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Analytics Como a tecnologia da informação pode transformar o seu negócio
AnalyticsComo a tecnologia da informaçãopode transformar o seu negócio
SumárioA Tecnologia é uma realidadeDo Business Intelligence ao Business Analytics: o histórico da evolução O start do Business Intelligence
O desenvolvimento de soluções
O impacto da Internet
Soluções SaaS e Redes Sociais
A consagração do Business Intelligence
Business Analytics: uma nova perspectiva
Afinal, Business Intelligence ou Analytics?OrganogramaConceitosVisão do Ecossistema de Business Analytics e Big DataAplicação na prática: um mundo de possibilidades Waze
Varejo
Indústria
Financeiro
Monitoramento de Mercado
Análise de Sentimento nas Redes Sociais
O Business Analytics é uma tendência Utilizando o Business Analytics
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A Tecnologia é uma realidadeCom os significativos avanços tecnológicos, os processos de gestão não ficaram para trás quando o assunto é Tecnologia da Informação. Prova disso é que cada vez mais empresas estão apostando nos recursos desenvolvidos pelo setor de TI para otimizar os negócios.
Mesmo com as turbulências do cenário econômico brasileiro, os gastos das empresas com Tecnologia da Informação se mantiveram estáveis em 2016/2017. De acordo com a 28ª Pesquisa Anual do Centro de Tecnologia de Informação Aplicada (GVcia) da Escola de Administração de Empresas de São Paulo da Fundação Getulio Vargas (FGV/EAESP), os investimentos em TI permaneceram em 7,6% da receita das empresas no último ano. Dados como esse ajudam a firmar a importância dessa ferramenta como chave para estratégias bem-sucedidas.
Não se trata apenas de novos dispositivos ou sistemas, mas sim de se utilizar o potencial dos recursos disponíveis hoje de modo a obter os resultados mais positivos em um curto intervalo de tempo. Afinal, é disso que se trata a gestão: aperfeiçoar os processos que geram produtos e serviços colocados à disposição da sociedade.
E a Tecnologia da Informação está aí justamente para isso.
Neste e-book, iremos apresentar o que está em alta quando falamos sobre tecnologia aplicada aos negócios, trazendo nosso foco para o Business Analytics - recurso que vem desempenhando um papel de destaque na gestão de quem busca soluções inovadoras.
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BusinessIntelligence
Do Business Intelligence ao Business Analytics: o histórico da evolução
Seu Negócio
Gestão do seu Negócio
Tecnologia daInformação
Ao observarmos como a tecnologia tem o poder de impactar os negócios, é importante estabelecer um contexto para situar como empreendedores vem utilizando dados estrategicamente em suas ações. Nessa hora, o Business Intelligence (BI) - antecessor do Analytics - já é visto como uma possibilidade de gerar decisões assertivas.
Sendo um dos métodos mais conhecidos e já empregado por variadas empresas em diferentes setores, o BI traz em sua essência a habilidade de coletar informações, recuperá-las e impulsionar
a tomada de decisão. Mas como ele funciona?
Saindo da teoria, esse tipo de estratégia engloba conceitos e métodos para melhorar o comportamento dos negócios, utilizando sistemas de apoio que são baseados em fatos. Referência no assunto como líder mundial em pesquisa de tecnologia, o Gartner explica o BI como “um termo abrangente que inclui aplicações, infraestrutura, ferramentas e melhores práticas que permitem o acesso e análise de informações para otimizar decisões e desempenho”. Veja a seguir o histórico do Business Intelligence - que teve suas primeiras práticas muito antes do que imaginamos - até chegar aos conceitos de Analytics que conhecemos hoje:
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O start do Business Intelligence
O termo “Business Intelligence” é criado por Richard Millar Devens em “Cyclopaedia of Commercial and Business Anecdotes” para descrever como um bancário da época conseguiu lucrar ao obter informações e tomar atitudes com ela.
Quase 100 anos depois, Hans Peter Luhn, pesquisador da IBM, define o BI como “a habilidade de perceber as inter-relações dos fatos presentes para ajudar a guiar a objetivos desejados.”
1865 1958
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O desenvolvimento de soluções
Surgem as primeiras empresas que desenvolvem soluções de BI.
