Desmistificando o universo de Business Intelligence e Analytics

Com a constante proliferação de dados e o contínuo avanço tecnológico, as empresas enfrentam um desafio premente: maximizar a exploração desses recursos para embasar decisões mais informadas e competitivas. A implementação eficaz de soluções de BI e Analytics não somente possibilita a compreensão do passado e do presente organizacional, mas também capacita a previsão de tendências futuras e a concepção de estratégias voltadas para resultados concretos. Estas disciplinas não se limitam a ser meras ferramentas tecnológicas, ao contrário, atuam como verdadeiros catalisadores que impulsionam e viabilizam uma abordagem orientada por dados em todos os níveis da organização. A habilidade de interpretar insights valiosos extraídos de imensos volumes de informação concede às empresas uma vantagem competitiva de valor inestimável, especialmente em um cenário de mercado em evolução constante.

Ao longo deste último mês de julho, tive a honra de conduzir palestras e participar de encontros que realçaram a relevância dos dados como um propulsor vital para as empresas em suas jornadas de transformação digital. Em nossa atual conjuntura, desfrutamos de ferramentas mais acessíveis e de abordagens de baixo código (Lowcode), especialmente delineadas para os usuários finais. Todavia, é imperativo compreender que a tecnologia não deve ser vista como um fim em si, mas sim como um meio facilitador. Alicerçando uma jornada de dados, os pilares fundamentais são compostos por pessoas, processos e a própria tecnologia.

Embora não aborde nesta presente matéria os conceitos de Data Driven, DataOps e Data Management, temas que pretendo explorar e compartilhar em breve através do Dynamic Mindset, retorno meu enfoque para as palestras e reuniões que desencadearam uma série de questionamentos sobre as distinções entre Business Intelligence (BI) e Business Analytics (BA). É justamente dessa perspectiva que conduzirei esta discussão.

Em minha perspectiva, ambos os conceitos desempenham um papel estratégico como “faróis orientadores para líderes e executivos”. Esta orientação é predominantemente apresentada por meio de painéis intuitivos e relatórios personalizados, fornecendo uma panorâmica abrangente das operações, permitindo a tomada de decisões embasadas em dados e, por conseguinte, diminuindo a incerteza. O entendimento que reforço é que, embora relacionados, Business Intelligence e Business Analytics são disciplinas distintas, ambas empregando dados para facilitar a tomada de decisões mais informadas.

Conforme Davenport, Business Intelligence pode ser definido como “o processo de coleta, armazenamento, análise e visualização de dados para identificar padrões e tendências. Sistemas de BI podem ser empregados para monitorar o desempenho empresarial, identificar áreas a serem otimizadas e embasar decisões informadas acerca do futuro.” Para enriquecer essa abordagem, recorro à mesma fonte teórica, Davenport com Patil, no livro “Data Driven: Insights from the Frontlines of Business Intelligence and Data Warehousing”, os quais descrevem Business Analytics como “o processo de utilizar dados para resolver desafios específicos. […] Uma variedade de técnicas, incluindo estatística, modelagem preditiva e análise de dados, é aplicada para identificar e solucionar problemas que afetam uma empresa.”

Fazendo uma analogia, é possível classificar o BI como o alicerce, enquanto o BA se configura como uma camada superior alicerçada em estruturas analíticas de capacidades avançadas. Em outras palavras, o Business Analytics transcende a simples descrição do passado, adentrando uma exploração profunda dos dados para antever tendências futuras e direcionar estratégias proativas. Utilizando técnicas estatísticas refinadas, modelagem preditiva e mineração de dados, o BA potencializa os gestores para antecipar mudanças no mercado e identificar oportunidades latentes. Em contraposição ao BI, focado no que aconteceu, o BA concentra-se no porquê e no que pode ocorrer, permitindo uma abordagem mais estratégica e voltada ao futuro, inclusive com a elaboração de cenários.

Continuando, nesta última seção técnica do texto, discorro sobre análises descritivas, preditivas e prescritivas. Abordo cada tipo de análise de forma conceitual, começando pela análise descritiva (do inglês, descriptive analytics). Esta é descrita pelo Gartner como a avaliação de dados e conteúdos para responder à indagação “O que ocorreu?”, caracterizada por técnicas tradicionais de Business Intelligence e visualização de dados. Assim, a análise descritiva concentra-se em um retrospecto do passado e do presente da organização, buscando compreender os indicadores de desempenho com base na exploração de dados históricos, ou seja, após os eventos terem transpirado. As ferramentas da análise descritiva abrangem dashboards de visualização, relatórios e consultas em sistemas corporativos.

A análise preditiva (do inglês, predictive analysis), ainda segundo o Gartner, configura-se como uma abordagem de mineração de dados voltada para previsões, análises ágeis, pertinência para o negócio e usabilidade das ferramentas. A análise preditiva sucede a análise descritiva no contexto de BA, implicando o uso de dados aliados a técnicas matemáticas para conceber modelos explanatórios e preditivos do desempenho organizacional, com o intuito de identificar padrões e correlações entre dados e resultados. Assim, ao invés de se concentrar em dados históricos, a análise preditiva almeja determinar a probabilidade de eventos futuros e os possíveis desfechos dessas situações. Dentre as soluções de análise preditiva, incluem-se simulações, algoritmos de machine learning, modelagem estatística, análise de relações causais e previsão de séries temporais.

Já a análise prescritiva (do inglês, prescriptive analytics) se estabelece como uma forma de análise avançada que avalia os dados e conteúdos com o propósito de responder às perguntas “O que deve ser feito?” e “O que podemos fazer para alcançar X?”. Caracterizada por técnicas como análise de grafos, simulação, processamento de eventos, redes neurais, mecanismos de recomendação, heurísticas e machine learning, a análise prescritiva encerra o ciclo de Business Analytics. Ela não apenas prevê situações futuras, mas também sugere ações e estratégias para que a organização possa se beneficiar das previsões e compreender as implicações de cada escolha. Ferramentas de análise prescritiva englobam técnicas de otimização matemática, ferramentas de pesquisa operacional, sistemas de planejamento e alocação de recursos, além de ferramentas de análise de comportamento, como segmentação e recomendação.

Em síntese, a implementação de Business Intelligence e Business Analytics transcende a simples adoção de tecnologia; é a confluência vital entre dados, estratégia e inovação. Reconhecer a interdependência entre esses pilares é fundamental para direcionar as empresas em direção a um futuro mais sólido e bem informado. Enquanto o BI fornece o alicerce sólido para uma visão precisa do presente, o BA desponta como o farol que nos guia para um horizonte repleto de oportunidades. A análise descritiva revela os recantos mais profundos do desempenho, enquanto a preditiva nos empodera com a perspicácia de antever mudanças. E é a análise prescritiva que coroa essa jornada, traçando estratégias audaciosas e alinhando decisões com os rumos da organização. Em última análise, a implementação conjunta dessas disciplinas é a trilha que transforma dados em vantagem competitiva, moldando um futuro fundamentado em conhecimento e estratégia.