O QUE É BUSINESS INTELLIGENCE

Business Intelligence ou como interpretar os dados para tomar as melhores decisões de negócio

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Em uma época na qual se faz mais de 6 bilhões de pesquisas/dia no Google, a capacidade de processar, analisar e simplificar volumes massivos de dados se tornou um ativo essencial para as empresas. O Business Intelligence (BI) é responsável por tirar o máximo proveito desse valioso recurso, otimizando as decisões empresariais e os relatórios, ao mesmo tempo que satisfaz o consumidor.

"O conhecimento é poder". Em um mundo onde os dados se tornam mais relevantes a cada dia, essa frase atribuída ao filósofo britânico Francis Bacon está mais atual do que nunca. Para manejar tal fluxo de dados, as empresas que buscam tomar a melhor decisão possível para que seus negócios cresçam, apostam no Business Intelligence (BI) ou Inteligência Empresarial.

De acordo com o relatório Data Never Sleeps 8.0, elaborado pelo Domo (sistema operacional baseado na nuvem), em 2020, a cada minuto são publicadas 347.000 stories no Instagram, 147.000 fotos no Facebook, 500 horas de vídeo no YouTube, 69.500 usuários utilizam o LinkedIn para uma oferta de trabalho, quase 42 milhões de mensagens são enviadas por WhatsApp e os consumidores gastam um milhão de dólares em compras online. No total, de acordo com o Global Datasphere da Intenational Data Corporation (IDC), 2020 terminará com mais de 59 zettabytes (um ZB é igual a 1021 bytes) criados, capturados, copiados e consumidos. Portanto, o conhecimento atualmente acarreta uma potente capacidade de processamento, filtração, análise e simplificação de dados em massa.

DEFINIÇÃO DE BUSINESS INTELLIGENCE. DIFERENÇAS COM BIG DATA E DATA SCIENCE

Segundo a empresa Gartner, líder em consultoria e pesquisa no mercado das novas tecnologias, Business Intelligence (BI) é "um termo genérico que inclui os aplicativos, as infraestruturas e as ferramentas, assim como as melhores práticas que permitem o acesso e a análise da informação para melhorar e otimizar as decisões e o desempenho de uma empresa".

A inteligência empresarial, ao alimentar-se também de volumes massivos de dados, é confundida às vezes com o Big Data ou com a Ciência de Dados (Data Science). No entanto, são conceitos diferentes. Para resumir, podemos dizer que o Big Data é responsável pela captura, armazenamento e processamento de um volume massivo de dados, a Data Science da análise preditiva e prescritiva desses dados e o Business Intelligence (BI) de aproveitar os dados para otimizar as decisões e o relatório de uma empresa.
 

Diferenças entre Business Intelligence e Data Science.#RRSSDiferenças entre Business Intelligence e Data Science.

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BENEFÍCIOS DO BUSINESS INTELLIGENCE

A principal vantagem do Business Intelligence é permitir que as empresas entendam as forças que moldam os mercados e os negócios, para que possam se adiantar em relação à concorrência, ao mesmo tempo que satisfazem as necessidades dos consumidores. Em busca de resultados concretos, o Business Application Research Center (BARC), que realiza há mais de 15 anos a BI Survey, elaborou uma lista com os principais benefícios atribuídos à inteligência empresarial e o grau em que suas ferramentas impactam positivamente nas empresas:

  • Fazer relatórios, analisar ou planejar com maior rapidez e precisão.
  • Melhorar a tomada de decisão de negócios e a eficiência operacional.
  • Aumentar a satisfação dos clientes e dos funcionários.
  • Reduzir os custos e aumentar as receitas.
  • Obter dados de maior qualidade e alcançar mais vantagens competitivas.

FERRAMENTAS DO BUSINESS INTELLIGENCE

Em linhas gerais, o trabalho do departamento ou do perfil de Business Intelligence consiste na captura de dados, análise dos mesmos e de seu contexto, avaliação dos riscos e tomada de decisão. Para tal, possuem ferramentas de BI que costumam ser englobadas em três categorias:

 Ferramentas de gerenciamento de dados (data management tools)

Permitem filtrar, padronizar, extrair, transformar e transferir dados de diferentes proveniências para um sistema determinado.

 Ferramentas para a descoberta de dados (data discovery tools)

São utilizadas para compilar e combinar dados de inúmeras fontes através da mineração de dados (data mining) com o objetivo de identificar padrões e tendências e fazer prognósticos.

 Ferramentas de relatórios (reporting tools)

Uma vez tratada a informação, essas ferramentas ajudam a apresentá-la de maneira simples e visual. Da mesma forma, permitem integrar a informação em dashboards para avaliar o grau de cumprimento dos indicadores-chave de desempenho da empresa (KPIs).

Atualmente, essas ferramentas são oferecidas às empresas em uma ampla gama de softwares. Os mais populares são:

  • Microsoft Power BI. Essa ferramenta permite fazer a conexão com centenas de fontes de dados locais ou na nuvem e modelar com facilidade a informação-chave para torná-la digerível, criando dashboards de controle que oferecem uma visão de 360º e em tempo real do negócio, assim como relatórios com conhecimentos úteis que ajudam a melhorar os resultados.
  • IBM Cognos Analytics. É uma suíte integrada por relatórios, modelagem de dados, análises, painéis de controle e históricos para que as empresas possam compreender melhor seus dados e tomar decisões mais eficientes. Caracteriza-se por ser intuitiva, fácil de usar e por trabalhar em conjunto com a inteligência artificial IBM Watson.
  • Oracle Business Intelligence. É um portfólio de tecnologia e aplicativos que inclui, entre outros, um banco de BI e ferramentas — consultas, relatórios, análises, alertas, integração, gestão de dados, etc. —, cujas principais características são sua usabilidade, visualização avançada, facilidade de integração, personalização e criação de alertas em tempo real.