Transformando dados em insights acionáveis

O business intelligence, também chamado de análise de negócios, oferece ferramentas e técnicas para transformar grandes volumes de dados dispersos em informações úteis. O termo BI abrange várias técnicas essenciais:

• Mineração de dados: descobre padrões ocultos, relacionamentos e tendências em grandes conjuntos de dados para obter conhecimentos acionáveis.

• Análise de dados: examina, limpa, transforma e modela dados para extrair insights significativos e apoiar a tomada de decisões.

• Benchmarking de desempenho: compara indicadores de desempenho chave de uma organização com padrões do setor ou concorrentes para identificar pontos fortes e fracos.

• Análises descritivas: resume eventos e desempenhos passados usando agregação e mineração de dados para entender o contexto histórico.

Aproveitando o BI nas operações empresariais

Essas ferramentas utilizam diversos pontos de dados da organização para revelar insights e ajudar na tomada de decisões baseada em evidências. Quando executado corretamente, ele ajuda os tomadores de decisão a administrar uma empresa orientada por dados, garantindo que todos utilizem as mesmas informações e insights.

Ao usarem o BI, as empresas podem:

• Identificar tendências: detectar padrões emergentes e antecipar mudanças de mercado.

• Otimizar operações: simplificar processos, reduzir custos e melhorar a eficiência.

• Aprimorar experiências dos clientes: entender o comportamento e as preferências dos clientes para oferecer experiências personalizadas.

• Mitigar riscos: identificar problemas potenciais e tomar medidas proativas para resolvê-los.

• Impulsionar a inovação: descobrir novas oportunidades e promover iniciativas estratégicas.

As ferramentas de BI podem ajudar significativamente a melhorar o desempenho, mas é essencial que todos os tomadores de decisão tenham acesso aos mesmos insights dentro da organização.

Business intelligence tradicional e seus desafios

Discrepâncias de dados e silos de dados são alguns dos desafios mais comuns que dificultam o sucesso de uma tomada de decisão baseada em dados. Esses obstáculos tornam difícil obter uma visão geral e forçam as equipes a analisarem os dados de maneiras diferentes, resultando em um processo de BI demorado e fragmentado.

Para superar esses desafios, surgiram soluções modernas de BI que oferecem uma abordagem mais ágil e centrada no usuário.

Como o business intelligence funciona: uma visão de duas abordagens

No passado, coletar dados para business intelligence exigia bastante tempo, passando por informações de vários departamentos e dependendo de processos manuais.

As ferramentas modernas de BI simplificaram esse processo. Com visualizações de dados robustas e ferramentas baseadas em nuvem, vários tomadores de decisão podem acessar as mesmas informações simultaneamente. Ao combinar machine learning com big data, as organizações agora podem tomar decisões baseadas em análises preditivas ainda mais poderosas.

Vamos analisar duas abordagens para a tomada de decisões com base em análises de dados: o processo linear tradicional e uma abordagem ágil utilizando os últimos avanços em IA generativa.

O processo tradicional de BI: uma jornada linear

No passado, o BI seguia um caminho rígido e linear, muitas vezes dificultando a agilidade e a capacidade de resposta. Aqui está um resumo do fluxo de trabalho típico:

• Definir requisitos: analisar o problema do negócio para determinar a solução de BI.

• Fazer curadoria de dados: coletar, limpar e transformar os dados brutos para análises.

• Desenvolver e testar: as equipes de TI desenvolvem e testam a aplicação ou ferramenta de relatórios de BI.

• Executar relatórios ou análises: utilizar a ferramenta de BI para gerar relatórios e conduzir a análise inicial.

• Aprofundar com especialistas: trazer especialistas para análises complexas, o que geralmente requer mais tempo e recursos.

• Coletar mais dados: recolher dados adicionais para obter insights mais profundos, reiniciando o ciclo de tratamento de dados.

Essa abordagem linear e direta, embora organizada, muitas vezes causava atrasos e obstáculos, especialmente ao tentar entender problemas complexos de dados. Cada etapa dependia da conclusão da anterior, e qualquer problema poderia atrasar significativamente o processo inteiro.

Além disso, a coleta manual de dados podia levar a erros.

Quando surgia a necessidade de mais informações, era necessário consultar especialistas ou cientistas de dados, o que causava mais atrasos e demandava recursos adicionais.

Para obter mais insights, era necessário coletar dados adicionais, o que levava de volta à fase de coleta de dados, criando um ciclo repetitivo que dificultava a flexibilidade e respostas rápidas. Os erros também podiam ser causados por dados inconsistentes ou processos manuais.

O processo moderno de BI: ágil e impulsionado por IA generativa

O processo rígido e linear de BI foi reinventado com foco em agilidade, colaboração e funcionalidades de autoatendimento. Ferramentas intuitivas com análises avançadas e IA tornam os dados acessíveis para todos, independentemente do nível de habilidade. Utilizar um ciclo de vida de análises com IA generativa permite uma abordagem mais dinâmica e centrada no usuário.

BI conversacional 

Consultas em linguagem natural permitem que os usuários recebam respostas instantâneas, adaptadas às suas necessidades.

Preparação automatizada de dados

Ferramentas baseadas em IA realizam a limpeza, transformação e enriquecimento dos dados automaticamente.

Desenvolvimento acelerado 

Ferramentas de low-code/no-code e recomendações impulsionadas por IA agilizam a criação de aplicações e dashboards.

Explicações em linguagem natural

A IA gera interpretações claras dos insights, tornando-os acessíveis para todos os usuários.

Exploração interativa

Exploração dos dados com perguntas de acompanhamento e insights relacionados.

Expertise impulsionada por IA 

Acesso a recomendações inteligentes e conhecimentos específicos do domínio.

