Na era da informação, um problema que atinge muitas pessoas é o excesso de dados disponibilizados sobre uma diversidade de assuntos de interesse da empresa. Sabe-se que utilizar a informação de maneira estratégica beneficia o negócio e traz vantagem competitiva. Mas como transformar esse grande volume de dados em inteligência, de maneira a auxiliar na tomada de decisões estratégicas na empresa? É o que o Business Analytics faz.

O que é Business Analytics?

Conceitualmente, ele é  a exploração dos dados de uma organização, com ênfase na análise estatística. Envolve a utilização de tecnologias e métodos avançados de análise de informações das mais variadas fontes e em grandes volumes.Ele considera que hoje a quantidade de informações produzida é cada vez maior e mais complexa, trazendo à tona a necessidade de se desenvolver uma metodologia coerente com a realidade atual.

A diferença de Business Intelligente e Business Analytics

O Business Intelligence, ou BI, é uma técnica para auxiliar o gestor no planejamento estratégico. Ele é uma forma de coleta e análise de um conjunto amplo de dados de uma empresa para entender a sua performance e, a partir daí, planejar o futuro de forma mais eficiente.

Permite identificar os acertos e aquilo que não deu muito certo para corroborar as próximas decisões. Os dados no Business Intelligence são disponibilizados em métricas estabelecidas e planilhas relativamente complexas. É aqui que o Business Analytics, ou BA, ganha espaço.

Como uma evolução do Business Intelligence, o Business Analytics chega para facilitar esse processo para ajudar a decodificar informações e auxiliar na análise de dados de forma ainda mais eficiente para a tomada de decisões operacionais precisas.

As sete etapas do Business Analytics

Veja agora quais são as sete etapas básicas de uma boa estratégia de Business Analytics.

1. Levantamento e definição das necessidades do negócio

A primeira etapa do processo de Business Analytics envolve entender o que a empresa gostaria de melhorar ou o problema que deseja resolver.

Os dados relevantes necessários para resolver essas metas são decididos pelas partes interessadas, pelos usuários com o conhecimento dos processos e pelo/s analista/s.

Nessa fase, questões-chave como “que dados estão disponíveis”, “como podemos usá-los”, “temos dados suficientes” devem ser respondidos.

2. Exploração dos dados macros

Esse estágio envolve a limpeza dos dados, fazendo cálculos para dados perdidos, removendo outliers e transformando combinações de variáveis ​​para formar novas variáveis.

É aqui que já pode ser empregada uma ferramenta específica (conforme citamos acima).

Os gráficos de séries temporais são plotados, indicando padrões ou valores discrepantes.

Nessa etapa, a remoção de valores discrepantes do conjunto de dados é uma tarefa importante, pois os valores discrepantes geralmente afetam a precisão do modelo se eles puderem permanecer no conjunto de dados.

Depois que os dados forem limpos, o analista vai entendê-los melhor. Vai plotar os dados usando gráficos de dispersão (para identificar possíveis correlações ou não-linearidades). Verificará visualmente todas as possíveis fatias de dados e resumirá tais dados usando visualização apropriada e estatísticas descritivas (como média, desvio padrão, intervalo, modo, mediana) que o ajudarão a obter uma compreensão básica.

Nesse estágio, o analista já está procurando padrões gerais e insights acionáveis ​​que possam ser obtidos para atingir a meta de negócios.

3. Análise dos dados

Nesse estágio, usando métodos de análise estatística, como análise de correlação e teste de hipóteses, o analista encontrará todos os fatores relacionados à variável de destino.

O analista também executará uma análise de regressão simples para ver se previsões simples podem ser feitas.

Além disso, diferentes grupos são comparados usando diferentes suposições e estas são testadas usando testes de hipóteses.

Frequentemente, é nesse estágio que os dados são “cortados em cubos” e comparações diferentes são feitas ao tentar obter informações acionáveis.

4. Previsão do que é provável que aconteça

O Business Analytics é sobre ser proativo na tomada de decisões. Nesse estágio, o analista modelará os dados usando técnicas preditivas que incluem árvores de decisão, redes neurais e regressão logística.

Essas técnicas vão revelar insights e padrões que destacam relacionamentos e ‘evidências ocultas’ das variáveis ​​mais influentes. O analista então compara os valores preditivos com os valores reais e calcula os erros preditivos.

Geralmente, vários modelos preditivos são executados e o modelo de melhor desempenho é selecionado com base na precisão e nos resultados do modelo.

