APRESENTAÇÃO

O curso visa introduzir o tema Business Intelligence e Big Data, apoiando os alunos na aplicação dos seus conceitos na tomada de decisão em gestão de negócios suportada por dados. Capacitar o aluno nas disciplinas relacionadas, que o ajudará a entender a importância das informações no dia a dia empresarial. O curso proporcionará o entendimento “end to end” da disciplina e habilitando-o na modelagem dos dados, na governança, nas análises e visões de resultados através de dashboards.

As ferramentas e boas práticas de Business Intelligence foram criadas para agilizar e acelerar o processo de decisão por permitir uma análise de indicadores, batch, off-line, near & real time. Nunca foi tão importante para as empresas tirarem valor dos seus dados. Executivos de todos os segmentos precisam saber como andam seus negócios, as suas vendas por cliente, por loja, por tipo de produtos, etc, comparando-as com períodos específicos e/ou com as metas planejadas. Análises do passado, presente e futuro (modelos preditivos) são ponto chave para o sucesso empresarial. No mundo atual, precisam mais do que nunca monitorar as respostas de suas ações de Vendas e Marketing, especialmente no campo digital.

• Aula 1: Introdução a Business Intelligence e Analytics
  Objetivo: Atualmente tirar valor dos dados não é somente importante, mas condição de sobrevivência das empresas. Conhecer as informações que elas possuem sobre seus clientes e negócios, são diferenciais competitivos indispensáveis. Este módulo tem por objetivo introduzir o aluno neste universo chamado Business Intelligence, trazendo conceitos básicos de seu funcionamento, uso e aplicabilidade geral.
• Aula 2: Data Warehouse e Modelagem de Dados
  Objetivo: Um dos grandes alicerces de soluções de Business Intelligence (BI) é a organização dos dados em um Data Warehouse (DW). Sua implementação pode ser em sistemas de banco de dados relacionais tradicionais, porém para a adequada estruturação e desempenho, o DW deve ser modelado seguindo os conceitos da modelagem multidimensional ou dimensional. Este módulo tem por objetivo apresentar ao aluno o que é um Data Warehouse, seus diferentes modelos funcionais e o quanto a modelagem de dados é fundamental para implementações bem sucedidas de DW.
• Aula 3: Interfaces Data Warehouse & Big Data com sistemas heterogêneos
  Objetivo: Os sistemas de Data Warehouse e Big Data precisam ser alimentados com dados de sistemas transacionais para poderem gerar informações úteis à decisão. Esse módulo tem por objetivo introduzir o aluno à necessidade de construir interfaces que aceitem todos os tipos de dados provenientes dos sistemas que sustentam esses processos, sempre gerando uma saída padronizada e útil.
• Aula 4: Governança de Dados
  Objetivo: Governança de dados é o gerenciamento global de disponibilidade de dados, relevância, usabilidade, integridade e segurança em uma companhia. É fundamental para ajudar as empresas a gerenciarem seus conhecimentos de dados e informações e a responderem a importantes questões, como: O que sabemos sobre os nossos dados? De onde vieram as informações? Esses dados cumprem com as políticas e regras da empresa ? cumprem as obrigações legais? Este módulo pretende apresentar os principais pilares e práticas de governança de dados, aplicando uma abordagem abrangente para conceituar e preparar o aluno para discussões sobre o tema.
• Aula 5: Gerenciamento Ágil de Projetos – teoria e prática
  Objetivo: A gestão de projetos trás a necessidade de novas competências profissionais e abordagens de trabalho mais ágeis e aderentes objetivando atingir níveis de excelência nos principais pilares de gerenciamento (de mudanças, prazos, custos, estimativas e riscos) em projetos. Este módulo tem por objetivo introduzir os alunos em Gerenciamento Ágil de Projetos apresentando as melhores práticas aplicadas nas organizações, levando-os a pensar de forma articulada, estratégica e prática sobre a gerência de projetos ágeis.
• Aula 6: Estatística geral – teoria e aplicações base;
  Objetivo: Informações úteis à decisão precisam ser geradas sobre as grandes massas de dados contidas nos ambientes de Data Warehouse e Big Data. As ferramentas estatísticas nos permitem extrair informação desse mar de dados, e suportar a construção do conhecimento dirigido pelas informações. Este módulo apresentará métodos básicos para aplicação desse tipo de ferramental.
• Aula 7: Big Data
  Objetivo: O termo Big Data envolve um conjunto vasto de elementos, como por exemplo os 5 V’s do Big Data: o Volume, a Velocidade, a Variedade, a Veracidade e o Valor. Este módulo apresentará ao aluno esses elementos, suas funções básicas e uma visão integrada do Ecossistema Big Data.
• Aula 8: Data Discovery, OLAP e Visualização de Dados, Gerenciamento de Processos de negócio e informação.
  Objetivo: As informações geradas pelos sistemas de Data Warehouse e Big Data precisam ser disponibilizadas de forma prática para serem analisadas com agilidade. Este módulo apresentará os conceitos de OLAP (“On line analytical processing”), usos de visualização de dados para realização de descobertas e construção de conhecimento, além de um overview sobre as principais ferramentas de mercado.