O que é analytics de negócios?

Aqui estão alguns exemplos para ilustrar melhor esse ponto.

Finanças

Um gerente ou diretor financeiro que cuida das finanças de um departamento ou de uma linha de negócios gostaria de saber a receita, os custos, as margens de lucro e assim por diante, para sua linha de negócios. Por outro lado, um CFO gostaria de conhecer métricas semelhantes em um nível agregado em todas as linhas de negócios e ser capaz de se aprofundar em qualquer linha de negócios. O CFO também pode querer saber sobre as despesas com juros, o impacto das taxas de câmbio, impostos e assim por diante, o que pode estar além do escopo das preocupações de um gerente financeiro

Marketing

Um gerente de marketing responsável pela geração de demanda gostaria de saber o número de leads, oportunidades e negócios fechados. Eles também examinariam a performance de vários canais de geração de demanda on-line e off-line. Por outro lado, um gerente de marketing responsável pelo desenvolvimento da marca gostaria de saber como a marca da empresa é percebida por seus clientes, parceiros, concorrentes, influenciadores etc. Um CMO estaria interessado em métricas relacionadas à marca e à demanda e gostaria de entender o retorno agregado do investimento em marketing (ROMI).

Vendas

Um gerente de vendas com um território e uma cota a atingir se concentraria em seu pipeline de vendas, que consiste em oportunidades criadas, conquistadas e perdidas. Eles também gostariam de saber o tempo que leva para fechar uma oportunidade para avaliar quantas oportunidades são necessárias para atingir as metas de cota. Por outro lado, um vice-presidente de vendas gostaria de saber informações semelhantes em um nível agregado e poder detalhar para um representante de vendas ou território de vendas.

Operações

Um gerente de operações que se concentra em uma linha de produção quer garantir que os produtos saiam prontamente pela porta, mantendo os defeitos em um nível mínimo e o nível de estoque correto para atender à demanda do mercado. Portanto, eles gostariam de saber quantas unidades estão sendo processadas em uma linha de produção, o tempo que uma unidade leva para passar pelo processo, a taxa na qual um processo está produzindo, o número de unidades reprovadas no teste de qualidade etc.

Recursos humanos

Um gerente de recursos humanos com foco na integração, retenção e desligamento de funcionários estaria interessado no número de vagas abertas, no número de candidatos no pipeline de entrevistas, no número de funcionários que deixam a empresa voluntária ou involuntariamente e em outras estatísticas relacionadas.

Nível executivo

O CEO de uma empresa examina todas as suas facetas e está interessado em todos os exemplos mencionados acima. Ele quer poder visualizar as métricas agregadas de todos os aspectos do negócio e se aprofundar em uma área específica para saber mais. O CEO também gostaria de saber como a empresa se compara a outras empresas semelhantes no mercado.

A analytics de negócios envolve vários tipos diferentes de analytics de dados. Cada tipo ajuda as organizações a tomar decisões informadas, apesar de sua crescente complexidade e sofisticação.

Analytics descritiva

A analytics descritiva rastreia os principais indicadores de performance (KPIs) e outras métricas operacionais para entender o estado atual de uma empresa. Ele analisa a performance anterior para responder à pergunta "O que aconteceu?" e resume os dados históricos para identificar tendências, padrões e insights.

Por exemplo, uma empresa de varejo examina os dados de vendas do último trimestre para identificar épocas de pico de compras, produtos populares e dados demográficos dos clientes.

Analytics diagnóstica

A analytics descritiva procura tendências, mas a analytics diagnóstica tenta descobrir o motivo por trás das tendências. Ela vai além da descrição para entender por que algo aconteceu. Ele usa mineração de dados, análise de correlação e recursos de detalhamento para descobrir as causas principais.

Por exemplo, um provedor de comércio eletrônico percebe uma queda nas vendas e usa a analytics de diagnóstico para investigar. Ao analisar as taxas de abandono de carrinho e o feedback dos clientes, eles descobriram que uma atualização recente do site retardou a finalização da compra, levando à perda de vendas.

