Business intelligence_ o que é e por que é importante

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O business intelligence (BI) combina análise empresarial,
mineração de dados, visualização de dados,
ferramentas/infraestrutura de dados e práticas recomendadas para
ajudar as organizações a tomar decisões impulsionadas por dados.
Na prática, você sabe que tem o business intelligence moderno
quando possui uma visão abrangente dos dados da sua
organização e usa esses dados para gerar mudanças positivas,
eliminar a ineficiência e se adaptar rapidamente às mudanças no
mercado ou na cadeia de fornecimento.
É importante salientar que essa é uma definição bastante moderna
de BI, e “business intelligence” é um termo popular que vem sendo
Produtos Histórias de clientes Soluções Recursos Planos e preços
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https://www.tableau.com/pt-br/products/trial
https://www.tableau.com/pt-br/search
usado há muito tempo. O Business Intelligence tradicional (escrito
assim com letras maiúsculas) surgiu originalmente na década de
1960 como um sistema para compartilhar informações nas
organizações. Ele se desenvolveu nos anos 80 junto com os
modelos computacionais para auxiliar na tomada de decisões e
transformar os dados em informações antes de se tornar um
recurso específico oferecido pelas equipes de BI com soluções de
serviço dependentes da TI. As soluções de BI modernas priorizam a
análise de autoatendimento flexível, dados governados em
plataformas confiáveis, a autonomia dos usuários comerciais e o
acesso rápido à informação. Este artigo faz uma introdução ao BI e
é só a ponta do iceberg. Recursos adicionais:
Seis mitos sobre a migração do BI tradicional para o BI moderno
Dez principais tendências de business intelligence deste ano
Livros sobre business intelligence
Uma lista de exemplos reais do business intelligence em ação.
Por que você precisa de uma plataforma de BI e como escolher
uma
Como desenvolver uma estratégia de business intelligence de
sucesso
O que você precisa saber sobre painéis de BI
https://www.tableau.com/pt-br/learn/whitepapers/six-myths-moving-traditional-to-modern-bi
https://www.tableau.com/pt-br/reports/business-intelligence-trends
https://www.tableau.com/pt-br/learn/articles/business-intelligence-books
https://www.tableau.com/pt-br/learn/articles/business-intelligence-examples
https://www.tableau.com/learn/articles/business-intelligence/choosing-bi-platforms
https://www.tableau.com/learn/articles/business-intelligence/choosing-bi-platforms
https://www.tableau.com/pt-br/learn/articles/business-intelligence
https://www.tableau.com/pt-br/learn/articles/business-intelligence
https://www.tableau.com/learn/articles/business-intelligence/bi-dashboards
Exemplos de business
intelligence
O recurso Explique os dados do Tableau ajuda a identificar com
rapidez possíveis explicações para exceções e tendências nos dados.
Muito além de algo específico, o business intelligence é um termo
abrangente que engloba os processos e métodos de coleta,
armazenamento e análise de dados das operações ou atividades
para otimizar o desempenho dos negócios. Tudo isso é usado de
maneira integrada para criar uma visão abrangente da empresa e
https://www.tableau.com/products/new-features/explain-data
ajudar as pessoas a tomarem decisões melhores e acionáveis. Nos
últimos anos, o business intelligence evoluiu e passou a incluir mais
processos e atividades para melhorar o desempenho. Esses
processos incluem:
Mineração de dados: o uso de bancos de dados, estatísticas e
aprendizado de máquina para revelar tendências em conjuntos
de dados grandes.
Geração de relatórios: o compartilhamento de análises de dados
com as partes interessadas para que elas possam tirar conclusões
e tomar decisões.
Benchmarking e métricas de desempenho: a comparação de
dados de desempenho atuais e históricos para acompanhar o
desempenho em relação às metas, geralmente com o uso de
painéis personalizados.
Análise descritiva: o uso da análise de dados passados para
descobrir o que aconteceu.
