Business Intelligence escala software transformando dados em percepções capazes de potencializar as decisões de uma organização. Entenda!
O Business Intelligence (BI) permite que as informações sejam adquiridas de qualquer sistema e gravadas em um banco de dados modelado de acordo com o seu próprio negócio.
Este post foi preparado para apresentar tudo o que você precisa saber sobre Business Intelligence. A leitura é importante e merece toda a sua atenção. Confira!
O que é Business Intelligence (BI)?
Business Intelligence (BI) combina análise de negócios, mineração de dados, visualização de dados, ferramentas e infraestrutura de dados e as melhores práticas para ajudar as organizações a tomarem mais decisões baseadas em dados.
Na prática, você sabe que tem inteligência de negócios moderna quando tem uma visão abrangente dos dados de sua organização e usa esses dados para impulsionar mudanças, eliminar ineficiências e se adaptar rapidamente às alterações de mercado ou de fornecimento.
É importante notar que esta é uma definição muito moderna de BI - e BI teve uma história estrangulada como uma palavra da moda.
Business Intelligence tradicional, com letras maiúsculas e tudo, surgiu originalmente na década de 1960 como um sistema de compartilhamento de informações entre organizações.
Ele se desenvolveu ainda mais na década de 1980 ao lado de modelos de computador para tomada de decisão e transformação de dados em insights antes de se tornar uma oferta específica de equipes de BI com soluções de serviços dependentes de TI.
As soluções de BI modernas priorizam a análise flexível de autoatendimento, dados controlados em plataformas confiáveis, usuários de negócios com autonomia e velocidade de percepção.
Assim, são capazes de acessar e examinar conjuntos de dados apresentando seus resultados em relatórios analíticos, resumos, painéis gráficos e mapas, visando fornecer aos utilizadores informações detalhadas sobre o estado do negócio.
O Business Intelligence concentra as informações em um único local, chamado Data Warehouse.
Dessa forma, as métricas, mesmo vindo de diferentes fontes de dados, como sistemas ERP, CRM, planilhas ou até mesmo arquivos de texto, podem ser visualizadas em grupo, ajudando na criação de indicadores empresariais muito mais eficientes.
Exemplos de Business Intelligence
O business intelligence é um termo abrangente que cobre os processos e métodos de coleta, armazenamento e análise de dados de operações ou atividades de negócios para otimizar o desempenho.
Todos esses atributos se juntam para criar uma visão abrangente de um negócio para ajudar as pessoas a tomar decisões melhores e viáveis.
Nos últimos anos, a inteligência de negócios evoluiu para incluir mais processos e atividades para ajudar a melhorar o desempenho. Esses processos incluem:
- Mineração de dados: usando bancos de dados, estatísticas e aprendizado de máquina para descobrir tendências em grandes conjuntos de dados.
- Relatórios: compartilhar a análise de dados com as partes interessadas para que possam tirar conclusões e tomar decisões.
- Métricas de desempenho e benchmarking: comparação de dados de desempenho atuais com dados históricos para rastrear o desempenho em relação às metas, normalmente usando painéis personalizados.
- Análise descritiva: usando análise preliminar de dados para descobrir o que aconteceu.
- Consultando: Fazendo perguntas específicas aos dados, BI puxando as respostas dos conjuntos de dados.
- Análise estatística: obtendo os resultados de análises descritivas e explorando ainda mais os dados usando estatísticas como a forma como essa tendência aconteceu e o porquê.
- Visualização de dados: transformando a análise de dados em representações visuais, como tabelas, gráficos e histogramas para consumir dados com mais facilidade.
- Análise visual: explorar dados por meio de narrativas visuais para comunicar percepções instantaneamente e permanecer no fluxo da análise.
- Preparação de dados: Compilar múltiplas fontes de dados, identificando as dimensões e medidas, preparando-o para a análise de dados.
Por que o Business Intelligence é importante?
