Business Intelligence: o que é, para que serve, benefícios, implantação e tendências

Em linha gerais, entende-se como Business Intelligence (BI) o setor, área ou departamento responsável por gerar informações para apoiar o processo de tomada de decisões dentro de uma organização. Também pode ser interpretado como o conjunto de análises realizadas pela empresa para apoiar este processo. Isso quer dizer que muitas vezes este termo é relacionado a um setor ou departamento e outras vezes é visto como um sistema ou aplicação que existe nos departamentos da empresa.

A base do BI é a utilização dos dados das operações da empresa que são extraídos dos sistemas transacionais (ERP, CRM, Suprimentos, etc.) para criar um repositório de dados apartado chamado Data Warehouse (DW). Para criação deste repositório é realizado um processo chamado ETL: extração, transformação e carga (load em inglês). Este processo normalmente é realizado pela equipe de TI da empresa, pois envolve uso de ferramentas especializadas e eventualmente linguagens de programação.

O DW possui uma estrutura de armazenamento que facilita a extração dos dados para que os gestores possam analisar com mais facilidade todas as operações corporativas, comparar e acompanhar os principais indicadores de desempenho (KPIs) ao longo do tempo. Com isso é possível ver como está o desempenho da empresa frente às metas e realizar ajustes para atingi-las ou ultrapassá-las. Também é possível comparar o desempenho da empresa com o de outros concorrentes do mesmo setor e, desta forma, estabelecer e acompanhar o plano estratégico corporativo.

Para que serve
O principal objetivo de um Business Intelligence é fazer com que os gestores tenham acesso fácil aos dados, no menor tempo e com a maior qualidade possível. Isso só é possível quando a empresa possui completo domínio sobre as operações (sistemas transacionais) e é capaz de realizar o processo de ETL aplicando as melhores práticas de governança.

Possuindo dados consistentes e governados, os gestores podem acompanhar os indicadores e ter importantes insights sobre o andamento do negócio.

Para o sucesso do Business Intelligence é extremamente importante que a estratégia da empresa esteja alinhada com os indicadores de desempenho extraídos e gerados a partir dos sistemas transacionais e que as análises criadas façam sentido para quem vai tomar as decisões.

Portanto, o BI é um instrumento muito importante para o sucesso de qualquer organização, pois permite maior controle sobre o que está acontecendo com maior alinhamento em relação à estratégia corporativa.

Benefícios
Os principais benefícios do Business Intelligence estão relacionados à capacidade de analisar os dados e, portanto, tomar decisões com maior assertividade.

Quando uma empresa adota um modelo de tomada de decisão baseada em dados ela está assegurando a continuidade deste processo mesmo quando há troca de comando/gestão. É muito comum gerar uma maior dependência nos gestores quando as decisões são tomadas única e exclusivamente baseadas no seu feeling ou experiência.

Através dos KPIs a empresa consegue ter uma visão mais clara da evolução e desempenho de cada área, departamento, produto, cliente, fornecedor, etc. Isso permite que as estratégias empresariais tenham um planejamento e acompanhamento mais adequado e seguro. Como o planejamento, execução e controle formam a base de uma gestão de sucesso, o Business Intelligence acaba sendo fundamental para garantir a continuidade do negócio para todas as organizações.

É possível esperar como benefício um maior conhecimento da empresa como um todo. Isso permite que processos sejam melhorados, melhores práticas sejam incentivadas, conhecimento seja compartilhado, a gestão seja valorizada e experiências positivas sejam mantidas e incentivadas na organização.

Pessoas, Tecnologia e Processos
A implantação do BI exige que a empresa possua Pessoas adequadas, Tecnologia flexível e Processos definidos.

O profissional de BI está dividido em um perfil mais técnico e outro mais analítico. O profissional técnico utiliza as ferramentas de ETL, cria modelos de dados para tomada de decisão e utiliza ferramentas de Big Data. O profissional analítico precisa dominar ferramentas de análise de dados (como MicroStrategy, Cognos, Tableau e outras) para criar relatórios e dashboards utilizados no processo de tomada de decisão. Este profissional precisa também entender bastante do negócio. Somente assim ele pode criar análises que façam sentido para o gestor.

