De acordo com a consultoria IDC, as empresas brasileiras têm se destacado na adoção de ferramentas de Analytics — soluções tecnológicas que ajudam a estruturar e interpretar dados para gerar informações de valor aos negócios —, sendo esta uma das tendências tecnológicas que irão contribuir para o crescimento do segmento de TI até o final de 2015. Logicamente, quando falamos em análise de dados não estamos falando apenas em ferramentas, mas também numa nova forma de gerar insights e tomar decisões a partir das informações valiosas geradas pela empresa, por seus stakeholders e pelo mercado em geral.
Acompanhe: neste artigo vamos conversar sobre como uma análise de dados bem feita pode ajudar a sua empresa a aumentar seus lucros e produtividade!
4 vantagens que a análise de dados pode proporcionar à sua empresa
Ao estruturar e estudar dados em recursos facilitadores da melhoria de processos ou para entender uma determinada situação, dentre outros fins que serão pontuados a seguir, estamos fazendo análise de dados. Saiba quais as vantagens que esta prática pode proporcionar ao seu negócio:
1 – Análise de dados ajuda a conhecer melhor os clientes
As informações armazenadas sobre os clientes nas ferramentas de CRM e até dados de redes sociais e outras interações com a empresa podem revelar padrões de comportamento, preferências e até anseios dos seus clientes.
Como o relacionamento que as pessoas têm com as marcas mudou muito nos últimos anos, estar um passo à frente, muitas vezes, significa conhecer o que os consumidores esperam, se antecipar a estes anseios e criar soluções para problemas que podem não ser verbalizados nos contatos comerciais.
2 – Controlar melhor a operação
Ao criar uma rotina de controle da operação por meio da análise de dados, é possível identificar processos que precisam ser ajustados, intensificar o que está dando certo e até fazer correções em tempo hábil.
Por exemplo, ao analisar os dados do departamento, a empresa consegue identificar em quais linhas de produtos está obtendo maior sucesso e em quais é preciso intensificar a força de vendas – ou melhorar as ações de marketing. Cruzando estes dados com o que se descobre analisando dados sobre a carteira de clientes, é possível identificar oportunidades e até ter insights para a criação de novos produtos ou serviços.
Isso pode ser aplicado a todas as esferas da operação, desde a gestão de pessoas para melhorar produtividade até o dimensionamento de compras, entre outros. Com dados estruturados e devidamente interpretados em relatórios inteligentes, a direção da empresa pode ter mais previsibilidade e tomar decisões mais assertadas em relação a sua operação.
3 – Gerar inteligência de negócio e tomar decisões melhores
Logicamente, é preciso partir de algumas perguntas que precisam ser respondidas. No meio do caminho, com a “mineração” das informações, podem até surgir insights novos, mas é preciso saber quais resposta se está procurando.
Ao utilizar um sistema de Business Intelligence, por exemplo, a alta hierarquia da empresa consegue cruzar dados de toda a operação com outros advindos do mercado para fazer estimativas e, assim, mover suas decisões estratégicas para um caminho mais seguro.
Cada vez mais, a análise de dados é feita em tempo real, com dashboards que apresentam aos decisores a movimentação de determinados fluxos de dados. Bancos e operadoras de cartões de crédito, por exemplo, costumam analisar padrões de abstinência e de gastos para evitar inadimplência; empresas de comércio eletrônico examinam os padrões de origem tráfego dos seus sites e até mesmo de navegação para determinar quais perfis de clientes são mais ou menos propensos a comprar um produto ou serviço com base em compras anteriores ou tendências de visualização.
4 – Promover a inovação
Com uma visão mais ampla do negócio, por meio da análise de dados, as empresas conseguem inovar mais. Isto porque elas conhecem melhor suas operações, sabem quais são seus pontos fortes e o que precisa ser melhorado, conhecem melhor seus clientes, seus potenciais clientes e o mercado, e têm mais subsídios para a geração de ideias disruptivas.
Sua empresa já utiliza a análise de dados para potencializar resultados? Você tem mais alguma dúvida sobre este assunto? Deixe seu comentário que teremos prazer em ajudá-lo!
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?