Aqui você encontra os principais termos de Business Intelligence e Dados, com definições claras dos conceitos mais usados nessa área.
Ad-Hoc: Termo utilizado para descrever consultas, relatórios, análises ou processos improvisados e não planejados realizados de maneira pontual para atender a uma necessidade ou demanda específica no momento em que surge.
Algoritmo: Conjunto de instruções ou regras lógicas usadas para realizar cálculos, processar dados ou resolver problemas específicos.
Análise de Dados: O processo de examinar, limpar, transformar e interpretar conjuntos de dados para descobrir informações úteis e tomar decisões.
Análise Preditiva: O uso de dados, estatísticas e técnicas de machine learning para prever resultados ou tendências futuras.
Armazenamento de Dados: O local físico ou virtual onde informações são mantidas, como bancos de dados, servidores ou sistemas de armazenamento em nuvem.
API (Application Programming Interface): Conjunto de regras, protocolos e ferramentas que permite que diferentes softwares se comuniquem entre si. Ela define os métodos e formatos de comunicação que os sistemas podem utilizar para solicitar e trocar informações.
Backup de Dados: Cópia de segurança das informações importantes para evitar perdas em caso de falhas nos sistemas ou acidentes.
Banco de dados: Conjunto organizado de dados estruturados que são armazenados eletronicamente em um sistema de computador. Esses dados são gerenciados e acessados por meio de software específico, permitindo a adição, consulta, atualização e remoção de informações de forma eficiente.
Banco de dados relacional: Um tipo de banco de dados que organiza os dados em tabelas com relações pré definidas entre elas. Utiliza a linguagem SQL para consultas e manipulação de dados, mantendo a integridade e consistência por meio de chaves estrangeiras e regras de relacionamento.
Banco de dados não relacional: Também conhecido como NoSQL , é um tipo de banco de dados que não segue o modelo relacional tradicional. Ele pode armazenar dados de forma mais flexível, utilizando estruturas como documentos, colunas, grafos ou pares chave-valor, sendo mais escalável e adequado para diferentes tipos de dados e requisitos de desempenho.
Banco de dados transacional: Sistema utilizado para armazenar dados que requerem operações de transação, como inserções, atualizações e exclusões. É otimizado para manter a integridade dos dados, garantindo que todas as transações sejam concluídas com sucesso ou revertidas em caso de falha.
Benchmarking: É o processo de pesquisa entre empresas do mesmo setor para analisar como seus produtos, processos e serviços estão desempenhando em relação aos concorrentes.
BI Conversacional: Abordagem de BI que permite aos usuários fazer perguntas e solicitar informações a partir dos dados de uma maneira intuitiva e natural, sem a necessidade de conhecimento prévio de ferramentas específicas de BI ou linguagem de consulta complexa.
Big Data: Termo que descreve conjuntos de dados volumosos, complexos e variados que exigem ferramentas específicas para serem processados e analisados.
Board: Recurso para visualização de dados, criação de relatórios e painéis interativos, permitindo que os usuários explorem informações, identifiquem tendências e ajam com base nos insights gerados.
Bucket: Refere-se a um contêiner de armazenamento usado para organizar e agrupar conjuntos de dados ou arquivos em serviços de armazenamento em nuvem.
Business Intelligence: Business Intelligence (BI), ou Inteligência de Negócio, é um conjunto de estratégias, técnicas e ferramentas que envolvem a coleta, análise e interpretação de dados para orientar a tomada de decisões nas organizações. Utilizando ferramentas e tecnologias específicas, o BI transforma dados brutos em informações, permitindo que as empresas compreendam melhor seus processos internos, identifiquem padrões e antecipem tendências.
Business Analytics: O processo de exploração de dados para compreender o desempenho empresarial, identificar oportunidades e tomar decisões embasadas.
Cloud Computing: É a entrega de serviços de computação (armazenamento, processamento, etc.) pela internet, permitindo acesso a recursos flexíveis e escaláveis.
Canal de Venda: Um meio pelo qual a sua empresa pode usar parceiros, tais como distribuidores, marketplaces ou revendedores para vender seus produtos ou serviços.
Cluster: Um grupo de computadores ou servidores interconectados que trabalham juntos para processar e armazenar grandes volumes de dados.
Coleta de Dados: Processo de obtenção e reunião de informações de várias fontes para análise e armazenamento.
