O Business Intelligence ainda será uma realidade em 2025?

Você acabou de sair de outra reunião em que o foco era discutir qual número estava correto, em vez de debater os melhores caminhos para o sucesso dos negócios? Se você respondeu "não", considere-se privilegiado. A realidade de muitas organizações, sejam elas pequenas ou grandes, é perder um tempo precioso tentando descobrir quais informações estão corretas para apoiar as decisões estratégicas. E quando surge a necessidade de aprofundar a análise, como detalhes sobre as vendas mensais, passam-se mais 3 dias de análise e 2 dias de validação, o que acaba atrasando as decisões críticas.

Nesse contexto, é impossível ignorar o impacto das ferramentas Artificial Intelligence Generativa, como Chat GPT, Copilot, Deep Seek R1, Claude 3.7 Code Builder e Manus AI. Você certamente acompanha as notícias do mercado e percebe como essas tecnologias estão transformando a forma como trabalhamos com Tecnologia, Data e Business Intelligence (BI). No universo data , soluções como Power BI Copilot, Tableau Einstein AI e dezenas de outras ferramentas de nicho prometem revolucionar o uso data . Elas se posicionam como parte do que chamamos de Augmented BI, que promete "usar o poder transformador da AI generativa para obter o máximo de seus data". A promessa é clara: eliminar o trabalho denso (e às vezes tedioso) de entender data, modelagem, pesquisa de usuários, design de relatórios etc. Parece que todos os problemas estão resolvidos, certo?

Mas será que é mesmo? A resposta depende do nível de maturidade de sua organização em relação ao BI. Se a sua empresa tem uma área de BI sólida e estruturada, capaz de entregar valor de forma precisa e consistente, mas luta para atender à crescente demanda das partes interessadas, você está no momento ideal para implementar ferramentas avançadas AI . Por outro lado, se sua organização ainda lida com silos entre as áreas, KPIs inconsistentes e divergentes e modelagem fraca (ou inexistente), talvez seja necessário dar um passo atrás. Antes de adotar soluções de Augmented BI, é fundamental entender como funcionam as áreas e os projetos robustos de BI e como sua empresa pode se preparar para essa transformação.

Vamos entender algumas definições.

Business Intelligence (BI) é um conjunto de estratégias, tecnologias e práticas que permitem às empresas coletar, analisar e transformar data em informações úteis para a tomada de decisões. O conceito de BI engloba várias ferramentas e técnicas, como análisedata , visualização data , definição de KPIs, governança data e muitas outras, que ajudam as organizações a entender melhor seu desempenho e a identificar oportunidades de melhoria.

A democratização das ferramentas de BI surge como uma tendência transformadora, permitindo que os profissionais da frente de negócios realizem análises data forma independente. Um ambiente de BI bem consolidado permite que as organizações não apenas compreendam data históricos, mas também prevejam tendências e padrões de consumo, recursos essenciais em nosso mundo moderno e hiperconectado. A visualização Data é um pilar fundamental, oferecendo interfaces interativas em tempo real que simplificam a compreensão de informações complexas e melhoram a comunicação organizacional.

As organizações em diferentes estágios de maturidade data exigem abordagens diferentes para a implementação do BI. Desde abordagens que se concentram na criação de Data Lakes e Data Warehouses até abordagens que melhoram a democratização data em toda a empresa e automatizam a análise data e os insights para os executivos da empresa.

Para que uma organização tenha uma área de BI minimamente funcional e robusta, são necessários alguns pontos-chave:

Temos uma compreensão clara das bases sólidas de uma área de BI robusta em uma organização. Quais são os principais tipos de projetos de aprimoramento de Business Intelligence que podem ser desenvolvidos em uma empresa? Podemos subdividi-los em 3 grupos principais:

Vamos entender esses tipos de projetos em mais detalhes.

A implementação de uma Fábrica de BI envolve o estabelecimento de uma equipe centralizada e multidisciplinar dedicada a unificar e otimizar os esforços de BI em toda a organização. O objetivo é consolidar as práticas de BI e melhorar a eficiência e a qualidade das análises, alinhando todas as áreas da empresa em torno de uma estratégia data coesa.

A missão dessa equipe centralizada é coordenar as iniciativas de BI na empresa, padronizar KPIs e processos, otimizar o uso de ferramentas e promover a colaboração entre diferentes equipes. A principal vantagem é que ela permite um uso mais eficiente dos recursos, garantindo que a inteligência gerada seja consistente, tenha um alto impacto e apoie as decisões estratégicas. Essa abordagem promove o compartilhamento de informações padronizadas e com curadoria, quebrando os silos de informações e garantindo que todos os KPIs sejam baseados em um modelo data bem projetado e robusto. As informações ficam disponíveis em toda a empresa, e a discussão se concentra nas decisões de negócios e não na precisão dos números.

No entanto, a implementação de uma fábrica de BI enfrenta vários desafios, como obter o apoio da liderança, alinhar as expectativas das partes interessadas e lidar com restrições orçamentárias e de recursos. Para garantir o sucesso desse processo, é essencial planejar cuidadosamente as fases de implementação, incluindo a definição clara de funções e responsabilidades, a seleção de ferramentas adequadas e o estabelecimento de uma governança robusta.

