À medida que as organizações correm para construir resiliência e agilidade, a inteligência de negócios está evoluindo para uma disciplina orientada para o futuro e impulsionada por IA, focada em insights automatizados, dados confiáveis ​​e uma cultura de dados sólida

Durante anos, a inteligência de negócios (BI) foi sinônimo de painel de controle – um espelho estático voltado para trás que refletia o que já havia acontecido. Era o domínio de analistas dedicados, encarregados de transformar dados históricos em relatórios que os executivos revisariam para entender o desempenho passado.

Hoje, esse modelo está sendo reescrito. Impulsionado pela convergência da computação em nuvem, volumes de dados avassaladores e o poder da inteligência artificial (IA), o BI está evoluindo de uma ferramenta retrospectiva para um mecanismo proativo, preditivo e cada vez mais autônomo para a tomada de decisões.

“Hoje, o BI não se trata mais de construir espelhos retrovisores, mas sim sistemas de navegação por satélite”, diz Maurizio Garavello, vice-presidente sênior para a Ásia-Pacífico e Japão da Qlik. “Os painéis de controle tradicionais nos davam uma visão retrospectiva. O BI moderno nos fornece visão prospectiva, contexto e, cada vez mais, autonomia. Estamos passando de painéis de controle para decisões, de ferramentas que você visita para inteligência que viaja com você.”

Essa evolução está acontecendo em todo o setor. Especialistas concordam que o objetivo principal da Inteligência de Negócios (BI) evoluiu, passando a ser não apenas a geração de relatórios, mas também o de capacitar cada indivíduo em uma organização – da alta administração à linha de frente – com a habilidade não só de compreender os dados, mas também de interagir com eles, questioná-los e utilizá-los para moldar resultados futuros.

Imperativos de negócios para BI moderno

A adoção de BI moderno é impulsionada por necessidades de negócios claras. No ambiente dinâmico atual, os líderes não podem mais se dar ao luxo de confiar apenas na intuição. “Em vez disso, eles precisam de acesso a insights de dados oportunos e confiáveis ​​para tomar decisões críticas com segurança”, afirma Nate Nichols, vice-presidente de produto da Tableau.

As organizações também estão recorrendo ao BI para construir resiliência e agilidade diante da incerteza. “Seja para otimizar operações, melhorar a experiência do cliente ou lidar com a volatilidade da cadeia de suprimentos, a análise de dados as ajuda a responder com mais rapidez e confiança”, observa Garavello.

Além disso, como as empresas estão constantemente buscando maneiras de fazer mais com menos, o BI pode identificar ineficiências e gargalos para melhorar a eficiência operacional e reduzir custos, acrescenta Luca Spinelli, diretor administrativo da SAS para a ASEAN.

Isso se traduziu em resultados concretos. O CIMB Singapore, um banco de varejo na ASEAN, adotou a plataforma SAS Viya para obter uma visão consolidada de seus clientes. Essa etapa fundamental não apenas revelou informações valiosas sobre os segmentos de clientes do banco, mas também reduziu o tempo que seus funcionários dedicam à busca dos dados corretos, de 80% para apenas 20%.

No Japão, a Nissin Foods Holdings modernizou seu ambiente de dados com o Qlik para transformar o planejamento de estoque e demanda, permitindo decisões em tempo real e apoiando uma cultura orientada por dados. Na Índia, o trabalho da IBM com o State Bank of India reduziu o tempo de geração de relatórios de dias para minutos, fornecendo insights operacionais críticos em tempo real.

Para atingir esses objetivos, as organizações geralmente aproveitam um espectro de recursos analíticos, refletindo diferentes estágios na curva de maturidade de dados. Cada estágio oferece valor crescente, passando da descrição à prescrição. Patrick Kelly, diretor sênior para o Sudeste Asiático e Grande China na Databricks, descreve a jornada:

• Análise descritiva (O que aconteceu?): A base, que fornece visibilidade do desempenho histórico, ajuda a identificar tendências ao longo do tempo e garante transparência nas operações.

• Análise diagnóstica (Por que isso aconteceu?): Investigando mais a fundo para entender as causas raízes usando técnicas como detalhamento, análise de correlação e mineração de dados. Isso ajuda as equipes a entender os fatores que influenciam os resultados para que possam responder com mais eficácia, seja corrigindo problemas ou aprimorando o que funciona.

