Paulo Silveira, Head de Business Analytics da Revna Tecnologia Fale Conosco
No décimo terceiro artigo da nossa série de insights dos executivos da Revna, temos o prazer de apresentar nosso Head de Business Analytics, Paulo Silveira. Neste artigo, Paulo tece um paralelo com o tema de Business Intelligence (BI) e Business Analytics (BA), explorando não apenas as diferenças fundamentais entre essas duas áreas, mas também como elas se complementam e se entrelaçam na jornada de transformação digital das empresas.
Formado em Ciências da Computação pela Universidade de São Paulo (USP) e com Pós-Graduação em Administração de Empresas pela Fundação Getúlio Vargas (EAESP-SP), Paulo atua a mais de 20 anos na área de Tecnologia da Informação. Sua especialização em Projetos de Soluções de TI e Soluções de Business Intelligence e Analytics tem sido um pilar fundamental para empresas que buscam não apenas entender seus dados, mas usá-los estrategicamente para impulsionar o crescimento e a inovação.
Casado e pai de dois filhos, Paulo é um profissional que vive e respira soluções de business analytics, além de sempre estar atento às tendências e às soluções disruptivas que moldam o futuro da tecnologia, como Inteligência Artificial (IA) e Internet das Coisas (IoT). Com domínio de várias soluções de BI, ele está sempre à frente, buscando maneiras de transformar dados em decisões estratégicas.
A parceria de longa data com o CEO Éric Machado, iniciada no ano 2000, tem sido uma prova viva de colaboração, inovação e realização de grandes projetos na área de tecnologia. Juntos, eles têm a missão de oferecer soluções tecnológicas de ponta, navegando com sucesso pelos desafios de um mercado em constante evolução.
Neste artigo, Paulo compartilha sua visão sobre como a integração de BI e BA pode desbloquear novas oportunidades e fornecer uma vantagem competitiva para as empresas. Mergulhe a seguir, neste conteúdo que irá guiá-lo através do mundo dos dados.
Introdução aos Conceitos
Business Analytics (BA) também conhecido como Data Analytics (DA) e Business Intelligence (BI) são duas áreas do conhecimento dedicadas à utilização de dados para ajudar as empresas a tomar decisões mais sofisticadas e avançadas. Embora próximos, eles se diferenciam principalmente nos métodos, orientações e resultado final das análises formuladas.
Para Silveira, entender as características essenciais e as distinções entre BA e BI é fundamental para que as organizações compreendam qual abordagem deve ser usada para atender às suas necessidades analíticas.
As Diferenças Principais entre BI e BA
"Enquanto o BI nos permite entender e aprender com o passado, o BA nos equipa para antecipar e moldar o futuro." - Paulo Silveira
A principal diferença entre Business Intelligence e Business Analytics, de acordo com Silveira, reside na Maturidade de Como a Empresa trata seus Dados, e a forma de utilização eficaz dos dados para extrair insights acionáveis para aplicação na empresa. O BI foca na análise de dados do presente e passado recente para derivar conclusões úteis, enquanto o BA aplica técnicas mais sofisticadas, como estatísticas e redes neurais, para prever futuros cenários e orientar decisões estratégicas. Esta orientação futura de BA contrasta com a análise histórica e imediata proporcionada pelo BI. Podemos considerar também que o BA é uma evolução do BI, um passo adiante na análise de dados.
O Papel do Business Intelligence
No cenário corporativo, Business Intelligence (BI) se destaca como uma ferramenta indispensável para monitorar indicadores-chave de desempenho (KPIs) e decifrar resultados em um espectro variado de segmentos de mercado. Esta metodologia envolve uma coleta criteriosa, análise e interpretação profunda de dados, proporcionando às organizações uma visibilidade detalhada e compreensiva sobre seu desempenho operacional e estratégico. Essas informações são fundamentais para embasar decisões estratégicas, direcionar esforços de melhoria e identificar oportunidades de crescimento.
Intimamente ligado ao conceito de Big Data, o BI não se limita apenas à análise de dados históricos; ele se estende à procura ativa e ao monitoramento contínuo de informações que confirmem a eficácia das estratégias implementadas e o cumprimento dos objetivos previamente definidos. O BI atua como um farol, guiando as empresas através da vastidão de dados disponíveis, filtrando o essencial do supérfluo e destacando os insights mais relevantes. Ao fazer isso, o BI transforma grandes volumes de dados brutos em narrativas compreensíveis e acionáveis, permitindo que as lideranças façam escolhas informadas que alavancam o sucesso e a sustentabilidade organizacional no longo prazo.
