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Mês: julho 2019

5 Aplicações do BI no Agrobusiness

Aplicações do BI no Agrobusiness: Confira essas 5

O Agrobusiness está em um processo de evolução e produtividade, isso quer dizer que o setor passa a utilizar a tecnologia em todos os campos, incluindo a gestão e, assim, o BI ajuda oferecendo diversos benefícios, garantindo competitividade e ampliando resultados.

As plataformas tecnológicas de inteligência de negócios facilitam o processo de tomada de decisão utilizando metodologias e processos de análise de dados como principal ferramenta estratégica, potencializando a gestão e aumentando o lucro das organizações do Agrobusiness.

É fundamental conhecer as alternativas para explorá-las ao máximo.

 

Conheça as 5 Aplicações do BI no Agrobusiness

Como dito, é fundamental conhecer e explorar as alternativas, por isso, vamos conhecer melhor as 5 principais aplicações do BI no Agrobusiness.

 

1 – Análise de indicadores

É possível identificar, com as ferramentas certas, quais os pontos essenciais do negócio no campo. Há como verificar, inclusive, indicadores comerciais, transformando tudo em conhecimento. 

Um recurso de BI permite a evolução do número de clientes, do lucro, das vendas e até do alcance de metas. O BI também ajuda na identificação de grandes oportunidades associando estratégias à aplicação de um CRM.

Trata-se de um jeito de conhecer e fortalecer o relacionamento com os clientes e gerar novas oportunidades. Desse modo, é possível conquistar resultados diferenciados no mercado.

 

2 – Precisão na aplicação do BI 

Buscando o aumento de produtividade é preciso ter precisão no desenvolvimento da agricultura. Essa proposta inclui a parametrização dos elementos, ajudando a evitar desperdícios e potencializar o desempenho.

Para isso, o BI é essencial, oferecendo diversas informações. Com a ajuda de ferramentas de tecnologia, é possível ter maior entendimento sobre o clima, áreas plantadas, composição do solo e outras. 

Assim, é possível, configurar as ações da melhor maneira, garantindo ótimos impactos nos resultados.

 

3 – Gestão de recursos

Por conta da grande coleta de informações e da sua análise, é possível realizar uma gestão em tempo real. 

Com o BI torna-se mais fácil e simples acompanhar a estocagem de grãos e outros produtos, por exemplo. É possível, também, cruzar as informações com outras fontes de dados, como na agricultura de precisão.

Dessa forma fica mais simples compreender a forma como os recursos têm sido usados e as melhores alternativas. Em grandes propriedades, esse uso gera um controle reforçado de todos os elementos, ajudando a garantir o máximo aproveitamento e diminuir os prejuízos.

 

4 – Unificação da operação

O BI é responsável por auxiliar a consolidação das operações em cenários onde a empresa enfrenta um vasto número de informações de todos os departamentos e unidades. 

Essa consolidação de todos os dados da empresa, permite que os gestores tenham uma visão única da organização, poupando desperdícios financeiros e produtivos, ou seja, gera mais oportunidade de lucro.

 

5 – Incremento de produção

Por conta da alta produtividade, o BI promove redução de custos. Utilizando o BI, o agrobusiness aproveita diversas ferramentas e dispositivos geradores de dados, que podem ser vantagens competitivas seja apontando uma falha de produção ou uma tarefa sobreposta. 

 

Com o BI tudo é mais organizado, ágil e confiável. Com a escolha das soluções certas, é possível aproveitar ótimos resultados e até ampliar a rede de atuação. Conte com a BDA Solution para te ajudar, fale com um de nossos especialistas.

4 benefícios do curso de Power BI da BDA Solutions

curso de Power BI

O Power BI é uma ferramenta poderosa para analisar dados e oferecer conclusões interessantes para os negócios. Ao mesmo tempo, é uma possibilidade complexa — especialmente, para quem não tem tanta experiência com Business Intelligence. Então um curso de Power BI é a solução adequada.

A versão da BDA Solutions se destaca em muitos níveis e que traz ótimos resultados. Ao conhecer suas vantagens, fica mais fácil entender por que vale a pena considerar essa alternativa.

Quer descobrir por que a opção é interessante? Veja quais são 4 benefícios oferecidos pelo curso de Power BI da BDA Solutions!

1. A versatilidade ajuda a diversos profissionais e empresas

Primeiramente, a capacitação traz vantagens que atendem a diferentes necessidades e exigências. O curso é feito de forma presencial, em 3 dias com uma carga total de 24 horas.

