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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 utilização de Business Intelligence vem crescendo cada dia mais nas organizações, que esperam, com essa solução, administrar com eficiência e tirar o máximo proveito do alto e crescente volume de informações que coletam de fontes diversas.

Infelizmente, as tentativas de implantação da tecnologia, em muitas empresas, terminam em fracasso e problemas em projetos de BI são bastante comuns.

Muitas vezes, os profissionais envolvidos no projeto não estão preparados para lidar com a nova interface de dados ou não têm uma visão clara dos objetivos da empresa em relação ao sistema, o que compromete a eficácia do projeto.

Neste artigo, você vai saber quais os problemas mais comuns em um projeto de BI e entender o que deve ser feito para evitá-los. Continue a leitura!

Falta de planejamento

Antes de implantar um sistema de BI, é preciso definir claramente quais os objetivos que se deseja alcançar, entender a estrutura de dados, o perfil da empresa e quais as necessidades dos gestores para, só então, traçar as etapas do projeto, garantindo que tudo ocorra no seu devido tempo e traga resultados eficazes.

Também é importante definir KPIs (indicadores chave de desempenho), a fim de acompanhar e mensurar os resultados, facilitando o cálculo do retorno sobre o investimento e a eficácia do sistema.

A falta de planejamento e visão global de longo prazo pode resultar em apenas algumas poucas melhorias em relatórios com dados que já circulavam pela organização, sem apresentar o dinamismo esperado, restringindo-se a áreas específicas e sem alinhamento com os gestores.

Falta de suporte multiplataforma

Um dos pontos que devem ser observados é a aquisição de uma ferramenta de Business Intelligence que ofereça suporte multiplataforma.

Muitos sistemas de gestão possuem suas visões analíticas acopladas, porém, para se fazer, ter e colher os verdadeiros resultados do Business Intelligence é preciso que a plataforma de BI seja capaz de acessar e cruzar de diferentes fontes de dados como CRM, ERP e até mesmo fontes externas de dados e estatísticas, como o IBGE, CAGED, entre outras, pois com isso é possível analisar e gerenciar dados diversos para se obter informações completas e bem estruturadas de real valor para a organização e consequentemente, que gere resultados mais eficazes.

Falha nos dados mapeados

Por melhor e mais atraente que seja um sistema, ele trabalha a partir dos dados que recebe e armazena, portanto, é muito importante que as informações estejam corretas e atualizadas em suas fontes.

Esse é um grande desafio, já que, muitas vezes, ao implantar o sistema, ele capta dados utilizados pela empresa que podem conter erros, estar incompletos ou até inacessíveis.

É muito importante que a estrutura de dados seja administrada de forma eficiente e que os dados internos sejam sempre atualizados para que o sistema possa apresentar resultados consistentes.

Ausência de gestão da mudança

Planejamento é mesmo fundamental desde a decisão de implantação do sistema, mas também é muito importante contar com uma equipe de gestão da mudança. Afinal, durante sua implantação, podem ocorrer tanto mudanças externas, que exijam adequações, como descobertas de falhas ou mudanças internas da organização, que exigirão alterações em sistemas e em processos para que os resultados do BI sejam efetivos.

Portanto, é preciso trabalhar com uma equipe preparada para prever e entender a importância das mudanças e capaz de realizá-las ao longo projeto. A ausência da gestão da mudança pode incorrer em gastos inesperados e atrasos na implantação do sistema.

Falta de treinamento da equipe

Será, com certeza, um mau negócio implantar um sistema de BI sem buscar o engajamento e o treinamento dos funcionários na utilização.

A medida pode ser uma mudança incômoda para quem está acostumado a tratar dados e analisar planilhas e relatórios no Excel, assim, muitos podem apresentar resistência à alteração.

Esse é um ponto que deixa clara a importância de uma parceria com uma empresa especializada em consultoria e implantação de sistemas BI. Ela oferece todo o preparo e o treinamento de que a sua equipe precisa para entender e operar o sistema com eficiência.

Os profissionais especializados estão habituados a trabalhar com a implantação do sistema desde o seu planejamento até que ele esteja em funcionamento e sendo bem utilizado pelos colaboradores.

Juntamente aos gestores, eles vão comandar com eficiência cada etapa do projeto, minimizando drasticamente os problemas em projetos de BI. Portanto, a melhor solução para acertar no seu investimento é contar com a parceria de uma empresa focada e experiente em inteligência de negócios.

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A era do Big Data é marcada pela geração de informação — que se dá de forma rápida e a todo o momento — referente a atividades comuns e a processos mais complexos também.

