Definir o que é BI implica em refletir sobre qualidade da informação e sobre o seu reflexo na eficiência da tomada de decisão. Faz algum tempo que as limitações humanas para decidir são objeto de estudo na área da administração. Sabemos de nossos limites e reconhecemos a dificuldade de considerar todas as variáveis que podem influenciar o sucesso e o fracasso de um negócio.

Diante desse desafio, estamos evoluindo no sentido de aumentar a capacidade de processar um número maior de variáveis de influência e, de outro lado, melhorar nossa eficiência na priorização daquelas que realmente importam. Em ambos os casos, contando com a Transformação Digital e o aprimoramento dos recursos tecnológicos utilizados.

Este é, portanto, um guia sobre como estamos trabalhando a inteligência de negócios para melhorar o processo decisório e sobre as tendências futuras nesse campo. Um “prato cheio” para quem percebe o risco de, na era da informação e do conhecimento, não dar o devido valor ao poder dos dados na Transformação Digital.

O que é BI?

Para começar, vamos entender melhor o que é a Business Intelligence (BI), ou, traduzindo, inteligência de mercado. Em poucas palavras, ela pode ser definida como: recurso que busca transformar dados em informações úteis para a tomada de decisão.

Embora essa seja uma função esperada em qualquer sistema de gestão, a BI se diferencia por englobar várias ferramentas, aplicações e metodologias, com os objetivos de:

  • coletar dados;
  • prepará-los para análise;
  • executar consultas e cruzamentos entre eles;
  • criar formas de visualização de informações para o desenvolvimento de análises elaboradas.

Esses dados são coletados de sistemas internos e fontes externas, fornecendo um panorama abrangente da situação da empresa e permitindo uma análise avançada e dinâmica — diferente de relatórios padronizados que entregam informações corriqueiras. Isso inclui a identificação de pontos falhos e oportunidades que não poderiam ser observadas de outra maneira.

Em outras palavras, a inteligência de negócios permite uma análise descritiva, na medida em que desenha um estado passado ou atual. Assim, com base nas informações coletadas é possível decidir o que fazer com base no que ocorreu — ou na situação atual da empresa.

De outro lado, a inteligência de negócios não tem a característica de uma análise preditiva, ou seja, ela não diz o que vai acontecer, mas permite entender as tendências com base em informações de desempenho.

Considerando que todo o negócio tem inúmeras variáveis de influência determinando o resultado obtido, a BI é uma ferramenta que permite focar nas variáveis certas consideradas na tomada de decisão. Isso é possível porque ela simplifica o esforço necessário para obter essas informações.

Por exemplo, uma empresa que quer gerenciar melhor sua cadeia de suprimentos precisa de capacidades de BI para determinar onde estão os gargalos que geram atraso nos prazos de entrega, como os produtos e meios de transporte com mais problemas.

Qual a importância e os benefícios da BI?

Os benefícios das ferramentas do Business Intelligence incluem:

  • acelerar e melhorar a tomada de decisões;
  • otimizar os processos;
  • aumentar a eficiência operacional;
  • gerar novas receitas com base na identificação de oportunidades de mercado;
  • ganhar vantagem competitiva;
  • detectar problemas.

Desse modo, a importância da BI se manifesta em duas frentes: permitir a viabilidade do negócio com a constante melhoria da eficiência operacional e o crescimento sustentável da organização com a melhora da competitividade e do posicionamento da empresa no mercado.

Obviamente, esses não são benefícios diretos, mas sim o resultado do bom uso das informações que a ferramenta gera. Mais diretamente, a importância da BI é demonstrada na priorização dos dados que podem gerar informações relevantes, permitindo que o processo decisório seja focado nos aspectos que mais podem fazer diferença na eficiência e na competitividade.

Considerando a definição acima, fica evidente a contribuição da BI para a tomada de decisão. Como resultado, os riscos são minimizados e as oportunidades potencializadas. Além desses benefícios mais evidentes, os ganhos variam de caso a caso, dependendo dos gargalos e oportunidades de cada negócio.

Esses benefícios ficarão mais evidentes com a leitura dos cases que separamos para você. Contudo, podemos relacionar mais alguns deles dentre os mais comuns. São eles:

  • diminuição de riscos — com informação mais detalhada, ágil e precisa, os riscos diminuem em várias áreas;
  • diminuição de desperdícios — a informação de qualidade tem a otimização de processos como resultado direto com consequente melhora no aproveitamento de recursos;
  • melhora da experiência do cliente — aplicada no setor de marketing a BI entrega informações relevantes para a melhora dos serviços e identificação de insights;
  • compartilhamento de informações — a BI ajuda a transmissão de informações entre unidades e áreas do negócio.

