Inteligência de Negócios para Dataprev

Aprenda a inteligência de negócios para Dataprev e aumente suas chances de passar nesse excelente concurso!

Introdução – Inteligência de Negócios para Dataprev

Já imaginou ter a chance de receber salários iniciais que chegam a até R$ 8,7 mil, somados a uma série de vantagens exclusivas oferecidas apenas pela carreira pública? Essa oportunidade excepcional agora está ao seu alcance! O edital para o concurso da DATAPREV disponibiliza um total de 222 vagas imediatas, além de 2.265 vagas em cadastro reserva.

Assim, para auxiliá-los nesta empreitada, vamos aprender neste artigo um dos tópicos constantes no edital: Inteligência de Negócios (Business Intelligence) para Dataprev.

Considerações Iniciais – Inteligência de Negócios para Dataprev

Neste artigo, exploraremos os principais conceitos e elementos relacionados à Inteligência de Negócios, proporcionando um guia claro para estudantes de concurso, conforme índice abaixo:

Conceito de Inteligência de Negócios (ou Business Intelligence)

Inteligência de Negócios ou Business Intelligence engloba um conjunto de técnicas destinadas a extrair discernimento a partir de dados relacionados a um negócio específico.

Conforme delineado pelo Gartner Group: “Business Intelligence é o processo de converter dados em informações e, por meio da exploração, transformar informações em conhecimento.”

A expressão Business Intelligence abrange um espectro amplo de significados, com a possibilidade de cada interpretação estar sendo aplicada de maneira adequada.

A essência reside em manter o conceito de maneira prática e simplificada, constituindo uma abordagem inteligente para visualizar as informações inerentes a um empreendimento, independentemente das ferramentas adotadas.

Etapas fundamentais da Business Intelligence:

Vamos ver os passos essenciais que traçam o funcionamento da Inteligência de Negócios:

1. Coleta de Dados

Diariamente, uma empresa produz uma vasta quantidade de dados, variando desde informações sensíveis a não sensíveis, provenientes de diversas fontes. O início do processo de Business Intelligence reside na coleta meticulosa desses dados.

Nesta fase, a ênfase recai na reunião automatizada e inteligente dos dados, abrangendo o comportamento do consumidor, o desempenho das equipes, o progresso em relação às metas e a análise do panorama de mercado.

2. Análise de Dados

Uma vez que concluímos a coleta, é imperativo organizar e analisar os dados capturados. Esta etapa desempenha um papel crucial ao filtrar informações irrelevantes, focando apenas nos aspectos que efetivamente agregam valor à empresa.

Conhecida também como modelagem de dados, essa fase é essencial para identificar as informações de maior relevância e distribuí-las de forma adequada entre os indicadores e os profissionais de BI encarregados de sua análise. Esta etapa é, de fato, um elemento central para o sucesso da Business Intelligence, transformando os dados brutos em informações valiosas que embasam estratégias.

3. Geração de Insights e Estratégias

Os dados, agora transformados em informações, constituem a base para as tomadas de decisões. Uma vez que essas informações são consolidadas e confiáveis, a equipe de planejamento pode utilizá-las para traçar o futuro da empresa.

Compartilhar essas descobertas com as equipes internas e integrar esforços na criação de soluções é altamente recomendado. Isso permite a identificação de oportunidades que, uma vez exploradas, podem reduzir custos de aquisição de clientes, otimizar conversões, melhorar o atendimento ao cliente, aumentar taxas de fidelização e muito mais.

4. Acompanhamento de Performance

Neste sentido, torna-se vital monitorar os resultados atingidos uma vez que as estratégias são delineadas. A Inteligência de Negócios (BI) não se limita apenas à utilização e armazenamento de dados; ela também avalia se as ações embasadas nesse conceito realmente conduziram a empresa ao alcance dos objetivos estabelecidos, como a melhoria de serviços, produtos, processos, e mais.

Dado o ciclo contínuo deste processo, a vigilância constante do desempenho auxilia na adaptação das estratégias, visando a otimização dos resultados e o alinhamento das ações.

Objetivos da Inteligência de Negócios

A Business Intelligence (BI) é uma abordagem estratégica que busca transformar dados em insights significativos para orientar as decisões empresariais. Seus principais objetivos são:

