What Is Data Intelligence?

O termo “inteligência de dados” tem significados diferentes para pessoas diferentes. Alguns o veem como a inteligência obtida a partir da análise de dados, outros como inteligência sobre os dados que estão sendo usados — de onde vieram, como são armazenados, protegidos, compartilhados e relatados. É claro que se trata de ambos. Para que uma empresa alcance resultados de análises de dados e de IA que sejam relevantes, confiáveis e amplamente utilizados, primeiro é preciso aplicar amplamente os princípios e as práticas de inteligência de dados.

O que é inteligência de dados?

Inteligência de dados é uma abordagem para análise de dados e IA que ajuda a garantir que os dados de uma organização estejam atualizados, sejam confiáveis e fáceis de acessar e utilizar pelos profissionais de negócios. A inteligência de dados também abrange as ferramentas e os conjuntos de habilidades necessários para empregar esses dados para orientar decisões e ações. Uma organização que se autodenomina “orientada por dados” terá investido nas pessoas e nas tecnologias que compõem um processo de inteligência de dados.

A inteligência de dados é sustentada por um conjunto de ferramentas e processos, geralmente integrados em uma plataforma em nuvem, que permite aos especialistas em dados coletar, organizar e gerenciar dados em seus bancos de dados transacionais, data warehouses, ferramentas analíticas e ativos de IA e machine learning (ML). Isso fornece a base para um sistema integrado para governança de dados, gerenciamento de qualidade e integração de dados. O objetivo é garantir que todo o ciclo de vida dos dados seja gerenciado de forma eficaz, antes que os dados sejam alimentados a modelos de IA ou ferramentas de análise e visualização de dados.

O processo de inteligência de dados de uma organização dependerá de uma ampla gama de tecnologias, incluindo data warehouses, data lakes e ferramentas ETL para armazenar, atualizar e mover dados; ferramentas de observabilidade para rastrear e manter recursos de gerenciamento de dados; APIs e ferramentas de integração para integrar diferentes sistemas e fontes de dados; ferramentas de governança de dados para gerenciar a qualidade, a segurança e a conformidade dos dados; e, finalmente, as ferramentas de análise/inteligência de negócios (BI), algoritmos de machine learning e plataformas de IA que fornecem respostas, relatórios e painéis. Algumas plataformas de inteligência de dados abrangem todo esse processo e até fornecem às empresas análises prontas para uso, incluindo modelos de IA e machine learning voltados para seus setores de negócios específicos.

No final das contas, um processo de inteligência de dados tem como objetivo ajudar uma organização a aproveitar seus dados e obter insights significativos a partir deles, que são então amplamente utilizados para tomar melhores decisões.

Inteligência de dados vs. análise de dados

A inteligência de dados e a análise de dados estão intrinsecamente ligadas, mas têm finalidades diferentes e operam em âmbitos distintos dentro de uma organização.

A análise de dados se concentra principalmente em examinar dados e chegar a conclusões. As ferramentas e técnicas de análise de dados são usadas para realizar análises estatísticas, gerar relatórios e criar modelos que ajudam a compreender as conclusões extraídas dos dados históricos e até mesmo a prever resultados futuros. Para isso, identificam padrões, tendências e relações nos dados e apresentam suas conclusões em visualizações que podem informar a tomada de decisões.

A inteligência de dados vai além da análise de dados. Ela abrange um conjunto mais amplo de ferramentas e processos em todo o ciclo de vida dos dados. Esses processos incluem governança, qualidade e integração de dados e visam ajudar a empresa a confiar nas descobertas dessas análises e integrá-las às estratégias e aos processos operacionais.

Principais conclusões

• A inteligência de dados tem como objetivo facilitar para os profissionais de negócios e analistas a coleta de dados de fontes confiáveis e seu uso com as ferramentas analíticas e algoritmos de machine learning de sua preferência.
• Uma prática de inteligência de dados estabelece processos sobre como uma organização coleta, organiza, integra e analisa dados e, depois, compartilha amplamente os resultados para a tomada de decisões.
• As plataformas de inteligência de dados ajudam a gerenciar todo o ciclo de vida dos dados e podem abranger bancos de dados, data lakes, ferramentas de integração, processos de autenticação de usuários, ferramentas de BI e ferramentas de gerenciamento de conteúdo.

