Guia definitivo de Business Intelligence

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Os sistemas de Business Intelligence corporativo oferecem diversas aplicações, vantagens de mercado e desafios para as empresas, conforme ilustrado neste guia de business intelligence.

No passado, as decisões de negócios sempre foram baseadas na experiência anterior, conhecimento adquirido ou intuição. Ainda assim, os sistemas de business intelligence substituíram o gerenciamento de intuição pela tomada de decisões baseada em dados.

O BI incorpora coleta de dados, visualização de dados e ferramentas de relatórios para descobrir e fornecer insights acionáveis ​​para executivos, administradores e outros usuários de negócios.

O business intelligence corporativo ajuda a direcionar a tomada de decisões organizacionais e o planejamento estratégico da empresa. Os aplicativos de BI geram percepções sobre os resultados, processos e padrões de negócios, permitem que as equipes de gerenciamento reconheçam problemas e oportunidades em potencial e, em seguida, tomem medidas para resolvê-los. Isso pode levar a processos empresariais mais bem-sucedidos e lucrativos, promoções mais eficazes, vantagens competitivas sobre os concorrentes do setor e, eventualmente, vendas e lucros maiores.

O software de BI foi originado no início da década de 1990 e é comumente utilizado em grandes e pequenas empresas. O desenvolvimento de ferramentas de BI de autoatendimento e, mais recentemente, recursos analíticos aprimorados com base em IA e tecnologia de aprendizado de máquina aumentaram a facilidade de uso da plataforma, permitindo que analistas de negócios e gerentes avaliem os dados por si próprios, em vez de depender de profissionais de BI para executar consultas para eles.

No entanto, as equipes de BI e gerenciamento de dados também enfrentam uma série de desafios na implantação, gerenciamento e sustentação de sistemas de BI, desde ter programas de BI aceitos e financiados até a incorporação de conjuntos de dados para análise, seleção de aplicativos de BI, educação de usuários e manutenção de autoatendimento de BI implementações em várias unidades de negócios de se transformar em ambientes caóticos que geram resultados analíticos inconsistentes.

Este guia para o business intelligence corporativo oferece insights e conselhos úteis sobre como lidar com implementações de BI com eficácia. Você aprenderá um pouco mais sobre o uso comum de cenários de BI, as principais funções das ferramentas de BI, os vários componentes dos sistemas de BI e o processo de implementação de BI; você também aprenderá mais sobre as vantagens de negócios do BI, os desafios que ele apresenta e como se beneficiar com a história de outras implementações.

Como as empresas estão usando ferramentas de BI

Em seu relatório do Magic Quadrant de 2020 sobre sistemas analíticos e de BI, a empresa de consultoria e análise de mercado Gartner disse que o número de pessoas que os utilizam nas organizações está aumentando enormemente. Além do BI de autoatendimento e das capacidades analíticas aprimoradas, o relatório citou a redução dos custos de software como a principal razão para o aumento do uso. O preço por usuário do software de BI é uma fração do que era há uma década, disse o Gartner, referindo-se a fatores como o aumento da rivalidade entre fornecedores de BI e uma mudança para a nuvem.

As implantações de BI integrado são outro contribuidor para a crescente adoção, de acordo com o Gartner, e vão além dos usuários internos para incluir consumidores, fornecedores e outros parceiros de negócios. Essas implementações incorporam ferramentas de BI em ERP, CRM e outros aplicativos de negócios para que os usuários finais possam realizar análises de dados dentro de seu espaço de trabalho normal, sem ter que mudar para uma ferramenta separada.

As ferramentas incorporadas estão sendo usadas em vendas e marketing, gerenciamento da cadeia de suprimentos, RH e outras operações de negócios. Além disso, eles estão cada vez mais sendo usados ​​em sistemas de e-commerce, aplicativos móveis, portais da web e outros aplicativos voltados para o consumidor para suportar a filtragem e análise de dados.

No geral, a seguir estão exemplos de como o business intelligence é usada em vários setores:

  • Os bancos usam o BI para ajudar a determinar os riscos financeiros ao determinar se aceitam pedidos de hipotecas e empréstimos. Eles e outras empresas de serviços financeiros também avaliam os portfólios do consumidor para ajudar a planejar estratégias de venda cruzada para fazer com que os consumidores comprem bens adicionais.
  • Da mesma forma, as seguradoras contam com métodos de BI para avaliar os riscos ao mesmo tempo em que consideram os sinistros de seguro de vida, automóveis e apólices de seguro residencial. Além disso, eles exploram o BI para avaliar a estratégia de preços.
  • Os fabricantes usam o software de BI para auxiliar na preparação da produção, fornecimento de materiais e componentes, gerenciamento da cadeia de suprimentos e controle das operações de manufatura.
  • Os varejistas planejam estratégias de marketing e promoções de produtos com a ajuda de BI e métodos analíticos e os usam no gerenciamento de estoque e reposição de produtos.
  • As cadeias de hotéis usam software de BI para monitorar as taxas de ocupação dos quartos e alterar os preços baseados em reservas e ajudar a gerenciar os programas de fidelidade do cliente.
  • As companhias aéreas também contratam BI para ajudar a monitorar as vendas de passagens e a ocupação dos voos e para lidar com os horários dos voos, designações da tripulação e pedidos de comida e bebida.
  • Empresas de transporte preparam horários e rotas de entrega com orientação de BI e métodos analíticos. O BI também é usado para rastrear a milhagem de gás e outros aspectos das operações da frota.
  • Os hospitais usam programas de BI para avaliar os resultados dos pacientes e as taxas de retorno como parte das tentativas de melhorar o atendimento ao paciente. Além disso, os médicos usam software para analisar dados clínicos e ajudar a identificar condições médicas.

Principais funções para plataformas de BI

As ferramentas de BI evoluíram a partir de processos de tomada de decisão anteriores, desenvolvidos desde 1960. Esses sistemas foram desenvolvidos especificamente para fornecer informações aos executivos seniores – na verdade, o grupo de produtos era conhecido como sistemas de informações executivas. Os softwares modernos de BI, por outro lado, têm funções e bases de usuários mais amplas, que vão desde executivos de nível C a chefes de departamento, gerentes intermediários, analistas de mercado e pessoal operacional de linha de frente.

Estas são as principais funções de business intelligence que agora predominam na empresa:

  • Acompanhamento e avaliação de negócios. Os sistemas de BI são comumente usados ​​para rastrear KPIs e outras métricas de negócios para que os executivos e gerentes de negócios possam controlar o desempenho de uma empresa como um todo ou de unidades de negócios individuais continuamente. Isso os ajuda a reconhecer e resolver questões de negócios de maneira mais proativa do que no passado, quando as avaliações de desempenho eram menos oportunas. Por exemplo, uma ferramenta de BI pode indicar que as vendas de produtos estavam abaixo do planejado em uma área, permitindo que os gerentes de vendas tomem medidas para melhorá-las a tempo de atingir a meta trimestral.
  • Análise de resultados. Além de monitorar métricas, as ferramentas de BI oferecem suporte a análises mais agressivas por meio de consultas ad hoc de conjuntos de dados. Os usuários de negócios e analistas de BI executam consultas para avaliar dados de business intelligence que podem ser usados ​​para refinar processos de negócios, iniciativas de marketing, estratégias organizacionais e outros elementos de negócios. A consulta e a análise frequentemente destacam os padrões do setor, ajudando os executivos a descobrir maneiras de capitalizar as oportunidades de vendas potenciais que, de outra forma, seriam negligenciadas. Esse recurso de BI é a base dos processos de tomada de decisão baseados em dados nas organizações.
  • Relatórios e distribuição de informações. As descobertas do BI devem ser divulgadas ou disponibilizadas aos usuários de negócios para que possam utilizar as informações a serem utilizadas. Inicialmente, isso foi conseguido principalmente por papéis estáticos, em sua maioria enviados em formato impresso. Os relatórios ainda são comumente usados, mas os dashboards de BI estão se tornando cada vez mais populares. Eles fornecem uma interface mais intuitiva e envolvente com visualizações de dados integradas e a capacidade de se aprofundar nos dados subjacentes para estudos adicionais.
  • Análise preditiva. BI como o conhecemos é um método de análise descritiva. Analisar dados históricos ou fluxos de dados em tempo real e analisa itens que já aconteceram ou estão acontecendo agora, para que uma organização possa responder conforme necessário. Por outro lado, a análise preditiva prevê eventos futuros, como a forma como os consumidores responderão às ofertas de marketing. É uma forma de análise avançada normalmente realizada por cientistas de dados, mas o software de BI pode ser usado para executar modelos preditivos e consultas de análise what-if sobre os resultados de vários cenários de negócios, adicionando um aspecto preditivo ao método de BI.

