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Maturidade em Inteligência de Negócios

Por Urair de Oliveira

O mercado atual exige que gestores utilizem ferramentas cada vez mais poderosas e confiáveis para apoiar o processo de tomada de decisão em todos os níveis de gestão da empresa, seja estratégico, gerencial ou operacional, com o objetivo de mantê-la ainda mais competitiva.

Uma tecnologia fundamental para apoiar o gestor em tomadas de decisões eficazes e no desenvolvimento do planejamento estratégico é o Business Intelligence, também conhecido como Inteligência de Negócios, ou como é popularmente conhecido: BI.

Por meio de indicadores, o BI tem a capacidade de fornecer informações com visões macro e micro detalhadas da empresa, além de identificar tendências através de análises preditivas e evidenciar problemas operacionais e gerenciais até então ocultos.

Para a empresa passar a interpretar as informações fornecidas pelo BI, conceitos e processos precisam estar bem definidos e disseminados na rotina da empresa. Cada passo dos processos de negócio precisa estar desenhado, os indicadores de desempenho definidos e as tecnologias precisam suportar a extração de dados de diferentes fontes, ou seja, planilhas, arquivos de texto, múltiplos banco de dados relacionais e não-relacionais, páginas web, arquivos remotos etc.

Após a implantação do BI na empresa e da incorporação da leitura dos seus indicadores na rotina diária dos seus gestores, fica evidente a importância desta ferramenta e o ganho significativo nos resultados financeiros e operacionais.

Resultados reais para o seu negócio

Dentre as inúmeras vantagens que o Business Intelligence pode trazer para um negócio, podemos destacar:

1. Coleta, análise e interpretação de dados de forma rápida, segura e automatizada.

2. Integração de relatórios diretamente com diferentes Bancos de Dados.

3. Aumento da produtividade de análise com a geração automática de painéis.

4. Mobilidade: Consulta dos dados através de dispositivos móveis.

5. Análises detalhadas, amparando ações ágeis, pontuais e corretivas, visando o planejamento estratégico da empresa.

6. Previsibilidade: Verificação de tendências para ações assertivas com base na sua inteligência de mercado.

7. Identificação de problemas operacionais e de gestão.

Diante das vantagens trazidas pelo BI ao ser implementado, em qual momento de maturidade de Inteligência de Negócios a sua empresa está? Para analisar e mensurar o nível de maturidade em Business Intelligence, analise os itens abaixo de cada etapa e identifique em qual posição a sua empresa se encaixa.

Independente de quais forem os seus resultados, é possível evoluir no gráfico de desempenho escolhendo um parceiro de tecnologia para apoiar na construção dos KPI’s (indicadores), na realização da análise de processos operacionais, na definição da melhor ferramenta de ETL e na escolha – sem levantar bandeiras – da melhor ferramenta de Business Intelligence para o seu negócio, além de realizar todo o mapeamento de como deve ser construído até a implantação, treinamento e acompanhamento do uso pelos gestores.

Urair de Oliveira, analista de business intelligence da AMcom, companhia de Tecnologia da Informação especializada em desenvolvimento customizado, sustentação de sistemas, consultoria e alocação de profissionais.

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A visão 360º deve ir muito além do cliente

Por Cynthia Bianco

Tenho percebido que as empresas têm investido recursos e esforços para obter a tal visão 360º do cliente, porém elas não têm dedicado a mesma energia para ter uma visão 360º de seu próprio negócio. Obviamente conhecer quem é seu público é mandatório, mas engana-se quem pensa que isso é o suficiente. Pelo contrário, voltar-se para os clientes e para o seu desempenho, isoladamente, e não para o da empresa como um todo, pode ser desastroso. Estou falando daquele famoso olhar associado ao self-service, que traz informações separadas, parciais, que estão longe de representar uma visão única da verdade.

