Business Intelligence: assertividade para analisar dados da sua empresa

18 março 2019

Business Intelligence é uma estratégia que surgiu para facilitar o trabalho das empresas de diferentes setores que precisam lidar diariamente com um número infinito de dados. Isto porque elas armazenam desde informações sobre produção, horas de trabalho das máquinas e colaboradores até índices de vendas e atendimentos. Assim, são milhões de referências sobre o negócio que, na maioria dos casos, ficam registrados em bases de dados distintas.

Dessa forma, surgem com mais frequência dificuldades como a falta de histórico para auxiliar na tomada de decisões. Além da ausência de análises sobre os mesmos indicadores e inexistência de unificação das informações.

É neste cenário que o Business Intelligence (BI) se encaixa. Ele permite que os dados sejam condensados e analisados de maneira útil e inteligente. De forma geral, BI é um processo com várias etapas para transformar dados brutos em informações relevantes para o negócio. Assim, auxilia diferentes setores de uma empresa na tomada de decisão. Porém, antes de se obter os dados prontos para a essa finalidade, é necessário entender o negócio, bem como o funcionamento da empresa.

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Como o Business Intelligence é aplicado

Entre as principais vantagens de aplicar estratégias de BI em um negócio está a unificação de entendimento, pelos responsáveis de diferentes setores da empresa, sobre as regras e indicadores que serão usados como referência para mensurar e avaliar desempenhos. Além disso, ferramentas de BI permitem visualizar informações recentes e históricos de atividades. Inclui-se, ainda, a possibilidade de realizar projeções para os próximos períodos, sendo esse um dos principais ganhos.

Assim, quando uma organização precisa melhorar sua gestão e planejar o desenvolvimento de ações estratégicas, escolhendo o BI como mecanismo para isso, inicia-se uma entrevista com pessoas-chaves de cada uma das áreas da empresa.

Nesta etapa, são coletados dados, indicadores, dimensões e regras de negócios. Este levantamento é feito por um Product Owner (PO) ou por profissionais das áreas comercial ou pré-vendas. Tudo isso será a base para fazer a modelagem do Data Warehouse (DW), uma estrutura de banco de dados para unificar e centralizar as informações.

Em seguida, o resultado da entrevista é encaminhado para o profissional de BI. Ele tem conhecimento específico para atender às demandas de análises necessárias. Sua função é fazer a relação de cada uma das áreas que apresentam as informações que serão analisadas com os resultados, construindo assim a matriz dimensão X indicador. Com a matriz definida, será realizada a criação das tabelas do DW, a identificação das fontes de origem dessas informações e quais delas precisam ser analisadas.

Assim, é possível inserir os dados no DW. Nesta etapa, estão incorporadas a extração, a transformação e o carregamento das informações, também chamado de Extract Transform Load (ETL). Logo após isso e com os dados disponíveis, cabe a criatividade e o conhecimento do profissional para criação dos insights nos dashboards (painéis de controle) e dos relatórios solicitados.

Importância das análises dos usuários para apresentação dos dados

Com base nas informações e análises realizadas, são definidas as maneiras de apresentação destes gráficos para mostrar em tela o que acontece na empresa. Assim, pensando sempre no que será melhor compreendido pelo usuário comum ou pelo cliente que poderá enxergar esses dados e o status das ações.

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Um ponto muito importante a ser levado em consideração nesta etapa é conhecer o tipo da análise dos seus usuários. Assim, é possível saber que tipo de apresentação é melhor para que compreendam os dados que são apresentados. Com base nisso, define-se o modelo de relatório que deve ser disponibilizado. A seguir, algumas das possibilidades de análise que podem ser consideradas.

– Análises Ad-Hoc: o próprio usuário gera consultas de acordo com suas necessidades. Dessa forma, ele pode fazer outras análises, cálculos e buscas dinâmicas.

– Análises padronizadas: fornece algumas possibilidades de mudanças no relatório, porém de maneira mais restrita.

– Análises customizadas: deseja ver o relatório totalmente concluído sem possibilidade de alteração.

Por fim, com as visões e relatórios disponibilizados pelas ferramentas de BI, as respectivas áreas vão conseguir fazer suas análises. Isto porque estes diagnósticos incluem informações pontuais para auxiliar na tomada de decisões e projetar o que vai acontecer em determinado período.

Ferramentas de Business Intelligence

Para que estas estratégias de BI possam ser colocadas em prática, algumas ferramentas digitais podem auxiliar e tornar o serviço mais ágil. Entre as mais utilizadas estão:

– IBM Cognos

– Microsoft Power BI