Quais os desafios da BI?

O primeiro desafio que podemos considerar é o de tratamento dos dados primários. Na maioria dos casos, eles não estão prontos e estruturados para serem usados como informações úteis. Lapidá-los pode ser um desafio e tanto, dependendo da sua origem e características.

Além disso, essa característica demanda por profissionais qualificados não apenas na tecnologia empregada, mas também na ciência de coleta e tratamento de dados, o que envolve análise estatística e metodologias específicas. Reunir esses talentos nem sempre é uma tarefa fácil.

Mas há também a necessidade de apresentar as informações conclusivas, completas, em uma linguagem adequada e no tempo certo para os decisores. Para entender isso melhor, é preciso compreender que a inteligência de negócios depende do fluxo ótimo de informações.

Em estado bruto, os dados não passam de números e, por mais relevantes que sejam, eles só serão úteis para tomada de decisão se apresentados em um formato sintético, prático e, ao mesmo tempo, relevante. Fazer essa “tradução” é um desafio que depende do alinhamento da equipe envolvida.

De outro lado, não adianta alcançar a excelência em todo o processo de coleta, tratamento de dados e apresentação das informações sem apoio da cúpula da organização. A cultura da Inteligência de Negócios precisa ser absorvida para que as informações sejam utilizadas de forma prática.

Pode parecer evidente que os decisores irão aceitar e valorizar a informação de BI naturalmente. Contudo, o desafio não é esse, mas o de abrir mão do próprio feeling e experiência. Quem está habituado a decidir de uma forma mais intuitiva e subjetiva tende a supervalorizar esse talento.

Quais as tendências da BI?

Uma das principais tendências que muitos especialistas estão prevendo é o crescimento da inteligência em negócios nos quais ferramentas e plataformas se tornarão mais abrangentes e colaborativas. Isso porque as análises tendem a ser mais compartilhadas. Algo que se evidencia com a expansão de algumas plataformas de BI para sistemas de aprendizagem em redes.

Outro ponto é que, à medida que as empresas obtêm mais dados sobre usuários, eles tendem a ficar proativos sobre o estudo de si mesmos. Isso pode levar a mercados de dados mais transparentes e a uma comunidade mais comprometida e engajada. Em alguma medida, os clientes passarão a tomar parte do processo decisório, viabilizando novas formas de cocriação de soluções.

Além disso, o trabalho de inteligência de negócios não precisará mais ser iniciado por usuários humanos. Em vez disso, a evolução tecnológica aponta para uma realidade na qual é mais provável que, ao menos em relação à parte dos dados, a informação chegue de forma mais automatizada, sem que seja necessário procurá-la em um relatório.

Ou seja, no futuro, a inteligência de negócios provavelmente será muito mais automatizada e com menos limitações no fluxo de informações, incluindo maior capacidade de processamento e gerenciamento de grandes volumes de dados.

Resultados da BI Trend Monitor 2018

Para entender melhor sobre as transformações mais esperadas por parte dos usuários da tecnologia, vamos agora conhecer o resultado da BI Trend Monitor 2018. Trata-se de uma pesquisa disponível no BI-Survey, que consultou quase 2.800 usuários, consultores e fornecedores sobre suas opiniões a respeito das mais importantes tendências de BI.

Não é a primeira vez que o estudo é realizado, mas nesta edição a preocupação com maior qualidade e melhor gerenciamento dos dados foi votada como a tendência mais importante. Os participantes entendem que nenhum novo recurso, por mais atraente que seja, pode representar um ganho real sem uma base sólida de dados.

As quatro principais tendências apontadas foram relacionadas:

  • à descoberta e visualização de dados;
  • à BI voltada para autoatendimento;
  • ao tratamento e preparação de dados;
  • ao uso compartilhado e colaborativo.

Os usuários dos sistemas de BI precisam de mais autonomia e agilidade quando se trata de integrar, analisar e visualizar dados. Quando muitas pessoas têm liberdade para manipular e comunicar dados, como se espera que ocorra, naturalmente nasce uma demanda por um aprimoramento na gestão de dados. Parece algo natural diante da necessidade de confiabilidade de dados e na eficiência na tomada de decisões.

Como aplicar a BI na sua empresa?

Podemos organizar o fluxo de processos de implantação de um modelo de Business Intelligence em alguns passos. Basicamente, eles envolvem o engajamento da equipe envolvida, a determinação dos objetivos, a gestão dos dados e a apresentação das informações. São eles:

Mobilização dos grupos de interesse

Engajar os participantes do processo (stakeholders) é um dos passos mais importantes da iniciativa. Como já adiantamos, essa demanda precisa envolver a alta gestão, que deve estar comprometida não apenas com os procedimentos relativos a BI, mas também com a aplicação prática das informações levantadas no processo decisório.

