Compreender o conteúdo dos seus dados, ser capaz de visualizá-los e, eventualmente, analisá-los é mais fácil de dizer do que fazer.

Não se preocupe; se o que descrevi parece familiar, você não está sozinho. Uma pesquisa recente da NewVantage descobriu que, embora 98,6% das empresas da Fortune 1000 estejam no processo de criar uma cultura orientada por dados, apenas 32,4% se consideram totalmente orientadas por dados.

É ótimo ter ambições de ser orientado por dados. Empresas que aproveitam os dados dentro e fora de suas organizações veem eficiências nos negócios, redução de custos operacionais e geralmente são mais rápidas para oportunidades disruptivas.

No entanto, ser orientado por dados é mais fácil de dizer do que fazer. Desde o insight do consumidor até os dados de gestão da cadeia de suprimentos, a quantidade de dados cruciais para os negócios disponíveis hoje pode ser bastante avassaladora.

À medida que mais empresas buscam se preparar para o futuro orientado por dados, o uso de software de inteligência de negócios está se tornando mais prevalente.

O que é inteligência de negócios?

Nos seus primeiros dias, a inteligência de negócios, também conhecida como BI, não era a abordagem mais digitalmente sofisticada para interpretar dados.

Frequentemente significava imprimir longas folhas de métricas e indicadores-chave de desempenho (KPIs), como números de vendas e rotatividade. Embora essas impressões fossem úteis para gerentes e executivos, elas não capturavam o quadro completo do desempenho de uma organização.

À medida que mais dados foram gerados, especialmente fora do banco de dados de uma organização, houve uma necessidade drástica de maneiras mais intuitivas de coletar e visualizar todos esses dados. É aqui que entra a inteligência de negócios.

A inteligência de negócios é uma palavra da moda comum em tecnologia, assim como análise de big data, a internet das coisas, mineração de dados e outros. Embora essas tecnologias e processos utilizem dados de alguma forma, há algumas distinções notáveis que abordaremos mais adiante.

Independentemente de qual termo você esteja falando, sempre há um propósito para aplicar insights orientados por dados.

Antes que o valor real possa ser extraído dos dados, cada empresa precisa estabelecer um processo de gestão de dados com antecedência.

Gestão de Dados

Assim como hospedar um jantar de Ação de Graças, há uma quantidade séria de preparação que envolve gerenciar grandes quantidades e variedades de dados cruciais para os negócios. Na verdade, quase 40% dos profissionais de dados passam mais de 20 horas por semana peneirando e preparando dados, em vez de analisá-los.

A preparação, embora tediosa, é um primeiro passo necessário para criar a cobiçada cultura orientada por dados. Isso é o que se chama de gestão de dados.

Existem muitos aspectos na gestão de dados. O primeiro passo envolve coletar toneladas de dados de fontes internas, como software de CRM, sistemas ERP, serviços de computação em nuvem e mais. Dados de fontes externas, como dados de mercado ou redes sociais, também podem ser coletados.

Depois que todos esses dados são coletados, o processo realmente demorado acontece. Os dados precisam ser padronizados e organizados de uma forma que seja mais fácil para as ferramentas de inteligência de negócios analisarem. Tudo será eventualmente armazenado em um data warehouse, ou um local central, para que os dados sejam rapidamente acessados.

O processo de gestão de dados deve ser visto como um ciclo, em vez de um conjunto linear de tarefas. Nem todos os dados são perfeitos ou mesmo relevantes para o resultado final de um negócio. Dados corrompidos e duplicados sempre parecem encontrar novas maneiras de voltar. A gestão de dados garante que os dados mais adequados estejam sendo extraídos e analisados.

Ferramentas de Inteligência de Negócios

Com todos esses dados padronizados e em um só lugar, é hora de passá-los por uma ferramenta de inteligência de negócios.

Há uma variedade de ferramentas disponíveis hoje, e cada ferramenta tem sua própria maneira única de analisar dados. Por exemplo, algumas ferramentas de BI podem incluir análises ad hoc, o que basicamente significa que o usuário precisa extrair seus próprios resultados. Outras ferramentas de BI podem utilizar análises em tempo real ou relatórios empresariais.

Com os dados analisados, cada ferramenta de BI precisará visualizar os resultados para que analistas e pesquisadores examinem. Uma maneira comum é através de análises descritivas ou diagnósticas na forma de gráficos, tabelas e outros relatórios. Essas análises fornecem uma visão geral do que aconteceu em um determinado momento no passado e por que aconteceu.

Uma maneira cada vez mais popular de visualizar dados de BI é através de painéis de autoatendimento e scorecards de desempenho. Essas ferramentas tornam os dados mais legíveis para gerentes, executivos e usuários de negócios em geral.

Análises avançadas na forma de análises preditivas, prescritivas e de análise de dados podem ser incorporadas também. No entanto, essas análises são extremamente complexas e exigem um alto nível de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina.

O uso de análises avançadas não é comum. Elas não são apenas caras de gerar, mas cientistas de dados altamente qualificados são frequentemente necessários para interpretá-las.

