Inteligência de Dados: Como a inovação e dados beneficiam sua empresa

Vivemos em um mundo que se constrói cada vez mais no digital. 

A capacidade de transformar dados e informações em insights acionáveis é crucial para uma empresa. Ela precisa se enquadrar no mercado da maneira certa. Isso é inteligência de dados. 

Inteligência de dados (do inglês Data Intelligence) é a chave para entender e explorar um grande volume de informações. Essa interpretação ajuda empresas e negócios a tomar decisões estratégicas e se colocar para jogo. 

Ela ajuda a mapear e separar esses dados, analisa perfil de cliente e padrões de compra, acompanha o setor em que sua empresa atua e acompanha tendências de mercado, bem como perigos e oportunidades de produto.

O desenvolvimento da inteligência de dados na sua empresa pode ser feito utilizando diversas tecnologias, processos e habilidades.

Alguns recursos são muito importantes, como por exemplo: Analytics, Big Data, automação, utilização de um CRM (Customer Relationship Manager ou Gestão de relacionamento com o cliente), softwares de geomarketing, enriquecimento de dados, e, claro, inteligência artificial

De inteligência de dados, nós entendemos. Escrevemos esse artigo para explorar esse conceito e dar uma visão geral sobre o tema.

1) Inteligência de Dados é assertividade

Inteligência de Dados é o processo de coletar, analisar e transformar dados em informações úteis e insights para apoiar a tomada de decisões.

Esse método envolve uma combinação de tecnologias, ferramentas e práticas que permitem às organizações, empresas e negócios a entenderem e utilizarem seus dados de forma eficiente.

A partir daí, a empresa pode basear sua tomada de decisão nessas informações, tendo uma estratégia de marketing condizente com diversos fatores, tais quais região, área de atuação e até mesmo dados sobre a concorrência.

 

Qual a relação entre inteligência de dados e de mercado?

A inteligência de mercado é a relação de dados que é direcionado para a equipe de marketing, venda ou outro setor. Esses dados ajudam na definição de metas e objetivos. 

A inteligência de mercado usa a inteligência de dados para a determinação de estratégias, análise de concorrência, verificar comportamento de compras e tendências de mercado. 

Baseado nisso, você pode me perguntar: Então Inteligência de Dados e de mercado é a mesma coisa? Não necessariamente.

A última é uma vertente mais específica da inteligência de dados. Ela é mais focada em campanhas de marketing e aumento de vendas, uma vez que suas análises são altamente aprofundadas.

Pra que serve a Inteligência de Mercado?

• Tomada de Decisões mais claras: Fornecer dados precisos para apoiar decisões estratégicas e operacionais.
• Identificação de Tendências: Detectar padrões e tendências emergentes no mercado e com a concorrência, que, quando conhecidos, podem impactar os negócios. 
• Otimização de Processos: Melhorar a eficiência operacional através da análise de processos e fluxos de trabalho.

 

Inteligência de Dados é igual à Inteligência Artificial?

Com um acelerado avanço tecnológico que vemos hoje, é comum ouvir muito o termo Inteligência, principalmente quando temos um avanço nos usos e aplicações das Inteligências Artificiais.

Em linhas gerais, a Inteligência Artificial é um subproduto da Inteligência de dados, dessa forma, elas não estão necessariamente desconectadas.

Elas apresentam abordagens diferentes para o processamento e análise de informações, e mesmo distintas, ambas podem beneficiar seu negócio.

O Que É Inteligência Artificial?

A inteligência artificial pode ser definida como a simulação de processos cognitivos humanos em sistemas computacionais.

É basicamente a tentativa de transferir a lógica da mente humana para um computador. Esse processo pode incluir processos como aprendizado, raciocínio, resolução de problemas e atuação em um ambiente/contexto específico.

A IA não se limita a analisar dados; ela pode prever resultados, automatizar processos e até mesmo realizar tarefas complexas de maneira autônoma.

Não é tão complicado usar a inteligência artificial na sua empresa hoje em dia.

Na Nology, temos uma solução que usa IA e machine learning, chamada Cognai, que possui altíssima acurácia para criação de modelos preditivos, reduzindo tempo e custo de muitas operações. Não sendo necessário nenhum conhecimento de programação ou dados.

