Data Analysis e Business Intelligence: conceitos

Ontologia e Business Intelligence: definições e apontamentos

Ontologia: não é novidade que, todos os dias, somos sobrecarregados de dados e informações. A transformação em conhecimento e sabedoria são os nossos insights, que consistem na análise do que foi apresentado e quais as oportunidades podem ser obtidas a partir deles. Em outras palavras, o trabalho da análise dos dados consiste na reflexão sobre o que foi obtido (cenário atual) e o que aquilo pode tornar-se (oportunidades, estratégias e busca por objetivos em seu negócio).

Se, por um lado, temos um mundo cada dia mais cheio de informações, por outro, nem sempre temos pessoas especializadas (ou dispostas) a analisar esse tipo de informação. E é aí que entra a importância metodológica e quase filosófica de aplicar a reflexão para saber sobre o que está sendo tratado e o que isso pode significar.

Definição e a essência da ontologia

Quando buscamos a análise, passamos por um período de mensuração, que inclui a classificação, que pode ser: a saúde da marca (se está mais positiva, negativa, apresenta neutralidade); categorias ou tags (palavras que representam temas ou assuntos) e o tipo da audiência para identificar o seu comportamento. Toda esta classificação acaba nos direcionando para vários campos. Um desses caminhos é a ontologia, que significa “o estudo do ser”.  

ontologia

substantivo feminino

  1. fil, segundo o aristotelismo, parte da filosofia que tem por objeto o estudo das propriedades mais gerais do ser, apartada da infinidade de determinações que, ao qualificá-lo particularmente, ocultam sua natureza plena e integral.

  2.  fil no heideggerianismo, reflexão a respeito do sentido abrangente do ser, como aquilo que torna possível as múltiplas existências [Opõe-se à tradição metafísica que, em sua orientação teológica, teria transformado o ser em geral num mero ente com atributos divinos.].

 

A ontologia foi bastante abordada pelo filósofo Martin Heidegger, escreve sobre o assunto indo um pouco além das primeiras definições de Aristóteles que consistem nas “classificações e interpretações”. Para Heidegger, existe “aquilo que é” e também “o que pode ser”. As coisas e as possibilidades. Dentro das possibilidades, existem diversos universos que podemos desenhar. O conceitos são filosóficos, mas não tão viajosos, pois eles podem ser aplicados. Se fôssemos resumir, para business intelligence a ontologia é bem prática e corresponde à nossa relação entre o dado (“o que é” e a informação/sabedoria (“o que pode ser”).

Aplicações da ontologia

A ontologia já é aplicada nas áreas de Tecnologia da Informação, Arquitetura/UX e especialmente em programação. É da base de linguagens como o Java e o CSS. Para alguns, é a tentativa de unir o “real” ao “virtual”, considerando cada dado como objeto e organizando-o para formar a cadeia de códigos. A divisão básica é composta de:

  • Indivíduos são os componentes básicos. Podem ser objetivos concretos ou abstratos. Ele compõe uma classificação de indivíduos.
  • Classes referem-se* a:

Um tipo definido pelo usuário que contém a “receita”, a especificação para os objetos, algo mais ou menos como o tipo inteiro contém o molde para as variáveis declaradas como inteiros. A classe envolve, associa, funções e dados, controlando o acesso a estes, defini-la implica em especificar os seus atributos (dados) e seus métodos (funções).

  • Toda classe possui um nome;
  • Possuem visibilidade, exemplo: public, private, protected;
  • Possuem membros como: Características e Ações.

* Com algumas informações da Fábrica de Software/Senac

 

Ontologia e business intelligence

A associação entre ontologia e business intelligence ainda é recente, mas já conseguimos encontrar alguns trabalhos interessantes sobre o assunto. Quando aplicamos esses conceitos, é importante separar o que se chama daquele conceito de business intelligence baseado nos códigos de programação da mais recente definição: o business intelligence como e criação de insights a partir dos dados.

 

Abordagem administrativa Abordagem tecnológica
Foco no processo de extração e pós coleta dos dados, incluindo processos externos de analisá-las para extrair informações relevantes. Focos no processo tecnológico que faz parte do processo (a ferramenta e o meio, se formos considerar

Com informações de Petrini and Pozzebon, 2003. Petrini and Pozzebon (2003)

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