O que é business intelligence para indústria?

Para explicar o que é business intelligence, precisamos falar sobre a necessidade de tomadas de decisões estratégicas. Nesse caso, as ferramentas de BI (business intelligence) são essenciais pois acessam e analisam conjuntos de dados, apresentam descobertas analíticas em consultas e relatórios, resumos, painéis, gráficos, tabelas e mapas para fornecer aos usuários informações detalhadas sobre a situação do negócio.

O termo business intelligence (BI) frequentemente faz referência a uma variedade de ferramentas que fornecem acesso rápido e fácil para interpretar o estado atual de uma organização, com base nos dados disponíveis.

O que é Business intelligence na prática?

Tecnologias, aplicativos e tarefas de coleta, integração, análise e apresentação de informações de negócios resumem um pouco do que é o processo no dia a dia. Essencialmente, os sistemas de Business Intelligence são Sistemas de Apoio à Decisão (DSS) baseados em dados. Em alguns casos, o BI é usado de forma intercambiável com briefing books, relatórios, ferramentas de consulta e sistemas de informação executiva.

Na rotina de uma indústria, os sistemas de BI fornecem visualizações históricas, atuais e preditivas das operações, na maioria das vezes usando dados que foram reunidos em um data warehouse ou data mart e, ocasionalmente, trabalhando a partir de dados operacionais.

Muito mais do que um “processo” específica, o BI cobre os processos e métodos de coleta, armazenamento e análise de dados de operações ou atividades da indústria para otimizar o desempenho. Todas essas funções se juntam para criar um dashboard que seja o mais abrangente possível.

Nos últimos anos, a inteligência de negócios (BI) evoluiu para incluir mais processos e atividades que ajudam a melhorar o desempenho das indústrias. Esses processos incluem:

• Mineração de dados (data mining): Usa bancos de dados, estatísticas e machine learning para descobrir tendências em grandes conjuntos de dados;
• Consultas e Relatórios: Tem o objetivo de compartilhar a análise de dados com as partes interessadas para que possam tirar conclusões e tomar decisões;
• Métricas de desempenho e benchmarking: É a comparação de dados de performance atuais com dados históricos para rastrear o desempenho em relação às metas. Normalmente, utiliza painéis personalizados;
• Análise descritiva: Usa a análise preliminar de dados para descobrir o que aconteceu no processo;
• Consulta: Permite usar um conjunto de perguntas específicas ao sistema. Nesse sentido, o BI é capaz de captar as respostas assertivas dos conjuntos de dados;
• Análise estatística: Capta os resultados da análise descritiva e explora os dados usando estatísticas para examinar a viabilidade de determinada tendência;
• Visualização de dados: Transforma a análise de dados em representações visuais, como tabelas, gráficos e histogramas para interpretar informações com maior facilidade;
• Preparação de dados: Compila múltiplas fontes de dados e identifica as dimensões e medidas  para, em seguida, fornecer uma análise organizada.

Toda indústria tem metas para atingir e uma série de questionamentos para alcançar esses objetivos. Para responder a essas questões e acompanhar o desempenho relacionado com as intenções da empresa, é necessário reunir dados, montar análises e determinar quais ações devem ser executadas para alcançar as metas.

O processo técnico requer a coleta dos dados brutos da atividade industrial. Essas informações são processadas e armazenadas em data warehouses para depois ser acessadas pelos gestores, iniciando assim um processo de análise para responder às questões da planta.

Os benefícios da visualização de dados otimizada para a indústria

Uma das maneiras mais comuns de apresentar os relatórios de BI é por meio da visualização de dados intuitivos, com padrões de formas ou diferenças de cores que facilitem a compreensão.

Visualizar informações compiladas em painéis (dashboards) podem narrar uma história de forma rápida, além de destacar tendências ou padrões que podem não ser descobertos facilmente ao analisar manualmente os dados brutos. Essa acessibilidade também favorece diálogos mais fundamentados pelas informações, levando a indústria a um impacto comercial mais amplo.

Nesse sentido, surgem algumas razões pelas quais o BI ajuda indústrias a tomar decisões mais inteligentes por serem data-driven (baseadas em dados):

• Possibilita encontrar novas maneiras de aumentar o lucro;
• Permite analisar o comportamento do cliente;
• Facilita a comparação de dados com concorrentes;
• Acompanha o desempenho da produção com maior proximidade;
• Otimiza as operações industriais;
• Traz para a superfície questões ou problemas que antes não eram vistos.

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