Mais do que transformar dados em informação e conhecimento, as empresas precisam fazer isso de forma rápida. Isso porque o mercado atualmente está bastante dinâmico e competitivo, exigindo uma agilidade cada vez maior dos gestores em tomadas de decisão. A melhor forma de não estagnar é pelo uso da inteligência de dados.
Por meio da sua implementação, é possível obter diversos ganhos em todas as áreas do negócio. Neste artigo, vamos explicar como a inteligência de dados cria valor para o cliente e a sua importância na melhora dos processos em uma empresa. Boa leitura!
O que é inteligência de dados?
A inteligência de dados se dá quando uma empresa passa a coletar dados e usá-los de forma estratégica. Em outras palavras, ela deixa de se basear somente no seu desempenho passado, de modo a tomar decisões com base em informações geradas em tempo real. Além disso, a inteligência de dados é caracterizada pela rapidez com que esse processo se dá, dada a necessidade de tomadas de decisão rápidas e efetivas por parte dos gestores.
Como criar valor para o cliente?
Via de regra, o que faz o cliente comprar qualquer produto ou serviço é o benefício obtido ser maior que o dinheiro pago. Estamos falando justamente do valor agregado, algo que a inteligência de dados ajuda as empresas a detectar e, com base nisso, implementar meios de promover satisfação e fidelização dos consumidores.
Qual a importância da inteligência de dados?
Uma empresa que usa a inteligência de dados tem mais condições de crescer e se tornar referência em seu segmento de atuação. Além disso, ela estará alinhada com a transformação digital, de modo a acompanhar as inovações e tendências tecnológicas, visando não só vender mais, mas também gerar valor aos clientes.
Competitividade no mercado
Uma empresa competitiva não só mantém os seus clientes, como também pode adquirir os dos concorrentes. Vale destacar que a inteligência de dados também mostra informações de outras empresas do setor, apontando os seus pontos positivos e negativos. Com base nisso, é possível melhorar continuamente, por exemplo, as ações de marketing e os processos internos da companhia.
Melhora no desempenho
Existem processos em uma empresa que pouco contribuem para o bom desempenho operacional. A inteligência de dados mostra aos gestores tudo aquilo que pode ser automatizado ou até mesmo eliminado, bem como permite acompanhar mais de perto a performance dos colaboradores.
Alinhamento estratégico
A inteligência de dados aumenta a chance de a empresa alcançar seus objetivos e metas estipulados no planejamento estratégico. Mesmo se algo estiver aquém das expectativas, é possível alinhar sem muita dificuldade, visto que os dados se transformam em informação e conhecimento estratégico ao negócio.
Como gerar valor a partir da análise da jornada do cliente?
Na prática, os hábitos e padrões de consumo do público podem ser coletados e cruzados por meio da inteligência de dados. Com tais informações em mãos, é possível fazer, por exemplo, ações de marketing mais segmentadas, com potencial de atrair e reter cada vez mais compradores para o negócio.
A inteligência de dados ajuda os gestores a tomar decisões de forma rápida e efetiva. Além disso, ela ajuda colaboradores a terem uma melhor performance e otimiza processos internos, automatizando ou eliminando etapas desnecessárias. Trata-se, portanto, de um meio extremamente útil de atrair e fidelizar compradores para o negócio.
Gostou do conteúdo? Continue no blog da Know Solutions e veja 4 motivos para adotar uma solução de inteligência de dados na sua empresa!
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?