Componentes do ambiente de BI corporativo

Refletindo as tendências atuais de BI, o Gartner descreveu as plataformas de BI modernas como sistemas fáceis de usar que oferecem suporte a um processo analítico completo, desde a preparação de dados até a descoberta de dados visuais e geração de insights, com foco no autoatendimento do usuário e análises aprimoradas. Em seu relatório 2020 Magic Quadrant, a empresa descreveu 15 recursos principais que essas plataformas devem fornecer, que vão desde segurança, capacidade de gerenciamento e integração de fonte de dados à visualização de dados, relatórios e narrativa.

No entanto, existem mais ambientes de business intelligence do que as próprias ferramentas de BI. Por exemplo, a arquitetura tradicional de BI geralmente inclui sistemas de origem interna e fontes de dados externas; data warehouses e outros repositórios de dados; e uma gama de ferramentas de processamento e gerenciamento de dados.

Mais informações sobre os principais componentes de BI para usuários corporativos são fornecidas aqui:

  • BI e recursos analíticos. Além de consultas, visualização e relatórios de autoatendimento, os recursos analíticos aprimorados que agora estão sendo incorporados às plataformas de BI incluem suporte para consultas de linguagem natural e tecnologias baseadas em IA que ajudam os usuários a localizar e compreender os dados, prepará-los para análise e criar visualizações. As organizações também podem implantar outros tipos de ferramentas para usos exclusivos de BI – como software de mineração de dados, sistemas analíticos em tempo real e processamento analítico online, conhecido como OLAP para motores de armazenamento de cubos multidimensionais curtos para suportar análises e cálculos sofisticados.
  • Dashboards e relatórios. BI e análise só são poderosos se impulsionarem a ação. Os dashboards são uma forma importante de fornecer informações de BI aos usuários de negócios para ajudar a conduzir a tomada de decisões e o planejamento estratégico.
  • Fontes de dados. Eles incluem o processamento de transações e os sistemas operacionais da organização, como ERP, CRM, finanças, RH e aplicativos de gerenciamento da cadeia de suprimentos. Dados de negócios, listas de fora do cliente e outros conjuntos de dados externos também podem ser obtidos em sistemas de análise de BI.
  • Armazenamento de dados. Os dados dos sistemas de origem são normalmente consolidados e mantidos em um data warehouse, onde podem ser acessados ​​para fins de BI. Data marts menores são implantados com mais frequência em agências individuais. Além disso, a arquitetura de BI pode incluir um armazenamento de dados operacional como uma área de preparação de dados antes de ir para o armazém de dados, bem como um data lake que contém grandes conjuntos de dados – muitas vezes em formatos não estruturados ou semiestruturados, em oposição aos dados estruturados armazenados no warehouse.
  • Integração de dados e software para consistência de dados. Ferramentas ETL – abreviação de extrair, transformar e carregar – são os principais meios de integração de dados para uso de BI; eles capturam dados em processos em lote. Outras abordagens de integração que podem ser usadas incluem integração de dados em tempo real e virtualização de dados, que fornece uma visão combinada de conjuntos de dados sem carregá-los fisicamente em um data warehouse. A criação de perfil e limpeza de dados geralmente são realizadas em combinação com a integração para detectar e corrigir erros de dados.
  • Ferramentas de otimização, planejamento e recuperação da informação. BI e equipes de gerenciamento de dados também podem implementar ferramentas para ajudar a simplificar a preparação de dados e o processamento de conjuntos de dados para usuários de BI para agilizar e concentrar seu trabalho analítico. Servidores de metadados, glossários corporativos e catálogos de dados são outras tecnologias que podem permitir aos usuários localizar conjuntos de dados específicos para aplicativos de BI.

