Por mais que o Business Intelligence tenha ajudado os negócios, é fato que ele tem certas limitações. Isso porque as empresas precisam cada vez mais coletar, analisar e interpretar dados em tempo real, tendo em vista, entre outras coisas, o crescimento nas vendas e o aumento da vantagem competitiva. É nesse cenário que surge a inteligência ativa.
Neste artigo, você vai entender esse conceito e as suas diferenças em relação ao BI tradicional. Além disso, vamos explicar os benefícios de implementar essa abordagem na empresa, principalmente pelo uso de uma ferramenta adequada. Continue lendo!
O que é inteligência ativa?
A inteligência ativa é o uso de dados em tempo real para servir de base na tomada de decisão. Em outras palavras, as empresas têm uma necessidade crescente de saber com exatidão o que os seus clientes querem e do que precisam, e essa nova prática é um meio de alcançar esse objetivo.
O que diferencia a inteligência ativa do BI clássico?
Na abordagem clássica, o BI considera uma quantidade limitada de inputs, ou entradas de dados. Isso significa que os resultados serão em função dessas entradas, de modo a não fornecer ao negócio um panorama mais detalhado e completo sobre os seus dados.
Já com a inteligência ativa, é possível diminuir o intervalo de ingestão de dados em uma plataforma específica para que as análises e tomadas de decisão ocorram em tempo real. Portanto, ela permite correlacionar e estabelecer padrões com base em um volume maior de dados, pois isso ajuda a refletir as realidades interna e externa de uma empresa de forma mais fidedigna.
Quais os benefícios da inteligência ativa?
Tendo em vista que a inteligência ativa permite coletar e interpretar dados em um fluxo contínuo, isso pode trazer muitos impactos positivos ao negócio. Alguns dos principais são:
- agilidade na tomada de decisão — quanto mais rápido um gestor decide, maiores as chances de sair na frente da concorrência, bem como fazer ajustes na estratégia;
- personalização na jornada de dados — torna-se mais fácil saber do que os clientes precisam, tornando as campanhas de marketing mais personalizadas;
- otimização de processos internos — quando isso ocorre, a tendência é o consumidor também ser impactado, por meio de um serviço ágil, eficiente e personalizado.
Quais as suas etapas?
Podemos resumir a inteligência ativa em quatro etapas. São elas:
- Liberação de dados brutos. Nessa etapa inicial, é possível alimentar uma plataforma específica com dados de diversas fontes distintas, com atualizações constantes e que permitam a tomada de decisão em tempo real;
- Descoberta de dados por meio da integração. É aqui que os dados de diversas fontes são centralizados, passando por tratamento. Nesse sentido, é possível separar o conjunto de registros que se deseja analisar;
- Entendimento dos dados por meio da análise. Consiste em fazer um refinamento mais detalhado das informações que são úteis e o que pode ser descartado;
- Disparo de ações em tempo real. Trata-se do alinhamento contínuo entre os processos de negócio e as análises de dados. Em outras palavras, é a inteligência ativa sendo posta em prática, por meio, entre outras coisas, da emissão de relatórios em tempo real.
Como escolher uma ferramenta de inteligência ativa?
A inteligência ativa é um componente essencial na gestão de dados. Nesse sentido, é necessário contar com uma interface centralizada, que permita uma análise precisa e ágil dos dados de diferentes fontes e setores da empresa.
A escolha dessa ferramenta deve ser feita com base na quantidade de integrações permitidas por ela, como bancos de dados e planilhas. Na prática, essa solução precisa ser capaz de receber dados heterogêneos de múltiplas fontes, para que não se resuma a uma simples ferramenta de BI clássico.
Como foi possível constatar, a inteligência ativa é uma evolução do BI tradicional. A razão disso é que se trata de um meio de coleta, tratamento e interpretação de dados em tempo real. Assim, permite a tomada mais rápida de decisão, algo essencial na obtenção de vantagem competitiva para o 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?