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Organizações que investem em dados faturam até 53% mais

Fonte: https://inforchannel.com.br/organizacoes-que-investem-em-dados-faturam-ate-53-mais/

Apesar dos indícios de retomada, o mercado segue cauteloso em relação ao cenário econômico, mas as projeções demonstram que investimentos estratégicos em áreas como gestão, marketing e vendas tendem a ser uma das alavancas para assegurar expansão no andamento do ano.

A economia brasileira cresceu 0,4% no segundo trimestre de 2019, em relação ao primeiro trimestre do ano, sendo o melhor resultado para o período desde 2013, segundo o IBGE. Já a média das projeções para a expansão geral no país este ano permanece inalterada, em 0,82%, conforme o Banco Central.

Setorialmente, os números também mostram otimismo. No varejo, o primeiro semestre do ano encerrou com crescimento de 2,1%, de acordo com o Índice Cielo do Varejo Ampliado (ICVA). Na indústria também houve alta, ainda que leve: 0,3% no comparativo junho-maio, segundo a CNI.

Apesar dos indícios de retomada, o mercado segue cauteloso em relação ao cenário econômico, mas as projeções demonstram que investimentos estratégicos em áreas como gestão, marketing e vendas tendem a ser uma das alavancas para assegurar expansão no andamento do ano.

Dentre tais investimentos, a tecnologia e os dados despontam: um levantamento da TNS Researchs indica que organizações que destinam recursos a inteligência de dados, Big Data e mobilidade tendem a aumentar suas receitas em até 53% a mais do que aquelas que não o fazem.

Para o especialista na área de Business Intelligence e Business Analytics, Douglas Scheibler, o apontamento faz todo o sentido, já que acompanhar o ritmo da economia e manter a competitividade são movimentos que requerem atenção a tudo o que puder incrementar o poder de decisão e gestão das empresas de todos os setores.

“Dentre estes incrementos, a tecnologia de análise de dados pode ser uma aposta certeira. Capazes de melhorar o trabalho das organizações com base em informação, gerando insights que podem impulsionar as tomadas de decisão, sistemas como BI e BA surgem como as alavancas necessárias para recobrar o impulso diante da tímida retomada do mercado nacional”, afirma o executivo.

Scheibler, que é CEO da BIMachine, acrescenta que, em âmbito nacional, há também uma tendência adicional das empresas no sentido de se reinventar, por meio da inovação nos negócios, produtos e serviços.

“Isto deixou de ser uma opção e passou a ser uma necessidade. Um desafio que pode trazer grandes resultados, mas que, se não for acompanhado por parceiros de confiança no arcabouço tecnológico e consultivo, pode guardar armadilhas”, alerta o especialista.

Ainda de acordo com o CEO, as já citadas tecnologias de inteligência de dados são um caminho seguro para acelerar a disrupção dos negócios, já que auxiliam na orientação da gestão, nas tomadas de decisão, na obtenção de novas oportunidades, na redução de custos e, como consequência, no aumento de vantagem competitiva e do tão almejado lucro.

“Com a utilização de soluções voltadas a dados, as empresas podem transformar suas informações em ativos valiosos, gerando maior capacidade produtiva e competitiva em todas as suas áreas de atuação”, destaca o executivo. “Indústria, varejo, agronegócio, serviços: não há atividade que não possa se beneficiar do uso destas tecnologias”, conclui.

“Isto deixou de ser uma opção e passou a ser uma necessidade. Um desafio que pode trazer grandes resultados, mas que, se não for acompanhado por parceiros de confiança no arcabouço tecnológico e consultivo, pode guardar armadilhas” 

Dica: PowerBI – Relacionamento de muitos para muitos (*:*)

Este tipo de relacionamento entre Tabelas permite que você relacione os dados entre 2 ou mais Tabelas que não possuem valores exclusivos em suas colunas.

Usando o exemplo destas 2 Tabelas UFSValor (à esquerda) e UFSCidades (à direita), criamos um relacionamento através das colunas Estado de cada Tabela.

Olhando as propriedades do relacionamento criado, vemos que a mensagem de alerta sobre o uso de um relacionamento de muitos para muitos foi mantida, mas agora é apenas um aviso, não mais um erro.

Podemos, indicar a Direção do Filtro Cruzado que indica que Tabela poderá ter suas colunas usadas para filtrar os dados da outra Tabela, no caso, indicamos que a Tabela UFSCidades filtra a Tabela UFSValor. Analisando uma análise simples estabelecida a partir destas 2 Tabelas e o relacionamento criado, obtemos o seguinte resultados:

Criamos 3 Visualizações tipo TABELA, na parte superior, usando as colunas das 2 Tabelas originais e na parte de baixo temos o conteúdo original da Tabela.

Na primeira visualização, vemos que os valores estão apresentados, acumulados por Estado e TipoVenda, mas os valores da coluna Pontos, esta acumulado em cada linha. Isto por que o relacionamento usando o caminho inverso do estabelecido no relacionamento não consegue individualizar os valores de Pontos.

Na segunda visualização tipo TABELA (no meio), os valores da coluna Pontos são acumulados corretamente, pois só envolve as colunas da Tabela base (UFSCidades).

Na terceira visualização tipo TABELA (à direita), os valores da coluna Valor são acumulados apenas com base na coluna Estado, pois a tabela (UFSValor) que contém esta coluna não tem separação por Cidade, apenas por Estado, causando a acumulação por Estado apenas, já que a coluna TipoVenda não é usada neste caso.

Conclusão: A possibilidade de uso de relacionamentos de muitos para muitos é interessante, mas devemos tomar cuidado com as opções usadas no relacionamento e os tipos de análises que desejamos realizar.

Dica: PowerBI – Função DAX – CEILING

Esta função DAX permite o arredondamento para cima do valor informado, podendo ser arredondado para o próximo inteiro ou para o mais próximo múltiplo do segundo parâmetro informado.

Formato:

<Medida> = CEILING (<valor a ser arredondado>, <valor de arrendondamento>)

Exemplos:

Testa Ceiling = CEILING (6,34; 1) Retorna 7

Testa Ceiling = CEILING (6,84; 1) Retorna 7

Testa Ceiling = CEILING (6,84; 0,5) Retorna 7

Testa Ceiling = CEILING (6,34; 0,5) Retorna 6,5

Testa Ceiling = CEILING (-6,84; 0,5) Retorna -6,5

Testa Ceiling = CEILING (-6,84; -0,5) Retorna -7,0

Testa Ceiling = CEILING (-6,34; -1) Retorna -7,0

Testa Ceiling = CEILING (-6,84; 1) Retorna -6,0

Na tomada de decisão, o Excel sai à frente do big data

Fonte: Convergência Digital

As planilhas seguem sendo o meio preferido dos gestores nas tomadas de decisão, revela pesquisa feita pela Deloitte com 1.048 executivos. No levantamento,  62% confirmaram confiar nas planilhas para os seus insights.

O relatório ainda afirma que 76% dos entrevistados relatam que sua maturidade analítica aumentou no ano passado, mas a maioria segue utilizando ferramentas tradicionais, como planilhas eletrônicas (62%) e programas de business intelligence (58%).

“As tradicionais ferramentas de trabalho do universo de análise de dados – planilhas como o Microsoft Excel e ferramentas de business intelligence, como Microsoft Power BI ou IBM Cognos – são as ferramentas mais usadas”, revela a equipe da Deloitte. Apesar disso, existem algumas ferramentas mais avançadas presentes nas empresas: 67% também usam pelo menos uma plataforma avançada, como SAS, uma ferramenta de código aberto como R, uma linguagem de programação como Python ou uma solução de inteligência artificial.

Quem pode virar esse jogo é a inteligência artificial. Segundo a pesquisa, 46% dos executivos entendem a IA como uma iniciativa importante para os próximos anos. No entanto, a ampla adoção da tecnologia ainda deve levar algum tempo, já que 67% dos participantes não se sentem à vontade para acessar ou usar dados das ferramentas e recursos existentes nas suas organizações. 

“A proporção é significativa mesmo em empresas com fortes culturas orientadas a dados, onde 37% dos entrevistados ainda expressam desconforto. Isso aponta para uma grande oportunidade para as empresas fornecerem mais educação e melhorarem a experiência do usuário se quiserem que todos os funcionários usem insights no seu trabalho”, defende a Deloitte.

Fonte do texto: https://www.convergenciadigital.com.br/cgi/cgilua.exe/sys/start.htm?UserActiveTemplate=site&UserActiveTemplate=mobile&UserActiveTemplate=site&infoid=51431&sid=97

Analytics – O que é e qual sua importância?

Produzido por https://www.sas.com/pt_br/insights/analytics/analytics.html

O que é analytics?

Inteligência analítica (em inglês, analytics) é um campo abrangente e multidimensional que se utiliza de técnicas matemáticas, estatísticas, de modelagem preditiva e machine learning para encontrar padrões e conhecimento significativos em dados.

Hoje, adicionamos computadores poderosos ao mix para armazenar quantidades sempre maiores de dados e executar algoritmos sofisticados – produzindo os insights rápidos necessários para tomar decisões baseadas em fatos. Ao unirmos a ciência dos números, dados e analytical discovery, podemos descobrir se o que achamos ou acreditamos é realmente verdade, e produzir respostas para perguntas que nunca pensamos em fazer. Esse é o poder do analytics.

Qual a importância do analytics?

Desde o primeiro censo populacional conhecido, realizado pelo governo sueco em 1749, até Florence Nightingale registrando e analisando dados de mortalidade na década de 1850, ao estudo do acadêmico britânico Richard Doll sobre a relação entre tabaco e câncer de pulmão nos anos 1950, a análise de dados tem estimulado a produção de conhecimento por centenas de anos.

Cada um dos cenários acima exigiu uma resposta a uma pergunta que ainda não havia sido solucionada. No século XVIII, os suecos queriam saber a distribuição geográfica de sua população para aprender a melhor maneira de sustentar uma força militar apropriada. Nightingale queria saber a influência que a higiene e a enfermagem desempenhavam sobre as taxas de mortalidade. Doll queria saber se as pessoas que fumavam eram mais propensas a sofrer de câncer de pulmão.

Cada um desses pioneiros sabia que o instinto não era suficiente. A análise de dados pode revelar correlações e padrões. Há menos necessidade de confiar em suposições ou na intuição. E isso pode ajudar a responder a perguntas como:

  • O que aconteceu?
  • Como ou por que aconteceu?
  • O que está acontecendo agora?
  • O que provavelmente irá acontecer em seguida?

Com computadores mais rápidos e poderosos, a oportunidade para o uso de análises e big data é abundante. Seja determinando riscos de crédito, desenvolvendo novos medicamentos, encontrando maneiras mais eficientes de fornecer produtos e serviços, prevenindo fraudes, descobrindo ameaças cibernéticas ou retendo os clientes mais valiosos, a inteligência analítica pode ajudar você a entender sua organização – e o mundo ao seu redor.