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ETL: o que é, importância e como aplicar na sua estratégia BI

mai. 30, 2023

Um ETL é fundamental na hora de tratar dados de grande interesse para seu negócio.


O termo Extraction, Transformation and Load se refere a um conjunto de processos em empresas que utilizam um data warehouse (DW) – banco de dados que permite análises avançadas.


O conceito do ETL tem como base a junção de três passos para o tratamento de dados: extrair para transformar e, em seguida, carregar.


A importância dele está relacionada, também, com a versatilidade do processo, que pode ser aplicado em bancos de dados simples, como o SQL, e em bancos mais complexos, como uma nuvem de Big Data.


Quer aprender mais sobre o tema e sua aplicação prática?


Avance na leitura e descubra o que os processos de ETL podem fazer para melhorar a gestão dos dados e o Business Intelligence (BI) em seu negócio.



ETL: O QUE É?


ETL é o processo de extrair, transformar e carregar dados.


Ele surge como uma estratégia para a análise e o uso de informações armazenadas em bancos de dados, desde os mais simples até os mais complexos.


Por meio do ETL, é possível definir a qualidade dos dados e a forma como eles são manipulados a fim de transformá-los em uma informação inteligível e confiável.


Independentemente do porte da sua empresa, se ela necessitar utilizar os dados gerados e armazenados, deverá recorrer ao ETL para traçar uma estratégia de usabilidade.


Para que isso seja feito, é fundamental estabelecer regras para a manipulação padronizada da informação e, assim, garantir seu máximo aproveitamento.



COMO FUNCIONA O PROCESSO ETL?


O processo é composto por três etapas distintas, conforme vimos no tópico anterior. 


Entenda melhor cada uma delas agora:



EXTRAÇÃO

A primeira fase do processo é destinada à extração de dados SQL.


Nesse estágio, é possível fazer uma análise preliminar dos dados, organizando-os em uma área de transição.


No processo de extração, os dados são organizados e convertidos em um formato único, o que torna possível manipulá-los nas próximas etapas.


Como os dados são muito diferentes entre si, é necessário adotar essa medida inicial, fazendo a padronização massiva deles.



TRANSFORMAÇÃO

Na fase de transformação, ocorre a adaptação das informações que foram analisadas e padronizadas no estágio da extração.


Aqui, transformamos dados, fazendo o que se chama de higienização.


O objetivo é levar para a análise do gestor apenas aquilo que será efetivamente aproveitado.


Também são criados nessa etapa os filtros para agrupar informações de critérios como idade, localização, tempo, cargo, nível hierárquico ou qualquer outro que seja útil para a realização de futuras análises.



CARREGAMENTO


No terceiro e último passo do processo, é preciso fazer o carregamento dos dados já organizados em um novo repositório.


Isso ocorre em um ambiente corporativo (data warehouse) ou em um ambiente departamental (data mart).


Para essa fase, novamente duplicamos a tabela com a informação tratada e realizamos os ajustes necessários para corrigir novos desvios de fluxo informacional.


Mantendo um modelo dos dados organizadosé possível criar um mapeamento de todos os padrões, tornando-os sempre acessíveis para a utilização futura.


É importante frisar que o ETL não é, necessariamente, executado em um único ambiente de tratamento informacional.


Podemos utilizar diversas aplicações para o processo todo, seja em nuvem ou não.


Em um estágio mais avançado e com o trabalho concluído, é possível também fazer a mineração de dados, de forma que seja viável estabelecer e identificar novos padrões de comportamento de usuários, compradores ou, até mesmo, fornecedores.



ETL E DATA WAREHOUSE: QUAL É A RELAÇÃO?


O ETL é essencial para que, no ambiente de um data warehouse, possamos criar e observar as estruturas de dimensões e fatos relacionados aos dados.


Afinal, o DW é destinado ao armazenamento dos dados que, em algum momento, deverão ser acionados.


