Business Analytics (BA) é um conjunto de disciplinas e tecnologias para resolver problemas de negócios usando análise de dados, modelos estatísticos e outros métodos quantitativos. Envolve uma exploração frequente e metódica dos dados de uma organização, com ênfase na análise estatística, para orientar a tomada de decisões.
Empresas devem tratar seus dados como um ativo de negócios e procurar ativamente maneiras de transformá-los em uma vantagem competitiva. O sucesso da BA depende da qualidade dos dados e de analistas qualificados que entendam a tecnologia, e o compromisso de usá-la para obter insights que facilitem a tomada de decisões.
Business analytics: Como funciona
Antes de qualquer análise de dados, a BA começa com vários processos fundamentais:
- Determine o objetivo de negócios da análise.
- Selecione uma metodologia de análise.
- Obtenha dados de negócios para apoiar a análise, geralmente de vários sistemas e fontes.
- Limpe e integre dados em um único repositório, como uma data warehouse ou data mart.
A análise inicial é normalmente realizada em um conjunto de dados menor. Para isso se utilizam ferramentas de análise, que nos mostram padrões e relacionamentos nos dados brutos se revelam. Em seguida, novas perguntas são feitas, o processo analítico então se repete até que se atinja a meta de negócios.
A implantação de modelos preditivos envolve um processo estatístico conhecido como CEP (Controle Estatístico de Processo) e usa registros normalmente localizados em um banco de dados.
O CEP tem como principal objetivo padronizar o processo como um todo. A aplicação dele na BA envolve manter um processo de produção organizado e pautado facilitando o desenvolvimento de dados para análises preditivas.
A BA também apoia a tomada de decisões táticas em resposta a imprevistos. Para isso, muitas vezes, a tomada de decisão é automatizada usando inteligência artificial, melhorando o tempo de resposta nessas situações.
Tipos de Business analytics
Diferentes tipos de BA incluem o seguinte:
- Análise descritiva, que rastreia os principais indicadores de desempenho (KPIs) para entender o estado atual de um negócio;
- Análise preditiva, que analisa dados de tendências para avaliar a probabilidade de resultados futuros;
- Análise prescritiva, que usa o desempenho passado para gerar recomendações para lidar com situações semelhantes no futuro.
Algumas escolas de pensamento também incluem uma quarta abordagem, a análise diagnóstica, que é como a análise descritiva. Ele analisa o estado de um negócio e diagnostica por que certos eventos ou resultados aconteceram.
Business Analytics vs Business Intelligence
Os termos inteligência de negócios (BI) e análise de negócios são frequentemente usados de forma intercambiável. No entanto, existem diferenças fundamentais.
As empresas geralmente começam com BI antes de implementar a análise de negócios. Ao analisar de forma descritiva as operações de uma empresa, o BI determina quais práticas funcionam e onde estão as oportunidades de melhora.
Em contraste, a análise de negócios se concentra na análise preditiva, gerando insights acionáveis para os tomadores de decisão. Em vez de resumir pontos de dados passados, a BA visa prever tendências.
Os dados coletados usando BI estabelecem as bases para o BA. A partir desses dados, as empresas podem escolher áreas específicas para analisar ainda mais usando a análise de negócios.
Desafios comuns de Business Analytics
As empresas podem encontrar desafios recorrentes ao tentar implementar uma estratégia de análise de negócios:
- Muitas fontes de dados: Há um espectro cada vez maior de dispositivos conectados à Internet. Em muitos casos, eles estão gerando diferentes tipos de dados que devem ser integrados a uma estratégia de análise. No entanto, quanto mais complexo um conjunto de dados se torna, mais difícil é usá-lo como parte de uma estrutura de análise.
- Falta de habilidades: A demanda por funcionários com as habilidades analíticas de dados necessárias para processar dados de BA tem crescido. Algumas empresas, especialmente pequenas e médias empresas, podem ter dificuldade em contratar pessoas com a experiência e as habilidades de BA de que precisam.
- Limitações de armazenamento: Antes que uma empresa possa começar a decidir como processará os dados, ela deve decidir onde armazená-los. Por exemplo, um data lake pode ser usado para capturar grandes volumes de dados não estruturados.
Ferramentas de business analytics
Existem várias ferramentas de BA e BI que podem automatizar funções avançadas de análise de dados. Elas exigem poucas habilidades especializadas ou profundo conhecimento das linguagens de programação usadas na ciência de dados.
Essas ferramentas ajudam as empresas a organizar e fazer uso das enormes quantidades de dados geradas.
As ferramentas de BA podem fazer parte de aplicativos de gerenciamento e logística de uma cadeia de suprimentos, planejamento de recursos empresariais e gerenciamento de relacionamento com o cliente.
Abaixo estão algumas ferramentas de BA no mercado:
- Dundas BI, com previsão de tendências automatizada e interface amigável;
- A QlikView tem recursos de visualização de dados e associação automatizada de dados;
- Sisense, conhecido por seus recursos dinâmicos de análise de texto e armazenamento de dados;
- Splunk, que possui interface de usuário intuitiva e recursos de visualização de dados;
- Tableau, que possui recursos avançados de análise de texto não estruturado e processamento de linguagem natural;
Você pode usar ferramentas BA de várias maneiras, por exemplo, identificando clientes que irão cancelar uma assinatura de serviço. Uma empresa usaria primeiro dados agregados de aplicativos corporativos, como uma plataforma de análise DataOps como a DataKitchen. Em seguida, adicionando uma dessas ferramentas para apresentar esses dados aos funcionários. A ferramenta ajudaria os funcionários a identificar assinantes em risco de cancelamento e permitir que tomassem medidas para manter esses clientes.
Por que investir em BA?
Agora você já sabe como funciona a análise de negócios e como ela pode ser implementada, mas a pergunta em questão é: devo investir em soluções de BA na minha empresa?
As empresas que investem em dados e análises têm uma vantagem estrita. 26% das empresas dizem que dados e análises mudaram significativamente a natureza da concorrência em todo o setor (McKinsey Analytics, 2018) e, em 2019, 90% dos profissionais de TI, disseram que planejavam aumentar os gastos com ferramentas de BI (Forbes). A capacidade de gerenciar quantidades intermináveis de dados é crucial hoje em dia, e transformar esses dados em insights reais com BI é o que faz a diferença entre quem quer se destacar, inovar e capitalizar nas oportunidades.
Boas soluções de BA podem identificar facilmente pontos cegos em seus gastos e identificar áreas de oportunidade com rapidez suficiente para aproveitá-los antes de seus concorrentes. Dados mensuráveis e rápidos são uma necessidade para competir, e uma solução completa de BA abre o caminho para colocar os dados certos nas mãos de quem decide em sua empresa.
Um sistema de BA bem projetado responde com rapidez e precisão a quase todas as consultas analíticas relacionadas aos negócios. Você pode usar essas respostas para decidir e responder uma situação em tempo real e com grande precisão. Não há necessidade de vasculhar um arquivo ou um monte de arquivos do Excel para ter uma noção muito limitada do melhor curso de ação.
Agora explicamos as diferenças técnicas e práticas da BA, assim como seus desafios e sua aplicação. E caso haja alguma dúvida ou sugestão, deixe nos comentários que ficaremos felizes em conversar com você!