As empresas se encontram no meio de uma infinidade de informações e tentam encontrar valor nelas, a fim de monitorar resultados e identificar problemas. Mas para isso precisam se organizar e focar no gerenciamento de dados.

Quer aprofundar seu conhecimento sobre o assunto? Então, continue a leitura e confira os próximos tópicos.

O gerenciamento de dados em um contexto moderno

Atualmente, os dados são protagonistas nas relações comerciais. Eles se tornaram uma moeda de valor, que permite trocas entre pessoas e empresas. Nas negociações modernas, o cliente fornece informações em troca de personalização, ou seja, de algo que solucione seu problema.

Por essa razão, a companhia inteligente do século 21 não é a que apenas utiliza passivamente essa massa de conhecimento, mas a que o gerencia como um ativo. A visão dos executivos e demais membros deve evoluir, encarando o Big Data como um importante fator na geração de vendas e de lucro.

A compreensão holística do valor e dos riscos associados ao gerenciamento de dados guia as corporações na coleta, no armazenamento e na aplicação de regras de segurança para garantir disponibilidade, integridade e restrições de acesso.

É importante destacar que essa não é mais uma questão de TI apenas, pois tornou-se uma dor de todos os departamentos e deve ser encarada com seriedade.

Em um contexto cada vez mais dependente das informações geradas a todo o tempo, as empresas precisam realizar uma gestão inteligente, proativa e integrada. Assim, conseguem se adaptar às mudanças a fim de manter a competitividade.

A importância do gerenciamento de dados

Um bom gerenciamento de dados garante que as informações estejam sempre disponíveis e com a qualidade necessária para a tomada de decisão. Também facilita a antecipação de problemas, proporcionando maior confiabilidade às previsões. Dessa forma, o gestor consegue intervir com rapidez em cenários problemáticos.

A aplicação prática disso é a otimização de produtos e serviços, por exemplo, que pode ser feita de maneira proativa. Devido a essa possibilidade, a organização é capaz de reduzir prejuízos e possíveis transtornos.

A gestão de dados facilita o acesso a informações relevantes, já que integra diferentes fontes conectando seus dados. Isso viabiliza uma análise eficaz dos indicadores importantes, o que beneficia o monitoramento dos resultados, das ações e do fluxo de trabalho.

Cerca de 97% das empresas acreditam que a falta do gerenciamento eficaz dos dados gera perda de oportunidades valiosas e estima-se que a consequência disso seja um prejuízo de cerca de 2 milhões de dólares por ano.

Dicas de como realizar o gerenciamento

A seguir, listamos três dicas de como realizar um bom gerenciamento de dados.

Foque na Qualidade dos Dados

Em se tratando de gerenciamento de dados o foco inicial deve estar na qualidade destes dados. Seja na coleta, seja no input destes dados no sistema, seja na sua atualização constante. Quanto mais padronizados, normatizados, higienizados e atualizados estiverem seus dados, mais fácil será o seu gerenciamento.

Reforce a segurança

A segurança é uma parte muito importante do tema que estamos discutindo. Se o objetivo é manter os dados disponíveis e em boa qualidade, a empresa precisa pensar em estratégias efetivas para proteger todas as camadas e oferecer barreiras de defesa. Com um bom planejamento e políticas efetivas, as informações permanecerão intactas a fim de cumprir o seu propósito.

Busque um software de Business Intelligence

É fundamental também buscar um software que transforme seus dados em informações, que viabilize uma completa análise dos dados e possibilite um monitoramento mais inteligente. Assim é possível implementar uma comunicação eficiente entre os diversos pontos da empresa e conseguir agilidade nas decisões e nas ações.

Uma boa gestão das informações ajuda a consolidar qualquer negócio, gerando otimização de processos e de produtos e/ou serviços. Na era do Big Data, é importante que as empresas conheçam as boas práticas e sejam capazes de organizar suas bases, a fim de extrair real valor delas.

Agora que você já sabe como o gerenciamento de dados é indispensável para uma empresa, entre em contato conosco e veja como podemos ajudar você!

As ferramenta de Business Intelligence ou soluções de BI emergiram das demandas que as empresas têm de extrair e consolidar informações dos sistemas operacionais, para auxílio à tomada de decisão por parte dos gestores.

De fato, as organizações armazenam um grande volume de dados, e os processos de extração, transformação, carga e análise de big data precisa ser seguro, ágil e eficiente.

Na maioria das corporações, fatores culturais são os principais obstáculos para a utilização de uma solução de BI. Assim sendo, vários gestores têm dúvidas sobre os aspectos que devem ser levados em consideração dentro da estratégia.

