Business Intelligence (BI) é a abordagem sistemática e planejada sobre uma atividade produtiva com apoio de dados para respaldar as tomadas de decisão na gestão de um negócio.
Empresas de diferentes portes e segmentos podem se beneficiar de uma estratégia de business intelligence, a inteligência de negócios – ou apenas BI.
Afinal, as vantagens são muitas, repercutindo especialmente na sempre delicada tomada de decisões.
Será o momento de expandir ou retrair? De investir ou controlar? De tirar o projeto do papel ou orçar para o período seguinte?
São respostas que o gestor encontra com maior facilidade quando utiliza ferramentas de business intelligence.
E não é por acaso que este é um mercado em alta, como mostra um levantamento da Vantage Market Research (em inglês).
Segundo o relatório, entre 2022 e 2028, o crescimento do setor deve ficar em torno de 7,2%, chegando ao valor de US$ 35,8 bilhões movimentados mundialmente.
Essa pode ser a sua oportunidade de virar o jogo a seu favor.
Se você tem um negócio ou participa de alguma empresa, é hora de prestar muita atenção ao que acontece no segmento de BI.
Se é um profissional que está em busca de oportunidades, saiba que os que trabalham com business intelligence estão entre os mais requisitados do mercado.
Não vai faltar trabalho para quem sabe usar business intelligence, agora e nos próximos anos.
Neste texto, saiba como se preparar para atuar nesse cenário e aproveitar o melhor que a inteligência de negócios pode oferecer.
Confira os tópicos abordados:
Acompanhe até o final para entender a importância do business intelligence e como colocar em prática!
Business Intelligence (BI) é a abordagem sistemática e planejada de assuntos que dizem respeito a uma atividade produtiva, fazendo uso eficiente dos dados para respaldar as tomadas de decisão na gestão de um negócio.
A expressão pode ser traduzida como inteligência empresarial ou inteligência de negócios.
Faz referência a técnicas que se baseiam na coleta de dados brutos que serão transformados em informações úteis para orientar as ações das empresas.
Tenha certeza de que, por trás de todo negócio de sucesso, estão mentes que trabalharam duro para fazer acontecer.
Nada é por acaso, ainda mais quando se trata de conduzir uma empresa.
Isso faz da BI um elemento imprescindível para a condução de negócios de todos os tipos, ainda mais se considerarmos que estamos em plena era do Big Data.
Ou seja, de volumes gigantescos de dados que precisam ser coletados, filtrados e interpretados.
A inteligência de negócios é um dos traços distintivos das marcas que fazem sucesso na era dos dados e da Transformação Digital.
A importância do business intelligence está no fato de ser a abordagem que torna possível um negócio prosperar em um cenário em que a informação é a principal “commodity”.
Dados são o novo petróleo, mas para que esse petróleo seja aproveitado, é preciso que ele seja refinado.
No caso, as refinarias são as empresas, profissionais e ferramentas de BI.
Business intelligence é a forma como diferentes negócios lidam com as pressões do mercado, ajudando a orientar decisões em um contexto no qual os dados são fundamentais.
Imagine que você está à frente de uma empresa com uma carteira de mil clientes ativos e você gostaria de encontrar um padrão de comportamento comum entre eles.
Seria impossível avaliar cada caso separadamente, concorda?
É em situações como essa que a importância do business intelligence se revela, já que é preciso aplicar uma série de métodos e instrumentos para atingir objetivos como esse.
Digamos que você decide conduzir uma pesquisa de opinião para saber do que os seus clientes gostam.
As respostas deles vão gerar dados, que por si sós, não dizem muita coisa.
Será preciso submetê-los a análises para extrair insights e correlações, utilizando ferramentas como o Power BI ou Tableau.
Por sua vez, essas ferramentas demandam alta especialização para que se possa aproveitar ao máximo os seus recursos.
Não há como usar business intelligence sem as ferramentas apropriadas.
E as ferramentas, como vimos, requerem pessoas capazes de operá-las adequadamente.
É onde entra o profissional de BI, o principal responsável pelas rotinas de coleta, armazenamento, gestão e tratamento de dados para fins de negócio.
Um profissional de BI é extremamente valorizado porque atua como uma espécie de “guru”, apontando caminhos e ajudando a desenvolver soluções.
É uma figura fundamental para orientar o processo decisório, já que o seu trabalho é justamente sugerir o que fazer diante de uma determinada situação ou condição.
Essa importância se reflete nos salários, que costumam ser altos.
No Brasil, um especialista em BI ganha em média R$ 11,7 mil mensais.
Veja na sequência exemplos de práticas de BI em que o apoio desses profissionais se faz necessário.
Vale destacar que um especialista em business intelligence precisa de outras competências complementares para exercer bem o seu papel.
Como veremos nos 13 exemplos de business intelligence a seguir, na maior parte dos casos é preciso saber trabalhar com números e ferramentas de análise estatística.
Entenda melhor como cada uma dessas práticas funcionam, quais as ferramentas utilizadas em cada uma delas e o que faz o profissional de BI.
