Como a Business Intelligence impulsiona a tomada de decisões inteligentes

O que é business intelligence?

À medida que as organizações coletam cada vez mais dados, elas precisam de um processo que transforme dados brutos em estratégias e operações significativas. Business Intelligence (BI) refere-se ao conjunto de infraestrutura, ferramentas, aplicativos e melhores práticas que as organizações utilizam para ajudar a orientar sua tomada de decisão estratégica. Embora o BI tradicional tenha se concentrado em coletar, integrar e analisar data histórica para apoiar uma melhor tomada de decisão, o BI moderno incorpora cada vez mais analítica de negócios avançada, incluindo percepções preditivas, para ajudar as organizações a impulsionar o crescimento.

O termo “Business Intelligence” pode abranger uma combinação de data warehousing, analítica de negócios, visualização de dados e ferramentas de relatórios. No entanto, o ciclo de vida do BI começa com a extração de dados via ETL (extração, transformação e carregamento), continua com o data warehousing e culmina em dashboards, análises preditivas e sistemas de relatórios. Uma implementação de BI robusta também deve apresentar governança de dados, gerenciamento de dados mestre (MDM) e controle de acesso rigoroso.

Neste blog, vamos explorar como as ferramentas de BI funcionam, os tipos de percepções que os líderes de negócios podem obter com o BI e como a Databricks está construindo a próxima geração de analítica com sua plataforma de negócios com tecnologia de AI.

Desenvolvimento histórico da BI

As origens da BI remontam à década de 1960, com os sistemas de apoio à decisão, que forneciam soluções interativas baseadas em software para auxiliar na tomada de decisões. Na década seguinte, as organizações usaram computadores para extrair percepções dos dados, mas foram limitadas por sistemas de dados isolados e por uma falta geral de dados centralizados.

Na década de 1970, a IBM e outras empresas introduziram bancos de dados relacionais de última geração que prepararam o terreno para data warehouses na década de 1980. Esses data warehouses agregavam grandes quantidades de dados de diversas fontes, em formatos estruturados e não estruturados, ao mesmo tempo em que permitiam aos usuários fazer referências cruzadas das fontes para fornecer percepções mais aprofundadas.

O modelo de data warehouse amadureceu ao longo da década de 1990, à medida que novas ferramentas, como ETL e processamento analítico online (OLAP), bem como planilhas como o Microsoft Excel, deram aos usuários a capacidade de query datasets de maneiras mais rápidas e eficientes.

Hoje, no entanto, a enorme quantidade e velocidade dos dados que uma organização pode coletar exige um modelo de Business Intelligence que possa acompanhar essa velocidade dos dados e também analisar detalhadamente os dados e percepções certos para qualquer query específica.

As melhores ferramentas e tecnologias de Business Intelligence

As ferramentas de BI são plataformas de software que ajudam as organizações a fazer a transformação de dados em percepções legíveis, acessíveis e acionáveis. Algumas das principais ferramentas de BI no mercado incluem:

• AI/BI (Databricks): O Databricks AI/BI é uma solução nativa de Business Intelligence que combina dashboards, consultas em linguagem natural com o Genie e ferramentas de análise com tecnologia de AI para ajudar os usuários a explorar, explicar e agir sobre os dados diretamente na Databricks Data Intelligence Platform.
• Power BI (Microsoft): Esta ferramenta se integra profundamente com os serviços do Microsoft 365 e do Azure, e oferece suporte a dashboards em tempo real e a recursos de query robustos.
• Tableau (Salesforce): Conhecido por sua analítica visual de alto desempenho e dashboards interativos. O Tableau é considerado a melhor opção para quem procura exploração de dados e storytelling.
• Looker (Google Cloud): Desenvolvido com LookML, permite modelagem de dados escalável e se integra totalmente ao BigQuery.
• Qlik Sense: Apresenta um motor associativo que permite aos usuários explorar dados livremente sem se limitarem a queries predefinidas.

