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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 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!

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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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.

A estratégia de dados é um conjunto de escolhas e decisões que, juntas, traçam um curso de ação para alcançar objetivos de alto nível. Isso inclui planos de negócios para usar informações de maneira estratégica e gerenciar desempenhos.

Essa é uma oportunidade de elevar sua linha de produtos e serviços existente, comercializá-la e desenvolvê-la melhor, além de usá-la para melhorar o atendimento e obter uma compreensão abrangente de seu cliente.

Neste artigo, você vai saber por que investir em uma estratégia de dados, o que compõe uma estratégia de sucesso e os passos para elaborar uma para sua empresa. Acompanhe.

Por que investir em uma estratégia de dados?

Sem uma visão centralizada, diferentes setores da empresa trabalham com os dados de forma diferente. Isso, inevitavelmente, leva a distintas conclusões dentro da organização, tornando mais difícil extrair novas ideias das informações disponíveis, além de gerar custos desnecessários.

Uma estratégia de dados, por outro lado, fornece base para todos os esforços no planejamento empresarial. Esse é o recurso que permite a unificação das expectativas de negócios e de TI, de modo que todos os fluxos de informação — cadastro de clientes, ações de marketing, Big Data etc — sejam utilizados para alcançar os objetivos da empresa.

O que compõe uma estratégia de dados bem desenvolvida?

Podemos definir uma estratégia como eficaz quando envolve:

  • uma visão forte de gerenciamento de dados;
  • uma missão de negócio;
  • princípios orientadores, valores e perspectivas de gestão;
  • métricas de sucesso;
  • objetivos do programa em curto, médio e longo prazo;
  • papéis e responsabilidades apropriadamente concebidos.

Assim, uma boa estratégia alinha as atividades de dados e análises com as principais prioridades, missões e objetivos da organização.

Além disso, essa maneira de gerir ajuda a organizar, governar e implementar os recursos de informação de uma organização, que podem ser aplicados em todas as indústrias e níveis de maturidade de dados.

Quais são os passos para elaborar uma estratégia de dados?

Nesta etapa, é importante definir métricas de desempenho e como a gestão dos dados empresariais vai auxiliar no alcance dos objetivos e em processos organizacionais. Nesse sentido, torna-se necessário:

  • determinação em relação às funções, em termos de quem possui quais dados ou sistemas de dados;
  • declaração de missão em relação à exploração de ativos de dados;
  • expectativas para métricas de nível de serviço em toda a empresa (para sistemas de dados e qualidade de dados);
  • versões introdutórias de todas as sub-estratégias específicas, como Business Intelligence, governança de dados, EDW, MDM, Gerenciamento de Conteúdo, Dados Gerais, etc;
  • decisões de planejamento de nível superior ou expectativas para fazer esses projetos;
  • identificação dos principais desafios empresariais e decisões de design.

Apesar do atual cenário da era da informação, muitas empresas ainda não têm processos estruturados para aproveitar dados importantes. Portanto, é possível levar o seu negócio a outro patamar no mercado com uma estratégia de dados.

Gostou do artigo? Deseja receber os melhores conteúdos a respeito da ciência dos dados aplicada ao contexto empresarial? Então, não deixe de assinar nossa newsletter para receber as nossas novidades.

Na sua opinião, qual é a importância da inteligência de negócio para o sucesso no futuro? As novas tecnologias da informação estão causando uma verdadeira revolução na forma como as empresas se relacionam com o público e repensam suas estratégias. Por isso, para não ficar de fora, é importante acompanhar as tendências em Business Intelligence para o mercado B2B.

Que tal então se preparar para esse novo mercado focado em estratégias de automação, Big Data e inteligência artificial? Para te ajudar a começar, destacamos 9 tendências inovadoras que você precisa conhecer. Vamos lá!

1. O Big Data será o centro das tendências em Business Intelligence

Toda empresa produz uma grande quantidade de informações diariamente. Por isso, o ideal é saber como armazená-las e usar esse potencial como um recurso essencial para a tomada de decisão da empresa. É aí que entra o Big Data.

