A business intelligence (BI) é descritiva, permitindo melhores decisões de negócios baseadas em uma base de dados de negócios atuais. A análise de dados corporativos (BA) é, então, um subconjunto de BI, com a análise de dados corporativos fornecendo a análise prescritiva e prospectiva . É o guarda-chuva da infraestrutura de BI que inclui as ferramentas para identificação e armazenamento dos dados para a tomada de decisões.

A BI pode informar a uma organização quantos novos clientes foram adquiridos no mês passado e se o tamanho do pedido aumentou ou diminuiu durante o mês. Ao contrário, a análise de dados corporativos pode prever quais estratégias, com base nesses dados, mais beneficiariam a organização. Por exemplo: o que acontece se aumentarmos os gastos com publicidade para oferecer uma oferta especial a novos clientes?

Plataformas de BI tradicionalmente dependem de data warehouses para suas informações fundamentais. A força de um data warehouse está em agregar dados de múltiplas fontes em um sistema central para apoiar a análise e geração de relatórios de dados corporativos. A BI apresenta os resultados ao usuário na forma de relatórios, gráficos e mapas, que podem ser exibidos por meio de um dashboard.

Os data warehouses podem incluir um motor de processamento analítico online (OLAP) para suportar consultas multidimensionais. "Quais são as vendas de nossa região leste em relação à região oeste este ano, em comparação com o ano passado?"

O OLAP fornece tecnologia poderosa para descoberta de dados, facilitando BI, cálculos analíticos complexos e análises preditivas. Um dos principais benefícios do OLAP é a consistência de seus cálculos que podem melhorar a qualidade do produto, as interações com o cliente e o processo de negócios.

Data lakehouses agora também estão sendo usados para BI. A vantagem de um data lakehouse é que ele busca resolver os principais desafios em data warehouses e data lakes para produzir uma solução de gerenciamento de dados mais ideal para as organizações. Uma lakehouse representa a próxima evolução das soluções de gerenciamento de dados.

As etapas realizadas na BI geralmente seguem esta ordem:

• Fontes de dados: identificar os dados a serem revisados e analisados, como de um data warehouse ou data lake, nuvem, Hadoop, estatísticas do setor, cadeia de suprimentos, CRM, inventário, preços, vendas, marketing ou mídias sociais.
  
  
• Coleta de dados: reunir e limpar dados de várias fontes. Essa preparação de dados pode ser coletando informações manualmente em uma planilha ou em um programa automático de extração, transformação e carregamento (ETL) .
  
  
• Análise: procurar tendências ou resultados inesperados nos dados. Isso pode usar ferramentas de mineração de dados, descoberta de dados ou modelagem de dados .
  
  
• Visualização: criar visualizações de dados, gráficos e painéis com ferramentas de business intelligence , como Tableau, Cognos Analytics, Microsoft Excel ou SAP. O ideal é que essa visualização inclua recursos de drill-down, drill-through e drill-up para permitir que os usuários investiguem vários níveis de dados.
  
  
• Plano de ação: desenvolver insights acionáveis com base na análise de dados históricos versus principais indicadores de desempenho (KPIs). As ações podem incluir processos mais eficientes, mudanças no marketing, correção de problemas da cadeia de suprimentos ou adaptação de problemas na experiência do cliente .
  
  

Alguns novos produtos de BI podem extrair e carregar dados brutos diretamente usando tecnologia como Hadoop, mas data warehouses geralmente ainda são a fonte de dados preferida.

O termo "business intelligence" foi usado pela primeira vez em 1865 pelo autor Richard Millar Devens, quando ele citou um banqueiro que coletou informações sobre o mercado antes de seus concorrentes. Em 1958, um cientista da computação da IBM chamado Hans Peter Luhn explorou o potencial do uso da tecnologia para reunir BI. Sua pesquisa ajudou a estabelecer métodos para criar algumas das primeiras plataformas de análise da IBM.

