O que é Business Intelligence: como usar, benefícios e mais!

Você sabe o que é Business Intelligence? Num mercado cada vez mais competitivo e orientado por dados, tomar decisões baseadas em “achismos” já não é uma opção viável. 

As empresas que se destacam são aquelas que conseguem transformar o volume de informações geradas diariamente em conhecimento estratégico. Dessa forma, elaboram estratégias assertivas para o negócio.

Se pretende entender como o Business Intelligence (ou BI) oferece uma vantagem competitiva real, otimiza operações e impulsiona o crescimento do seu negócio, está no lugar certo. 

Neste artigo, vamos mostrar como funciona na prática, as suas principais ferramentas e os benefícios que pode trazer para a sua organização.

O que é Business Intelligence e para que serve?

Business Intelligence é o processo estratégico de recolher, organizar, analisar e monitorar dados brutos, convertendo-os em insights valiosos e acionáveis. 

Seu principal objetivo é capacitar gestores e equipes a tomar decisões mais inteligentes, rápidas e fundamentadas, abandonando as suposições e abraçando uma cultura orientada por fatos.

Em resumo: é um conjunto de processos, tecnologias e estratégias utilizado para transformar dados brutos em informações significativas.

Como funciona o Business Intelligence?

Agora que já sabemos o que é Business Intelligence, vamos entender como um grande volume de dados, espalhados por diferentes sistemas, se transforma num relatório claro que aponta o caminho para uma decisão estratégica.

A resposta está no processo estruturado que define como funciona o Business Intelligence. 

Longe de ser um evento único, o BI opera através de um ciclo contínuo e bem definido, que pode ser comparado a uma linha de produção de insights. 

Esta jornada começa com a matéria-prima (os dados) e termina com o produto final: conhecimento acionável e visualmente intuitivo.

Para compreender o verdadeiro poder por trás das ferramentas de BI, é essencial conhecer as etapas que compõem este fluxo. 

O processo de BI geralmente segue quatro etapas principais:

1. Coleta de dados: As ferramentas de BI extraem dados de múltiplas fontes internas e externas, como sistemas de CRM (Gestão de Relacionamento com o Cliente), ERP (Planejamento de Recursos Empresariais), bases de dados, folhas de cálculo e redes sociais.
2. Organização e armazenamento: Os dados recolhidos são limpos, padronizados e centralizados num local seguro, como um Data Warehouse (Armazém de Dados). Esta etapa garante que a informação seja consistente e fiável para a análise.
3. Análise e modelação: Com os dados organizados, são aplicadas técnicas de análise para identificar padrões, correlações e tendências. É aqui que os dados se transformam em conhecimento.
4. Visualização e apresentação: Por fim, os insights são apresentados de forma visual e intuitiva através de dashboards interativos, relatórios, gráficos e mapas. Esta visualização permite que até mesmo utilizadores não técnicos compreendam facilmente informações complexas e monitorem os principais indicadores de desempenho (KPIs).

Por que o Business Intelligence é importante?

A importância do Business Intelligence (BI) reside na habilidade de capacitar uma organização em todos os níveis, impactando diretamente os resultados. Trata-se de uma questão de sobrevivência e prosperidade. 

Ignorar o potencial dos dados é como tentar navegar sem bússola. O BI atua justamente fornecendo essa orientação, já que transforma a incerteza em estratégia e a complexidade em clareza.

O que é Business Intelligence e quais os seus benefícios?

Além do que já foi apontado, é possível identificar diversos benefícios ao utilizar o BI em uma empresa. Confira alguns deles:

1. Tomar decisões baseadas em dados e não em suposições

Este é o benefício mais fundamental. O BI substitui o “achismo” e a intuição por decisões informadas e estratégicas. Ao apresentar dados históricos e em tempo real de forma clara, os gestores podem:

• Analisar o desempenho de vendas por região, produto ou vendedor.
• Entender a rentabilidade de cada linha de serviço.
• Basear investimentos e expansões em tendências concretas.

