O que é BA?

Os volumes de dados estão aumentando. De pontos de contato com clientes a redes de IoT, o imenso volume de dados está fazendo com que muitas empresas tenham dificuldades de acompanhar o ritmo. As melhores ferramentas de análise de negócios de hoje oferecem o poder e a velocidade para fazer mais do que apenas gerenciar esses dados. Elas oferecem a capacidade de analisar e entender profundamente os dados, transformando todas essas informações brutas em insights claros e acionáveis que ajudam sua empresa a crescer e ajudam suas equipes a tomar decisões mais rápidas e mais informadas. Esteja você diante de uma inédita oportunidade ou solucionando problemas de queda repentina no desempenho, a análise de negócios oferece o suporte de que você precisa em cada etapa.

A análise de negócios pode ser definida como a prática de usar processos e soluções para analisar dados organizacionais, descobrir insights, avaliar o desempenho dos negócios e apoiar a tomada de decisões estratégicas.

As análises de negócios assumem diferentes formas e tamanhos, mas a maioria das estratégias se enquadra em quatro categorias principais:

1. Análise descritiva
   Essa forma de análise avalia dados históricos e rastreia os principais indicadores de desempenho (KPIs, na sigla em inglês) para dizer o que está acontecendo nos seus negócios no momento. Ela tem como objetivo trazer uma visão geral do bem-estar da sua empresa. Usando painéis e relatórios regulares, suas equipes podem ficar informadas e à frente das tendências emergentes.

2. Análise de diagnóstico
   Se você detectar um problema estranho como uma queda repentina nas vendas ou um aumento nas devoluções, a análise descritiva sinalizará isso e investigará por que está acontecendo. Ela pode se aprofundar em seus dados para comparar coisas como tempo, localização ou segmentos de clientes, o que permite ver correlações, identificar detalhes e encontrar soluções rápidas.
3. Análise preditiva
   Como o nome sugere, esse método olha para o futuro e não para o passado, a fim de ajudar a prever o que está por vir. A análise preditiva prevê tendências futuras combinando dados históricos, modelos estatísticos e machine learning. Com essa abordagem proativa, você pode planejar orçamentos, definir metas e preparar planos de contingência com mais confiança.
4. Análise prescritiva
   Essa abordagem vai além dos métodos preditivos para recomendar as próximas etapas. Suponha que a análise preditiva identifique que, em breve, haverá um gargalo em sua cadeia de suprimentos. As ferramentas prescritivas, então, dão o próximo passo para sugerir estratégias de redirecionamento ou mobilização de recursos. E embora a implementação inicial desse método possa ser complexa, a longo prazo, ele compensa para empresas que têm modelos de negócios vulneráveis.

A análise de negócios faz parte de um contexto mais amplo de ideias e termos interconectados, muitos dos quais se sobrepõem. Veja como ela se diferencia de outros conceitos intimamente relacionados:

• Análise de negócios versus análise de dados
  Elas estão relacionadas, mas a análise de dados é uma categoria mais ampla que inclui a análise de negócios. Essencialmente, a análise de negócios aplica a análise de dados especificamente a cenários de negócios e, em seguida, aproveita as descobertas para ajudar a impulsionar a estratégia e a tomada de decisões.
• Análise de negócios versus inteligência de negócios (BI, na sigla em inglês)
  Normalmente, a inteligência de negócios usa painéis e relatórios e emprega análises descritivas para ajudar você a entender o estado atual da sua organização. A análise de negócios começa desse ponto e utiliza técnicas preditivas e prescritivas para prever o que vem a seguir e fazer recomendações relevantes.
• Análise de negócios versus process mining
  O process mining tem um foco muito específico em melhorar os processos de negócios e é uma forma valiosa e especializada de análise. Ele examina os fluxos de trabalho nos seus processos e sistemas, por exemplo, no seu ERP. O process mining também ajuda a identificar ineficiências, riscos de conformidade e oportunidades de otimização.
• Análise de negócios versus ciência de dados
  Como o nome sugere, a ciência de dados envolve algoritmos fundamentais, modelos estatísticos e ferramentas de software que potencializam a análise. Esses métodos sustentam a análise de negócios e possibilitam que ela identifique e interprete padrões, faça previsões e forneça insights úteis.
• Análise de negócios versus mineração de dados
  A mineração de dados é um processo intencionalmente robusto projetado para encontrar insights ocultos em seus dados, como correlações ou resultados incomuns. Fatores como tendências de mercado e comportamento do cliente são muitas vezes difíceis de identificar, portanto, a análise de negócios se beneficia muito da mineração de dados para prever o que vem a seguir.