Muitas empresas continuam cometendo o mesmo erro do passado, ou seja, utilizar ferramentas de analytics não integradas ao ambiente corporativo, criando desta forma silos de informações. Ter uma visão individual e dar autonomia ao usuário é importante, tanto quanto conhecer quem é seu público. Mas é preciso também contar com uma estrutura capaz de conectar essas pontas em âmbito corporativo; que seja retroalimentável e que permita que as informações estratégicas sejam acessadas de qualquer lugar, inclusive através de dispositivos móveis. Objetivos dificilmente alcançados sem a governança.

Aliás, a governança é um grande desafio. Com tanta fonte de informação, quem garante que determinado dado é verdadeiro? Sem falar que para cada departamento uma informação pode ter um significado diferente: para o comercial, a venda é o que foi vendido para o cliente; para finanças, é o que ele já pagou; para o departamento de logística, é o que deve ser entregue. O conceito de governança e de ter uma visão única dos dados é fundamental.

E é exatamente o que estamos perdendo. Como agora, com o self service analytics, todo mundo pode criar suas próprias visões, os dados originais acabam sendo alterados, seja por pontos de vista discrepantes ou por filtragens, que muitas vezes caem no esquecimento. Fora isso, outro erro comum é achar que, pelo fato da origem ser a mesma, todos os dados que de lá vieram, foram validados e são totalmente confiáveis. Esse é o maior perigo, pois o executivo pode pegar um dashboard com dados não validados e entendê-los como verdadeiros, tomando uma decisão errada. É preciso educar as pessoas para ter dados governados e/ou dashboards certificados.

Em suma, engana-se quem pensa que conhecer bem as diferentes partes do negócio isoladamente é garantia de sucesso. A visão 360% com governança nada mais do que você pensar na empresa como um todo e não nos departamentos. Fora isso, saber de onde vieram os dados e ter certeza de que há alguém que possa se responsabilizar por eles é muito importante. A governança não existe para travar processos. Bem utilizado, o analytics pode ser fundamental na jornada de transformação digital das empresas, mapeando os caminhos e trazendo mais insights, permitindo que as empresas sejam competitivas num mundo que muda de hora em hora.

Cynthia Bianco, presidente da MicroStrategy no Brasil, empresa pioneira na área de BI, analytics e em aliar a mobilidade, realidade aumentada e linguagem natural com plataformas analíticas.

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Webinars gratuitos da Qlik falam sobre Transformação Digital orientada a dados

Em tempos de Economia Analítica, os insights orientados por dados lideram a jornada em direção ao futuro. As organizações que obterão sucesso serão aquelas que utilizam os dados como um ativo estratégico para tomar melhores decisões em todas as áreas de operações.

A Qlik apresenta, em parceria com o Gartner e clientes da empresa de segmentos como Varejo, Serviços, Financeiro e Saúde, uma série de webinars gratuitos sobre as oportunidades de transformação orientada por dados. Entre os temas abordados, estão as novas maneiras para obter valor a partir dos dados e as estratégias inovadoras para lidar com alto volume de informação.

A jornada da Transformação Digital de cada organização é única e baseada em metas, objetivos e tendências do setor. É por isso que destacamos quatro sessões específicas que mostram como as empresas utilizam os dados e análises para respaldar sua jornada transformadora.

Os participantes podem selecionar a sessão de webinar ideal de acordo com o seu interesse ou com segmento de sua companhia. As sessões incluem uma combinação de conteúdo ao vivo e sob demanda em serviços financeiros, saúde e varejo. Existe também uma sessão mais abrangente, caso sua organização não se enquadre nesses setores.

Confira a programação completa:

Data/Horário Título Palestrante
25 de Julho – 14h00 (horário do Brasil) Como a análise de dados está promovendo a transformação digital » Valerie Logan – Research Director – Gartner
David Bolton – VP Industry Solutions – Qlik
25 de Julho – 15h00 (horário do Brasil) Transformações digitais orientadas a dados: aproveitando insights valiosos » Mike Muglia – Center of Excellence – Business Process Improvement – FP&A BI – Verizon
Kelsey Fautsch – Senior Product Manager for Compliance & Customer Experience Measurement Platform – Deloitte
Neil Martin – Head of Toolkit Product Development – WebHelp
Niall Gallacher – Global Market Development – Qlik
[Webinar sob demanda] Tendências de BI 2018 » Dan Sommer – Senior Director – Market Intelligence Lead – Qlik
[Webinar sob demanda] Obtendo pleno valor dos negócios com seus dados em 2018 » David Bolton – VP of Industry Solutions – Qlik
Chris Mabardy – Sr Director of Product Marketing – Qlik

Série de Webinars Qlik
Data: 25 de julho de 2018
Horário: 14h e 15h
Inscrições: Os interessados devem se inscrever por meio deste link.

