Business Analytics em seu negócio? Descubra como implementar!

O Business Analytics é um conceito que engloba a exploração de dados para ações em uma organização. Em português, “Análises Empresariais” favorecem a tomada de decisões mais direcionadas além de uma análise de informações altamente tecnológica proporcionando previsões de mercado à organização.

Apurar grandes volumes de dados com variedade de fontes tornou-se possível com ferramentas de gerenciamento de dados. Aliás, qual empresa não deseja prever comportamentos de seu mercado e consumidor, não é?

Com o business analytics essa realidade se aproxima muito. Sendo assim, entenda melhor o assunto, acompanhando conosco como implementar o BA em sua empresa!

Aplicações do Business Analytics na gestão empresarial

O business analytics envolve a captação, apuração e interpretação de dados que podem partir, por exemplo, de ferramentas de business intelligence.

Na gestão empresarial, a principal diferença está na utilização das informações captadas, já que o BI envolve aspectos mais básicos.

Uma pesquisa da MicroStrategy mostrou que o direcionamento dos dados por parte das empresas é destinado a:

• Melhoria de processos e redução de custos (60%);
• Direcionamento de estratégias e inovações (57%);
• Monitoramento e otimização dos processos financeiros (52%).

Na prática, a aplicação do business analytics envolve diversos setores e promove uma gestão muito mais eficiente. Confira como o BA pode ser implementado nas diferentes áreas da organização:

Finanças

Não é surpresa que a área de finanças concentra quantidades de dados imensas. Com a implementação do business analytics, os profissionais podem:

• Ter uma maior facilidade na precificação;
• Acompanhar métricas de mercado para o planejamento financeiro;
• Prever tendências de vendas a partir do comportamento das informações;
• Entre muitos outros.

Recursos Humanos

O BA auxilia profissionais de RH oferecendo insights altamente embasados no comportamento dos colaboradores.

Assim, é possível estabelecer taxas precisas de turnover, acompanhar desempenhos e ainda comparar as performances com as instituições de ensino das quais os colaboradores provêm.

Supply Chain

A cadeia de suprimentos para setores industriais também pode usufruir dos benefícios do business analytics.

O BA possibilita um melhor monitoramento de estoque, gestão de riscos, acompanhamento de metas e muitos outros. Com o acesso à informação sobre produtividade de equipamentos, o gestor também pode ter mais facilidade para indicar custos e prever o desgaste maquinário.

Marketing

O setor que é a alma do negócio não poderia ser esquecido no Business Analytics. A identificação do comportamento do consumidor baseada em dados pode facilitar a definição de público-alvo e o direcionamento de campanhas.

Além disso, o acompanhamento de tendências e de preferências deste público-alvo também pode ser atualizado frequentemente. O resultado é ações mais mensuráveis e estratégias com um retorno maior e previsível.

CRM

A sigla CRM (Costumer Relationship Managment) representa o setor que trabalha a favor da fidelização dos clientes. No Business Analytics, o mapeamento de preferências pode proporcionar um conhecimento mais profundo acerca do perfil de clientes da empresa.

Consequentemente, o setor pode explorar abordagens mais engajadoras e ampliar o repertório de vendas com o consumidor.

Para as empresas que investem em fidelização, portanto, o BA pode servir como um parâmetro na definição de estratégias. Assim, a organização pode comparar preferências e promover uma experiência superior ao cliente.

Principais etapas no processo de Business Analytics

O processo de business analytics envolve diversas etapas que vão desde a análise até o desenvolvimento de modelos. O processo é direcionado especialmente para a iniciação de ações antecipadas que resolvem possíveis desafios futuros.

Abaixo, acompanhe cada uma das etapas envolvidas no BA e seus funcionamentos.

1. Planejamento e análise de diagnóstico

O primeiro passo para uma análise empresarial efetiva envolve a identificação de um problema ou necessidade.

Claro que para iniciar o processo é necessário definir seus objetivos, e para isso a empresa deve identificar e definir seu ponto de melhoria. É o momento em que a equipe se reúne e também define indicadores importantes para a análise.

Na análise de diagnóstico, portanto, sua empresa irá identificar variáveis que sejam relevantes para a solução desejada. Assim, definem-se dados que sejam relevantes e identificam-se as tendências comuns.