Do ponto de vista da Tecnologia, é necessário possuir um banco de dados adequado para o DW. Pode ser um banco de dados relacional, como Oracle ou SQL Server, mas preferencialmente deve ser algo mais específico, como Teradata ou Oracle Exadata. Há uma tendência em se utilizar bancos de dados não-estruturados que se valem da tecnologia de Big Data (como Cassandra, Hive, etc.) para armazenar dados estruturados. Também é necessário ter ferramentas de integração de dados. São as ferramentas responsáveis pelo processo de ETL (quando falamos de bancos de dados relacionais) ou Ingestão de Dados (quando falamos de Big Data). Por fim é necessário possuir ferramentas de análise de dados, pois elas serão a janela através do qual toda parte técnica é mostrada para quem irá tomar decisão.

Os Processos precisam ser muito bem definidos e governados para que o BI tenha sucesso. Fazer com que as pessoas saibam o que fazer e utilizar as ferramentas adequadas é fundamental, pois, do contrário, os dados utilizados para tomar decisões podem estar indisponíveis ou, pior, errados e inconsistentes.

A governança em um processo de BI é elemento básico para o sucesso de toda iniciativa. Muitas vezes decide-se por abandonar a governança em detrimento da velocidade na criação das análises, e isso acaba repercutindo muito mal no final do processo. As ferramentas de TI existem para agilizar qualquer processo. Em BI não é diferente. Se você utilizar dados ruins, suas decisões naturalmente não poderão ser boas.

Tendências
Há diversas tendências quando se fala em Business Intelligence. É possível destacar:

1. Self-Service BI ou Data Discovery: é a capacidade que as ferramentas de análise de dados têm para delegar aos usuários finais o poder para criar suas próprias análises sem depender de processos de desenvolvimento de aplicação centralizados na área de TI. O grande desafio aqui é garantir o poder de criação aos usuários sem perder a governança necessária para garantir que os dados utilizados para análise são, de fato, consistentes, válidos e adequados.

2. Mobilidade: é a flexibilidade que as ferramentas de análise de dados precisam ter para disponibilizar as análises em qualquer tipo de dispositivo móvel. Isso é necessário porque os executivos nem sempre possuem um computador com navegador para ter acesso às análises. É necessário disponibilizar de forma clara em smartphones e tablets utilizando todos os recursos destes dispositivos.

3. Segurança: as análises e indicadores representam a forma como a empresa se utiliza dos dados para tomar decisões. Se o acesso aos dados não for muito bem controlado e governado a empresa corre um risco extremamente sério.

4. Big Data: a análise dos dados estruturados restritas a um DW era suficiente para tomar decisões. Atualmente recebemos uma avalanche de dados que vêm de diversas fontes, como redes sociais, GPS, Internet das Coisas (IoT) e sensores de diversos tipos. Integrar todos estes dados e permitir que as análises sejam realizadas é fundamental para tomar decisões cada vez mais consistentes.

5. Análise Preditiva ou Advanced Analytics: até bem pouco tempo a grande maioria das empresas utilizava apenas dados históricos (passado) para tomar decisões. As empresas estão despertando para uma nova realidade. Os dados históricos armazenados no DW são um grande diferencial para as empresas. Com base no histórico armazenado no DW é possível identificar padrões de comportamento. Estes padrões podem (e devem) ser transformados em modelos matemáticos/estatísticos para que apoiem o tomador de decisão antecipando tendências e cenários futuros. Assim é possível, por exemplo, prever qual será o momento em que um cliente irá desistir de uma assinatura, plano ou contrato. É possível prever se uma determinada solicitação é ou não uma fraude. E diversas outras situações, como tendência de vendas, custos, etc.