É onde entram os processos de Extraction, Transformation and Load, pelos quais, como vimos, a informação em estado bruto é tratada para atender a propósitos específicos.


Portanto, o ETL transforma os dados que ficam estáticos em um data warehouse, em uma espécie de modo standby.


+ Leia mais em: Data WareHouse: o que é, como funciona e vantagens.

 


ETL E DATA OPS: QUAL A RELAÇÃO?


No contexto de Data Ops, o ETL é uma parte fundamental da pipeline de dados, responsável por extrair dados de várias fontes, transformá-los em um formato adequado e carregá-los em um destino final, como um Data Warehouse ou um sistema de análise de dados.

ETL é usado para migrar dados entre sistemas, consolidar dados de várias fontes, preparar dados para análise e para garantir que os dados estejam em conformidade com as políticas de governança de dados da empresa.


+Leia mais em: Data Ops: o que é, como funciona e como implementar.

 


COMO APLICAR O ETL EM SUA ESTRATÉGIA DE BI?


Como destacamos antes, o ETL é fundamental para as estratégias de Business Intelligence e, por isso, ambos são interdependentes.


É por meio desse processo que organizamos todos os dados que vão embasar as iniciativas analíticas de inteligência de negócios.


Para traçar uma estratégia efetiva de BI, é essencial que tenhamos os dados previamente organizados a fim de viabilizarmos a execução do projeto.


Assim sendo, é preciso categorizá-los, criar hierarquias e relações para que possam ser consultados e deem as respostas esperadas.


Leia também: Saiba o que é o Data Analytics e como utilizar este poderoso ramo da ciência de dados em sua empresa



ETL: EXEMPLOS DE FERRAMENTAS


Certamente, você já percebeu que, quando se trata de ETL, o que não faltam são alternativas para operacionalizar dados não estruturados.


Dessa forma, o mercado responde com uma ampla variedade de ferramentas, cada uma com seus respectivos pontos fortes.


Conheça a seguir as mais utilizadas, bem como as suas características e funcionalidades.



SAP BUSINESS OBJECTS DATA SERVICES


Desenvolvido pela empresa alemã homônima, o SAP Business Objects Data Services permite o acesso a dados brutos para que sejam contextualizados.


Trata-se de uma poderosa ferramenta para descobrir o verdadeiro valor dos seus dados, criando uma visão completa ao gerar novas informações.


O SAP trabalha dados de qualquer tamanho e fonte, podendo ser implementado on-premise.


Ele torna o processo decisório mais ágil, padronizando e combinando dados para reduzir duplicatas, identificando relacionamentos e corrigindo problemas de qualidade.



IBM INFOSPHERE DATASTAGE


O IBM DataStage pode prover dados de alta qualidade.


Ele combina a ferramenta de integração de dados líder do setor com DataOps, soluções em governança e análise em uma única plataforma de dados e Inteligência Artificial (IA).


Também é útil para acelerar as tarefas administrativas e, assim, reduzir o chamado Total Cost of Ownership (TCO).


O IBM InfoSphere permite obter informações confiáveis e para iniciativas de negócios críticos em ambientes locais na nuvem com sistemas hiperconvergentes.


Ou seja, é uma ferramenta indicada para tratar dados e transformá-los em informação útil no contexto corporativo.



MICROSOFT SQL SERVER INTEGRATION SERVICES (SSIS)


Já o SQL Server Integration Services (SSIS), é um componente do software de banco de dados Microsoft SQL Server, que pode ser usado para realizar uma ampla variedade de tarefas de migração de dados.


Funciona como uma plataforma para integração de dados e aplicativos de fluxo de trabalho, somada a uma ferramenta de armazenamento usada para processos de ETL.


Também pode ser usada para automatizar a manutenção de bancos de dados do SQL Server e realizar atualizações de dados de cubo OLAP multidimensional.



PENTAHO DATA INTEGRATION


Assim como o SSIS, o Pentaho Data Integration (PDI) é uma das ferramentas mais indicadas para processos ETL.


