As informações estão por todo o lado e, antigamente, a falta delas já foi um grande problema. No entanto, hoje, com o desenvolvimento da TI – Tecnologia de informação, o excesso de dados transformou-se em dor de cabeça (inclusive para pequenas empresas).
As fontes são inúmeras: internet, CRM – Customer Relationship Management, ERP – Enterprise Resource Planning, planilhas de Excel, softwares financeiros, dados do marketing e muitos outros. O fato é que desde sempre dependemos das informações para tomada de decisões. Mas muitas vezes se torna difícil determinar aquelas que são realmente relevantes.
No post de hoje, entenda como o Business Intelligence pode te ajudar na tomada de decisões.
Qual informação é relevante?
Os dados foram se multiplicando, a tecnologia foi elevada a potência e as informações tornaram-se tão disponíveis que a tomada de decisão tornou-se muito mais difícil. Passar do papel para o digital trouxe enormes facilidades, mas também aumentou drasticamente a quantidade de dados, dificultando a análise.
Nos anos 80, as maravilhas de uma planilha Excel tornaram-se evidentes, mas a importância da profunda análise dos dados cadastrados ainda não havia sido plenamente revelada. No entanto, rapidamente descobriu-se que um grande volume de dados não significava conhecimento. Para uma boa tomada de decisões, era fundamental entender a relação entre estas informações.
Muitos outros cálculos provam a importância das comparações e fornecem também uma visão ampla e sistemática das informações. A relação entre os dados passou a ser a chave da produtividade nos negócios, e assim, se iniciava a era do comércio com precisão cirúrgica.
Relacionamento virtual
O novo século trouxe o mundo para a ponta dos dedos. Os novos meios de comunicação, principalmente a internet, revolucionaram a interação social. Mensagens pelo celular, emails, redes sociais, blogs e outros derivados da rede permitiram uma maior aproximação entre todos — o cliente não está mais fisicamente em torno da área de atuação da empresa, sua presença, embora virtual, é bem mais forte.
O problema agora é gerenciar todos estes dados de clientes em potencial. Como responder a esta demanda sem se tornar impessoal ou irrelevante? Como escolher os indicadores corretos e a fatias de mercado que realmente interessam? Como tomar uma decisão apoiada por dados relevantes?
Tornou-se evidente que a quantidade de contatos e de informações é enorme. Cada meio virtual de interação precisa de filtros automatizáveis, facilidade de visualização e grande capacidade de análise das respostas. São milhões de dados circulando na nuvem e que precisam ser devidamente agrupados. Para isso, surgiu a figura do Cientista de dados.
Business Intelligence
Só recolher dados não é mais suficiente, é preciso ir além. Esta necessidade criou um novo conceito de produtos e serviços indispensáveis para o relacionamento comercial: analisar e selecionar os dados do negócio, classificar sua importância, suas causas e consequências.
As informações bem utilizadas revelaram uma maneira de estar bem próximo dos desejos dos clientes externos e internos. O conceito de BI – Business Intelligence é uma combinação de ferramentas, pessoas, processos e tecnologias que buscam entender os clientes de uma empresa. O Business Intelligence organiza as informações e faz o tratamento da base de dados com o objetivo de melhorar a tomada de decisões estratégicas nos negócios.
Resumindo: é fundamental ter acesso imediato às informações estratégicas das empresas para auxiliar a tomada de decisões, e o Business Intelligence faz isso por você.
Quer saber mais como o BI vai ajudar nos negócios? Deixe sua dúvida ou pergunta nos comentários!
Agora que você já sabe como o Business Intelligence pode ajudá-lo na tomada de decisões, veja de maneira prática como a Alemanha o usou para ganhar o jogo da Copa.
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?