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Inteligência Artificial e Business Intelligence: Para onde vai a IA e como podemos trabalhar com ela no futuro do BI?

Por Michael Anthony, Senior UX / UI Designer da Qlik

Enquanto as máquinas estão cada vez mais inteligentes, rápidas e criativas, nossa fascinação contínua pelo assunto ajuda a romper as fronteiras tecnológicas. Em 1996, o computador Deep Blue da IBM foi notícia quando ganhou do campeão mundial de xadrez Gary Kasparov. Apesar de ser muito impressionante o fato de que uma máquina pudesse aprender a jogar xadrez, o maior interesse não era esse.

Assim como nos mais recentes programas de jogos, o objetivo real é construir máquinas cada vez mais inteligentes, capazes de aprender, adaptar e pensar por si mesmas. Esse é o avanço da inteligência artificial (IA).

Os primeiros computadores eram programados manualmente por humanos para fazer trabalhos específicos e bastante simples. Uma calculadora, por exemplo, foi programada sobre como calcular números e foi o que aconteceu. Mas à medida em que adicionamos camadas de complexidade com maiores demandas, os computadores se tornaram tão complexos que não é mais possível que o homem programe todos os aspectos de alguns programas.

Ao invés disso, os humanos passaram a desenvolver partes de programas responsáveis por construir outras partes dos próprios programas, encontrando a lógica mais otimizada por meio de tentativa e erro. Como as máquinas programam partes de si mesmas, um humano tentando explicar exatamente como um programa
está fazendo o que está fazendo é algo praticamente inexplicável.

Assim, à medida que as máquinas estão ficando mais inteligentes, elas recebem também trabalhos mais complicados – como empregos que antigamente
eram estritamente de domínio humano, por exemplo. Os computadores estão aprendendo a dirigir veículos, ler resultados de exames médicos e fazer
recomendações de tratamento, escrever artigos de notícias e, claro, fabricar produtos. Uma das vantagens de uma máquina sobre um humano é que, para algumas
dessas tarefas, uma máquina é (ou será) melhor no trabalho do que uma pessoa. Outro benefício é, com certeza, o fato de que os computadores não adoecem, não
precisam dormir e podem fazer o trabalho de vários funcionários de uma só vez.

A boa notícia é que, para algumas profissões, a substituição do computador levará mais tempo para chegar do que para outras. Embora os
operadores de elevadores humanos sejam quase inexistentes agora, outros trabalhos são mais complicados e difíceis de substituir por uma máquina. A IA programada
para realizar uma tarefa específica é chamada de IA fraca ou IA restrita – é uma máquina focada em uma tarefa única e isso é tudo o que ela tem capacidade
de fazer. Por exemplo, o programa que executa o elevador é ótimo em fazer isso, mas só pode fazer isso. Um programa que pode dirigir um carro provavelmente
também não pode jogar xadrez, etc.

Para o campo de BI, deveria ser óbvio que, com o tempo, os computadores se tornarão muito melhores na análise de dados do que os humanos.
É o tipo de campo que parece perfeito para IA – montanhas virtuais de dados à disposição de programas de IA para aprender, analisar e encontrar os melhores
algoritmos mais confiáveis para fazer recomendações.

Já usamos software de BI por sua capacidade de classificar grandes conjuntos de dados na velocidade da luz. O próximo passo é que as máquinas
realmente analisem os dados e não apenas recuperem as informações quando solicitadas.

Então o que nós vamos fazer? Em geral, é sempre benéfico se concentrar em seus pontos fortes. Um ponto forte que temos é a nossa capacidade
de resolver problemas em um estilo interdisciplinar, algo que a inteligência artificial estreita não faz tão bem. Somos naturalmente flexíveis para fazer
diferentes tipos de trabalho e pensar de maneiras criativas.