Business Analytics: Previsão e Estratégia
Já o Business Analytics (BA) representa, o avanço no campo da análise de dados, posicionando-se à frente da inovação ao se comprometer com a tarefa de prever tendências futuras e resultados potenciais. Para navegar por este território cheio de possibilidades, BA emprega um arsenal de ferramentas e metodologias sofisticadas, incluindo modelagem preditiva, mineração de dados, análise estatística e aprendizado de máquina. Essas técnicas não apenas permitem que as empresas antecipem mudanças no mercado e no comportamento do consumidor, mas também fornecem a oportunidade de se prepararem de forma proativa para futuros desafios e oportunidades.
A precisão das previsões de BA depende da qualidade dos dados disponíveis, da adequação dos modelos utilizados e da capacidade de interpretar corretamente as tendências emergentes. Portanto, a implementação bem-sucedida de estratégias de Business Analytics exige a intervenção de profissionais altamente qualificados, frequentemente conhecidos como cientistas de dados. Estes especialistas combinam um profundo conhecimento em estatística e análise de dados com uma compreensão aguda dos processos de negócios, capacitando-os a extrair insights valiosos de conjuntos de dados complexos e a traduzir estas informações em ações estratégicas.
Desafios de Implementação x Cultura Orientada a Dados
Uma distinção notável entre BI e BA é o grau de complexidade e curva de aprendizado destes conceitos. O BI tem se movido em direção ao "self-service", permitindo que usuários não técnicos obtenham insights de dados sem grande envolvimento do departamento de TI. Em contraste, BA tende a ser mais complexo e como dito anteriormente, geralmente requer o trabalho de especialistas. Apesar disso, ambos enfrentam desafios de adoção nas organizações, com taxas de utilização que muitas vezes não ultrapassam 20% dos usuários ou áreas potenciais.
A baixa adoção de BI e BA nas empresas muitas vezes se deve à ausência de uma cultura orientada a dados. Estimular essa cultura é fundamental para impulsionar a inovação e o uso eficaz dessas tecnologias. Além disso, a melhoria nas taxas de utilização pode ser alcançada através de melhor treinamento, integração dessas tecnologias nos fluxos de trabalho e fomento de uma cultura que valorize a análise de dados.
"Entre BI e BA, o desafio não está apenas na tecnologia, mas na criação de uma cultura orientada a dados. Superar as baixas taxas de adoção exige treinamento, integração das tecnologias nos processos diários e valorização da análise de dados como pilar para decisões estratégicas." , diz Paulo Silveira.
O Objetivo Comum de BI e BA
Apesar das diferenças, Silveira ressalta que, o objetivo final de BI e BA é fornecer inteligência acionável que oriente as decisões corporativas. "Independentemente das diferenças entre BI e BA, o objetivo comum é claro: fornecer inteligência que direcione decisões estratégicas, elevando as empresas além da improvisação para uma tomada de decisão baseada em dados."
Ambos têm se mostrado eficazes em auxiliar as empresas a superar métodos convencionais e improvisados de tomada de decisão. Enquanto os debates sobre definições continuam, influenciados pelos interesses de vendedores e pela diversidade de abordagens, é claro que tanto BA quanto BI são fundamentais para extrair insights valiosos dos dados empresariais.
Inteligência e Gestão de Dados: A visão de Éric Machado, CEO da Revna
Em um mundo onde a velocidade e a precisão da informação definem os líderes de mercado, a gestão eficaz de dados torna-se um diferencial competitivo inestimável. Éric Machado, CEO da Revna, fala sobre a importância fundamental da inteligência e gestão de dados. Sua perspectiva reflete as diretrizes da Revna e reforça a dedicação da empresa em capacitar seus clientes a tomar decisões embasadas que impulsionem o crescimento sustentável e a transformação, utilizando para isso as melhores soluções do mercado.
"A inteligência e a gestão de dados estão no coração da transformação digital, e na Revna, nós abraçamos essa realidade. Através de nossa vertical conseguimos empoderar organizações através do domínio de BI e BA, garantindo que cada decisão seja estratégica e propulsora de inovação. Permitindo que nossos clientes transformem desafios em oportunidades e dados em decisões. Além de Big Data e Gestão de Dados e ETL oferecemos consultoria de Oracle BI, Microsoft Power BI, Tableau from Salesforce, SAS Viya, SAP Business Object, Azure Analytics entre outros players do mercado. “
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Serviços: Data Science
Soluções: Business Analytics / Business Intelligence / Big Data / EPM / Fusion Analytics / Power BI
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