Descubra como otimizamos o processamento de dados: de centenas de arquivos CSV para uma única camada semântica. Explore nosso caso de negócios!

Se você trabalha com conjuntos de dados grandes e complexos, sabe o quão desafiador pode ser gerenciá-los e analisá-los usando ferramentas tradicionais como planilhas. Arquivos CSV são um formato comum para armazenar e trocar dados, mas têm muitas limitações e desvantagens. Eles são propensos a erros, inconsistências, duplicações e corrupção. São difíceis de ler, entender e manipular. Exigem intervenção manual e processos tediosos para extrair, transformar e carregar (ETL) em um banco de dados ou ferramenta de relatórios e não são escaláveis ou seguros para as necessidades de dados de nível empresarial.

É por isso que muitas organizações estão procurando uma maneira melhor de lidar com seus dados e transformá-los em insights acionáveis. Uma das soluções mais eficazes é usar uma camada semântica, que é uma representação lógica dos dados que abstrai a complexidade subjacente e fornece uma linguagem comum e uma estrutura para que os usuários acessem e analisem os dados. Uma camada semântica atua como uma ponte entre as fontes de dados brutos e as aplicações de usuário final, como painéis, relatórios ou visualizações. Ela simplifica os dados organizando-os em conceitos, categorias e relacionamentos significativos que refletem o contexto e os objetivos do negócio. Também permite análises de autoatendimento, permitindo que os usuários criem suas próprias consultas e relatórios sem depender de TI ou habilidades técnicas.

Um ótimo exemplo de como uma camada semântica pode transformar a gestão e análise de dados é o caso de uma grande marca de restaurantes de serviço rápido na Ásia, que opera mais de 1000 lojas. A marca estava enfrentando um grande desafio com seus dados, pois tinha que lidar com mais de 300 extrações diárias de CSV de várias fontes, como sistemas de ponto de venda, programas de fidelidade, feedback de clientes e fornecedores de terceiros. Os arquivos CSV eram inconsistentes, incompletos e imprecisos, dificultando a consolidação e conciliação deles. A marca não tinha visibilidade de seu desempenho, comportamento do cliente ou tendências de mercado. Estava perdendo tempo, dinheiro e oportunidades devido à baixa qualidade e disponibilidade de dados.

Com a ajuda da Rapida Solutions, a marca decidiu implementar uma solução de camada semântica que lhe permitisse acessar e analisar seus dados de forma rápida e fácil. A solução envolveu a modelagem dos dados usando uma ferramenta chamada PowerBI Desktop, que é um software poderoso e intuitivo de visualização e análise de dados. O PowerBI Desktop permite que os usuários se conectem a várias fontes de dados, moldem e transformem os dados usando operações simples de arrastar e soltar, e criem relatórios e painéis impressionantes com gráficos interativos, mapas, tabelas e filtros. A camada semântica criada pelo PowerBI Desktop consiste em três componentes: consultas, que definem como recuperar os dados das fontes; modelo de dados, que define como organizar os dados em tabelas, colunas, medidas e relacionamentos; e tela de relatório, que define como exibir os dados em elementos visuais.

Usando o PowerBI e a experiência baseada na indústria da Rapida Solutions, foi possível criar uma camada semântica abrangente que cobria todos os aspectos das operações e objetivos de negócios. A camada semântica incluía métricas como receita de vendas, transações, tamanho médio do pedido, mix de produtos, etc. A camada semântica também incluía dimensões como localização da loja (país/região/cidade), tipo de loja (drive-thru/serviço no local/entrega), período de tempo (dia/semana/mês/ano), categoria de produto (alimentos/bebidas), nome do produto, etc. A camada semântica permitiu que a marca realizasse diversos tipos de análises em seus dados, como:

• Comparar o desempenho de vendas entre lojas
• Identificar os produtos mais vendidos
• Analisar as preferências dos clientes
• Avaliar campanhas de marketing
• Detectar anomalias
• Prever a demanda
• Otimizar o inventário
• Improving customer service
•  

A solução de camada semântica também permitiu que a marca publicasse seus relatórios e painéis no PowerBI Service (uma plataforma baseada na nuvem que hospeda conteúdo do PowerBI), onde poderiam ser acessados por usuários autorizados de qualquer dispositivo (desktop/móvel/web). Os usuários também podiam atualizar os dados sob demanda ou programação usando o PowerBI Gateway (um software que conecta o PowerBI Service a fontes de dados locais ou baseadas na nuvem). Os usuários também podiam compartilhar seus relatórios e painéis com outros usando os aplicativos PowerBI (uma coleção de relatórios relacionados que podem ser distribuídos dentro de uma organização).

Os benefícios da solução de camada semântica foram imensos para a marca. Ela conseguiu fazer a transição do caos dos arquivos CSV para a simplicidade semântica em questão de semanas. Reduziu seus processos de ETL de horas para minutos. Melhorou significativamente a qualidade e a precisão de seus dados. Obteve insights sobre o desempenho de negócios que antes estavam indisponíveis ou ocultos. Capacitou seus usuários com capacidades de análise de autoatendimento que aumentaram sua produtividade e tomada de decisões. E alcançou tudo isso com envolvimento e custo mínimos de TI.

O caso da marca QSR na Ásia é apenas um exemplo de como a camada semântica da Rapida Solutions pode revolucionar a gestão e análise de dados para qualquer organização que lide com conjuntos de dados grandes e complexos. Uma camada semântica não é apenas uma solução técnica, mas também estratégica. Ela permite que as organizações alinhem seus dados com seus objetivos de negócios, democratizem o acesso e uso de seus dados e aproveitem seus dados como uma vantagem competitiva. Uma camada semântica é a chave para desbloquear todo o potencial dos dados e transformá-los em um ativo valioso.