A gestão de tempo é um conceito que está relacionado com a produtividade de um colaborador ao longo da sua jornada de trabalho. Em outras palavras, ele pode ser mais produtivo trabalhando durante duas horas por dia do que em oito. O que vai determinar se essa gestão é boa ou não é o foco desse profissional: quanto menos distrações e interrupções ele tiver, maior será a chance de a produtividade ser maior.
Dado o contexto, oBI (Business Intelligence) é uma solução bastante adotada nas empresas e que auxilia no melhor gerenciamento do tempo. Consiste, basicamente, em integrar o negócio com a tecnologia e a gestão, auxiliando a organização a tomar decisões e realizar planejamentos estratégicos com um maior grau de acerto.
Ficou interessado no tema? Continue a leitura deste artigo e entenda melhor como as ferramentas de BI auxiliam na gestão de tempo!
Quais as principais ferramentas de BI na análise de dados?
O BI representa uma série de melhorias para o negócio. Além disso, é um investimento que costuma dar retorno rapidamente. A empresa passa a obter maior competitividade, além de poder melhorar continuamente a sua gestão e o relacionamento com o cliente. Acompanhe as subseções a seguir e conheça as principais ferramentas de BI.
Pentaho
O Pentaho é uma ferramenta open source que analisa dados e entrega aos gestores informações capazes de potencializar o fluxo de receitas do negócio. Outra característica importante dessa solução é a integração com bancos de dados e softwares, como ERPs e CRMs, auxiliando no ganho de produtividade em um intervalo menor de tempo.
Qlikview
Uma das principais características dessa ferramenta está na democratização no acesso aos dados. Ela faz a coleta de informações de diversas fontes para depois transformá-las em insights que são úteis na tomada de decisão. Dessa forma, a companhia passa a poder explorar novas oportunidades e, consequentemente, captar e fidelizar novos clientes. O trabalho de análise no Qlikview é feito em uma interface centralizada.
SAP Business Intelligence
O SAP Business Intelligence é conhecido por realizar análises preditivas, que são aquelas capazes de apresentar tendências e informações futuras acerca do negócio e do mercado. Além disso, a ferramenta facilita a visualização de dados, o que possibilita a obtenção de insights e decisões estratégicas do negócio.
De que forma as ferramentas de BI otimizam a gestão de tempo?
As ferramentas citadas propiciam muitos benefícios à gestão de tempo e ao negócio como um todo. Entre eles, podemos citar:
- otimização de processos, uma vez que a análise de dados apresenta gargalos e pontos onde o negócio está sendo ineficiente;
- maior agilidade na análise de dados e informações;
- precisão nos relatórios fornecidos pelas ferramentas, além da visualização e do monitoramento em tempo real.
Encontrar uma ferramenta eficiente de BI é fundamental na gestão de tempo, pois ela se relaciona diretamente com a produtividade dos colaboradores. Para isso, é preciso fazer um levantamento das necessidades do negócio, bem como escolher os indicadores que são mais relevantes, de modo a otimizar o processo de análise e processamento dos dados.
Gostou do artigo? Agora que você conhece as principais ferramentas de BI e como elas contribuem na gestão de tempo em uma empresa, não deixe de compartilhar este conteúdo nas suas redes sociais!
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.