Business Analytics e Business Analysis (ou Analise de Negócios) são muitas vezes consideradas termos permutáveis, mas têm significados ligeiramente diferentes e usos complementares.

Afinal o que é Business Analytics e Business Analysis e o que os distingue?

O objetivo de Business Analytics é a recolha, análise de dados e produção de informação — analisar o desempenho passado da operação para a descoberta dos padrões que se repetirão no futuro.

Por outro lado, Business Analysis centra-se nessa informação, mas também em funções e processos, determinar os requisitos do negócio e sugerir soluções e alternativas.

Embora ambos os campos incorporem dados ou análise de sistema, o que é feito com os dados e que conjuntos de competências são necessárias por profissionais nestas áreas pode variar.

Business Analytics o que faz? Orienta-se para a análise de dados do negócio estabelecendo previsões com base nesse cenário de continuidade. O termo Business Analytics refere-se a uma combinação de competências, ferramentas e aplicações. Permite às empresas medir e melhorar a eficácia das operações do negócio, tais como marketing, atendimento ao cliente, vendas ou IT.

Do mesmo modo, muitos consideram Business Analytics como uma especialidade ou subconjunto de análise de negócios focado na análise de dados.

Este ponto de vista deve-se ao facto de muitas das competências frequentemente discutidas na definição da Business Analysis serem igualmente importantes na realização de trabalhos de Business Analytics.

Na base da Business Analytics está a recolha e análise de dados. São utilizados métodos científicos (Data Science), enquanto os processos antes e depois deste são trabalhados pela Análise de Negócios.

Business Analytics requer uma análise de negócios para garantir que a análise de dados está focada em levantar questões que são importantes para responder e que os dados impulsionam informações valiosas para resolver situações de negócio importantes (problema ou oportunidade).

Business Analytics ou analítica de negócios é a exploração iterativa dos dados de uma organização, com foco na aplicação de técnicas de análise estatística para revelar informações que possam ajudar a impulsionar a inovação e o desempenho financeiro.

As organizações orientadas por business analytics tratam os dados como um valioso ativo corporativo que alimenta o planeamento de negócios e a análise de negócios apoia as estratégias futuras ajudando as organizações a obter o máximo valor.

Existem 4 tipos de Business Analytics mais comuns. Assim, as técnicas de Business Analytics podem ser divididas em quatro tipos segmentos— descritivo, de diagnóstico, preditivo e prescritivo. Estes são normalmente implementados por etapas e muitas vezes em conjunto.

A análise descritiva de Business Analytics responde à pergunta: “O que aconteceu?” Este tipo de análise avalia dados históricos para insights sobre como planear o futuro.

Graças à disponibilidade generalizada de ferramentas de acesso de dados e de descoberta e de dashboards, executivos e profissionais não técnicos podem colher o benefício de insights gerados por big data para melhorar o desempenho do negócio.

Análise de diagnóstico de Business Analytics explora porque um resultado ocorreu. A análise de diagnóstico é usada para responder à pergunta “Por que ocorreu um certo evento?”

Análise preditiva de Business Analytics utiliza dados, algoritmos estatísticos e técnicas de machine learning para identificar a probabilidade de resultados futuros, a partir de dados históricos. O objetivo é ir além de saber o que aconteceu no passado para obter uma melhor avaliação do que poderá acontecer no futuro.

A análise prescritiva de Business Analytics explora possíveis ações a tomar com base nos resultados da análise descritiva e preditiva.

Este tipo de análise combina, modelos matemáticos e regras de negócio para otimizar a tomada de decisão, recomendando múltiplas respostas possíveis a diferentes cenários.

As organizações podem utilizar uma ou os 4 tipos de business analytics mais comuns, embora não necessariamente nesta ordem.

Business Analytics pode ser implementada em qualquer departamento, desde vendas ao desenvolvimento de produtos até ao atendimento ao cliente. Tudo isto graças a ferramentas prontamente disponíveis com interfaces intuitivas e com integração profunda com muitas fontes de dados.

Muitas destas soluções oferecem aos utilizadores a capacidade de aplicar modelos analíticos avançados sem a ajuda de um cientista de dados. Isto permite criar oportunidades para encontrar insights ocultos em grandes conjuntos de dados.

Business Analytics requer volumes adequados de dados de elevada qualidade, pelo que as organizações que procuram resultados precisos devem integrar e conciliar dados entre diferentes sistemas, e depois determinar quais os subconjuntos de dados a relevantes para o negócio.

