Descubra de forma detalhada os conceitos de banco de dados, datasets e suas relações. Entenda como esses elementos são essenciais para análise de dados e business intelligence, seja utilizando o Power BI ou outras ferramentas.

Sumário

O que é um banco de dados

Um banco de dados é um conjunto estruturado de dados armazenados em um ou mais locais físicos. É uma coleção de informações relacionadas entre si e organizadas de forma que possam ser facilmente acessadas, gerenciadas e atualizadas.

  • Os dados são organizados em campos e registros com um formato consistente.
  • Utiliza técnicas avançadas para compactação, criptografia e redundância de dados.
  • Permite o acesso simultâneo por múltiplos usuários e programas.
  • Oferece backup e recuperação de dados de forma simples e rápida.

Exemplos populares de sistemas de gerenciamento de bancos de dados

Alguns exemplos populares de sistemas de gerenciamento de bancos de dados são MySQL, Oracle, Microsoft SQL Server, PostgreSQL, entre outros.

  • MySQL
  • Oracle
  • Microsoft SQL Server
  • PostgreSQL

O que são Datasets

Datasets são conjuntos de dados organizados, geralmente extraídos de um ou mais bancos de dados, que servem como base para análises, relatórios e dashboards.

  • Contém apenas os dados necessários para uma determinada análise ou relatório, filtrando o que não é relevante.
  • Os dados são tratados, limpos e transformados no formato apropriado para análise.
  • Podem combinar dados de várias fontes distintas, como bancos de dados transacionais, planilhas, arquivos de texto, web, etc.
  • São atualizados com frequência, refletindo as mudanças mais recentes nos dados fonte.

Diferenças Importantes

Aqui estão as principais diferenças entre banco de dados e datasets:

  • Banco de dados contém todos os dados da organização, enquanto o dataset é uma ‘fatia’ ou extrato específico desses dados para propósitos analíticos.

Diferenças entre Banco de Dados e Datasets

No contexto de análise de dados, é fundamental compreender as distinções entre banco de dados e datasets. Enquanto o banco de dados é voltado para o armazenamento e transações, o dataset é utilizado para análise e business intelligence. As diferenças entre eles são significativas e influenciam diretamente a escolha do recurso a ser utilizado em cada situação.

  • Banco de dados é destinado ao armazenamento e transações, enquanto o dataset é utilizado para análise e business intelligence
  • Banco de dados contém dados brutos, enquanto o dataset contém dados tratados e transformados
  • Banco de dados pode ser potencialmente enorme, com milhões de registros, enquanto o dataset é muito menor, com milhares de registros no máximo
  • Banco de dados é atualizado em tempo real, ao passo que o dataset é atualizado periodicamente, não em tempo real
  • Banco de dados é acessado por aplicações e usuários do sistema, enquanto o dataset é acessado principalmente por analistas de dados e gestores
  • Banco de dados possui formato proprietário otimizado para transações, enquanto o dataset possui formato aberto como CSV, JSON, XML para análise

Exemplos Práticos

Para ilustrar as diferenças entre banco de dados e datasets, consideremos o caso de uma empresa de e-commerce. O banco de dados dessa empresa armazena uma grande quantidade de informações, como dados de produtos, clientes, pedidos e pagamentos. Por outro lado, os datasets são utilizados para análises específicas, como identificação de produtos mais vendidos, perfil dos clientes, previsão de demanda e otimização de campanhas de marketing.

  • Banco de dados de uma empresa de e-commerce armazena informações de produtos, clientes, pedidos e pagamentos
  • Datasets são utilizados para análises específicas, como identificação de produtos mais vendidos, perfil dos clientes, previsão de demanda e otimização de campanhas de marketing

Datasets e Power BI

O Power BI, uma ferramenta da Microsoft, utiliza o conceito de datasets como fonte de dados para relatórios e dashboards. Ao importar dados de diversas fontes, como SQL Server, Excel e websites, o Power BI cria um dataset otimizado para análise e exploração visual. Essa abordagem oferece diversas vantagens no contexto de análise de dados e geração de insights.

  • Power BI utiliza o conceito de datasets como fonte de dados para relatórios e dashboards
  • Ao importar dados de diversas fontes, o Power BI cria um dataset otimizado para análise e exploração visual
  • O uso de datasets no Power BI oferece diversas vantagens no contexto de análise de dados e geração de insights

Benefícios dos Datasets no Power BI

Os datasets desempenham um papel crucial no Power BI, oferecendo uma série de benefícios que impactam diretamente a eficiência e agilidade das análises. Alguns desses benefícios incluem:

  • Atualização agendada para trazer automaticamente os dados mais recentes
  • Rápida geração de visualizações devido aos dados tratados e otimizados
  • Compartilhamento e colaboração para criação colaborativa de relatórios
  • Segurança em nível de linha e coluna para acesso granular aos dados
  • Incremental refresh, atualizando apenas dados novos ou modificados

Configurando e Atualizando Datasets no Power BI

A configuração e atualização agendada de datasets é uma etapa crucial para garantir que as análises sejam baseadas em informações atualizadas e relevantes. No Power BI, é possível realizar essa configuração de forma simples, seguindo os seguintes passos:

  • Acessar a seção ‘Datasets’ no Power BI
  • Selecionar o dataset desejado
  • Ir no menu ‘Configurações’ e depois ‘Agendamento de atualização’
  • Definir a frequência desejada (diária, semanal etc)
  • Salvar as alterações

Pontos Importantes na Atualização de Datasets

Ao configurar a atualização agendada de datasets, é essencial considerar alguns pontos importantes para garantir a eficácia do processo e a confiabilidade das informações. Alguns desses pontos incluem:

  • Certificar-se de que as credenciais e permissões de acesso aos dados fonte estejam configuradas corretamente
  • Preferir frequências menores para manter dados críticos sempre atualizados
  • Considerar a atualização apenas de dados incrementais ou recentes para maior eficiência
  • Realizar testes regulares para identificar possíveis falhas no processo de atualização

Reflexos da Atualização Agendada de Datasets

A atualização agendada de datasets no Power BI tem um impacto significativo na qualidade das análises e na tomada de decisão baseada em dados confiáveis. Alguns reflexos dessa prática incluem:

  • Garantia de que relatórios e dashboards reflitam sempre os dados mais atuais
  • Possibilidade de uma tomada de decisão mais informada e estratégica
  • Apoio à transformação digital com dados confiáveis e relevantes

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Conclusão

Após explorar em detalhes os conceitos de banco de dados, datasets, suas diferenças, aplicações e uso no Power BI para análises de negócio eficientes e estratégicas, podemos concluir que bancos de dados armazenam todos os dados transacionais brutos, enquanto os datasets são subconjuntos filtrados e tratados para análises. São recursos complementares, não competidores, e configurar atualizações agendadas de datasets é fundamental.