Com ela, o trabalho de captura, limpeza e armazenamento de dados é realizado por um formato acessível para os usuários finais e tecnologias IoT.


Ele tornou-se também conhecido como Kettle, termo que, na verdade, deriva do Kettle Extraction Transformation Transport Load Environment, ou seja, Ambiente Kettle de Extração, Transporte, Transformação e Carga.



INFORMATICA POWER CENTER


O Power Center da Informatica dá todo um suporte ao longo do ciclo de vida dos dados, desde a inicialização até a sua implantação em processos empresariais.


Tal como as melhores ferramentas de ETL, ele ajuda a integrar dados de todos os tipos de fontes com conectores formatados para uso de alto desempenho.


Ele conta com suporte para grid computing, processamento distribuído, alta disponibilidade e muito mais.


Também ajuda a revelar o valor dos dados não relacionais por meio da análise abrangente em XML, JSON, PDF e IoT.


Por fim, com essa ferramenta é possível criar protótipos e validar resultados de forma rápida e iterativa.



ORACLE DATA INTEGRATOR (ODI)


O Oracle Data Integrator é uma ferramenta de ETL modular.


Ele é formado por um repositório mestre que, por sua vez, é composto por um ou vários repositórios de trabalho para armazenamento de metadados.


Esses repositórios podem ser instalados em qualquer mecanismo de banco de dados que ofereça suporte à sintaxe ANSI ISO 89.


Também conta com os seguintes módulos de interface gráfica:


  • Gerenciador de topologia
  • Designer
  • Gerenciador de segurança
  • Operador
  • Agentes de execução.

 

Eles são construídos com componentes Java que dão acesso ao repositório no modo cliente / servidor.


Outro componente interessante do ODI é o Metadata Navigator, um aplicativo Servlet / JSP que permite o acesso ao repositório por meio de uma interface web.


Ele também conta com o Lightweight Designer, um outro aplicativo para visualizar e editar objetos no repositório a partir de um navegador da web.


Já pelo Oracle Data Integrator Public Web Services, os usuários podem aproveitar os recursos do ODI por meio de uma arquitetura orientada a serviços (SOA).



CONCLUSÃO


Conforme vimos, o processo de ETL viabiliza a homogeneização de dados que possibilitarão, no futuro, a implementação de uma estratégia de BI.


Nesse sentido, são fundamentais a organização prévia e a oportunidade de identificar padrões não naturalmente observáveis por meio da mineração de dados.


Afinal, só assim será possível fazer análises para compreender comportamentos, seja de usuários, clientes ou fornecedores, e utilizá-los a favor da própria empresa.


Se você tem dúvidas sobre qual ferramenta usar ou como implementar um processo de ETL, saiba que não está sozinho.


Seja qual for a sua necessidade analítica, a FiveActs tem a resposta.


Conheça nossas soluções e faça mais com os dados do seu negócio.