Conector: Software ou componente que permite a integração e a comunicação entre diferentes sistemas, aplicativos ou bancos de dados. Ele facilita a transferência de dados entre esses sistemas, garantindo a interoperabilidade e a capacidade de compartilhar informações de maneira eficiente e segura.
Contêiner: Uma unidade de software leve e autônoma que empacota e isola aplicativos juntamente com todas as suas dependências, incluindo bibliotecas e arquivos necessários para sua execução.
Correlação: Uma medida estatística que indica a relação entre duas variáveis, mostrando se elas mudam juntas, de maneira positiva, negativa ou neutra.
CRM (Customer Relationship Management): Um sistema para gerenciar interações e relacionamentos com clientes, armazenando informações relevantes para melhorar o atendimento e vendas.
CSV (Comma-Separated Values): Formato de arquivo utilizado para armazenar dados tabulares, onde os valores são separados por vírgulas.
Curva de Aprendizado: Representação gráfica que mostra a relação entre o esforço ou tempo gasto aprendendo e o desempenho alcançado ao longo do tempo em uma nova tarefa ou ferramenta.
Dados Estruturados: Informações organizadas em um formato predefinido, seguindo um esquema ou modelo específico. Eles são organizados em tabelas, com campos definidos, facilitando a busca, consulta e análise.
Dashboard: Uma interface gráfica que exibe informações de maneira visual e condensada, como gráficos, métricas e indicadores-chave de desempenho (KPIs), para facilitar a tomada de decisões.
Data Mining: O processo de descobrir padrões ou informações úteis em grandes conjuntos de dados, utilizando técnicas estatísticas, matemáticas ou de aprendizado de máquina.
Database: Um conjunto organizado de dados armazenados eletronicamente em um sistema de computador que pode ser facilmente acessado, gerenciado e atualizado.
Data Lake: Um repositório de armazenamento de dados que permite armazenar uma grande quantidade de dados brutos em seu formato original até que sejam necessários para análise.
Data Mart: Um sub-conjunto de dados de um Data Warehouse.
Data Tracing: Processo de seguir e documentar a origem e o movimento dos dados através de sistemas e processos.
Data Warehouse: Um repositório centralizado que armazena grandes volumes de dados de várias fontes para facilitar a análise e relatórios.
Dimensionalidade: Número de dimensões ou variáveis presentes em um conjunto de dados. Em análise de dados, a dimensionalidade pode afetar a complexidade e a interpretação dos resultados.
Drill down: Processo de visualizar dados em níveis de detalhe crescente, passando de uma visão geral para informações mais específicas.
Drill through: Funcionalidade que permite acessar detalhes adicionais ou informações relacionadas a partir de um ponto específico em um relatório ou análise, direcionando para outro conjunto de dados ou visualização mais detalhada.
Elasticsearch: Uma ferramenta de busca e análise de texto que permite indexar grandes volumes de dados para realizar pesquisas rápidas e análises complexas.
ERP: Sistema de gestão empresarial que integra processos e funções de uma organização, como finanças, estoque, vendas, entre outros, em um único sistema de software centralizado.
Estrutura de Dados: A organização dos dados em um formato específico para facilitar o armazenamento, processamento e recuperação de informações.
ETL (Extract, Transform, Load): O processo de extração, transformação e carregamento de dados de fontes diferentes para um único local de armazenamento, como um data warehouse.
ELT (Extract, Load, Transform): É um processo mais ágil para o carregamento e o processamento de dados, pois inverte a ordem das etapas de transformação de dados da abordagem tradicional de ETL.
Exploração de Dados: O processo de investigação e análise inicial de um conjunto de dados para identificar padrões, tendências ou insights iniciais antes de uma análise mais aprofundada.
Excel: Uma popular ferramenta de planilha eletrônica amplamente utilizada para análise e manipulação de dados.
Fonte de Dados: Local onde os dados são originados, como bancos de dados, planilhas, sistemas de CRM, entre outros.
Ferramenta de BI: Software projetado para coletar, analisar e visualizar dados para apoiar o processo de tomada de decisão nas organizações.
Firebase: Uma plataforma de desenvolvimento de aplicativos que inclui um banco de dados em tempo real e outras ferramentas para armazenamento e gerenciamento de dados.
