# Observatório de dados/BI/Capacidade/Relatório

* Capacidades
* Carga
* Modificação:
* Transformação
* Filtragem
* Junção
* Análise
* Relatório
* Template
Definição de relatório enquanto "capacidade de ferramenta de BI"...
Quando não for especificado, o relatório é um documento digital qualquer, com estrutura livre, apresentando apenas informalmente

# Facetas

A classificação dos relatórios se faz através de facetas, ou seja, verifica-se se a ferramenta contempla uma ou mais facetas, de forma obrigatória ou opcional.

## Estruturado

... O relatório estruturado é aquele definido por DTD ou por instrumento similar, como XML schema ou JSON schema ...

## Dashboard

Ferramentas de BI publicam a sua "matéria de primeira página" em telas ou páginas apelidadas de dashboard ("painel de bordo" ou "painel de controle").
O termo dashbord refere-se a uma metáfora de interface: algo com o visual parecido de um painel de bordo ou de um automóvel ou avião, cheio de indicadores, focados no que o piloto precisa saber de imediato. A generalização da metáfora consiste em estabelecer as entidades, que são também metáforas:
* Objeto monitorado: a fonte dos dados, e entidades medidas, monitoradas ou avaliadas pelos indicadores do dashboard.
* Piloto: o usuário final do dashboard, define o perfil do público-alvo e objetivos de visualização.
* Indicadores: elementos informativos do dashboard, análogos da velocidade (mostrado no velocímetro), distância (odômetro), etc. PS: neste contexto da metáfora de dashboard são às vezes chamados key performance indicators (KPI).
No termo sinônimo "painel de controle", a palavra "controle" não deve ser tomada isoladamente, pois um relatório mesmo que interativo não dá opção de controle. Pensando no painel do carro ou do avião, a metáfora do dashboard se interessa apenas pelos indicadores, não pelos botões ou dispositivos de controle do objeto monitorado, eventualmente presentes.
O termo "dashbord interativo" destaca que há algum tipo de controle, mas não controle do objeto monitorado e sim das configurações do próprio dashboard. Com a interatividade posso por exemplo selecionar parâmetros que vão disparar visualizações diferentes dos dados. Neste caso os elementos interativos podem estar fundidos aos elementos de visualização de dados (por exemplo clicar numa barra do gráfico de barras) ou serem elementos de controle independentes (por exemplo seletor de ano). Programadores e desenvolvedores costumam chamar esses elementos de controle da interatividade de widgets.

### Bloco ou elemento de dashboard

Pensando no dashboard como o resultado final de uma composição "artística de brinquedo", podemos imaginar como um Lego (o dashboard inteiro) e suas peças (os blocos ou elementos do dashboard).
Aqui conceituaremos mais formalmente o dashboard de BI como um conjunto de "elementos de dashboard de BI".
Cada elemento é um pequeno sistema de template, especializado num modo visual de apresentação e nos seus dados. Historicamente o que se costumava usar como dado de entrada para esse sistema de template eram SQL-Views, por isso ainda hoje algumas ferramentas (ex. MS-Power-BI) chamam os elementos de dashboard de "visualizações". Termos como "plugin de dados" (ex. indicadores do Climatempo ou do valor do dolar no WordPress) também são utilizados.

## Interativo

Relatórios interativos são também conhecidos como "metáfora da Notebook interface". É uma metáfora de interface mais ampla que a metáfora dashboard, que se popularizou com as ferramentas de análise matemática em ambiente gráfico Mathcad, Maple e Mathematica, no final da década de 1980. O Notebook oferece uma forma de visualização mais limpa e acessível para não-experts, permitindo mesclar texto (relatório) aos comandos (declarações de equações com visualização amigável) e gráficos resultantes.
Nos anos 2000 surgiu o IPython com código aberto e formatos abertos, oferecendo uma alternativa de Notebook para Web, bem como controle sobre o processamento paralelo nas análises mais pesadas. No contexto de análise de dados e dados abertos o IPython ganhou força junto com uma poderosa biblioteca de captura e análise de dados, o Pandas, a partir de 2008.
O projeto IPython foi generalizado para outras linguagens como R, Julia e Javascript, através do projeto Projeto Jupyter, que hoje é a principal referência para os conceitos e padrões da metáfora Notebook. Os documentos Notebook do Jupyter são mais simples do que HTML (usam markdown) e são registrados em formato JSON (extensão .ipynb). Portais de repositórios de dados e de projetos abertos de análise de dados, tais como Github e GitLab, interpretam automaticamente (desde ~2015) o formato .ipynb.

## Narrativa

Apresenta conteúdo mais extenso e com aspectos de narrativa, ou seja, "conta uma história", não deixa os dados soltos. Ferramentas de BI que com capacidade de apoiar profissionais de jornalismo de dados são importante exemplo desta faceta.

## Web

Publicado na Web, portanto em formato HTML ou em webservice que retorna documento (ex. XML ou JSON) para ser renderizado como HTML por ferramenta intermediária (ex. Vue ou jQuery).

# Componentes

    (resumo de Capacidade/Visualização)
Além de poderem ser classificados por facetas, os relatórios podem ser descritos por sua composição. As principais capacidades de visualização são:
* Visualização gráfica
* Visualização textual/tabular/hierárquica
* Template
* Widget.