A Capa

O lançamento da versão 7.1 da suite Pentaho me deu o impulso que faltava para “pegar firme” (ui!) no novo livro.

Capa provisória do primeiro livro da nova série.

O Pentaho na Prática tem uma capa de tema espacial, por puro acaso: era uma das imagens gratuitas na Amazon, das várias disponíveis para autores auto-publicados.

Lançado!!! Yahoooo!!!

Das páginas do PnP:


Capa

Texto sobre foto da decolagem do ônibus espacial Discovery, criada pelo Amazon Cover Creator a partir de foto de arquivo do Cover Creator. Todos os direitos sobre a capa reservados à Amazon.com conforme os termos do Cover Creator e do Kindle Direct Publishing.

Esse foi o 120o. vôo do programa de ônibus espaciais da Nasa e o 34a. vôo do ônibus espacial Discovery. Partiu em 23 de outubro de 2007, às 11H38min EDT, na base 39A do Kennedy Space Center para, entre outros objetivos, entregar módulos na ISS. A notícia completa pode ser lida neste link.

Essa é uma das várias fotos tiradas pela Nasa de suas missões. Todas as fotos da Nasa são protegidas por copyright. Se você quiser usar uma, a forma mais fácil é comprá-la de algum revendedor, como a Getty Images. Esta, aliá, é a imagem usada pela Amazon.com – podemos notar pela ausência de nuvens e a posição da nave. Nas fotos desta missão, feitas pela da Nasa, há sempre nuvens ao fundo.


Eu gostei muito por várias razões. Por exemplo, sendo cientista, espaço me pira o cabeção, e foguetes idem. A imagem da Challenger partindo também significava meu lançamento no mundo dos autores. O ônibus espacial é um veículo de entrega de carga, essencialmente, e o livro “entregava” uma carga de conhecimentos e por aí vai – o céu, hehe, é o limite para essas analogias baratas.

A capa da minha próxima edição vai seguir o tema. Como é sobre o servidor, decidi (por enquanto) que vai ser uma estação espacial. Essa figura é uma estação Torus, do jogo Oolite, uma versão open source do famigerado Elite. A minha intenção é usar uma foto da própria ISS, se houver com uso livre, ou então alguma das outras: o Skylab ou a MIR. (Pensando no destino de ambas, e o estado da ISS, não sei bem se dariam boas analogias… O Skylab e a MIR se desintegraram na reentrada, por exemplo.)

Daí o de ETL vai ser algum foguete e o de visualização de dados, não sei, que tal o Hubble? ;-)

É isso. Allons-y! :-)

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A Nuvem Negra

Acabaram-se as férias! De volta ao trabalho!

Eu estava lendo um clássico de SciFi chamado The Black Cloud – sim, é daí que eu tirei o nome do post.

Este é uma daquelas histórias que deram a fama ao gênero: com cientistas e perigos intergalácticos, mas contada do ponto de vista da Humanidade, tal como nós a conhecemos. Eis um resumo: em 1963, um estudante de Astronomia detecta uma anomalia no céu [setentrional][setentrional_bitly]. Descobre-se, mais tarde, que essa “anomalia” é uma gigantesca nuvem de gás interestelar, deslocando-se a mais de 100 km/s (cem kilômetros por segundo! Conte 1… cem kilômetros!) em direção ao Sol. Essa nuvem provoca uma violenta catástrofe por aqui e, por muita, muita sorte, não destrói a Terra de uma vez. (Não vou dar spoiler! Leia, é do balacobado!)

Boa Ciência

Pouco depois do começo da história é formado um time de cientistas (físicos em sua imensa maioria) para estudar a Nuvem, a fim de orientar as decisões dos governos do mundo face à novidade. Eles prevêem um certo cenário, mas ele não acontece. Daí outro, e também a coisa não se passa como esperado, e mais um, e outro… Ou seja, erram um monte, pois a tal da Nuvem comportava-se de maneira “errada”. A certa altura, discutindo como interpretar um certo fenômeno impossível (mais um…), um dos cientistas solta o comentário:

Russo rosna...
Russo rosna…

Tradução “limpa”:

“Porcaria de Ciência ruim!”, rosnou Alexandrov. “Obter correlação após fato, Ciência de porcaria. Ciência só prever.”

