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segunda-feira, 25 de maio de 2020

Tudo que você queria saber sobre BI, mas não tinha a quem perguntar

Mary K. Pratt, CIO.com 22/10/2019

Foto: Shutterstock

Business Intelligence (BI) não é uma estratégia nova entre as companhias que buscam a digitalização. Entretanto, seu alcance e pormenores ainda podem ser desconhecidos. A prática utiliza software e serviços para transformar dados em insights ​​que informam as decisões estratégicas e táticas para uma organização. As ferramentas de BI acessam e analisam conjuntos de dados e apresentam descobertas analíticas em relatórios, resumos, dashboards, gráficos, tabelas e mapas para fornecer aos usuários informações detalhadas sobre o estado dos negócios.
O termo inteligência comercial também se refere a uma variedade de ferramentas que fornece acesso rápido e fácil a insights sobre o estado atual de uma empresa, com base nos dados disponíveis.

Exemplos de Business Intelligence

Os relatórios são uma faceta central do BI e o dashboard é talvez a ferramenta arquetípica da área. Os dashboards são aplicativos de software hospedados que reúnem automaticamente os dados disponíveis em tabelas e gráficos que dão uma noção do estado imediato da empresa.
Embora a inteligência comercial não diga aos usuários de negócios o que fazer ou o que acontecerá se eles seguirem um determinado curso, o BI também não é apenas sobre a geração de relatórios. Em vez disso, o BI oferece uma maneira de as pessoas examinarem os dados para entender tendências e obter insights, simplificando o esforço necessário para procurar, mesclar e consultar os dados necessários para tomar boas decisões de negócios.
Por exemplo, uma empresa que deseja gerenciar melhor sua cadeia de suprimentos precisa dos recursos de BI para determinar onde estão ocorrendo atrasos e onde existem variabilidades no processo de remessa, explica Chris Hagans, vice-presidente de operações da WCI Consulting, consultoria focada em BI. Essa empresa também poderia usar seus recursos de BI para descobrir quais produtos estão mais atrasados ​​ou quais modos de transporte estão mais envolvidos em atrasos.
Os possíveis casos de uso de BI se estendem além das métricas típicas de desempenho comercial de vendas aprimoradas e custos reduzidos, diz Cindi Howsonvice-presidente de pesquisa do Gartner. A especialista aponta para o sistema escolar da Columbus, em Ohio, e seu sucesso usando ferramentas de BI para examinar diversos pontos de dados - desde taxas de participação até desempenho dos alunos - para melhorar, por exemplo, o aprendizado dos alunos.
Os fornecedores de BI Tableau e G2 também oferecem exemplos concretos de como as organizações podem usar as ferramentas de business intelligence:
  • Uma organização cooperativa poderia usar o BI para acompanhar a aquisição e retenção de membros;
  • As ferramentas de BI podem gerar automaticamente relatórios de vendas e entrega a partir dos dados do CRM;
  • Uma equipe de vendas pode usar o BI para criar um painel mostrando onde estão as perspectivas de cada representante no pipeline de vendas.

Business intelligence x business analytics

Um aspecto que você deve ter notado nesses exemplos é que eles fornecem informações sobre o estado atual da empresa ou organização: como estão as perspectivas de vendas hoje em dia? Quantos membros perdemos ou ganhamos neste mês? Isso chega à principal distinção entre business intelligence e outro termo relacionado, business analytics.
A inteligência comercial é descritiva, informando o que está acontecendo agora e o que aconteceu no passado para nos levar a esse estado. O business analytics, por outro lado, é um termo genérico para técnicas de análise de dados que são preditivas - ou seja, elas podem lhe dizer o que vai acontecer no futuro - e prescritivas -, podem dizer o que você deve fazer para criar melhores resultados (geralmente, o business analytics é considerada o subconjunto da categoria maior de análise de dados que é focada especificamente nos negócios).
A distinção entre os poderes descritivos do BI e os poderes preditivos ou descritivos do business analytics vai um pouco além do que estamos falando. Também chega ao cerne da questão de quem é o Business Intelligence. Como o blog da Stitchdata explica, o BI visa fornecer insights diretos do estado atual das coisas aos gerentes de negócios. Embora as previsões e os conselhos derivados do business analytics exijam que os profissionais de ciência de dados analisem e interpretem, um dos objetivos do BI é que seja fácil para os usuários finais não técnicos entenderem e até mergulharem nos dados e criarem novos relatórios.

