Índice
- O que é Inteligência de Negócios (Business Intelligence)?
- Quando surgiu o Business Intelligence?
- Como funciona a Inteligência de Negócios?
- Em quais áreas o Business Intelligence pode ser utilizado?
- Como criar uma estratégia de Inteligência de Negócios?
- Como obter mais dados e alcançar melhores resultados com a Neoway
A quantidade de dados gerados pelas empresas, governos e usuários tem crescido nas últimas décadas.
Esse aumento no volume de dados tem levado as empresas a buscarem formas mais eficazes de coletar, processar, analisar e interpretar essas informações. É aqui que entra a Inteligência de Negócios, ou Business Intelligence (BI), que desempenha um papel importante para a tomada de decisões.
As soluções de BI têm evoluído para incluir ferramentas mais avançadas, como machine learning e Inteligência Artificial, que permitem às empresas identificar padrões e tendências ocultos nos dados.
O que é Inteligência de Negócios (Business Intelligence)?
Inteligência de Negócios ou Business Intelligence (BI) é uma abordagem de análise de dados que ajuda a tomar decisões. BI envolve coletar, organizar, analisar e visualizar dados de negócios para fornecer insights sobre o desempenho, permitindo tomar decisões mais informadas e estratégicas.
O objetivo do BI é transformar dados brutos em informações úteis e fáceis de serem acionadas, fornecendo uma visão geral do desempenho do negócio. O BI usa ferramentas e técnicas de análise de dados para identificar tendências, padrões e insights em grandes volumes de dados.
Para se aprofundar no assunto: entenda como o Business Intelligence pode trazer mais assertividade nas decisões da sua empresa com o Kit Completo de Big Data.
Essas informações podem ser usadas para tomar decisões importantes de negócios, como identificar oportunidades de crescimento, gerenciar riscos, melhorar a eficiência operacional e aumentar a lucratividade.
Quando surgiu o Business Intelligence?
O uso mais antigo do termo “business intelligence” está no livro “Cyclopædia of Commercial and Business Anecdotes” (1865), de Richard Millar Devens. Devens usou o termo para descrever como um banqueiro lucrou ao receber informações – e agir com base nelas – sobre seu ambiente antes de seus concorrentes:
“Em toda a Holanda, Flandres, França e Alemanha, ele manteve uma cadeia completa e perfeita de inteligência empresarial. As notícias das muitas batalhas travadas eram assim recebidas primeiro por ele, e a queda de Namur acrescentou aos seus lucros, devido à sua recepção precoce das notícias.” (Devens, p. 210)
O termo “Business Intelligence” (BI) também foi usado por um pesquisador da IBM chamado Hans Peter Luhn, em 1958.
Mas a tecnologia de BI que conhecemos hoje em dia, com ferramentas e técnicas refinadas de coleta, análise e visualização de dados, evoluiu significativamente nas últimas décadas com o advento de novas tecnologias e da internet.
A partir dos anos 80 e 90, houve uma explosão no uso de computadores pessoais, bancos de dados relacionais e ferramentas de relatórios e análises, o que levou a uma maior adoção de soluções de BI.
Leia também: Por que a integração de dados é fundamental para o sucesso das empresas.
Com o tempo, as ferramentas e técnicas de BI evoluíram ainda mais com a incorporação de tecnologias como análise preditiva, inteligência artificial e machine learning, que permitem análises mais avançadas e insights mais precisos.
Hoje, Inteligência de Negócios é amplamente utilizada em empresas de todos os tamanhos e setores para ajudar a tomar decisões informadas com base em dados e informações valiosas.
Como funciona a Inteligência de Negócios?
O processo de BI envolve as seguintes etapas:
Coleta de dados
A primeira etapa do processo de BI envolve a coleta de dados brutos de várias fontes, incluindo bancos de dados, planilhas, sistemas de gestão, redes sociais. Esses dados são frequentemente armazenados em um data warehouse ou data lake para permitir a fácil análise posterior.
Limpeza e organização de dados
Depois que os dados são coletados, eles precisam ser limpos e organizados para permitir uma análise precisa. Isso envolve a remoção de dados duplicados, a correção de erros de entrada de dados e a organização dos dados em um formato adequado para análise.