Howard Dresner, analista do Gartner anos depois, define Business Intelligence como entendemos hoje: “Conceitos e métodos para melhorar a tomada de decisão de negócios, usando como apoio sistemas baseados em dados”.
Aqui, ele já faz referência ao processo inteligente de processo inteligente de coleta, organização, análise, compartilhamento e monitoração de dados, gerando informações e suporte à tomada de decisões.
client/server. Com isso, é possível utilizar efetivamente o BI para funções estratégicas como suporte ao processo de vendas, atendimento ao cliente, recursos humanos, finanças, entre outros. Também nessa época surge o Data Warehouse, um dos principais componentes do BI.
No começo dos anos 90, os ERPs (Sistemas de Gestão Empresarial) passam a consultar as bases de dados e a gerar relatórios corporativos a partir da tecnologia
1975-
1976
1989
1990-
1993
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O impactoda internet
Com a popularização da internet e a disponibilização de conteúdo online, é criada a primeira solução de Business Intelligence totalmente navegável por browsers.
As soluções de Business Intelligence passam a ser utilizadas em larga escala pelas empresas.
Surgem as análises preditivas, que implicam em mudanças na forma como as empresas de todos os segmentos operam. Ao invés de considerar somente os dados do passado e do presente, com as análises preditivas o BI passa a apontar em direção ao futuro, indicando tendências.
1996 1997 1999
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Soluções SaaSe redes sociais
Surge pela primeira vez o termo SaaS (Software as a Service). Desse modo, as soluções de softwares, que antes eram compradas e instaladas nas empresas, passam a ser comercializadas em padrões de mensalidade,
com acesso facilitado diretamente pela internet. Isso afeta positivamente o BI, que logo se identifica com essa tendência.
A primeira versão de uma plataforma BI específica para mobile é desenvolvida, possibilitando aos usuários o acesso aos relatórios e dashboards através de dispositivos móveis.
A adesão de soluções SaaS também se consolida e dobra no ano seguinte (de 7% em 2008, para 15% em 2009).
Surgem as análises preditivas, que implicam em mudanças na forma como as empresas de todos os segmentos operam. Ao invés de considerar somente os dados do passado e do
presente, com as análises preditivas o BI passa a apontar em direção ao futuro, indicando tendências.
2000
2001 2008
2005
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A consagração doBusiness Intelligence
A aplicação do BI cresce ainda mais. Segundo o Gartner, 33% das organizações utilizam uma solução de BI, e 67% das que são consideradas “melhores empresas” já utilizam o BI com
funções self-service (autoatendimento, onde os próprios usuários conseguem gerar relatórios sem ter que envolver as áreas de TI).
O Business Intelligence ganha ainda mais relevância, absorvendo cada vez mais as principais tendências tecnológicas do momento, como: Big Data; Cloud Computing;
Data Visualization; Análises Preditivas; Mashups; Mobile; Busca; Experiência do cliente online e Redes Sociais.
O mercado de BI fatura 81 bilhões de dólares.
O Business Intelligence em formato SaaS tem um significativo crescimento, saltando para 22,4% de adesão.
2010
2011
2014
O Gartner informa que 30% das empresas começaram, direta ou indiretamente, monetizar seus ativos de informação por meio da troca ou venda de seus dados.
2016
2013
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Business Analytics: uma nova perspectiva
Como percebemos ao ler a linha do tempo, o Business Intelligence não é algo recente, mas passou a conquistar um grande reconhecimento de fatos nos últimos 20 anos com a chegada da internet e com os avanços tecnológicos. Isso abriu espaço para o surgimento de novas tendências na Tecnologia da Informação.
Compartilhando o mesmo objetivo -
ajudar as empresas a tomarem melhores decisões através de dados - mas de um modo diferente, o Business Analytics (BA) chega nesse cenário, contando com mais recursos de estatísticas preditivas do que o BI e tornando-se uma ferramenta mais ampla que vai ao encontro das demandas das indústrias e das avaliações corporativas.
Mas o que de fato significa o BA?
Considerando que o BI permite identificar os acertos e aquilo que não deu muito certo para otimizar as próximas decisões, seus dados são disponibilizados em métricas estabelecidas e planilhas relativamente complexas. É aí que o BA ganha espaço: como uma evolução do modelo anterior, ele cumpre seu ideal ao facilitar esse processo de decodificar informações e auxiliar na análise de dados de forma ainda mais eficiente para a tomada de decisões operacionais precisas.
