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Se antes a análise de dados era algo destinado apenas a cargos tecnológicos, isso mudou com a necessidade de acompanhar dados e métricas constantemente. Neste artigo, vamos ver o que é self-service BI, seus benefícios e a diferença dele e do BI tradicional
Para entendermos melhor o que é self-service BI, vamos usar uma analogia.
Em um restaurante, o garçom faz o pedido e serve o prato, agindo como intermediário entre a cozinha e o cliente. No entanto, em restaurantes “self-service”, não há garçom. O próprio cliente monta seu prato e paga pelo prato que montou.
Da mesma forma, com o Self-Service BI – também conhecido como autoatendimento em BI -, o departamento de TI deixa de ser um intermediário entre os dados e o usuário final, e este passa a servir a si próprio.
Ou seja, com o Self-Service BI, profissionais que não são da área tech podem acessar e analisar dados, criar relatórios e gerar insights sem precisar do setor de tecnologia da empresa.
Isso significa total independência do setor de tecnologia?
Não. É como no exemplo do restaurante. O cliente ainda vai precisar de um cozinheiro para fazer a comida.
Da mesma forma, o departamento de TI continua a ser responsável pelas fases iniciais do processo e por disponibilizar os dados correspondentes a cada setor para manter uma governança de dados eficaz.
BI Tradicional | Self-Service BI |
São necessários ambientes complexos e envolvimento constante de especialistas. | As ferramentas são mais amigáveis e prontas para uso e os usuários não dependem do TI para usá-las. |
A análise de dados e a geração de relatórios são limitadas ao pessoal de TI, o que faz com que relatórios possam levar semanas ou meses. | Os usuários podem realizar análises de dados e gerar relatórios em tempo real, melhorando a capacidade de resposta. |
Na manipulação de dados, é necessário que os dados sejam estruturados antes do uso. | É possível lidar com diversos formatos de dados provenientes de múltiplas fontes. |
Foca em dados históricos, com capacidades limitadas de relatórios sob demanda. | Inclui relatórios preditivos e prescritivos, com extensas funcionalidades sob demanda. |
Envolve a equipe de TI para garantir a limpeza, armazenamento e segurança dos dados. | Requer políticas flexíveis de governança de dados para apoiar análises conduzidas por usuários, mantendo a segurança. |
O principal benefício é a aceleração da tomada de decisões em toda a organização, graças à redução da dependência do setor de tecnologia.
Vejamos outros benefícios:
Colaboradores com diversos níveis de conhecimento técnico podem acessar e analisar facilmente os dados necessários, o que pode levar a inovações e melhorias em diferentes departamentos da organização.
Por ser voltado ao usuário com pouco conhecimento técnico, as ferramentas de Self-Service BI tendem a ser intuitivas e amigáveis, o que agiliza o aprendizado e aumenta a adoção delas na empresa.
Ao reduzir tarefas rotineiras do departamento de TI, é possível que os profissionais de tecnologia foquem em tarefas mais estratégicas para o negócio.
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Machine learning é uma subárea da inteligência artificial que permite que sistemas aprendam com dados e tomem decisões a partir de dados sem precisar de instruções detalhadas.
As tendências de inteligência artificial em 2025 estão moldando o futuro dos negócios. Com avanços como IA multimodal, democratização das plataformas, agentes autônomos e personalização em tempo real, a tecnologia deixa de ser promessa e se torna prática estratégica.
A análise de dados beneficia o setor de saúde. As seguradoras de saúde conseguem usar a análise de dados para detectar e prever NIPs, melhorar a qualidade dos atendimentos, identificar e prever fraudes, além de gerenciar e alocar melhor seus recursos.
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