Data Studio com Gemini: dashboards interativos e análise com IA

Dados com propósito e visão geral do Google Data Studio - Apresentação

Apresentando a instrutora e audiodescrição

Olá! Antes de mais nada, quero dar as boas-vindas ao seu curso na plataforma Alura. Meu nome é Viviane Martins e serei sua professora nesta jornada.

Audiodescrição: Sou uma mulher de 1,74 m, de cabelo longo com mechas, uso óculos, tenho sobrancelhas grossas e um enorme desejo de ensinar.

Contextualizando a tecnologia e apresentando o looker studio pro

A tecnologia nos conecta com as pessoas, e em cada momento conseguimos contribuir alinhando o propósito do que é necessário para o negócio, para necessidades pessoais ou mesmo dentro do ambiente corporativo.

Aqui falaremos sobre o Looker Studio Pro, a nova tecnologia do Google, que deriva de outros produtos, vem se aperfeiçoando e, agora, trabalha com um modelo de licenciamento que nos concede o direito de usar inteligência artificial generativa com o Gemini.

Descrevendo os objetivos do curso e destacando aplicações com dados

Nesta aula, nós vamos abordar, desde o início, conceitos utilizados no mundo da análise de dados e de business intelligence (inteligência de negócios), e como podemos entender o negócio, compreender a pessoa tomadora de decisão do cliente e combinar esse entendimento com tecnologia que nos permitirá realizar análises. Com isso, buscamos reduzir tarefas manuais, melhorar o desempenho, compreender o cenário atual e identificar possíveis sinais de risco que apoiem a tomada de decisões estratégicas.

No contexto atual, afirma-se que dados são o novo petróleo. Na prática, dados sempre foram importantes, mas muitas vezes não receberam a devida atenção. Hoje, com ferramentas analíticas, conseguimos aprimorar o uso desses dados. Com inteligência artificial, podemos utilizar as ferramentas mesmo sem conhecer profundamente seu funcionamento interno, aplicando técnicas de cálculo ou funções específicas, e gerando contribuições significativas para um objetivo final: analisar o cenário atual, produzir relatórios em tempo real para o cliente, elaborar relatórios internos na organização e executar tudo isso com técnicas simples, a partir da interpretação de elementos gráficos que contam uma história, trazendo o data storytelling (narrativa com dados) de uma situação atual.

Eu desejo sucesso na sua jornada de aprendizagem e, mais uma vez, quero dar as boas-vindas e dizer que estou muito feliz com a sua presença aqui conosco. Eu já espero você na próxima aula para começarmos nosso curso. Até lá!

Dados com propósito e visão geral do Google Data Studio - Entendimento estratégico

Contextualizando a análise além da tecnologia

Antes mesmo de analisar dados e gerar valores estratégicos ou alguns insights (percepções) para a organização, é muito importante refletir sobre alguns pontos anteriores à tecnologia, antes de utilizar uma ferramenta técnica. A que nos referimos com isso? Precisamos, sobretudo, entender o negócio.

Imaginemos que vamos realizar uma análise orientada ao mercado financeiro, ou mesmo uma análise voltada ao comércio eletrônico. Agora, consideremos a realização de uma análise sobre as pessoas estudantes que participaram dos cursos da Alura. Não se trata apenas de números por si sós. Precisamos entender o funcionamento da área financeira. Precisamos entender também o funcionamento do comércio eletrônico, que não é apenas a venda de um produto, pois frequentemente existe o fator logístico, que será muito importante para o negócio como um todo. Precisamos ainda compreender como é a área de educação, isto é, como funciona uma empresa que oferece cursos para outras empresas ou para pessoas no Brasil ou globalmente. Como tudo isso opera em conjunto?

Contrapondo expectativas e realidade dos dados

Falamos aqui sobre a diferença entre expectativa e realidade. Nós muitas vezes desejamos um resultado analítico perfeito, com gráficos e valores textuais. No entanto, internamente, como está essa estrutura? Com frequência, encontramos um emaranhado, não apenas em relação a onde os dados estão, como estão as bases de dados, a organização e a governança, mas também — como costumamos dizer — um emaranhado de ideias ou até de conhecimento, além da ausência de uma melhor relação entre as equipes.

Entender o negócio e compreender por que precisamos realizar uma análise sobre um determinado segmento ou uma determinada situação dentro da organização é de grande importância. Quando entendemos o motivo, conseguimos formular as perguntas corretas para realizar uma contribuição mais efetiva.

