A Business Analytics é a disciplina que tem como objetivo ajudar as empresas a entender os seus dados e a usá-los para tomar decisões informadas, envolve a recolha, organização, análise e interpretação de dados de negócios para ajudar a identificar tendências, padrões e insights que podem ser usados para melhorar a eficiência, aumentar as receitas e reduzir os custos.

O que é Business Analytics? É a combinação de técnicas, aplicações, tecnologia e competências usada pelas organizações com vista a obterem um entendimento profundo de base estatística dos seus dados, para suportar previsões e o planeamento.

A grande quantidade de informação que está disponível nas organizações e na internet levanta enormes desafios subjacentes à extração de conhecimento desses dados, mas permite também de forma indiscutível a obtenção de vantagens competitivas.

Cerca de 69% da população mundial (Banco Mundial 2021) a usar a Internet, e com esse número a crescer a cada segundo, os dados são omnipresentes. Passamos de um mundo analógico para um muito digital. E-commerce, jornais, Internet das coisas (IoT), streaming de música, tudo isto gera uma grande quantidade de dados.

Na era da transformação digital o processamento de grandes volumes de dados tornou-se um aspeto fundamental para as empresas dos mais variados setores.

Organizações como a Procter & Gamble, IBM, UPS, Netflix, Amazon.com, Google, o Internal Revenue Service e a General Electric usam técnicas de Business Analytics para resolver problemas importantes ou para alcançar vantagens competitivas.

As técnicas de combinar cada pegada de dados e obter insights acionáveis a partir dessa enorme cache de dados é conhecida como Business Analytics. Para realizar a Business Analytics, os profissionais geralmente usam ferramentas de análise de dados, como o Excel, Power BI, SAS, R, Python, entre outras. Essas ferramentas permitem recolher, organizar e analisar grandes volumes de dados, como dados financeiros, de vendas e de clientes, e transformá-los em informações valiosas.

Os processos gerais de Business Analytics podem incluir Recolha de Dados, Data Mining, Identificação de sequência, Text Mining, Previsão, Predictive Analytics, Otimização e Visualização de Dados.

O que é Business Analytics? É o processo científico de transformar dados em insights para tomar melhores decisões.

Do mesmo modo, Business Analytics consiste em:

• Recolher e processar dados históricos do negócio;
• Analisar esses dados para identificar tendências, padrões e causas;
• Tomar decisões de negócio com base na análise de dados.

Depois de uma primeira abordagem sobre o que é Business Analytics, vamos perceber um pouco melhor a sua evolução.

Desde sempre as tecnologias têm sido utilizadas para melhorar a eficiência do negócio. A automação tem desempenhado um papel considerável na gestão e realização de múltiplas tarefas para grandes organizações. A ascensão sem precedentes da internet e das tecnologias da informação impulsionou ainda mais o desempenho das empresas.

Sem a moderna tecnologia e tendo em consideração que os dados estão armazenados em bases de dados distintas, era praticamente impossível combinar dados de vendas com dados de inventário de forma automática. Exigia muitos ajustes manuais, resultando num processo longo e demorado e, acima de tudo, estático.

Business Analytics existe muito antes do aparecimento de termos como Big Data e Data Science.

Anteriormente, Business Analytics era (apesar de ainda sem nome) conhecida pelos outputs como; dashboard, relatórios de Gestão de informação, sistemas de apoio à decisão, armazenamento de dados, e outros termos semelhantes; mas essencialmente dizendo respeito a apresentação de dados de uma forma mais fácil para os utilizadores tomarem decisões e prever resultados.

Big data e Business Analytics podem ser utilizados como sinónimo, mas a análise pode ser implementada independentemente da quantidade de dados.

Qualquer negócio que tenha a necessidade de melhorar, seja em termos de redução de custos, aumento da rentabilidade ou melhoria dos processos de negócio, deve começar a capturar e analisar dados de sistemas relevantes, por outras palavras, recorrer a Business Analytics!

Antes de aprofundar a questão o que é Business Analytics é importante clarificar o conceito de Big Data.

Com o crescimento exponencial dos dados recolhidos, o interesse no que é conhecido como Big Data aumentou dramaticamente.

