O Business Analytics consiste na prática da análise de grandes quantidades de dados em diferentes configurações, recolhidos a partir de variadas fontes, com destaque para a análise estatística. Por norma, as empresas que tomam as decisões baseadas em dados, são as que utilizam este processo, porque têm os seus dados como um ativo importante e vêm neles uma vantagem competitiva pois conseguem encontrar várias possibilidades de ação para explorar e desenvolver o negócio, bem como aprimorar o conhecimento do mercado.

A qualidade dos dados, colaboradores capazes de os analisar, ao mesmo tempo que percebem as tecnologias e o negócio, e um compromisso organizacional com este modelo, são fatores críticos para o sucesso da implementação desta ferramenta.

A análise efetuada aos dados gera insights para as empresas. Estes insights possibilitam o contexto para se desenvolverem novos produtos, antecipar tendências no mercado ou criar ações de marketing mais eficazes, por exemplo.

A análise de dados pode ser dividida em 3 grupos:

Análise Descritiva

O que carateriza a Análise Descritiva é o entendimento do que se está passar, em tempo real.

Este tipo de análise descreve, por intermédio de relatórios, gráficos, dashboards, etc, a situação atual da empresa em resultado das suas decisões. É importante compreender o presente sem necessariamente estabelecer relações com padrões passados ou futuros.

Um exemplo da sua aplicação é a análise de crédito feita por instituições financeiras. Neste caso, são analisadas as informações dos clientes, das empresas ou outras instituições para compreenderem os riscos envolvidos na concessão de crédito.

Análise Preditiva

De forma simplista, podemos defini-la como uma análise de possibilidades futuras.

Em função de dados passados, é “construído” um modelo do que poderá acontecer no futuro.

Os gestores estarão, assim, mais capacitados a “gerir” acontecimentos futuros. Por outras palavras, as decisões a tomar deixam de ser baseadas apenas em intuições e passam a ter uma base de suporte sólida. Por exemplo, a reação dos clientes ao lançamento de um novo produto.

Conhecida por “prever” o futuro, a análise preditiva usa a mineração de dados, dados estatísticos e dados históricos para conhecer as futuras tendências. 

Análise Prescritiva

Este tipo de análise confunde-se, por vezes, com a análise preditiva, que vimos anteriormente. Apesar de trabalhar na mesma lógica, tem objetivos diferentes.

Enquanto a Análise Preditiva identifica tendências futuras, a Análise Prescritiva traça as possíveis consequências de cada ação. O objetivo é otimizar processos para alcançar melhores resultados.

Esta análise é valiosa por permitir a capacidade de determinar padrões e filtrá-los por especificidades, conseguindo-se um cenário bastante aproximado da realidade.

Na área dos seguros, por exemplo, as seguradoras podem traçar padrões de determinados segurados e de determinados sinistros e, com isso, analisar possíveis impactos de ações sobre os grupos, analisando qual a melhor opção de seguro para eles.

Principais tendências em Business Analytics

Data Discovery/Data Visualization

O uso de ferramentas interativas — como os dashboards — permite que se possa comparar e analisar variados tipos de informações em grande escala, de forma rápida e intuitiva.

A utilização de ferramentas de Business Intelligence (BI) facilita a tomada de decisão com base em dados e estatísticas. Com elas, é muito mais fácil gerar gráficos visualmente agradáveis e compreensíveis, o que otimiza o trabalho dos profissionais.

Business Intelligence em nuvem

Para que o uso de Business Analytics conduza aos resultados esperados, é necessária uma completa estrutura de hardware, como servidores robustos e redes para armazenar, processar e distribuir com rapidez grandes quantidade de informações.

Assistimos à oferta de diversas plataformas em nuvem, onde as empresas podem armazenar e trabalhar os seus dados. Isto permite uma economia nos custos com os recursos materiais (servidores, etc) e humanos (colaboradores especializados, por exemplo) que suportam a utilização destas tecnologias.

Inteligência Geoespacial

O uso de softwares que representam visualmente dados relacionados com posições geográficas é crescente, uma vez que as empresas retiram conhecimento valioso a partir da localização geográfica dos seus clientes. Saber onde estão os nossos clientes e qual a sua relação com as vendas, por exemplo, é uma forma de responder melhor às suas necessidades.

Uso de Dados Abertos

Dados Abertos são informações disponibilizadas de forma livre por organizações —governamentais ou não — que fazem estudos populacionais, análises financeiras, geram informações sobre saúde pública, etc, como o PORDATA e o Instituto Nacional de Estatística, por exemplo.

As redes sociais são outra fonte de dados livre. Muitas empresas têm uma página institucional e as publicações que fazem podem servir de referência para a compreensão do mercado e a identificação de novos produtos e/ou serviços.

Data Storytelling

Tem como objetivo tornar a informação gerada, a partir de análises complexas, mais compreensível, “oferecendo” um contexto a essa informação.

O Data Storytelling baseia-se em dados, ferramentas visuais e criação de narrativas para explicar as conclusões e facilitar seu entendimento por pessoas com diferentes formações.

Diferença entre Business Analytics e Business Intelligence

Estes conceitos não são particularmente novos. O Business Analytics e Business Intelligence apareceram como instrumentos que conduzem as decisões e estratégias das empresas que utilizam os seus dados como base de partida para a gestão do seu negócio. E ambos têm características que permitem que os analistas encontrem novas oportunidades e novos negócios

São instrumentos distintos, mas ligados. Por um lado, o Business Analytics é uma maneira eficaz de as empresas conseguirem atingir os seus objetivos estratégicos, por outro, o Business Intelligence fornece o modo de acumular dados para encontrar a informação relevante que responda às perguntas tácitas.

Em ambos os casos, a utilização de instrumentos, ferramentas, infraestrutura e práticas de análise conduzem as empresas a melhorar e/ou otimizar processos e recursos. Estas duas práticas convergem num ponto comum: insights sobre a informação do negócio.

Mas, o mais importante não são os insights por si só. O que importa é adquirir conhecimento ajustado à realidade da empresa e o que fazer com isso. As soluções analíticas são muito mais do que visualizações de gráficos ou dashboards. É necessário a “inteligência” que ajude a estabelecer planos de ação, gerir as alterações de trajetória e responder a perguntas que nem sabíamos que devíamos formular.
A utilidade destes instrumentos permite aos profissionais decifrar tendências não vistas, gerir a relação com os clientes, compreender o comportamento de consumo dos clientes e do mercado, criar modelos operacionais e monetários adequados à sua realidade e transformar oportunidades de negócio em negócio.

As empresas que usam o Business Analytics, estão mais perto de serem empresas data-driven, ou seja, empresas que fundamentam as suas decisões na análise de dados, quer sejam decisões humanas ou decisões totalmente automatizadas, e tratam esses dados como um valioso ativo e valem-se deles para ganhar vantagem competitiva perante os seus concorrentes.

Não nos devemos esquecer do aspeto mais importante neste contexto: a qualidade dos dados. É, pois, imprescindível que caraterísticas como exatidão, capacidade de atualização, relevância, confiança, coerência, determinem a “escolha” dos dados para análise. Sem isto, todo o esforço neste processo de tornar os dados inteligíveis, não tem significado.