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O Business Intelligence (BI) está evoluindo com muita velocidade. Hoje, já são discutidas as diversas tendências modernas que apontam para o futuro desse conceito, visando sempre suprir as necessidades emergentes, como a mobilidade, velocidade e eficiência. As empresas querem analisar dados de maneira mais rápida, certeira e antecipar problemas de forma holística.

Se desejarem conhecer uma ferramenta que vai ajudar a integrar informações, realizar previsões e realmente contribuir com o dia a dia, os gestores e analistas precisam saber o que é Mobile BI. Para aprender sobre o conceito e sua importância, acompanhe este artigo.

O que é Business Intelligence?

O Business Intelligence é o conjunto de métodos, técnicas e processos focados em transformar dados brutos em insights valiosos de negócio. É uma cultura que auxilia na tomada de decisão, conferindo mais segurança e confiabilidade para a gestão com o suporte de informações sólidas.

O BI é uma solução empresarial para os tempos de Big Data, ou seja, de geração espontânea de volumes enormes de dados, não necessariamente estruturados, em alta velocidade. Com seus princípios, as organizações conseguem coletar, integrar, limpar, cruzar, filtrar e analisar o que é gerado.

Para que essas informações se tornem conhecimento útil, elas precisam estar reunidas, ser processadas por algoritmos inteligentes e estar disponíveis de forma segura e confiável de qualquer lugar. No entanto, esse já não é um grande desafio, visto que a tecnologia tem evoluído e permite que esse processamento seja feito sem muita complexidade associada.

No contexto atual, as companhias utilizam softwares de BI para integrar dados, gerar visualizações intuitivas e executar as funções já citadas. Contudo, uma das grandes demandas continua sendo a análise mais rápida, que seja eficiente e proativa, e reduza custos e prejuízos. Com o objetivo de suprir essa finalidade, surgiu o Mobile BI.

O que é Mobile BI?

A versão mobile da aplicação de Business Intelligence busca reduzir as barreiras de tempo e espaço a fim de tornar as análises ainda mais práticas. Assim, a ferramenta é capaz de gerar insights precisos e relevantes para momentos específicos, além de estar disponível a um clique sempre que necessário.

Nesse modelo, o usuário pode acessar e visualizar relatórios de qualquer lugar, bem como realizar ações sem precisar estar conectado ao desktop. Ele consegue acessar e controlar dashboards e indicadores em seu celular, e essa liberdade favorece o trabalho no dia a dia.

Isso tudo contribui para que o profissional adquira uma visão mais ampla do negócio e do que ocorre em tempo real, o que implica em decisões abrangentes e verdadeiramente efetivas. Assim, os responsáveis pela análise são capazes de entregar resultados e insights rápidos aos seus superiores, gerando um fluxo de trabalho mais ágil.

O que avaliar antes de escolher?

Antes de selecionar uma solução de BI, é importante avaliar a facilidade de uso da ferramenta e se ela é amigável e intuitiva para quem não é de TI. Afinal, o objetivo do Mobile BI é justamente ser uma opção mais democrática e acessível, então, ela não pode ser técnica e complexa.

Como com todo software de Business Intelligence, também é fundamental verificar se a alternativa é personalizável, ou seja, se viabiliza a adaptação ao estilo específico de negócio da sua empresa. O sistema deve oferecer uma variedade de opções de visualização dos dados, por exemplo.

Vale destacar, também, a importância de uma análise minuciosa da marca fabricante, sua experiência, credibilidade no mercado e compatibilidade com a necessidade de sua companhia. Além disso, é importante checar a qualidade do suporte e do atendimento para que seja possível extrair o melhor resultado.

O Business Intelligence está evoluindo e incorporando outras tecnologias a fim de suprir as necessidades modernas e resolver os problemas com maior eficiência. Um exemplo é o suporte à mobilidade nos novos modelos de BI. Isso permite que as companhias analisem mais dados em velocidades maiores e tomem decisões assertivas em tempo real.

Gostou de descobrir o que é Mobile BI? Então, aproveite para aprender a utilizar o BI para atrair e reter clientes!

A inteligência de negócios (BI) está se tornando uma tarefa cada vez mais crucial nas empresas, com um valor crescente e benefícios abrangentes que afetam toda a organização. Assim como outras áreas, está evoluindo e ganhando novas possibilidades na medida em que incorpora tecnologias para obter mais robustez e eficiência.

Para agrupar dados confiáveis de diferentes fontes, mensurar resultados, tomar decisões e criar estratégias baseadas em insights é fundamental acompanhar as tendências em business intelligence. Confira as principais a seguir!

A importância de entender o negócio

Um dos fatores que contribuem para que uma empresa alcance maior competitividade é a compreensão do mercado e do próprio negócio. Para isso, é importante que seja feita uma análise para a visualização de informações relevantes, de forma que ações e decisões possam ganhar suporte e ser otimizadas.

Nesse sentido, se destaca o business intelligence (BI). O objetivo dessa função é coletar, analisar e processar dados relevantes para extrair conhecimento de valor crucial para a companhia.

Desse modo, é possível fazer uma leitura do contexto e de tendências para conseguir ideias e estratégias que podem ajudar a impulsionar a competitividade. Um exemplo disso é a função de predizer oportunidades e padrões para o futuro do negócio e do mercado, com o mapeamento das necessidades e expectativas dos consumidores.

Com isso, a empresa se antecipa e se prepara para maximizar seus índices de lucratividade e oferecer valor diferenciado ao público.

As tendências em business intelligence para 2019

1. Gerenciamento de dados mestres

Os dados mestres estão relacionados aos clientes, colaboradores, fornecedores, localidades ou produtos/serviços, por exemplo.

O seu gerenciamento é uma maneira de uni-los em um só lugar, de forma organizada e segura. Com isso, a empresa é capaz de integrar informações de diversas fontes, e garantir a qualidade e a disponibilidade desses dados para otimizar o processo de decisão.

2. Self-service BI

O BI self-service é aquele que não depende diretamente do setor de TI. Isto é, consiste na democratização do acesso às informações providas por um sistema de BI.

Assim, em vez de somente os cientistas de dados conseguirem entender os relatórios e gráficos, é feita uma simplificação da visualização para que todos os envolvidos, mesmo os que não têm formação na área, possam compreender e extrair valor.

Em decorrência disso, o pessoal de negócios pode elaborar seus próprios dashboards e manipular relatórios, de forma independente.

A Gartner estima que, este ano, usuários não-cientistas farão mais análises de BI que os cientistas. Essa autonomia permite um aumento de 85% na produtividade e 70% de crescimento da receita.

3. Mobilidade

A mobilidade é uma demanda natural e crescente entre as empresas. É preciso analisar dados de uma maneira mais rápida e prática, afinal, existe uma forte pressão de outros setores para isso.

Desse modo, as ferramentas de BI estão, cada vez mais, se adequando para serem executadas de qualquer dispositivo para otimizar o processo de manipulação e compreensão das ferramentas de visualização.

4. Linguagem natural

Outra possibilidade de otimização do tempo é a incorporação de processamento de linguagem natural aos sistemas.

Isso viabiliza a comunicação direta entre o usuário e a aplicação, com extração de valor de uma base de dados por um comando simples de voz, por exemplo, para decisões instantâneas.

Ademais, a inteligência artificial também contribuirá com a democratização do acesso, já que qualquer profissional envolvido poderá entender o que as informações estão dizendo. A complexidade vai variar apenas de acordo com a pergunta feita ao software.

Segundo a Gartner, até 2020, 50% das consultas analíticas serão feitas com linguagem natural.

Essas novas possibilidades servirão para tornar o BI ainda mais inteligente e acessível em 2019. Com as evoluções, será possível buscar dados de locais distintos, prever padrões e acompanhar o mercado para decisões mais adequadas. Nesse sentido, é interessante também contar com uma consultoria especializada em BI para garantir que os resultados das análises do mercado sejam os melhores.

