{"id":19304,"date":"2020-03-19T21:56:00","date_gmt":"2020-03-20T00:56:00","guid":{"rendered":"https:\/\/niteolearning.com\/blog\/?p=19304"},"modified":"2023-05-25T19:43:28","modified_gmt":"2023-05-25T22:43:28","slug":"analisar-streaming-de-dados-no-power-bi","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/niteolearning.com\/blog\/analisar-streaming-de-dados-no-power-bi\/","title":{"rendered":"Saiba como analisar os dados cont\u00ednuos da sua empresa nos dashboards do Power BI"},"content":{"rendered":"\n

Analisar dados em streaming no Power BI ajuda os tomadores de decis\u00e3o a identificar oportunidades assim que elas aparecem, e a agir rapidamente em diferentes situa\u00e7\u00f5es. Entenda ao longo deste artigo como isso funciona.<\/em><\/p>\n\n\n\n

A visualiza\u00e7\u00e3o r\u00e1pida de dados<\/strong> \u00e9 fundamental para a sua empresa? Se voc\u00ea ainda n\u00e3o est\u00e1 certo disso, vamos te explicar os motivos pelos quais analisar streaming de dados em tempo real no Power BI pode fazer toda a diferen\u00e7a quando \u00e9 preciso tomar decis\u00f5es imediatas.<\/p>\n\n\n\n

Que os dados est\u00e3o sendo gerados em altos volumes diariamente voc\u00ea j\u00e1 deve saber. No entanto, muitas empresas est\u00e3o acostumadas a<\/strong> lidar apenas com o processamento e an\u00e1lises de dados em lote<\/strong>. Isto \u00e9, aquelas que partem de blocos de dados grandes, que s\u00e3o coletados em per\u00edodos maiores de lat\u00eancia, como a cada m\u00eas ou at\u00e9 mesmo a cada vinte e quatro horas.<\/p>\n\n\n\n

Mas, voc\u00ea j\u00e1 pensou que por mais que se deva usar dados hist\u00f3ricos, seria um desperd\u00edcio n\u00e3o aproveitar, em tempo real, aqueles que chegam continuamente na sua empresa? S\u00e3o chamados de dados em streaming, ou streaming de dados, portanto, os dados que s\u00e3o transmitidos e que tramitam pelo seu neg\u00f3cio com baixo per\u00edodo de lat\u00eancia<\/strong>, em quest\u00e3o de milissegundos.<\/p>\n\n\n\n

Esses tipos de dados podem ser gerados a partir de milhares de fontes, por\u00e9m, possuem tamanhos pequenos<\/strong>, e geralmente podem ser medidos em Kilobyte. Alguns exemplos de streaming de dados, ou de transmiss\u00e3o de dados cont\u00ednuos, s\u00e3o os cliques simult\u00e2neos em uma p\u00e1gina Web, dados de sensores de f\u00e1bricas, de dispositivos IoT, de oscila\u00e7\u00f5es do mercado financeiro e de intera\u00e7\u00f5es nas redes sociais.<\/p>\n\n\n\n

Entre as caracter\u00edsticas mais marcantes dos dados em streaming est\u00e1 o fato de eles serem bastante sens\u00edveis ao tempo<\/strong>, e por isso, precisam ser monitorados constantemente<\/strong> para n\u00e3o perderem o seu valor moment\u00e2neo. Para se ter ideia, nem mesmo o Power BI armazena esse tipo de informa\u00e7\u00e3o por muito tempo, pois elas s\u00e3o completamente vol\u00e1teis e podem mudar a qualquer segundo.<\/p>\n\n\n\n

Para que servem os fluxos de dados em streaming?<\/h2>\n\n\n\n

H\u00e1 muitas aplica\u00e7\u00f5es e contextos para usar os fluxos de dados em streaming. Esses fluxos, ou eventos, fornecem informa\u00e7\u00f5es e insights preciosos que v\u00e3o sendo ordenados automaticamente<\/strong> \u00e0 medida que os dados v\u00e3o sendo gerados.<\/p>\n\n\n\n

Em um e-commerce, por exemplo, monitorar os cliques dos compradores em tempo real ajuda a fazer recomenda\u00e7\u00f5es de produtos<\/strong> de forma instant\u00e2nea para o cliente.<\/p>\n\n\n\n

J\u00e1 em uma ind\u00fastria, os fluxos de dados em streaming s\u00e3o essenciais para controlar uma linha de produ\u00e7\u00e3o. Assim, \u00e9 poss\u00edvel identificar anomalias nos processos assim que elas acontecem<\/strong>, ou ent\u00e3o, prever quantos produtos ser\u00e3o produzidos em determinado tempo.<\/p>\n\n\n\n

No setor financeiro, os dados transmitidos em tempo real tamb\u00e9m t\u00eam grande import\u00e2ncia. Ao processar streaming de dados com a ferramenta certa, ela pode reconhecer transa\u00e7\u00f5es de pagamento que estejam fora dos padr\u00f5es<\/strong> comuns instantaneamente<\/strong>, para evitar fraudes tanto do lado da empresa quanto do lado do cliente.<\/p>\n\n\n\n