Alxenadrov, como o nome sugere, é um russo, e por isso ele tem essa forma de expressão… crua, digamos assim. Ao “exclamar” esse comentário, ele contestava o debate, dizendo que adiantava nada achar uma explicação para os fatos. Se quisessem mesmo entender o que está acontecendo na Nuvem, era preciso testar essa explicação: se ela for capaz de prever o comportamento da Nuvem – que é o que mais interessava à eles – então você fez boa Ciência, gerou conhecimento e progrediu. Caso contrário, é uma explicação furada ou imperfeita e precisa ser revista ou melhorada.

Fazer o contrário, adotar uma explicação pós-fato e confiar nela porque explicou o que aconteceu, é o mesmo que apostar numa corrida de cavalos que já acabou (falam exatamente isso para explicar os termos do Alexandrov para as personagens não-cientistas.) Vem daí o “bloody science” do russo, que a educação manda traduzir por porcaria, mas que é melhor representada por outra palavra, também começada com P. :-)

E o que isso tem a ver com BI? Por que esse assunto tão nada a ver logo no começo do ano?

Já, já chego nisso. Antes, uma pequena revisão.

Inteligência de Negócios

No post Paz, Afinal III, eu defini BI pela última vez na minha vida com essa frase:


Inteligência de Negócios é a disciplina de busca da compreensão dos negócios de uma organização mediante a aplicação do Método Científico.


Revendo, acho dá para simplificar:


BI é o uso do Método Científico por uma organização para melhorar sua administração.


Daí, seguindo nesta trilha, no post Full Metal BI Itch eu desenvolvi o argumento de como a aplicação do Método Científico aos dados de uma empresa produzem valor. Eis o trecho relevante:


(…) E se você pudesse voltar um ano? O que faria? Mandaria alguém embora? Cancelaria uma venda ou faria mais pedidos de matéria-prima? Ou faria tudo igual, de novo?

Você há de concordar comigo que, se pudesse mesmo voltar um ano, muito provavelmente faria alguma coisa diferente. Duvido que você não tenha um único arrependimento sequer. Não? Mesmo? E o dólar?

(…) Se pudesse voltar um ano, saberia quando comprar e vender moeda estrangeira e faria uma grana fácil!

Curiosamente, esse poder de “prever o futuro” existe hoje, mas raros usam-no. Quem dá a uma empresa o poder de prever o futuro é justamente Data Mining, em particular, e Inteligência de Negócios, em geral!

Claro que não é possível prever, com exatidão, o valor que o dólar vai ter amanhã, ou semana que vem, ou… Não se trata disso. Se trata de, sabendo como um negócio funciona, bolar uma equação matemática – um modelo matemático – que ajude a calcular as chances de determinadas situações acontecerem.

Daí, baseados nesse modelo, que é a informação tirada dos dados, podemos tomar decisões com chances melhors de sucesso. Evidentemente não é uma decisão garantida, mas entre optar por um caminho ao invés de outro por pura intuição, ou fazer uma escolha embasado no que já aconteceu, obviamente preferimos apostar no que já vimos acontecer. (…)


Resumindo: BI é a aplicação do Método Científico para, a partir da observação de eventos passados, tentar prever (=tomar a melhor decisão) o que vai acontecer.

BI & Ciência

Acho que a relação entre a exclamação do Alexandrov e BI ficou evidente: são a mesma coisa.

Para que iríamos querer olhar os dados que já são passado? Apenas para explicar porque algo aconteceu como aconteceu? Seria muito estéril aplicar tanto esforço por um consolo intelectual.


Ah, fracassamos porque nossa taxa de falhas nos itens da linha de produção número um eram superiores a 1 em 10.000… Que peninha…


Claro que não é para entender, só entender! É para entender o quê levou as coisas a serem como foram, e então evitar que o mesmo problema se repita! Ou que as mesmas oportunidades sejam perdidas! Ou, ou, ou…

Alexandrov colocou de uma forma muito simples, clara e, bom, elegante (numa forma russa de ser, hehe) de se explicar o propósito do ramo da Inteligência de Negócios: fazer boa Ciência (com os dados da empresa!)

Uma Nuvem Negra

Na história, a certa altura, a Terra começa superaquecer (levando à morte milhões de pessoas) porque a Nuvem refletia o Sol e, ao chegar mais perto, mandava mais calor para a Terra.

