Business Intelligence: 5 livros para entender o tema

A área de Business Intelligence tem sido estudada por acadêmicos, profissionais de tecnologia da informação, pesquisadores, consultores, colunistas e especialistas de diversas formações. Se você tem interesse em estudar este fantástico tema, confira nossa bibliografia comentada, com cinco obras analisadas.

Segue aqui informações sobre livros de business intelligence.

Business Intelligence – uma área que desperta o interesse

Uma área em constate expansão, que desperta o interesse e a pesquisa de profissionais das mais diversas áreas, o Business Intelligence  é um assunto que cresce a cada ano no Brasil e no mundo. Ao iniciarmos nossos estudos, nos deparamos com diversas obras, de abordagens e enfoques variados.

Nestes livros de business intelligence, alguns autores detalham a arquitetura e tecnologias usadas na implementação do BI, outros dão ênfase aos seus principais conceitos e definições. Há ainda livros que trazem um relato valioso de diversas experiências, vivenciadas em anos de prática nas principais consultorias e empresas nacionais e internacionais. 

Tendo como objetivo comentar brevemente algumas das muitas obras disponíveis nas bibliotecas e livrarias brasileiras, escolhi cinco livros para abordar nesse artigo. Apresento uma breve descrição da qualificação e experiência dos seus autores, seguido da forma como os capítulos estão estruturados, enumerando seus principais conteúdos.

Não há qualquer pretensão, de minha parte, em esgotar o assunto sobre livros de business intelligence, visto que existem muitos outros manuscritos de grande valor, mas não foram incluídos nesse trabalho. Espero, por fim, que este artigo seja útil e ajude a todos que buscam iniciar ou aprofundar seus estudos nesse fantástico universo da ciência dos dados. 

Este artigo é para analistas de dados e gestores que pretendem atuar na área.

Segue lista com os 5 livros que vão te levar ao próximo nível em Business Intelligence.

OLIVEIRA, Grimaldo Lopes; OLIVEIRA, Diego Elias. BI como deve ser. São Paulo, 2016.

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A obra “BI como deve  ser” é um livros de business intelligence bastante completa e atual. Escrita em 2016, apresenta um enfoque prático, baseado na experiência de seus dois autores, que atuaram em diversos projetos relacionados ao tema e são especialistas na área.

Os autores:

• Grimaldo Oliveira atua como professor na área de Bi e estatística, além de participar de projetos de Bi em órgãos do governo, em diversos estados brasileiros, nos segmentos de recursos humanos e financeiro. Responsável pelo blog BI com Vatapá, onde diversos artigos e material atualizado podem ser consultados (http://bicomvatapa.blogspot.com/)
  
  
• Diego Elias atua diretamente na área de projetos em data mining, BI e ciência de dados, presente nas redes sociais, sendo editor do site BI na prática (https://www.binapratica.com.br/) e colaborador do site CanalTech em diversos artigos.

Os dois primeiros capítulos do livro apresentam uma boa introdução ao conceito de Business Intelligence e ao trabalho do profissional especializado nesta área. A obra possui ainda um capítulo inteiramente dedicado ao Data Warehouse, seguido de um tutorial prático para a criação de uma solução de BI. A obra também apresenta algumas Ferramentas de BI, e acerta ao descrever apenas seu funcionamento, sob o aspecto da arquitetura computacional, o que mantém o conteúdo atual e relevante. Para encerrar o livro, os autores entregam um capítulo inteiramente dedicado a tendencias da área e a inserção do BI na ciência de dados. 

No capítulo dedicado às tendências que impactarão a área de Business Intelligence nos próximos anos, ganham destaque o uso de computação em nuvem e a inevitável integração entre a BI a ciência dos dados.  

Em todos os capítulos, o leitor encontra vários exemplos que retratam a vivência dos autores, adquiridos em anos de atuação no mercado, nas empresas públicas e privadas.

A linguagem utilizada é a mais simples possível.

João Rondina sobre o livro BI como deve ser

Os autores acertam o tom deste livros de business intelligence, ao usar como recurso um diálogo informal com seus leitores, como se estivesse numa reunião entre colegas.  Podemos concluir que o livro aborda, de maneira simples e clara, vários aspectos importantes do Business Intelligence, podendo ser usado como uma ótima introdução às diversas aplicações dessa tecnologia.

