Business Analytics (BA) é uma abordagem data-driven que considera dados de um negócio e os transforma em informações úteis para a tomada de decisões, simulação de cenários futuros, e identificação de tendências e padrões nos dados. Assim como o Business Intelligence (BI), essa área é fundamental para empresas orientadas a dados, pois ajuda a extrair insights acionáveis dos dados, apoiando a criação de estratégias mais assertivas.
Acompanhe a leitura para entender melhor o que é Business Analytics, sua importância, as diferenças conceituais entre BI e BA. Confira, ainda, como adotar práticas de BA na sua empresa.
O que é Business Analytics?
O Business Analytics é um conceito que visa analisar os dados brutos de um negócio para descobrir insights valiosos que apoiam a tomada de decisões informadas e assertivas. Muitos processos de análise de dados buscam olhar para as informações e entender o cenário antecedente, criando estratégias em cima dessas descobertas.
Contudo, o BA é uma abordagem que analisa os dados para identificar tendências e possíveis cenários futuros, impulsionando a extração de insights acionáveis que apoiam a criação de estratégias baseadas em dados. Normalmente, esse processo é apoiado por diversas tecnologias e metodologias como Machine Learning, Inteligência Artificial, modelagem de dados, análises estatísticas, visualização de dados, entre outros.
Em suma, é uma área que não foca nos cenários passados, mas na simulação de hipóteses e na previsão de eventos futuros que podem impactar o negócio e suas estratégias, fornecendo uma excelente vantagem competitiva.
Como Business Analytics ajuda o negócio?
Business Analytics é um conceito essencial para a análise de dados de um negócio, estimulando a criação de uma cultura organizacional orientada a dados e a execução de estratégias, processos e melhorias baseadas em dados reais do negócio. Por isso, em um mundo cada vez mais digital, adotar práticas de BA é essencial para aproveitar ao máximo o potencial dos dados digitais e fortalecer uma cultura organizacional data-driven.
As práticas de Business Analytics oferecem benefícios significativos aos negócios, como:
- Tomada de decisão assertiva e data-driven: confiar em suposições e achismos é dar abertura para erros e ineficiências operacionais e estratégicas. Por isso, o BA é um aliado da tomada de decisão assertiva, uma vez que orienta esse processo baseando-se em dados reais e relevantes;
- Identificação de tendências e oportunidades de mercado: o Business Analytics foca em prever cenários futuros e identificar tendências e oportunidades de mercado, dando abertura para a criação de novas soluções e fomentando a inovação;
- Melhoria na experiência do usuário: conhecer os padrões de consumo, necessidades e expectativas dos usuários através dos dados apoia a personalização da experiência do consumidor, promovendo maior satisfação e fidelização de clientes;
- Otimização de processos e operações: identificar gargalos e ineficiências através de dados reais da empresa ajuda a otimizar os recursos e operações da organização, melhorando os processos internos do negócio.
Diferença entre Business Analytics e Business Intelligence
Embora muitas vezes vistos como a mesma coisa, a principal diferença entre Business Intelligence e Business Analytics está no foco de cada abordagem.
Os processos de BI visam coletar, tratar e analisar dados atuais e históricos do negócio para entender o contexto precedente de estratégias da empresa e seus resultados. Já os processos de BA derivam das práticas de BI e olham para os dados do negócio por uma perspectiva proativa, buscando encontrar tendências, padrões e oportunidades futuras nos conjuntos de dados.
Assim, enquanto os processos de Business Intelligence são reativos e analisam o histórico de estratégias e seus desdobramentos, a área de Business Analytics é proativa e busca extrair insights úteis a partir dos dados analisados e com outros recursos tecnológicos que apoiem a tomada de decisões assertivas.
Os dois processos são complementares e indispensáveis para um melhor aproveitamento de grandes volumes de dados, e devem ser usados em conjunto para potencializar os resultados do negócio.
Como adotar práticas de Business Analytics na cultura da empresa
Para implementar práticas de Business Analytics em um negócio, é preciso pensar não só nas etapas práticas de análise de dados, mas também em toda a infraestrutura de dados do negócio. A seguir, listamos as principais práticas que podem servir como um guia:
Identifique as necessidades do negócio
Antes de implementar qualquer processo, é necessário identificar as necessidades do negócio em termos de análise de dados. Pode-se aplicar os processos de BA em vários segmentos de uma empresa. Por isso, entender qual será o ponto de partida para adotar essas ações é fundamental.
