O Business Intelligence (BI) é uma técnica fundamental para empresas que desejam tomar decisões informadas e baseadas em dados. Com o grande volume de informações disponíveis, atualmente, a aplicação correta de técnicas de BI é essencial para o sucesso de uma empresa.
Além disso, a utilização de frameworks para medir e aplicar o BI na organização é cada vez mais importante. Neste artigo, vamos explorar as principais técnicas para aplicar o BI em uma empresa e os frameworks que podem ser utilizados para medir o sucesso da implementação do BI. Confira!
Principais técnicas para aplicar Business Intelligence
Para você direcionar seu negócio com as novas tendências e no rumo certo, vamos tratar aqui das principais técnicas para aplicar BI na sua empresa:
- Extração, Transformação e Carga (ETL);
- Data warehousing;
- Análise de dados;
- Relatórios;
- Business Performance Management (BPM)
1. Extração, Transformação e Carga (ETL)
A técnica de Extração, Transformação e Carga (ETL) é uma abordagem comum no campo de Business Intelligence (BI) para integrar dados de várias fontes em um sistema centralizado de data warehouse ou data mart. O processo ETL é composto por três etapas distintas:
Extração (Extract)
Nesta etapa, os dados são coletados de várias fontes de dados externas, como sistemas operacionais, bancos de dados relacionais, arquivos em planilhas, dados em nuvem, entre outros. Eles dados são coletados e reunidos em um único local para processamento adicional.
Transformação (Transform)
Aqui, os dados extraídos são limpos, padronizados e transformados em um formato comum para que possam ser integrados em um data warehouse ou data mart. As transformações incluem normalização de dados, limpeza de dados, conversão de tipos de dados, enriquecimento de dados, validação de dados e outros processos que garantem que os dados sejam consistentes e de alta qualidade.
Carga (Load)
Nesta etapa, os dados transformados são carregados em um sistema de data warehouse ou data mart. O data warehouse é projetado para fornecer acesso rápido e fácil aos dados, permitindo que os usuários executem consultas complexas e análises avançadas.
2. Data warehousing
Data warehousing é uma técnica de armazenamento e gerenciamento de dados que tem como objetivo centralizar informações de várias fontes em um único repositório, facilitando o acesso, análise e uso desses dados para suportar a tomada de decisões em uma organização.
Em termos mais técnicos, um data warehouse é um banco de dados analítico projetado especificamente para armazenar e gerenciar grandes quantidades de dados históricos e atuais. Ele é construído a partir de várias fontes de dados, como sistemas de transações empresariais, fontes de dados externas e outros bancos de dados relacionais.
3. Análise de dados
A análise de dados é uma das principais atividades dentro do processo de Business Intelligence (BI). Ela ocorre após a fase de extração, transformação e carga (ETL), na qual os dados são coletados, processados e armazenados no data warehouse. A análise de dados é a etapa em que esses dados são transformados em informações úteis e insights relevantes para a tomada de decisão.
Existem várias técnicas e ferramentas de análise de dados que podem ser utilizadas no contexto de BI, tais como:
OLAP (Online Analytical Processing)
OLAP é uma técnica de análise de dados que permite aos usuários visualizar, explorar e analisar dados multidimensionais em diferentes perspectivas. Isso é feito por meio de cubos OLAP, que são estruturas de dados que permitem a análise de dados em várias dimensões.
Mineração de dados
A mineração de dados é uma técnica de análise de dados que utiliza algoritmos de aprendizado de máquina para descobrir padrões e insights em grandes conjuntos de dados. Isso pode ser usado para identificar oportunidades de negócios, detectar fraudes ou prever o comportamento do cliente.
Dashboards
Dashboards são interfaces gráficas que apresentam informações resumidas e métricas-chave em um formato visual. Eles podem ser personalizados de acordo com as necessidades de cada usuário e permitem a visualização rápida e fácil de informações importantes.
4. Relatórios
Os relatórios são uma das principais ferramentas de Business Intelligence (BI), pois permitem que os usuários acessem informações relevantes de maneira fácil e rápida. Eles fornecem insights valiosos para a tomada de decisões, permitindo que as empresas identifiquem tendências, anomalias e oportunidades de negócios.
