O Business Analytics — também conhecido como “análise de negócios” ou “análise empresarial”, em tradução livre — pode ser definido como um processo que envolve a avaliação dos dados dos quais uma empresa dispõe com o objetivo de empregá-los para a tomada de decisões data-driven.
Ou seja, o intuito por trás do conceito é viabilizar ações mais bem fundamentadas, além de um estudo de dados altamente tecnológico, que permite que a organização tenha maior previsibilidade quanto ao seu mercado.
A estratégica, basicamente, visa mais ações do que teorias e tem como as suas características principais a entrega de resultados práticos, a velocidade e a otimização. Com a sua implementação, tornam-se possíveis a emissão de relatórios e a obtenção de noções tanto quantitativas quanto qualitativas acerca de um tópico em questão, além de passar a ser viável analisar outros elementos que colaboram para uma exploração aprofundada.
Quer entender mais sobre essa concepção, descobrir de que forma ela se diferencia do Business Intelligence e como a sua aplicação pode ocorrer dentro de um negócio? Continue a leitura!
O que se pode compreender por Business Analytics e qual é a sua importância?
Complementando a definição introdutória, é possível entender o Business Analytics como uma espécie de “exploração interativa” — mas também metódica — dos dados à disposição de uma empresa. Essa prática abarca o emprego de metodologias e de tecnologias avançadas no que tange à análise de informações sob os mais diversos formatos, principalmente em volumes expressivos.
Conforme um levantamento realizado pela McKinsey, um percentual significativo de empresas já vêm fazendo uso desse método visando maiores chances de crescimento. Afinal, em meio aos benefícios da sua aplicação — abrangendo, inclusive, o setor varejista —, é possível destacar:
- uma confiabilidade maior nas informações coletadas;
- uma agilidade maior na elaboração de planejamentos;
- uma melhoria na organização dos processos;
- a diminuição de falhas e de erros;
- a redução de atividades duplicadas;
- a possibilidade de traçar estratégias de marketing digital mais bem direcionadas;
- uma melhor avaliação dos concorrentes de mercado.
A bem da verdade, apenas o custo-benefício da sua implementação já se mostra uma vantagem, afinal, os gastos associados à admissão de pessoal qualificado para a aplicação do Business Analytics, ou para o manuseio das ferramentas relacionadas, embora sejam variáveis, permanecem acessíveis e trazem retornos positivos para as organizações.
Como um plus, ainda há que se falar que a sua utilização colaborativa com o Business Intelligence — ou com o Big Data — eleva os níveis de eficiência das análises. Logo, é interessante implementá-los de maneira conjunta no planejamento estratégico empresarial. Na gestão, tal aplicação pode ocorrer em diferentes áreas, como:
- nas finanças, porque os profissionais que atuam no departamento passam a ter uma facilidade maior para fazer a precificação, podem monitorar as métricas do mercado com mais precisão, têm a chance de prever as tendências de vendas etc.;
- no RH (Recursos Humanos), viabilizando que os responsáveis pelo setor tenham insights fundamentados no comportamento adotado pelo quadro de pessoal, possibilitando também a definição de taxas mais precisas de rotatividade, o acompanhamento da performance dos funcionários e a comparação desses níveis de rendimento com base nas instituições de ensino das quais cada colaborador vem;
- na cadeia de suprimentos, oportunizando um melhor gerenciamento dos riscos, o acompanhamento do estoque, o monitoramento das metas definidas etc.;
- no marketing, afinal, a partir da identificação do comportamento de consumo com base em dados, torna-se viável traçar o público-alvo da organização e, por conseguinte, melhor direcionar as campanhas.
Quais são as suas diferenças em relação ao Business Intelligence?
Ambos os conceitos guardam muitas semelhanças entre si, portanto, uma maneira mais simples de compreender o que os distingue é entendendo que um pode ser visto como a “evolução” do outro. Isso porque o Business Analytics “nasceu” do Business Intelligence, desenvolvendo e aperfeiçoando as suas métricas e as suas técnicas.
Contudo, é fundamental enfatizar que isso não quer dizer que o segundo tenha se tornado desnecessário ou até ultrapassado para as organizações. Trata-se apenas de métodos diferentes.
O Business Intelligence é muito útil, por exemplo, para os gestores, ajudando-os tanto na definição de estratégias quanto no planejamento, especialmente quando inexiste um ponto de partida. O Business Analytics, por sua vez, abarca outros recursos relacionados a estatísticas, o que o torna mais abrangente.
Em suma, o que se pode afirmar, então, é que o Business Intelligence representa uma ferramenta que viabiliza a estruturação de um sistema de análise de informações e métricas, enquanto o Business Analytics pode ser entendido como um recurso de maior profundidade, que se fundamenta em dados para a proposição de diversas abordagens.
Como o conceito pode ser implementado em um negócio?
A seguir, veja um passo a passo que preparamos para que você consiga estruturar uma estratégia de Business Analytics de modo a implementar o conceito na sua empresa.
Identifique as necessidades da empresa
O primeiro passo a ser dado é fazer o levantamento das necessidades da organização, a fim de identificar quais aspectos poderiam ser melhorados ou quais entraves devem ser resolvidos. Nesse estágio inicial, é natural — e importante — que alguns questionamentos surjam, como:
- Quais são os dados atualmente disponíveis?
- De que maneira é possível utilizá-los?
- O volume à disposição no momento é suficiente?
As informações que serão verdadeiramente relevantes para o alcance do propósito estabelecido serão definidas pelos:
- analistas responsáveis pelo desenvolvimento das medidas relacionadas;
- usuários que detêm conhecimentos acerca dos processos;
- demais interessados.
Avalie os dados
Em seguida, haverá uma espécie de “filtragem” dos dados. A proposta, nessa etapa, é reconhecer tanto insights acionáveis quanto padrões gerais que possam apontar os melhores caminhos. Após, a partir da análise estatística, todos os elementos associados à variável de destino serão buscados — nesse ponto, é necessário também fazer uma análise de regressão que objetiva reconhecer previsões rápidas e simples.
Preveja as possibilidades
Como dito, o Business Analytics diz mais respeito a ações e menos a teorias. Então, nesse estágio, é chegado o momento de fazer uso de práticas preditivas para a modelação dos dados, o que abarca regressão logística, redes neurais e árvores de decisão.
Conjuntamente, as técnicas empregadas mostrarão insights e padrões significativos para o reconhecimento de evidências ocultas e de relações das variáveis que têm maior influência, viabilizando um comparativo entre valores reais e preditivos e o cálculo de eventuais falhas.
Busque a solução mais adequada
Nessa fase, os resultados são aplicados em prol da criação de hipóteses. Com as metas definidas em mente, torna-se viável identificar a melhor solução levando em conta as restrições e as limitações. A escolhida deve ser a que envolve um número menor de possíveis falhas e também metas de gestão que estejam em conformidade com o objetivo estratégico.
Tome decisões
Fundamentando-se nos cenários criados e nos dados levantados, os gestores estarão, por fim, aptos a tomarem decisões mais eficazes e que evitarão a ocorrência de erros, afinal, as variáveis já foram devidamente testadas previamente.
A realidade é que, na era digital em que vivemos hoje, o uso de dados para uma melhor compreensão do contexto empresarial e para a tomada de decisões é um elemento decisivo para o sucesso. Então, é justamente isso que torna o Business Analytics tão útil na estruturação de todo esse processo de análise e na mensuração das informações coletadas em prol do alcance de melhores resultados — porém, demandando menos custos e menor tempo.
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