A longo prazo, uma fábrica de BI eficaz facilita o fornecimento contínuo de insights para diferentes áreas da empresa (elevando, assim, o nível das decisões data) e, ao mesmo tempo, mantém o controle de qualidade e a agilidade necessários para responder às demandas comerciais em constante mudança.

Principais características de uma fábrica de BI:

Quando considerar uma fábrica de BI:

Sua empresa já tem uma área de BI funcional, que produz painéis de alta qualidade dedicados a vários departamentos. Eles são tão bem-sucedidos que continuam chegando solicitações de personalização ("você pode adicionar o filtro A e a métrica B? É muito importante"), perguntas ("por que esse número não corresponde ao relatório X?") e novos projetos. Você precisa expandir o impacto da cultura data que sua área de BI já ajudou a implementar. Como isso pode ser feito? É aí que entra a ideia de um BI de autoatendimento (SSBI).

O Self-Service Business Intelligence é definido pela Gartner como "usuários finais que projetam e implementam seus próprios reports e análises dentro de um portfólio de ferramentas e arquitetura aprovado e suportado". A Gartner também define o termo semelhante Self-Service Analytics como "... uma forma de business intelligence (BI) na qual os profissionais de negócios são capacitados e incentivados a realizar consultas e gerar reports por conta própria, com suporte nominal de TI". A definição é complementada com "... normalmente é caracterizada por ferramentas de BI fáceis de usar com recursos analíticos básicos e um modelo data simplificado ou reduzido para facilitar a compreensão e o acesso direto data ".

Enquanto a abordagem da fábrica de BI se concentra em fornecer aos usuários corporativos reports prontos para análise, a abordagem do BI de autoatendimento se concentra em capacitar os analistas corporativos a explorar os data por conta própria e a criar os reports de forma totalmente independente, garantindo ainda a consistência dos data e a homogeneidade entre as unidades de negócios. Essa é a melhor forma de acabar com os silos data , pois todas as unidades de negócios terão acesso a todos os data e KPIs sem restrições por motivos de privacidade ou segurança.

O objetivo do SSBI é, então, criar uma camada semântica data robusta e incentivar os usuários finais a criar seus próprios painéis e análises. No entanto, permitir essa liberdade para o usuário traz desafios relacionados a como os usuários interpretarão os data fornecidos, se acessarão apenas as informações que lhes são permitidas e se encontrarão efetivamente as informações necessárias para seu trabalho diário.

Dar tanta liberdade ao usuário final permite que ele misture conceitos incompatíveis, combine data não correlacionados na mesma análise, escolha um gráfico inadequado para contar a história que está procurando, crie reports quase idênticos aos reports existentes ou simplesmente desista da ferramenta devido à complexidade de usá-la corretamente. Além disso, existe a possibilidade de usuários despreparados gerarem consultas muito grandes no banco de dados, congelando o processamento para todos que compartilham o mesmo servidor.

Parecem ser muitos desafios, mas com apenas três fundamentos bem aplicados, todos eles podem ser resolvidos: Camada semântica clara e robusta, alfabetização de analistas em Data e governança Data :

A implementação de um BI de autoatendimento é um excelente complemento para uma fábrica de BI, dando aos departamentos a liberdade de explorar data da maneira que considerarem necessária para direcionar melhor os negócios, enquanto a equipe central se concentra na infraestrutura e em reports mais robustos e complexos.

Principais características do BI de autoatendimento:

Quando considerar o BI de autoatendimento:

O Augmented BI leva o business intelligence para o próximo nível ao adicionar AI à análise data . Enquanto o BI tradicional fornece reports e o BI de autoatendimento permite que as equipes criem seus próprios painéis, o BI aumentado realmente ajuda a prever tendências e responde a perguntas em linguagem simples. É como fazer o upgrade de um mapa para um GPS com previsões de tráfego.

Essa abordagem avançada não é um ponto de partida - ela funciona melhor quando construída sobre sistemas de BI bem estabelecidos. As empresas devem primeiro dominar a geração de relatórios básicos e a análise de autoatendimento antes de adicionar esses recursos AI.

Como o Augmented BI oferece benefícios tão revolucionários para as empresas que estão prontas para dar esse passo, vamos explorá-lo completamente em nosso próximo artigo. Falaremos sobre o que já está disponível e também sobre as tendências futuras.

Comece pequeno! Embora o verdadeiro valor do BI esteja na integração de data de várias áreas, é essencial começar com um conjunto de dados limitado, porém estruturado, para dimensionar. A geração rápida de resultados tangíveis ajuda a criar confiança e engajamento.

Integrar as abordagens. O BI Factory, o Self-Service BI e o Augmented BI não precisam ser mutuamente exclusivos. Juntos, eles criam um ecossistema robusto: governança centralizada, autonomia do usuário e insights avançados automatizados. A integração dessas estratégias maximiza o impacto do BI.

Investir em cultura e treinamento. A tecnologia só gera valor quando acompanhada de uma cultura data e usuários capacitados. O treinamento e a alfabetização data são essenciais para transformar informações em ações estratégicas.

Por fim, lembre-se de que o BI é uma jornada contínua. Com planejamento, integração e aprendizado constante, sua organização estará preparada para transformar data em resultados.

-Self-Service Business Intelligence (Gartner). https://www.gartner.com/en/information-technology/glossary/self-service-business-intelligence
-Definição de análise de autoatendimento (Gartner), https://www.gartner.com/en/information-technology/glossary/self-service-analytics
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