Por isso, neste artigo apresentaremos os principais fatores a serem considerados ao implementar uma solução de BI para gerar vantagens competitivas para a sua organização. Confira!

Total Cost of Ownership (TCO)

O conceito de Total Cost of Ownership (TCO) é uma maneira de quantificar os custos decorrentes da aquisição de um item, por exemplo, um sistema. Trata-se de uma saída para estimar financeiramente todos os custos (diretos e indiretos) envolvidos na compra de um software ou hardware para o empreendimento.

Nesse sentido, o principal objetivo do TCO é tentar identificar o impacto financeiro que a adoção da tecnologia causou para o negócio. Ao levar em conta todo o seu ciclo de vida — algo que envolve equipamentos utilizados, treinamento de usuário e sistema — determinar quantitativamente esse impacto requer que levemos em consideração fatores, como:

  • custos de licenciamento e aquisição
  • custo com contratação de profissionais ou fornecedores externos;
  • custos com manutenção ou suporte à solução

Habilidade e treinamento dos usuários

Pensar nas habilidades profissionais, especificar quem são os integrantes da equipe de implementação do projeto e treiná-los também são pontos muito importantes. Afinal, serão eles os responsáveis por acompanhar de perto todo o processo e validar as ações para garantir sua eficiência e os resultados esperados.

Entretanto, como uma solução de BI pode ser utilizada por diferentes setores da empresa, diferentes membros da organização precisam estar envolvidos, inclusive a diretoria. Somente assim será possível que todos tenham atenção às transformações nos processos e ao êxito do projeto.

Preparação dos dados

Os indicadores de gestão, ou dashboards, revelam informações provenientes de diferentes fontes de dados em componentes visuais que facilitam a compreensão e a tomada de decisões. Vale destacar que, para uma tomada de decisão acertada, os dados apresentados devem ser confiáveis e consistentes.

Assim sendo, a preparação dos dados é a primeira etapa a ser planejada em uma estratégia de BI. Para tanto, é fundamental utilizar ferramentas e técnicas adequadas no intuito de garantir a total integridade dos dados.

Integração de sistemas

Com tantas informações geradas constantemente nas empresas, é necessário encontrar uma solução capaz de integrar as variadas aplicações utilizadas. Porém, isso não mais significa ter uma fonte única de armazenamento. As modernas ferramentas de BI não necessitam mais disso.

Entretanto, o time responsável pelo projeto deve definir quais sistemas serão acessados, quais dados e a periodicidade de acesso (consumo) da informação, dessa forma, é possível assegurar a confidencialidade e integridade dos sistemas corporativos.

Restrição de criação e Limites de acesso

Após a execução dos aspectos anteriores, a equipe precisa estipular quem serão os usuários da solução de BI, por meio da restrição de criação e de limites de acesso. É também o momento em que será verificado se a implementação foi concluída com sucesso. Caso tudo tenha ocorrido conforme o planejado, ninguém encontrará obstáculos para utilizá-la.

Por fim, ressaltamos que a tecnologia é um instrumento importante em qualquer processo de reestruturação, e por meio dela é possível transformar os dados em informações estratégicas, viabilizando uma gestão eficiente e sustentável.

A implantação de uma solução de BI em uma empresa tem como objetivo principal fornecer aos seus líderes informações operacionais e gerenciais, de maneira consistente e rápida.

Após o cumprimento de todos os fatores para a adoção de uma solução de BI, a empresa terá em apenas um repositório, um conjunto de informações confiáveis e coesas que apoiam o processo de decisão, visto que os dados surgirão com o decorrer da atividade. O que faz a diferença é a forma como eles serão avaliados e transformados em ferramentas úteis para nortear o negócio.

Se você gostou deste artigo e quer que seus contatos também saibam o que considerar ao implementar uma solução de BI, compartilhe em suas redes sociais!

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.

Acaba de ser publicado o relatório do Gartner Group para Analytics e Business Intelligence Platforms e, pelo 12º ano consecutivo, a Microsoft aparece no Quadrante Mágico.

Com uma visão abrangente de produto, experiência de vendas positiva, baixo custo, experiência intuitiva para os usuários e altos níveis de satisfação, a ferramenta de Business Intelligence da Microsoft, o Power BI, é líder isolado no Quadrante Mágico de 2019.

Continue lendo e descubra o que faz do Power BI a plataforma mais bem posicionada no mercado de Analytics e Business Intelligence.

