Curso de Gestor de Business Intelligence

Aula 1 • Definindo Business Intelligence

Aborda o escopo, a história e os componentes principais de BI como disciplina. Fornece a base conceitual para todos os capítulos subsequentes.

Aula 2 • Tipos e fontes de dados

Examina dados estruturados, semiestruturados e não estruturados e suas origens. Conecta a variedade de dados às decisões de design do pipeline de dados.

Aula 3 • Valor organizacional do BI

Analisa como o BI cria valor comercial mensurável entre funções. Prepara os alunos para justificar investimentos em BI para as partes interessadas.

Aula 1 • Conceitos de Data Warehouse

Define data warehouses, data marts e armazenamentos de dados operacionais. Estabelece o vocabulário de armazenamento usado ao longo do curso.

Aula 2 • Técnicas de Modelagem Dimensional

Ensina esquemas estrela e floco de neve como os principais padrões de modelagem para consultas analíticas. Habilita diretamente o design de relatórios analíticos e dashboards em capítulos posteriores.

Aula 3 • Arquiteturas Modernas de Armazenamento

Compara data lakes, lakehouses e warehouses em nuvem com soluções tradicionais on-premise. Equipa os alunos para avaliar a adequação da arquitetura em termos de escala e custo.

Aula 4 • Governança de Dados no Armazenamento

Aborda propriedade, controle de acesso e políticas de retenção na camada de armazenamento. Estabelece hábitos de governança que escalam para todo o ciclo de vida do BI.

Aula 1 • Orquestração e Agendamento de Pipelines

Apresenta conceitos de orquestração de fluxos de trabalho, gerenciamento de dependências e padrões de agendamento. Capacita os alunos a gerenciar pipelines complexos de múltiplas etapas de forma confiável.

Aula 2 • Transformação e Limpeza de Dados

Ensina transformações de padronização, deduplicação e enriquecimento. Melhora diretamente a precisão de relatórios analíticos e dashboards downstream.

Aula 3 • Técnicas de Extração de Dados

Aborda métodos de extração completa, incremental e de captura de dados alterados. Prepara os alunos para minimizar o impacto nos sistemas de origem, garantindo a atualização dos dados.

Aula 4 • Monitoramento de Pipelines e Verificações de Qualidade

Estabelece práticas para monitorar a saúde do pipeline e aplicar verificações de qualidade de dados. Conecta a confiabilidade operacional a resultados de BI confiáveis.

Aula 1 • Teste e Validação de Modelos

Apresenta testes unitários, reconciliação e testes de regressão para modelos de dados. Constrói confiança na precisão do modelo antes da implantação em produção.

Aula 2 • Definição e Padronização de Métricas

Previne inconsistência de métricas entre relatórios e equipes.

Aula 3 • Dimensões de Mudança Lenta

Aborda os tipos de SCD e seu impacto na precisão histórica em modelos analíticos. Garante que os alunos possam preservar o histórico de dados para análise de tendências.

Aula 4 • Design da Camada Semântica

Explica o papel da camada semântica em abstrair dados brutos em termos amigáveis ao negócio. Faz a ponte entre o design técnico de armazenamento e as necessidades de relatórios analíticos do usuário final.

Aula 1 • Distribuição e Agendamento de Relatórios Analíticos

Aborda entrega automatizada de relatórios analíticos, gerenciamento de assinaturas e controle de acesso. Garante que os insights certos cheguem às partes interessadas certas no momento certo.

Aula 2 • Princípios de Visualização de Dados

Aborda seleção de gráficos, codificação visual e princípios de carga cognitiva. Fundamenta todas as decisões de design de dashboard nas melhores práticas perceptivas.

Aula 3 • Design de KPI e Scorecard

Explica como traduzir objetivos de negócios em frameworks de KPI e scorecards. Conecta os resultados dos relatórios analíticos diretamente ao gerenciamento de desempenho estratégico.

Aula 4 • Habilitação de BI de Autoatendimento

Aborda como projetar ambientes de BI que capacitam usuários não técnicos. Reduz gargalos de analistas enquanto mantém padrões de governança de dados.

Aula 1 • Comunicando Resultados de Análises Avançadas

Ensina como traduzir resultados complexos de modelos em narrativas de negócios acionáveis. Faz a ponte entre descobertas técnicas e a tomada de decisão executiva.

Aula 2 • Métodos e Aplicações de Previsão

Apresenta previsão de séries temporais, decomposição de tendências e modelagem de cenários. Dá suporte direto aos processos de planejamento e orçamento no negócio.

Aula 3 • Integração de Aprendizado de Máquina em BI

Explica como modelos de ML são incorporados em pipelines de dados e dashboards de BI. Prepara gerentes para colaborar com equipes de ciência de dados na implantação de modelos.

Aula 4 • Fundamentos Estatísticos para Gerentes de BI

Aborda distribuições, correlação, regressão e teste de significância em nível gerencial. Permite supervisão informada do trabalho de analistas e ciência de dados.

Aula 1 • Frameworks de Governança de Dados

Apresenta conselhos de governança, funções de steward de dados e mecanismos de aplicação de políticas. Estabelece estruturas de responsabilidade para qualidade de dados e conformidade.

Aula 2 • Conformidade Regulatória em BI

Aborda regulamentações de privacidade, residência de dados e requisitos de auditoria que afetam sistemas de BI. Prepara gerentes para construir ambientes de BI em conformidade entre jurisdições.

Aula 3 • Gerenciamento da Qualidade de Dados

Define dimensões de qualidade de dados e estabelece processos de medição e remediação. Garante que os resultados de BI sejam confiáveis e consistentemente precisos.

Aula 4 • Desenvolvendo uma Estratégia de BI

Aborda definição de visão, avaliação de capacidades e construção de roadmap para programas de BI. Alinha o investimento em BI com as prioridades estratégicas organizacionais.

Aula 1 • Estrutura e Funções da Equipe de BI

Mapeia arquétipos de equipe de BI, definições de funções e modelos operacionais centralizados vs. federados. Capacita gerentes a projetar equipes que correspondam à escala e cultura organizacional.

Aula 2 • Contratação e Desenvolvimento de Talentos em BI

Aborda frameworks de competências, design de entrevistas e planos de carreira para profissionais de BI. Constrói um pipeline de talentos que sustenta a capacidade de BI de longo prazo.

Aula 3 • Gerenciamento de Partes Interessadas para Líderes de BI

Ensina coleta de requisitos, gerenciamento de expectativas e comunicação executiva para BI. Fortalece a credibilidade e a influência organizacional da equipe de BI.

Aula 4 • Gerenciamento de Projetos e Portfólio de BI

Aplica métodos ágeis e waterfall à entrega de projetos de BI e à priorização de portfólio. Garante que as iniciativas de BI sejam entregues no escopo, cronograma e orçamento.