Componentes essenciais de um sistema de inteligência de negócios

150 milhões de e-mails enviados, 20,8 milhões de mensagens do WhatsApp, 2,78 milhões de visualizações no YouTube, 2,4 milhões de consultas de pesquisa – esses números não são para um ano, um mês ou uma semana. Esses números especificam a ação que acontece na Internet em um minuto! Essa explosão de dados acontecendo ao nosso redor apresenta vários caminhos e oportunidades para as empresas adaptarem seus produtos e serviços de acordo com as necessidades e preferências dos usuários. Como resultado, cada empresa ou empresa produz uma porção de dados que geralmente é coletada e armazenada e muitas vezes tratada como um ativo inestimável para sua estratégia de negócios ou necessidades de marketing.

Mas para que servem os dados se não há maneiras e meios de extrair insights, tendências e padrões valiosos? Sem inteligência e análise de negócios adequadas, os dados servirão apenas para criar muita confusão e não farão sentido para as partes interessadas. Isso acontece porque a maioria deles tem conhecimento inadequado sobre como extrair informações úteis e significativas desses dados acumulados. Assim, devido à falta de conhecimento e competência, muitas vezes eles não tomam decisões frutíferas para o aprimoramento de sua empresa. Para resolver esse problema, muitas empresas estão adotando análises avançadas e inteligência de negócios para preencher com sucesso a lacuna entre a empresa e seus dados brutos.

Importância da inteligência de negócios

A inteligência de negócios direcionada é uma maneira infalível de ajudar a empresa a decidir o que funcionará melhor para seus negócios. Está emergindo rapidamente como uma maneira eficaz pela qual uma empresa pode tomar as decisões certas e ir além de seus concorrentes. Agora, as empresas estão enfatizando a inteligência de negócios que é extraída de dados brutos por programas de computador especializados e estão educando seus funcionários sobre como acostumar e disseminar as informações que estão obtendo desses dados estruturados.

Ao utilizar a inteligência de negócios, as empresas podem fazer seu orçamento e tentar explorar novas oportunidades de negócios que possam impulsionar seu crescimento. Mas também é verdade que o BI não é apenas uma simples ferramenta de análise de dados corporativos. Também é usado por gerentes e analistas para identificar processos de negócios incompetentes que precisam ser reavaliados e reconsiderados. Isso decorre da perda de receitas e melhora a eficiência dos negócios. O mercado tem uma variedade de ferramentas de BI, incluindo Oracle BI, MSBI, Qlikview, Tableau e IBM.

Uma empresa pode utilizar qualquer uma dessas ferramentas e ver as mudanças em seus negócios, aproveitando o poder dos insights padrão-ouro. Se usado da maneira certa, um bom sistema de BI pode fazer algumas mudanças surpreendentemente boas na fortuna de uma empresa e permitir que ela desfrute de um melhor envolvimento do usuário e maiores conversões de vendas. Mas é igualmente verdade que uma implementação inepta pode produzir resultados ruins para uma organização. Assim, uma organização deve fornecer alguns esforços árduos para fazer uma avaliação adequada do sistema de Business Intelligence que pode atender com sucesso todas as suas necessidades.

Componentes essenciais de um sistema de BI

Para começar com os fundamentos, compilamos uma lista de componentes essenciais que tornam um sistema de BI robusto e confiável.

1. Armazenamento de dados:

Nesta era digital, o volume de dados gerados ultrapassou todas as estimativas. Uma infinidade de estatísticas afirmou que as empresas cotidianas estão gerando cerca de 2,5 quintilhões de bytes de dados. Outro fator importante é que mais de 90% dos dados disponíveis hoje em dia foram gerados apenas nos últimos dois anos. Uma empresa precisa saber como pode utilizar meticulosamente esses dados brutos acumulados.

Os dados que geralmente vêm de vários sistemas OLTP e outras fontes diversas precisam ser acumulados em um banco de dados que pode ser passado por ferramentas de análise e visualização. O objetivo do data warehousing é agregar todos os dados estruturados de um ou mais recursos para que possam ser comparados e analisados ​​para inteligência de negócios sempre que necessário. O armazém deve ser armazenado de maneira segura para que possa ser recuperado facilmente e gerenciado sem problemas.

Oracle, Microsoft, IBM e SAP e Amazon AWS inscrevem seus nomes como líderes em sistemas de gerenciamento de banco de dados. O principal benefício de usar um data warehouse é a capacidade de analisar dados de vários recursos. É por isso que um data warehouse é empregado para fazer o trabalho analítico do enorme volume e veracidade dos dados da empresa.

