O que é Business Intelligence (BI)?

O Business Intelligence é um conjunto abrangente de processos, tecnologias e métodos projetados para coletar, organizar e analisar dados, com o objetivo de gerar soluções de alto valor estratégico. A essência do BI reside na sua capacidade de transformar dados brutos em informações acionáveis, permitindo que as empresas tomem decisões mais informadas em todas as áreas, desde operações internas até estratégias de marketing. 

Nas Engenharias Tech, onde projetos envolvem tecnologias avançadas e alta complexidade, o BI desempenha um papel ainda mais crucial, auxiliando na identificação e resolução de problemas, otimização de processos e redução de custos. Um sistema de BI bem implementado permite que empresas não apenas compreendam o passado, mas também antecipem tendências futuras, oferecendo uma vantagem competitiva significativa.

• Decisões baseadas em dados: com relatórios e dashboards, gestores avaliam desempenho em tempo real e tomam decisões mais embasadas;
• Ganhos de eficiência: o BI revela gargalos e sugere melhorias em processos, levando a cortes de custos e aumento de produtividade;
• Identificação de padrões: a análise de dados históricos permite detectar tendências e antecipar riscos ou oportunidades;
• Otimização de campanhas: as empresas podem ajustar suas estratégias de marketing conforme métricas e resultados;
• Competitividade sustentada: em mercados saturados, o uso inteligente de dados se torna diferencial e garante uma vantagem.

Se quiser saber mais sobre as funções do profissional que lida com esses dados, consulte nosso material sobre a carreira de analista de BI.

Um setor de BI dentro de uma corporação pode ser o diferencial para o desempenho da empresa | Freepik

Um sistema de Business Intelligence geralmente envolve três elementos principais: Data Warehousing, ETL e visualização de dados. Essas camadas funcionam em harmonia para garantir que os dados brutos sejam convertidos em soluções relevantes.

Atua como um depósito central que armazena informações de diversas fontes, tanto internas quanto externas, unificando os dados em um único repositório. Em setores como as Engenharias Tech, onde grandes volumes de dados são gerados por sensores e telemetria, um Data Warehouse bem planejado é fundamental.

O processo de ETL é responsável por extrair dados de diferentes sistemas, transformá-los em formatos padronizados e carregá-los em um repositório unificado como um Data Warehouse ou Data Lake. Esse processo garante a consistência e confiabilidade dos dados, o que é crucial para empresas com várias filiais ou que combinam dados de diversas fontes.

A visualização de dados transforma informações complexas em dashboards e relatórios intuitivos, destacando padrões e facilitando a compreensão dos dados por diferentes usuários. Isso permite que as empresas identifiquem oportunidades e tomem decisões informadas rapidamente. 

Para personalizar e otimizar relatórios para atender às suas necessidades, você pode segmentar dados no Power BI. Para reunir informações e transformar planilhas em relatórios atualizados, uma ótima opção é conectar o Power BI ao Google Sheets.

Além desses pilares, muitas organizações adicionam análise preditiva e automação de relatórios para ampliar ainda mais o potencial estratégico do BI.

O mercado oferece uma variedade de ferramentas para implementar BI, cada uma com suas vantagens. A escolha da ferramenta ideal depende do tipo de negócio, tamanho da equipe e volume de dados processados.

O Power BI é amplamente utilizado por sua interface amigável, integração com o pacote Office e recursos avançados de visualização. Sua versão gratuita permite criar relatórios simples sem custos, enquanto o Power BI Embedded é ideal para incorporar dashboards e relatórios interativos em aplicativos. Há muitos exemplos de dashboards do Power BI disponíveis para consulta.

O Power BI é uma das ferramentas mais populares para análise e visualização de dados | Microsoft

Reconhecido pela alta qualidade de suas visualizações, sendo adotado por empresas que valorizam relatórios claros e impactantes. O Tableau suporta uma grande variedade de fontes de dados e oferece recursos de exploração avançada.

