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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/

 

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.

Um dos maiores desafios das empresas está em oferecer ao cliente um atendimento ágil, de qualidade e que atenda suas demandas e necessidades. Mas a adoção de práticas inteligentes e modernas, como o chamado SAC 4.0, permite mudar a experiência do cliente e oferecer o atendimento que ele deseja.

Atualmente, os clientes querem, cada vez mais, um atendimento ágil, cômodo e personalizado, que ofereça soluções para suas demandas por meio das ferramentas de contato escolhidas por ele, transformando a dinâmica que antes repousava no contato telefônico e nas esperas infindáveis nos call centers.

Explicamos agora o que é SAC 4.0, quais são as bases desse novo tipo de atendimento ao cliente e também qual a relação entre o SAC 4.0 e as ferramentas de Business Intelligence. Confira abaixo e ótima leitura!

Entenda o que é SAC 4.0

Com a evolução dos meios de comunicação e com o acesso cada vez mais frequente do público às ferramentas como a internet, também se faz necessário que os sistemas, plataformas e estruturas de atendimento ao cliente evoluam, acompanhando a demanda dos clientes e oferecendo soluções que os atendam.

Nesse sentido, o SAC 4.0 está diretamente ligado ao conceito de omnichannel, no qual o atendimento ao cliente deve ser oferecido por meio de diversos canais, cabendo ao cliente escolher o mais conveniente para sua comunicação com a empresa.

A empresa deve estar preparada para atendê-lo nos canais escolhidos, mas também deve integrar os canais de atendimento, para que a experiência do cliente seja única e integrada, sem interrupções.

Saiba quais as bases desse tipo de atendimento

Compreendido o conceito de SAC 4.0 e suas implicações, é importante entender quais são suas principais bases e como elas devem estar conectadas aos processos de atendimento de sua empresa. Entenda!

Valorização dos dados

Uma das grandes mudanças com relação aos serviços de atendimento tradicionais, o SAC 4.0 exige que os dados dos clientes sejam analisados e geridos de forma inteligente. Isso significa que é importante valorizar os dados, de forma metódica, dinâmica e aprofundada, por meio de ferramentas de Big Data e BI, que permitem armazenar e analisar os dados obtidos.

Com isso é possível oferecer uma experiência unificada e fluida ao cliente, mas também se aprofundar em seu comportamento, entender sua jornada de compra e fundamentar a tomada de decisões em dados concretos.

Inteligência artificial

Também é válido destacar que o SAC 4.0 permite aplicar com sucesso o uso da inteligência artificial, automatizando processos repetitivos e garantindo que seus colaboradores possam focar inteiramente nos processos importantes e que exigem o toque e o conhecimento humanos.

Treinamento da inteligência natural

Além do uso da inteligência artificial, é fundamental treinar e capacitar os colaboradores, para que eles se beneficiem das ferramentas de inteligência artificial e desempenhem papéis cada vez mais importantes dentro da empresa.

Compreenda a relação entre SAC 4.0 e BI

Por exigir o conhecimento e a análise de dados de forma mais aprofundada, o SAC 4.0 se beneficia fortemente da aplicação de ferramentas e processos de Business Intelligence, já que o fluxo e o volume dos dados disponíveis demanda auxílio tecnológico para serem analisados de forma eficiente.

A aplicação de plataformas e sistemas de Business Intelligence é uma das ferramentas mais importantes para o monitoramento do SAC 4.0 pois consegue integrar e cruzar dados do CRM, ERP, Redes Sociais, Website, Sistemas de Telefonia, Sistemas de Atendimento via Chat tudo em prol de uma melhor análise do perfil, comportamento e necessidades dos clientes, do negócio e do mercado, propiciando uma compreensão dos cenários, das tendências e, principalmente, gerando insights para potencializar os resultados do departamento e da empresa como um todo.

Gostou do artigo sobre o que é SAC 4.0 e quais são as principais bases desse tipo de atendimento? Então talvez queira receber nosso guia Tudo o que você precisa saber para estruturar o Atendimento ao Cliente! Clique e receba gratuitamente 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!

