Neste post vamos responder o que é self service BI e quais são os benefícios para as pessoas e empresas que o adotam. Falaremos também um pouco dos cuidados e considerações que as empresas devem tomar na hora de implementar esta prática.

Antes de mais nada é importante que você entenda o que é BI (Business Intelligence). Para isso temos um artigo no site que explica bem o assunto: O que é BI e para que serve.

o que é self service bi e seus benefícios

O que é Self Service BI

O self service BI acontece quando a pessoa ou a área na empresa interessada nas informações cria, desenha e entrega seus próprios relatórios e análises. Então o próprio usuário final ou seu departamento cria seus dashboards, análises e relatórios. Fazem isso sem a necessidade de envolver outras áreas da empresa diretamente.

Para que isso seja feito é necessário ferramentas que possibilitem o Business Intelligence sem que o usuário seja um expert de TI, nem exija grandes desenvolvimentos.

Com o self service BI cada um na empresa pode contribuir no processo de tomada de decisão de forma direta. Mas isso implica que haja um ambiente na corporação que favorece a implementação de conceitos e ferramentas de Business Intelligence.

Implica também em bases de dados de fácil acesso aos criadores de relatórios. Nem todas as empresas têm um ambiente no qual já seja possível implementar o self service BI rapidamente, mas é necessário que caminhe e criem essa possibilidade. A cada dia que passa proporcionar um ambiente assim passa a ser questão de sobrevivência.

Se sua empresa precisa estruturar suas bases de dados ou mesmo precisa de um projeto para implementar a cultura e as ferramentas de BI entre nesta página e veja o que podemos fazer por você.

Benefícios do Self Service BI

Adotar práticas de self service BI possibilitam importantes benefícios para sua organização. Os relatórios podem ser feitos com maior agilidade. Pode-se eliminar gargalos com o time de TI, sendo a que necessidade de os envolver se reduz muito. Abaixo mais benefícios para você:

Os usuários podem responder suas próprias perguntas

As áreas nas organizações têm seus próprios desafios e suas próprias necessidades. Com o self service BI cada área pode trabalhar seus dados conforme suas próprias demandas. Quem entende mais da informação gerada é a própria área que a gera. Com isso a probabilidade de as perguntas certas serem feitas e das respostas mais adequadas a estas perguntas serem dadas é maior com quem entende os dados que está lidando.

Decisões e Insights direcionadas pelos dados

Pelo fato de ser a própria área quem gera seus relatórios pode deixar o processo mais rápido. Como os negócios são dinâmicos e muitas vezes as decisões precisam ser tomadas com urgência, ter alguém que possa extrair e analisar os dados em prontidão é um grande diferencial. Isso ajuda a garantir que as decisões mais urgentes na empresa sejam direcionadas por dados e informações retiradas e trabalhadas a tempo e por quem entende.

Mais eficiência na geração das informações traz maior competitividade

Quando o processo de acesso, análise e divulgação das informações é mais fácil, os funcionários ficam mais ágeis e confiantes em suas decisões. Isso reduz a quantidade de erros cometidos, custos desnecessários, necessidades de contratações extras para resolver situações não previstas e muitos outros benefícios. Assim o self service BI bem estruturado traz também redução de custos e com isso a competitividade de sua empresa cresce.

O time de TI e time de BI fica focado em suas prioridades

Adotando o self service BI desafoga o time de TI, bem como o time responsável pelos relatórios estratégicos da empresa. Esses times podem focar em ações que geram mais valor para empresa enquanto cada área consegue responder seus questionamentos e dar vazão às suas necessidades por informações.

Como devem ser as ferramentas de Self Service BI?

É necessário também que sua empresa tenha ferramentas de BI que possibilitem que cada área faça seus relatórios.

Esses softwares precisam ter interface amigável, não exigir grandes conhecimentos em linguagem de programação. Precisam ser fáceis de conectar com as fontes de dados. A parte de modelagem deve ser intuitiva e a parte visual de criação dos dashboard serem simples de usar, num sistema clique e arraste.

Ou seja, os programas para serem considerados de self service BI não devem exigir formação em TI ou uma carga horária gigante de treinamento para aprender.

