Você já imaginou conseguir tomar decisões importantes no exato momento em que os dados são gerados? Com o avanço da tecnologia, isso não é mais uma ideia futurista… é realidade!
A análise de Big Data em tempo real tem se tornado um diferencial competitivo para empresas que desejam agir com mais agilidade, precisão e inteligência.
Em vez de esperar relatórios atrasados ou revisar planilhas consolidadas horas (ou dias) depois, é possível monitorar dados à medida que eles são capturados, integrando diferentes fontes e transformando tudo em informação estratégica, direto no seu BI.
O que é Big Data em tempo real?
Big Data em tempo real é a capacidade de processar e analisar grandes volumes de dados assim que eles são gerados. Isso inclui informações vindas de sensores, CRMs, ERPs, redes sociais, dispositivos móveis, entre outros sistemas corporativos.
A grande vantagem está na velocidade: com os dados sendo analisados no momento exato em que chegam, as empresas conseguem:
- detectar falhas com rapidez;
- ajustar rotas logísticas em tempo real;
- tomar decisões estratégicas com base em informações atualizadas;
- aumentar a eficiência operacional e reduzir desperdícios.
Como integrar diferentes fontes ao BI?
Agora, a pergunta que não quer calar! Um dos principais desafios de trabalhar com dados em tempo real é justamente integrar múltiplas fontes de informação. Afinal, cada sistema tem seu próprio formato, frequência e linguagem.
É aí que entra o papel do Business Intelligence (BI): ele funciona como o “cérebro” da operação, reunindo dados de diferentes canais em uma plataforma única, organizada e visual. Ferramentas como o Pentaho, por exemplo, permitem:
- conectar sensores, CRMs, ERPs e planilhas;
- automatizar a coleta e transformação dos dados (processo de ETL);
- atualizar painéis e relatórios conforme os dados são recebidos;
- criar alertas e gatilhos com base em indicadores em tempo real.
Ou seja: bem prático, fácil e sem complicações.
Quais são as aplicações práticas em diferentes setores?
A análise de Big Data em tempo real pode ser aplicada em diversas áreas. Veja alguns exemplos!
Logística
Empresas de transporte conseguem monitorar entregas, rastrear frotas e reagir rapidamente a imprevistos, como congestionamentos ou atrasos. Se um caminhão sair da rota ou enfrentar uma pane, o sistema em tempo real dispara um alerta, e a central pode agir imediatamente.
Varejo
Com a integração de dados do e-commerce, estoque e comportamento dos consumidores, o varejo pode ajustar promoções, reabastecer produtos e antecipar demandas conforme os dados são atualizados. Se um item começa a vender muito rápido, por exemplo, o BI sinaliza e o time de compras já se movimenta.
Indústria
Na manufatura, sensores instalados em máquinas coletam dados de desempenho, consumo de energia e temperatura. Com isso, é possível prever falhas antes que elas aconteçam, reduzir o tempo de máquina parada e evitar perdas na produção.
E como a Know Solutions pode ajudar?
A boa notícia é que podemos simplificar ainda mais esse processo para você! A Know Solutions atua justamente na implantação, integração e customização de soluções de Business Intelligence com foco em agilidade e resultados.
Com nossa experiência em projetos com o Pentaho®, ajudamos sua empresa a:
- conectar diferentes sistemas e sensores à estrutura de BI;
- criar fluxos de dados automatizados e seguros;
- construir dashboards em tempo real, sob medida para cada área do negócio;
- oferecer consultoria estratégica para aproveitar o máximo dos dados que sua empresa já gera.
Se você já tem os dados, o que falta é transformá-los em ação, e nós sabemos como fazer isso acontecer.
Em um mercado cada vez mais competitivo, tomar decisões no momento certo pode ser o que separa o sucesso do prejuízo. Com o uso inteligente do Big Data em tempo real, sua empresa ganha agilidade, reduz riscos e responde ao mercado com muito mais precisão.
Precisa de ajuda?Fale com a Know Solutions e descubra como conectar suas fontes de dados, construir painéis em tempo real e tomar decisões baseadas em informação e não em suposições!
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?