Transformando insights em ação
Análise de dados com Business Intelligence na prática
A capacidade de tomar decisões estratégicas com agilidade e precisão é um fator determinante para o sucesso e a sustentabilidade de qualquer organização. É nesse contexto que a análise de dados com Business Intelligence (BI) ganha importância para revolucionar a forma como as empresas se adaptam às mudanças do mercado e ganham vantagem operacional.
Neste artigo, faremos uma análise profunda sobre o poder da análise de dados com BI para levar sua empresa a um nível mais elevado de competitividade.
Importância da análise de dados com BI
Uma pesquisa da Grand View Research aponta que o mercado global de Business Intelligence deve crescer com uma Taxa Anual Composta (CAGR) de 9,3% até 2030.
Estamos falando de crescimento exponencial que prova o quanto as empresas dependentes de dados isolados estão, inevitavelmente, perdendo espaço para aquelas que utilizam a análise integrada.
Assim, a análise de dados com BI não representa apenas a inovação no uso de recursos tecnológicos. Na verdade, representa uma cultura orientada a dados que influencia positivamente na tomada de decisões a partir de insights que geram valor real à operação.
Isso é possível devido à capacidade do BI em fundamentar os planejamentos em situações reais, tais como: comportamento do mercado, identificação de tendências e oportunidades e, claro, o próprio desempenho da empresa.
O BI oferece um conjunto abrangente de recursos que capacitam as organizações a:
- Centralizar dados de diversas fontes (ERP, CRM, planilhas, entre outros) e integrá-los em uma única plataforma para gerar a visão consolidada.
- Realizar análises personalizadas, uma vez que os usuários podem fazer uma pergunta ou busca sobre dados específicos, descobrindo padrões ocultos por meio de recursos de drill-down (alterar a visualização dos dados de forma geral para detalhada ou vice-versa).
- Reduzir a dependência de processos manuais e repetitivos por meio da automatização, liberando tempo e esforços para análises mais estratégicas.
Três fatores que compõem a análise de dados com BI
A análise de dados com BI é baseada em três fatores:
- Análise preditiva: emprega uma variedade de técnicas estatísticas para identificar padrões em dados históricos e, com base neles, fazer previsões com maior assertividade.
Exemplo: os algoritmos analisam dados de mercado e fatores sazonais para estimar a demanda por produtos ou serviços. Na previsão de receita, são considerados os dados de oferta e procura para auxiliar a estratégia de venda.
- Análise prescritiva: o principal objetivo é determinar a melhor ação para alcançar um resultado desejado por meio da otimização de recursos (verba, materiais, profissionais, etc).
Exemplo: uma empresa de entrega utiliza dados de localização e condições de tráfego. Com base nesses dados, o sistema de BI sugere o agrupamento de entregas por região e aponta horários ideais de saída para evitar atrasos.
- Análise geográfica: a interpretação dos dados a partir de um mapa de calor permite a visão do desempenho e a tomada de decisões estratégicas de acordo com a área geográfica.
Exemplo: uma empresa sabe como está sua performance regional ao relacionar dados de vendas com fatores econômicos e até mesmo climáticos de cada local, proporcionando uma compreensão personalizada em diferentes contextos.
Ao atuar com esses três pilares, as empresas ganham inteligência de mercado para desenvolver relacionamentos mais sólidos com investidores, parceiros e clientes.
Cinco conceitos para atender as demandas da jornada de dados
Atualmente, há cinco conceitos que se destacam para atender às demandas críticas de escalabilidade, velocidade e adaptabilidade em uma jornada de dados:
- Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning (ML): a integração de IA e ML permite acesso imediato a análises mais detalhadas, como a detecção de padrões e a previsão de eventos futuros, para decisões fundamentadas.
- BI na nuvem: permite que a empresa lide com grandes volumes de informação sem perda de desempenho, mesmo em momentos de pico, e sem necessidade de investimentos frequentes em infraestrutura física.
- Data storytelling: a capacidade de compartilhar os insights de forma clara dentro da empresa, por meio de narrativas visuais, é cada vez mais importante para garantir que as análises sejam colaborativas.
- Escalar o uso do BI: a empresa deve começar um projeto de análise de dados com BI usando metas focadas em uma área em que o impacto seja mais rápido e visível. À medida que o conhecimento aumenta e os resultados aparecem, é possível escalar a jornada de dados para outras áreas.
- Monitoramento contínuo: as necessidades de análise evoluem rapidamente. É importante avaliar os resultados periodicamente, por meio de monitoramento contínuo, de modo a fazer os ajustes no tempo correto sem interromper a operação.
Ao colocar esses conceitos em prática e adotar as inovações necessárias, a empresa está elevando o grau de maturidade em relação ao uso do BI e, principalmente, se posicionando na vanguarda da análise de dados.
Dê o próximo passo para crescer no mercado com uso dos dados
O projeto de análise de dados com BI é um investimento estratégico que pode gerar retorno significativo em termos de desempenho de negócios e ganho de market share.
Para que isso ocorra, é necessário ir além da extração de dados. O cenário corporativo atual exige que os dados sejam dominados, contextualizados e, principalmente, convertidos em ativos estratégicos para o sucesso da empresa.
A TARGIT combina tecnologia robusta de BI e expertise estratégica como diferencial para gerar análises abrangentes às empresas e, consequentemente, promover um posicionamento de mercado com garantia de rentabilidade.