O que é business intelligence?

A business intelligence (BI) refere-se a um conjunto de processos e tecnologias para acessar, analisar e desenvolver insights acionáveis de dados para a tomada de decisões de negócios. Geralmente, as ferramentas de BI apresentam informações em painéis intuitivos e visualizações de dados que geram gráficos e tabelas de métricas fundamentais. As ferramentas de business intelligence permitem que as pessoas responsáveis pela tomada de decisão visualizem relatórios e obtenham insights de negócios específicos de dados, em vez de solicitar que um analista gere relatórios. Tradicionalmente, a business intelligence se concentra na geração de relatórios descritivos e diagnósticos de atividades de negócios históricas e atuais. A business intelligence moderna pode incorporar técnicas como analytics preditivas em tempo real, consultas assistidas por IA e planejamento de cenários.

A business intelligence permite que você obtenha visões baseadas em dados das operações comerciais, do quadro de funcionários, dos clientes e das tendências de mercado mais abrangentes. Se você puder coletar dados, poderá realizar analytics de negócios nesses dados com BI.

Tomada de decisões orientada a dados mais ágil

A BI fornece respostas orientadas a dados para questões complexas de negócios. A habilidade de obter respostas rápidas de dados de negócios permite que as organizações tomem decisões de forma mais rápida e com maior confiança. Isso pode proporcionar uma vantagem competitiva à sua estratégia de negócios. Por exemplo, ter a visibilidade do custo combinado de um produto com base nos custos de componentes da cadeia de suprimentos em tempo quase real permitiria a uma empresa ajustar o preço de venda de forma dinâmica.

Acessibilidade aprimorada

Apresentada em painéis, elementos visuais ou relatórios de fácil compreensão provenientes de diversas fontes de dados e data warehouses, a BI permite que os usuários de negócios realizem tarefas como analisar a performance corporativa, descobrir tendências e determinar áreas em que a performance não é aceitável. Antes da ampla disseminação das ferramentas modernas de business intelligence, os usuários de negócios solicitavam a analistas a produção de relatórios estáticos. Em seguida, os analistas estruturariam consultas para execução em bancos de dados relacionais convencionais e apresentariam os resultados sobre os dados.

Receitas mais altas e custos mais baixos

Os dados corretos inseridos em ferramentas de business intelligence, combinados com as consultas adequadas, podem resultar em receitas mais altas e custos mais baixos em toda a organização. Por exemplo, descobrir que uma nova linha de produtos tem uma performance abaixo do esperado poderia significar aumentar o investimento em marketing, reimaginar o produto ou retirá-lo do mercado.

Inteligência do cliente aprimorada

É possível aprimorar o atendimento ao cliente e as ofertas de produtos ao examinar pontos de dados de comportamento do cliente e analisar padrões. Por exemplo, você pode consultar seus dados de clientes para determinar se postagens em redes sociais resultam em consultas, vendas ou outras interações.

A inteligência artificial e o machine learning (ML) para business intelligence usam algoritmos avançados e técnicas de aprendizado profundo para analisar big data e descobrir padrões ocultos nos dados.

O ML permite a cientistas de dados e analistas de negócios realizar análises mais avançadas em dados do que as técnicas de BI tradicionais. Isso pode auxiliar na agilização da tomada de decisões em processos de negócios e na descoberta de novos insights.

Os benefícios da IA em BI

Os benefícios da IA em BI incluem:

● Funcionalidades de BI aprimoradas: a IA proporciona uma habilidade superior para identificar relacionamentos dentro dos dados, nuances, valores atípicos e tendências ocultas

● Tomada de decisão com mais embasamento: as funcionalidades preditivas de BI orientadas por IA permitem que os usuários identifiquem tendências com mais facilidade e tomem decisões mais informadas

● Decisões proativas: a IA pode destacar rapidamente tendências contidas nos dados atuais, possibilitando que analistas identifiquem esses padrões logo no início e tomem decisões proativas em tempo real

