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Mês: janeiro 2020

Aprenda como usar o Microsoft SSIS

Microsoft SSIS

Microsoft SSIS

Tão importante quanto gerar e gerenciar uma grande quantidade de dados é conseguir integrar todas essas informações. Nesse sentido, o Microsoft Integration Service atua para garantir o relacionamento entre diversos bancos de dados. Entre os vários recursos, há o SQL Server Integration Services — conhecido como Microsoft SSIS.

Saber usá-lo é essencial para fazer com que os servidores se conectem corretamente. Na prática, é algo que acelera a análise de dados e até favorece a tomada de decisão, com o uso dos dados adequados.

A seguir, veja como utilizar o Microsoft SSIS e aproveite o melhor que seus recursos podem oferecer.

Crie e configure um projeto com a ferramenta

O primeiro passo consiste em criar um projeto nessa ferramenta. Basta ir ao Visual Studio e selecionar a criação de um projeto. Você poderá adicionar o nome que desejar e, logo em seguida, definir qual será o destino de gravação do arquivo.

Depois, é preciso realizar as configurações iniciais do Microsoft SSIS. Você deverá adicionar e estabelecer as características do gerenciador de conexões de arquivos, que permitem dar o primeiro passo na integração de elementos. Essa etapa é essencial para determinar quais são as colunas importantes e como utilizar as informações relevantes.

Adicione o fluxo de dados e configure a fonte de arquivo

Em seguida, inclua um fluxo de dados. Ele serve para direcionar qual é o “caminho” a ser percorrido pela informação entre os pontos. Principalmente, ele é crucial para o processo de extração, transformação e carregamento (ETL). Afinal, é possível “limpar” algumas informações, conforme acontece a movimentação.

Para usar o recurso, também é preciso configurar qual será a fonte de arquivo — que é simples, no caso dos iniciantes. Esse é o local de onde os dados serão extraídos e, posteriormente, tratados e carregados. Com isso, é necessário escolher corretamente o ponto de origem.

Adicione as transformações de pesquisa ao Microsoft SSIS

Após saber de onde as informações devem ser retiradas, pense em como têm que acontecer as transformações. Esse é um processo que envolve as análises e a troca de dados, o que gera uma saída de informação na coluna especificada. Essa decisão, portanto, tem tudo a ver com o uso da ferramenta dentro das expectativas.

É preciso selecionar opções referentes ao uso de cache cheio, bem como sobre a conexão e a pesquisa de chave em cada coluna. Isso serve para definir as “regras” de todo o processo, o que aumenta a segurança.

Cuide da etapa de finalização do projeto

Para finalizar o projeto no Microsoft SSIS, ainda é preciso realizar algumas etapas de configuração. Você deve estabelecer qual é o destino de saída da função, de modo que o fluxo de dados aconteça da melhor maneira.

Também é essencial anotar, formatar e testar o pacote dos dados. Desse jeito, é possível determinar todos os aspectos necessários para que as informações sigam pelo caminho esperado. A partir de um projeto básico, há como desenvolver muitos outros conhecimentos e usos, de modo a aproveitar ao máximo os elementos.

O Microsoft SSIS é um recurso eficiente e prático, principalmente em termos de ETL. Com o uso adequado de suas ferramentas, é possível alcançar os melhores resultados.

Para expandir esse conhecimento, compartilhe o post nas suas redes sociais e converse sobre a solução com seus contatos.

Descubra como fazer PROCV no Power BI

PROVC

[vc_row][vc_column][vc_column_text]PROVC

O PROCV é, historicamente, uma das funções mais importantes no uso do Microsoft Excel. Ele permite “chamar” informações complementares, presentes em uma planilha e orientadas em tabela. Se você quiser saber as características de um produto cadastrado, por exemplo, pode apenas preencher seu número de identificação para ter os outros dados.

Ao mesmo tempo, o uso de planilhas tem sido substituído por ferramentas poderosas e integradas. No caso da análise de dados em grande escala, o Power BI, também da Microsoft, destaca-se. A boa notícia é que essa função pode ser executada nesse recurso, o que ajuda a tomada de decisão.

Para não ter dúvidas a respeito do assunto, veja como fazer o PROCV no Power BI e aproveite ao máximo suas informações coletadas!

Garanta os dados adequados para a sua análise

O primeiro passo envolve selecionar quais serão as informações “chamadas” e como relacioná-las corretamente. Um dos benefícios do Power BI é, justamente, poder extrair dados de diversas origens — desde seus sistemas internos e integrados, até a web.

Depois de reconhecer quais são as necessidades de elementos e as suas fontes, importe os dados adequadamente para o programa. Normalmente, isso significa criar duas (ou mais) tabelas, de modo que você possa selecionar quais são as colunas adequadas de exibição.

Crie uma relação adequada entre os dados

É preciso associar as informações desejadas em cada tabela, o que faz com que a “chamada” ocorra corretamente por meio dos comandos. Isso é feito na aba de Relacionamentos, em que você estabelece como são trocadas. Se duas colunas são iguais nas tabelas, por exemplo, esse pode ser o ponto de relacionamento entre elas.

