Bus Matrix: como iniciar um Projeto de BI – Business Intelligence
Published by Rogério Ribeiro on
BusMatrix – Processos de negócios e dados
É comum percebermos certa dificuldade de comunicação entre as áreas de negócios e TI. Isso está mudando: muitos profissionais das áreas de tecnologia já perceberam que é preciso entender o negócio.
”Toda empresa será uma empresa de tecnologia.” — Satya Nadella
O entendimento dos processos de negócio, os meios pelos quais a empresa se relaciona com o mundo, é fundamental. Tudo acontece por meio de processos, estejam eles mapeados ou não.
No caso da modelagem de dados, antes mesmo de começar a criar qualquer coisa, precisamos entender os processos. A partir desse entendimento, é possível identificar as métricas (o que será medido) e as formas de organização, agrupamento e cruzamento de informações (em função de quê), baseados na compreensão desses processos. Trata-se de organizar as informações de contexto, candidatas a dimensões.
“Processos de negócio são os meios pelos quais uma empresa se relaciona com o mundo.”
Para isso, usamos a Bus Matrix, uma ferramenta que ajuda a definir a estrutura de um modelo dimensional, organizando os dados em torno de “fatos” e “dimensões”, conceitos fundamentais na modelagem dimensional.
O que é a Bus Matrix?
A Bus Matrix é um conceito fundamental para a construção de um Data Warehouse ou Lakehouse dimensional. Ela serve como um mapa visual que alinha:
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- Processos de Negócio (linhas da matriz): Representam as atividades principais da área de negócios, como vendas, simples remessa, devoluções, estoques…
- Dimensões Conformes (colunas da matriz): São as dimensões comuns que podem ser compartilhadas entre diferentes processos de diferentes áreas de negócio, como “tempo”, “clientes”, “produtos”, “fornecedores” entre outros.
- Processos de Negócio (linhas da matriz): Representam as atividades principais da área de negócios, como vendas, simples remessa, devoluções, estoques…
Isso facilita muito o planejamento e o desenho do modelo de dados, garantindo que diferentes áreas da empresa compartilhem dimensões comuns, o que melhora a eficiência das análises.
Definir as dimensões conformadas (dimensões que podem ser usadas por diferentes fatos em diferentes áreas de negócio) permite a reutilização de dados e garante a consistência dos dados ao longo do tempo e entre departamentos, eliminando redundâncias.
Importância no planejamento
A Bus Matrix permite que, ao planejar a arquitetura de dados, todos os processos de negócio e suas respectivas dimensões sejam visualizados em um único esquema. Isso facilita o planejamento estratégico do modelo de dados dimensional.
A seguir, cinco dicas para a elaboração de uma Bus Matrix em projetos de Business Intelligence:
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- Entender os processos de negócio:
Esses processos servirão como as linhas da matriz, representando as principais operações que precisam ser monitoradas e analisadas; - Identificar as possíveis estruturas, candidatas a dimensões conformadas:
Identifique quais dimensões, como tempo, cliente, produto e local, são comuns a vários processos e precisam ser reutilizadas ao longo de todo o projeto; - Priorize a reutilização de dados:
Isso ajuda a manter a integridade e a consistência dos dados ao longo do tempo. Concentre-se em criar um modelo que permita o compartilhamento de dimensões entre diferentes áreas de negócio; - Incorpore as métricas de negócio desde o início:
Alinhe as métricas com as necessidades de análise de cada departamento. Isso garantirá que as informações derivadas da Bus Matrix sejam úteis para a tomada de decisões estratégicas; - Visualize a integração entre as áreas de negócio:
Ao criar a matriz, visualize como as diferentes áreas, como vendas, finanças e logística, podem compartilhar dados e gerar análises integradas, promovendo uma visão holística da empresa.
- Entender os processos de negócio:
Em resumo, a Bus Matrix é uma forma eficiente e estratégica de organizar o Data Warehouse ou Lakehouse, integrando dados de maneira consistente, o que é crucial para uma boa implementação de Business Intelligence.