Business Intelligence: Guia Completo – Saiba como a análise de dados pode ajudar sua empresa

Não é de hoje que falamos de Business Intelligence, esse é um termo bastante difundido e praticamente todas as pessoas que estão envolvidas no mundo corporativo, ou são da área de tecnologia, já ouviram falar dessa palavra.

O grande problema, é que muitas pessoas e empresas ainda não conhecem a sua real importância.

No passado, era muito comum que gestores e executivos tomassem suas decisões baseadas em sua intuição, através de suas experiências ou conhecimento de mercado.

Porém, atualmente, no mundo em que vivemos a alta competitividade do mercado fez com que esse cenário mudasse, uma decisão pode ter grande impacto em uma organização, sendo crucial para o sucesso ou fracasso de um negócio.

E se os gestores não precisassem mais usar a sua intuição para deduzir algo? Pudessem de forma inteligente: Obter, estruturar, analisar e monitorar dados para uma tomada de decisão mais correta e coesa.

Foi para resolver esses problemas que surgiu o Business Intelligence, também conhecido como BI.

Quando falamos de BI, não estamos falando unicamente de ferramentas, estamos falando de uma metodologia que através da análise de dados pode ajudar gestores e organizações em seus negócios.

Neste artigo, você vai aprender sobre os seguintes tópicos:

    • O que é Business Intelligence e para que serve
    • A história e evolução do BI
    • Por que eu devo usar o Business Intelligence
    • Business Intelligence Exemplos – Cases de sucesso ao redor do mundo
    • Estrutura Organizacional: Saiba a diferença entre o Modelo Horizontal e Vertical
    • O que é Estrutura Organizacional
    • Entenda a pirâmide empresarial: Nível Estratégico, Tático e Operacional
    • Os modelos OLTP e OLAP: Entenda suas diferenças e como eles funcionam
    • O que são Data Warehouses e Data Marts
    • Ferramentas de Business Intelligence
    • Uso de Business Intelligence – Saiba como implementar em sua empresa
    • BI e Business Analytics são a mesma coisa
    • Principais profissões de Business Intelligence no mercado
    • Conclusão

O que é Business Intelligence e para que serve?

Business Intelligence é um conjunto de ações, atividades e processos, que convertem dados brutos, aparentemente desconexos, em informações significativas para ajudar gestores e empresas na tomada de decisão sobre o seu negócio.

O BI tem impacto direto nas decisões estratégicas, táticas e operacionais de uma organização. O seu principal objetivo é oferecer suporte a gestão empresarial baseado em dados e fatos históricos, ao invés de suposições ou pressentimentos.

Embora o Business Intelligence não diga exatamente o que fazer, e o que acontecerá, ele não se trata apenas da geração de relatórios.

Ao invés disso, o BI oferece uma maneira de examinar dados para entender tendências e obter insights, simplificando o esforço necessário em procurar, mesclar e consultar, transformando esses dados em informações valiosas.

Atualmente o Business Intelligence utiliza a tecnologia para fazer a extração, manipulação e análise, porém, ele não é uma ferramenta ou software, é uma metodologia que através da coleta de dados brutos é possível gerar insights para as empresas.

Com o Business Intelligence é possível ter uma gestão eficiente de informações, otimizar processos, prevenir e reconhecer falhas, fazer a gestão de riscos, analisar melhor a própria organização, ter um melhor entendimento do mercado, identificar novas oportunidades, melhorar a tomada de decisão etc.

A importância do BI é tão grande no cenário atual, que segundo o Gartner o mercado de BI e Business Analytics no ano em que estamos, 2020, deve atingir US$ 22,8 bilhões em todo o mundo.

Outro estudo realizado pela Forbes Insights, diz que 60% das 449 empresas pesquisadas, planejam acelerar seus investimentos em soluções de Business Intelligence.

Também de acordo com a pesquisa, 69% dos executivos utilizam o BI para identificar novas oportunidades de negócios, 65% para obter insights em precificação otimizada ou dinâmica, e 63% mensuram a produtividade dos seus colaboradores.

A história e evolução do BI

Atualmente, o termo Business Intelligence está intrinsecamente ligado a tecnologia, porém, a verdade é que a palavra “Inteligência de negócios” foi utilizada pela primeira vez há mais de 155 anos.

Embora tenha surgido muito antes da invenção e popularização dos computadores, foi somente com o uso da tecnologia que o termo ganhou relevância, se tornando conhecido e utilizado pela maioria das organizações.

O início de tudo: Quando surgiu o termo “Business Intelligence – inteligência de negócios”?

O termo “Inteligência de Negócios” foi usado pela primeira vez por Richard Miller Devens, em seu livro “Cyclopaedia of Commercial and Business Anecdotes”, publicado pela primeira vez em 1865.

Richard Devens usou o termo para descrever como um banqueiro de sucesso, Henry Firnese, lucrou agindo em cima de informações sobre o ambiente, muito antes de seus concorrentes.

Firnese coletava dados e reagia baseado nas informações recuperadas, provando que a utilização de dados estratégicos, é muito mais eficaz do que o uso da intuição para tomada de decisão em negócios.

No final de 1800, Frederick Taylor criou o primeiro sistema formalizado de análise de negócios nos Estados Unidos. Seu sistema de gestão cientifica, analisava técnicas de produção e movimentos corporais dos trabalhadores para encontrar maior eficiência e produtividade na indústria.

Taylor acabou se tornando consultor de Henry Ford, que no início de 1900 começou a medir o tempo que cada componente do seu Ford – Modelo T levava para ser produzido em sua linha de montagem. Seu trabalho e sucesso revolucionaram a indústria manufatureira em todo o mundo. Porém, todo o processo ainda era feito usando papel e caneta.

Em 1930 começaram a surgir os primeiros computadores embrionários durante a segunda guerra mundial, como parte dos esforços dos aliados para desvendar os códigos alemães.

Um dos grandes nomes dessa época, foi o matemático, lógico, criptógrafo e cientista da computação, Alan Turing. Seus esforços no desenvolvimento da computação e na formalização do conceito de algoritmo, desempenharam um papel importante na criação do computador contemporâneo, que lhe rendeu uma menção como “o pai da computação moderna”.

Até a década de 1950, os computadores serviam apenas para processar enormes pilhas de cartões perfurados.

Foi então, que em 1956 a IBM inventou a primeira unidade de disco rígido, possibilitando o armazenamento de grandes quantidades de informações com maior flexibilidade de acesso.

Cerca de dois anos depois, em 1958, o pesquisador da IBM – Hans Peter Luhn, publicou o famoso artigo “A Business Intelligence System”. Neste artigo, ele teorizou sobre um sistema de “disseminação seletiva” de documentos para “pontos de ação” com base em “perfis de interesse”.

Seu trabalho é lembrado até os dias de hoje, Luhn previu várias tendências de inteligência de negócios que são utilizadas mesmo em tempos modernos, como: A capacidade dos sistemas de informação aprenderem e criar previsões com base nos interesses dos usuários. Hoje chamamos isso de Machine Learning ou aprendizado de máquina.

Embora todas as teorias levantadas por ele fossem consideradas revolucionárias, poucas foram postas em prática na época, devido às limitações e por serem consideradas muito caras.

