Business Intelligence: saiba como aplicar na sua indústria

Business Intelligence (BI) é uma técnica que combina análise de negócios, mineração e visualização de dados e ferramentas para que as organizações tomem decisões baseadas em dados.

Uma visão moderna dessa prática envolve possuir uma visão abrangente dos dados do seu negócio para superar gargalos e gerar mudanças positivas, ganhando maior competitividade.

Aliás, já está claro que os dados são essenciais para o futuro dos negócios. Tanto que leis, como a LGPD, estão sendo aprovadas em todo o mundo para garantir o uso seguro das informações na sociedade.

Neste artigo, explicaremos como esse conceito surgiu e as suas principais aplicações em negócios industriais. Vamos lá?

Como surgiu o Business Intelligence?

O termo “Business Intelligence” é usado desde a década de 1960. Mas, naquela época, surgiu como um sistema para compartilhar informações em organizações. Durante a década de 1980, os sistemas computacionais permitiram otimizar a tomada de decisões, abrindo portas para um novo mercado de soluções dependentes de TI.

Sendo assim, o BI dos dias de hoje se refere a soluções que proporcionam o autoatendimento flexível, por meio de plataformas confiáveis e rápido acesso à informação.

De acordo com a definição do Gartner, trata-se de “um termo abrangente que inclui os aplicativos, infraestrutura, ferramentas e as melhores práticas que permitem o acesso e a análise de informações para melhorar e otimizar decisões e desempenho”.

Podemos dizer que o termo é amplo, referindo-se aos processos e métodos de coleta, armazenamento e análise de dados com finalidade de otimizar o desempenho de negócios. Com isso, busca-se melhorar a tomada de decisões, com o embasamento dos dados. Quem trabalha com BI, precisa conhecer estes termos:

Mineração de dados: aplicação de banco de dados, estatística e machine learning para compreender tendências por meio de grandes conjuntos de dados.
Criação de relatórios: compartilhamento de análises para que diferentes pessoas possam fazer considerações e tomar decisões.
Benchmarking: comparação de dados atuais e históricos, para avaliar o desempenho em relação às metas.
Análise descritiva: uso de dados para compreender o que ocorreu em determinado período.
Consultas: ato de fazer perguntas aos dados, a fim de extrair respostas.
Análise estatística: aprofundamento da análise descritiva por meio de conceitos estatísticos.
Visualização de dados: transformação da análise em representações visuais.
Análise visual: exploração dos dados por meio de histórias para comunicar informações.
Preparação de dados: compilação de fontes de dados, para prepará-los para a análise.

Business Intelligence: como funciona?

Com o Business Intelligence, as empresas tomam melhores decisões por meio de técnicas de análises de dados. Além disso, os analistas conseguem identificar tendências de mercado para aumentar os lucros do negócio.

Os dados podem contribuir para todos os setores do negócio, da produção à gestão de pessoas. Por isso, oferece uma série de benefícios à gestão empresarial, como:

Mapeamento de novas oportunidades;
Análise do comportamento dos clientes;
Comparação com a concorrência;
Otimização das operações;
Descoberta precoce de erros e problemas.

Existe um ciclo de aplicação do Business Intelligence. Para começar, é necessário fazer perguntas. Isso no sentido de fazer perguntas sobre os problemas e metas do negócio, para que os dados possam auxiliar nas respostas. Esses são gerados nas atividades do negócio, processados e armazenados em data warehouses. Desse modo, os usuários conseguem acessá-los para iniciar o processo de análise.

Sendo assim, tanto a análise de dados quanto à análise empresarial fazem parte do BI, a partir de questões como “Por que tal fato aconteceu e o que vai acontecer no futuro?”.

Mas não podemos pensar nisso como um processo linear. Pelo contrário, o BI é um ciclo que faz parte de uma estratégia para otimizar o processo iterativo, com perguntas complementares.

Quais são as etapas do Business Intelligence?

Desse modo, o ciclo envolve o acesso, descoberta, exploração e o compartilhamento de informações baseadas em dados.

etapas-bi

Essas etapas também podem passar por quatro perguntas importantes:

O que aconteceu?
Por que aconteceu?
O que acontecerá?
Como podemos melhorar o cenário?

Um exemplo pode estar ligado à gestão do relacionamento com o cliente (CRM). Você percebe que o número de contratos negociados está caindo, mesmo com um volume ideal de leads sendo enviados para a sua equipe comercial. Ao entender o porquê disso, você faz um comparativo entre o número de interações e tempo de resposta entre as negociações que deram certo e aquelas que deram errado.

Um dos insights que surgem é o de que o tempo de resposta do vendedor é muito mais longo nas negociações que não se concluíram positivamente. Isso pode te levar a algumas medidas, como a criação de um protocolo em relação aos contatos da empresa com o potencial cliente. Por exemplo, por meio das automações de mensagens para manter o diálogo com o cliente e o agendamento de tarefas para os seus colaboradores.

Como a indústria pode utilizar o Business Intelligence?

Uma estratégia de BI envolve uma mudança na cultura da empresa, que precisa de incentivo constante. Para isso, também é necessário contar com softwares que permitam a coleta e o gerenciamento de dados do seu negócio, como o ERP.

A partir do momento em que você tem o controle dos dados, pode começar a cruzá-los para obter as respostas para as suas perguntas.

Segundo a consultoria McKinsey, dois terços das indústrias no mundo afirmam que a digitalização da cadeia de produção é uma prioridade.

O uso de dados é essencial para o sucesso na indústria 4.0. Entre as suas aplicações, você pode:

Realizar análises mais organizadas

O BI garante mais eficiência ao chão de fábrica. Nesse sentido, é possível dar maior visibilidade aos processos, reduzindo riscos de acidentes e retrabalhos.

Otimizar processos internos

Todos os setores da indústria se beneficiam com o BI. Por exemplo, é possível oportunizar pontos de melhoria para o design, engenharia, logística, controle de qualidade, entre outros.

Na gestão de estoque, é possível prever a necessidade de recursos, garantindo que não ocorra a falta de matérias-primas para a produção, nem aconteçam compras em excesso.

Aumentar a inteligência financeira

Outra aplicação importante é a análise de dados financeiros, como lucros e prejuízos. Com uma cultura de dados, é possível visualizar de forma recorrente o custo-benefício das suas ações, oferecendo maior rentabilidade à indústria. Além disso, é possível integrar informações entre diferentes áreas para evitar desperdícios com gastos desnecessários.

Aprenda mais sobre Business Intelligence na indústria

Você já sabe os principais elementos da aplicação do BI na indústria. Mas saiba que o conhecimento não para por aqui. Veja estes outros artigos do Blog Korp para entender o uso de dados no seu negócio: