Monthly Archives: August 2019

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

É hora de aposentar seu conceito de “velho”: dados e insights sobre os sêniores do Brasil


Natália Calixto, Rodrigo Maceira / Março 2019

O Brasil está envelhecendo.

Com menos nascimentos e mais longevidade, cresce a participação dos sêniores na população. Ao contrário dos estereótipos que vemos na mídia e na publicidade, muitas dessas pessoas são ativas, produtivas e conectadas. O próprio conceito de “velho” mudou e, se uma coisa não envelheceu bem, foram as noções que temos mantido sobre o que é ser idoso nos dias de hoje.

Dados do Google, fontes externas e entrevistas nos ajudam a entender melhor os hábitos e anseios dessa população madura. Essas transformações têm um impacto profundo e crescente em nossa sociedade, e é fundamental que as marcas possam enxergar esse público com um olhar rejuvenescido.

Como o país está envelhecendo?
No Brasil e no mundo, as taxas de natalidade estão caindo. Além disso, os avanços na medicina fazem com que a expectativa de vida aumente de maneira global. Resultado: a humanidade está ficando mais velha. No Brasil, esse processo é ainda mais acelerado. Daqui a 11 anos, a nossa população terá mais pessoas com 60+ anos do que crianças (de 10 anos ou menos).

E, à medida que a população amadurece, aumenta a curiosidade sobre o envelhecimento. É o que indicam as buscas relacionadas ao tema: elas cresceram mais de 60% em relação a 2015 – ou a uma taxa de 13% ao ano, nos últimos 4 anos.

Essa fatia da população não só vai se tornar maioria, como tem interesses e hábitos de consumo plurais, derrubando os preconceitos e os estereótipos que eram associados à idade mais avançada. Tendo o seu futuro expandido, a população sênior está mais ativa, mais saudável, consome mais e está mais conectada do que nunca com o seu mundo.

Ana Amélia Camarano, pesquisadora do Ipea

Mais tempo para… consumir
Um exemplo de como a comunicação com o público sênior pode melhorar está no setor da Moda. Da maneira como a maioria das campanhas são pensadas e elaboradas, visando o público jovem, o público mais velho acaba não se identificando, e aí se perdem grandes oportunidades de gerar engajamento.

A prova desse potencial é que, no canal da Marcia Gabriel no YouTube, especializado em moda, o vídeo “Moda depois dos 50 e 60” é o mais visualizado, com quase 1 milhão de views.

Quebrando a barreira geracional
Diferentemente do senso comum, a vida digital, em vez de criar barreiras entre as gerações, pode deixar essas fronteiras ainda menos nítidas. No YouTube, por exemplo, a troca de experiências intergeracionais é uma realidade. Diversos criadores usam a plataforma para produzir vídeos que derrubam os preconceitos da idade e criam um diálogo com pessoas de outras gerações. Um exemplo é Nilson Izaias, que ficou conhecido como “vovô do slime”: nos vídeos dos seu canal, o aposentado tenta fazer a meleca que se tornou febre entre crianças e adolescentes, e acabou virando um fenômeno online. Já a norte-americana Shirley Curry é uma gamer de 92 anos. Os mais de 450 mil inscritos No seu canal no YouTube acompanham seus gameplays e interagem com a criadora. Já os smartphones, por exemplo, são associados com uma juventude conectada e nascida no digital. No entanto, os sinais deixados pelas buscas relacionadas podem gerar surpresa.

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

Qual é a diferença entre Business Intelligence e Business Analytics?

Produzido por https://www.proof.com.br/blog/business-intelligence-x-business-analytics/

Você sabe qual é a diferença entre business intelligence e business analytics?

São dois termos utilizados com frequência no mercado e que compartilham o mesmo objetivo – ajudar as empresas a tomar melhores decisões através de dados mensuráveis – mas diferem no método.

business analytics conta com mais recursos de estatísticas preditivas do que o business intelligence, tornando-a uma ferramenta mais ampla e que vai de encontro às demandas das indústrias e das avaliações corporativas.

Eles são ambos componentes de uma tendência maior direcionada ao uso do big data e podem ser utilizados para complementar um ao outro nos contextos certos.

Dito isso, há pouco uso prático na elaboração de distinções claras entre business intelligence e business analytics. Não só os dois termos são usados alternadamente por grande parte da indústria, mas também, como foi mencionado anteriormente, eles compartilham os mesmos objetivos.

Do Business Intelligence ao Business Analytics

O Business Intelligence, ou BI, é uma técnica para auxiliar o gestor no planejamento estratégico. Ele é uma forma de coleta e análise de um conjunto amplo de dados de uma empresa para entender a sua performance e, a partir daí, planejar o futuro de forma mais eficiente.

