Aprenda tudo sobre Métricas e Dimensões em Business Intelligence. Se você quer trabalhar nesta área, estes são os principais conceitos que deve dominar.
Entendendo os Conceitos de Métricas e Dimensões em Business Intelligence
Quando se trata de trabalhar com dados, é crucial compreender os elementos que compõem a informação com a qual estamos lidando. Neste contexto, dois conceitos fundamentais emergem: métricas e dimensões. Estes conceitos são a espinha dorsal da análise de dados e da visualização de dados, permitindo-nos quantificar e qualificar informações, respectivamente. Ao longo deste artigo, vamos desvendar as características de cada um desses tipos de pontos de dados e explorar como eles são aplicados em um conjunto de dados exemplo.
Métricas: Quantificando Dados
Métricas são pontos de dados quantitativos, o que significa que são utilizados para medir e quantificar aspectos variados. Elas são sempre representadas por números e são fundamentais para qualquer análise de dados. No entanto, é importante notar que nem todos os números presentes em um conjunto de dados são considerados métricas. A distinção essencial é que as métricas são capazes de ser agregadas através de operações como soma, média, mínimo ou máximo. Essas operações são vitais para a análise de dados, pois permitem resumir e interpretar grandes volumes de informações de maneira significativa.
Dimensões: Qualificando Dados
Em contraste com as métricas, as dimensões são pontos de dados qualitativos. Elas são usadas para descrever ou categorizar dados e frequentemente são representadas por texto. No entanto, números também podem servir como dimensões quando representam categorias ou grupos qualitativos, como códigos de identificação ou classificações. As dimensões são cruciais para a visualização de dados, pois fornecem o contexto necessário para entender as métricas. Sem dimensões, seria impossível criar gráficos e tabelas que comunicam efetivamente as tendências e padrões nos dados.
Identificando Métricas e Dimensões em um Conjunto de Dados
Para ilustrar a aplicação prática desses conceitos, vamos considerar um conjunto de dados padrão organizado em linhas e colunas. As métricas neste exemplo podem incluir ‘quantidade de pedido’, ‘lucro’ e ‘preço unitário’. Por outro lado, ‘ID do Pedido’, apesar de ser composto por números, é classificado como uma dimensão, pois serve para identificar qualitativamente cada pedido. Outras dimensões podem incluir ‘classe de entrega’, ‘região’, ‘segmento de cliente’, ‘categoria de produto’ e ‘data do pedido’.
Agregação de Métricas e a Importância das Dimensões na Visualização
Como mencionado anteriormente, as métricas são acompanhadas de agregadores. Isso significa que, ao analisarmos uma colunaNo Excel, chamamos as divisões verticais de uma planilha de colunas, identificadas por letras (A, B, C…). Cada coluna desempenha um papel essencial… Mais de métricas, podemos calcular a soma, a média ou contar os números presentes. Essas operações agregadas são fundamentais para resumir os dados e extrair insights. No entanto, para visualizar esses dados agregados de forma eficaz, precisamos das dimensões. Por exemplo, ao tentar criar um gráfico com apenas uma métrica agregada, como o lucro total, precisamos de uma dimensão, como ‘segmento de cliente’, para dividir e fazer sentido dessa informação. Assim, a métrica é decomposta pela dimensão, permitindo a criação de um gráfico informativo.
Usando Números como Dimensões
Embora as métricas sejam tipicamente numéricas e as dimensões textuais, os números também podem funcionar como dimensões em certos contextos. Por exemplo, se colocarmos a ‘quantidade de pedido’, que é uma métrica, como uma dimensão em uma tabela, podemos observar os diferentes valores de quantidade e o lucro somado correspondente a esses valores. Isso ocorre porque a ‘quantidade de pedido’ está sendo tratada como se fosse qualitativa, ou seja, como se contivesse valores de texto.
Conclusão: A Importância de Métricas e Dimensões na Análise de Dados
Com uma compreensão mais clara do que são métricas e dimensões e como elas são utilizadas na análise e visualização de dados, podemos abordar conjuntos de dados com maior eficiênciaA eficiência no Google Drive é aumentada com a introdução de atalhos, que reduzem a necessidade de duplicar arquivos e economizam espaço de armaz… e precisão. Esses conceitos são a base para transformar dados brutos em informações acionáveis e insights valiosos. Seja você um profissional de inteligência de negócios ou simplesmente alguém curioso sobre o mundo dos dados, entender métricas e dimensões é um passo fundamental para desbloquear o potencial dos dados em qualquer contexto.
Sou o empreendedor fundador do site PlanilhaExcel.com. Sou um entusiasta de tecnologia desde muito tempo. Gosto de Excel, sou programador e criador de conteúdos. Trabalho desde 2006 criando sites, muito embora, a minha história com o HTML tendo começado por volta do ano de 2001, quando fiz um curso no SENAC.
Depois de aprender HTML, continuei os estudos por conta própria e fui desenvolvendo as minhas habilidades. Aprendi JavaScritp, CSS, um pouco de edição de imagens. Esta atividade era, na época, apenas um hobby, e eu não tinha pressa nenhuma para fazer nada.
Paralelo a isso, concluí o Ensino Médio, e depois de uns anos entrei na faculdade de Administração de Empresas. Foi somente na faculdade, que abri meus olhos para as possíveis oportunidades neste mercado de internet, que ainda estava surgindo, e era tudo feito na base do improviso e vontade. O ano era 2006…
Deixe um comentário