Encontrando o Valor para o Negócio

Não estamos analisando dados apenas por diversão. O valor real precisará ser extraído dos relatórios, gráficos, painéis e outras visualizações que são fornecidos. Este é, afinal, o propósito final da inteligência de negócios.

Embora KPIs e outras métricas relevantes para os negócios obviamente sejam analisados, o valor em si diferirá de um negócio para outro.

Por exemplo, uma empresa de marketing pode utilizar a inteligência de negócios para restringir demografias e direcionar os públicos certos com suas campanhas.

Aqueles que trabalham em vendas podem usar a inteligência de negócios para identificar e focar em clientes de maior lucro – e não, isso nem sempre significa focar nos "peixes maiores".

Em um nível executivo, os dados de BI podem atuar como uma única fonte de verdade, ou SSOT, para o seu negócio. Quando todos os dados relevantes apontam na mesma direção, essas decisões cruciais de negócios podem ser oficialmente rotuladas como "orientadas por dados".

BI e Big Data

Inteligência de negócios e big data são alguns dos termos tecnológicos mais comuns que você lerá na Internet hoje. Embora alguém possa ser compelido a usar os dois de forma intercambiável, as diferenças são bastante marcantes.

Big data é simplesmente grandes quantidades e variedades de dados e a velocidade com que o universo digital está se expandindo. Big data é tudo, desde e-mails e mensagens de texto até mensagens de voz e vídeos do YouTube. É toda forma de dados estruturados, não estruturados e semi-estruturados.

Cerca de 80% dos dados do mundo são considerados não estruturados, um tipo de dado que não se encaixa bem em campos fixos ou bancos de dados relacionais. Como os dados não estruturados são difíceis para programas de análise convencionais digerirem, software de processamento de big data e análises são usados para encontrar valor.

Por outro lado, a inteligência de negócios lida principalmente com dados estruturados. Esse tipo de dado é altamente organizado (pense em dados que se encaixariam bem em uma planilha), para que possam ser rapidamente extraídos para análise.

Os dois termos, embora diferentes, se cruzam em alguns pontos. Tanto as análises de big data quanto as ferramentas de BI têm a capacidade de gerar relatórios descritivos e diagnósticos. Descritivo nos diz o que aconteceu e diagnóstico nos diz por que aconteceu.

Quando começamos a nos mover em direção a análises preditivas e prescritivas, que envolvem IA e aprendizado de máquina, é aqui que a maioria das ferramentas de BI se desvia.

BI e análises de big data são usados para encontrar eficiências, insights de clientes, novas oportunidades de produtos e mais. No entanto, a escala dos dois é apenas diferente.

Se eu pudesse visualizar essa diferença, seria como pescar em um lago versus pescar em um oceano. Ambos buscam o mesmo resultado, mas as ferramentas usadas ao longo da jornada e a escala da própria jornada serão diferentes.

BI e Mineração de Dados

Mineração de dados é outro termo tecnológico que você pode encontrar ao ler sobre empresas e as maneiras como estão usando seus dados. Inteligência de negócios e mineração de dados são frequentemente confundidas, mas os dois têm suas próprias distinções.

Estabelecemos que os termos orientado por dados e inteligência de negócios praticamente andam de mãos dadas. Ser orientado por dados significa que a BI permite que os usuários finais visualizem o desempenho através de KPIs, painéis, scorecards e mais. A mineração de dados, no entanto, mergulhará em um KPI ou métrica particular.

As ferramentas de BI processam conjuntos de dados relacionados a negócios bastante grandes, enquanto a mineração de dados peneira conjuntos geralmente menores. Como a mineração de dados é uma abordagem científica e matemática para interpretar dados, as ferramentas de BI são muito mais acessíveis para gerentes e executivos sem conhecimento algorítmico.

A mineração de dados é definida como "descoberta de conhecimento dentro do banco de dados de uma organização". Os resultados da mineração de dados podem ser testados rapidamente e novos KPIs ou métricas podem ser gerados também.

Tanto a BI quanto a mineração de dados ajudam as empresas a se tornarem mais inteligentes e calculadas. Os tomadores de decisão podem fazer uso do insight dos dois, abordando pontos problemáticos e encontrando novas oportunidades de negócios.

Exemplos de Inteligência de Negócios

Empresas de muitos setores estão utilizando software de BI para coletar e processar grandes quantidades de dados. Como cada setor tem seu próprio parâmetro de sucesso, a forma como esses dados são visualizados e aplicados varia muito. Vamos dar uma olhada em alguns setores e nas maneiras como as empresas estão transformando dados em resultados acionáveis.

Saúde

Recentemente, o setor de saúde acolheu o uso de dados de braços abertos. Em uma pesquisa da PwC, 95% dos CEOs de saúde concordaram que aproveitar mais dados revelaria novas maneiras de abordar os pontos problemáticos do setor.

Um dos pontos problemáticos mais proeminentes na saúde é descobrir como gerenciar montanhas de dados internos. Desde dados sensíveis de pacientes até dados de diagnóstico e procedimentos, o setor de saúde pode se beneficiar muito de painéis de BI que consolidam tudo em um só lugar.

