Chamamos de Business Intelligence (BI) o processo de coleta, análise e apresentação de informações que ajuda as empresas a tomar decisões estratégicas.
A BI permite que as empresas coletem dados de diversas fontes, os analisem e transformem em insights acionáveis. Esses insights podem ajudar as empresas a tomar decisões mais informadas e orientadas por dados.
O uso de dados e números no BI permite que a empresa tome decisões embasadas em informações objetivas e confiáveis, reduzindo o risco de erros e aumentando a eficácia das decisões empresariais.
Além disso, a análise de dados pode ajudar a empresa a identificar oportunidades de negócios, otimizar processos, melhorar a experiência do cliente, reduzir custos, entre outras vantagens.
Esta metodologia pode ser aplicada a todos os setores de uma empresa: operacional, financeiro, RH, marketing, comercial, entre outros.
A ideia de "Business Intelligence" - ou inteligência empresarial, em português - surgiu entre as décadas de 1950 e 1960, com a evolução dos sistemas de processamento de dados em empresas e organizações governamentais. Naquela época, a BI era focada principalmente em coletar e analisar informações financeiras e contábeis para tomar decisões de negócios.
A primeira pessoa a utilizar o termo foi Hans Peter Luhn, um pesquisador alemão com destaque no campo da ciência da computação, biblioteconomia e ciência da informação. O artigo publicado por ele tinha o nome “A Business Intelligence System” e falava sobre a necessidade de se obter dados através de métodos de automação.
Empresas que envolvem o Business Intelligence em suas estratégias podem utilizá-lo em três níveis de decisão, de acordo com a necessidade da empresa: estratégico, analítico ou operacional. Mas qual a diferença entre eles?
O BI estratégico geralmente envolve dados históricos e indicadores-chave de desempenho (KPIs) de alto nível, como receita, margem de lucro, participação de mercado e crescimento da empresa. Seu objetivo principal é entender a direção da empresa e como ela está operando em relação aos seus objetivos de negócios.
O BI Analítico é utilizado pelos analistas e especialistas de dados para entender a causa e o efeito das ações de negócios e para ajudar a identificar oportunidades de melhoria. Este tipo é baseado em dados históricos e em modelos estatísticos que permitem prever o comportamento do negócio em diferentes cenários.
A análise de dados em profundidade ainda possibilita entender as tendências dos negócios.
Por sua vez, o BI operacional é utilizado para monitorar e gerenciar processos diários de negócios, como vendas, produção e atendimento ao cliente. Esse tipo de BI é utilizado pelos gerentes de nível médio e pelos funcionários que precisam de informações em tempo real para tomar decisões imediatas para resolver problemas e colocar em prática os objetivos do plano estratégico da empresa.
Além da divisão dos níveis de decisão, existe ainda a prática de dividir os dados em segmentos menores e mais gerenciáveis para facilitar a análise e a tomada de decisão.
Essa técnica é especialmente útil para empresas que possuem grandes quantidades de dados e informações e precisam analisá-las para obter insights relevantes.
Alguns exemplos de segmentação são:
1 - Segmentação geográfica: Dividir os dados por região, estado, cidade ou país, dependendo do alcance da empresa;
2 - Segmentação demográfica: Dividir os dados por idade, gênero, renda, escolaridade ou outras características demográficas relevantes;
3 - Segmentação comportamental: Dividir os dados com base no comportamento dos clientes, como por exemplo, frequência de compras, tipo de produto comprado, tempo de permanência no site, entre outros;
4 - Segmentação por canal: Dividir os dados com base no canal de comunicação utilizado pelo cliente, como por exemplo, mídias sociais, e-mail, chat ou telefone;
5 - Segmentação por departamento: Dividir os dados por departamento ou área de atuação da empresa, como vendas, marketing, finanças, recursos humanos, entre outros.
A segmentação ainda ajuda a identificar tendências e oportunidades em cada segmento, permitindo que a empresa tome ações mais direcionadas e eficazes.