Por exemplo, se a empresa quer aprimorar a análise de dados na área de Marketing e Vendas, esse é um bom objetivo para começar a aplicar ações de BA. Assim, identifique as necessidades e trace objetivos claros para a adoção desses processos. Uma forma de fazer isso é com o método SMART, que especifica os objetivos nos critérios:
- Específicos (S);
- Mensuráveis (M);
- Alcançáveis (A);
- Relevantes (R);
- Tempo determinado (T).
Promova uma cultura data-driven
Outro elemento importante para adotar práticas de BA em um negócio é criar e promover uma cultura orientada a dados no ambiente empresarial. Caso sua empresa ainda esteja passando pela transformação digital, esse processo será gradual, mas é extremamente importante para obter resultados efetivos.
A educação deve ser holística e envolver desde profissionais e especialistas até a alta gerência, destacando a importância de aproveitar o potencial dos dados e implementar práticas que apoiem esses processos. Além disso, a cultura data-driven deve ser propagada em todos os setores da organização através de investimentos em capacitação e treinamentos de talentos para desenvolver capacidades analíticas. Esse passo é fundamental para que os profissionais comecem a entender a relevância dos dados na Era Digital e possam criar processos de coleta, organização, tratamento e análise de dados eficientes.
Crie uma infraestrutura adequada
Para implementar práticas de Business Analytics deve-se pensar não só em ferramentas e processos de análise de dados, mas também em aplicar normas de gerenciamento de dados. Dados são ativos sensíveis e precisam ser manejados com cuidado. Assim, é preciso atentar-se às normas e diretrizes de conformidade e governança de dados.
Além disso, é essencial garantir a aplicação de medidas de segurança, proteção e privacidade de dados para a organização e para os clientes.
Escolha as ferramentas adequadas
A escolha de ferramentas de análise de dados é uma etapa crucial da implementação de práticas de BA.
Os processos de Business Analytics são robustos e podem precisar de ferramentas e recursos tecnológicos consideráveis para a efetividade dos resultados. Essa seleção pode ir desde softwares de coleta e armazenamento de dados, até ferramentas avançadas de análise de dados, como:
- Data Warehouses e bancos de dados para armazenamento de dados;
- Tecnologias de processamento e análise de dados como Machine Learning, Python e R;
- Ferramentas de BI e visualização de dados, como Power BI e Tableau;
- Tecnologias como Inteligência Artificial e Machine Learning para análises preditivas e simulação de cenários, etc.
Em suma, as possibilidades em termos de tecnologias e ferramentas de Business Analytics são muitas. Assim, cabe analisar o tipo de investimento que a empresa pode fazer e escolher as melhores ferramentas que se adequam aos objetivos da organização.
Monitore e aprimore a estratégia de Business Analytics
Assim como qualquer processo e estratégia, as práticas de BA exigem um monitoramento constante. Dados são ativos dinâmicos e o mercado muda com frequência, assim como as necessidades do negócio. Por isso, é fundamental medir e acompanhar o progresso de suas iniciativas em Business Analytics.
As métricas definidas no começo do processo ajudarão a entender o que precisa ser aprimorado. Isso ajuda a garantir que o projeto continue sendo efetivo e traga resultados para a empresa. As melhorias devem ser contínuas, fomentando um ambiente de constante evolução em termos de experimentação, aprendizado e adaptação.
Conclusão
As práticas de Business Analytics são essenciais para empresas data-driven ou em processo de transformação digital. Os processos de BA olham para os dados brutos, os transformam em informações úteis e buscam prever e simular cenários em que esses insights beneficiem o negócio. Aliada aos processos de BI, essa abordagem pode fornecer um grande diferencial competitivo para as empresas, apoiando a tomada de decisão informada e a criação de estratégias assertivas.
Se você chegou até aqui, já sabe o potencial do Business Analytics e como adotar práticas de BA em um negócio de maneira eficiente.
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