Para que um negócio conquiste o sucesso no mercado é fundamental que o gestor invista nas tecnologias mais relevantes, ou seja, aquelas que entreguem os melhores resultados. O Data Intelligence é uma tendência que confere essas vantagens, já que ela beneficia diretamente a tomada de decisão e a eficiência de uma empresa.

Negligenciar essa tecnologia pode comprometer a sobrevivência da sua organização no mercad日本藤素 o. Por outro lado, adotá-la poderá impulsionar o crescimento da empresa, fazendo com que ela se destaque nele. Por isso, essa leitura é crucial para qualquer gestor que deseja crescer a longo prazo. A seguir você saberá o conceito do Data Intelligence, como aplicá-lo na prática e suas vantagens.

Data Intelligence: o que é?

Consiste em todas as estratégias, métodos e ferramentas analíticas disponibilizadas às empresas para que elas utilizem de forma mais inteligente os dados coletados. No Data Intelligence são reunidas informações para aprimorar a sua inteligência, como insights sobre a performance da empresa e comportamento de clientes.

De nada adiantaria uma organização recolher um grande volume de informações se grande parte delas não será útil para os gestores. O Data Intelligence se concentra em estudar e interagir com os dados para promover as melhores tomadas de decisão, ajudando os gestores a alavancar o desenvolvimento do negócio no curto, médio e longo prazo.

Esse é um conceito próximo de Business Intelligence (BI), mas não se tratam sinônimos. O BI se concentra em organizar dados e apresentá-los de forma que sejam fáceis de ler, analisar e interpretar, seu objetivo é trazer falhas do negócio e soluções para melhorar seus resultados.

Já o Data Intelligence está mais direcionado para a análise de um grande volume de informações, sendo utilizadas tecnologias como Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina para trabalhar os seguintes tipos de dados:

•             Descriptive data (dados descritivos): informa acontecimentos passados;

•             Diagnostic data (dados diagnósticos): ajuda a entender as razões pelas quais um evento passado ocorreu;

•             Predictive data (dados preditivos): tenta antecipar um possível acontecimento futuro;

•             Prescriptive data (dados prescritivos): desenvolve e analisa estratégias que podem ser aplicadas pelo negócio;

•             Decisive data (dados decisivos): a partir da análise dos dados anteriores, são criadas recomendações de ações.

Percebe-se que a principal diferença entre os conceitos está no fato de que o Data Intelligence envolve tendências, oportunidades e desafios futuros, bem como oferece possíveis estratégias que podem ser executadas pelo gestor.

Como usar o Data Intelligence na sua empresa?

Para o armazenamento de dados em geral a empresa precisa ter um Sistema de Gestão Integrado (ERP) ou Sistema de Gerenciamento de Clientes (CRM). Porém, existem variados conceitos e técnicas que podem ser utilizadas isolada ou simultaneamente. Veja quais são elas:

•             Big Data: um grande volume de dados estruturados ou não são armazenados para serem transformados em informações úteis aos gestores;

•             Mineração de dados (Data Mining): após a coleta, o processo de mineração se inicia. Basicamente, as informações são categorizadas e separadas em diferentes grupos para encontrar padrões;

•             Preparação de dados (Data Preparation): é o ato de coletar, normalizar, combinar, estruturar e organizar as informações para posterior análise;

•             Extrair, transformar e carregar (ETL ou Extract, transform and load): realiza-se a limpeza, tratamento e integração dos dados para armazenamento em DWs;

•             Armazém de dados (DW ou Data Warehouse): consiste na base de dados em que serão extraídas as informações;

•             Mercearia de dados (DM ou Data Mart): é um conjunto de DWs, mas cada um deles tem um assunto ou área de interesse específico;

•             Armazém de dados operacionais (ODS ou Operational Data Store): uma base de dados para integrar os dados de várias fontes;

•             Processamento analítico online (OLAP ou Online analytical Processing): processo em que são consultadas informações textuais e numéricas em um DW;

•             Processamento de eventos (Event Processing): depois de coletar, armazenar e minerar os dados, são antecipados eventos futuros;

•             Metadados (Metadata): ajuda na catalogação e recuperação de dados.

Os benefícios do Data Intelligence para os negócios

Data Intelligence traz um amplo rol de vantagens que ajudam na sobrevivência, desenvolvimento e competitividade das empresas no mercado. Confira as principais a seguir.

Traz retorno financeiro

A economia é conquistada por meio da escalabilidade, que é a capacidade de aumentar seus serviços, produção, carteira de clientes, entre outras formas de expansão sem aumentar os custos na mesma proporção. Com o Data Intelligence, a empresa saberá quais são os projetos que trarão melhores retornos, evitando o desperdício de tempo, mão de obra e dinheiro.

Imagine que, graças à coleta e análise de dados em relação à jornada do cliente, seja possível identificar quais são as características de um produto que mais chama atenção do público. Com essa informação, você sabe como aprimorar esse produto e elaborar estratégias de marketing de forma que agrade melhor os clientes, maximizando as vendas.

Melhora a eficiência

Data Intelligence também pode ser utilizada para coletar e trabalhar dados relativos às operações internas do negócio, permitindo que os administradores saibam como melhorar a produtividade e a eficiência da empresa.

Por exemplo, a tecnologia pode fornecer relatórios que informam possíveis gargalos na rotina dos colaboradores, suas razões e as possíveis soluções para solucioná-los.

Auxilia na tomada de decisões estratégicas

O Data Intelligence entrega conhecimentos tanto sobre os aspectos internos como externos do negócio, envolvendo o mercado de concorrentes, o público de consumidores e todo o ecossistema do segmento da empresa. Administradores poderão encontrar padrões de compra e alocar seus recursos de forma que as vendas sejam maximizadas, haja maior retenção de colaboradores e clientes, bem como a distribuição e o estoque sejam mais eficientes, por exemplo.

Ajuda a mostrar oportunidades de negócios

Graças à análise preditiva, a tecnologia traz informações sobre movimentações futuras, incluindo alterações no comportamento de compra do público e ações dos concorrentes. Assim, a empresa que investe na tecnologia poderá simular cenários mais precisos, aproveitar de tendências, identificar oportunidades de crescimento e se adaptar às mudanças do mercado.

Percebe-se que o Data Intelligence combina diferentes tecnologias e dados para auxiliar os líderes na administração do negócio. Saiba que, para aproveitar de seus benefícios, é relevante que o negócio tenha uma cultura organizacional voltada à inovação e uma estrutura de TI completa.

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