Consultas: fazendo perguntas específicas aos dados, o BI extrai as
respostas dos conjuntos de dados.
Análise estatística: a aplicação dos resultados da análise descritiva
para explorar os dados em mais profundidade usando conceitos
estatísticos (por exemplo, como e por que determinada
tendência ocorreu).
Visualização de dados: o processo de transformar a análise de
dados em representações visuais, como gráficos, diagramas e
histogramas, para facilitar o consumo dos dados.
Análise visual: a exploração dos dados através de histórias visuais
para comunicar informações conforme necessário e manter-se no
fluxo da análise.
Preparação de dados: o processo de compilar várias fontes de
dados, identificar as dimensões/medidas e prepará-las para a
análise de dados.
Por que o business
intelligence é
importante?
O BI eficaz ajuda empresas e organizações a fazer perguntas aos
dados e encontrar as respostas.
O business intelligence pode ajudar as empresas a tomar melhores
decisões, pois apresenta dados atuais e históricos no contexto dos
negócios. Os analistas podem usar o BI para oferecer benchmarks
de desempenho e concorrência a fim de ajudar a organização a
operar de forma mais suave e eficiente. Os analistas também
podem identificar tendências de mercado com mais facilidade para
aumentar as vendas ou os lucros. Quando usados da forma
adequada, os dados certos podem contribuir para diversas áreas,
desde a conformidade até o recrutamento de pessoal. Alguns
exemplos de como o business intelligence pode ajudar as empresas
a tomar melhores decisões impulsionadas por dados:
Identificando formas de aumentar os lucros
Analisando o comportamento dos clientes
Comparando dados com a concorrência
Acompanhando o desempenho
Otimizando as operações
Prevendo o sucesso
Identificando tendências de mercado
Descobrindo erros ou problemas
Como funciona o
business intelligence?
Toda empresa e organização tem perguntas e metas. Para
responder a essas perguntas e acompanhar o desempenho em
relação às metas, elas coletam os dados necessários, analisam esses
dados e determinam o que precisam fazer para atingir as metas.
Da perspectiva técnica, os dados brutos são gerados pelas
atividades da empresa. Eles são processados e depois armazenados
em data warehouses. Feito isso, os usuários podem acessá-los e dar
início ao processo de análise para responder as perguntas da
empresa.
Como BI, análise de
dados e análise
empresarial funcionam
em conjunto
O business intelligence inclui a análise de dados e a análise
empresarial, mas só as aplica como partes do processo como um
todo. O BI ajuda os usuários a tirar conclusões através da análise de
dados. Os cientistas de dados investigam os aspectos específicos
dos dados, usando técnicas avançadas de estatística e a análise
preditiva para identificar padrões históricos e prever padrões
futuros. A análise de dados faz a seguinte pergunta: “Por que isso
aconteceu e o que acontecerá no futuro?” O business intelligence
aplica esses modelos e algoritmos e traduz os resultados em uma
linguagem acionável. De acordo com o glossário de TI da Gartner,
“a análise empresarial inclui mineração de dados, análise preditiva,
análise aplicada e estatística”. Em suma, as organizações fazem
análises empresariais como parte de uma estratégia maior de
business intelligence. O BI foi desenvolvido para responder a
perguntas específicas e oferecer análises imediatas para possibilitar
o planejamento e a tomada de decisões. No entanto, as empresas
podem usar os processos da análise parafazer perguntas
complementares cada vez melhores e otimizar o processo iterativo.
A análise empresarial não deve ser um processo linear, pois
responder a uma pergunta provavelmente levará à iteração e a
perguntas complementares. Em vez disso, pense no processo como
um ciclo de acesso, descoberta, exploração e compartilhamento de
informações com base em dados. A isso chamamos de ciclo de
análise, um termo moderno que explica como as empresas usam a
análise para reagir a perguntas e expectativas inconstantes.
Diferença entre o BI
tradicional e o BI
moderno
O BI moderno prioriza a análise de autoatendimento e o acesso
rápido à informação.