Vantagens estratégicas e operacionais do BI

Business Intelligence e Data Analytics são efetivamente os olhos e os ouvidos da empresa. É quase impossível operar uma empresa com sucesso sem business intelligence e relatórios sólidos. Não é bom ter somente, é obrigatório.

Os benefícios comerciais potenciais das iniciativas de BI, com base no feedback de profissionais de BI e outros analistas e consultores do setor são:

  • Identificação de problemas de mercado que precisam ser resolvidos.
  • Permite uma tomada de decisão mais rápida e informada.
  • Aumento do desempenho operacional e produtividade.
  • Melhorar os programas de marketing e distribuição.
  • Apoiar o planejamento estratégico dos líderes da empresa.

Decisões e operações melhores e mais eficazes foram as duas principais realizações de BI citadas por profissionais de TI, BI e negócios. Esses benefícios foram acompanhados por vantagens competitivas, melhor atendimento ao cliente e aumento nas vendas.

Desafios Organizacionais do BI

Por outro lado, um dos desafios dos aplicativos de BI é que a rápida tomada de decisões que eles permitem pode levar as organizações ao erro se for baseada em dados imprecisos ou incompletos e resultados analíticos incorretos. Vale a pena agir com base no conhecimento de que alguns dos insights podem estar defeituosos no ritmo em que esses insights são produzidos?

Os desafios apresentados na história incluem uma variedade de problemas de gerenciamento de dados: integração de dados de vários sistemas, manutenção da consistência de dados e quebra de silos de dados para que os usuários de negócios tenham acesso a dados limpos, confiáveis ​​e completos. Outros desafios principais incluem o gerenciamento de projetos de BI: educar os usuários, atender seus dados e critérios de análise, lidar com implementações de BI de autoatendimento e evitar visualização de dados inadequada e práticas de design de painel.

Problemas de aceitação do usuário são outro obstáculo possível para o business intelligence. Eles podem resultar da relutância dos usuários de negócios em abandonar as planilhas do Excel ou outras ferramentas familiares e migrar para o software de BI. Além disso, construir uma cultura baseada em dados continua sendo um desafio contínuo em muitas organizações – não apenas no nível executivo, mas na linha de frente, onde os negócios realmente se comunicam com o mundo ao seu redor.

Como configurar um programa de Business Intelligence

Todas as empresas agora estão fazendo BI em algum grau. Em certos casos, no entanto, consiste no uso de planilhas ou software de negócios e aplicativos móveis com recursos de relatórios integrados simples – tecnologias que são ferramentas táticas essenciais, mas não estratégicas.

As etapas abaixo explicam como estabelecer e executar um programa de business intelligence estruturado que leva a análise de dados a um nível mais estratégico dentro de uma empresa.