Gostou do conteúdo sobre as tendências em business intelligence? Então aproveite para aprender como escolher a ferramenta de BI  ideal para você!

Antes do big data e da explosão de informações que a internet das coisas e as redes sociais nos entregam, muitas das decisões tomadas dentro de uma empresa eram baseadas apenas em intuição e experiência. Havia, claro, a possibilidade de contratar uma pesquisa e análise de mercado, mas, além de serem caras e demoradas, não tinham como analisar o volume de dados com a rapidez que temos hoje.

Esse novo cenário abre uma nova perspectiva de uma atuação, feita a partir de conclusões geradas por análises de dados. Mas para que uma empresa consiga atingir esse patamar, será necessário a implantação de uma cultura data driven.

Que entender melhor esse conceito? Continue lendo!

O que é cultura data driven?

A cultura data driven, ou cultura orientada a dados, permite que uma empresa oriente as suas tomadas de decisões e seus processos com base em indicadores, métricas e achados encontrados com base em dados reais. Esses dados são obtidos e minerados por meio de ferramentas específicas de Business Intelligence e ajudam os gestores a alcançarem resultados mais próximos do planejado.

Com a gestão orientada a dados, as empresas podem construir ações, desenvolver produtos e criar um sistema de comunicação mais eficaz, com o objetivo claro de aumentar a receita e expandir seu negócio.

Grandes players do mercado de entretenimento, como o Netflix e a Marvel, utilizam a mineração de dados e análises preditivas para criar séries e filmes — principalmente sequências — baseadas nos feedbacks e nas referências que o seu publico alvo entrega — é o chamado fan service, que visa entregar o que o fã espera de uma sequência, baseado em pesquisas de comportamento após o lançamento do primeiro filme ou temporada.

Esse fan service pode ser trazido para o mundo corporativo, para que a empresa entregue um produto que atinja a expectativa dos clientes e, até mesmo, receba insights para entregar produtos ou serviços que não foram explorados, mas que são grandes necessidades de seu público-alvo.

Como aplicar a cultura data driven?

Agora que você conhece a base da cultura data driven, vamos a algumas dicas para uma boa aplicação desse conceito em sua empresa. Confira!

Garanta a qualidade dos dados

A qualidade dos dados, ou seja, seu preenchimento, veracidade e atualização é fundamental para iniciar uma cultura data driven. Para navegar no mar de informações que uma empresa produz, é necessário que sejam utilizadas as ferramentas que garantam a qualidade dessas informações e um alinhamento com as estratégias do negócio. 

Democratize os dados

O primeiro passo que a gestão deverá tomar é democratizar os seus dados, ou seja, torná-los disponíveis, estruturados e com um acesso transparente por meio de uma interface intuitiva. É importante que toda a empresa esteja engajada com esse novo momento e treinada para analisar e interpretar os dados disponíveis. Vale lembrar que democratizar os dados não significa abrir mão da segurança destes dados. 

Tenha uma boa governança de dados

Para atingir a cultura data driven, a organização deve ter uma base de governança de dados. Isso porque será necessário administrar o fluxo de dados e criar uma cultura entre os colaboradores — para que as esses dados passem a ter um peso maior e o tratamento correto. Esse procedimento demandará uma política clara e processos organizados, que estruturem todos os passos de coleta, tratamento, atualização e aplicação dos dados, de forma concisa.

A cultura data driven pode ser aplicada em empresas de todos os portes e segmentos. Mesmo aquelas que não têm uma estrutura pronta para começar a sua gestão orientada a dados, pode contratar um parceiro especializado para gerir essa área. É uma excelente forma de contar com ferramentas e profissionais de ponta sem a necessidade de grandes investimentos em equipamentos e contratação.

