A Big Data está relacionada a cinco etapas essenciais, os 5V’s:  velocidade, volume, variedade, veracidade e valor.

Os desafios desta área incluem as principais rotinas de desenvolvimento, como análise, captura, curadoria de dados, pesquisa, compartilhamento, armazenamento, transferência, visualização e informações sobre a privacidade dos dados.

O termo Big Data muitas vezes se refere ao uso de análise preditiva e de outros métodos avançados para extrair valor de dados voláteis. Informações voláteis neste caso são informações não integradas.

A análise multidimensional é uma das grandes ferramentas encontradas no OLAP, que nada mais é do que a representação do cruzamento de informações caracterizada pela dinâmica dos dados, dando suporte ao usuário em suas atividades e possibilitando a geração de consultas aos dados de acordo com a necessidade do gestor.

A modelagem multidimensional permite cruzar informações dos dados principais (as métricas) com os dados periféricos (as dimensões), onde facilita a análise dos mais diversos ângulos. Todos os dados da análise multidimensional são exibidos no formato tridimensional, em cubos.

O Data Warehouse serve para manter um histórico de informações da empresa, criando padrões para melhorar a análise dos dados, corrigir possíveis erros e apresentar um modelo final e organizado pronto para análise.

Diversas verterdes do BI utilizam informações recolhidas de um Data Warehouse.

Entende-se que o Data Warehouse é um depósito de dados digital, utilizado para armazenar informações, criar e organizar relatórios usados pela empresa na tomada de decisões importantes, além de melhorar o processo de pesquisa de informação.

Dentro do BI existe um processo que se chama ETL (do inglês Extract, Transform and Load) que se refere à extração, transformação e carga da sistematização do tratamento e limpeza dos dados oriundos dos processos anteriores.

Este processo acontece em três etapas, cada uma de suma importância para o sucesso na transição dos dados de origem para o Data Warehouse.

Compete ao ETL:

Extrair

Nada mais é do que extrair os dados e conduzi-los para a área e transição, para convertê-los em um único formato.

Transformar

Na etapa da transformação é feita a limpeza dos dados e também é realizada a correção, padronização e tratamento dos mesmos para que não haja desvios e inconsistências.

Carga

Após os tratamentos iniciados na fase de transformação, a carga no Data Warehouse é iniciada, onde os dados são inseridos na base consolidada.

A velocidade com que os empresários obtêm a informação e tomam suas decisões podem ser decisivos para o sucesso da empresa em longo prazo. Com todas as etapas do ETL finalizadas, o gestor terá informações concretas, tratadas e de qualidade para tomadas de decisões assertivas.

Em tradução literal “cloud computing” significa computação em nuvem e é por meio desta inovação que conseguimos otimizar a análise de todos os dados dentro do BI (business intelligence) com o auxílio de softwares.

Com implementação rápida e de baixo custo, a hospedagem em nuvem permite o acesso remoto do painel BI de qualquer lugar, basta ter um computador, smartphone ou tablet com acesso a internet.

A maior vantagem da computação em nuvem é a possibilidade de adicionar, alterar e compartilhar os dados e informações a qualquer momento, em qualquer lugar. Isso facilita o trabalho colaborativo da equipe, onde o acesso dos usuários também é facilitado.

O serviço de hospegadem fica a cargo do Data Center, que é quem provém o serviço ao cliente o isentando da instalação de programas, compra de equipamentos ou obtenção de recursos de armazenamento de dados.