Fatores Chave de Sucesso (FCS): Elementos ou condições essenciais que são determinantes para o sucesso de uma estratégia, projeto ou iniciativa.
Ferramenta de ETL: Software usado para realizar o processo de extração, transformação e carga de dados de diferentes fontes para um data warehouse ou outro sistema de armazenamento.
Fluxo de Dados: É uma parte importante da modelagem de processos e sistemas, pois permite entender como as informações são processadas e como as diferentes partes do processo ou sistema se interconectam.
Framework: Uma estrutura ou conjunto de conceitos, práticas e padrões que serve como base para o desenvolvimento de algo mais complexo, como softwares ou aplicativos.
Fórmula: Uma expressão matemática ou lógica usada para realizar cálculos ou processar dados em uma planilha ou sistema de análise.
Gateway: Dispositivo ou software que atua como ponto de entrada ou saída entre dois sistemas ou redes diferentes, permitindo a comunicação e a transferência de dados entre eles.
GCP (Google Cloud Platform): Uma suíte de serviços em nuvem oferecida pelo Google que fornece armazenamento, computação, análise de dados e ferramentas de machine learning.
Gestão de Dados: O processo de organização, controle e administração de informações para garantir sua qualidade, segurança e disponibilidade.
Gestão de Varejo: O conjunto de técnicas que envolvem análise, planejamento e monitoramento dos recursos físicos, financeiros, intelectuais e de pessoas de um comércio varejista.
Geoanálise: Análise de dados geográficos para identificar padrões ou tendências relacionadas a localização geográfica, utilizando mapas e coordenadas.
GitHub: Uma plataforma de hospedagem e colaboração de código-fonte usando o controle de versão Git, que também pode armazenar e compartilhar conjuntos de dados.
Google Analytics: Uma ferramenta gratuita oferecida pelo Google para análise de dados de sites, fornecendo informações sobre tráfego, comportamento do usuário, entre outros.
Gráfico de Barras: Um gráfico com barras retangulares e comprimento proporcional aos valores que ele apresenta. As barras podem ser desenhadas na vertical ou na horizontal.
Gráfico de Dispersão: Um tipo de visualização que exibe a relação entre duas variáveis, plotando pontos em um gráfico para mostrar padrões ou correlações.
Gráfico de Gantt: Um tipo de gráfico usado em gerenciamento de projetos para exibir o cronograma de atividades, mostrando a relação entre elas e o tempo previsto para execução.
Growth Hacking: Abordagem que combina criatividade, métricas e estratégias de marketing para acelerar o crescimento de um negócio, muitas vezes usando dados e experimentação.
Grid Computing: Um modelo de computação distribuída que utiliza recursos de vários computadores em rede para resolver problemas complexos ou processar grandes volumes de dados.
GQD (Gestão de Qualidade de Dados): Conjunto de práticas e processos para garantir a precisão, integridade e consistência dos dados em uma organização.
Hadoop: Um framework de software que permite o processamento distribuído de grandes conjuntos de dados em clusters de computadores.
Hardware: Os componentes físicos de um sistema de computador, como processadores, memória, disco rígido, etc., utilizados para armazenar e processar dados.
HTML (Hypertext Markup Language): Linguagem de marcação utilizada para criar páginas web e estruturar o conteúdo dessas páginas.
Hierarquia de Dados: Organização de dados em uma estrutura de níveis ou camadas, geralmente representando relações entre diferentes elementos de dados.
Histograma: Um gráfico de barras que representa a distribuição de frequência de dados em intervalos, mostrando a ocorrência de valores em cada intervalo.
Hosting: Provedor de hospedagem que oferece espaço em servidores para armazenar sites, aplicativos ou bancos de dados na internet.
Hive: Uma ferramenta de análise de dados que permite consultas SQL-like para processar grandes conjuntos de dados armazenados em Hadoop.
HTTP (Hypertext Transfer Protocol): Protocolo usado para transferir dados na web. Ele define a maneira como as mensagens são formatadas e transmitidas.
Hub de Dados: Um ponto central que agrega dados de diversas fontes para facilitar o acesso e a análise desses dados.
Inteligência Artificial (IA): Campo da ciência da computação que se concentra no desenvolvimento de sistemas capazes de realizar tarefas que normalmente exigiriam inteligência humana, como aprendizado, raciocínio e reconhecimento de padrões.
