Consultoria em Qlik Sense para Empresas

Planejamento

O time de especialista de BI irá definir, juntamente com o cliente, as áreas de negócio (Financeiro, Marketing, Vendas, Logística, Operação, entre outras), e os assuntos que serão contemplados no projeto de BI (Business Intelligence), além de um cronograma macro das etapas de desenvolvimento.

Entendimento do negócio e das fontes de dados

O time de especialistas de BI, irá realizar o mapeamento das áreas de negócio, o fluxo de informações, a análise do processo atual, o levantamento dos sistemas transacionais (ERP, CRM e sistemas em geral), a definição dos indicadores chave de performance (KPIs), as métricas, hierarquia de acesso dos usuários e a estrutura tecnológica.

Nessa mesma etapa, é mapeado os tipos de fontes de dados estruturados e não-estruturados (SQL Server, Oracle, MySQL, PostgreSQL, NoSQL, Planilhas de Excel, entre outras), o conteúdo e a estrutura dessas bases (tipos de variáveis), além de entender o local de armazenamento das fontes de dados – on premises ou cloud (AWS, Azure, Google, entre outros).

Arquitetura de Dados

Será definida a arquitetura do projeto de dados frente as características da aplicação (volume de dados, quantidade de acessos, tipo de dados – estruturado ou não-estruturado, entre outros). Será definido o ambiente de Data Mart, Data Warehouse (DW), Data Lake ou simplesmente, a replicação do banco de dados original, além das tecnologias de integração de dados e local de armazenamento dos dados – localmente – on premises ou na nuvem (AWS, Azure, Google, entre outros).

Preparação de Dados

É a etapa que chamamos de extração, transformação e carga dos dados (ETL) ou dependendo da ferramenta, podemos chamar de extração, carga e transformação dos dados (ELT).

Essa fase do projeto é a etapa de modelagem dos dados, ou seja, a fase que demonstramos como serão construídas as estruturas de dados que darão suporte aos processos de negócio, além da organização dos dados e os seus relacionamentos.

Visualização de dados

Uma vez que os dados estão modelados, os dashboards são criados para a apresentação dos indicadores-chave de performance (KPIs) e métricas.

Nessa fase, será criado o layout padrão de cores, tipos de gráficos, disposição das informações e análises de acordo com o perfil da área de negócio.

IA e Machine Learning

Através de técnicas de IA (Inteligência Artificial) e modelos de Machine Learning, é desenvolvido aplicações para diferentes áreas de negócio de forma totalmente customizada (Marketing – Análises de perda de clientes, Cross-Sell/Up-Sell, Otimização de Programa, Segmentação de Clientes, Otimização de Preços etc; Financeiro – Análise de Crédito, Previsão de Fraude, Construção de Credit Score; Supply Chain – Previsão de Demanda etc).