As 10 principais tendências e inovações de Business Intelligence em 2023

Publicados: 2023-07-24

No dinâmico mundo dos negócios, manter-se à frente da concorrência exige uma tomada de decisão baseada em dados e uma compreensão abrangente das tendências do mercado. É aqui que entra a inteligência de negócios (BI). O BI capacita as empresas a extrair informações valiosas dos dados, permitindo que tomem decisões informadas e descubram novas oportunidades. À medida que a tecnologia continua avançando, o futuro da inteligência de negócios apresenta um imenso potencial para grandes empresas que buscam uma vantagem competitiva.

Neste artigo, exploraremos as 10 principais tendências emergentes e inovações em inteligência de negócios que devem moldar o cenário em 2023 e além.

Análise Aumentada

A análise aumentada é uma abordagem de análise de dados que emprega tecnologias avançadas, como IA e aprendizado de máquina, para automatizar a preparação de dados, a geração de insights e o compartilhamento de insights.

Uma distinção primária entre a análise aumentada e os métodos tradicionais de análise reside na ênfase do primeiro na automação e acessibilidade. A análise tradicional normalmente envolve processos manuais e requer habilidades especializadas em áreas como ciência de dados e estatística. Esses pré-requisitos podem levar a gargalos no processo de análise, principalmente ao lidar com grandes volumes de dados.

Por outro lado, a análise aumentada automatiza muitos desses processos, tornando a análise de dados mais rápida e eficiente. Além disso, remove a barreira do conhecimento técnico, permitindo que indivíduos sem extensa experiência em ciência de dados entendam e utilizem conjuntos de dados complexos.

Processamento de Linguagem Natural (PNL)

O Processamento de Linguagem Natural (NLP) é uma confluência de linguística computacional e inteligência artificial, que fornece às máquinas a capacidade de entender, interpretar, gerar e responder à linguagem humana de maneira significativa e contextual. Um exemplo de programa que utiliza processamento de linguagem natural é o ChatGPT.

A integração do NLP no cenário de inteligência de negócios traz uma mudança significativa, particularmente em como os tomadores de decisão interagem com os dados. Os métodos de interação tradicionais requerem consultas baseadas em comandos, instruções codificadas ou interfaces complexas. Com a PNL, essas interações se tornam tão simples quanto digitar ou fazer uma pergunta em inglês simples ou em qualquer outro idioma. Essa mudança apresenta um novo nível de intuitividade e acessibilidade, permitindo que os indivíduos se comuniquem com as ferramentas de análise de dados da mesma forma que fariam com outro ser humano.

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Do ponto de vista do marketing, a PNL pode revolucionar a compreensão dos sentimentos do cliente, tendências de mercado e percepção da marca. Ele ajuda na análise de fontes de dados não estruturadas, como postagens em mídias sociais, avaliações de clientes e transcrições de call centers, fornecendo uma riqueza de insights sobre as preferências, comportamentos e sentimentos do cliente.

O processamento de linguagem natural também é fundamental no surgimento da análise de conversação. Com o auxílio de chatbots e assistentes de voz, os tomadores de decisão podem fazer perguntas diretas ou dar comandos ao seu software de análise de dados em linguagem natural. O software, por sua vez, fornece os insights necessários de maneira digerível e conversacional. Essa interação de linguagem natural bidirecional simplifica significativamente o processo de exploração de dados, permitindo que os executivos se concentrem mais na tomada de decisões em vez de navegar em interfaces de dados complexas.

Data Storytelling

A crescente dependência de dados traz à tona a necessidade de interpretação de dados que vai além dos métodos tradicionais.

A crescente dependência de dados no cenário corporativo traz à tona a necessidade de interpretação de dados que vai além dos métodos tradicionais. Uma camada narrativa visa fornecer contexto e interpretação.

