O investimento na análise de dados adotando sistemas de BI é uma ótima forma de colocar a empresa à frente da concorrência. Por meio dele, o negócio pode entender o que fazer para gerar mais lucros e melhorar a sua competitividade. Além disso, os times encontrarão os caminhos para sempre tomarem as melhores posições possíveis.
Para ajudar você a entender como investir em análise de dados BI preparamos o texto a seguir. Veja, em detalhes, como implementar essa estratégia no seu dia a dia!
O que é Business Intelligence?
É o termo utilizado para definir as estratégias de análise de dados com foco na otimização da empresa por dentro. A partir da compreensão sobre o funcionamento da marca, bem como os seus pontos fortes e fracos, os times podem estruturar as rotinas de treinamentos e as atividades, por exemplo. Desse modo, os profissionais conseguirão atingir um padrão mais elevado de qualidade.
Qual é a relação entre BI e análise de dados?
A análise de dados é um componente essencial do BI. Nesse processo, os registros são explorados, limpos, transformados e interpretados para identificar padrões, tendências e insights valiosos.
Uma das principais consequências dessa relação é que as organizações compreendem melhor o seu desempenho. Além disso, conseguem identificar oportunidades e, por consequência, fazer escolhas mais informadas.
Assim, podemos afirmar que a análise de dados impulsiona o BI, permitindo a extração de valor dos registros para impulsionar a tomada de decisões estratégicas. Se as empresas querem ter sucesso no presente e no futuro, devem considerar o uso da análise de dados BI de forma estruturada, tendo ciência, pelo menos, dos pontos gerais que devem ser melhorados.
Quais são as vantagens?
Analisar dados não é mais um diferencial, mas, sim, uma obrigação das organizações. Para funcionar de maneira efetiva, é preciso entender quais problemas devem ser atacados — pois isso vai dar um bom direcionamento de quais dados devem ser analisados. Uma vez estruturado o processo, é possível obter muitos ganhos, sendo que alguns dos principais você pode conferir a seguir!
Maior entendimento do cliente
Interações on-line, compras e feedbacks podem dar excelentes pistas sobre os clientes. Coletando e analisando esses dados, é possível criar perfis mais detalhados e também identificar padrões de comportamento, preferências, necessidades ou, até mesmo, tendências futuras.
Performance operacional aprimorada
Ao analisar dados, você consegue identificar áreas onde os processos podem ser otimizados. Isso inclui:
- gargalos;
- tempo de espera;
- atividades redundantes;
- eficiência geral da empresa.
Identificação de tendências
Analisando dados operacionais, também fica mais fácil entender o que está dando certo e o que precisa ser melhorado. Na prática, os relatórios gerenciais dão detalhes que antes passavam despercebidos, oferecendo aos gestores e colaboradores pistas precisas do sucesso ou falha em processos específicos.
Melhora no processo de tomada de decisão
Quando as empresas competem, quem age mais rápido tende a se destacar. Nesse sentido, o BI e a análise de dados ajudam não apenas na agilidade da tomada de decisão, mas, também, na sua efetividade.
Quais são os passos das estratégias de BI?
As estratégias de análise de dados BI passam por algumas etapas. Como dissemos, elas permitem aos times identificar padrões (ou problemas) no fluxo de trabalho e avaliar a melhor maneira de melhorar a sua cadeia operacional. Veja a seguir os principais!
Coleta de dados
A coleta de dados é uma etapa crítica, que deve contar com dados on-line e off-line. Assim, os times terão uma visão abrangente sobre a empresa.
Compartilhamento de informações
Uma vez coletadas, as informações são compartilhadas com os analistas e integradas a sistemas de BI. Isso permitirá uma análise mais ágil e inteligente dos indicadores existentes.
Análise de dados
A análise de dados é o momento em que há agregação de valor aos registros operacionais. Os times poderão entender padrões e tendências no ambiente corporativo de maneira ampla. Ao mesmo tempo, avaliarão o que deve ser otimizado.
Monitoramento de resultados
Uma vez que a análise de dados é concluída, as melhorias devem ser aplicadas e monitoradas. Isso dará à empresa a capacidade de entender o impacto das suas decisões na sua competitividade. Além disso, facilitará a aplicação de ajustes adicionais.
Qual é o impacto do BI nas estratégias empresariais?
Suponha que uma empresa do varejo queira otimizar o seu inventário. A ideia é usar dados para entender padrões sazonais, preferências de compra e comportamentos do consumidor. Nesse cenário, o BI será útil na previsão da demanda por determinados produtos em diferentes épocas do ano ou regiões.
Assim, o varejista otimiza o seu inventário, garantindo que tenha os produtos nos locais certos e nos momentos adequados. Logo, um grande impacto notado neste exemplo é a redução de custos de armazenamento, evitando a falta de produtos.
Outra possível aplicação da análise de dados e do BI é na área da saúde. Aqui, com base nos registros dos pacientes e nos procedimentos médicos, o objetivo é conhecer as áreas de alto custo, comparando a eficiência de diferentes departamentos ou procedimentos.
Além de reduzir custos, a análise de dados BI pode ter os seguintes impactos:
- melhora na eficiência operacional, com processos mais fluidos;
- otimização do uso de recursos, gerenciando melhor reposições e desgastes;
- melhor atendimento aos pacientes.
Por que é importante investir no BI com os parceiros certos?
O investimento em análise de dados deve ser feito sempre com bons parceiros, pois eles vão ajudar você a entender a melhor forma de planejar uma estratégia e implementar uma rotina robusta e alinhada com as demandas da sua empresa. Além disso, podem auxiliar na busca pelas soluções certas para a sua marca.
A Know Solutions é esta parceira. Nossos profissionais trabalham com soluções em Business Intelligence de código aberto que são modernas, seguras e de fácil integração em seu dia a dia. Além disso, fornecemos consultorias e treinamentos para que os seus times consigam aproveitar ao máximo o potencial do BI em seu dia a dia.
A análise de dados BI se destacou nos últimos anos como uma ótima forma de gerar competitividade e flexibilidade operacional. A partir dela, os times podem encontrar meios de se destacar diante da concorrência e inovar mais. Por isso, não deixe de utilizar essa abordagem no seu dia a dia!
Quer saber mais sobre como a Know Solutions pode ajudar a sua marca a ter uma cultura data driven? Fale conosco!
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?