Até pouco tempo atrás, conhecíamos apenas a Marvel Comics, a produtora de histórias em quadrinhos que trouxe ao mundo o Homem-Aranha e os X-Men. Porém, neste post, vamos mostrar como o Big Data e as soluções de BI levaram a empresa a outro patamar de lucratividade.
Hoje, com múltiplos filmes, séries de TV e games, a empresa se tornou um conglomerado extremamente vasto e bem-sucedido. Mas como foi possível? Pensando em fornecer a resposta completa, preparamos um conteúdo para que você saiba mais sobre as tecnologias que foram utilizadas para essa transformação. Confira!
O que são as soluções de BI?
O Business Intelligence é um conjunto de ações estratégicas, aliadas à tecnologia de ponta, que são implantadas em uma empresa com o objetivo de auxiliar e organizar os dados e transformá-los em informação relevante e vantagem competitiva.
Por meio de softwares e soluções digitais recorrentes no mercado, como o CRM e os ERPs, ou até mesmo com a utilização de arquivos de texto, a companhia forma indicadores de desempenho sobre seus compradores. Além disso, esse garimpo é realizado também nas redes sociais, buscando insights e estabelecendo padrões.
Esses dados são, então, arquivados em uma espécie de armazém digital de informações, conhecido como Data Warehouse. O interessante é que essa base de conhecimento se torna permanente, o que significa uma fonte de informação perene para o negócio. Dessa forma, é possível customizar soluções e melhorar o relacionamento com os clientes.
A ideia central do Business Intelligence é produzir informações valiosas para os gestores, tornando a tomada de decisão mais acertada. É importante notar que, por mais que o conceito esteja ligado à utilização de softwares, ele designa de forma mais precisa o modo como as empresas lidam com seus dados.
O que é Big Data?
Já o Big Data se relaciona diretamente a grandes volumes de dados que podem ser interpretados por soluções tecnológicas de alto nível. O importante, no entanto, não é a quantidade, mas como os elementos são utilizados.
O grande diferencial é que a ciência de dados e o trabalho com Business Intelligence tornaram mais eficientes a análise de dadosbrutos, representando uma quebra de paradigma em relação às ferramentas que existiam no mercado até então.
Como a Marvel utilizou essas ferramentas?
Podemos dizer que o trabalho mais intenso da empresa com o Big Data e as soluções de BI começaram com o lançamento de “Homem de Ferro” (Iron Man), em 2008. Isso porque o filme que popularizou a figura de Tony Stark, interpretado por Robert Downey Jr., foi o primeiro produto do Universo Cinematográfico Marvel (MCU ou Marvel Cinematic Universe).
Esse universo passou a englobar todos os filmes, séries de TV e videogames da Marvel. Com toda essa avalanche de conteúdo, a empresa passou a contar com o Big Data para gerenciar e organizar o fluxo de dados produzidos de forma ininterrupta.
Assim, a Marvel começou a construir um banco de dados enorme, compilando informações sobre seus personagens e as relações entre eles. Esse data center também é responsável por registrar os relacionamentos entre os personagens e seus respectivos arcos históricos.
Essa base de dados mostra quais personagens desempenharam papéis mais relevantes no universo como um todo. A escolha do primeiro filme do MCU não foi à toa: como Tony Stark tem mais conexões com personagens do universo cinematográfico, não foi surpresa que o Homem de Ferro tenha se tornado o primeiro filme desse novo universo da franquia.
O amplo banco de dados possibilitou à Marvel identificar as tramas mais populares e desenvolvê-las. Além disso, a empresa conseguiu mapear o que mais agradava os fãs. Com essa informação, a companhia conseguiu formular um modelo bem-sucedido de negócio que desembocou na impressionante bilheteria de “Vingadores: Ultimato”, de 2019.
Percebeu como o Big Data e as soluções de BI são ferramentas poderosas para extrair conhecimento relevante para o negócio? Não importa o porte da sua companhia: essas ferramentas vão rastrear toda a atuação digital da organização e produzir informação relevante para a sua empresa.
Gostou do artigo e tem interesse em reproduzir a fórmula Marvel em sua companhia? Então, leia agora mesmo o nosso post sobre as melhores formas de ter sucesso com o Big Data!
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.