Business Analytics: O que é, e como impulsionar o crescimento da sua empresa

Entenda o que é Business Analytics, os benefícios da análise de dados para potencializar resultados, quais os principais tipos e como superar os desafios de negócio com insights valiosos e cheios de valor para sua empresa. 

No mundo dos negócios atual, ter acesso a dados e saber como usá-los de maneira estratégica é essencial para o sucesso das empresas. 

Isso a McKinsey já constatou lá em 2017 quando afirmou: uma parcela crescente de empresas usa dados e análises para gerar crescimento. A verdade é que 5 anos se passaram e essa realidade se potencializou ainda mais. Afinal, o mercado acredita que dados são o novo petróleo - mais do que isso, informações são potencialmente muito mais valiosas para os negócios do que qualquer combustível fóssil, segundo o Vice-presidente e Distinguished Analyst da Gartner, Douglas Laney. 

No entanto, ter acesso a dados não é suficiente. É fundamental saber como extrair valor desses dados e transformá-los em insights acionáveis. 

É aí que o Business Analytics desempenha um papel crucial. Ele oferece às empresas as técnicas, ferramentas e abordagens necessárias para analisar e interpretar os dados de maneira estratégica.

Para compreender totalmente a definição de Business Analytics, é importante que saiba que, acima de tudo, é uma combinação de habilidades, tecnologias e práticas. Neste artigo, exploraremos o que é Business Analytics e como ele pode impulsionar o crescimento da sua empresa.

O que é Business Analytics?

Atualmente, para otimizar a tomada de decisão muitas organizações utilizam o Business Analytics, em diversas áreas diferentes, como marketing, finanças, operações, recursos humanos e cadeia de suprimentos, entre outras. O Glossário da Gartner explica de forma profunda o conceito:

“Business Analytics é composto por soluções usadas para construir modelos de análise e simulações para criar cenários, entender realidades e prever estados futuros. Business Analytics inclui mineração de dados, análise preditiva, análise aplicada e estatística, e é fornecida como um aplicativo adequado para um usuário comercial. Essas soluções analíticas geralmente vêm com conteúdo pré-construído do setor, direcionado a um processo de negócios do setor (por exemplo, reivindicações, subscrição ou um requisito regulatório específico)”.

Em resumo, podemos definir o Business Analytics como processo de coleta, organização, análise e interpretação de dados empresariais para obter insights valiosos e apoiar a tomada de decisões estratégicas. 

Leia: Como a coleta e qualificação de dados podem melhorar a eficiência das empresas de Utilities

Isso envolve a aplicação de técnicas estatísticas, mineração de dados, modelagem preditiva, inteligência artificial e visualização de dados para descobrir padrões, tendências e relações ocultas nas informações da empresa. No episódio “Gerente de Projetos de TI: Como transformar dados em sucesso” do nosso podcast Smart Data Talks, falamos um pouco mais sobre o assunto para que você possa ter ainda mais insumo na hora de criar estratégias.

Com o Business Analytics, as empresas podem identificar oportunidades de mercado, entender melhor o comportamento dos clientes, antecipar tendências, otimizar processos internos, personalizar ofertas e aprimorar a experiência do cliente.

Benefícios do Business Analytics para sua empresa

Análise de dados está mudando a forma como as empresas pensam suas estratégias de crescimento. Isso porque traz inúmeros benefícios não só a longo prazo, mas no dia a dia dos negócios, agregando produtividade e integração entre áreas. 

Leia: Análise de dados: O que é e como pode melhorar a tomada de decisões nas empresas

De acordo com a pesquisa da Mckenzie: 

“O uso de análises de dados trouxe mudanças importantes para as principais funções de negócios de suas empresas. Por exemplo, quase metade de todos os entrevistados diz que dados e análises mudaram significativamente ou fundamentalmente as práticas de negócios em suas funções de vendas e marketing , e mais de um terço diz o mesmo sobre P&D”.

Conheça algumas vantagens: 

Identificação de insights valiosos

Uma das principais vantagens do Business Analytics é a capacidade de identificar insights valiosos a partir dos dados coletados. 