Ao organizar dados de maneiras mais eficientes, a inteligência de negócios pode levar a melhores resultados para os pacientes, menores taxas de readmissão e cuidados de maior qualidade.

Manufatura

Para que a manufatura seja bem-sucedida, a produção de uma fábrica precisa ser o mais alta possível, mantendo-se eficiente – essencialmente o melhor dos dois mundos. Através do uso de inteligência de negócios, gerentes de chão de fábrica podem aproveitar os dados de BI para manter uma máquina bem lubrificada e reduzir custos operacionais.

Aqui está um painel de exemplo para visualizar os tipos de relatórios que são comumente gerados na manufatura.

Acompanhar dados em tempo real, como gestão de inventário e cadeia de suprimentos, é extremamente útil na manufatura. Executar essas análises regularmente pode fornecer insights sobre preferências dos clientes, taxas de cumprimento de pedidos e ciclos de produção.

Finanças

Desde a crise financeira de 2008, novas regulamentações e conformidades foram implementadas para identificar, minimizar e gerenciar riscos.

As ferramentas de BI têm sido e continuarão a ser usadas para examinar portfólios de crédito, empréstimos a clientes e casos de inadimplência de forma proativa. Não se preocupe se você não está atualizado com todo esse jargão financeiro. Tudo o que você precisa saber é que a inteligência de negócios está permitindo um cenário financeiro mais sustentável.

Para se manter em conformidade com a legislação em rápida mudança criada para o setor financeiro, muitas empresas estão empregando a ajuda de software para ajudá-las a se manterem em conformidade.

Programas como o nosso próprio G2 Track fornecem uma maneira fácil para as empresas gerenciarem fornecedores, consolidarem dados financeiros e aumentarem o ROI de SAAS com nosso programa de integrações e parcerias. O G2 Track também permite que você gerencie todos os seus contratos de software e gastos em um só lugar com nossa ferramenta de descoberta de software.

O Caminho à Frente para a Inteligência de Negócios

O software de BI certamente levou a uma tomada de decisão mais ágil e ajudou as empresas a alcançarem as culturas orientadas por dados que buscavam. Embora os benefícios da inteligência de negócios sejam inegáveis, ainda há alguns obstáculos que a BI deve superar no futuro próximo para manter sua relevância.

Autoatendimento

O primeiro obstáculo é criar software de BI de autoatendimento mais eficaz. A ciência de dados é necessária, mas também difícil para muitas empresas compreenderem.

Ferramentas de autoatendimento aliviam a pressão sobre os departamentos de TI, permitindo que gerentes e executivos façam sentido dos dados relevantes.

Isso não significa que os cientistas de dados precisam ser totalmente ignorados. Mas quanto mais os usuários de negócios estiverem informados sobre seus dados, melhor será o resultado para seus negócios.

Análises avançadas

Outro obstáculo que as ferramentas de BI convencionais precisarão superar é adotar análises mais avançadas – e você pode agradecer ao big data por isso.

Dados fora de uma organização provaram ser extremamente valiosos, mas também são difíceis de aplicar sem análises avançadas. Embora os relatórios forneçam uma ótima visão geral do desempenho passado de uma organização, coisas como análises preditivas e prescritivas são onde está o futuro.

Pesquisa por voz e IA

O futuro dos relatórios de BI será amigável à pesquisa por voz e incorporará assistentes digitais de suporte à decisão, ou DSDA. A ComScore estima que até 2020, metade de todas as consultas de mecanismos de busca serão realizadas por voz. Nos EUA, haverá 67 milhões de dispositivos assistidos por voz usados regularmente no próximo ano.

Se você acha que assistentes de IA como Alexa e Cortana são reservados para o mercado B2C, pense novamente. DSDA mudará a maneira como gerentes e executivos recebem seus relatórios e análises de KPI de ferramentas de inteligência de negócios.

Com avanços em software de processamento de linguagem natural e software de aprendizado de máquina, os resultados das pesquisas por voz só ficarão mais precisos. Por enquanto, a razão pela qual a pesquisa por voz é preferida é porque é rápida e elimina a digitação e a leitura.

Concluindo a Inteligência de Negócios

Em um mundo que está se tornando cada vez mais orientado por dados, poucas empresas podem se dar ao luxo de não adotar uma cultura orientada por dados no futuro próximo.

Você pode começar a moldar essa cultura estabelecendo um processo de gestão de dados – que garante que todos os dados coletados sejam relevantes para o seu negócio. Passar esses dados por ferramentas de inteligência de negócios ajuda a visualizar pontos problemáticos passados e pode apontar para possíveis soluções no futuro.

O caminho à frente para a inteligência de negócios é brilhante. À medida que as ferramentas de BI se tornam mais equipadas para lidar com big data, mais usuários de negócios ganharão uma compreensão de suas métricas e serão capazes de criar soluções únicas que impulsionam lucros e satisfazem clientes.

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