O Business Intelligence (ou BI) é uma tecnologia que auxilia na coleta, organização, análise e monitoramento de dados, e vem se tornando uma das mais importantes da atualidade. Com a quantidade de informações que geramos por segundo na internet e utilizando muitos de nossos eletrônicos, também não poderia ser para menos.
Logo, todos os setores que buscam aumentar o seu desempenho, encontrar oportunidades, minimizar erros e melhorar a experiência do cliente já buscam utilizar tal ferramenta. Quer saber como usar BI na indústria e ampliar os seus resultados? Confira o nosso post!
Como usar BI na indústria?
Como dissemos, o BI é uma tecnologia capaz de organizar milhares de dados e fornecer análises mais precisas, o que impacta positivamente no resultado dos negócios. Quanto mais informações colhidas, agrupadas e interpretadas, mais apuradas são as decisões tomadas pelos gestores. Mas como usar o BI na indústria? Confira os tópicos a seguir.
Integração das áreas
No passado, as áreas dentro de uma empresa trabalhavam de modo muito mais independente. Quando o financeiro identificava prejuízos, por exemplo, cortes eram feitos de maneira aleatória em setores que possivelmente poderiam reverter a situação, mesmo que isso implicasse na diminuição da qualidade ou na baixa satisfação do cliente.
Os consumidores estão cada vez mais críticos e muitos deles se mostram dispostos a pagar mais, se a qualidade de um produto ou serviço se mostrar realmente superior. Ou seja, nem sempre a fórmula do sucesso é o preço mais baixo do mercado. Mas como saber disso? Como entender o que o cliente final deseja? Por meio da utilização do BI.
Melhoria da experiência do cliente
A indústria também deve estar focada em melhorar a experiência do cliente, uma vez que, se o produto entregue for de qualidade, melhor será para as vendas — tanto para os novos consumidores quanto para os antigos.
O BI consegue medir quais são as tendências do mercado, o que mais vende nas prateleiras, como são as críticas nas redes sociais etc. Isso permite o aprimoramento de produtos já desenvolvidos e também de novas linhas com maiores chances de sucesso.
Identificação de oportunidades e erros
O Business Intelligence também permite a identificação de erros e oportunidades muito mais rapidamente. Como as ferramentas são capazes de recolher e agrupar dados em tempo real, a gestão pode perceber de forma mais prática algum indicador que não está indo bem.
Tais indicadores podem ser desde uma diminuição na venda até o aumento de custos fixos, como impostos ou insumos. Da mesma maneira, eles são capazes de identificar algum tipo de tendência em determinado período motivada por um acontecimento em especial.
Ao conseguir enxergar todas essas nuances de maneira mais rápida, a indústria tem a capacidade tanto de corrigir erros e evitar prejuízos, como de aproveitar oportunidades e aumentar os seus lucros.
Aprimoramento dos processos internos
Uma grande dificuldade das empresas e que também afetam as indústrias é a criação, organização e padronização dos processos internos. Eles são essenciais para manter a produtividade, bem como criar uma cultura adequada de gestão. É por meio dos processos internos que falhas e erros podem ser tanto identificados quanto evitados.
No entanto, quando estamos acostumados a fazer algo de uma determinada maneira, nem sempre percebemos que algumas de nossas práticas podem estar obsoletas. Às vezes, uma etapa lá no início é capaz de atrasar toda a produção e fazer com que a produtividade seja impactada. O BI pode trazer essa solução ao entregar o tempo médio e o esforço de cada equipe no desempenho de uma atividade.
É por isso que quanto mais customizáveis as ferramentas de BI forem, mais benefícios elas trarão para o seu negócio, uma vez que a própria gestão pode escolher quais são as métricas e indicadores a serem utilizados.
Viu só como usar BI na indústria é fundamental para melhorar o desempenho da sua empresa, ampliar a produtividade e melhorar os resultados? E o melhor é que é mais simples do que muitos imaginam! Mas, para isso, é fundamental a escolha de uma solução confiável e que entregue as mais diversas ferramentas para o seu negócio.
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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?