Inteligência Comercial: Envolve uma série de ações estratégicas que ajudam a melhorar os resultados de uma organização, com base na coleta e análise de informações.
Índice de Dados: Estrutura utilizada em bancos de dados para melhorar a velocidade de recuperação de dados, semelhante ao índice de um livro.
Insight: Insight é a compreensão de uma causa e efeito específicos dentro de um contexto específico.
IoT (Internet of Things): Internet das Coisas, refere-se à rede de dispositivos físicos (como sensores, veículos, eletrodomésticos) conectados à internet e capazes de coletar e trocar dados.
Integração de Dados: Processo de combinar dados de diferentes fontes para fornecer uma visão unificada e coerente, muitas vezes realizado por meio de ferramentas ETL (Extração, Transformação e Carga).
Inovação: Introdução de novas ideias, métodos ou tecnologias que resultam em melhorias significativas ou soluções mais eficientes.
Infrastructure as a Service (IaaS): Modelo de computação em nuvem que fornece acesso a recursos de infraestrutura, como servidores virtuais, armazenamento e redes pela internet.
Java: Uma linguagem de programação popular e versátil utilizada no desenvolvimento de aplicativos e sistemas de software.
JavaScript: Uma linguagem de programação usada principalmente para criar interatividade em páginas da web.
JavaScript Frameworks: Conjuntos de ferramentas e bibliotecas em JavaScript que oferecem estruturas para o desenvolvimento mais eficiente de aplicativos web.
Java Virtual Machine (JVM): Um ambiente de execução que permite que aplicativos Java sejam executados em diferentes plataformas sem modificação.
JSON (JavaScript Object Notation): Um formato de arquivo leve e de fácil leitura para troca de dados, comumente usado na web para transmitir informações entre um servidor e um navegador.
Jupyter Notebook: Uma aplicação web interativa que permite criar e compartilhar documentos contendo código, visualizações, textos e equações matemáticas.
JDBC (Java Database Connectivity): Uma API (Interface de Programação de Aplicações) em Java que permite a conexão com bancos de dados e a execução de consultas SQL.
Just-in-Time (JIT) Compilation: Um método de compilação em tempo de execução que traduz código de máquina para uma linguagem de alto nível enquanto o programa está em execução.
Job Scheduler: Uma ferramenta que automatiza a execução de tarefas em horários específicos ou em resposta a eventos predefinidos.
KPI (Key Performance Indicator): Indicadores-chave de desempenho que ajudam a medir o progresso em direção a objetivos específicos de uma organização.
Knowledge Discovery in Databases (KDD): Processo de descoberta e extração de informações úteis e novos conhecimentos a partir de grandes conjuntos de dados.
K-means: Um algoritmo de agrupamento usado em análise de dados para classificar dados em grupos baseados em características semelhantes.
K-Nearest Neighbors (K-NN): Um algoritmo de aprendizado de máquina usado para classificação e regressão baseado na proximidade dos dados.
Keyword: Palavra-chave utilizada em buscas online ou em estratégias de otimização de mecanismos de busca (SEO) para identificar os termos relevantes em um contexto específico.
Knowledge Graph: Uma representação estruturada de informações que busca conectar e organizar dados de maneira a mostrar relações e interconexões entre conceitos.Knowledge Graph: Uma representação estruturada de informações que busca conectar e organizar dados de maneira a mostrar relações e interconexões entre conceitos.
Linguagem de Consulta: Uma linguagem usada para fazer consultas em bancos de dados ou sistemas, como SQL (Structured Query Language) para interagir com bancos de dados relacionais.
Limpeza de Dados: O processo de identificar e corrigir erros, inconsistências ou valores ausentes em conjuntos de dados, visando garantir a qualidade e precisão dos dados.
Lógica Fuzzy: Um método que lida com informações imprecisas ou incertas, permitindo o uso de valores intermediários ou aproximados em vez de apenas verdadeiro ou falso.
Machine Learning: Um ramo da inteligência artificial (IA) que permite aos sistemas aprenderem e melhorarem a partir de experiências anteriores sem serem explicitamente programados.
MapReduce: Um modelo de programação usado para processar grandes conjuntos de dados distribuídos em ambientes de computação em clusters.