2. Grandes dados:

Nesta era impulsionada pela concorrência, as empresas precisam tomar as decisões certas no momento certo. Problemas críticos de negócios podem ser evitados utilizando efetivamente a inteligência de negócios e analisando os dados disponíveis. A presença de dados em grande escala extraídos de várias fontes, como sites de mídia social, sites, pesquisas, RFID e sinais de GPS é o que significa Big Data. Embora o mercado esteja repleto de várias ferramentas orientadas a tecnologias de banco de dados, elas não são capazes de lidar com o alto volume ou velocidade normalmente associado ao big data. É aqui que ferramentas de análise especializadas, como R e Hadoop, entram em cena para fornecer insights qualitativos. A análise de Big Data mudou as percepções das empresas e causou um impacto sem precedentes em suas operações diárias de negócios. Alguns dos benefícios a serem obtidos com o Big Data Analytics incluem:

• Redução de custos – Tecnologias de Big Data como Hadoop e análises baseadas em nuvem reduziram substancialmente os custos de infraestrutura de TI. Ao investir nessas tecnologias, uma empresa voltada para o futuro pode facilmente superar os benefícios acumulados quando comparados com os custos incorridos. Usando essas tecnologias, volumes maiores de dados estruturados e não estruturados agora podem ser facilmente armazenados e analisados ​​a um custo mínimo em comparação com as técnicas convencionais.
• Eficiência aprimorada – O Hadoop é muito mais eficaz, pois fornece às empresas como utilizar os dados rapidamente e também fornece uma visão analítica. Na verdade, isso é muito mais rápido do que as ferramentas de ETL antigas e tradicionais, que consumiam tempo e, portanto, precisavam de tempo para carregar os dados da origem para o sistema de BI de destino. Essas ferramentas modernas de análise de negócios aumentam a eficiência de uma empresa e as ajudam a chegar rapidamente a uma decisão baseada em dados.

Observando a crescente influência do ecossistema online e mudando as preferências do usuário para dispositivos móveis e web, analisar big data não é mais uma opção, mas um impulsionador de sucesso de missão crítica. Essa ferramenta eficaz os ajuda a tomar decisões de negócios adequadas. Menor custo, escalabilidade, forte suporte de TI e excelente vantagem competitiva tornaram o big data uma das tecnologias mais apreciadas desta era.

3. Raspagem da Web:

Com o web scraping, o processo de extração de dados direcionados fica mais fácil. Como resultado, as etapas subsequentes de processamento e análise significativos e geração de BI tornam-se mais suaves e muito mais eficientes. Com sua capacidade de rastrear dados não estruturados e conteúdo de mídia social, você pode lançar uma ampla rede para impulsionar a eficácia de seus sistemas de BI.

Você pode ouvir o que as pessoas estão dizendo sobre sua marca, ajustar seu gerenciamento de reputação, melhorar sua personalidade online e planejar e implantar campanhas de marketing estratégicas que aumentam a probabilidade de conversões bem-sucedidas para sua empresa. Diversas aplicações podem surgir do web scraping – serviços de agregação, serviços de classificados, sites de comparação, profissionais de marketing, equipes financeiras e analistas de negócios – todos consideram altamente eficaz utilizar a proposta de valor do web scraping e mineração de dados para adicionar a vantagem necessária aos seus negócios .

4. Painel de inteligência de negócios:

Um painel é basicamente uma exibição visual das informações mais importantes e relevantes que podem ser visualizadas em um relance resumido. Todas as informações de pré-requisitos são mescladas e organizadas em uma única tela para que os usuários possam monitorá-las e lê-las rapidamente. Algumas das principais características que definem um painel de BI eficaz são as abaixo:

• Todos os dados e visualizações cabem em uma única tela de computador. Portanto, não há necessidade de rolá-los.
• Ele exibe os indicadores de desempenho mais importantes que precisam ser monitorados regularmente.
• Dashboards são muito fáceis de entender e usar porque possuem uma linguagem de design mais simples.
• Os dados exibidos podem ser atualizados automaticamente sem qualquer trabalho manual. Mas também é verdade que a frequência da atualização varia de organização para organização.

5. Relatórios de inteligência de negócios:

Os relatórios em inteligência de negócios denotam a apresentação de dados aos usuários finais de forma que eles possam entendê-los e analisá-los facilmente para o benefício de seus negócios. Normalmente, um relatório apresenta texto e números em uma tabela e, além disso, é otimizado para impressão e suporta outros formatos de documentos como PDF. Em todas as soluções de business intelligence, a geração de relatórios desempenha um papel crucial porque ajuda as empresas a entender os dados coletados de forma significativa.

Isso é feito para aumentar sua competitividade no mercado. Existem várias ferramentas de inteligência de negócios e relatórios de código aberto disponíveis no mercado. Hoje em dia, a inteligência de negócios tornou-se um componente intrínseco de uma empresa que deseja firmar seu nome nesta era competitiva. Aqueles que desejam extrair o máximo do BI precisam conhecer e ter um conhecimento prático desses componentes fundamentais de um bom sistema de BI.