Infográfico: Inteligência de negócios e armazenamento de dados explicados

Inteligência de negócios e armazenamento de dados são dois aspectos da transformação digital que estão intimamente relacionados quando se trata de como as informações são armazenadas, protegidas e utilizadas.

Em suma, data warehousing refere-se aos métodos que as organizações usam para coletar e armazenar suas informações, reunindo-as em “armazéns” de dados.

A inteligência de negócios refere-se aos métodos usados ​​para analisar essas informações, a fim de fornecer aos executivos dados acionáveis ​​para a tomada de decisões.

Ambos são absolutamente cruciais para um negócio moderno, para o qual o aproveitamento eficaz de dados é uma parte importante das operações e um diferencial competitivo importante em todos os setores atuais.

Confira o infográfico:

Como Data Warehousing e Business Intelligence se unem

Data warehousing e business intelligence, quando usados ​​de forma eficaz, podem funcionar como a espinha dorsal das informações de uma organização, ajudando-os a alinhar todas as linhas de negócios para facilitar uma operação verdadeiramente orientada por dados.

O que queremos dizer com isso?

Os silos de dados, que ocorrem quando os departamentos de uma empresa se separam uns dos outros em termos de compartilhamento de informações, são muito mais comuns do que você imagina nas empresas.

É especialmente comum em organizações onde diferentes departamentos operam em softwares legados que não são integrados entre si por meio do planejamento de recursos corporativos.

Isso leva ao armazenamento em silos de dados e, embora os departamentos possam ter acesso a soluções de inteligência de negócios, os dados são principalmente restritos a esses silos e inacessíveis a qualquer outra pessoa na organização.

O relatório “State of the Customer Journey 2019” mostrou que os silos, em particular, estavam prejudicando os profissionais de marketing que buscavam alavancar dados – 47% dos profissionais de marketing disseram que suas informações são isoladas e difíceis de acessar.

Para contrariar isso, foi concebido o conceito de data warehouse, onde os fluxos de dados de todas as fontes dentro de uma empresa seriam direcionados para um repositório central e então poderiam ser acessados ​​por quem precisasse com facilidade.

Resumo de como o armazenamento de dados e a inteligência de negócios funcionam

Fonte de dados

A primeira parte do data warehousing que precisa ser abordada são as fontes das quais os dados precisarão ser recuperados e carregados no warehouse (ou suas subcategorias, “data marts”, que abrigam dados para funções de negócios específicas dos departamentos).

Isso normalmente envolve determinar quem são os principais interessados ​​e os relatórios que eles fazem que são necessários para canalizar para o data warehouse.

Muito disso será auto-explicativo. Por exemplo, relatórios de marketing do CRM ou relatórios contábeis do ERP. Alguns serão menos fáceis de identificar e podem envolver aspectos mais negligenciados de dados que podem ser necessários para relatar, como telefonemas de clientes ou registros de e-mail.

Armazém de dados

Depois que os dados necessários forem identificados, é hora de extraí-los e carregá-los no data warehouse.

Esse processo é conhecido como “extrair, transformar, carregar” (ETL) e é um componente crucial para carregar dados de várias fontes em um repositório de dados unificado.

O ETL é muito importante porque você não apenas extrai as informações necessárias para o data warehouse, mas também as limpa para garantir a qualidade dos dados e a consistência em todos os bancos de dados, independentemente de onde ou de qual sistema as informações vieram.

A premissa básica do ETL é que os dados são extraídos para o que é chamado de “área de preparação”, que incluirá os dados em forma bruta.

Dados não estruturados representam coletivamente 80-90% ou mais de todos os dados e continuam a crescer.

Em seguida, ele é transformado e passa por processamento de dados.

Processamento de dados significa pegar os dados brutos e garantir que eles estejam prontos para serem usados ​​para fins analíticos pelos usuários finais.

O processamento de dados envolve filtrar dados bons de dados ruins (inutilizáveis), filtrá-los, remover duplicações, validá-los e fazer ajustes para consistência (comum em planilhas, por exemplo).

Finalmente vem a etapa de carregamento, onde os dados recém-transformados são enviados da área de teste para seu repositório correto dentro do data warehouse.

Quando os dados são carregados, geralmente é um processo totalmente automatizado que é feito em lotes de forma contínua.

Inteligência de negócios

Uma vez que os dados estejam no data warehouse e tenham sido processados ​​corretamente, eles estão prontos para serem analisados ​​por programas de business intelligence (BI).

O software de BI pegará os dados dos armazéns e os analisará para obter insights, transformando ainda mais as informações em dados acionáveis ​​e fáceis de entender para os tomadores de decisão.

Em suma, a inteligência de negócios atua como a ponte entre o data warehouse e o usuário final.

Por meio de automação, aprendizado de máquina e a capacidade de analisar em segundos o que levaria semanas para um funcionário humano, as ferramentas de BI podem consultar dados e gerar relatórios, gráficos e outros conjuntos de dados acionáveis.

Embora mais da metade de todas as empresas considerem o BI em nuvem “crítico” ou “muito importante” para suas iniciativas contínuas e futuras, o Gartner descobriu que 87% das empresas são consideradas com baixo nível de maturidade analítica.

Acesso do usuário final

Uma vez que a solução de inteligência de negócios tenha usado os dados para gerar os relatórios desejados para os usuários finais, o sistema deve entregar essas informações a eles de uma forma que seja acionável.

As três primeiras etapas desse processo como um todo estão focadas em garantir que os dados sejam armazenados e preparados adequadamente para uso – esses são processos de back-end.

A etapa final é um processo de front-end – a forma como as informações são realmente usadas pelas partes interessadas.

A maioria das ferramentas de inteligência de negócios líderes de mercado, como o PowerBI da Microsoft, tem ótima visualização para que usuários não técnicos possam começar a aplicar os dados em suas tomadas de decisão sem dificuldade.

Garantir que os usuários finais obtenham as informações de que precisam de uma maneira que seja digerível é um aspecto importante do armazenamento de dados e da inteligência de negócios.

O objetivo de todo esse processo é colocar informações valiosas nas mãos daqueles que precisam, mas não estão necessariamente predispostos a se sentir à vontade para trabalhar com conjuntos de dados complexos, portanto, o acesso do usuário final é uma das principais considerações que devem ser feitas ao decidir em uma solução de BI.

Resultado final

A inteligência de negócios e o armazenamento de dados são importantes para as organizações modernas.

Isso ocorre porque as empresas hoje competem muito mais com base em sua capacidade de alavancar dados do que nunca.

48% das organizações consideram o BI na nuvem “crítico” ou “muito importante” para seus futuros planos de produtividade de negócios.

Como resultado, a necessidade de as empresas investirem em formas que unifiquem seus dados e ofereçam oportunidades para utilizá-los em suas iniciativas é uma consideração importante a ser feita.

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