Três análises que podem impulsionar os resultados extraídos de ferramentas de BI

Por Colaborador externo | 24 de Agosto de 2017 às 20h05

Por Rodrigo Segalla Uehara*

Para utilizar os dados a favor do negócio é preciso muito mais do que uma ferramenta de Business Intelligence. Atualmente, empresas investem milhões em soluções para coleta de informações valiosas de seu histórico, mas poucas ainda sabem a importância de aliar esse fator com a previsão de eventos futuros, ou o que conhecemos como análise preditiva.

Essa investida tem se mostrado tão relevante ao mercado que, segundo previsão do Gartner, em 2020 a análise preditiva e a prescritiva irão atrair 40% dos investimentos das companhias relacionados a BI e analytics. A partir deste cenário será possível ter controle de eventos nas empresas e do desenvolvimento da habilidade de entregar experiências personalizadas aos clientes.

Esse novo olhar às soluções de BI auxilia equipes de inteligência a tirarem o melhor proveito dessas ferramentas, promovendo uma mudança cultural em toda a organização - afinal, dados isolados não dizem nada! Para tomar decisões assertivas, que ajudem a reduzir perdas, melhorar a eficiência operacional e aumentar a lucratividade, deve-se realizar diversos tipos de análises em relação às informações coletadas.

Pensando nisso, listo abaixo exemplos que são amplamente praticados pelas organizações em prol de resultados favoráveis.

Análise Preditiva

O primeiro é o modelo de análise preditiva que utiliza os dados para fazer previsões sobre o resultado de uma determinada ação. Para entender como funciona, vamos imaginar que sua empresa vai lançar um novo produto no mercado e você precisa entender o que exatamente vai agradar seu público-alvo. Ao realizar a análise preditiva dos dados, é possível identificar tendências, entender e prever o comportamento dos clientes, por exemplo. Tudo isso é fundamental para traçar um plano assertivo.

Análise Descritiva

Análise descritiva costuma ser realizada quando é necessário tomar uma decisão de imediato. Diferente da preditiva, os dados, nesse caso, não serão usados para avaliar uma situação futura. Ela é muito utilizada, por exemplo, pela área financeira para análise de crédito. Ao verificar a situação atual do cliente, a instituição se certifica de que ele terá condições de honrar o compromisso.

Análise Estatística

Por fim temos a análise estatística. Diariamente, as organizações acumulam um grande volume de dados brutos em seus aplicativos operacionais. Eles mostram os produtos que foram comprados, quem os comprou, quando a venda foi realizada, qual a quantidade vendida etc. Essas informações podem ser usadas para realizar uma análise que, quando bem empregada, auxilia, por exemplo, no gerenciamento do estoque de uma loja ou também na identificação de tendências de compra. Isso é possível ao fazer a checagem de uma grande quantidade de dados e chegar a um cenário estatístico fiel ao que se deseja observar.

E você, o que considera ser mais importante para investir em sua empresa hoje?

*Rodrigo Segalla Uehara é graduado em Ciências da Computação, com MBA em Business Intelligence e diretor de Tecnologia e Soluções da IN

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