Esperamos que, após a leitura deste post, você tenha entendido a importância da cultura data driven para sua empresa. Com uma gestão orientada a dados, a corporação conseguirá extrair informações muito mais relevantes e tomar decisões que garantam um diferencial de mercado além de entender melhor os anseios dos clientes e otimizar as rotinas internas.

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Realizar uma gestão eficiente de todas as informações digitais geradas por sua empresa é fundamental para conseguir elevar resultados, reduzir custos, fidelizar clientes e ter segurança de informação. Para isso, é preciso ter uma boa governança de dados.

Se você busca aprender mais sobre essa prática e compreender como ela influenciará os resultados de sua empresa, este artigo é para você. Pegue um café e boa leitura!

O que é a governança de dados?

A governança de dados é a gestão eficiente de todas as informações digitais geradas por uma empresa, resultantes dos processos e da interação com seus diversos públicos.

Manter essas informações de forma organizada, seguindo bons critérios de validação, é uma excelente maneira de extrair insights e possibilitar melhorias contínuas nos diversos âmbitos da empresa, desde a eliminação de custos desnecessários até a fidelização de clientes.

Para ter mais confiabilidade, muitas empresas têm utilizado soluções de BI (Business Intelligence) para coletar dados de sistemas como ERP ou CRM de maneira automática, evitando a manipulação por terceiros, otimizando tempo e eliminando o risco de erros por fatores humanos.

Quais os objetivos de gerenciar bem os dados?

Realizar uma boa governança de dados traz inúmeros benefícios. Conheça, agora, os objetivos principais que motivarão você a investir nessa estratégia!

Melhorar os processos de tomada de decisão

Decisões são parte da rotina de qualquer empresa, e elas devem ser tomadas sempre com base em dados concretos, fidedignos e avaliações criteriosas. Isso é possível por meio da governança de dados, uma vez que ela garante a atualização e confiabilidade das informações tornando os julgamentos para tomada de decisões mais seguros e assertivos.

Proteger as informações de vazamentos e uso indevido

Ao manter as informações devidamente organizadas, centralizadas e bem gerenciadas, o trabalho de proteção à informação se torna mais eficiente. Com isso, os riscos do vazamento de dados principalmente dados sensíveis e/ou estratégicos, no que diz respeito à relação com os investidores, são minimizados.

Tornar os processos mais eficientes

Você só pode melhorar o que consegue medir, certo? Apesar de suas variações, a essência dessa afirmação é um mantra para quem trabalha com a governança de dados. Ao analisar as informações coletadas e organizadas, é possível otimizar processos e eliminar gargalos, aumentando a produtividade.

Reduzir custos

Quando os processos se tornam mais eficientes, os desperdícios e custos de produção e operação são consequentemente reduzidos. Lembre-se de que, quanto menor for o custo, maior poderá ser a margem de lucro da empresa.

Exibir maior transparência

Com tudo organizado, as tomadas de decisões e a gestão de modo geral são muito mais transparentes, pois cada escolha é justificada com base em dados concretos.

Como implementar de forma eficiente a governança dos dados?

O primeiro passo é definir um “governador” que será responsável pelos diversos aspectos dos dados e que formará um conselho para formular as políticas e apresentar os progressos.

Em seguida, é preciso avaliar a situação atual da empresa. Afinal, não é possível definir um caminho se você não sabe onde está. Levantar as práticas atuais e os resultados obtidos é obrigatório nessa fase do processo.

Com a empresa devidamente situada, o conselho deverá elaborar estratégias e objetivos para determinar como serão tratadas as informações nos próximos anos, além de realizar um acompanhamento constante de todos os aspectos do negócio.

Depois de tudo pronto e organizado, é preciso utilizar as informações de maneira estratégica para garantir o crescimento da empresa. Se esse ponto não for observado, todo o processo perde seu sentido.

Monitorar todas as etapas da governança de dados é parte fundamental do processo, pois, assim como os demais processos de uma empresa, ela pode — e deve! — ser melhorada.

Agora que você já entendeu a importância da governança de dados para o sucesso de sua empresa, entre em contato conosco e descubra como podemos ajudá-lo!