Depois, quando a nuvem chega, ela obscurece o Sol, e a Terra cai em um inverno profundo, intenso, no qual outros milhões morrem.

IMHO, esses trechos da história também ecoam a realidade da indústria de BI.

Visto de longe, chegando, toda tecnologia associada ao jargão Business Intelligence, parece brilhar com luz própria, anunciando um futuro iluminado, onde nenhuma sombra será vista pairando sobre nosso conhecimento! A chegada das ferramentas de BI na sua organização trará uma nova era de conhecimento, rico e valioso conhecimento!

… Até que tudo é instalado e posto a funcionar e, pouco tempo depois, em muitos dos casos, tudo não parece mais tão claro. Não vou querer esticar esse paralelo ao ponto de dizer que todo projeto de BI acaba em mortes de milhões de inocentes, mas sim, quem já passou por um projeto desses sabe que o mundo real acaba sendo mais sombrio e complicado que a expectativa.

Se já é difícil fazer boa Ciência, imagine em um ambiente que não permite experimentos, como uma empresa.

O truque – que, me parece, cada um precisa aprender sozinho – é saber navegar o dia-a-dia da organização, atingindo expectativas, com um olho no futuro e outro no passado. Até mesmo por isso é que BI é um apoio para a estratégia da empresa. (O que me leva mais uma vez ao argumento contra BI em tempo real. Mas estou digredindo, vamos voltar.)

Bloody Conclusion

Ah, ano novo! Tantos clichês, tão pouco espaço… :-)

Eu queria que o primeiro post do ano trouxesse algo mais fundamental, mais na raiz do sucesso de projetos de BI, seja você da área de negócios ou TI. E, sucesso, é ajudar a organização a crescer e se manter.

BI é valioso. BI cria valor para a organização, e por valor eu quero dizer dinheiro, seja aumentando o faturamento, seja reduzindo custos ou melhorando a produtividade.

Se você quer que sua organização viceje e floresça, então você precisa aplicar o que os dados ensinam. A cultura de BI que experimentamos hoje, tal qual uma nuvem, suaviza os contornos da realidade e dá muita relevância às ferramentas, tendendo a deixar de lado o aspecto científico (=do conhecimento.), que é justamente o como as análises criam valor. E o mais complicado dessa situação é que ela não é óbvia. É preciso dar um passo para trás e tentar ver a bloody big picture para apreender como o conhecimento gerado pela análise de dados está sendo reinjetado na empresa, para melhorar seus resultados.

Quando aplicam-se conclusões que explicaram o passado, mas não foram testadas contra o futuro, BI falha em criar valor e, não raro, pode destruir valor na organização. Esse é o cuidado que temos que ter. Esforce-se em aprender a transformar o conhecimento em valor, através do estudo dos dados.

Isso, bloody comrade, é que é bloody BI. Bloody 2017 para todos nós! :-)

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! ;-)

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? ;-)

Férias = Livros!

Eu sou daqueles nerds (geek, please!) que adora enfiar o nariz em um livro e sair só quando não der mais para segurar a fome ou qualquer outro chamado da natureza. Não deu para fazer isso nessas férias, claro, não consigo fazer isso desde que passei no vestibular. Mas eu consegui começar a ler vários! Achei todos muito interessantes, e recomendo!

Análise Bayesiana

Em Data Mining existem muitas técnicas para analisar dados. Uma das mais úteis é justamente a Análise Bayesiana. Sabendo disso, e tendo criado vergonha na cara, decidi ir atrás de um livro sobre o assunto. Como essa matemática toda me mete medo, eu procurei um com capa fofinha.

Não se deixe enganar pela capa fofa, esse livro morde!
Não se deixe enganar pela capa fofa, esse livro morde!

Grande erro!! É um tijolo com quase 800 páginas, que além de explicar a técnica e a teoria, inclui tutoriais em R, Jags e muitas outras coisas legais. Você pode encontrar o Doing Bayesian Data Analysis na Amazon, tanto em versão física quanto eletrônica, pela bagatela de quase US$100,00.

Brincadeiras à parte, é um livro leve, divertido e inteligente.

O Que É Análise Baeysiana?

