Inteligência de negócios: o guia definitivo

Aprenda sobre as tendências atuais que afetam a BI, incluindo inteligência artificial, aprendizado de máquina e IoT.

Definição: O que é Inteligência de Negócios?

Inteligência de negócios, ou inteligência de negócios (BI), é a coleção de estratégias e ferramentas usadas para analisar informações de negócios. Os projetos de inteligência de negócios são significativamente mais eficazes quando combinam fontes de dados externas com fontes de dados internas para um insight acionável.

Análises empresariais, também conhecidas como análises avançadas, é um termo frequentemente usado de forma intercambiável com inteligência de negócios. No entanto, a análise de negócios é um subconjunto da inteligência de negócios, uma vez que a inteligência de negócios lida com estratégias e ferramentas, enquanto a análise de negócios se concentra mais em métodos. A inteligência de negócios é descritiva, enquanto a análise de negócios é mais prescritiva, abordando um problema ou questão de negócios.

A inteligência competitiva é um subconjunto da inteligência de negócios. Inteligência competitiva é a coleta de dados, ferramentas e processos para coletar, acessar e analisar dados de negócios sobre os concorrentes. Inteligência competitiva é frequentemente usada para monitorar diferenças em produtos.

Aplicações de inteligência de negócios na empresa

  • Mensuração

  • Muitas ferramentas de inteligência de negócios são usadas em aplicações de mensuração. Eles podem receber dados de entrada de sensores, sistemas de CRM, tráfego da Web e muito mais para medir os KPIs. Por exemplo, as soluções para uma equipe de instalações em uma grande empresa de manufatura podem incluir sensores para medir a temperatura dos principais equipamentos para otimizar os cronogramas de manutenção.

  • Análise

  • Análise é o estudo de dados para encontrar tendências e informações significativas. Esta é uma aplicação muito popular de ferramentas de inteligência de negócios, pois permite que as empresas compreendam profundamente seus dados e gerem valor com decisões baseadas em dados. Por exemplo, uma organização de marketing poderia usar a análise para determinar os segmentos de clientes com maior probabilidade de conversão para um novo cliente.

  • Relatórios

  • A geração de relatórios é uma aplicação padrão de software de inteligência de negócios. Os produtos de BI agora podem gerar relatórios regulares para partes interessadas internas, automatizar tarefas críticas para analistas e substituir a necessidade de planilhas e programas de processamento de texto.

    Por exemplo, um analista de operações de vendas pode usar a ferramenta para produzir um relatório semanal para seu gerente detalhando as vendas da semana passada por região geográfica, uma tarefa que exigia muito mais esforço para fazer manualmente. Com uma ferramenta avançada de relatórios, o esforço necessário para criar um relatório desse tipo diminui significativamente. Em alguns casos, as ferramentas de inteligência de negócios podem automatizar completamente o processo de relatório.

  • Colaboração

  • Os recursos de colaboração permitem que os usuários trabalhem em conjunto com os mesmos dados e os mesmos arquivos em tempo real e agora são muito comuns nas modernas plataformas de inteligência de negócios. A colaboração entre dispositivos continuará a impulsionar o desenvolvimento de novas e aprimoradas ferramentas de inteligência de negócios. A colaboração em plataformas de BI pode ser importante ao criar novos relatórios ou dashboards.

    Por exemplo, o CEO de uma empresa de tecnologia pode querer um relatório personalizado ou um dashboard de dados do grupo de foco em um novo produto dentro de 24 horas. Gerentes de produto, analistas de dados e testadores de controle de qualidade podem criar simultaneamente suas respectivas seções do relatório ou dashboard para concluí-lo no prazo com uma ferramenta de BI colaborativa.

Melhores práticas de inteligência de negócios

Iniciativas de inteligência de negócios só podem ter sucesso se a organização estiver comprometida e a executar estrategicamente. Os fatores críticos incluem:

  • Patrocínio de negócios

    O patrocínio de negócios é o fator de sucesso mais importante, porque mesmo o sistema mais otimizado não pode superar a falta de comprometimento comercial. Se a organização não puder gerar o orçamento para o projeto ou os executivos estiverem ocupados com iniciativas que não sejam de BI, o projeto não poderá ser bem-sucedido.

