Business Intelligence é elemento central na tendência global da cultura data-driven

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Cada vez mais se ouve falar do Business Intelligence, um conceito que se concentra no uso de dados para trazer melhores resultados às empresas. Mais do que pura estratégia, essa “inteligência de negócios”, como o termo é conhecido em Português, é parte integrante da cultura data-driven, um movimento ascendente em todo o mundo. 

A análise dos dados de uma companhia pode mostrar muito no que se refere ao seu funcionamento, à sua produtividade, ao seu relacionamento com os clientes e, claro, à sua lucratividade. Para além disso, é com esse conhecimento que a tomada de decisões se torna mais ágil, sem perder precisão.

Atualmente, há uma série de tecnologias que ajudam a compor essa estrutura de inteligência empresarial, como soluções de conectividade e de Internet das Coisas (IoT), que atuam desde a captação das informações. 

A fim de esclarecer esse importante conceito e entender o que é necessário para implementá-lo na sua companhia, neste artigo, você verá:

  • Inteligência de negócios e o foco nos dados
  • Por dentro do BI
  • Por que investir em inteligência empresarial
  • Tecnologia ajuda a implementar o BI nos negócios
  • 4 passos para transformar a cultura data-driven na sua empresa
  • Preparando-se para o futuro do segmento 

Inteligência de negócios e o foco nos dados

Análise inteligente dos dados é fundamental na cultura data-driven

Não é possível saber se um negócio está indo bem ou mal sem mensurar resultados. Por isso, cada setor trabalha com métricas próprias, que indicam produtividade ou lucratividade, como o total de vendas em uma loja ou a quantidade de downloads de um aplicativo.

De modo geral, isso é parte do conceito de Business Intelligence (BI), que se dedica, justamente, à análise de dados brutos para retirada de insights. Porém, a ideia da inteligência de negócios é fazer isso de forma mais rápida e integrada, trazendo uma visão completa sobre um departamento ou uma empresa. 

Além de ser um termo conceitual, o BI inclui aplicativos, infraestrutura e ferramentas especializadas, que auxiliam na checagem do passado e do presente da organização. Ou seja, são recursos que permitem o acesso e a análise de informações para melhorar e otimizar decisões e desempenho, como definido pelo Gartner

Qual o objetivo do Business Intelligence?

Em suma, incorporar o BI na estratégia de negócio significa utilizar dados internos e externos, a fim de trazer insights e descobertas que podem mudar o planejamento de uma companhia.

Embora as empresas apliquem um pouco de análise de dados, esta costuma ser bastante segmentada para responder a questões, como se houve lucro ou não. Já a inteligência de negócios, propõe um olhar mais completo com três tipos de soluções analíticas:

  • Descritiva — o foco é compreender o que acontece de forma minuciosa;
  • Preditiva — busca antecipar diferentes cenários possíveis a partir do que foi analisado;
  • Prescritiva — recomenda as melhores ações para melhorar resultados ou, ainda, diminuir riscos.

Sendo assim, o Business Intelligence tanto ajuda na percepção de pontos de melhoria internos, como a necessidade de modernizar processos, quanto na compreensão do mercado. Pesquisas e estudos podem ser utilizados e ter suas informações cruzadas com a base da empresa, identificando tendências e oportunidades. 

Além disso, com a análise contínua e a ajuda de softwares de BI, é possível expandir para uma análise preditiva. Em outras palavras, a inteligência empresarial aplicada consegue estimar o futuro do negócio, como volume de vendas, a partir dos dados históricos. 

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Por dentro do BI

Atualmente, a área de dados é vista como um motor da economia, mas lidar com essa inteligência de negócios não é um processo simples. Então, para que a informação bruta se torne conhecimento para a empresa, ou seja, tenha valor agregado para promover retornos, existem algumas etapas fundamentais.

Coleta

A princípio, índices de vendas, custos operacionais, histórico de compras de clientes e muitas outras informações que já estão dentro dos negócios podem ajudar nesse cenário. Mas é até possível ir mais longe, empregando novas formas de captar dados para compor uma base rica para analisar.

Inclusive, a Internet das Coisas (IoT) é uma das tecnologias que consegue, através dos dispositivos conectados, coletar material em cada etapa de produção. 

Além disso, algumas soluções de conectividade também podem ser usadas, como o Vivo Wi-Fi Seguro. Esse serviço para proteção de redes sem fio privadas e públicas tem uma camada de analytics e heatmap, que captura o comportamento dos usuários.