Análise de dados
esta etapa envolve a aplicação de técnicas de mineração de dados, modelagem de dados e estatística para identificar padrões e tendências nos dados. Essa etapa pode incluir a análise exploratória, análise descritiva, análise preditiva e outras técnicas avançadas.
Apresentação de dados
depois que os dados são analisados, eles precisam ser apresentados de forma clara para permitir a fácil interpretação. Essa etapa envolve a criação de relatórios e dashboards personalizados, que permitem que os usuários visualizem e interajam com os dados.
Tomada de decisão
a última etapa do processo de BI envolve a tomada de decisão com base nas informações obtidas na análise. As empresas podem usar essas informações para identificar áreas de melhoria, aumentar a eficiência e a rentabilidade e se adaptar às mudanças no mercado.
Quais são os benefícios da Inteligência de Negócios?
A revista CIO, que é voltada para executivos de tecnologia de negócios, sintetiza os benefícios do Business Intelligence em seis pontos:
- Clareza na apresentação dos dados;
- Visibilidade de dados;
- Simplificação de processos;
- Aumento da eficiência;
- Relatórios precisos;
- Melhoria da experiência do cliente.
Em quais áreas o Business Intelligence pode ser utilizado?
Qualquer área que acumule dados pode ser analisada. Por exemplo, uma loja de tênis que tem uma base de dados com todas as informações de venda. Nesse caso, é possível descobrir informações como qual produto sai mais ou se uma campanha está dando certo.
A Inteligência de Negócios também pode ajudar em:
- Análise de marketing: é possível usar dados para avaliar o desempenho de campanhas de marketing, segmentar clientes com precisão e identificar melhores oportunidades.
- Análise financeira: o BI pode ajudar empresas a monitorar a saúde financeira, analisar tendências de desempenho e identificar oportunidades de redução de custos.
- Análise de estoque e logística: uso de dados para automatizar processos de estoque e logística, rastrear o desempenho de fornecedores e identificar gargalos na cadeia de suprimentos, por exemplo.
- Análise de RH: a análise de dados pode ajudar a supervisionar a satisfação do funcionário, identificar áreas de treinamento e desenvolvimento e melhorar a gestão de desempenho.
- Análise de operações: ter dados auxilia no monitoramento do desempenho operacional, identifica gargalos de produção e melhora a eficiência geral.
Como criar uma estratégia de Inteligência de Negócios?
Definir objetivos
É importante identificar quais são os principais objetivos de negócios da empresa. Por exemplo, aumentar a receita, reduzir custos, melhorar a eficiência operacional, ou aumentar a satisfação do cliente.
Fontes de dados
Em seguida, é importante identificar quais são as fontes de dados disponíveis para a empresa. Isso pode incluir dados internos, como vendas e dados financeiros, bem como dados externos, como dados de mercado e dados de redes sociais.
As ferramentas de BI
Depois de identificar as fontes de dados, é preciso escolher as ferramentas de BI adequadas para coletar, analisar e visualizar os dados. Existem muitas ferramentas de BI disponíveis no mercado, e é importante escolher a que melhor atende às necessidades da sua empresa.
Equipe de BI
Para implementar uma estratégia de BI bem-sucedida, é importante ter uma equipe de profissionais qualificados em análise de dados e BI. Esta equipe deve incluir analistas de dados, engenheiros de dados, cientistas de dados e outros profissionais com experiência em BI.
Desenvolver um plano de implementação
Com base nos objetivos de negócios, nas fontes de dados e nas ferramentas de BI selecionadas, é importante desenvolver um plano de implementação que inclua a coleta, análise e visualização de dados.
Monitorar resultados
Por fim, é importante monitorar e avaliar os resultados da estratégia de BI para garantir que ela esteja cumprindo seus objetivos de negócios. Isso pode incluir a medição de métricas chave, como receita, custos e satisfação do cliente, e a realização de análises regulares para identificar áreas de melhoria.
Como obter mais dados e alcançar melhores resultados com a Neoway
Utilizamos Data Analytics e Inteligência Artificial para fornecer Inteligência de Negócios para mais de 20 setores do mercado brasileiro, como seguros, construção civil e instituições financeiras. Com uma grande quantidade de dados acurados, nossos clientes faturam mais e gastam menos.
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