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Seu negócio
client/server. Com isso, é possível utilizar efetivamente o BI para funções estratégicas como suporte ao processo de vendas, atendimento ao cliente, recursos humanos, finanças, entre outros. Também nessa época surge o Data Warehouse, um dos principais componentes do BI.
Afinal, Business Intelligenceou Analytics?
É importante entender que ambos (Business Intelligence e Analytics) pregam o uso da informação para melhorar o desempenho, mas o Analytics considera que hoje a quantidade de informações produzida é crescente e mais complexa, trazendo à tona a necessidade de se desenvolver uma metodologia coerente com a realidade atual. Assim, o BA - com seu enfoque mais contemporâneo - não está ganhando
espaço à toa. A análise de dados aqui é mais eficiente, vai mais fundo e permite uma compreensão dos dados que vai além dos fatos concretos, trabalha com projeções.
Portanto, ambos os métodos são complementares e podem agregar resultados positivos para a empresa, sendo componentes de uma tendência maior direcionada ao uso do Big Data. Para entender melhor o uso do Analytics, você verá alguns cases de sucesso nas próximas páginas. Enquanto isso, veja no organograma a seguir como é possível utilizar um modelo de Analytics incluindo elementos de Business Intelligence em combinação com essa tendência que apresentamos:
BusinessIntelligence
BusinessAnalytics
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Surgem as análises preditivas, que implicam em mudanças na forma como as empresas de todos os segmentos operam. Ao invés de considerar somente os dados do passado e do presente, com as análises preditivas o BI passa a apontar em direção ao futuro, indicando tendências.
Organograma
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A adesão de soluções SaaS também se consolida e dobra no ano seguinte (de 7% em 2008, para 15% em 2009).
Conceitos
Como vimos, o organograma é estruturado a partir de conceitos que compõem a visão do Analytics hoje. Veja o que cada termo utilizado significa:
Business IntelligenceOlap (queries) - “Online analytical processing” é a capacidade para manipular e analisar um grande volume de dados sob múltiplas perspectivas. As aplicações OLAP são usadas pelos gestores em qualquer nível da organização para permitir análises comparativas que facilitem a sua tomada de decisões.
Reports & dashboards - Painel que organiza números e métricas de desempenho em uma única tela. Eles podem ser adaptados para uma função específica e exibir dados
segmentados para um único ponto de vista ou departamento. Os recursos essenciais de um painel de controle de BI incluem uma interface personalizável e a capacidade de extrair dados em tempo real de várias fontes.
Data discovery - Podendo ser traduzido como “descoberta de dados”, é um processo de BI desenvolvido para criar e usar relatórios interativos e explorar dados de várias fontes. No geral, as empresas passam por quatro etapas quando o assunto é Data Discovery: a visualização de dados; a descoberta destas informações; sua influência nos negócios (momento em que a análise reflete em ações) e a análise preditiva.
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Conceitos
Advanced AnalyticsModelo descritivo - Constituindo uma das faces de análise, representa a compreensão em tempo real dos acontecimentos. É a mineração de dados na base da cadeia de Big Data.
Análise preditiva - Pode ser definida como uma análise de possibilidades futuras, utilizando a mineração de dados, dados estatísticos e dados históricos para conhecer as futuras tendências. A ideia é deixar de tomar decisões baseadas unicamente na intuição, conseguindo estabelecer um prognóstico mais sólido para cada ação.
Otimização - Como o nome diz, o foco aqui é em otimizar recursos. O software
ajuda a responder perguntas tipo: Como podemos melhorar a distribuição dos nossos produtos sem aumentar o número de colaboradores? Quais são as melhores empresas de carga do estado para transportar o meu produto? E do país?
Simulação - Um trabalho mais focado no "e se? ", por exemplo: como os nossos clientes vão reagir caso haja uma alteração no produto e aumentemos o preço? Como o nosso público vai reagir caso construamos uma divisão dos nossos produtos com a criação de uma linha prime mais cara?
Análise textual - Refere-se ao processo de obtenção de informações importantes de um texto, envolvendo informações de recuperação, análise lexical (a fim de estudar a frequência
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Conceitos
de distribuição de palavras), reconhecimento de padrões, identificação/anotação, extração de informações e técnicas de mineração de dados que incluem link e associação de análises.
