Se você ainda não utiliza os dados para orientar a tomada de decisões da sua empresa, está perdendo tempo e dinheiro. Com o enorme volume de informações gerado pelas soluções digitais atualmente, é possível determinar os próximos caminhos da organização em cima de informações precisas, capazes de indicar os cenários e as tendências.
Neste post, vamos falar um pouco sobre o Business Intelligence e mostrar como o dashboard bi ajuda no processo decisório. Confira!
Qual o papel do Business Intelligence?
O BI pode ser definido como a aplicação da coleta, organização e compreensão de dados para uma tomada de decisões precisa e investimentos com mais chances de retorno. As organizações que entendem a importância do conceito e o aplicam de maneira consistente conseguem alcançar resultados mais interessantes e se destacar diante da concorrência, atendendo as necessidades do mercado.
Como o dashboard BI é usado?
O dashboard é uma ferramenta importante para que o Business Intelligence funcione. Trata-se de um painel com as informações mais relevantes para o negócio, que podem ser customizadas de acordo com a necessidade do gestor. Esses dados abordam os setores financeiros, logístico, comercial, entre outros departamentos importantes.
Com o uso dos dashboards, é possível ter uma visão mais completa dos indicadores e métricas importantes para o negócio, relacionar esses dados e tomar decisões mais maduras, baseadas em fatos concretos.
Quais são os tipos de dashboard?
Esses painéis geralmente possuem dois tipos principais: o analítico e o operacional.
Analítico
Apresenta os dados de determinado período, com foco em uma análise mais aprofundada de padrões do mercado e tendências no setor. Nesse modelo, as informações devem apresentar uma boa distribuição visual, estarem atualizadas e basearem-se em históricos, dando um contexto para as mudanças percebidas.
Operacional
O dashboard operacional é voltado para o controle das métricas da empresa, permitindo o acompanhamento das metas e dando uma visualização clara do desempenho organizacional.
Com essas informações, é possível fazer uma gestão mais eficiente e entender a necessidade de alterações para alcançar os objetivos.
Quais modelos podem ser aplicados nos dashboards?
Uma das grandes vantagens que um bom dashboard apresenta é a sua capacidade de customização. Como o objetivo da ferramenta é de analisar dados, o gestor pode escolher quais referências vai usar para a análise específica, seja para uma reunião interna, seja para apresentar informações para os stakeholders.
Isso vale também para o formato de leitura dos dados. Eles podem ser apresentados em gráficos, planilhas, infográficos, comparativos, etc. Com um bom software, é possível adaptar a informação para o modelo que apresente melhor legibilidade para a ocasião e que permita uma análise mais apurada.
A Know Solutions conta com uma tecnologia que permite o uso inteligente do dashboard, com a personalização de acordo com o objetivo da empresa para aquela reunião ou análise específica. Essa versatilidade é indispensável para que as decisões sejam ágeis e precisas.
O Dashboard BI é uma ferramenta importante para guiar o crescimento da empresa e permitir a elaboração de estratégias eficazes e em tempo hábil.
Se você precisa de uma solução capaz de fornecer esses relatórios com qualidade, entre em contato conosco!
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.