 

Comparando Inteligência de Dados e Inteligência Artificial

Vamos detalhar um pouco melhor a diferença entre elas para podermos entender a melhor para cada aplicação:

• Objetivo Principal: A Inteligência de Dados foca na interpretação e visualização de dados históricos para tomar decisões informadas, enquanto a IA se concentra na automação e melhoria de processos com base em dados em tempo real.
• Complexidade: A Inteligência de Dados geralmente envolve análise de dados existentes, enquanto a IA pode criar modelos preditivos e realizar tarefas complexas com base em aprendizado automático.
• Aplicações: A Inteligência de Dados é frequentemente usada para relatórios e análise descritiva, enquanto a IA é utilizada para aplicações mais avançadas, como chatbots e sistemas de recomendação.

Qual Escolher Para Seu Negócio?

A escolha entre Inteligência de Dados e Inteligência Artificial depende das necessidades específicas do seu negócio.

Se você precisa de uma análise detalhada do desempenho passado e de insights para otimização, a Inteligência de Dados pode ser a melhor opção.

Por outro lado, se você busca inovar com tecnologias que automatizam processos e oferecem previsões avançadas, investir em IA pode ser mais vantajoso.

Sendo um pouco mais ambicioso, pode-se pensar em integrar as duas. Ao integrar Inteligência de Dados e Inteligência Artificial, você pode criar uma estratégia robusta que combina análise profunda com automação inteligente.

A Nology possui mais de 10 anos de experiência de inteligência de dados e pode te ajudar com uma consultoria personalizada para entender como utilizar o poder da inteligência artificial aliado a inteligência de dados. Marque uma conversa com nossos consultores especializados e e veja na prática como usar na sua empresa.

2) Vantagens do uso da Inteligência de Dados

A importância da Inteligência de Dados não pode ser subestimada. Em um mundo onde a informação é um ativo valioso, a capacidade de interpretar e utilizar dados eficazmente pode diferenciar empresas de sucesso daquelas que acabam ficando para trás.

De forma geral, a principal vantagem da Inteligência de dados é gerar insights e estratégias vindos dos dados e informações coletados.

Em termos práticos, podemos listar alguns benefícios da inteligência de dados que vão além da melhoria de performance da sua empresa:

• Redução de custos
• Melhoria na Gestão
• Tomada de decisão mais assertiva
• Processos e operações otimizadas
• Planejamento de orçamento e de estratégias detalhados para cada setor
• Monitoramento de recursos humanos
• Identificar antecipadamente as tendências do mercado
• Aumento da competitividade e presença de mercado
• Melhor avaliação e segmentação de clientes

Como o uso da Inteligência de Dados pode beneficiar seu negócio?

1. Melhoria na Tomada de Decisões: Dados precisos e bem analisados permitem decisões mais rápidas e fundamentadas. Não basta somente crescer, mas crescer com consciência e com assertividade.
2. Vantagem Competitiva: Empresas que utilizam dados para compreender melhor o mercado e seus clientes têm uma vantagem competitiva significativa.
3. Eficiência Operacional: A análise de dados pode revelar ineficiências e oportunidades de melhoria nos processos empresariais. 
4. Previsão e Planejamento: Insights baseados em dados ajudam no planejamento estratégico e na previsão de tendências futuras.

Dois grandes exemplos de Sucesso no uso de Inteligência de Dados são:

• Amazon

Utiliza análise de dados para personalizar recomendações de produtos e otimizar a logística.

• Netflix

Aplica algoritmos de recomendação para sugerir filmes e séries baseados no histórico de visualização e avaliação dos usuários.

 

3) Aplicação da Inteligência de Dados

A Inteligência de Dados é aplicável em qualquer área e setor. Vamos explorar alguns dos principais campos onde sua aplicação tem um impacto significativo.

Setores e Indústrias

• Saúde: Um banco de dados no setor da saúde é capaz de realizar monitoramento de pacientes, diagnósticos e desenvolvimento de tratamentos personalizados.

Confira como esse laboratório se adaptou aos intempéries da pandemia usando a inteligência de dados.