Nos anos 60 e 70, os primeiros sistemas de gerenciamento de dados e sistemas de suporte à decisão (DSS) começaram a armazenar e organizar os volumes crescentes de dados. “Muitos historiadores sugerem que a versão moderna do BI evoluiu do banco de dados DSS”, diz o site de educação em TI Dataversity. “Uma variedade de ferramentas foi desenvolvida durante esse tempo, para acessar e organizar dados de maneiras mais simples.” OLAP, sistemas de informações executivas e data warehouses foram algumas das ferramentas desenvolvidas para trabalhar com DSS.”²

Na década de 1990, o BI tornou-se cada vez mais popular, mas a tecnologia ainda era complexa. Geralmente, era necessário o suporte de TI, o que muitas vezes levava a atrasos e relatórios atrasados. Mesmo sem TI, analistas de business intelligence e usuários precisavam de treinamento extensivo para consultar e analisar seus dados.³

A business intelligence é mais uma forma de pensar, pois é composta por hardware e software. Ao adotar uma cultura baseada em dados, com base em um conjunto completo de abordagens, processos, tecnologia digital e análise de dados, uma organização pode encontrar novos insights para tomar melhores decisões de negócios e obter novas vantagens. A instalação de um novo pacote de software de BI por si só não traz essa mudança de cultura.

Benefícios de BI:

• Relatórios mais claros: o BI dá às organizações a capacidade de fazer perguntas em linguagem simples e obter respostas que podem entender. Os dashboards podem priorizar os insights mais importantes, economizando tempo tanto para os especialistas em dados quanto para os membros não técnicos da equipe.
  
  Em vez de usar palpites, os funcionários podem basear decisões no que os dados de seus negócios estão dizendo — seja relacionado à produção, cadeia de suprimentos, clientes ou tendências de mercado. Os dados podem ajudar a responder às perguntas urgentes de uma organização: por que as vendas estão caindo nesta região? Onde temos excesso de estoque? O que os clientes estão dizendo nas mídias sociais?
  
  
• Dados consolidados: o BI fornece insights de negócios extraindo e consolidando dados de várias fontes — internas e externas — para uma análise completa. Ao fornecer uma imagem precisa do negócio e do mercado, o BI proporciona à organização os meios para projetar uma estratégia de negócios.
  
  
• Criar novas eficiências: as organizações podem monitorar as operações de negócios em relação a benchmarks e corrigir ou fazer melhorias continuamente, tudo alimentado por insights de dados. A análise de dados pode descobrir e ajudar a eliminar gargalos na fabricação ou na cadeia de suprimentos. Os gerentes podem monitorar o desempenho da equipe para ajudar a identificar onde as mudanças organizacionais podem ser feitas. O gerenciamento da cadeia de suprimentos pode ser aprimorado com o monitoramento da atividade de ponta a ponta na linha e a comunicação dos resultados com parceiros e fornecedores.
  
  
• Insights de dados mais profundos: o BI ajuda as organizações a se tornarem mais orientadas por dados, para melhorar continuamente o desempenho dos negócios, obter vantagem competitiva e localizar novos clientes e novas oportunidades. Eles podem melhorar o ROI ao entender seu negócio e mercado e alocar recursos de forma inteligente para atender aos objetivos estratégicos. Novos insights de dados podem revelar o comportamento do cliente, as preferências e as tendências do mercado. Esses insights permitem que os profissionais de marketing direcionem melhor os clientes em potencial ou adaptem os produtos às necessidades do mercado em mudança.
  
  
• Tomada de decisão mais rápida: à medida que o progresso é monitorado e analisado digitalmente, decisões mais bem informadas podem ser tomadas de forma mais rápida para ajustes mais rápidos no mercado.
  
  
• Aumento da satisfação do cliente: quando a equipe de atendimento ao cliente tem acesso a dados e insights de clientes, ela pode fornecer as informações solicitadas e resolver problemas de forma mais rápida.
  
