Hi! Data Science é uma área que faz estudos e análises de dados econômicos, financeiros e sociais cuja finalidade é gerar insights para a tomada de decisão. Seu papel é estratégico e dentro das carreiras em tecnologia, ela é uma das que mais cresce.
E como é uma ciência que tem grande interface com diversas outras funções dentro de uma empresa, mesmo que você não seja um profissional de Data Science, se trabalha ou quer trabalhar na área de tecnologia, há alguns termos que com certeza é muito importante conhecer. Let's see them!
A palavra data é um falso congnato, pois sua tradução é dados (e não data, como parece). Já Warehouse significa depósito, armazém. Portanto, data warehouse é um depósito de dados digitais e sua função é armazenar informações detalhadas sobre algum tema de interesse. Por exemplo, hoje em dia é comum que empresas tenham data warehouses de seus clientes.
O data warehouse pode ser usado para gerar relatórios que ajudem na tomada de decisões, por isso seu valor estratégico é muito grande.
OBS.: E como se diz data com o sentido de dia específico, você lembra? A gente refresca sua memória: data com o sentido de dia do ano é date, com E no final.
BI é uma sigla para business intelligence, inteligência de negócios. Portanto, Power BI significa inteligência de negócios poderosa.
Quem trabalha com bancos de dados sabe que um dos maiores desafios é conseguir que grandes bases de dados se convertam em informações coerentes e relevantes. O Power BI são vários serviços de softwares, aplicativos e conectores da Microsoft que trabalham juntos para conseguir fazer exatamente isso: transformar fontes de dados (como tabelas de Excel) em informações visualmente envolventes e interativas (como gráficos inteligentes, por exemplo).
SQL é uma sigla para Standard Query Language, que quer dizer linguagem padrão para realizar queries.
OBS.: queries são as consultas e pedidos que trazem resultados de acordo com o que você está buscando quando está trabalhando com big data (grandes bancos de dados).
Portanto, SQL é uma linguagem padrão para trabalhar com bancos de dados relacionais. Os principais do mercado atualmente são:
ETL é uma sigla que quer dizer extract, transform, load, em português, respectivamente: extrair, transformar, carregar.
Na prática, ETL é um processo de integração de dados em três etapas (extração, transformação, carregamento) usado para combinar dados que vêm de fontes diferentes. Primeiro os dados são extraídos (extract) de um sistema-fonte, depois são convertidos (transform) em um formato que permita que sejam analisados e, por fim, são armazenados (load) em um data warehouse ou outro sistema.
OLAP também é uma sigla, e significa: OnLine Analytical Processing (Processamento Analítico On-Line).
Assim como diversas outras funcionalidades que descrevemos neste artigo, o OLAP é mais um meio de converter dados de grandes bancos em informações facilmente analisáveis e compreensíveis.
O OLAP não é um armazém de dados, é uma interface com o usuário que trabalha com o data warehouse. Entre suas principais funções, estão:
Report significa relatório e analysis quer dizer análise. A análise de relatórios é uma habilidade não só valorizada, mas também vital quando se trabalha com big data, pois é a análise inteligente e otimizada que transforma dados em informações, as quais oferecem insights vitais para a tomada de decisões acertadas para qualquer negócio.
Did you know that? Para conhecer melhor esse assunto, veja a página do nosso curso: Formação BI e Data Warehouse com SQL Server e Power BI. Além disso, se quiser entender alguns dos principais termos usados em programação, veja o nosso artigo: Você entende as siglas mais usadas na programação?. See you soon! Bye!
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