Para que os relatórios sejam eficazes, é importante que eles:
- sejam apresentados de forma clara e concisa;
- devem conter informações relevantes e importantes para os usuários, mas sem sobrecarregá-los com muitos dados irrelevantes;
- devem ser fáceis de ler e interpretar, com gráficos e tabelas bem formatados e com uma linguagem clara e acessível.
Além disso:
- os relatórios devem ser adaptados às necessidades de cada usuário ou departamento, pois cada um tem necessidades e objetivos diferentes. Por exemplo, um relatório financeiro pode conter informações sobre receitas, despesas e lucros, enquanto um relatório de vendas pode conter informações sobre as vendas por região, produto ou canal de vendas.
- os usuários que têm acesso aos relatórios devem ser cuidadosamente selecionados, com base em suas funções e necessidades de negócios. Por exemplo, os gerentes de vendas podem precisar de relatórios de desempenho de vendas, enquanto os gerentes de finanças podem precisar de relatórios financeiros.
Outra consideração importante é a segurança dos dados:
- os relatórios devem ser projetados para garantir que as informações confidenciais sejam mantidas em segurança e acessíveis apenas para as pessoas autorizadas;
- isso pode ser feito por meio de controles de acesso e permissões, garantindo que cada usuário tenha acesso apenas às informações relevantes para suas necessidades de negócios.
5. Business Performance Management (BPM)
Business Performance Management (BPM) é uma abordagem de gerenciamento que se concentra em melhorar o desempenho geral de uma organização. Também é conhecido como Corporate Performance Management (CPM). Ela envolve a definição de objetivos estratégicos para a organização e, em seguida, o desenvolvimento de um conjunto de indicadores de desempenho (KPIs) que medem o progresso em direção a esses objetivos. Esses KPIs são então monitorados e analisados regularmente para identificar áreas em que a organização está com um desempenho inferior e oportunidades para melhorar.
O BPM e BI são duas abordagens interligadas que se complementam na busca de melhorias no desempenho organizacional. O BPM é a estratégia usada para identificar as métricas que a organização deve acompanhar para atingir seus objetivos, enquanto o BI é a tecnologia que fornece as informações necessárias para análise dessas métricas. Assim, temos que:
- o BPM ajuda na aplicação de BI, pois permite que as empresas definam e monitorem metas de desempenho específicas em diferentes áreas da organização. Essas metas são então vinculadas a indicadores-chave de desempenho (KPIs) que podem ser monitorados usando as ferramentas de BI.
- a tecnologia de BI fornece dados e análises em tempo real, permitindo que os gestores monitorem o desempenho em relação a esses KPIs. As soluções de BI permitem que os usuários visualizem dados em dashboards e relatórios, que podem ser personalizados de acordo com as necessidades específicas da organização. Os dados são apresentados de forma clara e concisa, permitindo que os gestores monitorem o desempenho em tempo real e tomem decisões informadas com base nas informações disponíveis.
- o BPM ajuda a garantir que os KPIs utilizados em soluções de BI estejam alinhados com as metas estratégicas da organização. Isso ajuda a garantir que a análise de dados realizada por meio do BI seja relevante e útil para a tomada de decisões.
Frameworks para aplicar e medir o Business Intelligence da empresa
Agora que você a base de BI, vamos agora conhecer um pouco sobre os frameworks para aplicar e medir o BI. São eles:
- Modelo de Maturidade de Business Intelligence (BI Maturity Model);
- Balanced Scorecard (BSC);
- Modelo de Decisão de Negócios (BDM);
- Pirâmide de Dados de Negócios (BDP)
Modelo de Maturidade de Business Intelligence (BI Maturity Model)
O Modelo de Maturidade de Business Intelligence (BI Maturity Model) é um framework que visa avaliar o grau de maturidade de uma empresa em relação à utilização de BI em suas operações.
