Anteriormente explicamos com detalhes o que é um dicionário de dados de Data Analytics, apresentamos seu conceito e diferenças quando comparados com dicionário de dados tradicionais.
Uma das principais diferenças entre dicionários tradicionais e de Data Analytics é que os dicionários analíticos integram conhecimentos negócio em diferentes níveis de granularidade, removendo ambiguidades sem priorizar requisitos de sistemas. Isso não deve reduzir a importância dos dois tipos de dicionários em seus contextos. (Joni Hoppen)
Embora a finalidade de ambos os dicionários seja a mesma, ambos buscam unificar e padronizar informações sobre os dados guardados em sistemas de informação.
Portanto, neste artigo vamos apresentar um comparativo entre os dois tipos de dicionário de dados e o seu papel nas atividades das empresas.
Dicionários Tradicionais
Os modelos tradicionais, são mais complexos e detalhados e fazem parte de de processos maduros e boas práticas de engenharia de software, informando até o tamanho do texto permitido em cada coluna. Por exemplo, a coluna nome do paciente tem um limite de 50 caracteres.
Estas informações são relevantes para garantir o planejamentos da infraestrutura ou stack tecnológico, tais como escolha de uma linguagem de programação, o tipo de integração de sistemas e diversas atividades que garantem a operação diária da empresa.
Contudo, quando se planeja utilizar a Inteligência Artificial e algoritmos de mineração de dados, estas informações podem ser irrelevantes e adicionam grande complexidade ao processo de análise.
Dicionários de Data Analytics (dados analíticos)
Para que um modelo tradicional de dicionário (mais completo) seja adequado aos processos de Data Analytics na criação de datasets (o que é um dataset?), ele precisa ser ajustados aos perfis profissionais que irão consumir a informação.
Os clientes dos dicionários analíticos são, sobretudo, cientistas de dados e analistas de negócios que possuem um grande interesse na assertividade das predições/prescrições dos modelos estatísticos e integração com o modelo de negócio.
Em data analytics, os dicionários estão mais focados nos significado das linhas (registros) dos datasets e das colunas das tabelas (variáveis, fatores, características) para que pessoas envolvidas pensem sobre o problema de negócio (o que se quer analisar) na forma mais prática e simplificada possível.
Tabela comparativa
Na tabela a seguir, apresentamos algumas sugestões de atividades e os clientes dos dicionários tradicionais da engenharia de software e dos dicionários analíticos.
| Atividade | Tradicional (Tecnologia da Informação) | Dicionário de Analytics (Escritório de Ciência de dados) | Ambos |
| Integração de sistemas | X | ||
| Modelagem de bancos de dados; | X | ||
| Migração de sistemas | X | ||
| Higienização de dados | X | ||
| Criação de modelos, exploratórios, preditivos e prescritivos. | X | ||
| Geração de relatórios analíticos | X | ||
| Dados transacionais | X | ||
| Dados analíticos | X |
Modelo de dicionário de dados grátis
Neste artigo (o que são dicionários de dados analíticos?) é possível baixar um modelo de dicionário que vai direto ao ponto.
Quem é a Aquarela Analytics?
A Aquarela Analytics é vencedora do Prêmio CNI de Inovação e referência nacional na aplicação de Inteligência Artificial Corporativa na indústria e em grandes empresas. Por meio da plataforma Vorteris, da metodologia DCM e o Canvas Analítico (Download e-book gratuito), atende clientes importantes, como: Embraer (aeroespacial), Scania, Mercedes-Benz, Grupo Randon (automotivo), SolarBR Coca-Cola (varejo alimentício), Hospital das Clínicas (saúde), NTS-Brasil (óleo e gás), Auren, SPIC Brasil (energia), Telefônica Vivo (telecomunicações), dentre outros.
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Autor
Fundador e Diretor Comercial da Aquarela, Mestre em Business Information Technology com especialização em logística – Universiteit Twente – Holanda. Escritor e palestrante na área de Ciência e Governança de Dados para indústria e serviços 4.0.