Considerações importantes

A implementação de self service BI na empresa deve levar em conta, inicialmente, um bom planejamento estratégico de BI. As bases de dados devem estar disponíveis para os usuários. A fonte das bases deve ser única, para evitar inconsistência nas informações e retrabalhos.

A execução demandará treinamento, tanto para aqueles que irão criar e divulgar, como para quem irá receber e avaliar. Treinamento é parte importante do processo de implementação de self service BI. Somente se as pessoas souberem o que estão fazendo e pensando eficientemente é que valerá a pena efetivar essa prática na empresa. Saiba mais sobre Treinamentos.

Enfim, implementar e tocar uma operação que seja self service BI envolve um desafio considerável no início. O sucesso dessa estratégia depende de uma série de ações bem planejadas e executadas. Somente será uma vantagem para a empresa se levar em conta todos os fatores de sucesso. Conte com a uaiSmart para implementar esta estratégia na sua empresa e treinar seus colaboradores nas melhores práticas relativas ao assunto.

O que achou desse negócio de self service BI? Será que cabe na sua empresa? Deixe seu comentário abaixo ou nas nossas redes sociais. Se achar esse artigo importante para alguém que conheça, não deixe de compartilhar.

O que é um dashboard inteligente? Como turbinar a sua revenda agrícola? Como explorar o potencial das ferramentas digitais para melhorar seus resultados? O que eu preciso para melhorar a organização da minha empresa?  A uaiSmart sabe que estar à frente de um negócio não é tarefa simples. São muitos os questionamentos que surgem, sempre buscando aprimoramento.

Com um parceiro especialista em dashboards inteligentes e business intelligence, você cria seus relatórios com recursos e metodologias avançadas. Por apostarmos no crescimento e evolução desta ferramenta, hoje o site da uaiSmart é um dos mais consultados no Brasil. Por isso, queremos te auxiliar a evoluir sua forma de trabalhar com dados, informações e relatórios no setor agro.

DASHBOARD AGROBUSINESS

Assim, antes de mais nada, vale esclarecer que um dashboard é uma interface gráfica que oferece visualizações rápidas dos principais indicadores de desempenho do seu negócio. Com métricas e dados, o painel interativo gerencia e apresenta um conjunto de informações para a análise do empreendedor.

Por isso, a uaiSmart desenvolveu o Dashboard Agrobusiness, uma solução personalizada e completa para organizar os dados da sua empresa de revenda agrícola. Nele você visualiza saldo, pedidos, faturamento, estoque, recebimentos, contas a pagar, DREs, resultados contábeis e muito mais. Assim, transformamos dados em inteligência.

Nenhuma empresa pode ser gerenciada a partir de suposições. Portanto, queremos ajudar as empresas a saírem da média, turbinando os processos de tomada de decisão através do Business Intelligence (BI). Para o setor dos negócios agrícolas, essa é uma solução bastante atrativa, uma vez que apresenta aos gestores informações precisas, acessíveis e dinâmicas.

 

ESCOLHA INTELIGENTE

 

Esqueça as pilhas de relatórios em sua mesa. Com o dashboard agrobusiness você melhora o desempenho e organização em todos os níveis. Em um cenário onde existem cada vez mais opções de tecnologias para os mais diversos tipos de empresas, o ideal é escolher uma tecnologia especializada e personalizada.

Gerencie todos os processos e rotinas da sua revenda de insumos agrícolas, através de uma ferramenta inteligente!

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agro@uaismart.com

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Até a próxima!

business intelligence e data science

Tanto Business Intelligence quanto Data Science são termos relativamente novos. Começaram a ganhar mais corpo nos últimos anos com o aumento da velocidade e capacidade de processamento dos hardwares. Com a melhoria da tecnologia passou a ser possível tratar grandes massas de dados. Assim as palavras Business Intelligence e Data Science passaram a ganhar cada vez mais relevância.

Business Intelligence

O termo Business Intelligence já existe a mais tempo que Data Science no mundo dos negócios e tecnologia. O Business Intelligence é um conjunto de conceitos e métodos utilizado para melhorar o processo de tomada de decisão nos negócios. Utiliza-se para isto o suporte de sistemas baseados em fatos. Mas atente-se que o BI moderno não é apenas fornecer relatórios ao negócio.