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Por Equipe de especialistas Five Acts 12 mar., 2024
Este artigo explora um pouco da vasta plataforma DataRobot, uma poderosa ferramenta de automação de machine learning que simplifica significativamente o processo de construção, avaliação e implementação de modelos preditivos. Abordaremos os principais conceitos por trás do DataRobot, destacando seu papel na avaliação de modelos e na criação de previsões precisas. Introdução O avanço tecnológico acelerado tem gerado grandes volumes de dados em diversas indústrias. Nesse cenário, a análise de dados torna-se crucial para a tomada de decisões informadas. O DataRobot surge como uma solução inovadora, permitindo que usuários, mesmo sem profundo conhecimento em ciência de dados, possam criar modelos preditivos robustos. O que é o DataRobot? O DataRobot é uma plataforma de aprendizado de máquina que ajuda a automatizar o processo de criação de modelos de previsão. Ele usa algoritmos de aprendizado de máquina para analisar dados e criar modelos de previsão precisos. O DataRobot é capaz de avaliar modelos e selecionar o melhor modelo para um determinado conjunto de dados. Ele também pode criar previsões com base em dados históricos. Deste modo, o DataRobot é uma plataforma de automação de machine learning que abrange todo o ciclo de vida do modelo. Ele utiliza técnicas de aprendizado de máquina automatizado (AutoML) para facilitar desde a preparação dos dados até a implantação de modelos. Como funciona o DataRobot Preparação dos Dados: O DataRobot aceita uma ampla variedade de formatos de dados. Ele realiza automaticamente a imputação de valores ausentes e a codificação de variáveis categóricas. Treinamento de Modelos: O usuário define a variável alvo e as características relevantes. O DataRobot automatiza a seleção e treinamento de vários modelos (regressão linear, árvores de decisão, redes neurais, etc.). Avaliação de Modelos: O DataRobot realiza a validação cruzada e fornece métricas de desempenho para cada modelo. O usuário pode explorar visualmente as características mais importantes para a previsão. Otimização de Hiperparâmetros: Algoritmos são ajustados automaticamente para melhor desempenho. O processo é iterativo, refinando continuamente os modelos. Informações sobre o Modelo: O DataRobot fornece explicações sobre como o modelo toma decisões, promovendo a transparência. Avaliação de Modelos: A avaliação de modelos no DataRobot é um ponto crucial. A plataforma fornece métricas como R², erro absoluto médio e área sob a curva ROC. Além disso, o usuário pode comparar diferentes modelos e escolher aquele que melhor se adapta aos objetivos específicos do problema. Geração de Previsões: Uma vez que o modelo ideal é selecionado, a geração de previsões é simples. O DataRobot oferece uma interface intuitiva para fazer previsões em novos conjuntos de dados. A integração com outras ferramentas e sistemas é facilitada, permitindo a fácil implementação em ambientes de produção. Integração Facilitada: Explorando o potencial do DataRobot A facilidade de integração proporcionada pelo DataRobot torna-se um fator importante quando olhamos para as funcionalidades que foram mencionadas anteriormente, pois permite a unificação de cenários e fluxos de trabalho de inteligência artificial para uma visibilidade e supervisão abrangentes. Essa integração abre caminho para diversas possibilidades, que passam por: APIs e Estruturas de IA O DataRobot se destaca como uma plataforma totalmente aberta, oferecendo integrações nativas que proporcionam a liberdade de escolher os melhores componentes para qualquer cenário de uso de inteligência artificial generativa e preditiva. Essa flexibilidade permite a adaptação da plataforma às necessidades específicas de cada caso. Plataformas de Dados Mantenha a sua flexibilidade e evite ficar preso a limitações. A integração com o DataRobot é perfeitamente realizada com qualquer fonte, incluindo data warehouses, data lakes, bancos de dados locais e sistemas de orquestração. Essa interoperabilidade garante que os dados necessários estejam disponíveis onde quer que estejam armazenados. Aplicativos de Negócios A integração com o DataRobot não se limita a ambientes técnicos. É possível integrar-se de maneira ágil aos aplicativos que seus usuários empresariais utilizam diariamente. Além disso, a plataforma possibilita a criação