Um dos principais diferenciadores entre storytelling de dados e visualização de dados reside na estrutura narrativa. Embora a visualização de dados possa fornecer uma representação visual do que os dados estão dizendo, a narrativa de dados vai além, explicando por que os dados são importantes, fornecendo uma compreensão mais abrangente dos insights.

A narrativa de dados envolve definir a cena e fornecer informações básicas:

Os 'personagens' nessas histórias são os vários pontos de dados ou métricas que estão sendo discutidos.
A 'trama' geralmente envolve um problema ou desafio que os dados podem ajudar a resolver ou uma oportunidade que revela.
A 'resolução' ou conclusão da história fornece percepções derivadas dos dados, explicando quais ações devem ser tomadas com base nessas percepções.

No geral, a narrativa de dados pode iluminar dinâmicas de mercado complexas, comportamentos de clientes e desempenho de campanha em um formato facilmente digerível, permitindo uma compreensão mais completa do cenário do mercado. Além disso, a narrativa de dados pode facilitar a tradução desses insights em estratégias concretas e acionáveis.

Análise de autoatendimento

Outra tendência de BI é a análise de autoatendimento. É uma forma de inteligência de negócios em que os usuários finais, como profissionais de marketing, podem realizar análises de dados e gerar relatórios sem a assistência direta de TI ou equipes de ciência de dados.

As ferramentas de análise de autoatendimento oferecem painéis interativos e interfaces intuitivas, permitindo que usuários não técnicos realizem consultas de dados complexas, gerem insights e criem relatórios personalizados. Isso reduz a dependência de equipes de dados especializadas e agiliza o processo de tomada de decisão.

Ao aproveitar a análise de autoatendimento, os tomadores de decisão obtêm acesso direto aos dados, têm a liberdade de manipulá-los e obter insights mais relevantes para seus objetivos. Essa flexibilidade não apenas acelera o processo de geração de insights, mas também promove uma cultura de tomada de decisão baseada em dados em toda a organização.

Embora a análise de autoatendimento traga benefícios significativos, ela também exige certas considerações. Os usuários devem possuir uma compreensão básica dos princípios de dados para garantir análises precisas. Além disso, as organizações devem implementar fortes políticas de governança de dados para manter a segurança, privacidade e qualidade dos dados.

Soluções de BI baseadas em nuvem

Na busca de maior eficiência operacional e insights acionáveis, as organizações estão cada vez mais mudando para soluções de inteligência de negócios (BI) baseadas em nuvem. São ferramentas e plataformas hospedadas na nuvem, fornecendo às organizações acesso escalável, flexível e em tempo real a dados críticos de negócios, ferramentas analíticas e recursos computacionais.

Ao contrário das soluções tradicionais de BI no local, que exigem investimentos significativos em hardware, software e manutenção, as soluções de BI baseadas em nuvem são hospedadas em servidores mantidos pelo provedor de serviços. Isso elimina a necessidade de custos iniciais substanciais e manutenção contínua, tornando-o uma opção mais econômica.

As soluções de BI baseadas em nuvem são inerentemente escaláveis, permitindo que as empresas ajustem facilmente seu armazenamento de dados e capacidade de processamento com base em suas necessidades. Isso pode ser particularmente benéfico ao lidar com grandes volumes de dados, onde a necessidade de armazenamento e poder de processamento pode variar.

No contexto do marketing, as soluções de BI baseadas em nuvem oferecem inúmeras vantagens. O acesso a dados em tempo real pode permitir que os profissionais de marketing fiquem a par das tendências de mercado em evolução, comportamentos do cliente e desempenho da campanha. Facilita a resposta rápida às mudanças do mercado, dando às empresas uma vantagem competitiva.

Análise preditiva

Ser reativo não é mais suficiente. O cenário competitivo de hoje exige uma tomada de decisão proativa, e é aí que a análise preditiva se destaca.

A análise preditiva é uma forma avançada de análise que usa dados históricos, algoritmos estatísticos e técnicas de aprendizado de máquina para prever eventos e tendências futuras.

