No mundo do Business Intelligence (BI), a capacidade de analisar detalhadamente os dados é essencial para a tomada de decisões. Entre as técnicas mais utilizadas para esse fim, destacam-se o Drill Down e o Drill Through. Essas funcionalidades têm propósitos distintos que podem impactar significativamente a maneira como as organizações acessam e interpretam seus dados. Vamos mergulhar nas diferenças entre essas duas técnicas.
Sumário
Primeiro, é importante pensar que o termo “Drill”, que literalmente significa perfurar, transmite a ideia de exploração. Quando os dados possuem uma estrutura e uma hierarquia, é possível explorar os dados que estão sendo visualizados mudando sua hierarquia ou estrutura.
O que é Drill Down?
Drill Down refere-se à capacidade de explorar os dados de forma mais detalhada dentro do mesmo relatório ou dashboard. Essa técnica permite visualizar informações mais granulares ao clicar em elementos específicos. De forma mais prática, os dados que obedecem uma hierarquia podem ser explorados fazendo um caminho da hierarquia mais alta para a mais baixa. Por exemplo:
Os dados da primeira imagem são de vendas por regional do ano de 2024 que, para uma visão mais ampla de uma empresa, satisfaz, porém, a imagem ao lado, mostra que é possível filtrar a mesma informação pela regional selecionada e quebrando a informação numa estrutura mais granular, no caso, Loja, Gerente ou Vendedor. A imagem abaixo mostra o resultado da técnica Drill Down na informação de venda da Regional 1 para o ano de 2024
Benefícios do Drill Down:
- Detalhamento Incremental: Permite aos usuários explorar os dados passo a passo, oferecendo uma visão mais aprofundada conforme necessário.
- Intuitivo: Facilmente acessível para usuários de todos os níveis de habilidade, não requerendo treinamento especial.
- Melhor Compreensão dos Dados: Ajuda a identificar padrões, tendências e anomalias em níveis mais detalhados.
De forma prática, é possível fazer uma investigação até o dado mais granular para tirar insights e tomar decisões com conhecimento tanto global quanto local. No exemplo abaixo, é possível executar a técnica Drill Down para investigação de dados num painel só.
O que é Drill Through?
Drill Through, por outro lado, é uma funcionalidade que permite aos usuários acessar um relatório ou dashboard diferente ao clicar em um elemento de um relatório atual. Diferentemente do Drill Down, o Drill Through redireciona para uma nova página de análise, muitas vezes relacionada a uma visão diferente dos dados ou a um conjunto de dados complementar.
Por exemplo, voltando no caso de vendas na hierarquia Regional, Loja, Gerente, Vendedor e Produto, analisou-se a venda de um mês e era necessário verificar o estoque do produto que mais saiu.
Benefícios do Drill Through:
- Acesso a Relatórios Relacionados: Facilita a navegação entre diferentes conjuntos de dados e perspectivas analíticas.
- Profundidade Analítica: Oferece uma análise mais profunda ao conectar diferentes áreas de dados.
- Flexibilidade: Permite que os usuários sigam um caminho analítico baseado em suas necessidades específicas de informação.
Quando Usar Cada Um?
A escolha entre Drill Down e Drill Through depende do objetivo da análise:
Use Drill Down quando precisar explorar detalhes adicionais dentro do mesmo contexto de dados, sem sair do relatório ou dashboard atual.
Opte por Drill Through quando precisar de uma análise mais ampla que envolva a visualização de dados relacionados em relatórios distintos.
Conclusão
Tanto o Drill Down quanto o Drill Through são técnicas poderosas no arsenal de Business Intelligence, cada uma oferecendo um caminho único para a descoberta e análise de dados. Ao entender as diferenças e aplicabilidades de cada uma, as organizações podem melhorar significativamente a eficácia de suas estratégias de dados, promovendo uma cultura de dados informada e decisões baseadas em evidências.
Esperamos que este post tenha esclarecido as principais diferenças entre Drill Down e Drill Through, ajudando você a aproveitar ao máximo essas funcionalidades em suas análises de BI.