Luhn é mundialmente conhecido como o pai da inteligência de negócios.

Porém, foi na década de 70, que tudo começou a mudar, com a evolução das formas de armazenamento (DASD) e acesso a dados (SGBD).

O termo Business Intelligence como conhecemos hoje, surgiu na década de 80, usando conceitos de extração, organização, análise, compartilhamento e monitoramento de bases de dados para gerar informações valiosas e suporte à tomada de decisão.

Business Intelligence 1.0

No final dos anos 90, o termo “Inteligência de negócios” já era uma realidade consolidada, existiam dezenas de empresas criando suas próprias soluções para o mercado. Durante esse período, o BI era basicamente utilizado para as seguintes funções: Produzir dados e relatórios, organizando essas informações de forma visual para seus gestores.

Porém, existiam dois grandes problemas que atrasavam o desenvolvimento e popularização da tecnologia:  Complexidade e tempo.

As ferramentas de Business Intelligence da época não foram desenvolvidas para que qualquer pessoa pudesse ter acesso aos dados de forma simples e fácil. Essas soluções estavam ligadas diretamente aos especialistas em tecnologia, o que significava que a maioria dos usuários não era capaz de executar tarefas de BI por conta própria.

Todos esses fatores dificultavam a adoção de uma solução de Business Intelligence em uma empresa.

O longo tempo de espera gerava dados defasados e o grande esforço necessário, desestimulava os executivos, que precisavam de dados rápidos e atualizados para suas estratégias e insights.

Foi assim que a indústria começou a perceber que era necessário mudar a forma como o BI era utilizado dentro das empresas.

A partir desse momento essas ferramentas começaram a evoluir para atender usuários não técnicos, porém, essa mudança não foi rápida, esse cenário foi mudando lentamente.

Business Intelligence 2.0

Com o passar dos anos, empresas e organizações começaram a exigir que os fabricantes, repensassem a forma como as ferramentas de BI deveriam evoluir.

O novo BI precisava ser dinâmico, era necessário que os dados fossem gerados e tratados de minuto a minuto, ninguém mais está disposto a esperar por projetos longos e complexos, e que só algumas poucas pessoas tivessem a capacidade de entender e traduzir essas informações.

O cenário se tornava ainda mais caótico para gestores e executivos, pois essa longa espera fazia com que os dados chegassem defasados, atrapalhando suas estratégias empresariais.

Pensando nisso, empresas como Gartner e muitas outras de análise de mercado, começaram a defender o benefício de tornar as ferramentas de Business Intelligence mais acessíveis, dessa forma, qualquer usuário seria capaz de criar dashboards ou relatórios, não somente técnicos.

Frases como “os usuários de BI não querem ler manuais” ou “as interfaces de BI devem ser intuitivas, com a mesma facilidade que um usuário faz uma pesquisa no Google, usa uma rede social ou um aplicativo no seu celular” tornaram-se comuns dentro das organizações.

Foi então que gradativamente o termo Business Intelligence 2.0 começou a aparecer. Com as tecnologias em nuvem surgindo, o aumento do poder computacional, softwares rodando online e a explosão das redes sociais, mudaram profundamente a maneira como os dados são interpretados e visualizados.

Agora era possível que as empresas tivessem uma visibilidade ainda maior sobre seus dados, os Data Warehouses precisavam se conectar a múltiplas fontes diferentes.

O BI 2.0 incorpora a arquitetura orientada a serviços (SOA) da Web 2.0, trazendo uma abordagem mais moderna, usando o navegador para coleta de informações. A versão 2.0 inclui: arquitetura SOA e Web 2.0, relatórios em tempo real, integração de eventos, maior percepção de dados, dados contextuais e ações iniciadas sem intervenção.

A principal vantagem do Business Intelligence 2.0 para as organizações, é fornecer informações precisas quando necessário, facilitando e melhorando o acesso sobre a camada de apresentação, visualização e informações sob demanda. Estamos falando em coletar, cruzar e visualizar essas informações em tempo real.

Por que eu devo usar o Business Intelligence?

Ter uma vantagem competitiva não é apenas um diferencial, estamos falando de um ponto crucial para a sobrevivência de qualquer negócio.

É preciso entender que o mercado está cada vez mais saturado e desafiador, por esse motivo, investir em uma metodologia que ajude o seu negócio mostrando os erros do passado e apresentando novas oportunidades, pode ser a chave que sua empresa necessita para se destacar dos demais.

Vamos conhecer alguns benefícios que o Business Intelligence traz para as organizações:

Informações valiosas

Através de uma solução de BI é possível fazer a coleta de dados de todas as verticais da empresa. Desta forma, é possível identificar padrões e tendências para extrair informações comerciais úteis. Além disso, é fácil o compartilhamento e apresentação dessas informações por toda a empresa.

Decisões mais assertivas

É preciso ser dinâmico, rápido e ágil no mercado em que vivemos, se os concorrentes agem rapidamente, é importante que as empresas também o façam na mesma velocidade. A lentidão e falta de assertividade na tomada de decisão, podem levar a perda de clientes e receita.

As organizações devem aproveitar as informações privilegiadas para criar um planejamento estratégico, otimizar o seu tempo e serem mais assertivas.

Melhor atendimento ao cliente

Uma abordagem orientada a dados ajuda a aprimorar as estratégias de negócios. Ao coletar padrões de compra, comportamentos, nível de satisfação, dentre outras métricas, é possível analisar e cruzar essas informações para melhorar a captação de clientes, antecipar eventuais problemas, diminuir a taxa de churn, aumentar o NPS etc.

Retorno sobre o investimento

Através do Business Intelligence é possível melhorar a eficiência de vendas e experiência do cliente. Facilitando a criação de novas estratégias para serviços contínuos e de pós-vendas. Como resultado, haverá um aumento significativo no ROI da empresa.

Crescimento

Ferramentas de BI fornecem atualizações constantes e em tempo real sobre as principais tendências do mercado.

O time da empresa pode aproveitar as principais tendências para detectar novas oportunidades de vendas, como melhorar o relacionamento com os clientes, avaliar condições favoráveis de mercado etc.

Isso permite que as empresas tomem decisões com informações privilegiadas ficando à frente dos seus concorrentes.

Business Intelligence Exemplos – Cases de sucesso ao redor do mundo

O Business Intelligence é uma realidade e com o passar do tempo, cada vez mais empresas vão incorporar a utilização da ciência de dados como ponto alto para melhorias em sua inteligência empresarial.

Um estudo da Universidade de Boston descobriu que a utilização do BI, e as informações geradas por essas ferramentas, são essenciais no cenário atual para qualquer tipo de empresa.

Esse mesmo estudo, constatou que 59% dos CFOs acreditam que para as empresas permanecerem competitivas é essencial a análise de dados, e que as ferramentas de BI contribuíram muito para evolução desse cenário.

Para reforçar a importância do Business Intelligence nas corporações, vamos conhecer alguns cases de sucesso ao redor do mundo, que comprovam a eficácia dessa metodologia no planejamento estratégico de qualquer empresa.

FIAT

A Fiat está entre as grandes montadoras de automóveis do mundo, com sua sede na cidade de Turim, norte da Itália.