• Análise preditiva (O que provavelmente acontecerá?): Utiliza dados históricos e IA para prever o que pode acontecer a seguir, como mudanças na demanda do cliente, desempenho de vendas ou riscos potenciais. Ajuda as equipes a entender os fatores que influenciam os resultados, para que possam responder com mais eficácia, seja corrigindo problemas ou aprimorando o que funciona.

• Análise prescritiva (O que devemos fazer a respeito?): A forma mais avançada, que recomenda ações específicas para atingir os objetivos desejados usando simulações ou algoritmos de otimização. Ajuda as organizações a tomar decisões mais inteligentes e baseadas em dados, maximizando ganhos, reduzindo riscos e até mesmo automatizando escolhas complexas em grande escala.

O paradoxo dos dados

Apesar dos benefícios claros e das ferramentas avançadas, o caminho para a maturidade em BI é repleto de desafios. Muitas organizações se encontram no que Nichols, da Tableau, chama de paradoxo dos dados. “Elas precisam tomar decisões baseadas em dados mais rapidamente do que nunca, mas são prejudicadas por grandes volumes de dados, muitas vezes não confiáveis, espalhados por diferentes fontes”, afirma. “O resultado? As empresas são ricas em dados, mas pobres em insights.”

Esse paradoxo está enraizado em diversas questões interconectadas:

1. Silos de dados e complexidade de integração

Os dados estão fragmentados em sistemas legados locais, múltiplas plataformas em nuvem e inúmeros aplicativos baseados em nuvem. Integrar esses dados díspares é uma tarefa monumental.

“Para enfrentar esses desafios, as empresas líderes estão adotando uma abordagem mais unificada para sua infraestrutura de dados”, diz Kelly, da Databricks.

Ferramentas como o Lakeflow Connect, da Databricks, para ingestão de dados, e a Zero Copy Partner Network da Tableau, que permite consultar dados em sua origem sem movê-los, são projetadas para lidar com essa complexidade de frente.

2. Qualidade e governança de dados

O modelo de IA mais sofisticado é inútil se alimentado com dados ruins. Garavello acrescenta: “Confiança é tudo em análise de dados, e começa com a qualidade e a governança dos dados”. Isso exige um esforço conjunto, geralmente liderado por um diretor de dados (CDO), para estabelecer uma gestão clara, pipelines de dados e estruturas de governança.

Anup Kumar, engenheiro sênior e chefe de engenharia de clientes da IBM Ásia-Pacífico, observa que a qualidade dos dados requer atenção contínua e melhoria constante, não uma solução pontual. “O foco constante e sustentado que uma organização com um CDO proporciona gera resultados mais consistentes e progressivos ao longo do tempo”, afirma.

3. Adoção pelo usuário e uma cultura orientada a dados

Uma nova plataforma de BI só é valiosa se as pessoas a utilizarem, e a adoção falha sem confiança e usabilidade. “A maior barreira para o sucesso do BI vai além da tecnologia – trata-se de conquistar a confiança, garantir a usabilidade e promover o alinhamento”, diz Garavello.

Kumar concorda, observando que “a confiança nos dados continua sendo a chave fundamental para alcançar uma adoção generalizada”. Resistência cultural, falta de familiaridade com dados e a incapacidade de demonstrar valor claro para os funcionários em suas funções específicas são obstáculos comuns. Como observa Spinelli, da SAS, os usuários podem ver uma nova ferramenta como “mais trabalho” ou “tarefa do colega de TI” se seus benefícios não forem imediatamente aparentes. Da análise à conversa

A solução para muitos desses desafios, principalmente a adoção e a complexidade por parte dos usuários, reside na inteligência artificial. “A IA não está substituindo a BI, mas redefinindo a experiência. Estamos passando de dashboards para copilotos, de análises reativas para incentivos proativos”, afirma Garavello.

O uso crescente de IA em análises está surgindo sob vários nomes – BI aumentada, análise agente, BI conversacional – mas o objetivo é o mesmo: tornar a análise de dados tão simples quanto uma conversa.

Tanto Nichols quanto Garavello observaram a ascensão da análise agente, na qual os usuários colaboram com agentes de IA para automatizar e simplificar a análise. A Databricks colocou isso em prática com seu AI/BI Genie, que Kelly descreve como uma ferramenta que permite que qualquer pessoa “converse com seus dados”. Os usuários podem fazer perguntas em linguagem natural, como “Por que as vendas dispararam em abril?”, e receber respostas instantâneas e controladas sem escrever uma única linha de código.

Ao reduzir as barreiras técnicas, simplificar o acesso e alinhar-se à forma como os usuários de negócios trabalham, essas ferramentas estão ajudando as organizações a superar os desafios de adoção e a promover uma cultura de tomada de decisões orientada por dados.