A cada dia o volume, a quantidade e a qualidade dos dados coletados pelas empresas se torna maior, sendo que muitas vezes o processamento e a análise desses dados ainda é realizada de forma manual ou rudimentar, algo que pode ser agilizado e potencializado pela adoção de métodos como a metodologia CRISP.

Como um dos maiores desafios dos gestores está em obter relatórios e informações de qualidade de forma rápida, para que possam ser realizadas análises precisas para embasar a tomada de decisões, metas e objetivos, essa metodologia é grande parceira das empresas e deve ser conhecida e entendida por eles.

Explicamos agora o que é e como a metodologia CRISP se aplica a projetos de BI e também quais são suas principais etapas de aplicação e desenvolvimento. Confira abaixo e ótima leitura!

O que é a metodologia CRISP?

Para compreender o que a metodologia CRISP oferece para as empresas, é necessário primeiro entender a sigla. CRISP (também escrita como CRISP DM) é uma abreviação de Cross Industry Standard Process for Data Mining, que em português pode ser escrita como Processo Padrão de Indústria Cruzada para Mineração de Dados.

Essa metodologia é responsável por reunir as melhores práticas em mineração de dados, permitindo que a gestão e análise de dados por meio de projetos e ferramentas de Business Intelligence seja realizada de forma mais eficiente, entendendo e compreendendo os processos da empresa e oferecendo oportunidades de melhoria.

Como funciona essa metodologia em projetos de BI?

A metodologia CRISP se utiliza de uma série de etapas para propor hipóteses e oferecer soluções para questões empresariais, servindo como ferramenta de compilação e compreensão de todos os dados obtidos pela empresa em informações úteis e que facilitam o gerenciamento e a tomada de decisões pelos gestores.

Quais são as etapas da metodologia CRISP?

Agora que você entendeu melhor o que é a metodologia CRISP e como ela funciona dentro de projetos de BI, é interessante conhecer suas etapas e como elas se desenrolam dentro da empresa. Confira abaixo!

Entendimento do negócio

Na etapa de entendimento, são analisados todos os detalhes a respeito do problema a ser resolvido ou da situação a ser otimizada dentro da empresa, compreendendo seus impactos e também os objetivos que se deseja atingir.

Compreensão dos dados

A próxima etapa consiste em organizar e documentar todos os dados disponíveis, sendo o primeiro momento da mineração e análise de dados de fato, identificando os dados relevantes.

Preparação dos dados

Na etapa de preparação dos dados, dentro da metodologia CRISP, são preparadas as bases de dados e definidas as questões técnicas de análise e também a escolha dos dados que serão trabalhados.

Modelagem

Na fase de modelagem são utilizados os dados minerados, escolhidos anteriormente, para realizar análises aprofundadas e desenvolver modelos de acordo com os objetivos que a empresa deseja obter.

Avaliação

Na etapa de avaliação, são acompanhados e analisados os resultados da modelagem e também realizada a aplicação dos conhecimentos obtidos por meio da análise dos dados.

Desenvolvimento

A fase de desenvolvimento é a última da metodologia, em que serão aplicados os conhecimentos obtidos a partir dos dados nas tomadas de decisão, orientando os gestores de forma ativa.

Como é possível perceber, a metodologia CRISP é uma ótima ferramenta para assegurar resultados e garantir fundamentação dos dados para a tomada de decisões e o sucesso na implantação de ferramentas de Business Intelligence.

Se você está pensando em implantar uma ferramenta de BI na sua empresa ou no seu departamento, baixe nosso guia passo a passo “Como ter sucesso com o Business Intelligence” e aproveite nossas dicas e orientações.

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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Garantir a adequada implantação de BI é algo cada vez mais importante, sobretudo agora que a popularidade dos métodos e tecnologias de Business Intelligence vem experimentando um crescimento significativo nos últimos anos.

No entanto, executivos e CEOs ainda têm sérias dificuldades em conseguir que os projetos relacionados a essa área sejam consolidados com sucesso. Há, de fato, muitas razões para explicar as altas taxas de falhas.