  • Necessidades de negócios

    É importante entender as necessidades da empresa para implementar adequadamente um sistema de inteligência de negócios. Esse entendimento é duplo, tanto os usuários finais quanto os departamentos de TI têm necessidades importantes e geralmente diferem. Para obter essa compreensão crítica dos requisitos de BI, a organização deve analisar todas as várias necessidades de seus constituintes.

  • Quantidade e qualidade dos dados

    Uma iniciativa de inteligência de negócios só será bem-sucedida se incorporar dados de alta qualidade em escala. As fontes de dados comuns incluem software de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM), sensores, plataformas de publicidade e ferramentas de planejamento de recursos empresariais (ERP). Dados ruins levarão a decisões ruins, então a qualidade dos dados é importante.

    Uma técnica comum para gerenciar a qualidade dos dados é a criação de perfil de dados, onde os dados são examinados e as estatísticas são coletadas para melhorar a governança de dados. Ajuda a manter a consistência, reduzir os riscos e otimizar a pesquisa por metadados.

  • Experiência do usuário

    A experiência perfeita do usuário é essencial quando se trata de inteligência de negócios, pois pode promover a adoção pelos usuários e, em última análise, gerar mais valor de produtos e iniciativas de BI. A adoção pelo usuário final será uma luta sem uma interface lógica e utilizável.

  • Coleta e limpeza de dados

    Os dados podem ser coletados de um número infinito de fontes e podem facilmente sobrecarregar uma organização. Para evitar isso e criar valor com projetos de inteligência de negócios, as organizações devem identificar dados críticos. Os dados de inteligência de negócios geralmente incluem dados de CRM, dados de concorrentes, dados do setor e muito mais.

  • Gerenciamento de projetos

    Um dos ingredientes mais essenciais para o gerenciamento de projetos está abrindo linhas cruciais de comunicação entre a equipe do projeto, a TI e os usuários finais.

  • Obtendo a aceitação

    Existem inúmeros tipos de aceitação e é crucial dos principais decisores ao comprar um novo produto de inteligência de negócios. Os profissionais podem obter a adesão da TI, comunicando sobre preferências e necessidades de TI. Os usuários finais também têm necessidades e preferências, com requisitos diferentes.

  • Levantamento de requisitos

    O levantamento de requisitos é, indiscutivelmente, a melhor prática mais importante a ser seguida, pois permite mais transparência quando várias ferramentas de BI são usadas para comparação. Os requisitos vêm de vários grupos constituintes, incluindo usuários de TI e de negócios.

  • Treinamento

    O treinamento leva à adoção pelo usuário final. Se os usuários finais não forem treinados adequadamente, a adoção e a criação de valor se tornarão muito mais lentas e difíceis de alcançar. Muitos provedores de inteligência de negócios, incluindo a MicroStrategy, fornecem serviços de educação, que podem consistir em treinamento e certificações para todos os usuários associados. O treinamento pode ser fornecido para qualquer grupo-chave associado a um projeto de inteligência de negócios.

  • Suporte

    Os engenheiros de suporte, geralmente fornecidos por provedores de inteligência de negócios, lidam com problemas técnicos dentro do software ou serviço. Saiba mais sobre as ofertas de suporte da MicroStrategy.

  • Outros

    As empresas devem garantir que as capacidades tradicionais de BI estejam implementadas antes da implementação de análises avançadas, o que requer vários precursores-chave antes que possam agregar valor. Por exemplo, a limpeza de dados já deve ser excelente e as arquiteturas de sistema devem ser configuradas.

    As ferramentas de BI também podem ser uma caixa preta para muitos usuários, por isso é importante validar continuamente suas saídas. A criação de um sistema de feedback para solicitar e implementar alterações solicitadas pelo usuário é importante para impulsionar a melhoria contínua na inteligência de negócios.

Funções de inteligência de negócios

  • Relatórios empresariais

    Uma das principais funções da inteligência de negócios é o relatório corporativo, o fornecimento regular ou ad hoc de dados de negócios relevantes para os principais interessados internos. Os relatórios podem ter várias formas e podem ser produzidos usando vários métodos. No entanto, os produtos de inteligência de negócios podem automatizar esse processo ou aliviar pontos problemáticos na geração de relatórios, e os produtos de BI podem habilitar a escalabilidade de nível empresarial na produção de relatórios.

