O que são Métricas e Dimensões em Business Intelligence?

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 coluna 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 eficiência 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.