No coração da análise preditiva está a modelagem de dados. Usando dados históricos, padrões são identificados e modelos matemáticos são construídos. Esses modelos, juntamente com dados atuais e algoritmos de aprendizado de máquina, fornecem previsões sobre resultados futuros.

No contexto do marketing, o Predictive Analytics pode ser um divisor de águas. Ele pode prever o comportamento do cliente, as tendências do mercado e o desempenho da campanha. Essas previsões podem ajudar os profissionais de marketing a ajustar suas estratégias, alocar recursos com eficiência e atingir até 73% da otimização dos gastos com marketing.

No entanto, o poder da análise preditiva depende da qualidade dos dados e da precisão dos modelos. Qualidade de dados ruim ou modelos imprecisos podem levar a previsões incorretas.

Inteligência Artificial (IA) em BI

Outra tendência emergente de BI é a maior infusão de IA em inteligência de negócios. A capacidade da IA de automatizar a análise de dados, gerar insights e prever resultados está redefinindo a forma como as organizações interagem com os dados.

A IA em BI normalmente envolve a aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina e técnicas de análise avançada para automatizar tarefas de processamento e interpretação de dados. Da coleta e limpeza de dados à análise e geração de insights, a IA pode reduzir significativamente a carga de trabalho manual, acelerando todo o processo de BI.

Além disso, a IA pode gerenciar conjuntos de dados grandes e complexos muito além da capacidade dos analistas humanos. Essa capacidade permite análises mais abrangentes e sofisticadas, revelando insights que, de outra forma, passariam despercebidos.

A precisão dos insights alimentados por IA depende da qualidade dos dados e dos algoritmos. Portanto, é essencial manter a alta qualidade dos dados e refinar continuamente os algoritmos. Além disso, considerações éticas e de privacidade devem ser abordadas ao alavancar a IA, principalmente em áreas como marketing personalizado.

Visualização Avançada de Dados

A visualização avançada de dados vai além de tabelas e gráficos básicos, incorporando uma variedade de elementos visuais inovadores, como mapas de calor, mapas geográficos, gráficos de dispersão, mapas de árvore e muito mais no design do painel. Esses elementos permitem a apresentação de dados multidimensionais em uma única visualização, facilitando uma compreensão mais abrangente dos dados.

A interatividade é uma característica fundamental da visualização avançada de dados. Os usuários podem manipular elementos visuais, detalhar pontos de dados específicos e explorar diferentes camadas de dados, tudo em tempo real. Esse recurso interativo permite que os usuários se aprofundem nos dados e extraiam insights que se alinham com seus objetivos específicos.

A visualização avançada de dados também pode aprimorar a comunicação de insights. Ao apresentar os dados em um formato visualmente atraente e intuitivo, garante que os insights não sejam apenas compreendidos, mas também apreciados pelas partes interessadas, levando a uma tomada de decisão mais informada e colaborativa.

No entanto, embora a visualização avançada de dados ofereça benefícios significativos, ela apresenta desafios. A eficácia da visualização depende da seleção de elementos visuais apropriados e da clareza da apresentação. Portanto, uma compreensão aguçada dos princípios e práticas de visualização é essencial para alavancar a visualização avançada de dados de forma eficaz.

BI móvel

Mobile business intelligence (BI) envolve o uso de dispositivos móveis para acessar aplicativos e dados de BI, permitindo que os tomadores de decisão se mantenham informados e tomem decisões, independentemente de sua localização.

O Mobile BI oferece várias vantagens distintas, sendo a acessibilidade primordial. Ao tornar os dados e insights acessíveis em dispositivos móveis, os tomadores de decisão podem se manter atualizados com informações em tempo real e tomar decisões informadas, mesmo em trânsito.

Outra vantagem importante do BI móvel é seu potencial para melhorar a colaboração. Com dados e insights acessíveis de qualquer lugar, os membros da equipe em diferentes locais podem colaborar de forma eficaz, garantindo o alinhamento na tomada de decisões. Isso pode ser particularmente benéfico para organizações com equipes geograficamente dispersas.