Hoje, a inteligência artificial (AI) e o machine learning (ML) estão impulsionando o BI ao introduzir recursos como:

• Análise preditiva: Utilizando data histórica com modelos supervisionados (por exemplo, regressão, árvores de decisão) para prever tendências futuras.
• Processamento de linguagem natural (NLP): Os usuários podem query plataformas de BI com linguagem simples.
• detecção de anomalia: algoritmos sinalizam outliers em transmissão de dados sem limite manuais.
• Sistemas de recomendação: Modelos de ML propõem as próximas ações ou sugerem métricas que valem a pena o acompanhamento.

A Databricks está construindo a próxima geração de Business Intelligence com AI/BI. Esta ferramenta é complementar às ferramentas de BI tradicionais e, com a ajuda da AI, impulsionada pela inteligência de dados, aprende seus dados ao longo do tempo para fornecer aos usuários percepções personalizadas com base em perguntas em linguagem natural.

O AI/BI é nativo do Databricks e unificado com o Unity Catalog, o que significa que todos os seus dados são integrados nativamente à Databricks Platform e não há licenças separadas para adquirir nem data warehouses adicionais para gerenciar.

Como o Business Intelligence funciona

A forma como uma organização constrói seu pipeline de Business Intelligence dependerá de seus KPIs e resultados específicos. No entanto, eles tendem a seguir o mesmo caminho geral:

Ingestão de dados: O Business Intelligence começa com a coleta de dados de fontes estruturadas, como bancos de dados SQL, sistemas ERP ou arquivos simples no armazenamento em cloud, ou de fontes não estruturadas, como documentos de texto, email e páginas da web. Cada vez mais, os dados estão em um formato não estruturado, tornando o processo de limpeza e transformação vital.

Limpeza e Transformações de Dados: Esta é uma etapa crucial em que os dados brutos são refinados. Envolve identificar e corrigir erros, tratar valores ausentes, padronizar formatos e transformar os dados em uma estrutura adequada para análise.

Armazenamento de dados: Os dados processados normalmente são armazenados em um data warehouse ou data lake. Um data warehouse é um repository centralizado de dados integrados de uma ou mais fontes distintas, projetado para relatórios e análise de dados. Os data lakes, por outro lado, podem armazenar dados brutos e não formatados, e oferecem mais flexibilidade para várias cargas de trabalho analíticas.

Essas opções de armazenamento impulsionaram o business intelligence por décadas, mas cada uma delas enfrenta algumas limitações reais para o BI. A arquitetura Lakehouse da Databricks combina os melhores elementos de data lakes e data warehouses em uma plataforma de dados unificada. Essa arquitetura simplifica a gestão de dados, eliminando silos e fornecendo uma única plataforma para integração, armazenamento, processamento, governança, compartilhamento, analítica e AI. Oferece baixa latência de query e alta confiabilidade para BI, bem como analítica avançada para obter as percepções mais recentes.

Da análise de dados à geração de percepções

Depois que os dados são coletados, limpos e organizados, as plataformas de BI geram percepções acionáveis. Estes geralmente incluem os seguintes tipos de analítica:

• Analítica descritiva: esta view resume data histórica para mostrar tendências, comparações e desempenho ao longo do tempo. A analítica descritiva apresenta uma view de eventos passados com base em métricas como totais, médias ou comparações anuais.
• Analítica Diagnóstica: A analítica diagnóstica explora as causas e os fatores contribuintes dos seus dados. Por exemplo, se uma organização sofrer uma queda nas conversões de clientes, a análise de diagnóstico pode mostrar a região e a justificativa para essa queda. Os analistas podem usar query SQL, métodos estatísticos ou recursos de drill-down integrada em ferramentas de BI para isolar correlações ou padrões que explicam os resultados observados.
• Análise Preditiva: A análise preditiva usa modelos estatísticos e machine learning para prever resultados futuros com base em padrões históricos. Isso ajuda as empresas a antecipar problemas ou oportunidades antes que se materializem totalmente.
• Analítica Prescritiva: Este percepções oferece ações específicas com base nos dados e nas previsões. A analítica prescritiva usa algoritmos de otimização, modelos de simulação ou aprendizado por reforço para testar diferentes cenários e recomendar o melhor curso de ação.