Foi-se o tempo em que a intuição e os gostos ditavam as estratégias de negócios, não é mesmo? Atualmente, as lideranças sabem o quão importante é ser uma empresa Data Driven, que se orienta por dados e toma suas decisões a partir deles.
O Business Intelligence segue o mesmo pensamento: coloca os dados em evidência e os destrincha para guiar as decisões.
Além disso, com a análise de dados, as empresas podem identificar oportunidades de negócios, tais como novos mercados ou produtos, e reduzir custos a partir da otimização dos processos empresariais.
Com o acesso a dados em tempo real, os colaboradores podem tomar decisões mais rapidamente, aumentando a produtividade da empresa, monitorando os KPIs (Indicadores-chave de desempenho) e identificando possíveis problemas.
Pensando nos clientes, os dados auxiliam na personalização de serviços para atender às necessidades específicas dos contratantes, consequentemente aumentando a sua satisfação e melhorando a experiência com o serviço prestado.
O BI utiliza plataformas e ferramentas de análise de dados em seu escopo de trabalho, incluindo técnicas estatísticas, modelagem preditiva, mineração de dados e inteligência artificial, tudo isso para identificar padrões, tendências e insights a partir dos dados.
As informações resultantes dessas análises são apresentadas de forma clara e objetiva, utilizando gráficos, tabelas e dashboards, para que possam ser facilmente compreendidas e utilizadas pela equipe seguindo a finalidade específica proposta pelo projeto e pela empresa.
Para contratar essas plataformas de BI, a equipe deve levar em consideração fatores como custo-benefício, velocidade, performance e segurança de dados.
Além disso, podem integrar dados de diversas fontes, permitindo que a empresa tenha acesso a informações atualizadas em tempo real e automatizar tarefas repetitivas, para que os funcionários foquem em atividades mais estratégicas.
Atualmente, os líderes do mercado quando o assunto são plataformas de BI são o Microsoft PowerBI, o Tableau e o Qlik. Apesar da popularidade, existem ainda diversos players em ascensão, com mais atuações e versatilidade.
A aplicação de BI às equipes de TI pode ser benéfica de diversas maneiras. A BI pode, por exemplo, ajudar as equipes de TI a coletar e analisar dados de desempenho de aplicativos e sistemas. Esses dados podem ser usados para identificar gargalos de desempenho, problemas de segurança ou oportunidades de melhoria em tempo real.
Além disso, a BI pode ajudar as equipes de TI a avaliar o impacto de novas tecnologias em suas operações. Os dados coletados pela BI podem ajudar a determinar se uma nova tecnologia é viável e se ela proporcionará um ROI (retorno sobre investimento) positivo para a empresa.
Dessa forma, as equipes de TI podem tomar decisões mais informadas sobre a alocação de recursos.
Utilizar a Tecnologia da Informação integrada ao Business Intelligence propicia mais eficiência na comunicação e transferência de informações entre todas as áreas da empresa. A partir dessa relação, é possível acompanhar os processos da organização por meio de relatórios, indicar dados sobre a gestão, padronizar informações, obter maior capacidade nas análises de dados e automatizar operações.
Como a Business Intelligence é uma área que envolve a coleta, análise e interpretação de dados, as equipes de tecnologia devem utilizar linguagens que ajudem a reunir e gerar informações para melhor processá-las e entendê-las.
Para isso, algumas das linguagens de programação mais utilizadas em BI incluem:
A Structured Query Language (SQL) é uma linguagem de programação usada para gerenciar bancos de dados relacionais. É amplamente utilizado em ferramentas de BI para acessar, gerenciar e consultar dados armazenados em bancos de dados relacionais.
A linguagem de programação Python é frequentemente utilizada em análises de dados e em projetos de ciência de dados. É amplamente utilizada em ferramentas de BI para criar visualizações de dados e modelos de análise.
R é uma linguagem de programação amplamente utilizada em análise de dados e em projetos de ciência de dados. É frequentemente utilizado em ferramentas de BI para criar visualizações de dados, realizar análises estatísticas e criar modelos de previsão.