2. Garantir agilidade e vantagem competitiva

O mercado muda rapidamente, e empresas que demoram a perceber e a reagir a novas tendências ficam para trás. 

O Business Intelligence permite monitorar o mercado e as operações internas em tempo real, oferecendo a agilidade necessária para:

• Identificar rapidamente mudanças no comportamento do consumidor.
• Responder a ações da concorrência de forma proativa.
• Ajustar estratégias de marketing e vendas com base no desempenho das campanhas.

3. Otimizar a eficiência operacional e reduzir custos

Ineficiências são como pequenos furos num barco, e podem afundar o negócio lentamente. O BI é a ferramenta perfeita para encontrar e corrigir esses furos. Ao analisar dados de processos, produção e finanças, as empresas podem:

• Identificar gargalos na cadeia de suprimentos.
• Descobrir processos redundantes que consomem tempo e recursos.
• Otimizar a gestão de inventário para evitar excessos ou faltas.

4. Conhecer profundamente o cliente

Entender quem são os seus clientes e o que eles querem é a chave para o sucesso. O BI centraliza e analisa os dados de interações, compras e suporte, permitindo:

• Segmentar clientes com alta precisão para campanhas de marketing personalizadas.
• Analisar padrões de compra para prever futuras necessidades.
• Aumentar a retenção ao identificar clientes em risco de abandono.

5. Ter uma visão unificada do negócio

Muitas empresas sofrem com problemas de comunicação interna, onde cada departamento tem as suas próprias informações e não se comunicam

O BI quebra essa barreira, garantindo que todos trabalhem a mesma estratégia e com os mesmos números.

Qual a diferença entre o BI e a Análise de Dados?

Embora BI e Análise de Dados trabalhem juntos para extrair valor da informação, eles não são a mesma coisa.

De forma simples, a principal diferença entre eles é o que cada um procura oferecer:

• Business Intelligence: procura coletar e apresentar dados para monitorar o desempenho.
• Análise de Dados: parte dessas informações para gerar insights, padrões e prever tendências futuras.

Como o BI e a Análise de Dados trabalham juntos?

A melhor forma de entender a relação entre eles, é vê-los como parceiros num ciclo contínuo de melhoria, dessa forma:

1. O BI aponta o problema: Um dashboard de Business Intelligence mostra um indicador de desempenho (KPI) vermelho, como a “taxa de abandono de clientes”, que aumentou subitamente. Ele mostra o “o quê aconteceu”.
2. A Análise de Dados investiga a causa: Um analista de dados recebe essa informação e começa a “cavar” os dados. Ele cruza informações, testa hipóteses e pode descobrir que o aumento do abandono está concentrado em clientes que compraram um produto específico que apresentou defeitos. Ele descobre o “porquê”.
3. A Análise de Dados sugere a solução: Com base na sua descoberta, o analista pode prever o impacto financeiro se nada for feito e elaborar uma estratégia, como uma campanha de recall ou um desconto para os clientes afetados.
4. O BI monitora a solução: Uma vez que a ação é implementada, novos KPIs podem ser criados no sistema de BI para monitorar a eficácia da ação, como a “taxa de satisfação dos clientes afetados” ou a “redução na taxa de abandono”.

Qual a Diferença entre BI Tradicional e BI Moderno?

O conceito do que é Business Intelligence não é novo, mas a forma como ele é implementado e utilizado passou por transformações. 

A principal diferença entre o BI Tradicional (ou Clássico) e o BI Moderno (ou Self-Service) está na passagem de um modelo centralizado e controlado pela equipe de TI para um modelo acessível a todos do negócio.

O BI tradicional focava-se em criar relatórios estáticos sobre o que aconteceu no passado, já o BI moderno, explora os dados de forma interativa para descobrir não só o que aconteceu, mas também o que pode acontecer em seguida.

Imagine que um gestor de marketing quer analisar o desempenho de uma campanha recente.