Multimedia Analytics - A Análise de Multimídia é uma coleção de técnicas e ferramentas que permitem trabalhar com componentes de voz e imagem que podem ser utilizadas para obter análises e estabelecer ações a partir dos respectivos arquivos de vídeo através de uma tecnologia de aprendizagem automática.
No final do organograma é possível observar ainda a base de dados que compõe o Business Intelligence e o Analytics, dividindo sua infraestrutura em: dados estruturados (Structured tables); dados semiestruturados (Data
Sem-structured) - XML, gráficos, séries; e dados não-estruturados (Unstructured) - texto, imagens, áudio e vídeo.
Para entender melhor sua abrangência, a seguir veja o ecossistema onde o Business Analytics está inserido:
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Visão do Ecossistema deBusiness Analytics e Big Data
Fonte da imagem: Mattturck
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Aplicação na prática:um mundo de possibilidadesJá vimos definições sobre Business Intelligence e Analytics e trouxemos um pouco dos conceitos utilizados nesses modelos para melhor entender como ambos operam. Mas veja bem, não estamos falando apenas de teoria. Ao observar como essas ferramentas funcionam, percebemos que existem diferentes tecnologias e que cada uma possui suas particularidades ao serem aplicadas. Isso significa que esses recursos tecnológicos devem ser adaptados aos objetivos de cada empresa para gerar eficiência, levando em conta a realidade, necessidades e estratégias do empreendimento para que as ações mais apropriadas sejam implementadas. Portanto, a tecnologia irá funcionar de acordo com a escolha de quais dados serão analisados.
No cenário atual podemos ver diferentes setores sendo beneficiados tanto pelo método Business Intelligence quanto pelo Analytics em combinação com o Big Data;
como o Financeiro, RH, Marketing, Vendas e uma porção de novas possibilidades à medida que novas tecnologias são desenvolvidas. E para ilustrar melhor essa diversidade de cases, separamos alguns exemplos para mostrar o quanto a Tecnologia da Informação está tão presente e próxima do nosso dia a dia.
Imagine então como pode ser para uma empresa que busca inovação.
Partimos de um case de nível público para depois apresentar outros exemplos aplicados a segmentações específicas:
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Waze
Por ser um aplicativo muito famoso globalmente, o Waze se torna um excelente exemplo quando falamos sobre dados e toda a tecnologia existente por trás disso. Para ser considerado um dos maiores apps de trânsito e navegação no mundo, ele utiliza uma tecnologia móvel combinada a uma grande quantidade de dados gerados e uma comunidade para ajudar os motoristas a se deslocarem melhor.
Por isso ele caiu nas graças do público. Ele funciona como um GPS, informando constantemente os percursos mais rápidos baseando-se em dados obtidos em tempo real e nas informações passadas pelos usuários que fazem parte da rede social. Além de rotas que são revistas a todo o tempo, o Waze mostra os melhores preços de combustíveis e ofertas interessantes na região próxima ao usuário, alcançando a máxima da agilidade - um dos pilares da análise de dados.
Simplesmente dirigindo com o app aberto, o usuário já contribui com informações de trânsito das vias para sua comunidade local. Além disso, o Waze permite que cada usuário alerte os outros sobre acidentes, perigos, polícia e outros eventos que encontrar na via durante seu trajeto.
Tudo isso é realizado através do Advanced Analytics, que não só processa dados, mas projeta aqueles que precisam ser estruturados. Isso permite ao condutor ir na direção correta, cumprindo a rota traçada e facilitando o percurso. Essa tecnologia também pode ser aliada a outras estratégias.
Fonte da imagem: Pinterest
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Varejo
A quebra da fronteira entre o on e offline e a formação de um perfil de cliente mais participativo e menos fiel às marcas têm exigido mais dos grandes varejistas, fazendo com que essas empresas tenham que entender melhor o que o público necessita.
Vamos a um exemplo disso: antes mesmo de existirem as redes sociais e todo o volume de dados gerado através delas, a multinacional Walmart já armazenava dados de compras dos seus clientes em seus servidores e realizava cases de sucesso com base nesses levantamentos. Ações como essa levaram a empresa do setor varejista a ser considerada pioneira no uso estratégico do Big Data Analytics, considerando que hoje coleta cerca de 2,5 petabytes de dados a cada hora por meio da captura de informações das transações de seus clientes.
