O que é business analytics?

O business analytics envolve empresas que usam dados criados por suas operações ou dados disponíveis publicamente para resolver problemas de negócios, monitorar seus fundamentos de negócios, identificar novas oportunidades de crescimento e atender melhor a seus clientes.

Business analytics usa a exploração de dados, a visualização de dados, os dashboards integrados e muito mais para fornecer aos usuários acesso a dados praticáveis e insights de negócios.

A business intelligence (BI) permite melhores decisões de negócios baseadas em uma base de dados de negócios. O Business analytics (BA) é um subconjunto da business intelligence, com a análise de dados de negócios fornecendo a análise, enquanto a infraestrutura de business intelligence abrangente inclui as ferramentas para a identificação e armazenamento dos dados que serão usados para a tomada de decisões.

A business intelligence coleta, gerencia e usa os dados de entrada brutos e também o conhecimento resultante e os insights praticáveis gerados por business analytics. O objetivo contínuo do business analytics é desenvolver novos conhecimentos e insights para aumentar a business intelligence total de uma empresa.

Business analytics pode ser usada para responder a perguntas sobre o que aconteceu no passado, fazer previsões e prever resultados de negócios.¹ Uma organização pode obter uma visão mais completa de seus negócios, permitindo que ela entenda o comportamento do usuário de forma mais eficaz.

Cientistas de dados e analistas de dados avançados usam análise de dados de negócios para fornecer análises estatísticas avançadas. Alguns exemplos de análise estatística incluem análise de regressão, que usa dados de vendas anteriores para estimar o valor do ciclo de vida do cliente, e análise de cluster, para analisar e segmentar usuários de alta utilização e baixa utilização em uma área específica.

As soluções de business intelligence oferecem benefícios para todos os departamentos, incluindo finanças, recursos humanos, cadeia de suprimentos, marketing, vendas ou tecnologia da informação, além de todos os setores, incluindo saúde, serviços financeiros e bens de consumo.

O Business analytics usa análises para gerar aumentos no desempenho dos negócios. Quatro tipos de análises de dados valiosas são frequentemente usados:

Como o nome indica, esse tipo de análise de dados descreve os dados que contém. Um exemplo seria um gráfico de pizza, que divide os dados demográficos dos clientes de uma empresa.

A análise de dados ajuda a identificar a causa raiz de um evento. Ela pode ajudar a responder a perguntas como: Quais são as séries de eventos que influenciaram os resultados de negócios? Onde estão a verdadeira correlação e a causalidade em um determinado período de tempo histórico? Quais são as motivações por trás das descobertas? Por exemplo, os fabricantes podem analisar um componente que falhou em uma linha de montagem e determinar o motivo da falha.

A análise preditiva de dados explora os dados existentes, identifica padrões e ajuda as empresas a prever o que pode acontecer no futuro com base nesses dados. Ela usa modelos preditivos que fazem hipóteses sobre comportamentos ou resultados futuros. Por exemplo, uma organização pode fazer previsões sobre a mudança nas vendas de casacos se a próxima temporada de inverno tiver temperaturas mais quentes.

A modelagem preditiva² também ajuda as organizações a evitar problemas antes que eles ocorram, como por exemplo saber quando um veículo ou ferramenta vai quebrar e intervir antes que isso aconteça, ou saber quando a mudança de demografia ou psicografia vai afetar positiva ou negativamente suas linhas de produtos.

Essas análises de dados ajudam as organizações a tomar decisões sobre o futuro com base nas informações e recursos existentes. Toda empresa pode usar a análises de dados prescritiva ao avaliar seus dados existentes para adivinhar o que acontecerá a seguir.

Por exemplo, as organizações de marketing e vendas podem analisar as taxas de sucesso de leads de conteúdo recente para determinar quais tipos de conteúdo devem priorizar no futuro. As empresas de serviços financeiros a usam para detecção de fraude, analisando os dados existentes para tomar decisões em tempo real sobre se alguma compra é potencialmente fraudulenta.

As práticas de análise de dados de negócios (business analytics) envolvem várias ferramentas que ajudam as empresas a entender os dados que estão coletando e a transformá-los em insights. Aqui estão algumas das ferramentas, disciplinas e abordagens mais comuns:

• Gerenciamento de dados: o gerenciamento de dados é a prática de ingerir, processar, proteger e armazenar os dados de uma organização. Em seguida, é usado para tomada de decisões estratégicas para melhorar os resultados dos negócios. 
  
