Inteligência empresarial caminha lado a lado da análise de dados

Também chamada de business intelligence, a metodologia visa aumentar a produtividade por meio da tomada de decisões baseada em informações concretas e confiáveis

Quem é empresário de longa data sabe que o business intelligence (BI) surgiu na década de 1960 como um sistema para compartilhar informações atualizadas nas organizações. Já nos anos 80, com o avanço dos modelos computacionais, os dados gerados por meio do BI passaram a fazer parte do planejamento estratégico de uma maneira inédita e relevante. Em sua versão atual, moderna e conectada, a inteligência empresarial (tradução livre do termo para o português) combina uma série de fatores que fortalecem a  tomada de decisões e impulsionam os negócios. 

Atualmente, empresas de diferentes portes e segmentos utilizam o BI para conquistar uma visão clara e abrangente de suas atividades. Mais do que atuar de forma holística, elas esperam provocar mudanças positivas e assertivas por meio da abordagem. Além disso, com o uso de ferramentas especializadas, visam aumentar a produtividade e melhorar a eficiência à medida que se tornam mais competitivas. Tudo graças aos insights obtidos e interpretados pela metodologia capaz de afastar achismos, suposições e teorias sem embasamento. Como se não bastasse, permite ainda monitorar tudo em tempo real de modo a identificar tendências e oportunidades, reduzir custos e riscos, otimizar operações e investimentos até, finalmente, aprimorar  todo o trabalho de gestão.

Em pleno 2024, é praticamente impossível imaginar um setor que ainda atue sem fazer análise de dados, mesmo que em níveis aquém do esperado. De qualquer maneira, vejamos a seguir quais instrumentos têm sido a virada de chave no ambiente corporativo brasileiro, cada vez mais familiarizado com os termos e técnicas que chegam ao lado da inteligência artificial (IA) e outras tecnologias confiáveis que prometem revolucionar o modus operandi e o status quo. 

Ferramentas de BI que promovem inteligência empresarial 

A chegada do BI às administrações coincide com outras inovações, a exemplo da Arpanet, nada menos do que o embrião da internet tal qual a conhecemos hoje. Enquanto a informática demorou algumas décadas para ser introduzida de maneira massiva em nossas vidas, digamos que para fins comerciais ela já vinha tendo grande participação. No entanto, de lá para cá, certamente muita coisa aconteceu: se fôssemos usar uma analogia para determinar a importância da transformação digital no contexto empresarial ela seria a de escalar uma montanha desafiadora até finalmente chegar ao topo. 

Ao longo da jornada, profissionais de expertises diversas alocados em departamentos de TI, finanças, marketing e recursos humanos, para citar só alguns, dedicam-se a incluir procedimentos para potencializar o desempenho tendo como base a inteligência via BI. Confira alguns dos recursos utilizados abaixo:

• Análise estatística: coleta, explora e apresenta grandes quantidades de dados para identificar tendências;
• Benchmarking: compara dados atuais com um ponto de referência para acompanhar o desempenho em relação às metas;
• Geração de relatórios: compartilha análises de dados com as partes interessadas para ajudar na tomada de decisão;
• Mineração de dados: usa bancos de dados, aprendizagem de máquina (machine learning) e estatísticas para revelar tendências em grandes conjuntos de dados;
• Análise do ROI: analisa o retorno sobre investimento de diferentes campanhas de marketing;
• Identificação de canais de marketing: identifica os canais de marketing mais eficazes para atingir determinados segmentos de público;
• Personalização de campanhas: personaliza campanhas com base nas preferências e comportamentos dos clientes.

Como implementar uma estratégia de BI em 5 passos

Assim como qualquer projeto, implementar uma estratégia de BI não é uma tarefa simples que acontece de um dia para outro. Pelo contrário, ao influenciar diretamente toda a estrutura organizacional requer o compromisso e o engajamento de todos os membros da equipe para, de fato, fazer parte da cultura e acontecer. Contudo, se for realmente do interesse, ninguém estará livre de passar pelos cinco primeiros passos que listamos a seguir. 

1. Coleta: envolve a identificação das fontes de dados relevantes para a empresa e a coleta do material bruto em um único repositório, como um data warehouse. É importante garantir que a coleta seja feita de forma integrada e organizada para facilitar a análise;
2. Análise: os responsáveis pela estratégia de BI usam técnicas como a mineração de dados e a análise preditiva para identificar padrões e tendências. Em seguida, a empresa identifica insights valiosos que podem ser utilizados para a tomada de decisões;
3. Transformação: refere-se a transformação dos dados coletados e analisados em informações compreensíveis para os gestores e que podem ser apresentadas em relatórios, dashboards e visualizações interativas a fim de permitir ao gestor compreendê-las de forma intuitiva e ágil;
4. Decisão: esse processo envolve a utilização das informações coletadas, analisadas e transformadas em decisões estratégicas para a empresa que passa a adotar uma postura mais informada e assertiva, reduzindo as chances de equívocos;
5. Monitoramento: nessa última etapa, essencial para avaliar a eficácia da estratégia de BI, acontece a definição e a medição de indicadores de desempenho da empresa, tanto para continuidade quanto para a realização de ajustes. 

Inteligência artificial é aliada do BI

Quer entender como a inteligência empresarial age na prática? Então imagine a gestão comercial, responsável pela receita de qualquer tipo de negócio, e sua relação com as tecnologias emergentes. De acordo com um relatório da McKinsey, aqueles que implementaram a IA nos seus departamentos de marketing e vendas viram as receitas aumentar de 5% a 15%, junto com uma redução de custos de 10% a 20%. Esses números mostram como essa ferramenta pode trazer resultados positivos para as empresas.

Não por acaso, já podemos vislumbrar a produtividade como principal foco do uso de inteligência artificial em vendas. Dessa forma, será possível aumentar a eficiência dos colaboradores envolvidos, usando a IA em tarefas repetitivas, além de possibilitar a personalização de materiais em grande escala. Outra aplicação da IA em vendas envolve justamente a previsão de tendências de mercado, por meio da análise de dados e da busca por padrões e anomalias. Neste sentido, os times poderão ficar melhor alinhados ao comportamento do consumidor, reconhecendo necessidades atuais e oferecendo soluções personalizadas. 

Deu para perceber que a gestão comercial não será fácil para os amadores, mas não é o caso de quem investe em conhecimento como alavanca para progressão de carreira. Pensando nisso, a JV não só tem o curso certo, como pensamos em tudo: conteúdo de qualidade para gerir e ampliar as vendas numa imersão de curta duração. Apenas 16h te separam das hard kills essenciais para se destacar no mercado de trabalho. 
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