Com a modernidade e o avanço tecnológico, a empresa se viu na obrigação de criar uma versão mais moderna do seu popular FIAT UNO, automóvel compacto, com o seu primeiro lançamento em 1983 na Europa.

Os executivos se perguntavam, como repetir o sucesso do modelo clássico? Com esse enorme desafio em mãos, a montadora queria lançar um novo veículo com a “cara do consumidor”.

Para alcançar esse objetivo, a FIAT decidiu realizar pesquisas de mercado e utilizou as redes sociais para reunir o depoimento de diversos seguidores.

Depois disso, a empresa recorreu a ferramentas de Business Intelligence, para cruzar essas informações, gerar insights e chegar em um novo conceito para o seu veículo.

O resultado foi impressionante, a empresa conseguiu identificar as exigências dos novos consumidores e o sucesso de críticas e vendas superou todas as expectativas.

O novo Uno recebeu diversos prêmios, dentre eles o de Carro do ano de 2011 pela revista Auto Esporte.

HelloFresh

A HelloFresh empresa internacional de kit de refeições com sede em Berlim, na Alemanha, precisava aumentar a eficiência de sua equipe de marketing digital. Os dados fornecidos pela equipe eram demorados, manuais e imprecisos.

Para solucionar esse problema, a empresa implantou uma solução de BI, centralizando todas as informações. Com base em análises de comportamento dos clientes, a companhia conseguiu criar três tipos de persona diferentes, desta forma, ela poderia orientar os seus esforços para cada tipo de comprador.

Com dados sendo gerados e acompanhados em tempo real, a equipe de marketing da empresa poderia reagir muito mais rapidamente de acordo com o comportamento do cliente, otimizando suas campanhas.

Como resultado, suas taxas de conversão e retenção de clientes aumentaram e a equipe de marketing economizou de 10 – 20 horas de trabalho por dia.

TNT

A TNT está presente em 61 países e conta com mais de 56 mil funcionários, sendo considerada a maior transportadora do mundo.

Seu principal desafio era manter a excelência em seus serviços, diminuir as falhas ou situações que poderiam prejudicar suas entregas. Foi então que a empresa decidiu usar o BI, para ajudar nessas questões.

Com as informações que o Business Intelligence trouxe e análises preditivas, foi possível criar diversas situações de eventuais problemas, mitigando essas falhas, otimizando recursos e atividades da empresa.

Desta forma, a TNT permanece prestando um serviço de excelência e se mantendo competitiva em seu mercado.

Avon

A AVON, é uma popular empresa de cosméticos americana com mais de 130 anos, e seis milhões de revendedoras no mundo. Um milhão dessas vendedoras estão no Brasil, faturando mais de 100 mil pedidos todos os dias.

Assim como muitas empresas, a AVON Brasil também seguia o modelo clássico para tomada de decisão. A empresa contava com a experiência e intuição dos seus gestores, sem a utilização de dados concretos.

Com a evolução do mercado e a alta competitividade, a empresa precisava mudar esse cenário, foi então que ela decidiu realizar a implantação de uma solução de Business Intelligence, levando 18 meses para conclusão do projeto.

A partir dos dados coletados e adoção de métricas de desempenho, a empresa começou a identificar novas oportunidades de negócio e até mesmo mudar a cultura da empresa.

Coca-Cola Bottling

A Coca-Cola Bottling é o maior parceiro independente da Coca-Cola. Seu desafio era diminuir os processos manuais de geração de relatórios que restringiam o acesso aos dados de vendas e operações em tempo real.

A solução foi utilizar uma plataforma de Business Intelligence para automatizar os processos desses relatórios, como resultado, a empresa teve uma economia de mais de 260 horas por ano.

A automação de relatórios e outras integrações de sistemas, colocaram de volta os dados nas mãos da equipe de vendas, além disso, por meio de painéis com informações em tempo real, a equipe tinha informações privilegiadas, o que resultou em uma vantagem competitiva se comparado a concorrência.

Estrutura Organizacional: Saiba a diferença entre o Modelo Horizontal e Vertical

Até o momento você já aprendeu o que é Business Intelligence, conheceu o seu conceito e definição, seus benefícios, também foi apresentada sua história e principais cases de sucesso ao redor do mundo.

Agora, podemos afirmar que o BI não é uma tendência de mercado, ele está cada vez mais presente nas organizações.

Porém, para entender verdadeiramente a importância de um projeto de Business Intelligence, é preciso saber como uma empresa funciona.

Estamos falando em inteligência de negócios, correto? Então é necessário aprofundar seus conhecimentos e entender um pouco mais como as organizações atuam, para saber o real valor da análise de dados e sua importância no mundo corporativo.

Portanto, vamos começar do início, e conhecer o conceito de estrutura organizacional.

O que é Estrutura Organizacional?

A estrutura organizacional está relacionada com a ordenação, agrupamento, divisão de atividades e recursos de acordo com os objetivos e planejamento estratégico de uma empresa, ou seja, é a forma como uma organização é estruturada.

Sendo mais claro, cada membro é alocado dentro de uma empresa, de acordo com suas habilidades, tarefas, cargos e setores em diferentes níveis hierárquicos.

Imagine o seguinte cenário: Uma empresa com centenas ou até milhares de funcionários, cada um faz o que lhe convém, quando quiser, uma desordem completa.

Qual é a chance dessa empresa ter sucesso? Nenhum, e possivelmente dentro de pouco tempo fechará suas portas.

É preciso ter o mínimo de regras, cada membro deve entender e cumprir com o seu papel, somente desta forma, a empresa permanecerá organizada e se mantendo competitiva no mercado.

Falando de forma estratégica, com uma estrutura organizacional bem definida, a empresa tem uma visão ampla de como os seus recursos estão sendo distribuídos, possibilitando mensurar seus resultados e determinar os próximos passos de como a empresa irá caminhar para atingir seus objetivos e cumprir suas metas.

Modelo Horizontal

No modelo horizontal, os membros de uma organização têm mais autonomia para tomar suas próprias decisões, são divididos em grandes grupos de acordo com a similaridade de seus conhecimentos e reportam apenas a um gerente.

Contudo, por ser um sistema informal sem uma hierarquia fixa, conforme a empresa cresce, a comunicação entre os departamentos pode enfraquecer.

A principal vantagem é que os funcionários se sentem mais motivados, pois possuem liberdade e a burocracia é menor.

Mas também temos desvantagens nesse modelo, os colaboradores acabam por se sentir perdidos quanto ao seu papel e responsabilidades, gerentes podem se sentir frustrados pela falta de autoridade, e tudo isso influencia diretamente na empresa, pois a estrutura é mal compreendida, gerando insegurança e atrasos.

Modelo Vertical

É nesse modelo que vamos basear os nossos estudos de Business Intelligence.

O modelo vertical, é como a maioria das empresas atua, conhecido como tradicional, os papéis dos colaboradores e níveis hierárquicos são bem definidos.

Nesse modelo temos: CEO, diretores, gerentes, coordenadores e colaboradores. As vantagens desse modelo são: Papéis bem definidos, melhor entendimento dos colaboradores de suas responsabilidades, decisões mais rápidas, autoridade e controle.