  
• Aumento da satisfação dos funcionários: o acesso de autoajuda a dados comerciais importantes pode otimizar os fluxos de trabalho para que a equipe possa fazer seu trabalho mais rapidamente, com menos etapas adicionais ou repetitivas.

Desafios do BI

• Conclusões contraditórias: o BI de autoatendimento capacita várias equipes a buscar os insights de que precisam, mas também pode levar a conclusões divergentes, o que pode criar mais atrito em vez de um plano de ação unificado. Isso pode ser especialmente verdadeiro se o viés humano se infiltrar na análise.
  
  
• Deficiência de skills: a necessidade de integração de dados pode ser difícil, dada uma ampla variedade de fontes, e a integração pode exceder os recursos atuais. O conhecimento em ciência de dados, engenharia e arquitetura é necessário para garantir que a análise produza insights que reflitam a realidade.
  
  
• Custos iniciais: os custos iniciais para desenvolver um sistema de BI poderoso e moderno podem parecer grandes, mas a economia de custos gerada pela análise compensará o investimento.

Os dados são a força vital de organizações bem-sucedidas. Além das funções de dados tradicionais—engenheiros de dados, cientistas de dados, analistas e arquitetos—os tomadores de decisão em toda a organização precisam de acesso flexível e de autoatendimento a insights baseados em dados acelerados por inteligência artificial (IA). Do marketing ao RH, das finanças à cadeia de suprimentos e muito mais, os tomadores de decisão podem usar esses insights para melhorar a tomada de decisões e a produtividade em toda a empresa.

As organizações se beneficiam quando conseguem avaliar completamente suas operações e processos, entender seus clientes, avaliar o mercado e impulsionar melhorias. Elas precisam das ferramentas certas para agregar informações comerciais de qualquer lugar, analisá-las, descobrir padrões e encontrar soluções. Para oferecer um sistema de BI que torne tudo isso possível, as organizações devem:

• Definir objetivos de negócios claros: a determinação das informações mais valiosas e práticas permite que uma organização determine os dados que precisam ser coletados ou obtidos e ajude a selecionar os recursos do sistema de BI necessários para fornecer essas informações.
  
  
• Treinamento abrangente do usuário: a mudança de cultura para se tornar uma organização orientada por dados é mais possível quando todos os usuários recebem lições claras e convincentes sobre as novas ferramentas. Treinamentos superficiais ou hacking autoguiado podem desencorajar a adesão da equipe ou produzir resultados imprecisos.
  
  
• Monitorar a qualidade e a relevância dos dados: é necessário um monitoramento constante dos dados para garantir que os resultados sejam consistentes e confiáveis. À medida que as condições de mercado mudam, talvez seja necessário adicionar novas medidas ou formatos de relatórios diferentes desenvolvidos para aumentar a clareza. Os conjuntos de dados de input devem ser sólidos e imparciais, e gerenciados de acordo com padrões de governança claros que garantem que sejam seguros, privados, precisos e utilizáveis. Quaisquer modelos de IA que informem a tomada de decisões e o forecasting devem ser explicáveis e transparentes. E o sistema de BI deve se conectar a uma ampla variedade de sistemas de dados em todas as funções de negócios e ser utilizável por aqueles que não são analistas de dados profissionais.
  
  
• Garantir o acesso aos dados aos tomadores de decisão: muitas empresas estão atrasadas. Os dados essenciais não são suficientemente capturados ou analisados, de acordo com um relatório⁴ da IDC que estima que até 68% dos dados comerciais não são aproveitados. Empresas com uma arquitetura de dados moderna e adoção robusta de BI têm vantagem competitiva: elas estão posicionadas para avançar ainda mais adotando práticas de tomada de decisão em tempo real e análise preditiva.
  

