Business Intelligence (BI), ou inteligência de negócios, é uma estratégia que visa ajudar instituições a tomar decisões mais precisas, embasadas em dados.
Dados. Está aí uma palavra que você já deve ter ouvido falar muito. “Dados são o novo petróleo”; “dados são o futuro”; “dados valem ouro”; enfim, deu para entender a ideia.
A verdade é que realmente estamos vivenciando uma transformação no mercado, onde as empresas tomam decisões cada vez mais assertivas com base em dados que coletam de seus clientes e do próprio mercado.
Mas, os dados sozinhos não vão te levar a lugar algum. Sem entender os processos de coleta, organização, análise e apresentação desses dados, eles são inúteis.
É aí que entra a estratégia de Business Intelligence (BI), uma das mais relevantes no momento e que pode alavancar a performance de seu negócio.
A era dos palpites e hipóteses chegou ao fim! Está na hora de tomar decisões mais inteligentes, investir em dados e aperfeiçoar seus planos de ação.
O que é Business Intelligence?
Business Intelligence (BI) envolve um conjunto de técnicas, ferramentas e processos que permitem coletar, organizar, analisar e apresentar dados de forma estratégica para apoiar a tomada de decisão nas organizações.
Com as práticas de BI, é possível transformar grandes volumes de dados em informações valiosas e aplicáveis para o negócio, gerando insights e soluções para os problemas e desafios enfrentados.
A estratégia é holística, podendo beneficiar diversas áreas e setores, como marketing, vendas, finanças, recursos humanos, produção e logística.
No geral, BI contribui para a melhor gestão dos dados da empresa, o que resulta em melhores tomadas de decisões, que por sua vez contribuem para diversos objetivos, como:
- Otimizar os processos logísticos;
- Reduzir custos;
- Aumentar a produtividade;
- Melhorar a qualidade do produto/serviço;
- Satisfazer os clientes;
- Melhorar resultados de campanhas de anúncios;
- Obter vantagem competitiva no mercado;
- Identificar tendências de mercado.
A área de BI requer o uso de diversas tecnologias específicas, como softwares de extração, bancos de dados relacionais ou não relacionais, ferramentas de análise e visualização de dados, plataformas de inteligência artificial, machine learning, entre outras.
Para usar essas ferramentas, é preciso ter profissionais qualificados, como engenheiros de dados, cientistas de dados, analistas de negócio e desenvolvedores.
Qual é a importância do Business Intelligence (BI)?
Como mencionamos na introdução, os dados são um ativo valioso e abundante na era digital, mas que precisam ser tratados de forma adequada para gerar valor. As técnicas de business intelligence nos permitem extrair conhecimento dos dados e transformá-los em ações.
É assim que empresas podem extrair o máximo valor de um recurso abundante. Com os dados organizados e boas análises, sua empresa pode identificar com muito mais facilidade problemas em seus processos e utilizá-los.
Algumas das vantagens dessa estratégia são:
- Melhorar a qualidade e a confiabilidade dos dados, evitando erros, inconsistências e duplicidades;
- Integrar dados de diferentes fontes, sistemas e plataformas, criando uma visão única e holística do negócio;
- Facilitar o acesso e a visualização dos dados, por meio de dashboards, relatórios e gráficos interativos;
- Agilizar e automatizar a geração de informações, reduzindo o tempo e o custo das análises;
- Apoiar o planejamento e a execução das estratégias, fornecendo indicadores de desempenho;
- Fomentar a cultura de dados na organização, estimulando o uso de evidências para embasar as decisões.
Portanto, BI é uma ferramenta essencial para as organizações que querem se adaptar às mudanças do mercado, se diferenciar da concorrência e alcançar seus objetivos. O BI não é apenas uma tecnologia, mas uma forma de pensar e agir baseada em dados.
Como funciona Business Intelligence (BI)
Agora que você entende a importância e o que é BI, está na hora de entender como ela funciona na prática. Toda área de business intelligence conta com pelo menos quatro pilares principais:
- Coleta de dados: os dados são obtidos de diversas fontes, como sistemas internos, bancos de dados, planilhas, redes sociais, pesquisas, ferramentas de coleta, etc. Os dados podem ser estruturados ou não estruturados, dependendo do seu formato e organização;
- Armazenamento de dados: é a fase em que os dados são integrados, limpos, padronizados e armazenados em um local centralizado, chamado de armazém de dados. Esse local permite que os dados sejam acessados de forma rápida e segura por diferentes profissionais. Os engenheiros de dados que ficam responsáveis por organizar a infraestrutura;
- Análise de dados: aqui os dados são processados, explorados e interpretados por meio de técnicas estatísticas, matemáticas e computacionais. Essas técnicas podem ser aplicadas de forma:
- Descritiva: para entender o que aconteceu;
- Diagnóstica: para entender o porquê aconteceu;
- Preditiva: para prever o que vai acontecer;
- Prescritiva: para sugerir o que fazer.
