Com a alta competitividade presente no mercado, as organizações enfrentam, de maneira cada vez mais acirrada, a batalha de oferecer seu diferencial competitivo e organizar e administrar suas informações estratégicas em benefício de oferecer subsídios à tomada de decisões. Graças à constante inserção de tecnologia nos negócios, as empresas primam por modelos que as auxiliem a enfrentar esse crescente volume de dados. E é neste cenário que vemos emergir com força cada vez maior o Business Intelligence como solução para os negócios.
Portanto, nada mais pertinente do que conhecer mais a respeito e descobrir como esse conceito pode ajudar você. Confira abaixo!
O que é BI?
O Business Intelligence é um conjunto de medidas, aliadas à tecnologia, que são implementadas na organização para auxiliar e organizar dados que possam ser utilizados de maneira estratégica.
Através de softwares de CRM, ERPs, ou mesmo planillhas ou arquivos de texto – por exemplo – a empresa forma indicadores de desempenho/comportamento ou conclusões sobre seus compradores, arquivando esses dados no que é chamado de Data Warehouse. Essa base de dados, armazenada em conjunto, se torna uma inteligente fonte de informação capaz de estruturar e melhor direcionar o relacionamento com os clientes. Dessa forma, a ideia do Business Intelligence é embasar e, tornar cada vez mais assertiva, a tomada de decisões nos negócios.
Entretanto, apesar de o BI estar ligado à posse de um software, o Business Inteligence está, sobretudo, relacionado ao modo como as empresas usam e compartilham suas informações, transformando esses dados em vantagem competitiva.
Vantagens do BI
Dentre as inúmeras vantagens que podem ser identificadas com a implementação do Business Intelligence, podemos destacar essas a seguir:
Otimização dos processos: durante o processo de coleta de informações, melhorias nas formas de captação de dados ou maneiras completamente novas podem surgir;
Aferição do desempenho: o Business Intelligence faz com que as decisões da gestão sejam monitoradas, comparando-se o resultado obtido com cada ação tomada;
Monitoramento de receitas e despesas: é possível identificar perdas e custos, potencializando os lucros com as informações coletadas;
Antecipação ao erro: ao invés da tomada de decisão se basear em intuições ou expectativas, a empresa emprega esforços em estudos concretos;
Banco de dados consolidado: ao invés de comprometer tempo em levantamentos manuais de informação, a empresa passa a contar com relatórios gerenciais que podem ser, facilmente, extraídos do sistema.
Pró-atividade; tendo em vista a qualidade das informações coletadas e tratadas, as ações dos gestores se tornam cada vez mais pró-ativas, inibindo aquele comportamento reativo que pode ser atribuído a escassez ou falta de confiabilidade das informações.
Como você viu neste post, as consequências de um investimento em BI serão sempre positivas e, obviamente, muito rentáveis, afinal, não restam dúvidas sobre o fato de que os resultados alcançados, após a implantação do Business Intelligence, terão alto valor agregado ao projeto, compensando, de modo evidente, todo o custo empregado com os inúmeros benefícios proporcionados.
Ou seja, empregar esforços na implementação do BI é um investimento que só potencializa os resultados seja qual for a organização ou tipo de negócio.
A sua empresa utiliza o BI em seus negócios? Você ainda tem dúvidas dos benefícios que ele pode trazer? Compartilhe conosco as suas experiências: deixe um comentário!
Foi aluno de Ralph Kimball, maior referência mundial no assunto, no curso de Modelagem Dimensional realizado pela Kimball University, em Estocolmo – Suécia.
Já ministrou diversas palestras sobre o tema e atualmente mantêm o blog da Know Solutions, com referências sobre Business Intelligence.
Pós Graduado em Gestão de Projetos de Software pela PUC – Paraná. Trabalhou durante 7 anos na empresa Siemens onde participou de projetos em diferentes países.
Materia muito interessante
Obrigada pelo artigo 🙂 Acho que eu tenho uma equipe que pode obter cada sucesso 🙂 Mas sem kanbantool.com, nao conseguimos arranjar e controlar todas tarefas. Ferramentas digitais podem ajudar bastante – tal como manager ou teamledaer, mas mais suave 🙂 Eu planejo o dia do trabalho com kanban e todas tarefas sao cumpridas. Eu sei que nao cada um gosta trabalhar assim, mas comigo funciona 🙂
Parabéns por trazer a CRISP-DM de volta ao tablado. O “produtocentrismo” que assola o mercardo de BI pressiona os players a comprar o último brinquedo, a seguir a última moda, quando quase tudo que tem algum uso prático já existe há décadas – como o CRISP-DM
Seria legal um artigo um artigo comparando-o com SEMMA. Pode ser muito interessante para quem entrou na área há menos de 20 anos.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
Sobre o comentário do João Kechichian, concordo em relação às empresas não terem claro o que querem, e concordo com o Leandro sobre a abordagem de “Qual o seu problema” para dar as sugestões.
