Atualmente, a capacidade de tomar decisões estratégicas baseadas em dados é essencial para o sucesso de um negócio. Para isso, contar com relatórios financeiros precisos e acessíveis é fundamental.
Justamente nesse ponto é que entra o Business Intelligence (BI), uma ferramenta poderosa que não só simplifica a análise de dados, mas também transforma informações complexas em insights acionáveis.
Neste artigo, mostraremos como o BI pode revolucionar a maneira como você cria e utiliza relatórios financeiros. Continue lendo!
Qual a importância dos relatórios financeiros para as empresas?
Relatórios financeiros são pilares essenciais para a gestão estratégica e operacional de qualquer empresa. Quando otimizados, esses relatórios fornecem uma visão clara da saúde financeira da organização. Entre os principais pontos para entender a importância de relatórios financeiros para as empresas, nós temos:
- visibilidade e transparência;
- comunicação eficiente;
- melhor visualização de indicadores financeiros;
- conformidade e governança;
- análise e previsão.
Em resumo, relatórios financeiros têm uma importância que vai muito além de uma simples obrigação legal. Na verdade, eles são uma ferramenta poderosa capaz de impulsionar o crescimento sustentável e a eficiência operacional de qualquer organização.
Como utilizar relatórios financeiros utilizando o BI?
Entendida a importância de utilizar o BI na composição de relatórios financeiros, nós mostraremos como esse processo pode ser feito. Continue lendo!
Seleção das métricas corretas
Selecionar as métricas financeiras corretas é o primeiro passo para garantir a relevância e a utilidade dos relatórios. Nesse aspecto, métricas como receita líquida, margem de lucro, retorno sobre investimento (ROI) e fluxo de caixa são fundamentais. A escolha dessas métricas deve estar alinhada aos objetivos estratégicos da empresa e às necessidades específicas dos stakeholders.
Utilização de visualizações interativas
As visualizações interativas proporcionam uma compreensão mais profunda dos dados financeiros. Gráficos dinâmicos, tabelas dinâmicas e painéis interativos permitem aos usuários explorarem os dados de diferentes perspectivas. Além disso, eles permitem identificar padrões ou tendências de forma intuitiva.
Garantia da precisão dos dados
A precisão dos dados é fundamental para a credibilidade dos relatórios financeiros. Utilizando BI, é possível integrar dados de diversas fontes em tempo real ou com atualizações programadas. Assim, reduzem-se erros manuais e inconsistências. A implementação de validações e controles adequados assegura que os dados apresentados sejam confiáveis e precisos.
Quais são as vantagens do BI no setor financeiro?
Além de melhorar a qualidade dos relatórios, o uso de BI no setor financeiro oferece diversas vantagens. Entre elas, podemos destacar:
- ganho em eficiência operacional, afinal, o BI reduz a execução de tarefas manuais, diminuindo o tempo gasto na preparação de relatórios e permitindo que a equipe financeira se concentre em análises estratégicas;
- obtenção de insights mais aprofundados, graças às análises avançadas e modelagem preditiva que fornecem insights aprofundados sobre o desempenho financeiro. Desse modo, ajudam na identificação de oportunidades de economia, aumento de receita e mitigação de riscos;
- auxílio na tomada de decisão informada, obtendo informações precisas e atualizadas em tempo real que capacitam os tomadores de decisão a responderem rapidamente às mudanças no ambiente de negócios. Assim, melhorando a agilidade e a capacidade de resposta da empresa.
Em suma, a utilização de ferramentas de BI no desenvolvimento de relatórios financeiros otimizados não apenas simplifica o processo de geração de relatórios, mas também eleva a qualidade das decisões estratégicas por meio de insights acionáveis e análises detalhadas.
Gostou deste artigo? Então, veja como implementar um BI em seu negócio. Assim, você entenderá melhor como todo esse procedimento funciona.
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?