O big data está associado à cultura de dados, que orienta os executivos e gestores a tomarem decisões fundamentadas em informações relevantes ao invés da intuição. O estudo dessa quantidade massiva de dados é uma ótima estratégia para mensurar os resultados, prever tendências e testar cenários. Ou seja, viabiliza abordagens mais eficientes para alcançar crescimento.

Mas existem tipos diferentes de análise de big data para atender a objetivos distintos. Para aplicá-los, é importante conhecer e saber para qual situação cada uma é ideal. Quer saber quais? Acompanhe este artigo.

1. Análise preditiva

Essa é uma das mais conhecidas. Consiste na previsão de resultados com base em informações estatísticas e históricas. A partir de um conjunto de dados, o algoritmo consegue identificar padrões e, com isso, predizer possíveis tendências.

Pode ser usada para buscar sugestões de consumo para os clientes, por exemplo. Com base no que eles já compraram e no perfil deles, o sistema é capaz de chegar a um resultado estatisticamente confiável sobre um produto pelo qual eles vão se interessar futuramente.

Da mesma forma, é aplicado para estudo das condições do mercado, como para verificar oportunidades de lucro que serão abertas eventualmente. Assim, os gestores planejam suas ações antecipadamente.

2. Análise prescritiva

A prescritiva geralmente funciona como um complemento para os modelos preditivos. Isso porque se preocupa com as consequências dos eventos futuros, com os efeitos que eles causarão nos negócios.

Por exemplo, se o resultado do algoritmo de previsão foi sobre os produtos que serão mais comprados, a prescrição se importa com a implicação disso nas vendas, o impacto desses números no balanço mensal.

Pode ser classificada em dois tipos diferentes: simulação e otimização. Simulação consiste em estudar o comportamento de um sistema em um determinado cenário ou o desempenho de um indicador em uma situação predefinida. Já a otimização é a identificação do melhor resultado possível para o negócio.

3. Análise descritiva

A análise descritiva é focada em entender o presente, com base em um conjunto de dados históricos ou atuais. Ou seja, o objetivo é coletar insights acerca do estado atual do negócio.

Um exemplo comum são as análises de crédito realizadas por organizações financeiras para conceder empréstimos aos consumidores.

Depois de uma investigação que leva em conta o perfil do comprador, seu histórico e outras informações atuais, é possível chegar a um veredito sobre a sua atual situação.

4. Análise diagnóstica

A diagnóstica, por sua vez, prioriza um mapeamento das causas e consequências que conduziram o negócio para o estado atual.

É uma boa opção para explicar o presente, complementando o que faz o modelo descritivo. Se a descritiva informa que X aconteceu, a diagnóstica é baseada no questionamento “por que X aconteceu?”. Isso contribui como insight para que os gestores busquem implementar ações corretivas e otimizar os resultados.

Pode ser aplicado no monitoramento de ações de marketing de forma rápida, a fim de entender o seu efeito. Esses tipos de estudo dos dados podem ser combinados para alavancar as possibilidades de compreensão das empresas.

Assim, a gestão é capaz de mensurar o desempenho de suas atividades, estudar as causas e planejar o futuro. É importante saber aplicar os modelos para cada contexto específico, a fim de obter conhecimento útil.

Agora que você já conhece os diferentes modelos de análise de big data, siga-nos no LinkedIn e acompanhe de perto os nossos conteúdos sobre inteligência de negócios e gestão do relacionamento com clientes.

O BI (Business Intelligence), como o nome já demonstra, é uma inteligência voltada para empresas. Estamos falando de análises inteligentes dos negócios efetuadas através do cruzamento de dados internos e externos, suportados por boas ferramentas para entender os resultados e as operações da empresa e montar um planejamento delineando as próximas estratégias.

A grande importância desse cruzamento de dados está em fazer com que a empresa se volte um pouco mais a compreender o comportamento e as necessidades dos clientes já existentes uma vez que essas informações ajudarão a fidelizar aqueles que já se relacionam com seus negócios.