Antigamente, as ferramentas se baseavam em um modelo de
business intelligence tradicional. Tratava-se de uma abordagem
hierárquica, em que o business intelligence era controlado pelo
departamento de TI, e a maioria das perguntas analíticas era
respondida com relatórios estáticos. Isto é, se uma pessoa fizesse
uma pergunta complementar sobre um relatório, sua solicitação
seguiria para a parte debaixo da fila de geração de relatórios e seria
necessário iniciar o processo novamente. Esse esquema levou a
ciclos lentos e frustrantes de geração de relatórios, em que
ninguém conseguia aproveitar os dados para tomar decisões. O uso
da abordagem de business intelligence tradicional ainda é comum
para a geração de relatórios padrão e para responder a perguntas
estáticas. No entanto, o business intelligence moderno é interativo
e acessível. Embora os departamentos de TI ainda sejam uma parte
importante do gerenciamento do acesso aos dados, usuários de
vários níveis podem personalizar os painéis e criar relatórios com
pouca intervenção. Com o software adequado, os usuários podem
visualizar os dados e responder às suas próprias perguntas.
Como os principais
setores usam o
business intelligence
https://www.tableau.com/pt-br/modern-bi
Exemplo de um painel de indicadores econômicos, mostrando os
impulsionadores de longo prazo da economia dos EUA.
Muitos setores foram os precursores a adotar o BI, incluindo saúde,
tecnologia da informação e educação. Todas as organizações
podem usar os dados para transformar as operações. A empresa de
serviços financeiros Charles Schwab usou o business intelligence
para ter uma visão abrangente de todas as suas filiais nos Estados
Unidos a fim de entender suas métricas de desempenho e
identificar oportunidades. Com acesso a uma plataforma de
https://www.tableau.com/pt-br/solutions/healthcare-analytics
https://www.tableau.com/pt-br/solutions/it-analytics
https://www.tableau.com/pt-br/solutions/education-analytics
https://www.tableau.com/solutions/customer/charles-schwab-equips-more-12000-employees-tableau-advance-data-driven-culture
https://www.tableau.com/pt-br/solutions/healthcare-analytics
https://www.tableau.com/pt-br/solutions/it-analytics
https://www.tableau.com/pt-br/solutions/education-analytics
https://www.tableau.com/solutions/customer/charles-schwab-equips-more-12000-employees-tableau-advance-data-driven-culture
business intelligence central, a Schwab conseguiu compilar os
dados de todas as filiais em uma única exibição. Assim, os gerentes
de filiais conseguiram identificar clientes que talvez precisassem de
alguma mudança nas demandas de investimento. A liderança
consegue acompanhar o desempenho de uma região em relação à
média e clicar para ver as filiais que impulsionam esse
desempenho. Tudo isso leva a mais oportunidades de otimização,
além de estimular um atendimento cada vez melhor aos clientes.
Ferramentas e
plataformas de
business intelligence
Muitas ferramentas e plataformas de business intelligence de
autoatendimento simplificam o processo de análise. Isso oferece às
pessoas mais facilidade para ver e entender seus dados, permitindo
que elas os explorem por conta própria sem conhecimentos
técnicos. Há muitas plataformas de BI voltadas à geração de
relatórios ad hoc, à visualização de dados e à criação de painéis
personalizados disponíveis para usuários de vários níveis. Já
compilamos nossas recomendações sobre como avaliar
plataformas de BI modernas para ajudar você a escolher a opção
https://www.tableau.com/pt-br/learn/webinars/evaluating-modern-bi-platform
https://www.tableau.com/pt-br/learn/webinars/evaluating-modern-bi-platform
https://www.tableau.com/pt-br/learn/webinars/evaluating-modern-bi-platform
https://www.tableau.com/pt-br/learn/webinars/evaluating-modern-bi-platform
certa para sua organização. Uma das maneiras mais comuns de
apresentar o business intelligence é usando a visualização de
dados.