  • OLAP

    O processamento analítico online (Online analytical processing, OLAP) é uma abordagem para resolver problemas analíticos com várias dimensões. É um desdobramento do processamento de transações on-line (online transaction processing, OLTP). O principal valor do OLAP é esse aspecto multidimensional, que permite aos usuários analisar os problemas de várias perspectivas. O OLAP pode ser usado para concluir tarefas como análise de dados do CRM, previsão financeira, orçamento e outras.

  • Análise

    Análise é o processo de examinar dados e desenhar padrões ou tendências para tomar decisões importantes. Pode ajudar a descobrir padrões ocultos nos dados. A análise pode ser descritiva, prescritiva ou preditiva. A análise descritiva descreve um conjunto de dados através de medidas de tendência central (média, mediana, moda) e dispersão (alcance, desvio padrão, etc.).

    A análise prescritiva é um subconjunto da inteligência de negócios que prescreve ações específicas para otimizar os resultados. Ele determina um curso de ação prudente com base em dados. Portanto, a análise prescritiva depende da situação e as soluções ou modelos não devem ser generalizados para diferentes casos de uso.

    A analítica preditiva, também conhecida como análise preditiva ou modelagem preditiva, é o uso de técnicas estatísticas para criar modelos que podem prever eventos futuros ou desconhecidos. A análise preditiva é uma ferramenta poderosa para prever tendências dentro de um negócio, setor ou em um nível mais macro.

  • Mineração de dados

    A mineração de dados é o processo de descobrir padrões em grandes conjuntos de dados e geralmente incorpora aprendizado de máquina, estatísticas e sistemas de banco de dados para encontrar esses padrões. A mineração de dados é um processo-chave para o gerenciamento de dados e pré-processamento de dados, pois garante a estruturação adequada dos dados.

    Os usuários finais também podem usar a mineração de dados para construir modelos para revelar esses padrões ocultos. Por exemplo, os usuários podem extrair dados do CRM para prever quais leads são mais propensos a comprar um determinado produto ou solução.

  • Mineração de processos

    A mineração de processos é um sistema de gerenciamento de banco de dados no qual algoritmos avançados são aplicados a conjuntos de dados para revelar padrões nos dados. A mineração de processos pode ser aplicada a muitos tipos diferentes de dados, incluindo dados estruturados e não estruturados.

  • Análise comparativa

    A análise comparativa é o uso de KPIs do setor para medir o sucesso de um negócio, um projeto ou processo. É uma atividade-chave no ecossistema de BI e amplamente usada no mundo dos negócios para fazer melhorias incrementais em um negócio.

  • Intelligent Enterprise

    Os itens acima são objetivos ou funções distintas da inteligência de negócios, mas o BI é mais valioso quando suas aplicações ultrapassam os sistemas tradicionais de apoio à decisão (DSS). O advento da computação em nuvem e a explosão de dispositivos móveis significam que os usuários corporativos exigem análises a qualquer momento e em qualquer lugar. Portanto, o BI móvel tornou-se essencial para o sucesso dos negócios.

    Quando uma solução de inteligência de negócios alcança amplamente a estratégia e as operações de uma organização, ela pode usar seus dados, pessoas e ativos corporativos de maneiras que não eram possíveis no passado. Ela pode se tornar uma Intelligent Enterprise. Saiba mais sobre como a MicroStrategy pode ajudar sua organização a se tornar uma Intelligent Enterprise.

Empregos de inteligência de negócios

Trabalhadores de inteligência de negócios de nível básico estão em alta demanda e ganham uma média de US$ 80.000 por ano, o que é 33% superior ao nível de renda médio nacional. Apesar da demanda por profissionais de inteligência de negócios, os salários variam significativamente. Alguns fatores influentes incluem nível de escolaridade, experiência de trabalho e habilidades técnicas.

Quanto ganham os analistas de BI?

Quanto ganham os gerentes de BI?

