Graças ao maior acesso à internet e à navegação móvel, as empresas possuem várias novas formas de fazer sua coleta e análise de dados. Um dos principais recursos envolvidos aqui são os APIs, aplicativos que podem ser usados pela empresa ou pelo público.
Eles podem ser aplicados de diversas formas, seja facilitando o contato com clientes ou auxiliando em sua administração interna. Porém, uma de suas principais contribuições é a possibilidade de coletar dados sobre o público de forma ágil e automática.
Acompanhe e entenda como usar APIs para fazer a coleta e análise de dados.
Quais são as vantagens de automatizar a coleta e análise de dados de APIs?
Acompanhar as tendências de Business Intelligence é indispensável para manter sua competitividade no mercado. Algo possível graças à análise de dados com APIs. Veja aqui algumas de suas principais vantagens.
Obter insights de mercado
A análise de dados é um processo essencial para garantir o melhor desempenho de qualquer negócio. Assim, você pode identificar mudanças nas demandas do público e se planejar de acordo. Algo muito importante para aproveitar as oportunidades ao máximo.
Reduzir erros
Um dos principais desafios na coleta e análise de dados é garantir que a informação obtida é confiável. Especialmente devido a erros humanos. Ao automatizar esse processo, você reduz essas inconsistências, o que te auxilia bastante na hora de desenvolver suas estratégias.
Tomar decisões em tempo real
Para facilitar o crescimento do negócio, é importante usar a análise de dados para tomar decisões rápidas e eficazes. Com o uso de APIs, você pode usar essas informações para orientar seu dia a dia de trabalho e melhorar sua produtividade.
Como fazer a coleta e análise de dados de APIs?
Para fazer a coleta e análise de dados com APIs de forma automatizada, é importante contar com um bom direcionamento. Veja aqui alguns pontos que podem te auxiliar.
Escolha quais serão seus indicadores
O ponto de partida para toda coleta e análise de dados é definir quais informações você quer coletar. Foque nos dados que serão mais relevantes para sua tomada de decisão. Assim, você pode definir o método mais eficiente para reunir e processar essa informação.
Facilite o acesso aos dados
A acessibilidade digital é outro fator importante na coleta de dados por APIs. Com as ferramentas certas, sua equipe pode fazer uso mais amplo dessas informações no dia a dia, o que influencia positivamente no desempenho do seu negócio.
Use uma plataforma de integração
A melhor forma de automatizar a coleta de dados de APIs é utilizar uma plataforma dedicada a essa tarefa. Com isso, não só você consegue reunir essas informações dentro do mesmo painel como também pode processá-las eficientemente para gerar insights de mercado.
Com as ferramentas certas, você pode fazer a coleta e análise de dados automática por APIs com bem mais eficiência. E se tiver dificuldades, vale a pena contar com uma empresa especializada em Business Intelligence para te auxiliar.
Quer encontrar as ferramentas de BI que precisa para seu negócio? Então, entre em contato com a Know Solutions e confira nossos serviços!
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?