Podemos dizer, por isso, que os primeiros insights já podem ser retirados a partir dos padrões identificados. Algumas previsões simples, conforme o comportamento das estatísticas, já compõe a análise.

2. Análise do fluxo e origem dos dados

Tendo mapeado e identificado dados relevantes para a ação, é preciso aplicar cálculos estatísticos para serem previstas tendências mais complexas.

A modelagem de dados que ocorre nesta etapa envolve, por exemplo, árvores de projeção, redes neurais, regressão logística e outras. O objetivo, portanto, é estabelecer uma boa análise preditiva que indique soluções.

Não podemos esquecer de considerar as variáveis mais influentes e também margens de erros. Para identificá-las, o analista deve considerar a origem dos dados e aprofundar cada uma de suas propriedades.

Assim, torna-se possível estabelecer proporções e porcentagens mais precisas para as ações que melhor se adequam às indicações.

3. Desenvolvimento das aplicações e modelos quantitativos

Finalmente, sua equipe poderá desenvolver modelos visuais que permitam a comparação das ações efetivas. Por se tratar de proporções estatísticas, o business analytics sempre indicará possibilidades nas previsões.

Consequentemente, a partir de metas estabelecidas pelos gestores, será possível adquirir embasamento para tomar ações que as atinja.

Podemos dizer, desta forma, que o último estágio do BA envolve a “mão na massa”. Com a criação de modelos visuais, já é possível para os gestores a identificação das melhores ações para a meta estabelecida.

Muitas empresas que utilizam o método o adotam nos mais diversos setores, já que representa resultados tangíveis.

A causa é bem clara: o gestor visualiza informações práticas e tendências de anos para agir, e já não se baseia inteiramente em sua experiência ou achismo.

Desafios da análise avançada de dados nas empresas

Embora 71% das empresas globais desejem investir em business analytics, conforme a pesquisa da MicroStrategy, os desafios para sua implementação são grandes e multidisciplinares.

Sabendo que o BA é muito mais voltado para previsão tendências e comportamentos, já é de se esperar uma grande complexidade de funcionamento. Afinal, embora represente um imenso poder à organização, a tarefa de acertar nas antecipações não é simples.

Listamos abaixo alguns dos principais pontos de alerta para a utilização do BA:

#1. Processamento e tratamento de dados em grande volume

O Big Data se relaciona fortemente com a análise empresarial. Isso porque há a necessidade de gerir um volume imenso de informações que representem direcionamentos precisos para as ações.

Por outro lado, o processo de coletar, organizar e interpretar dados não é nada simples. Uma pesquisa divulgada pela Business Wire mostrou que, enquanto 99% dos 1.000 entrevistados afirmaram investir em Big data, somente 24% criaram uma organização baseada em dados.

Isso pode ser justificado pela complexidade do processo de implementação e processamento dos dados. Vale lembrar que embora um alto volume de dados permita insights mais precisos, a gestão desse volume é muito mais complexa.

Por isso, a necessidade de investir em um gerenciamento de dados é muito acentuada no Business Analytics.

Assim, além de adotar um bom sistema, a organização não pode esquecer de investir em inovações para tratar volumes cada vez maiores de dados.

Resumidamente, empresa deve estar preparada para a alta coleta e contar com boas apurações para implementar adequadamente o BA em sua cultura.

#2. Modelagem de dados complexa

A diversidade de fontes e tipos de dados nas análises representam a necessidade de um cientista de dados para avaliações.

Isso porque para tomar decisões embasadas, escolher indicadores importantes e informações de fontes confiáveis é essencial. Por outro lado, mesmo por conta do grande volume, essa tarefa se torna um grande desafio das empresas.

#3. Infraestrutura Tecnológica

A mudança e atualização das ferramentas é constante na atualidade. Por isso, ter sempre as melhores aplicações para a análise de dados é uma tarefa que requer um acompanhamento constante.

Por um lado, a necessidade ampla de atualizações na estrutura tecnológica é boa, já que possibilita avaliações cada vez mais precisas e simplificadas.

Ainda assim, o processo de mudança na infraestrutura se torna um grande desafio para os gestores.

Infraestrutura de Tecnologia: conheça as soluções da Yssy para o seu negócio

Recursos e soluções para suporte à análise quantitativa

Para realizar as etapas, fica evidente a necessidade de ferramentas que possibilitem, por exemplo:

• Coleta de dados de diferentes fontes;
• Avaliação e visualização de dados;
• Modelagem das informações extraídas;
• Fabricação de modelos visualmente fáceis de interpretar.