Mapeando o cenário com stakeholders

Dessa forma, podemos identificar, junto às pessoas envolvidas, às pessoas que chamamos de stakeholders (partes interessadas), qual é o cenário atual. Existe algum problema? Começamos entendendo todo o tratamento do estado atual, pois a partir disso identificamos e mapeamos o tamanho do projeto.

Quando falamos em entender o cenário e compreender o negócio, estamos tratando da base de todo o trabalho. Com isso, podemos mapear quais tecnologias serão utilizadas e quais profissionais serão empregados.

Definindo papéis, escopo e prazos

Podemos atuar no papel de pessoa analítica que vai executar o projeto, no papel de pessoa gestora que vai liderar uma equipe ou no papel de gerente de projetos que vai orquestrar todas as partes de um projeto para alcançar uma entrega final. Com isso, podemos definir qual é o escopo do trabalho, aonde queremos chegar e como vamos chegar.

Quanto ao tempo e ao prazo, talvez o projeto seja urgente; talvez haja mais tempo e possamos definir cronogramas e estabelecer uma metodologia de trabalho mais adequada. Isso também vale para gerar valor a partir dos dados.

Transformando dados em valor estratégico

Quando há uma grande quantidade de dados armazenados em planilhas ou em bases de dados, por exemplo, conseguimos extrair informações, mas isso pode demandar mais tempo. Ao entendermos o negócio e sairmos do filtro simples para insights (percepções) estratégicos, com buscas estratégicas nesses dados e utilizando tecnologia orientada à área de analítica, conseguimos gerar maior valor. Não apenas analisamos o cenário atual, como também contribuímos para futuras tomadas de decisão, para a prevenção de riscos e para a melhoria estratégica dentro da organização.

O que antes estava anotado em papel há alguns anos foi migrando, e a tecnologia vem crescendo a cada dia. Hoje existem grandes softwares (programas) que contribuem não só com a gestão e o armazenamento de dados, mas também oferecem recursos que permitem cálculos, visualizações gráficas e facilitam a correlação dos dados para contribuir com a estratégia, proporcionar uma visão melhor do que está acontecendo na empresa e até viabilizar análises futuras a partir dos estudos atuais.

Com as tecnologias, conseguimos utilizar nossos dados da melhor maneira e, hoje, com a IA generativa, com a inteligência artificial, agregamos ainda mais valor às nossas extrações e ao nosso desenvolvimento analítico.

Apresentando as ferramentas e encerrando o vídeo

Aqui, vamos utilizar duas ferramentas com você. São ferramentas que fazem parte da Google Cloud Platform: o Looker Studio Pro, uma ferramenta analítica que permite correlacionar dados e oferecer visões estratégicas, e também o Gemini, para dar apoio e permitir uma estratégia aprimorada com a ajuda da IA generativa nas tomadas de decisão e na criação de cálculos dentro do Looker Studio Pro.

Eu espero você no próximo vídeo para falarmos mais sobre o que virá por aqui.

Dados com propósito e visão geral do Google Data Studio - Descomplicando o Analytics

Contextualizando business intelligence

Fala-se muito sobre análise de dados, analytics (análise) e um termo bastante comum, o BI, que significa Business Intelligence (Inteligência de Negócios). Vamos contextualizar o que é Business Intelligence (Inteligência de Negócios).

No ambiente corporativo e de consultoria, é comum ouvirmos expressões como “pegue a informação no BI” ou “está no BI”, como se fosse um sistema ou um software (programa). Atualmente, existem muitos programas e softwares (programas) no mercado que trabalham com dados seguindo a metodologia de Business Intelligence (Inteligência de Negócios). Surge a pergunta dirigida à Vivi: o que é Business Intelligence (Inteligência de Negócios), se não é um software (programa)? Trata-se de uma metodologia, uma técnica? Vamos contextualizar.

Exemplificando no e-commerce

Imaginemos que trabalhamos em um e-commerce (comércio eletrônico). Precisamos realizar análises e trazer insights (percepções) positivos: identificação de novos itens, novas oportunidades de venda e ofertas personalizadas de acordo com o comportamento da pessoa cliente.

Consideremos o exemplo de Viviane, pessoa cliente da Meteora, uma loja de e-commerce (comércio eletrônico). Com seu estágio de vida atual, está na meia-idade e aprecia determinados itens: gosta de alguns livros, costuma comprar produtos para cabelo e itens relacionados à eletrônica. Esses dados de Viviane ficam armazenados, registrando seu comportamento.

