O que é inteligência de negócios (BI)?
A inteligência de negócios (BI, na sigla em inglês) permite que as organizações analisem e visualizem todos os seus dados para identificar tendências e tomar decisões mais inteligentes e informadas.
A inteligência de negócios (BI, na sigla em inglês) permite que as organizações analisem e visualizem todos os seus dados para identificar tendências e tomar decisões mais inteligentes e informadas.
Tudo se resume a dados. Os líderes empresariais ouvem isso todos os dias, mas apenas coletar e armazenar dados não é suficiente. A inteligência de negócios realmente coloca seus dados para trabalhar e transforma zeros e uns em insights significativos. Com a BI, os usuários podem fazer perguntas e obter respostas, de forma clara e instantânea, para embasar a tomada de decisões inteligente em toda a organização.
Inteligência de negócios ou BI, na sigla em inglês, é um conjunto de tecnologias e práticas usadas para coletar, analisar e apresentar dados de negócios em suporte à tomada de decisões. Os sistemas de BI usam ferramentas de visualização de dados para apresentar descobertas em relatórios, painéis interativos e outros formatos que facilitam o entendimento e o compartilhamento de informações, sem a necessidade de habilidades técnicas.
Juntos, a inteligência de negócios e a análise fornecem informações perspicazes que podem melhorar a tomada de decisões. E embora estejam intimamente relacionadas, elas não são a mesma coisa.
A inteligência de negócios é descritiva e diagnóstica por natureza; trata-se de descobrir o que aconteceu, quando e por que, para ajudar a embasar as decisões. A análise de negócios está mais preocupada com o que acontecerá e descobre padrões para prever tendências futuras, o que a torna prescritiva e preditiva. Ela pode recomendar ações para fazer os resultados desejados acontecerem, como prever a demanda por produtos de varejo sazonais ou modelar diferentes tipos de risco financeiro.
Também existem diferenças nas ferramentas que cada uma utiliza. Além das ferramentas de visualização de dados, a BI usa tecnologias como processamento OLAP, SQL e ETL para mergulhar nos dados. Em contraste, a análise de dados usa tecnologias mais avançadas, como modelagem preditiva, machine learning e mineração de dados, para identificar padrões e fazer previsões prospectivas. Para operar essas ferramentas, normalmente são necessárias pessoas com habilidades técnicas. Por exemplo, cientistas de dados, analistas ou equipes de TI.
BI e análise de dados são tecnologias essenciais para pintar um quadro completo de todos os seus dados. É por isso que muitas organizações recorrem a plataformas de inteligência de negócios que oferecem ambos os tipos de análise.
Com base em inteligência pontual, métricas e outras informações sobre operações e processos de negócios, as equipes podem tomar decisões mais confiantes.
Com ferramentas de BI, painéis interativos e relatórios visuais, as equipes podem analisar e entender rapidamente seus dados sem precisar esperar que eles sejam compilados.
A BI permite verificar tudo, do estoque ao desempenho do fornecedor. Ela ajuda a identificar áreas para melhoria e entender os motivos por trás dos problemas, para que você possa solucioná-los.
Os sistemas de inteligência de negócios levam os dados ao alcance de todos, não apenas dos seus analistas de dados ou da sua equipe técnica.
Ao conectar dados prontos para BI em departamentos e sistemas, todas as equipes podem trabalhar a partir de uma única fonte confiável de informações.
Como a BI pode ajudar a identificar rapidamente áreas com excesso de desperdício, de estoque e outros fatores geradores de custo, você pode tomar medidas para reduzir essas despesas.
Com insights sobre fatores como tempos de resposta ao cliente, taxas de resolução e pontuações de satisfação, você pode fazer mudanças positivas no processo para engajar os clientes.
Para que a inteligência de negócios possa fornecer informações acionáveis em gráficos, tabelas e outras visualizações claras, primeiro ela precisa transformar dados brutos em insights significativos. Isso é realizado com várias ferramentas de integração e armazenamento de dados, modelagem, consulta e análise visual, tudo isso operando junto em um processo estruturado.
Os dados são coletados de várias fontes: bancos de dados, aplicativos, sistemas empresariais e muito mais. Dependendo da solução de BI usada, a coleta de dados envolve o uso de conectores para ERP, CRM, MySQL e outras plataformas ou APIs.
Usando extração, transformação e carregamento (ETL, na sigla em inglês) ou outros processos, os dados relevantes são limpos, verificados quanto a problemas de qualidade e colocados em um formato padronizado que pode ser lido por sistemas de BI e de análise. Finalmente, eles são armazenados em um data warehouse, data mart ou data lake para análise rápida.
Os sistemas de BI analisam dados usando técnicas como consulta, processamento OLAP e mineração de dados. A modelagem de dados organiza as informações para facilitar o trabalho e a análise delas, enquanto as ferramentas de consulta permitem que você faça perguntas e obtenha respostas, às vezes em linguagem natural. Como resultado dessas ferramentas de análise, você pode agrupar e filtrar dados, comparar estatísticas e muito mais.
Os insights finais são visualizados em painéis interativos, gráficos, tabelas e relatórios que destilam informações complexas em informações fáceis de interpretar. As ferramentas de BI para autoatendimento permitem que os usuários corporativos analisem seus dados sem envolver a equipe de TI ou precisar esperar que novos campos sejam atualizados.
Por fim, as organizações podem explorar todos os seus dados e agir em tempo real com base em insights valiosos para colher todas as recompensas que a inteligência de negócios tem a oferecer.
