Como Business Analytics está transformando empresas brasileiras na era dos dados

Diferenças entre Business Intelligence (BI) e Business Analytics (BA)

Embora frequentemente usados de maneira intercambiável, Business Intelligence (BI) e Business Analytics (BA) são conceitos distintos com focos e aplicações diferentes. Para entender melhor essas diferenças, vamos analisar suas principais características:

Business Intelligence (BI) concentra-se em fornecer uma visão clara do estado atual e passado da empresa. Ele utiliza dados históricos e atuais para criar relatórios e dashboards que respondem à pergunta "O que aconteceu?". O BI é essencial para monitorar o desempenho da empresa, identificar tendências e padrões, e fornecer insights sobre o estado atual do negócio.

Por outro lado, Business Analytics (BA) vai além da análise descritiva, incorporando técnicas avançadas para prever tendências futuras e recomendar ações. O BA utiliza dados históricos, atuais e projeções futuras para realizar análises descritivas, preditivas e prescritivas. Seu objetivo principal é a modelagem e otimização de processos, respondendo à pergunta "O que pode acontecer e como podemos influenciar?".

Enquanto o BI fornece uma base sólida para entender o desempenho passado e atual da empresa, o BA oferece uma visão prospectiva, ajudando as organizações a antecipar mudanças e tomar decisões proativas. Juntos, BI e BA formam um conjunto poderoso de ferramentas e técnicas que permitem às empresas não apenas compreender seu estado atual, mas também moldar seu futuro de maneira mais eficaz e estratégica.

O mercado de Business Analytics no Brasil

O mercado brasileiro de Business Analytics tem apresentado um crescimento expressivo nos últimos anos. Segundo dados da Mordor Intelligence, o mercado brasileiro de Data Analytics deve chegar a US$ 3,41 milhões em 2024 e atingir um CAGR (taxa de crescimento anual composto) de 10,12% até 2029, alcançando US$ 5,53 milhões. Esse crescimento é impulsionado pelo aumento da eficiência dos negócios e o uso expandido de Internet das Coisas (IoT), big data e análises baseadas em Software-as-a-Service em diversas indústrias.

Apesar do crescimento do mercado, as empresas brasileiras ainda tem muito o que amadurecer quando o assunto é Business Analytics. Uma pesquisa da PwC em parceria com a Fundação Dom Cabral mostra que a maturidade das empresas brasileiras em relação à transformação digital é de 3,3 em uma escala que vai de um a seis. Isso revela um grande potencial para evolução do ecossistema de inovação no país.

Já um estudo recente realizado pela Growth Loovers em parceria com a KPMG Brasil revelou dados preocupantes sobre o acesso e uso de dados nas empresas brasileiras. A pesquisa, que contou com a participação de 265 pessoas de empresas de diversos portes, mostrou que 64% das empresas brasileiras não têm acesso fácil às principais métricas do próprio negócio.

Tecnologias e ferramentas utilizadas

As empresas brasileiras têm adotado uma variedade de tecnologias e ferramentas para implementar soluções de Business Analytics. Algumas das mais populares incluem:

1. Google Data Studio: ferramenta gratuita que permite criar relatórios e dashboards interativos, com integração natural com outras ferramentas do Google.
2. Looqbox: plataforma brasileira que utiliza linguagem natural e inteligência artificial para consulta de dados, democratizando o acesso a informações dentro das empresas.
3. Salesforce Einstein Analytics: oferece análises preditivas e prescritivas, com foco em integração com o CRM da Salesforce.
4. SAP: indicada para empresas de grande porte, é uma das ferramentas mais avançadas e oferece análise preditiva em tempo real e utilizando machine learning.
5. Tableau: plataforma de visualização de dados que permite criar dashboards interativos e relatórios complexos de forma intuitiva.
6. Power BI: Ferramenta da Microsoft que oferece recursos de self-service BI e integração com o ecossistema Microsoft.

Além dessas ferramentas específicas, tecnologias como cloud computing, big data e inteligência artificial têm desempenhado um papel crucial no avanço do Business Analytics no Brasil. A computação em nuvem, em particular, tem facilitado o armazenamento e processamento de grandes volumes de dados, com plataformas como AWS, Microsoft Azure e Google Cloud Platform liderando o mercado.