Big data é simplesmente um conjunto de dados que não pode ser processado gerido ou analisado por softwares geralmente disponíveis em períodos razoáveis. Walmart lida com mais de um milhão de transações de compra por hora. O Facebook processa mais de 250 milhões de uploads de imagens por dia. Cinco mil milhões de proprietários de telemóveis em todo o mundo geram grandes quantidades de dados através de chamadas, sms, tweeting e navegação na web diariamente.

Como o CEO da Google, Eric Schmidt, observou, a quantidade de dados atualmente criados a cada 48 horas é equivalente à totalidade dos dados criados desde o início da civilização até ao ano 2003.

As empresas estão interessadas em compreender e utilizar dados para obter uma vantagem competitiva. Embora Big Data represente oportunidades, também apresenta desafios analíticos do ponto de vista do processamento e tratamento. Mais empresas estão a contratar cientistas de dados que sabem processar e analisar quantidades massivas de dados.

No entanto, é importante entender que, de certa forma, as grandes questões de dados são um subconjunto de análise e que muitas aplicações muito valiosas de análise não envolvem Big Data.

Para perceber o que é Business Analytics também é importante esclarecer o conceito de Data Science.

Data Science compreende o conjunto de técnicas, de base estatística e informática, que possibilita dar sentido aos dados, dispensando os irrelevantes, garantindo critérios de associação e correlação, criando padrões de coerência no tratamento dos dados, etc.

O output da Data Science não é a análise orientada ao negócio mas sim a disponibilização de dados coerentes que podem ser analisados e analises estatísticas e matemáticas (que podem ou não ajudar o negócio) cientificamente relevantes.

Big Data é uma disciplina que se concentra em recolher, armazenar e processar grandes volumes de dados, geralmente em exabytes, envolvendo o uso de tecnologias de processamento distribuído, como Hadoop e Spark, para lidar com os desafios de escalabilidade e velocidade. Geralmente utiliza ferramentas de processamento de dados para transformar dados brutos em dados estruturados e não estruturados em informações valiosas.

É impossível conduzir Business Analytics sem um domínio, mesmo que básico, de técnicas de Data Science. Aliás, alguns processos de Business Analytics são, na base, processos de Data Science. Deste modo, Data Science é uma competência no âmbito do que é Business Analytics

Claramente Business Analytics, para além das técnicas de data science, compreende ainda técnicas, análise e apresentação em formatos que facilitam a tomada de decisão

Em resumo, Business Analytics é mais voltado para análise e interpretação de dados de negócios para tomar decisões informadas, enquanto Big Data é mais voltado para lidar com grandes volumes de dados e transformá-los em informações valiosas.

Business Analytics é fundamental para as organizações que querem manter-se a par da revolução digital que tomou o mundo de assalto.

Os processos de Business Analytics geralmente incluem os seguintes passos:

• Definição do problema ou oportunidade: O primeiro passo é identificar o problema ou oportunidade que se deseja resolver ou explorar.
• Recolha de dados: Uma vez definido o problema ou oportunidade, é necessário recolher os dados relevantes para a análise. Isso pode incluir dados financeiros, de vendas, de produção, de recursos humanos, entre outros.
• Análise de dados: Depois é hora de analisar os dados para entender as causas do problema ou oportunidade. Isso pode ser feito usando técnicas de análise estatística, como regressão, clusterização, entre outras.
• Visualização de dados: A visualização de dados é uma parte importante do processo de análise, com vista a tornar os dados mais fáceis de entender e interpretar, permitindo que as informações sejam apresentadas de forma clara e concisa.
• Tomada de decisão: Com as informações obtidas a partir da análise, é possível tomar decisões informadas para melhorar a eficiência, aumentar as receitas e reduzir os custos.

Business Analytics engloba várias técnicas:

• Data storage
• Data integration
• Data analysis
• Data mining
• Predictive analytics
• Measuring campaign effectiveness
• Master data management

Na prática, as empresas que sabem o que é Business Analytics e aplicam aos seus negócios geralmente seguem uma trajetória. As organizações começam com análises básicas. À medida que se apercebem das vantagens destas técnicas analíticas, muitas vezes progridem para técnicas mais sofisticadas num esforço para obter maior vantagem competitiva. As análises preditivas e prescritivas são por vezes referidas como análises avançadas. Nem todas as empresas atingem esse nível de utilização, mas aquelas que abraçam a análise como estratégia competitiva muitas vezes o fazem.

