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Perguntas Frequentes

O que é business analytics?

Business analytics definida

Vamos começar diferenciando entre análise de dados e análise tradicional. Os termos são frequentemente usados de modo alternado, mas existe uma distinção. A análise de dados tradicional se refere ao processo de análise de grandes quantidades de dados coletados para obter insights e previsões. A análise comercial de dados (às vezes chamada de análise comercial) pega essa ideia, mas a coloca no contexto de informações de negócios, geralmente com conteúdo de negócios pré-construído e ferramentas que agilizam o processo de análise.

Especificamente, a análise comercial se refere a:

  • Receber e processar dados comerciais históricos
  • Analisar esses dados para identificar tendências, padrões e causas raízes
  • Tomar decisões comerciais baseadas em dados com base nessas informações

Em outras palavras, a análise de dados é mais uma descrição geral do processo analítico moderno. A análise comercial implica em um foco mais estreito e funcionalmente tornou-se mais predominante e mais importante para organizações em todo o mundo à medida que o volume geral de dados aumentou.

Usando ferramentas de análise em nuvem, as organizações podem consolidar dados de diferentes departamentos—vendas, marketing, RH e finanças—para uma visão unificada que mostra como os números de um departamento podem influenciar os outros. Além disso, ferramentas como visualização, informações preditivas e modelagem de cenário fornecem todos os tipos de informações exclusivas em toda a organização.


Usando ferramentas de análise comercial

A análise comercial de dados tem muitos componentes individuais que funcionam juntos para fornecer informações. Enquanto as ferramentas de análise comercial lidam com os elementos de processamento de dados e criação de informações por meio de relatórios e visualização, o processo na verdade começa com a infraestrutura para trazer esses dados. Um fluxo de trabalho padrão para o processo de análise comercial é o seguinte:

Coleção de dados: De onde quer que os dados venham, sejam dispositivos IoT, aplicativos, planilhas ou mídia social, todos esses dados precisam ser agrupados e centralizados para acesso. O uso de um banco de dados em nuvem torna o processo de coleta significativamente mais fácil.

Data mining Uma vez que os dados chegam e são armazenados (geralmente em um data lake), ele deve ser classificado e processado. Algoritmos de aprendizado de máquina podem acelerar isso reconhecendo padrões e ações repetíveis, como o estabelecimento de metadados para dados de fontes específicas, permitindo que os cientistas de dados se concentrem mais em derivar informações em vez de tarefas logísticas manuais.

Análise prescritiva: O que está acontecendo e por que está acontecendo? A análise de dados descritiva responde a essas perguntas para construir uma maior compreensão da história por trás dos dados.

Análise avançada preditiva: Com dados suficientes—e processamento suficiente de analítica descritiva—as ferramentas de analítica comercial podem começar a construir modelos preditivos com base em tendências e contexto histórico. Esses modelos podem, portanto, ser usados para informar futuras decisões sobre escolhas comerciais e organizacionais.

Visualização e relatórios: Ferramentas de visualização e relatórios podem ajudar a quebrar os números e modelos para que o olho humano possa compreender facilmente o que está sendo apresentado. Isso não apenas torna as apresentações mais fáceis, como esses tipos de ferramentas podem ajudar desde cientistas de dados experientes até usuários de negócios a descobrir rapidamente novas informações.

Usando ferramentas de análise comercial

Análise comercial versus business intelligence

Diante disso, pode não parecer haver muita diferença entre análise comercial e business intelligence. Existe alguma sobreposição entre os dois, mas comparando a análise comercial versus business intelligence ainda existe uma lacuna que precisa de explicação.

Certamente, os termos são extremamente conectados, mas a business intelligence usa dados históricos e atuais para entender o que aconteceu no passado e o que está acontecendo agora. A análise comercial, por outro lado, se baseia na business intelligence e tenta fazer previsões fundamentadas sobre o que pode acontecer no futuro. Para fazer previsões baseadas em dados sobre a probabilidade de resultados futuros, a análise comercial usa tecnologia de última geração, como aprendizado de máquina, visualização de dados e consulta de linguagem natural.

Benefícios da análise comercial

Os benefícios da análise comercial afetam todos os cantos da sua organização. Quando os dados entre departamentos são consolidados em uma única fonte, eles sincronizam todos no processo completo. Isso garante que não haja lacunas nos dados ou na comunicação, desbloqueando benefícios como:

Decisões orientadas por dados: Com a análise comercial, as decisões difíceis tornam-se mais inteligentes—e isso significa que são apoiadas por dados. Quantificar as causas raízes e identificar claramente as tendências cria uma maneira mais inteligente de olhar para o futuro de uma organização, seja através de orçamentos de RH, campanhas de marketing, necessidades de fabricação e cadeia de suprimentos ou programas de alcance de vendas.

