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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Leandro Guimarães
Leandro Guimarães
Leandro Guimarães é o fundador da Know Solutions e trabalha com Business Intelligence desde 2009. Possui amplo conhecimento em Modelagem Dimensional, Data Warehouse e na plataforma Pentaho.

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.