Para isso, a empresa pode contar com diversas soluções, e é por isso que o business analytics está tão associado à tecnologia.

As análises preditivas altamente precisas só podem ser possibilitas com as ferramentas atualizadas e adequadas para cada uma das etapas.

Ainda assim, não se preocupe. O processo, embora envolva etapas complexas pode ser feito por soluções encontradas no mercado. Abaixo, confira algumas delas:

Sistema OLAP (Online Analytical Processing)

Um sistema OLAP auxilia fortemente o analista nas etapas iniciais do Business Analytics. A interface dessas aplicações permite que o profissional compare e visualize os dados de diferentes maneiras.

Assim, é muito mais simples comparar tendências para identificar, qual o comportamento mais recorrente de um colaborador. Para exemplificar essa análise vantajosa ao setor de RH, considere:

1. Luiza é uma gestora que precisa identificar o período de adaptação médio dos profissionais.
2. Para isso, dados que documentam a produtividade dos profissionais recém-chegados dos últimos 3 anos foram coletados.
3. Um sistema OLAP permite ao analista comparar profissionais de diferentes setores, diferentes níveis de experiência e procedências;
4. Assim, Luiza não só identifica o tempo médio de adaptação dos profissionais, como também pode visualizar no relatório gerado qual setor promove uma adaptação mais rápida;
5. A ação que a gestora toma, portanto, envolve comparar a recepção dos setores, o que a leva a desenvolver uma estratégia de onboarding padrão, que promova um tempo adaptação menor em todos nos demais setores.

Sem uma visão diferente de dados, a gestora poderia ter muito mais dificuldade de identificar as causas da adaptação mais rápida, comparando-a com o nível de experiência do colaborador, somente.

Por outro lado, com as diferentes perspectivas de análise fornecidas por esse sistema, o analista pode oferecer um maior volume de insights.

Entenda como funciona a estrutura de Data-driven Decision Making na Yssy

Data Visualization

Data visualization é a solução que promove documentos com elementos visuais.

Consequentemente, quem precisa tomar decisões na organização entende os dados coletados e realiza análises visuais mais rápidas e precisas. Trata-se de um recurso essencial para a etapa final de Business Analytics.

A ferramenta que gera e organiza os dados para a visualização pode incluir gráficos, colorações, mapas, interatividade e diversos outros recursos.

Podemos perceber que embora o processo de BA seja altamente complexo e sofisticado, as representações precisam ser simples.

Para agrupar as informações extraídas e torná-las facilmente interpretáveis, desta forma, é fundamental contar com uma tecnologia específica para isso.

Consequentemente, nenhum detalhe importante passará despercebido pelo gestor, que poderá decidir rapidamente sobre qual ação tomar.

Soluções de Business Intelligence

É simplesmente impossível desenvolver uma previsão de comportamentos e tendências sem antes avaliar o cenário atual da organização.

Por isso, a etapa inicial para as empresas que desejam implementar o Business Analytics é a utilização de um sistema de BI. As soluções permitem a estruturação dos sistemas de métricas que serão explorados, posteriormente pelo BA.

Portanto, a utilização dos recursos avançados de análise que o Business Analytics promove pode ser consolidada por um sistema de Business Intelligence.

Assim, você pode considerar a adoção das melhores soluções para que sua empresa implemente, passo a passo, uma tomada de decisões baseadas em tendências consolidadas temporalmente.

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Conclusão

A transformação ágil que ocorre no mercado proporciona meios muito mais sofisticados para o desenvolvimento de estratégias.

Tradicionalmente, as principais decisões poderiam ser baseadas somente em lógica nas organizações. Hoje, o cenário se modifica com o Business Analytics, que proporciona uma orientação, com base em dados de resultados já documentados, as atividades da organização.

Consequentemente, as falhas nas previsões e imprevistos do mercado são muito melhor identificadas. Partindo disso, uma empresa pode, facilmente, corrigir falhas antes que se tornem problemas reais.

Para inserir sua empresa nesse cenário de transformação, é fundamental conhecer os desafios que o processo envolve. Conte com as soluções da Yssy para que essa transformação seja mais ágil e permita resultados exponenciais em sua empresa!

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