A respeito da construção de relatórios e dashboards interati...

Na maioria dos dashboards, a camada de informação de "análise" é onde os dados são apresentados de maneira mais aprofundada e interpretativa. Essa camada geralmente oferece insights derivados dos dados coletados e processados, proporcionando uma compreensão mais profunda das tendências, padrões e relações nos dados. Aqui estão algumas das características comuns da camada de "análise" em um dashboard:

A camada de informação "análise" de um dashboard frequentemente faz uso de dados dimensionais resumidos. Dados dimensionais resumidos referem-se a conjuntos de dados que foram agregados e condensados para apresentar uma visão geral dos padrões e tendências encontrados nos dados originais. Geralmente, esses dados são organizados de maneira multidimensional, o que permite uma análise mais aprofundada e compreensão das relações entre diferentes variáveis e dimensões.

Os dados dimensionais resumidos são cruciais na camada de análise de um dashboard, pois fornecem uma visão mais ampla e consolidada do desempenho geral, permitindo aos usuários identificar tendências significativas e padrões relevantes. Ao trabalhar com conjuntos de dados extensos, a agregação e a sumarização dos dados podem simplificar a interpretação e tornar os insights mais acessíveis.

A afirmação está correta.

Na construção de dashboards interativos em ferramentas de BI, a camada de informação "análise" frequentemente utiliza dados dimensionais resumidos, que são extraídos de cubos de dados ou modelos dimensionais, como star schema ou snowflake schema. Esses dados são condensados e organizados para permitir uma análise profunda, como a identificação da causa-raiz de problemas. Ao examinar essa camada, os usuários podem explorar tendências, padrões e relações entre as variáveis para entender melhor as causas dos problemas ou identificar oportunidades de melhoria.