5 fases da inteligência empresarial que pode automatizar com IA

A última década testemunhou uma notável transformação orientada por dados no mundo empresarial. E, se há uma lição que se destacou, é que nem mesmo os grandes estão a salvo e que a adaptação à mudança é a única forma de crescer. Para avançar, são necessários conhecimentos baseados em dados, e é aqui que entra a inteligência empresarial (BI).

Neste artigo, responderei exatamente ao que é a inteligência empresarial, abordarei as diferentes etapas que envolve e explicarei como pode automatizar o processo utilizando inteligência artificial (AI).

O que é a inteligência empresarial (BI)?

A inteligência empresarial, ou BI, abreviadamente, consiste na análise de informações empresariais. O objetivo da BI é fornecer perspetivas históricas, atuais e preditivas das operações empresariais através de dados. 

As tecnologias que alimentam alguns dos melhores softwares de inteligência empresarial procuram decompor e interpretar grandes volumes de dados, o que pode ajudar a desenvolver novas oportunidades de negócio. A BI fornece informações essenciais a executivos e utilizadores empresariais de diferentes áreas e níveis, permitindo-lhes trabalhar de forma mais inteligente. Uma estratégia de inteligência empresarial abrangente resulta em vários benefícios, tais como:

• Uma compreensão mais precisa do desempenho empresarial
• Melhor comunicação entre os responsáveis pela tomada de decisões
• Alerta precoce para problemas empresariais, financeiros e operacionais
• Referências comparativas e análises competitivas mais precisas
• Melhor previsão das tendências de fluxo de caixa, do mercado e da procura
• Melhoria do processo de tomada de decisões

As 5 etapas básicas da inteligência empresarial

A maioria das plataformas e dos sistemas de BI segue estas cinco etapas básicas para gerir os dados e compreender o seu significado.

Recolha de dados

Esta etapa envolve a recolha de dados relevantes de várias fontes internas e externas, como folhas de cálculo, ficheiros, armazéns de dados ou até plataformas de armazenamento na nuvem. 

Consideremos o exemplo de uma pastelaria online e partamos do princípio de que está a realizar uma campanha de marketing por e-mail para essa pastelaria.

Para avaliar o sucesso da sua campanha e melhorar campanhas futuras, precisará de dados de desempenho da ferramenta de marketing por e-mail, de analisar as alterações no tráfego do site e talvez até de instalar o acompanhamento de conversões no seu site. Um passo adicional seria interagir ativamente com a sua base de clientes através de inquéritos e formulários de feedback, para saber mais sobre as suas preferências e comportamento de compra.

Todos estes dados recolhidos fornecerão as informações necessárias para formular um objetivo empresarial, como criar fidelidade à marca ou estimular o crescimento das receitas, e identificar formas de o alcançar. 

Preparação de dados

Depois de recolher os dados, o passo seguinte consiste em prepará-los para análise. Isto envolve eliminar inconsistências, duplicados e erros, para garantir que o conjunto de dados final está limpo e correto. A organização e a transformação são as duas etapas fundamentais ao lidar com dados não estruturados antes de os analisar. 

Dando continuidade ao exemplo anterior de uma pastelaria online, a sua recolha inicial de dados poderia incluir métricas de desempenho, juntamente com um grande inventário de diferentes produtos que anunciou, como bolos, queques, pastéis, scones, etc., que terão de ser devidamente categorizados para análise. Isto é importante para garantir que as suas conclusões são precisas. 

Análise de dados

A análise de dados é o processo técnico através do qual obtém conhecimentos acionáveis a partir de dados brutos. Tem um foco mais restrito, utilizando técnicas como a exploração de dados, o desenvolvimento de algoritmos, a modelação e as simulações para resolver problemas empresariais específicos, analisar indicadores-chave de desempenho, prever tendências futuras e revelar padrões e conhecimentos.

No caso da pastelaria online, a análise de dados pode fornecer-lhe informações sobre os sabores preferidos pelos seus clientes, o que é popular, o que não é, se uma determinada estação ou mês afeta as suas vendas, entre outros aspetos. Estes conhecimentos ajudarão a aperfeiçoar a sua estratégia de marketing para melhorar a experiência do cliente e os seus resultados financeiros.

Todo o processo tem algo de Sherlock. É quase como ser um detetive à procura de anomalias, tendências e padrões para construir uma história e compreender a fundo a psicologia da sua base de clientes.