Você já leu Sherlock Holmes? Ele tinha um método peculiar para analisar cada mistério: primeiro, examinava as evidências e montava uma lista de hipóteses. Depois testava cada uma delas, tentando validá-la ou refutá-la. Ele sempre dizia que “eliminadas as hipóteses inviáveis, a que restar deve ser a resposta correta, por mais impossível que pareça” e com isso ele sempre chegava a uma resposta. Nem sempre ele acertava, claro, e nestes casos ele voltava ao começo: reexaminava as pistas, montava outras hipóteses e recomeçava.

Esse processo, de listar as possibilidades, e depois calcular as probabilidades de cada possibilidade é justamente a essência do método. Há toda uma matemática envolvida para descrever esse de ciclo, mas tudo que você precisa para entender a matemática é – segundo o autor – saber derivada e integral. Ele parece ser muito bom em te levar por esse caminho, da intuição até a formalização, sem traumas e com exemplos práticos.

Expressões Regulares

Ah, as exaltadamente malditas RegEx! Uma ferramenta tão poderosa quanto xingada! Bom, a Packt abriu gratuitamente, no Free Learning Forever o livro Mastering Python Regular Expressions e eu peguei. Ainda estou nos 50%, mas posso garantir: mudou minha vida. O autor explica a idéia de expressões regulares muito bem no primeiro capítulo. Já li bastante coisa sobre RegEx pela web, mas nunca alguém foi tão claro e conciso. O autor entende muito bem as confusões de quem não conhece nada do assunto e sabe mesmo como evitar as armadilhas de explicação. A clareza cai um pouco no segundo capítulo, mas só primeiro já valeu.

Finalmente um livro que explica bem RegEx!
Finalmente um livro que explica bem RegEx!

Building a Scalable DV

E finalmente consegui separar um tempo para lê-lo com calma. Esse livro é o bicho, o cara, o alfa e o ômega, é tudo – e muito mais! Se você não sabe do que eu estou falando, é bom aprender. O livro é este:

Building Scalable Data Warehouse Vault - O Livro!
Building Scalable Data Warehouse Vault – O Livro!

E pode ser comprado aqui. Ele ensina como montar um EDW usando Data Vault, inteirinho, com tudo dentro – até a pia da cozinha. Não vou colocar os detalhes: baixe uma amostra e leia o sumário para ver tudo que ele inclui.

Se todos os livros do Linstedt até agora eram uma porcaria, esse aqui o redimiu.

Para montar um EDW de gente grande você precisa apenas de dois livros: este aqui e o DW Toolkit, do Kimball. E só.

Mastering Docker

E finalmente o livro que me fez desistir do Vagrant:

Aprendendo Docker. Lentamente. Mais devagar... isso...
Aprendendo Docker. Lentamente. Mais devagar… isso…

Eu ouço falar de Docker já há um bom tempo, mas nunca dei muita trela. Preconceituosamente, achava que era só mais um concorrente no espaço de virtualização. Num destes finais de semana, fuçando no site da Packt, recebi uma pesquisa para responder. No final ganhei um cupom de 75% de desconto, que eu usei para comprar esse livro por 1/4 do preço.

Bom, eu não podia estar mais enganado sobre o Docker.

Sim, ele monta ambientes por meio da virtualização de alguns recursos, mas a similaridade com máquinas virtuais acaba aí. A tecnologia do Docker, chamada de Linux Containers, permite montar ambientes de todo tipo, por uma fração do overhead de virtualização. Ainda que esta possua certas capacidades que a tornam mais apta a necessidades específicas, quase tudo pode ser muito bem resolvido com um conteiner, e o Docker é justamente o engine que movimenta isso.

E o livro? Ele é bom, falando de maneira geral. Ele foi escrito por gente que entende do assunto, não há dúvidas, mas são acadêmicos. Isso tem reflexos no estilo do livro, que é um pouco enrolão. Normalmente esperamos por alguma explicação centrada em exemplos e mais explícita, mais digerida, o que não acontece nesta obra. Pode ser só birra minha, ou pura e simples limitação intelectual (mais provável), mas as coisas importantes me pareceram estar disfarçadas sob uma grossa camada de fraseados elaborados e contorcidos como um arabesco.

No final das contas até dá para pegar as coisas importantes, como por exemplo a distinção entre contêiner e imagem (um é a execução do outro, que é o filesystem do um.) Mas se você espera uma coisa como o livro de RegEx do tópico anterior, recalibre sua expectativa.