Ao analisar o comportamento dos clientes, o Business Analytics pode revelar padrões de compra, identificar segmentos e compreender as necessidades e desejos dos clientes.

Esse processo permite que as estratégias de marketing sejam direcionadas de forma mais precisa, as ofertas sejam personalizadas e a experiência do cliente otimizada, resultando em um aumento da satisfação e fidelização.

Otimização de processos e eficiência operacional

A otimização de processos e a melhoria da eficiência operacional são áreas-chave em que o Business Analytics desempenha um papel fundamental.

Por meio da análise de dados, a ferramenta permite que as empresas identifiquem áreas de seus processos internos que podem ser aprimoradas, resultando em maior eficiência, redução de custos e aumento da competitividade. Assim como áreas que possuem ineficiências, que podem ser ajustadas.

O Business Analytics também contribui para a otimização de processos por meio da automação. As empresas podem identificar tarefas ou processos que podem ser automatizados, utilizando tecnologias como inteligência artificial e machine learning.

Leia: Aprenda como máquina: reconheça padrões para aprender melhor e mais rápido

A automação de tarefas rotineiras e repetitivas permite que os funcionários se concentrem em atividades de maior valor agregado, melhorando a eficiência e a produtividade geral da empresa.

Além disso, é possível realizar monitoramento contínuo dos processos internos por meio de indicadores-chave de desempenho (KPIs) e métricas. Com a análise em tempo real dos dados, as empresas podem identificar rapidamente qualquer desvio ou problema nos processos, permitindo uma intervenção imediata e ações corretivas eficientes.

Antecipação de tendências e/ mudanças no mercado

Estar um passo à frente do concorrente é um marco para qualquer empresa que queira se destacar no mercado. E a tecnologia pode ser uma grande aliada para ganhar vantagem competitiva, como o Business Analytics. 

Dados sobre a concorrência, demográficos, de vendas, de mídia social e muito mais são alguns essenciais para ajudar na análise de mercado. Assim, o Business Analytics reúne e organiza esses dados de forma que possam ser facilmente analisados.

Em seguida, técnicas de análise de dados são aplicadas para extrair insights e identificar padrões ou correlações significativas. Esse processo permite que as empresas identifiquem tendências, mudanças no comportamento do consumidor, preferências de compra e demandas do mercado.

Personalização de experiências para os clientes

Diante de um mercado competitivo e extremamente saturado, o consumidor busca empresas que valorizam a sua jornada e agregam valor para sua experiência. 

Inclusive, de acordo com CX TRENDS 2023:

59% dos consumidores querem que as empresas usem os dados coletados sobre eles para criar experiências personalizadas

Segundo pesquisa da Gartner, estima-se que, nos últimos três anos, empresas conseguiram armazenar mais de 90% dos dados produzidos de toda a sua história de armazenagem de dados, e que ainda esse valor tende a quadruplicar até 2025.

Portanto, dados não faltam. Com o Business Analytics, é possível analisar todas as informações sobre o comportamento dos clientes, preferências e histórico de compras. 

Assim, as empresas conseguem oferecer recomendações personalizadas, campanhas de marketing direcionadas e melhorar a experiência geral do cliente. Isso cria um relacionamento mais próximo e aumenta a fidelidade à marca, tornando-o até um promotor. Reforçamos que a utilização de dados deve ser feita com responsabilidade, ética e segurança, respeitando todas as legislações. 

Leia: Indicadores de desempenho ou KPIs: veja como aplicar

Tipos de Análise baseada em Business Analytics

Análise Descritiva

O tipo mais básico de análise, que busca responder perguntas sobre o que aconteceu no passado. A análise descritiva usa técnicas estatísticas para resumir e visualizar os dados, proporcionando uma compreensão clara dos eventos passados.

Análise Preditiva

Esse tipo de análise busca prever eventos futuros com base em padrões e tendências identificados nos dados históricos. Ela utiliza algoritmos e modelos matemáticos para fazer previsões e estimativas.

Análise Prescritiva

Diferente da preditiva, a prescritiva vai além da previsão e fornece recomendações acionáveis sobre ações a serem tomadas para alcançar um determinado resultado. 

Ela utiliza técnicas avançadas, como otimização e simulação, para ajudar as empresas a tomar decisões informadas e estratégicas.