  A disciplina de gerenciamento de dados tornou-se uma prioridade crescente à medida que a expansão dos armazenamentos de dados criou desafios significativos, como silos de dados, riscos de segurança e gargalos gerais para a tomada de decisões.
  
  
• Mineração de dados ou KDD: a mineração de dados, também conhecida como descoberta de conhecimento em dados (KDD), é o processo de descobrir padrões e outras informações valiosas de grandes conjuntos de dados e é um componente significativo da análise de dados de big data.
  
  A crescente importância do big data torna a mineração de dados um componente crítico de qualquer empresa moderna, ajudando as empresas a transformar seus dados brutos em conhecimento útil.
  
  
• Data warehousing: um data warehouse, ou enterprise data warehouse (EDW), é um sistema que agrega dados de diferentes fontes, incluindo aplicativos, dispositivos de Internet das coisas (IoT), redes sociais e planilhas em um único armazenamento de dados central e consistente para apoiar a análise de dados, mineração de dados, inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML).
  
  Um sistema de data warehouse permite que uma organização execute análise de dados poderosa em grandes quantidades de dados (petabytes e petabytes) de maneiras que um banco de dados padrão não consegue.

• Visualização de dados: a representação de dados usando gráficos como tabelas, plantas, infográficos e até animações. Essas exibições visuais de informações comunicam relacionamentos de dados complexos e insights baseados em dados de uma forma mais fácil de entender, sendo especialmente úteis para a equipe não técnica entender os conceitos de análise de dados e ajudando a mostrar padrões em vários pontos de dados.
  
  A visualização de dados também pode ajudar na geração, ilustração de ideias ou descoberta visual.
  
  
• Forecasting: essa ferramenta utiliza dados históricos e as condições atuais do mercado e, em seguida, faz previsões sobre o volume de receita que uma organização pode esperar obter nos próximos meses ou anos. O forecasting é ajustado à medida que novas informações ficam disponíveis.
  
  Quando as empresas adotam dados e análise de dados com melhores práticas bem estabelecidas de planejamento e forecasting, elas aprimoram a tomada de decisões estratégicas e podem ser recompensadas com planos mais precisos e forecasting mais oportuno.
  
  
• Algoritmos de aprendizado de máquina: um algoritmo de aprendizado de máquina é um conjunto de regras ou processos usados por um sistema de IA para realizar tarefas, na maioria das vezes para descobrir novos insights e padrões de dados ou para prever valores de saída de um determinado conjunto de variáveis de entrada.
  
  Os algoritmos de aprendizado de máquina permitem que o aprendizado de máquina aprenda, fornecendo a capacidade de analisar dados, identificar tendências e prever problemas antes que ocorram.
  
  
• Geração de relatórios: a análise de dados de negócios funciona com base no combustível de dados para ajudar as organizações a tomar decisões informadas. O software de geração de relatórios de nível empresarial pode extrair informações de várias aplicações usadas por uma empresa, analisar os dados e gerar relatórios.
  
  
• Análise estatística: a análise estatística permite que uma organização extraia insights praticáveis de seus dados. Procedimentos avançados de análise estatística ajudam a garantir alta precisão e qualidade na tomada de decisões. O ciclo de vida da análise de dados inclui preparação de dados e gerenciamento para análise e geração de relatórios.
  
  
• Análise de texto: identifica padrões e tendências textuais em dados não estruturados usando aprendizado de máquina, estatística e linguística. Ao transformar os dados em um formato mais estruturado por meio de mineração de texto e análise de texto, mais insights quantitativos podem ser encontrados.

As organizações modernas precisam ser capazes de tomar decisões rápidas para competir em um mundo em rápida mudança, onde novos concorrentes surgem frequentemente e os hábitos dos clientes estão sempre mudando. As organizações que priorizam as funções de análise de dados de negócios têm várias vantagens em relação aos concorrentes que não o fazem.

Decisões mais rápidas e mais bem informadas: ter uma visão flexível e abrangente de todos os dados que uma organização possui pode eliminar incertezas, instigar uma organização a agir mais rapidamente e melhorar os processos de negócios.

Se os dados de uma organização sugerirem que as vendas de uma determinada linha de produtos estão caindo vertiginosamente, ela pode decidir descontinuar essa linha. Se o risco climático impactar a colheita de uma matéria-prima da qual outra organização depende, talvez seja necessário obter um novo material de outro lugar. É especialmente útil ao considerar estratégias de preços.