Visualização de dados

A visualização de dados transforma toda a informação numa variedade de formatos visuais, como diagramas, gráficos, mapas e representações, para compreender os dados e identificar conhecimentos essenciais. Permite aos executivos compreender padrões e relações e identificar correlações que podem passar despercebidas em linhas e colunas de dados brutos. 

software de visualização de dados é uma ferramenta poderosa para transmitir informações complexas e contar uma história. Nas empresas e na inteligência de vendas, pode acompanhar os KPIs de uma empresa através de indicadores fundamentais e compará-los com os dos concorrentes. Também pode avaliar a eficácia de uma campanha de marketing com base em métricas relevantes e determinar se está no caminho certo para atingir o seu objetivo.

Tomada de decisões

O objetivo da BI é fornecer informações úteis aos gestores e executivos, permitindo-lhes melhorar os processos e tomar decisões mais acertadas. Estas decisões podem variar desde operações básicas, como determinar o volume de produção, até considerações estratégicas mais abrangentes, como identificar quais os produtos a vender e quais os mercados a abordar.

A inteligência empresarial é um ativo crucial para as empresas que a utilizam para obter valor de todos os seus dados e tomar decisões baseadas em dados relativamente à alocação dos seus recursos.

5 formas de automatizar o BI com inteligência artificial

Ao utilizar IA no BI, a sua empresa pode obter informações úteis de grandes bases de dados num formato fácil de compreender e em poucos minutos. A IA ajudará a decompor o problema e a sugerir formas de explorar os dados para obter mais informações. Pode decompor um problema e resolvê-lo, transformando informações em resultados acionáveis. 

Eis cinco formas de automatizar o BI com inteligência artificial.

Automatizar a mineração de dados

A mineração de dados é um processo de conversão de dados em bruto em dados estruturados para análise. Ao estudar padrões e relações ocultos em grandes conjuntos de dados, pode criar modelos para realizar projeções empresariais e previsões operacionais, sugerir novos procedimentos e muito mais.

A inteligência artificial simplifica o processo de mineração de dados ao eliminar o trabalho manual repetitivo. Identifica conjuntos de dados relevantes que podem conter informações valiosas, extraindo e analisando informações para destacar quaisquer padrões ou tendências. Esta análise é difícil de realizar manualmente, mas pode ser concluída em poucos minutos com IA.

Por exemplo, as companhias aéreas podem melhorar os seus serviços e ofertas ao acederem a dados de voos em grande escala provenientes de pesquisas e reservas de viagens, bem como de interações na Web, nas redes sociais e nos centros de atendimento. Podem utilizar estas informações para compreender o comportamento dos clientes e criar experiências de viagem personalizadas.

Em marketing, a mineração de dados pode ser utilizada em estudos de mercado para melhorar a segmentação do público. A IA pode analisar aspetos como os dados demográficos e as preferências dos clientes, bem como a forma como estes se correlacionam, para prever comportamentos e maximizar os resultados através da personalização das campanhas.

Automatizar o processamento de dados

O processamento de dados é a conversão de dados em bruto em informações úteis para diversos fins. Este processo envolve a recolha, organização, análise e apresentação de dados utilizando diferentes métodos e ferramentas.

A IA pode melhorar o processamento de dados ao automatizar tarefas complexas e repetitivas, extrair informações úteis de grandes fontes de dados através de serviços de plataformas de integração e produzir novos dados ou previsões com base nos dados existentes.

Além disso, a IA pode utilizar o processamento de linguagem natural (NLP) para analisar dados de texto, a visão computacional para reconhecer imagens e vídeos e algoritmos de aprendizagem automática para encontrar padrões e tendências. Ao automatizar tarefas manuais e demoradas, como a limpeza, normalização, extração de funcionalidades e transformação de dados, a IA pode melhorar significativamente a eficiência do processamento de dados. 

Os algoritmos de aprendizagem automática também podem aprender padrões e relações nos dados para os pré-processar. Por exemplo, podem detetar anomalias ou inconsistências nos dados, prever valores em falta, reconhecer e categorizar valores atípicos e realizar a normalização e transformação dos dados, reduzindo assim a necessidade de intervenção manual.

Aperfeiçoar a análise de dados

A análise avançada refere-se a um conjunto de técnicas e metodologias utilizadas para analisar grandes conjuntos de dados, incluindo técnicas estatísticas, computacionais e de aprendizagem automática. Ao revelar padrões, identificar oportunidades ou pontos problemáticos, fazer previsões e gerar informações úteis, estas técnicas podem ajudar a melhorar os processos empresariais.