Estratégia de inteligência de negócios

No passado, os profissionais de TI eram os principais usuários dos aplicativos de BI. No entanto, as ferramentas de BI evoluíram para serem mais intuitivas e fáceis de usar, permitindo que um grande número de usuários em vários domínios organizacionais utilizem seus recursos.
Howson, do Gartner, diferencia dois tipos de BI. O primeiro é o BI tradicional ou clássico, onde os profissionais de TI usam dados transacionais internos para gerar relatórios. O segundo é o BI moderno, onde os usuários de negócios interagem com sistemas ágeis e intuitivos para analisar os dados mais rapidamente.
Howson explica que as organizações geralmente optam pelo BI clássico para certos tipos de atividades, como relatórios regulatórios ou financeiros, onde a precisão é primordial e as perguntas e conjuntos de dados usados ​​são padronizados e previsíveis. As empresas geralmente usam ferramentas modernas de BI quando os usuários de negócios precisam de insights sobre dinâmicas que mudam rapidamente, como eventos de marketing, nos quais a rapidez é valorizada para obter dados 100% corretos.
Embora a inteligência comercial sólida seja essencial para a tomada de decisões estratégicas de negócios, muitas organizações lutam para implementar estratégias eficazes de BI por conta de práticas inadequadas de dados, erros táticos e muito mais.

Business Intelligence de autoatendimento

O esforço para tornar possível a praticamente qualquer pessoa obter informações úteis das ferramentas de BI deu origem à BI de autoatendimento, uma categoria de ferramentas que visa abstrair a necessidade de intervenção da TI para a geração de relatórios. Essas plataformas permitem que as organizações tornem os relatórios de dados internos da empresa mais prontamente disponíveis para gerentes e outras equipes não técnicas.
Entre as chaves para o sucesso do autoatendimento de BI estão os painéis de BI e as UIs, que incluem pontos de pesquisa intuitivos que permitem que os usuários encontrem e transformem dados de maneiras fáceis de entender. Uma certa quantidade de treinamento será sem dúvida necessária, mas se as vantagens das ferramentas forem óbvias, os funcionários estarão ansiosos para trabalhar com as soluções.
Porém, lembre-se de que também existem armadilhas no BI de autoatendimento. Ao orientar os usuários de negócios a se tornarem engenheiros de dados ad hoc, você pode acabar com uma mistura caótica de métricas que variam entre departamentos, ter problemas de segurança de dados e até executar grandes contas de licenciamento ou SaaS, se não houver controle centralizado da distribuição de ferramentas. Portanto, mesmo se você se comprometer com o Business Intelligence de autoatendimento em sua organização, não poderá simplesmente comprar um produto pronto para uso, disponibilizar para a sua equipe e esperar o melhor.