Independentemente dos canais escolhidos, contudo, é importante que as fontes dos dados sejam confiáveis para ter bons resultados. Dentro da estrutura de Tecnologia da Informação (TI), geralmente, essa base fica armazenada na nuvem, com controle de acesso para dar mais segurança ao processo.


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Transformação

Uma das partes mais importantes no Business Intelligence é a transformação dos dados. As ferramentas de BI trabalham com o método ETL, sigla em inglês para extração, transformação e carregamento. 

É nessa etapa que as informações captadas, sejam elas estruturadas ou não, são agregadas e recebem tratamentos, como limpeza e filtragem. Ao mesmo tempo, é a modelagem que define quais dados são necessários e como eles devem ser organizados. 

A partir daqui, softwares como o Power BI são essenciais e facilitam o processo, inclusive para profissionais que não são especialistas, mas querem aplicar a inteligência de negócios.

Análise

É na análise que o dado bruto é lapidado, tornando-se informação e, posteriormente, conhecimento para os gestores, que, a partir daí, conseguem:

  • Identificar problemas; 
  • Descobrir tendências;
  • Melhorar processos;
  • Gerar novos e melhores produtos e serviços.

A análise de Business Intelligence responde às questões do negócio e, muitas vezes, utiliza processos automatizados para entregar rapidamente as conclusões. Também pode ser complementada com soluções de big data.

Aliás, aqui, é importante diferenciar os processos. O big data é uma tecnologia focada em analisar volumes massivos de dados, como para um estudo de comportamento de compra do brasileiro. Sendo assim, o processamento em si é mais complexo que o do BI, que, por sua vez, foca nos dados de fontes conhecidas da empresa. 

Tomada de decisão embasada

Com os dados coletados, transformados e analisados, a etapa final da inteligência de negócios é fornecer as conclusões de modo compreensível, com relatórios gráficos e diretos.

Apesar deste parecer ser um processo longo, o Business Intelligence conta com bastante automação e algoritmos avançados que agilizam a descoberta. Afinal, de que adianta todo o esforço se os insights não chegarem em tempo hábil?

Além disso, vale destacar que esse passo a passo é contínuo e, portanto, consegue estar sempre atualizado para permitir ajustes e resolver problemas em tempo real.

Por que investir em inteligência empresarial?

Os dados são um recurso abundante e imprescindível para a tomada de decisões estratégicas e o Business Intelligence é uma forma de empregar essas informações em prol do negócio. Os benefícios de aplicar essa inteligência empresarial são extensos e dependem da amplitude em que é utilizada. 

Mas, em geral, pode-se destacar como principais vantagens:

  • Identificação rápida de problemas de eficiência na operação;
  • Redução de custos e otimização de recursos;
  • Melhor conhecimento dos clientes;
  • Ajuste ágil à mudanças do setor e do mercado;
  • Descoberta de novas oportunidades e mapeamento de riscos.

Em outras palavras, o foco em dados proposto pela abordagem de inteligência de negócios é uma vantagem competitiva em qualquer setor econômico. 

Exemplos de aplicação da inteligência empresarial por setores

A princípio, um bom caso para citar é o setor de vendas. Por meio dos sistemas de Business Intelligence, a companhia entende melhor as necessidades e preferências de seus clientes. Por exemplo, é a partir da análise minuciosa do histórico de compra que se faz a segmentação por perfil de compra.

Nesse sentido, podem ser consideradas técnicas como o RFV, que corresponde às métricas de recência, frequência e valor monetário. Com isso, a empresa consegue identificar os consumidores que estão prestes a perder, os que já foram fidelizados e os que precisam de incentivos, como promoções. 

É também por meio de métodos como esses que se faz a personalização de ofertas e de atendimento, tão importantes para uma melhor experiência do consumidor. 

Conforme reportado pela Forbes, em agosto de 2018, a Amazon já investia em inteligência empresarial e, principalmente, em soluções analíticas preditivas. Outra varejista, chamada Charming Charlie, conseguiu aprimorar gestão e distribuição de estoque a partir dessa abordagem.

A reportagem ainda mostra o uso histórico de BI na indústria de petróleo e gás. Nesta, as soluções são empregadas para determinar melhores locais e formas de perfurar petróleo, bem como para auxiliar na precificação de gás.

Tecnologia ajuda a implementar o BI nos negócios

Soluções inovadoras apoiam não apenas a coleta, mas também a interpretação das informações

Está enganado aquele que acredita que o Business Intelligence é um luxo de grandes corporações. Essa inteligência empresarial pode ser aproveitada por todos os negócios, de forma alinhada aos recursos disponíveis. 