Os conceitos de Big Data têm o objetivo de armazenar, manipular e analisar grandes quantidades de dados de diferentes fontes com rapidez e eficiência. Ele permite identificar comportamentos, tendências, segmentações, analisar cenários e, com essas informações, desenvolver estratégias muito mais precisas.

O Big Data já é uma realidade e a tendência é que as empresas invistam na estruturação do Big Data com soluções em nuvem. Dessa forma, independentemente do porte da empresa, seu poder de armazenamento e processamento de dados é amplificado sem a necessidade de vultuosos investimentos em infraestrutura.

2. O Big Data será focado no cliente

Além do uso do Big Data para decisões estratégicas de negócio, o conceito será utilizado com cada vez mais frequência para interferir na jornada do cliente.

Com tantos dados sobre perfis e hábitos de compra, espera-se que a atração e o atendimento ao público sejam mais específicos e personalizados, usando machine learning e outras técnicas de BI para humanizar processos automatizados e criar laços mais próximos entre consumidor e marca.

3. Machine Learning como ferramenta de Business Intelligence

Por mais que o Big Data ofereça oportunidades de crescimento em qualquer negócio, será impossível competir no futuro sem auxílio da automação na coleta e interpretação desses dados.

Softwares baseados no aprendizado das máquinas se tornaram cada vez mais rápidos e precisos, uma aposta que empresários e diretores precisam estar atentos desde já.

Esses sistemas analisam correlações entre dados, comportamentos e tendências de mercado para aprender e oferecer soluções inovadoras e previsões importantes de mercado. Quanto mais CEOs do mundo inteiro perceberem as vantagens desse modelo, mais necessário será sua adoção para se consolidar.

4. A Internet das Coisas avançará

O que antes considerávamos ficção científica, hoje é a Internet das Coisas: os aparelhos que utilizamos estão cada vez mais inteligentes e conectados, permitindo mais interações por meio da tecnologia. Exemplo disso são os sensores que podem ser utilizados em diversos equipamentos de produção, monitorando em tempo real a performance da máquina, desgaste de componentes e possíveis problemas.

Sinais como um aumento repentino de vibração aliado à elevação da temperatura do equipamento podem indicar que ele terá uma quebra em breve. Nesse caso, sensores IoT, enviando informações para um sistema de CRM, podem acionar automaticamente um técnico antes que o equipamento quebre.

O mundo digital está se materializando e a tendência é que, em um futuro próximo, não apenas os objetos que utilizamos serão mais inteligentes, mas cidades inteiras, prédios e indústrias também.

5. A Localização das Coisas se tornará uma aliada

Indo além do conceito de IoT, empresas do mundo todo já estão utilizando a tecnologia para expandir ainda mais seu uso internamente e no contato com o público. A captura de dados sobre localização dá uma nova dimensão ao gerenciamento de pessoal, por exemplo, para monitorar e incrementar a produtividade dentro da empresa.

Mas é na comunicação com o seu público que a Localização das Coisas mostra seu potencial. Dados sobre hábitos, lugares e rotas feitas por cada cliente podem ser utilizadas para oferecer uma experiência personalizada da jornada do cliente, com promoções especiais para quem passa em frente a uma loja, ou sugestões de produtos baseadas em sua rotina.

6. A modelagem preditiva é uma das tendências em Business Intelligence

Por meio de análise de dados e estatísticas, já é possível encontrar probabilidades de resultados futuros. A maior vantagem é a capacidade de ir além dos relatórios com dados do passado para ter uma compreensão superior sobre o que poderá acontecer: a modelagem preditiva é quase uma bola de cristal.

Esse recurso ajuda a identificar tendências, conhecer melhor o comportamento e estilo de vida do público-alvo, identificar grupos homogêneos que compartilham das mesmas características, melhorar o desempenho das vendas, melhorar a retenção de clientes e mais uma infinidade de aplicações práticas.