Data mining é o termo mais usado para se referir aos processos de mineração de dados, que consiste basicamente em extrair de diversas fontes os dados a serem tratados com objetivos de negócio.
No contexto do Big Data, quanto maior for o volume de dados coletados e armazenados, mais profundos podem ser os insights extraídos depois das análises.
Afinal, todo repositório de dados contém duplicidades, inconsistências e redundâncias que precisam ser eliminadas.
É onde entram as ferramentas de limpeza e análise, como os já destacados Power BI e Tableau.
Também podem ser utilizados poderosos softwares de análise estatística para o processo de data mining ou plataformas na nuvem como Mozenda, Bright Data e Orange, entre outros.
Quem nunca sofreu por fazer parte de uma reunião interminável com a apresentação de dados que não fazem sentido ou parecem irrelevantes?
Pois esse problema poderia ao menos ser minimizado se, para a apresentação, houvesse uma abordagem mais inteligente e instigante.
As ferramentas de business intelligence ajudam nesse sentido, compondo relatórios que trazem dados e insights mais envolventes.
A propósito, não só as ferramentas de BI, como os tradicionais Enterprise Resource Planning (ERP) são bastante úteis nesse sentido.
Isso porque a principal função de um ERP é integrar os dados e rotinas de diferentes setores de uma empresa.
Com isso, ele acaba se tornando uma solução em BI, alguns inclusive com essa abordagem incorporada entre suas funcionalidades.
Para agir sobre uma certa situação ou cenário, é preciso antes compreender o que se passa.
Esse é um dos objetivos da análise descritiva, em que a gestão do negócio busca entender o que acontece em um contexto específico.
Seria o caso, por exemplo, de uma empresa que pretenda explorar um novo mercado.
Sem informações sobre esse mercado, ela se arriscaria a falhar miseravelmente, já que estaria lidando com públicos, leis e mecanismos de tributação desconhecidos.
De certa forma, a análise descritiva se encaixa com uma outra prática típica da abordagem em business intelligence, o benchmarking.
Nesse caso, o que a gestão do negócio faz é entender o que se passa com a concorrência, seja ela direta ou indireta, coletando informações sobre suas atividades, resultados e processos.
Com base nisso, ela pode tomar uma série de decisões, adaptando o que a concorrência esteja fazendo de positivo e evitando o que gera resultados negativos.
Um exemplo de prática de benchmarking comum é a análise de relatórios e demonstrativos contábeis, a fim de encontrar insights que possam ajudar na gestão tributária e fiscal de um negócio.
No contexto do Business Intelligence, as consultas referem-se à busca e recuperação de informações específicas de um conjunto de dados ou de um banco de dados.
Essa prática implica a formulação de perguntas ou comandos para obter respostas a partir dos dados armazenados.
As consultas podem variar em complexidade, desde simples solicitações de contagem de registros até consultas mais elaboradas, que envolvem junções de tabelas e cálculos agregados.
Por meio das consultas, os usuários podem explorar os dados de maneira direcionada e responder a questões específicas, permitindo a análise de tendências, a geração de relatórios e a obtenção de insights para o processo decisório.
A análise visual é um componente chave do business intelligence, já que permite a interpretação intuitiva de informações complexas por meio de gráficos e representações visuais.
Ao transformar dados abstratos em representações gráficas, como gráficos de barras, gráficos de dispersão e mapas interativos, a análise visual ajuda a identificar tendências, padrões e anomalias mais rapidamente.
Ao explorar dados dessa maneira, os usuários podem obter insights valiosos sem a necessidade de conhecimentos técnicos aprofundados e tomar decisões com mais agilidade.
Ainda que pareça a mesma coisa que a análise visual, há diferenças em relação ao processo de visualização de dados em BI.
No caso, a visualização de dados é uma prática que consiste em apresentar informações de maneira visualmente atraente e compreensível, não necessariamente em forma de gráficos.
Podem ser usadas tabelas, infográficos e painéis interativos para representar informações complexas de maneira mais didática e até lúdica.
A visualização de dados facilita a compreensão e a comunicação de insights, permitindo que os stakeholders extraiam significado dos dados de forma rápida e intuitiva.
Ao apresentar dados em formatos visuais, essa é uma prática em BI que também ajuda a identificar tendências, padrões e correlações.
Um dos exemplos de business intelligence mais aplicados no marketing é a prática de segmentação de clientes.
Consiste em uma estratégia em que se faz a divisão de uma base de clientes em grupos distintos com base em características semelhantes, como comportamento de compra, preferências e demografia.
A segmentação possibilita um entendimento mais profundo dos diferentes perfis de clientes, permitindo a personalização de estratégias de marketing e vendas.
Ao analisar esses grupos segmentados, as empresas podem adaptar suas abordagens para atender às necessidades de nichos muito específicos, aumentando a eficácia das ações de marketing e melhorando a experiência do cliente.
No âmbito do Business Intelligence, o acompanhamento de Indicadores-chave de Performance (KPIs) serve para monitorar métricas específicas que refletem o progresso em relação aos objetivos organizacionais.