Ele fornece às empresas uma estrutura para avaliar sua capacidade de utilizar dados de forma eficaz, bem como para definir objetivos e estratégias para melhorar sua capacidade de tomar decisões baseadas em dados. Também ajuda a identificar lacunas e oportunidades de melhoria em todas as áreas da organização, desde a coleta e análise de dados até a tomada de decisões e ações
O BI Maturity Model consiste em uma escala de cinco níveis que representam o grau de desenvolvimento do BI na organização:
Inicial
Neste estágio, a empresa possui pouca ou nenhuma capacidade de utilização de BI. Os processos de coleta e armazenamento de dados são realizados de forma não estruturada e não há uma cultura de uso de dados para tomada de decisões. A análise de dados é limitada e não é usada de forma estratégica.
Repetitivo
Neste estágio, a empresa já possui uma infraestrutura básica para BI, com processos de coleta e armazenamento de dados mais estruturados. Os relatórios e análises são gerados de forma manual e os dados são utilizados para dar suporte a decisões operacionais.
Definido
Neste estágio, a empresa já possui processos de BI definidos e padronizados, com uma cultura de uso de dados para tomada de decisões. A empresa utiliza ferramentas de análise de dados mais sofisticadas e integradas, com maior autonomia e eficiência para gerar relatórios e dashboards. O foco está na geração de insights e na otimização de processos.
Gerenciado
Neste estágio, a empresa possui uma gestão mais madura de BI, com processos automatizados e integrados, que permitem o acesso e compartilhamento de informações em toda a organização. As ferramentas de análise de dados são mais avançadas, permitindo uma análise mais complexa de dados em tempo real. O foco está na gestão de performance e otimização de resultados.
Otimizado
Neste estágio, a empresa utiliza o BI de forma estratégica e integrada em todos os seus processos, desde a coleta e análise de dados até a tomada de decisões e ações. A empresa utiliza ferramentas avançadas de análise de dados, como machine learning e inteligência artificial, para obter insights e melhorar a tomada de decisões. O foco está na inovação e na busca contínua de melhorias e eficiência.
Balanced Scorecard (BSC)
O Balanced Scorecard é um framework utilizado para traduzir a estratégia de uma organização em um conjunto de indicadores de desempenho (KPIs) que possam ser monitorados e medidos. Ele possui quatro perspectivas principais:
- Financeira;
- Cliente;
- Processos internos;
- Aprendizado e crescimento.
O Balanced Scorecard pode ajudar Business Intelligence de várias maneiras:
Alinhamento estratégico
O BSC ajuda a garantir que as iniciativas de BI estejam alinhadas com a estratégia geral da organização. Isso é importante porque, se as iniciativas de BI não estiverem alinhadas com a estratégia da organização, elas podem não produzir resultados significativos ou tangíveis.
Identificação de medidas de desempenho apropriadas
O BSC ajuda a identificar as medidas de desempenho apropriadas para cada perspectiva do modelo, o que ajuda a garantir que as organizações estejam medindo o que é importante para sua estratégia.
Por exemplo, as medidas financeiras podem ser definidas para medir o ROI de projetos de BI, enquanto as medidas de aprendizado e crescimento podem ser usadas para avaliar a eficácia dos programas de treinamento de BI.
Monitoramento do desempenho
O BSC permite que as organizações monitorem seu desempenho em tempo real, usando ferramentas de BI para coletar e analisar dados. Isso permite que as organizações ajustem sua estratégia de BI conforme necessário e tomem decisões informadas com base nos dados em tempo real.
Identificação de oportunidades de melhoria
O BSC ajuda a identificar áreas de melhoria no desempenho do BI, o que pode levar a ações corretivas para melhorar o desempenho. Por exemplo, se as medidas de desempenho mostram que o treinamento e a capacitação dos funcionários em BI são insuficientes, a organização pode tomar medidas para melhorar esses programas.
Melhoria do desempenho geral
O BSC ajuda as organizações a equilibrar suas medidas de desempenho em todas as quatro perspectivas para garantir que a estratégia seja bem-sucedida em todas as áreas-chave. Isso pode levar a uma melhoria geral do desempenho do BI e da organização como um todo.
Modelo de Decisão de Negócios (BDM)
O Modelo de Decisão de Negócios (BDM, do inglês Business Decision Model) é uma abordagem para modelagem de decisões de negócios que ajuda a capturar as regras e lógicas que sustentam as decisões empresariais.