Business Intelligence pode ajudar as empresas a tomar melhores decisões, mostrando dados atuais e históricos dentro de seu contexto de negócios.
Os analistas podem aproveitar o BI para fornecer benchmarks de desempenho e da concorrência para fazer a organização funcionar de maneira mais suave e eficiente.
Os analistas também podem identificar tendências de mercado com mais facilidade para aumentar as vendas ou a receita. Usados de forma eficaz, os dados certos podem ajudar em tudo, desde conformidade até esforços de contratação.
Algumas maneiras pelas quais o business intelligence pode ajudar as empresas a tomar decisões mais inteligentes e baseadas em dados são:
- a identificação de custos sobressalentes;
- a descoberta de oportunidades de negócios;
- relatórios acessíveis de dados;
- reações rápidas às demandas do mercado;
- otimização de preços.
Junto à acessibilidade de dados, as ferramentas de Business Intelligence auxiliam a empresa a quantificar os relacionamentos com fornecedores e clientes.
Outras vantagens são a percepção de insights e a melhoria dos processos por meio da análise dos indicadores.
Como funciona o Business Intelligence?
As empresas e organizações têm perguntas e objetivos.
Para responder a essas perguntas e acompanhar o desempenho em relação a essas metas, eles reúnem os dados necessários, os analisam e determinam quais ações devem ser executadas para atingir seus objetivos.
Para ilustrar, imagine que você trabalha em um grande hospital. Aqui, o risco relacionado à área de imagem e mercado é considerável.
A veiculação de informações falsas na mídia, problemas de infecção hospitalar e de mau atendimento poderiam resultar em um impacto gravíssimo para a instituição.
Então, considerando esses riscos, será preciso listar as ações preventivas e corretivas. Seja por meio de auditorias internas ou de treinamentos de equipe, o importante é criar soluções para minimizar as suas ocorrências e os seus efeitos.
Do lado técnico, os dados brutos são coletados da atividade da empresa. Os dados são processados e armazenados em data warehouses.
Depois de armazenados, os usuários podem acessar os dados, iniciando o processo de análise para responder às perguntas de negócios.
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Quem são os profissionais que trabalham com Business Intelligence?
É interessante saber que não existe um único perfil profissional apto para lidar com BI. A verdade é que existem vários, como:
- analistas de TI;
- gerentes de RH;
- psicólogos;
- engenheiros;
- e mais.
O ponto a destacar, nesse caso, é que devido às diferentes características de aplicação dos dados, pode ser necessária uma equipe de profissionais com distintas expertises de mercado.
Assim, é importante mencionar que de nada adianta produzir uma imensa carga de informações se você não tiver ao seu lado alguém que possa coletá-las e analisá-las com propriedade.
Quem trabalha com Business Intelligence deve estar treinado para enxergar além, pois é dessa maneira que nascem as melhores soluções.
Dica: Os 3 livros mais conceituados sobre business intelligence no mercado
1. “Successful Business Intelligence: Unlock the Value of BI & Big Data” por Cindi Howson
Author: Cindi Howson
Website: Amazon
A autora Cindi Howson, uma experiente analista de Business Intelligence, detalha como integrar com sucesso o BI aos negócios neste livro.
Em vez de simplesmente discutir as teorias por trás do BI, ela mergulha nas melhores estratégias usadas por organizações de sucesso.
Howson cobre tudo o que sua empresa precisa para entrar no BI, desde como personalizar a estratégia de BI até as metas de negócios, escolher os aplicativos certos e obter o treinamento certo.
Ela observa a necessidade de dados de qualidade e que não há uma maneira única de medir o sucesso. Os exemplos comprovados e orientações são suficientes para qualquer pessoa começar.
2. “Business Intelligence Guidebook: From Data Integration to Analytics” por Rick Sherman
Author: Rick Sherman
Website: Amazon
O “Guia de Business Intelligence” detalha todo o sistema de Business Intelligence. Sherman observa uma desconexão dos conceitos de BI para a integração real e fornece explicações claras sobre o projeto arquitetônico e os processos dentro do BI.