Inteligência de dados explicada

A inteligência de dados é a disciplina dentro de uma organização que ajuda a garantir que a análise de dados e os resultados da IA sejam confiáveis, bem informados, precisos e amplamente compartilhados. Pense na inteligência de dados como uma prática comercial criada em torno de especialistas internos em dados e das ferramentas e tecnologias usadas para obter, gerenciar e compartilhar dados. Ela busca desmistificar a análise de dados com inteligência artificial, reunindo dados empresariais, análises prontas para uso e modelos predefinidos de IA e machine learning (ML).

O objetivo: oferecer um processo seguro e repetível para que os profissionais de negócios tomem decisões com confiança e embasamento. Para isso, um programa de inteligência de dados visa tanto automatizar a coleta e o gerenciamento de dados quanto usar ferramentas analíticas. Você pode observar essa realidade na prática em diversas plataformas de inteligência de dados disponíveis na nuvem ou on-premises de provedores como Oracle, Databricks, Microsoft e outros. Algumas plataformas de inteligência de dados incorporam tudo, desde ingestão e modelagem de dados até governança corporativa, análise de dados e, por fim, amplo compartilhamento de descobertas para tomada de decisões estratégicas. No caso da IA generativa, um programa de inteligência de dados permite que funções essenciais da IA, incluindo busca semântica e geração aumentada de recuperação, ou RAG, trabalhem com informações bem organizadas e atualizadas que permitem que os modelos de IA entendam, interpretem e gerem conteúdo e insights de alta qualidade.

Por que a inteligência de dados é importante?

No âmbito da análise de dados, a inteligência de dados é importante porque define um processo para obter uma ampla gama de dados e gerenciá-los de uma forma que ajude a garantir que os relatórios e saídas de IA baseados nesses dados sejam confiáveis e amplamente compartilhados.

Por exemplo, os programas de inteligência de dados estão por trás de modelos de IA e machine learning que impulsionam iniciativas como cidades inteligentes, onde grandes quantidades de dados são usadas para melhorar a infraestrutura urbana, gerenciar o tráfego, otimizar o transporte público e aumentar a segurança pública por meio de análise de dados em tempo real. Os processos de inteligência de dados ajudam o setor de energia a ter mais segurança na hora de prever o consumo e melhorar a distribuição de energia. No mundo das finanças, a inteligência de dados ajuda a garantir avaliações de risco precisas e a fornecer produtos financeiros confiáveis para clientes individuais. A inteligência de dados e o machine learning oferecem a essas instituições financeiras a capacidade de monitorar milhões de transações, identificando possíveis fraudes e até ajudando a prever quando alguém pode não pagar um empréstimo.

No crescente campo da IA generativa, a qualidade dos dados usados para treinar modelos afeta diretamente a qualidade de seus resultados. Para especialistas em IA em grandes organizações ou fornecedores, um processo de inteligência de dados é crucial para ajudar seus modelos a serem mais válidos e confiáveis, além de oferecer suporte à resolução de problemas de conformidade ética e legal.

Como a inteligência de dados funciona?

Um processo de inteligência de dados é executado por uma equipe de TI e busca fornecer interfaces de autoatendimento para usuários empresariais, para que a equipe de TI não seja um gargalo para os esforços de business intelligence e análise. As pessoas envolvidas no processo incluem especialistas em banco de dados, desenvolvedores, cientistas de dados e analistas de negócios.

A inteligência de dados é uma abordagem abrangente do uso de dados. A plataforma de inteligência de dados de uma organização incluirá uma ampla gama de repositórios, como bancos de dados ou data lakes, on-premises ou de provedores de nuvem. Um processo de inteligência de dados fornece controles de acesso de modo que os indivíduos obtenham a visão dos dados mais adequada às suas funções. Isso significa que os empresários podem explorar visualmente os dados disponíveis, com a capacidade de entender sua procedência e como eles estão sendo usados na organização. A plataforma também oferece aos profissionais de negócios um método para construir um fluxo de dados para suas análises, capaz de transformar, combinar e enriquecer os dados, inclusive aplicando machine learning para trabalhar com grandes e complexos conjuntos de dados, identificar padrões antes invisíveis e até fazer previsões.

A inteligência de dados fornece governança, o que promove a colaboração e, ao mesmo tempo, restringe o acesso aos dados com base na função de cada pessoa. Isso permite que o sistema especifique quem está autorizado a acessar qual conteúdo e mostre o que está sendo utilizado por cada funcionário. Para aumentar a adoção de análises entre os tomadores de decisão, muitas plataformas de inteligência de dados monitoram e atualizam proativamente o conteúdo para aumentar seu valor.