Também é uma modalidade que pode ser realizada in company. Qualquer empresa interessada pela Data Science pode contratar e obter a formação específica e voltada para as necessidades.

Além de tudo, o pagamento é feito em até 10 vezes, com diversas formas de transferência. Isso serve, inclusive, para que profissionais possam se especializar sem dificuldades.

2. Os módulos do curso de Power BI contemplam as principais funcionalidades

Ao longo dos estudos, o curso de Power BI da BDA Solutions surge como um dos mais completos. São quatro módulos que trazem tudo o que é preciso.

No começo, há a abordagem de conceitos e, então, os recursos apresentados pelo programa. Também há o aprendizado voltado para o desenvolvimento, para a publicação e para o compartilhamento.

Isso capacita profissionais que buscam realizar análises inteligentes, embasadas e que vão dar origem a tomadas de decisão estratégica. Com os conhecimentos necessários, é algo que se torna possível.

3. A união de conceito e prática garante ótimos resultados

Muitas capacitações são voltadas apenas para a prática. No entanto, não conhecer os passos de extrair, transformar e carregar ou de modelagem, por exemplo, pode gerar problemas. Afinal, esses fundamentos não fazem parte somente do recurso, mas de toda a inteligência de negócios. Com o curso de Power BI da BDA Solutions, esses conceitos são abordados, o que garante melhores resultados, até mesmo, no uso de outras ferramentas.

Não menos importante, a área voltada para a parte prática inclui a criação de dashboards, elaboração de relatórios e administração do elemento. Então, é possível ter tudo o que é necessário para explorar o recurso.

4. A atuação capacitada da BDA Solutions ajuda a transferir know-how

Para melhorar, a BDA Solutions é uma empresa plenamente preparada, que se mantém sempre atualizada e que já concluiu dezenas de projetos. O seu time de profissionais é altamente especializado, o que reforça o processo de ensino.

Mais que apenas abordar o conteúdo programático, há uma transferência de expertise para todos os alunos. Isso consolida conhecimento único, que só é obtido pela experiência. Então, quem faz esse curso tem a chance de sair à frente dos demais.

O curso de Power BI da BDA Solutions traz todos os conceitos e ferramentas para explorar ao máximo essa solução. Principalmente, oferece a oportunidade de obter capacitação completa, o que gera diferenciação no mercado e resultados melhores.

Se tiver ficado interessado, compartilhe o post nas suas redes sociais e chame seus contatos para fechar uma turma!

Saiba como usar o BI para tomada de decisões

usar o BI para tomada de decisões

O Business Intelligence, ou Inteligência de Negócios, é uma solução tecnológica que auxilia o gestor no planejamento de estratégias e na tomada de decisões. O nome traduzido significa Inteligência de Negócios e é efetivamente um sistema cuja proposta é contribuir para a administração inteligente dos negócios.

Em uma empresa, a tomada de decisões corresponde ao processo definitivo e determinante que norteará as próximas ações. Assim, tomar decisões erradas ou equivocadas somente geram transtornos e nunca surtem os efeitos desejados.

Neste artigo, você verá como usar o BI para tomada de decisões!

Conheça as ferramentas de BI

Ainda que nos refiramos ao Business Intelligence como uma única ferramenta, ele consiste em várias ferramentas unificadas que possibilitam que o gestor avalie dados com rapidez e precisão. Muitos não sabem, mas o ERP, o CRM, o Data Warehouse, alguns recursos de Web Analytics e Mineração de Dados também integram o sistema de BI.

Essas ferramentas recolhem, guardam, processam e analisam dados valiosos para o negócio, relacionados ao mercado, aos fornecedores, à concorrência, aos clientes e outras coisas.

Ao usar o BI para tomada de decisões, é importante confrontar os dados coletados e o sistema faz esse processo automaticamente, encontrando respostas que não seriam notadas sem a atuação do Business Intelligence. As informações fornecidas pelo BI ajudam a aprimorar as estratégias, ajudando a vencer os concorrentes, conquistando resultados mais efetivos.

Tenha mais conhecimento sobre o próprio negócio

O Business Intelligence contribui para a tomada de decisões porque permite ao gestor conhecer melhor o próprio negócio.

Detalhes que não são percebidos facilmente sem o sistema, tornam-se claros para o gestor. É o caso das razões que estimulam um cliente a permanecer fiel à empresa. Dessa forma, o gestor poderá ir direto aos seus objetivos, sem necessitar de muitos rodeios. Ou seja, é possível tomar decisões com mais agilidade e confiabilidade.

