Nos últimos anos, o termo práticas ESG deixou de ser uma tendência para se tornar uma prioridade nas agendas estratégicas de empresas que desejam crescer de forma responsável.
E não é para menos, já que o ESG — sigla para Ambiental, Social e Governança — envolve ações concretas de sustentabilidade, impacto social e transparência corporativa.
Mas colocar essas práticas em ação exige mais do que boas intenções. É preciso monitorar, medir e agir com base em dados confiáveis. Como tudo na vida, não é mesmo? E é justamente aí que o Business Intelligence (BI) entra como um aliado fundamental para transformar discursos sustentáveis em resultados reais.
Vamos continuar a leitura para saber mais sobre esse assunto!
Qual é o desafio de transformar compromissos ESG em indicadores mensuráveis?
Muitas empresas já assumiram compromissos públicos com a redução de emissões, a diversidade no quadro de colaboradores ou a melhoria das práticas de governança. No entanto, um dos maiores obstáculos é acompanhar esses compromissos de forma estruturada.
Sendo assim, como saber se a empresa está realmente avançando em sua agenda ESG?
Sem dados confiáveis e organizados, fica difícil tomar decisões, fazer ajustes ou prestar contas com transparência. Por isso, o uso de uma ferramenta de Business Intelligence é essencial para dar suporte às estratégias ESG e garantir que elas sejam sustentáveis também na prática.
Como o BI contribui para as práticas ESG?
A principal força do BI é transformar dados brutos em informações visuais e acionáveis. No contexto das práticas ESG, isso significa:
- centralizar dados ambientais, sociais e de governança em uma única plataforma;
- automatizar a coleta de dados sobre consumo de energia, emissão de carbono, uso de recursos hídricos, entre outros;
- criar dashboards personalizados, que facilitam o acompanhamento das metas de sustentabilidade;
- monitorar indicadores de diversidade, clima organizacional, inclusão e rotatividade de pessoal;
- medir o desempenho de políticas de compliance, transparência e ética corporativa;
- gerar relatórios em tempo real para stakeholders, conselhos, investidores e órgãos reguladores.
Tudo isso com uma visão unificada, atualizada e confiável, o que dá mais agilidade e segurança na hora de agir.
Como o BI permite visualizar melhor as informações e transformar as práticas ESG?
Ao invés de esperar o fechamento de relatórios anuais, o BI permite que gestores acompanhem os avanços (ou retrocessos) em tempo real, por meio de gráficos e indicadores claros. Isso facilita não só o monitoramento, mas também a correção de rotas mais rápida.
Por exemplo: se uma meta de redução de consumo energético não está sendo alcançada, é possível identificar onde estão os maiores gargalos e atuar diretamente no ponto crítico.
Da mesma forma, é possível acompanhar a evolução de indicadores sociais, como a equidade de gênero nas lideranças ou o engajamento dos colaboradores.
Qual é o papel da Know Solutions nessa jornada?
A Know Solutions oferece soluções completas para empresas que querem alinhar tecnologia e responsabilidade socioambiental. Por meio da customização e implantação do Pentaho, uma plataforma open source de BI, é possível:
- integrar diferentes sistemas e fontes de dados (ERP, planilhas, sistemas de RH, planilhas, etc.);
- estruturar indicadores personalizados para cada pilar ESG;
- criar dashboards visuais, intuitivos e estratégicos;
- oferecer consultoria especializada para empresas que estão começando sua jornada ESG ou que desejam aprimorar seus processos.
A nossa missão é clara: transformar dados em ações concretas, que apoiem decisões sustentáveis e tragam impactos reais, dentro e fora da empresa.
Em um mercado cada vez mais atento às práticas ESG, não basta prometer: é preciso entregar, medir e comunicar com transparência. O Business Intelligence pode ser o diferencial que sua empresa precisa para fazer da sustentabilidade uma parte efetiva da estratégia de negócio.
Fale com a Know Solutionse descubra como podemos ajudar sua empresa a integrar as práticas ESG com inteligência, tecnologia e visão de futuro.
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?