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SCHEPS, Swain. Business intelligence for dummies. John Wiley & Sons, 2011.

Somente em inglês

A obra Business Intelligence for dummies, editada pela John Wiley & Sons, está disponível apenas no idioma inglês. Publicada em 2011, tornou-se um Best Seller na área de BI e continua relevante até hoje. O autor, Swain Scheps, Diretor de Business Intelligence e Analitycs na Nike, é um veterano da área de tecnologia e apresenta nesta obra toda sua experiência, reunida ao longo do tempo, atuando como gerente, consultor e professor, em companhias de grande porte, dentre as quais se destacam Nike e Brierley & Partners.

Seu endereço de Linked In é: www.linkedin.com/in/swain-scheps/.

O livro foi divido em 23 (vinte três) capítulos, agrupados em estruturas que recebem o nome de “Partes”. As duas primeiras partes da obra são dedicados a apresentar conceitos de Business Intelligence, construção de consultas e relatórios, arquitetura OLAP e construção de Dashboards, numa mistura interessante e não convencional.

A terceira parte versa sobre o clico de vida do BI, com suas particularidades: recursos humanos, arquitetura e estratégias. 

Na parte quatro, o autor nos traz modelos para a implementação do BI, desde o Plano de Projeto, os requisitos do usuário, análise e desenvolvimento. Essa abordagem é fortemente influenciada pela Engenharia de Software tradicional, com seus modelos Waterfall, deixando de lado estratégias advindas dos métodos ágeis.

Talvez essa seja a parte da obra que mais envelheceu, e atualmente outras metodologias de Projeto possam ser usadas para o BI, com mais eficácia. 

A parte cinco é mais compacta, com apenas dois capítulos, que abordam tecnologias de bancos de dados, datawarehouse, datamarts, ferramentas de software e fabricantes de tecnologias voltadas ao BI. A sexta parte, em contrapartida, é a mais extensa e mais relevante, pela sua atualidade e profundidade.

Curiosamente estruturada sob a forma dos “Dez mais”, traz os fatores críticos de sucesso para o BI, os riscos, estratégias para coletar bons requisitos de usuário, segredos de sucesso no desenvolvimento do projeto. Encerra com dois capítulos: no primeiro, aponta iniciativas para manutenção do seu BI e no segundo apresenta os principais  sinais que contribuem para tornar um modelo obsoleto. 

Podemos concluir que se trata de uma obra de destaque na comunidade de Business Intelligence na época de seu lançamento e mantém conteúdos relevantes até o presente momento. 

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BARBIERI, Carlos. Bi2 – Business Intelligence: modelagem e qualidade. Rio de Janeiro: Elsevier, 2011

Carlo Barbieri é um veterano da área de tecnologia

Outra obra nacional sobre Business Intelligence que entrega muita qualidade e relevância. O autor, Carlo Barbieri, é um veterano da área de tecnologia e tem uma carreira de consultor consolidada, tendo atuado em projetos em diversas empresas, tais como: como Digi-Consulte (Lisboa), Telemig, Açominas, Fosfértil, MSA_Infor, Magnesita, Upsi, Celesc, Cimentos Cauê, Progresso Informática, Eletrodados, Ferteco, Prodemge, Eletropaulo, Eletronorte, IBM, BMG, Copel, Teknisa, BDMG, dentre outras.

O autor possui artigos publicados no jornal COMPUTERWORLD, na Revista Informação da IBM, Developers Magazine e Gestão, além da autoria de diversos livros sobre Banco de Dados e BI.

Além disso, é professor em diversos cursos de pós-graduação e atua como coordenador nacional para o modelo MPS-BR, junto à SOFTEX.

Uma obra para gestores e analistas de business intelligence

O público-alvo deste livro, segundo o autor, são  “gestores de tecnologia da informação, como CIOs, gerentes de BI, analistas e projetistas de sistemas de inteligência de negócios”. Com essa premissa, o livro é dedicado a diversos aspectos de governança e qualidade de dados.

São descritas abordagens para a implementação de políticas, processos e uma estrutura organizacional para apoiar o gerenciamento de dados corporativos. A obra conta com 416 páginas.