Java é uma linguagem de programação amplamente utilizada em desenvolvimento de software e pode ser utilizada em projetos de BI para criar aplicativos e ferramentas personalizadas.
Com o crescimento da BI no mercado corporativo, algumas tendências surgem e as tecnologias se integram para oferecer os melhores serviços de acordo com as necessidades das equipes e empresas.
As próprias plataformas em nuvem, por si só, já são uma tendência da tecnologia. Pensando na integração com BI, as plataformas em nuvem serão positivas em três soluções: SaaS (software de serviços), PaaS (plataformas como serviço) e IaaS (infraestrutura como serviço).
A nuvem ainda permite à empresa escalabilidade de acordo com o volume de dados, acessibilidade de qualquer lugar e redução de custos.
Business Intelligence colaborativo é uma abordagem em que as equipes de uma empresa trabalham juntas para criar e compartilhar informações e insights em tempo real usando plataformas de BI.
Isso pode ajudar no planejamento do projeto, comunicação da equipe, transparência de informações e na tomada de decisão do grupo.
Data storytelling é uma técnica de visualização de dados que envolve contar histórias usando dados. É uma maneira poderosa de comunicar informações complexas de forma clara e envolvente, tornando os dados mais acessíveis e compreensíveis para um público mais amplo.
Através do data storytelling, os profissionais de BI podem criar visualizações de dados interativas que ajudam a apresentar informações de uma forma mais atraente e fácil de entender.
A área de BI nas empresas é ocupada por profissionais formados em diversas carreiras. De acordo com o portal “Guia da Carreira”, as graduações mais comuns entre profissionais de BI são:
Algumas das funções mais comuns relacionadas a BI dentro das empresas incluem Analista de BI, Desenvolvedor de BI, Arquiteto de Dados, Cientista de Dados, Engenheiro de Dados, Consultor de BI, Gerente de BI, entre outros.
Mas é sempre importante lembrar que o mercado de BI está em constante evolução e que as habilidades e conhecimentos necessários podem mudar com o tempo. Por isso, é importante estar sempre atualizado e disposto a aprender novas técnicas e tecnologias.
Nunca é tarde para começar a pensar em melhorias para o trabalho, seja uma equipe de TI ou de outras áreas da empresa.
No entanto, antes de começar, os gestores devem pesquisar bastante sobre o assunto para entender os impactos da nova tecnologia e os esforços que ela irá precisar.
Alguns passos na hora de implantar a Business Intelligence na empresa são:
É importante ter uma visão clara do que se espera alcançar com a implantação da BI. Isso ajuda a determinar as áreas em que ela será mais útil e quais dados serão necessários para atingir esses objetivos.
Antes de implantar o BI, é necessário avaliar a infraestrutura tecnológica da empresa, incluindo os sistemas de gestão de dados, hardware e software disponíveis. É importante garantir que a infraestrutura suporte a implementação do BI e que os sistemas estejam integrados para garantir a qualidade dos dados.
Depois de definir o objetivo, é necessário selecionar a ferramenta de BI adequada para a empresa. Existem diversas opções no mercado, cada uma com suas próprias características e funcionalidades. É importante escolher uma ferramenta que atenda às necessidades específicas da empresa.
O próximo passo é identificar as fontes de dados que serão utilizadas pelo sistema de BI. É importante reunir dados de várias áreas da empresa, como finanças, vendas, marketing, recursos humanos, entre outras.
Para trabalhar com BI, a gestão deve identificar as habilidades necessárias para os projetos e o nível de conhecimento da equipe sobre os assuntos, para desenvolver um programa de treinamento e aprimoramento do time.
Viu como a orientação por dados e a Business Intelligence podem fazer toda a diferença na empresa? Melhora as tomadas de decisão, ajuda a criar projetos mais assertivos e satisfaz ainda mais os clientes. Comece agora mesmo e veja o resultado em curto, médio e longo prazo.
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