É claro que essa análise de dados também pode ser utilizada para conquistar novos clientes. A partir das informações coletadas dos clientes já existentes, é possível traçar um perfil mais fidedigno do público-alvo da empresa, ou seja, dos seus clientes mais rentáveis e “clonar” este perfil, direcionando ações de captação para potenciais clientes com perfil semelhante. Dessa forma, usar o BI no cruzamento de dados de clientes também é uma maneira de se destacar na concorrência.

Quer entender um pouco mais sobre esse assunto? Então, continue a leitura e descubra agora como fazer o cruzamento dessas informações e utilizar essa técnica a favor do seu empreendimento. Acompanhe!

Como realizar o cruzamento de dados por meio do BI?

O BI oferece esse serviço da seguinte maneira: digamos que uma empresa tenha diversos departamentos — vendas, marketing, logística, cobrança e outros — e cada um deles tem determinadas informações a respeito dos clientes. O BI consegue integrar esses dados e, a partir disso, a empresa consegue tomar decisões mais acertadas, com uma menor margem de erro.

A questão agora é: onde estarão esses dados iniciais? Bom, nesse caso, a sua empresa já precisa ter estes dados armazenados de forma estruturada. Pode ser em sistemas, como ERP (Sistema Integrado de Gestão Empresarial), CRM (Gestão de Relacionamento com o Cliente) e DW (Armazém de Dados) ou até mesmo em planilhas Excel. Outras fontes de dados possíveis que podem trazer informações valiosas são as estatísticas do seu site, do blog, das suas redes sociais e outras mais que tiver acesso.

Esses dados internos também pode ser cruzados com os externos. Por exemplo, pode ser interessante conhecer um pouco mais sobre as características da população em determinada região. Por isso, utilizar informações do IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística) pode ser uma boa estratégia para entender ainda mais o seu negócio.

Por que utilizar o BI nesse processo?

Muitos acham que o BI é desnecessário e que utilizar o cruzamento de dados de maneira “crua”, ou seja, sem aplicar os conceitos e ferramentas de Business Intelligence, é uma opção. Mas, vamos mostrar a você agora por que utilizar o BI é a melhor escolha. Veja!

Melhora a eficiência

Com a ajuda do BI, os gestores conseguem identificar um problema em tempo real e resolvê-lo de maneira mais rápida, monitorando o painel de controle pelo próprio ceular. Outra vantagem é que essas informações podem ser compartilhadas rapidamente, fazendo com que mais cabeças tentem resolver o mesmo problema.

Reforça o processo de trabalho

A introdução do BI na análise de dados da empresa permite que a equipe não foque apenas nos números mais sim em criar estratégias e soluções. Outro ponto é que os gestores de cada área conseguem fazer ajustes em erros durante o processo, evitando que um problema maior seja criado na outra ponta.

Aumenta o conhecimento sobre o cliente

Quer ter sucesso no seu empreendimento e conquistar cada vez mais clientes e, ainda mais importante, fidelizá-los? Então, conhecê-los ao máximo é a melhor opção. Essa análise feita por meio do BI permite que a empresa conheça cada vez mais o cliente e, assim, possa oferecer o que ele realmente precisa.

Percebeu como o cruzamento de dados associado ao BI é importante para qualquer empresa? Além de todas essas vantagens já citadas, você ainda garante a otimização dos custos, evitando que os gastos sejam além do esperado e mantendo o equilíbrio financeiro da empresa.

Quer mais dicas de ferramentas e fatores a considerar no cruzamento de dados? Então Assine nossa Newsletter e receba nossos artigos todo mês no seu e-mail.

Muito tem se falado do impacto das aplicações de Business Intelligence (BI) no mercado corporativo, o que tem feito com que as empresas busquem estratégias para implementar essas ferramentas em seus negócios. Mas o conhecimento necessário para isso muitas vezes exige uma consultoria em BI de empresas especializadas no assunto.