Aproveite a previsibilidade

Fica mais fácil tomar decisões quando conseguimos fazer previsões mais assertivas. O BI permite a identificação de comportamentos e padrões ajudando a identificar quais são as tendências do mercado.

Isso dá um respaldo seguro que permite à empresa ficar um passo adiante nas decisões. Compreendendo os rumos que a economia está tomando, a forma como os hábitos dos consumidores está mudando, o momento em que o preço dos fornecedores aumenta, o gestor pode se antecipar com decisões que aproveitam as melhores oportunidades.

Receba os dados contextualizados

Dados fora de contexto prejudicam a tomada de decisões. As planilhas eletrônicas, por exemplo, disponibilizam os números, mas não as informações que os motivaram.

O Business Intelligence, por outro lado, efetua uma leitura completa dos eventos, mostrando as causas e os efeitos relacionados às informações de modo que o gestor visualiza um cenário mais concreto e realista para embasar suas decisões.

Adquira a redução dos riscos

Ao usar o BI para tomada de decisões, o gestor previne-se contra riscos que podem ter sido mal identificados ou mal mensurados. Para exemplificar, considere que você conseguiu aumento nas vendas, mas também nas despesas. Esse fato não é favorável aos lucros da empresa.

Uma pequena margem de prejuízo pode ser tão ínfima que não é notada no dia a dia. Com o sistema de BI, você terá condições de identificar essa irregularidade e retificá-la antes que se torne um problema grave, ou seja, evitando que o negócio se veja comprometido financeiramente em um futuro breve.

Mostramos muitas formas de como usar o BI para tomada de decisões. Ficou claro ainda que o Business Intelligence é um conjunto de recursos e não uma simples ferramenta.

Se você gostou dessa abordagem sobre o BI, pode aproveitar para aumentar seus conhecimentos sobre ele. Veja 5 cursos de Business Intelligence que te deixarão um expert no assunto!

5 dicas para fazer uma boa análise estatística

análise estatística
As estatísticas são de grande importância para qualquer empresa. Uma análise estatística consiste na coleta e na avaliação dos dados corporativos, bem como dos relatórios de tendências. Essa análise efetiva a avaliação dos dados na totalidade e também em amostras individuais. Existem basicamente dois tipos de análise de dados estatísticos: a descritiva e a modelagem. A primeira é usada para resumir os dados, descrevendo-os, enquanto a outra é utilizada para testar uma hipótese e tirar conclusões acerca dos dados. Já que se interessa pelo assunto, que tal ver 5 dicas para fazer uma análise estatística eficaz? Confira a seguir.

1. Calcule a média e o desvio padrão

A média aritmética, ou seja, é o total de uma lista de números dividido pela quantidade de itens na lista. Ela é útil para a determinação de uma tendência geral em relação a um grupo de dados ou para oferecer um rápido instantâneo dos dados. Além disso, é fácil de calcular, o que representa uma vantagem para o gestor. Já o desvio de padrão é a medida de um conjunto de dados em relação a uma média. Costuma-se representar essa medida com a letra sigma. Um desvio padrão muito alto significa que os dados estão mais dispersos da média aritmética. Um desvio padrão muito baixo significa que uma quantidade maior de dados estão alinhados com a média aritmética. Na análise estatística de dados, vale dizer, o desvio padrão revela com rapidez a dispersão dos pontos de dados.

2. Compreenda e aplique a regressão

A regressão é uma ação que faz a modelagem das associações entre variáveis dependentes e explicativas. Geralmente, as variáveis são traçadas em um diagrama de dispersão. A linha de regressão determina se tais associações são fracas ou são fortes. O conceito de regressão é ensinado em cursos de análise estatística de universidades ou de escolas, servindo para calcular tendências ao longo de um período, o que o torna muito útil no mundo dos negócios.

3. Teste uma hipótese

Esse teste, conhecido também como Teste T, analisa se uma premissa é verdadeira para o conjunto de dados do grupo selecionado. Quando se avaliam as estatísticas, deve-se determinar que o resultado de um teste de hipóteses é relevante somente quando ele não poderia ter acontecido aleatoriamente. Os testes de hipóteses são muito requeridos em pesquisas, estudos científicos, negócios e economia.

4. Aplique a análise estatística descritiva e a modelagem

Como já foi dito, essa análise descreve os dados através de gráficos e tabelas de contingência, mas não chegam a tirar conclusões sobre os dados analisados. As estatísticas descritivas tornam mais fácil visualizar e interpretar dados brutos. A análise modelagem chega a proposições estatísticas, as quais indicam geralmente:
  • estimativas (um valor particular que mais se aproxima de um parâmetro);
  • intervalo de confiança (usa um conjunto de dados extraído de um conjunto de amostras e contendo um parâmetro efetivo, com nível de confiança elevado);
  • intervalos de predição (conjunto de valores que contêm um elevado valor relacionado ao parâmetro efetivo, como 95%).