Software e sistemas de Business Intelligence

Uma variedade de ferramentas se enquadra no que é conhecido como Business Intelligence. Para facilitar, o SelectHub diferencia algumas das categorias e recursos mais importantes:
  • Dashboards
  • Visualizações
  • Comunicado
  • Mineração de dados
  • ETL (extração-transferência-carga - ferramentas que importam dados de um armazenamento de dados para outro)
  • OLAP (processamento analítico online)
Dessas ferramentas, o SelectHub diz que os dashboards e a visualização são de longe os mais populares; eles oferecem resumos de dados rápidos e fáceis de entender, que estão no centro da proposta de valor da BI.
  • Existem muitos fornecedores e ofertas em BI, e percorrê-los pode ser cansativo. Alguns dos principais players incluem:
  • Tableau, plataforma de análise de autoatendimento que fornece visualização de dados e pode se integrar a uma variedade de fontes de dados, incluindo o Microsoft Azure SQL Data Warehouse e o Excel
  • Splunk, uma “plataforma de análise guiada” capaz de fornecer BI e análise de dados de nível empresarial
  • Alteryx, que combina análises de várias fontes para simplificar os fluxos de trabalho, além de fornecer uma variedade de insights de BI
  • Qlik, que se baseia em visualização de dados, BI e análise, fornecendo uma plataforma de BI escalável
  • Domo, plataforma de nuvem que oferece ferramentas de BI adaptadas a vários setores (como serviços financeiros, assistência médica, fabricação e educação) e funções (incluindo CEOs, vendas, profissionais de BI e trabalhadores de TI)
  • Dundas BI, que é usado principalmente para criar dashboards e scorecards, mas também pode gerar relatórios padrão e ad-hoc
  • Google Data Studio, uma versão mais robusta do Google Analytics
  • Einstein Analytics, a tentativa da Salesforce.com de melhorar o BI com IA
  • Birst, um serviço de nuvem no qual instâncias múltiplas do software de BI compartilham um back-end de dados comum.

Analista de Business Intelligence

Qualquer empresa que leve a sério o BI precisará ter analistas de Business Intelligence na equipe. Em geral, eles pretendem usar todos os recursos das ferramentas de BI para obter os dados de que as empresas precisam, sendo o mais importante a descoberta de áreas de perda de receita e a identificação de onde podem ser feitas melhorias para economizar dinheiro ou aumentar os lucros.
Mesmo que sua empresa confie nas ferramentas de BI de autoatendimento, os analistas de BI têm um papel importante a desempenhar, pois são necessários para gerenciar e manter essas ferramentas e seus fornecedores. Eles também configuram e padronizam os relatórios que os gerentes gerarão para garantir que os resultados sejam consistentes e significativos em toda a organização. E, para evitar problemas de entrada / saída de dados, os profissionais de BI precisam garantir que as informações que chegam no sistema estejam corretas.
Os empregos de analista de BI geralmente exigem apenas um diploma de bacharel, pelo menos no nível básico, embora para avançar na classificação um MBA possa ser útil ou até necessário. Em outubro de 2019, o salário médio de BI é de cerca de US$ 67,5 mil embora dependendo do seu empregador possa variar de US$ 49 mil a US$ 94 mil.

