BI (Business Intelligence) transforma dados operacionais em insights práticos para decisões mais assertivas. Entenda como essa tecnologia funciona na prática, suas principais aplicações em diferentes setores e como implementar uma estratégia de inteligência de dados eficaz no seu negócio.
Business Intelligence é, portanto, uma estratégia que possibilita a criação de relatórios e a realização de análises com maior rapidez e profundidade. Dessa forma, ele favorece a tomada de decisões importantes para o negócio.
É notável que a gestão de dados tem se mostrado a chave para melhorar a performance dos procedimentos, sejam externos ou internos, de qualquer negócio. Portanto, empresas que desejam crescer e ter um diferencial competitivo importante têm, no BI, um potente aliado.
Ao seguir com a leitura desse artigo, você entenderá melhor o conceito de Business Intelligence. E irá descobrir de que maneira ele pode ser aplicada nas empresas, aumentando sua eficácia.
Veja também que os benefícios do BI podem ser otimizados quando este é aliado ao uso de aplicativos para negócios. O futuro da sua empresa está na palma das (suas) mãos!
Afinal, o que é BI (Business Intelligence)?
O BI é um conjunto de técnicas e estratégias utilizadas por empresas com o objetivo de analisar dados e, a partir das informações concretas retiradas, melhorar a tomada de decisões do negócio.
É importante salientar que a definição acima é uma versão moderna da noção de BI, mas nem sempre foi assim. Continue a leitura e sabia mais!
BI na história
Business Intelligence é um termo tradicional, que surgiu na década de 1960 como um sistema para compartilhar informações nas organizações.
No decorrer da década de 1980, o BI sofreu transformações e se desenvolveu junto com os modelos computacionais. Nessa época, seu intuito passou a ser auxiliar na tomada de decisões e transformar os dados em informações.
A Business Intelligence dos primórdios da informática é, como podemos observar, uma abordagem hierárquica. Ela é controlada essencialmente pelo departamento de TI.
A maioria das perguntas analíticas são respondidas com relatórios estáticos, sem levar em conta nuances e abstrações.
Nesse modelo, se, por exemplo, um funcionário fizer uma pergunta complementar sobre um relatório, a solicitação segue para a parte debaixo da fila de geração de relatórios e o processo é reiniciado.
Esse tipo de procedimento se mostra útil para negócios que não demandam muita agilidade na análise dos dados. No entanto, para empresas que querem rapidez na tomada de decisões, o modelo tradicional não é o mais indicado.
E o BI na atualidade?
Para empresas que necessitam de agilidade, as soluções de BI modernas são melhores. Elas priorizam a análise de autoatendimento flexível e os dados governados em plataformas confiáveis. Com o BI do século XXI, a autonomia dos usuários comerciais e o acesso rápido à informação é prioridade.
Embora a área da Tecnologia da Informação ainda seja uma parte importante do gerenciamento do acesso aos dados, usuários de vários níveis podem personalizar os painéis e criar relatórios com pouca intervenção. Para tal, basta ter o software adequado.
Com tantas possibilidades, é comum que o BI seja tratado, atualmente, como uma área de negócio, assim como o Financeiro, Marketing e RH também são.
Em outros casos, cada uma dessas áreas conta com profissionais com o papel de usar as ferramentas certas para proporcionar essa camada de inteligência.
O que é BI Open Source?
Existem ferramentas de BI gratuitas e de código aberto (open source) que representam uma maneira de aproveitar os benefícios dos dados e análises sem nenhum custo.
Para soluções mais complexas, as ferramentas pagas são uma boa opção.
Como o BI funciona em operações de campo
Quando falamos de Business Intelligence aplicado a operações de campo — como logística, força de vendas ou prestação de serviços — estamos falando de transformar dados de execução em decisões práticas e imediatas.
Imagine uma equipe de vendas espalhada por diferentes regiões. Com BI, é possível acompanhar em tempo real quais vendedores estão visitando mais clientes, quais rotas são mais eficientes e onde estão os gargalos que impedem melhores resultados. Esses insights permitem ajustes rápidos na estratégia, redistribuição de recursos e identificação de oportunidades.
Na logística, o BI ajuda a monitorar entregas, identificar padrões de atraso e otimizar rotas com base em dados reais de tráfego e performance das equipes. Para serviços técnicos, permite acompanhar tempo médio de atendimento, taxa de resolução no primeiro contato e satisfação do cliente.
