A quantidade de informações disponíveis para uma organização aumentou drasticamente ao longo dos anos. O método tradicional de utilizar a intuição, a intuição e os dados observacionais para tomar decisões de negócios não o corta mais. Felizmente, os avanços na tecnologia abriram o caminho para as empresas empregarem sistemas de Business Intelligence (BI) que coletam dados de diversas fontes. É um aspecto comercial tão crucial que um estudo da Bi-Survey.com mostra que relatórios mais rápidos e mais precisos ajudam nas decisões de negócios como o principal benefício da inteligência de negócios para as empresas.

Neste artigo, discutiremos mais sobre os benefícios das plataformas de Business Intelligence, incluindo a definição de BI e seus usos para impulsionar seus processos de negócios. Também compilamos os principais exemplos de software de Business Intelligence que você pode verificar para otimizar sua pesquisa.

O que é o software de inteligência de negócios?

O BI é um assunto complexo e amplo a ser abordado, envolvendo várias tecnologias, processos, arquiteturas e metodologias. Mas, em essência, Business Intelligence é um termo abrangente que se refere às ferramentas, aplicativos e melhores práticas para acessar e analisar informações usadas para melhorar e otimizar o desempenho e as decisões do negócio. Ele converte dados brutos em informações relevantes e significativas que permitem insights operacionais, táticos e estratégicos para uma tomada de decisão mais eficaz.

O software de inteligência de negócios, em resumo, é um processo orientado pela tecnologia que coleta e analisa dados para extrair insights acionáveis ​​a partir dele. Isso obtém as informações certas para as pessoas certas no momento certo. Tomar decisões por você, sua equipe e sua empresa é mais confiável porque você é informado e apoiado por números e análises.

Embora as ferramentas de BI já existam há algum tempo e consideradas maduras no setor, elas só eram acessíveis para grandes empresas com infraestrutura, finanças e recursos para investir e implementar a tecnologia. No entanto, os avanços tecnológicos e a computação em nuvem tornaram o BI disponível e acessível para pequenas empresas hoje em dia. O que o torna uma boa opção para as PMEs é que, quando elas se expandem, elas fornecem uma grande variedade de ferramentas para gerenciar suas operações em crescimento. Mas as planilhas do Excel, por si só, não são mais suficientes, já que gerenciar um negócio exige mais do que apenas uma visão geral dos detalhes; ver como eles estão conectados é ainda mais crucial.

A nuvem é um Data Warehouse simplificado para centralizar dados, a fim de ter uma única fonte de verdade. Sua interface de usuário aprimorada aumenta a visualização de dados. Isso torna as informações facilmente digeríveis para os usuários. Ele também gera mais energia para o usuário com recursos de análise e autoatendimento orientados por pesquisa.

3 Componentes Básicos do Software de Business Intelligence

Para uma melhor compreensão do software, é útil conhecer os elementos que compõem o sistema. Um software de BI tem camadas específicas e complexas que vêm em uma ampla variedade de categorias, dependendo do fornecedor, produto, usuários e especialidade, mas para este artigo, vamos reduzi-lo a seus três componentes básicos:

1. Este é o núcleo do sistema – as informações que ele coleta. Pode ser declarações de lucros e perdas, tabelas salariais e de benefícios, registros anuais de vendas e palavras-chave de uma campanha publicitária, entre outros. Seu armazenamento pode variar em diferentes bancos de dados com base em sua natureza e no método ou meio usado para sua coleção (por exemplo, usando ERPs, CRMs e arquivos simples). Com isso, muitos provedores desenvolvem conectores de dados para que seus usuários possam vincular todos os bancos de dados em um único Data Warehouse unificado para executar a análise entre bancos de dados e trabalhar conjuntamente.
2. Armazém de dados. Esta é a plataforma logística que une todos os seus bancos de dados. O processo gera relacionamentos entre suas conexões, o que é especialmente utilizado por plataformas de BI baseadas em nuvem. Isso deixa o processo disperso e desordenado da abordagem legada usando planilhas do Excel difíceis de montar e recuperar instantaneamente. Outra vantagem do sistema moderno é a atualização manual sem a ajuda de uma equipe de profissionais de TI.
3. Data de acesso. Após a coleta e conexão de dados onde você os faz “conversar” uns com os outros, o próximo componente vital é a maximização dos dados. É aqui que o poder e a capacidade do sistema são realmente colocados em ação. Depois de acessar os dados, você terá que analisá-los para tendências e padrões relevantes. E então, você apresentará visualmente de uma maneira que seja facilmente compreensível. Como as ferramentas de hoje são mais intuitivas, toda a operação pode ser feita com mais facilidade devido a painéis dinâmicos.

