Se você tem uma empresa e já leu ou ouviu que um BI (lê-se bi ai) é a solução digital para organizar tudo e fazê-la crescer, mas não sabe o que é isso, como fazer, por onde começar, nem se funcionaria mesmo para o seu caso, receba então as boas-vindas ao maravilhoso mundo da inteligência de negócios, ou business intelligence em inglês, ou BI, que é a sigla.

Este guia é para você entender tudo, desde o que é business intelligence e para que serve isso, por que e como ter um BI, até as ferramentas mais utilizadas para compor toda essa inteligência de negócios que vai fazer a sua empresa alavancar, com certeza.

E se mesmo assim você ficar com alguma dúvida sobre business intelligence (BI), estamos sempre disponíveis e somos muito acessíveis para ajudar. Então, basta você nos acessar por um de nossos canais de comunicação.

Agora, aproveite este guia completo de business intelligence que preparamos para você.

O que é BI (business intelligence)?

Vamos partir do básico. A inteligência de negócios ou business intelligence é mundialmente conhecida pela sigla BI (como já falamos, no Brasil, pronuncia-se bi ai).

Inicialmente, focando no termo intelligence ou inteligência, fica mais fácil de você começar a entender que o BI não é “alguma coisa”, mas sim um “conjunto de coisas”.

E este é o nosso ponto de partida: que coisas?

Fundamentalmente, elas são:

  • pessoas
  • dados
  • processos
  • tecnologias
  • ferramentas
  • sistemas
  • cultura organizacional

Toda essa inteligência complexa é construída de forma totalmente customizável para cada empresa. Esse trabalho de construção é feito por pessoas que atuam em áreas da ciência de dados e que fazem isso seguindo processos por meio de tecnologias usando sistemas, ferramentas e… Os dados da empresa (da sua empresa, por exemplo).

E quando tudo isso está perfeitamente funcionando, atesta-se que uma nova cultura organizacional foi estabelecida com sucesso.

O que isso quer dizer?

Que aquela empresa desenvolveu uma mentalidade analítica, que agora ela pode finalmente ser gerida por quem toma decisões mais assertivas, e que ela, com certeza, já cresceu por conta disso.

Business intelligence para a tomada de decisão analítica

Apesar de poder ter um BI e de tantos avanços tecnológicos, muitas empresas ainda conduzem negócios de maneira tradicional e ultrapassada. E mesmo que a experiência de alguém seja certamente um grande diferencial, é inconcebível a preponderância da intuição em plena era digital, certo?

A questão da inteligência de negócios é: com o grande volume de informações gerado diariamente, toda empresa pode desenvolver sua tomada de decisão analítica.

Resumindo: chega de intuir olhando planilhas.

É hora de utilizar os dados para entender clientes, traçar estratégias e acelerar resultados de negócio. Não é à toa que empresas com capacidade analítica avançada têm clientes mais satisfeitos e são mais produtivas, eficientes e lucrativas.

Então, quanto antes tomadores de decisão despertarem suas consciências para o uso de seus próprios dados para tomar todas as decisões, antes a empresa alcançará o que chamamos de maturidade analítica.

Não sabe o que é isso?

É quando um negócio já tem todas as características necessárias para liderar o seu mercado. As características seriam aquelas “coisas” que elencamos antes.

Portanto, desenvolver uma mentalidade analítica é crucial para uma empresa obter sucesso com a sua transformação digital.

E isso tem tudo a ver com business intelligence.

Com uso de um BI, a tomada de decisão estratégica será guiada por dados e informações confiáveis, ajudando a sua empresa a lucrar mais, ser mais eficiente, reduzir riscos e crescer de forma consistente. Para isso, reforçamos que é preciso eliminar a intuição das suas decisões.

E para finalmente poder tomar decisões analíticas, ou seja, decisões com base em dados, transcocorrerá um processo (uma das “coisas” que compõem o BI) até a transformação de fontes de dados em visualizações intuitivas, que chamamos também de painéis inteligentes, dashboards ou monitores.

Você já viu um dashboard antes? Clique aqui para visualizar alguns modelos.

Business intelligence: como seria o BI no dia a dia da sua empresa

Usar business intelligence com maestria implica ser data driven, o que é uma grande oportunidade de negócios. E é um pré-requisito para empresas que almejam a liderança na sua área de atuação.

Você deve desejar isso para o seu negócio, certo?

Na prática do dia a dia, um BI funcionaria resumidamente assim na sua empresa: a inteligência de negócios transformaria informações do passado e do presente em relatórios ilustrados (os painéis inteligentes) que facilitariam a tomada de decisão analítica.