BI na prática: a história da Volkswagen México
Em 2015, a Volkswagen México decidiu implementar uma estratégia de BI. A intenção era que seus processos de planejamento funcionassem de forma fluida, automatizada e eficiente.
No primeiro ano do projeto, a empresa promoveu o lançamento e o desenvolvimento de aplicativos de planejamento financeiro.
Isso foi feito em torno das informações extraídas das planilhas e softwares de Cálculo de Contribuição Marginal, Programas de Integração, Consolidação de Entrada e Relatórios de Análise de Variação.
O Cálculo de Contribuição Marginal é um conceito de contabilidade de custos que permite à VW determinar a rentabilidade relativa de cada produto e de cada linha de negócios no México.
Essa métrica possibilita que a VW avalie diferentes áreas do negócio para determinar quais partes enfatizar com base nas margens mais elevadas. Além disso, ajuda a identificar as diferenças em comparação com o último ciclo de planejamento financeiro para uma determinada peça.
Com as aplicações baseadas em BOARD, a empresa passou a determinar com precisão a composição de sua renda e a integração de custos para cada produto e linha de negócios.
A solução baseada em BI permitiu à Volkswagen México uma maior eficácia na estratégia financeira. E isso se deu combinada com economia de custos e mais precisão no planejamento. O coeficiente de eficiência do setor aumentou de 57% para 91%. Ou seja, trata-se de uma estratégia que melhora diversas vertentes de um negócio.
Por que o Business Intelligence é importante?
Como sabemos, o principal objetivo do Business Intelligence é empoderar e agilizar a tomada de decisões da empresa, favorecendo a conquista de melhores resultados.
Com as informações geradas a partir do uso adequado das ferramentas de BI, é possível entender, por exemplo, quais temas, formatos e canais performam melhor para determinada audiência.
Os analistas também podem usar o BI para oferecer comparações de desempenho com negócios concorrentes a fim de ajudar a organização a operar de forma mais eficiente.
Além disso, com o BI é viável identificar tendências de mercado com mais facilidade para aumentar as vendas ou os lucros.
Quando usados da forma adequada, os dados obtidos contribuem para diversas áreas, desde a conformidade até o recrutamento de pessoal.
Na prática, o Business Intelligence gera resultados concretos em diferentes aspectos da operação:
- Redução de custos operacionais: identificando rotas mais eficientes e eliminando retrabalho
- Aumento da produtividade: direcionando esforços para atividades e clientes com maior potencial
- Melhoria na qualidade do serviço: detectando falhas recorrentes e padronizando boas práticas
- Decisões mais rápidas: transformando dados de campo em insights acionáveis em tempo real
- Compliance e auditoria: garantindo que protocolos sejam seguidos e evidenciados adequadamente
- Previsibilidade: identificando padrões que permitem antecipação de problemas e oportunidades
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Quais dados são importantes coletar em um BI?
Os dados mais importantes para coletar em uma estratégia de BI dependem dos objetivos específicos da sua operação. Para empresas com equipes externas, alguns tipos de informação são especialmente valiosos:
- Dados de localização e rota: onde as equipes estão, tempo gasto em deslocamento e eficiência dos percursos
- Métricas de produtividade: número de visitas, tempo médio por atendimento e taxa de conversão
- Qualidade da execução: evidências fotográficas, checklists preenchidos e conformidade com protocolos
- Satisfação do cliente: avaliações em tempo real, reclamações e indicadores de retenção
- Dados financeiros: custos operacionais, margem por cliente e ROI por região
- Indicadores de equipe: performance individual, necessidades de treinamento e rotatividade
A chave está em coletar dados que permitam ação imediata, não apenas relatórios mensais. Por isso, a frequência de análise também é fundamental — idealmente, deve acontecer em tempo real ou, no máximo, diariamente para operações dinâmicas.
Para responder a essas e outras perguntas importantes na aplicação do BI, é necessário fazer uma análise de quais dados e canais são relevantes para a estratégia do negócio.
E isso muda dependendo do setor, do tamanho da empresa e até mesmo do time de profissionais que fazem parte do quadro.
A questão geográfica, por exemplo, pode ser essencial para um e-commerce que lida com logística. Já para uma empresa de software que atua apenas em uma cidade, isso pode não ser relevante.
Outro aspecto importante é que a análise de dados deve ser, no mínimo, trimestral para validar e impulsionar as estratégias de BI.
Como estruturar uma análise de BI
Pode-se dizer que um trabalho de Business Intelligence é bem feito quando propõe os quatro questionamentos abaixo:
- O que está acontecendo?
