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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.

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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Já faz algum tempo que o conceito de Business Intelligence tem circulado por meio de processos que englobam o uso da tecnologia e da inteligência voltada para os negócios, tudo isso com o intuito de aprimorar o desempenho e desfrutar de uma série de benefícios. Reduzir custos na empresa com B.I. é um deles.

Mas afinal, o que é B.I.? Business Intelligence, ou em português, Inteligência de Negócios, diz respeito ao processo que envolve a coleta, organização, análise, controle e o ato de compartilhar informações que forneçam um apoio para uma boa gestão dos negócios.

Engloba uma série de métodos, de estruturas, teorias, ferramentas tecnológicas e todos esses elementos em conjunto trabalham para fazer com que os dados brutos obtidos se tornem informações relevantes e úteis para as tomadas de decisões e elaboração de estratégias.

Ao longo deste artigo, listamos as principais formas de efetuar a redução de custos nas empresas usando o B.I. Continue a leitura e confira.

Realização de controle de estoque

Com o uso de diferentes ferramentas tecnológicas, é muito mais simples para uma companhia ser capaz de efetuar a análise das necessidades pertinentes ao estoque e assim poder tirar o máximo de aproveitamento correto do espaço que está sendo disponibilizado, sendo fundamentado pela demanda de mercadorias.

Ter produtos em falta é prejudicial, assim como o excesso em estoque também pode acarretar o desperdício de recursos. Isso precisa ser evitado a todo custo.

Para que isso não ocorra, o indicado é usar o B.I. O Business Intelligence permite o gerenciamento do estoque, de acordo com os parâmetros da oferta e da procura. Desse modo, a empresa pode reduzir despesas de maneira significativa e fazer investimentos em outros setores.

Otimização e agilização das campanhas de marketing

No momento atual, o Business Intelligence averigua o desempenho das campanhas de marketing e faz uma análise dos indicadores que têm a ver com os resultados, como o engajamento do público consumidor, a geração e conversão de leads etc.

Desse modo, torna-se viável realizar um investimento dando prioridade aos elementos que concederão mais vantagens para a empresa, o que possibilita a redução de gastos e a elevação da qualidade das ações.

Auxílio nas operações de compra junto a fornecedores

Uma das coisas mais apreciadas por qualquer instituição é fazer a contratação de fornecedores que proporcionem o melhor custo-benefício possível. Ao se fazer uso do Business Intelligence, esse intuito pode ser atingido.

Pelo fato do B.I. utilizar uma série de indicadores, como eficiência, tempo de entrega, custo, entre outros parâmetros, fica mais fácil e menos custoso realizar as compras.

Redução de custos na empresa com auxílio do Business Intelligence

Reduzir custos na empresa com B.I. é uma prática plenamente possível, como pudemos observar no decorrer do artigo. Devido ao fato do B.I. otimizar processos e recursos, consequentemente as despesas diminuem de forma bastante expressiva.

Já que o B.I. é tão útil e relevante, que tal escolher uma boa ferramenta para lhe auxiliar? Para ajudar você nisso, faça o download do nosso e-book, onde lhe mostraremos como escolher uma ferramenta de B.I. Confira!

No mundo corporativo, a inteligência artificial (IA) vem impactando o conceito de Bussines Intelligence (BI). Juntas, as novas tecnologias — que utilizam a inteligência artificial e BI — proporcionam vantagens competitivas substanciais para as empresas, independentemente do ramo de atuação.

Hoje, o sucesso nos negócios exige a compreensão da influência dessa nova relação de consumo que passa pelas redes sociais e as ferramentas de automação, principalmente.

Nesse contexto, é preciso buscar conhecimentos que orientem a aplicação adequada desses recursos para o desenvolvimento dos negócios. Continue a leitura e veja como é possível utilizar essas ferramentas para aumentar a visibilidade de sua empresa e fortalecer a sua marca. Acompanhe!

Como a inteligência artificial e BI podem influenciar a análise de negócios e a tomada de decisões?

A intensa relação entre inteligência artificial e BI provocou uma revolução em todas as tecnologias já conhecidas. As ferramentas de IA utilizam algoritmos que permitem que máquinas e sistemas se integrem e aprendam sozinhos.

Desse modo, a IA pode simular a capacidade — que antes era exclusiva do ser humano — de pensar e de solucionar problemas de forma precisa, automática e proativa. Isso transforma as ferramentas de inteligência artificial e BI em dois elementos de grande relevância para o desenvolvimento e evolução dos negócios.

A era de transformação digital constante e as novas possibilidades tecnológicas sugerem que a empresa que não se adequar a essas mudanças dificilmente superará a competitividade. O uso dessas tecnologias possibilita a automação de uma gama de atividades e a otimização de infinitos recursos de gestão.

O business intelligence — que em português significa inteligência de negócios — é um processo que permite organizar, analisar, monitorar e compartilhar informações essenciais que fornecem uma base sólida para a tomada de decisões.

Assim, o BI é a ferramenta que está moldando o futuro do universo corporativo. Aliado ao uso da inteligência artificial, ele auxilia no desenvolvimento de estratégias — cada vez mais eficazes — para orientar os negócios e facilitar a gestão.

Por que essas tecnologias implicam vantagens competitivas para as empresas?

O BI atual ainda tem o recurso da mobilidade a seu favor: interfaces mais leves, múltiplas plataformas, excelente usabilidade e soluções estratégicas e intuitivas. Essas características possibilitam que dados importantes e indicadores sejam consultados em um smartphone. Essa facilidade de acesso influencia a captação de clientes e flexibiliza mais oportunidades.

Dessa maneira, um ciclo de BI definido estrategicamente auxilia as empresas em diversos aspectos. Permite, pois, a utilização de novas tecnologias de IA para maximizar o crescimento e modernizar a corporação. Recursos como machine learning, implantação de chatbot e análise de sentimento são os mais comuns.

Aliado aos benefícios da IA, o BI torna possível estabelecer objetivos claros, obter informações, avaliar propostas, agir e analisar os resultados de forma mais precisa e eficiente.

Como as tecnologias de inteligência artificial e BI influenciam os negócios?

A inteligência artificial representa uma evolução de todas as tecnologias já conhecidas. Integrada aos benefícios do BI, certamente esse recurso pode significar um novo estágio de crescimento contínuo e muito mais sólido.

Logo, a competitividade atual impõe a necessidade de dar um passo além e adotar, sem medo, ferramentas que revolucionem o modo de lidar com a informação. Investir nessas medidas e manter a mente aberta às inovações pode assegurar amplas possibilidades de crescimento.

Percebe-se, então, que a inteligência artificial e BI vêm conquistando um considerável espaço no mundo dos negócios. São alternativas vistas como importantes aliadas dos gestores na tomada de decisão rumo à estabilidade das organizações.

Gostou deste artigo? Então, não perca tempo e veja também as 9 tendências em business intelligence para a sua empresa ficar de olho. Esperamos você!

Saiu o quadrante mágico do Gartner Group para 2017 e o Power BI é líder em Business Intelligence e Analytics.