Business Intelligence: o impacto da orientação por dados

Business Intelligence: o impacto da orientação por dados

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.

Quando surgiu o Business Intelligence?

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.

Os três pilares do Business Intelligence

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?

BI Estratégico

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.

BI Analítico

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.

BI Operacional

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. 

Segmentação de dados em Business Intelligence

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.

Por que a orientação por dados é tão importante?

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. 

Plataformas de Business Intelligence

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.

Os líderes do mercado

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.

Como o Business Intelligence se relaciona com equipes de TI?

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.

Linguagens de programação em BI

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:

SQL

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.

Python

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

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

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.

Tendências de Business Intelligence para o futuro

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.

BI e plataformas em nuvem

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.

BI colaborativo

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

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.

Quem pode trabalhar com Business Intelligence?

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:

  • Ciência de Dados
  • Análise de Sistemas
  • Tecnologia da Informação
  • Ciência da Computação
  • Engenharia
  • Economia
  • Administração
  • Marketing

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.

É tarde para começar a implantar a Business Intelligence?

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:

Defina seus objetivos

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.

Avalie a infraestrutura disponível

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.

Selecione a ferramenta mais adequada

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.

Identifique as fontes de dados

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.

Capacite a equipe

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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