Qual a finalidade dos sistemas do tipo ETL? ... Os sistemas de ETL são utilizados para mover e transformar dados de fontes múltiplas, carregando-os em vários destinos. Por isso, o ETL é essencial para um projeto de Data Warehouse: é o processo que faz a ligação do operacional com o conjunto desses dados.
Após a extração, teremos subsídios para iniciar a etapa de transformação e limpeza dos dados. Nessa fase são corrigidos, padronizados e tratados os desvios e inconsistências, transformando os dados de acordo com as regras do negócio. A etapa de carga ocorre em sequência com a de transformação.
O processo de Transformação de Dados é composto por várias etapas : padronização, limpeza, qualidade. Dados vindos de sistemas diferentes tem padrões diferentes seja de nomenclatura ou mesmo de tipos de dados ( VARCHAR2 Oracle ou VARCHAR Sql Server, por ex. )
O Pentaho Data Integration é o componente da suíte Pentaho usado para criar processos de extração, transformação e carga (do inglês Extraction, Transformation and Loading, ETL) que alimentam o banco de dados.
Staging Area: a Staging Area é uma área de armazenamento intermediário situada dentro do processo de ETL. Auxilia a transição dos dados das origens para o destino final no DW. Data Warehouse: essa é a estrutura propriamente dita de armazenamento das informações decisivas.
Um data warehouse centraliza e consolida grandes quantidades de dados de várias fontes. Seus recursos analíticos permitem que as organizações obtenham informações de negócios úteis de seus dados para melhorar a tomada de decisões.
Comparação entre data warehouses e data lakes
Big Data refere-se à quantidade exorbitante de dados produzidos diariamente, Data Mining é a “mineração” destes dados e Data Warehouse é um depósito de dados digitais.
Um data warehouse armazena dados de várias áreas de assunto. Um data mart carrega dados relacionados a um departamento, como RH, marketing e finanças, etc.
A principal diferença entre Big Data de Data Science é o volume de dados. Como o próprio nome sugere, é volumoso. Sendo assim, você não consegue utilizar as mesmas ferramentas e modelos estatísticos que usaria em volumes menores de dados.
A Data Intelligence permite às empresas encontrar, em meio a sua massa de dados, informações fundamentais para o bom desempenho no mercado, podendo, dessa forma, antecipar tendências, conhecer melhor os clientes e aumentar o potencial competitivo.
Enquanto o data analytics é uma prática de análise dos dados, o data science funciona de forma mais técnica. A ciência de dados tem como atividade combinar estatísticas, matemática, programação e resolução de problemas, para extrair insights, informações e encontrar padrões nos dados coletados.
Ciência de dados (em inglês: data science) é uma área interdisciplinar voltada para o estudo e a análise de dados econômicos, financeiros e sociais, estruturados e não-estruturados, que visa a extração de conhecimento, detecção de padrões e/ou obtenção de insights para possíveis tomadas de decisão.
Os cientistas de dados são uma nova geração de especialistas analíticos que possuem as habilidades técnicas para resolver problemas complexos – e a curiosidade para explorar quais problemas precisam ser resolvidos. Eles são parte matemáticos, parte cientistas da computação e parte observadores de tendências.
Ciência de dados (ou data science em inglês) é um estudo que tem como objetivo extrair de dados brutos insights para auxiliar na tomada de decisões dos gestores em uma organização.
IA significa fazer com que um computador imite o comportamento humano de alguma forma. Ciência de dados é um subconjunto da IA e se refere mais às áreas sobrepostas de estatísticas, métodos científicos e análise de dados - todas as quais são usadas para extrair significado e percepções dos dados.
Em termos de “campos de conhecimento”, a área de ciência de dados é uma intersecção entre ciência da computação, engenharias, matemática e estatística com áreas de negócio, que envolve conhecimentos de economia e administração, de forma geral.
Data Science ou Ciência de Dados é um estudo muito disciplinado com relação aos dados e demais informações inerentes à empresa e as visões que cercam um determinado assunto. Em resumo é uma ciência que visa estudar as informações, seu processo de captura, transformação, geração e, posteriormente, análise de dados.
A profissão de cientista de dados é relativamente nova e formada atualmente por profissionais de setores diferentes do conhecimento, com egressos de cursos de Engenharia, Computação, Administração, Estatística e Economia, por exemplo.
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As 5 fases de um projeto de Data Science
A importância disso é que as empresas passam a entender que os dados têm muito valor e podem gerar insights valiosos para os negócios. A partir disso, torna-se possível uma visão mais holística do tratamento e da governança na gestão dos dados, para que, se possa fazer ciência de dados.