5. Use a tecnologia para fazer análise estatística

Existem softwares específicos cuja função é realizar a análise minuciosa de dados, incluindo a análise estatística. Nesse grupo, existem o Data Analytics, o Data Analytics integrado ao Big Data, o Data Science, o Business Intelligence e assim por diante. Uma solução específica de Estatística para esse processo altamente estratégico é o Minitab 19. Convém indicar que um bom software pode efetivar todas as operações descritas acima de forma eficaz, com mais agilidade e precisão. A avaliação estatística requer uma grande quantidade de cálculos exatos. Os softwares evitam erros comuns referentes, não somente aos cálculos, mas à própria coleta de dados. A análise estatística tem como importante diferencial sua capacidade de avaliar dados atuais e também de fazer predições precisas baseadas em números. Saiba mais sobre BI: veja qual a importância do Business Intelligence na tomada de decisão!

Descubra como aplicar Power BI no varejo

Entender o que querem as pessoas é cada vez mais importante para ter bons resultados. Ao lidar diretamente com o cliente final, isso é essencial para obter competitividade. Já que a tecnologia pode ajudar, aplicar o Power BI no varejo é uma excelente solução.

Por meio dessa ferramenta, é possível coletar, analisar e cruzar dados de várias fontes. Com os números, dá para chegar a conclusões sobre a preferência dos consumidores, o que eles desejam e como se comportam. Isso auxilia na personalização e, principalmente, na tomada de decisões estratégicas.

Para não ter dúvidas sobre o que fazer, veja como implementar o Power BI no varejo e aprenda a obter os melhores resultados.

Conheça as necessidades e faça uma implementação de sucesso

O primeiro passo, sem dúvidas, consiste em selecionar a alternativa e escolher as ferramentas adequadas para cada necessidade. Basicamente, significa começar com um levantamento das exigências do empreendimento, para entender quais dados são importantes. Se o negócio tem muitas franquias ou unidades, por exemplo, é preciso recorrer a uma visualização de informações nesse sentido.

Depois de reconhecer os pontos mais relevantes, faça a implementação de modo estruturado. Vale a pena ter o apoio de uma empresa especializada, pois ela garantirá a melhor aplicação da ferramenta. Em vários casos, é necessário baixar o pacote de conteúdo completo e obter as informações de maneira adequada. Novamente, a orientação certa faz a diferença.

Centralize os dados sobre as unidades

Dependendo das exigências, é possível utilizar o Power BI no varejo para centralizar todas as informações referentes ao varejo. Basicamente, é um meio de ter visibilidade completa sobre os resultados, o que permite tomar decisões otimizadas.

Opte por um dashboard robusto, bem como por gráficos e representações em relação ao todo. Ao identificar quais unidades vendem mais, por exemplo, há como reconhecer quais locais se destacam e quais são as características relevantes. Desse modo, é possível replicar o que faz sucesso e corrigir o que não tem atendido às expectativas.

Faça comparações ao usar o Power BI no varejo

Além disso, a ferramenta é excelente para gerar comparações confiáveis e que ajudam a ter uma visão mais clara sobre o negócio. A visão temporal é a melhor maneira de acompanhar a evolução real do estabelecimento.

É o caso de entender, por exemplo, como as vendas atuais se comparam às de períodos anteriores, como o ano passado ou semestre prévio. Isso ajuda a compreender se certas estratégias têm dado certo e o que demanda atuação imediata.

Analise a área de vendas e marketing

Para tornar os resultados ainda melhores, convém adotar o Power BI no varejo do ponto de vista do marketing e das vendas.

Com a área certa, dá para entender qual é a participação de mercado, quais foram as oportunidades perdidas e o que ainda pode ser explorado da melhor maneira. Também é um jeito de compreender a atuação em relação aos principais concorrentes, o que mantém a competitividade em alta.

O Power BI no varejo pode ser usado de várias formas, mas tudo começa com uma implementação robusta. Ao ter o apoio técnico de uma boa empresa fornecedora, é possível explorar as diversas alternativas da solução.

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7 vantagens de trabalhar com Data Analytics

Data Analytics

O Data Analytics, ou simplesmente DA, tornou-se uma ferramenta muito usada na gestão empresarial, pois promove uma análise de dados mais precisa e segura. Ele pode ser utilizado em conjunto com outras soluções, como o Big Data.