Nessa fase entram os cientistas de dados, que, além de conhecer bem o negócio, precisam ter conhecimentos em estatística e ferramentas de análise, como Python e R;
- Visualização de dados: por fim, os analistas de dados, ou analistas de BI, geralmente ficam responsáveis pela criação de relatórios com os dados já mastigados e com os principais indicadores da área para a qual é destinado o relatório. Ferramentas de criação de dashboards com gráficos e tabelas interativas são muito úteis nesta etapa. Esses elementos facilitam a compreensão e a comunicação dos insights gerados pela área de business intelligence.
Resumindo, a área de BI consiste em um processo de lapidação dos dados, até que possam ser visualizados por tomadores de decisão, que então podem elaborar ações a partir de insights dos cientistas e analistas.
Como começar um projeto de Business Intelligence?
Agora que você entende como funciona a área de Business Intelligence, está na hora de colocar a mão na massa e implementar sua estratégia de BI.
Mas afinal, por onde começar?
Definir os objetivos e KPIs
O primeiro passo é definir qual é o seu objetivo, que geralmente é originário de um problema, como diminuição nas vendas de X produto.
No caso do exemplo acima, seu objetivo pode ser “melhorar a taxa de conversão das campanhas de X produto”.
A partir do objetivo, você pode estipular KPIs (indicadores de performance) e métricas que podem ajudar na análise, como:
- Alcance dos seus anúncios;
- Taxa de conversão;
- Taxa de cliques;
- Tempo de permanência na página;
- Número de usuários;
- Entre outras.
É importante que o objetivo seja bem claro e específico, para que você colete e analise os dados corretos, sem se perder em um mar de dados.
Confira alguns exemplos de KPIs para marketing:
Identificar as fontes de dados
O segundo passo é mapear quais são as fontes de dados disponíveis, tanto internas quanto externas. É preciso avaliar a relevância, confiabilidade e qualidade desses dados para o objetivo definido.
Também é preciso definir como esses dados serão coletados, armazenados e integrados no armazém de dados da empresa.
Extrair, integrar, limpar e padronizar os dados
Talvez seja necessária a coleta de novos dados, extração ou qualquer processo que possa envolver a infraestrutura de dados. Nesse caso, é importante entrar em contato com o engenheiro de dados da empresa.
Escolher as ferramentas de BI
Selecione as ferramentas e plataformas que serão usadas para o BI. Existem diversas opções no mercado, com diferentes funcionalidades, custos e níveis de complexidade e vamos falar sobre elas nos próximos tópicos.
É preciso levar em conta aspectos como a facilidade de uso, a escalabilidade, a compatibilidade, a segurança e o suporte técnico.
Analisar os dados
Agora você vai aplicar técnicas de análise estatística, descritiva, preditiva ou prescritiva aos dados, a depender do seu objetivo.
É importante ter bom conhecimento de estatística e aplicação de ferramentas nas bases de dados, para extrair insights.
Porém, dependendo do tipo de análise, apenas interpretar os dados em uma interface fácil de entender pode ser o suficiente para tirar insights interessantes.
Desenvolver os relatórios e dashboards
Você precisa estudar as diferentes opções de dashboards e relatórios, para escolher uma que ajude na interpretação dos dados e acompanhamento dos resultados de sua estratégia.
É preciso definir quais são as informações mais importantes para cada público-alvo, como gestores, analistas e clientes, além de escolher os tipos de gráficos, tabelas, cores e filtros que irão facilitar a compreensão e a análise dos dados.
Educar a empresa
Por fim, você deve investir na capacitação das equipes sobre como usar as ferramentas de visualização de dados, interpretação básica e tomada de decisões, para incentivar uma cultura orientada a dados na organização, onde eles são valorizados, compartilhados e usados como base para ações estratégicas.
Ferramentas de BI
As ferramentas são parte fundamental da área de BI, mexer com milhares, milhões, bilhões e até mais dados é impossível apenas com a mão de obra humana. Precisamos de softwares poderosos para processar todos esses dados e fazer nossas análises.