Sherman detalha o ciclo de vida de desenvolvimento do projeto para BI que pode ser aplicado a empresas de qualquer tamanho. Ele explica as diretrizes para a construção de BI com as melhores práticas e soluções práticas para ajudar os leitores a começar.
Está incluído um site complementar para mais referências, modelos e exemplos. O guia de Sherman ajuda os leitores a trabalharem através da integração e análise de dados para fazer o BI trabalhar para eles.
3. “Big Data in Practice: How 45 Successful Companies Used Big Data Analytics to Deliver Extraordinary Results” by Bernard Marr
Author: Bernard Marr
Este livro mergulha em Big Data e análises para mostrar Business Intelligence em ação por meio de exemplos do mundo real.
O autor Bernard Marr aborda os grandes nomes que todos nós reconhecemos e discute como eles usam BI para criar sucesso.
Ele explica quais dados eles usam, os problemas que estão tentando resolver e como conseguem isso, bem como os desafios que enfrentam.
O Big Data está mudando muitos setores e essas empresas dão exemplos de como aproveitar os dados com sucesso com Business Intelligence para obter resultados.
Por que as organizações precisam de plataformas de BI
Para ter sucesso no mundo dinâmico dos negócios, as organizações de hoje devem ser orientadas por dados e promover uma cultura orientada por dados.
Para isso, os líderes precisam de uma plataforma de business intelligence moderna que ajude todos a ver e compreender seus dados.
As plataformas de business intelligence são mais do que pacotes de software de análise de negócios.
Eles apoiam a estratégia de BI da sua organização, tornando mais fácil acessar e analisar seus dados.
Plataformas analíticas simples importam, limpam, analisam e prevêem dados — mas as plataformas de business intelligence são mais robustas e dinâmicas e podem se adaptar conforme você aumenta sua estratégia de BI.
Quais são as tendências para o futuro do Business Intelligence?
Antes de concluirmos, falaremos um pouco sobre as tendências para o futuro do Business Intelligence. Entre as principais estão:
Análises preditivas e prescritivas
A análise preditiva pode ser resumida à prática de extrair informações relevantes pensando em prever futuras probabilidades. Já na análise prescritiva, a previsão do futuro não é o suficiente, é preciso encontrar uma forma de construí-lo.
Inteligência artificial
Mesmo que para muitos ainda pareça um tema de ficção científica, a Inteligência Artificial (AI) vem forte para os próximos anos e será uma peça fundamental para o Business Intelligence.
O motivo? A melhora da qualidade dos processos que envolvem as tomadas de decisão das organizações. Simples assim.
Inteligência empresarial colaborativa
Inúmeras empresas ao redor do mundo já chegaram à conclusão de que para aumentar as chances de sucesso do negócio, é necessário adotar uma gestão colaborativa e que contribua para todos os colaboradores no que diz respeito à consecução dos resultados.
Segurança das informações
Por envolver a coleta e leitura de dados, é essencial que o Business Intelligence também seja direcionado à segurança e ao sigilo das informações obtidas. Essa questão deve ser parte do debate dos gestores.
Gestão de pessoas
Outra tendência se refere à gestão de pessoas, onde o BI pode ajudar a promover o conhecimento dos funcionários acerca dos seus processos. A ideia com isso é tornar as equipes mais conscientes sobre os erros, objetivos e metas pontuais.
Monitoramento da concorrência
Sem a menor sombra de dúvida, o monitoramento da concorrência é indispensável para todo e qualquer tipo de organização que queira sair na frente e estar mais alinhada às necessidades do público.
Nesse ponto, o Business Intelligence é fator imprescindível para o entendimento dos concorrentes: isso inclui o que eles andam fazendo e o que os clientes estão falando sobre eles.
Para concluir, vale ressaltar que contratar uma consultoria em BI é de extrema importância para a potencialização dos trabalhos e, consequentemente, o alcance de melhores resultados.
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