1. Melhoria da Tomada de Decisões: A BI visa fornecer informações precisas e relevantes para apoiar decisões estratégicas e táticas, reduzindo a incerteza e melhorando a qualidade das escolhas feitas pela organização.
2. Identificação de Oportunidades de Mercado: Por meio da análise de dados de mercado e de clientes, a BI ajuda a identificar tendências emergentes, lacunas no mercado e oportunidades de crescimento que podem ser exploradas.
3. Otimização de Processos Internos: A BI busca identificar ineficiências e gargalos nos processos internos da organização, permitindo otimizações que levam a uma maior produtividade e eficácia.
4. Acompanhamento de Performance: Ao coletar e analisar indicadores-chave de desempenho (KPIs), a BI possibilita um acompanhamento contínuo da performance da empresa, facilitando a avaliação do progresso em relação a metas estabelecidas.
5. Previsão de Tendências: Utilizando análises históricas e algoritmos preditivos, a BI auxilia na previsão de tendências futuras, permitindo que as organizações antecipem mudanças no mercado e se preparem para elas.
6. Análise de Competitividade: Através da comparação com concorrentes e benchmarks da indústria, a BI proporciona insights sobre a posição da organização no mercado e as áreas em que pode se destacar.
7. Alinhamento de Objetivos: A BI ajuda a alinhar os objetivos estratégicos e táticos em toda a organização, assegurando que todos trabalhem em direção às mesmas metas e visão.
8. Redução de Riscos: Ao analisar dados financeiros, operacionais e de mercado, a BI auxilia na identificação e mitigação de riscos potenciais, permitindo uma gestão mais eficaz dos riscos empresariais.
9. Apoio à Inovação: A Inteligência de Negócios (BI) fornece insights sobre áreas de oportunidade para inovação, incentivando a experimentação e o desenvolvimento de novas estratégias e produtos.

Conceito de Big Data

Big Data refere-se à enorme quantidade de dados produzidos e coletados diariamente. Caracterizado pelos “3 Vs” – Volume, Velocidade e Variedade – o Big Data apresenta desafios e oportunidades para as empresas. Essa abordagem demanda ferramentas específicas para lidar com a alta velocidade de geração e diversidade de tipos de dados.

Diferenciando Business Intelligence e Big Data

No mundo atual orientado por dados, as organizações possuem uma abundância de informações com potencial para influenciar decisões e impulsionar negócios. “Big Data” e “Business Intelligence” são termos comuns nesse contexto, mas possuem propósitos distintos.

“Big Data” se refere a conjuntos extensos e complexos de dados que não são facilmente tratados por métodos tradicionais. Características principais incluem volume, velocidade, variedade e veracidade. Suas fontes principais são mídia social, dispositivos IoT, transações online, dados de máquinas e dados públicos. É necessário processamento avançado e algoritmos para extrair insights desses conjuntos.

Por outro lado, o “Business Intelligence” envolve a coleta, análise e transformação de dados em insights estratégicos. Utiliza ferramentas e métodos para acessar, integrar e visualizar dados de diversas fontes. Concentra-se em dados estruturados, gerando relatórios, painéis e visualizações. Isso auxilia em decisões informadas, otimização operacional e vantagem competitiva.

Em resumo, “Business Intelligence” analisa dados históricos para embasar decisões, enquanto “Big Data” trata da coleta e processamento em tempo real de grandes volumes de dados brutos. Enquanto o BI fornece insights a partir de dados consolidados, o “Big Data” lida com dados brutos e em alta velocidade, frequentemente usando tecnologias como o Data Lake.

Vamos entender melhor essas principais diferenças na tabela abaixo:

Data Lake

O Data Lake é uma infraestrutura que armazena grandes volumes de dados brutos, sejam eles estruturados, semi estruturados ou não estruturados. Diferentemente dos sistemas tradicionais de armazenamento, onde os dados são estruturados previamente, no Data Lake os dados são mantidos em seu formato original. Isso oferece flexibilidade para análises futuras e permite a exploração de dados sem limitações impostas pela estruturação prévia.

Inteligência Artificial

A Inteligência Artificial (IA) é a capacidade de sistemas computacionais imitarem a inteligência humana. Ela possibilita a automação de tarefas, aprendizado a partir de dados e tomada de decisões baseada em padrões identificados em conjuntos massivos de informações.

Machine Learning

O Machine Learning é uma subárea da IA que concentra-se no desenvolvimento de algoritmos e modelos que permitem que sistemas aprendam a partir de dados. Em vez de serem programados explicitamente, os sistemas de ML podem se adaptar e melhorar seu desempenho com o tempo, tornando-se mais precisos nas previsões e decisões.

Conclusão – Inteligência de Negócios para Dataprev

Por fim, vimos neste artigo o conceito de Inteligência de Negócios, suas etapas fundamentais e seus principais objetivos. Além disso, compreendemos o conceito de Data Lake, Inteligência Artificial, Machine Learning e Big Data, além de entender as principais diferenças entre Big Data e Inteligência de Negócios (Business Intelligence).

Contudo, ressaltamos que para que vocês dominem a banca organizadora é de grande importância que estudem pelas aulas em PDF do Estratégia e façam muitas questões através do Sistema de Questões do Estratégia para consolidar o conteúdo.

Para ler mais artigos escritos por mim, cliquem aqui.

Um excelente estudo a todos!

Renata Sodré – Prof. e colunista do Estratégia

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