Voltado para análises personalizadas, o Looker Studio (antigo Google Data Studio) permite modelar dados e criar relatórios adaptados às necessidades de cada organização, com facilidade de integração e escalabilidade. Uma comparação entre o Looker Studio e o Power BI pode ser muito útil na hora de escolher a opção mais adequada.

Para uma visão mais abrangente de ferramentas de BI, é importante conhecer as principais plataformas de Business Intelligence e ver comparações detalhadas de recursos e níveis de complexidade para cada necessidade. Se a questão de custo for relevante, há também opções de ferramentas gratuitas de BI disponíveis no mercado.

A implementação de uma estratégia de BI geralmente segue três etapas fundamentais: coleta de dados, análise de dados e ação. Essas etapas formam um ciclo contínuo, garantindo melhorias progressivas e decisões cada vez mais informadas.

Envolve a busca de dados em fontes internas e externas, garantindo a qualidade e relevância das informações. Nas Engenharias Tech, essa etapa pode ser mais complexa devido à variedade de sensores e logs técnicos. A coleta de dados eficaz requer sistemas sólidos capazes de lidar com a quantidade e variedade de informações.

Os dados coletados são submetidos à mineração, à modelagem estatística e ao aprendizado de máquina para identificar padrões, testar hipóteses e encontrar soluções que expliquem eventos passados ou antecipem cenários futuros. A análise de dados é fundamental para extrair novas ideias que guiem a tomada de decisões.

A empresa transforma as descobertas em decisões efetivas, ajustando processos e estratégias com base nos resultados da análise.

Cresce a busca por profissionais qualificados na área de BI | Freepik

O BI é uma disciplina ampla, com áreas correlatas como Data Science, Data Analytics e Big Data. Cada uma dessas áreas possui foco e ferramentas próprias, embora o objetivo comum seja extrair valor dos dados.

Utiliza estatística, algoritmos de machine learning e modelagem matemática para fazer previsões e identificar padrões complexos. É essencial em projetos inovadores e análise de grandes volumes de dados não estruturados. Cientistas de dados são capazes de prever demandas, riscos e oportunidades, oferecendo vantagens competitivas.

Concentra-se em análises descritivas e diagnósticas, investigando o que aconteceu e por que, sendo aplicado em relatórios de desempenho e otimização de processos. Enquanto o Data Science se concentra na previsão, o Data Analytics se concentra na compreensão do passado e do presente.

Lida com a crescente geração de dados em alta velocidade, volume e variedade, utilizando ferramentas como Hadoop e Spark para coletar, processar e analisar dados em grande escala. O Big Data é crucial em setores como telecomunicações, saúde, finanças e Engenharias Tech, onde grandes volumes de dados são gerados continuamente.

A análise de dados é um pilar fundamental de qualquer estratégia de BI bem-sucedida. Ela permite aprofundar o conhecimento sobre clientes, produtos e processos, gerando impactos positivos nos resultados. Entre os principais benefícios da análise de dados com BI, destacam-se:

• Benchmarking e definição de KPIs: comparação de métricas internas e externas, ajudando as empresas a identificar padrões de excelência e estabelecer indicadores-chave de desempenho (KPIs) alinhados aos seus objetivos estratégicos;
• Detecção de pontos fortes e fracos: ao mapear processos internos e avaliar resultados de campanhas, fica claro onde intervir para melhorar resultados;
• Criação de estratégias previsíveis: modelos preditivos ajudam a antever tendências e a agir proativamente;
• Distribuição eficiente de recursos: a análise permite alocar melhor orçamentos e equipe, priorizando áreas com maior retorno.

Além disso, a personalização de ofertas ao cliente aumenta vendas e satisfação, sendo utilizada também em projetos de Engenharias Tech para processos e soluções inteligentes. A personalização de ofertas baseada em dados melhora a experiência do cliente e impulsiona as vendas.

A expansão do Business Intelligence tem gerado diversas oportunidades de trabalho em várias funções, todas relacionadas ao processamento e interpretação de dados.