● BI inteligente e adaptável: a IA com autoaprendizado pode aprimorar a performance de BI devido à sua habilidade de integrar novas informações para obter mais qualidade em insights

● Insights melhores: as soluções de BI habilitadas para IA ajudam os usuários a identificar melhor as tendências ocultas e fornecem novos insights não aparentes de imediato com ferramentas de BI legadas

Processamento de linguagem natural em BI

Uma das principais tecnologias de ML nas modernas soluções de BI é o processamento de linguagem natural (PLN). Com essa técnica, a BI baseada em IA pode incorporar insights de sentimento e informações de documentos, e-mails e transcrições de centrais de atendimento. A consulta em linguagem natural (NLQ, na sigla em inglês) é uma aplicação específica de PLN. Com a NLQ, usuários de BI exploram os dados por meio de texto livre, dispensando a necessidade de analistas criarem painéis ou relatórios personalizados.

Existem quatro fases no pipeline de business intelligence.

1. Ingestão de dados

Os dados de negócios provêm de diversas fontes, incluindo aplicações de SaaS, bancos de dados, arquivos, e-mails e dados de streaming. A ingestão desses dados representa a primeira fase no pipeline de BI. Os dados podem ser ingeridos em lotes, segmentados por tempo ou por tamanho, ou consumidos como um fluxo.

Os dados brutos podem entrar em seu estado original, prontos para o armazenamento imediato. Isso é conhecido como o pipeline de extração, carregamento e transformação (ELT). Uma outra opção consiste em transformar dados brutos antes de armazená-los. Essa opção é conhecida como extração, transformação e carregamento (ETL) e envolve a preparação, a reestruturação e a limpeza dos dados antes do armazenamento.

2. Modelagem e armazenamento de dados

A tecnologia de armazenamento de dados subjacente para sua solução de BI depende da escolha entre ELT/ETL e se dados estruturados e não estruturados serão armazenados em conjunto. Por exemplo, os dados ingeridos e transformados para um formato padrão podem ser armazenados em um data warehouse. Um data warehouse, como o Amazon Redshift, contém vários bancos de dados. Geralmente, os dados ingeridos por meio de pipelines de ELT são armazenados em um data lake, apesar de data warehouses modernos também oferecerem suporte a ETL. Um data lakehouse combina tanto o data warehouse quanto o data lake para uma solução de armazenamento completa.

A modelagem de dados auxilia na performance de sistemas de business intelligence. Por exemplo, a modelagem de dados com um esquema em estrela pode reduzir o tempo de consulta, enquanto modelar dados com um esquema em floco de neve pode reduzir o espaço de armazenamento, dependendo da workload e da infraestrutura.

Os catálogos de dados indexam informações por toda a organização, permitindo que os usuários encontrem dados relevantes já existentes para incluir nas consultas.

3. Análise e consulta

Os data warehouses oferecem suporte a consultas SQL nativas, enquanto data lakes e lakehouses geralmente exigem mecanismos de consulta independentes integrados sobre a estrutura. Por exemplo, você pode combinar o armazenamento do Amazon S3 com o serviço de consulta Amazon Athena.

Além das consultas SQL, será necessário um software de BI para executar consultas e gerar relatórios avançados. Um padrão comum são os relatórios configurados previamente, os quais conterão informações fixas. Por exemplo, você pode receber um relatório de vendas semanal de um departamento. Geralmente, esses relatórios são configurados previamente por um analista de negócios. Outras técnicas de análise avançada, conhecidas como mineração de dados, usam métodos de campos como a estatística, a ciência de dados e o machine learning.

As soluções modernas de BI destinadas ao autoatendimento permitem aos usuários de negócios visualizar relatórios sem a necessidade de esperar que um analista execute a data analytics. Os analistas podem criar painéis baseados em grupos de usuários para exibir as informações de negócios pertinentes. Em outras soluções, os usuários empresariais podem criar consultas no próprio software para acessar relatórios, sem a necessidade de intervenção por parte de um analista. As soluções modernas de BI estão integrando a tecnologia de consultas em linguagem natural (NLQ, na sigla em inglês), baseada em machine learning, para a análise de dados por pessoas sem conhecimentos técnicos específicos.