Por uma daquelas imensas coincidências, ontem eu descobri um blog mantido por um cara que eu acho que já foi meu aluno, o Alexssandro Oliveira, que dá um excelente exemplo de como subir um servidor Pentaho com Docker. Vale a pena ler: Configurando um ambiente Dev Pentaho com Docker. Eu pretendia montar um exemplo, mas o dele está tão bem-acabado que é até besteira querer fazer melhor. E não é a única coisa boa lá, não! O blog inteiro dele é muito interessante, tanto que eu me inscrevi nele ontem mesmo.

Conclusão

Quem, em 2016, ainda compra ou empresta livros? Em uma era com tanta documentação on-line e gratuita, quem em sã consciência gastaria dinheiro e tempo com livros?

Eu. :-) E não pretendo parar tão cedo! Felizmente eu ganhei o dom de gostar de ler, o que ajuda muito a me mantar atualizado e a aprender sempre mais. Mas se você não faz o gênero CDF-óculos-fundo-de-garrafa (que eu fiz por uns 25 anos), devorador de livros, tente ler ao menos uns dois ou três por ano. Livros vão sempre mais fundo que posts, e em geral são mais fáceis de acompanhar que uma Knowledge Base.

Hoje eu mostrei alguns que vão me ocupar pelo próximo mês.

E você, o que tem lido de bom?

Até a próxima! ;-)

 

Promoção de Lançamento do Pentaho na Prática, Segunda Edição

Quase três anos atrás, em 2 de agosto de 2013, o livro Pentaho na Prática apareceu para venda na Amazon.com. Com isso ele ganhou algumas marcas, como ser o primeiro livro sobre Pentaho em Português, e o primeiro livro sobre Pentaho no Brasil.

Essa era minha única meta. Queria que minha esposa tivesse orgulho de mim, e poder apontar aos meus filhos um livro empoeirado na (magra) estante em casa e dizer: “papai escreveu aquele livro”. Tudo que viesse na esteira disso seria um bônus. Algo como nascer, quando estamos pelados, carecas e sem dentes – dali em diante tudo é lucro! :-D

Quando o livro foi tirado do ar por problemas, eu achei que seria o fim da minha carreira literária (ai, que drama! kkk), pois eu tinha cumprido a minha meta. (Se bem que eu preciso pegar o Kindle da minha esposa para mostrar meu livro a eles, mas enfim.)

Graças a meus leitores, e a todo mundo que perguntou pelo livro nestes últimos anos, eu acabei me aplicando na auto-editoração, e agora tenho cinco livros publicados! E o primeiro virou sexto: chegou a segunda edição do PnP.

Sempre que lanço um novo livro ele sai em meio a uma promoção, que eu anuncio primeiro aqui para os leitores do blog, e depois para as listas das quais faço parte.

Antes, porém, uma pausa para um aviso importantíssimo:


O Pentaho na Prática, segunda edição, cobre a versão 4.8 da Suite Pentaho, sem CTools.


Sem maiores delongas, com vocês…

O Pentaho na Prática, segunda edição, está oficialmente lançado!Hoje, 13 de julho de 2016, ele está com 75% de desconto: de R$80,00 por R$20,00. Além disso, meus outros livros também estão com descontos significativos:

  • Autopublicação na Prática: de R$14,99 por R$5,99;
  • Geek BI 2012, 2013 e 2015: de R$5,99 por R$1,99 cada.

Quer ir direto para a Amazon? Eis os links para a loja brasileira:

E aqui para a loja dos Estados Unidos:

Você pode conhecer um pouco mais sobre cada livro seguindo os links no topo da página do blog, nos respectivos nomes.

É um prazer servi-los. ;-)

Balanced Scorecard & BI

A teoria do Balanced Scorecard por Norton e Kaplan, ou BSC para os íntimos, teve um impacto significativo no mundo do BI. Talvez, aliás, seja essa a raiz da mistura corrente entre OI e BI. Eu estava lá quando isso estava acontecendo, e vou dividir com vocês um pouco das minhas histórias sobre aqueles dias loucos.

O Mundo Até Então

Até meados do ano 2000, o top em BI de usuário era um DSS conhecido pelo acrônimo EIS, de Executive Information System. O EIS era composto por um DW e uma ferramenta OLAP, organizados de tal forma que um executivo poderia enxergar a empresa inteira a partir do topo, da maior agregação, e descer, seguindo o caminho que desejasse, até o nível mais baixo, da linha.