Cria relatórios e dashboards, além de definir indicadores de performance, com um salário médio de R$5.661,00. Para mais detalhes, confira quanto ganha um profissional de BI no Brasil.

Lida com grandes volumes de dados usando ferramentas como Spark ou Hadoop, com um salário médio de cerca de R$6.253,00. O especialista em Big Data possui habilidades para lidar com grandes volumes de dados e extrair valor deles.

Examina dados históricos para extrair conclusões e dar suporte a decisões estratégicas, com ganhos que podem chegar a R$6.530,00. O profissional de Data Analytics foca em entender o passado e o presente para guiar decisões estratégicas.

Auxilia empresas na implementação de projetos, ferramentas e metodologias, podendo superar os R$10.000,00 mensais para profissionais experientes. Investir em um bom curso de BI e manter-se atualizado é fundamental para alcançar posições desse nível.

Os salários podem variar dependendo da localização, experiência e tamanho da empresa, mas em geral, o mercado de BI oferece remunerações competitivas.

O profissional de Business Intelligence é bem valorizado na atualidade | Freepik

Para se destacar no mercado de BI, é essencial equilibrar conhecimentos técnicos (hard skills) e competências interpessoais (soft skills).

• Programação (Python e SQL): indispensável para manipular grandes quantidades de dados e criar rotinas automatizadas;
• Estatística aplicada: essencial para entender padrões e relações entre variáveis;
• Ferramentas de BI: saber usar a versão web do Power BI, Tableau ou Google Data Studio é um requisito básico para criar dashboards e relatórios gerenciais. Para isso, você pode considerar um bom curso de Power BI;
• Noções de Big Data: dominar soluções como Hadoop e Spark amplia o potencial de análise de informações.

• Pensamento crítico: avaliar hipóteses, validar fontes de dados e questionar resultados;
• Comunicação eficaz: traduzir relatórios técnicos em linguagem clara para outros departamentos;
• Organização: gerenciar prazos e lidar com demandas múltiplas sem perder a precisão dos resultados;
• Adaptabilidade: a tecnologia muda rapidamente, exigindo atualização constante e curiosidade para explorar novas soluções.

Existem várias opções para iniciar ou aprofundar conhecimentos em BI, desde cursos de graduação até certificações específicas.

Você pode aprender Business Intelligence na faculdade ou em graduações em Ciência de Dados e em Engenharia de Dados. Elas são ideais para quem deseja uma base sólida e de projetos práticos para trabalhar com dados e inteligência do negócio (BI).

Já o MBA em Data Science é recomendado para profissionais que visam liderança e gestão de projetos em BI.

Curso intensivo, um Bootcamp de Data Science e IA oferece aprendizado prático em menor tempo.

Plataformas como Udemy, Coursera e Alura disponibilizam módulos voltados para BI e Big Data, com flexibilidade de horários. Certificações como Microsoft Certified: Data Analyst Associate ou Tableau Desktop Specialist comprovam competência técnica.

O aprendizado contínuo é essencial para se manter atualizado e competitivo no mercado de BI, que está em constante evolução.

Um curso de BI oferece o conhecimento necessário para analisar dados, criar relatórios e pensar em novas ideias | Freepik

O Business Intelligence se consolidou como um elemento vital para empresas que buscam decisões orientadas por dados. A capacidade de coletar, analisar e agir sobre informações concretas promove inovações, ganhos operacionais e vantagem competitiva. 

A combinação de Business Intelligence e Analytics aprofunda a compreensão de cenários e facilita estratégias de longo prazo. A variedade de opções de aprendizado mostra que há diversas oportunidades para quem deseja ingressar ou se aprimorar na área de BI. 

Em suma, o BI não é apenas uma ferramenta; é uma abordagem estratégica que capacita empresas a prosperar na era dos dados. Acesse o e-book agora e aprofunde-se no universo do Business Intelligence.

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