Isso porque a forma de visualização de dados será imprescindível para você evitar erros nas interpretações deles, o que pode culminar em más decisões para o seu projeto.

Para evitar isso, com uso de business intelligence, a sua empresa passaria a tomar decisões com base em dados analisados e muito bem interpretados.

É assim que funciona.

Com o uso de BI, você e todas as pessoas interessadas (stakeholders), como analistas e tomadores de decisão, todos poderão manipular e acessar os dados para a condução de análises sem precisar de aptidões técnicas de desenvolvedor ou cientista de dados. Isso significa autonomia!

Atenção: dados sem contexto não têm valor nem sentido

Até aqui, com relação ao que é business intelligence, ficou claro que sua empresa precisa colocar todos os tipos de dados que ela já tem em um contexto visual que facilite a sua interpretação para você tomar decisões com base nisso?

Mesmo simplificando esse entendimento, também mostramos que há um conjunto de “coisas” envolvidas em um BI, o que constitui um sistema complexo, mas nada que uma empresa de qualquer ramo e de qualquer tamanho não possa dar conta de realizar para verdadeiramente crescer com consistência.

Por isso, um BI conecta os dados com ferramentas, que os colocam em um contexto visual claro, digerível, escaneável e analisável por pessoas comuns, que não são especialistas em análise de dados, mas que, mesmo assim, poderão facilmente fazer o acompanhamento do desempenho da empresa e a identificação de padrões, tendências e anomalias em tempo real.

Como ter um BI na sua empresa

Agora atenção, porque vamos aprofundar um pouco mais o conteúdo da nossa conversa.

Para você revolucionar a sua empresa, ela precisa ter um BI, e explicamos que há pessoas, dados, processos, tecnologias, ferramentas, sistemas e cultura organizacional envolvidos, certo?

Em cada etapa, um processo é estabelecido.

E para você começar a entender isso passo a passo, o caminho que seguimos para construir um BI é basicamente este:

Business intelligence | ETAPA 1

Este é o início de uma estratégia data driven vencedora. Vamos literalmente conversar muito com você e sua equipe para mapearmos todo o passado da sua empresa até chegarmos à compreensão do seu cenário atual e da sua necessidade. Com isso claro, será hora de definirmos quais tecnologias serão utilizadas para o alcance das metas que serão estabelecidas.

Business intelligence | ETAPA 2

Mapa do passado pronto! Metas claras! Agora vamos integrar todas as suas fontes de dados para, em seguida, transformar e modelar esses dados históricos. É o início da construção de uma base sólida, em nuvem, para sustentar todos os dados da sua empresa hoje, e depois que ela crescer.

Business intelligence | ETAPA 3

Finalmente, colocaremos a nossa estratégia em prática. Com ela, vamos guiar a sua empresa em direção ao alcance das metas que estabelecemos lá na primeira etapa. Vamos validar tudo, testar tudo, documentar tudo. E você vai visualizar relatórios excelentes e automatizados para poder tomar as melhores decisões, em todas as áreas, e fazer a sua empresa evoluir.

Como transformar dados históricos em informações palpáveis?

Para falar sobre isso, vamos nos aprofundar um pouco mais na etapa 2 agora.

A transformação de grandes volumes de dados históricos é feita através dos processos de extração, transformação e armazenamento de dados (ELT) e de data warehouse, conforme a figura abaixo mostra.

Processos de ELT e DW usados pela Indicium‌‌

Com a organização do passado sendo resolvida pelo ELT e o DW, o BI finalmente entra em ação, colocando uma camada de inteligência sobre os dados organizados. Essa inteligência se traduz em representações visuais interativas para a análise e tomada de decisão em tempo real.

Tanto que, aqui na Indicium, dizemos que a implementação do BI não é o princípio nem o fim de um projeto de dados: trata-se do presente. É uma etapa fundamental que pavimenta o caminho das organizações para explorar o próximo passo da vantagem analítica, o futuro.

Inteligência de negócios vs data analytics: conceitos diferentes

Já podemos afirmar que um BI é uma ferramenta de visualização que coloca os dados de uma empresa num contexto simples e acessível para análises futuras. Seu propósito é simplesmente identificar uma pergunta de negócio, buscar dados relevantes para respondê-la de forma convincente para a tomada de decisão dos stakeholders.

Sozinho, um BI realiza apenas análises descritivas ilustrando as informações retidas nos repositórios através de visualizações, como gráficos, tabelas, mapas etc.

Data analytics, por sua vez, vai além disso, pois conduz análises investigativas usando inteligência de dados aplicada para elaboração de previsões sobre o futuro das empresas.