Além da análise de dados tradicional, os processos de inteligência de dados agora devem ajudar a fornecer dados de qualidade para modelos de IA generativos, fornecendo aos modelos dados precisos, recentes e de diversas fontes.

Benefícios da inteligência de dados

A inteligência de dados fornece uma ampla gama de benefícios, tornando-se um pré-requisito para qualquer organização que pretenda ser orientada por dados e, atualmente, isso deveria acontecer com todas as organizações. Não importa qual seja o seu negócio, há dados que podem melhorar as operações e a tomada de decisões.

As empresas que buscam uma vantagem de IA precisam de um programa de inteligência de dados. Na verdade, a inteligência de dados é a base de sistemas de IA valiosos. Dados de alta qualidade, diversos e representativos são essenciais para treinar modelos de IA, e a inteligência de dados ajuda a garantir que os modelos sejam expostos apenas a esse tipo de dados, melhorando sua capacidade de fornecer previsões precisas. A inteligência de dados também permite que os sistemas de IA em funcionamento aprendam e se adaptem continuamente, incorporando novos dados e feedback aos seus modelos para melhorar o desempenho e a precisão com o tempo.

Os benefícios adicionais incluem:

• Vantagem competitiva: as organizações que cuidam de seus dados e os usam para aumentar a eficiência e melhorar a inteligência de mercado devem se tornar mais competitivas. E as melhores empresas implementam esse tipo de pensamento em tudo, desde o planejamento estratégico de longo prazo até as operações diárias.
• Economia de custos: o processo de inteligência de dados de uma organização ajuda a reduzir desperdícios e custos ao aumentar a eficiência. Os meios para isso incluem, por exemplo, habilitar a manutenção preditiva para reduzir as falhas de equipamentos e melhorar a visibilidade do gerenciamento de recursos.
• Cultura orientada por dados: implementar uma plataforma e um processo de inteligência de dados pode ajudar uma organização a se tornar mais confiante em suas decisões. Afinal, ao orientar ações e estratégias com base em dados quantificáveis, você fornece um alinhamento claro para as operações.
• Melhor compreensão do cliente: quando empresas de varejo e serviços coletam e analisam dados de clientes em vários pontos de contato, elas podem entender melhor os comportamentos, preferências e necessidades dos compradores.
• Melhor desempenho: o conjunto certo de ferramentas de inteligência de dados pode fornecer as métricas e os KPIs necessários para monitorar e melhorar o desempenho dos negócios em áreas como vendas, produtividade e qualidade do produto.
• Maior eficiência: um programa de inteligência de dados automatiza a coleta e o gerenciamento dos dados usados pelas ferramentas analíticas. Essa automação ajuda a reduzir o esforço manual e melhorar a qualidade dos dados.
• Tomada de decisões informadas: independentemente de ser um treinador de beisebol ou o gerente de uma empresa, a inteligência de dados ajuda os líderes a trazer informações reais e orientadas por dados às suas decisões, a fim de compará-las com suas intuições ou suposições, levando a maior confiança na tomada de decisões estratégicas.
• Inovação: um processo de inteligência de dados pode ajudar uma organização a ver com mais clareza as lacunas do mercado ou identificar as necessidades dos clientes, ajudando-os a criar e testar novos produtos, serviços e modelos de negócios.
• IA mais precisa e avançada: a inteligência de dados atua como uma camada de pré-processamento e gerenciamento para IA, melhorando a qualidade, o volume, a diversidade e o contexto dos dados. Dados melhores capacitam modelos de IA a fornecer respostas mais precisas e revelar padrões e tendências ocultos para os negócios.
• Recursos preditivos: além de descobrir o que aconteceu e explicar o porquê, modelos sofisticados de machine learning podem prever tendências e comportamentos, ajudando as organizações a antecipar demandas de mercado e ações dos clientes ou prever e agir sobre falhas do sistema antes que elas se tornem um problema.
• Gerenciamento de riscos: um processo de inteligência de dados pode ajudar uma organização a ver com mais clareza riscos e vulnerabilidades potenciais por meio da análise de dados, permitindo que ela avalie riscos muito antes que eles se tornem problemas legais ou de produtos.