Os sistemas de análise de dados costumam trazer ótimo custo-benefício. Eles oferecem informações de qualidade, que tornam a administração da empresa mais eficiente e estratégica. Dessa forma, é possível tomar decisões muito mais acertadas e potencializar a competitividade corporativa.

Você já conhece essa tecnologia? Quer saber mais a respeito? Veja 7 vantagens de trabalhar com Data Analytics!

1. Os insights esclarecedores a respeito dos clientes

Como os clientes estão mais exigentes e com menos paciência, quando o gestor compreende melhor o que eles desejam, fica mais fácil atender suas expectativas, reduzir erros e favorecer a tomada de decisões.

O sistema de Data Analytics (DA) facilita a identificação dos padrões de comportamento, as expectativas e as características de cada categoria de clientes.

Esse conhecimento mais profundo sobre o consumidor ajuda a otimizar as ações de marketing e de comunicação, tornando-as mais eficientes.

2. A forte redução de custos

Diminuir custos continua sendo um dos grandes alvos em muitas empresas. Principalmente em épocas de retenção econômica, quando é fundamental o planejamento dos preços finais de serviços e produtos.

O Data Analytics permite visualizar falhas, gargalos e pontos deficientes que geram gastos desnecessários e diminuem o nível de produtividade. Somente desse modo é possível aprimorar a eficiência operacional.

3. A inteligência em tempo real

Um dos melhores benefícios da utilização de um sistema de DA é que ele possibilita analisar a organização em tempo real, fazendo o monitoramento constante de alguns elementos principais, o que gera uma imagem mais clara e realista para definir o êxito de sua empresa.

Bastante utilizado no comércio eletrônico, o Data Analytics (DA) possibilita ao gestor atualizar o portfólio de produtos em tempo real. Como exemplo, podemos citar atualização de acordo com a demanda de determinada mercadoria ou com a performance das vendas no Ponto de Vendas (PDV) ou distribuição.

4. O monitoramento do mercado

O Data Analytics (DA) permite também que a empresa consiga antecipar-se às ações concorrentes e fazer projeções mais precisas sobre os resultados. Assegurando desse modo vantagem competitiva e um melhor posicionamento de mercado.

5. A compreensão da jornada de compra

O Data Analytics permite que a organização realize um acompanhamento detalhado do trajeto que leva o consumidor até o produto/serviço ofertado pela empresa. Monitorando todos os canais, é mais simples a compreensão da interatividade do público com a marca. O gestor conhece quais os canais que ele trilhou desde o começo até a concretização da compra.

6. A interpretação dos dados complexos

Em cenários mais complexos, em que se requer o cruzamento de dados diversos para uma visão mais completa de tudo, o Data Analytics (DA) é a melhor solução. O cruzamento de dados favorece, por exemplo, a avaliação do nível de recepção de um determinado produto em um local específico.

Viabiliza estimar se determinada mercadoria é mais comprada por homens ou mulheres, por crianças ou adultos, por pessoas da classe social A, B ou C e assim por diante, utilizando de técnicas de análise preditiva.

7. O Data Analytics garante aumento do ROI

Uma das maiores preocupações dos gestores é em relação ao retorno sobre o investimento, ou ROI. Eles desejam que todo investimento ofereça retornos lucrativos, mas isso nem sempre acontece. No caso de um sistema de Data Analytics (DA), o retorno é quase sempre garantido.

As estratégias de marketing digital fundamentadas em Data Analytics costumam aumentar o ROI em até 25%, considerando que a mensuração dos algoritmos fornece relatórios sobre as funções de cada canal que a empresa usa.

Os relatórios são analisados pelo gestor e ajudam na coleta de insights que causem mais interesse no público consumidor, consolidem a interação da marca com o público e tornem a tomada de decisões mais fácil.

O Data Analytics é uma ferramenta que promove diferentes benefícios à empresa e facilita a administração geral. É um investimento que realmente vale a pena.

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Big Data e Business Intelligence estão mudando os negócios?

Big Data e Business Intelligence

A revolução digital vem impactando em todos os setores da sociedade. Isso é inegável. Ainda que muitos gestores não percebam, eles também estão adotando soluções digitais em médio ou em longo prazo. Pouco a pouco, muitas operações e processos estão sendo efetuados de forma automatizada, aproveitando os recursos da tecnologia digital.