Assim, por definição, todo executivo ganhava o seu centro de controle ou painel de monitoração empresarial. O apelo do sistema é que ele dispensava o usuário de conhecer programação de qualquer tipo, pois um EIS era voltado para o nível gerencial, o nível tático-estrégico da organização.

Ao redor do EIS haviam uma gama de opções, entre produtos e soluções.

Por exemplo, o usuário poderia pedir um gerador de relatórios (um produto), para construir as listagens que bem entendesse, e quando desejasse. Ganhou alguma notoriedade, nesta época, o slogan “entregar o dado certo, no momento certo, para a pessoa certa”.

E haviam as soluções de BI (e ainda hão), que são pacotes fechados com um propósito definido. Soluções como CRM (gerenciamento da interação com cliente), Churn Detection (detecção e prevenção de atrito, como em call centers) ou Credit Scoring (concessão de crédito automatizado), eram desenvolvidas com uso de Data Mining sobre os dados das empresas.

E não esqueçamos dos DWs, projetos sempre complicados e difíceis, e quase sempre operando aos trancos e barrancos. A tecnologia de DWs passou por três momentos de inflexão: a criação de bancos de dados em dispositivos de acesso aleatório, por volta de 1960, foi o primeiro. DASDs habilitaram a existência de Bancos de Dados Relacionais, sem os quais não seria possível construir um serviço viável de exploração de dados – antes usavam-se fitas magnéticas, e qualquer coisa mais complexa que uma listagem agregada era um transtorno. Depois veio o Modelo Dimensional, no início dos anos 90, que resolveu a vida dos usuários ao montar os dados de uma forma inteligível, apta à exploração por analistas de negócios. Ainda faltava resolver o acúmulo de dados, que seguia também aos trancos e barrancos, atendido parcialmente por Modelagem Dimensional. O advento do Data Vault, já na década 2000, resolveu essa parte. Hoje em dia, DWs são problemas só para quem está desatualizado desde 2003.

Enquanto Isso, Na Sala de Monitoramento…

Quando alguém decide que quer gerenciar uma empresa quando crescer, esse alguém faz uma faculdade de Administração de Empresas. Dentro dessa especialidade existe um sem-número de técnicas e teorias voltadas a entender como uma empresa funciona e como tomar decisões para que ela cresca.

Dentro de Administração de Empresas existem subconjuntos de conhecimento que tratam do monitoramento de uma organização, bem como o planejamento estratégico dela. O termo “balanced scorecard” surgido durante a década de 90 refere-se, de maneira geral, a uma técnica de monitoramento de rendimento (performance) que usa indicadores financeiros e não-financeiros. Essa técnica acompanha a execução das atividades por grupos de profissionais e as consequências dessas atividades. Por algumas coincidências, e pelo movimento do mercado, criou-se a percepção que Robert Kaplan e David Norton criaram o conceito, o que não é verdade, pois a técnica já existia antes. Eles apenas desenvolveram um sistema de gerenciamento estratégico que usa a idéia de um balanced scorecard como pino central.

Balanced Scorecard

A premissa de um Balanced Scorecard é que uma empresa pode monitorar a execução de suas estratégias acompanhando certos indicadores-chaves. O Balanced Scorecard do Norton e Kaplan é uma formalização desse conceito em uma metodologia que, automatizada com auxílio da Informática, cristalizou-se em uma solução chamada Strategic Management System (SMS), ou Sistema de Gerenciamento Estratégico.

Essa metodologia está explicada no livro deles, o The Balanced Scorecard: Translating Strategy into Action. Em tese, qualquer um pode implementar o sistema em sua empresa, a partir deste livro. Eu consegui encontrar uma companhia, ESM, que vende tal sistema, aparentemente uma encarnação oficial das teorias da dupla. Eis alguns screenshots dele:

Exemplo de painel ESM.
Exemplo de painel ESM.

 

Exemplo de mapa estratégico ESM.
Exemplo de mapa estratégico ESM.

O grande truque, que deu fama e fortuna aos autores, é saber que parâmetros monitorar e entender como esses parâmetros surgem das métricas geradas pela empresa, como essas métricas se ligam aos objetivos estratégicos.

