Uma vez usado na empresa, o Power BI fornece uma visão integral do negócio. Isso significa que a companhia, por meio de uma interface central, consegue extrair relatórios e métricas, de modo a implementar melhorias contínuas em seus processos internos. É possível, por exemplo, identificar com precisão quais fatores levaram o negócio a ter uma performance de vendas abaixo do esperado.
Na prática, isso consiste em saber se é preciso criar ações de marketing mais direcionadas ou, ainda, enxugar alguma etapa do processo de vendas. Dessa forma, a empresa não só se recupera de uma queda na receita, como também passa a apresentar potencial de escalar suas operações, satisfazendo e fidelizando clientes continuamente.
Continue a leitura até o final e conheça algumas gigantes do mercado que usam o Power BI!
1. Fiat Automóveis
Com auxílio do Power BI, a montadora italiana descobriu que a pesquisa é o ponto de partida para descobrir o que o cliente quer. A Fiat viu isso em relação ao lançamento do novo Uno em 2011, de modo que o BI conduziu um levantamento dos anseios e necessidades do público nas redes sociais.
O resultado foi que o modelo teve um desempenho expressivo de vendas logo no seu lançamento, ganhando até premiação na época por uma revista especializada em automóveis.
2. KPMG
Nos Estados Unidos, a KPMG implementou uma solução de BI para direcionar recursos às pessoas afetadas pela crise sanitária. A proposta foi a de usar dados que fossem úteis no melhor aproveitamento das ajudas governamentais, principalmente àqueles indivíduos com maior vulnerabilidade, que tiveram os seus trabalhos perdidos.
3. Nestlé
Mesmo com o posto de maior empresa alimentícia do mundo, a Nestlé se viu na necessidade de adotar uma cultura orientada a dados. Nesse sentido, ela passou a usar o Power BI visando um crescimento sustentável de suas operações, pelo uso de soluções vinculadas ao BI como aprendizado de máquina, integração de dados e governança.
4. Toyota USA
Embora a empresa sempre tenha usado dados, antes eles não levavam o negócio praticamente a lugar nenhum. Diante disso, começou-se a usar o BI, que trouxe para a Toyota, nos Estados Unidos, um retorno sobre o investimento de 506%. Decisões estratégicas passaram a ser tomadas com maior facilidade pelos gestores, de modo a trazer vários impactos positivos, como nos processos da área de logística.
Outro ponto que merece destaque é a velocidade com que o BI ajudou essas melhorias a serem implementadas. Os principais benefícios obtidos nesse sentido foram a otimização do trabalho dos funcionários e a diminuição do custo de fabricação dos veículos.
As 4 empresas que trabalham com Power BI, como vimos, conseguiram superar desafios e se tornar orientadas a dados. E por que o seu negócio não pode também? Com um bom planejamento e uma parceira de tecnologia confiável, é possível implementar essa solução e obter grandes resultados em termos de vendas, simplificação de processos e redução de custos.
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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?