5. Busca da melhor solução

Aqui, o analista aplicará os coeficientes e resultados do modelo preditivo para executar cenários hipotéticos. Usará metas definidas pelos gerentes para determinar a melhor solução, com as restrições e limitações fornecidas.

O analista selecionará a solução e o modelo ideais com base no menor erro, nas metas de gerenciamento e no reconhecimento intuitivo dos coeficientes do modelo mais alinhados ao objetivo estratégico da organização.

6. Tomada de decisão e mensuração do resultado

O analista tomará decisões com base nos insights derivados do modelo e das metas organizacionais.

A ação tomada será medida após período preestabelecido.

7. Atualização do sistema com os resultados da decisão

Finalmente, os resultados da decisão e ação e os novos insights derivados do modelo são registrados e atualizados no banco de dados.

Informações como “foi a decisão e ação efetiva?”, “como o grupo de tratamento se compara com o grupo controle?” e “qual foi o retorno do investimento?” são carregados. O resultado é um banco de dados em evolução continuamente atualizado com a obtenção de novos insights e conhecimentos.

As empresas mais inovadoras da atualidade têm uma estratégia de Business Analytics. É assim que elas obtêm insights que informam decisões de negócios e podem ser usados ​​para automatizar e otimizar processos. E mais importante do que entender as diferenças entre os dois, é perceber como as decisões de uma empresa podem ser afetadas positivamente por decisões baseadas em um estudo inteligente do seu próprio histórico.

Como transformar esse grande volume de dados em inteligência, de maneira a auxiliar na tomada de decisões estratégicas na empresa? É o que o AGROBI faz.

Fonte de Referência: Proof e MJV Innovation

Como você define suas metas, estratégias e o plano de ação dentro de sua empresa? Como toma as principais decisões?

Lembra das pequenas mercearias que existiam perto das nossas casas? Cabia ao dono decidir os preços, quando repor os estoques, quais quantidades comprar, testar ou não novos produtos. Tudo isso baseado em sua experiência, na intuição ou na tentativa e erro.

Mas, de algumas décadas para cá, o mundo dos negócios passou a se preocupar mais com a forma como as decisões são tomadas, visando focar nos resultados. Os conceitos de administração mudaram totalmente e passamos a decidir com base em dados e não mais apenas achismos.

Nesse contexto, começamos a conviver com um termo que vem sendo muito repetido dentro das empresas, principalmente, a partir da década de 1990: o Business Intelligence (BI) ou Inteligência de Negócios, na tradução para o português. Que, segundo a Gartner, é “o processo de transformar dados em informação e, através da descoberta, transformar a informação em conhecimento”. O que está diretamente ligado à tomada de decisões.

E hoje, com um mundo hiper digitalizado e ambientes de negócio altamente competitivos, o uso da tecnologia nas empresas, consequentemente, foi intensificado e, claro, até mesmo o sistema de BI vem sofrendo mudanças e avanços.

Agora, plataformas digitais são usadas para alcançar metas. O monitoramento da internet, como as mídias sociais, por exemplo, passou a ter um papel fundamental na elaboração de estratégias. O desenvolvimento de softwares cada vez mais robustos tem possibilitado acesso a valiosos históricos de dados. E as transformações não param.

Já pensou também em como a mudança de comportamento do consumidor, que passou a ser hiperconectado, tem gerado um grande volume de informações e isso influenciou diretamente no BI?

Por isso, se a sua empresa ainda não toma decisões impulsionada por dados ou se quer melhorar esse processo, esse artigo é para você. Conheça mais sobre o Business Intelligence, como ele é fundamental para diversas áreas, e quais as mudanças esse termo vem sofrendo com o avanço das tecnologias.

O que é o BI moderno e como ele vem se transformando

Não existe nenhuma novidade no termo Business Intelligence. Ele já é usado há anos – desde a década de 1960 – para se referir à troca de informações dentro das organizações, principalmente com o surgimento de novos formatos de armazenamento naquela época, como o Direct Access Storage Device (DASD) e o Sistema Gerenciador de Dados (SGBD).

Mas estamos tratando aqui do BI moderno, que começou a se desenvolver junto com o surgimento dos modelos computacionais que ajudavam a transformar dados em informações úteis para os negócios. A partir das décadas de 1980 e 1990, o termo passa a ser usado para explicar a inteligência no processo de coleta, organização, análise e compartilhamento de dados.