O Relatório do Gartner

Todo ano o Gartner Group realiza estudos sérios e aprofundados que avaliam ferramentas de mercado e dos mais diversos segmentos para ajudar empresas em suas decisões de compra. Uma das categorias é a que avalia Plataformas de Business Intelligence e Analytics.

Neste mercado repleto de fornecedores, são avaliadas grandes e consolidadas empresas até novos entrantes. Os fornecedores tradicionais de plataformas de BI evoluíram para incluir uma moderna descoberta de dados baseada em imagens, governança e análises aumentadas. Já os mais novos se concentram no desenvolvimento de agilidade, governança, escalabilidade, publicação e compartilhamento.

O Santo Graal das Plataformas de Analytics e Business Intelligence – ou seja, a solução mais bem posicionada no quadrante mágico – é aquela que condensa numa plataforma única e integrada, todos os recursos mais desejados e que ainda disponibiliza os melhores recursos emergentes da categoria.

O Que as Empresas Buscam nas Plataformas de BI?

O Gartner Group define os critérios de seleção de fornecedores e avaliação das plataformas com base numa extensa pesquisa de mercado, que reflete exatamente aquilo que os clientes e compradores desejam e esperam de soluções modernas de Analytics e Business Intelligence:

  1. Experiência do Cliente: Capacidade da solução em gerar benefícios para o negócio, combinado com disponibilidade de recursos e ferramentas de capacitação do usuário, consultas por voz, construção de análises arrasta e solta, descoberta de dados manual e automática.
  2. Operações: Qualidade do produto, recursos de suporte e facilidade de migração.
  3. Experiência de Vendas: Satisfação no processo de pré-venda, facilidade de contratação, preço, gerenciamento de contas, facilidade de aquisição/cancelamento de licenças e assinatura.
  4. Compreensão de Mercado: Facilidade de uso para consumidores e desenvolvedores, apelo visual, facilidade de uso para administração e implantação além da capacidade de atender tanto cenários que exigem previsibilidade e estabilidade, quanto cenários exploratórios e de experimentação.
  5. Complexidade de Análise: Facilidade de lidar com dados complexos, capacidade de manipulação destes dados, formas de análises interativas e análises aumentadas, o que inclui a variedade de conexão com fontes de dados, capacidade de combinar várias fontes, análises preditivas, mineração de dados, machine learning, entre outras.
  6. Habilitação do Usuário: Documentação, tutoriais on-line para autores de conteúdo, tutoriais on-line para consumidores, comunidades on-line, conferências, treinamento, e-learning e disponibilidade das habilidades do fornecedor e do mercado em geral.
  7. Benefícios Comerciais: Aumento de receita, decisões melhores e mais rápidas, maior satisfação do cliente final, redução de custos e despesas de TI, expansão dos tipos de análises de negócios, melhores informações para mais pessoas, vinculação de KPIs aos objetivos corporativos, monetização de dados.

O Poder do Power BI

O Power BI, solução de Analytics e Business Intelligence da Microsoft analisada pelo Gartner Group aparece como líder isolado. Com um roteiro abrangente e visionário para a evolução do produto cujo objetivo principal é globalizar e democratizar o Business Intelligence, a forte aceitação e adoção do Power BI e os altos níveis de satisfação dos usuários continuam crescendo cada vez mais.

Além da facilidade de preparação de dados, descoberta de dados baseada em visuais, painéis interativos e análises aumentadas num único produto, a solução Power BI Desktop permite que os usuários avançados executem mashups de dados complexos que envolvem diversas fontes de dados locais e também pode ser usado como uma ferramenta de análise pessoal autônoma e gratuita.

O grande poderio do Power BI enquanto plataforma de Analytics e Business Intelligence está essencialmente no seu baixo custo, na experiência positiva de vendas, na facilidade de uso para diversas e complexas análises, na comunidade de usuários robusta, ativa e engajada, no investimento visionário que tem sido feito pela Microsoft em recursos inovadores como, serviços cognitivos, análises de sentimento e imagem, machine learning, inteligência artificial, tudo isso para ser usado por pessoas com habilidades mínimas em ciência de dados.

Embora o Power BI tenha começado a ser usado principalmente como self-service BI, os clientes de referência da Microsoft agora o utilizam principalmente para análise descentralizada (61%) e provisionamento de BI ágil e centralizado (54%).

Quer conhecer um pouco mais sobre a ferramenta líder isolada no quadrante mágico do Gartner Group para Analytics e Business Intelligence? Faça agora o Download do Power BI e crie uma conta para até 25 usuários por 30 dias grátis.

 

Fonte: https://www.gartner.com/