A importância do Business Intelligence na tomada de Decisão

O objetivo do uso de business intelligence é que a empresa pode oferecer um melhor serviço e conseguir se posicionar acima de seus concorrentes, melhorando a produtividade e a operação. Com esses dados recuperados através da ferramenta e apresentados em um relatório de negócios por um analista de inteligência de negócios, a empresa pode melhorar seu atendimento ao cliente, manter o estoque do que é necessário e organizar seus funcionários para oferecer um melhor serviço e custo. As ferramentas de business intelligence podem ser categorizadas de acordo com a área da indústria em que serão usadas e o número de usuários (individual, pequena empresa ou organização). Palavras-chave: Business intelligence. Decisão. iNTRODUÇÃO O BI (Business Intelligence) ou Suporte do Sistema de Decisão (SSD) é o computador para utilização pelos decisores políticos e líderes empresariais.

Descreve os meios, as ferramentas e os métodos que permitem coletar, consolidar, modelar e restaurar os dados, tangíveis ou intangíveis, de uma empresa, a fim de oferecer um suporte à decisão e permitir que um tomador de decisão tenha uma visão geral da atividade sendo tratada (RAMOS, 2016). Os dados operações são extraídos periodicamente a partir de fontes heterogêneas: arquivos simples, arquivos Excel, banco de dados (DB2, o Oracle, SQL Server, etc. serviços web, dados massivos e armazenados em um data warehouse (RAMOS, 2016). Os dados são reestruturados, enriquecidos, agregados, reformatados, nomenclaturados para serem apresentados ao usuário em forma semântica (visões de negócio significativas) que permitem aos tomadores de decisão interagir com os dados sem precisar conhecer a estrutura de armazenamento físico, de esquemas em estrela que pode espalhar os fatos e medidas como dimensões hierárquicos, relata configurável pré-preparado, por painéis mais sintéticos e interativos (LEITE, 2018).

Um data warehouse pode assumir a forma de um data warehouse ou de um datamart. Geralmente, o data warehouse globaliza todos os dados de aplicação da empresa, enquanto os marts (geralmente fornecidos a partir do dados do armazém de dados) são subconjuntos de informações sobre um determinado negócio da empresa (marketing, riscos, controle de gerenciamento, etc. usos específicos (análise, relatórios, etc. ou requisitos específicos ou restrições (particionamento de dados, volumetria, etc. O termo contador de dados ou armazenamento de dados também é usado para designar um datamart. Isto dá uma tabela com duas entradas: por exemplo, em linhas: a nomenclatura produzida em 3 níveis (família, intervalo, referência) e em colunas: anos, divididos em quartos, divididos em meses na intersecção das linhas e colunas, para cada célula: o volume de negócios, o montante de impostos e o número de vendas (DA SILVA et al, 2018).

A título ilustrativo, as tabulações cruzadas das planilhas principais possibilitam a construção desse tipo de painel a partir de um banco de dados. Se estão interessados em um terceiro eixo de análise: por exemplo, distribuição geográfica: por país, por região, por loja. As tabelas dinâmicas de Excel podem representar este tipo de cubo com a "página". Representa dados agregados para cada nível de hierarquia e para cada dimensão. Por isso, pode ser útil associar a essa abordagem uma iconografia de correlações, que permite uma visão verdadeiramente multidimensional, livre de redundâncias (DA SILVA et al, 2018). Um sistema de informação para tomada de decisões (CIS) deve ser capaz de executar quatro funções básicas: coleta, integração, disseminação e apresentação de dados.

A estas quatro funções são adicionadas uma função de administração, que é o controle do próprio SSD (LEITE, 2018). Função de coleção A função de coleta (às vezes chamada de datapumping) abrange todas as tarefas de detecção, seleção, extração e filtragem dos dados brutos dos ambientes relevantes, levando em consideração o escopo coberto pelo SSD. Como as fontes de dados internas ou externas são muitas vezes heterogêneas tanto técnica como semanticamente essa função é a mais difícil de implementar em um sistema complexo de tomada de decisão. É também nessa função que cálculos e agregações (acumulações) comuns a todo o projeto são executados. A função de integração geralmente é fornecida pelo gerenciamento de metadados, que garante a interoperabilidade entre todos os recursos de computação, sejam dados estruturados (bancos de dados acessados por pacotes ou aplicativos de software) ou dados não essenciais.

estruturado (documentos e outros recursos não estruturados, manipulados por sistemas de gerenciamento de conteúdo). Função de transmissão (ou distribuição) A função de disseminação disponibiliza os dados aos usuários, de acordo com os padrões correspondentes aos perfis ou negociações de cada um, sabendo que o acesso direto ao data warehouse geralmente não corresponde às necessidades específicas de um tomador de decisão ou de um usuário, um analista (COELHO, 2018). O objetivo prioritário é segmentar os dados em contextos de informação altamente coerentes, simples de usar e correspondentes a uma determinada atividade de tomada de decisão. Função de apresentação  Esta quarta função, a mais visível para o usuário, regula as condições de acesso do usuário às informações, dentro da estrutura de uma interface homem-máquina (IHM) específica.

 Fornece controle de acesso e operação de estação de trabalho, suporte a consultas e visualização de resultados de uma forma ou de outra.  Utiliza todas as técnicas de comunicação possíveis: ferramentas de escritório, pesquisadores e geradores de relatórios especializados, infraestrutura de web, telecomunicações móveis, etc. Projeto de tomada de decisão Em um negócio, o volume de dados processados cresce rapidamente ao longo do tempo. Esses dados podem vir de fornecedores, clientes, meio ambiente etc. O SGBD (Sistemas de Gestão de Base de Dados) relacional e outros sistemas que contêm dados operacionais. Um ETL extrai os dados relevantes e os carrega no ODS (Objetivos de Desenvolvimento Sustentável) do datawarehouse. Os dados estão estruturados no datawarehouse e alguns marts exploram a tecnologia X-OLAP são atualizados a partir do armazém de dados.