O que é que Business Analytics permite às empresas? Compreender e prever melhor o desempenho e as tendências do seu negócio. Business Analytics ajuda as organizações:

• • • A criar uma imagem clara do que está a funcionar e do que não está a melhorar o desempenho;
    • Estabelece relações entre dados;
    • Facilitar a tomada de decisão mais rápida e informada;
    • Responder mais rapidamente aos acontecimentos e mitigar melhor os riscos;
    • Estabelecer padrões de desempenho e tendências.

Business Analytics fornece insights de ação baseados em factos sobre dados empresariais. Baseado em factos porque os dados são reais, recolhidos dos processos de negócio e interações com o cliente. Exemplos comuns de insights baseados em dados são:

• • • Demografia dos clientes, por segmentação;
    • Popularidade dos produtos comprados pelos clientes e venda cruzada, através da análise de dados de vendas;
    • Gestão de inventário, consultando sistemas de inventário e determinando tendências de consumo, promoções e descontos;
    • Comportamento on-line, analisando dados de análise web;
    • Orientação dos clientes para a geração de receitas, com base no seu histórico de compra, através da análise de dados históricos de vendas;
    • Recomendação do produto aos clientes, com base no seu comportamento online anterior, utilizando análises preditivas.

São múltiplas as aplicações de Business Analytics, não apenas para web analytics ou análise de dados empresariais, uma vez que, está a ser utilizada para salvar vidas humanas, através da análise de dados provenientes de dispositivos que medem estatísticas corporais vitais. Estes dados são também utilizados para a investigação e desenvolvimento de medicamentos.

Business Analytics está a ser utilizado em casas inteligentes, proporcionando controlo centralizado dos sistemas de aquecimento, ventilação e ar condicionado. Os dados desses sistemas são analisados para otimizar a utilização de energia. No campo do retalho, os dados sobre o histórico de compras de clientes estão a ser usados para enviar recomendações personalizadas aos clientes. As empresas de viagens prosperam através de boas avaliações de clientes e configuram as suas ofertas com base nos dados dos sites de redes sociais.

Para poder obter os conhecimentos referidos anteriormente, muitos sistemas técnicos têm de ser integrados para data mining. Data analysis requer dados desde gestão de encomendas, web analytics a dados do Sistema de Gestão de Conteúdos (CMS), podendo alguns ser analisados em tempo real.

A Business Analytics também se relaciona com a Business Analysis, sendo por vezes os termos (erradamente) utilizados como sinónimos.

A Business Analysis é uma disciplina que tem como objetivo ajudar as empresas a entender as suas necessidades de negócios e encontrar soluções para melhorar a eficiência e rentabilidade. A Business Analysis é uma parte importante do processo de tomada de decisão e pode ser aplicada em várias áreas do negócio, tais como finanças, marketing, recursos humanos e operações.

Um Business Analyst, ou Analista de Negócios, é a pessoa responsável por conduzir a análise de negócios e ajudar a empresa a alcançar seus objetivos. Ele ou ela pode ser um especialista interno ou externo à empresa e pode trabalhar em várias etapas do processo de análise de negócios, incluindo a identificação de problemas, a recolha de dados, a análise de dados e a implementação de soluções.

A Business Analysis começa com a identificação de problemas ou oportunidades de melhoria. O Business Analyst pode identificar esses problemas através de entrevistas com funcionários, análise de dados (business Analytics) ou observação dos processos de negócio. Uma vez identificado o problema, o Business Analyst recolhe dados relevantes para ajudar a compreender a situação atual. Esses dados podem incluir (business analytics) informações financeiras, de vendas, de produção, de recursos humanos, entre outros.

Depois de recolher os dados, o Business Analyst realiza uma análise para entender as causas do problema e identificar possíveis soluções. Pode usar técnicas de análise de dados, como estatística ou diagramas de fluxo (Business Analytics) e modelagem de negócios para ajudar nessa tarefa. O Business Analyst também se envolve em estudos de viabilidade para avaliar se as soluções propostas são tecnicamente exequíveis e rentáveis.

Com o crescimento exponencial da quantidade de dados gerados pelas empresas, a procura por profissionais qualificados em Data Analytics tem aumentado significativamente. Os cursos de Data Analytics surgem como uma resposta a esta necessidade, oferecendo aos indivíduos a oportunidade de adquirir competências essenciais para obter insights a partir da análise de dados e impulsionar o sucesso empresarial.