Ao invés de tentar vencer as máquinas em seu próprio jogo, o movimento mais inteligente é fundir nossas forças com os pontos fortes da IA.
Uma parceria, em vez de um cenário “nós contra eles” no melhor estilo O Exterminador do Futuro – quando as máquinas, comandadas por uma força chamada
Skynet, se rebelaram. As máquinas trarão sua velocidade e poder de processamento à mesa, à medida que usamos nossa criatividade e pensamento não
linear, pois juntos procuramos resolver os problemas de negócios de amanhã.

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IoT, Big Data e BI: as inovações para o Comércio Exterior do Futuro!

Por Alexandre Gera

Os importadores e exportadores brasileiros trabalham para diminuir a burocracia desde a reabertura comercial no começo dos anos 90. O governo também faz a sua parte com programas que beneficiam e facilitam as operações, mas mesmo assim o Brasil ocupa uma das piores posições no ranking mundial de exportação devido aos nossos gargalos logísticos. Em 2016, o Banco Mundial divulgou um relatório no qual nosso país estava na 55ª posição entre 160 países.

Historicamente, o Brasil nunca ultrapassou os 20% de participação na geração do PIB com as compras e vendas internacionais e, em 2017, movimentou 197 bilhões de dólares em exportações e 146 bilhões de dólares em importações, segundo o Ministério da Indústria e Comércio Exterior (MDIC). Esses números demonstram que, mesmo com os problemas, trata-se de um mercado bastante valioso e importante para a economia. E, se pensarmos que em todo ano de eleição este setor sofre influências com as turbulências políticas e sociais, vale a dica aos empreendedores e executivos que atuam no mercado internacional e logístico de que eles precisam inovar constantemente para se manterem competitivos em seus segmentos.

Uma das principais tendências para o futuro do comércio exterior brasileiro é o famoso e esperado “Despacho sobre águas”. Nele as mercadorias são fiscalizadas pelas autoridades brasileiras ainda com o navio em alto mar, diminuindo ainda mais o tempo de negociação, que é uma das métricas mais importantes para esse tipo de business.

Essa novidade virou realidade em 17 de novembro de 2017 com a Portaria nº 85, criada pela Coordenação Geral de Administração Aduaneira, a COANA, da Receita Federal, regulamentando o despacho aduaneiro de importação “sobre as águas OEA”, que é uma modalidade do Programa do Operador Econômico Autorizado, e foi desenvolvido em 2014 para as aduanas concederem para importadores, exportadores e outros players do ecossistema de comércio internacional, o status de empresa segura e confiável exatamente para esse tipo de operação e benefício.

Nesse cenário, o desafio dos empreendedores é prever o futuro e fomentar seus negócios com inovações que façam sentido para a direção em que o mercado global está apontando e, usando o “OEA sobre águas” como exemplo, podemos afirmar que dispositivos de Internet das Coisas (IoT) fazem uma revolução no rastreamento e identificação de cargas. Quando aliados a ferramentas de análises de dados, chamados de Big Data e Business Intelligence, entendemos que esse futuro já está perto e pode se tornar real de maneira mais rápida para as empresas que investem em projetos inovadores.

Muitas companhias que têm operações logísticas ou de comércio exterior planejam inovações em seus cronogramas e budgets, mas enfrentam dificuldades para a execução desses planos estratégicos. Como precisam manter o business ativo e estão focadas nas ações diárias, muitas encontram complexidade para descobrirem novas oportunidades, sem contar a falta de condições para incluírem essas novidades na resolução das dores do dia a dia ou, até mesmo, para agregar mais valor em suas ofertas comerciais.

Empresas que buscam inovação contratam profissionais experientes e mesmo assim não atingem os resultados esperados porque não usam metodologias exatas, cabais e se deparam com os paradigmas e mindset dos seus executivos. Por isso, acredito que trabalhar com um processo de simbiose para criar e, depois, absorver na principal linha de negócio da companhia, assim como buscar uma consultoria externa especializada em projetos inovadores, é fundamental para quem quer, em breve, usar expressões como OEA e IoT (Internet das Coisas) na mesma frase!