Aplicações e benefícios do Business Intelligence

A BI ajuda as organizações a transformar bilhões de linhas de dados em KPIs granulares, modelos de segmentação de clientes e alertas operacionais. Ao ingerir dados tempo-real ou quase em tempo real, as organizações podem transmissão dados para um pipeline de BI com latência incrivelmente baixa para oferecer percepções quase imediatas.

Os Dashboards de AI/BI e o Genie da Databricks estão capacitando os clientes com queries de dados mais rápidas para ajudá-los a cumprir a missão e a visão de suas organizações.

A Premier Inc. é uma empresa de melhoria da saúde orientada pela tecnología que atende a dois terços de todos os prestadores de serviços de saúde dos EUA. Ao adotar a Databricks Platform e o AI/BI Genie, a Premier conseguiu eliminar dados fragmentados e habilitar query em linguagem natural, e isso levou a uma criação de SQL 10x mais rápida e à integração perfeita de dados entre sistemas.

Ao implantar o Genie, a Premier pode organizar dados com metadados claros e regras de governança, enquanto o Unity Catalog garante que o Genie forneça resultados precisos e seguros.

Aprimorando a tomada de decisão estratégica

As decisões estratégicas de uma organização, como expandir para um novo mercado, realinhar uma linha de produto ou alocar o orçamento de marketing, devem ser cada vez mais data-driven. Isso exige uma ferramenta que possa fornecer os dados certos no momento certo. Para a Premier, isso significa explorar novos casos de uso além das operações clínicas. Ao aproveitar a flexibilidade do Genie, a Premier visa ajudar seus clientes do setor de saúde a enfrentar desafios operacionais, como alocação de recursos e otimização da cadeia de suprimentos, apoiando ainda mais sua missão de melhorar a prestação de cuidados.

Práticas recomendadas para implementar a Business Intelligence

O sucesso de uma organização depende de sua capacidade de identificar, coletar e transformar o tipo certo de dados para suas operações. A implementação da Business Intelligence que leva a percepções acionáveis exige que as organizações se comprometam a adotar algumas práticas recomendadas.

• Integrar: uma implementação eficaz de BI deve ser integrada às operações comerciais diárias. Os usuários podem incorporar analítica diretamente em sistemas key, como Salesforce ou SAP, ou em ferramentas internas para apoiar a tomada de decisões no contexto. A automação orientada a eventos, ou Trigger data-driven, como alerta por email quando os KPIs caem abaixo de um limite, pode ajudar os usuários e sistemas a responder em tempo real.
• Iterar: a adoção de práticas de BI é um processo iterativo. As organizações devem começar aos poucos e criar um conjunto limitado de perguntas a serem respondidas. Ao limitar os KPIs e a lógica de relatórios em sprints curtos, os usuários podem dar feedback e integrar mudanças para avaliar com mais precisão as necessidades do usuário. A partir daí, as organizações podem elaborar perguntas e querys adicionais para começar a escalar suas soluções.
• Crie uma cultura data-driven: Fornecer treinamento de alfabetização de dados em toda a organização pode enfatizar a importância de decisões data-driven. Usuários não técnicos devem ter a oportunidade de interpretar visualizações e métricas com confiança, enquanto os recursos de BI de autoatendimento podem ajudar os usuários de negócios a explorar dados sem suporte constante de engenharia.
• Medir resultados: por fim, monitore com que frequência os relatórios são usados e por quem, e garanta que todas as metas de BI estejam alinhadas com resultados de negócios mensuráveis, como crescimento da receita, redução de custos e cronogramas de desenvolvimento de produtos.

O BI é essencial para que as organizações possam competir nos ambientes data-driven de hoje. A implementação bem-sucedida do BI requer o compromisso de integrar analítica aos fluxos de trabalho diários, a iteração por meio de feedback contínuo e a promoção de uma cultura onde a alfabetização de dados e os recursos de self-serviço sejam difundidos. Com plataformas e soluções de business intelligence como o Databricks AI/BI, os usuários podem tomar decisões mais rápidas, inteligentes e confiantes.

(This blog post has been translated using AI-powered tools) Original Post