4 tendências em business intelligence para ficar atento em 2019

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!

BI para pequenas empresas: como implementar e quais os benefícios?

Destacar-se no mercado é o objetivo de qualquer empresa e, o que antes parecia ser algo distante e exclusivo das megacorporações, pode ser a solução para a sua organização. A utilização de um software de BI para pequenas empresas tornou-se algo cada vez mais comum.

Mas, afinal, como o BI pode ajudar o negócio a crescer e se destacar entre tantos concorrentes? No artigo de hoje, responderemos a esta e outras perguntas, então, separe um tempo e boa leitura!

O que é Business Intelligence?

Também conhecido como BI, o Business Intelligence consiste em um conjunto de técnicas para coletar e organizar os dados vindos de ferramentas de infraestrutura, aplicações operacionais e demais fontes internas ou externas, a fim de proporcionar o monitoramento em tempo real e a análise estratégica do negócio.

Para as pequenas empresas, ele possibilita melhorar processos e tornar a tomada de decisões algo mais assertivo, pois ela será embasada em dados e não em achismos ou intuição, que também são importantes, mas que estão no campo do intangível.

Por que investir em soluções de BI?

Independentemente do tamanho de uma empresa, todas elas tem o mesmo objetivo: crescer e se destacar no mercado. Contudo, a concorrência está cada vez mais acirrada, exigindo um planejamento impecável, respostas rápidas a falhas e estratégias ágeis que possam ser mensuradas e tragam o retorno esperado.

Ainda existem muitas organizações que têm levam muito tempo gerando relatórios, esperando o mês acabar para consolidar o fechamento e, neste meio tempo, decisões são tomadas com base nos palpites dos gestores. Além de muito morosa, esse tipo de gestão é um tanto arriscada.

Quer crescer, melhorar sua gestão e se destacar no mercado? Então você precisa investir em ferramentas e soluções de BI para pequenas empresas.

Quais os benefícios para as PMEs?

Mas, afinal, quais são os reais benefícios de se utilizar o BI? Veja abaixo algumas vantagens que seu negócio terá.

Melhoria na gestão empresarial

Uma solução de BI possibilita a melhoria de cada etapa da gestão de sua empresa, incluindo os recursos humanos, controle financeiro e ajustes nos processos internos, identificando gargalos e falhas na comunicação.

Simplificação de decisões estratégicas

Uma vez que você tem todas as informações sobre sua companhia reunidas e organizadas, você conseguirá avaliar diversas situações e tomar as decisões da maneira mais assertiva possível. Com a definição dos KPIs adequados, o processo se torna mais seguro.

Otimização dos controles internos

A ausência, morosidade e não automação de controles internos é uma grande abertura para a empresa ter prejuízos constantes. Por meio de uma solução de BI, é possível acompanhar em tempo real o resultado das operações de vendas, estoque, financeiro, logística, produção, trazendo mais inteligência e rapidez na tomada de decisões.

Como implantar o BI para pequenas empresas?

Primeiro, é preciso avaliar quais são as demandas atuais. Se você não trabalha com sistemas digitais, antes de pensar em implantação de uma solução de BI, você precisa modernizar a organização e se preparar para a Era da Transformação Digital.

Diferentemente do que muitos pensam, implantar BI para pequenas empresas não é algo tão caro ou tão complexo de se operar, muito pelo contrário.

Tudo o que você precisa fazer é escolher a solução que atende às suas necessidades, as origens dos dados a serem analisados e definir quais serão as métricas que deverão ser acompanhadas para mensurar a efetividade de cada processo ou ação.

Atualmente, existem soluções com bom custo-benefício, muito fáceis de se operar e que oferecem exatamente o que sua companhia precisa. É o caso do Power BI, a ferramenta de business intelligence da Microsoft que está revolucionando o mercado com seu baixo custo de licença e facilidade de implantação.

Ainda está em dúvida se o BI é para sua empresa? Faça o download do Power BI e descubra o que ele pode fazer por você!

Saiba o que é necessário para se tornar um especialista em BI

Cultura data driven: conduza sua empresa com base em dados

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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Governança de dados: entenda o que é e qual a sua relação com BI

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!

Conheça 4 tipos de análise de big data para aplicar ao seu negócio

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.