Business Intelligence

Componentes de Business Intelligence

Os sistemas de BI compreendem uma variedade de métodos, incluindo analítica, modelagem de dados, mineração de dados, relatórios, visualização e mais, para apresentar dados em formas fáceis de entender que as organizações podem usar para identificar problemas, melhorar processos, descobrir tendências e buscar oportunidades de negócios. Os principais componentes de Business Intelligence incluem:

Coleta e integração de dados
Antes que os dados possam ser transformados em Business Intelligence, eles devem ser coletados de fontes como bancos de dados, aplicativos e sistemas externos e integrados em um formato unificado para análise. Pipelines de dados facilitam os fluxos de dados da fonte ao destino durante todo o processo. Os engenheiros de dados usam ETL (extrair, transformar, carregar) para coletar dados de diferentes fontes, transformá-los em uma forma utilizável e carregá-los em sistemas acessíveis aos usuários. Outro tipo de processo de integração de dados é o ELT (extrair, carregar, transformar), onde os dados brutos são movidos de um sistema de origem para um recurso de destino, como um data warehouse.

Camadas semânticas
Camadas semânticas atuam como intermediárias entre fontes de dados brutos e ferramentas analíticas. Elas se baseiam na fundação da integração de dados para apresentar dados em um formato fácil de usar nos negócios. As camadas semânticas tornam os dados mais acionáveis ao melhorar a usabilidade, a consistência e o alinhamento com os objetivos da empresa.

Data warehousing
BI e data warehousing estão interligados. Um data warehouse serve como um repositório centralizado para armazenar dados em um formato estruturado e fácil de usar para as empresas, permitindo uma análise e geração de relatórios sem interrupções. Enquanto o data warehouse fornece a infraestrutura para o armazenamento de dados e a garantia de qualidade, o BI utiliza dados selecionados para analisar tendências, avaliar o desempenho e otimizar estratégias. Combinar um data warehousing abrangente com práticas avançadas de BI pode gerar uma preparação de dados mais rápida, melhorar a compliance e fornecer uma analítica mais eficaz.

Análise de dados
A análise de dados é o processo de avaliar os dados coletados para descobrir padrões, correlações e percepções. A análise usa métodos estatísticos, algoritmos de machine learning, mineração de dados, descobrimento de dados ou modelagem de dados e outros métodos e ferramentas para processar e interpretar informações.

A análise de dados é essencial para o Business Intelligence, mas os dois processos têm métodos e objetivos diferentes. A análise de dados trabalha com dados usando ferramentas técnicas para revelar o que aconteceu ou acontecerá. O Business Intelligence é um processo de baixo código/sem código que permite que os usuários de negócios tomem decisões e ajam usando essas informações.

Relatórios e visualização de dados
A visualização de dados e a geração de relatórios são fundamentais para transformar percepções em ações. As ferramentas de visualização de dados criam gráficos, tabelas, painéis e mapas de calor para facilitar o entendimento de datasets complexos. Esses recursos visuais ajudam os tomadores de decisão a identificar rapidamente as métricas-chave, reconhecer tendências e monitorar o desempenho. Os relatórios complementam a visualização ao organizar e resumir dados em formatos estruturados adaptados a públicos específicos.

Tipos e ferramentas de Business Intelligence

Os sistemas de BI utilizam diferentes tipos de BI para atender diferentes necessidades. Isso inclui:

Business Intelligence em tempo real
A Business Intelligence em tempo real (RTBI) permite que as organizações acessem, analisem e ajam sobre os dados à medida que são gerados, fornecendo percepções imediatas sobre as operações em andamento e a dinâmica do mercado. Enquanto a BI tradicional geralmente depende do processamento periódico em lote, a RTBI analisa os dados à medida que são gerados, garantindo que as decisões sejam baseadas nas informações mais atualizadas. Essa capacidade é crítica em indústrias onde respostas oportunas são essenciais, como finanças, logística e varejo.

Business Intelligence incorporada
A Business Intelligence incorporada coloca os recursos de BI diretamente em aplicativos de negócios ou fluxos de trabalho, permitindo que os usuários acessem percepções de dados em suas ferramentas diárias. Essa integração fornece uma analítica contextual para a tomada de decisões, aumentando a eficiência e a eficácia.

Business Intelligence de autoatendimento
Business Intelligence de autoatendimento (SSBI) permite que usuários não técnicos acessem, analisem e visualizem dados sem depender muito de especialistas em TI ou em dados. Com ferramentas fáceis de usar e interfaces intuitivas, o SSBI capacita os funcionários a gerar relatórios, criar painéis e explorar datasets de forma independente, democratizando os dados e agilizando a geração e a resposta de percepções sobre os dados. Camadas semânticas são essenciais para o BI de autoatendimento, simplificando o acesso aos dados e mantendo a governança.