Dois nomes que valem ser lembrados é Big Data e Business Intelligence. Ambos estão operando mudanças radicais na gestão corporativa. Essas transformações criam oportunidades para os gestores expandirem seus projetos e alcançarem maiores lucros e reconhecimento no mercado.

Veja como a dupla Big Data e Business Intelligence está mudando os negócios para melhor!

As principais características do Big Data

Big Data significa “Grandes Dados”, o que já explica muita coisa: ele coleta um volume considerável de dados. As suas principais características começam todas com V:

  • velocidade na coleta de dados;
  • variedade na natureza e origem dos dados (textos, vídeos, áudios, reviews, blogs, compartilhamentos, comportamento durante a jornada do produto, links patrocinados e muitos outros);
  • veracidade (dados coletados por meio da relação humana, como interação nas mídias digitais e rastros de navegação, pois representam interações efetivas);
  • valor (é preciso definir a capacidade de entendimento dos dados e seu aproveitamento produtivo);
  • volume (muitos dados são coletados pelo Big Data).

A importância do Big Data e Business Intelligence juntos

Sempre é possível melhorar as operações e os processos, fazendo uso dos dados. Mas visualizar os dados e interpretá-los corretamente nem sempre é uma tarefa simples, mesmo para o gestor mais experiente.

Uma solução que pode tornar essa interpretação mais fácil é o Business Intelligence. De forma simples, pode-se definir o BI como uma ferramenta que permite ao gestor acessar com rapidez e continuidade aos dados da empresa. Dessa forma, é possível realizar uma análise mais acertada dos eventos, bem como obter um entendimento mais exato dos negócios — tudo isso facilita a tomada de decisões.

Por esse motivo, convém aplicar o BI com o Big Data, pois enquanto o Big Data (BD) coleta uma quantidade volumosa de dados, o BI tem potencial para organizar e analisar esses dados, transformando-os em informações valiosas para a empresa.

O Business Intelligence é quem deixará os dados mais acessíveis a equipe, pois faz o cruzamento deles, emite relatórios e gráficos e fornece insights para os analistas.

O gestor conta com um material de confiança para fazer sua avaliação e correções necessárias, além de poder implementar inovações e decidir pelo que for mais viável conforme a realidade do momento.

As vantagens para sua empresa

Confira como a integração entre Big Data e Business Intelligence oferece vantagens para a empresa. Pela análise cuidadosa dos dados, podem-se desenvolver melhorias para o negócio e até conquistar um público diferente. Há várias possibilidades e tudo pode ser otimizado por meio dos dados.

As estratégias Omnichannel dependem muito do Big Data, pois você poderá aplicar táticas semelhantes às que estão sendo empregadas pelo Spotify e pela Netflix (empresas que vêm tendo enorme sucesso, graças, em grande parte, à utilização adequada das potencialidades do Big Data).

Essas estratégias envolvem:

  • a determinação mais precisa das preferências dos clientes;
  • a descoberta das expectativas dos clientes;
  • a melhor compreensão das tendências;
  • o conhecimento e a quantificação das opiniões.

Big Data e Business Intelligence são duas ferramentas poderosas que, quando sabiamente empregadas, oferecem resultados maravilhosos a qualquer tipo de negócio.

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BI: 3 ferramentas para análise de dados mobile

ferramentas para análise de dados mobile

Estima-se que 5 bilhões de pessoas tenham smartphones no mundo. Com tanto tráfego e geração de informações, é essencial saber coletar e explorá-las. Nesse sentido, as ferramentas para análise de dados mobile são muito bem-vindas.

Além de estudar os elementos gerados por esses (e outros dispositivos), os recursos oferecem disponibilidade e capacidade de verificar as informações de qualquer lugar. Isso tem tudo a ver com as necessidades atuais dos empreendimentos, com equipes móveis e tomadas de decisão mais dinâmicas.

Quer potencializar seu negócio? Tomar decisões mais rapidamente? Veja pelo menos 3 ferramentas para análise de dados mobile para BI e explore as principais soluções!

1. O Microsoft Azure oferece integração total para a empresa

Diante da possibilidade de comandar tudo pela nuvem, é fundamental contar com os recursos que atendam a essa proposta. Nesse sentido, o Microsoft Azure é uma das principais alternativas do mercado.

Ele oferece soluções integradas, com modelos já preestabelecidos e, também, com serviços que podem ser construídos de acordo com as exigências. Além de aplicativos empresariais e até de Internet das Coisas, favorecem a análise dos dados móveis.

Essa integração é especialmente necessária em contextos de alta conectividade de dispositivos e recursos. Dessa forma, as informações ficam centralizadas e podem ser acionadas de qualquer lugar.

