Business Intelligence: o futuro das empresa

Não é de hoje que a Business Intelligence (BI) vem se mostrando uma ferramenta indispensável quando se trata de resolução de problemas de negócios. Além de ferramentas como o Power BI, Tableau ou Google Data Studio, a inteligência de negócios é uma abordagem mais ampla na investigação de desafios dentro e fora da empresa, com o objetivo de gerar valor e eficiência dentro da atividade econômica.

Mas qual a grande diferença entre essa abordagem e outras metodologias como, por exemplo, o aprimoramento contínuo?

Na verdade, a inteligência de negócios não só possui valor em si mesma como ferramenta como também complementa outros tipos de abordagem. O ponto central é a sua capacidade de utilizar dados de forma rápida, prática e direcionada para o acompanhamento e identificação de problemas, planos de ação, dentre outras atividades de negócio.

A revolução que está acontecendo atualmente em torno do BI é que, enquanto décadas atrás a análise de dados era utilizada de forma lenta, através de relatórios extensos que captavam dados passados por semanas ou até mesmo meses, as ferramentas atuais permitem que o processo de análise seja mais dinâmico e capaz de gerar relações entre diversas categorias de forma simples e acessível.

Assim, é um fato que a utilização da Business Intelligence, aliada a uma gestão de dados eficaz, permite ao tomador de decisão efetuar suas escolhas levando em consideração não só perspectivas muito aprofundadas nos dados da empresa, mas também permite que isso seja feito de forma atualizada. Com esse panorama em mente, essa abordagem é capaz não só de ajudar gestores que estão com dificuldades em se manter atualizados sobre o que está acontecendo no setor, mas também a otimizar a experiência de mercado do tomador de decisão.

Como aplicar a Inteligência de negócios na minha empresa?

Antes de tudo, é preciso explicar a base de dois pilares importantes da BI: o ciclo de dados e as categorias de análise.

De modo geral, os dados brutos de uma empresa são gerados a partir dos registros das atividades de cada procedimento, seja através da inserção do sistema ou de forma automatizada, o que é chamado de Mineração de Dados. A partir disso, esses dados precisam ser processados e organizados para serem armazenados no Data Warehouse (Armazém de Dados, em tradução livre) da empresa. Em seguida, os dados estarão disponíveis para acesso e os analistas podem utilizá-los para resolver e analisar os problemas de negócio e, por fim, destruir os dados que não fazem mais sentido para a realidade da empresa ou que podem gerar riscos desnecessários. De modo simplificado, este é o ciclo dos dados.

Sabendo disso, podemos compreender um pouco melhor quais as categorias de análise:

• Descritiva: utilizada para descrever o que aconteceu

• Diagnóstica: utilizada para compreender o porquê da ocorrência do fenômeno

• Preditiva: avalia os cenários mais prováveis de acontecer (o que irá acontecer)

• Prescritiva: analisar quais são os melhores planos para o futuro (o que deve ser feito)

É possível notar que todos esses tipos de análise só fazem sentido ao se definir bem qual o problema ou objetivo de negócios que irá contextualizar a análise e por que ele é relevante.

Essa é a teoria. Na realidade, a maior parte dos setores das empresas utilizam seus dados em planilhas eletrônicas devido à familiaridade com a ferramenta. Ainda, é muito comum a falta de padronização e tratamento destas planilhas pela grande demanda no dia a dia das empresas. Esses fenômenos ajudam a explicar a grande diferença entre o BI tradicional para o BI moderno, pautado em ferramentas como o Microsoft Power BI ou Tableau: a autonomia na análise e a facilidade de acesso à informação.

Deste modo, algumas prerrogativas devem ser completadas antes de poder utilizar completamente o potencial da Business Intelligence na sua empresa, sendo elas:

• Gestão de dados confiável: garantir que os seus dados são confiáveis é o primeiro passo: afinal, uma análise baseada em dados não confiáveis vai prejudicar ao invés de ajudar.

• Não sabe se a gestão de dados na sua empresa é confiável? Confira nosso texto sobre o tema!

• Ferramenta adequada: as ferramentas mais utilizadas hoje no mercado são o Power BI e o Tableau, além de concorrentes menores como o Google Data Studio. É importante saber quais delas trarão menos problemas de implementação e treinamento, além de custos associados à manutenção e compartilhamento das informações.

• Metas e Métricas bem definidas: principalmente em casos de acompanhamento, a necessidade de um planejamento estratégico tangível em metas e objetivos claros faz-se necessário para que a avaliação de desempenho retirada dos dados tenha uma base comparativa.

• Cultura voltada a dados: para que a gestão de dados não gere problemas dentro da equipe, é preciso que todos compreendam e deem a devida importância ao lidar com as etapas do ciclo de vida dos dados.

• Abertura à inovação: mesmo sendo uma ferramenta que é capaz de entregar valor em diversos setores como Saúde, Educação, Turismo, Hotelaria, dentre outros, a Inteligência de Negócios não se restringe à ferramenta, devido ao seu foco na resolução dos problemas. Deste modo, é preciso que haja uma abertura para a inovação em busca de novas ferramentas e práticas que contribuirão para esse fim.

Como mencionado, esses são alguns pilares importantes para que a aplicação moderna do BI utilize todo o seu potencial. Apesar disso, é uma abordagem que entrega valor mesmo para empresas que não possuem toda essa base, ganhando competitividade em relação às que não praticam essas análises. O motivo disso é simples: a facilidade em encontrar os problemas de forma específica e gerar análises robustas sobre os fenômenos da empresa – resultados da utilização do BI moderno – contribuem para a agilidade na melhoria contínua, fazendo com que a empresa siga a tendência de gerar esses pilares, caso não os tenha.

Assim, a utilização da Business Intelligence se mostra uma forte tendência de mercado em praticamente qualquer setor comprometido com a melhora de resultados. Devido ao caráter ágil e moderno com a possibilidade de utilização de técnicas estatísticas, machine learning e inteligência artificial, o conhecimento dos gestores sobre sua empresa abrange um novo leque de informações, não disponível pelas análises tradicionais.

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