fácil de aplicativos interativos de nível empresarial, adaptados aos casos de uso de inteligência artificial generativa e preditiva específicos da sua organização. Essa abordagem facilita a incorporação de recursos avançados de IA diretamente nos processos de negócios cotidianos. Desta forma, o DataRobot não apenas oferece uma poderosa capacidade de modelagem preditiva, mas também proporciona uma integração fluida com diversos ambientes, permitindo que organizações aproveitem ao máximo a inteligência artificial em suas operações. A flexibilidade e a facilidade de integração da DataRobot AI Platform destacam-se como um diferencial significativo no cenário da automação e análise avançada de dados. Considerações Finais O DataRobot tem revolucionado a forma como as organizações abordam o desenvolvimento de modelos preditivos. Sua abordagem automatizada simplifica tarefas complexas, permitindo que profissionais de diversas áreas possam alavancar o poder do machine learning. Ao facilitar a avaliação de modelos, geração de previsões e integrações, o DataRobot emerge como uma ferramenta essencial no panorama da ciência de dados e análise preditiva. Converse com um dos especialistas da Five Acts e explore as possibilidades de otimizar as decisões estratégicas do seu negócio por meio da aplicação do DataRobot. Descubra como a expertise da nossa equipe pode impulsionar a geração de previsões precisas, proporcionando insights valiosos para impulsionar o crescimento e o sucesso da sua empresa. Estamos prontos para guiar você no aproveitamento máximo dessa poderosa ferramenta de automação de machine learning.
Tela de criação de Dashboard no Tableau
Por Equipe de especialistas Five Acts 07 mar., 2024
Introdução Na era da análise de dados, ferramentas como o Tableau são fundamentais para transformar informações em insights valiosos. A plataforma Tableau oferece uma experiência robusta para análise de dados, abrangendo tanto o ambiente de criação na Web quanto o Tableau Desktop. Este artigo visa fornecer uma visão abrangente dos recursos disponíveis em ambos os ambientes, destacando as diferenças fundamentais entre eles. Se você já está familiarizado com o Tableau Desktop e está explorando as possibilidades da criação na Web no Tableau Server e Tableau Cloud, esta análise é essencial para maximizar sua eficácia na utilização dessas ferramentas. Diferenças e Similaridades Ao comparar a criação na Web e o Tableau Desktop, é crucial identificar tanto as diferenças gerais quanto as semelhanças essenciais. Apesar das variações nos recursos e na flexibilidade, ambos os ambientes compartilham a essência da análise de dados. Diferenças Gerais Ações de Clique com o Botão Direito : Enquanto a criação na Web permite ações de clique com o botão direito em campos, essa funcionalidade não é estendida a itens individuais na área de trabalho. Atalhos de Teclado: Os atalhos de teclado diferem significativamente entre a criação na Web e o Tableau Desktop, demandando adaptação do usuário ao ambiente online. Para obter uma lista de atalhos de teclado da criação na Web, consulte Atalhos de teclado da criação na Web. Recursos de Criação na Web No ambiente da Web, é possível conectar-se a fontes de dados, criar pastas de trabalho e editar visualizações existentes. As permissões são gerenciadas pelos administradores do site, com Explorers e Creators desfrutando de diferentes conjuntos de recursos. Criadores, por exemplo, podem conectar-se a dados na Web e usar recursos avançados como Pergunte aos dados e Dashboard Starters. Veja a seguir: Gerenciamento de Dados Conectar-se a Dados Criadores podem realizar a conexão a diversas fontes de dados, realizar uploads de arquivos e aproveitar modelos do Dashboard Starter integrados para fontes específicas visando agilizar o processo. Destaca-se um limite na visualização de linhas na página Fonte de Dados ao criar dados na Web, variando conforme o navegador. Para obter mais informações, consulte Criadores: conectar a dados na Web . Preparação de Dados na Web A página de Fonte de Dados oferece recursos robustos, incluindo execução de SQL inicial, relação de dados, união de tabelas e dinamização de dados. Este ambiente capacita os usuários a moldar e refinar os dados diretamente na Web. Deste modo, é possível explorar e editar campos, duplicando, ocultando ou renomeando conforme necessário. Para saber mais, consulte Criadores: preparar dados na Web. Análise A análise de dados é uma parte fundamental de qualquer plataforma de visualização, e ambas as versões do Tableau oferecem recursos robustos nesse aspecto. Criação e Edição de Exibições Exploradores e criadores têm a capacidade de manipular planilhas de dados, criar exibições automaticamente usando recursos como "Pergunte aos Dados" e "Explicar os Dados". A experiência de análise na Web é altamente interativa e centrada no usuário. Deste modo, podemos trazer como principais recursos Pergunte aos Dados : Utilize a funcionalidade "Ask Data" para criar visualizações automaticamente. Explicar os Dados: Ganhe insights automáticos com a capacidade de explicar padrões e tendências. Pesquisa de Esquema: Facilite a busca por campos no painel de dados através de pesquisa de esquema. Visualização de Dados Subjacentes: Explore dados subjacentes através de dicas de ferramentas interativas. Ferramentas de Análise Criação de campos calculados, compartimentos, cálculos de tabela e conjuntos Os usuários podem criar e editar campos calculados, permitindo uma personalização avançada dos dados em suas análises. Painel de Análise Permite a manipulação de objetos, como linhas de referência, tendências e distribuições, embora alguns recursos, como adição de cluster e modificação de previsões, não estejam disponíveis na web. A criação e edição de grupos e hierarquias, bem como a interação com mapas, são realizadas de forma intuitiva. Rótulos, totais, subtotais e outras opções de formatação estão disponíveis para aprimorar a apresentação das visualizações. Filtragem e Classificação A criação na web oferece amplas opções para filtragem e classificação, incluindo destaque de dados, filtros de contexto e dependentes. A limitação de resultados filtrados visa otimizar o desempenho em domínios extensos. Formatação Redimensionamento e Edição Os recursos de formatação incluem o redimensionamento de cabeçalhos, edição da formatação global da pasta de trabalho e personalização detalhada dos títulos de planilhas e números. Adição de Objetos no Painel A criação na Web oferece uma gama de objetos para enriquecer os painéis, incluindo contêineres, texto, imagens, botões de navegação e links da Web. Esses elementos contribuem para uma apresentação visualmente atraente dos dados. Filtragem e Classificação Destaque de Dados Os usuários podem utilizar o destaque de dados para enfatizar informações específicas nas exibições, facilitando a compreensão dos insights. Filtros e Classificação A capacidade de adicionar, editar e remover filtros, juntamente com a edição de layouts de controle de filtro, oferece flexibilidade no gerenciamento da apresentação dos dados. Recursos Adicionais  Legendas por Medida A criação na Web suporta legendas por medida, permitindo que os usuários personalizem a paleta de cores de acordo com as métricas específicas em foco. Conclusão Ao explorar as nuances da criação na Web e do Tableau Desktop, é evidente que ambos os ambientes oferecem uma base sólida para análise de dados. A escolha entre eles dependerá das necessidades específicas do usuário e da complexidade do projeto em questão. Este entendimento é essencial para explorar todo o potencial dessas poderosas ferramentas de análise de dados. Este artigo proporcionou uma visão geral sobre as diferenças e semelhanças entre a criação na Web e o Tableau Desktop, abordando recursos essenciais em ambas as plataformas. Ao compreender as características distintas de cada ambiente, os profissionais estão mais bem equipados para extrair insights significativos e tomar decisões informadas. A Five Acts é parceira da Tableau. Então, se você quer saber mais sobre esta plataforma de analytics fantástica que tem mudado o mundo de dados, fale com a Five Acts!
Tela do Alteryx que remete a nova funcionalidade
Por Equipe de especialistas Five Acts 05 mar., 2024