Saiba mais sobre o que é Business Intelligence no nosso artigo “O que é BI, para que serve, quais ferramentas e oportunidades”.

O BI moderno é um sistema que possibilita dashboards interativos, simulação de cenários, avaliações analíticas, soluções em mobile, etc. Também inclui formas de controle nas manutenções das informações e um processo de governança das mesmas.

A forma de se praticar o BI pode ser diferente de empresa para empresa. Para algumas é apenas reportar os KPIs (Key Performance Indicators – Indicadores Chaves de Performance) desenvolvendo a infraestrutura necessária. Outras empresas podem utilizar um conjunto avançado de relatórios por área, gestão, base temporal, cruzamento de indicadores, etc. Mas independentemente do método usado, essas empresas geram informações para a tomada de decisão de seus líderes.

A uaiSmart ajuda empresas a implementar um processo de tomada de decisões baseado em dados e informações. Fazemos isto através do Business Intelligence utilizando todas as metodologias necessárias para ser realmente aplicado com valor e relevância.

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Mas o Data Science, o que é?

Falando um pouco mais na diferença entre Business Intelligence e Data Science, sob o ponto de vista do negócio, são bem parecidos.

Os dois (Business Intelligence e Data Science) suportam o processo de tomada de decisão. Mas a perspectiva entre eles é diferente. O BI faz todo o processo de gerar informações a partir do que é conhecido. Através dele fazemos avaliações descritivas do passado.

Em outras palavras, o BI possibilita conhecer tudo o que aconteceu, entender porque aconteceu e daí tomar decisões no negócio. O BI possibilita fazer diagnósticos através da identificação de motivos pelo qual cada situação ocorreu. A partir deste diagnóstico os gestores combatem o que é ruim e/ou fomentam o que é bom.

É aqui que destacamos então a principal diferença entre o Business Intelligence e Data Science.

Agora sim… O que é Data Science…

No Data Science a perspectiva de visão é o futuro, o desconhecido. Ele vem para suprir a necessidade de responder questões que ninguém respondeu ainda. Os dados para responder estas questões até podem ser os mesmos utilizados no BI, mas a perguntas que são feitas são outras e que ainda não tem respostas teoricamente.

As principais perguntas a serem respondidas aqui são: O que acontecerá de agora em diante? E o que pode ser feito para melhorar os resultados?

Para dar a resposta o cientista de dados vai utilizar várias abordagens. Precisará de uma grande quantidade de dados históricos, quanto mais dados, maior as probabilidades de acerto. Serão utilizados processos equilibrando a acuracidade, simplicidade, capacidade de processamento e tratamento e usabilidade dos dados.

A ciência de dados tem seu lugar sempre que é necessário extrapolar as barreiras do BI Tradicional. Sempre que for preciso determinar o que acontecerá, por meio de análises preditivas e também definir o que deve ser feito por meio de análises prescritivas.

 

Principais similaridades entre Business Intelligence e Data Science

Listamos abaixo as características em que os dois mais se parecem:

  • Business Intelligence e Data Science oferecem uma fonte confiável para o processo de tomada de decisão com base em fatos.
  • Ambos têm o foco em dados com o objetivo de trazer resultados melhores. Ambos têm a capacidade de promover a “interpretação dos dados” e transformar as informações em insights e inteligência competitiva.

 

Principais diferenças entre Business Intelligence e Data Science

Agora a relação das principais diferenças entre BI e Data Science:

  • BI trata de dados do passado e a consequência destes dados no presente. Data Science busca através dos dados históricos definir como será o futuro e o que deve ser feito para chegar nele.
  • BI é mais simples, mais focado em relatórios, dashboards, gerenciamento das informações, produção e tratamento dos dados. Data Science é tudo isso e ainda acrescenta o uso de modelos estatísticos, algoritmos de predição, metodologias de análise de informações, etc.
  • No Data Science há necessidade de aprender um pouco de programação para desenvolver algoritmos de predição e de Inteligência Artificial. No BI não há grandes necessidade de programação, vai depender mais da ferramenta utilizada.
  • Outra necessidade adicional do Data Science é a utilização de modelos estatísticos e matemáticos, ou seja, é preciso aprender mais sobre estes pontos. Já o Business Intelligence tem sua análise mais baseado em conceitos estáticos.
  • No BI a estrutura dos dados é predominantemente estruturada. Em Data Science os dados podem ser estruturados e não estruturados.