Aqui estão algumas das ferramentas mais utilizadas por profissionais de BI:
- Python: linguagem de programação que pode ser usada como ferramenta para aplicar modelos estatísticos e de machine learning em grandes bases de dados, tirando vários insights valiosos. Essa linguagem também permite a extração e integração dos dados com mais facilidade, sendo uma das mais utilizadas por cientistas de dados;
- R: outra linguagem de programação com funções muito similares às do Python, mais focada em modelos estatísticos e de machine learning;
- SQL: é uma linguagem fundamental para quem vai mexer em infraestrutura de dados, desenvolvida para gerenciar e consultar grandes bases de dados;
- Google Data Studio: ferramenta do Google onde você pode criar dashboards e relatório de resultados, com a possibilidade de integrar com várias outras ferramentas, para apresentar seus dados de forma mais visual e interativa;
- Tableau: é uma ferramenta completa para organizar suas bases de dados, criar dashboards e fazer análises, contando com várias funcionalidades como IA e ML para elevar o nível da tomada de decisão, além de ser compatível com muitas outras ferramentas, para integração dos seus dados;
- Microsoft Power BI: uma das ferramentas de BI mais famosas, o Power BI conta com soluções bem parecidas com o Tableau;
- Google Analytics: uma das ferramentas gratuitas de dados mais utilizadas, o GA traz dados muito valiosos sobre seus sites ou apps, como número de visitantes, tempo de permanência nas páginas, taxas de conversões e outras métricas relevantes.
Há várias outras ferramentas disponíveis no mercado, o uso de cada uma vai depender muito dos seus objetivos e, claro, da sua área. As ferramentas de dados para marketing são diferentes das para finanças e RH, exceto para as que integram várias áreas em um só lugar, como Power BI e Tableau.
Exemplos da aplicação de Business Intelligence (BI)
Para deixar ainda mais claro o conceito de BI, trouxemos alguns exemplos de sua aplicação, confira abaixo!
BI na área de marketing
O marketing é uma das áreas que mais se beneficia do BI, pois depende de dados para planejar, executar e avaliar as estratégias de comunicação, promoção e vendas.
Com área de BI bem desenvolvida, os profissionais de marketing podem:
- Segmentar o público-alvo com base em critérios como perfil, comportamento, preferências e histórico de compras;
- Monitorar o retorno sobre o investimento (ROI) das campanhas;
- Acompanhar indicadores como alcance, engajamento, conversão e fidelização;
- Acompanhar a jornada do cliente, identificando os pontos de contato, as necessidades, as dores e as expectativas em cada etapa;
- Analisar a concorrência, comparando preços, produtos, serviços e posicionamento no mercado;
- Otimizar os canais de distribuição, escolhendo os mais adequados para cada produto e público;
- Testar e validar hipóteses, realizando experimentos controlados para verificar o impacto das ações de marketing;
- Fazer projeções de conversões e tráfego para apresentar para a gestão e defender novos projetos.
BI na área de finanças
A área financeira é outra que está constantemente em contato com dados. Em finanças, podemos listar os seguintes benefícios:
- Elaborar e acompanhar o orçamento, projetando receitas, despesas e resultados;
- Controlar o fluxo de caixa, registrando entradas e saídas de dinheiro;
- Analisar a rentabilidade, calculando a margem de lucro, o ponto de equilíbrio e o valor presente líquido dos projetos;
- Avaliar o desempenho financeiro, comparando os resultados reais com os planejados e identificando desvios e oportunidades de melhoria;
- Gerenciar os riscos financeiros, monitorando fatores internos e externos que podem afetar a empresa;
- Apoiar a tomada de decisões financeiras, fornecendo informações confiáveis e atualizadas para os gestores.
BI na área de recursos humanos
A área de recursos humanos é responsável por atrair, desenvolver e reter os talentos da empresa, contribuindo para a satisfação e a produtividade dos colaboradores.
Parece uma área pouco relacionada a dados e números. Porém, na era dos dados, o RH também se beneficiou significativamente:
- Recrutar e selecionar candidatos com base em competências técnicas e comportamentais;
- Avaliar o clima organizacional, aplicando pesquisas de satisfação e engajamento dos funcionários, para depois analisar esses dados e identificar tendência/oportunidades;
- Medir o desempenho dos colaboradores com base em metas e indicadores chave definidos com seus gestores (exemplo: de 1 a 10, como você classifica sua comunicação com o seu time?). Essas métricas podem ajudar significativamente ao tomar decisões de demissão ou promoção;
- Gerenciar a remuneração e os benefícios dos colaboradores, estabelecendo políticas justas e competitivas;
- Aumentar a retenção de funcionários, analisando as principais causas de saídas de talentos da empresa;
- Mensurar o desempenho de novos experimentos como reuniões de integração e benefícios salariais.
Portanto, o BI pode ajudar em muitas áreas dentro de uma empresa. É essencial saber coletar e analisar dados, para que as decisões sejam tomadas da forma mais precisa possível e que gere bons resultados.
