Uma empresa capaz de ler suas informações e interpretá-las consegue se posicionar no mercado de maneira mais consciente, sabendo exatamente os desafios e o que pode ser feito para obter melhores resultados. Nesse cenário, temos uma participação importante do banco de dados e business intelligence.
Mas, o que são esses conceitos e como se relacionam? Como podem ajudar a empresa a traçar caminhos mais sólidos e otimiza atomada de decisões?
Neste post, explicaremos os dois conceitos e sua influência no futuro de uma corporação. Se você quer entender melhor o assunto, leia até o final!
O que é banco de dados?
O banco de dados pode ser definido como a organização e a armazenagem de informações sobre um mesmo assunto, que devem ser preservados para segurança ou consultas futuras.
Esse acúmulo de informações depende de um Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados, estrutura que permite o acúmulo e a organização desses dados, protegendo-os e disponibilizando para usos posteriores.
Trata-se de uma tecnologia usada principalmente em sistemas de ERP (software de gestão de empresas) e CRM (software de gestão de relacionamento com o consumidor), controle financeiro, de estoque, entre outras soluções necessárias na rotina de uma corporação.
O que é Business Intelligence?
O Business Intelligence também lida com o armazenamento e organização de dados, porém, seu conceito defende a utilização dessas referências como inteligência para a gestão do negócio.
Dentro doconceito de BI, esses dados são usados como ponto de partida para a inteligência de mercado, de clientes, de vendas e competitiva.
Não bata coletar e organizar essas informações, mas é importante transformá-los em dados estruturados para a tomada de decisão, permitindo às organizações uma análise real e preditiva do negócio.
Com oBusiness Intelligence, a empresa consegue ter uma visão muito mais clara da situação atual e definir os próximos caminhos com clareza e precisão.
Como esses termos se relacionam?
Os bancos de dados podem ser considerados a base para que uma estratégia de Business Intelligence funcione. Com base nas informações coletadas e armazenadas, é possível estruturá-las de maneira inteligente, de acordo com os aspectos que a empresa pretende avaliar.
Se a empresa se preocupar em investir na construção de um banco de dados seguro e realmente capaz de armazenar as informações com eficiência, e na avaliação dessas referências de maneira estratégica e voltada para resultados, pode ter um retorno consistente de suas ações e estabelecer uma boa vantagem competitiva.
Sem a gestão de banco de dados, a organização não terá a “matéria-prima”, ou as fontes para que a análise seja feita em prol de uma decisão centrada.
Ficou mais claro o que é banco de dados e business intelligence e como esses dois termos estão ligados em uma gestão corporativa voltada a resultados? Sem essas informações, as decisões têm uma grande margem de erro e podem trazer sérios prejuízos à empresa. E isso vale tanto para pequenos negócios como para grandes multinacionais.
Como está o processo decisório da sua corporação? Entre em contato conosco e saiba como podemos ajudar, através de uma tecnologia capaz de integrar as diferentes fontes de dados e permitir uma estratégia de BI clara e competente.
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.
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?
[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
[…] 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 […]
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
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.
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.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
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.