Permite identificar os acertos e aquilo que não deu muito certo para corroborar as próximas decisões. Os dados no Business Intelligencesão disponibilizados em métricas estabelecidas e planilhas relativamente complexas. É aqui que o Business Analytics, ou BA, ganha espaço.

Como uma evolução do Business Intelligence, o Business Analytics chega para facilitar esse processo para ajudar a decodificar informações e auxiliar na análise de dados de forma ainda mais eficiente para a tomada de decisões operacionais precisas.

Ambos pregam o uso da informação para melhorar o desempenho, mas o Business Analytics considera que hoje a quantidade de informações produzida é cada vez maior e mais complexa, trazendo à tona a necessidade de se desenvolver uma metodologia coerente com a realidade atual.

O BA, com seu enfoque mais contemporâneo, não está ganhando tanto espaço à toa. A análise de dados aqui é mais eficiente, vai mais fundo e permite uma compreensão dos dados que vai além dos fatos concretos.

Além de mostrar o que aconteceu, como aconteceu e quando aconteceu, o Business Analytics ajuda a responder questões relativas às razoes pelas quais determinados acontecimentos ocorreram.

Assim como o BI, o BA faz uso de tecnologia e da estatística para a tradução das informações, mas permite uma investigação mais aprofundada e contínua do negócio.

 Tomada de decisões

Toda empresa que já está bem estabelecida no mercado sabe que é cada vez mais importante tomar decisões com base em dados concretos, não somente na intuição do gestor, para ganhar diferenciação e destaque com maior facilidade.

Há décadas se fala em técnicas que permitem essa análise, como o Business Intelligence, mas, mais recentemente, um termo que vem ganhando cada vez mais espaço é o Business Analytics.

Ambos consistem em formas de analisar dados da empresa para respaldar decisões estratégicas em negócios. A diferença entre eles é tênue, mas ajuda a compreender a evolução das metodologias de análise de dados e como isso pode se refletir no futuro das empresas.

Dados Estratégicos

O pressuposto fundamental do business intelligence e do business analytics é sua aplicação nos dados provenientes do mercado, quer sejam sobre os consumidores ou sobre recursos, podem ser substancialmente organizados e interpretados.

Esse conceito não é diferente de alguns dos pressupostos procedentes da análise técnica da bolsa de valores ou de métricas financeiras.

O uso de dados estratégicos tornou-se uma parte importante da governança corporativa. Toda uma sub-indústria foi criada para ensinar, treinar e realizar coleta de business intelligence e analytics para outras organizações.

A consultoria de negócios não é algo que foi criado ontem; a primeira empresa de consultoria reconhecida nos Estados Unidos foi estabelecida em 1890.

Muitas fontes apontam para a introdução de computadores comerciais na década de 1950 como o início do business intelligence moderno. Até 2008/2010, todo o escopo dos dados estratégicos corporativos existia sob um guarda-chuva amplo denominado apenas por “BI”.

A terminologia mudou subitamente após esse período de tempo, quando um ramo mais centralizado em TI de business intelligence começou a ser cunhado de analytics.

Essa nova palavra de marketing mostrou números extremamente mais favoráveis entre líderes de empresas e no aumento do volume das buscas realizadas no Google.

O Business Intelligence e o Business Analytics são complementares

Mais importante do que entender as diferenças entre os dois, é perceber como as decisões de uma empresa podem ser afetadas positivamente por decisões baseadas em um estudo inteligente do seu próprio histórico.

Estão disponíveis na rede e na literatura uma infinidade de informações para se aprofundar sobre os temas e entender melhor o funcionamento dessas técnicas tão importantes à geração de insights para a sua empresa em uma época em que se faz cada vez mais necessário dar respostas rápidas ao mercado e se adaptar continuamente ao ambiente externo.

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.

Beringer Analytics

Beringer Consulting lança uma nova unidade de negócio, a Beringer Analytics, com a missão de apoiar seus clientes em sua jornada para transformarem-se em “organizações data driven”. Depois de mais de 20 anos participando de dezenas de projetos de BI, Data Mining, Gestão por Indicadores, entre outros, eles querem compartilhar e estruturar esta experiência e conhecimento em valor agregado ao mercado. Com esta iniciativa, mantem a Beringer Consulting focada nas áreas de Gestão da Estratégia, Gestão de Processos, Gestão de Projetos e Planejamento Financeiro, enquanto que a Beringer Analytics atuará no planejamento e execução de projetos e capacitação em temas como Self Service BI, Gestão por Indicadores, Escritório de Dados e Análise Preditiva.