Leia: Análise de dados: O que é e como pode melhorar a tomada de decisões nas empresas

Ferramentas e Tecnologias que você precisa conhecer sobre Business Analytics

Como mencionado anteriormente, de nada adianta um milhão de dados sem saber extrair o verdadeiro valor que podem agregar para o crescimento dos negócios. É como estar no meio do oceano e não saber para onde ir, qual a direção tomar. 

Por isso, existem algumas ferramentas essenciais para tornar a análise de dados ainda mais poderosa, com insights e informações qualificadas para traçar estratégias mais precisas.

Business Intelligence (BI) e Data Warehousing

O Business Intelligence (BI) é um conjunto de tecnologias, processos e práticas que permitem a coleta, integração e análise de dados empresariais para fornecer informações acionáveis aos tomadores de decisão. 

O BI envolve a extração de dados brutos de várias fontes, como bancos de dados internos, sistemas de gestão empresarial, sistemas de CRM (Customer Relationship Management) e até mesmo fontes externas, como dados de mercado e tendências. 

Esses dados são então transformados em informações úteis e apresentados em dashboards, relatórios e análises.

Leia: DMP x CDP x CRM: Diferenças e Benefícios Estratégicos

Através dessa solução, as empresas podem monitorar e medir métricas-chave de desempenho (KPIs), como vendas, receitas, margens de lucro, satisfação do cliente e eficiência operacional. 

Os painéis de controle interativos fornecem uma visão holística dos indicadores-chave, permitindo uma compreensão clara e em tempo real do desempenho do negócio. 

Isso permite que os gestores identifiquem rapidamente áreas de melhoria, tomem decisões mais informadas e conduzam estratégias eficazes para impulsionar o crescimento.

O Data Warehousing, por sua vez, é um método estruturado para armazenar dados de forma organizada e estruturada, projetado para ser uma fonte única de verdade, consolidando dados de várias fontes em um modelo dimensional consistente. 

Antes de serem carregados em um Data Warehouse, os dados passam por um processo de extração, transformação e carregamento (ETL), onde são filtrados, limpos e estruturados em um formato adequado para análise. 

Assim, o Data Warehouse é otimizado para consultas e análises, oferecendo desempenho rápido e acesso fácil aos dados para suportar decisões de negócios.

Portanto, a combinação do Business Intelligence e do Data Warehousing oferece às empresas uma plataforma robusta para a análise de dados e a geração de insights.

Big Data Analytics

De acordo com o Glossário da Gartner, podemos definir Big Data como: 

Big data são ativos de informações de alto volume, alta velocidade e/ou alta variedade que exigem formas inovadoras e econômicas de processamento de informações que permitem insights aprimorados, tomada de decisões e automação de processos.

Ou seja, com o avanço da tecnologia e a crescente digitalização, as empresas estão lidando com um volume de dados sem precedentes. Para extrair valor dessas informações, é necessário técnicas avançadas de análise, como Big Data Analytics por exemplo.

Uma das principais características da ferramenta é a capacidade de lidar com dados em tempo real. À medida que os dados são gerados, podem ser processados e analisados quase instantaneamente, permitindo que as empresas tomem decisões com base em insights atualizados.

A integração dos dados externos com fontes diversas, permite uma compreensão mais completa do ambiente em que a empresa opera, possibilitando a identificação de novas oportunidades de negócios, segmentação de mercado mais precisa e uma visão holística do comportamento do cliente.

Algumas técnicas de Big Data Analytics se baseiam em algoritmos avançados de Machine Learning e inteligência artificial. Esses algoritmos podem ser aplicados para identificar padrões, tendências e relações complexas nos dados. 

Por exemplo, é possível realizar análises preditivas para prever comportamentos futuros com base em padrões históricos, como prever a demanda de um produto, antecipar problemas de manutenção em equipamentos ou identificar riscos financeiros.

Machine Learning e Inteligência Artificial

Ferramentas fundamentais para o Business Analytics, permitem a automação de processos e a análise avançada dos dados, proporcionando insights valiosos e impulsionando o crescimento das empresas.