Apesar de algumas empresas buscarem desenvolver essas estratégias de forma orgânica e autônoma, é interessante contar com o apoio de empresas que tenham conhecimento e experiência nessas ferramentas, visando garantir os resultados desejados.

Explicamos agora a importância da consultoria em BI para sua empresa e apontamos alguns motivos para adotar o Business Intelligence em seus negócios. Confira agora!

Levando Inputs e Especialização de BI para o seu Negócio

Quando falamos da importância da contratação de um consultoria em BI, estamos falando da necessidade de contar com suporte avançado e vasta experiência na aplicação de conceitos e implementação de ferramentas de Business Intelligence, visando antecipar e garantir os resultados positivos que a empresa almeja.

Muitas vezes, as empresas buscam desenvolver o BI por conta própria, mas não conseguem ou apresentam dificuldades ao implementar as soluções necessárias para obter os reais benefícios que do Business Intelligence oferece. Isso pode criar a ideia errônea de que o BI não funciona para seu negócio. Entretanto, o que muitas vezes acontece é que as empresas nem sempre contam com recursos internos capazes de gerar os inputs e outputs necessários para que o projeto se concretize com sucesso.

Vantagens da Contratação de uma Consultoria em BI

Apontamos abaixo alguns dos motivos pelos quais a consultoria em Business Intelligence pode ser positiva para sua empresa. Entenda!

1. Economia de tempo e segurança

Um dos principais fatores que impedem que as empresas apliquem os conceitos e ferramentas de BI de forma eficiente por conta própria está na limitação de tempo dos colaboradores responsáveis e da necessidade de garantir segurança nas etapas a serem executadas. Essas dores podem ser sanadas ao contar com consultores especializados e dedicados na implementação do BI.

2. Aumento da produtividade dos colaboradores

Outro fator positivo da implementação de estratégias de BI e que pode ser potencializada pela consultoria em BI para sua empresa é o aumento da produtividade. Isso porque os consultores responsáveis pelo projeto estarão dedicados à pensar nas melhores alternativas para a solução dos problemas do seu negócio e na execução do projeto, enquanto seus colaboradores poderão oferecer suporte estratégico e indicar como o Business Intelligence pode beneficiar suas atividades, sem perder de vista as tarefas do dia a dia.

3. Redução de custos decorrente da otimização

Por último, vale destacar que, muitas vezes, a consultoria em BI é mais vantajosa financeiramente do que o desenvolvimento ou a implementação de soluções por conta própria. Muitas vezes, no caso de internalização de projetos, o prazo de implantação tende a ser maior do que quando realizado por uma consultoria externa, o que pode diminuir ou mesmo eliminar a economia que seria feita ao não contratar uma equipe especializada.

Como uma consultoria especializada pode ajudar?

Desenvolver estratégias de Business Intelligence e implementar ferramentas de BI exige que sua empresa esteja alinhada em objetivos, planejamento estratégico e desenvolvimento tático. É importante que todas as fases do projeto sejam executadas de forma cuidadosa, planejada e se encaixem de maneira a potencializar os resultados obtidos pelo negócio.

Para que você possa contar com mais tranquilidade e certeza de que os processos serão executados com profissionalismo e experiência, garantindo os resultados desejados, é recomendado contar com uma consultoria especializada em desenvolvimento e aplicação de Business Intelligence, garantindo que todas as etapas sejam executadas com excelência e sucesso.

Eventualmente você deve estar pensando: e o custo de uma Consultoria em BI? Será que minha empresa pode pagar por isso? Se você quer saber quanto custa obter o apoio especializado em estratégia e implantação de Business Intelligence, entre em contato. Queremos ajudar!

Quando falamos da aplicação e utilização de ferramentas de Business Intelligence para análise de negócios, é bastante comum nos deparamos com necessidades de cruzamento e análises de dados mais aprofundadas, por exemplo, quando pretendemos analisar o percentual de faturamento de determinada região no mesmo período do ano anterior. Entretanto, utilizando apenas as funções conceituais da ferramenta nem sempre é possível chegar ao resultado esperado. Para atender a esta necessidade no Power BI é preciso utilizar as funções DAX.

