O Futuro dos Negócios: Uma Visão Abrangente sobre Business Intelligence

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Tomadas de decisão baseada em dados têm se tornado cada vez mais comum nos dias atuais, ocasionado pela crescente quantidade de dados e da descoberta de quão valiosos eles são.

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Com o crescimento da popularidade dessa cultura baseada em dados, surgiram alguns termos que causam uma certa confusão e uso inapropriado.

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Um destes termos é Business Intelligence (Inteligência de Negócios, em português), mais conhecido por sua sigla: BI.

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Este termo costuma ser bastante usado para designar ferramentas de análises de dados e confecção de dashboards como, por exemplo, o Power BI.Entretanto, neste artigo, vou te mostrar que o conceito de BI vai muito além de uma ferramenta. Então, vamos começar definindo o que de fato é Business Intelligence.
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1. Definição de Business Intelligence
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Business Intelligence é um conceito que abrange a mineração de dados, geração de relatórios, análise descritiva, preparação de dados, dentre outras etapas para a confecção de análises que permitem os times de negócios a tomarem melhores decisões. O principal objetivo do BI é fornecer insights aos tomadores de decisão de uma forma rápida e intuitiva. Para isso, confeccionam-se métricas e KPI 's para serem analisadas continuamente pelo time de negócios, permitindo-os realizar ações de forma mais rápida e objetiva, visando o cumprimento de metas.

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Portanto, não basta apenas criar análises e métricas que não são acionáveis, ou seja, que não permitem ao time de negócios tomarem melhores decisões.

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Por exemplo, analisar o número de visitantes em um site por si só não permite uma tomada de decisão. Uma métrica mais útil para ser analisada seria a taxa de conversão, que permite analisar melhor se os visitantes estão sendo convertidos em clientes.

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Note que não citei nenhuma ferramenta para descrever Business Intelligence, visto que este termo não passa de um conceito, algo abstrato.

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As atividades típicas do Business Intelligence são a extração de dados de diversas fontes, a transformação e limpeza desses dados e carga desses dados em um repositório, como um Data Warehouse. Uma vez armazenados, os dados podem ser analisados usando ferramentas de consulta e visualização, para fornecer um produto de dados ao time de negócios.Existem diversas ferramentas que podem ser utilizadas durante essas etapas.

Vamos analisar quais são as mais conhecidas.
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2. Ferramentas de BI

Quando falamos em BI, uma das ferramentas que vem primeiro em nossa mente é o Power BI, uma ferramenta de Business Intelligence da Microsoft. Essa ferramenta é uma das mais conhecidas e uma das mais utilizadas atualmente.

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A empresa de consultoria Gartner disponibilizou a seguinte pesquisa identificando as principais ferramentas de BI e, de fato, o Microsoft Power BI é uma das ferramentas que mais se destacam nessa pesquisa.

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Vale destacar que essas empresas possuem ferramentas em praticamente todas as etapas necessárias para fornecer os insights. Por exemplo, a Microsoft possui o Power BI para visualização dos dados e confecção de ETL e o SQL Server para armazenamento em banco de dados.

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Além disso, devemos considerar outras ferramentas mais robustas para algumas dessas etapas. Por exemplo, para a parte de ETL podemos considerar ferramentas de código aberto mais eficazes, como, por exemplo, a linguagem Python.

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Para representar melhor essas etapas e como utilizar essas ferramentas, vamos analisar um estudo de caso.

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3. Estudo de Caso

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Considere uma empresa fictícia de venda de produtos eletrônicos.O time de diretoria notou que a empresa não tem uma cultura baseada em dados e, por causa disso, já sofreu grandes prejuízos por tomarem decisões baseadas em achismos. Por causa disso, decidiram contratar um Analista de BI para fornecer informações importantes sobre o seu processo de vendas.

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Para iniciar as análises, o time de diretoria quer analisar melhor como as vendas estão performando e quais clientes são mais vitais para o sucesso da empresa.Definido o ponto de partida, o Analista de BI juntamente com a diretoria decidiram os seguintes objetivos:

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- Analisar as vendas de produtos ao longo do tempo, para identificar possíveis sazonalidades. Com isso, o estoque da empresa pode ser dimensionado de acordo com o período de vendas, além de direcionar de forma mais assertiva as estratégias de marketing.

- Identificar padrões de venda por região, o que permite a escolha das localizações dos centros de distribuição de forma mais assertiva, além de direcionar melhor o time de marketing e comunicação de acordo com cada região.

- Avaliar a eficácia das campanhas promocionais, analisando quais campanhas tiveram mais retorno e como melhorar as campanhas já existentes, possibilitando ajustes nas campanhas a partir de um acompanhamento em tempo real.

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Os dados para realizar essas análises estão disponíveis em sistemas internos da empresa, no banco de dados e em arquivos CSV.

Portanto, um dos primeiros passos para a realização desse projeto é construção de um Data Warehouse, para realizar a consolidação de todos os dados de várias fontes, guardando-os de forma limpa e organizada. Para isso, o Analista de BI pode utilizar Python para extrair os dados de forma automática utilizando API's ou conexão direta com os bancos de dados por meio de SQL e utilizar o SQL Server para guardar os dados.

Além disso, o Power BI será utilizado para conectar no banco de dados e construir dashboards para facilitar a visualização das informações pelo time de negócios, disponibilizando-os através da plataforma online do Power BI, permitindo que o time de negócios acompanhe as métricas de qualquer lugar, a qualquer momento.

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Feito isso, a diretoria e os gerentes podem agora tomar decisões mais assertivas, melhorando a eficácia das tomadas de decisão e atingindo as metas estabelecidas, agindo de acordo com fatos e não mais com achismos.

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4. Conclusão

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Business Intelligence já é o presente em várias empresas, e as empresas que não utilizam esse conceito estão sendo ultrapassadas pela concorrência, que tomam decisões de forma mais embasada e assertiva.

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Em sua essência, BI vai muito além de gráficos e dashboards, ele é um processo contínuo de análise de negócio e criação de métricas e insights valiosos para o time de negócio, permitindo-o identificar tendências e oportunidades de forma fácil e rápida.A partir do estudo de caso fornecido, você pôde ter uma visão geral sobre como funciona esse processo em uma empresa e como os insights criados a partir dela podem impactar decisões de forma mais assertiva.

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Links Úteis:
‍https://www.gartner.com/doc/reprints?id=1-2955ETOT&ct=220215&st=sb?ocid=lp_pg398450_gdc_comm_az