  1. Obtenha a aprovação dos executivos para o programa de BI. Você precisará de aprovação e suporte dos executivos corporativos para a equipe da equipe de BI e comprar o equipamento e hardware de BI e software adicional necessários. Para ajudá-lo a comercializar o software, você deve documentar as condições de negócios, casos de uso de BI futuros e benefícios esperados, incluindo estimativas de ROI.
  2. Estabeleça um plano de business intelligence. Ela deve se basear em uma visão de como é o desempenho: uma compreensão da vantagem competitiva e como fornecê-la. Ele sugeriu começar com uma auditoria das ferramentas analíticas existentes e uma pesquisa com executivos de negócios e equipes sobre o uso de dados. Você deve então considerar a segurança da privacidade de dados, governança, como ajudar os usuários de autoatendimento de BI, necessidades de tecnologia, KPIs para monitorar e outras questões.
  3. Crie uma equipe de BI. Departamentos de business intelligence em grandes organizações geralmente envolvem uma variedade de funções e responsabilidades de BI, de um diretor de BI ou gerente de programa a posições como arquiteto de BI, desenvolvedor de BI e analista de BI. Cada um inclui uma combinação diferente de habilidades de BI e gerenciamento de dados, além de habilidades comuns que incluem análise de dados e habilidades de comunicação, trabalho em equipe e capacidade de resolução de problemas. No entanto, alguns desses cargos terão que ser fundidos em um cargo em organizações menores com menos orçamentos e recursos. Profissionais de BI novos e experientes podem continuar a aprimorar seus conhecimentos e habilidades por meio de uma variedade de ferramentas educacionais, incluindo livros de BI e tópicos analíticos.
  4. Planeje a arquitetura de business intelligence. Planeje os componentes de hardware e software da infraestrutura de BI e como os dados fluirão dos sistemas de origem original para o data warehouse ou data mart e, em seguida, para as ferramentas de BI. Você também precisará determinar se deseja instalar o ambiente no local ou na nuvem; grande parte dos novos gastos com sistemas de BI está agora em implementações de nuvem, disse o Gartner. Uma alternativa de arquitetura em evolução é a adoção de uma abordagem DataOps que usa o desenvolvimento ágil e processos de estilo DevOps para agilizar a produção de BI e pipelines de dados analíticos.
  5. Escolha BI e o programa de visualização de dados. O processo de seleção de produtos para ferramentas de BI deve incluir usuários de negócios para garantir que o software escolhido atenda às suas necessidades de negócios. Isso pode significar a compra de vários recursos para vários aplicativos de BI ou unidades de negócios separadas em ambientes de autoatendimento de BI.
  6. Planeje e execute treinamentos para usuários finais. A educação é um componente chave dos programas de business intelligence, tanto para familiarizar os usuários de negócios com recursos e processos de BI quanto para garantir que eles estejam atentos às políticas de governança, privacidade e segurança.
  7. Implante e teste seu sistema de BI. Até que você comece com os aplicativos de BI, teste o ambiente para ter certeza de que as coisas funcionam conforme o esperado. Isso inclui os próprios instrumentos de BI, além de todos os elementos de processamento e gerenciamento de dados.

Aprendendo com a história

Na história do business intelligence, houve muitos relatos de planos bem-sucedidos e projetos ineficazes. Todas essas experiências trouxeram lições importantes para o mercado, ajudando a determinar as melhores práticas, tendências de tecnologia e fatores como a gestão que afetam o sucesso das estratégias de BI. As melhores práticas focam principalmente na arquitetura de BI e Data Warehouse, limpar dados legados, organizar dados e fornecer inteligência.

De acordo com a maioria dos analistas de mercado, para implementar soluções de BI de maneira eficaz, a condição básica é estabelecer um repositório de dados robusto e confiável. Consultores e especialistas em BI acreditam que é necessário ter um entendimento mais profundo das informações que sustentam o processo de tomada de decisão em todos os níveis da empresa, ou seja, veem a necessidade de implementar um data warehouse que unifique a visão e tome decisões possíveis decisões baseadas em Informações mais precisas que toda a empresa pode ver. É importante lembrar que o data warehouse deve atender às necessidades de negócios da empresa. Sua implementação depende de ações políticas e técnicas. No campo político, o apoio da alta administração e a contribuição de gerentes e analistas de negócios.

Alguns consultores afirmam que, em comparação com a implantação do Data Warehouse, a empresa pode partir de um projeto menos complexo, ou seja, através do desenvolvimento do Data Marts, que é um repositório de dados dedicado a áreas de negócio específicas. Porém, toda empresa precisa avaliar suas necessidades e escolher a melhor solução.

A implementação do plano de projeto deve respeitar a arquitetura DW, seja back-end (retaguarda), banco de dados destino ou front-end (uso por parte do usuário), sua tecnologia é escalável, reduzindo o tempo de implantação e sendo dinâmica. Ao consultar usuários para obter informações.