Os relatórios de BI organizam os dados em formatos claros e compartilháveis, além de oferecer suporte a relatórios ad hoc e programados. Isso permite que os usuários criem relatórios únicos para responder a perguntas ou comparar resultados entre equipes, produtos ou tempo.
Gráficos, tabelas e elementos visuais ajudam a identificar tendências e padrões. Eles dão sentido a dados complexos e destacam o que importa. As melhores plataformas de BI são compatíveis com ferramentas do tipo arrastar e soltar que são fáceis de usar para a criação e a atualização rápidas de elementos visuais.
Os painéis combinam relatórios e elementos visuais em uma visualização interativa. Eles podem rastrear KPIs, identificar tendências e monitorar o desempenho. Painéis personalizados por função ou departamento garantem que as equipes certas sempre tenham acesso aos insights certos.
Informações integradas de sistemas operacionais, financeiros e clínicos ajudam enfermeiros, médicos e administradores a criar um panorama completo do atendimento ao paciente. Essa visão holística traz melhorias em tudo: fluxo de pacientes, alocação de recursos, estratégias de RH e padrões de tratamento.
Os fabricantes podem descobrir insights valiosos ocultos em seus processos de produção e em dados operacionais e de desempenho de máquinas, como integridade do equipamento e tempo de inatividade. Monitorar KPIs de eficácia geral do equipamento (OEE, na sigla em inglês), taxas de defeitos, finanças da linha de produtos e outras métricas importantes ajuda a reduzir o desperdício, otimizar os cronogramas de manutenção e melhorar a qualidade do produto.
As empresas automotivas ganham uma visibilidade crítica sobre eficiência de produção, integridade da cadeia de suprimentos e controle de qualidade. Ao rastrear métricas como taxas de defeitos, tempos de ciclo de produção e confiabilidade do fornecedor, as empresas podem identificar gargalos precocemente, otimizar os cronogramas de produção e melhorar a qualidade do veículo.
Produtores e distribuidores podem analisar insights baseados em dados sobre preferências do cliente, rotatividade de estoque e desempenho da cadeia de suprimentos. O monitoramento de fatores como flutuações sazonais da demanda, custos de ingredientes e taxas de deterioração ajuda a otimizar a gestão de estoque, reduzir o desperdício e fornecer um produto de qualidade consistente.
A inteligência de negócios evoluiu e não se resume mais a relatórios simples. Cada vez mais, ela está sendo incorporada diretamente em fluxos de trabalho, aplicativos e dispositivos, no intuito de colocar insights relevantes ao lado das decisões diárias. Com consultas habilitadas por voz e pesquisa em linguagem natural, os usuários corporativos poderão interagir com os dados com a mesma facilidade com que fazem uma pergunta em voz alta.
Também veremos os sistemas de BI assumindo funções mais ativas. Quando combinados com tecnologias como machine learning e automação robótica de processos (RPA, na sigla em inglês), esses sistemas não apenas apresentam insights, mas realmente ajudam a agir com base neles. Por exemplo, se o sistema detectar um estoque baixo, ele pode automaticamente acionar e iniciar um fluxo de trabalho para reabastecimento.
As ferramentas de análise também estão ficando mais inteligentes à medida que a análise preditiva continua evoluindo. Isso significa que, além de simplesmente fornecer contexto histórico, os sistemas podem oferecer orientação em tempo real. Mas, como com qualquer tecnologia poderosa, é necessário cuidado. À medida que os pipelines de dados se tornam mais complexos, você também precisa fortalecer a governança de dados para garantir transparência, construir confiança nos insights gerados por IA e manter a conformidade com as dinâmicas regulamentações.
As plataformas de BI oferecem recursos em três categorias: análise, entrega de informações e integração de plataformas. As plataformas modernas combinam tudo isso e muito mais.
Na frente da análise, busque a funcionalidade OLAP ou semelhante que permite examinar dados em várias dimensões, como por região ou hora. A plataforma também deve permitir detalhar, rolar, girar e filtrar dados com facilidade. As plataformas contemporâneas conseguem isso usando um mecanismo analítico virtual na memória que não requer criação e manutenção manuais de cubos físicos de OLAP, trazendo mais flexibilidade e exigindo menos tempo e esforço dos departamentos de TI. Esse tipo de plataforma também permite que os usuários corporativos gerem relatórios ad hoc e criem consultas e painéis personalizados em tempo real. Uma camada semântica compartilhada permite uma análise de dados consistente e precisa, graças à padronização de termos de negócios entre departamentos.
E, claro, nenhuma plataforma hoje seria completa sem recursos analíticos avançados e análises aumentadas para examinar tendências, fazer projeções, executar cenários hipotéticos e fazer previsões orientadas por IA.
Para obter o máximo impacto da BI, procure saídas variadas. Painéis interativos, gráficos, KPIs e relatórios corporativos são bastante comuns, mas você pode encontrar plataformas que oferecem outros tipos de descoberta de dados visuais, mapas geográficos, tabelas e análises incorporadas.
A integração da plataforma também é fundamental. Uma arquitetura de dados baseada na nuvem deve ser capaz de conectar dados ao vivo de qualquer fonte, unificar big data, integrar data lakes e APIs e centralizar a governança de dados. Procure tecnologias de IA integradas para dar aos seus sistemas de inteligência de negócios uma vantagem mais nítida.
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