 

Conclusão

Gostamos muito do quadro abaixo, para a definição destes dois conjuntos de conceitos e metodologias. Este quadro foi divulgado pelo pessoal da Data Science Academy e nos dá uma ideia rápida e prática sobre o assunto.

Comparativo Business Intelligence e Data Science

O BI veio primeiro, atendeu a necessidades de identificação de motivos e direcionamento para resolver os problemas. O Data Science veio depois, como uma evolução do BI e também um complemento. Precisamos tanto do Business Intelligence quanto do Data Science.

Atualmente o Data Science tem maior popularidade, pois traz uma gama maior de possibilidades. Ele vem com um arsenal de novas tecnologias e ferramentas. Mas o Business Intelligence e Data Science tem uma sua importância no processo de análise de dados e informações. Cada um na sua.

O importante mesmo é utilizar os 2 nos processos de sua empresa. Com eles todos nós temos uma fonte poderosa de insights e inteligência que tem o potencial de mudar o seu futuro e o futuro do seu negócio.

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Até a próxima!

Como aplicar Analytics em Startups

Imagine a montanha-russa mais intimidadora do mundo. Uma montanha-russa que te leva ao ponto mais alto do parque de diversão. E quando você menos espera, ela começa uma descida sem fim. De repente, um loop. Dois loops. Uns 10 metros de cabeça pra baixo. Várias curvas inesperadas. E no fim, tudo valeu a pena.

Tornar-se um empreendedor é como entrar nessa montanha-russa. Você passa por muitos altos e baixos. Às vezes se sente mal, mas também sente uma felicidade imensa.

Montanha Russa do Empreendedorismo - uaiSmart

Nesse cenário de alto risco e imprevisibilidade, as startups podem se perder no trajeto e sair dos trilhos. Mas felizmente, é possível encontrar um pouco de tranquilidade analisando os dados que são gerados pelos negócios.

Os dados são lógicos, racionais e trazem um direcionamento na jornada de crescimento de uma empresa. Mas por que alguns empreendedores simplesmente não olham para Análise de Dados?

Em tempos de “lean startups” e “growth hacking”, ideias relacionadas à Analytics parecem ser apenas mais uma “dor de cabeça” para se preocupar. Vamos desmistificar esses conceitos e te mostrar porque Analytics é tão importante para as Startups.

Por que métricas são importantes?

É simples! Você compraria um carro só porque gostou dele na propaganda? Você compraria um novo celular sem saber a memória, o processamento, armazenamento, câmera? As métricas estão aí pra isso! Elas ajudam na definição de objetivos. E é difícil definir objetivos sem saber se você está atingindo eles ou não.

Se seu objetivo é atingir 5.000 usuários em 3 meses, como saber se você está caminhando para atingi-lo se não acompanhar a evolução desse indicador? E após atingir esse objetivo, como definir um novo que seja alcançável sem analisar os dados anteriores?

As métricas ajudam mais ainda na tomada de decisão. Com uma boa análise de dados, é possível identificar padrões, tendências, problemas e oportunidades. Além de decisões de negócios, existem várias outras razões para a importância das métricas.

O progresso é o principal fator de motivação no trabalho. Compartilhar objetivos atingidos com seu time permite que vocês continuem motivados e focados. Sem métricas, não é possível saber quanto crescemos, ou se fizemos progresso ou não. Até mesmo para contar sua história para outras pessoas (mídia, eventos e colegas) fica difícil se você não tiver números. Ao invés de simplesmente falar que “a empresa está indo bem”, você poderia estar falando “está indo bem, nossa base de clientes subiu 25% e a receita aumentou 15% nos últimos 4 meses”.

Além de saber a importância das métricas, é fundamental conhecer as melhores ferramentas disponíveis para te ajudar a gerenciar sua área de Business Intelligence (BI).

Mas quais métricas importam?

Se você produz conteúdo digital, é interessante você mensurar:

  • Fontes de tráfego: de onde vêm seus visitantes? Diretamente da URL do site? Através de ferramentas de busca? Através de outros links?
  • Visitantes novos e recorrentes: procure entender o que faz o usuário voltar a acessar seu conteúdo. Além disso, mensure também o número de interações por visita para entender quais caminhos seus usuários percorrem no seu site.