Inteligência Artificial permite a automação de tarefas e a criação de sistemas inteligentes que podem realizar atividades complexas sem intervenção humana. Por isso, tem sido um pilar extremamente importante para o desenvolvimento dos negócios. 

Não à toa a adoção global de IA cresceu de forma constante em todo o mundo, com 41% das empresas no Brasil indicando que implementaram ativamente a tecnologia, segundo pesquisa da IBM. 

Ou seja, a ferramenta é capaz de compreender linguagem natural, processar imagens, reconhecer padrões e tomar decisões com base em informações disponíveis.

Já a solução Machine Learning refere-se a um subcampo da IA que se concentra no desenvolvimento de algoritmos e modelos estatísticos capazes de aprender e tomar decisões com base nos dados. 

Os algoritmos de Machine Learning são projetados para identificar padrões complexos, tendências e correlações nos dados, mesmo quando essas relações não são aparentes para os seres humanos. 

Essa capacidade de "aprender" a partir dos dados permite que os algoritmos de Machine Learning se adaptem e melhorem seu desempenho à medida que recebem mais dados.

Esses modelos podem ser aplicados em várias áreas do negócio, como previsão de demanda, segmentação de mercado, detecção de fraudes, recomendação de produtos e muito mais.

Com a combinação IA e  Machine Learning, as empresas podem automatizar processos e tarefas que antes exigiam a intervenção humana, liberando recursos e melhorando a eficiência operacional. 

Por exemplo, os chatbots são sistemas de IA que utilizam técnicas de processamento de linguagem natural e Machine Learning para fornecer atendimento ao cliente automatizado e personalizado.

Visualização de Dados

A visualização de dados é uma técnica essencial no campo do Business Analytics, que utiliza gráficos, mapas e outros elementos visuais para representar informações de forma clara e compreensível.

Através dessa visualização, os dados complexos e volumosos podem ser apresentados de forma visualmente atraente e intuitiva, permitindo que as informações sejam compreendidas e interpretadas com mais facilidade

Um dos benefícios é a capacidade de realizar análises exploratórias. Os gráficos e visualizações permitem que os analistas examinem os dados de diferentes perspectivas, realizem comparações, identifiquem relações e façam descobertas significativas. 

Existem várias técnicas e tipos de visualizações de dados disponíveis, cada um adequado para representar diferentes tipos de informações e insights. E atualmente, há uma ampla variedade de ferramentas e softwares disponíveis para criar visualizações de forma eficiente e interativa

Além disso, a visualização de dados pode ser integrada a painéis de controle e relatórios automatizados, permitindo que as informações sejam atualizadas em tempo real e compartilhadas de forma acessível e colaborativa.

Desafios e considerações éticas no uso de Business Analytics

Alguns dos principais desafios e considerações éticas no uso de Business Analytics incluem a privacidade e segurança dos dados, transparência nas decisões baseadas em análises e o uso de informações de forma justa e não discriminatória.

As empresas devem garantir que os dados coletados sejam armazenados e protegidos adequadamente, evitando violações de privacidade e vazamentos de informações confidenciais.

Isso envolve a implementação de medidas de segurança robustas, como criptografia de dados, controle de acesso, monitoramento de atividades e conformidade com regulamentações, como a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD). As empresas também devem obter o consentimento adequado dos usuários para coletar e processar seus dados, fornecendo transparência sobre como esses dados serão utilizados.

A falta de transparência pode gerar desconfiança e preocupações, especialmente quando as decisões têm um impacto significativo nas pessoas, como em processos seletivos de emprego ou concessão de crédito. 

Melhores práticas para obter sucesso no uso de business analytics

Agora que você já sabe o que é Business Analytics, conhece seus benefícios e entende os tipos de análise e ferramentas, vamos para a prática. Chegou a hora de entender como aplicar o Business Analytics na sua empresa, abaixo citamos dicas essenciais: 

Cultura orientada por dados

Uma empresa orientada por dados pode crescer mais de 30% ao ano, de acordo com o relatório “Insights-Driven Businesses Set The Pace For Global Growth” da Forrester.

Portanto, promover uma cultura orientada por dados é fundamental para agregar valor e alcançar novos patamares de sucesso, aproveitando ao máximo os benefícios do Business Analytics.