E, ao longo dos anos, diversos softwares relacionados ao BI foram surgindo no mercado, como o Decision Support System (DSS), Data Marts, Data Mining, ferramentas On-Line Analytical Processing (OLAP), planilhas eletrônicas, etc. Eles foram evoluindo para soluções de gestão de performance corporativa, combinando ferramentas de planejamento, orçamento, geração de relatórios e benchmark.

Portanto, BI é, de forma integrada, uma análise de como a empresa está operando e a comparando com os seus próprios resultados do passado. Além de usar também dados sobre concorrentes, fornecedores, produtos, clientes. É uma forma abrangente de auxiliar as organizações a tomarem as melhores decisões para alcançar resultados e otimizar o desempenho dos negócios utilizando os dados.

Conceitos de Big Data e Analytics, por exemplo, que são métodos para extração de dados de inteligência, são considerados ferramentas de Business Intelligence. Mas o termo abrange diversos outros em seu escopo, como Competitive Intelligence (Inteligência Competitiva), Market Intelligence (Inteligência de Mercado), Customer Intelligence (Inteligência de Clientes), Sales Intelligence (Inteligência de Vendas), Counter Intelligence (Contra Inteligência), etc.

Mas assim como as tecnologias, o BI veio se transformando ano após ano. E isso tudo vem evoluindo, com diversos novos processos surgindo dentro do BI derivados dos antigos sistemas de dados, mas que agora passaram a ser ferramentas integradas a outros diversos softwares.

A Inteligência Artificial e o Machine Learning são exemplos disso, com ferramentas que podem ter suas informações integradas à estratégia de BI.

Além disso, as mutações foram acontecendo tanto pelo aparecimento de novas tecnologias, quanto pela mudança no estilo de vida dos seres humanos. Com o passar do tempo, os sistemas de informações precisam sofrer modificações e adaptações para atender as demandas. E sua empresa precisa estar atenta a isso.

Hoje, por exemplo, passamos a gerar um volume muito maior de informações graças ao uso das tecnologias. Usamos a internet para quase tudo, desde conferir a previsão do tempo até fazer compras. Interagimos o tempo todo pelas redes sociais e pagamos nossas contas por aplicativo de celular. Tudo isso deixa rastros.

Além desse grande volume de informações, as empresas ainda precisam lidar com processos em tempo real, com tudo acontecendo ao mesmo tempo. As informações coletadas através do BI precisam ser claras e estar disponíveis a qualquer momento.

Por isso, a internet, nesse cenário, passou a ter papel fundamental na criação de estratégias e na tomada de decisões, sendo uma ferramenta indispensável de BI.

Porque é importante investir em BI

Dentro do Business Intelligence não existem limitações, são inúmeras possibilidades para contribuir com todos os setores dentro de uma empresa e acompanhar o desempenho de um departamento ou do negócio como um todo. 

Entre suas vantagens estão a montagem de relatórios e gráficos customizados com fácil acesso a qualquer usuário, ou seja, uma interação intuitiva e rápida; painéis analíticos interativos; compartilhamento de resultados; ferramentas para todo o ciclo da informação;  possibilidade do uso de indicadores de gestão; padronização do acesso aos dados e regras de negócio; etc.

Com isso, sua empresa tem maior facilidade na identificação de possíveis riscos, com um planejamento empresarial muito mais completo. Além de compreensão das tendências do mercado corporativo, aprimorando a decisão de estratégias e tomadas de decisão. E ainda consegue estabelecer metas com o foco voltado para resultados.

É muito mais fácil identificar formas de aumentar os lucros, analisar o comportamento dos clientes, otimizar as operações, descobrir erros ou problemas, acompanhar o desempenho, identificar tendências do mercado, entre outros.

Além disso, o BI oferece recursos para acompanhamento de vendas, por exemplo, em tempo real.

De maneira simples, o objetivo é extrair inteligência dos dados.

Independente de qual maneira você enxerga o BI – já que é um termo extremamente amplo, o importante é focar nesse conceito de maneira prática. Objetivando visualizar as informações de sua empresa de maneira simplificada e inteligente, independente das ferramentas usadas.

Portanto, o BI pode ajudar a sua empresa a tomar decisões mais assertivas, usando dados para avaliar a atual situação do seu negócio, do mercado, e fazer comparações com os seus próprios históricos, dos concorrentes, clientes, entre outros.

Seja uma empresa orientada por dados! Aplique o BI em todas as áreas e níveis hierárquicos. Qualquer setor que manipule alguma massa de dados pode ter um grande avanço na utilização desse conceito.

A AgroBI pode auxiliar nesse processo com todas as soluções que o Business Intelligence oferece.

Opere de forma mais assertiva e eficiente.