Se você trabalha com vendas, alguns indicadores essenciais são:

  • Receitas de vendas: procure mensurar a evolução histórica da receita, além de identificar os dias mais lucrativos e os dias em que você não faturou muito.
  • Margem de contribuição: tenha em mente qual a margem que cada produto ou serviço gera no seu portfólio para identificar produtos escaláveis e otimizar produtos com baixa margem.
  • Custo de Aquisição de Clientes: é importante saber quanto você está gastando para capturar novos clientes e comparar com a receita. O produto ideal é aquele que gera alta receita com menor custo de aquisição para novos clientes, ou seja, o produto “se vende sozinho”.

Se você trabalha com Recursos Humanos, você deve analisar os indicadores:

  • Tempo gasto para contratação: quanto tempo dura todo o processo de contratação da sua empresa?
  • Turnover inicial: quantos funcionários deixam a sua empresa no primeiro ano? Além dessa métrica, entenda principalmente qual o motivo disso acontecer.
  • Absenteísmo: quando você analisa a ausência dos funcionários separados por departamento, é possível encontrar gargalos na empresa e identificar possíveis problemas de satisfação no trabalho. Essa métrica ajuda até mesmo a reduzir o turnover da empresa.

Se você trabalha em outras áreas e quer descobrir quais indicadores são relevantes para o seu negócio, entre em contato com a gente.

Números versus Intuição - uaiSmart

A importância do contexto de análise

Em alguns casos, os números vão te direcionar para um lado enquanto sua intuição vai te levar para outra direção. Quando isso acontecer, quem você deve escutar?

Você precisa colocar a sua análise em um contexto. Talvez você já tenha visto pessoas falando que uma landing page “é feia mais funciona” (ou seja, não tem um design legal, mas converte usuários). O que fazer nesse caso?

Talvez a landing page funciona porque é o recurso mais fácil, mas a imagem da sua startup também é importante! Algumas coisas não são passíveis de mensuração. Então você deve focar em analisar o que é tangível, ou seja, o que faz sentido de ser mensurado (como cliques em anúncios, visualizações, vendas, etc). Mas sempre tenha em mente o que é intangível também (como a sua imagem perante os clientes, o valor da sua marca, sua tecnologia, etc).

Na prática, duas dicas finais

Categorização - uaiSmart

Quebre em categorias

Se possível, use métricas de cada parte da jornada do cliente: aquisição, ativação, retenção, indicação e receita. Aquisição é tudo relacionado ao primeiro contato com sua Startup. Ativação é toda experiência que o potencial cliente tem na primeira visita. Retenção é tudo relacionado a partir da segunda visita. Indicação engloba o que os seus potenciais clientes estão falando da sua Startup para outras pessoas. Receita é tudo relacionado à monetização da sua solução.

O foco deve ser então: conseguir usuários (aquisição e ativação), incentivar o uso (retenção e indicação) e ganhar dinheiro (receita). Coloque métricas em cada um desses processos e você verá onde está o maior gap no sucesso da sua startup.

Testes - uaiSmart

Teste tudo e teste sempre

Você já deve ter escutado isso muitas vezes, mas é muito importante testar tudo várias vezes. Tudo é passível de melhoria. Mesmo quando você achar que está perfeito, qualquer alteração pode mudar o resultado. Testando, você consegue coletar métricas muito importantes para a condução do seu negócio. Teste uma oferta diferenciada para um segmento de cientes. Eles estão escolhendo a opção que você está testando? Aplique o teste para o restante da sua base.

Conclusão

Quando você estiver no topo da montanha-russa esperando pela queda livre começar, você vai querer ter certeza que a montanha-russa está bem estruturada, bem lubrificada e com a manutenção em dia. Lembre-se, é nesses momentos que a Análise de Dados para Startups é mais importante. Num mundo de altos e baixos, ter um Analytics bem estruturado ajuda você a fazer previsões e tomar decisões com mais embasamento. Essas análises te ajudam a saber que você está indo pra frente e evoluindo.

Mais importante ainda, elas te ajudam a evitar as quedas que a maioria das Startups não se recuperam depois.

Quer uma mãozinha?

