Do zero ao DashBoard como que há de mais moderno no mercado de BI

O Adventure Project é um projeto de Business Intelligence (BI) que demonstra como criar um projeto de BI do zero utilizando o banco de dados de teste da Microsoft .

Este artigo apresenta as etapas do projeto em detalhes, destacando as decisões tomadas em cada fase e as ferramentas utilizadas.

💼 Ferramentas de ponta que você vai amar:

PostgreSQL - Sua base sólida para o banco transacional.

BigQuery - O Data Warehouse perfeito para suas necessidades.

GitHub - Controle de versão e colaboração simplificada.

DBT (Data Build Tool) - Revolucione o processamento e transformação de dados.

VSCode - A mais eficiente e amigável IDE de codificação.

🎯 Objetivo do Projeto:

Criamos uma plataforma de dados para potencializar relatórios e dashboards, auxiliando empresas de varejo a compreender profundamente seus dados de vendas e tomar decisões informadas.

O Adventure Project é baseado no banco de dados AdventureWorks, que oferece uma rica variedade de informações, incluindo vendas, estoque, clientes e muito mais.

📝 Etapas do Projeto:

  1. Carga do banco transacional para o raw:

Nesta etapa, estudamos o diagrama do banco de dados e selecionamos as tabelas necessárias para o projeto. Optamos por carregar os dados via CSV no BigQuery, uma vez que não valeria a pena construir um job de carga automático para este exemplo. Em um cenário real, sugerimos o uso de ferramentas como Spark ou Pentaho para realizar cargas diferenciais e incrementais.

  1. Etapa staging:

Utilizamos o DBT (Data Build Tool) para realizar o trabalho de preparação dos dados, selecionando colunas necessárias, renomeando colunas e alterando tipos de dados quando necessário. O DBT gera as tabelas após a conclusão do código, utilizando o comando DBT run.

  1. Etapa intermediate:

Esta é a fase mais complexa e trabalhosa, pois é onde transformamos as tabelas, realizando joins, tratando e limpando os dados, deixando-os prontos para a próxima etapa. Utilizamos o modelo CTE do SQL e algumas funções do próprio DBT para realizar essas transformações.

  1. Etapa dos Marts:

Nesta etapa, pegamos as tabelas do intermediate e montamos as dimensões e fatos para o modelo final, seguindo o modelo dimensional.

  1. Etapa de verificação de código:

Utilizamos o SQLFluff para padronizar e verificar o código SQL, removendo espaços em branco, ajustando o estilo de código e identificando possíveis erros.

  1. Etapa de visualização:

Com os dados preparados, conectamos ao Power BI e começamos a desenvolver as medidas e interligar as tabelas de dimensões e fatos. Às vezes, nesta etapa, precisamos retornar ao DBT para ajustar detalhes que só são percebidos durante a visualização.

Ao seguir essas etapas cuidadosamente, o Adventure Project demonstra como construir um projeto de Business Intelligence completo e robusto, indo além da simples visualização dos dados no Power BI. Utilizando ferramentas de ponta e boas práticas, conseguimos criar um projeto eficiente e escalável que pode ser aplicado em diferentes contextos e setores.

Ao longo do Adventure Project, foram implementadas várias estratégias e técnicas para garantir a qualidade e a eficácia do projeto de BI. Abaixo, destacamos algumas dicas e melhores práticas que podem ser úteis para outros projetos de BI.

🔑 Dicas e melhores práticas:

  1. Planejamento e comunicação:

Antes de iniciar o projeto, certifique-se de ter um entendimento claro dos objetivos e requisitos. Mantenha uma comunicação aberta e contínua com as partes interessadas para garantir que suas expectativas sejam atendidas.

  1. Documentação:

Documentar todas as etapas do projeto, incluindo decisões de design, diagramas de banco de dados e código, é crucial para garantir a manutenção e a escalabilidade do projeto no futuro.

  1. Testes e validação:

Realizar testes em todas as etapas do projeto é essencial para garantir a qualidade dos dados e a integridade do sistema. Utilize ferramentas de teste e validação para identificar e corrigir problemas antes que eles afetem a funcionalidade do projeto.

  1. Monitoramento e otimização:

Acompanhe o desempenho do projeto ao longo do tempo e identifique áreas que podem ser otimizadas. Isso pode incluir ajustes no código, na infraestrutura ou na forma como os dados são processados.

  1. Flexibilidade e adaptabilidade:

Em projetos de BI, é comum que requisitos mudem ou novos desafios surjam. Esteja preparado para adaptar seu projeto e encontrar soluções criativas para atender às necessidades em constante evolução.

  1. Treinamento e suporte:

Para garantir o sucesso do projeto, é importante que os usuários finais compreendam e saibam utilizar as ferramentas e os relatórios disponíveis. Ofereça treinamento e suporte contínuo para ajudá-los a tomar decisões informadas com base nos dados.

Ao aplicar essas dicas e melhores práticas, você estará no caminho certo para desenvolver projetos de Business Intelligence eficientes, robustos e escaláveis que geram valor real para sua organização.

O Adventure Project serve como um exemplo de como um projeto de BI bem planejado e executado pode fornecer informações valiosas e impulsionar a tomada de decisões informadas. Utilizando as etapas, ferramentas e melhores práticas descritas neste artigo, você pode criar um projeto de BI completo e robusto que atenda às necessidades de sua organização e impulsione o sucesso nos negócios.

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