Relatórios são gerados nesses dados. O software de inteligência de negócios simplifica o uso de informações em uma empresa.  Há vários problemas em se voltar para um sistema manual em vez de uma ferramenta moderna de Business Intelligence para dar suporte às decisões, incluindo (SANTOS; TSUNODA, 2017): 1. Falta de validação de dados e salvaguardas. Os dados não estão disponíveis em toda a organização 3. A entrada manual é demorada e propensa a erros. Não há certeza de que os dados são precisos.  À medida que os resultados das decisões se tornam mais confiáveis ​​e previsíveis, os gerentes se sentem mais à vontade para tomar decisões. Com efeito, exercitaram os “músculos de decisão” e o tornaram mais forte porque o sistema de inteligência de negócios forneceu as informações necessárias para dar confiança na correção das decisões.

 São mais capazes de tomar decisões precisas dentro da janela de decisão de encolhimento, e essa resposta melhora o desempenho geral da organização (LEITE, 2018). Algumas empresas usam especialistas em consultoria de software ou software personalizado para ajustar a inteligência de negócios para garantir que as informações não sejam apenas pontuais e precisas, mas apresentadas de uma maneira que facilite a compreensão.  Seja qual for a escolha que fazer, fica claro que a inteligência de negócios é uma ferramenta importante que toda empresa precisa para sobreviver e prosperar no ambiente competitivo acelerado de hoje.  Quaisquer decisões resultantes serão baseadas em fatos concretos e não em adivinhações ou suposições. DISCUSSÃO/ANÁLISES DOS RESULTADOS 3. Esmagar as vendas e os objetivos de marketing O programa de Business Intelligence fornecerá uma análise detalhada para impulsionar as vendas, aumentar o desempenho da função de marketing e o que é crucial, agitar a maneira como as duas equipes trabalham juntas.

Levar as vendas primeiro.  Proporcionar aos vendedores ferramentas que possam medir as atividades e identificar tendências no comportamento do cliente é fundamental, se quiserem agilizar as abordagens de maneira mais estratégica e explorar todas as oportunidades de venda ou vendas cruzadas (COELHO, 2018).  Este é o trampolim para criar a 'versão única da verdade' perfis holísticos de clientes com base em todas as interações ao longo da jornada, independentemente do canal de comunicação.  Esta é uma verdadeira inteligência comercial, fornecendo informações detalhadas sobre o comportamento e as tendências do comprador e permitindo aprimorar as estratégias de vendas, marketing e crescimento de negócios. Proporcionar uma excelente experiência ao cliente De acordo com a Gartner, (Experiência do Cliente) Customer Experience (CX) tornou-se a “nova batalha de marketing”, com mais de dois terços dos profissionais de marketing afirmando que as empresas “competem principalmente com base no CX".

Portanto, é imperativo que os esforços para melhorar o conhecimento do cliente sejam frutíferos em termos de aumentar a satisfação e a satisfação geral do cliente (DOMINGUES et al, 2015). Conectando-se ao último ponto, ter acesso imediato à visão única do cliente é o facilitador aqui. Portanto, não só manter os dados em silos separados torna quase impossível alcançar a visão de 360 graus dos clientes, como também compromete a questão muito prática de precisão e consistência dos dados, o que terá um impacto negativo em todas as áreas do negócio. É de fato vital abordar a integridade subjacente de dados em qualquer projeto de BI, mas também observar a melhoria na governança de dados como um forte fator motivador por trás desses investimentos (SANTOS; TSUNODA, 2017).

Por exemplo, a centralização dos dados ajuda a melhorar a transparência e expor imprecisões e lacunas que levarão a desperdício de gastos com marketing, sem mencionar os possíveis danos à marca causados pelo envio de comunicações insensíveis ou intencionais. Além disso, os regulamentos de proteção de dados em todo o mundo estão gradualmente restringindo as regras de captura, armazenamento e uso de dados pessoais.   As novas leis incluem requisitos para manter os dados precisos e atualizados, para demonstrar motivos para o processamento de dados e formular uma política de privacidade clara para maior transparência. Isso facilita o acesso a informações e reduz a margem de erro que pode existir ao fazer a mesma captura várias vezes. É vital ter cuidado com as informações que são geradas, pois é igualmente importante ter informações para saber como manipulá-las e interpretá-las, pois existem ferramentas muito úteis, como business intelligence, também chamadas de Business Intelligence.

Referências (exemplos) COELHO, João Vítor Campos. O uso do Business Intelligence enquanto ferramenta de gestão no apoio a tomada de decisões (em processos) de segurança: estudo de caso em uma empresa de mineração. DA SILVA, Lucas Henrique Bezerra et al. As experiências de Business Intelligence (BI) no setor público brasileiro entre 2004-2015.  UNIVERSITAS, n. DOMINGUES, Alexandre Albuquerque et al. Gestão estratégica de tecnologia da informação: estudo sobre a aplicação da TI como suporte de decisão as organizações.  Universitas: Gestão e TI, v. n. SIQUEIRA, Alison Felipe. Análise do impacto da adoção do business intelligence (BI) na gerência comercial de uma empresa de serviços.