Matriz de Dados: Uma representação tabular de informações organizadas em linhas e colunas, comuns em análises estatísticas e de BI.
Margem Bruta: A diferença percentual entre a Receita de Vendas de uma empresa e o Custo dos Bens Vendidos, indicando quanto a empresa ganha após cobrir os custos diretos de produção dos bens ou serviços vendidos.
Margem Líquida: Um indicador financeiro que nos ajuda a entender a rentabilidade de uma empresa. Ela representa a porcentagem de lucro líquido que uma empresa obtém em relação à sua receita líquida.
Margem de Contribuição: É uma das principais bases para o cálculo do ponto de equilíbrio de uma empresa; o mínimo que uma empresa precisa faturar para não ter prejuízos.
Market Share: O percentual que uma empresa possui referente ao total de vendas daquele setor.
Metadata: Informações que descrevem outros dados, como tags, descrições e propriedades, facilitando a compreensão e o gerenciamento dos dados.
Métrica: O resultado de esforços em números.
Métricas de Desempenho: Indicadores quantitativos usados para medir o desempenho de processos, sistemas ou estratégias de negócios.
Mineração de Dados: Processo de análise de grandes conjuntos de dados para identificar padrões, tendências ou informações úteis usando técnicas estatísticas e de machine learning.
Middleware: Software que atua como intermediário entre diferentes sistemas, facilitando a comunicação e a integração entre eles.
Modelagem de Dados: Processo de criar uma representação abstrata de como os dados de uma organização são estruturados e armazenados. Isso envolve a definição de entidades, relacionamentos, regras e esquemas para representar informações de forma eficiente.
Modelagem Preditiva: Uso de dados históricos e algoritmos para prever resultados futuros ou tendências.
Modelo de Dados: Uma representação visual ou lógica que descreve como os dados estão organizados e relacionados em um banco de dados.
Multidimensionalidade: Característica de um modelo de dados que permite a análise de informações a partir de diferentes perspectivas ou dimensões.
Naive Bayes: Um algoritmo de aprendizado de máquina baseado no teorema de Bayes usado para classificação e filtragem de dados.
NLP (Processamento de Linguagem Natural): Campo da inteligência artificial que se concentra na interação entre computadores e linguagem humana.
Nó (Node): Em redes ou estruturas de dados, um nó é um ponto individual que faz parte de uma rede maior ou estrutura.
Normalização de Dados: Processo de organização de um banco de dados para reduzir a redundância e melhorar a integridade dos dados.
NoSQL (Not Only Structured Query Language): Um tipo de banco de dados não relacional, que não segue o modelo de tabelas e relacionamentos de bancos de dados tradicionais.
NPS (Net Promoter Score): É uma métrica utilizada para medir a lealdade dos clientes de uma empresa.
Nuvem (Cloud): Refere-se a serviços, aplicativos ou armazenamento hospedados na internet, acessíveis remotamente em vez de localmente em um dispositivo.
OLAP (Online Analytical Processing): Uma abordagem de análise que permite aos usuários analisar dados multidimensionais de forma dinâmica.
OLTP (Online Transaction Processing): É um tipo de processamento de dados que consiste na execução de várias transações que ocorrem simultaneamente
On-Demand: Modelo de entrega de serviços ou recursos em que são fornecidos conforme a necessidade, sem a necessidade de instalação ou configuração prévia.
On-premise: Refere-se a software ou sistemas que são instalados e operados dentro das instalações físicas de uma organização, ao invés de serem hospedados em nuvem ou servidores externos.
Open Source: Software ou tecnologia cujo código-fonte é disponibilizado e pode ser modificado e distribuído livremente.
Operações CRUD (Create, Read, Update, Delete): As quatro operações básicas de um sistema de gerenciamento de banco de dados: criar, ler, atualizar e excluir dados.
Outlier: Um valor atípico ou fora do padrão em um conjunto de dados, que pode distorcer análises estatísticas e modelos.
Outsourcing: Prática de contratar serviços externos de terceiros para realizar determinadas funções ou atividades que normalmente seriam realizadas internamente pela empresa.
Overfitting: Um problema em modelos de machine learning, quando o modelo se ajusta demasiadamente aos dados de treinamento e perde capacidade de generalização para novos dados.
Painel de Vendas: Uma interface visual que exibe informações e métricas relacionadas às atividades de vendas, permitindo uma visão geral do desempenho de vendas.
