Mesmo as pequenas e médias empresas (SMBs) têm dados que poderiam estar analisando para tomar melhores decisões de negócios. Business Intelligence (BI) não é apenas para corporações e grandes marcas, agora que existem soluções prontas para análise de dados.
Anteriormente, os dados precisavam ser extraídos manualmente em planilhas, os cálculos personalizados precisavam ser criados e, em seguida, os dados eram exportados em gráficos para análise. Poucos gerentes de negócios tinham as habilidades ou o desejo e a maioria das pequenas empresas não tinha cientistas de dados ou analistas.
$config[code] not foundAtualmente, existem muitas ferramentas de arrastar e soltar capazes de extrair dados automaticamente e analisá-los e exibi-los em formato visual para insights acionáveis. Mas os proprietários e gerentes de negócios ainda precisam entender o que está sendo analisado para tirar conclusões válidas usando essas novas ferramentas de BI. Os funcionários com treinamento ou mentes analíticas em todos os níveis podem obter informações a partir de dados atualmente inexplorados.
Como usar o Business Intelligence
Todos nós já vimos a business intelligence em uso sem perceber que era isso. Aprimoramentos de comércio eletrônico que sugerem produtos relacionados ou upsells baseados no que outros compradores compraram ao mesmo tempo são exemplos.
Há muitos vídeos no YouTube mostrando como usar soluções de business intelligence e entender o poder da ciência de dados e da análise preditiva. Use-os para tomar decisões melhores e expandir seus negócios.
Business Intelligence - Definido
A convergência de big data e analytics resulta em decisões acionáveis habilitadas pela business intelligence (BI). Ao começar com metas finais, é possível usar business intelligence para aumentar as vendas e lucros e reduzir custos e despesas.
Usar o Google Analytics para tirar conclusões acionáveis é um exemplo de business intelligence. Atualmente, as pequenas e médias empresas podem ir muito além usando uma combinação de sugestões de um livro, como o Hyper Business Intelligence, e novas ferramentas que analisam os dados existentes.
Analytics 3.0 - O futuro está aqui
As empresas não estão limitadas às plataformas de análise tradicionais. Novas soluções de software de visualização de dados tudo em um, como o Datapine, podem extrair dados de várias origens, internas e externas, para a tecnologia de arrastar e soltar, permitindo que os usuários criem facilmente painéis interativos e personalizados.
O Analytics 3.0 é evidenciado pela maneira como as empresas fornecem aos usuários a capacidade de personalizar suas experiências de BI. O monitoramento em tempo real fornece aos usuários as informações necessárias para obter uma visão geral precisa de seus negócios. Os resultados podem ser exibidos ao vivo em uma interface visual a qualquer momento ou por meio de relatórios regularmente enviados por e-mail. A informação está acessível 24/7 através de um PC, telemóvel e / ou tablet.
Mobilidade, painéis interativos e tecnologia fácil de usar tornam a business intelligence disponível para todos os negócios. Um exemplo de como usá-lo é inserir dados de análise e dados de vendas em uma ferramenta de BI para comparar o gasto com anúncios externos com as vendas internas para medir o ROI.
Análise Preditiva e Prescritiva
De acordo com o Instituto Internacional de Analytics:
“Sempre houve três tipos de análise: descritiva, que relatam o passado; preditivo, que usa modelos baseados em dados passados para prever o futuro; e prescritivo, que usa modelos para especificar comportamentos e ações ideais. O Analytics 3.0 inclui todos os tipos, mas há uma ênfase crescente na análise prescritiva. ”
Essas disciplinas analíticas fornecem uma percepção da probabilidade de um evento futuro, recomendando ações que podem ser tomadas, tornando-as ideais para tomar decisões de negócios.
Entendendo Big Data - A História da Business Intelligence
A Harvard Business Review fornece essa análise do Analytics 3.0, que inclui informações mais abrangentes sobre o histórico de dados e análises. Aqui está uma breve sinopse, pois todos os empresários devem entender o que esses termos significam.
Durante a década de 1950, as ferramentas foram projetadas para coletar informações e identificar tendências e padrões. Essas ferramentas poderiam realizar tarefas mais rapidamente do que era humanamente possível. Os analistas de dados geralmente se referem a esse período inicial de business intelligence como o Analytics 1.0.
A maioria das ferramentas de análise de negócios da época eram fontes de dados internas pequenas e estruturadas. A capacidade de geração de relatórios e as operações de processamento em lote limitadas podem levar vários meses. Antes da chegada do Big Data, os analistas gastavam mais tempo coletando e preparando dados do que analisando. Essa era inicial durou cerca de 50 anos, levando ao surgimento do Big Data.
Os meados dos anos 2000 trouxeram o nascimento da Internet e as mídias sociais de hoje usam o Facebook e o Google. Tanto o Google quanto o Facebook ofereceram novos dados para analisar e uma nova maneira de coletar esses dados. Embora o termo Big Data não tenha se tornado comum até por volta de 2010, ficou claro que essa nova informação era muito diferente dos pequenos dados do passado.
Enquanto as transações e operações internas de uma empresa geraram pequenos dados, o Big Data foi extraído externamente, da rede, bem como de projetos e fontes de dados públicos. Um exemplo de Big Data é o Projeto Genoma Humano. Essa nova forma de coleta de dados significou o início do Analytics 2.0.
Depois que o Big Data chegou, o desenvolvimento de novos processos e tecnologias para ajudar as empresas a transformar seus dados coletados em lucro por meio de insight estava no caminho certo. Novos bancos de dados (NoSQL) e estruturas de processamento (Hadoop) foram desenvolvidos. A estrutura de software livre Hadoop é projetada especificamente para armazenar e analisar conjuntos de Big Data. A flexibilidade do Hadoop torna a ferramenta perfeita para gerenciar dados não estruturados (por exemplo, vídeo, voz e texto bruto, etc.).
Os analistas de dados durante o período do Analytics 2.0 precisavam ser competentes em tecnologia da informação e em análise. Ter essas competências preparou-as para os próximos avanços tecnológicos durante o Analytics 3.0.
O Analytics 3.0 é apenas uma das etapas no caminho para o futuro da inteligência comercial. O objetivo final da inteligência de negócios é analisar os dados e aumentar o nível de desempenho de uma empresa fornecendo aos funcionários e donos de empresas as informações necessárias para tomar melhores decisões.
Como o Business Intelligence pode beneficiar pequenas e médias empresas
A SAP oferece este white paper gratuito sobre como o business intelligence pode beneficiar empresas de qualquer tamanho. O BI ajuda analistas de pesquisa, gerentes e outros membros da equipe a tomar decisões de gerenciamento informadas mais rapidamente. Ele permite que equipes de vendas e funcionários que lidam diretamente com o público forneçam razões para suas recomendações.
Foto de dados via Shutterstock
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