo dar errado”.

Para que é que serve essa análise de risco? Ora, para um monte de coisas! Suponha que você vai construir uma estrada: que eventos podem comprometer esse projeto? Que risco cada um destes eventos apresenta? Se um destes dados riscos for muito grande, a prudência recomenda reter o projeto. E a mesma idéia se aplica a seguros e empreendimentos variados.

O Negócio

Em algum momento alguém sacou que essa necessidade representava uma oportunidade de negócios. É como um jogo de azar: aposto um tanto de dinheiro que nada de errado vai acontecer contigo. Se eu ganhar a aposta, eu mantenho o dinheiro. Se eu perder, eu banco o seus prezuíjo até um certo tanto.

Se eu for um bom apostador, isto é, se eu escolher bem as minhas apostas, eu ganho mais que perco, acumulando o dinheiro das apostas.

Se eu for um pusta pé-frio, perdendo mais apostas do que eu consigo bancar, vou à falência rapidinho e páro logo com isso.


Consta na Wikipedia que as primeiras compras de garantias datam do Século IV, e cobriam o transporte marítmo de bens.

O assunto é deveras fascinante e merece um bom estudo, pois ajuda a entender como chegamos até aqui. Aliás, se você tiver curiosidade, vale a pena estudar também a origem dos bancos. A idéia sempre foi a mesma: ser um ponto em que os recursos de vários pequenos investidores eram somados para alavancar negócios que, individualmente, nenhum deles conseguiriam. Os exemplos mais bacanas são as caravanas de comércio e a agricultura. Ou seja, sem bancos não temos crescimento econômico…


Divago, perdão.

Uma vez que chegamos neste ponto, tudo se torna uma questão matemática: acumular dados e fazer contas até chegar em valores que balanceiem o risco com o custo. Existe um profissional que estuda as técnicas para estimar esses riscos:


Atuário (…) é o (…) especialista em avaliar e administrar riscos.

(…) Este profissional é capaz de criar modelos matemáticos para planos de investimento e amortização, para seguro social e privado; efetuar cálculos de probabilidades de eventos, avaliar riscos, fixar valores de prêmios de seguro ou de indemnizações e, ainda, trabalhar em outras áreas coligadas ao tema de risco.1


Inteligência de Negócios Aplicado à Seguros

Quem já leu algum dos meus posts sobre Data Mining, como este aqui ou até mesmo o post que abre a série, já detectou nesta definição as palavrinhas mágicas “modelo matemático”.

E o que é que eu sempre digo sobre BI? Que, no fundo, Inteligência de Negócios é a aplicação do Método Científico para entender como a organização funciona e como extrapolar seu futuro a partir do seu passado. Isso é feito por meio de – tchan! tchan! tchan! tchaaaaan! – modelos matemáticos. Conclusão? Cálculos atuariais, que estimam riscos, são uma parte de BI. Mesmo que oficialmente ninguém afirme isso, não dá para escapar à essa conclusão: se A=B e B=C, então A=C, ponto.

Essa relação nos leva a uma outra conclusão: o analista de Data Mining que constrói modelos atuariais é um atuário. Como Analista de Data Mining hoje em dia é chamado de Cientista de Dados (pfff…) então um atuário é um tipo de Cientista de Dados!


Você pode querer argumentar que um Cientista de Dados pode ser um atuário, mas um atuário não é, necessariamente, um Cientista de Dados porque não traz todo rol de habilidades com dados habitualmente associado a Cientistas de Dados (=Analistas de Data Mining.) É, eu concordo com isso. Talvez a coisa que melhor separe as duas categorias, Analistas de Data Mining e Atuários, é que o segundo só faz cálculos atuariais, enquanto que o primeiro faz muito mais coisas – só que nada impede que ambos cresçam até englobar um o conhecimento do outro. ;-) Filosofia de mais, de volta à vaca fria!!


Ou seja, Atuária e BI são, essencialmente, uma categoria única. BI engloba muitas outras coisas, assim como Atuária, mas na hora de se aplicar uma ou outra, o rol de ferramentas é praticamente o mesmo.