Mas vale ressaltar que as empresas não conseguem identificar o que querem por não terem claro um Planejamento Estratégico e objetivos bem descritos. Isso facilita muito perceber quais indicadores serão necessários acompanhar para atingir os resultados esperados.
Bom dia,
Há muita diferença das versões do livro The Data Warehouse Toolkit?
Vejo que ele esta na 3 edição.
Posso comprar apenas a 3 ou devo comprar todas?
Oi Marcos!
Há algumas atualizações com conceitos mais atuais. Não precisa comprar todas as edições não, apenas a 3a já cobre tudo que precisa.
Sim e não. A maior diferença é entre a primeira edição e as restantes. Da segunda edição em diante, quando a Margy Ross assumiu o livro, é tudo mais ou menos o mesmo.
A primeira edição, que por acaso chegou a ser publicada em português, é a melhor, na minha opinião. Ela é mais concreta, menor e mais focada. Se conseguir achá-la, compre. Vale ouro.
eu precisava para compor você uma pouco de note ajudar diga obrigado again com o extraordinário conselhos você compartilhado nesta página . Foi certamente maravilhosamente generoso com você dando abertamente tudo o que muitas pessoas {poderiam ter | poderiam possivelmente ter | poderiam ter | teriam | distribuído para um ebook para gerar alguma massa para eles mesmos , especialmente considerando que you poderia ter tried it se você nunca desejado . Those estratégias também agido como outras pessoas tenha semelhante desire como my own entender bom negócio mais relacionado este assunto . Eu tenho certeza há alguns mais agradáveis ocasiões ahead para pessoas que ver seu site
[…] de BI — Business Intelligence ou, traduzindo, Inteligência Empresarial — é justamente o diferencial que uma empresa precisa para tratar dados gerados por vários meios. Veja alguns contextos que podem servir de […]
[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
Olá Leandro.
Acredito que o potencial da área de Business Intelligence dentro das empresas pode ser maior do que se imagina hoje.
Trabalho com consultoria de B.I. para agencias e empresas, e enfrentamos diariamente dois grandes problemas.
1- Padronização dos dados: Como utilizamos muitas fontes de dados, todo o processo, desde o que a implementação, até a parte operacional, precisa ser muito bem estruturada. Sem o padrão das informações perde-se muito tempo com “correção”, sendo que “tempo” não é o que temos para identificar um padrão, pois no dia seguinte ele pode mudar se não o tratarmos.
2- Pessoas que não sabem o que querem: Corporações não sabem o que querem, logo querem tudo. O problema é que sabemos que não tudo não é necessário, se consegue identificar padrões e otimizações com metade do volume. Sendo assim o processo de otimização passa a ser inteligente para ser operacional.
O futuro da área esta encaminhando para segmentações e clusterizações dinâmicas para analise de Big Data, mas se o processo de todos envolvidos precisa ser muito bem desenhado e a área de B.I. precisa ter este knowhow também.
Obrigado e muito bom seus artigos.
Oi João, obrigado pelo seu comentário! Concordo com você!
Realmente, a padronização dos dados é o ponto mais sensível mesmo. Aqui estimamos em torno de 60% a 70% do tempo em um projeto de BI apenas para esta parte.
Sobre as pessoas não saberem o que querem, aqui vemos como uma certa vantagem. Muitas vezes não é nem exatamente não saber o que querem, mas não saberem o que é possível fazer. Com isso, parte do nosso trabalho aqui é exatamente entender do que o cliente sofre aí então sugerir algumas coisas. Tentamos não ir para uma abordagem de “o que você quer” mas sim de “quais são seus problemas”.
Isso me deu até a ideia de criar um post focado nisso, vou deixar anotado para o futuro!
Existe uma técnica chamada Árvore de Realidade Presente, da Teoria das Restrições, que lida justamente com essa barafunda de problemas e entendimentos. Eu experimentei a mesma frustração que você, João, e decidi resolver esse problema. A imagem https://geekbi.files.wordpress.com/2020/10/bi_toc-crt-x.png é um resumo do que eu tenho até agora.
Adoraria uma contribuição. “O cliente não sabe o que quer” já está lá. “Dados são sujos” e “Dados são bagunçados” me parecem boas adições.
O que você acha? E você, Leandro?