É algo essencial para executar o PROCV, já que é preciso saber qual é a associação entre as informações. Tenha cuidado com a definição, pois ela deve corresponder, de fato, ao que você espera obter.

Modele os dados para fazer o PROCV

Com o relacionamento especificado entre as partes, é o momento de utilizar o grande potencial de conexão de dados. O PROCV, no Power BI, é executado pela função conhecida como RELATED. Ela vai usar o relacionamento criado na etapa anterior para classificar as informações solicitadas e apresentá-las corretamente.

Na relação de interesse, você pode estabelecer quais são os elementos relevantes e criar uma ou mais colunas para os dados desejados. Ao chamar a função específica, os dados serão classificados e dispostos conforme o esperado.

Utilize o recurso lookup

Dependendo do caso, você também pode utilizar o famoso recurso PROCV ou lookup, que está presente no Excel. Na coluna criada para obter as informações, basta adicionar o código LOOKUPVALUE(INTERVALO DESEJADO).

Você só precisa ficar de olho para conferir qual é a relação entre os dados e se o código está correto. Com a utilização adequada das colunas de informações, a que foi adicionada por último mostrará tudo de maneira completa.

O PROCV pode ser feito no Power BI de forma ainda mais fácil que no Excel. Com o uso dessa função tão popular, o aproveitamento e a ligação dos dados permitirá que sua empresa faça análises completas.

Para se convencer de vez sobre essa ferramenta, veja quais são as principais vantagens do Power BI![/vc_column_text][/vc_column][/vc_row][vc_row equal_height=”yes” content_placement=”middle” css=”.vc_custom_1594232514946{padding-top: 15px !important;padding-bottom: 15px !important;background-color: #2abb9d !important;}”][vc_column width=”4/6″][vc_column_text]

VEJA COMO APLICAR O PROCV NO POWER BI NA PRÁTICA

Assista ao nosso vídeo onde mostramos para você como se aplica o PROCV no Power BI na prática. É rápido e muito simples. Confira!

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Data Science e Data Analytics: entenda a diferença

Data Science

Data Science

A geração, o uso e a gestão de dados já é uma realidade da rotina das empresas. Por causa disso, surgiram diversas metodologias, profissões e especializações, que buscam maximizar o potencial das informações. Entre os termos de destaque, estão Data Science e Data Analytics.

Eles são frequentemente confundidos, mas tratam de aspectos diferentes. Por isso, é essencial saber como eles se caracterizam de modo a conferir qual é a melhor maneira de usar cada abordagem.

A seguir, veja quais são as principais distinções entre Data Science e Data Analytics e explore as possibilidades!

Afinal, o que é Data Analytics?

A ideia de Data Analytics corresponde, em tradução livre, à “análise de dados”. Trata-se de uma proposta que utiliza informações, análises estatísticas e um raciocínio embasado para “traduzir” o que cada conjunto de informações quer dizer.

É como se o analista de dados fosse uma espécie de escultor. Ele recebe uma pedra bruta e, com a ajuda das ferramentas certas, dá forma àquele elemento. No caso de Data Analytics, as ferramentas são os recursos, as plataformas e até os conhecimentos estatísticos e matemáticos.

A partir das análises geradas, pode-se conhecer melhor quem é o cliente das campanhas de marketing digital ou como parte do público se comporta. Também é possível entender certos resultados da empresa e, então, ter uma tomada de decisão mais eficiente.

E o que é Data Science?

Já o Data Science ou a ciência de dados corresponde a uma abordagem mais profunda, técnica e especializada sobre os elementos digitais. Nesse sentido, ela inclui o uso de modelos estatísticos e matemáticos, bem como de outras ferramentas para ver os dados de uma maneira diferente.

O cientista é capaz de enxergar os dados de uma forma especial e encontra correlações e tendências que não são óbvias. Além disso, ele é o profissional mais capacitado para “limpar” e tratar esses dados, de acordo com os objetivos.

Embora seja diferente de Data Analytics, o conceito não está tão distante dessa proposta. É como se o cientista preparasse os dados e fizesse com que eles estivessem prontos para o uso. Então, o analista pode obter as conclusões desejadas de acordo com cada processo e cenário.

De qual vertente sua empresa realmente precisa?

Em plena era digital, tanto a Data Science quanto a abordagem de Data Analytics são importantes. Um profissional de análise tem a habilidade essencial de interpretar dados para que eles se convertam em ações eficientes e bem planejadas. Já o cientista dessa área deve fazer um trabalho técnico, metódico e bem estruturado para sustentar outras etapas.

No caso do uso de dados não estruturados, que precisam de atenção redobrada, a ciência da informação se destaca. Mesmo assim, a análise permanece importante, já que ela vai trabalhar com os dados organizados e definir qual é o melhor caminho para seguir, rumo ao melhor aproveitamento de oportunidades.

De qualquer forma, é indispensável contar com bons recursos, ferramentas e soluções, pois esses elementos têm tudo a ver com a conquista de uma boa performance.

Embora Data Science e Data Analytics não sejam a mesma coisa, são propostas essenciais para o sucesso da empresa. Com o uso das ferramentas adequadas e a atuação de profissionais especializados, será muito mais fácil utilizar os dados a favor do negócio.

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