Ferramentas de Business Intelligence
As ferramentas de BI são cruciais para o processo de transformar dados brutos em percepções acionáveis. Algumas das ferramentas e softwares de BI mais comuns incluem:

• Ferramentas de visualização de dados representam datasets com painéis, gráficos e diagramas interativos e de fácil compreensão.
• Ferramentas de relatórios organizam, filtram e exibem dados, incluindo a geração de relatórios estruturados.
• Ferramentas de autosserviço permitem que usuários não técnicos façam query, analisem e visualizem dados de forma independente, sem a necessidade de conhecimento técnico aprofundado ou de depender de uma equipe técnica.
• Ferramentas de camada semântica representam estruturas e conceitos de dados complexos em um formato fácil de usar para as empresas.
• Ferramentas de data warehousing facilitam o armazenamento e o gerenciamento de dados.
• Ferramentas de análise preditiva usam modelos estatísticos e algoritmos de machine learning (ML) para criar previsões
• Ferramentas de BI operacionais oferecem analítica em tempo real para monitorar operações diárias

Ferramentas de BI são amplamente oferecidas por uma variedade de fornecedores. As principais ferramentas de BI incluem Tableau, Power BI da Microsoft, Qlik, ThoughtSpot, Looker (Google Cloud Platform), Oracle Business Intelligence, SAP, SAS, Domo e Salesforce.

O processo de Business Intelligence

O processo de Business Intelligence transforma dados de sua forma bruta em percepções. As etapas deste fluxo incluem:

1. Identificação de dados: os dados a serem usados para análise são identificados. Os dados podem residir em um data warehouse, data lake ou na nuvem ou vir de áreas de negócios, como CRM, cadeia de suprimentos, dados da indústria, ponto de venda, estoque ou marketing, por exemplo.
2. Coleta de dados: os dados são coletados de várias fontes, limpos, integrados e preparados para análise.
3. Análise: os dados são analisados para encontrar tendências, anomalias e padrões.
4. Relatórios e visualização: relatórios e visualizações de dados fáceis de usar, como painéis, gráficos e diagramas, são criados, permitindo que os usuários entendam rapidamente os dados, se aprofundem nos detalhes e identifiquem percepções importantes.
5. Decisão e ação: as partes interessadas tomam decisões com base nas percepções do BI, implementando um plano para efetuar mudanças ou iniciar novas iniciativas.

Casos de uso de Business Intelligence

Empresas em uma ampla variedade de campos usam BI para ajudar as pessoas a tomar decisões melhores. Alguns exemplos incluem:

• Percepções do cliente: a BI pode fornecer uma visão abrangente do comportamento, das preferências e do feedback dos clientes.
• Atendimento ao cliente: a IA ajuda a melhorar o atendimento ao cliente, por exemplo, com chatbots que podem ajudar os clientes com rapidez e precisão, otimizando o trabalho para os agentes humanos e permitindo que eles foquem em tarefas de maior valor.
• Finanças: as equipes financeiras utilizam a BI para o acompanhamento de despesas, análise de margens de lucro e otimização de orçamentos. Os painéis em tempo real fornecem percepções claras sobre a saúde financeira, identificam riscos e auxiliam no planejamento estratégico.
• Saúde: a BI ajuda os prestadores de serviços de saúde a personalizar o atendimento, melhorar os resultados dos pacientes, otimizar a alocação de recursos e reduzir os custos operacionais.
• Recursos humanos: as equipes de RH usam a BI para analisar tendências de recrutamento, desempenho dos funcionários e tendências de retenção, auxiliando no planejamento da força de trabalho e nas estratégias de engajamento.
• Marketing: os profissionais de marketing usam a BI para avaliar a eficácia das campanhas de marketing, analisando indicadores-chave de desempenho (KPIs) como taxas de conversão, taxas de engajamento e ROI.
• Eficiência operacional: as ferramentas de BI ajudam as organizações a rastrear e otimizar as operações diárias, analisando o desempenho dos processos e identificando áreas para melhoria.
• Varejo: os varejistas usam a BI para analisar o comportamento de compra, otimizar as estratégias de preço, gerenciar o estoque e otimizar a eficiência, reduzindo os custos.
• Gestão de riscos: a BI ajuda a identificar e reduzir riscos potenciais em áreas como operações, compliance e atividades financeiras.
• Vendas: ferramentas de BI analisam o desempenho das vendas, o comportamento do cliente, os preços e as condições do mercado e geram previsões de tendências futuras.
• Cadeia de suprimentos: ferramentas de BI monitoram as atividades da cadeia de suprimentos para prever a demanda, identificar gargalos e otimizar o gerenciamento de estoque para reduzir custos e melhorar a eficiência.