Mas também temos algumas desvantagens como: Problemas de comunicação entre gestores e colaboradores, falta de transparência em determinadas decisões, falta de inovação etc.

Entenda a pirâmide empresarial: Nível Estratégico, Tático e Operacional

Como foi dito anteriormente, o nosso foco principal será no modelo vertical, que é o mais usado pela maioria das organizações.

Recapitulando, nesse modelo temos uma estrutura de pirâmide, no qual o CEO e os diretores ocupam os cargos mais altos, no nível intermediário temos os coordenadores e gerentes, que fazem o gerenciamento do dia a dia da empresa, e por último aparecem os colaboradores, que são responsáveis por toda a parte operacional da empresa.

Então podemos dividir esse modelo em três níveis e é isso que vamos fazer:

  • Nível Estratégico – CEO e Diretores;
  • Nível Tático – Gerentes e Coordenadores;
  • Nível Operacional – Colaboradores em geral.

E o que isso tem a ver com Business Intelligence? Tudo!

Pois os ambientes são divididos em nível estratégico, tático e operacional e é isso que vamos aprender, saber a real importância de cada nível e como os sistemas se relacionam com eles.

Para que você entenda perfeitamente a estrutura hierárquica, vamos apresentar a pirâmide da base para o topo: Nível operacional, tático e estratégico.

Nível Operacional

Essa é a base da empresa, onde estão a maioria dos colaboradores, eles são os responsáveis por desempenhar as atividades de rotina da organização.

Esses são os profissionais que produzem os produtos, executam os serviços, fazem o atendimento, ou seja, movimentam a empresa.

Alguns exemplos do nível operacional: Uma equipe de marketing em uma agência de publicidade, contadores em uma empresa de contabilidade, analistas de TI em uma empresa de tecnologia etc.

Existe uma grande confusão entre alguns cargos e o nível da pirâmide que esses profissionais ocupam.

Em um hospital, o responsável pela limpeza e o médico, fazem parte da rotina operacional da empresa, o que difere um profissional do outro são suas responsabilidades.

Um médico, está diretamente ligado ao núcleo do negócio, por esse motivo, tende a ter mais importância dentro dessa estrutura, mas isso não muda o seu nível, continua sendo operacional.

É no nível operacional que temos boa parte dos sistemas tradicionais: ERP’s, CRM’s, sistemas de banco, sistemas online, plataformas de gestão de custos em TI e de custos em Telecom etc.

Esses softwares são os responsáveis pelo andamento da empresa, ajudando em tarefas do cotidiano, gerando dados a todo instante, dados esses, que futuramente serão aproveitados em projetos de Business Intelligence.

Nível Tático

No ambiente tático é onde encontramos profissionais com funções de gerenciamento, na grande maioria das vezes são coordenadores e gerentes. O seu poder de decisão é maior que dos colaboradores, porém, possuem um escopo de decisão a curto e médio prazo.

O papel principal dos gerentes, é coordenar o dia a dia da empresa, fazendo o monitoramento de funcionários, de tarefas do cotidiano e em alguns momentos negociando ou contratando fornecedores.

Geralmente as decisões de profissionais de nível tático são intermediárias, e tem pouco impacto no futuro de uma organização.

Nível Estratégico

É aqui que encontramos o CEO, diretores e demais cargos executivos da empresa, são os encarregados por conduzir a organização.

Dentre as suas atribuições, podemos destacar: Alocação de capital, construção de imagem (cultura, valores e comportamento), planejamento estratégico e o direcionamento da empresa.

Parte de suas responsabilidades é fazer com que todos cumpram suas diretrizes, além de promover o desenvolvimento profissional, pessoal, financeiro e econômico.

Os executivos devem ter uma série de talentos, desde espírito de liderança, habilidades em gestão, capacidade de negociação, visão estratégica, resiliência etc. Ou seja, são pessoas analíticas e criativas ao mesmo tempo.

Através da intuição, criatividade e até mesmo conhecimento de mercado, podem usar todo esse potencial para criar soluções únicas e inovadoras. Porém, esses profissionais devem trabalhar o seu lado racional e analítico, pois, suas decisões devem ser baseadas em informações concretas.

E é nesse ponto que as ferramentas de Business Intelligence viraram a chave entre o antes e depois.

No cenário atual, com a escassez de mercado e a alta competitividade, é necessário avaliar todas as possibilidades antes de seguir algum caminho. Não existe mais espaço para erros, uma decisão errada baseada no feeling, pode determinar o sucesso ou fracasso de uma organização.

O que temos que entender é que no nível estratégico, as decisões são a longo prazo, sendo de alto impacto para o negócio.

Por esse motivo, ter uma solução que apresente informações privilegiadas, é um grande diferencial e vantagem no mercado em que vivemos.

Uma solução de Business Intelligence pode ajudar na análise de dados históricos, obter previsões futuras, fazer análises preditivas, ou seja, transformar dados brutos em informações significativas, criando uma visibilidade única sobre a organização e mercado, oferecendo o suporte necessário e aumentando o empoderamento desses executivos para a tomada de decisão.

Os modelos OLTP e OLAP: Entenda suas diferenças e como eles funcionam

Se você leu todo artigo até aqui, já conhece o nível operacional, tático, estratégico e a relação entre os papéis de cada membro em seu nível hierárquico, e como os sistemas se relacionam com eles.

Porém, para aprofundar seu aprendizado e conhecer tecnicamente como um projeto de Business Intelligence funciona, precisamos entender como os dados são armazenados, extraídos e coletados.

Existem dois modelos básicos quando falamos em uma estrutura de dados: O modelo de armazenamento de informações operacionais e o modelo relativo à capacidade de análise.

Atualmente as denominações desses modelos estão associadas ao BI, no entanto, seus conceitos existem muito antes da popularização de soluções informatizadas deste tipo.

Esses modelos formam lados diferentes de uma moeda: Armazenamento e análise, mas ambos são complementares.

Conheça o modelo OLTP

OLTP é o acrônimo de “On-line Transaction Processing”, termo utilizado para se referir aos sistemas transacionais. Um sistema OLTP captura e mantém os dados da transação em um banco de dados. Cada transação envolve registros individuais do banco, compostos de várias linhas e colunas.

Esse é um modelo bastante simples e que temos certa familiaridade, pois está relacionado aos sistemas “clássicos”, são utilizados no processamento de dados de rotina gerados em sistemas informacionais da maioria das empresas, dando suporte a execução do negócio.

Sendo mais claro, eles estão ao seu redor, no sistema online de um banco, no caixa eletrônico, quando você vai fazer compras no supermercado e até mesmo no seu celular. Se você enviar uma mensagem de texto para alguém do seu smartphone, você utilizará um sistema OLTP. Sendo assim, a maioria dos aplicativos de negócios que lidamos em nosso cotidiano são do tipo OLTP.

Para exemplificar ainda mais esse modelo, vamos supor que um casal tenha uma conta conjunta em um banco. Determinado dia, ambos querem sacar o valor total presente em sua conta bancária, cada um está de um lado da cidade e não sabe que o outro está fazendo a mesma operação.

Entretanto, somente a pessoa que concluir primeiro o processo de autenticação poderá sacar o dinheiro. Nesse caso, o sistema OLTP garante que o valor sacado nunca será maior que o valor presente no banco.

