A capacidade de tomar decisões rápidas e precisas pode ser o diferencial entre o sucesso e o fracasso de uma empresa. É nesse contexto que os indicadores de Business Intelligence (BI) ganham destaque, pois fornecem insights valiosos sobre o desempenho de um negócio em diversas áreas.
Neste conteúdo, mostramos alguns dos principais indicadores de BI e como eles podem ser utilizados no contexto empresarial. Continue lendo!
O que são indicadores de Business Intelligence?
Indicadores de Business Intelligence (BI) são métricas e dados coletados, analisados e apresentados por meio de ferramentas de inteligência de negócios. Seu objetivo é fornecer informações relevantes sobre o desempenho de uma empresa.
Esses indicadores permitem que as organizações monitorem, avaliem e melhorem diversos aspectos operacionais e estratégicos. Eles transformam dados brutos em informações úteis. Assim, ajudam os gestores a tomarem decisões embasadas e a identificarem oportunidades de otimização e crescimento.
Quais são os principais indicadores de BI?
Agora que você entendeu o que são os indicadores de Business Intelligence, confira os principais e como eles são utilizados.
Key Performance Indicators (KPIs)
Os KPIs são indicadores-chave de desempenho que medem o sucesso de uma empresa em atingir seus objetivos estratégicos. Exemplos comuns incluem:
- taxa de conversão — percentual de visitantes do site que se tornam clientes;
- Receita Recorrente Mensal (MRR) — faz referência à quantidade de receita gerada por mês de clientes recorrentes;
- Índice de Satisfação do Cliente (CSAT) — medida da satisfação do cliente com os produtos ou serviços da empresa.
Métricas de desempenho operacional
Outro exemplo de indicadores de BI são as métricas de desempenho operacional. Nesse caso, é um conjunto de ferramentas que avaliam a eficiência e a eficácia de operações internas. Entre os principais, temos:
- tempo de ciclo — período necessário para completar um processo de produção;
- taxa de utilização de recursos — percentual de utilização dos recursos disponíveis, como maquinário e equipe;
- lead time — tempo entre o pedido de um cliente e a entrega do produto.
Indicadores financeiros
Indicadores financeiros são métricas de BI que fornecem uma visão clara da saúde econômica da empresa. Entre os principais exemplos, destacamos:
- lucro líquido — consiste em subtrair as despesas totais (fixas e variáveis) da receita total;
- margem bruta — diferença entre a receita de vendas e o custo das mercadorias vendidas;
- fluxo de caixa — quantidade de dinheiro que entra e sai da empresa durante um período específico.
Qual a importância da análise dos indicadores de BI?
A análise dos indicadores de Business Intelligence apresenta uma série de benefícios que afetam diretamente o crescimento e a eficiência da empresa. Veja, a seguir, os principais.
Tomada de decisões baseada em dados
Ao analisar KPIs e outras métricas, o gestor pode tomar decisões informadas e embasadas por dados concretos, em vez de depender de suposições ou intuições.
Identificação de oportunidades de melhoria
Indicadores de desempenho operacional ajudam a identificar áreas em que a eficiência pode ser aumentada, reduzindo desperdícios e melhorando processos.
Avaliação da saúde financeira
Indicadores financeiros permitem monitorar a saúde econômica da empresa. Desse modo, ajudam a garantir que a empresa permaneça solvente e capaz de investir em crescimento.
Melhoria da satisfação do cliente
Por fim, métricas como o índice de satisfação do cliente e a taxa de conversão fornecem insights valiosos sobre a experiência do cliente. Assim, viabilizam melhorias no atendimento e nos produtos oferecidos.
Portanto, a análise de indicadores de Business Intelligence é uma ferramenta poderosa que apoia a estratégia empresarial ao permitir identificar oportunidades de melhoria e a tomada de decisões embasadas. Dessa forma, é possível aprimorar sua eficiência e elevar a satisfação do cliente.
Gostou deste conteúdo? Então, acesse nosso site e veja como é simples implementar um processo de BI eficiente em seu negócio.
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?