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Embora a geração de dados siga em ritmo acelerado, muitas empresas ainda negligenciam o poder estratégico desses ativos, deixando de usá-los em suas tomadas de decisão. Isso se dá, sobretudo, pela complexidade de compreensão exigida, em meio a tanta informação, para se definir quais dados são verdadeiramente relevantes. É neste contexto que se estabelece a inteligência de dados para negócios. 

A inteligência de dados para negócios compreende uma série de processos, metodologias e ferramentas que são capazes de organizar os dados coletados, separando aqueles que refletem em melhorias e insights para as empresas, de uma maneira automatizada e veloz. 

Ou seja, é uma tarefa que depende de avanços tecnológicos, como machine learning, inteligência artificial e plataformas que trabalham com o tratamento de dados em sua cadeia completa (coleta, tratamento, armazenamento, distribuição, etc). Afinal, analisar big data é uma atividade que requer automação, filtros e engenharia de dados.   

Para garantir competitividade no mercado atual é importante, quiçá, imprescindível, que as empresas invistam em inteligência de dados e na infraestrutura para que essa prática vigore. 

O que envolve uma inteligência de dados de sucesso?

Esse conceito define as metodologias e ferramentas utilizadas para a obtenção de melhores entendimentos frente aos dados coletados. O principal propósito de uma política de inteligência de dados bem estabelecida é conseguir integrar o conteúdo organizacional a partir de uma análise big data, permitindo tomadas de decisão mais assertivas e direcionadas aos objetivos e metas das equipes. 

Desta forma, automações, além de plataformas como CDPs, DMPs, entre outras ferramentas, fazem parte de uma estratégia de inteligência de dados. 

Como a inteligência de dados potencializa os resultados de um negócio? 

A inteligência de dados para negócios é capaz de  organizar as mais variadas fontes de coleta desses ativos (vendas, marketing, histórico de cliente, estoque, atendimento, processos internos). A partir disso, as informações se tornam mais visuais e entendíveis. 

Logo, a prontidão para adaptação da organização, em caso de mudanças de cenário, por exemplo, é mais rápida, bem como é sistematizada a geração de insights pautados no contexto e nas tendências do momento. 

Além disso, é por meio da inteligência de dados que os gestores podem compreender o dia a dia interno das empresas, analisando a resposta aos investimentos, possibilidade de otimização de etapas de serviço, entre outras práticas. 

De forma geral, a inteligência de dados transforma um código “data” em uma informação tangível, dando espaço para a criação de soluções que superem desafios operacionais, de relacionamento, marketing e afins. 

Através da sua implementação as empresas têm acesso a alguns tipos de ferramentas principais que preenchem o corpo deste conceito, tais quais: 

•    BI (Business Intelligence) – também chamado de inteligência de negócios, é representado por um software capaz de compilar dados, analisá-los e dispô-los de forma amigável, normalmente em um dashboard único, facilitando a compreensão dessas informações. 

A ferramenta é bastante completa, permitindo que os usuários acessem relatórios, análises sobre dados semiestruturados e não estruturados, históricos internos e externos, entre outros recursos.

•    CMP (Consent Management Plataform) – uma consent management platform (CMP) ou plataforma de gestão de consentimento é uma ferramenta tecnológica capaz de auxiliar equipes de marketing a cumprirem com as adequações à LGPD, garantindo transparência e maior controle na coleta de dados dos usuários. 

A plataforma possibilita a criação de avisos personalizados de uso de cookies para os sites, permitindo que os usuários concordem ou não com a utilização de suas informações pelo negócio.

•    DMP (Data Management Platform) – tecnologia que utiliza a conferência de dados não pessoalmente identificáveis, como IP, IDs e cookies, para criar a sua audiência. 

Os dados anônimos servem para criar uma segmentação específica para as campanhas e entender o comportamento online desta audiência, gerando conteúdos qualificados, a fim de direcionar para o público correto, no ambiente correto. Com isso, a tomada de decisão parte da análise de dados como: localização, faixa etária e sexo, por exemplo.

•    Customer Data Platform (CDP) – tecnologia capaz de armazenar e analisar as informações de interações entre clientes e marcas através de dados primários, secundários e terciários, provenientes de diferentes canais, como call centers, navegação mobile e desktop, ou outro ponto de interação. 

>> Adicione conhecimento ao seu aprendizado, leia também: Quais as diferenças reais entre uma DMP e uma CDP? <<

Além de envolver essas e outras ferramentas com grande capacidade de atuação data driven, a inteligência de dados para negócios desenvolve competências organizacionais interessantes nas rotinas de trabalho das empresas, como: 

•    Potencial para adaptabilidade (empresas pautadas em dados conseguem se adaptar com mais facilidade às alterações de contexto);
•    Escalabilidade (a empresa consegue expandir seus processos de forma sustentável pois entende exatamente seus processos, perfil de consumidor, o que dá certo, o que rende ou não, etc);
•    Gestão de conhecimento (a aquisição de uma estrutura capacitada para analisar big data irá contribuir também para o armazenamento do conhecimento gerado através dessas atividades);
•    Atuação preditiva e não mais corretiva.

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Falar em inteligência de dados para negócios atualmente é abordar, principalmente, o investimento em tecnologias de alto valor agregado, na mesma medida em que há recurso direcionado à capacitação de capital humano e técnico. 

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