A forma como uma empresa precifica seus bens ou serviços é baseada em milhares de pontos de dados, muitos dos quais não permanecem estáticos ao longo do tempo. Não importa se uma empresa tem uma estratégia de preços fixa ou dinâmica, ser capaz de acessar dados em tempo real para tornar os dados de preços de curto e longo prazos mais inteligentes é crítico.

Para organizações que desejam incorporar preços dinâmicos, a análise de dados permite que elas usem milhares de pontos de dados para reagir a eventos e tendências externas para identificar o ponto de preço mais lucrativo com a frequência necessária.

Visualização de informações em uma única janela: o aumento da colaboração entre departamentos e usuários corporativos significa que todos têm os mesmos dados e estão falando da mesma maneira. Ter esse painel único mostra mais padrões invisíveis, permitindo que diferentes departamentos entendam a abordagem holística da empresa e aumentem a capacidade da organização de responder às mudanças no mercado.

Melhor atendimento ao cliente: ao saber o que os clientes querem, quando e como querem, as organizações incentivam clientes mais felizes e constroem maior fidelidade. Além de uma melhor experiência do cliente, ao serem capazes de tomar decisões mais inteligentes sobre alocação de recursos ou fabricação, as organizações provavelmente conseguem oferecer esses bens ou serviços a um preço mais acessível.

As empresas que procuram aproveitar os dados de negócios provavelmente precisarão aprimorar as habilidades dos funcionários atuais ou contratar novos funcionários, criando talvez novas descrições de cargos. Organizações baseadas em dados precisam de funcionários com excelentes habilidades analíticas práticas e de comunicação.

Aqui estão alguns dos funcionários dos quais precisam para aproveitar todo o potencial das estratégias robustas de análise de dados de negócios:

Cientistas de dados: essas pessoas são responsáveis por gerenciar os algoritmos e modelos que alimentam os programas de análise de dados de negócios.

Os cientistas de dados organizacionais usam bibliotecas de código aberto, como o toolkit de linguagem natural (NTLK) para algoritmos, ou criam suas próprias bibliotecas para analisar dados. Eles se destacam na resolução de problemas e geralmente precisam conhecer várias linguagens de programação, como Python, o que ajuda a acessar algoritmos de aprendizado de máquina prontos para uso e linguagem de consulta estruturada (SQL), que ajuda a extrair dados de bancos de dados para alimentar um modelo.

Nos últimos anos, um número crescente de escolas oferece mestrado ou bacharelado em ciência de dados, onde os alunos se envolvem em um programa de graduação que ensina ciência da computação, modelagem estatística e outras aplicações matemáticas.

Engenheiros de dados: criam e mantêm sistemas de informação que coletam dados de diferentes locais, que são limpos e classificados e colocados em um banco de dados mestre. Geralmente são responsáveis por ajudar a garantir que os dados possam ser facilmente coletados e acessados pelos stakeholders para fornecer às organizações uma visão unificada de suas operações.

Analistas de dados: desempenham um papel fundamental na comunicação de insights a stakeholders externos e internos. Dependendo do tamanho da organização, podem coletar e analisar os conjuntos de dados e criar as visualizações de dados, ou podem pegar o trabalho criado por outros cientistas de dados e focar na criação de uma narrativa sólida para as conclusões principais.

Para maximizar o benefício da análise de dados de negócios de uma organização, é preciso limpar e conectar seus dados, criar visualizações de dados e fornecer insights sobre onde a empresa está hoje, ajudando a prever o que acontecerá amanhã. Isso geralmente envolve as seguintes etapas:

Em primeiro lugar, as organizações devem identificar todos os dados que têm em mãos e quais dados externos desejam incorporar para entender quais oportunidades de análise de dados de negócios elas têm.

Infelizmente, grande parte dos dados de uma empresa permanece sem limpeza, tornando-os inúteis para uma análise precisa até que sejam tratados.

Aqui estão alguns motivos pelos quais os dados de uma organização podem precisar ser limpos:

• Campos de dados incorretos: devido à entrada manual ou a transferências incorretas de dados, uma organização pode ter dados incorretos misturados com dados precisos. Se houver dados incorretos no sistema, isso pode tornar todo o conjunto sem sentido.
  