Data Analytics é o processo de extrair informações úteis e significativas dos dados para tomar decisões informadas. Envolve o uso de técnicas estatísticas e algoritmos para analisar conjuntos de dados complexos e identificar padrões, tendências e correlações relevantes. Com estes insights, as empresas podem tomar decisões estratégicas, otimizar processos, melhorar a eficiência operacional e identificar oportunidades de crescimento.

Compreensão aprofundada dos dados: Os cursos de Data Analytics capacitam os alunos com as competências e conhecimentos necessários para recolher, organizar e analisar dados de forma sistemática. Aprendem a explorar diferentes fontes de dados, manipular e limpar os dados para garantir a qualidade e aplicar técnicas avançadas de análise para obter insights significativos.

Compreender os dados permite tomar decisões tendo por base informações concretas. Os cursos de Data Analytics capacitam os alunos a identificar e interpretar os padrões ocultos nos dados, identificar correlações e tendências relevantes, e fazer previsões informadas sobre o desempenho futuro. Isto permite que as empresas tomem decisões estratégicas com maior confiança, reduzindo os riscos e aumentando a probabilidade de sucesso.

Otimização de processos e eficiência: Os cursos de Data Analytics ensinam técnicas de análise de processos, permitindo que os alunos identifiquem problemas, ineficiências e oportunidades de melhoria nos fluxos de trabalho e operações empresariais. Ao analisar os dados, os profissionais de Data Analytics podem identificar áreas que exigem atenção e implementar mudanças que levem a processos mais eficientes e produtivos.

Identificação de oportunidades de negócio: Com a análise de dados, as empresas podem identificar oportunidades de crescimento e desenvolvimento de novos produtos e serviços. Os profissionais de Data Analytics têm a capacidade de explorar as informações disponíveis, identificar segmentos de mercado promissores, entender as preferências dos clientes e antecipar as tendências do mercado. Isto permite que as empresas se destaquem da concorrência e conquistem uma vantagem competitiva significativa.

Carreira promissora: A procura por profissionais de Data Analytics continua a crescer em vários setores, como finanças, marketing, saúde e vendas.

A natureza em constante evolução da área oferece oportunidades de desenvolvimento contínuo e progressão na carreira.

Data Science, Business Analysis e Business Analytics são áreas científicas muito próximas, havendo situações em que se complementam e outras em que se sobrepõem. Esta sobreposição existe, pois há técnicas que, independentemente da sua origem, são utilizadas pelas várias áreas. Mais do que os nomes ou classificações importa reter que o profissional desta área que trabalha em ambiente empresa deve ter competências matemáticas, informáticas e de gestão para conseguir maximizar o valor que aporta ao negócio.

As certificações em Business Analytics têm adquirido cada vez mais destaque no mundo empresarial, especialmente à medida que as organizações reconhecem a importância de tomar decisões baseadas em dados. Estas certificações representam um selo de qualidade que demonstra a capacidade de um profissional em utilizar ferramentas analíticas para extrair informações a partir de conjuntos de dados complexos.

Uma das principais certificações em Business Analytics é a “Certificação em Business Analytics” oferecida por instituições de renome e organizações líderes no setor. Este certificado abrange uma diversidade de tópicos, desde estatísticas avançadas até análise preditiva e técnicas de visualização de dados. A obtenção desta certificação pode aumentar significativamente as perspetivas de carreira de um indivíduo, uma vez que as empresas procuram cada vez mais profissionais com competências sólidas em análise de dados.

Outra certificação em Business Analytics relevante é a “Certificação em Ciência de Dados“, que se concentra mais na aplicação de algoritmos avançados e machine learning para resolver problemas de negócios. Esta certificação é particularmente importante para aqueles que desejam trabalhar em funções relacionadas com a análise preditiva e a tomada de decisões baseadas em modelos de dados.

Além disso, a “Certificação em Big Data Analytics” é outra opção importante em Business Analytics para profissionais que lidam com grandes volumes de dados. Esta certificação abrange técnicas específicas para lidar com a análise de dados em escala, incluindo a utilização de tecnologias como Hadoop e Spark.

Por fim, também em Business Analytics, não podemos esquecer a “Certificação em Visualização de Dados“, que se concentra na apresentação de dados para comunicar insights de forma clara e impactante. A capacidade de criar visualizações informativas é fundamental para comunicar resultados analíticos de forma acessível a todas as partes interessadas.