Tipos de inteligência de dados

Cada organização deve definir o que inteligência de dados significa para si. Alguns processos de inteligência de dados se concentram no que acontece antes da análise dos dados, na procedência, integração e segurança. Outros processos de inteligência de dados estão mais preocupados com o tipo de inteligência extraída deles.

A seguir estão alguns exemplos dos diferentes tipos de inteligência e insights que cada um pode gerar.

• Inteligência descritiva: este é um tipo de inteligência empresarial que se concentra em resumir e compreender dados prévios.
  • Propósito. A inteligência descritiva usa dados históricos para ajudar uma organização a ter uma compreensão clara do que aconteceu no passado como uma forma de descobrir o que pode acontecer no futuro.
  • Ferramentas. Um facilitador fundamental é o software que utiliza medidas estatísticas para mostrar as informações ocultas nos dados. Ele faz isso calculando médias, porcentagens ou outras medidas estatísticas e apresentando-as por meio de ferramentas de visualização de dados e relatórios.
  • Exemplos. As organizações usam inteligência descritiva para ver tendências, como crescimento no número de usuários de um serviço ou mudanças anteriores no crescimento da receita por mês, trimestre ou ano.
• Inteligência diagnóstica:vai além de descrever o que aconteceu, como na inteligência descritiva, para investigar por que esses eventos ocorreram.
  • Propósito. Questiona e analisa dados para ajudar a entender as razões por trás de um estado atual dos eventos.
  • Ferramentas. Algoritmos de machine learning que ajudam a fornecer análise de causa raiz, segmentação e comparativa são fundamentais.
  • Exemplos. A inteligência diagnóstica elimina as suposições sobre por que algo está funcionando — ou por que não está. Por exemplo, quais fatores levaram ao sucesso ou fracasso de um produto ou promoção de marketing?
• Inteligência preditiva: esse tipo de business intelligence usa dados históricos e modelos estatísticos para tentar prever resultados futuros. O sistema busca identificar padrões e tendências.
  • Propósito. Esta forma sofisticada de análise de dados usa técnicas de machine learning para avaliar a probabilidade de resultados futuros com base em dados históricos.
  • Ferramentas. A inteligência preditiva requer algoritmos de machine learning e a experiência associada para permitir o reconhecimento de padrões em grandes conjuntos de dados.
  • Exemplos. Um uso típico pode ser o reconhecimento de padrões sazonais em dados de vendas que podem ajudar a prever picos e quedas.
• Inteligência prescritiva: esse tipo de business intelligence vai além de simplesmente descrever ou prever resultados com base em dados, fornecendo recomendações e sugerindo ações.
  • Propósito. A inteligência prescritiva ajuda uma organização a ir além da identificação do que aconteceu ou do que provavelmente acontecerá, ao sugerir ações específicas que devem ser tomadas para alcançar os resultados desejados.
  • Ferramentas. Depende muito de modelos de machine learning e mecanismos de regras que conectam padrões em dados para acionar decisões e oferecer recomendações.
  • Exemplos. A inteligência prescritiva fornece insights práticos que ajudam empresas como as de gestão da cadeia de suprimentos e de serviços financeiros a tomar decisões rápidas com base em recomendações orientadas por dados e a formular planos para responder a mudanças nas condições.
• Inteligência operacional: com foco no monitoramento em tempo real e no gerenciamento de operações, a inteligência operacional pode fornecer insights sobre o estado atual de um negócio, melhorando a tomada de decisão e a resolução de problemas.
  • Propósito. Fornece análises de negócios em tempo real que as pessoas precisam para tomar decisões rápidas nas operações comerciais diárias.
  • Ferramentas. A inteligência operacional depende de um software que orienta uma empresa a tomar ações imediatas com base em um fluxo de dados em tempo real e insights analíticos.
  • Exemplos. Pode ser usado na fabricação para detectar pequenas anomalias que indiquem problemas de qualidade do produto ou falhas no equipamento, para que as empresas possam tomar medidas imediatas. Em finanças, os sistemas de inteligência operacional podem monitorar transações em tempo real para detectar e evitar fraudes.
• Inteligência estratégica: ao analisar informações de várias fontes para identificar tendências emergentes, ameaças potenciais e oportunidades, os sistemas de inteligência estratégica se concentram em fornecer insights para oferecer suporte à tomada de decisões de alto nível.
  • Propósito. Visa objetivos mais amplos e de longo prazo que moldam o futuro de uma organização.
  • Ferramentas. Um software que coleta e analisa dados em um nível com o qual os executivos se sintam confortáveis é essencial para ajudá-los a formular estratégias para orientar a direção geral de uma organização. Os sistemas de IA estão desempenhando um papel cada vez mais relevante.
  • Exemplos. Os casos de uso incluem previsão e planejamento de cenários, gerenciamento de riscos de longo prazo e inteligência competitiva. A inteligência estratégica é frequentemente usada por líderes seniores para alocar recursos e desenvolver planos de longo prazo.
• Inteligência cognitiva: este é um termo amplo que abrange uma variedade de habilidades relacionadas ao pensamento, aprendizagem e resolução de problemas. É frequentemente associado à inteligência humana, mas também pode ser aplicado a softwares avançados.
  • Propósito. A inteligência cognitiva busca imitar os processos de pensamento humano na análise, interpretação e compreensão de conjuntos de dados complexos, principalmente ao lidar com grandes volumes de dados.
  • Ferramentas. Utiliza processamento de linguagem natural, machine learning e sistemas de aprendizado profundo.
  • Exemplos. A inteligência cognitiva pode incorporar capacidades de inteligência emocional para ajudar a interpretar e responder às emoções humanas, o que é útil em aplicações voltadas para o cliente. Pense em um chatbot capaz de reconhecer quando o autor da chamada está ficando frustrado.

