Neste artigo, vamos explorar os conceitos fundamentais de Business Intelligence (BI) e análise de dados, discutindo o papel dos profissionais, técnicas de tratamento de dados e a importância da qualidade dos dados para tomada de decisão.

O que é Business Intelligence?

Business Intelligence (BI) pode ser definido como um conjunto de tecnologias e processos que tem como objetivo transformar os dados brutos de uma empresa em informações relevantes para apoiar a tomada de decisão.

  • Utilização de dados de sistemas como ERPs, CRMs, planilhas e bancos de dados para extrair insights e padrões.
  • Aplicações de BI nas empresas, como criação de dashboards com indicadores chave de desempenho (KPIs) e análise de vendas por região.
  • Apoio na compreensão do desempenho passado e presente dos negócios para tomada de decisões sobre o futuro.

O papel do profissional de Business Intelligence

O profissional de BI é responsável por coletar dados de diferentes fontes, preparar e combinar esses dados e transformá-los em informações relevantes por meio de análises, dashboards, relatórios e visualizações.

  • Mapeamento das principais fontes de dados na empresa e identificação dos dados mais relevantes para diferentes áreas e processos de negócio.
  • Construção de fluxos de extração, transformação e carga de dados (ETL) para consolidar dados de várias fontes no data warehouse ou em bancos de dados analíticos.
  • Aplicação de análises estatísticas e modelos preditivos para extrair insights dos dados, como uso de machine learning para detecção de fraudes.

A importância dos dados

Dados são os elementos essenciais para qualquer iniciativa de Business Intelligence ou análise de negócios. Eles servem como principal matéria-prima para que os analistas possam aplicar seu conhecimento estatístico e técnicas analíticas.

  • Presença dos dados em todos os processos de uma empresa, desde operações básicas como controle de estoque e registros de vendas até interações com clientes, campanhas de marketing e resultados financeiros.
  • Possíveis fontes de dados em uma empresa, como sistemas transacionais (ERP, CRM, e-commerce) e logs de site, aplicativos e bancos de dados.

O papel do analista de dados

Enquanto o analista de BI tem um foco maior na criação de soluções de análise para apoio à decisão, o analista de dados está mais próximo dos dados em si, sendo responsável por garantir a organização, integridade, qualidade e disponibilidade dos dados para uso em iniciativas de análise.

  • Mapeamento e identificação das principais fontes de dados na empresa ou área de negócio.
  • Desenvolvimento de rotinas de extração, transformação e carga de dados (ETL) para consolidar informações de diferentes fontes de dados em data warehouses, bancos de dados analíticos ou lakes.
  • Construção de pipelines de dados automatizados.

Coleta e extração de dados

As principais atribuições de um analista de dados incluem a coleta e extração de dados de diferentes fontes, o desenvolvimento de rotinas de ETL e a construção de pipelines de dados automatizados.

  • Mapear e identificar as principais fontes de dados na empresa ou área de negócio.
  • Desenvolver rotinas de extração, transformação e carga de dados (ETL) para consolidar informações de diferentes fontes de dados em data warehouses, bancos de dados analíticos ou lakes.
  • Construir pipelines de dados automatizados.

Organização e armazenamento de dados

A organização e armazenamento de dados em data warehouses, lakes e marts são fundamentais para facilitar o acesso e análises, além de documentar a estrutura e dicionário de dados.

  • Organizar o armazenamento de dados em data warehouses, lakes e marts para facilitar acesso e análises.
  • Modelar bancos de dados dimensionais otimizados para análise e reporting.
  • Documentar a estrutura e dicionário de dados.

Qualidade e governança dos dados

O tratamento de inconsistências, valores ausentes e duplicidades, juntamente com a monitoração e garantia da qualidade e confiabilidade dos dados, são atribuições críticas para o analista de dados.

  • Tratar inconsistências, valores ausentes e duplicidades.
  • Monitorar e garantir a qualidade e confiabilidade dos dados.
  • Gerenciar regras de governança de dados, segurança e compliance.

Disponibilização de dados

A disponibilização de views e interfaces para consumo dos dados pelas áreas de negócio e analytics é essencial, assim como o suporte ao acesso seguro aos dados por diferentes perfis de usuários.

