Entender e estruturar bem os níveis de decisão é uma estratégia fundamental para as empresas que desejam crescer. Afinal, assim, elas conseguem organizar suas abordagens e objetivos, a fim de ter clareza do que fazer e de quando executar cada ação. O planejamento e as escolhas se tornam um guia para alinhar toda a empresa e permitir o avanço.
Nesse sentido, uma boa opção para automatizar e otimizar as decisões nos diferentes níveis é o Business Intelligence. Com uma cultura focada em dados e em análises de inteligência, é possível integrar fontes distintas e gerar relatórios precisos, visando identificar pontos fortes e fracos, explorar oportunidades e gerenciar riscos.
Se quiser saber mais sobre o assunto, acompanhe.
O que é Business Intelligence?
Business Intelligence (BI) é o termo dado para o conjunto de soluções que visam coletar, organizar, processar e tratar dados a fim de gerar valor. As ferramentas integram fontes diferentes com foco em realizar cálculos e correlações e gerar informação útil para a tomada de decisão.
Ou seja, ao trabalhar os dados brutos e extrair valor deles, a companhia é capaz de adquirir insights acerca das suas condições e saber o que é possível ajustar de modo a evoluir. Assim, a gestão dispõe de um painel que integra informações relevantes sobre as condições da organização como um todo. Esse painel é formado por gráficos, relatórios e indicadores que são alinhados com as metas.
O BI é uma forma de tornar esses objetivos claros e visíveis para diferentes pessoas. Isso é impulsionado pela facilidade da consulta de dados, de acordo, inclusive, com filtros determinados pelos usuários.
Quais são os diferentes níveis de decisão?
Existem três principais níveis de decisão, e o BI pode ser usado para integrar os três. Veremos mais sobre eles a seguir.
Estratégico
No topo da análise, temos o nível estratégico. Esse está relacionado com uma visão mais ampla, que afeta a empresa como um todo e compreende aspectos importantes, como a missão da companhia e os rumos do negócio. É uma decisão associada com a diretoria da empresa, em que é traçado o que fazer para o longo prazo.
Naturalmente, esse nível envolve um poder analítico e integrador mais robusto do BI. É usada a análise preditiva a fim de identificar possíveis situações e cenários no futuro, por exemplo, integrando dados internos com dados públicos.
Tático
O nível tático ou analítico diz respeito a uma visão mais fechada em departamentos específicos, com foco em metas e condições para que as decisões estratégicas funcionem. Ou seja, são escolhas específicas que tratam de fluxos de processos e recursos necessários para alcançar os planos do grau superior.
As escolhas nesse nível são feitas por gerentes para o médio prazo. Nesse estágio, o BI ajuda no estudo voltado a departamentos específicos, bem como com informações sobre desempenho e possíveis problemas nos processos.
Operacional
No operacional, são definidas abordagens práticas para chegar aos propósitos estabelecidos. São ações menores, a curto prazo, em uma visão ainda mais específica e setorial. Define as pessoas envolvidas e como os processos e responsabilidades serão separados por pessoa. Estabelece também o cronograma de tarefas.
É uma decisão geralmente tomada por técnicos e analistas. Nesse nível, o BI ajuda na consulta rápida de informações dos processos do cotidiano e no acompanhamento de indicadores em tempo real.
Quais são as principais consequências de não investir em BI?
Alguns dos principais problemas de não investir em BI, são:
- Falta de previsibilidade: sem BI, as empresas ficam reféns de acontecimentos inesperados, sem prever e gerenciar esses eventos;
- Desorganização das informações: as informações ficam dispersas e desorganizadas, o que prejudica a tomada de decisão;
- Menos vantagem competitiva: sem se orientar por dados, empresas perdem espaço no mercado por decisões ruins;
- Desconhecimento de clientes: sem BI, não há dados integrados para obter conhecimento profundo sobre os clientes.
Usar BI para otimizar os níveis de decisão é uma ótima abordagem para os tempos atuais. As empresas conseguem organizar seus objetivos ao integrar informações e consultá-las em formas práticas de visualização. Assim, é fácil compartilhar dados e descobrir problemas que merecem ajuste em todos os estágios.
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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?