O business intelligence agrega valor em várias funções em quase todos os setores. Por exemplo:

Atendimento ao cliente: com as informações dos clientes e os detalhes do produto disponíveis por meio de uma fonte de dados unificada, os agentes de atendimento ao cliente podem responder rapidamente às perguntas dos clientes ou começar a resolver problemas dos clientes.

Finanças e bancos: as empresas financeiras podem determinar a saúde e os riscos organizacionais atuais e prever o sucesso futuro analisando históricos de clientes e condições de mercado combinados. Os dados podem ser revisados ramificação por filial com uma única interface para identificar oportunidades de melhoria ou investimento adicional.

Saúde: os pacientes podem obter rapidamente respostas para muitas perguntas urgentes de saúde sem fazer perguntas demoradas aos funcionários ou ao pessoal médico. As operações internas, incluindo estoques, são mais fáceis de rastrear minuto a minuto.

Varejo: os varejistas podem aumentar a economia de custos comparando desempenho e benchmarks entre lojas, canais e regiões. E, com visibilidade no processo de reclamações, as seguradoras podem ver onde estão falhando nos objetivos de serviço e usar essa informação para melhorar os resultados.

Vendas e marketing: ao unificar dados sobre promoções, preços, vendas, ações dos clientes e condições de mercado, os profissionais de marketing e as equipes de vendas podem planejar melhor promoções e campanhas futuras. Direcionamento ou segmentação detalhada pode ajudar a impulsionar as vendas.

Segurança e conformidade: dados centralizados e um painel unificado podem melhorar a precisão e ajudar a determinar as causas principais dos problemas de segurança. A conformidade com os regulamentos pode ser simplificada com um único sistema para coletar dados de relatórios.

Análise estatística: usando a análise descritiva, as organizações podem revisar as estatísticas para identificar novas tendências e descobrir por que essas tendências estão se desenvolvendo.

Cadeia de suprimentos: um único painel (SPOG) com dados globais permite acompanhar o movimento de mercadorias, identificar problemas e otimizar a cadeia de suprimentos.

Desenvolvimentos recentes em business intelligence estão focados em aplicações de BI de autoatendimento que permitem que usuários não experientes em tecnologia usem análises e relatórios automáticos. A equipe de TI continua responsável por gerenciar dados corporativos, incluindo precisão e segurança, mas agora várias equipes podem ter acesso direto aos dados e ser responsáveis por suas próprias análises, em vez de deixar o trabalho esperando na fila para ser executado pela TI.

Espera-se que os avanços contínuos nos sistemas modernos de business intelligence e análise integrem algoritmos de aprendizado de máquina e IA para simplificar tarefas complicadas. Com a nova ênfase no autoatendimento, esses recursos também podem acelerar a capacidade da empresa de analisar dados e obter insights em um nível mais profundo. Os sistemas baseados em IA podem ler de várias fontes automaticamente enquanto obtêm as informações mais relevantes para liderar a tomada de decisões.

Como exemplo, considere como o IBM Cognos Analytics reúne análise de dados e ferramentas visuais para suportar a criação de mapas para relatórios. O sistema usa IA para identificar automaticamente informações geográficas. Ele pode então refinar visualizações adicionando mapeamento geoespacial de todo o globo, de um bairro individual ou qualquer coisa intermediária.

As soluções modernas de BI residem em plataformas baseadas na nuvem para ampliar o alcance do BI em todo o mundo. Os insights do consumidor podem ser extraídos de big data, produzindo informações que vão de descritivas a preditivas. Muitas soluções de BI agora incluem processamento em tempo real, permitindo a tomada de decisão imediata.

Outros avanços nos sistemas de BI de nível corporativo incluem consultas de linguagem natural, que são mais fáceis para usuários que não são especialistas em SQL. Recursos de desenvolvimento com pouco código ou no-code estão disponíveis em alguns sistemas de BI para que os usuários possam criar suas próprias ferramentas, aplicativos e interfaces de relatórios para acelerar ainda mais as respostas e o tempo de lançamento no mercado.