Para uma visão mais geral, consulte esta página da Wikipedia. Ali você tem uma lista de várias das aplicações da Atuária. Eis uma pequena amostra:

  • Health insurance
  • Life insurance
  • Net premium valuation
  • Stochastic modelling
  • Asset liability modelling
  • Property insurance
  • Casualty insurance
  • Vehicle insurance
  • Ruin theory
  • Reinsurance
  • Investments & Asset Management
  • Dividend yield
  • PE ratio
  • Bond valuation
  • Yield to maturity
  • Cost of capital
  • Derivatives
  • Pensions
  • Stochastic modelling
  • Enterprise risk management

(Desculpem não traduzir – muito trabalho para bater o Google…)

A Solução

E que ferramentas são essas?

Ora, BI tem duas ferramentas, só:

  • Data Mining;
  • Data Warehouses.

Uma boa ferramenta de Data Mining, como SAS Enterprise Miner, e um bom projeto de DW bastam para aplicar todas as técnicas. Eventualmente, uma empresa desse ramo pode precisar comprar dados externos para poder desenvolver certos modelos matemáticos.

O próprio SAS possui pacotes prontos para esse tipo de problema – vem daí, aliás, o tema da série: soluções clássicas, soluções que de tanto serem aplicadas, acabaram empacotadas como produto.

Clicando aqui você pode conhecer a solução SAS para seguros. Já este link dá um panorama mais geral sobre as soluções baseadas em Atuária.


Note que qualquer ferramenta que faça as contas já serve. Excel, por exemplo, bem usado, pode fornecer resultados comparáveis ao próprio Enterprise Manager. O que acaba mudando, de uma ferramenta para outra, é a facilidade e praticidade da coisa.


Conclusão

Atuária é a ciência de estimar riscos. Seguros e Gerenciamento de Riscos são dois ramos de negócios assentados nessa tecnologia.

Por sua vez, BI engloba toda habilidade de acumular e analisar dados de uma organização para melhorar o negócio. Logo, Atuária e BI se interpõem, e ambos acabam formando parte do outro.

Nada mais natural, portanto, que exista um conjunto de ferramentas em BI desenhadas especialmente para lidar com problemas de Atuária. Esse conjunto de ferramentas é a tal da Solução de Inteligência de Negócios para Seguros e para Gerenciamento de Riscos. No miolo dessas soluções está sempre uma ferramenta de Data Mining, e os profissionais habilitados a usá-la. Ainda que não seja absolutamente imprescindível, o uso de um DW ajuda muito neste tipo de projeto.

Se você acredita que sua empresa pode se beneficiar desse tipo de solução, não tente fazer sozinho. Busque uma consultoria, um profissional do ramo, nem que seja só para se aconselhar. Arriscando-se sozinho você assume uma chance alta de obter conclusões erradas, e comprometer a sobrevivência de sua empresa. Melhor não economizar nisso, não é?


Estamos chegando ao final do ano, e este post conclui a primeira temporada da série Soluções Clássicas de BI. Gostaram? Acharam interessante? Ou um total despercício mútuo de tempo?


Considerando-se a piada da média de frangos, tenho medo de não ter valido nem pelas risadas… :-O


Essas são as mais fáceis de se mostrar e mais simples de se entender o uso, mas existem inúmeras outras soluções. Se eu conseguir aprender o bastante sobre alguma delas, eu voltarei ao tema. Duas que eu acho superlegais, mas que são relativamente complexas, é [SCM][scm_bitly], ou Supply Chain Management, e IT Capacity Planning. Quem sabe não são as primeiras da temporada dois?

Até a próxima! ;-)


  1. Extraído do verbete Atuário, da Wikipedia, em 12/12/16. 

Vaga para Consultor Pentaho

Recebi um anúncio de vaga para analista Pentaho:

  • Experiência com as ferramentas Pentaho Data Integration e Pentaho Report Designer;
  • Diferencial que o profissional conheça também as ferramentas CTools (ferramentas usadas para criação dos dashboards);
  • Experiência com a linguagem SQL com foco em uso no MySQL (imprescindível);
  • Local de trabalho: Próximo ao metrô Paraiso – SP
  • Contratação: CLT Full.

Os interessados podem contatar Letícia Coelho, no e-mail leticia ponto coelho arroba deal ponto com ponto br.

