Embora o Business Analytics (análise de negócios) não seja uma novidade no mundo corporativo, seu impacto vem crescendo a cada dia. Com o avanço da tecnologia e a democratização do acesso a ferramentas e conhecimento, cada vez mais empresas reconhecem a importância dessa metodologia na gestão estratégica.
Atualmente, negócios de todos os tamanhos e segmentos podem se beneficiar da análise de dados para transformar informações em insights valiosos. Com dados precisos sobre a performance da empresa, gestores podem otimizar processos, acelerar resultados e tomar decisões mais assertivas.
O que é Business Analytics?
O Business Analytics é um conjunto de práticas e ferramentas que ajudam as empresas a organizar, explorar e analisar seus dados. Para isso, utiliza-se de modelos estatísticos e preditivos, mineração de dados, inteligência artificial e dashboards interativos.
Na prática, trata-se de examinar dados para obter uma visão clara e objetiva sobre as operações de um negócio, identificando áreas de melhoria. O objetivo principal é aumentar a eficiência, otimizar a tomada de decisões e impulsionar o crescimento e a rentabilidade da empresa.
Qual a diferença entre Business Analytics e Business Intelligence?
Embora os termos Business Intelligence (BI) e Business Analytics (BA) sejam frequentemente usados como sinônimos, eles se diferenciam em seus objetivos, processos e ferramentas.
- Business Intelligence (BI): Foca na coleta, organização e apresentação de dados históricos para facilitar o monitoramento e análise de desempenho. O BI responde perguntas como “O que aconteceu?”, “Qual é o panorama atual?” ou “Quais são as tendências passadas?” Ferramentas de BI utilizam visualizações como gráficos e tabelas para apresentar dados de forma simples e clara.Exemplo: Uma empresa pode usar o BI para monitorar as vendas de suas lojas e entender quais produtos estão performando melhor em diferentes locais.
- Business Analytics (BA): Se concentra em analisar dados para fornecer insights que orientem as decisões de negócios. Responde perguntas como “Por que isso aconteceu?” e “O que podemos fazer a respeito?”. O BA utiliza técnicas mais avançadas, como modelagem preditiva, mineração de dados e análise estatística, para identificar padrões e prever tendências futuras.Exemplo: A análise de negócios pode ser usada para prever a demanda de um produto com base em dados históricos, ajudando a empresa a planejar a produção e as estratégias de marketing.
Vantagens do uso de Business Analytics
O Business Analytics traz inúmeras vantagens para as empresas que adotam essa abordagem. Algumas das principais incluem:
1. Tomada de decisão baseada em dados
Em vez de confiar apenas na intuição ou em experiências passadas, os gestores podem tomar decisões fundamentadas em dados concretos, reduzindo incertezas e aumentando as chances de sucesso.
2. Identificação de tendências e oportunidades
O uso de análises preditivas e mineração de dados permite identificar padrões de comportamento de clientes, sazonalidades e tendências de mercado, possibilitando que a empresa antecipe demandas e se posicione estrategicamente.
3. Otimização de processos internos
Com a análise detalhada dos dados operacionais, as empresas conseguem identificar gargalos, desperdícios e ineficiências em seus processos, implementando melhorias que resultam em maior produtividade e redução de custos.
4. Melhoria na experiência do cliente
Ao analisar dados sobre o comportamento e preferências dos clientes, as empresas podem oferecer produtos e serviços mais alinhados às suas expectativas, aumentando a satisfação e fidelização.
5. Aumento da competitividade
Empresas que utilizam Business Analytics conseguem agir de forma mais rápida e assertiva diante das mudanças do mercado, tornando-se mais competitivas e inovadoras em relação aos concorrentes.
6. Maior previsibilidade e redução de riscos
A modelagem preditiva e a análise estatística ajudam as empresas a prever riscos e evitar problemas antes que eles se tornem críticos. Isso é essencial para a gestão de crises e planejamento financeiro.
7. Maximização do ROI
Com estratégias baseadas em dados, as empresas conseguem alocar melhor seus recursos, otimizando investimentos e obtendo um retorno financeiro mais expressivo.
Etapas do processo de Business Analytics
Todo projeto de análise de negócios precisa inicialmente de uma boa organização, visando manter a fluidez de todo o processo. Sendo assim, a seguir iremos elencar os pontos-chave na implementação do Business Analytics em uma empresa:
- Reúna sua equipe para uma estratégia analítica Organize uma reunião com líderes e equipes para alinhar objetivos e processos. Defina quais áreas precisam de melhorias e quais dados são necessários para acompanhar e analisar as métricas.
- Use a tecnologia para coletar dados
Ferramentas como CRM (Customer Relationship Management) e ERP (Enterprise Resource Planning) são essenciais para armazenar dados de clientes e operações em um único sistema, facilitando a coleta, organização e análise. - Analise as métricas chave para identificar oportunidades Utilize os dados para detectar tendências e identificar áreas de melhoria. Analisar métricas como feedback de clientes, vendas comparativas e segmentação de mercado ajudará a otimizar os processos e aumentar a produtividade.
