✔ Primeiro, os dados são coletados de diferentes fontes, como sistemas de vendas, marketing e operações.
✔ Em seguida, esses dados passam por um processo de extração, transformação e carga (ETL), onde são limpos, organizados e integrados em um formato consistente.
✔ Depois disso, os dados são armazenados em um banco de dados centralizado, otimizado para consultas e análises rápidas.
✔ Por fim, ferramentas de visualização e análise são utilizadas para explorar os dados e extrair insights significativos.
A implementação de um Data Warehouse requer planejamento cuidadoso e seleção de tecnologias adequadas para garantir que o sistema seja robusto, escalável e forneça os resultados desejados.
Não importa a área de negócio, a beAnalytic implementa uma arquitetura de dados versátil e escalável que se adapta a diferentes setores.
Reúna os dados dos seus clientes de forma padronizada e inteligente, ajudando a identificar oportunidades mais rápido
A consolidação de dados num DW pode favorecer uma segmentação mais precisa, personalização de campanhas e medição eficaz do desempenho
A arquitetura de dados auxilia o setor financeiro a produzir relatórios e análises precisas em tempo real, eliminando diversas horas de trabalho
Você acompanha métricas de desempenho, turnover, satisfação dos funcionários e identifica padrões que influenciam o sucesso da sua equipe
Elimine a dispersão de informações em sistemas separados e padronize os dados, simplificando a gerenciamento da Big Data da sua empresa
Acompanhe em tempo real o estoque, a previsão de demanda, o planejamento de produção e aumente a eficiência da cadeia de suprimentos
Redução de 40% do custo total com plataformas Cloud da área de Business Intelligence
Tratamento de instabilidades nos serviços de Cloud, evitando um custo de R$5.000,00 diariamente
Criação de alertas e pipelines para monitoramento de gastos e instabilidades
Automação de fluxos de Extração, Tratamento e Carga (ETL) dos dados das campanhas de marketing.
É um repositório central que reúne dados de vários sistemas, organizados e com histórico, para análise e relatórios. Saiba mais em o que é Data Warehouse.
O banco de dados operacional registra as transações do dia a dia. O Data Warehouse organiza esses dados para análise histórica, sem pesar nos sistemas da operação. Comparamos os dois em banco de dados vs Data Warehouse.
O Data Warehouse guarda dados estruturados e prontos para análise. O Data Lake armazena dados brutos em vários formatos. Muitas empresas combinam os dois; veja nossa estratégia de Data Lake.
ERPs, CRMs, e-commerce, sistemas legados, APIs, bancos de dados e planilhas. A engenharia de dados constrói as cargas e garante a qualidade dessas fontes.
Ele vira a fonte única dos dashboards em ferramentas como Power BI e Qlik, com os mesmos números para todas as áreas. Veja nossa consultoria em BI.
Por um Assessment em dados das fontes e prioridades, seguido da modelagem por área de negócio e das primeiras cargas, que evoluem de forma incremental.