--- title: "Glossário de dados, BI e automação" description: "Definições curtas e diretas dos termos que aparecem em projetos de dados: BI, ETL, data warehouse, pipeline, governança, observabilidade, maturidade analítica e outros." url: https://www.datenconsultoria.com.br/glossario language: pt-BR --- # Glossário de dados, BI e automação Definições curtas e diretas dos termos que aparecem em projetos de dados: BI, ETL, data warehouse, pipeline, governança, observabilidade, maturidade analítica e outros. ## Análise de dados Processo de examinar dados para responder perguntas de negócio e apoiar decisões. Vai de descrever o que aconteceu até explicar por que aconteceu. *Na prática:* É a etapa em que os dados já organizados viram resposta: qual produto caiu, em qual filial, desde quando. ## Business Intelligence (BI) Conjunto de práticas e ferramentas que transforma dados operacionais em informação consolidada para gestão, normalmente através de dashboards e relatórios. *Na prática:* BI é o que o gestor abre de manhã: um painel com os números do negócio já calculados e atualizados. ## Engenharia de dados Disciplina que constrói a infraestrutura que move e organiza dados: extração das fontes, transformação, armazenamento e disponibilização confiável. *Na prática:* É o encanamento. Sem ela, todo dashboard depende de alguém exportando planilha na mão. ## Ciência de dados Uso de estatística e aprendizado de máquina para encontrar padrões e projetar cenários futuros a partir de dados históricos. *Na prática:* Entra quando a pergunta deixa de ser "quanto vendemos" e passa a ser "quanto vamos vender" ou "qual cliente vai cancelar". ## Pipeline de dados Sequência automatizada de etapas que leva o dado da origem até o destino final, aplicando transformações no caminho. *Na prática:* Um pipeline roda sozinho de madrugada e deixa a informação pronta antes de alguém chegar no escritório. ## ETL e ELT Dois arranjos do mesmo trabalho. ETL (extract, transform, load) transforma o dado antes de gravar; ELT (extract, load, transform) grava o dado bruto primeiro e transforma dentro do banco. *Na prática:* ELT é o padrão atual quando o destino é um data warehouse moderno, porque o dado bruto fica preservado para reprocessar. ## Data warehouse Banco de dados analítico que centraliza informação de várias fontes já tratada e modelada para consulta, separado dos sistemas que rodam a operação. *Na prática:* É onde o dado do ERP, do CRM e da planilha do financeiro passam a conviver com as mesmas definições. ## Data lake Repositório que armazena dados em formato bruto, estruturados ou não, sem exigir um modelo definido na hora da gravação. *Na prática:* Útil para guardar tudo que pode vir a ser útil — logs, arquivos, imagens — antes de decidir o que fazer com aquilo. ## Dashboard (Painel) Tela que reúne os indicadores de um recorte do negócio de forma visual e atualizada, pensada para leitura rápida e não para exploração livre. *Na prática:* Um bom dashboard responde uma pergunta clara. Painel que tenta responder tudo não responde nada. ## KPI (Indicador-chave de desempenho) Métrica escolhida por representar diretamente um objetivo do negócio, com meta e responsável definidos. *Na prática:* Métrica é qualquer número. KPI é o número que alguém precisa explicar quando sai da meta. ## Governança de dados Conjunto de regras sobre quem pode acessar cada dado, como cada indicador é calculado e quem responde pela sua qualidade. *Na prática:* É o que resolve a reunião em que dois setores apresentam faturamentos diferentes para o mesmo mês. ## Observabilidade de dados Monitoramento contínuo da saúde dos dados — se chegaram, se chegaram completos, se estão dentro do esperado — com alerta quando algo sai da faixa. *Na prática:* Sem observabilidade, o erro no dado é descoberto pelo gestor na reunião, e não pelo time de dados antes dela. ## Maturidade analítica Nível em que uma empresa consegue usar seus próprios dados, do estágio manual e reativo até o preditivo e automatizado. *Na prática:* A Daten avalia isso em quatro estágios. O diagnóstico gratuito em /data-maturity-diagnostic posiciona a empresa em um deles. ## Data-driven (Orientado a dados) Cultura em que as decisões partem de evidência mensurada em vez de intuição, incluindo a disposição de mudar de rota quando o dado contraria a expectativa. *Na prática:* Só é data-driven quando o dado tem autoridade para derrubar a opinião de quem está no topo da mesa. ## Automação de processos Substituição de etapas manuais e repetitivas por rotinas executadas por software, com registro do que foi feito. *Na prática:* O caso mais comum é o relatório que levava dois dias de consolidação manual e passa a ser gerado sozinho. ## Integração de sistemas Conexão entre softwares que não conversam nativamente, para que a informação circule sem redigitação. *Na prática:* É o problema por trás de quase todo retrabalho: o ERP não fala com o CRM, então alguém copia e cola. ## Modelagem dimensional Forma de organizar dados analíticos em tabelas de fato (os eventos medidos) e de dimensão (os atributos que descrevem esses eventos). *Na prática:* É o que permite fatiar a mesma venda por produto, região, vendedor e período sem recalcular nada. ## Orquestração Coordenação da ordem, do horário e das dependências entre as rotinas de dados, com controle de falha e nova tentativa. *Na prática:* A orquestração garante que o dashboard só atualize depois que a carga do dia terminou de verdade. ## Micro aplicação Aplicativo pequeno e sob medida que resolve uma etapa específica de um processo, em vez de um sistema completo. *Na prática:* Uma tela de apontamento, uma aprovação, um cadastro — feita em dias, não em meses. ## Dados em tempo real Informação disponível para consulta no mesmo instante em que o fato acontece na operação, sem espera por fechamento ou carga. *Na prática:* O valor não está na velocidade em si, mas em decidir enquanto ainda dá para mudar o resultado. ## Fonte única da verdade (Single source of truth) Ponto de referência único em que cada indicador tem uma definição e um valor oficiais para toda a empresa. *Na prática:* Não significa um só banco de dados. Significa uma só definição de "cliente ativo". ## Frontier Plataforma da Daten em que o cliente acessa, num único lugar, seus dashboards, alertas automáticos, relatórios, análise de risco e uma camada de IA que interpreta os próprios resultados. *Na prática:* É a superfície de entrega: o trabalho de engenharia e análise chega ao gestor por ali.