A rede norte-americana também tem se dado bem ao utilizar ferramentas capazes de interagir e capturar até mesmo nuances do seu público. Uma das soluções desenvolvidas recentemente diz respeito ao monitoramento regional das discussões sobre o campeonato de futebol americano na internet. Com base nessas informações, em questão de horas, as vitrines das lojas são tomadas por produtos dos times mais citados em cada região.
Mais uma vez, percebemos qualidade e agilidade aparecendo juntas, mostrando o quão importante é saber executar as estratégias no timing certo. Do contrário, a genialidade pode acabar se perdendo no tempo e um insight que poderia ser certeiro, também.
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Indústria
nesse caso a Nike tem trazido muitos cases que se encaixam com o que estamos falando.
Através da parceria com uma empresa de tecnologia, a fabricante norte-americana de materiais esportivos desenvolveu um app capaz de monitorar a frequência cardíaca, a quantidade de passos, a velocidade durante o “running” e a distância percorrida dos atletas, além da vantagem de divulgar todo esse relatório em redes sociais e aproximar o público.
O estímulo à competição entre amigos em redes
Quando citamos que diferentes segmentos estão sendo beneficiados pela ciência de dados, incluímos em nossa fala também a indústria, e
para o desenvolvimento de novos produtos pela empresa. Além disso, com todos esses dados dos clientes sob controle, a empresa pode também indicar produtos específicos para cada um deles, criar promoções e mostrar como é possível melhorar o seu desempenho nas corridas.
Um exemplo bastante inspirador para quem quer proporcionar novas experiências aos clientes e alcançar excelentes resultados.
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Financeiro
As aplicações de Analytics no setor financeiro são inúmeras, e juntamente com o varejo, talvez seja um dos negócios que pode mais se beneficiar com projetos destas tecnologias. Veja algumas aplicações:
Segmentação de clientes: Utilizar as redes sociais aliadas ao perfil de consumo para segmentar clientes é uma ótima sacada. Monitorar notícias, imagens e vídeos possibilita categorizar o público com comportamentos semelhantes, facilitando as estratégias de aquisição e de manutenção de um alvo específico.
Análise de Risco: Confiar a uma pessoa essa análise pode levar muito mais tempo do que o cliente dispõe para esperar. É necessário que o computador seja capaz de inferir conclusões similares ao do analista humano, e somente um sistema de Big Data é capaz de realizar isso em um tempo aceitável.
Detecção de fraudes: As fraudes contra o setor financeiro estão cada vez mais sofisticadas e difíceis de serem detectadas. Somente com uma ferramenta capaz de cruzar informações de toda a carteira de clientes em tempo real é possível ter um controle garantido sobre essas possíveis ações.
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Financeiro
Desenvolvimento de produtos personalizados: O registro das transações com os dados das redes sociais potencializa a criação de produtos ou mesmo de uma oferta personalizada, combinando características e preços para determinado cliente. Sem o Big Data, ele sequer poderia receber ofertas dessa maneira.
Auditorias: Uma solução capaz de olhar para toda a operação das instituições, detectando padrões e relacionando uma grande quantidade de dados de forma rápida e eficiente, possibilita uma auditoria mais eficiente e eficaz, garantindo uma governança muito mais simples e econômica.
Segmentação de clientes: Utilizar as redes sociais
aliadas ao perfil de consumo para segmentar clientes é uma ótima sacada. Monitorar notícias, imagens e vídeos possibilita categorizar o público com comportamentos semelhantes, facilitando as estratégias de aquisição e de manutenção de um alvo específico.
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Monitoramentode mercadoO Analytics também está presente em negócios B2B.
Existem ferramentas que oferecem monitoramento de grandes volumes de dados online a clientes da indústria, do varejo e inclusive marketplaces. A tecnologia utilizada é composta geralmente por um sistema capaz de capturar as informações dos produtos na internet e em seguida classificá-los de forma inteligente.
A WebGlobal é um dos exemplos de empresas que desempenham esse serviço, disponibilizando a possibilidade de acompanhar as variações de preços de lojas online de todos os segmentos. Desse modo, o usuário que utiliza sistemas com essa finalidade pode visualizar as informações dos produtos que os concorrentes vendem em tempo real, otimizando o tempo e criando a chance de elaborar estratégias em cima disso.