Benefícios da análise
visual e da visualização
de dados
A análise visual mantém você no fluxo da análise de dados.
Uma das maneiras mais comuns de apresentar o business
intelligence é usando a visualização de dados. Seres humanos são
https://www.tableau.com/pt-br/learn/articles/data-visualization
https://www.tableau.com/pt-br/learn/articles/data-visualization
https://www.tableau.com/pt-br/learn/articles/data-visualization
https://www.tableau.com/pt-br/learn/articles/data-visualization
criaturas visuais e muito sensíveis a padrões ou diferenças de cores.
As visualizações de dados mostram as informações de maneira
mais acessível e compreensível. Visualizações compiladas em
painéis podem contar imediatamente uma história, destacando
tendências ou padrões que talvez não fossem facilmente revelados
com a análise manual dos dados brutos. Essa acessibilidade
também possibilita mais conversas sobre os dados, levando a um
impacto comercial ainda maior.
Usando o business
intelligence de
autoatendimento (SSBI)
na sua empresa
Hoje, cada vez mais organizações estão migrando para um modelo
de business intelligence moderno, caracterizado por uma
abordagem de dados de autoatendimento. A TI gerencia os dados
(segurança, precisão e acesso), permitindo que os usuários
interajam com eles diretamente. Plataformas de análise modernas,
como o Tableau, ajudam as organizações a lidar com todas as
etapas do ciclo de análise: preparação de dados no Tableau Prep,
análise e descoberta no Tableau Desktop e compartilhamento e
https://www.tableau.com/pt-br/learn/whitepapers/self-service-business-intelligence-reports
https://www.tableau.com/pt-br/products/prep
https://www.tableau.com/pt-br/products/desktop
https://www.tableau.com/pt-br/learn/whitepapers/self-service-business-intelligence-reports
https://www.tableau.com/pt-br/products/prep
https://www.tableau.com/pt-br/products/desktop
governança no Tableau Server ou no Tableau Cloud. Ou seja, a TI
pode controlar o acesso aos dados enquanto capacita cada vez
mais pessoas a explorarem visualmente seus dados e
compartilharem suas ideias.
O papel futuro do
business intelligence
O business intelligence está em constante evolução,
acompanhando a tecnologia e as necessidades das empresas. É por
isso que, todos os anos, identificamos as tendências atuais para
manter os usuários a par das inovações. Lembre-se de que a
inteligência artificial e o aprendizado de máquina continuarão
crescendo, e as empresas podem integrar as informações geradas
pela IA em sua estratégia completa de BI. Conforme as empresas se
esforçam para se tornarem organizações impulsionadas por dados,
as iniciativas de colaboração e compartilhamento de dados só
aumentarão. A visualização de dados será ainda mais essencial para
que as pessoas possam trabalhar juntas entre equipes e
departamentos. Este artigo é apenas uma introdução ao mundo do
business intelligence. O BI oferece recursos para acompanhamento
de vendas em tempo real, permite aos usuários descobrir
informações sobre o comportamento do cliente, prever os lucros e
https://www.tableau.com/pt-br/products/server
https://www.tableau.com/pt-br/products/cloud-bi
https://www.tableau.com/pt-br/whitepaper/tdwi/rapid-fire-bi
https://www.tableau.com/pt-br/reports/business-intelligence-trends/machine-learning
https://www.tableau.com/pt-br/reports/business-intelligence-trends/machine-learning
https://www.tableau.com/pt-br/whitepaper/tdwi/rapid-fire-bi
https://www.tableau.com/pt-br/reports/business-intelligence-trends/machine-learninghttps://www.tableau.com/pt-br/reports/business-intelligence-trends/machine-learning
muito mais. Vários setores, como varejo, seguros e combustíveis, já
adotaram o BI, e outros farão o mesmo a cada ano. As plataformas
de BI se adaptam às novas tecnologias e à inovação de seus
usuários. Fique por dentro de todas as tendências e novidades do
business intelligence com nossa lista das dez principais tendências
de BI atuais
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