• No BI tradicional: Ele teria de abrir um chamado para a equipe de TI, especificar exatamente as métricas e os cruzamentos que queria, e esperar dias para receber um relatório estático em PDF. Se tivesse uma nova pergunta após ver o relatório, o processo começaria de novo.
• No BI moderno: Ele abre uma ferramenta como o Power BI ou o Tableau, conecta-se à fonte de dados da campanha e, em poucos minutos, arrasta e solta elementos para criar os seus próprios gráficos. Além disso, ele pode criar filtros por região, analisar o desempenho por canal e, se surgir uma nova pergunta, pode explorá-la instantaneamente no mesmo dashboard.

Quais dados coletar do BI?

Depende do seu negócio, mas quem deseja saber por onde começar, precisa definir quais são os problemas do seu negócio e quais são as suas metas. 

Assim, você não corre o risco de sair coletando todas as informações disponíveis, o que pode tornar a análise confusa e ineficaz.

É essa clareza de objetivos que transforma a coleta de dados em um poderoso ativo estratégico. 

A seguir, separamos alguns dos principais tipos de dados a serem coletados:

• Vendas e Marketing: Para entender o desempenho comercial e o retorno das campanhas, aposte na receita, no custo de aquisição de cliente (CAC), na taxa de conversão, entre outros.
• Finanças e Operações: Para monitorar a saúde financeira e a eficiência dos processos, confira a lucratividade, os custos e o giro de estoque.
• Clientes ou Colaboradores: Para medir a satisfação, a lealdade e o clima interno, veja o Net Promoter Score (NPS), a taxa de retenção, a rotatividade de funcionários, entre outros.
• Dados Externos: Para contextualizar seu negócio no mercado, confira os preços da concorrência e as tendências econômicas.

Como usar o Business Intelligence em diferentes setores?

Além de entender o que é Business Intelligence, é importante saber como é a sua aplicabilidade no dia a dia, e em diferentes setores. 

Abaixo, trouxemos alguns exemplos para que você possa ver, na prática, como o BI atua para auxiliar na tomada de decisões estratégicas independente do negócio. Veja só!

Varejo

No varejo, o objetivo principal é entender como o cliente se comporta e otimizar as operações para aumentar as vendas e a lucratividade. Dessa forma, o BI atua:

• Ajudando a analisar a cesta de compras: Identificando quais produtos são frequentemente comprados juntos. Com essa informação, uma loja pode posicionar esses itens próximos um do outro ou criar promoções “compre um, leve dois com descontos”.
• Auxiliando na gestão de estoque: Analisando o histórico de vendas e as tendências sazonais para prever a demanda. Isso evita tanto a falta de produtos, quanto o excesso de estoque.
• Segmentando clientes: Agrupando clientes com base em seu comportamento de compra, frequência e valor gasto. Isso permite a criação de campanhas de marketing personalizadas e programas de fidelidade mais eficazes.
• Otimizando preços: Monitorando os preços da concorrência e a sensibilidade dos clientes a mudanças de valores para definir a precificação ideal, maximizando, assim, a margem de lucro.

Educação

O setor educacional usa o Business Intelligence para melhorar os resultados dos alunos e a eficiência administrativa da instituição. Assim, é possível fazer:

• Acompanhamento do desempenho do aluno: Painéis de BI podem cruzar dados de notas, frequência e participação para identificar alunos em risco de evasão ou com dificuldades de aprendizado. Isso permite que educadores intervenham de forma proativa.
• Análise de evasão: Analisa os perfis dos alunos que abandonam os cursos para entender as causas (dificuldades financeiras, baixo desempenho, falta de engajamento) e criar estratégias de retenção.
• Otimização de recursos: Ajuda a administrar a alocação de professores, salas de aula e materiais com base nas matrículas e na demanda por cursos, evitando turmas superlotadas ou ociosas.
• Melhoria curricular: Analisa quais cursos têm as maiores taxas de sucesso, engajamento e empregabilidade para os formados, fornecendo insights para aprimorar a grade curricular.