  • Disponibilizar views e interfaces para consumo dos dados pelas áreas de negócio e analytics.
  • Suportar o acesso seguro aos dados por diferentes perfis de usuários.

Tratamento e preparação de dados

O tratamento e preparação de dados envolvem a identificação e correção de problemas como campos incompletos, dados duplicados, erros de grafia e formatação, além da conversão de dados para formatos analíticos.

  • Identificar e corrigir problemas como campos incompletos, dados duplicados, erros de grafia e formatação.
  • Conversão de dados para formatos analíticos, como normalização de representação de datas e valores monetários.

Qualidade dos dados

Além do tratamento e preparação, é crucial garantir a qualidade dos dados utilizados, criando processos e soluções para monitorar, medir e melhorar a qualidade dos dados.

  • Criar processos e soluções para monitorar, medir e melhorar a qualidade dos dados utilizados.

Qualidade dos Dados em Business Intelligence e Análise de Dados

A qualidade dos dados é essencial para garantir a confiabilidade das análises e insights gerados. Diversas dimensões devem ser consideradas para avaliar a qualidade dos dados em um ambiente de Business Intelligence e análise de dados.

  • Acurácia dos dados: os dados devem refletir precisamente a realidade que representam, garantindo sua correção e veracidade.
  • Consistência dos dados: é crucial que os dados estejam alinhados sem conflitos ou contradições, assegurando a integridade das análises.
  • Completeza dos dados: é importante que os dados contenham todos os atributos necessários para as análises, evitando lacunas de informação.
  • Conformidade dos dados: os dados devem estar em conformidade com as regras, padrões e expectativas de negócio, garantindo sua utilidade e relevância.
  • Atualidade dos dados: a frequência de atualização dos dados é essencial para evitar que fiquem desatualizados ou defasados, assegurando a relevância das análises.

Aplicações Práticas de Business Intelligence e Análise de Dados

Além de compreender os conceitos fundamentais, é importante explorar as aplicações práticas de Business Intelligence e análise de dados, que podem gerar valor significativo para as organizações.

  • Consultas no banco de dados: profissionais de diversas áreas podem realizar consultas básicas no banco de dados para extrair insights relevantes, sem depender da equipe de TI ou analytics.
  • Dashboards gerenciais: a construção de dashboards eficazes permite a apresentação visual dos principais indicadores de desempenho, facilitando o monitoramento contínuo e a tomada de decisões ágeis.
  • Análises preditivas: a aplicação de técnicas de machine learning sobre dados históricos possibilita a criação de modelos preditivos, automatizando decisões e otimizando processos.
  • Storytelling com dados: além de dashboards e modelos, a comunicação de insights e oportunidades de negócio por meio de storytelling com dados agrega valor significativo às análises realizadas.

Como as técnicas de Business Intelligence e análise de dados podem ser aplicadas em pequenas empresas com recursos limitados?

As pequenas empresas podem adotar soluções de BI e análise de dados escaláveis e de custo efetivo, utilizando ferramentas como o Power BI ou Google Analytics, que oferecem análises poderosas sem a necessidade de grandes investimentos em infraestrutura de TI.

Quais são os desafios comuns ao implementar técnicas de Business Intelligence e análise de dados em grandes corporações?

Em grandes corporações, a integração de dados de múltiplos sistemas e a gestão da qualidade dos dados são desafios significativos, exigindo soluções robustas de integração de dados e políticas efetivas de governança de dados para assegurar a consistência e confiabilidade das análises.

Como a inteligência artificial está sendo integrada às técnicas de Business Intelligence e análise de dados para melhorar a tomada de decisão?

A inteligência artificial está sendo integrada através do uso de machine learning para automação de processos de análise de dados e geração de insights preditivos, permitindo decisões mais rápidas e baseadas em dados complexos que seriam difíceis de analisar manualmente.

Conclusão

Esperamos que este artigo tenha fornecido uma compreensão abrangente sobre Business Intelligence e análise de dados, capacitando os leitores a aplicar esses conhecimentos de forma eficaz em suas respectivas áreas de atuação.