A IA ajuda a identificar correlações ou padrões complexos nos dados que podem passar despercebidos aos analistas humanos. Isto reduz o risco de erros humanos durante a análise dos dados, conduzindo a informações e previsões mais precisas. Além disso, os algoritmos de IA são continuamente treinados para aprender e adaptar-se a novos dados, melhorando a precisão ao longo do tempo.

A automatização da análise avançada de dados com IA tem a vantagem adicional da modelação preditiva, que pode fornecer informações úteis e acionáveis em tempo real, bem como previsões sobre resultados futuros.

Utilizando estas informações, pode identificar potenciais riscos e mitigá-los antecipadamente, minimizando potenciais perdas. A modelação preditiva também pode fornecer recomendações personalizadas para um grupo ou comportamento específico, conduzindo a previsões mais sólidas e precisas.

Melhorar a visualização de dados

De acordo com um relatório do Aberdeen Group, 74% das empresas utilizam ferramentas de visualização de dados para personalizar os fluxos de trabalho de modo a satisfazer as necessidades das suas equipas. Quando as empresas utilizam as ferramentas de visualização de dados adequadas, têm também cinco vezes mais probabilidades de tomar decisões empresariais importantes que lhes proporcionem uma vantagem competitiva.

Embora os gráficos circulares, os histogramas e os gráficos sejam úteis, visualizações mais complexas, como mapas de calor e gráficos de febre, fornecem um contexto mais aprofundado sobre os dados empresariais. As ferramentas de IA e ML desempenham um papel crucial na possibilidade de realizar visualizações de dados granulares.

Por exemplo, a IA pode utilizar algoritmos para transformar dados de um formato para outro, como converter valores de vendas por área em visualizações geofísicas. Ou, ao trabalhar com dados de séries temporais, o sistema pode sugerir gráficos de linhas. A IA também pode personalizar painéis de BI para utilizadores individuais com base nas suas funções, interações anteriores e preferências.

Utilize a análise preditiva

A análise preditiva é o processo de utilização de dados, métodos estatísticos e aprendizagem automática para prever resultados e tendências futuras. Os modelos de aprendizagem automática podem aprender com dados anteriores para prever tendências futuras, vendas, comportamentos dos clientes e muito mais. Estas previsões podem ajudar a sua equipa a resolver potenciais problemas de BI ou a aproveitar oportunidades.

Por exemplo, a IA pode prever o comportamento dos clientes, como o abandono, a retenção, o valor do ciclo de vida e a satisfação, com base nas suas interações, preferências e comentários. Esta análise empresarial pode ajudar a melhorar as estratégias de marketing, vendas e serviço.

Noutro exemplo, a IA pode prever a procura, a oferta e os preços com base em dados históricos, tendências de mercado e fatores externos. Isto pode otimizar o inventário, a produção e a distribuição, aumentando simultaneamente a rentabilidade e a eficiência. Além disso, a IA pode prever riscos, fraudes e anomalias com base em padrões, regras e sinais. Isto pode evitar perdas, proteger ativos e garantir a conformidade com os regulamentos.

A IA pode prever resultados, cenários e ações com base em simulações, modelos de dados e otimização. Isto pode ajudar a testar hipóteses e a explorar opções. 

Dicas e boas práticas para automatizar o BI

A integração da IA com sistemas de inteligência empresarial pode ajudá-lo a obter os dados adequados para determinar o crescimento da sua empresa. Tenha em consideração estas dicas e boas práticas ao iniciar o processo. 

• Para integrar a IA e o BI, comece por elaborar um plano que defina os seus objetivos e a forma como irá medir o sucesso.
• Ao escolher ferramentas e plataformas de IA e BI, verifique a sua compatibilidade, escalabilidade e flexibilidade para evitar silos de dados, duplicação e inconsistências.
• Considere fazer uma formação específica para aprender técnicas próprias do sistema que selecionou. Pode ser um curso geral de BI ou algo mais especializado, como um curso de Power BI ou um curso de Tableau.
• Para uma integração bem-sucedida da IA e do BI, disponibilize formação e apoio suficientes. Informe a sua equipa sobre os benefícios, as funcionalidades, as funções e a utilização ética das soluções.
• Torne a sua empresa inteligente identificando o público-alvo do seu relatório. Saiba o que os seus intervenientes querem saber e selecione tipos de visualização de dados, tipos de painéis e formatos de relatórios que respondam a essas perguntas.
• Garanta o apoio de toda a organização para maximizar as probabilidades de sucesso.

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