Se por algum motivo, você perceber que sua Startup não consegue medir ou identificar fontes de dados ou tem dificuldade em construir painéis de indicadores para agregar valor e direcionar seu crescimento, entre em contato conosco. Nós podemos ajudar! Envie uma mensagem para nosso time de especialistas através do e-mail falecom@uaismart.com e troque uma ideia com a gente!

Desejamos à você: sucesso, resiliência e bons negócios!

o que é BI, Business Intelligence

O primeiro entendimento importante é não confundir o que é BI com sendo uma ferramenta. Business Intelligence não é ferramenta e sim um processo. Muitos acabam se confundindo neste ponto.

Então o que é BI de fato?

Business Intelligence (BI) é um processo, baseado em tecnologia, que compreende um conjunto de técnicas e ferramentas utilizadas para a organização de dados, análise e apresentação de informações úteis ao processo de tomada de decisões de empresas, executivos, gerentes e usuários finais.

Este processo compreende a coleta de dados, organização e transformação, análise das informações geradas e finalmente a apresentação por meio de relatórios, dashboards e painéis para que se possa chegar a conclusões valiosas e finalmente tomar decisões que direcionem o negócio ao melhor caminho.

O Business Intelligence vem se popularizando muito nos últimos anos. Cada vez mais empresas e profissionais buscam conhecer mais os conceitos e aplicações. Num mundo em que a quantidade de dados vem crescendo exponencialmente dominar esta técnica de análise e entender o que é BI está se tornando uma questão de sobrevivência para as empresas. Não deixa de ser também uma grande oportunidade para profissionais se posicionarem neste campo de atuação.

 

Qual a aplicação prática do BI? Como usar?

Entender o que é BI ajuda a gestores a mudar e/ou consolidar um mindset orientado a decisões a partir de dados e evidências.

O BI serve para ajudar no processo de tomada de decisão. Com ele o gestor tem muito mais subsídios para tomar a melhor decisão sobre seu negócio. As decisões são feitas com mais certeza e tranquilidade suportado por dados que realmente contribuam no processo.

O objetivo final é criar um relatório ou dashboard que reúnam os principais indicadores. A partir deste painel a gerência consegue, em questão de minutos ou até segundos, entender cenários e tomar a melhor decisão. Dá para se ter também insights de novas ideias e posicionamento para o negócio.

O analista de BI ou profissional responsável por gerar estes painéis deve ter isto em mente. Deve construir relatórios que permitam esta velocidade na decisão. Este é o principal objetivo para este tipo de profissional.

O analista ou consultor de BI que consegue gerar dashboards que proporcione ao tomador de decisões chegar a conclusões em questões de minutos ou segundos acabam se tornando os melhores em suas áreas.

É importante, após uma tomada de decisão, manter um trabalho de monitoramento dos indicadores. Pois somente este monitoramento feito por um especialista garante que foi feita e melhor decisão. Durante este acompanhamento é que poderão ser feitos ajustes e redirecionamento de estratégias se necessários.

Os cenários mudam, os comportamentos mudam. Primeiro se utiliza as informações do passado para tomar a melhor decisão para o futuro. Após esta decisão, com a estratégia aplicada, o monitoramento é fundamental para o sucesso da ação. Se os resultados não estão sendo alcançados o especialista de BI sinaliza através de painéis de acompanhamento e assim a reação e ajuste é feita em tempo.

 

Ferramentas de Business Intelligence

O Business Intelligence faz uso de um vasto número de softwares de análise de dados. Incluem nesta lista ferramentas de BI Open Source (Pentaho, por exemplo), OLAP (online analytical processing), aplicações tradicionais de mercado, mas com necessidade de ter desenvolvedor dedicado (QlikView, IBM Cognos, por exemplo), aplicações de Self-Service BI (Power BI, Tableau, QlikSense, por exemplo), aplicações em nuvem e BI software as a service (apps de celulares com esta finalidade) entre outros.

Temos as ferramentas que trabalham no background, extraindo, organizando e transformando os dados, chamadas de ferramentas de ETL. Há também as ferramentas de front, que são os construtores de dashboards e painéis visuais de indicadores. As ferramentas top de mercado já combinam estas funcionalidades no mesmo software.