Tipos de análises em Business Analytics

Análise descritiva

A análise descritiva responde à pergunta "O que aconteceu?". Ela utiliza dados históricos para identificar padrões e criar relatórios que fornecem insights sobre o desempenho passado da empresa. Exemplo: Um relatório de vendas mensais que mostra o desempenho de diferentes produtos e regiões.

Análise preditiva

A análise preditiva responde à pergunta "O que pode acontecer?". Ela usa técnicas estatísticas e de machine learning para prever tendências futuras com base em dados históricos. Exemplo: Um modelo que prevê a demanda futura de produtos com base em padrões sazonais e tendências de mercado.

Análise prescritiva

A análise prescritiva responde à pergunta "O que devemos fazer?". Ela vai além da previsão e sugere ações específicas para otimizar resultados. Exemplo: Um sistema que recomenda a melhor estratégia de precificação para maximizar a receita, considerando fatores como demanda, concorrência e custos.

Desafios e barreiras

Apesar do potencial do Business Analytics, as empresas brasileiras enfrentam diversos desafios na sua implementação:

1. Falta de profissionais qualificados: há uma escassez de profissionais com as habilidades necessárias para trabalhar com análise avançada de dados.
2. Qualidade dos dados: muitas empresas ainda lutam com problemas de qualidade e integração de dados, o que dificulta a obtenção de insights confiáveis.
3. Cultura organizacional: a resistência à mudança e a falta de uma cultura data-driven são barreiras significativas em muitas organizações.
4. Custos de implementação: para algumas empresas, especialmente as de menor porte, os custos associados à implementação de soluções de BA podem ser proibitivos.

Habilidades necessárias para profissionais de Business Analytics

Para atuar efetivamente em Business Analytics, os profissionais precisam desenvolver um conjunto diversificado de habilidades:

1. Análise estatística e matemática
2. Programação (Python, R, SQL)
3. Visualização de dados
4. Conhecimento de negócios e indústria específica
5. Comunicação e storytelling com dados
6. Pensamento crítico e resolução de problemas
7. Conhecimento em machine learning e IA

Recursos de aprendizagem incluem cursos online em plataformas como Coursera, edX e Udacity, além de programas de pós-graduação especializados em Data Science e Business Analytics oferecidos por universidades brasileiras.

Ética e privacidade em Business Analytics

Com o aumento do uso de dados nas empresas, questões éticas e de privacidade tornaram-se cruciais. A Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) no Brasil estabelece diretrizes rigorosas para a coleta, armazenamento e uso de dados pessoais. As empresas que implementam soluções de BA devem:

• Garantir a transparência no uso de dados
• Obter consentimento explícito dos usuários
• Implementar medidas de segurança robustas
• Respeitar o direito dos indivíduos à privacidade e ao esquecimento

A conformidade com a LGPD não é apenas uma obrigação legal, mas também uma oportunidade para as empresas construírem confiança com seus clientes e diferenciarem-se no mercado.

O futuro do Business Analytics no Brasil

O futuro do Business Analytics no Brasil parece promissor, com várias tendências emergentes que devem moldar o setor nos próximos anos:

1. Inteligência artificial e Machine Learning: essas tecnologias estão se tornando cada vez mais integradas às soluções de BA, permitindo análises mais sofisticadas e insights preditivos.
2. Privacidade e degurança de dados: com a implementação da LGPD, as empresas estão investindo mais em segurança de dados e compliance.
3. Análise preditiva e prescritiva: haá uma tendência crescente de uso de análises preditivas e prescritivas para antecipar comportamentos de clientes e otimizar operações.
4. Computação em nuvem e data warehousing escalável: soluções de data warehousing na nuvem, como Snowflake e Databricks, estão ganhando popularidade, oferecendo escalabilidade e integração com ferramentas de machine learning.
5. Democratização da análise de dados: ferramentas de self-service analytics estão tornando a análise de dados mais acessível a usuários não técnicos, permitindo que mais pessoas na organização tomem decisões baseadas em dados.

O Business Analytics está se tornando cada vez mais crucial para as empresas brasileiras que buscam se manter competitivas em um mercado em rápida evolução. Apesar dos desafios, as organizações que conseguirem superar as barreiras e implementar efetivamente soluções de BA estarão bem posicionadas para aproveitar as oportunidades do futuro digital.