Visão Geral

Curso TIBCO Spotfire Advanced Análise de Dados e Dashboards Interativos. Este curso foi meticulosamente desenvolvido para analistas de dados, cientistas de dados, engenheiros de BI, consultores e qualquer profissional que já possui experiência com o TIBCO Spotfire e busca aprofundar suas habilidades na criação de análises mais sofisticadas, dashboards altamente interativos e soluções de dados complexas. Em um cenário onde a visualização e a análise de grandes volumes de dados são cruciais para a tomada de decisões estratégicas, dominar os recursos avançados do Spotfire eleva sua capacidade de extrair insights valiosos. Do ponto de vista técnico, você mergulhará em tópicos como o uso de IronPython e R/TERR para scripts personalizados, aprofundamento em expressões complexas (Custom Expressions) e cálculos avançados, integração de dados de múltiplas fontes, otimização de performance para grandes datasets, criação de templates e automação, e desenvolvimento de visualizações customizadas. O curso será intensamente prático, com laboratórios hands-on que simulam cenários de negócios reais, permitindo que você construa soluções analíticas de alto impacto.

A capacidade de utilizar o TIBCO Spotfire em nível avançado é uma habilidade altamente valorizada no mercado de Business Intelligence e Análise de Dados. Empresas que investem em plataformas como o Spotfire buscam profissionais capazes de ir além do básico, criando dashboards que não apenas exibem dados, mas contam histórias e guiam decisões. Dominar as funcionalidades avançadas do Spotfire significa posicionar-se como um especialista em análise visual, aumentando sua empregabilidade, potencial de ganho e impacto estratégico dentro de qualquer organização. Este curso é um investimento direto na sua evolução profissional, transformando você em um arquiteto de insights complexos e acionáveis.

Objetivo

Ao final do curso TIBCO Spotfire Advanced Análise de Dados e Dashboards Interativos, você será capaz de:

• Criar expressões e cálculos personalizados complexos para análises aprofundadas.
• Utilizar scripting em IronPython e R/TERR para estender a funcionalidade do Spotfire.
• Realizar integração de dados avançada, incluindo data blending e transformação de dados em tempo de execução.
• Otimizar a performance de dashboards para grandes volumes de dados.
• Desenvolver visualizações personalizadas e templates de análise.
• Implementar automação de tarefas e atualizações de dados.
• Aplicar melhores práticas de design para dashboards interativos e intuitivos.
• Solucionar problemas complexos relacionados à performance e integração de dados.

Publico Alvo

• Analistas de Dados e BI: Que já utilizam Spotfire e buscam aprofundar suas análises.
• Cientistas de Dados: Que querem integrar Spotfire em seus fluxos de trabalho analíticos, utilizando R/Python.
• Consultores de TIBCO Spotfire: Que precisam entregar soluções mais sofisticadas para clientes.
• Desenvolvedores: Que desejam automatizar tarefas e estender as funcionalidades do Spotfire com scripts.
• Profissionais com experiência básica/intermediária em Spotfire que desejam subir de nível.

Pre-Requisitos

• Conhecimento intermediário de TIBCO Spotfire: Familiaridade com a interface, criação de análises básicas, tabelas, gráficos, filtros e propriedades de visualização.
• Noções básicas de SQL: Capacidade de escrever consultas SQL simples.
• Noções básicas de lógica de programação: Especialmente para os módulos de scripting (não é necessário ser um expert em Python ou R, mas ter familiaridade com conceitos de programação ajuda).
• Conhecimento de conceitos de dados: Bancos de dados, tabelas, colunas, tipos de dados.

Materiais

Conteúdo Programatico

Módulo 1: Expressões e Cálculos Avançados (8 horas)

• 1.1. Revisão e Aprofundamento em Custom Expressions:

  • Sintaxe avançada de expressões Spotfire.

  • Funções analíticas (OVER, THEN, ALL, Parent, Children, etc.).

  • Cálculos entre linhas e grupos.

  • Hands-on: Criar expressões para calcular percentuais de participação, desvios padrões, médias móveis e acumulados.

• 1.2. Expressões Agregadas e Tabelas de Referência:

  • Uso de expressões agregadas em diferentes contextos (marcados, filtrados, categorias).

  • Criação e uso de tabelas de referência para validação e cálculos.

  • Hands-on: Desenvolver KPIs (Key Performance Indicators) personalizados usando expressões e tabelas de referência.

• 1.3. Propriedades de Documento e Controles:

  • Criação e gerenciamento de Propriedades de Documento (Document Properties).

  • Uso de controles de texto, sliders, dropdowns e botões para interatividade.

  • Atualização dinâmica de expressões baseadas em propriedades.

  • Hands-on: Construir um dashboard com controles interativos que modificam as análises e expressões em tempo real.

• 1.4. Cálculos Customizados e Medidas Calculadas:

  • Criação de medidas diretamente em visualizações.

  • Uso de "Add Calculated Column" para transformações complexas no dataset.

  • Hands-on: Explorar diferentes formas de inserir cálculos em análises e datasets.