Essa cultura envolve a criação de uma mentalidade analítica em toda a organização, onde a coleta e a análise de dados são parte integrante dos processos de tomada de decisão.

Ou seja, é preciso colocar os dados como um ativo estratégico, garantindo a busca pela coleta e organização sistemática das informações relevantes. Isso implica em estabelecer processos eficientes para a coleta, armazenamento e gestão de dados, garantindo sua integridade e qualidade. 

Isso porque as empresas devem adotar práticas de governança de dados, definindo responsabilidades claras e padrões de qualidade para garantir a confiabilidade e a consistência dos dados utilizados nas análises, como falamos anteriormente. 

Outro aspecto importante é a adoção de ferramentas e tecnologias adequadas para facilitar a coleta, análise e visualização de dados. 

As empresas devem investir em sistemas de Business Intelligence (BI) e Data Warehousing que permitam a extração e o processamento eficiente dos dados, bem como na utilização de ferramentas de análise avançada, como algoritmos de Machine Learning e IA.

Essas tecnologias ajudam a simplificar e acelerar o processo de análise de dados, permitindo que as informações sejam acessíveis e utilizáveis por todos os membros da organização.

Investimento em talentos e habilidades analíticas

Contratar profissionais com conhecimentos e habilidades em análise de dados, estatística, programação e outras áreas relacionadas é de suma importância também. Além disso, é importante investir em treinamento e capacitação para desenvolver as habilidades analíticas da equipe existente.

Mais do que isso: é essencial que as empresas ofereçam ambientes de trabalho adequados, com oportunidades, desenvolvimento analítico, integração entre áreas e uma cultura centralizada em dados como ponto estratégico.

Afinal, cada área depende da outra, tecnologia e criatividade, por exemplo, podem e devem andar juntas para as operações fluírem de forma saudável e harmoniosa, oportunizando ambientes de constante aprendizado. 

De acordo com a pesquisa State of Data Brasil 2021, 40,2% dos profissionais da área de dados no Brasil se mantêm abertos a outras propostas, mesmo que estejam satisfeitos em seus empregos. 

Entre os maiores pontos de insatisfação desses profissionais estão: a falta de maturidade analítica nas organizações (citada por 44,5%) e a escassez de oportunidades de crescimento (43,8%).

Ou seja, investir em talentos e habilidades analíticas é um processo contínuo, pois as tecnologias e metodologias de análise de dados estão em constante evolução. 

As empresas devem estar dispostas a acompanhar as mudanças e atualizar constantemente suas competências analíticas para se manterem competitivas no mercado. 

Ao fazer isso, elas estarão melhor preparadas para enfrentar os desafios e aproveitar as oportunidades oferecidas pelo Business Analytics.

Segurança e privacidade dos dados

De novo aqui, mas importante ponto a ser reforçado: implementar medidas robustas de segurança de dados para proteger a privacidade dos clientes e garantir a conformidade com as regulamentações de proteção de dados deve ser a principal preocupação. 

Conclusão

O grande poder do Business Analytics é justamente ajudar as empresas a extrair o verdadeiro valor dos dados para impulsionar estratégias e resultados. 

Mais do que isso, utilizar tecnologias como o Big Data, Inteligência Artificial e Machine Learning na análise avançada dos dados torna o processo ainda mais poderoso. 

Essas ferramentas permitem lidar com grandes volumes de informações, automatizar tarefas e identificar padrões complexos para embasar a tomada de decisões.

É dessa forma que o Zoox Intelligence, a plataforma mais completa de Data Science e Analytics do mercado, pode te ajudar a otimizar a análise de dados e alcançar novos patamares de sucesso. 

Diante de tudo que falamos, ela resume bem como o Business Analytics pode agregar valor: nossa plataforma de dados permite que sua empresa capture e analise todos os dados relevantes para o seu negócio em tempo real.

Assim, é possível identificar novas oportunidades e criar campanhas de marketing personalizadas e mais aderentes às necessidades dos seus clientes. 

É hora de investir em tecnologia e aproveitar ao máximo o potencial dos dados. Invista em Business Analytics e abra caminho para um futuro de crescimento e excelência.