- Por que está acontecendo?
- O que vai acontecer agora?
- Como podemos mudar ou melhorar o que está acontecendo?
Por exemplo: o analista de trade marketing de uma empresa especializada em chocolates veganos percebe, ao observar os indicadores do PDV, que determinado sabor está vendendo menos. Isso é um dado.
A partir desse dado é possível começar uma análise com o objetivo de verificar quais fatores foram responsáveis por esse acontecimento. É essa pesquisa que irá transformar o dado bruto em uma informação que pode permitir uma ação eficiente, como:
- Trocar os horários de postagens;
- Rever os conteúdos que estão sendo divulgados;
- Trabalhar mais campanhas de impulsionamento de posts.
O BI também permite a verificação das tendências de comportamento para os próximos meses ou anos, o que permite uma preparação mais efetiva para mudanças.
Além disso, a adoção do BI é uma excelente maneira de identificar possíveis gargalos na produção e/ou oferta de serviços. A partir daí, é oportuno trabalhar para que eles não prejudiquem a escalabilidade do negócio.
Qual a diferença de BI e Big Data
Com a popularização da internet e das redes sociais, surgiram os conceitos de Big Data e de Business Intelligence. Apesar de já estarem em circulação a um tempo, esses termos ainda confundem muitos profissionais.
Por isso, é importante que façamos uma breve explicação a respeito de cada um.
Big Data é como denominamos a tsunami de dados, estruturados ou não, que, quando devidamente cruzados, ajudam na projeção de cenários a curto e longo prazo.
Já o BI se baseia no histórico para analisar o que já foi realizado e precisa ser otimizado. Ele usa como matéria bruta um amontoado gigantesco de dados globais estruturados e não estruturados, provenientes das “pegadas” que deixamos na web.
Nesse contexto, o BI é o conjunto de ferramentas que uma empresa pode usar para escavar o Big Data em busca das informações certas.
Em resumo: são estratégias complementares e que se retroalimentam. Big Data, BI e outras tecnologias estão sendo usadas no mundo dos negócios para capturar, integrar, armazenar e aproveitar dados da cadeia de forma eficiente para obter insights significativos.
Os dados estão impactando todas as funções da cadeia de suprimentos. Com eles, é possível automatizar decisões e impulsionar melhorias operacionais, da utilização de ativos até atualizações do cliente e agilidade empresarial.
Como potencializar os resultados com inteligência de dados na área de Logística
O avanço tecnológico trouxe diversas melhorias para a área de logística nos últimos anos. No entanto, apesar de se falar muito em novas máquinas, rastreamento e aplicativos, nem todas as empresas entendem a importância de outra novidade: a riqueza de dados.
Pensando nisso, uMov.me e BIMachine juntaram-se para debater o uso de dados para tomada de decisões mais eficientes, a possibilidade de redução de custos e o aumento da eficiência da operação logística.
Em um webinar gratuito, a Executiva de Negócios da BIMachine, Marcela Mantovani, e o CEO da uMov.me, Alexandre Trevisan, compartilharam informações e análises sobre o mundo orientado por dados e como trabalhar nele de maneira eficiente.
Assista a esse interessante bate papo para saber mais sobre a logística orientada a dados e como potencializar resultados com inteligência.
A presença de Mantovani nos lembra que, mesmo em ambientes culturalmente lidos masculino, as mulheres estão cada dia mais conquistando espaço. Seja no mundo dos negócios, seja na área de tecnologia.
Considerações sobre Business Intelligence
A transformação digital (TD) já aparece há muito tempo no mercado corporativo. Entretanto, de uns anos para cá, ela realmente tem impactado com força os negócios de vários segmentos, provocando uma mudança necessária para as empresas.
Na Era dos Dados, a informação é um dos principais ativos de um negócio. Entender o impacto dessas transformações na tecnologia e na tomada de decisões é fundamental para uma gestão eficiente.
Por isso, os processos de Business Intelligence são muito utilizados como auxiliares na tomada de decisões pelos gestores. Eles sabem que levando em conta os resultados encontrados pelo BI, a empresa reduz os riscos aos quais está exposta.
Mas como obter a matéria-prima para a aplicação da Business Intelligence em seu negócio?
Com as soluções tecnológicas da uMov.me, a coleta, guarda e organização de dados é facilitada. Os nossos aplicativos são customizáveis às necessidades do seu negócio.
Atualmente, a uMov.me é referência nacional na transformação digital de empresas, levando soluções móveis específicas para seus clientes.
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