Inteligência Analítica: como usá-la para tomar decisões eficientes

Você sabia que as companhias bem-sucedidas atualmente são as que têm mais Inteligência Analítica? 

Elas buscam aumentar o uso estratégico de dados a partir de ferramentas específicas. Além disso, investem nas habilidades de análise de seus profissionais e em parcerias estratégicas. 

Com isso, elevam a expertise em Go-to-Market a um nível de alta competitividade – lidam com os desafios mercadológicos aprendendo continuamente.

Há muitas outras razões para isso, como vamos te mostrar aqui.

Continue lendo para saber:

• o que é Inteligência Analítica e como ela pode ser aplicada;
• quais são os resultados práticos obtidos ao se estruturar a Inteligência Analítica do negócio;
• quais desafios precisam ser superados na implementação da Inteligência Analítica;
• e muito mais!

O que é Inteligência Analítica?

Inteligência Analítica é a capacidade de transformar grandes volumes de dados em insights acionáveis. Ela, portanto, vai além da análise: abrange a capacidade de identificar e prever tendências, otimizar processos e estratégias e, sobretudo, decidir.

Muitas vezes chamado de inteligência de dados, esse é um campo multidimensional fundamental para os negócios. Sem dominá-lo, gestores, estrategistas, analistas e operadores de negócios perdem competitividade.

Isso em termos de produtividade, velocidade de ganho de mercado e geração de receita. Afinal, os desafios são muitos, e grandes: 

• alto custo de aquisição de clientes;
• compradores respondendo a comitês múltiplos e boards executivos altamente exigentes;
• turbulências macroeconômicas;
• e por aí vai. 

Quanto à multidimensionalidade da Inteligência Analítica, ela se dá pelas diversas frentes levadas a cabo para obtê-la e aproveitá-la. São empregadas, por exemplo, técnicas matemáticas, estatísticas, análise preditiva e machine learning.

Podemos resumi-la como a habilidade de extrair padrões e realizar conexões de dados para, a partir disso, agir com máxima precisão. Logo, não basta ter ferramental tecnológico e acesso a databases; é preciso operá-los com orientação a resultados.

4 tipos de Inteligência Analítica

É possível classificar a Inteligência Analítica em quatro tipos: descritiva, diagnóstica, preditiva e prescritiva. Entenda:

→ Dê o play no vídeo a seguir e relembre a importância dos dados nos negócios modelos:

Como a Inteligência Analítica é aplicada nos negócios?

Confira, a seguir, alguns exemplos de aplicabilidade da Inteligência Analítica em negócios de diferentes segmentos.

Mercado financeiro

Neste setor, a Inteligência Analítica é utilizada para avaliar riscos de crédito, permitindo a oferta de produtos adequados aos diferentes perfis de clientes. 

Além disso, auxilia na detecção de fraudes por meio do monitoramento de transações em tempo real. Por exemplo, identificando atividades suspeitas e prevenindo perdas financeiras. 

Também a gestão de riscos é beneficiada. 

Com a modelagem preditiva, entre outras técnicas, pode-se antecipar oscilações mercadológicas. A partir disso, ajustar estratégias de investimento. ​

Varejo

No âmbito varejista, a Inteligência Analítica otimiza a gestão de estoques. Via previsão de demandas, por exemplo; o que ajuda a reduzir custos de armazenagem. 

Outra aplicabilidade é a personalização de ofertas através da análise do comportamento de compra, aumentando a taxa de conversão. 

Paralelamente, a precificação dinâmica se torna uma realidade: os valores são ajustados em tempo real com base em fatores como concorrência e demanda.

Saúde

É cada vez mais palpável os resultados que empresas da área da saúde obtêm quando elevam sua maturidade em Inteligência Analítica. 

Desde a obtenção de diagnósticos mais precisos e tratamentos personalizados por meio da análise de dados clínicos. Passando por melhorias na gestão, otimização de recursos (leitos, equipes médicas, etc.).

A própria pesquisa médica vem sendo impulsionada pela facilidade de identificar padrões em grandes volumes de dados. Ela está acelerando descobertas científicas e o desenvolvimento de medicamentos e procedimentos. ​

Logística

No setor logístico, a Inteligência Analítica é vista em frentes como a determinação de rotas mais eficientes, reduzindo custos e tempos de entrega.

Soluções especializadas são usadas para prever demandas de transporte, gerir frotas com monitoramento em tempo real, e muito mais. 

Isso impacta positivamente desde a produtividade dos trabalhadores até a vida útil de veículos e equipamentos. Passando por muitas outras frentes, que resultam em operações mais ágeis, eficientes e econômicas. ​

Quais são as diferenças entre Inteligência Analítica e Inteligência Artificial?

Com a ascensão da Inteligência Artificial, é comum que ela seja vista como sinônimo de Inteligência Analítica. Contudo, deve-se sempre lembrar que a IA é apenas mais um leque de tecnologias a ser usado na orientação por dados.

Dê uma olhada na tabela a seguir:

Quais os benefícios da Inteligência Analítica para as empresas?