Casos de uso de inteligência de dados

A forma como cada organização utiliza sua prática de inteligência de dados para coletar, organizar, analisar e compartilhar dados, e depois relatar os resultados, pode variar bastante. Porém, na maioria dos casos, a inteligência de dados é a ponte entre os dados brutos e as decisões inteligentes que fazem a empresa crescer.

Confira nos exemplos a seguir alguns dos resultados da análise viabilizada pela inteligência de dados.

1. As equipes de atendimento ao cliente obtêm sucesso na análise de dados do cliente, como compras anteriores, mensagens de suporte e devoluções, para obter uma compreensão clara do comportamento do cliente, como por que as pessoas compraram um produto, como o usam, o que gostam ou problemas comuns que podem resultar em insatisfação. Essas são informações valiosas para identificar tendências e oportunidades, corrigir problemas de qualidade e aprimorar os processos de suporte ao cliente.
2. Os usos educacionais também são abundantes. Faculdades, universidades e distritos escolares estão usando inteligência de dados para ajudar os alunos a ter sucesso. Por exemplo, algoritmos de IA analisam o desempenho em sala de aula e outros dados dos alunos para ajudar a identificar lacunas de aprendizagem, adaptar estratégias de ensino e fornecer intervenções direcionadas que apoiem o progresso de cada aluno.
3. As empresas de finanças são grandes usuários de inteligência de dados. Por exemplo, elas usam modelos de machine learning para analisar registros de transações e padrões de gastos em relação às aspirações financeiras de um cliente e combinam esses insights com dados de mercado e indicadores econômicos para sugerir oportunidades de investimento ou identificar áreas potenciais de preocupação, como uma possível inadimplência de empréstimo.
4. As empresas de assistência médica descobrem que a inteligência de dados, especialmente quando combinada com a inteligência artificial, pode ajudar a criar modelos preditivos em torno dos riscos à saúde em um indivíduo e, em seguida, facilitar a intervenção preventiva dos provedores. A inteligência de dados também pode permitir a análise de imagens médicas com sistemas que podem ler e interpretar raios X, ressonâncias magnéticas ou mamografias para ajudar a identificar padrões e detectar doenças. A combinação de poder de computação e algoritmos de machine learning está ajudando a prever com mais precisão se um medicamento funcionará em um indivíduo com base no histórico médico, marcadores genéticos e dados de saúde recentes.
5. As equipes de recursos humanos, assim como outras unidades de negócios, frequentemente usam inteligência de dados para melhorar a tomada de decisões e tornar as operações mais eficientes. Esses esforços podem incluir o uso de IA para analisar dados de feedback de funcionários e resultados de projetos para ajudar os gerentes a identificar trabalhadores de alto desempenho. Ou o RH pode analisar dados sobre taxas de rotatividade e pesquisas de satisfação de funcionários para identificar tendências que podem orientar futuras decisões estratégicas sobre questões como recrutamento e desenvolvimento da força de trabalho.
6. As equipes de operações se beneficiam da inteligência de dados de inúmeras maneiras. Por exemplo, a inteligência de dados em tempo real ajuda a empresa a tomar decisões rápidas sobre logística e suporte automatizado ao cliente. A análise de dados de longo prazo pode ajudar a fazer melhores previsões e decisões estratégicas nessas mesmas operações.
7. O setor de varejo faz uso intenso de inteligência de dados, considerando-a em muitas decisões. Grandes varejistas, por exemplo, descobrem que dados limpos e IA podem ajudá-los a analisar preços dos concorrentes, dados demográficos locais e o desempenho de promoções para determinar o melhor preço a ser cobrado por um item. Os varejistas também combinam dados históricos de vendas e padrões de demanda dos clientes para prever vendas futuras e gerenciar níveis de estoque. A análise em tempo real usa algoritmos avançados para analisar dados de transações, comportamentos de clientes e padrões para identificar atividades potencialmente fraudulentas.
8. As equipes de vendas e marketing usam sistemas de inteligência de dados para entender com mais clareza os interesses e comportamentos online de compradores atuais ou potenciais. Esse insight permite desenvolver planos de comunicação para clientes atuais e encontrar os clientes em potencial certos, além de saber como interagir com eles.