Pareto: Princípio que sugere que aproximadamente 80% dos efeitos vêm de 20% das causas, muitas vezes aplicado na análise de dados.
Personalização: Adaptação de conteúdo, ofertas ou experiências com base nas preferências ou comportamentos individuais dos usuários.
Pipeline de Dados: Um conjunto de processos sequenciais para coletar, processar e transformar dados, geralmente em preparação para análises ou armazenamento.
Pivotagem (Pivoting): Processo de reorganização de dados, geralmente de linhas para colunas, ou vice-versa, para facilitar análises diferentes.
Processamento de Dados: Manipulação e transformação de informações para gerar insights ou atender a determinados objetivos.
Plataforma de Business Intelligence: Um conjunto de ferramentas e tecnologias usado para coletar, analisar e apresentar dados para apoiar decisões empresariais.
Python: Uma linguagem de programação popular, utilizada em análise de dados, machine learning e muitas outras áreas.
Power BI: Uma ferramenta da Microsoft para visualização de dados e criação de relatórios interativos para análises empresariais.
Qualidade de Dados: Medida que avalia a precisão, integridade, consistência e confiabilidade dos dados em um conjunto de dados.
Query: Uma solicitação de informações a um banco de dados, utilizando uma linguagem específica, como SQL, para recuperar dados que correspondam aos critérios definidos.
Query Builder: Uma ferramenta ou interface gráfica que permite aos usuários criar consultas a bancos de dados sem a necessidade de conhecimento avançado em linguagens de consulta.
Query Language: Uma linguagem utilizada para interagir com bancos de dados para recuperar, inserir, atualizar ou excluir dados.
Query Optimization: Processo de ajustar consultas a bancos de dados para melhorar o desempenho, reduzindo o tempo de resposta e uso de recursos.
QlikView: Uma plataforma de visualização de dados e análise de BI que oferece recursos para criar dashboards e relatórios interativos.
Qlik Sense: Outra ferramenta da Qlik, similar ao QlikView, focada em autoatendimento e visualização de dados para usuários não técnicos.
Quartile (Quartil): Em estatística, um quartil divide um conjunto de dados em quatro partes iguais, representando 25% dos dados em cada parte.
RDBMS (Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados Relacional): Um sistema que organiza dados em tabelas relacionadas, permitindo consultas complexas usando SQL.
Redução de Dimensionalidade: Um processo de reduzir o número de variáveis em um conjunto de dados mantendo o máximo de informações relevantes possível.
Relatório: Um documento que apresenta informações resumidas e análises sobre um conjunto específico de dados para suportar a tomada de decisões, geralmente apresentado de maneira visual.
Regressão: Uma técnica estatística utilizada para identificar e analisar a relação entre variáveis, prever valores futuros e entender padrões nos dados.
Repositório de Dados: Um local centralizado onde os dados são armazenados e organizados para fácil acesso e uso.
Representante Comercial: É o profissional que atua diretamente com as vendas de produtos ou serviços de uma empresa. Ele pode ter vínculo empregatício ou ser autônomo.
Risco: A probabilidade de perda, dano ou impacto negativo associado a uma ação, decisão ou evento.
ROI (Retorno Sobre Investimento): Uma métrica que mede a eficácia e rentabilidade de um investimento em relação aos custos.
SaaS (Software como Serviço): Modelo de distribuição de software onde aplicativos são hospedados na nuvem e acessados pela internet, sem necessidade de instalação local.
Scrum: Metodologia ágil de gerenciamento de projetos que enfatiza a colaboração, adaptabilidade e entrega incremental de produtos.
Self-Service BI: Abordagem que permite aos usuários finais acessar e analisar dados sem depender de suporte de TI ou especialistas em dados.
Segurança de Dados: Conjunto de práticas e tecnologias usadas para proteger informações contra acessos não autorizados, garantindo confidencialidade, integridade e disponibilidade dos dados.
Sell In: Trata-se da venda que ocorre entre empresas, distribuidoras e revendedores.
Sell Out: Trata exclusivamente da venda para o consumidor final.
Sistema de Informação: Conjunto de componentes inter-relacionados que coletam, processam, armazenam e distribuem informações dentro de uma organização.
