Operações Analíticas: Quais modelos existem e como podem te ajudar?
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Quais os modelos de operações analíticas e como podem te ajudar

Durante diversos anos os processos de decisão eram realizados por meio do famoso achismo, mas de um tempo para cá as análises de dados tem se mostrado cada vez mais importante dentro das empresas.

A análise de dados fornece acesso à informações importantes que fazem com que os gestores da empresa tomem decisões mais certeiras que irão gerar lucros no futuro.

Neste artigo vamos entender melhor quais são os modelos de operações analíticas e como eles podem ajudar a sua empresa. 

 

Business Intelligence X Data science

Primeiro, é importante entender qual a diferença entre o Business Intelligence (BI) e o Data Science para depois descobrir qual o melhor para sua empresa.

 

Business Intelligence (BI)

O Business Intelligence, também conhecido como BI é uma forma de usar a coleta de dados, organização, análise, ação e monitoramento como forma de tomada de decisão para saber qual investimento irá trazer o melhor resultado.

Apesar de precisar de softwares, o BI não é uma ferramenta é uma metodologia, em português, inclusive, BI quer dizer inteligência de negócios, o que esclarece algumas coisas.

Para que o BI funcione da melhor maneira, é importante que três pilares estejam alinhados:

  • coleta de dados: tudo deve ser analisado para determinar a produtividade, aproveitamento de oportunidades, gargalos, reputação no mercado e etc.;
  • organização e análise: todos os dados captados em cada ação da empresa são organizados em um banco de dados e apresentados de forma visual, para facilitar a análise dos tomadores de decisão;
  • ação e monitoramento: os responsáveis tomam decisões com base nas informações analisadas, e monitoram seus resultados para ver se estão sendo bem-sucedidos.

 

Data Science

O Data Science (ou Ciência de Dados) é quando se pega dados brutos e os transforma em informação útil que poderá proporcionar soluções de problemas e até aquisição de diferenciais competitivos.

Ele é uma combinação de conceitos que se concentram na análise de dados e na busca de melhores soluções.

Ou seja, o Data Science permite que se retire conhecimento de uma grande base de dados estando eles estruturados ou não, para que seja obtidas respostas e insights mais específicos.

 

Diferenças entre Business Intelligence e Data Science

As semelhanças entre o BI e o Data Science são nítidas, ambos tem como objetivo converter dados brutos em insights que serão usados como apoio para a tomada de decisão.

 Porém, quando se diz respeito a utilização desses dados, eles se diferem um pouco. O BI utiliza dados do passado para ajudar no monitoramento e para auxiliar os gestores nas tomadas de decisão de curto e médio prazo.

Já no Data Science, é mais comum contar com métodos matemáticos para gerar grandes previsões que serão usadas a médio e longo prazo.

Por conta disso, é importante que os cientistas de dados conheçam bem o negócio para conseguir determinar se a descoberta feita é importante para uma linha de negócio específica ou para a organização como um todo.

 

Modelos de Operações Analíticas

Um dos grandes desafios é ajustar a forma de operar os dados para que eles funcionem de forma integrada e fluída junto a área de negócio. Vamos conhecer os 3 modelos de operação analítica mais usadas:

 

Modelo Centralizado

Neste modelo a área de Data Science e BI operam de forma conjunta como prestadores de serviços de informação para as áreas de negócio. 

  • Vantagens desse modelo: as empresas costumam estar acostumadas a trabalhar por departamentos e isso acaba acelerando a adoção desse método. As áreas de negócio, inclusive conseguem manter sua independência e podem tratar a área de DS + BI como prestador de serviço. Nesse modelo, as entregas são feitas em forma de produtos, facilitando a compreensão dos usuários finais.
  • Desvantagens desse modelo: uma grande desvantagem é o desconhecimento da área de negócio e das competências analíticas, além da distância entre o time de dados dos usuários finais. Nesse modelo, as interfaces de comunicação falham muito gerando um grande volume de retrabalho pelo time de dados. 

 

Modelo Descentralizado

Neste modelo o Data Science + BI é “desmontada”, levando as habilidades analíticas para dentro do negócio. Cada área possui seus próprios recursos para trabalhar com dados. 

  • Vantagens: a área de negócio leva as habilidades analíticas para dentro das operações que realiza; o recurso de DS+BI torna-se especialista naquela operação de negócios e isso melhora as entregas de informação qualificada; a independência gera um ambiente de inovação constante; liberdade para criar modelos mais avançados independente do nível das outras áreas do negócio. 
  • Desvantagens: esse formato possui um alto índice de retrabalho para os recursos de DS+BI, pois criam modelos praticamente iguais em diferentes áreas; esse formato facilita o desnivelamento da maturidade analítica da empresa como um todo; as áreas de negócio que contratam melhores recursos levarão vantagem.

 

Modelo Híbrido

Nesse formato a área de Data Science + BI possui recursos dentro da área de negócio, mas mantém uma célula independente para gestão do conhecimento de um especialista. 

  • Vantagens: agilidade no atendimento de demandas de negócio especialistas; existência de uma célula dedicada à pesquisa e desenvolvimento para gestão do conhecimento especialista; ciclos de desenvolvimento analítico mais uniformes no negócio. 
  • Desvantagens: conflitos na gestão matricial dos recursos; custos dessa operação, pois inevitavelmente existirão sobreposições de atividades; empresas não estão habituadas em investirem em uma área de pesquisa e questionam os investimentos relacionados; esse modelo pode “retardar” a evolução de uma determinada área de negócio por políticas que determinam o uso de padrões de ferramentas e métodos.

 

Qual o melhor modelo para a sua empresa?

Para responder essa pergunta, dependerá muito do seu tipo de negócio e qual estratégia você irá seguir.

Independente do tipo de negócio é importante começar pelo planejamento. Com esse planejamento pronto é possível descobrir qual dos modelos citados acima melhor se encaixa no seu tipo de negócio e assim escolher o melhor para a sua organização.

 

Entre em contato com nosso time de especialistas e descubra qual modelo de operação analítica é melhor para o seu tipo de negócio.