• Prática: Criar dashboards com cálculos complexos e interativos usando expressões avançadas e propriedades de documento.

Módulo 2: Integração de Dados Avançada e Performance (8 horas)

• 2.1. Conectores de Dados Avançados:

  • Conectores para Big Data (Spark, Hadoop, Databricks).

  • Fontes de dados em tempo real (Streaming Data).

  • Conexão a APIs REST (Data Function via Script).

  • Hands-on: Conectar o Spotfire a um conjunto de dados grande (simulado) para entender o impacto na performance.

• 2.2. Data Blending e Transformação de Dados:

  • Uso de Add Columns e Add Rows de forma avançada.

  • Transformações de dados complexas (unpivot, pivot, splitting columns).

  • Data Canvas: Entendendo e otimizando o fluxo de dados.

  • Hands-on: Realizar um data blending entre duas fontes de dados diferentes e aplicar transformações complexas no Data Canvas.

• 2.3. Otimização de Performance para Grandes Datasets:

  • Estratégias de in-memory vs. in-database (Direct Query).

  • Uso de on-demand data tables para carregamento condicional de dados.

  • Configurações de cache do Spotfire Server.

  • Hands-on: Configurar uma tabela de dados on-demand para otimizar o carregamento de grandes volumes de dados.

• 2.4. Data Functions e Scripts de Preparação de Dados:

  • Uso de Data Functions para limpeza e preparação de dados complexa (R/TERR, Python).

  • Integração de scripts para carregar dados de forma dinâmica.

  • Hands-on: Criar uma Data Function simples em R/Python para pré-processar dados antes de carregar no Spotfire.

• Prática: Otimizar o carregamento e a integração de dados para dashboards de alta performance.

Módulo 3: Scripting e Extensão do Spotfire (8 horas)

• 3.1. Introdução ao Scripting no Spotfire:

  • Quando usar scripts (IronPython e R/TERR).

  • Ambiente de Scripting no Spotfire.

  • Segurança de scripts e Code Trust.

• 3.2. Scripting com IronPython:

  • Manipulação de propriedades de documento, visualizações e páginas.

  • Controle de filtros, marcações e seleções.

  • Criar botões e eventos para acionar scripts.

  • Hands-on: Desenvolver scripts IronPython para automatizar tarefas (ex: alternar páginas, resetar filtros, exportar dados com base em seleção).

• 3.3. Scripting com R/TERR (TIBCO Enterprise Runtime for R):

  • Integração de modelos estatísticos e algoritmos de Machine Learning.

  • Criação de Data Functions em R/TERR para cálculos avançados e previsões.

  • Visualização de resultados de scripts em tabelas e gráficos.

  • Hands-on: Implementar uma Data Function em R/TERR para realizar uma regressão simples ou clustering e exibir os resultados.

• 3.4. Uso de DXP APIs (Document e Application Programming Interfaces):

  • Visão geral das APIs para desenvolvimento de extensões personalizadas (C#) - conceitual.

  • Hands-on: (Opcional/Demonstração) Explorar a documentação das APIs para entender o potencial de customização.

• Prática: Utilizar scripts para automatizar tarefas e estender a funcionalidade do Spotfire, incluindo integração com análises estatísticas.

Módulo 4: Design Avançado, Automação e Melhores Práticas (8 horas)

• 4.1. Design de Dashboards Interativos e Experiência do Usuário (UX):

  • Princípios de design para dashboards eficazes.

  • Técnicas de storytelling com dados.

  • Navegação intuitiva, drill-down e drill-through.

  • Hands-on: Melhorar a UX de um dashboard existente, aplicando princípios de design avançados.

• 4.2. Criação de Templates e Bibliotecas:

  • Salvando análises como templates para reuso.

  • Gerenciamento de conteúdo na biblioteca do Spotfire Server.

  • Hands-on: Criar um template de dashboard padronizado para uso em diferentes projetos.

• 4.3. Automação e Agendamento de Tarefas:

  • Automatização de atualizações de dados e relatórios.

  • Agendamento de tarefas no Spotfire Server.

  • Envio automático de relatórios por e-mail.

  • Hands-on: Agendar a atualização de um dataset e a exportação de um relatório para um diretório.

• 4.4. Administração e Governança (Visão Geral):

  • Gerenciamento de usuários e permissões.

  • Monitoramento do desempenho do servidor.

  • Boas práticas de segurança em análises.

• 4.5. Solução de Problemas Avançada (Troubleshooting):

  • Diagnóstico de problemas de performance.

  • Depuração de scripts.

  • Análise de logs do Spotfire Server e Client.

• 4.6. Cenários de Negócio Avançados e Tendências:

  • Uso de Spotfire em Indústria 4.0, IoT, Finanças, Saúde.

  • Integração com Machine Learning e IA.

  • Projeto Final: Desenvolver uma análise Spotfire completa, aplicando os conhecimentos avançados adquiridos no curso, com foco em um cenário de negócio real e complexo.

• Prática: Refinar o design de dashboards. Automatizar processos. Realizar troubleshooting em cenários complexos. Apresentar um projeto final demonstrando habilidades avançadas.