Livros

Mais ou menos uma vez por mês eu entro na Amazon, seção de livros, e digito “dw” ou “bi” ou “data mining” ou algum jargão da nossa área. Eu reviso a lista resultante e vou separando (clicando com o control apertado, para abrir em outras abas) todo e qualquer livro que eu ache interessante. Reviso essa seleção mais uma vez e escolho um ou dois para ler.

A última rodada me trouxe quatro livros do balacobaco.

Impossible Data Warehouse Situations

O mais divertido de todos, de longe, foi este:

Impossible Data Warehouse Situations.
Impossible Data Warehouse Situations.

É um livro antigo, do início dos anos 2000, que aborda um rosário de problemas comuns em implementações de DW. Por exemplo:

  • Quando o protótipo vira produção;
  • TI é o assassino;
  • Clientes não sabem o que querem, clássico dos clássicos!
  • A quem o time de DW deve se reportar? (CIO, gerência de departamento etc.)

Ou seja, problemas comuns. Por que, então, o título de situações impossíveis? Bom, justamente por serem comuns é que são impossíveis: impossíveis de se evitar, quase impossíveis de se resolver.

E nenhum destes problemas faz parte de nenhum curso de DW. Pode olhar, pode procurar. O máximo que você vai conseguir achar é um professor mais experiente que passou ou resolveu algumas destas situações, e vai te contar alguma coisa se você perguntar.

Dessa constatação temos o valor que esse livro possui: inestimável. Até porque não é um autor prescrevendo soluções mágicas, mas sim um painel de profissionais gabaritados que dão sua opinião a cada tópico.

Veja esta situação, como exemplo:

  • Should a line of business build its own DM?

Ou, no meu tradicional e macarrônico estilo de tradução, “um departamento deve construir seu próprio DW?” Ela é descrita, contextualizada e daí vários dos colaboradores do livro dão sua opinião. Alguns são bem rasantes, outros são mais acadêmicos, uns são pé-no-chão enquanto que outros, viajantes. Assim você acaba sempre com várias visões e idéias e propostas para o problema – uma riqueza enorme!

A resposta desse exemplo, para mim, vale ouro. Vários foram quadradinhos, “sim, porque o DW é a coleção dos Data Marts” ou “não, porque o DW é uma coisa centralizada”. Bah, isso eu já sei. Mas aí vem a Jill Diché, minha favorita: go togheter with IT. Ou seja, aproxime-se da TI e ofereça para dividir a carga: você colabora com profissionais e ganha, em troca, priorização. Como é você quem vai fazer a sua parte, você recebe antes. Isso deixa o departamento feliz, a TI feliz (porque tem mais mãos para trabalhar) e não aborrece os consumidores que competem com recursos! Gênio!

E o livro está cheio dessas!

Claro que, com essa idade, alguma coisa acaba datada, como essas duas “situações impossíveis” por exemplo:

  • O sistema de origem muda continuamente; ou uma variação
  • O sistema de origem está passando por uma mudança.

As soluções propostas são de gerenciamento, mitigação de riscos e fortalecimento dos padrões e do modelo dimensional. Hoje em dia temos outra opção (já sabe, né? Data Vaul!), mas mesmo assim não é uma mudança tão grande.

O livro fala sobre negócio (mal-entendidos, desinteres, motivação), times (disfuncional, prima-donas, encrenqueiros), clientes (chatos, ruins), chefes (burros, preguiçosos ou bagunçados), técnicas (metodologia, falta de conhecimento, de experiência), padrões (usados errados, sem padrões), ferramentas e qualidade dados, entre outros.

Como eu disse, adorei esse livro. Não consigo deixar de mencionar outros dois favoritos meus, dos padrões:

  • Os empregados usam a terminologia de maneira errada;
  • Tudo é Data Mining.

:-D

Clinical Intelligence

O nome inteiro do livro é enorme:

Clinical Intelligence: The Big Data Analytics Revolution in Healthcare: A Framework for Clinical and Business Intelligence

E ele fala exatamente isso: como usar os conceitos e idéias de BI aplicado ao campo da Saúde. Há algum exagero e um pouco de mal-entendidos, mas nada que prejudique a idéia central.