8 Benefícios do Business Intelligence

Ao longo dos anos, as empresas estão percebendo o valor da maximização de recursos limitados usando uma solução de BI para identificar áreas de maneira eficiente para economizar custos e discernir novas oportunidades de negócios. Aqui estão alguns benefícios do software de Business Intelligence e os aspectos em que ele pode ajudar sua empresa:

1. Crescimento de receita

A receita crescente é um dos objetivos mais cruciais das empresas para medir o desempenho e a lucratividade da empresa. Por isso, é um objetivo crítico do software de Business Intelligence. Ele trata disso fornecendo inteligência acionável para impulsionar a transformação dos negócios. A remoção de barreiras entre várias fontes de dados também fornece previsões precisas. Por exemplo, uma empresa integra ferramentas de BI para seus analistas de negócios para obter acesso a milhões de dados diretamente do aplicativo sem exigir uma movimentação demorada de dados.

A simplificação do processo gera insights e relatórios significativos que refletem não apenas o que aconteceu e o que está acontecendo, mas também a previsão do que acontecerá potencialmente em suas operações comerciais. Colocar as mãos nessa informação ajuda a preparar e formular estratégias eficazes para aumentar sua receita e evitar perdas prováveis. Além disso, o software encontra fontes com maiores chances de ROI, analisando campanhas e estratégias de marketing.

2. Gerenciamento de custos

É perigoso para uma empresa não ter seu orçamento financeiro resolvido. Ter um software de BI otimiza o controle e a redução de custos para melhorar as eficiências operacionais. Ele identifica áreas em sua organização onde você pode reduzir custos. Um exemplo é fazer e manter um inventário que tende a aumentar as despesas.

O aplicativo usa dados brutos para responder perguntas como quais áreas da organização obtêm as despesas mais altas e como reconhecê-las. O marketing é uma das funções corporativas que podem utilizar essa abordagem. As ferramentas de BI determinam quais fontes de lista geram resultados altos a partir da análise de mala direta e de várias campanhas de marketing. Ele automatiza os processos de vendas, fornecimento e compra, compreensão de estoque e análise de RH.

3. Redução de Risco

Os riscos geralmente resultam da intervenção humana usando planilhas do Excel. Por exemplo, a geração de relatórios em planilhas é feita manualmente, portanto, pode haver casos em que os dados sejam colados na célula incorreta ou uma fórmula seja formulada incorretamente. Cortar, copiar e colar e criar fórmulas são apenas alguns dos erros que podem ocorrer até mesmo para usuários experientes. Como não há uma instalação de trilha de auditoria, identificar e localizar os erros cometidos é quase impossível. Isso pode dar um grande golpe em aspectos como cálculos orçamentários e salariais. A ausência de controles de documentos ou processos também cria problemas para determinar quem fez a planilha, quem a atualizou e quando, por que e como foi feito. Há também o processo demorado de manter uma planilha que custa às despesas de horas de trabalho de sua organização.

O Business Intelligence fornece soluções de relatórios com capacidade de conexão a uma ampla variedade de fontes de dados. Ter figuras, insights e fatos ajuda você a tomar decisões de negócios informadas para diminuir os riscos potenciais.