O livro também dedica alguns capítulos para apresentar os conceitos fundamentais de Business Intelligence, sempre relacionando-o com aplicações na área de negócios, com vários exemplos de aplicação, graças à grande vivência do autor na área de consultoria.

Esses exemplos tornam-se valiosos, pois indicam caminhos que foram bem-sucedidos no passado recente e podem servir de referência em projetos futuros.

Podemos concluir que esta é uma das melhores obras sobre BI em língua portuguesa, pela sua didática, conteúdo e experiência do autor. 

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SHARDA, Ramesh; DELEN, Dursun; TURBAN, Efraim. Business Intelligence e Análise de Dados para Gestão do Negócio – 4ª edição. Bookman Editora, 2019.

Tradução da obra de língua inglesa, a 4ª edição de 2019 é escrita pelos autores Sharda, Delen e Turban, publicada pela Bookman Editora. Os três autores têm sólida experiência acadêmica.

Ramesh Sharda é PhD na Oklahoma State University (OSU), participa de diversos conselhos editoriais, em instituições renomadas com a ACM Data Base, tendo escrito mais de 200 artigos sobre o tema apoio à decisão, análise de negócios e tecnologias para gerenciar a sobrecarga de informações.

Dursun Delen também é PhD na Oklahoma State University, atua nas áreas relacionadas a análise de negócios, inovação em sistemas para a área da saúde e sistemas de informação. Possui grande experiência em consultoria, liderando inúmeros projetos nos Departamentos de Defesa e Energia norte americano, NASA, dentre outros.

Escreveu outros livros de business intelligence na área de ciência de dados, data mining, apoio a decisão e utilização de Business Intelligence nos negócios.

Efraim Turban, PhD da Universidade de Berkley, na Califórnia, é autor de mais de 100 artigos e 20 livros na área de tecnologia da informação, com especial interesse em temas relacionados à tomada de decisão. 

A quarta edição deste importante livro, traduzida para o português e totalmente atualizada, torna-a item obrigatório na biblioteca dos estudantes e profissionais da área de Business Intelligence.

O primeiro capítulo introduz conceitos de Business Intelligence, mostrando diversos exemplos e aplicações nos negócios.

O segundo capítulo destaca o uso da estatística descritiva para a análise dos dados, além de mostrar estratégias para visualização de informações, que se tornaram, nos últimos anos, fundamentais para os negócios. Nesse contexto, os autores apresentam sete exemplos práticos, baseados em estudos de casos de projetos reais.

O terceiro capítulo introduz o Data Warehouse e sua evolução, com destaque para conteúdo atualizado, incluindo o conceito moderno de “lagos de dados” (data lakes). O capítulo 4 apresenta a análise de dados preditiva.

O quinto capítulo inclui uma interessante abordagem para análise de dados a texto, redes sociais e web.

O sexto capítulo versa sobre análise de dados prescritiva: otimização e simulação. Os autores usam exemplos em Excel para aplicar técnicas de programação linear, tendo como objetivo o desenvolvimento de modelos de otimização. 

O oitavo capítulo disserta sobre tendências futuras, privacidade e questões específicas para a gerência, em análise de dados. São abordagens que consideram o impacto da Internet das Coisas (IoT), computação em nuvem, ética e privacidade no uso de dados dos cidadãos. Trata-se de uma obra atualizada, aprofundada e original, que irá contribuir muito na formação do especialista em Business Intelligence. 

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KNAFLIC, Cole Nussbaumer. Storytelling com dados: um guia sobre visualização de dados para profissionais de negócios. Alta Books, 2019.

A importância da visualização de dados

Cole Nussbaumer Knaflic é analista de dados e dedica-se a trabalhos de consultoria junto às maiores companhias globais, como Google, Facebook, Johnson & Johnson, Adobe, Linked In, dentre outras.  É também criadora de um dos principais blogs nesta área, o “storytelling with data” (https://www.storytellingwithdata.com). 

A obra Storytelling com dados, da referida autora, publicada pela Alta Books, última edição em 2019, com 241 páginas,  tornou-se uma referência mundial sobre o tema “visualização de dados”, item fundamental na área de Businesss Intelligence. 