Pensando nisso, analisamos, ao longo deste artigo, alguns dos mais importantes desafios no processo de implantação de BI. Então, se você tem interesse nesse assunto, não deixe de conferir. Boa leitura!

Obter o apoio de toda a equipe

Conseguir que todos os membros da equipe aprovem e apoiem a introdução de tecnologias relacionadas ao BI é um passo essencial para assegurar o êxito dessas iniciativas.

A menos que exista uma previsão excepcionalmente escrupulosa de requisitos técnicos, econômicos e humanos, é provável que surjam problemas durante a execução, tais como atrasos ou, até mesmo, uma variação no escopo do projeto em razão da disponibilidade e qualidade dos dados a serem analisados.

Quando esses problemas surgirem, os executivos que não concordarem com o projeto terão a oportunidade de criticar e frustrar qualquer tentativa de superar as dificuldades.

Para lograr esse apoio, é necessário identificar, em detalhes, os aspectos em que os respectivos departamentos serão beneficiados.

Uma vez iniciado o processo, é essencial assegurar a obtenção de resultados tangíveis e mensuráveis a curto prazo. Dessa forma, será muito mais fácil reforçar o apoio recebido e mitigar as críticas prematuras.

Antecipar mudanças nos requisitos anteriores

Os atrasos e as variações de escopo durante a implantação de BI não são apenas as consequências de uma estimativa incorreta dos requisitos e do entendimento dos dados. Frequentemente, as necessidades e prioridades dos clientes internos mudam durante o processo e isso pode acontecer por vários motivos. Alguns deles são:

  • falta de especificação de alguns requisitos;
  • desacordos em torno da definição de determinados conceitos e KPIs;
  • falta de conhecimento inicial a respeito dos verdadeiros potenciais do projeto em questão.

Se os impactos dessas mudanças não forem levados em consideração, é muito provável que novos atrasos ocorram ou que a implementação não possa ser concluída, devido a uma estagnação no processo de tomada de decisões.

Para resolver isso, é essencial que os chefes de departamento, bem como os usuários finais da tecnologia implementada, conheçam o potencial das inovações e possam solicitar os serviços apropriados.

No entanto, nem mesmo a mais clara das explicações técnicas pode evitar uma mudança de mentalidade. Por essa razão, metodologias ágeis de desenvolvimento também devem ser utilizadas, garantindo a realização das diversas fases do projeto e evitando a interrupção em momentos críticos.

Gerenciar o volume e a multiplicidade de dados

As ferramentas de BI são capazes de receber e assimilar qualquer tipo de dados provenientes de sistemas de TI e transformá-los diretamente em relatórios e conclusões úteis.

Todavia, na prática, a maioria dos tomadores de decisões tem dificuldade em tirar conclusões acionáveis e insights práticos de seus dashboards. As ferramentas somente fornecerão informações conclusivas e úteis quando os dados fornecidos estiverem devidamente estruturados e modelados.

A realidade se caracteriza por uma multiplicidade de distintas fontes e formatos que, portanto, requerem formatação e modelagem prévios ou, mais especificamente, um processo de extração, transformação e carregamento, chamado de ETL.

É possível encontrar, obviamente, soluções de BI com funcionalidades integradas de ETL, mas o processo ainda exige certo nível de conhecimento relativo à sua configuração.

Manter o foco nos objetivos estratégicos e não nas tecnologias implementadas

O uso de uma determinada tecnologia ou ferramenta de BI deve estar sempre a serviço dos objetivos da empresa, e nunca o contrário.

No entanto, há casos frequentes em que processos essenciais são retardados por impedimentos técnicos, seja por imposições do departamento de TI ou por limitações técnicas.

É necessário que a organização tenha um interlocutor capaz de comunicar e integrar, de forma prática e coerente, o departamento de TI com os demais setores que compõem a empresa.

Dessa forma, todos os desafios, tanto os abordados aqui quanto outros que porventura possam surgir, podem ser superados a partir da articulação das ações dos diferentes clientes internos em prol do sucesso da implantação de BI.

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