SLA (Service Level Agreement): Um contrato entre um fornecedor de serviços e um cliente que estabelece as expectativas de desempenho e disponibilidade do serviço.
Software: Conjunto de programas, instruções ou dados que permitem que um sistema de computador realize tarefas específicas. Pode incluir aplicativos, sistemas operacionais, utilitários e outros programas usados para operar dispositivos e processar dados.
SQL (Structured Query Language): Linguagem de programação utilizada para realizar consultas e manipulações em bancos de dados relacionais.
SSOT (Single Source of Truth): Conceito que representa a ideia de ter uma única fonte confiável e centralizada para dados em uma organização, evitando discrepâncias e garantindo consistência nas informações.
Streaming de Dados: O processo de transferir e processar dados continuamente em tempo real, sem armazenamento em massa.
Tabela: Uma estrutura organizada de dados dispostos em linhas e colunas, onde cada linha representa uma entrada individual e cada coluna representa um atributo ou característica dessas entradas.
Tabela Fato: Em modelagem de dados de data warehouse, é uma tabela central que contém métricas numéricas e fatos sobre um determinado processo, geralmente ligada a tabelas de dimensão por chaves estrangeiras.
Tableau: Uma ferramenta de visualização de dados que permite criar dashboards interativos e relatórios visuais.
Taxa de Conversão: Uma métrica usada para medir a eficácia de uma ação específica, representando a porcentagem de usuários ou clientes que realizaram uma ação desejada em relação ao total de interações.
Taxonomia de Dados: Uma estrutura hierárquica ou sistema de classificação usado para organizar e categorizar diferentes tipos de dados em um ambiente de BI ou banco de dados, facilitando a busca e o entendimento dos dados.
Tempo de Resposta: O período entre uma consulta ou solicitação de dados e a entrega da resposta final. No contexto de BI, é a medida do tempo que um sistema leva para processar uma consulta e retornar os resultados.
Tendências: Padrões identificáveis e direcionamentos subjacentes nos dados ao longo do tempo, que podem indicar mudanças, crescimento ou declínio em métricas específicas.
Teste A/B: Uma técnica experimental usada para comparar duas versões diferentes de um elemento (como um site, anúncio ou produto), a fim de determinar qual delas apresenta melhor desempenho com base em métricas predefinidas.
Ticket Médio: Um indicador muito importante para avaliar o desempenho das suas vendas e é resultante da média das vendas.
Transformação de Dados: O processo de modificação, limpeza, agregação ou combinação de conjuntos de dados brutos para prepará-los para análise ou uso posterior. Isso inclui manipulação, filtragem e formatação dos dados.
Tracking (Rastreamento): O processo de coleta contínua de dados sobre atividades, interações ou comportamentos dos usuários em sistemas digitais, geralmente por meio de cookies, pixels ou códigos de rastreamento.
Unificação de Dados: O processo de combinar informações de várias fontes e formatos diferentes em uma única fonte de verdade, a fim de criar um conjunto de dados integrado e consistente.
Upload de Dados: O ato de transferir dados de um dispositivo local para um sistema ou plataforma remoto.
Upsert: Operação que atualiza um registro se ele já existe no banco de dados ou insere um novo registro se ele não existe, garantindo a integridade dos dados ao lidar com atualizações e inserções simultâneas.
Usabilidade: A medida em que um sistema ou conjunto de dados é fácil de usar e compreender para os usuários finais, focando na eficiência, aprendizado e satisfação do usuário ao interagir com a interface.
Usuário Final: Indivíduo ou grupo que interage diretamente com os sistemas de BI ou com os dados resultantes das análises para tomar decisões ou realizar ações.
Variância: Uma medida estatística que indica a dispersão dos valores em torno da média em um conjunto de dados, mostrando o quão distantes os valores estão da média.
Variável: Em estatística e análise de dados, é um atributo ou medida que pode ser mensurado, observado ou controlado em um estudo. Variáveis podem ser qualitativas (categóricas) ou quantitativas (numéricas).
Validação Cruzada (Cross-validation): Técnica usada para avaliar a capacidade de generalização de um modelo de machine learning, dividindo os dados em subconjuntos para treinamento e teste repetidos, a fim de mitigar o overfitting.
Validação de Modelos: Processo de avaliar a precisão e a adequação de um modelo estatístico ou algoritmo, usando métricas e técnicas para garantir sua eficácia na previsão ou na análise de dados.