A obra é composta por dez capítulos. Um aspecto que chama a atenção, e permeia todo o livro, é o uso de figuras coloridas, para apresentar os conceitos relacionados à visualização dos dados, o que dá um tratamento diferenciado ao trabalho. Cabe destacar que a autora resistiu à tentação de exemplificar os conceitos apresentados com tutoriais em Excel, Power Bi ou outra ferramenta, o que deixa a obra sem aquela sensação de desatualizada, que encontramos em ótimos livros, com exemplos precocemente obsoletos.

No capítulo 1 a autora sobre a importância da visualização de dados. Mais do que apresentar só definições, ela também justifica o porquê o leitor deve dedicar-se ao tema, justificando a relevância e importância das técnicas que virão a seguir.

O capítulo 2 segue nesse sentido, mostrando porque devemos escolher um visual que seja eficaz. Aqui são apresentados ótimos exemplos de visuais, tais como: texto, tabelas, gráficos de dispersão, linha, barras verticais e horizontais, simples e empilhadas, cascata, mapa de inclinação, mapa de calor, dentre outros. Cada um destes visuais é explicado, em detalhes, e exemplos de sua produção são apresentados.

O capítulo 3 explica detalhes de como funciona o entendimento do ser humano, no quesito visualização de dados.

São detalhes que, se bem aplicados, podem aumentar consideravelmente o entendimento e atenção das pessoas na apresentação de seus dados. O quarto capítulo, continuidade do terceiro em relação ao tema, descreve outras estratégias disponíveis para enfrentar o desafio de obter a atenção das pessoas as quais seus dados serão apresentados. Detalhes como cor e tamanho do texto são discutidos.

No capítulo cinco, a autora retoma ao mesmo tema, aprofundando e ampliando os conceitos dos dois capítulos anteriores, sob o ponto de vista do design para a visualização de dados.

No capítulo 6, a autora retoma os exemplos apresentados no segundo capítulo, agora de uma forma mais profunda e complexa. Por exemplo, explica em detalhes um modelo visual do tipo “barra empilhadas horizontais”, chegando a mostrar como interpretar esse tipo de recurso. 

 O sétimo capítulo é uma espécie de relatos de experiência da autora, em suas diversas palestras, consultorias e treinamentos. É apropriado o título dado ao capítulo: “lições sobre storytelling”. Nos três capítulos restantes, a autora não apresenta nenhum conceito novo, pode-se dizer que se trata de um resumo do que já foi trazido, com muitos exemplos e explicações detalhadas. Esse é um outro valor que este livro possui, a necessidade de detalhes, exemplos, explicações dos itens fundamentais sobre a visualização de dados, mais úteis do que sobrecarregar o leitor apenas com conceitos e definições. 

Podemos concluir que se trata de uma obra fundamental, dada a riqueza de detalhes com que o tema é apresentado, valendo uma (ou várias) leituras.

Também pode servir como um livros de business intelligence de referência, que o profissional de Bi tenha sempre à mão quando for planejar uma apresentação ou um dashboard.

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Autor do artigo: João Marcelo Rondina, PhD – Mini-cv

Doutor em Ciências da Saúde, pela FAMERP. Mestre em Engenharia Elétrica, pela Unesp/Câmpus de Ilha Solteira. Especialista em Administração de Empresas com ênfase em Marketing, pela FAAP. Bacharel em Ciências de Computação, pela Unesp/Câmpus de São José do Rio Preto. Diretor do Núcleo de Informática da FAMERP. Professor convidado da FAMERP, nos cursos de Graduação Medicina e Psicologia, na Pós-Graduação Lato Sensu e na Pós-Graduação Stricto Sensu da FAMERP – Psicologia.

Professor Coordenador dos Cursos de Pós-Graduação Lato Sensu do SENAC/SJRP (Big Data e Inteligência Artificial). Parecerista ad-hoc da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP), das Revistas RACS-FAMERP, RAHIS-UFMG, RESDITE-UFC e CADSC-UFRJ. Membro da Associação Brasileira de Ciência de Dados (ABRACD) e da Sociedade Brasileira de Informática em Saúde (SBIS). Áreas de Interesse: Saúde Digital, Inteligência Artificial e Big Data.