• Varejo: Utilização de dados de clientes e concorrentes. Essas informações são boas para otimizar inventário de produtos, personalizar ofertas e melhorar a experiência do cliente.

Veja aqui um case de sucesso de uma startup que utilizou a inteligência de dados para unificar o varejo. 

• Financeiro: Com uma boa base de dados financeira, é possível atuar na detecção de fraudes, análise de risco e otimização de investimentos.
• Tecnologia: Desenvolvimento de novos produtos e melhorias de software baseados em feedbacks de cliente e usuários, além de acumular dados de uso.
• Educação: Análise de dados educacionais e banco de dados de testes similares que servem para para melhorar métodos de ensino e resultados acadêmicos.
• Turismo: Melhora na qualidade dos serviços públicos, otimização de recursos e promoção um desenvolvimento sustentável

Cidades inteligentes já entendem a importância da Inteligência na gestão de dados para impulsionar o turismo nos municípios

 

Inteligência de Dados na Prática

Como é um conceito abrangente, pode ser usada em diversos setores e funções. A seguir estão algumas das principais áreas:

• Business Intelligence (BI):
  • Relatórios e Dashboards: Monitoramento de KPIs (Key Performance Indicators) através de relatórios interativos e dashboards que ajudam na visualização dos dados.
  • Análise de Desempenho: Avaliação do desempenho de negócios, produtos ou campanhas de marketing para otimizar resultados.
• Análise de Clientes:
  • Segmentação de Clientes: Divisão de clientes em grupos com base em características demográficas, comportamentais e preferências.
  • Churn Prediction: Identificação de clientes que estão em risco de abandonar o serviço ou produto, permitindo ações preventivas.
  • Personalização: Customização de ofertas e comunicações com base no comportamento e preferências do cliente.
• Marketing e Publicidade:
  • Análise de Campanhas: Avaliação da eficácia das campanhas de marketing em tempo real e ajuste de estratégias com base nos resultados.
  • Otimização de Publicidade: Uso de dados para direcionar anúncios mais eficazes e personalizados para diferentes segmentos de audiência.
• Análise de Vendas:
  • Forecasting: Previsão de vendas futuras com base em dados históricos e tendências.
  • Gestão de Inventário: Otimização de estoques com base em previsões de demanda e padrões de consumo.
• Finanças e Riscos:
  • Análise de Crédito: Avaliação do risco de crédito para concessão de empréstimos, usando modelos preditivos baseados em dados financeiros.
  • Detecção de Fraudes: Identificação de transações fraudulentas em tempo real por meio de análise de padrões anômalos.
• Operações e Logística:
  • Otimização da Cadeia de Suprimentos: Melhoria da eficiência na cadeia de suprimentos através da previsão de demanda e otimização de rotas.
  • Manutenção Preditiva: Previsão de falhas em máquinas e equipamentos antes que ocorram, minimizando o tempo de inatividade.

4) Quando Utilizar a Inteligência de Dados?

A Inteligência de Dados deve ser integrada continuamente nos processos empresariais e não ser vista como uma atividade isolada. É uma ferramenta valiosa tanto em momentos de crise quanto em períodos de crescimento.

Momentos Estratégicos

1. Planejamento Estratégico: Durante o planejamento de longo prazo para definir objetivos e estratégias com base em dados históricos e tendências futuras.
2. Tomada de Decisões Operacionais: Para otimizar operações diárias e resolver problemas específicos.
3. Avaliação de Desempenho: Para medir a eficácia das estratégias e ajustar abordagens conforme necessário.
4. Inovação: Quando buscar novos produtos, serviços ou mercados, utilizar dados para informar e guiar o processo de inovação.

Cenários Comuns

• Mudanças no Mercado: Ajustar estratégias em resposta a mudanças nas condições de mercado.
• Expansão de Negócios: Avaliar novas oportunidades e mercados com base em dados de mercado e clientes.

5. Inteligência de dados é pra mim?

Ela é para todos! A Inteligência de Dados deve ser utilizada por uma variedade de profissionais e equipes dentro de uma organização para maximizar seu valor.

Se não sabe por onde começar, fale conosco e acharemos a solução ideal de acordo com suas necessidades de negócios.

