Business Analytics: como transformar dados em decisões estratégicas

Business Analytics:

Na era da informação, um problema que atinge muitas pessoas é o excesso de dados disponibilizados sobre uma diversidade de assuntos de interesse da empresa. Sabe-se que utilizar a informação de maneira estratégica beneficia o negócio e traz vantagem competitiva. Mas como transformar esse grande volume de dados em inteligência, de maneira a auxiliar na tomada de decisões estratégicas na empresa? É o que o Business Analytics faz.

O que é Business Analytics?

Conceitualmente, ele é  a exploração dos dados de uma organização, com ênfase na análise estatística. Envolve a utilização de tecnologias e métodos avançados de análise de informações das mais variadas fontes e em grandes volumes.Ele considera que hoje a quantidade de informações produzida é cada vez maior e mais complexa, trazendo à tona a necessidade de se desenvolver uma metodologia coerente com a realidade atual.

A diferença de Business Intelligente e Business Analytics

O Business Intelligence, ou BI, é uma técnica para auxiliar o gestor no planejamento estratégico. Ele é uma forma de coleta e análise de um conjunto amplo de dados de uma empresa para entender a sua performance e, a partir daí, planejar o futuro de forma mais eficiente.

Permite identificar os acertos e aquilo que não deu muito certo para corroborar as próximas decisões. Os dados no Business Intelligence são disponibilizados em métricas estabelecidas e planilhas relativamente complexas. É aqui que o Business Analytics, ou BA, ganha espaço.

Como uma evolução do Business Intelligence, o Business Analytics chega para facilitar esse processo para ajudar a decodificar informações e auxiliar na análise de dados de forma ainda mais eficiente para a tomada de decisões operacionais precisas.

Fonte: Proof

Plataforma de business intelligence e analytics

 

As sete etapas do Business Analytics

Veja agora quais são as sete etapas básicas de uma boa estratégia de Business Analytics.

1. Levantamento e definição das necessidades do negócio

A primeira etapa do processo de Business Analytics envolve entender o que a empresa gostaria de melhorar ou o problema que deseja resolver.

Os dados relevantes necessários para resolver essas metas são decididos pelas partes interessadas, pelos usuários com o conhecimento dos processos e pelo/s analista/s.

Nessa fase, questões-chave como “que dados estão disponíveis”, “como podemos usá-los”, “temos dados suficientes” devem ser respondidos.

2. Exploração dos dados macros

Esse estágio envolve a limpeza dos dados, fazendo cálculos para dados perdidos, removendo outliers e transformando combinações de variáveis ​​para formar novas variáveis.

É aqui que já pode ser empregada uma ferramenta específica (conforme citamos acima).

Os gráficos de séries temporais são plotados, indicando padrões ou valores discrepantes.

Nessa etapa, a remoção de valores discrepantes do conjunto de dados é uma tarefa importante, pois os valores discrepantes geralmente afetam a precisão do modelo se eles puderem permanecer no conjunto de dados.

Depois que os dados forem limpos, o analista vai entendê-los melhor. Vai plotar os dados usando gráficos de dispersão (para identificar possíveis correlações ou não-linearidades). Verificará visualmente todas as possíveis fatias de dados e resumirá tais dados usando visualização apropriada e estatísticas descritivas (como média, desvio padrão, intervalo, modo, mediana) que o ajudarão a obter uma compreensão básica.

Nesse estágio, o analista já está procurando padrões gerais e insights acionáveis ​​que possam ser obtidos para atingir a meta de negócios.

3. Análise dos dados

Nesse estágio, usando métodos de análise estatística, como análise de correlação e teste de hipóteses, o analista encontrará todos os fatores relacionados à variável de destino.

O analista também executará uma análise de regressão simples para ver se previsões simples podem ser feitas.

Além disso, diferentes grupos são comparados usando diferentes suposições e estas são testadas usando testes de hipóteses.

Frequentemente, é nesse estágio que os dados são “cortados em cubos” e comparações diferentes são feitas ao tentar obter informações acionáveis.

4. Previsão do que é provável que aconteça

Business Analytics é sobre ser proativo na tomada de decisões. Nesse estágio, o analista modelará os dados usando técnicas preditivas que incluem árvores de decisão, redes neurais e regressão logística.

Essas técnicas vão revelar insights e padrões que destacam relacionamentos e ‘evidências ocultas’ das variáveis ​​mais influentes. O analista então compara os valores preditivos com os valores reais e calcula os erros preditivos.

Geralmente, vários modelos preditivos são executados e o modelo de melhor desempenho é selecionado com base na precisão e nos resultados do modelo.

5. Busca da melhor solução

Aqui, o analista aplicará os coeficientes e resultados do modelo preditivo para executar cenários hipotéticos. Usará metas definidas pelos gerentes para determinar a melhor solução, com as restrições e limitações fornecidas.

O analista selecionará a solução e o modelo ideais com base no menor erro, nas metas de gerenciamento e no reconhecimento intuitivo dos coeficientes do modelo mais alinhados ao objetivo estratégico da organização.

6. Tomada de decisão e mensuração do resultado

O analista tomará decisões com base nos insights derivados do modelo e das metas organizacionais.

A ação tomada será medida após período preestabelecido.

7. Atualização do sistema com os resultados da decisão

Finalmente, os resultados da decisão e ação e os novos insights derivados do modelo são registrados e atualizados no banco de dados.

Informações como “foi a decisão e ação efetiva?”, “como o grupo de tratamento se compara com o grupo controle?” e “qual foi o retorno do investimento?” são carregados. O resultado é um banco de dados em evolução continuamente atualizado com a obtenção de novos insights e conhecimentos.

Fonte: MJV Innovation

As empresas mais inovadoras da atualidade têm uma estratégia de Business Analytics. É assim que elas  obtêm insights que informam decisões de negócios e podem ser usados ​​para automatizar e otimizar processos. E mais importante do que entender as diferenças entre os dois, é perceber como as decisões de uma empresa podem ser afetadas positivamente por decisões baseadas em um estudo inteligente do seu próprio histórico.

Como transformar esse grande volume de dados em inteligência, de maneira a auxiliar na tomada de decisões estratégicas na empresa? É o que o AGROBI faz.

 

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