Introdução A Alteryx, uma das líderes em soluções de análise de dados, mais uma vez redefine a experiência do usuário com o lançamento da versão 2023.2 do Alteryx Designer. Esta versão traz uma série de novos recursos que visam otimizar fluxos de trabalho, melhorar a usabilidade e proporcionar um ambiente mais poderoso e eficiente para análise de dados. Neste artigo, exploraremos alguns dos recursos mais destacados que prometem aprimorar significativamente a experiência do usuário. Modelos Personalizados: Economizando Tempo, Maximizando Eficiência Agora, os usuários têm a capacidade de criar e utilizar modelos personalizados no Alteryx Designer. Salvar fluxos de trabalho, macros ou aplicativos existentes como modelos oferece a flexibilidade de reutilização futura, economizando tempo e proporcionando consistência nas configurações de fluxo de trabalho. Este recurso não apenas agiliza o processo, mas também facilita o compartilhamento de modelos entre usuários, aumentando a colaboração e a eficiência. Mais detalhes sobre modelos podem ser encontrados na seção específica dedicada a este recurso. Acesse Modelos para saber mais. Encontrar Macros Ausentes em Fluxos de Trabalho: Resolvendo Desafios Rapidamente Agora, ao abrir um fluxo de trabalho com macros ausentes, os usuários podem eliminar os incômodos ícones de ponto de interrogação. A capacidade de resolver esse problema e abrir o fluxo sem erros representa uma melhoria significativa na usabilidade, garantindo uma transição suave entre diferentes fluxos de trabalho e evitando interrupções desnecessárias. Vá para Atualizar macros ausentes para saber mais. Novas Funções de Fórmula: Ampliando as Possibilidades Analíticas A versão 2023.2 introduz três novas funções de cadeia de caracteres : GetPart, GetLeft e GetRight. Essas funções oferecem maior flexibilidade e versatilidade na manipulação de cadeias de caracteres, permitindo aos usuários realizar operações mais avançadas e personalizadas em seus dados. Essas funções podem ser utilizadas em qualquer editor de expressões, proporcionando um novo nível de controle sobre os dados. Calculando o Produto com a Ferramenta Sumarizar: Maior Eficiência na Análise Numérica Aprimorando a funcionalidade da ferramenta Sumarizar, os usuários agora podem calcular o produto para um grupo de valores numéricos. Essa adição oferece uma abordagem mais abrangente para análise numérica, permitindo que os usuários extraiam insights mais profundos de seus conjuntos de dados. Vá para Ferramenta Sumarizar para saber mais. Atualizações na Experiência de Execução no Cloud para o Desktop A experiência de execução no Cloud para o Desktop no Alteryx Designer recebeu várias melhorias de usabilidade. Agora, os usuários podem visualizar uma barra de progresso ao salvar fluxos de trabalho no Alteryx Analytics Cloud Platform (AACP). Além disso, um link rápido fornece acesso direto ao local onde o fluxo de trabalho está salvo no AACP. Ao procurar ou abrir fluxos salvos anteriormente, os usuários podem agora ordenar a lista de fluxos de trabalho, proporcionando uma navegação mais intuitiva e eficiente. Atualizações da IU Ferramenta: Mais Intuitividade nas Ferramentas Essenciais A interface do usuário para as ferramentas ID de Registro, Ordenar, Amostra e Exclusivo foi aprimorada. Essas atualizações visuais não apenas modernizam a aparência, mas também aprimoram a usabilidade, tornando a interação com essas ferramentas mais intuitiva e eficaz. Geração Automatizada de Relatórios de Falhas: Aprimorando a Qualidade do Produto A versão 2023.2 apresenta um novo recurso de geração automatizada de relatórios de falhas. Utilizando informações de depuração coletadas de execuções do motor, este recurso visa analisar problemas e fazer melhorias contínuas no produto. Essa abordagem proativa para aprimoramento de qualidade destaca o compromisso da Alteryx em fornecer uma experiência robusta e livre de falhas para seus usuários. Para obter mais informações, acesse a página de ajuda Geração automatizada de relatórios de falhas . Conclusão O Alteryx Designer 2023.2 representa mais do que uma atualização de software; é uma evolução significativa na capacidade analítica e na experiência do usuário. Com recursos inovadores, como Modelos Personalizados, Novas Funções de Fórmula e aprimoramentos na experiência de execução no Cloud para o Desktop, a Alteryx mais uma vez demonstra seu compromisso em impulsionar a análise de dados para novos patamares. Este lançamento não apenas oferece eficiência e usabilidade aprimoradas, mas também estabelece as bases para futuras inovações na análise de dados. Para obter informações detalhadas sobre cada recurso, consulte a documentação oficial da Alteryx Designer 2023.2. A Five Acts é parceira da Alteryx . Então, se você quer saber como preparar seus dados e automatizar cada passo do seu fluxo analítico, fale com a Five Acts!
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