A Gartner Consulting faz anualmente um comparativo entre as opções de ferramentas disponíveis no mercado, chamado de quadrante mágico do Business Intelligence. Por lá é possível saber quais as aplicações que estão no topo no momento.

As ferramentas mais populares atualmente são o Power BI da Microsoft, Tableau e QlikSense. Estas são as que se revezam nas primeiras posições do comparativo citado acima.

Recomendamos, justamente por ser gratuita e altamente integrada, o Power BI da Microsoft.

Leia 28 razões aqui.

A parte de integração do Power BI é excelente com Gateways e integradores nativos. Tem uma parte visual de relatórios muito intuitiva, tem aplicação para celular permitindo levar os relatórios para qualquer lugar.

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Guia SMART para Iniciantes em Power BI

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Se você quer ser um analista de BI, além de ter mente em ser forte no conceito do que é BI, concentre-se em aprender estas 3 ferramentas. Principalmente foque no Power BI pela facilidade e resultados poderosos.

 

Mercado de trabalho – Analista de Business Intelligence

Se você gostou do que leu acima e quer se aprofundar nesta área, abaixo falamos um pouco sobre esta profissão e especialidade. Entenda nas linhas que seguem mais sobre o que é o Analista de Business Inteligence ou Especialista em Business Intelligence.

O analista de BI, em linhas gerais é um profissional que controla e analisa os principais indicadores e metas de um negócio. Em um ambiente de muitos dados, que é o ambiente que vivemos atualmente, é imprescindível a qualquer empresa ter profissionais capazes de extrair, tratar, carregar dados e a partir deste processo criar relatórios e dashboards que traduzam o desempenho da empresa e das áreas dentro desta empresa.

As principais características deste profissional, além de entender o que é BI, são organização e atenção. Além do perfil analítico é preciso disciplina e planejamento para garimpar as melhores informações e compreender o que elas dizem. Raciocínio lógico, visão estratégica do mercado e capacidade de gerenciar e resolver problemas também ajudam para um bom desenvolvimento das tarefas relacionadas à função.

É uma área que cada vez mais ganha força. Segundo o IDG Enterprise 78% das empresas concordam que a coleta e análise de dados tem potencial de mudar a maneira com que fazem negócio. Mas estas empresas ainda não contam com todos os profissionais qualificados para ajuda-las na mudança.  Está aí a grande oportunidade de mercado para quem deseje entrar neste mundo. Não é necessária nenhuma formação específica, não é necessário vir do mundo de TI. Entender o que é BI é o começo. Se você fizer uma busca em sites de emprego encontrará diversas vagas em aberto. Os salários para iniciantes e pessoas com alguma experiência está em torno de R$ 2.000 à R$ 5.000. Analistas Sêniores podem ganhar até R$ 10.000.

Está esperando o que, agora você já sabe o que é BI, parta para o próximo passo.

É uma excelente opção de carreira, pois a era da informação está apenas começando.

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Tem dúvidas? Nos pergunte! Utilize a sessão de comentários deste artigo logo abaixo.

Até a próxima!

As empresas orientadas para dados são mais propensas a tomar decisões mais rápidas do que seus pares de mercado. Além disso, as empresas com BI bem estruturada são duas vezes mais propensas a atingir o quartil superior do desempenho financeiro em suas indústrias.

Mas o que é BI?

 

Transforme seu negócio com BI

 

A Inteligência de Negócios (Business Intelligence – BI), anteriormente conhecida como mineração de dados combinada com processamento analítico e relatórios, está mudando a forma como as organizações avançam.

As decisões baseadas em evidências são muito mais confiáveis ​​do que decisões baseadas em instintos, pressupostos ou percepções. Isso deixa claro que o sucesso agora é cultivado pela análise de dados relevantes e deixando as conclusões desses dados direcionar a empresa.

Embora tenha ficado claro que a estratégia baseada em dados é o caminho a seguir, até recentemente. O acesso a ferramentas sofisticadas de Business Intelligence era restrita à grandes empresas e soluções de nível empresarial.

Somente os gigantes da indústria se beneficiavam de análises sofisticadas. Era necessário um investimento considerável não só para coletar os dados, mas também para manter um cientista de dados interno que conseguisse traduzi-los em informações utilizáveis.

A mudança já está acontecendo!