Em marketing, os dados em streaming ajudam os profissionais a rastrearem em tempo real todas as p\u00e1ginas que um usu\u00e1rio est\u00e1 visitando, por exemplo. Isso \u00e9 importante para analisar a jornada do cliente e encontrar gargalos<\/strong> que impe\u00e7am o aumento da taxa de convers\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

Para os times de vendas, os dados cont\u00ednuos ajudam a mapear oportunidades no momento certo. Isso, ao identificar as intera\u00e7\u00f5es de potenciais clientes em tempo real<\/strong>, em diferentes canais de vendas utilizados na empresa.<\/p>\n\n\n\n

Como voc\u00ea p\u00f4de perceber, h\u00e1 v\u00e1rias possibilidades de uso do streaming de dados para rastrear in\u00fameros processos. Sua usabilidade ainda pode se expandir para o monitoramento de equipamentos de sa\u00fade, c\u00e2meras de seguran\u00e7a, dispositivos automobil\u00edsticos, de geolocaliza\u00e7\u00e3o e muito mais.<\/p>\n\n\n\n

No entanto, \u00e9 com a tecnologia IoT que o streaming de dados vem se destacando<\/strong>. Isso, por causa do crescente interesse e utiliza\u00e7\u00e3o desses equipamentos em todo o mundo.<\/p>\n\n\n\n

Coleta, processamento e an\u00e1lise de streaming de dados com IoT<\/h2>\n\n\n\n

O conceito de IoT (Internet das Coisas)<\/strong> \u00e9 que cada dispositivo que voc\u00ea pode pensar \u00e9 de alguma forma acessado e conectado <\/strong>com outros dispositivos na Internet. Ou seja, os dispositivos eletr\u00f4nicos est\u00e3o se tornando inteligentes e, agora, s\u00e3o capazes de se comunicar uns com os outros. Muitas ideias e tecnologias no IoT est\u00e3o sendo desenvolvidas e usadas<\/strong> neste exato momento.<\/p>\n\n\n\n

Com a ajuda do IoT, \u00e9 poss\u00edvel coletar e analisar<\/strong> automaticamente<\/strong> que parte de uma cidade est\u00e1 congestionada, onde as pessoas passam mais tempo e em que \u00e1rea, quanto tempo uma pessoa gasta em m\u00e9dia em um shopping e assim por diante. Dessa forma, uma institui\u00e7\u00e3o de estat\u00edstica pode obter informa\u00e7\u00f5es sobre massas maiores e mais facilmente<\/strong> sem precisar realizar uma pesquisa de fato.<\/p>\n\n\n\n

Com a melhoria dos aplicativos e sensores de IoT, a visualiza\u00e7\u00e3o de dados em tempo real \u00e9 o principal requisito para muitos cen\u00e1rios.<\/p>\n\n\n\n

Suponha que voc\u00ea est\u00e1 trabalhando para uma ind\u00fastria e deseja rastrear a velocidade<\/strong> da linha de produ\u00e7\u00e3o ou deseja rastrear a rela\u00e7\u00e3o<\/strong> de qualidade no tempo, porque se algum problema ocorre, voc\u00ea tem de lidar com ele imediatamente. Portanto, precisamos que a visualiza\u00e7\u00e3o de dados<\/strong> aconte\u00e7a o mais r\u00e1pido poss\u00edvel<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

\u00c9 a\u00ed que entra o Power BI, pois a ferramenta tem uma capacidade de visualiza\u00e7\u00e3o de dados em tempo real<\/strong>. Em outras palavras, n\u00f3s enviamos o conjunto de dados de streaming<\/strong> para os dashboards interativos do Power BI na mesma hora em que eles chegam, isso \u00e9 o fluxo de dados de streaming.<\/p>\n\n\n\n

Se voc\u00ea ainda n\u00e3o conhece essa ferramenta, n\u00e3o deixe de ler nosso conte\u00fado: Adote uma cultura de dados na pr\u00e1tica com o Microsoft Power BI<\/a>.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Como funciona o streaming de dados no Power BI?<\/h2>\n\n\n\n

Podemos definir o conjunto como \u201cdados de streaming\u201d,<\/strong> pois ele \u00e9 cont\u00ednuo e em tempo real, sendo transportado para o Power BI. O Power BI armazena esses dados em cache<\/strong> tempor\u00e1rio de at\u00e9 7 dias.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

O diagrama abaixo pode descrever o fluxo de dados principal, quando as fontes s\u00e3o sensores. Nele, \u00e9 poss\u00edvel observar que o fluxo \u00e9 um movimento linear. O aplicativo aglutinador dos sensores envia dados para o Power BI atrav\u00e9s de uma conex\u00e3o com API publicada no Power BI, em um ponto final. Este ponto de extremidade define a URL de envio pelo Power BI.<\/p>\n\n\n

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\"Diagrama
Diagrama de arquitetura<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Quando analisamos o diagrama de arquitetura, ele inclui 3 etapas:<\/p>\n\n\n\n