O uso da modelagem preditiva está se intensificando em diversos setores: para detectar e reduzir fraudes de cartões de créditos e serviços bancários, prever os resultados de novos procedimentos na área da saúde, avaliar a viabilidade de eventos promocionais e campanhas, saber qual público é mais propenso e sensível a determinadas ofertas. Enfim, qualquer empresa, de qualquer setor pode se beneficiar com a modelagem preditiva.

7. Ascenção do Chief Data Officer

A importância da modelagem preditiva para o futuro do mundo corporativo está sendo responsável por uma nova vaga dentro de uma diretoria C-Level, o CDO (Chief Data Officer). A função desse profissional é encontrar oportunidades dentro da análise de Big Data para planejar e liderar mudanças de estratégia e cultura dentro da empresa.

Seja com um profissional exclusivo ou partindo da iniciativa de um CEO, esse papel de gestão de dados é fundamental para que o BI seja realmente implementado e aproveitado sem ruídos entre departamentos. Essa figura central será responsável pela integração entre análise e execução de novos modelos de negócio.

8. As tecnologias aumentarão o foco na mobilidade

A demanda do acesso à internet via celulares superou a dos computadores. Por esse motivo, é cada vez mais frequente o desenvolvimento de tecnologias voltadas para o sistema mobile. O Mobile First é uma cultura que primeiro desenvolve projetos pensados para o uso em celulares e tablets para, só depois, adaptá-los para desktops e notebooks.

É natural que essa atitude se torne comum nos próximos anos, até porque não há como retroagir. O celular se transformou praticamente na extensão do nosso braço: impossível viver sem ele.

Com soluções mobile você pode acompanhar os resultados da sua empresa a qualquer hora e em qualquer lugar. Se estiver em uma reunião e precisar de alguma informação, basta uma olhada no seu celular e você terá todas as informações lá, em tempo real.

9. A consolidação da inteligência artificial

O BI não é apenas uma forma de se posicionar no mercado com novas estratégias, mas um caminho seguro para otimizar a empresa encontrando oportunidades de automação dentro de seus processos.

O termo “fazer mais com menos” nunca foi tão importante para a competição corporativa. A sofisticação de equipamentos conectados como IoT e capazes de processamento avançado finalmente estão abrindo espaço para o uso disseminado de inteligência artificial dentro do ambiente de trabalho.

O papel de um bom gestor hoje é encontrar formas de eliminar tarefas simples e rotineiras que consomem a produtividade em todos os departamentos, modernizar a sua operação e se preparar para se tornar um negócio do futuro.

E as tendências em Business Intelligence são o caminho para alcançar esse objetivo. O BI pode favorecer o surgimento de ideias e soluções inovadoras para o desenvolvimento do seu negócio.

Que tal, então, descobrir muito mais sobre Business Intelligence e se manter informado sobre novas estratégias modernas de negócio? Assine agora a nossa newsletter e receba artigos como este mensalmente em seu e-mail!

Como colocar em práticas iniciativas de Big Data na sua empresa? Conheça algumas aplicações simples para começar já.

Big Data é o termo utilizado para designar grandes volume de dados ou dados de alta complexidade — estruturados ou não estruturados — que uma empresa tem à sua disposição e que, se bem trabalhados, podem representar um diferencial competitivo nos negócios.

São informações que vão desde dados transacionais (vendas, faturamento, financeiro, estoque), dados de relacionamento, (visitas, telefonemas, ocorrências de suporte), dados demográficos e psicográficos, até dados externos públicos e privados (IBGE, Censo, CAGED, SERASA) que, quando cruzados, podem dar uma compreensão mais clara do mercado e fornecer insights para seu negócio.

Quer ficar por dentro desse assunto incrível? Então, conheça quatro aplicações práticas do Big Data e as principais vantagens em adotá-las como parte da sua estratégia de negócios.

Aprenda a tomar melhores decisões com ajuda do Big Data

O primeiro passo para conseguir tomar decisões baseadas nas informações acumuladas é escolher uma forma de organizar este conteúdo de maneira que possa dar as informações relevantes para o negócio.