4. Visibilidade de dados

A análise estatística costuma ser mais complicada de entender e operar. Ele representa um desafio contra a democratização de dados e análises e permite que informações baseadas em dados circulem por toda a organização. É seguro dizer que a visualização de dados se tornou um padrão de fato para os modernos sistemas de BI, devido ao papel significativo que desempenha em grandes projetos de dados e de análise avançada. As ferramentas de visualização fornecem uma visão geral rápida e fácil de um grande volume de dados.

Programas de software de BI permitem reconhecimento e exposição mais fáceis de dados que podem passar facilmente despercebidos com um relatório baseado em texto. Os aplicativos atuais maximizam correlações, padrões e tendências com o uso de métodos sofisticados, como gráficos de barras, torta e febre, mapas de calor, mini gráficos e infográficos, entre outros.

5. Velocidade de decisão

Antes, obter respostas para perguntas baseadas em dados levou algum tempo, porque apenas especialistas podem acessar e interpretar as informações. A resposta pode levar dias para alcançar o membro apropriado. Mas, usando os Data Warehouses de BIs com o envolvimento de um analista humano, as operações de busca e as interações transacionais agora são realizadas em velocidades relâmpago.

O sistema também oferece tomadas de decisão em tempo real para que você possa tomar resoluções imediatas, especialmente para operações críticas para os negócios. Por exemplo, se um concorrente reduzir os preços de seus produtos, você deve estar preparado para ações e estratégias para neutralizar que não afetarão sua lucratividade em um determinado período de tempo, por exemplo, 12 meses. E você deve decidir sobre isso imediatamente. Compromissos rápidos só devem ser feitos com decisões informadas fornecidas pelo seu software de BI.

6. Medição de desempenho

Monitorar e medir o desempenho de uma empresa é crucial para entender, gerenciar e melhorar as operações de uma organização. Esse feedback orienta as pessoas certas sobre certas ações para implementar e alinha as atividades com os planos estabelecidos para gerar sucesso em um negócio. Dependendo das metas e objetivos, as métricas utilizadas podem variar de acordo com a empresa. Uma das principais prioridades das PMEs é o desenvolvimento de indicadores-chave de desempenho (KPIs) para rastrear, medir e expandir seus negócios.

Além de demonstrativos financeiros e resultados de vendas, as soluções de BI cobrem algumas das métricas mais utilizadas, como desempenho / produtividade de funcionários, satisfação dos funcionários, uso do sistema de integração de BI e cronogramas de tomada de decisões ou conclusão de tarefas, entre outros.

7. Colaboração de conhecimento

A grande maioria das empresas ainda depende de planilhas do Excel para análise de dados, orçamentos e relatórios, de acordo com uma pesquisa do SearchEnterpriseDesktop. Estes são então acumulados em documentos do Word ou PDF. Esses arquivos são copiados várias vezes por diferentes usuários e, em seguida, editados, modificados e enviados por e-mail para circulação entre os membros da equipe. Seu resultado final consiste em documentos em que existem várias cópias do mesmo documento original com apenas uma única versão final. Isso pode ser complicado e exposto a erros devido à movimentação de dados.

As ferramentas de BI são úteis ao fornecer uma colaboração e comunicação eficazes entre os membros para manter os dados atualizados com uma única fonte de verdade. Ela reforça a consistência e o rastreamento de mudanças. As notificações também alertam todos quando são feitos ajustes ou novas atualizações em um arquivo.

8. Modelagem Preditiva

Também conhecida como análise preditiva, essa área de ciência de dados utiliza mineração de dados, integra aprendizado de máquina e aproveita uma variedade de técnicas estatísticas para modelagem, a fim de fazer previsões educadas sobre o futuro. Os modelos preditivos exploram determinados padrões encontrados em dados históricos e transacionais para identificar oportunidades de negócios e riscos.