Nesse contexto, BI e data analytics são conceitos complementares. Enquanto o BI fornece a representação gráfica necessária para análises de negócio, data analytics se aprofunda em técnicas de modelagem e análise de dados para obter insights mais profundos sobre o futuro das organizações.

Como saber se um BI é a solução adequada para a sua empresa?

Elaboramos uma trilha bem simples para você descobrir se a implementação de BI é adequada para a sua empresa. Basta responder as três perguntas a seguir.

1. Você tem dificuldade de acessar informações da sua empresa?

2. Os relatórios de que você precisa demoram para chegar à sua mesa?

3. Você gostaria de ter mais informações para tomar decisões sobre os negócios?

RESULTADO

Se sua resposta for sim para qualquer uma das três perguntas, então o BI será uma alternativa interessante e adequada para você alavancar a sua empresa.

Por que a sua empresa deve ter um BI?

Pelo mesmo motivo que todas as empresas deveriam ter. Para identificar rapidamente problemas de negócio em qualquer área e poder buscar soluções em tempo real para resolvê-los.

Em qualquer área significa que todos os problemas de vendas, financeiro, produção, recursos humanos, logística, atendimento, marketing, qualidade etc. serão mapeados.

Podemos dizer que, com uso de um BI, a sua empresa terá registrado um verdadeiro mapa astral com informações do passado e do presente, e o futuro lindamente previsto e planejado para você de fato alcançar as previsões (as metas estabelecidas!).

Não é mágica. É ciência. É tecnologia de ponta. É inovação constante. São dados. E são pessoas, claro!

Estamos na era da indústria 4.0, ou na quarta revolução industrial, já ouviu falar?

Então, a sua empresa deve ter um BI porque é a hora certa para isso.

Este é o momento de você começar a usar a inteligência de negócios e deixá-la trabalhar para você, de forma rápida e eficiente, a fim de identificar previamente problemas de negócio e evitar danos e prejuízos à sua empresa.

Quer mais porquês?

  • Reduza custos.
  • Tenha assertividade nas decisões.
  • Produza mais e melhor.
  • Minimize os riscos.
  • Otimize a performance dos seus negócios.

Quais as ferramentas para business intelligence?

Falamos antes superficialmente sobre data warehouse, bastante conhecido também por sua sigla DW.

Agora, para você avançar no entendimento sobre como ter um BI, saiba que um DW fará parte dele. E com relação a ferramentas para business intelligence, é por ele que vamos começar.

Data warehouse: o banco de dados do seu BI

Um data warehouse é um banco de dados otimizado para consultas analíticas rápidas a um grande volume nele armazenado.

Se você pensa que o DW é algo novo, fique sabendo que não é. Ele existe desde o início dos anos 1990 e, de lá para cá, permite maravilhosamente que possamos centralizar os dados de diferentes fontes de uma empresa para termos uma única fonte de verdade.

Para ficar mais claro, podemos dizer que o data warehouse (DW) é a casa dos dados: um local seguro que armazena e integra dados estruturados em um só lugar.

Afinal, dados de fontes e formatos diferentes não se integram naturalmente. Então, a grande vantagem de um data warehouse é justamente essa consolidação de dados de diversas fontes de informação, como sistemas operacionais, planilhas e CRMs, em um local centralizado.

É assim que o DW transforma dados em informações palpáveis para a tomada de decisão de gestores.

Qual é a função de um data warehouse?

Um DW permite a análise de grandes quantidades de dados de uma só vez, de forma muito mais rápida que bancos de dados tradicionais. São inúmeras funcionalidades para um negócio, incluindo:

  1. consulta e relatórios: informa tudo o que aconteceu até o momento.
  2. análise de negócios (OLAP): informa o porquê de algum desses acontecimentos.
  3. mineração de dados: indica o que pode acontecer e outras informações relevantes.
  4. dashboards e scorecards: esclarece o presente e monitora a performance de uma empresa, de acordo com as estratégias de negócio.

E para que o seu data warehouse tenha todas essas funções, saiba que a operacionalização de cada uma delas requer tecnologias, processos e condições distintas.

Implantação de um data warehouse

A ideia de visualizar os dados da sua empresa em tempo real soa incrível, não é mesmo?

Porém, utilizar dados imprecisos para tomar decisões é como "dar um tiro no escuro". Logo, para que os dados reflitam a realidade da sua organização, você precisa, antes, organizar a casa.

E isso pode ser feito com auxílio da arquitetura de dados.

Aqui na Indicium, por exemplo, nossos arquitetos de dados planejam as soluções de DW de forma personalizada, considerando as necessidades específicas dos nossos clientes. Portanto, o processo pode variar dependendo de cada projeto.