- Monitore o progresso e ajuste conforme necessário Avalie regularmente o progresso das mudanças implementadas para atingir as metas. Isso permitirá realocar recursos conforme necessário e ajustar estratégias de forma eficaz.
Para aprofundar: Business Analytics: 5 dicas de como aplicá-lo
Ferramentas e tecnologias utilizadas em Business Analytics
Existem muitas ferramentas de Business Analytics disponíveis no mercado. Cada ferramenta tem seus pontos fortes e fracos, e a escolha depende das necessidades e recursos da empresa. Algumas das ferramentas mais utilizadas incluem:
- Tableau: Uma ferramenta de visualização de dados que permite aos usuários criar painéis interativos e relatórios para analisar grandes conjuntos de dados.
- Microsoft Power BI: Outra ferramenta popular de visualização de dados que permite aos usuários criar painéis e relatórios a partir de várias fontes de dados.
- Google Analytics: Uma plataforma gratuita de análise de dados da web que fornece informações detalhadas sobre o tráfego do site e o comportamento do usuário.
- Python: Uma linguagem de programação popular para análise de dados, que oferece muitas bibliotecas e ferramentas para coletar, limpar, analisar e visualizar dados.
- R: Outra linguagem de programação popular para análise de dados, que oferece muitas bibliotecas e ferramentas para estatísticas e modelagem preditiva.
- SAP BusinessObjects: Uma plataforma de business intelligence que oferece ferramentas de relatórios, análises, visualização de dados e modelagem preditiva.
- IBM Cognos Analytics: Outra plataforma de business intelligence que oferece ferramentas de relatórios, análises, visualização de dados e modelagem preditiva.
Qual a importância do Business Analytics para empresas?
Quando falamos em Business Analytics é impossível não associá-lo ao termo data-driven. Para quem ainda não está familiarizado com o a expressão, ela significa utilizar dados concretos, validados e confiáveis para guiar as decisões de uma empresa, ao invés de se apoiar apenas no “feeling”.
Mas, para ser considerada de fato uma empresa data-driven, é necessário que todos os seus setores, processos e estratégias sejam pautados pela análise de dados. Por exemplo, na área do marketing onde os funcionários precisam usar diariamente sua criatividade, é comum se apegar à ideias que num primeiro momento parecem ótimas, mas que em números não mostram um desempenho tão bom.
É justamente nesses casos onde os dados mostram sua importância, orientando o curso de ação das equipes para um resultado certeiro, sem perder muito tempo em hipóteses ou achismos.
Ainda nesse contexto, uma pesquisa realizada pelo professor Erik Brynjolfsson do Massachusetts Institute of Technology (MIT) revelou dados impresiso sobre o uso dos dados na tomada de decisão em empresas. Segundo o estudo, empresas DDD (Data Driven Decision-Making) tem uma produtividade de 5 à 6% superior à empresas similares que não utilizam a metodologia.
Um exemplo de ganho de produtividade é o case da ALE Combustíveis, que conseguiu reduzir cerca de 190h de trabalho mensais através de automações realizadas com BI. Ademais, eles também conseguiram utilizar a análise de dados para classificar sua carteira de clientes por métricas específicas da empresa. Em virtude disso, a gestão pôde alocar de forma inteligente os esforços do seu time comercial, aumentando expressivamente os resultados da empresa.
Conclusão
O Business Analytics é essencial para empresas que buscam crescimento sustentável e decisões informadas. A utilização estratégica de dados permite que as empresas alcancem uma melhor performance operacional e financeira.
No entanto, é importante aplicar o Business Analytics de forma eficiente, garantindo a segurança dos dados e o alinhamento dos projetos com os objetivos de negócios. Contar com profissionais especializados pode otimizar recursos e acelerar os resultados da sua equipe de TI.
Leia também:
• Business Analytics vs Business Intelligence: qual a diferença?
• O que faz uma consultoria em Business Intelligence (BI)?
Perguntas frequentes
Como o Business Analytics pode beneficiar pequenas empresas?
Mesmo com recursos limitados, pequenas empresas podem usar Business Analytics para entender melhor seu público, otimizar campanhas de marketing, melhorar a gestão financeira e identificar oportunidades de crescimento.
Quais setores mais utilizam Business Analytics?
Business Analytics é amplamente usado em setores como varejo, saúde, finanças, logística, manufatura e tecnologia, ajudando a otimizar operações e melhorar a experiência do cliente.
Quais desafios as empresas enfrentam ao adotar Business Analytics?
Os principais desafios incluem a falta de cultura analítica, dificuldades na integração de dados, escassez de profissionais qualificados e a necessidade de investir em infraestrutura e tecnologia.