Este é um objetivo fundamental do software de Business Intelligence, como é usado na detecção de fraudes, especialmente em segurança cibernética. Também melhora as operações para gerenciar recursos e prever estoques. As compras e respostas do cliente são determinadas pelo software para otimizar as campanhas de marketing. Isso ajuda as empresas a atrair novos clientes e a reter clientes antigos enquanto crescem em mercados lucrativos. E, mais importante, reduz os riscos de negócios em potencial para proteger a integridade de sua organização.

Recursos do Software de Business Intelligence

Aqui está uma informação adicional sucinta sobre alguns dos recursos que trabalham juntos para oferecer os benefícios do software de Business Intelligence. Eles são divididos em três grandes categorias:

Análise guiada e relatórios

As ferramentas tradicionais de BI usadas por pessoas de negócios para executar análises de dados recorrentes específicas.

1. Relatórios. A apresentação de dados de uma maneira que transmite de maneira fácil e rápida os resultados da análise.
2. Transforma a informação em dados acionáveis ​​num ápice sem o trabalho manual de limpar dados em planilhas do Excel.
3.  Uma representação gráfica do desempenho e progresso de uma entidade em direção a uma meta ou objetivo específico.
4.  Avalia o status atual e o valor de uma métrica em relação a um destino definido usando uma medida específica.
5. Avaliação comparativa. O processo de comparação de métricas de desempenho padrão do setor com suas operações de negócios.
6. Pesquisa de BI. Recuperação sistemática de dados organizados em um tipo e categoria de espaço de trabalho.
7. Integração de planilha. Integração perfeita de planilhas, que são amplamente utilizadas pelas organizações para relatório e análise de dados, no software.

BI de autoatendimento

Uma abordagem que permite aos usuários acessar e gerenciar dados corporativos, mesmo sem experiência em análise estatística, BI ou data mining. Ele permite que os usuários adicionem dados e definam novas métricas sem intervenção de TI ao conduzir uma análise.

1. Visualização de dados. Cria uma impressionante análise visual e revela padrões de dados ocultos em sua biblioteca de componentes visuais. Isso dá aos usuários a capacidade de detalhar os dados à medida que as pessoas processam imagens 60.000 vezes mais rápido que o texto.
2. Análise ad hoc. Normalmente, um tipo de resumo de dados, como um modelo estatístico ou relatório analítico, para responder a uma única pergunta específica de negócios
3. Relatório ad hoc. Gera relatórios rápidos que atendem aos requisitos de informações individuais para que os usuários finais possam interagir imediatamente com os dados para análise.
4.  Permite que os usuários visualizem uma fatia de dados de diferentes pontos de vista que ajudam a melhorar a análise de relatórios.
5. Descoberta de dados. A criação e utilização de relatórios interativos e a exploração de dados de múltiplas fontes.

Análise avançada

Uma análise de dados que engloba cálculos matemáticos simples de somas e médias. Ele utiliza algoritmos e fórmulas estatísticas e matemáticas para gerar novas informações e reconhecer padrões que preveem resultados e suas probabilidades.

1. Análise preditiva. Fornece aos usuários dados para prever o comportamento do cliente e antecipar a demanda. Estatísticas, modelagem, aprendizado de máquina e ferramentas de mineração de dados permitem formular estratégias para eventos futuros.
2. Mineração de dados. O processo que prevê tendências futuras por meio da catalogação de grandes conjuntos de dados para identificar padrões. Isso também usa análise de dados para estabelecer relacionamentos a fim de resolve.
3. Análise de Big Data. O exame de conjuntos de dados grandes e variados para expor padrões invisíveis, tendências de mercado, preferências do cliente e correlações.
4. Modelagem estatística. Um processo de geração de dados usando uma classe de modelos matemáticos.

 

Fonte: FinancesOnline. Benefícios do Software de Business Intelligence: Exemplos Principais e Soluções de BI Explicados (https://financesonline.com)