As empresas já estão ansiosas para aproveitar as mesmas análises que as grandes corporações. Portanto, exigem uma alternativa: as ferramentas de inteligência de negócios “self-service”.

Boa parte dos analistas e profissionais de negócios já estão se preparando para ter acesso a ferramentas de “self-service BI”.

De acordo com a vice-presidente de pesquisa da Gartner, Rita Sallam, a Inteligência de Negócio (BI) está passando rapidamente de relatórios de sistema com base em TI para análises abrangentes, geridas por negócios.

Graças a interfaces mais intuitivas, ferramentas de preparação de dados estão cada vez mais inteligentes. As integrações estão melhoradas e um preço claramente mais baixo. 2017 é o ano em que qualquer empresa será capaz de aproveitar a análise de dados ao máximo.

Transforme seu negócio com BI

E como o BI pode mudar nosso negócio?

 

1. Acesso facilitado

Para todo tipo de empresa, a análise complexa de dados está se tornando mais rentável e consideravelmente mais acessível. Em 2017, espera-se que essa tendência continue a crescer à medida que mais players entram no mercado.

A onda de novas ferramentas de “self-service BI” permite que as empresas coletem, analisem e interpretem dados. Possibilitam também que desenhem análises detalhadas e descubram tendências. Filtrem informações úteis dos dados brutos e automatizem a mineração de dados para um retorno mais rápido.

2. Integrações Inteligentes

As inovações de BI estão se tornando mais disponíveis através de uma variedade de integrações. No Power BI, por exemplo, é possível integrar seus relatórios diretamente com Bancos de Dados (como SQL Server, Oracle, IBM, PostgreSQL, SAP, Azure, entre outros). Há ainda Serviços Online (como SharePoint, Dynamics, Google Analytics, Facebook, MailChimp, Marketo, Zendesk, entre diversos outros). Confira a lista completa das fontes de dados.

3. BI de Análises simplificadas

A “comoditização” das plataformas de BI evoluiu até o ponto em que as empresas não precisam mais possuir habilidades de análises sofisticadas para processar e utilizar dados brutos. Por exemplo, tanto o Power BI como SAP fornecem suítes abrangentes de serviços acessíveis, desde o ponto de partida até a visualização final. Os usuários podem simplesmente arrastar e soltar itens para extrair dados de várias fontes e vincular campos de dados. Assim criar painéis interativos para ajudar nas visualizações.

4. Evolução das Visualizações e Gráficos

As análises estão se tornando cada vez mais claras. Embora a visualização de dados tenha sempre permitido que os tomadores de decisão vejam resultados e identifiquem padrões, as novas ferramentas de self-service BI oferecem visualizações interativas, o que leva o conceito a um passo adiante.

Os painéis interativos dessas ferramentas permitem aos usuários detalharem gráficos para mais profundidade de análise. É possível , de forma interativa, decidir quais partes de dados são exibidas e como elas são processadas – tudo em tempo real.

5. Colaboração

Como o BI está se tornando mais acessível, a oportunidade para as empresas empregarem colaboração entre equipes aumentará. Por exemplo, as equipes de marketing de conteúdo podem, de repente, trabalhar em colaboração com as equipes de dados para medir como cada parte do conteúdo funciona melhor em vários formatos e contextos.

Com os conhecimentos desses dados, a equipe de conteúdo pode ajustar seu calendário editorial para incluir os tipos de conteúdo que tem o melhor desempenho. Podem focar nos tópicos que mais ganham atenção. Esta colaboração amplia o poder do Marketing e todas as demais áreas da empresa.

Um futuro melhor com dados

De forma, o sucesso futuro das empresas e dos empreendedores em geral está diretamente ligado à boa utilização dos seus dados para tomada de decisão.

A maior disponibilidade de soluções de BI significa que as empresas não estão mais vinculadas a um software empresarial lento e caro. As descobertas de dados acessíveis e significativas são cada vez mais facilitadas. Possibilitando que qualquer um possa ser um Analista de Dados.

A UaiSmart oferece soluções completas para a gestão de Inteligência em Dados do seu negócio. Explore nosso blog e conheça mais sobre esse mundo de BI. Se ainda precisar de outros motivos para usar soluções de BI, comece por aqui.

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