{"id":20659,"date":"2023-09-25T12:21:34","date_gmt":"2023-09-25T12:21:34","guid":{"rendered":"https:\/\/babelgroup.com\/o-que-e-data-modelling-dashboarding\/"},"modified":"2024-05-12T22:51:56","modified_gmt":"2024-05-12T22:51:56","slug":"o-que-e-data-modelling-dashboarding","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/babelgroup.com\/pt-pt\/o-que-e-data-modelling-dashboarding\/","title":{"rendered":"O que \u00e9 Data Modelling & Dashboarding?"},"content":{"rendered":"
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Data Modelling <\/em>e Dashboarding <\/em>s\u00e3o duas t\u00e9cnicas importantes no campo de an\u00e1lise de dados. 
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Data Modelling <\/strong><\/em>refere-se ao processo de criar uma representa\u00e7\u00e3o estruturada de dados para facilitar a an\u00e1lise e tomada de decis\u00f5es. O objetivo \u00e9 criar um modelo que permita compreender os dados e responder a perguntas espec\u00edficas de neg\u00f3cios. <\/p>\n

Dashboarding<\/strong><\/em>, por sua vez, refere-se ao processo de criar pain\u00e9is visualmente atrativos que apresentem informa\u00e7\u00f5es cr\u00edticas de neg\u00f3cios de forma clara e concisa. Permite que os utilizadores visualizem e analisem dados em tempo real, ajudando-os a tomar decis\u00f5es mais informadas e r\u00e1pidas.  <\/p>\n

Esta combina\u00e7\u00e3o pode ajudar as empresas a transformar os dados em insights acion\u00e1veis. Um modelo bem projetado pode ajudar a garantir que os utilizadores possam aceder e entender facilmente as informa\u00e7\u00f5es importantes em tempo real. Combinar estas t\u00e9cnicas pode permitir que as empresas obtenham uma vis\u00e3o mais completa e r\u00e1pida dos dados. 
\n <\/p>\n

Como se desenvolve um modelo anal\u00edtico de dados, capaz de entregar informa\u00e7\u00e3o relevante para suportar os processos de decis\u00e3o? <\/h3>\n

Para desenvolver um modelo anal\u00edtico de dados capaz de entregar informa\u00e7\u00f5es relevantes para suportar os processos de decis\u00e3o \u00e9 necess\u00e1rio seguir alguns passos tais como: <\/p>\n

Definir objetivos: <\/strong>Compreender o que se pretende alcan\u00e7ar e que informa\u00e7\u00f5es s\u00e3o necess\u00e1rias reter para apoiar decis\u00f5es. <\/p>\n

Recolher e limpar os dados:<\/strong> Garantir que os dados estejam completos, precisos e consistentes. <\/p>\n

Identificar e selecionar as vari\u00e1veis relevantes: <\/strong>Ter em considera\u00e7\u00e3o quais s\u00e3o as vari\u00e1veis importantes para o objetivo do modelo. Analisar as rela\u00e7\u00f5es entre as vari\u00e1veis e como elas podem afetar o resultado. <\/p>\n

Escolher a t\u00e9cnica de modelagem adequada:<\/strong> Existem v\u00e1rias t\u00e9cnicas de an\u00e1lise de dados e \u00e9 importante se escolher a mais adequada para o objetivo do modelo e para os dados dispon\u00edveis.  <\/p>\n

Validar o modelo: <\/strong>A sua valida\u00e7\u00e3o \u00e9 importante para garantir que estejam a ser produzidos resultados precisos e confi\u00e1veis. <\/p>\n

Construir o dashboard<\/em>: <\/strong>\u00c9 necess\u00e1rio construir um dashboard que apresente as informa\u00e7\u00f5es de forma clara e objetiva. 
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Para desenvolver um modelo anal\u00edtico de dados eficaz, \u00e9 importante contar com profissionais especializados em an\u00e1lise de dados, como cientistas de dados e analistas de neg\u00f3cios, al\u00e9m de utilizar ferramentas de an\u00e1lise de dados avan\u00e7adas. <\/p>\n

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