Ao mesmo tempo, é preciso recorrer à alternativa do jeito certo. Com a consultoria de uma empresa especializada, fica fácil reconhecer quais são os dados exigidos para cada caso.

2. O Spotlight on SQL Server Enterprise otimiza a performance

Parte do Quest Software, o Spotlight on SQL Server Enterprise é uma das ferramentas para análise de dados mobile quando o assunto é BI. Primeiramente, ele ajuda a identificar falhas de desempenho no servidor, ao mesmo tempo em que trabalha para garantir a infraestrutura.

Também é um elemento essencial para manter a performance sempre em níveis desejáveis, com bastante integração, suporte e automação. Por falar nisso, uma de suas características é o uso em dispositivos mobile, o que o torna uma excelente opção.

Com essa alternativa, dá para obter dados referentes ao servidor de modo descomplicado. Pelo entendimento de métricas, é possível verificar o que merece atenção extra.

3. O Power BI é uma das mais completas ferramentas para análise de dados mobile

Também da Microsoft, o Power BI é uma das ferramentas mais robustas ao falar de processamento, análise e compreensão dos números. Justamente por ser uma solução da mesma fabricante, permite o uso de outros recursos voltados para a computação na nuvem.

Ele é integrado ao Office 365 e funciona de forma self-service. Como garante uma integração sem emendas, torna viável extrair dados de várias fontes e construir verificações que, inclusive, utilizam a visualização de informações.

Além de favorecer a criação de relatórios e de oferecer uma análise rápida, também facilita o acesso por dispositivos móveis. Com tanta integração e centralização, otimiza a comunicação interna em vários níveis.

As ferramentas para análise de dados mobile permitem chegar às informações sempre que for necessário. Desse jeito, é possível garantir uma tomada de decisão muito mais dinâmica, eficiente e adequada ao contexto atual dos empreendimentos.

Para outras necessidades, há várias outras ferramentas e técnicas. Se quiser ficar sempre por dentro das novidades, assine nosso newsletter e receba mais conteúdo na sua caixa de entrada!

Como a mineração de dados facilita as análises?

mineração de dados

Com um volume cada vez maior de dados disponíveis, é quase impossível analisar todos pelo método tradicional. Então, novas ferramentas e técnicas são desenvolvidas para auxiliar o processo. Nesse contexto, a mineração de dados é uma alternativa a ser explorada.

Progressivamente utilizada por empreendimentos de diversas áreas, ela garante resultados diferentes nas análises. Então, desde que seja usada corretamente, favorece a conquista de uma performance melhor.

Mas, afinal, como isso acontece? A seguir, entenda o impacto da mineração de dados nas análises empresariais.

O que é Data Mining?

O termo em inglês refere-se à mineração de dados. O processo recebe esse nome porque envolve uma busca por elementos valiosos, como conhecimento e reconhecimento de padrões.

Para que isso seja viável, é necessário utilizar vários recursos digitais. Os dados são estudados em velocidades muito elevadas e até por técnicas complexas. Com isso, é possível encontrar correlações que, de outro modo, nunca seriam descobertas.

Data Mining ou Mineração de Dados compreende o processo de analisar grandes quantidades de dados para revelar padrões ocultos, correlações e gerar insights valiosos para o negócio.

Como acontece a mineração de dados?

O processo de mineração de dados, muitas vezes, passa por várias etapas. Vamos pensar na obtenção de minério de ferro, que fica na terra em diversas partes. O produto não é obtido diretamente, então é comum usar peneiras de tamanhos distintos para chegar às menores partículas, que são as de interesse. Com os dados digitais, é a mesma coisa.

São determinadas várias etapas com interação entre elas. Tudo começa com a definição de um objetivo, como o entendimento sobre certo padrão de consumo.

Então, há a extração e a integração de informações obtidas em fontes diversas. Na sequência, acontece uma limpeza, para excluir aquilo que não tem valor para o objetivo.

Com o uso de técnicas, como algoritmos, softwares especiais e inteligência artificial, é possível recorrer aos elementos desejados.

Como essa etapa facilita as análises?

Para que o processo de tomada de decisão organizacional seja adequado, é essencial que ele seja baseado em dados confiáveis. No entanto, como dito, a grande quantidade de dados torna cada vez mais difícil encontrar manualmente o que é esperado.

Para lidar com esses obstáculos, o melhor é recorrer à mineração de dados. Por meio dessa etapa, são avaliadas as correlações específicas e que, de fato, interessam para cada objetivo. Assim, é possível ter uma visão clara do que é necessário e de como proceder em cada situação.

