Aprenda a inteligência de negócios para Dataprev e aumente suas chances de passar nesse excelente concurso!
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Assim, para auxiliá-los nesta empreitada, vamos aprender neste artigo um dos tópicos constantes no edital: Inteligência de Negócios (Business Intelligence) para Dataprev.
Neste artigo, exploraremos os principais conceitos e elementos relacionados à Inteligência de Negócios, proporcionando um guia claro para estudantes de concurso, conforme índice abaixo:
Inteligência de Negócios ou Business Intelligence engloba um conjunto de técnicas destinadas a extrair discernimento a partir de dados relacionados a um negócio específico.
Conforme delineado pelo Gartner Group: “Business Intelligence é o processo de converter dados em informações e, por meio da exploração, transformar informações em conhecimento.”
A expressão Business Intelligence abrange um espectro amplo de significados, com a possibilidade de cada interpretação estar sendo aplicada de maneira adequada.
A essência reside em manter o conceito de maneira prática e simplificada, constituindo uma abordagem inteligente para visualizar as informações inerentes a um empreendimento, independentemente das ferramentas adotadas.
Vamos ver os passos essenciais que traçam o funcionamento da Inteligência de Negócios:
1. Coleta de Dados
Diariamente, uma empresa produz uma vasta quantidade de dados, variando desde informações sensíveis a não sensíveis, provenientes de diversas fontes. O início do processo de Business Intelligence reside na coleta meticulosa desses dados.
Nesta fase, a ênfase recai na reunião automatizada e inteligente dos dados, abrangendo o comportamento do consumidor, o desempenho das equipes, o progresso em relação às metas e a análise do panorama de mercado.
2. Análise de Dados
Uma vez que concluímos a coleta, é imperativo organizar e analisar os dados capturados. Esta etapa desempenha um papel crucial ao filtrar informações irrelevantes, focando apenas nos aspectos que efetivamente agregam valor à empresa.
Conhecida também como modelagem de dados, essa fase é essencial para identificar as informações de maior relevância e distribuí-las de forma adequada entre os indicadores e os profissionais de BI encarregados de sua análise. Esta etapa é, de fato, um elemento central para o sucesso da Business Intelligence, transformando os dados brutos em informações valiosas que embasam estratégias.
Os dados, agora transformados em informações, constituem a base para as tomadas de decisões. Uma vez que essas informações são consolidadas e confiáveis, a equipe de planejamento pode utilizá-las para traçar o futuro da empresa.
Compartilhar essas descobertas com as equipes internas e integrar esforços na criação de soluções é altamente recomendado. Isso permite a identificação de oportunidades que, uma vez exploradas, podem reduzir custos de aquisição de clientes, otimizar conversões, melhorar o atendimento ao cliente, aumentar taxas de fidelização e muito mais.
4. Acompanhamento de Performance
Neste sentido, torna-se vital monitorar os resultados atingidos uma vez que as estratégias são delineadas. A Inteligência de Negócios (BI) não se limita apenas à utilização e armazenamento de dados; ela também avalia se as ações embasadas nesse conceito realmente conduziram a empresa ao alcance dos objetivos estabelecidos, como a melhoria de serviços, produtos, processos, e mais.
Dado o ciclo contínuo deste processo, a vigilância constante do desempenho auxilia na adaptação das estratégias, visando a otimização dos resultados e o alinhamento das ações.
A Business Intelligence (BI) é uma abordagem estratégica que busca transformar dados em insights significativos para orientar as decisões empresariais. Seus principais objetivos são:
Big Data refere-se à enorme quantidade de dados produzidos e coletados diariamente. Caracterizado pelos “3 Vs” – Volume, Velocidade e Variedade – o Big Data apresenta desafios e oportunidades para as empresas. Essa abordagem demanda ferramentas específicas para lidar com a alta velocidade de geração e diversidade de tipos de dados.
No mundo atual orientado por dados, as organizações possuem uma abundância de informações com potencial para influenciar decisões e impulsionar negócios. “Big Data” e “Business Intelligence” são termos comuns nesse contexto, mas possuem propósitos distintos.
“Big Data” se refere a conjuntos extensos e complexos de dados que não são facilmente tratados por métodos tradicionais. Características principais incluem volume, velocidade, variedade e veracidade. Suas fontes principais são mídia social, dispositivos IoT, transações online, dados de máquinas e dados públicos. É necessário processamento avançado e algoritmos para extrair insights desses conjuntos.
Por outro lado, o “Business Intelligence” envolve a coleta, análise e transformação de dados em insights estratégicos. Utiliza ferramentas e métodos para acessar, integrar e visualizar dados de diversas fontes. Concentra-se em dados estruturados, gerando relatórios, painéis e visualizações. Isso auxilia em decisões informadas, otimização operacional e vantagem competitiva.
Em resumo, “Business Intelligence” analisa dados históricos para embasar decisões, enquanto “Big Data” trata da coleta e processamento em tempo real de grandes volumes de dados brutos. Enquanto o BI fornece insights a partir de dados consolidados, o “Big Data” lida com dados brutos e em alta velocidade, frequentemente usando tecnologias como o Data Lake.
Vamos entender melhor essas principais diferenças na tabela abaixo:
| Principais diferenças entre Big Data x Business Intelligence |
| Big Data | Business Intelligence | |
|---|---|---|
| Foco e Objetivo | Gerencia e analisa grandes conjuntos de dados para insights complexos e modelos preditivos. | Coleta e apresenta dados estruturados para decisões informadas e melhorias operacionais. |
| Tipos de Dados e Volume | Lida com dados diversos, incluindo não estruturados, em volumes imensos. | Trabalha principalmente com dados estruturados em volumes mais gerenciáveis. |
| Técnicas de Processamento e Análise | Requer técnicas avançadas como processamento distribuído e aprendizado de máquina. | Utiliza métodos tradicionais, como ETL e consultas SQL, para gerar relatórios e visualizações. |
O Data Lake é uma infraestrutura que armazena grandes volumes de dados brutos, sejam eles estruturados, semi estruturados ou não estruturados. Diferentemente dos sistemas tradicionais de armazenamento, onde os dados são estruturados previamente, no Data Lake os dados são mantidos em seu formato original. Isso oferece flexibilidade para análises futuras e permite a exploração de dados sem limitações impostas pela estruturação prévia.
A Inteligência Artificial (IA) é a capacidade de sistemas computacionais imitarem a inteligência humana. Ela possibilita a automação de tarefas, aprendizado a partir de dados e tomada de decisões baseada em padrões identificados em conjuntos massivos de informações.
O Machine Learning é uma subárea da IA que concentra-se no desenvolvimento de algoritmos e modelos que permitem que sistemas aprendam a partir de dados. Em vez de serem programados explicitamente, os sistemas de ML podem se adaptar e melhorar seu desempenho com o tempo, tornando-se mais precisos nas previsões e decisões.
Por fim, vimos neste artigo o conceito de Inteligência de Negócios, suas etapas fundamentais e seus principais objetivos. Além disso, compreendemos o conceito de Data Lake, Inteligência Artificial, Machine Learning e Big Data, além de entender as principais diferenças entre Big Data e Inteligência de Negócios (Business Intelligence).
Contudo, ressaltamos que para que vocês dominem a banca organizadora é de grande importância que estudem pelas aulas em PDF do Estratégia e façam muitas questões através do Sistema de Questões do Estratégia para consolidar o conteúdo.
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Um excelente estudo a todos!
Renata Sodré – Prof. e colunista do Estratégia
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