terça-feira, 2 de janeiro de 2018

Machine Learning turbina a nova geração de BI

Por Marcos Abellón em 15/12/2017 no site CIO

BICIO65

A Tecnologia da Informação está evoluindo em uma velocidade surpreendente. Com isso, temos cada vez mais dados captáveis e disponíveis para analisar o mercado e desenvolver estratégias para o nosso negócio. E o Business Intelligence (BI) também passa por essa transformação.
Se antes a questão era conseguir reunir e analisar a maior quantidade de dados possíveis para realizar os melhores insights, hoje a questão já é como fazer a máquina trabalhar ao nosso favor, aprendendo com nossas tendências de uso e apresentando dashboards que nós, humanos, talvez nunca teríamos criado sozinhos.
O Machine Learning é uma realidade e já vem sendo aplicado em diversas soluções de Inteligência Artificial (IA), como nos assistentes virtuais de atendimento ao cliente, por exemplo. A IA recebe uma série de comandos e programações, mas seu principal atributo é conseguir aprender a cada atendimento realizado. O sistema compara tendências, reúne informações e vai alinhando suas ações de acordo o que lhe garante a maior quantidade de acertos, que no caso é a satisfação do cliente bem atendido.
E essa inteligência também é aplicável ao BI. Os algoritmos podem ajudar a criar novos dashboards, mais inteligentes, capazes de criar correlações que dificilmente um humano sozinho poderia perceber. Por exemplo: digamos que você seja proprietário de uma série de lojas em todo o Brasil. As taxas de vendas estão indo bem, com todos os gráficos em crescimento. Mas você sabe, principalmente pelo relato de seus gerentes, que as lojas localizadas no Nordeste estão apresentando uma leve baixa nas vendas. Não é um número significativo, que vá alterar seus gráficos no dashboard, porém já pode sim servir de alerta para tomar alguma atitude preventiva. Com o novo BI, é possível criar relações entre os diversos fatores referentes especificamente a essa região e relacioná-los aos números de vendas. A possibilidade de você encontrar uma correlação que está correta, mas que você nunca havia pensado é muito grande.
Trabalhar de modo preventivo, aliás, é a grande tendência para a nova geração de BI. A análise preditiva de dados se torna possível a partir do momento em que o Machine Learning e outros subprodutos da Inteligência Artificial já se desenvolveram e passaram a saber quais são os principais pontos exigidos para o sucesso daquela operação, quais são os tipos de informações que estão disponíveis e como tudo está relacionado. Os dashboards utilizados servem para oferecer ideias e panoramas para os profissionais, mas a forma como os dados captados estão sendo utilizados irá automaticamente ensinar à máquina que tipo de previsão ela precisa começar a realizar e, com isso, criar um novo dashboard. Além de criar conexões difíceis de serem pensadas em um primeiro momento, o BI irá atuar com a análise preditiva, mostrando dados e tendências para o futuro, mas totalmente apoiado em sólida informação.
Segundo uma previsão do Gartner, até 2020 as análises preditiva e descritiva (dados atuais sendo utilizados para tomar uma decisão imediata) devem atrair 40% dos investimentos das companhias relacionadas a BI e Analytics. Este é um mercado em franca expansão. Com estes dados, seria possível ter um controle cada vez maior das operações e oferecer para o cliente uma experiência totalmente personalizada.
A análise de comportamento também aparece como a próxima fronteira para o novo BI. Apesar de já termos vários dados de comportamento sendo analisados pelas empresas atuais, mas elas ainda aparecem muito atreladas à dados de vendas, sendo percebidos como “mais um número” no dashboard. Mas a análise de comportamento (ou Behavior Analytics) será o ponto chave para comunicação e relacionamento com o cliente do futuro. Mais do que saber que o tempo irá esfriar em junho, por isso você conseguirá vender mais casacos, você terá dados prevendo e comprovando como estará o comportamento do seu consumidor naquele período do ano. Assim, será capaz de oferecer uma experiência personalizada e o produto exato para atender suas necessidades. Captar dados e organizar dashboards por comportamento será algo corriqueiro em um futuro próximo.
Com a evolução do Business Intelligence (BI), o acesso mobile já é uma realidade. Grandes empresários não podem ficar restritos ao seu local de trabalho, por isso a organização de dados na nuvem e o acesso remoto se fazem imprescindíveis. Mas vejo a facilidade de acesso a esses dados como mais um dos próximos passos para a evolução do BI. Você não precisará acessar um painel para conseguir aquele dado que pode salvar a sua reunião, você poderá simplesmente perguntar para o seu assistente virtual. O uso de voz para acessar dados do BI tornará as operações ainda mais dinâmicas, pois você terá a informação exata a qualquer momento. Para isso, devemos continuar investindo no machine learning e desenvolvendo uma IA específica para essa função. Business Intelligence: A TOTVS apresenta a nova fonte de receita para prestadores de serviços Patrocinado 
Dados são responsáveis por todas as grandes decisões do mercado atual. Mas na nova geração do Business Intelligence, vamos elevar isso a uma potência nunca vista. Teremos o poder de prever comportamentos, analisar dados com dashboards inéditos e realizar consultas apenas fazendo uma pergunta ao nosso smartphone. O BI estará cada vez mais inteligente e muito mais presente na rotina das organizações.

(*) Marcos Abellón é diretor geral da W5 Solutions