Visão (View): Uma representação virtual de um subconjunto dos dados de um banco de dados que é derivado de uma ou mais tabelas. É utilizada para simplificar consultas e restringir o acesso aos dados.
Visualização de Dados: Representação gráfica de dados para identificar padrões, tendências ou insights de forma mais compreensível.
Visualização Interativa: Gráficos ou representações visuais que permitem aos usuários finais interagir com os dados, alterando parâmetros, filtrando informações ou explorando diferentes perspectivas.
VPN: Conexão segura que permite que usuários acessem uma rede privada pela internet de forma segura e privada, criptografando os dados transmitidos e protegendo a privacidade das informações durante o tráfego online.
Warehouse (Armazém de Dados): Um repositório centralizado onde os dados são armazenados, integrados e organizados para suportar análises e tomada de decisões.
Workflow (Fluxo de Trabalho): A sequência de atividades, processos ou etapas pelas quais os dados passam, desde a coleta até a análise e apresentação, seguindo um padrão pré-definido.
Web Analytics: O processo de coleta, análise e relatório de dados sobre o comportamento dos usuários em sites ou aplicativos, utilizado para otimizar a experiência do usuário e melhorar o desempenho online.
Widget: Um componente de interface gráfica de usuário (GUI) usado para exibir dados ou funcionalidades específicas em dashboards ou aplicações de BI, como gráficos, controles interativos, entre outros.
Wrangling de Dados: O processo de limpeza, transformação e preparação de conjuntos de dados brutos para análise, envolvendo manipulação de formatos, padronização e correção de erros.
Watson Analytics: Uma plataforma de análise de dados da IBM que usa inteligência artificial para simplificar o processo de análise, descoberta de insights e apresentação de resultados.
Web Scraping: A técnica de coletar dados de páginas da web automaticamente, geralmente para análise.
XML (Extensible Markup Language): Uma linguagem de marcação usada para armazenar e transportar dados de forma legível tanto para humanos quanto para máquinas.
XHTML (Extensible Hypertext Markup Language): Uma versão mais rigorosa e XML-compatível do HTML, usada principalmente para construir páginas da web.
XQuery: Uma linguagem de consulta projetada para consultar e transformar coleções de documentos XML.
XLSX (Excel Spreadsheet XML): Um formato de arquivo usado pelo Microsoft Excel para armazenar dados em planilhas, baseado em XML.
Yottabyte: Uma unidade de medida de armazenamento de dados equivalente a 10^24 bytes. É uma medida extremamente grande e utilizada para descrever a capacidade de armazenamento de volumes enormes de informações. O yottabyte é uma das maiores unidades de armazenamento de dados existentes, representando uma quantidade colossal de bytes.
Zero-Configuration Networking: Uma tecnologia que permite dispositivos de rede se comunicarem automaticamente entre si sem a necessidade de configuração manual, facilitando a conexão de dispositivos em redes locais.
Zero-Day: Uma vulnerabilidade de segurança que é explorada por hackers antes que a empresa tenha conhecimento ou uma solução para corrigi-la.
Zettabyte (ZB): Uma unidade de medida de armazenamento de dados equivalente a 10^21 bytes. Representa uma quantidade extremamente grande de dados, sendo usada para descrever a capacidade de armazenamento em escala exabyte.
Z-Score Normalization: Um método de normalização de dados utilizado para padronizar variáveis, transformando-as para terem uma média de zero e um desvio padrão de um, facilitando a comparação entre diferentes variáveis.
Z-Wave: Um protocolo de comunicação sem fio usado principalmente em dispositivos de automação residencial e Internet das Coisas (IoT) para permitir a conectividade entre diferentes dispositivos eletrônicos.
Zigbee: Outro protocolo de comunicação sem fio, similar ao Z-Wave, frequentemente utilizado em dispositivos de IoT e redes de sensores de baixa potência para permitir a comunicação entre dispositivos.
Zero-Fill: Um método de preenchimento de espaços vazios em um disco rígido ou na memória com zeros, geralmente usado para garantir a segurança ao descartar ou apagar dados.
Zone Map: Em sistemas de banco de dados, é uma estrutura que armazena informações sobre a distribuição de dados em diferentes partições ou zonas para otimizar consultas.
