Neste ano, 2020, estima-se que o volume de dados gerados no mundo alcance 44ZB (zettabytes). É um número excessivamente grande para tentar entender o que significa. O que é relevante é que a cada cinco anos este número é multiplicado por 10. E que hoje cada adulto possuiu em média 4,7 dispositivos conectados que estão continuamente gerando informação: telemóvel, notebook, pulseira, relógio etc.

 

A questão que se propõe, ainda que complexa, é simples de se fazer:

Como recolher, tratar e analisar tal quantidade de informação para que a estratégia do negócio esteja orientada a dar resposta ao que necessitam os clientes, à eficiência e à rentabilidade?

 

A resposta a esta questão são as soluções de Business Intelligence e Analítica Avançada de Dados. Até há poucos anos era privilégio das maiores empresas do mundo e de governos, mas hoje estão ao alcance de todos pelo avanço da tecnologia.

Com as tecnologias atuais na nuvem e a democratização do uso de algoritmos de tratamentos de dados, organismos pequenos ou médias empresas podem contar com soluções que lhes permitem analisar os dados de seus clientes/usuários e conhecer o que demandam.

Além disso, esta mesma tecnologia permite ir mais longe do que proporcionar respostas reativas ao que passou. Permitem usar ferramentas e técnicas para construir modelos de inteligência avançados, que utilizam os dados para fazer predições, prever comportamentos ou gerar recomendações.

 

 

Transformar dados em informação útil para administrar o negócio não é uma tarefa fácil. Para isso é preciso garantir que a solução de Business Intelligence proporcione:

  • Uma visão global: praticamente em todos os casos os dados não estão centralizados e não conversam entre si. É preciso corrigir isso!
  • Que esta visão tenha em conta dados gerados na empresa, mas não só: cada vez mais existe informação distribuída em serviços na nuvem nos vários dispositivos. É preciso encontrá-la e sincronizá-la.
  • Informação no momento correto para o usuário correto: perfis de gestão distintos precisam de informação distinta e num formato distinto. A gestão financeira não está baseada no mesmo formato de informação que a gestão comercial ou operacional. E cada vez, é necessário ter acesso à informação em tempo quase real. O sistema precisa dar resposta a estas duas necessidades imperiosas.

 

Nesta perspetiva, uma boa ferramenta de Business Intelligence moderno precisa ter as seguintes características:

  • Conectado a qualquer dispositivo.
  • Atualização em tempo real de relatórios e dashboards.
  • Conexão segura –e quando faça sentido em tempo real– com todas as fontes de informação, tanto na nuvem como em local.
  • Exploração de dados em linguagem natural e análises automáticas intuitivas.
  • Totalmente integrado com qualquer outra ferramenta existente no mercado.
  • Que permita desenvolvimento rápido, configuração híbrida e integração segura com os sistemas de TI existentes.

 

Em definitiva, o que se busca com uma ferramenta de Business Intelligence e Analítica Avançada de Dados é ter informação estruturada, em tempo-útil e em todos os dispositivos.

Imagine poder conhecer não somente quais produtos compram os seus clientes, mas também porque compram, quando e como. Poder prever o comportamento futuro destes clientes em função de diversas variáveis em conjunto. Cruzar e juntar informações de fontes distintas e formar uma visão de negócio completa.

 

Alguns exemplos de processos em diferentes tipos de negócio que podem ser melhorados com soluções de Business Intelligence e Analítica Avançada de Dados são os seguintes:

Vendas e Marketing Finanças e Risco Cliente e Canal Operações e Colaboradores
Aquisição de clientes Controlo financeiro do negócio Ofertas personalizadas Remuneração por objetivo
Cross-sell e up-sell Predições sobre o comportamento do negócio Recomendação de produtos Eficiência operacional
Programas de fidelidade Controlo de dívida Análise de valor de vida de cliente Manutenção preditiva
Otimização de campanhas de marketing

 

Deteção de fraude ou de risco de crédito Gestão da cadeia de abastecimento

 

Autor:

Èmerson Corlassoli Corrêa, coordenador do Curso de Especialização em Business Intelligence e Analítica Avançada de Dados