Para você entender melhor, a figura a seguir ilustra, de forma simplificada, a cadeia da implantação de um data warehouse.

O processo inicia com a coleta de dados dispersos em fontes diferentes.

Então, ocorre a extração e transformação (ELT, lembra?), fase responsável por filtrar e organizar as informações mais relevantes disponíveis.

A partir disso, o carregamento serve como auxílio na transição de todos dados coletados para o data warehouse. Finalmente, com o armazenamento dessas informações, o DW está pronto para ser utilizado e gerar valor para as empresas.

E agora, vamos focar um pouco no processo de transformação, que também já explicamos superficialmente antes, chamado de ELT.

ELT ou ETL?

Vamos explicar.

Já sabemos que a construção de um data warehouse eficiente é garantia de sucesso para um projeto de business intelligence, certo?

Porém, até pouco tempo, era o processo de ETL (em português, extrair, transformar e carregar) o método mais utilizado nos projetos de dados. Hoje, as empresas modernas partiram para outra alternativa, muito mais ágil, escalável, flexível e econômica, o ELT (em português, extrair, carregar e transformar).

E a partir de agora, vamos contar os motivos dessa transição e por que o ELT pode ser a melhor opção para a sua empresa.

Um BI sobrevive sem um data warehouse?

Vejamos...

A ferramenta data lake surgiu como uma maneira promissora de lidar com grandes volumes de dados estruturados e, principalmente, não estruturados. É uma tecnologia que permite às empresas modernas aprimorarem profundamente seu BI.

Mas como isso funciona sem um data warehouse como intermediário?

  1. No data lake, os dados são extraídos e carregados sem muita preparação ou estruturação.
  2. Então, analistas identificam os dados relevantes e fazem a transformação de acordo com sua análise.
  3. E, por fim, exploram esses dados utilizando ferramentas de business intelligence.

Dessa forma, a distância da extração à análise é menor, economizando tempo.

Portanto, a resposta é sim, um BI sobrevive sem um data warehouse. Inclusive, uma abordagem de BI em data lake representa uma grande vitória, principalmente em termos de economia de custo, tempo e esforço.

Tudo isso sem perder o desempenho e a simultaneidade que usuários finais exigem. O que não quer dizer que o DW não seja mais necessário.

O data lake substitui o data warehouse no BI?

De fato, o ELT (em português, extrair, carregar e transformar) é um processo que permite a análise de BI esquivando-se do data warehouse. Apesar disso, o DW não é simplesmente eliminado e muito menos substituído.

A questão é: se é possível resolver um BI somente com um data lake, por que construir um data warehouse?

Simples! Porque sem ele:

  • os dados não estarão em formato adequado para relatórios.
  • os dados permanecem em baixa qualidade.
  • o processamento ficará mais longo e, com isso, o desempenho diminuirá.
  • os dados ficarão dispersos em sistemas de diferentes departamentos.
  • faltarão informações históricas.

Ou seja, para a análise dos dados de negócios estruturados e mais minuciosos, é preciso de toda a preparação e transformação que só um DW tem. Ele ainda é utilizado para análises críticas de negócios em suas métricas centrais, como finanças, CRM, ERP, entre outros.

Por exemplo, se a gestão precisar ver um painel de receita semanal ou uma análise aprofundada da receita em todas as unidades de negócios, os dados precisam ser organizados e validados. Esse exemplo de análise não pode ser montado a partir de um data lake exclusivamente.

Por que você deve adotar um data lake para seu BI?

Porque, efetivamente, o in-data-lake BI, como vem sendo chamado esse novo processo, fornece uma integração que atende às demandas das empresas de reagir imediatamente às contingências do mercado dinâmico em que vivemos.

Business intelligence: 8 ferramentas de BI que você precisa conhecer

Na verdade, há uma imensidão de ferramentas de business intelligence disponíveis no mercado. Por isso, é preciso pesquisar e conhecer cada uma delas para, enfim, encontrar aquela capaz de atender às necessidades da sua empresa.

Para ajudar você, nós selecionamos 8 ferramentas de BI e fizemos um comparativo com os aspectos mais relevantes de cada uma delas.

Para que servem as ferramentas de business intelligence?

Vimos que a inteligência de negócios, ou business intelligence, é a combinação de processos, sistemas e ferramentas que trabalham em conjunto para a tradução de dados em visualizações intuitivas, como painéis inteligentes, dashboards e monitores.

