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Desvendando o Business Intelligence: O Poder dos Dados para Decisões Estratégicas

Um dos termos mais buscados por quem quer ingressar na área de dados, ou busca por serviços para a empresa. Agora resolvemos dar uma ajuda conceitual para você que quer trabalhar com Business Intelligence.

O que é Business Intelligence (BI)?



O que é Business Intelligence?


Business Intelligence (BI) é uma abordagem estratégica que envolve a coleta, organização, análise e apresentação de informações relevantes sobre um negócio ou organização, com o objetivo de apoiar a tomada de decisões inteligentes.


Essa prática utiliza ferramentas e técnicas para transformar dados brutos em insights significativos, proporcionando uma visão holística das operações, desempenho, clientes, mercado e outras áreas relevantes.


BI tem como significado Business Intelligence no inglês ou Inteligência de negócios traduzido para o português.


O BI desempenha um papel fundamental em empresas de todos os tamanhos e setores, fornecendo uma base sólida para o planejamento estratégico, identificação de oportunidades, otimização de processos e aprimoramento do relacionamento com clientes, permitindo que as organizações sejam mais ágeis, eficientes e competitivas em um ambiente em constante mudança.



Confira esse Vídeo do nosso Canal


Tivemos uma conversa super interessante com o João Barbosa, Especialista em Business Intelligence. Ele nos trouxe alguns cases reais que ele passou na sua trajetória na área de BI e como ele superou esses desafios. Confira o vídeo na íntegra:


Quais as etapas e processos do Business Intelligence?


Mineração de dados

O uso de banco de dados, estatísticas e aprendizado de máquina para revelar tendências em grandes conjuntos de informações.


Preparação dos dados

Processo de compilar várias fontes de dados, identificar as dimensões e medidas, para prepará-las para as etapas seguintes da análise de dados.



Geração de relatórios

O compartilhamento de análise de dados com as partes interessadas para que elas possam tirar conclusões e tomar decisões.

Benchmarking e métricas de desempenho

A comparação de dados atuais e histórico para acompanhar desempenho em relação às metas, geralmente com uso de painéis personalizados

Análise descritiva

Uso de dados do passado para descobrir o que aconteceu.

Consultas

Com base em perguntas específicas de negócio, o BI extrai respostas dos conjuntos de dados.

Análise estatística

Se baseia na aplicação dos resultados da análise descritiva para explorar os dados com maior profundidade usando conceitos estatísticos.

Visualização de dados

O processo de transformar dados em representações visuais, como gráficos, diagramas e histogramas para facilitar o consumo das informações. O BI parte de conjuntos de dados para apresentar descobertas analíticas em relatórios, resumos, painéis, gráficos tabelas e mapas para fornecer aos usuários inteligência detalhada sobre o estado dos negócios.


Por que o Business Intelligence é importante?


Por apresentar dados atuais e histórico considerando o contexto do negócio, o BI pode ajudar as empresas a identificarem oportunidades ou antecipar crises com base nos dados apurados.


De acordo com o glossário de TI da Gartner, "a análise empresarial inclui mineração de dados, análise preditiva, análise aplicada e estatística". Em suma, as organizações fazem análise empresariais como parte de uma estratégia maior de Business Intelligence.


O Business Intelligence foi desenvolvido para responder a perguntas específicas e oferecer análises imediatas para possibilitar o planejamento e a tomada de decisões.


Como o volume de dados gerados pelas empresas tem aumentado exponencialmente, é preciso estruturar e posteriormente filtrar os dados para submetê-los a um processamento para decifrar padrões e tendências no passado e no presente sempre visando um objetivo final de tomar decisões sobre as operações atuais.



Para que toda essa inteligência seja eficiente, não adianta apenas softwares, é importante disseminar a cultura data-driven entre as equipes e profissionais como Analistas de BI, Cientistas de Dados, profissionais de TI e o time de marketing.


 

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