Por que a análise de negócios é importante
Publicados: 2021-05-28Em sua essência, a análise de negócios é a exploração dos dados de uma empresa, com forte ênfase na análise estatística e como as melhores práticas e sistemas individuais são selecionados para cada negócio.
Cada vez mais, mais empresas estão se tornando orientadas por dados, pois empresas de todos os tamanhos estão se tornando cada vez mais conscientes de que seus dados são um de seus ativos mais valiosos para alavancar como uma vantagem sobre a concorrência.
Uma vez que um objetivo final da análise é entendido, a metodologia de análise é escolhida e os dados da empresa são selecionados para apoiar a análise. Isso normalmente envolve um feed de várias fontes de dados e sistemas, para então ser limpo e integrado em um espaço unificado, como um data warehouse.
O sucesso da análise de negócios depende inerentemente da qualidade dos dados (bom entrada de dados, boa saída de dados) e da experiência do analista que entende as nuances de um negócio individual, bem como a tecnologia na qual tudo é construído.
O desafio das múltiplas fontes
Muitas empresas usam uma variedade de soluções e plataformas de negócios diferentes, que podem ser ótimas individualmente, mas são sufocadas por sua incapacidade de se comunicar de forma colaborativa, ou pelo menos fluir para o mesmo lugar. Quando você também adiciona fontes de dados legadas baseadas em papel à mistura, é fácil ver por que, em muitas organizações, muito tempo é gasto simplesmente tentando encontrar informações – sem falar em fazer algo construtivo com elas.
Várias fontes de dados podem ser um desafio para obter em um feed uniforme, especialmente quando você considera uma variedade de formatos, sistemas legados, tempos de exportação e disponibilidade que muitas empresas enfrentam.
O desafio da análise de negócios em tempo real
Como exemplo, a análise de dados em tempo real tem sido usada no comércio financeiro há algum tempo e agora incorpora mais fluxos de dados do que nunca.
Para serem úteis, os aplicativos de análise em tempo real precisam ter boa disponibilidade aliada a tempos de resposta baixos. Os sistemas também devem ser capazes de gerenciar grandes quantidades de dados, mas ainda devem retornar consultas em segundos.
Quanto melhor sua empresa souber onde está agora, melhor poderá prever onde precisa estar.
A análise preditiva é uma parte da análise e inteligência de negócios que está se tornando cada vez mais aprimorada pela Inteligência Artificial e pelo Aprendizado de Máquina, usando estatísticas e modelagem para determinar o desempenho futuro e concluir os resultados potenciais, com base em dados históricos e atuais.
Isso permite que as organizações decidam onde melhor concentrar os recursos e, assim, possam fazer previsões inteligentes sobre o futuro. Pode-se argumentar que esse nível de insight é tão valioso que os sistemas que o fazem acontecer podem facilmente se pagar em pouco tempo.
As aplicações exatas variam de setor para setor, no entanto, a capacidade de fazer previsões inteligentes sobre eventos futuros tem aplicações quase ilimitadas.
O Advanced Business Analytics já é usado em vários setores, incluindo telecomunicações, farmacêutico, defesa, logística, seguros, serviços financeiros e muito mais.
Quais são as principais diferenças entre Business Analytics e Business Intelligence?
É (compreensivelmente) bastante comum as pessoas confundirem BA (Business Analytics) com BI (Business Intelligence), pois ambos parecem inerentemente semelhantes.
Tanto o BA quanto o BI exigem que os dados sejam coletados, limpos e representados visualmente por meio de software de visualização de dados para que uma narrativa convincente e informações sejam obtidas a partir dos dados.
No entanto, existem algumas diferenças importantes entre eles:
O BI lida com dados históricos, mas os dados tendem a ser coletados de várias fontes, por exemplo. Software de CRM ou ferramentas de marketing automatizadas. A principal função do Business Intelligence é fazer o reporte do desempenho de uma empresa, com base em métricas chave. Ele fornece contexto para o que ocorreu anteriormente no passado, por que pode ter ocorrido e o que está acontecendo atualmente.
O Business Analytics, por outro lado, pega o contexto deduzido do Business Intelligence e aplica modelagem preditiva, mineração de dados, análise estatística e muito mais. Esses métodos são mais avançados, portanto, são mais indicativos do que você pode esperar no futuro.
Como o Business Analytics pode ajudar sua organização?
- Tome melhores decisões baseadas em dados
Normalmente, essa é a razão mais importante pela qual as organizações utilizam aplicativos de ciência de dados – para entender melhor seus dados (quantificáveis) e colocá-los em bom uso.
- A capacidade de identificar melhor as oportunidades
Outra capacidade das ferramentas e análises de ciência de dados é a identificação de oportunidades. AI e ML podem potencializar a análise preditiva para identificar melhor os padrões nos dados que podem determinar a probabilidade de emergência futura. Isso permite que as organizações decidam onde melhor concentrar os recursos e, assim, possam fazer previsões inteligentes sobre o futuro. Usando dados de mercado históricos e projetados, decisões e previsões podem ser feitas para determinar se um novo empreendimento/produto/serviço ou investimento provavelmente terá um ROI saudável.
- Para ter certeza de que você recruta as melhores pessoas
Ao usar algoritmos exclusivos, a ciência de dados pode coletar os dados dos currículos e determinar se vale a pena considerar um candidato para avançar para o próximo estágio.
- Para obter uma melhor compreensão das intenções do cliente
Como exemplo, as empresas agora podem usar a ciência de dados para entender melhor a natureza da consulta de um cliente de maneira mais autônoma, graças em grande parte aos avanços no NLP (Natural Language Processing), impulsionado pela ciência de dados.
Os últimos avanços em análise de negócios
O Advanced Business Analytics é alimentado por bancos de dados acelerados por GPU, permitindo que os usuários visualizem e consultem instantaneamente e interativamente bilhões de linhas de dados. Sistemas mais antigos baseados em CPU, no entanto, dependem de processos manuais, como downsampling e indexação. Pode levar muito tempo e mão de obra ao usar esses sistemas legados, então muitas empresas sabem que o caso de negócios para atualizar para sistemas baseados em GPU mais recentes é um caso de negócios realmente atraente.
Em suma
Quando sua empresa decide mergulhar no mundo do Business Analytics, é quase certo que você tomará melhores decisões como empresa em geral.
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