Business Intelligence é um termo genérico que combina arquiteturas, aplicativos e bancos de dados. Ele permite acesso interativo, análise e manipulação de informações em tempo real, e fornece um fácil acesso aos dados corporativos.
Apenas com esta definição, já seria possível perceber que praticamente todas as empresas pequenas, de médio ou grande porte devem apostar em projetos de Business Intelligence. Para reforçar ainda mais esta necessidade, veja 6 fortes motivos para adotá-lo em sua empresa. Confira!
1 – É uma grande ferramenta de marketing
Um departamento de marketing precisa encontrar novas maneiras de ajudar a empresa a crescer. É cada vez mais necessário ter a capacidade de analisar os retornos das campanhas, rendimentos, custos e outros detalhes que aumentem o ROI (Return Over Investiment).
A inteligência de negócios, com as suas capacidades analíticas, pode fornecer para a equipe de marketing os insights necessários para determinar onde cada moeda do departamento de marketing será mais bem gasta. Não só a equipe de marketing pode usar os projetos de BI para encontrar as campanhas e promoções mais eficazes, como também pode usá-los para encontrar onde são menos eficazes. A atuação será mais pontual e a operação terá uma eficiência bem maior.
2 – É uma grande ferramenta de vendas
A inteligência de negócios está intimamente ligada com o departamento comercial e a melhoria dos processos. O BI analisa os passos, período de tempo ou duração das transações de um grande número de clientes dentro do funil de vendas. Serão descobertas novas oportunidades para em seguida encontrar o melhor caminho e as melhores práticas comerciais. Sem um projeto de inteligência de negócios, os vendedores continuarão usando a técnica do “achismo” para fechar uma venda rapidamente ou até perdê-la. Com o BI, é possível ver a cada passo o que está funcionando melhor e o que não está, e assim redirecionar energia e dinheiro para as áreas com o melhor rendimento.
3 – É uma grande ferramenta de finanças e contabilidade
Talvez este motivo já englobe todos os outros, afinal os negócios dependem das finanças e seu correto gerenciamento. Não basta saber quanto dinheiro vai entrar, mas também quando ele vai entrar. Quanto antes e mais precisa for a previsão das entradas, melhor será o planejamento estratégico da empresa.
Usando os dados de Business Intelligence, o departamento pode coletar informações indispensáveis para prever o comportamento do fluxo de caixa. As planilhas Excel atuais já não tem capacidade de lidar com tantas variáveis, principalmente com a rapidez necessária. A melhoria de processos neste setor já seria motivo suficiente para entrar no mundo do BI.
4 – É muito útil nos Recursos Humanos
Recursos humanos é outro departamento que pode realmente se beneficiar de BI. Um software de business intelligence (analytics) pode ajudar o departamento de RH a gerenciar coisas, como a rotatividade de funcionários, dados de candidatos, perfis e inúmeras informações que estão espalhadas em banco de dados externos e internos. A análise destes dados passa a ser feita por um processo mais automático e menos subjetivo.
5 – É uma grande ferramenta de gerenciamento de estoque
Muitas empresas já utilizam alguma forma de BI para monitorar e ajustar automaticamente os níveis de estoques — um bom software de ERP, por exemplo, fornece importantes informações relativas a quantidade de produtos em estoque. Com o auxílio do BI, é possível ir além e conhecer os detalhes que permitirão um gerenciamento eficiente e otimizado da cadeia de abastecimento.
Talvez o maior motivo para usar um projeto de BI seja o fator de agregação entre os colaboradores. Compartilhar informações, que antes eram exclusividade de um setor, gera uma sinergia interdepartamental bastante sólida.
Como o BI fornece métricas objetivas e analíticas, todos podem visualizar os dados e buscar entender onde os problemas realmente estão — trabalhando em conjunto para resolver os problemas e melhorar os processos de negócios.
Quer outros motivos para apostar no BI? Tem algum comentário sobre o tema? Compartilhe com a gente!
Foi aluno de Ralph Kimball, maior referência mundial no assunto, no curso de Modelagem Dimensional realizado pela Kimball University, em Estocolmo – Suécia.
Já ministrou diversas palestras sobre o tema e atualmente mantêm o blog da Know Solutions, com referências sobre Business Intelligence.
Pós Graduado em Gestão de Projetos de Software pela PUC – Paraná. Trabalhou durante 7 anos na empresa Siemens onde participou de projetos em diferentes países.