Ele é projetado para tornar essas regras de decisão explícitas, precisas e facilmente compreensíveis por todos os envolvidos em um processo de tomada de decisão, incluindo analistas de negócios, desenvolvedores de software, usuários finais e outros interessados. O BDM ajuda a reduzir a complexidade na tomada de decisão e aumentar a eficiência ao definir com clareza as regras de negócios e as condições que ativam essas regras.
O Modelo de Decisão de Negócios (BDM) pode ser utilizado como um framework dentro da estrutura de Business Intelligence (BI) para ajudar as organizações a melhorar a tomada de decisão:
Melhora a precisão das decisões
Ao capturar as regras e lógicas que sustentam as decisões de negócios, o BDM ajuda a aumentar a precisão das decisões tomadas pela organização. Isso pode ser particularmente útil em processos de tomada de decisão mais complexos, onde as regras e lógicas subjacentes podem ser difíceis de entender ou lembrar.
Permite a automatização da tomada de decisão
O BDM pode ser usado para automatizar as decisões de negócios, permitindo que as organizações implementem a tomada de decisão em sistemas de software. Isso pode levar a decisões mais rápidas, precisas e consistentes, bem como reduzir o risco de erros humanos.
Ajuda a integrar sistemas de dados
O BDM pode ajudar a integrar diferentes sistemas de dados dentro da organização, permitindo que as decisões sejam tomadas com base em informações precisas e atualizadas.
Facilita a colaboração entre as equipes de BI e de negócios
O BDM pode servir como um ponto de convergência entre as equipes de BI e de negócios, permitindo uma melhor colaboração na identificação e definição das regras de decisão de negócios. Isso pode levar a uma compreensão compartilhada das decisões críticas para a organização e uma implementação mais eficiente dos sistemas de BI.
Melhora a capacidade de adaptação
O BDM pode ajudar as organizações a se adaptarem rapidamente às mudanças nas condições do mercado ou nos requisitos regulatórios, permitindo que as regras de decisão sejam ajustadas ou atualizadas conforme necessário.
Pirâmide de Dados de Negócios (BDP)
A Pirâmide de Dados de Negócios (BDP) é uma estrutura hierárquica que organiza os dados de uma empresa em quatro camadas distintas, cada uma com seu próprio propósito e conjunto de dados. Essas camadas são:
Dados operacionais
Esta é a camada inferior da pirâmide e inclui os dados transacionais que são gerados em tempo real pelas aplicações de negócios, como sistemas de gestão de inventário, processamento de pedidos e sistemas financeiros. Esses dados são altamente detalhados e específicos, e geralmente são armazenados em bancos de dados operacionais.
Dados de integração
Nesta camada, os dados operacionais são consolidados e integrados a partir de várias fontes para criar uma única visão coesa dos dados de negócios. Esses dados são transformados em um formato comum para facilitar a análise e a tomada de decisões. Isso geralmente envolve a combinação de dados de diferentes sistemas e aplicativos.
Dados de armazém
Nesta camada, os dados de integração são carregados em um data warehouse centralizado. Esses dados são organizados em torno de temas de negócios e podem ser agregados para fornecer insights mais amplos sobre as operações da empresa. Os data warehouses geralmente armazenam grandes volumes de dados históricos que podem ser usados para análises retrospectivas e previsões.
Dados de acesso
Esta é a camada superior da pirâmide e inclui ferramentas de acesso e análise de dados que permitem aos usuários finais acessar e interagir com os dados. Essa camada pode incluir relatórios, painéis de controle, ferramentas de visualização e outros recursos que ajudam os usuários de negócios a compreender os dados e usá-los para tomar decisões informadas.
A aplicação correta de técnicas de Business Intelligence é fundamental para empresas que desejam tomar decisões informadas e baseadas em dados.
A utilização de frameworks, como o BI Maturity Model e o Balanced Scorecard, permite que as empresas meçam o sucesso da implementação do BI e o alinhamento com seus objetivos estratégicos.
A análise de dados, a pirâmide de dados de negócios, o ETL e o Data Warehousing são algumas das técnicas importantes para aplicação do BI. Com a utilização correta dessas técnicas e frameworks, as empresas podem aumentar sua eficiência operacional, reduzir custos e melhorar sua tomada de decisões.
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