Geralmente aplicações que utilizam sistemas OLTP tem transações feitas constantemente, com múltiplos acessos e devem garantir a disponibilidade e integridade dos seus dados.

Imagine um grande varejista online, esse tipo de operação precisa ter uma disponibilidade de 99% e seus dados devem chegar de forma integra, pois o core da empresa está em seu carrinho de compras. Os clientes precisam ter uma experiencia agradável e concluir suas compras sem dor de cabeça.

Já imaginou quantas transações são feitas por minuto nesse tipo de aplicação? Imagine se o carrinho de compras cair, o que vai acontecer? Os clientes não poderão concluir suas operações, consequentemente o varejista perderá dinheiro e sua credibilidade, e esses mesmos clientes irão até o concorrente para fazer sua compra.

O que podemos observar é que o sistema OLTP precisa ter alta disponibilidade, manter a integridade, e o seu principal objetivo é o processamento de dados e não a análise deles. Esse modelo é utilizado no nível operacional de uma organização, sendo responsável pelo dia a dia das operações de uma empresa.

Exemplos do modelo OLTP

  • Acesso a operações bancárias via Internet;
  • Reserva online de passagens aéreas;
  • Envio de mensagens de texto pelo celular;
  • Entradas de pedido em sistemas em geral;
  • Adicionar um produto em um carrinho de compras de uma Loja Virtual;
  • Equipe de call center visualizando e atualizando os detalhes dos clientes.

Principais características do modelo OLTP

  • Dados Operacionais: Sistemas que auxiliam no dia a dia das empresas;
  • O principal objetivo é controlar e executar tarefas fundamentais do negócio;
  • A atualização dos dados é feita no momento da transação;
  • Inserções e atualizações rápidas iniciadas pelos usuários. Frequência alta de transações;
  • Consultas padronizadas e simples, retornando registros básicos;
  • Alta velocidade na manipulação de dados operacionais, porém, é ineficiente para análises gerenciais;
  • A manipulação dos seus dados é mais utilizada por técnicos e analistas;
  • Dados voláteis, passíveis de modificação e exclusão;
  • Os dados operacionais são críticos para administração de negócios, é provável que a perda de dados implique em responsabilidades legais e em prejuízos para empresa;

Benefícios do modelo OLTP

  • Administração de transações diárias de uma organização;
  • O modelo é responsável por sistemas que ajudam as empresas em seu cotidiano, simplificando os processos individuais.

Conheça o modelo OLAP

OLAP é o acrônimo para “Online Analytical Processing” ou em português “Processamento analítico online”. São estruturas criadas para responder rapidamente a consultas complexas, com grande quantidade de dados históricos, o principal intuito desse tipo de projeto é na utilização de análise e inteligência de negócios.

Os bancos de dados OLAP são desnormalizados, por esse motivo ocupam muito mais espaço em disco, seus dados podem ser redundantes, pois o que realmente importa, é a sua velocidade e capacidade de navegar por suas dimensões.

O núcleo de sistemas OLAP é baseado em um cubo multidimensional ou hipercubo. Um exemplo simples desse tipo de cubo, seria fazer a análise das vendas de uma loja com data/hora. Cada venda teria um rótulo do tipo data/hora que descreveria sobre essa operação e mais dimensões poderiam ser adicionadas, tais como: loja, caixa, nome do cliente etc.

O OLAP é focado na camada de negócios de uma empresa, e é utilizado por profissionais de nível estratégico para tomada de decisões importantes em uma organização, por esse motivo, essas consultas complexas devem ser rápidas, sendo assim, a prioridade desse tipo de banco é a sua performance.

Quando são utilizadas aplicações do tipo OLAP? Geralmente são utilizadas para geração de relatórios ou criação de dashboards com foco em tomada de decisão.

Esses relatórios são elaborados com base em dados históricos da empresa e frequentemente são tirados para o time de vendas, marketing, financeiro, gestores em geral, executivos e podem ser gerenciais, de orçamento ou até mesmo de previsões futuras.

Exemplos do modelo OLAP

  • Análises de acordo com o tipo de departamento: Marketing, Vendas, Compras etc.
  • Otimização de processos, criando melhores condições para a empresa;
  • Identificação de oportunidades e projeções futuras sobre uma organização;
  • Análise de falhas e gestão de riscos que ameacem o futuro de um negócio;

Principais características do modelo OLAP

  • Lida com grandes volumes de dados com consultas complexas;
  • O seu tempo de resposta pode ser de segundos, minutos ou até horas dependendo do tipo de consulta;
  • Seu foco principal é na análise de dados, ou seja, utilização de instruções do tipo SELECT;
  • Sua fonte de dados é a agregação de transações;
  • Seu objetivo é dar suporte, ter respostas, planejar, resolver problemas e obter insights;
  • As atualizações de dados são feitas periodicamente com tarefas em lote agendadas e de longa execução;
  • Precisa de um grande volume de armazenamento devido à agregação de grandes conjuntos de dados;
  • Aumenta a produtividade de gerentes de negócios, analistas de dados e executivos;
  • Visualização multidimensional de dados corporativos;
  • O design do banco de dados é orientado ao assunto. Exemplo: assuntos como vendas, marketing, compras etc.
  • Dados perdidos podem ser recarregados do banco de dados OLTP, conforme necessário, em vez de backups regulares;

Diferenciais do modelo OLAP

  • O OLAP é focado na análise de dados, enquanto OLTP suporta aplicativos orientados a transações;
  • O OLAP cria uma plataforma para estudo de necessidades de negócios, incluindo planejamento, orçamento, previsão e análise, enquanto o OLTP é útil para administrar transações diárias de uma organização;
  • O OLAP é caracterizado por um grande volume de dados, enquanto o OLTP é por muitas transações;
  • No OLAP, o data warehouse é criado exclusivamente para que ele possa integrar diferentes fontes para criar um banco de dados consolidado, enquanto o OLTP usa o DBMS tradicional.

O que são Data Warehouses e Data Marts?

É comum quando falamos do armazenamento de dados para análises, que os termos Data Warehouse e Data Mart apareçam. Naturalmente, existe uma confusão e entende-se que esses termos sejam conflitantes, sendo que na realidade são complementares.

Por esse motivo, para ajudar em um melhor entendimento, decidimos explicar o que cada um significa.

Data Warehouse

Os Data Warehouses, em português, armazém de dados. São bancos de dados, com a capacidade de armazenar e organizar um grande volume de informações. Essas informações são utilizadas para análise e apoio em decisões.

Usando esse tipo de banco é possível elaborar relatórios, criar investigações, montar dashboards, além de ser possível fazer análises preditivas gerando insights únicos.

O objetivo do Data Warehouse é centralizar todos os dados retirados de múltiplas fontes para facilitar a consulta. As informações podem ser extraídas de planilhas, sistemas legados, ERP’s, CRM’s, bancos de dados, plataformas de TEM (Telecom Expense Management), de ITEM (IT Expense Management) e muitas outras.

No mundo real, já sabemos que projetos de Business Intelligence em sua grande maioria, são complexos e exigem tempo para serem construídos.