A partir de cases dessa categoria é possível analisar como o Big Data Analytics virou uma tendência, mostrando como a tecnologia pode funcionar ao nosso favor e gerar insights valiosos a quem aproveita oportunidades como essa.
Estar bem posicionado nas redes sociais virou uma exigência para a gestão de uma empresa. Ao possuir boas avaliações e interagir com o público, benefícios que vão desde o fortalecimento da imagem da instituição até resultados numéricos positivos começam a se tornar reais. Exibimos agora em detalhes um case de uma empresa desenvolvido em parceria com a , mostrando mais especificamente a demanda solicitada para você entender melhor como as soluções podem ser praticadas.
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Análise de Sentimentonas Redes Sociais
Como Resolver: Realizar uma extração de dados da FanPage da marca, buscando todos os posts, comentários dos usuários e reações deles (Amor, Raiva, Imparcial, etc - Emotions).
O Problema: Ter uma ideia mais precisa (numérica) de como as pessoas enxergam a minha marca no Facebook.
Tecnologias Envolvidas: API Facebook Graph, Microsoft Cognitive Services, Power BI
Benefícios para o cliente: Ter uma métrica de "Sentimento dos clientes" em relação à marca, que vai de 0 (muito ruim) a 10 (muito feliz, engajado); Poder atuar em ações de marketing com a finalidade de reverter o sentimento negativo; fortalecer a relação marca-cliente e consequentemente aumentar as vendas recorrentes e evitar o Churn (saída do cliente).
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A seguir, veja o Painel de Análise de Sentimento construído com os recursos utilizados, que possibilita uma melhor análise sobre o posicionamento da marca:
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O Business Analyticsé uma tendência
Apesar de ser relativamente novo, pudemos ver a infinidade de projetos desenvolvidos com o Business Analytics, que virou uma tendência na gestão de negócios. Segundo o Gartner, a receita global no mercado de software de Business Intelligence e Analytics está prevista para alcançar US$ 18,3 bilhões em 2017, registrando um aumento de 7,3% comparado a 2016. Até o final de 2020, a previsão é de que esse número deve chegar aos US$ 22,8 bilhões. Dados como esses colocam em evidência como esses recursos se expandiram com mais rapidez do que o mercado em geral.
Segmentação de clientes: Utilizar as redes sociais aliadas ao perfil de consumo para segmentar clientes é uma ótima sacada. Monitorar notícias, imagens e vídeos possibilita categorizar o público com comportamentos semelhantes, facilitando as estratégias de aquisição e de manutenção de um alvo específico.
Análise de Risco: Confiar a uma pessoa essa análise pode levar muito mais tempo do que o cliente dispõe para esperar. É necessário que o computador seja capaz de inferir conclusões similares ao do analista humano, e somente um sistema de Big Data é capaz de realizar isso em um tempo aceitável.
Detecção de fraudes: As fraudes contra o setor financeiro estão cada vez mais sofisticadas e difíceis de serem detectadas. Somente com uma ferramenta capaz de cruzar informações de toda a carteira de clientes em tempo real é possível ter um controle garantido sobre essas possíveis ações.
US$ 17 Bilhões
2016
US$ 18,3 Bilhões
US$ 22,8 Bilhões
2017 2020
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Utilizando o Business Analytics
Com a internet gerando um número incontável de dados e informações a todo tempo, é hora de utilizá-los em seu benefício, não é mesmo? Após você entender melhor a proposta do Business Analytics e as tecnologias utilizadas nesse processo, bem como suas valiosas vantagens, a sugestão é acolher essa ideia para impactar seus projetos.
Para colocar isso em prática, o passo inicial é fazer uma avaliação para diagnosticar a melhor forma do BA ser implantado nos seus negócios. Dependendo de cada caso, é possível desenvolver uma ferramenta específica ou contratar uma já existente, por exemplo. A melhor solução será criada baseando-se nas informações da sua empresa e aonde ela quer chegar.
Já tendo acumulado mais 550.000 horas em projetos de BI e mais de 20 anos de experiência acompanhando as tendências tecnológicas, a DBC incorpora agora, projetos de Business Analytics e BIG DATA.
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ConteúdoGabriela Giacomini