4. Visualização e disponibilização

A quarta fase do pipeline de BI é a exibição de consultas para o usuário final. Geralmente, você terá acesso a painéis configuráveis, indicadores de performance e relatórios para impressão. Em alguns casos, as ferramentas de BI estão incorporadas em softwares existentes e podem exibir relatórios dentro da aplicação, como em dicas de ferramentas ou painéis laterais.

É possível configurar o BI para gerar alertas, e-mails, notificações e outras ações de push para fins de relatório. Esses eventos baseados em push podem ocorrer em eventos acionados, em um cronograma, quando os dados ultrapassam um limite ou quando uma análise extensa é concluída.

Dependendo da solução, a BI pode realizar a análise de dados históricos, determinar a causa de anomalias, prever eventos futuros e recomendar ações com base nessas previsões.

Existem quatro tipos principais de business intelligence que são frequentemente combinados em uma única solução:

BI descritiva

Os relatórios e os painéis de BI são frequentemente estruturados para fornecer insights de negócios sobre a performance histórica, incluindo os resultados atuais. A BI descritiva apresenta aos usuários o que aconteceu e pode incluir componentes de painéis, como indicadores-chave de performance (KPIs) e tabelas de resumo.

BI de diagnóstico

A BI de diagnóstico inclui uma camada na BI descritiva para analisar a causa raiz de anomalias nos dados. As soluções de BI de diagnóstico incluem ferramentas para detalhamento nos dados.

BI preditiva

É importante ser capaz de prever o que acontecerá a seguir em seus negócios. A BI preditiva usa regressão, classificação e previsão de séries temporais, além de modelagem de ML para prever resultados futuros.

BI prescritiva

A BI prescritiva ajuda você a decidir o que fazer com suas previsões. Este tipo de BI envolve técnicas como modelagem de cenários e recomendações de otimização.

A AWS oferece uma variedade de serviços para auxiliar na criação e no aperfeiçoamento do pipeline de business intelligence, desde a ingestão de dados até as ferramentas de visualização. A seguir, apresentamos alguns serviços que podem ajudar na jornada de BI:

O Amazon Redshift é um data warehouse em nuvem que oferece uma relação preço/performance incomparável para analytics e IA agêntica. O Redshift potencializa a analytics de SQL em dados unificados em todo o seu lakehouse no Amazon SageMaker. As integrações de dados ETL zero possibilitam analytics em tempo quase real, conectando serviços de streaming, bancos de dados operacionais e aplicações empresariais de entidades externas sem a necessidade de pipelines de dados complexos.

O Amazon QuickSight fornece funcionalidades de BI e painéis baseados em IA dentro do Quick, transformando dados fragmentados em insights estratégicos para todos, o que possibilita decisões mais ágeis e a obtenção de melhores resultados de negócios. O Amazon QuickSight permite que você realize análises de dados avançadas em linguagem natural com cenários e responda a perguntas do tipo “what-if” com orientação passo a passo.

O Amazon SageMaker Canvas permite adicionar ML aos pipelines de BI por meio da criação de modelos de ML de alta precisão usando uma interface visual, sem necessidade de código. Com o SageMaker Canvas, é possível transformar dados em escala de petabytes, além de desenvolver, avaliar e implantar modelos de machine learning (ML) prontos para produção sem criação de código.

O AWS Glue auxilia na descoberta, na preparação e na integração de todos os seus dados. Você pode descobrir e se conectar a mais de cem fontes de dados diversas, gerenciar os dados em um catálogo de dados centralizado e criar, executar e monitorar visualmente pipelines de dados para carregar dados em seus data lakes, data warehouses e lakehouses.

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