Pensemos numa empresa com dados de vendas originários de uma plataforma (salesforce ou outra) e com dados de acessos ao site obtidos em outra plataforma (google analytics ou outra).

A ligação, extração e combinação dos dados de forma a encontrar padrões e correlações que constituam informação, cabe no campo das técnicas e ferramentas de Business Analytics.

Com estes dados, a organização dispõe de indicadores que podem orientar a performance futura (baseados no histórico). Por exemplo foi descoberta a relação matemática entre visitas ao site e realização de venda.

A organização pode utilizar estes dados como referencial para a performance futura e assim gerir o processo, percebendo quando ocorrem desvios do comportamento esperado.

Caso a organização entenda fazer a pergunta “e como podemos melhorar esta performance?” a solução já será obtida através da utilização de ferramentas e técnicas de Análise de Negócios.

Aí serão analisadas as alternativas e comparadas as soluções em termos de retorno para o negócio, de forma que seja escolhido o caminho que a organização vai seguir.

Um Business Analyst é um agente de mudança que estreita a relação entre a equipa de IT e o negócio para ajudar a colmatar lacunas e a melhorar a eficiência.

Business Analysts são responsáveis por:

• Orientar as empresas na melhoria de processos, produtos, serviços e software através da análise de dados internos e externos;

• Realizar trabalho de pesquisa não estatístico para encontrar características de processos, operações e negócios;

• Envolver-se com líderes empresariais e utilizadores para entender como as mudanças podem melhorar a eficiência e acrescentar valor;

• Trabalhar para encontrar as melhores soluções para melhorar produtos, hardware, ferramentas, software, serviços ou processos.

Business Analysts precisam de uma forte compreensão dos requisitos regulamentares e de reporte. É importante também que possuam muita experiência na previsão, orçamentação e análise financeira combinada com a compreensão dos principais indicadores de desempenho.

Business Analytics foca-se em dados, análise estatística e reporte para ajudar a investigar e analisar o desempenho do negócio, fornecer insights e impulsionar recomendações para melhorar o desempenho.

Um profissional de Business Analytics é um indivíduo que analisa e interpreta os dados brutos de uma empresa, utilizando conhecimentos de estatística.

Em seguida, partilha as suas ideias com os líderes das empresas para que possam ser tomadas melhores decisões empresariais. Espera-se, por isso, que isso resulte em melhores resultados empresariais.

Existem semelhanças entre Business Analysis e Business Analytics, nomeadamente no que diz respeito a :

• Analisar e melhorar resultados de negócio;

• Encontrar soluções para os problemas;

• Contruir com base em requisitos.

Já percebeu o que é o Business Analytics. Agora é também importante perceber o que faz um profissional de Business Analytics. Ele faz consultas relacionadas com dados manipulando e modelando dados da empresa. Trabalha com números, utilizando o pensamento lógico, análise preditiva e estatísticas para simplificar processos relacionados com dados e encontrar relações entre eles.

O profissional de Business Analytics sairá beneficiado se tiver conhecimentos de linguagem de programação como Python, que permitem criar rotinas de extração e tratamento de dados com origem em diferentes sistemas.

Escreve consultas SQL para recolher e analisar dados. A modelação estatística é uma competência necessária para prever as tendências do mercado e o desempenho do negócio.

A Business Analytics centra-se em dados, análise estatística e reporte para ajudar a investigar e analisar o desempenho do negócio e fornecer insights sobre o desempenho das operações. A Business Analytics não inclui a análise de processos, operações ou funções ou outras fontes de recolha de informação para apresentar as melhores recomendações para o negócio.

No passado, a função de Analista de Negócios utilizava dados genéricos. Assentava grande parte do seu valor na capacidade de recolher, mediante observação ou entrevista, os fatores que influenciam a performance do negócio ou operação.

Atualmente vivemos no mundo dos dados e o Analista de Negócios pode gerar mais valor e mais rápido se dispuser do conhecimento de Business Analytics que lhe permita incorporar nos processos de analise de negócio a informação assim obtida.

As suas análises e alternativas de desenvolvimento do negócio são reforçadas com mais e melhor informação, o que lhe vai permitir elaborar Business Cases mais fiáveis aumentando a capacidade de gerar valor para o negócio.

Pela compreensão desta melhoria dos resultados através da combinação das duas áreas de saber, algumas organizações têm profissionais de ambas a trabalhar em conjunto.

A proliferação de dados de diferentes fontes está a mudar o mundo dos negócios. Estima-se que o volume de dados disponíveis aumenta dez vezes a cada cinco anos.