Profissionais Envolvidos

A inteligência de dados é vital para profissionais que transformam dados brutos em insights acionáveis para otimizar decisões e estratégias empresariais.

Esses profissionais desempenham papéis cruciais na criação de modelos preditivos, construção de infraestruturas de dados, e visualização de informações, permitindo que empresas tomem decisões mais informadas e estratégicas.

1. Analistas de Dados: Profissionais que coletam, analisam e interpretam dados para gerar insights.
2. Cientistas de Dados: Especialistas que utilizam técnicas avançadas de análise, como aprendizado de máquina, para modelar dados e prever tendências.
3. Executivos e Tomadores de Decisão: Líderes que utilizam insights para formular estratégias e tomar decisões estratégicas.
4. Equipe de TI: Responsável por implementar e manter as ferramentas e sistemas necessários para a coleta e análise de dados.
5. Profissionais de marketing: Profissionais que utilizam dados para segmentar audiências e medir o sucesso das campanhas.

6) Como Implementar a Inteligência de Dados

As principais Ferramentas da Inteligência de Dados

Apesar de se tratar de uma utilização geral e servir vários propósitos, existem várias ferramentas que nos auxiliam na coleta e na análise desses dados, de acordo com a área de atuação e objetivo que se visa atender:

• Coleta e Armazenamento de Dados: Amazon Redshift é um serviço de data warehouse na nuvem que permite o armazenamento e consulta de grandes volumes de dados.
• Processamento de Dados: Apache Spark é um mecanismo de processamento conhecido por sua velocidade e capacidade de lidar com grandes volumes de dados.
• Análise de Dados: Python é amplamente utilizado para análise estatística e desenvolvimento de modelos de machine learning.
• Visualização de Dados: PowerBI permite a criação de dashboards interativos para visualização clara de dados complexos.
• Business Intelligence (BI): Qlik Sense oferece exploração intuitiva e descoberta de dados, permitindo análises personalizadas.
• Machine Learning e IA: TensorFlow é uma biblioteca de código aberto utilizada para construir e treinar modelos de machine learning e deep learning.

Implementar uma cultura de Inteligência de Dados envolve uma série de passos estratégicos e operacionais para garantir que os dados sejam efetivamente coletados, analisados e utilizados.

Passos para Implementação

1. Definição de Objetivos: Estabelecer metas claras e objetivos específicos que a análise de dados deve atingir.
2. Coleta de Dados: Identificar e reunir dados relevantes de fontes internas e externas.
3. Armazenamento de Dados: Escolher e implementar sistemas de armazenamento adequados, como bancos de dados e data lakes.
4. Escolha de Ferramentas de Análise: Selecionar ferramentas e plataformas para análise e visualização de dados, como Power BI, Google Analytics e Economapas
5. Análise e Interpretação: Aplicar técnicas analíticas para extrair insights e gerar relatórios úteis.
6. Ação e Ajuste: Utilizar os insights obtidos para tomar decisões e ajustar estratégias conforme necessário.
7. Monitoramento Contínuo: Avaliar regularmente os resultados e ajustar as abordagens para garantir que os objetivos sejam atingidos.

7) Quanto Custa a Implementação da Inteligência de Dados

O custo de implementar a Inteligência de Dados pode variar amplamente dependendo de vários fatores, como o tamanho da organização, a complexidade dos dados e as ferramentas utilizadas.

Custos Associados

1. Ferramentas e Software: Investimento em licenças de software de análise de dados e visualização.
2. Infraestrutura de TI: Custos com servidores, armazenamento em nuvem e manutenção de sistemas.
3. Consultoria e Treinamento: Despesas com consultores externos e programas de treinamento para a equipe.
4. Mão de Obra: Salários para analistas de dados, cientistas de dados e outros profissionais envolvidos.

O custo inicial pode ser alto, mas é importante considerar o retorno sobre o investimento (ROI) a longo prazo.

A implementação eficaz pode levar a economias operacionais e aumento da eficiência significativos, resultando em um ROI positivo.

Em resumo…

A Inteligência de Dados é um componente vital para a tomada de decisões informadas e para a obtenção de vantagem competitiva.

Se ainda não sabe por onde começar, fale conosco e veja na prática quais serviços de inteligência de dados são os mais adequados para o seu caso