Curso de Desenvolvimento de Dashboards de BI

Aula 1 • O Que Business Intelligence Significa

Define BI, seu histórico e sua distinção de relatórios tradicionais. Fundamenta o capítulo ao enquadrar dashboards como ferramentas de apoio à decisão.

Aula 2 • O Fluxo de Trabalho de BI de Ponta a Ponta

Mapeia o pipeline de dados completo, desde a ingestão de dados brutos até a saída visual. Ajuda os alunos a entender onde o desenvolvimento de dashboards se encaixa no processo mais amplo.

Aula 3 • Partes Interessadas e Casos de Uso

Identifica consumidores executivos, operacionais e analíticos de dashboards e suas necessidades. Conecta a análise de audiência às decisões de design tomadas posteriormente no curso.

Aula 1 • Avaliação da Qualidade de Dados

Ensina técnicas de perfilamento para detectar valores ausentes, duplicatas e outliers. Estabelece a qualidade de dados como pré-requisito para métricas confiáveis de dashboards.

Aula 2 • Técnicas de Limpeza de Dados

Abrange padronização, imputação e fluxos de deduplicação. Prepara diretamente os conjuntos de dados para as etapas de modelagem e agregação que se seguem.

Aula 3 • Campos Calculados e Métricas

Demonstra a criação de colunas derivadas, proporções e medidas agregadas. Esses campos calculados se tornam os KPIs principais exibidos nos dashboards.

Aula 4 • Fundamentos de Atualização e Pipeline de Dados

Explica atualizações agendadas, cargas incrementais e conceitos básicos de ETL. Garante que os alunos entendam como os dashboards se mantêm atualizados após a construção inicial.

Aula 1 • Erros Comuns de Visualização

Identifica eixos truncados, uso incorreto de eixo duplo e poluição visual que distorcem os dados. Capacita os alunos a criticar e corrigir visualizações defeituosas.

Aula 2 • Escolhendo o Tipo de Gráfico Certo

Mapeia relações de dados — comparação, distribuição, composição, tendência — para formas de gráfico apropriadas. Previne distorções causadas por má seleção de gráfico.

Aula 3 • Percepção Humana e Codificação Visual

Explica atributos pré-atentivos e como o cérebro processa informações visuais. Fundamenta cada decisão de design subsequente na ciência cognitiva.

Aula 4 • Fundamentos de Tipografia e Layout

Aborda hierarquia de fontes, espaço em branco e layout baseado em grid para dashboards. Conecta a estrutura visual à legibilidade e à navegação do usuário.

Aula 1 • Tipos e Propósitos de Dashboards

Distingue categorias de dashboards estratégicos, operacionais e analíticos por público e frequência de atualização. Define a intenção do design antes de qualquer trabalho de layout.

Aula 2 • Arquitetura da Informação e Hierarquia

Ensina priorização de conteúdo, hierarquia visual e agrupamento lógico de métricas. Garante que os usuários encontrem informações críticas sem escanear todo o dashboard.

Aula 3 • Interatividade e Controles do Usuário

Abrange filtros, slicers, drill-downs e tooltips que permitem aos usuários explorar dados. Conecta o design interativo aos casos de uso de BI de autoatendimento apresentados anteriormente.

Aula 4 • Wireframing e Prototipagem

Guia os alunos desde esboços de baixa fidelidade até protótipos interativos antes da construção. Reduz retrabalho ao validar decisões de layout com as partes interessadas no início.

Aula 1 • Conexão a Fontes de Dados

Demonstra conexões ativas e importadas para bancos de dados, arquivos e serviços em nuvem. Estabelece a camada de dados da qual dependem todas as visualizações subsequentes.

Aula 2 • Formatação e Temas

Aplica temas de cores, fontes e branding consistentes à tela do dashboard. Reforça os princípios de tipografia e cor do Capítulo 3 em um ambiente ao vivo.

Aula 3 • Criação de Visualizações Principais

Aborda a criação de visuais de barras, linhas, mapas e cartões de KPI na plataforma. Traduz os princípios de seleção de gráficos do Capítulo 3 em ações específicas da plataforma.

Aula 4 • Aplicação de Filtros e Interações

Configura filtragem cruzada, slicers e filtros de nível de relatório na plataforma. Implementa os conceitos de design de interatividade abordados no Capítulo 4.

Aula 1 • Otimização de Desempenho para Cálculos

Identifica fórmulas lentas e aplica melhores práticas para reduzir o tempo de execução de consultas. Garante que dashboards complexos permaneçam responsivos sob volumes de dados do mundo real.

Aula 2 • Cálculos Condicionais e Lógicos

Usa lógica IF, SWITCH e aninhada para criar alertas de limite e segmentação. Traduz regras de negócio diretamente em campos calculados que geram pistas visuais.

Aula 3 • Medidas Estatísticas e Previsão

Apresenta variância, desvio padrão, percentis e funções de previsão internas. Adiciona profundidade analítica aos dashboards além de simples somas e médias.

Aula 4 • Análise de Classificação e Top-N

Cria medidas de classificação dinâmicas e filtros Top-N acionados por seleções do usuário. Suporta dashboards de classificação competitiva e de desempenho comuns em vendas e operações.

Aula 1 • Escalabilidade para Grandes Conjuntos de Dados

Apresenta particionamento, modo DirectQuery e modelos compostos para cenários de big data. Prepara os alunos para construir dashboards que permaneçam com bom desempenho em escala empresarial.

Aula 2 • Otimização do Modelo de Dados

Reduz o tamanho do modelo por meio de remoção de colunas, ajuste de tipos de dados e tabelas de agregação. Um modelo enxuto é a melhoria de desempenho de maior impacto disponível.

Aula 3 • Monitoramento e Manutenção de Dashboards

Configura métricas de uso, monitoramento de atualização e alertas para dashboards de produção. Garante que os dashboards permaneçam confiáveis e precisos após a implantação.

Aula 4 • Diagnóstico de Gargalos de Desempenho

Usa analisadores de desempenho internos e logs de consulta para localizar visuais e consultas lentas. Estabelece uma mentalidade de diagnóstico primeiro antes de aplicar qualquer otimização.

Aula 1 • Práticas de Conformidade e Privacidade de Dados

Aplica mascaramento de dados, rótulos de sensibilidade e políticas de retenção para atender às obrigações de privacidade. Garante que os dashboards tratem dados pessoais e confidenciais de forma responsável.

Aula 2 • Fundamentos de Governança de Dados

Abrange propriedade de dados, rastreamento de linhagem, conjuntos de dados certificados e gerenciamento de glossário. Conecta práticas de governança à confiabilidade e auditabilidade dos dashboards.

Aula 3 • Segurança em Nível de Linha e de Objeto

Configura segurança dinâmica em nível de linha e restrições em nível de objeto por função de usuário. Previne a exposição não autorizada de dados em ambientes de dashboard compartilhados.

Aula 4 • Pipelines de Implantação e Controle de Versão

Usa pipelines de implantação para promover dashboards do desenvolvimento para a produção com segurança. Reduz o risco de implantação e suporta fluxos de trabalho de desenvolvimento colaborativo.