O Curso Business Intelligence; Analytics and Analysis é um curso de Business Analysis suportado por Business Intelligence. Pretende apresentar as mais recentes tecnologias e ferramentas de Business Intelligence e Business Analytics para que se torne um profissional-chave para a sua organização.

O curso visa proporcionar aos analistas de negócios uma visão detalhada dos conceitos e metodologias que incidem sobre o processamento e análise de Big Data e que podem ser aplicadas e implementadas em contextos da indústria, com impacto direto no desempenho das empresas.

Os dados capacitam as empresas modernas, dotando-as de insights atuais que facilitam a tomada de decisões estratégicas.

Ao longo do curso Business Intelligence; Analytics and Analysis vai aprender a descrever, prever e apoiar decisões de negócios em áreas específicas como marketing, recursos humanos, finanças e operações. Ao mesmo tempo irá desenvolver a literacia básica de dados e uma mentalidade analítica que o vai ajudar a tomar decisões estratégicas com base em dados.

O melhor de tudo é que o curso é projetado para todos os profissionais de negócios. Isto inclui aqueles sem qualquer experiência prévia em análise de dados ou análise de negócios.

O curso permite combinar as técnicas e ferramentas de Business Analysis tendo como suporte a análise de dados.

Vai aprender a alinhar a sua estratégia de análise de dados com a estratégia de análise de negócios. Isto garantirá que a análise de dados se concentra na abordagem das situações mais importantes (problemas ou oportunidades) que ajudam verdadeiramente a organização a cumprir a sua estratégia de negócio.

A extração de dados dos sistemas de informação de gestão do negócio (como o Primavera, PHC, SAP, AS/400, etc.) para exploração através do Power BI é atualmente uma das opções de mais procuradas nas organizações para fins analíticos.

Domine as técnicas de Business Analysis combinadas com as ferramentas de análise de dados mais importantes e que lhe trarão os melhores resultados e aprenda a gerir a atividade de negócio do seu departamento com renovado conhecimento analítico e seja capaz de identificar medidas/decisões que decorrem de uma análise de dados através de ferramentas de Business Intelligence e Business Analytics.

O curso aborda conceitos base de Business Analysis assim como as técnicas de Business Intelligence essenciais para recolher dados de várias fontes, aplicar mecanismos de melhoria de desempenho, modelação de dados, transformação de dados e criação de métricas e muito mais.

O Curso Business Intelligence; Analytics and Analysis de Smarter Execution decorre na modalidade Live Online Síncrono e Assíncrono, com carga letiva total de 27 horas (21 horas Live Online Síncronas e 6 horas Assíncronas).

Ao realizar análises de negócios, é crucial estar ciente dos diversos desafios e considerações éticas que podem surgir. Entre os desafios comuns, destaca-se a qualidade dos dados. Dados incompletos, desatualizados ou imprecisos podem comprometer a validade das análises e, consequentemente, as decisões empresariais baseadas nesses resultados. Para mitigar este risco, é essencial implementar rigorosos processos de validação e limpeza de dados.

Outro desafio significativo é a privacidade e segurança dos dados. Com a crescente quantidade de dados recolhidos, garantir a sua proteção contra acessos não autorizados e violações de segurança é fundamental. As empresas devem cumprir regulamentos como o Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (RGPD), garantindo que os dados pessoais dos clientes são tratados com a devida confidencialidade e segurança.

O viés nos dados e na análise é outro aspecto crítico. Dados enviesados podem levar a conclusões erradas e decisões injustas. Por exemplo, se os dados utilizados refletirem preconceitos sociais ou económicos, as análises podem perpetuar essas desigualdades. É importante adotar práticas que minimizem este viés, como a utilização de conjuntos de dados diversificados e a implementação de algoritmos de machine learning justos e transparentes.

A interpretação incorreta dos resultados é um risco adicional. Analistas de negócios devem possuir competências técnicas e um profundo conhecimento do contexto empresarial para interpretar corretamente os dados e as tendências identificadas. A falta de compreensão ou a leitura errada dos resultados pode levar a decisões empresariais erradas e prejudiciais.

Do ponto de vista ético, é vital considerar o impacto das análises de dados nas partes interessadas. As considerações éticas ao lidar com dados empresariais incluem a transparência sobre como os dados são recolhidos e utilizados, o respeito pela privacidade dos indivíduos, e a garantia de que as análises não conduzem a práticas discriminatórias ou injustas. Além disso, deve-se promover uma cultura de responsabilidade e integridade, onde os analistas são encorajados a questionar e reportar práticas inadequadas.