Fácil visualização: O software de análise comercial pode pegar grandes quantidades de dados e transformá-los em visualizações simples, mas eficazes. Isso realiza duas coisas. Primeiro, torna as informações muito mais acessíveis para usuários corporativos com apenas alguns cliques. Em segundo lugar, ao colocar os dados em um formato visual, novas ideias podem ser descobertas simplesmente exibindo os dados em um formato diferente.

Modelando o cenário hipotético: A análise preditiva cria modelos para que os usuários procurem tendências e padrões que afetarão os resultados futuros. Anteriormente, isso era domínio de cientistas de dados experientes, mas com software de análise comercial alimentado por aprendizado de máquina, esses modelos podem ser gerados dentro da plataforma. Isso dá aos usuários empresariais a capacidade de ajustar rapidamente o modelo, criando cenários hipotéticos com variáveis ligeiramente diferentes, sem a necessidade de criar algoritmos sofisticados.

Crescer mais: Todos os pontos acima levam em consideração os caminhos que a análise de dados comerciais agiliza as informações orientadas pelo usuário. Mas quando o software de análise comercial movido por machine learning e inteligência artificial, o poder da análise aumentada é desbloqueado. A análise aumentada usa a capacidade de autoaprendizagem, adaptação e processamento de grandes quantidades de dados para automatizar processos e gerar informações sem preconceito humano.

Casos de uso de análise comercial

Cada vez mais, os departamentos estão tentando entender melhor como suas decisões e orçamentos afetam os negócios em geral. Com o software de análise comercial, é possível usar dados para conduzir decisões estratégicas, independentemente da tarefa ou departamento:

Marketing: Análise avançada para identificar o sucesso e o impacto
Quais clientes têm mais probabilidade de responder a uma campanha de email? Qual foi o ROI da última campanha? Cada vez mais, os departamentos de marketing estão tentando entender melhor como seus programas afetam os negócios em geral. Com a análise de inteligência artificial e de machine learning, é possível usar dados para conduzir decisões estratégicas de marketing. Saiba mais

Recursos Humanos: Análise avançada para encontrar e compartilhar informações sobre talentos
O que realmente orienta as decisões dos funcionários em relação à carreira? Cada vez mais, líderes de RH estão tentando entender melhor como seus programas afetam os negócios em geral. Com os recursos analíticos certos, os líderes de RH podem quantificar e prever os resultados, entender os canais de recrutamento e analisar as decisões dos funcionários em massa. Saiba mais

Vendas: Análise avançada para otimizar suas vendas
Qual é o momento crítico que converte um lead em uma venda? A análise aprofundada pode detalhar o ciclo de vendas, considerando todas as diferentes variáveis que levam a uma compra. Preço, disponibilidade, geografia, época do ano e outros fatores podem ser o ponto de virada na jornada do cliente - e a análise oferece a ferramenta para decifrar esse momento-chave. Saiba mais

Finanças: Análise avançada para impulsionar orçamentos organizacionais preditivos
Como você pode aumentar suas margens de lucro? Finanças trabalha com todos os departamentos, seja RH ou vendas. Isso significa que a inovação é sempre fundamental, especialmente quando os departamentos financeiros enfrentam grandes volumes de dados. Com a análise avançada, é possível levar finanças para o futuro para modelagem preditiva, análise detalhada e insights de machine learning. Saiba mais

Histórias de sucesso de análise comercial de dados

Empresas de todos os tamanhos e setores podem transformar suas operações, tomadas de decisão e projeções usando a análise comercial. Aqui estão algumas histórias de como nossas soluções de nuvem de análise comercial líderes do setor ajudaram as empresas a melhorar seus resultados financeiros.

A Western Digital, por exemplo, pode acessar dados 25 vezes mais rápido em seus aplicativos de negócios de missão crítica—incluindo ERP, EPM e SCM—permitindo que seus negócios se concentrem em informações estratégicas, inovação e experiência aprimorada do cliente em vez de como integrar sistemas pontuais para analisar dados.

Adventist Health: A Adventist Health tem como objetivo fornecer assistência médica para todas as pessoas, uma estratégia apoiada por sua abordagem holística de software de implementação de uma nuvem unificada que inclui Oracle Cloud EPM, ERP, HCM e Análise avançada, juntamente com planejamento e gerenciamento de dados corporativos.


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