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Inteligência de negócios
Business intelligence (BI) combina análise de negócios, mineração de dados, visualização de dados , ferramentas e infraestrutura de dados e 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 mudanças de mercado ou de fornecimento.
É importante observar 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 percepções antes de se tornar uma oferta específica de equipes de BI com soluções de serviço dependentes de TI. As soluções modernas de BI priorizam a análise flexível de autoatendimento, dados controlados em plataformas confiáveis, usuários de negócios com autonomia e velocidade de percepção.
Este artigo servirá como uma introdução ao BI e é a ponta do iceberg.
Muito mais do que uma “coisa” específica, a inteligência de negócios 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. Todas essas coisas 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.
- Consulta: fazer perguntas específicas aos dados, BI puxando as respostas dos conjuntos de dados.
- Análise estatística: pegar os resultados da análise descritiva e explorar os dados usando estatísticas como a forma como essa tendência aconteceu e por quê.
- 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 insights 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 a inteligência de negócios é importante?
A inteligência de negócios pode ajudar as empresas a tomar melhores decisões, mostrando dados atuais e históricos dentro de seu contexto de negócios. Os analistas podem alavancar o BI para fornecer benchmarks de desempenho e concorrentes para fazer a organização funcionar de forma 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 a inteligência de negócios pode ajudar as empresas a tomar decisões mais inteligentes e baseadas em dados:
- Identifique maneiras de aumentar o lucro
- Analise o comportamento do cliente
- Compare dados com concorrentes
- Acompanhe o desempenho
- Otimize as operações
- Preveja o sucesso
- Tendências do mercado spot
- Descubra questões ou problemas
Como funciona a inteligência de negócios
Negócios 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.
Do lado técnico, os dados brutos são coletados da atividade do negócio. 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.
Como BI, análise de dados e análise de negócios funcionam juntos
A inteligência de negócios inclui análises de dados e análises de negócios, mas as usa apenas como partes de todo o processo. O BI ajuda os usuários a tirar conclusões da análise de dados. Os cientistas de dados se aprofundam nas especificações dos dados, usando estatísticas avançadas e análises preditivas para descobrir padrões e prever padrões futuros. A análise de dados pergunta “Por que isso aconteceu e o que pode acontecer a seguir?” A inteligência de negócios pega esses modelos e algoritmos e divide os resultados em uma linguagem prática.
De acordo com o glossário de TI do Gartner, “a análise de negócios inclui mineração de dados, análise preditiva, análise aplicada e estatística”. Resumindo, as organizações conduzem análises de negócios como parte de sua estratégia de inteligência de negócios mais ampla. O BI foi projetado para responder a perguntas específicas e fornecer uma análise instantânea para decisões ou planejamento. No entanto, as empresas podem usar os processos de análise para melhorar continuamente as perguntas de acompanhamento e a iteração.
A análise de negócios não deve ser um processo linear porque responder a uma pergunta provavelmente levará a perguntas de acompanhamento e iteração. Em vez disso, pense no processo como um ciclo de acesso a dados, descoberta, exploração e compartilhamento de informações. Isso é chamado de ciclo de análise, um termo moderno que explica como as empresas usam a análise para reagir às mudanças de questões e expectativas.
A diferença entre BI tradicional e BI moderno
Historicamente, as ferramentas de business intelligence foram baseadas em um modelo tradicional de business intelligence. Essa era uma abordagem de cima para baixo em que a inteligência de negócios era conduzida pela organização de TI e a maioria, senão todas, as questões analíticas eram respondidas por meio de relatórios estáticos. Isso significava que, se alguém tivesse uma pergunta de acompanhamento sobre o relatório recebido, sua solicitação iria para o fim da fila de relatórios e eles teriam que reiniciar o processo. Isso levava a ciclos de relatórios lentos e frustrantes e as pessoas não eram capazes de aproveitar os dados atuais para tomar decisões. A inteligência de negócios tradicional ainda é uma abordagem comum para relatórios regulares e respostas a consultas estáticas.
No entanto, a inteligência de negócios moderna é interativa e acessível. Embora os departamentos de TI ainda sejam uma parte importante do gerenciamento de acesso aos dados, vários níveis de usuários podem personalizar painéis e criar relatórios com pouca antecedência. Com o software adequado, os usuários podem visualizar dados e responder às suas próprias perguntas.
Como as principais indústrias usam business intelligence
A empresa de serviços financeiros Charles Schwab usou inteligência de negócios para ter uma visão abrangente de todas as suas filiais nos Estados Unidos para entender as métricas de desempenho e identificar áreas de oportunidade. O acesso a uma plataforma central de business intelligence permitiu que a Schwab colocasse todos os dados de suas filiais em uma única visualização.
Agora os gerentes de filial podem identificar clientes que podem ter uma mudança nas necessidades de investimento. E a liderança pode monitorar se o desempenho de uma região está acima ou abaixo da média e clicar para ver as filiais que estão impulsionando o desempenho daquela região. Isso leva a mais oportunidades de otimização, juntamente com um melhor atendimento aos clientes.
Benefícios da análise visual e visualização de dados
Uma das maneiras mais comuns de apresentar inteligência de negócios é por meio da visualização de dados . Os humanos são criaturas visuais e muito sintonizadas com padrões ou diferenças de cores. As visualizações de dados mostram os dados de uma forma mais acessível e compreensível.
As visualizações compiladas em painéis podem contar rapidamente uma história e destacar tendências ou padrões que podem não ser descobertos facilmente ao analisar manualmente os dados brutos. Essa acessibilidade também permite mais conversas sobre os dados, levando a um impacto maior nos negócios.
O futuro papel da inteligência de negócios
A inteligência de negócios está evoluindo continuamente de acordo com as necessidades de negócios e tecnologia, portanto, a cada ano, identificamos as tendências atuais para manter os usuários atualizados sobre as inovações. Perceba que a inteligência artificial e o aprendizado de máquina (entend mais sobre aqui) continuarão crescendo, e as empresas podem integrar os insights da IA em uma estratégia de BI mais ampla. À medida que as empresas se esforçam para ser mais orientadas por dados, os esforços para compartilhar dados e colaborar aumentarão. A visualização de dados será ainda mais essencial para trabalhar em conjunto entre equipes e departamentos.
Este artigo é apenas uma introdução ao mundo da inteligência de negócios. O BI oferece recursos para rastreamento de vendas quase em tempo real, permite aos usuários descobrir insights sobre o comportamento do cliente, prever lucros e muito mais. Indústrias diversas, como varejo, seguros e petróleo, adotaram o BI e mais estão aderindo a cada ano. As plataformas de BI se adaptam às novas tecnologias e à inovação de seus usuários. Mantenha-se atualizado com todas as tendências e mudanças em inteligência de negócios enquanto listamos as 4 razões que projetos de bi falham.
Créditos: Tableau