Muitas ferramentas de BI estão preparadas para trabalhar com o conceito de Big Data, oferecendo formas práticas e rápidas de ler, organizar e gerar painéis, relatórios e indicadores úteis para o negócio. As ferramentas mais modernas podem levar o Big Data para o dia a dia. Diferentemente dos projetos sem fim que existiam no passado e que precisavam de pessoas altamente especializadas para mostrar algum resultado, estas ferramentas oferecem poderosos recursos e são de fácil implementação.

Um outro ponto importante e que você também deve levar em conta é em relação à tempestividade do que você está analisando, não adianta muita coisa você analisar no décimo dia do mês as informações do mês anterior, você vai no máximo descobrir o que deu certo ou errado, mas provavelmente tarde demais para tomar alguma decisão em tempo de melhorar aqueles resultados.

A análise em tempo real garante que você tenha mais confiança e um melhor embasamento quando precisar tomar decisões estratégicas. Além disso, será possível justificar melhor as suas escolhas perante outros sócios, investidores e até mesmo diante da própria equipe.

Conheça melhor os seus clientes

Com o profundo e variado conhecimento que é possível ter sobre perfil e hábitos dos clientes, já não faz mais sentido realizar a segmentação exclusivamente em grupos amplos, como regionais, ramo de atuação ou faixa de faturamento. Podemos criar clusters de clientes com características em comum!

Para ir mais longe e gerar clusters mais relevantes pode ser necessário o enriquecimento da sua base com dados externos, por exemplo, adicionando o faturamento presumido, porte ou número de funcionários, construindo uma base de dados única de alto valor.

Com o conhecimento das características de cada cluster é possível criar estratégias de captação, relacionamento ou fidelização específicas para cada grupo – permitindo uma personalização “em massa” – diferenciando-se da concorrência e melhorando consideravelmente os resultados de cada ação.

Preveja o mercado com precisão

A modelagem preditiva é uma técnica estatística utilizada há bastante tempo, mas com o Big Data ela ganhou outra dimensão, expandindo todas as possibilidades. Encontrando padrões em dados históricos é possível fazer previsões de eventos futuros e com estas informações em mãos você pode se antecipar aos acontecimentos.

Com análises preditivas é possível identificar riscos de fraude, tendência à inadimplência, propensão de compra de um produto ou a chance de um cliente cancelar uma assinatura e mais uma infinidade de eventos.

Em mercados competitivos, a capacidade de previsão pode ser o diferencial entre as empresas que continuam a crescer e aquelas que ficam estagnadas. O tempo investido em iniciativas que fracassam representa um enorme custo para todas as empresas, saber as chances de cada iniciativa dar certo antes de começar é uma grande ajuda.

Previsões precisas se tornam grandes aliadas da lucratividade pois possibilitam focar os esforços em estratégias e ações com maiores chances de sucesso.
Saiba usar o Big Data na identificação de problemas

Em 2010, um surto de cólera assolou o Haiti! A melhor forma de conter qualquer epidemia é identificando a sua origem, mas como fazer isso em um país que se encontrava em estado de caos após ser vítima de terremoto?

O Twitter e a Organização das Nações Unidas recorreram ao Big Data em um esforço inédito de mapeamento das mensagens dos usuários haitianos. Com isso, os cientistas de dados chegaram a um grupo de nepaleses que estavam em um acampamento da ONU.

O Haiti não tinha histórico de cólera, mas o Nepal sim! Um exame genético revelou que doença se originou pelo vírus nepalês, com isso, foi mais fácil controlar a epidemia. Incrível, não é mesmo?

Agora, imagine essa capacidade de identificação de problemas na sua empresa. Já pensou no quanto de informações escondidas existem nos seus dados?

Para entrar de cabeça nessa onda, descubra como extrair os dados necessários para alavancar o crescimento e aprimorar os processos da sua empresa!

Descubra neste artigo as principais tendências em business intelligence que as empresas estão adotando e como elas irão transformar o seu negócios nos próximos anos.