Materia muito interessante
Obrigada pelo artigo 🙂 Acho que eu tenho uma equipe que pode obter cada sucesso 🙂 Mas sem kanbantool.com, nao conseguimos arranjar e controlar todas tarefas. Ferramentas digitais podem ajudar bastante – tal como manager ou teamledaer, mas mais suave 🙂 Eu planejo o dia do trabalho com kanban e todas tarefas sao cumpridas. Eu sei que nao cada um gosta trabalhar assim, mas comigo funciona 🙂
Parabéns por trazer a CRISP-DM de volta ao tablado. O “produtocentrismo” que assola o mercardo de BI pressiona os players a comprar o último brinquedo, a seguir a última moda, quando quase tudo que tem algum uso prático já existe há décadas – como o CRISP-DM
Seria legal um artigo um artigo comparando-o com SEMMA. Pode ser muito interessante para quem entrou na área há menos de 20 anos.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
Sobre o comentário do João Kechichian, concordo em relação às empresas não terem claro o que querem, e concordo com o Leandro sobre a abordagem de “Qual o seu problema” para dar as sugestões.
Mas vale ressaltar que as empresas não conseguem identificar o que querem por não terem claro um Planejamento Estratégico e objetivos bem descritos. Isso facilita muito perceber quais indicadores serão necessários acompanhar para atingir os resultados esperados.
Bom dia,
Há muita diferença das versões do livro The Data Warehouse Toolkit?
Vejo que ele esta na 3 edição.
Posso comprar apenas a 3 ou devo comprar todas?
Oi Marcos!
Há algumas atualizações com conceitos mais atuais. Não precisa comprar todas as edições não, apenas a 3a já cobre tudo que precisa.
Sim e não. A maior diferença é entre a primeira edição e as restantes. Da segunda edição em diante, quando a Margy Ross assumiu o livro, é tudo mais ou menos o mesmo.
A primeira edição, que por acaso chegou a ser publicada em português, é a melhor, na minha opinião. Ela é mais concreta, menor e mais focada. Se conseguir achá-la, compre. Vale ouro.
eu precisava para compor você uma pouco de note ajudar diga obrigado again com o extraordinário conselhos você compartilhado nesta página . Foi certamente maravilhosamente generoso com você dando abertamente tudo o que muitas pessoas {poderiam ter | poderiam possivelmente ter | poderiam ter | teriam | distribuído para um ebook para gerar alguma massa para eles mesmos , especialmente considerando que you poderia ter tried it se você nunca desejado . Those estratégias também agido como outras pessoas tenha semelhante desire como my own entender bom negócio mais relacionado este assunto . Eu tenho certeza há alguns mais agradáveis ocasiões ahead para pessoas que ver seu site
[…] de BI — Business Intelligence ou, traduzindo, Inteligência Empresarial — é justamente o diferencial que uma empresa precisa para tratar dados gerados por vários meios. Veja alguns contextos que podem servir de […]
[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
Olá Leandro.
Acredito que o potencial da área de Business Intelligence dentro das empresas pode ser maior do que se imagina hoje.
Trabalho com consultoria de B.I. para agencias e empresas, e enfrentamos diariamente dois grandes problemas.
1- Padronização dos dados: Como utilizamos muitas fontes de dados, todo o processo, desde o que a implementação, até a parte operacional, precisa ser muito bem estruturada. Sem o padrão das informações perde-se muito tempo com “correção”, sendo que “tempo” não é o que temos para identificar um padrão, pois no dia seguinte ele pode mudar se não o tratarmos.
2- Pessoas que não sabem o que querem: Corporações não sabem o que querem, logo querem tudo. O problema é que sabemos que não tudo não é necessário, se consegue identificar padrões e otimizações com metade do volume. Sendo assim o processo de otimização passa a ser inteligente para ser operacional.
O futuro da área esta encaminhando para segmentações e clusterizações dinâmicas para analise de Big Data, mas se o processo de todos envolvidos precisa ser muito bem desenhado e a área de B.I. precisa ter este knowhow também.
Obrigado e muito bom seus artigos.
Oi João, obrigado pelo seu comentário! Concordo com você!
Realmente, a padronização dos dados é o ponto mais sensível mesmo. Aqui estimamos em torno de 60% a 70% do tempo em um projeto de BI apenas para esta parte.
Sobre as pessoas não saberem o que querem, aqui vemos como uma certa vantagem. Muitas vezes não é nem exatamente não saber o que querem, mas não saberem o que é possível fazer. Com isso, parte do nosso trabalho aqui é exatamente entender do que o cliente sofre aí então sugerir algumas coisas. Tentamos não ir para uma abordagem de “o que você quer” mas sim de “quais são seus problemas”.
Isso me deu até a ideia de criar um post focado nisso, vou deixar anotado para o futuro!
Existe uma técnica chamada Árvore de Realidade Presente, da Teoria das Restrições, que lida justamente com essa barafunda de problemas e entendimentos. Eu experimentei a mesma frustração que você, João, e decidi resolver esse problema. A imagem https://geekbi.files.wordpress.com/2020/10/bi_toc-crt-x.png é um resumo do que eu tenho até agora.
Adoraria uma contribuição. “O cliente não sabe o que quer” já está lá. “Dados são sujos” e “Dados são bagunçados” me parecem boas adições.
O que você acha? E você, Leandro?