De acordo com as necessidades das organizações, por vezes, não é necessário criar grandes projetos que demandem muito tempo extraindo todas as informações da empresa.

É nesse ponto que surgem os Data Marts.

Data Mart

De forma simples, podemos dizer que o Data Mart, é um pequeno Data Warehouse, focado exclusivamente em determinado assunto ou área. Esse pequeno cubo, atende a necessidades específicas, ao invés da corporação como um todo.

Os Data Marts podem ser criados de duas formas: Capturando dados diretamente de sistemas transacionais, ou, um grande Data Warehouse pode servir como fonte e alimentar diversos Data Marts.

Sendo assim, os dados ficam separados por setores, por exemplo: De marketing, financeiro, comercial etc. Otimizando o fornecimento de informações, sumarizando a gerência e análise de dados, reduzindo a complexidade, o tempo e o custo na criação de projetos de Business Intelligence.

Ferramentas de Business Intelligence

Se você está pensando em utilizar o BI na sua empresa, com certeza está se perguntando: Qual a melhor solução de Business Intelligence do mercado? Qual devo escolher? Será que atende tudo que minha empresa necessita?

Essa talvez seja uma das decisões mais difíceis quando se está disposto a contratar uma ferramenta. Geralmente buscamos a que tem mais funcionalidades ou que se apresenta como a melhor do mercado.

Porém, não existe a “melhor opção”, o que existe é a ferramenta ideal para o seu tipo de necessidade ou maturidade.

Atualmente temos excelentes ferramentas de Business Intelligence, preparadas para atender todos os tamanhos de negócio e os mais variados tipos de perfis.

Por esse motivo, fizemos uma lista com as principais ferramentas, recomendadas por especialistas e reconhecidas como líderes em análise de dados. Vamos focar em soluções de self service BI (BI de autoatendimento), pois são mais simples e fáceis.

Antes de contratar qualquer solução para sua empresa, vale a pena conhecer essas opções:

Microsoft Power BI

O Power BI da Microsoft é uma das soluções mais populares, líder no quadrante mágico do Gartner por 11 anos consecutivos.

A ferramenta está cada vez mais poderosa e fácil de usar, com ela é possível conectar a múltiplas fontes de dados, desde planilhas do Excel, redes sociais, aplicativos na nuvem, CRM, bancos de dados etc.

Apesar de existir a versão gratuita, destinada apenas para um único usuário, é na versão Pro onde a ferramenta se destaca, sendo possível fazer a análise de dados brutos e relatórios publicados através de um time colaborativo.

Para atender necessidades ainda maiores, também existe a versão Premium, que possibilita a preparação de dados de autoatendimento com conectores pré-construidos mantidos no Microsoft Dynamics 365, Azure SQL Data Warehouse ou fontes de outros fabricantes, como Salesforce por exemplo.

A grande popularização do Power BI se deve a facilidade na criação de painéis e relatórios, com poucas configurações e em questão de minutos.

Trazendo para o analista uma visão ampla e em tempo real das métricas mais importantes para a organização, além disso, a visualização dos relatórios pode ser feita em desktops, tablets e celulares.

Qlik

O QlikView é outra plataforma com grande reconhecimento, é simples, prática e pode ser utilizada por qualquer usuário em uma organização.

Sua implantação pode ser feita de 3 formas: On-premise, na nuvem ou como solução de SaaS completa.

Está há 8 anos no quadrante mágico do Gartner, sendo considerada uma excelente opção entre as ferramentas disponíveis.

Com a inteligência artificial e o mecanismo associativo, é possível obter insights ocultos, que poderiam passar despercebidos através da análise humana.

Os usuários também podem fazer suas perguntas de forma personalizada, implementando suas próprias ações de acordo com o diagnóstico realizado.

Entre suas vantagens, a ferramenta possui ótimo custo benefício, com excelente ROI, trazendo inúmeros recursos que compensam o seu baixo investimento.

O QlikView está entre as ferramentas favoritas dos analistas, pois permite a exibição de dados em tempo real, a colaboração e exploração com múltiplos usuários, além de fazer o gerenciamento de relatórios e transferência de dados de forma simples e segura.

Tableau

O Tableau é uma das soluções mais completas, seu conjunto de ferramentas ajuda analistas e usuários em cada etapa do processo, desde a extração de dados, criação de dashboards, até o compartilhamento de relatórios.

Sua ferramenta de preparação, oferece de forma visual, um jeito simples de combinar, estruturar e limpar os dados, diminuindo o tempo e a complexidade dos processos de extração.

Também é possível se conectar a inúmeras fontes diferentes, sejam elas planilhas ou bancos de dados, combinando todas essas informações sem a necessidade de programação.

Os gráficos e relatórios são gerados em tempo real, dinamicamente, também é possível criar cálculos avançados, análises de tendências, regressões, correlações etc. Tudo isso de forma intuitiva, apenas arrastando e soltando.

Assim como as outras grandes ferramentas do mercado, com o Tableau é possível montar um time colaborativo para criar dashboards e relatórios, além de compartilhar essas informações na nuvem, com acesso em desktops, tablets ou celulares.

Um dos seus destaques está na linguagem natural, no qual é possível escrever perguntas e receber respostas automáticas.

A inteligência artificial também ajuda a explicar, e encontrar dados que antes passariam batidos, gerando insights únicos.

O Tableau conta com versões personalizadas, atendendo as necessidades de setores e nichos específicos, incluindo: Serviços Bancários, Saúde e Manufatura, Departamentos Financeiro, de RH, de TI, de Marketing e de Vendas.

Da mesma forma que o QlikView, a solução pode ser implementada como on-premise, em nuvem pública ou como solução de SaaS completa.

ThoughtSpot

A ThoughtSpot, foi fundada por uma equipe de engenheiros que trabalhavam anteriormente na Oracle, Google, Yahoo, Microsoft e outras empresas do vale do silício.

A ferramenta também é recomendada pelo Gartner e o seu principal diferencial está em sua interface baseada em pesquisas com análise aumentada em escala.

Sua velocidade e alta disponibilidade se destacam na camada de visualização de dados, seus relatórios e dashboards, podem ser criados automaticamente ou de forma personalizada.

Assim como outras ferramentas de Business Intelligence do mercado, a ThoughtSpot contém uma inteligência artificial para a geração de insights automatizados e perguntas naturais. Além disso, é possível se conectar a dados localmente ou na nuvem, desde arquivos simples, até redes sociais, plataformas corporativas e bancos de dados relacionais.

Sua infraestrutura robusta e escalar, conta com um gerenciador de cluster distribuído, portanto, seus dados sempre estarão disponíveis e íntegros. Através dos seus recursos de segurança e governança de dados, é possível criar níveis de acesso personalizados, garantindo que somente usuários autorizados possam acessar determinados recursos de acordo com a sua permissão.

Google Data Studio

Uma das maiores empresas de tecnologia do mundo não poderia ficar de fora e criar a sua própria solução de análise de dados. O Google Data Studio é gratuito, permitindo reunir informações das mais variadas fontes de dados.

Da mesma forma que outras ferramentas de self-service BI (BI de autoatendimento) é simples de aprender e fácil de usar. Com poucos cliques é possível criar Dashboards dinâmicos e personalizados, com baixa curva de aprendizado.

Inicialmente a solução era limitada a extrair informações de suas próprias ferramentas como: Google Ads, Google Analytics, Google Search Console, Google Sheets, Youtube etc.

Com o passar do tempo o Google Data Studio foi evoluindo e se tornou mais robusto, sendo possível fazer conexão com múltiplas fontes: CRM, bancos de dados MySQL e PostgreSQL, redes sociais, ferramentas de marketing etc.

Essa talvez não seja a solução ideal para grandes corporações ou empresas com alto nível de maturidade. Mas pela sua simplicidade e facilidade, é muito popular em agências de marketing.

É uma ótima opção para pequenas e médias empresas que querem dar o ponta pé inicial e começar a entender de forma prática como funciona o BI, aprendendo mais sobre a análise, cruzamento de dados, e os insights poderosos que ele pode gerar.

Uso do Business Intelligence – Saiba como implementar em sua empresa

Como vocês devem ter percebido, algumas empresas que já adotaram o Business Intelligence não o aproveitam como deveriam, outras, ainda enxergam a tecnologia como um bicho de sete cabeças, ou somente, como mais uma ferramenta de auxílio ao negócio e não como parte central dele.

Mesmo em cenários tão diferentes, o BI acaba sendo utilizado de forma errada. Empresas que já o possuem, o utilizam apenas como um simples visualizador de relatórios, outras, não conseguem nem ao menos compreender o básico e ter uma cultura de dados em sua metodologia.

O que é certo, é que na grande maioria das vezes, essas organizações não sabem usar essas informações ao seu favor, por esse motivo, não conseguem dar valor e enxergar o Business Intelligence como uma grande vantagem competitiva.

Pensando nisso, resolvemos criar 4 pequenos passos que sua empresa deve seguir, para que o Business Intelligence entre em ação.

Comece pequeno

Quando falamos em Business Intelligence, geralmente envolvemos a organização como um todo, mas se você está começando um novo projeto ou ainda não conseguiu usar o BI de forma adequada, o ideal é focar em determinado nicho, dessa forma, você diminui a área de abrangência e reduz a complexidade dos questionamentos.

Fracionando um grande problema, em pequenos, trará mais clareza para os reais desafios da organização. Então faça perguntas com foco em áreas específicas como:

“Qual departamento está com problema? Onde devo otimizar os resultados? Se eu fizer ação X ao invés de Y, será que vou conseguir mais pontos positivos do que tenho agora? “

Se você não leu, volte e leia quando falamos de Data Marts, que são pequenos Data Warehouses focados em segmentos da organização.

Geralmente as empresas têm problemas específicos, então, é mais fácil otimizar os resultados focando em áreas limitadas do que a empresa como um todo.

É melhor resolver um pequeno problema por vez, do que nenhum, certo?!

Descubra quais informações você precisa

Um grande volume de dados, com origem de muitas fontes, pode causar uma grande confusão. Então, simplifique, descubra quais informações você precisa, quem precisa saber o que, por qual motivo e onde. É necessário ser objetivo quando se trata de melhorar a área de negócios.

Por exemplo, aqui na Navita temos duas soluções que podem ajudar em um projeto de Business Intelligence. O TEM (Telecom Expense Mananagement) e o ITEM (IT Expense Managment),  essas soluções ajudam na gestão de gastos corporativos de TI e Telecom, ou seja, a consolidação e visibilidade desses dados, é só um exemplo de como manter o foco e simplificar um problema.

Agora que você já tem um exemplo prático de qual informação precisa e quando, filtre e colete todas as informações necessárias, considere quais processos devem ser implementados para obter esses dados e garantir que as informações sejam integras e de qualidade.

Todos esses fatores são cruciais, você deve confiar nas informações que estão sendo geradas, pois, se você não pode confiar em seus dados, não poderá confiar em nenhuma decisão baseada neles.

Faça muitas perguntas

Agora que você já reduziu o seu escopo de abrangência e conseguiu coletar dados confiáveis, é hora de analisar e fazer perguntas.

Certifique-se de criar muitos questionamentos sobre cada informação, todas as perguntas devem ter um objetivo. Criando melhores questionamentos, as chances de gerar insights valiosos para o negócio serão muito maiores.

Além disso, é necessário perder um certo tempo e pensar na forma como esses dados são apresentados, existem profissionais especializados somente na camada de visualização em projetos de Business Intelligence.

Pessoas diferentes, tem maneiras diferentes de interpretar as informações conforme elas são apresentadas. Se for negligenciada essa etapa, isso pode confundir ou alienar os responsáveis pela análise de dados, prejudicando o projeto como um todo.

Avalie seu progresso

É preciso entender que o Business Intelligence não deve ser encarado como algo fixo, com início, meio e fim, e sim, como um ciclo de vida da informação inteligente.

Você já extraiu os dados, analisou as informações e usou as ideias que teve para tomar decisões baseadas em evidências. Agora é preciso acompanhar, medir e avaliar os resultados, à medida que o seu projeto ganha maturidade.

Para isso, defina metas específicas que você deseja alcançar e faça os ajustes necessários de acordo com o progresso.

Estamos falando em um ciclo de melhoria contínua, então a cada novo passo, a condição anterior pode ser aperfeiçoada se feito um monitoramento cuidadoso, também é necessário mudar a perspectiva, então faça novas perguntas e mude a forma como os dados são analisados, consequentemente, novos insights surgirão e o processo será otimizado como um todo.

Dica Bônus – Uma nova cultura na organização

Para obter resultados expressivos usando o Business Intelligence, é necessário mudar profundamente a forma de atuação da empresa. A transformação deve começar pelos seguintes pilares: Pessoas, processos, cultura e tecnologia.

As pessoas devem estar engajadas com a organização e ter o compromisso com uma nova metodologia, agora, elas devem seguir uma cultura de dados, suas decisões serão baseadas em fatos e não mais em intuição.

Os processos devem ser seguidos à risca, os dados apresentados devem ser de qualidade e íntegros, então, padrões e boas práticas precisam ser bem definidos, monitorados e revisados continuamente.

A cultura da organização deve mudar, é preciso descobrir onde há resistência. Uma empresa que valoriza a análise de dados, deve estar disposta a mudar sua estrutura organizacional, exigindo o máximo de engajamento de sua equipe.

Por último, é preciso que a transformação digital esteja intrinsecamente ligada a empresa. A tecnologia nos dias de hoje, não é somente um instrumento para auxiliar ou facilitar certos processos, ela deve ser parte integrante da organização.

Uma empresa que segue uma cultura de dados, utiliza a tecnologia como fator primordial para os avanços da organização.

Se você seguir todas essas etapas e alinhar elas com as estratégias do seu negócio, sua empresa terá uma vantagem competitiva perante as outras, alcançando os resultados que procura.

Business Intelligence e Business Analytics são a mesma coisa?

Conforme o seu conhecimento se aprofunda em Business Intelligence, termos como Business Analytics, Data Mining, Data Science, Big Data vão surgindo, pois todos fazem parte de uma mudança que o mundo dos negócios está sofrendo, a transformação digital.

A transformação digital trata-se de uma mudança profunda e significativa em como as empresas se relacionam com a tecnologia. Ou seja, a tecnologia não serve somente como auxílio, mas sim, está presente e tem um papel central dentro das organizações, trazendo inúmeros benefícios.

