A orientação por dados é uma iniciativa cada vez mais relevante para os negócios que desejam se destacar no mercado. Porém, para convertê-los em decisões estratégicas, não basta apenas coletá-los: é necessário utilizar métodos e ferramentas que permitam analisá-los e interpretá-los de forma eficiente.
Diante disso, o Business Intelligence (BI) é imprescindível, uma vez que possibilita organizar, processar e analisar dados, tornando-os mais precisos, confiáveis e fáceis de analisar. Ainda não conta com esse recurso na sua empresa? Neste post, vamos mostrar como o BI pode ajudar na tomada de decisões e alavancar seus resultados. Confira!
Unifica dados de diferentes fontes
A partir de ferramentas de extração, transformação e carregamento (ETL), o BI é capaz de integrar dados de diversas fontes. Ele centraliza informações, permitindo que a empresa tenha uma visão mais clara e integrada sobre as suas operações.
Para tanto, reúne dados de planilhas, plataformas de e-commerce, sistemas de CRM e até redes sociais em um único lugar. Assim, conteúdos dispersos passam a ser melhor compreendidos.
As vendas do seu negócio estão caindo em um determinado período do ano? Com o auxílio do BI, você pode cruzar dados das campanhas de marketing, histórico de vendas e feedback de clientes para identificar onde está o problema. Pode-se descobrir, por exemplo, que eventuais mudanças no preço do frete afetaram diretamente a taxa de conversão.
Com essas informações em mãos, os gestores podem tomar decisões mais embasadas, seguras e rápidas, tendo a oportunidade de ajustar ações antes que comprometam a performance da empresa.
Permite a criação de painéis intuitivos
Para os gestores, lidar com uma grande quantidade de dados pode ser desafiador, especialmente quando eles estão nos mais variados formatos e são apresentados de maneira confusa. Nesse contexto, pode haver uma sobrecarga de informações, fator que colabora para uma análise mais demorada e suscetível a erros.
Pensando em solucionar essa questão, ao implementar o Pentaho, plataforma de BI, a Know Solutions também elabora dashboards intuitivos, que simplificam a visualização e entendimento dos dados.
Quanto mais fácil e rápido você consegue compreender algo, mais agilidade terá para criar soluções que beneficiam o negócio. Isso faz toda a diferença em mercados dinâmicos, onde a agilidade é fundamental para se destacar frente à concorrência.
Viabiliza análises preditivas
É importante ter em mente que o Business Intelligence não é apenas uma ferramenta para analisar o que já aconteceu, mas também para prever o que pode acontecer no futuro, ajudando as empresas a se anteciparem às necessidades de seus consumidores.
Esse processo é feito por meio da análise preditiva, com base em dados históricos, que apontam padrões e tendências. Algoritmos e modelos estatísticos são utilizados para prever comportamentos, como o aumento ou queda na procura por uma mercadoria.
Se uma loja online analisa os dados de vendas anteriores descobre que um produto específico terá um aumento significativo na demanda devido a uma mudança sazonal ou tendência de consumo, pode tomar medidas mais seguras, como ajustar o estoque ou lançar uma campanha de marketing no momento ideal.
Ao investir no BI, você deixa de reagir ao mercado e começa a se antecipar a ele tomando decisões estratégicas mais assertivas. Portanto, essa ferramenta mostra-se indispensável para impulsionar a sua competitividade, pois ajuda a empresa a se adaptar às novas oportunidades e desafios para construir uma marca de sucesso.
Quer otimizar a visualização de dados para análises mais eficientes? Veja como criar dashboards interativos com Power BI!
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?