Veja agora os principais benefícios que a Inteligência Analítica gera nas organizações:

• Tomada de decisões mais assertivas, pois profissionais capacitados conseguem interpretar informações complexas e tomar decisões fundamentadas alinhadas aos objetivos organizacionais.​
• Identificação de oportunidades de mercado, uma vez que a análise de tendências e padrões permite antecipar demandas e adaptar-se rapidamente às mudanças.​
• Otimização de processos internos, já que a análise detalhada dos dados operacionais identifica gargalos e ineficiências.​
• Personalização da experiência e fidelização de clientes, visto que compreender o comportamento e as preferências deles possibilita oferecer produtos e serviços mais alinhados às suas necessidades.​
• Mitigação de riscos, via análise preditiva, por exemplo, auxilia na identificação de possíveis ameaças e na elaboração de estratégias preventivas e corretivas.​
• Inovação, pois profissionais analíticos são capazes de transformar insights em novas soluções e modelos de negócio.​
• Melhoria na gestão de recursos, já que a alocação eficiente das capacidades humanas, financeiras e materiais é facilitada pela análise precisa de dados — reduz custos e aumenta a eficiência operacional.​
• Capacidade de adaptação ágil, visto que altas capacidades analíticas ajudam a responder rapidamente a mudanças no ambiente de negócios.​
• Cultura organizacional baseada em evidências, aumentando a confiança nas estratégias adotadas.

Quais os desafios na implementação da Inteligência Analítica?

Vale a pena refletir também sobre os desafios que as empresas enfrentam ao implementar uma estratégia de Inteligência Analítica. A seguir, confira quais são os principais. 

Desenvolvimento da cultura data driven

Há ainda organizações que precisam cultivar a valorização da tomada de decisões baseada em dados. Essa ausência de mentalidade analítica pode levar à resistência interna e à subutilização das ferramentas de inteligência analítica. 

Para superar esse desafio, é recomendável promover treinamentos e conscientização sobre a importância dos dados no ambiente corporativo.​ E estabelecer os meios, materiais e morais. 

→ Leia também:

• Como alavancar seu negócio com cultura data driven?

Adequação da infraestrutura tecnológica

Companhias com sistemas legados ou infraestrutura defasada enfrentam dificuldades na integração e processamento de grandes databases. 

Elas não conseguem lidar com dados provenientes de múltiplas fontes. Por exemplo, cruzar relatórios de sistemas próprios com informações externas.

Logo, é preciso fazer esse exercício de modernização. E a boa notícia é que, com a digitalização, esse processo está cada dia mais acessível e simples. 

Melhorias na qualidade e na integridade dos dados

Dados inconsistentes, duplicados ou incompletos comprometem a eficácia das análises. Eles impedem a maturidade em Inteligência Analítica.

Por isso, é fundamental investir em higienização e enriquecimento de databases. Paralelamente, preparar as equipes para isso. 

Escassez de profissionais qualificados

Por falar nisso, a falta de profissionais especializados em ciência de dados e análise avançada é uma barreira significativa. Ela limita a capacidade das empresas de extrair insights valiosos e implementar soluções analíticas eficazes. 

Falta de alinhamento entre TI e áreas de negócio

Todos os percalços listados até aqui costumam ser causados, ou causar, a desconexão do time de TI com outros departamentos. E isso também prejudica os esforços de implementação da Inteligência Analítica. 

É preciso trabalhar para que a área de Tecnologia seja inserida nas mesas de decisão de negócios. Que ela colabore com departamentos como Vendas, Marketing, entre outras. 

Segurança e privacidade das informações

Com o aumento das regulamentações de proteção de dados, é fundamental garantir a privacidade e a segurança das informações. Por exemplo, seguindo rigidamente as disposições da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD).

Do contrário, além de correr riscos quanto à propriedade intelectual, a companhia pode sofrer sanções financeiras e até mais graves. Por extensão, sua reputação pode ser bastante afetada.  

Mudanças tecnológicas rápidas

Outro desafio tem a ver com a constante evolução no campo da Inteligência Analítica.

Novas ferramentas e técnicas emergem regularmente. Essa realidade exige atualizações, investimentos e constantes adaptações a novos paradigmas. 

As companhias que conseguem lidar com isso, normalmente são as que investem em capacitação, atraem e retém talentos. Além, é claro de estruturar uma cultura de contínuo olhar para o avanço tecnológico.​

Resistências à mudança

Não se pode ignorar também que a introdução de novas tecnologias e processos analíticos frequentemente encontra resistência. Especialmente por lideranças acostumadas a métodos tradicionais.

Portanto, o avanço em direção à Inteligência Analítica requer gestão de mudança. Ele precisa ser gradativo, trazendo todos para a mesma página. 

Dependência excessiva de fornecedores externos

A terceirização de serviços analíticos pode levar a uma dependência excessiva de fornecedores externos. Ela limita o controle e a personalização das soluções. 

Deve-se sempre avaliar cuidadosamente as parcerias. E, sempre que possível e financeiramente viável, desenvolver competências internas.​

O futuro da Inteligência Analítica: prepare agora o seu negócio 

A integração da Inteligência Artificial nas operações está permitindo que muitas organizações ampliem suas capacidades analíticas. Essa é uma tendência irreversível, que definirá os negócios que se manterão competitivos.

Já se fala, por exemplo,  em "IA como serviço" (IAaaS). 

Ela facilita a adoção de ferramentas de análise de dados, automação e personalização sem a necessidade de infraestrutura própria robusta. Ou seja, já vem incorporada a plataformas robustas, como GTM Intelligence da Cortex.

Também o avanço das tecnologias de processamento de dados e a proliferação de dispositivos IoT são tendências a se prestar atenção. Com elas, as organizações podem coletar, processar e analisar dados instantaneamente. E tomam decisões mais rápidas e mais informadas.

Na mesma esteira, estão ganhando destaque as arquiteturas de Data Fabric Multimodal. Elas, em síntese, permitem captura e análise de metadados em todo o pipeline de dados. Com isso, facilitam a orquestração e melhoram a excelência operacional por meio de práticas como DataOps.

Em suma, é hora de avançar em direção à Inteligência Analítica. Para potencializar resultados imediatamente e não perder o que está por vir.