A realidade é que a tecnologia tem um papel importante na democratização de abordagens como essa. Inclusive, a nuvem é uma das soluções que apoia o foco em dados, oferecendo capacidade de processamento e armazenamento no modelo de pagamento por uso.

Também é por meio da cloud  que as empresas conseguem utilizar softwares e hardwares sem ter o custo de aquisição destes, por intermédio dos serviços de SaaS, PaaS e IaaS.

Há, ainda, ferramentas especializadas gratuitas, como o PowerBI da Microsoft, que é utilizado por companhias como P&G e Toyota. Com essa plataforma, a equipe pode realizar toda a parte de extração, transformação e análise de dados. 

Além disso, para maior riqueza da base, a IoT auxilia na coleta dessas informações, seja dentro do escritório ou de uma fábrica. Todavia, os dispositivos conectados estão sendo popularizados na maioria dos ambientes, até nas casas dos clientes, o que já facilita essa troca de dados. 

Já o Big Data, como mencionado anteriormente, contribui com uma análise de volumes massivos de dados, referentes a pesquisas de mercado, por exemplo. 

Esse tipo de solução é especialmente importante quando considerado que, só em 2020, foram gerados 40 trilhões de gigabytes de dados, de acordo com artigo de Exame, de junho de 2021. 


LEIA MAIS: Cibersegurança: a importância de proteger sistemas e dados


4 passos para tornar a cultura da sua empresa data-driven

Para simplificar a preparação da sua companhia rumo a um futuro integralmente data-driven, segue uma lista com os principais passos de uma estratégia de Business Intelligence.

1. Propósito do negócio

Priorize os objetivos do negócio e saiba quais perguntas são as mais importantes de responder dentro da sua estratégia. É isso que vai direcionar os processos de análise. 

2. Métricas e indicadores

Para entender o resultado que a companhia tem, é preciso mensurá-lo. Embora existam diversos indicadores importantes, há alguns que são a chave para os objetivos estabelecidos anteriormente. Esses são conhecidos como KPIs (sigla em inglês para o termo Key Performance Indicator) e, dentro da estratégia, devem ser acompanhados por metas com prazos.

3. Tecnologias e softwares

Aqui, fica a infraestrutura que vai suportar o processo de inteligência do negócio. Um ecossistema completo conta com boa conectividade, espaço em nuvem, dispositivos conectados via IoT, soluções de Big Data para análise e ferramentas especializadas, como o Power BI.

4. Equipe preparada e engajada

Além das tecnologias, a cultura data-driven deve ser algo inerente ao ambiente de trabalho. É interessante que todos os profissionais participem da implementação, fazendo com que esse foco de dados esteja presente em cada departamento. 

Preparando-se para o futuro do segmento 

De acordo com um artigo da McKinsey, publicado em janeiro de 2022, a tendência data-driven está evoluindo. A consultoria cita algumas características que já começam a aparecer hoje, mas vão ser comuns às empresas com foco em dados em 2025.

Dentre as previsões, está a de que os dados incorporados em cada decisão, interação e processo serão uma prática natural à toda a força de trabalho até lá. No período, o artigo indica que as barreiras à troca e combinação de dados serão reduzidas, potencializando o valor gerado por essa cultura.

Sobretudo, o relatório da Absolute Reports acerca do mercado global de Business Intelligence (BI) e Analytics Platforms indica um crescimento anual de 11,4% entre 2022 e 2028. Ou seja, segundo o documento, publicado em fevereiro de 2022, esse segmento, que teve valor de US$ 34.900 milhões em 2021, chegará a US$ 75.180 milhões até 2028.

Avanços tecnológicos ditam caminho do BI

Muito dessa evolução da inteligência de negócios está relacionada a outros avanços tecnológicos. Como exemplo, com

  • a tecnologia 5G, a conectividade tem maior velocidade, impulsionando a capacidade de troca de informações no meio digital;
  • a IoT popularizada, mais dispositivos serão implementados e irão gerar maior volume de dados;
  • a Inteligência Artificial e o Machine Learning, a análise preditiva se tornará um ativo constantemente consultado por gestores para tomarem melhores decisões.

Em conclusão, para as companhias não perderem as oportunidades trazidas pela cultura data-driven e o uso do Business Intelligence a seu favor, é preciso se preparar. E a Vivo Empresas pode ajudar nessa missão. 

Para isso, oferece diversas soluções em conectividade, cloud, IoT, Big Data e Segurança Digital, que podem ser dimensionadas de acordo com as necessidades do negócio e seu propósito. 

Inclusive, para conhecer mais benefícios que essas tecnologias trazem às empresas, leia também:

Até a próxima!

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