Exceto por toda essa teoria, um SMS é, nada mais, nada menos que uma coleção de painéis de instrumentos – os famigerados dashboards – com dados coletados dos sistemas da empresa.

So The Story Goes…

O livro deles saiu em 1996, mas eles já vinham fazendo sucesso com essas idéias desde 1992, quando saiu o primeiro paper sobre o tópico.

O mercado por SMS estava aquecido devido ao sucesso da dupla e suas idéias. Implementações desses conceitos começaram a surgir, e a face mais visível desses sitemas era… o dashboard! Mas não acabava aí, não! Os dados que eram apresentados nesses painéis vinham, em geral, dos sistemas informatizados da empresa.

  • BSC é voltado para administração empresarial;;
  • BI também;
  • BSC usa dados integrados;
  • DW, uma subseção de BI, integra dados da organização;
  • BSC apresenta dados em visualizações bacanas;
  • BI também.
  • Etc.

Entenderam o caminho que a coisa tomou? Até parece que BSC e BI estão ligados intimamente, mas o fato é que nem de longe BSC é uma solução de BI!

  • BSC foca em dados correntes e suas relações determinadas a priori, em monitorar os dados da empresa para aquilatar o consistência do planejamento estratégico e sua execução. Os dados são atualizados muito frequentemente (um dia ou menos) e, em boa parte das vezes, apenas a variação dos indicadores é acompanhada, não dos dados mais granulares. O histórico dos dados em si não é capturado, e portanto não é usado;
  • BI é voltado para acumular dados históricos e analisá-los para descobrir suas relações a posteriori, em busca de entender o negócio. Dizemos que os dados são usados para tentar modelar, matematicamente, o funcionamento da companhia. Fala-se em previsão, em estimativas, em correlações previamente ignordas entre as variáveis etc. etc. etc.

Não são coisas estranhas entre si, pois ambos usam dados gerados em sistemas informatizados (BSC menos, BI mais), mas não são a mesma coisa, ou sequer parentes próximos.

Mesmo assim formou-se, no mercado de BI, a percepção de que BSC faz parte de BI.

Ok, vamos relegar essa parte e focar na questão “empresas vendendo BSC, o pão quente do momento”. Imagine o que aconteceu: empresas de BSC, como a tal da ESM mencionada acima, tinham lá o seu produto, que era uma novidade então.

E as empresas que vendiam BI, tinham o quê para mostrar como sendo BSC? Coleta de dados e apresentação de dados – e a teoria do BSC em um livro! Quando vendedores de BSC mostravam seu produto, a aparência, a parte visual era importante. Quando os fornecedores de BI seguiam essa trilha, o que mais aparecia para os clientes eram… Os dashboards!!

Conclusão

Não posso afirmar, categoricamente, que a tecnologia de painéis de instrumentos foi incorporada ao BI por “culpa” do BSC. Mas eu posso contar para vocês que ao visitar clientes interessados em BSC, eu, gerente de soluções SAS, vendedor de BI, era cobrado para mostrar os painéis da solução SAS para BSC. Era contra esse aspecto que a solução oferecida pelo SAS era comparada.

Eu nunca consegui emplacar uma venda de BSC pelo SAS. O produto de BSC da concorrência (não-BI) era bom o bastante para anular as vantagens do SAS (integração de dados díspares e flexibilidade nos painéis) e conseguir o pedido, mesmo sendo mais caro. Na minha opinião, olhando para trás, eu diria que a concorrência tinha uma implementação formal de BSC, completa e pronta, enquanto que o SAS apenas tentava surfar nessa onda, reempacotando seu produto com outro público-alvo diferente do público regular de BI.

Só que, até então, painéis não eram coisas de BI. Caramba, não tinha nem no catálogo do SAS, que tem tudo!

Por isso, na minha humilde opinião, dashboards entraram para o rol de recursos de BI por contaminação do mercado de SMS, do qual o BSC Norton e Kaplan é um ilustre membro. Dashboards não são melhor ferramenta analítica que um cubo OLAP ou um projeto de Data Mining, mas são excelentes meios para levar informação e oferecer visões completas – para apresentação dos dados.

É isso. Até a próxima. ;-)

Autopublicação na Prática – Lançamento Oficial

O Autopublicação na Prática está oficialmente lançado!