Segundo o Gartner, os dados são a chave principal para a transformação digital.
Todos esses termos têm algo em comum, a análise de dados. Por esse motivo, frequentemente as pessoas acabam se confundindo e achando que são a mesma coisa, porém, são conceitos distintos.

Afinal, o que é Business Analytics e qual a diferença para o Business Intelligence

Já sabemos que o Business Intelligence, utiliza dados históricos para ajudar gestores e executivos na tomada de decisão. É uma forma de coleta e análise de informações, de um conjunto amplo de dados empresariais, para entender sua atual situação, e a partir daí, planejar o futuro de forma mais eficiente.

O Business Analytics é a combinação da análise preditiva, com capacidades avançadas de inteligências de negócios, ou seja, enquanto o BI tem como foco na tomada de decisão, o BA consiste na capacidade de se fazer perguntas para questões fundamentais sobre esses dados.

“Será que as vendas deste ano estão melhores que do ano passado? Será que o novo vendedor tem melhor desempenho que o outro? Por que alguns produtos têm melhor aceitação em determinadas regiões?”

Para que essas perguntas sejam respondidas, é necessária uma análise preditiva usando algoritmos avançados que fazem o processamento desses dados, criando modelos que possam realizar previsões sobre resultados futuros.

Algumas empresas tratam o Business Intelligence e Business Analytics como sinônimos, não é possível ter um sem o outro. Porém, eles são complementares, mas o BA é focado na fase de contestação de dados, que responde a tomada de decisão no processo geral de Business Intelligence.

Principais profissões de Business Intelligence no mercado

Agora que já sabemos da importância do BI, como ele pode ajudar as organizações, e todos os fatores envolvidos para que um projeto seja bem-sucedido, você deve estar curioso para conhecer quais profissões estão envolvidas neste tipo de processo.

Apesar de não ser uma profissão nova no mercado, muitos não sabem por onde começar e quais profissões estão ligadas diretamente ao Business Intelligence.

Da mesma forma que em outras carreiras, existem diversos tipos de cargos e funções, alguns mais voltados para a área de negócios, outros mais técnicos e até os mais generalistas.

A cultura de dados nunca esteve tão em alta, empresas do mundo todo perceberam que é um diferencial competitivo a análise de dados históricos para gerar insights e ajudar na tomada de decisão, por esse motivo, os profissionais de BI têm sido muito requisitados, conheça as principais profissões relacionadas ao Business Intelligence:

Analista de ETL (Extract Transform Load)

O analista de ETL costuma ter um perfil bastante técnico em um projeto de BI, ele é responsável por projetar e desenvolver processos de extração, conversão e carga desses dados.

Esse analista geralmente é muito requisitado, devido as cargas iniciais, processos de automação, agendamento de tarefas e todo o tratamento dos dados, consumindo cerca de 70% de todo o projeto.

Por se tratar de um papel central, normalmente vemos esse profissional lidando com usuários para esclarecer dúvidas, por vezes com Gerentes de Projeto para garantir a integridade das cargas realizadas, e até com os DBA’s para medir os impactos causados nos bancos de dados em produção.

Pelo conhecimento adquirido com cargas de Data Warehouse (Dws), podemos ver esses profissionais montando cubos ou posteriormente coordenando projetos.

Analista de OLAP (On-Line Analytical Processing)

O Analista OLAP precisa ser um profissional com uma visão multidisciplinar em seu escopo. Ele deve ter um perfil misto, sabendo muito bem, tanto a camada de negócios quanto técnica. Ele será responsável pela construção de cubos para análises.

Seu lado técnico deve ser bastante apurado, pois esse profissional terá que lidar com ferramentas para a modelagem de cubos multidimensionais, que é algo extremamente complexo.

Os sistemas OLAP se caracterizam por fornecer subsídios para tomada de decisão, a partir de análises feitas sobre bases de dados históricas, ou seja, esse profissional terá a responsabilidade de modelar os dados de forma a ser entendida pelos analistas de negócios, gerentes e executivos de uma empresa.

Analista de Relatórios e Dashboard

A ciência já comprovou que existem várias formas de se aprender, e dentre esses tipos, temos o aprendizado visual. Já imaginou assimilar uma pilha de dados apresentados em diversas tabelas, seria bastante confuso, certo? Por esse motivo, existem profissionais focados na construção de apresentações visuais.

Mais do que simples apresentações, os analistas de relatórios e dashboards, são profissionais experientes, capazes de traduzir todos esses dados brutos em informações úteis, através de gráficos e painéis avançados, facilitando a visibilidade dessas informações para gestores e executivos.

Esses painéis têm uma enorme importância na interpretação dos dados, existem estudos exclusivos de usabilidade de como os dados devem ser apresentados, para que as informações sejam absorvidas e compreendidas de forma correta, se tornando úteis em suas análises.

Analista de BI – Business Intelligence

O Analista de BI deve ter um perfil analítico e multidisciplinar. O profissional terá que levantar requisitos, extrair dados, fazer a modelagem de cubos multidimensionais e até mesmo criar relatórios e dashboards.

Quando uma empresa solicita um Analista BI, ela deseja que uma única pessoa faça todos os processos de cada analista listado acima, ou seja, é um perfil generalista, por esse motivo ele deve conhecer todas as áreas do Business Intelligence.

Porém, além das habilidades em tecnologia, por ser um perfil amplo, será um diferencial ter conhecimento na área de negócios, estatísticas, matemática, comunicação etc.

O futuro do Business Intelligence

Segundo o Gartner o Business Intelligence que conhecemos hoje, passará por uma terceira revolução apelidada de “Análise Aumentada”. Onde o Machine Learning será incorporado de uma forma nunca vista em ferramentas de BI, orientando os usuários em suas consultas.

Atualmente já podemos ver discretamente esse tipo de integração em algumas ferramentas de BI, porém, a tendência é que se torne muito mais avançada e padrão de mercado.

Isso mudará a forma de nos relacionar com o BI, então vamos nos perguntar: “Será que o BI é analítico ou inteligente”?

Esse tipo de evolução será comum a todas as soluções de Business Intelligence tornando-as ainda mais poderosas, criando um outro patamar na análise de dados como é feita atualmente.

Quando analisamos os relatórios de vendas passadas, pegando seus dados históricos, isso é BI. Se pegarmos esses relatórios e obtivermos previsões sobre vendas futuras, isso é Business Analytics – e se além disso for possível fazer uma análise preditiva, capacidade hipotética de se perguntar: “O que aconteceria se ao invés da ação X tivéssemos feito a Y”?

Esse será o propósito do novo Business Intelligence, integrar todas essas capacidades em uma única plataforma, ao invés de utilizar de forma separada em cada solução.

Os empresários e executivos, vão ter ainda mais embasamento em suas decisões, agregando dados históricos, previsões futuras e a capacidade hipotética, desta forma, eles se tornarão ainda mais assertivos e eficientes em sua tomada de decisão.

Conclusão

Agora que você já leu o nosso Guia Definitivo sobre Business Intelligence, não deixe de conferir nossos outros materiais sobre mobilidade e tecnologia:

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