A história da business intelligence

Principais desafios da inteligência de negócios

  • Dados não estruturados

    Para resolver problemas com a capacidade de pesquisa e a avaliação de dados, é necessário saber algo sobre o conteúdo. Atualmente, os sistemas e tecnologias de inteligência de negócios exigem que os dados sejam adequadamente estruturados para preservar a capacidade de pesquisa e a avaliação de dados. Essa estrutura pode ser feita adicionando conteúdo com metadados.

    Muitas organizações também lutam com problemas de qualidade de dados. Mesmo com a arquitetura e os sistemas de BI impecáveis, as empresas que têm dados questionáveis ou incompletos terão dificuldades para conseguir a adesão de usuários que não confiam nos números à sua frente.

  • Adoção inadequada

    Muitos projetos de BI tentam substituir totalmente ferramentas e mecanismos antigos, mas isso geralmente resulta na adoção inadequada dos usuários, com os usuários voltando às ferramentas e processos com os quais se sentem confortáveis. Muitos especialistas sugerem que os projetos de BI falham por causa do tempo que leva para criar ou executar relatórios, o que torna os usuários menos propensos a adotar novas tecnologias e mais propensos a reverter para ferramentas legadas.

    Outra razão para a falha do projeto de inteligência de negócios é o treinamento inadequado de usuário ou de TI. O treinamento inadequado pode levar à frustração e sobrecarregar, condenando o projeto.

  • Falta de comunicação das partes interessadas

    A comunicação interna é outro fator importante que pode significar falha em projetos de inteligência de negócios. Uma armadilha em potencial é dar falsas esperanças aos usuários durante a implementação. Às vezes, os projetos de BI são chamados de soluções rápidas, mas muitas vezes se transformam em projetos grandes e estressantes para todos os envolvidos.

    A falta de comunicação entre usuários finais e departamentos de TI pode prejudicar o sucesso do projeto. Os requisitos da TI e dos compradores devem estar alinhados com as necessidades da equipe de usuários finais. Se eles não colaborarem, o produto final pode não se alinhar às expectativas e necessidades, o que pode causar frustração de todas as partes e de um projeto com falha. Projetos bem-sucedidos fornecem aos usuários de negócios ferramentas valiosas que também atendem aos requisitos internos de TI.

  • Planejamento impróprio

    A empresa de pesquisa e consultoria Gartner adverte contra o balcão único de produtos de inteligência de negócios. Os produtos de inteligência de negócios são altamente diferenciados e é importante que os clientes encontrem o produto adequado às necessidades de capacidade e preço das organizações.

    Às vezes, as organizações tratam a inteligência de negócios como uma série de projetos, em vez de um processo fluido. Os usuários geralmente solicitam alterações de maneira contínua, portanto, é crítico ter um processo de revisão e implementação de melhorias.

    Algumas organizações também tentam uma abordagem “Lidar e suportar as adversidades sendo flexível” em relação à inteligência de negócios em vez de articular uma estratégia específica que incorpora os objetivos corporativos e as necessidades da TI e dos usuários finais. A Gartner sugere formar uma equipe especificamente para criar ou revisar uma estratégia de inteligência de negócios com membros extraídos desses grupos constituintes.

    As empresas podem tentar evitar a compra de um produto de inteligência de negócios caro, solicitando dashboards personalizados de nível de superfície. Esse tipo de projeto tende a falhar devido à sua especificidade. Um único dashboard personalizado em silos pode não ser relevante para objetivos corporativos abrangentes ou estratégia de inteligência de negócios.

    Na preparação para novos sistemas de inteligência de negócios e software, muitas empresas lutam para criar uma versão única da verdade. Isso requer definições padrão para os KPIs, dos mais gerais aos mais específicos. Se a documentação adequada não for eu, e houver várias definições flutuando, os usuários podem se debater e um tempo valioso pode ser perdido para corrigir adequadamente essas inconsistências.

PERGUNTAS FREQUENTES

Quais habilidades você precisa para ser um analista de inteligência de negócios?
Qual é a melhor ferramenta de inteligência de negócios?
Quais são algumas ferramentas de inteligência de negócios?
Qual é a função da inteligência de negócios?
O que é inteligência de negócios e como funciona?
O que um especialista em inteligência de negócios faz?
O Excel é uma ferramenta de inteligência de negócios?
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Quanto ganha um analista de inteligência de negócios?
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