Alexandre Gera é sócio-gestor da GERAVALOR, consultoria especializada em Inovação, Estratégias e Assessment para negócios de Comércio Exterior e de Logística.

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Tableau lista 10 tendências de Business Intelligence para 2018

Toda empresa – desde startups emergentes até as organizações globais – precisa lidar com um número incalculável de dados, e a necessidade de desenvolver um método eficaz para gerenciar esta demanda tem sido um grande ponto de discussão. Por isso, a maioria das companhias tem implementado soluções de Business Intelligence (BI) com o objetivo de elevar e acelerar decisões direcionadas por dados.

Pensando nisso, Eduardo Schvinger, diretor da Tableau Brasil, empresa de software para análise visual de dados, separou as 10 tendências mais relevantes para ter em mente para o próximo ano.

Não tenha medo da Inteligência Artificial

Automatizar tarefas simples, que dependem de mão de obra intensiva, como matemática básica, garante aos analistas ganho de tempo para pensar estrategicamente sobre implicações comerciais de suas análises e planejar os próximos passos. Além disso, a IA ajuda o analista a permanecer no fluxo de seus dados. Sem precisar parar números decisivos, os analistas podem fazer as próximas perguntas para se aprofundarem na análise. É inegável o potencial da máquina, mas é fundamental reconhecer que ela deve ser adotada quando há resultados claramente definidos. Embora possa haver a preocupação do profissional ser substituído, a automatização pode ser a grande aliada do analista, tornando-o mais preciso e impactante para os negócios.

Aposte no processamento da linguagem natural

O Gartner prevê que até 2020 50% das consultas analíticas serão geradas por meio de pesquisa e processamento de linguagem natural (NLP, sigla em inglês) ou voz. A NLP capacitará pessoas a fazerem perguntas mais detalhadas sobre os dados e receberem respostas relevantes que as levem até as melhores decisões. Simultaneamente, os desenvolvedores e engenheiros darão maiores passos ao explorar como a PNL é utilizada, examinando como as perguntas são feitas. O maior desafio e melhor ganho será o de enfrentar ambiguidades e entender os diversos fluxos de trabalho. A oportunidade surgirá, não da colocação da NLP em todas as situações, mas tornando-a disponível nos fluxos de trabalhos corretos para que se torne uma segunda natureza aos que a utilizam.

O futuro da governança de dados depende de contribuições coletivas

A medida em que a análise de autoatendimento se expande, um funil de perspectivas e informações valiosas inspira formas inovadoras de implementar a governança. Governança é muito mais sobre o uso da sabedoria de um grupo de pessoas para obter os dados certos para as pessoas certas, do que sobre bloquear dados para um grupo de indivíduos. As estratégias de BI e de análise devem abraçar o modelo moderno de governança em 2018: os departamentos de TI e engenheiros de dados farão a curadoria e a preparação das fontes de dados confiáveis e, com o serviço autônomo, os usuários finais serão livres para explorar dados confiáveis e seguros.

O debate sobre múltiplas nuvens continua

Segundo a Gartner, uma estratégia de multi-nuvem se tornará comum para 70% das empresas até 2019. Ao passo que as empresas se preocupam cada vez mais com a vinculação de uma única solução herdada, avaliar e implementar um ambiente multi-nuvem pode determinar quem oferece o melhor desempenho e suporte para cada situação. No entanto, enquanto a flexibilidade pode ser uma vantagem, essa abordagem aumenta o custo indireto ao dividir as cargas de trabalho entre provedores e forçar desenvolvedores internos a aprenderem sobre várias plataformas. Com a adoção multi-nuvem em ascensão, as companhias devem avaliar sua estratégia e medir a adoção, uso interno, demandas de carga de trabalho e custos de implementação para cada plataforma.