São inúmeros os benefícios das ferramentas de BI, e nós destacamos estes:

  • aumento de eficiência operacional
  • identificação de potenciais tendências e oportunidades de negócios
  • visualização, monitoramento e otimização de indicadores de desempenho (KPIs)

E, a seguir, elencamos as oito ferramentas selecionadas, que são reconhecidas pelo mercado e podem ser uma boa alternativa para alavancar o seu negócio.

Vamos a elas!

1. Power BI

O Power BI é a ferramenta de business intelligence da Microsoft e uma das mais econômicas dessa lista. Tem excelentes protocolos de proteção e governança e é a melhor opção para quem trabalha intensamente com Excel. O seu desempenho, no entanto, tende a ser menos satisfatório em conjuntos de dados muito grandes.

2. Metabase

A grande vantagem do Metabase é que, mesmo sendo ideal para usuários iniciantes, a plataforma também é uma das melhores ferramentas para a execução de consultas mais complexas, pois permite o uso da linguagem de SQL e o manuseio do editor de bloco de notas integrado.

Também é fácil de manusear e tem código aberto, com isso, torna-se mais acessível para negócios de todos os tamanhos. Para completar, o Metabase permite a colaboração entre diversos times de negócios, assim, diferentes setores podem fazer perguntas e aprender com os dados.

3. Tableau

Se você deseja relatórios excelentes e de fácil compartilhamento, o Tableau é a melhor escolha. Essa ferramenta permite que os usuários compartilhem análises facilmente dentro de sua organização, mantendo um controle rígido sobre os acessos e as permissões.

E por ser extremamente focado em análises visuais, é muito fácil de ser utilizado por novos usuários. Mas apesar dos benefícios, o Tableau tem um custo elevado e, por isso, nem sempre é a escolha certa para empresas de menor porte ou com orçamentos reduzidos.

4. Qlikview

O Qlikview é um mecanismo associativo que permite a descoberta de dados sem a necessidade de usar ferramentas de consulta. Isso diminui o risco de perda de dados e resultados imprecisos.

O recurso de exploração associativa do Qlikview é baseado em funções simples de seleção e pesquisa que podem ser inseridas por usuários finais de todos os níveis de experiência. Isso torna possível visualizar os dados relevantes da empresa de vários ângulos e obter novos insights facilmente.

5. Google Data Studio

O Google Data Studio é a ferramenta ideal principalmente para quem trabalha com o G Suite e outras ferramentas do Google. Afinal, ele tem uma integração nativa com as soluções da empresa. Assim, os times têm mais agilidade e praticidade ao integrar o software no seu dia a dia.

Além disso, o Google Data Studio é totalmente baseado na web. Com isso, é possível trabalhar de forma colaborativa, por meio de visualizações e painéis em tempo real. No entanto, existe a limitação de baixar e compartilhar visualizações somente em PDFs, além da variedade de gráficos não ser extensa como outras ferramentas nesta lista.

6. Sisense

Se você e sua equipe não são especialistas em tecnologia, a ferramenta de BI Sisense pode ser a melhor escolha para sua empresa ou departamento. Considerada uma das mais user friendly entre as analisadas neste post, ela permite o gerenciamento de dados volumosos e complexos de forma colaborativa.

Assim, qualquer pessoa em sua organização pode manusear, analisar e visualizar os dados de negócios, sem a necessidade de envolvimento do departamento de TI.

7. Looker

O Looker é uma plataforma de business intelligence baseada na web, que tem o LookML como sua linguagem de programação própria.

Essa ferramenta é utilizada para fazer consultas em SQL na plataforma, funcionalidade que é considerada, ao mesmo tempo, um dos seus maiores pontos fortes e fracos. Isso porque, embora seja uma linguagem de consulta de dados flexível e poderosa, requer que o contratante tenha uma equipe de TI ou de dados para acessar seus recursos completos.

Outro diferencial do Looker é que ele atua principalmente na nuvem, permitindo que os engenheiros de dados modelem e forneçam cálculos para outros aplicativos, além de também poder ser usado para construir aplicativos analíticos do zero.

8. Mode Analytics

O Mode Analytics é uma plataforma de análise colaborativa usada para tomar decisões baseadas em dados. Ele hospeda um repositório central de trabalho e faz a apresentação aos analistas em tempo real, permitindo que eles resolvam os problemas sem a necessidade de recriar o trabalho primeiro.

Um dos recursos de destaque do Mode Analytics é ser possível trabalhar colaborativamente de maneira fácil. É possível permitir que toda a organização explore e contribua com seus relatórios simplesmente compartilhando o link do projeto.

Invista em business intelligence: implemente um BI

Ferramentas de business intelligence oferecem grandes recompensas aos negócios, permitindo um gerenciamento de dados mais coeso, estável, ágil e previsível.

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