Um grande volume de vendas, altas margens de lucro e clientes satisfeitos: qual empresa não deseja atingir tais objetivos? A inteligência de dados tem justamente esse propósito, visto que se propõe a transformar informações aparentemente sem correlação em insights de valor para o negócio.
Para que você entenda a importância da inteligência de dados, explicaremos esse conceito ressaltando as suas principais vantagens. Além disso, daremos 4 motivos que justificam a adoção dessa solução na sua empresa. Ficou interessado em conhecer a inteligência de dados? Continue a leitura até o final!
O que é inteligência de dados?
Consiste em métodos e ferramentas com objetivo de aproveitar tanto os dados gerados na empresa como aqueles oriundos de fontes externas. Em relação a este último estamos nos referindo a informações sobre concorrentes e sobre o mercado, de modo que a companhia consegue melhor acompanhar a dinâmica no setor em que atua.
Quais as suas principais vantagens?
A inteligência de dados é indispensável na digitalização de processos em uma empresa. Suas principais vantagens são:
- redução de custos e melhor alocação dos recursos da organização;
- acompanhamento do desempenho individual do colaborador e da equipe;
- otimização e automação de processos;
- acompanhamento das tendências de mercado e hábitos de consumo dos clientes;
- visão mais sistêmica do negócio, facilitando a identificação dos gargalos na operação da companhia.
Como a inteligência de dados mudou o mercado digital?
Quando as empresas foram acometidas pela crise do novo coronavírus elas precisaram se reinventar. Nisso, a inteligência de dados passou a ser fundamental, por meio da coleta de registros oriundos de diversas fontes e transformação deles em informação estratégica.
A diminuição do número de pessoas comprando em estabelecimentos físicos fez com que as empresas passassem a marcar presença na Internet. Nesse sentido, a inteligência de dados ajudou essas companhias não só a vender mais, como também a aprimorar o seu processo de atendimento ao público.
Porque sua empresa deve adotar uma solução de inteligência de dados?
O investimento em uma solução de inteligência de dados tende a trazer retorno rápido ao negócio. Acompanhe a seguir 4 motivos para implementá-la na empresa!
1. Acompanhamento da concorrência
Você já ouviu falar em benchmarking, não é mesmo? A prática de acompanhar o concorrente é importante para a companhia saber se está no caminho certo ou precisa fazer ajustes nos seus processos. A inteligência de dados coleta registros de outras empresas, de modo a entregar aos gestores informações precisas e atualizadas em tempo real.
2. Aumento nas vendas
A inteligência de dados também coleta e compila os dados dos clientes, de modo que os gestores possam aprimorar, por exemplo, o atendimento e a abordagem ao consumidor. Mais do que um bom produto, é preciso que ele tenha valor agregado, e isso pode ser obtido com maior facilidade por meio da inteligência de dados.
3. Melhor organização logística
Um setor que precisa de toda atenção para minimizar desperdícios é a logística. A inteligência de dados ajuda, por exemplo, na melhor gestão do estoque, evitando que os itens fiquem em falta ou sejam comprados sem necessidade. Isso é feito por meio da integração com o setor de vendas da empresa.
4. Melhor comunicação com os clientes
Se comunicar bem com o cliente é crucial para que ele compre com frequência e recomende a empresa a outras pessoas. Embora a expansão no número de canais tenha contribuído no estreitamento da comunicação, usar a inteligência de dados é de grande importância, pois informa aos gestores quais os meios de contato são os preferidos dos consumidores, se é o e-mail, as redes sociais ou o telefone, por exemplo.
A inteligência de dados tem o propósito de aumentar as vendas, os lucros e a satisfação dos clientes da empresa. Como vimos, adotar essa solução contribui também na digitalização de processos da companhia, de modo que ela se torne cada vez mais ágil, produtiva e competitiva.
Deixe aqui o seu comentário e diga-nos o que achou dos impactos que a inteligência de dados pode gerar no seu negócio!
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?