  
• Valores de dados desatualizados: certos conjuntos de dados, incluindo informações de clientes, podem precisar ser editados devido à saída de clientes, à descontinuação de linhas de produtos ou a outros dados históricos que não são mais relevantes.
  
  
• Dados ausentes: as empresas podem ter mudado a forma como coletam dados ou os dados coletados, o que significa que podem estar faltando dados cruciais em entradas históricas para análises de negócios futuras. Nesse caso, as empresas podem recisar investir na entrada manual de dados ou identificar formas de usar algoritmos ou aprendizado de máquina para prever quais devem ser os dados corretos.
  
  
• Silos de dados: se os dados existentes de uma organização estiverem em várias planilhas ou em outros tipos de bancos de dados, talvez seja necessário mesclar os dados para que estejam todos em um só lugar. Embora a base de qualquer abordagem de análise de dados de negócios seja dados primários (dados que a organização coletou dos stakeholders e possui), ela pode querer acrescentar dados de terceiros (dados que comprou ou obteve de outras organizações) para corresponder aos dados com insights externos.

Agora, as empresas podem consultar e analisar rapidamente gigabytes ou terabytes de dados com mais computação em nuvem. Os cientistas de dados podem analisar dados com mais eficiência usando aprendizado de máquina, algoritmos, inteligência artificial (IA) e outras tecnologias. Isso pode produzir insights praticáveis com base nos indicadores-chave de desempenho (KPIs) de uma organização.

Os programas de análise de dados de negócios agora podem rapidamente pegar grandes quantidades de dados analisados para criar dashboards, visualizações e painéis, onde os dados podem ser armazenados, visualizados, classificados, manipulados e enviados aos stakeholders.

As melhores práticas de visualização de dados incluem compreender qual visual melhor se adapta aos dados que uma organização está usando e os pontos-chave que ela espera destacar, manter o visual o mais limpo e simples possível e fornecer as explicações e o conteúdo corretos para ajudar a garantir que a audiência entenda o que que está visualizando.

O gerenciamento de dados contínuo é conduzido em conjunto com o que foi mencionado anteriormente. Uma organização que adota a análise de dados de negócios deve criar uma estratégia para manter seus dados limpos, especialmente à medida que incorpora novas fontes de dados.

A análise de dados de negócios é útil para cada tipo de unidade de negócios como uma maneira de entender os dados que ela possui e ajudar a gerar insights específicos que geram uma tomada de decisões mais inteligente.

• Planejamento financeiro e operacional: a análise de dados de negócios fornece insights valiosos para ajudar as organizações a alinhar seu planejamento financeiro e operações sem dificuldades. Ela faz isso ao definir regras para o gerenciamento da cadeia de suprimentos, integrar dados entre funções e melhorar a análise de dados da cadeia de suprimentos e o forecasting sob demanda.
  
  
• Planning analytics: uma abordagem de planejamento integrado de negócios que combina planilhas e tecnologias de banco de dados para tomar decisões de negócios eficazes sobre tópicos como demanda e produção de leads, otimização de custos operacionais e requisitos de tecnologia com base em métricas sólidas. Muitas organizações historicamente usaram ferramentas, incluindo o Microsoft Excel, para planejamento de negócios, mas algumas estão fazendo a transição para ferramentas como o IBM Planning Analytics.
  
  
• Planejamento integrado de vendas e marketing: a maioria das organizações tem dados históricos sobre sua produção de leads, conversões de vendas e taxas de sucesso de retenção de clientes. As organizações que buscam criar planos e forecasting de receitas mais precisos e obter visibilidade mais profunda de seus dados de marketing e vendas estão usando análise de dados de negócios para alocar recursos com base no desempenho ou na mudança da demanda para atender aos objetivos de negócios.
  
  
• Planejamento integrado de desempenho da força de trabalho: à medida que as organizações passam pela transformação digital e reagem às mudanças nos cenários, talvez precisem garantir que tenham a força de trabalho certa com as habilidades analíticas certas. Isso é especialmente verdadeiro em um mundo em que os funcionários têm maior probabilidade de deixar a empresa para um novo emprego. O planejamento de desempenho da força de trabalho ajuda as organizações a entender os requisitos de sua força de trabalho, identificar e lidar com lacunas de habilidades e recrutar e reter melhor os talentos para atender às necessidades da organização hoje e no futuro.