Capa do Autopublicação na Prática. Esse aí sou eu fazendo o PnP...
Capa do Autopublicação na Prática. Esse aí sou eu fazendo o PnP…

Se você veio aqui aproveitar a tradicional promoção de lançamento e não quer perder tempo com blá-blá-blá, clique aqui e seja feliz!


Agora, se você vai encarar o blá-blá-blá… Pegou o café? :-)

Meu primeiro livro foi escrito em 2013, justamente o Pentaho na Prática. Eu não sabia nada sobre escrever livros, muito menos sobre escrever livros eletrônicos, e cometi minha cota de erros e mais um pouco. Claro, vários clientes reclamaram de uma série de probleminhas (e alguns problemões), a própria Amazon encontrou várias falhas… Eu fiz tudo que era possível para salvar aquele trabalho, aquele original, mas não foi o suficiente. Independentemente do conteúdo, o produto, o livro eletrônico, não estava à altura da qualidade da Amazon.com, e ele foi tirado do ar.

Depois de um tempo eu percebi que o livro havia sido aprovado pelos leitores. Ele era mesmo útil para várias pessoas(!), e muitos queriam tê-lo, tanto que recebi várias consultas sobre quando ele voltaria ao ar. Comecei a considerar reescrevê-lo inteiramente, mas desta vez fazendo tudo certo.

Foi quando me bateu a sensação de que existe demanda reprimida por conhecimento. Imaginem, um livro sobre Pentaho e estava vendendo! Pentaho é um nicho de nicho de nicho, e tem demanda por material sobre ele – no Brasil! Imagine quanta demanda reprimida existe por aí – e no Brasil?!

Daí o resto é história: entre ufanismo envergonhado, vaidade desenfreada e ideologia desatinada, eu decidi que antes de retornar com o PnP eu publicaria um livro sobre o easybook, o Software Livre que eu precisei aprender a usar para refazer o Pentaho na Prática. Mais: como meu negócio é entregar resultado, eu montei um gabarito e incluí um capítulo de tutorial (Capítulo 2) para que meu leitor possa criar em minutos um novo livro tão bom quanto qualquer obra profissional.

É isso. Se você sabe fazer algo que mais ninguém sabe, se você é um bom contador de histórias, vá buscar seu exemplar gratuito do Autopublicação na Prática e adicione sua contribuição ao mercado literário brasileiro. Se não for caro, quem sabe eu não viro seu leitor? ;-)


Você pode ler o livro em qualquer dispositivo – não é necessário possuir um Kindle!


Compre! ;-)

Coletânea Geek BI 2015 – Lançamento Oficial

Em 7/2/2016 a coletânea de artigos postados no blog durante 2015 foi publicado como um e-book na Amazon.com:

Página do Geek BI 2015 na Amazon.com.br.
Página do Geek BI 2015 na Amazon.com.br.

A Coletânea GeekBI 2015 está oficialmente lançada!

Como sempre, em reconhecimento ao apoio dos meus leitores, hoje durante o dia inteiro o livro está disponível gratuitamente na Amazon.com.br e em todas as outras lojas.


Você pode ler o livro em qualquer dispositivo – não é necessário possuir um Kindle!


Capa da coletânea.
Capa da coletânea.

Esta página do blog conta um pouco mais sobre as coletâneas do Geek BI. Se ainda não for o bastante para te deixar com curiosidade, você pode baixar uma amostra gratuita e sem compromisso – como qualquer outro e-book lá.

Compre! ;-)

Promoção de Lançamento GeekBI 2015

A coletânea GeekBI 2015 já está disponível para compra na Amazon.com.br (e nas demais lojas), mas não compre ainda! (Eu sempre quis dizer isso!)


O lançamento oficial, como sempre, ocorrerá em uma promoção de 24H:

Dia 2 de março de 2016, durante o dia inteiro, o livro vai estar disponível por R$ 0,00.

Marque a data em sua agenda! (Kkkkk Eu também sempre quis dizer isso! :-) )


Com isso quarta-feira, que é o dia de post novo, vai ter o anúncio de lançamento oficial. Para que a semana não fique sem nada, segunda-feira, 29/2 vai ter um post sobre Confúcio e fatos confusos em BI. Daí na semana de 7 de março eu retorno com o segundo post da série Logs do PDI.