Por exemplo, ele separa BI e Analytics (item 1.2, paǵina 26), e classifica machine learning, pattern recognition e predictive modeling como motores (engines) e – não bastasse – ainda por cima diferentes. Como se um padrão não fosse um modelo preditivo, e coisas nessa linha. Dá para suspeitar um pouco se ele realmente chegou a entender tudo do que fala, mas – torno a insistir – não compromete o resultado final. Apenas leia com algum resguardo, pois ele não é da área de BI.

Já na parte que realmente interessa, meus caros, ele arrebenta.

E o que realmente interessa é o índice do capítulo 2:

Sumário do capítulo 2.
Sumário do capítulo 2.

(Peço perdão pela baixa qualidade da imagem. Puxei-a do site da Amazon, e ele não estava colaborando muito…)

Vêem? Ele mostra um tipo de análise para cada um dos vários assuntos médicos! Tem desde aspectos administrativos, como casos de uso, scorecards e indicadores diversos, a complexos modelos de atendimento clínico e previsões de custos, passando por modelos de predição de osteopatia e acompanhamento de antibióticos.

Na boa, esse é o livro de cabeceira de QUALQUER gestor de saúde. Quanto mais abrangente a responsabilidade desse gestor, mais importante se torna esse livro. Em outras palavras: leitura obrigatória para secretários e ministros da Saúde, ponto.

É uma leitura que eu passei meio por alto, afinal eu sou um alien para esse campo. Eu me detive apenas nas partes de BI (onde ele faz uma zona com alguns conceitos, acerta outros e se embanana todo com ainda outros) e matemática (em que ele, aparentemente, coleta trabalhos feitos por diversos outros times, uma coisa absolutamente normal, aceitável, afinal, só um ser sobrenatural poderia saber tanto sobre tanta coisa diversa.)

Agile Data Warehouse Design

Este livro tem uma proposta muito bacana: estabelecer uma metodologia para captura de requisitos para DW adequada a projetos ágeis, e ágil em si mesma.

Cara, ficou ruim. Deixe-me tentar de novo:


Este livro tem uma proposta muito bacana: explicar um método ágil de capturar requisitos para DW, requisitos estes adequados a projetos de gestão ágil.


Bem melhor!

Ágil como em ninja, não como em rápido.
Ágil como em ninja, não como em rápido.

E seria um livro excelente não fosse tão… poluído? Pesado? Foi difícil lê-lo do início ao fim, e eu falhei nisso – depois de um tanto saí pulando até onde aguentei. O método é interessante, parece que funciona e não é difícil. Acho que o maior galho dele é justamente ser uma receita de bolo. Ele tenta passar um conhecimento “situacional”, ou seja, de como agir em cada situação, e fica tão cheio de exemplos e detalhes e senões que a coisa toda fica pesada, trabalhosa.

A sensação é que, uma vez assimilado esse conhecimento, a coisa flui. Assimilá-lo é que parece mesmo um trabalho duro. E, já que estou no assunto, ele não resolve os problemas típicos de projetos, nem de projetos de DW, justamente como aqueles colocados no Impossible Situations – esse mesmo, sobre o qual escrevi acima.

Vale a pena ler? É, pode ser que sim. Se tiver tempo, com certeza. Mas não me parece uma daquelas técnicas que abalam o mundo, como – adivinhe? – Data Vault ou Análise Bayesiana. Mesmo assim, ele agrega.

Até porque eu cheguei numa técnica semelhante, muito mais modesta e de alcance muito menor, mas na mesma linha. ;-)

Variados

E esses eram livros que eu havia lido, mas sobre os quais ainda não falara nada. Além deles, em 2016 eu li alguns outros. Dessa leva de coisas da Amazon falei um pouco no post Férias = Livros!. Não custa relembrar (não custa mesmo, é só um copy-paste aqui, hehe):

Cada um deles é um primor de conteúdo e forma. O de expressões regulares eu deixei até separado, de tanto que eu uso. O de análise bayesiana eu leio e leio e leio e uma hora eu vou dominar!

Já o Building A Scalable DW, bom, pelamordedeus, leia! Ele e o DW Toolkit são a base para um DW Corporativo feliz e saudável! ;-)

Alguma Dica?

E isso fecha o meu ano de leitura. Agora estou procurando as coisas para 2017.

Alguma sugestão? ;-)