Por isso, a implantação inicia com a identificação dos interessados e posterior demonstração dos benefícios de uso. Para que essa atividade tenha êxito é fundamental considerar as necessidades de cada área na elaboração do projeto. Afinal, a partir do momento que elas são atendidas, fica mais fácil e natural o envolvimento da equipe.

Levantamento dos objetivos

É por isso que o segundo passo consiste justamente no levantamento dos objetivos. Como ele tem relação direta com o passo anterior, faz enorme diferença quando ele ocorre com a participação dos envolvidos, principalmente da direção.

Reuniões interativas são ótimas para responder algumas perguntas que ajudam a direcionar o projeto. Por exemplo, podemos citar:

  • Quais as informações importantes para a tomada de decisão?
  • Qual a periodicidade em que elas devem ser entregues?
  • Como elas precisam ser apresentadas?

Em um primeiro momento não é tão importante se preocupar com a viabilidade de levantar esses dados, mas sim os principais anseios dos envolvidos. Em outras palavras, não é o caso de ser detalhista em relação à solução em si. Esse é o momento de se concentrar nos problemas em termos da relevância de cada informação para a estratégia do negócio.

Mapeamento das fontes de dados

Depois de identificarmos o que precisamos levantar, iniciamos a segunda etapa com o objetivo de relacionar onde podemos encontrar os dados que gerarão as informações desejadas. Os dados existentes serão então mapeados de forma estruturada, para que seja possível identificar como serão coletados, tratados e apresentados.

Pode ocorrer que alguns desses dados não estejam disponíveis. Nesse caso, será preciso questionar os gestores sobre a real necessidade de obtê-los e provocá-los a refletir sobre alternativas de busca.

Construção da solução

Um bom mapeamento gera demandas bem definidas em relação à estruturação da solução. A modelagem da Business Intelligence será baseada justamente em necessidades relacionada à quantidade de dados, sua natureza (estruturados e não estruturados), características e objetivos de apresentação das informações.

Essa é a etapa de maior volume de trabalho, pois é ela que operacionaliza a iniciativa. O processo de coleta, tratamento e carregamento é definido aqui para alimentar a base de dados. Por isso, a estrutura tecnológica deverá estar corretamente dimensionada e a equipe, além de engajada, precisará estar capacitada e qualificada para executar as tarefas programadas.

Disponibilização da solução

Pois é justamente esse trabalho de motivação e capacitação da equipe o ponto central da última etapa. Mais do que entregar a conclusão do projeto e liberar o uso da solução de BI, é chegado o momento de garantir o uso correto e a qualidade das informações.

Quais os cases de sucesso da BI?

Para agregar mais informação útil na aplicação da BI no seu negócio, vamos agora conhecer alguns cases de sucesso de aplicação da ferramenta. Esse é sempre um exercício muito bom, pois permite a comparação. Veja os cases que separamos!

Zoológico de Dallas e o cuidado com animais

Você provavelmente está curioso sobre a escolha de um zoológico como exemplo, mas verá que é um caso interessante. Imagine a dificuldade de monitorar o comportamento e a localização dos animais em cinco acres de área. Ainda que seja muito mais fácil encontrar os elefantes em comparação a esquilos, por exemplo, essa não era uma tarefa simples por causa do espaço.

Em 2013 o zoológico passou a usar pulseiras nos animais, as quais podiam ser monitoradas por ondas de rádio (RFID). Com esse recurso, passaram a registrar dados diversos, como a localização precisa e a velocidade de locomoção. Porém, utilizar esses registros não era tão simples.

Eles eram lançados em planilhas, tratados e analisados considerando períodos de 15 dias. O tempo necessário para processá-los e a impossibilidade de obter insights de longo prazo, como mudança de comportamento ao longo do tempo, comparativos relativos a diferenças de idade, reações a mudanças climáticas e outros eventos dificultavam o processo.

A implantação do BI em 2015 possibilitou a sincronização de dados diários do RFID vinculado a cinco outras fontes de dados. Agora, é possível visualizar os dados ao longo dos anos e os visitantes são informados em tempo real sobre a localização dos animais.

Real Madrid e o relacionamento com torcedores

O clube espanhol analisa dados de mídia social para personalizar suas campanhas de marketing. Com 450 milhões de apoiadores globais, o Real Madrid é a principal franquia esportiva do mundo.

Essa característica faz com que a maioria dos torcedores do clube more fora da Espanha e, em razão disso, muitos não conseguem frequentar o estádio. Por isso, era necessária uma solução tecnológica que suportasse serviços digitais e permitisse coletar e analisar dados sobre seus fãs.