Acelere a tomada de decisões com a inteligência de dados

Se deseja resultados de análise e IA confiáveis e amplamente utilizados para sua empresa, você precisará de uma plataforma abrangente de inteligência de dados. O Oracle Analytics Platform pode ajudar a lidar com todo o processo analítico, incluindo ingestão e modelagem, preparação e enriquecimento de informações, visualização e colaboração, sem comprometer a segurança e governança. A plataforma oferece machine learning e tecnologias de processo de linguagem natural que aumentam a produtividade ao tornar a análise de dados mais intuitiva e acessível a mais pessoas na organização.

Para usuários das Oracle Fusion Applications, todas essas tecnologias baseadas em nuvem são incorporadas ao Oracle Fusion Data Intelligence, que reúne dados de negócios, análises prontas para uso e modelos predefinidos de IA e machine learning para ajudar os empresários a tomar decisões mais assertivas com base em um amplo espectro de dados confiáveis.

Na era da IA generativa, a inteligência de dados se tornou mais importante do que nunca. As organizações que investiram em um processo de inteligência de dados para análise terão uma vantagem. Para aquelas que não o fizeram, a promessa da IA generativa provavelmente impulsionará a implementação da inteligência de dados em toda a organização. Como disciplina e tecnologia, a inteligência de dados deverá se tornar mais inteligente e mais amplamente adotada nos próximos anos.

Perguntas frequentes sobre inteligência de dados

Quais tipos de dados são de inteligência?

A inteligência de dados não é um tipo de dados como JSON, gráfico ou dados vetoriais. Trata-se, na verdade, de uma abordagem de gerenciamento de dados que ajuda a garantir que qualquer dado utilizado esteja atualizado, seja confiável e fácil de localizar e utilizar pelos profissionais de negócios.

Quais são os principais componentes da inteligência de dados?

Os principais componentes da inteligência de dados são:

• Inteligência descritiva. Resume dados históricos para que as empresas entendam o que já aconteceu.
• Inteligência de diagnóstico. Busca investigar dados históricos e determinar a razão de alguns eventos específicos.
• Inteligência prescritiva. Sugere ações futuras com base em dados históricos e pode incluir modelos estatísticos que identificam padrões e tendências.
• Inteligência operacional. Foco em dados operacionais para fornecer insights sobre o estado atual dos negócios.
• Inteligência estratégica. Analisa informações de várias fontes para identificar tendências, ameaças e oportunidades.
• Inteligência cognitiva. Esta categoria se concentra em processos de pensamento humano e IA avançada e é útil em aplicações voltadas para o cliente.

Como a inteligência de dados é usada nos negócios?

A inteligência de dados é amplamente utilizada nos negócios para tornar as operações mais eficientes, analisar tendências de vendas, avaliar níveis de estoque, aconselhar sobre eficácia do marketing, gerar insights de clientes e muito mais. Ele pode ajudar os tomadores de decisão a desenvolver uma melhor compreensão de uma ampla gama de informações coletadas e melhorar os processos comerciais.