Mesmo que o recurso não seja totalmente à prova de erros, é um meio para aumentar a confiabilidade e garantir uma performance melhor. Para o negócio, é a chance de obter diferenciação e máximo aproveitamento de oportunidades.

A mineração de dados é uma etapa que torna as análises empresariais mais simples e muito efetivas. Com isso, dá para consolidar um desempenho diferenciado ao atuar no mercado.

Se quiser facilitar a verificação de forma intensa, veja quais ferramentas usar para a visualização de dados.

Redução de custos: saiba como o BI pode ajudar sua empresa

redução de custos

É fato que a tecnologia ajuda na redução de custos dentro da empresa. Esse fato não é bem compreendido porque, em alguns casos, o investimento inicial é elevado, o que gera dúvidas em alguns gestores.

Mesmo grandes empresas ainda se sentem inseguras na hora de adotar certas soluções, julgando que podem ser um mau investimento e, ao invés de gerar lucros, causarem prejuízos.

Diminuir gastos é fundamental para qualquer organização. Se ela não controla devidamente suas finanças, o resultado será um desequilíbrio negativo entre a receita e as despesas.

Fazer uso de ferramentas como Business Intelligence (Inteligência de Negócios) contribui para a economia corporativa em médio e longo prazo. Veja como o BI pode ajudar na redução de custos!

O controle de estoque evita o capital parado

O Business Intelligence favorece a eficiente gestão do estoque, respeitando os parâmetros que definem a oferta e a procura.

Essa lei antiga e clássica do comércio, quando bem estudada, evita que o estoque fique superlotado de mercadorias sem necessidade. Quando esse fato acontece, os prejuízos são quase inevitáveis, seja por perda de validade dos itens estocados, seja por danos causados a eles, seja por furtos (é mais fácil furtar quando o armazém está repleto de mercadorias).

Além disso, estoques muito lotados tornam o inventário mais difícil e representam capital de giro imobilizado, ou seja, o gestor deixa de empregar esse dinheiro em investimentos que poderiam efetivamente ajudar na expansão do negócio.

As operações de compra são mais confiáveis

O BI também ajuda na redução de custos otimizando as operações de compra. O gestor deseja contratar os serviços de fornecedores que ofereçam o custo-benefício mais vantajoso.

Como o BI aplica vários indicadores para avaliar os fornecedores, torna-se mais prático escolher os melhores e, assim, efetivar compras seguras e econômicas. Entre os indicadores que o BI utiliza, podemos citar: tempo de entrega, preço, eficiência, qualidade do produto e outros.

As campanhas bem direcionadas de marketing ajudam na redução de custos

O Business Intelligence também averígua o desempenho das campanhas publicitárias e de captação de clientes, avaliando os principais indicadores que estão associados aos melhores resultados: geração de leads, conversão de leads, fidelização de clientes, comprometimento dos consumidores e outros.

A partir dessa análise, as campanhas de marketing tornam-se mais viáveis, ou seja, são efetivados investimentos que priorizam os elementos mais vantajosos para o negócio.

Desse modo, as ações ganham em qualidade e os gastos no setor diminuem de forma significativa.

A melhoria das rotinas internas

O gestor, quando usa o BI, passa a ocupar uma posição mais estratégica. Com o sistema, ele está em melhores condições de analisar o desempenho de todos os setores da corporação, identificando gargalos em diferentes áreas, inclusive nas operações logísticas. Esse conhecimento lhe permite proceder a correções e a medidas que procurem melhorar o trabalho diário.

As atividades otimizadas ajudam a diminuir o tempo gasto para sua execução, dando vida a um conjunto de processos mais eficazes e mais produtivos.

Quando o tempo é melhor aproveitado, isso gera economia para a empresa. Uma melhor produtividade também minimiza custos, já que existe um maior controle sobre a produção, evitando desperdícios, e as vendas são mais frequentes.

Um número maior de vendas não significa, necessariamente, que os custos diminuíram, mas podem representar um aumento na margem de lucro. Do ponto de vista financeiro e contábil, a receita supera as despesas. Quando as vendas aumentam sem que os custos cresçam junto, está acontecendo um controle eficaz sobre os gastos (contenção ou redução de gastos).

O BI é um importante aliado tecnológico para a redução de custos empresariais, pois otimiza processos e operações em praticamente todos os setores.

Agora que você confirmou a importância do BI para gerar economia, veja 5 dicas para iniciar um projeto de Business Intelligence!

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