Business intelligence: como funciona a análise de dados na prática?

13 de outubro de 2016

É fato que estamos vivendo tempos cada vez mais digitais e conectados. A todo instante, milhares de informações novas são inseridas na rede mundial de computadores através dos mais diversos dispositivos, seja pelos usuários ou pelos softwares de gestão de empresas.


Para que uma organização se destaque perante seus correntes, percorrendo o caminho mais rápido para o sucesso, usar a análise de dados tornou-se fundamental – e esse é o fundamento base de Business Intelligence.


Ainda não sabe como essa metodologia funciona na prática? Continue a leitura e saiba tudo que você precisa para aplicar o Business Intelligence no seu negócio:


RELATÓRIOS E ANÁLISE PRECISA DE DADOS


Com o crescimento exponencial do volume de dados na rede, saber utilizar e analisar essas informações tornou-se um grande desfio para os gestores. Não basta apenas ter acesso aos dados: sem as ferramentas especificas para extrair as melhores informações para auxiliá-lo em suas decisões, essas informações de nada adiantam.

Saber processar essas informações é o que denominamos Business Intelligence. Em resumo, essa metodologia consiste na utilização de dados para tomar decisões mais acertadas, diminuindo perdas, evitando investimentos que não trarão resultados e descobrindo como reduzir custos operacionais. Aliás, já listamos aqui no blog as 5 vantagens para implementar Business Intelligence em sua empresa! Na famosa obra A Arte da Guerra, livro de cabeceira de muitos empreendedores, Sun Tzu diz que “informação é crucial: nunca vá para a batalha sem saber o que pode estar contra você”. Se há mais de 2.500 anos um general chinês tinha essa visão – mesmo com poucas informações e um enorme trabalho para consegui-las –, imagina o que você pode fazer em uma era onde já foram produzidos mais dados do que toda a humanidade dispunha desde a antiguidade até 2003!


No contexto corporativo, é aqui que entra a análise de dados: para ajudar você a conhecer melhor seu nicho de mercado, seus concorrentes, seus clientes e sua própria empresa. De forma prática, usar ferramentas de análise de dados ajudará sua empresa na redução de custos e, principalmente, na redução da perda desnecessária.


VANTAGENS DA UTILIZAÇÃO DE B.I.


O que torna mais difícil administrar uma empresa sem a utilização de Business Intelligence é o armazenamento de dados de forma precisa. Um gestor que necessita acompanhar o desenvolvimento de todas as unidades da corporação por exemplo, deve utilizar plataformas para gerenciar em um único ponto todos os dados obtidos de todas as unidades, seja para controle de estoque à movimentação de caixa.

Além disso, criar campanhas para determinado perfil de cliente será mais fácil. Você poderá direcionar a publicidade para um seguimento, aumentando assim o retorno investido e, consequentemente, dando um up no faturamento.


No controle de estoque, não precisa mais comprar produtos que irão ficar estocados por dias. Sabendo quais produtos são comercializados em determinados dias do mês, a compra será feita de forma mais objetiva, reduzindo assim o investimento e também o custo com armazenamento. Isso gera mais receita e maior rotatividade de produtos dentro da empresa.

Saber lidar com tantas informações de forma rápida e precisa certamente fará com que a sua empresa se destaque no mercado.

 

Ainda não está convencido da efetividade do BI? Então veja 5 motivos para implementar BI em sua empresa.

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Entenda como as duas plataformas trabalham com engenharia de dados, analytics, governança e inteligência artificial, e quais critérios considerar antes de investir em uma arquitetura de dados. A escolha de uma plataforma de dados influencia diretamente como uma empresa organiza suas informações, desenvolve soluções analíticas, controla custos e prepara sua estrutura tecnológica para novas demandas de negócio. Nesse cenário, Databricks e Snowflake aparecem frequentemente entre as alternativas avaliadas por organizações que precisam modernizar seus ambientes de dados. Ambas oferecem recursos para processamento, análise, governança e inteligência artificial, mas possuem características arquiteturais e abordagens de desenvolvimento que merecem atenção. A comparação entre Databricks e Snowflake envolve muito mais do que funcionalidades disponíveis em cada plataforma. Uma organização que pretende modernizar seu data warehouse tem prioridades diferentes de outra que precisa integrar dados de múltiplas fontes, processar eventos em tempo real ou desenvolver aplicações de machine learning e IA generativa. Entender essas diferenças ajuda a construir uma arquitetura coerente com os requisitos técnicos, o investimento disponível e os objetivos de crescimento da empresa.