Esse processo implica na definição criteriosa dos KPIs mais relevantes para a empresa, alinhados aos seus objetivos estratégicos.
Com a coleta e análise contínua dos dados, as organizações podem avaliar o desempenho em tempo real, identificar tendências e agir para otimizar processos e resultados.
O acompanhamento de KPIs amplia a visão do estado das operações, auxiliando gestores e equipes a tomar decisões baseadas em evidências tangíveis.
Os KPIs podem ser divididos por categorias.
Um exemplo de KPI financeiro é o lucro líquido, enquanto na parte operacional o Overall Equipment Effectiveness (OEE) é muito usado na indústria e por aí vai.
Um dos maiores desafios no campo dos negócios é reduzir as incertezas.
Desenvolver business intelligence ajuda nesse sentido, por meio de estudos de previsão de demanda, que usam dados históricos e variáveis para estimar as futuras necessidades de produtos ou serviços.
Ao aplicar técnicas estatísticas, como análise de séries temporais ou modelos de regressão, as empresas podem antecipar flutuações na demanda, sazonalidades e padrões de compra.
Isso permite um planejamento mais preciso da produção, estoque, alocação e captação de recursos.
A previsão de demanda também auxilia na redução de custos ao evitar excessos de estoque ou escassez de produtos, o que em contrapartida reduz prejuízos, aumentando a lucratividade.
Estudos de rentabilidade são análises detalhadas que avaliam os custos e receitas associados a produtos, serviços ou clientes específicos.
Por intermédio da alocação dos custos diretos e indiretos, como produção, distribuição e marketing, as empresas podem determinar a lucratividade de diferentes segmentos do negócio.
Esses estudos permitem a identificação de áreas de alto desempenho e oportunidades de melhoria, auxiliando na alocação de recursos e no desenvolvimento de estratégias para maximizar a rentabilidade.
Ao entender a contribuição de cada componente para os resultados financeiros, as organizações podem compreender os fatores que influem na margem de lucro.
Para isso, é fundamental saber como usar business intelligence, principalmente as ferramentas de análise estatística e de tratamento de dados.
Conhecer o concorrente é tão importante que existe uma ferramenta só para isso, as 5 Forças de Porter.
Em BI, a análise de concorrência é um processo que implica a coleta e interpretação de dados relacionados às estratégias, produtos e desempenho das empresas concorrentes.
Por meio da investigação de informações públicas, como relatórios financeiros, mídias sociais e lançamentos de produtos, as organizações podem obter insights sobre as táticas de mercado adotadas pelos concorrentes.
Analisando esses dados, as empresas podem identificar pontos fortes e fracos dos competidores, entender as preferências dos clientes e antecipar movimentos estratégicos no setor.
Logo, essa é uma prática que possibilita ajustes nas estratégias de negócio para ganhar vantagem competitiva.
As ferramentas de business intelligence servem para fazer análises preditivas, permitindo assim antecipar o que vem pela frente.
É o que se faz no estudo de tendências, por meio da análise de padrões e movimentos emergentes dentro de um mercado ou setor.
A partir da coleta de dados históricos, comportamentais e de mercado, as empresas podem identificar direções futuras e possíveis mudanças.
A análise de tendências permite que as organizações se antecipem às demandas dos consumidores, ajustem seus produtos e serviços de acordo com as preferências em evolução e identifiquem oportunidades emergentes.
Confira a seguir alguns exemplos de uso de business intelligence em diferentes segmentos do mercado:
A análise de Business Intelligence (BI) é a interpretação de dados coletados para extrair insights e embasar decisões.
Ela é usada em diversos setores, como varejo, finanças e saúde, para aprimorar o processo decisório.
Geralmente, a análise de BI é estruturada em etapas: coleta de dados, transformação, armazenamento, análise e visualização são as principais.
O BI tradicional é caracterizado por relatórios estáticos e análises retrospectivas, muitas vezes limitados a especialistas técnicos.
Já o BI moderno envolve análises mais ágeis e interativas, acessíveis a usuários não técnicos.
Utiliza dados em tempo real e fontes variadas, incorporando machine learning e plataformas como a Power BI.
Outra diferença é que, no BI moderno, as análises são mais focadas em prever e menos em interpretar o que já se passou.
Por ser um nicho em que a tecnologia digital predomina, no de BI os avanços são muito rápidos.
Entre as tendências que devem ganhar força no curto prazo, estão a análise de dados em tempo real para insights imediatos, a Inteligência Artificial (IA) e machine learning.
O mesmo vale para o uso de soluções em nuvem para escalabilidade e colaboração, além de foco crescente na ética e segurança de dados.
Neste texto, você entendeu o que é e como usar business intelligence para tomar decisões de maneira mais assertiva.
A verdade é que, sem inteligência de negócios, fica muito difícil consolidar uma empresa no mercado, já que ela estará cada vez mais sujeita ao acaso.
BI é, portanto, a melhor resposta a ser dada para mitigar riscos, reduzir incertezas e superar a concorrência.
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