O BI móvel também pode facilitar interações mais frequentes e oportunas com os dados. Ao oferecer acesso aos dados na ponta dos dedos, ele incentiva a exploração e análise de dados mais regulares, promovendo uma cultura de tomada de decisão baseada em dados.

Governança ética de dados

A última tendência de BI da lista é a governança ética de dados, que aborda políticas, procedimentos e estruturas que não apenas garantem a qualidade e a segurança dos dados, mas também considerações éticas relacionadas à coleta, processamento e uso de dados.

O princípio central por trás da governança ética de dados é respeitar a privacidade e os direitos individuais em todas as atividades de dados. Envolve a implementação de práticas que garantem consentimento informado, anonimização de dados e controles de acesso rigorosos, entre outros, para proteger a privacidade individual e evitar o uso indevido de dados.

A governança ética de dados também abrange o uso ético de dados. Ele garante que os dados não sejam usados para perpetuar preconceitos, discriminação ou danos. Isso inclui práticas como verificações de viés em algoritmos, auditorias de imparcialidade e transparência no uso de dados

Como as atividades de marketing dependem cada vez mais de dados, garantir práticas éticas de dados pode ajudar a criar confiança com clientes e partes interessadas. Ele pode proteger contra possíveis riscos de reputação associados a violações de dados ou práticas antiéticas de dados.

A governança ética de dados também pode apoiar a conformidade regulatória. Com regulamentações de dados como GDPR e HIPAA estabelecendo padrões rigorosos para privacidade e ética de dados, uma forte estrutura de governança de dados éticos pode ajudar as empresas a permanecerem em conformidade e evitar possíveis penalidades legais e financeiras.

Navegando no futuro da inteligência de negócios

Ao adotar essas tendências de inteligência de negócios, os tomadores de decisão podem liberar todo o potencial de seus dados, impulsionar a inovação e obter uma vantagem competitiva no cenário de negócios em constante evolução.

Independentemente das tendências e inovações, uma constante continua sendo a espinha dorsal - dados de alta qualidade. Cada uma das tendências discutidas, seja análise aumentada ou BI móvel, é impulsionada e fortemente dependente de dados. A qualidade, precisão e abrangência desses dados influenciam diretamente a eficácia dos aplicativos de BI. Dados imprecisos ou incompletos podem levar a análises defeituosas, percepções enganosas e, por fim, decisões de negócios ruins. Assim, garantir dados de alta qualidade não é apenas um aspecto opcional, mas uma necessidade crítica no BI moderno.

A Improvado, uma plataforma avançada de análise de marketing, capacita as organizações ao fornecer dados integrados à IA e soluções robustas para elevar sua inteligência de negócios e marketing. Ele oferece soluções preparadas para o futuro que podem se adaptar perfeitamente às tendências de BI em evolução e às necessidades da empresa. O Improvado consolida e prepara para análise posterior dados de mais de 500 fontes de dados, garantindo um conjunto de dados abrangente e preciso.

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perguntas frequentes

O que é inteligência de negócios (BI) e por que ela é importante no mundo dinâmico dos negócios?

Inteligência de negócios (BI) refere-se ao processo de extrair insights valiosos de dados para permitir a tomada de decisões informadas e descobrir novas oportunidades. No cenário competitivo de hoje, o BI é crucial, pois capacita as empresas a permanecerem à frente, tomando decisões baseadas em dados e obtendo uma compreensão abrangente das tendências do mercado.

Quais são as principais tendências emergentes em inteligência de negócios?

As principais tendências emergentes em inteligência de negócios incluem análise aumentada, processamento de linguagem natural (NLP), narrativa de dados, análise de autoatendimento, soluções de BI baseadas em nuvem, análise preditiva, inteligência artificial (IA) em BI, visualização avançada de dados, inteligência de negócios móvel (Mobile BI) e governança ética de dados.