A ascenção do Chief Data Officer

Análises de dados estão se tornando cada vez mais relevantes para as organizações, mas em alguns casos, há um atrito entre o CIO e a empresa devido a uma incompatibilidade entre o ritmo em que as informações são criadas e as exigências de segurança e governança dos dados. Com isso, o C-Suite está se tornando responsável pela criação de uma cultura de análise. Para muitos, a nomeação de um Chief Data Officer (CDO) ou Chief Analytics Offices (CAO) para liderar a mudança de processos de negócios, superar barreiras culturais e comunicar o valor da análise em todos os níveis, é a resposta para esta questão. O papel do CDO/CAO é focado em resultados e eles garantem que há conversas proativas de nível C acontecendo sobre como desenvolver uma estratégia de análise desde o início.

A “Localização das Coisas” vai guiar a inovação em IoT

Como uma subcategoria da IoT, a “localização das coisas” abrange os dispositivos que detectam e comunicam posição geográfica. A captura desses dados permite ao usuário considerar o contexto adicional da localização de um dispositivo ao avaliar a atividade e os padrões de uso. Esta tecnologia pode ser usada para rastrear recursos, pessoas e, até mesmo, interagir com dispositivos móveis como smartwatches ou crachás para fornecer experiências personalizadas. Ao que se refere à análise de dados, os números baseados em localização podem ser vistos como uma entrada x saída de resultados. Se os dados estiverem disponíveis, o analista pode incorporar essa informação para entender o que está acontecendo e o que ele deveria esperar acontecer.

Vulnerabilidade leva a um aumento no seguro de dados

Para a maioria das empresas, os dados são um ativo comercial essencial. Como temos acompanhado, por meio de brechas de dados recentes e proeminentes, uma ameaça pode ser devastadora e causar danos irreparáveis à marca. A transformação de dados em commodity significa que o valor da companhia só aumentará e, em última análise, levará novas questões e discussões sobre como essa matéria-prima impulsionará as empresas a maiores vantagens. E como qualquer bem de uma companhia, não é bom que seja roubado. Por isso, procure por empresas que investem com sabedoria em cibersegurança para garantir que este bem esteja protegido.

A função do engenheiro de dados ganhará mais importância

Os engenheiros de dados estarão cada vez mais conectados ao movimento de usar os dados para tomar melhores decisões de negócios. Entre 2013 e 2015, o número de engenheiros de dados mais do que duplicou. Em novembro de 2017, já existiam mais de 3500 posições abertas para “engenheiro de dados” no LinkedIn, indicando a crescente demanda por esta especialidade. Responsáveis por toda a extração de dados fundamentais do negócio, à medida que a taxa de dados e capacidade de armazenamento aumenta, alguém com grande conhecimento técnico dos sistemas torna-se crucial.

O impacto humano das artes liberais no setor da análise de dados

Com as plataformas tecnológicas mais fáceis de serem usadas, o foco em especialidades tecnológicas diminui. Afinal, todos podem usá-las sem precisar de habilidades técnicas profundas, uma vez que se fazem necessárias. Mas é aí que pessoas com conhecimentos mais amplos, incluindo os artistas liberais, entram. Eles podem gerar impacto em indústrias e organizações que sentem falta de profissionais de dados. A priorização da análise de dados colocará esses profissionais em posições de ajuda às companhias que querem ganhar vantagem competitiva. E, à medida que a análise evolui para capturar arte e ciência, o foco passará de, simplesmente entregar dados, para elaborar histórias orientadas por dados que influenciem as decisões.

Programas de ciência e análise de dados em universidades

Em 2017, pelo segundo ano consecutivo, “cientista de dados” ganhou o primeiro lugar no ranking anual da Glassdoor dos melhores empregos na América. E, um relatório recente da PwC e do Business-Higher Education Forum, revelou que até 2021, 69% dos empregadores preferirão candidatos a emprego com ciência de dados e habilidades de análise. Por sua vez, a urgência de preencher um funil de entusiastas de dados altamente qualificados é fundamental. No Brasil, algumas universidades como Fundação Getúlio Vagas (FGV) e Fundação Instituto de Administração (FIA) lançaram cursos para promover habilidades de dados, incluindo MBA, Mestrado e cursos de especialização em Ciência da Informação.

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