Por exemplo, a NTT Docomo, uma das maiores empresas de telecomunicações do Japão, usa o Databricks para analisar seu uso de grandes modelos de linguagem (LLMs), reduzindo o tempo de análise manual em 90%. Ao mesmo tempo, capacitou equipes mais amplas com o AI/BI Genie para gerar insights de linguagem natural, estimulando a inovação dos funcionários e abrindo caminho para a adoção da IA ​​generativa em toda a empresa.

Evolução das habilidades

À medida que a IA automatiza o trabalho técnico pesado de preparação e análise de dados, as habilidades necessárias para uma carreira em BI estão evoluindo da pura proficiência técnica para uma combinação de perspicácia comercial, pensamento crítico e comunicação.

Garavello afirma: “Antes perguntávamos: ‘Você sabe programar?’, e agora perguntamos: ‘Você consegue interpretar, explicar e questionar o que a IA lhe diz?’. Você não precisa ser um cientista de dados para ser excelente em análise – o que importa mais hoje é ser capaz de ler os dados, questioná-los e transformá-los em uma boa história.”

Nichols, da Tableau, concorda, observando que, à medida que o trabalho tedioso, como limpeza e processamento de dados, é automatizado, os analistas podem dedicar mais tempo a tarefas estratégicas. “Isso inclui fazer as perguntas certas aos dados, revisar as análises e insights da IA ​​e garantir que estejam alinhados ao contexto de negócios, além de lidar com problemas inéditos que não são facilmente automatizados”, diz ele.

O futuro pertence ao que Garavello chama de “pensadores nativos de dados”, que combinam conhecimento de domínio com curiosidade. Kumar, da IBM, acrescenta que esses profissionais precisarão compreender profundamente domínios de negócios específicos – como finanças, saúde, manufatura e varejo – e traduzir problemas de negócios em perguntas analíticas que sistemas com inteligência artificial possam responder. Eles precisarão entender quais perguntas fazer, como interpretar os resultados no contexto de negócios e como agir com base nos insights de forma eficaz.

Para empresas que buscam aprimorar suas capacidades de BI e análise, o conselho dos especialistas é claro e consistente. Primeiro, concentre-se na base.

“Não comece com a tecnologia. Comece com a clareza”, diz Garavello, da Qlik. Identifique as principais decisões de negócios que precisam ser aprimoradas e trabalhe de trás para frente. Isso deve ser aliado a uma estratégia de dados robusta.

Também há necessidade de modernizar a estrutura de dados, a infraestrutura fundamental que determina a qualidade, a acessibilidade e a confiabilidade de todas as iniciativas de análise, afirma Kumar, da IBM. “Sem uma estrutura de dados sólida que possa integrar, governar e fornecer dados confiáveis ​​de forma eficaz em toda a organização, mesmo as ferramentas de análise mais avançadas terão dificuldades para gerar valor significativo”, acrescenta.

As empresas também devem definir o que significa maturidade de dados e o que isso representa para suas organizações, afirma Nichols, acrescentando que isso começa com a avaliação comparativa dos níveis de competência e das capacidades de seus funcionários, processos e tecnologia.

A partir daí, o sucesso pode ser medido por meio de métricas claras, como desempenho dos negócios, produtividade analítica, alinhamento organizacional, satisfação da comunidade e adoção. “Uma organização madura em dados é aquela em que os dados são acessíveis, confiáveis ​​e usados ​​ativamente em todos os níveis para embasar a tomada de decisões em toda a organização”, acrescenta.

Spinelli, da SAS, afirma que as organizações também precisarão investir profundamente no aprimoramento das habilidades dos funcionários em todos os níveis. Isso vai além do treinamento da equipe de dados. Ofereça treinamento contínuo e específico para cada função, promova uma cultura em que o questionamento baseado em dados seja incentivado e celebre os sucessos orientados por dados. Isso ajuda a superar a resistência à mudança e realmente incorpora uma cultura orientada por dados.

Em última análise, o futuro da Inteligência de Negócios (BI) reside na criação de uma relação simbiótica entre humanos e máquinas. Ao combinar o poder da IA ​​para processar grandes volumes de dados com a curiosidade humana, o conhecimento especializado e a capacidade de contar histórias, as organizações podem ir além da simples compreensão do passado e moldar seu futuro de forma ativa e inteligente. Em um mundo que enfrenta uma avalanche de dados, como afirma Garavello, “o significado é o novo superpoder”.