As novas tecnologias da informação estão causando uma verdadeira revolução na forma como as empresas se relacionam com o público e repensam suas estratégias. Para você não ficar de fora, é importante acompanhar as tendências em Business Intelligence para o mercado B2B.

Por isso, destacamos 4 tendências inovadoras que você precisa conhecer. Acompanhe:

1. O uso de Big Data será intensificado

Toda empresa produz uma grande quantidade de informações diariamente. Por isso, o ideal é saber como armazená-las e usar esse potencial como um recurso essencial para a tomada de decisão da empresa. É aí que entra o Big Data.

Os conceitos de Big Data têm o objetivo de armazenar, manipular e analisar grandes quantidades de dados de diferentes fontes com rapidez e eficiência. Ele permite identificar comportamentos, tendências, segmentações, analisar cenários e, com estas informações, desenvolver estratégias muito mais precisas.

O Big Data já é uma realidade e a tendência é que as empresas invistam na estruturação do Big Data com soluções em nuvem. Desta forma, independentemente do porte da empresa, seu poder de armazenamento e processamento de dados é amplificado sem a necessidade de vultuosos investimentos em infraestrutura.

2. A Internet das Coisas avançará

O que antes considerávamos ficção científica, hoje é a Internet das Coisas: os aparelhos que utilizamos estão cada vez mais inteligentes e conectados, permitindo mais interações por meio da tecnologia.

Exemplo disso são os sensores que podem ser utilizados em diversos equipamentos de produção, monitorando em tempo real a performance da máquina, desgaste de componentes e possíveis problemas. Sinais como um aumento repentino de vibração aliado à elevação da temperatura do equipamento pode indicar que ele terá uma quebra em breve. Neste caso, sensores IOT enviando informações para um sistema de manutenção pode acionar automaticamente um técnico antes que o equipamento quebre paralisando a produção.

O mundo digital está se materializando e a tendência é que, em um futuro próximo, não apenas os objetos que utilizamos serão mais inteligentes, mas cidades inteiras, prédios e indústrias também.

3. A modelagem preditiva é uma das tendências em Business Intelligence

Por meio de análise de dados e estatística, já é possível encontrar probabilidades de resultados futuros. A maior vantagem é a capacidade de ir além dos relatórios com dados do passado para ter uma compreensão superior sobre o que poderá acontecer: a modelagem preditiva é quase uma bola de cristal.

Esse recurso ajuda a identificar tendências, conhecer melhor o comportamento e estilo de vida do público-alvo, identificar grupos homogêneos que compartilham das mesmas características, melhorar o desempenho das vendas, melhorar a retenção de clientes e mais uma infinidade de aplicações práticas.

O uso da modelagem preditiva está se intensificando em diversos setores: para detectar e reduzir fraude de cartões de créditos e serviços bancários, prever os resultados de novos procedimentos na área da saúde, avaliar a viabilidade de eventos promocionais e campanhas, saber qual público é mais propenso e sensível a determinadas ofertas. Enfim, qualquer empresa, de qualquer setor pode se beneficiar a modelagem preditiva.

4. As tecnologias aumentarão o foco na mobilidade

A demanda do acesso à internet via celulares superou os computadores. Por esse motivo, é cada vez mais frequente o desenvolvimento de tecnologias voltadas para o sistema mobile. O Mobile First é uma cultura que primeiro desenvolve projetos pensados para o uso em celulares e tablets para, só depois, adaptá-los para desktops e notebooks.

É natural que essa atitude se torne comum nos próximos anos, até porque não há como retroagir, o celular se transformou praticamente na extensão do nosso braço: impossível viver sem ele.

Com soluções mobile você pode acompanhar os resultados da sua empresa a qualquer hora e em qualquer lugar, se estiver em uma reunião e precisar de alguma informação, basta uma olhada no seu celular e você terá todas as informações lá, em tempo real.

Ficar bem informado sobre as tendências em Business Intelligence pode favorecer o surgimento de ideias e soluções inovadoras para o desenvolvimento do seu negócio.

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