A conexão com todas as pessoas que apoiam o clube no mundo foi entendida como fundamental para que a direção pudesse aprender com eles que, no final, são os clientes do Real Madrid.

Assim, foi criada uma plataforma de engajamento de fãs, de vídeo e um aplicativo que fornece dados de telemetria. Isso possibilitou a criação de um relacionamento mais próximo e personalizado com fãs de todo o planeta. Além de aumentar a comunidade de torcedores, a iniciativa mudou e aprimorou a experiência de torcer pelo clube.

Universidade Carnegie Mellon e o consumo de energia

Fundada em 1900, a Universidade Carnegie Mellon (CMU) é um dos principais institutos de pesquisa com sete escolas e faculdades reconhecidas mundialmente. Ela está localizada em Pittsburgh, no estado da Pensilvânia, nos Estados Unidos e usou a BI para gerenciar a energia eficientemente em grandes edifícios e em vários locais.

Por exemplo, o Robert L. Preger Intelligent Workplace, que fica localizado no Center for Building Performance and Diagnostics da Escola de Arquitetura da instituição, é um laboratório gigante que inclui mais de 10 sistemas de coleta e controle de dados, além de centenas dos sensores que viabilizam a IoT. Eles controlam funções como:

  • aquecimento e resfriamento;
  • luzes;
  • ventilação;
  • carga de componentes; e
  • segurança.

Antes do BI, os dados eram coletados separadamente em cada sistema de controle para depois serem analisados. Obviamente, era um processo demorado que produzia insights limitados sobre o desempenho geral do sistema.

Foi então que a instituição criou uma solução baseada em BI. Ela passou a permitir o rastreamento do uso de energia ao longo do tempo, por categoria, por construção e assim por diante. A solução tem vários recursos tecnológicos que permitem fazer as perguntas certas sobre os dados, obter respostas imediatas e exibir como a energia está sendo usada no formato de um mapa.

O interessante nesse caso é que a CMU forneceu acesso aos dados a uma série de funcionários em toda a universidade. Ao torná-los mais acessíveis, a instituição conseguiu identificar equipamentos defeituosos e cortar o consumo de energia em seus laboratórios em um terço.

Esse é um exemplo de engajamento importante porque o meio acadêmico costuma ser mais aberto e envolvido com ações de sustentabilidade. Isso parece uma boa pista de que as soluções de BI tendem a funcionar melhor quando respondem positivamente a uma cultura já existente na organização.

O Helse Vest e o compartilhamento de dados

O Helse Vest é um órgão governamental regional norueguês da área de saúde. Ele opera 50 unidades de saúde, incluindo 10 hospitais e, como parte de um recente programa nacional de segurança do paciente, essas unidades trabalhavam com o objetivo de coletar, visualizar e compartilhar dados médicos.

A função dessa iniciativa era a de identificar medidas de qualidade e requisitos de relatórios em todas as equipes de atendimento. Isso exigiu que cada um dos 10 hospitais combinasse dados de todas as instalações de sua região para análise.

Esse procedimento era uma tarefa difícil porque nenhum deles tinha um método fácil de combinar e visualizar os dados. Como solução, foi implantado um sistema de BI para coleta, visualização e compartilhamento entre médicos.

Isso fez com que o tempo de criação de relatórios diminuísse de 14 dias para algumas horas. Agora, os colaboradores podem visualizar dados de vários hospitais da região. Por exemplo, o Helse Vest agora pode observar dados combinados sobre cirurgias.

Assim, é possível comparar as tendências na operação de diferentes hospitais da região. Com base em métricas específicas e atualizadas, as equipes conseguem dar uma resposta mais rápida e desenvolver ações de aprimoramento mais efetivas. Na situação anterior, o atraso de 14 dias nas análises dos procedimentos diminuía a efetividade das medidas de segurança, que passaram a ser mais efetivas para os pacientes.

Para concluir esse guia de BI, vale reforçar a manifestação de uma tendência que já é observada: a utilização da BI por um número maior de empresas de pequeno porte. Durante algum tempo, a tecnologia ficou limitada a grandes organizações. Agora, o acesso se tornou viável para empresas menores, o que deve se intensificar com as funções colaborativas e análises mais voltadas para o mercado.


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Tiago Magnus

Fundador do Transformação Digital Tiago Magnus atuou nos últimos 10 anos em projetos digitais, trabalhando com marcas como Lenovo, Carmen Steffens, Mormaii, VTEX, Carrefour, Centauro, entre outras, e como sócio de uma das principais agências digitais do Brasil. Hoje, é Diretor de Transformação Digital na ADVB e Fundador do TransformacaoDigital.com.

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