Através do DAX é possível potencializar os recursos do Power BI, fazendo com que a ferramenta seja ainda mais eficiente na análise e compreensão dos dados de sua empresa, garantindo também que seja possível realizar análises estratégicas e embasar decisões em informações mais detalhadas de seu negócio.

Explicaremos agora o que é DAX, como ele surgiu, suas principais diferenças com relação ao Excel e também as principais vantagens do DAX na análise e gestão de dados de seu negócio. Confira abaixo e ótima leitura!

O que é Dax ?

O DAX é uma sigla para Data Analysis Expressions, que em português pode ser traduzida como Expressões de Análise de Dados. Trata-se de uma linguagem de fórmulas e consultas, criada pela Microsoft e possui um conjunto de funções, constantes e operadores que podem ser utilizados em fórmulas e expressões dentro do Power BI Desktop, Anlaysis Services e Power Pivot, permitindo calcular, transformar e retornar valores, resultados e métricas, baseados em critérios definidos a partir dos dados já presentes no modelo.

Ele é especialmente útil para fazer com que seja possível extrair informações mais complexas e realizar diagnósticos mais aprofundados em modelos de análise, garantindo maior flexibilidade na gestão de dados e potencializando os recursos do Power BI.

DAX versus Excel

Para aqueles que já estão familiarizados com as fórmulas do Excel, a utilização das expressões DAX é mais fácil e natural. Não que aprender DAX seja difícil. Mas, enquanto as fórmulas do Excel se restringem à planilha de dados, as funções DAX são aplicadas dentro do Power BI Desktop, com a finalidade de explorar ou adicionar novos dados às análises tornando a Inteligência de Negócios mais aprofundada e sofisticada.

Enriqueça suas Análises

Dentre as principais aplicações do DAX na gestão e análise de dados, é possível destacar as fórmulas e expressões que permitem realizar descobertas que vão desde a determinação de simples medidas até a execução de cálculos complexos e sofisticados como, por exemplo, o percentual de crescimento de diferentes categorias de produto em intervalos de datas diferentes, análise comparativa de crescimento da empresa e as tendências de mercado, dentre outras análises.

Através do DAX é possível adicionar novas informações às suas análises, fazer descobertas de dados, obter visões e insights enriquecendo seus relatórios e dashboards.

Potencialize seus Recursos Analíticos

Uma das grandes vantagens do uso das Funções DAX é a capacidade de ampliar e potencializar os seus recursos analíticos, além disso, podemos mencionar outras vantagens:

1. Versatilidade

Uma das grandes vantagens do uso do DAX está em sua versatilidade, já que suas expressões e fórmulas podem ser aplicadas para diferentes propósitos analíticos, em uma grande variedade de situações, facilitando a modelagem dos dados e a construção das análises de BI tornando-as mais eficientes e relevantes.

2. Resolução de problemas reais

Outro benefício do uso das funções DAX é que elas permitem compreender e resolver situações e problemas reais dos negócios, sem que seja necessário executar extrações demoradas, cruzamentos e transformações complexas de dados.

3. Fácil compreensão

Como o DAX é baseado no uso lógico de expressões e fórmulas, de maneira similar ao Excel, e também por lidar com dados concretos, seu conceito é de fácil compreensão e aprendizado. Uma vez compreendidas e dominadas as funções mais simples, é possível ir agregando outras funções para construir análises mais avançadas, sem perder agilidade e praticidade por conta disso.

É possível dizer que em alguns anos, o uso da linguagem DAX se tornará vital na gestão dos dados das empresas, assim como o uso do Word e Excel.

Se você quer começar a usar o DAX, preparamos uma aplicação no Power BI com a lista de todas as funções DAX. Esperamos que aproveite!

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