Agricultura

Na agricultura, principalmente na chamada “Agricultura de Precisão”, que visa aumentar a produtividade e a sustentabilidade o BI atua no(a):

• Monitoramento da safra: Utilizando dashboards com dados coletados a partir de sensores no solo, drones e imagens de satélite, é possível monitorar a saúde das plantas, indicar áreas com pragas, doenças ou deficiência de nutrientes.
• Uso Inteligente de insumos: Com base nos dados do solo e do clima, o BI ajuda a determinar a quantidade exata de água, fertilizantes e pesticidas necessários, reduzindo custos e o impacto ambiental.
• Previsão de colheita: Combinando dados históricos de produtividade com previsões meteorológicas para estimar o volume da colheita, ajudando no planejamento da logística, armazenamento e negociação de vendas.
• Manutenção preditiva: Analisando dados de sensores em tratores para prever falhas antes que aconteçam, evitando paradas inesperadas durante períodos críticos como os de plantio e colheita.

Saúde

O BI é crucial na área da saúde, já que ajuda a melhorar o atendimento ao paciente, otimizar a gestão hospitalar e reduzir custos. Além disso ele:

• Ajuda na gestão operacional: Analisando o fluxo de pacientes, a taxa de ocupação de leitos e o tempo de espera em emergências. Com isso, os gestores podem otimizar a alocação de médicos e enfermeiros, melhorando a eficiência e a qualidade do atendimento.
• Auxilia na medicina preditiva: Ao cruzar dados do histórico de saúde de pacientes, é possível identificar padrões e prever riscos.
• Analisa a saúde populacional: Governos e planos de saúde usam BI para analisar a incidência de doenças em determinadas regiões, permitindo a criação de campanhas de prevenção e a alocação de recursos de saúde pública de forma eficaz.
• Otimizando tratamentos: Comparando a eficácia de diferentes protocolos de tratamento para uma mesma doença com base nos resultados de um grande número de pacientes, ajudando a definir as melhores práticas clínicas.

Financeiro

O setor financeiro foi um dos pioneiros no uso de Business Intelligence, principalmente para gerenciar riscos e entender como os clientes se comportam. Logo, algumas das principais vantagens em usar o BI no setor são:

• Análise de risco de crédito: Antes de aprovar um empréstimo ou um cartão de crédito, os bancos usam BI para analisar o histórico financeiro e o comportamento do cliente, calculando a probabilidade de inadimplência.
• Detecção de fraudes: Sistemas de BI monitoram transações em tempo real, usando algoritmos para identificar padrões anômalos que possam indicar uma fraude.
• Segmentação e rentabilidade de clientes: Analisa o perfil de cada cliente para oferecer produtos personalizados. Além disso, identificar quais clientes e produtos são mais lucrativos para o banco.
• Compliance e relatórios regulatórios: Automatiza a coleta de dados e a geração de relatórios complexos exigidos por órgãos reguladores, como o Banco Central, garantindo conformidade e evitando multas.

Ferramentas e plataformas de Business Intelligence

Conheça algumas das principais ferramentas de BI do mercado. Veja quais são as vantagens e desvantagens de cada uma abaixo:

Microsoft Power BI: É a opção mais acessível, e conta com uma versão gratuita poderosa e planos pagos competitivos. Além da facilidade de uso, integra perfeitamente outras ferramentas Microsoft. Como ponto negativo, a ferramenta só funciona em Windows, além de ter uma linguagem de fórmulas (DAX) complexa para análises mais profundas.

Tableau: É o líder na criação de dashboards interativos e fáceis de entender, além de ser excelente para o Data Storytelling e para exploração visual livre. Seu problema está no preço mais salgado, tanto em licenciamento quanto em manutenção, além de ser menos robusto nas etapas de preparação e modelagem de dados em comparação com os concorrentes.

Qlik Sense: Seu grande diferencial é a possibilidade de explorar todas as associações nos dados de forma livre, revelando insights que outras ferramentas não mostram. Também é conhecido por sua velocidade e eficiência, mesmo com grandes volumes de dados. Como sua abordagem é diferente do padrão, pode exigir mais tempo para os usuários se acostumarem, além de também ter um custo mais elevado.