Aprendizado contínuo e escalabilidade

O mecanismo de IA aprende e se adapta constantemente, garantindo que os insights permaneçam precisos à medida que os volumes de dados crescem.

Esse processo simplificado de BI permite decisões mais rápidas e libera os analistas para se concentrarem em tarefas de maior valor.

Casos de uso de soluções de BI

Serviços financeiros – monetização de dados

O setor de serviços financeiros lida com uma grande quantidade de dados e um cenário regulatório complexo. As análises empresariais devem, portanto, fornecer às instituições financeiras os insights necessários para decisões informadas e para impulsionar o crescimento, além de assegurar conformidade em toda a organização.

Alguns casos de uso comuns para empresas de serviços financeiros e de seguros incluem:

• Banco comercial e corporativo: melhoria do atendimento ao cliente por meio de insights direcionados.

• Gerenciamento de relacionamento com clientes (CRM): uso de análises para enriquecer a experiência do cliente e o engajamento, construindo lealdade e impulsionando o crescimento da receita.

• Comercialização de dados: fortalecimento das relações com parceiros ao oferecer insights úteis por meio de portais seguros e dados anonimizados.

• Gestão de ativos: disponibilização de análises robustas e informações em tempo real sobre mercados e portfólios para consultores.

• Gestão de riscos: utilização de análises escaláveis e sofisticadas para gerenciar efetivamente os requisitos exigentes e em constante evolução relacionados a relatórios regulatórios.

Transformando o varejo com insights orientados por dados 

O cenário de varejo está mudando rapidamente, com consumidores exigindo experiências de compra omnichannel e uma personalização cada vez mais relevante. Soluções de BI baseadas em IA oferecem uma ampla gama de funcionalidades específicas para o setor de varejo:

• Otimização do inventário: analise dados de vendas, desempenho de fornecedores e previsões de demanda para otimizar os níveis de estoque, reduzir faltas no estoque e minimizar os custos de armazenamento.

• Análises de clientes: compreenda o comportamento dos consumidores, suas preferências e padrões de compra para oferecer experiências de compra personalizadas, promoções direcionadas e programas de fidelidade eficazes.

• Precificação e promoções: otimize as estratégias de precificação com base em dados de mercado em tempo real, análise de concorrentes e demanda dos consumidores, maximizando a lucratividade e as vendas.

• Gestão da cadeia de suprimentos: garanta um fluxo contínuo de produtos, desde a aquisição até a distribuição.

• Análise omnichannel: integre dados de diversos canais (online, lojas físicas e dispositivos móveis) para obter uma visão completa das interações dos clientes e otimizar a experiência omnichannel.

Capacitando o setor de saúde com soluções personalizadas

Ferramentas de análise empresarial baseadas em IA oferecem soluções adaptadas tanto para prestadores de saúde quanto para pagadores.

Os prestadores podem:

• Melhorar o desempenho e a operação hospitalar: identifique lacunas e deficiências na eficiência operacional, levando a uma melhoria na qualidade do atendimento e na satisfação dos pacientes.

• Melhorar o atendimento aos pacientes: aproveite dados integrados e seguros dos pacientes para criar planos de atendimento mais personalizados e reduzir o tempo de espera.

• Otimizar a alocação de recursos: analise o fluxo de pacientes, a carga de trabalho da equipe e a disponibilidade de recursos para tomar decisões informadas e aumentar a eficiência geral.

Os pagadores podem:

• Capacitar profissionais de saúde fornecendo informações precisas e oportunas para ajudar na tomada de decisões e melhorar os resultados para os pacientes.

• Aprimorar a gestão da cadeia de suprimentos proporcionando aos compradores melhores informações sobre custos e desempenho dos fornecedores, o que ajuda a agilizar a aquisição e reduzir custos.

• Apoiar o atendimento centrado no paciente proporcionando às equipes de atenção primária acesso a dados centralizados dos pacientes, o que facilita a coordenação do atendimento e melhora a qualidade dos resultados.

MicroStrategy ONE: capacitando decisões orientadas por dados

O MicroStrategy ONE oferece soluções para desafios e oportunidades específicos em diferentes setores, como demonstrado por exemplos reais.

Suas principais funcionalidades incluem: 

IA integrada em cada etapa

O MicroStrategy ONE utiliza modelos de linguagem de grande escala (LLMs) e IA generativa para aumentar a produtividade dos colaboradores e a eficiência organizacional através de quatro funcionalidades inovadoras:

HyperIntelligence

Integra análises de dados nos fluxos de trabalho sem esforço. O HyperIntelligence acompanha os usuários durante o dia, oferecendo insights valiosos onde quer que estejam.

Análises incorporadas

As análises incorporadas colocam análises baseadas em IA em qualquer software, aplicativo ou portal. Dessa forma, os usuários podem acessar insights orientados por dados em suas ferramentas do dia a dia de maneira instantânea.

Análises baseadas na nuvem

Embora a maioria das ferramentas de BI sejam baseadas em nuvem, nem todas são totalmente compatíveis com a nuvem. O MicroStrategy ONE permite que as empresas implantem as mais avançadas ferramentas de IA com qualquer provedor de nuvem importante.

Essas funcionalidades ajudam as organizações a utilizar os dados de maneira eficaz, promovendo uma cultura de decisões orientadas por dados. O objetivo do MicroStrategy ONE é tornar os dados acessíveis e intuitivos para todos os usuários, incentivando a tomada de decisões informada por meio de um amplo uso.

Pronto para transformar seu negócio com insights orientados por dados? Experimente o MicroStrategy ONE agora mesmo e descubra como usar seus dados para impulsionar inovação, crescimento e sucesso.