Analytics preditiva

A analytics preditiva tenta prever tendências futuras. Ele utiliza modelagem estatística, machine learning e IA para responder à pergunta: "O que acontecerá?" As análises de dados históricos ajudam as empresas a prever tendências, riscos e oportunidades.

Por exemplo, um banco usa a analytics preditiva para avaliar o risco de crédito do cliente. Ao analisar os históricos de pagamento de empréstimos anteriores, os níveis de renda e os padrões de gastos, o banco prevê a probabilidade de inadimplência e ajusta suas políticas de empréstimo de acordo.

Analytics prescritiva

A analytics prescritiva usa tendências previstas para informar as decisões de negócios. Ele vai além, recomendando ações para otimizar os resultados e melhorar os processos de negócios. Ele combina inteligência artificial (IA), machine learning (ML) e algoritmos de otimização para orientar a resposta da organização a desafios e oportunidades futuros.

Por exemplo, uma empresa de logística usa a analytics prescritiva para otimizar as rotas de entrega. Ao levar em consideração as condições de tráfego em tempo real, as previsões meteorológicas e os custos de combustível, o sistema sugere as rotas mais eficientes para minimizar o tempo de entrega e as despesas.

Analytics cognitiva

A analytics cognitiva usa IA, processamento de linguagem natural (PLN) e aprendizado profundo para interpretar dados não estruturados (texto, imagens, vídeos) e fornecer uma tomada de decisão semelhante à humana. Os sistemas de IA analisam os dados após compreender o contexto e o significado da frase ou reconhecer determinados objetos em uma imagem e aprimoram sua tomada de decisão ao longo do tempo. A analytics cognitiva revela padrões e conexões específicos que a analytics simples não consegue.

Por exemplo, um chatbot de atendimento ao cliente usa a analytics cognitiva para analisar as consultas do cliente, detectar sentimentos e fornecer respostas personalizadas, melhorando a satisfação do cliente.

A data analytics é um termo abrangente para todos os tipos de data analytics. Isso inclui tudo, desde a limpeza e o processamento de dados até a modelagem e a visualização complexas, independentemente de o objetivo estar relacionado aos negócios. A analytics de negócios é um subconjunto especializado da data analytics que se concentra na solução de problemas de negócios e na promoção de melhorias operacionais.

Aplicações

A analytics de negócios concentra-se na tomada de decisões, na lucratividade e na eficiência operacional. Normalmente, ela é aplicada em ambientes corporativos, onde os dados orientam as ações estratégicas. Por outro lado, a data analytics pode ser mais exploratória, com o objetivo de descobrir padrões e insights que podem não ter necessariamente uma aplicação comercial imediata. Ela é usada na descoberta científica, na pesquisa social e na solução de problemas de engenharia.

Exemplos

Uma empresa usa análises de negócios para obter insights sobre o comportamento de compra do cliente e recomendar produtos personalizados, melhorando os resultados futuros da empresa. Por outro lado, um pesquisador que usa a data analytics pode analisar imagens de satélite para identificar padrões de desmatamento e mudanças climáticas ou usar dados de saúde pública para prever surtos de doenças.

Para colher os benefícios da analytics de negócios, você precisa de três coisas.

Foco

Faça perguntas que sejam relevantes para sua empresa. É fácil cair na armadilha de fazer perguntas irrelevantes que podem levá-lo ao caminho errado ou fazer com que você tenha muito trabalho para obter respostas a perguntas que não o ajudam.

Dados

O acesso a dados precisos para ajudar você a responder às perguntas geralmente é mais fácil de falar do que fazer. Para obter os dados desejados, é preciso incutir uma cultura orientada a dados na organização (de cima para baixo e de baixo para cima) e ter processos de gerenciamento de dados para capturá-los com fidelidade e precisão.

Sistemas e ferramentas

Ter os meios para processar e analisar dados. Vivemos em uma economia da informação em que as empresas coletam dados em terabytes e petabytes, que estão localizados em bancos de dados diferentes vinculados a vários sistemas de hardware e software. Você precisará de sistemas ou ferramentas para ajudá-lo a extrair os dados, processá-los, analisá-los e visualizá-los posteriormente.