O futuro da Business Analytics é promissor e repleto de inovações que estão a transformar a forma como as empresas utilizam os dados para tomar decisões. À medida que a tecnologia avança, surgem novas tendências que moldam o campo da Business Analytics, trazendo consigo novas oportunidades e desafios.

Tendências Emergentes
Uma das principais tendências emergentes é a Inteligência Artificial (IA). A integração de IA na Business Analytics está a permitir análises mais profundas e precisas, automatizando processos complexos e oferecendo previsões mais confiáveis. Algoritmos de machine learning, uma subárea da IA, são capazes de aprender com grandes volumes de dados, identificando padrões e insights que seriam impossíveis de detectar manualmente.

Outra tendência significativa é a Internet das Coisas (IoT). Com a proliferação de dispositivos conectados, as empresas têm acesso a uma quantidade sem precedentes de dados em tempo real. Sensores em equipamentos industriais, dispositivos de monitorização de saúde e sistemas de gestão de edifícios são apenas alguns exemplos de como a IoT está a gerar dados importantes. A Business Analytics utiliza esses dados para otimizar operações, melhorar a manutenção preditiva e oferecer novos serviços personalizados aos clientes.

Impacto de Novas Tecnologias
A automação é outro fator crucial no futuro da Business Analytics. Ferramentas de automação estão a simplificar tarefas repetitivas e demoradas, como a limpeza de dados e a geração de relatórios, permitindo que os analistas se concentrem em atividades de maior valor, como a interpretação de dados e a estratégia de negócios. A automação também está a tornar a Business Analytics mais acessível, permitindo que utilizadores sem formação técnica avançada realizem análises sofisticadas.

Além disso, o avanço das capacidades de computação em nuvem está a transformar a Business Analytics. A computação em nuvem oferece uma escalabilidade e flexibilidade sem precedentes, permitindo que as empresas processem grandes volumes de dados de forma eficiente e económica. As plataformas de análise baseadas na nuvem facilitam a colaboração entre equipas distribuídas geograficamente e aceleram a implementação de soluções analíticas.

Desafios e Oportunidades
Com estas inovações, surgem também desafios. A segurança e a privacidade dos dados continuam a ser uma preocupação central. As empresas devem garantir que os dados são protegidos contra acessos não autorizados e que estão em conformidade com regulamentações como o Regulamento Geral de Proteção de Dados (RGPD).

Adicionalmente, há uma crescente necessidade de capacitação. As empresas devem investir na formação dos seus colaboradores para que possam utilizar as novas ferramentas e tecnologias de Business Analytics de forma eficaz. A cultura organizacional também deve evoluir para valorizar e integrar a análise de dados em todos os níveis da tomada de decisão.

Em resumo, o campo do Business Analytics desempenha um papel fundamental no cenário empresarial contemporâneo. À medida que as empresas enfrentam um dilúvio de dados, a capacidade de extrair informações significativas tornou-se crucial. Profissionais certificados em Business Analytics desempenham um papel vital, aplicando técnicas avançadas de análise de dados para desvendar tendências, identificar oportunidades e mitigar riscos.

As certificações em Business Analytics representam mais do que apenas um conjunto de competências. São um selo de qualidade que valida a capacidade de um indivíduo em lidar com complexidade de dados, interpretar resultados e traduzir insights em ações estratégicas. Além disso, estas certificações capacitam os profissionais a utilizar ferramentas analíticas sofisticadas, como estatísticas avançadas, machine learning e visualização de dados, para criar valor e impulsionar o desempenho empresarial.

Para os indivíduos, a obtenção de certificações em Business Analytics pode abrir portas para oportunidades de carreira, com a procura crescente por especialistas em análise de dados em todos os setores. Para as organizações, investir em profissionais certificados é um passo estratégico para melhorar a tomada de decisões, otimizar processos e permanecer competitivas num mercado em constante mudança.

Em última análise, o Business Analytics continua a ser uma peça vital do quebra-cabeças da tomada de decisões empresariais informadas, capacitando as empresas a prosperar num mundo cada vez mais orientado por dados. Portanto, o desenvolvimento de competências e a busca de certificações em Business Analytics são investimentos sólidos para o futuro dos profissionais e das organizações.