Em uma nova compra, considerando que Viviane gosta de livros de ficção científica, no momento em que adquire outros produtos — independentemente de serem livros, produtos para cabelo ou eletrônicos —, ao finalizar a compra identificam-se suas compras anteriores e seu perfil. Com isso, oferece-se um novo produto: talvez um livro de sua pessoa autora preferida, observando as compras anteriores, um novo livro de ficção científica ou, ainda, um documentário relacionado, com um desconto específico naquele momento.

Nesse cenário, os dados foram correlacionados e o comportamento dessa pessoa cliente — Viviane — foi identificado e associado para permitir ofertas adicionais. Além disso, em nossa loja de e-commerce (comércio eletrônico), podemos identificar pessoas com o mesmo perfil de Viviane, que gostam de ficção científica e que possivelmente também se interessam por eletrônicos. Assim, vamos ofertando e trabalhando estrategicamente com esses dados, gerando novos insights (percepções), que, neste caso, representam novas vendas e melhoria de faturamento.

Correlacionando dados para identificar problemas operacionais

Nem sempre o que temos como resultado financeiro é apenas observar nosso arquivo, uma planilha do Excel (Excel), e verificar que não alcançamos a meta no mês passado, decidindo que agora precisamos melhorar os números e dizer à equipe de vendas ou ao time que esses números precisam crescer. Podemos correlacionar dados, identificar oportunidades ou detectar alguma lacuna, algum problema interno na empresa que precisa ser identificado.

Imaginemos que estamos perdendo clientes, embora tenhamos produtos com preço justo. Ao correlacionar esse mesmo produto com nossa situação no mercado geral e com os concorrentes, percebemos que o produto que vendemos tem qualidade, preço muito bom e, além disso, não gera problemas de manutenção. No entanto, há um grande problema na entrega, na logística. Talvez tenhamos contratado uma empresa de logística externa que não está cumprindo de forma satisfatória ou, talvez, nosso time interno esteja entregando com atraso, deixando clientes insatisfeitos com essa experiência.

Consolidando o conceito e aplicando no cotidiano

Quando correlacionamos os dados, conseguimos gerar novos insights (percepções) para a tomada de decisões estratégicas. Isso é Business Intelligence (Inteligência de Negócios). Nós costumamos dizer que fazemos Business Intelligence (Inteligência de Negócios) até em uma folha de papel kraft. Conectar-nos à informação de que precisamos envolve identificar e visualizar esses dados em texto ou por meio de gráficos, e compartilhá-los com as áreas envolvidas. Quando temos uma massa de dados muito grande, torna-se necessário utilizar uma ferramenta tecnológica para nos ajudar a realizar essa análise de forma mais clara.

Trazendo o BI para o lado pessoal, imaginemos que, todos os meses, quem usa cartão de crédito tem uma fatura a pagar. Essa fatura costuma ter uma quantidade de linhas e registros relativamente adequada para realizar uma análise. Antes de pagar, é provável que nos detenhamos na fatura para observar em quais categorias tivemos maior investimento financeiro, em quais itens nos contivemos em comparação ao mês anterior, e então definir metas. Podemos concluir: “Neste mês, a fatura ficou adequada; podemos fazer um investimento em algo.” Ou questionar: “Para onde foram os gastos deste mês?” Talvez tenhamos despesas não previstas, como em restaurantes, compra de roupas, deslocamentos para o trabalho ou passagens. A partir disso, vamos prestar mais atenção para termos melhor controle no próximo mês.

Isso também é Business Intelligence (Inteligência de Negócios): a partir de elementos distintos, fazemos correlações, sempre que haja algum tipo de inter-relação, para tomar decisões — seja para economizar financeiramente, seja para propor novos caminhos para um investimento futuro.

Eu espero você na próxima aula, para continuarmos com nosso aprendizado. Até então!

Sobre o curso Data Studio com Gemini: dashboards interativos e análise com IA

O curso Data Studio com Gemini: dashboards interativos e análise com IA possui 337 minutos de vídeos, em um total de 59 atividades. Gostou? Conheça nossos outros cursos de IA para Negócios em Inteligência Artificial, ou leia nossos artigos de Inteligência Artificial.

Matricule-se e comece a estudar com a gente hoje! Conheça outros tópicos abordados durante o curso:

• Dados com propósito e visão geral do Google Data Studio
• Aplicabilidade com Data Studio Pro + Gemini
• Data Visualization
• Boas práticas com o Data Studio Pro
• Análise Exploratória
• Elaboração de portfólio