Aplicações de BI na vida real
Empresas líderes estão utilizando a BI para direcionar os negócios em novas direções. Alguns exemplos incluem:

Barilla, a maior produtora de massas do mundo, implementou um sistema de rastreabilidade usando BI. A empresa analisa o desempenho dos fornecedores para classificá-los de acordo com a qualidade do produto e a pontualidade na entrega, a fim de avaliar o risco do fornecedor. As equipes de dados agora podem monitorar facilmente as remessas para o exterior quase em tempo real, prever a demanda e ajustar a produção para melhorar o gerenciamento de estoque.

A SEGA Europe está usando BI aprimorada por IA para ajudar os tomadores de decisão, permitindo que eles façam perguntas ad hoc em tempo real sobre vendas e comportamento do jogador sem ter que depender de especialistas em dados. Os usuários agora podem obter percepções detalhadas sobre as vendas de jogos e dados de jogabilidade por meio de perguntas em linguagem natural. Esse recurso aumentou a produtividade e agilizou a tomada de decisões data-driven em toda a organização.

A Canadian Broadcasting Corporation (CBC/Radio-Canada) extrai percepções de grandes quantidades de dados diferentes para ajudar a empresa a entender melhor sinais, como tendências de rotatividade de assinantes, consumo de conteúdo e relações entre diferentes tipos de conteúdo. Com essas percepções de BI, a CBC pode gerar mais engajamento por meio da personalização, adaptando-se para oferecer uma programação que repercuta melhor entre os ouvintes.

Compass, uma empresa de Business Intelligence imobiliária, usa a Business Intelligence para ajudar os agentes imobiliários a encontrar proprietários com maior probabilidade de vender suas propriedades. Os agentes podem determinar quando aumentar ou diminuir os planos de marketing para listagens específicas com base nos dados. Esses recursos ajudam os agentes da Compass a crescer a empresa.

Como a IA está transformando a Business Intelligence

A AI está revolucionando a BI ao automatizar tarefas complexas e democratizar o acesso a percepções de dados. As ferramentas de BI impulsionadas por IA utilizam algoritmos de ML para processar dados de várias fontes, identificar padrões e extrair percepções acionáveis em velocidades sem precedentes. Com a integração do processamento de linguagem natural (PNL), esses sistemas permitem que usuários não técnicos interajam com os dados por meio de queries básicas e conversacionais, eliminando a necessidade de conhecimento especializado. Essa democratização promove uma cultura data-driven em todas as organizações, em que funcionários de qualquer nível podem acessar e aproveitar as ferramentas de BI para tomar decisões mais rápidas e bem informadas.

A chegada do GenAI e dos modelos de linguagem grandes (LLMs) personalizados oferece oportunidades para ter uma compreensão contextual mais profunda e percepções mais precisas adaptadas a ambientes de negócios exclusivos. Essas ferramentas, combinadas com plataformas de dados unificadas, como data lakehouses, consolidam informações em silos, fornecendo uma visão abrangente dos dados organizacionais.

Além disso, a IA aprende com os ecossistemas de dados, resultando em sistemas de BI mais intuitivos compatíveis com a analítica de autoatendimento e um envolvimento organizacional mais amplo com os dados. Ao integrar a IA aos fluxos de trabalho diários, os sistemas de BI estão se tornando ferramentas indispensáveis para ter uma tomada de decisão mais rápida e precisa, aumentando a agilidade organizacional e a competitividade em um ambiente digital dinâmico.

Incorporando a IA na Business Intelligence com o Databricks

Databricks AI/BI é um novo tipo de produto de Business Intelligence criado para democratizar análises e insights para organizações. O Databricks AI/BI permite que qualquer pessoa faça perguntas sobre dados em linguagem natural e receba percepções altamente relevantes e confiáveis geradas por IA. O Databricks AI/BI vai além dos sistemas tradicionais de BI com assistentes de IA integrados ao aprender todo o patrimônio de dados, padrões de uso e a semântica de negócios de uma empresa. Esse profundo conhecimento permite que a AI/BI forneça respostas precisas a partir de dados complexos do mundo real. O Databricks AI/BI é nativo da Databricks Data Intelligence Platform, fornecendo percepções instantâneas em escala, garantindo governança unificada e segurança aprimorada em toda a organização.