Dados já foram comparados com o novo petróleo do século. Porém, com um benefício adicional, pois diferente do petróleo, toda e qualquer empresa pode se beneficiar do Business Intelligence.
Ao adotar o Business Intelligence na sua empresa, os dados serão coletados, transformados e usados para prever tendências, otimizar processos e identificar oportunidades antes do seu concorrente em um mercado cada vez mais competitivo.
Neste artigo, vou guiá-lo passo a passo sobre o que é Business Intelligence, como funciona, os benefícios, uso em diferentes setores e principais tendências de Business Intelligence para 2025.
Business Intelligence (inteligência de negócios, em português), ou BI, é o conjunto de práticas e ferramentas que utilizam dados empresariais para guiar empresas a tomar melhores decisões.
O Business Intelligence começou a ganhar destaque nos anos 60, quando as empresas começaram a perceber que tomariam decisões melhores ao estruturarem seus dados. No entanto, nessa época, o BI tinha outro nome: Sistema de Suporte à Decisão (DSS). Apenas nos anos 90 é que o termo Business Intelligence foi oficialmente utilizado por especialistas da área, conforme eles foram criando novas metodologias para extrair informações relevantes dos dados.
Hoje em dia, o BI é essencial para qualquer tipo de negócio. Se antes usar Business Intelligence era um diferencial competitivo, atualmente é um dos requisitos para manter a relevância no mercado a curto e longo prazo.
Por ser um agrupamento de processos data-driven que direcionam a visão 360 da empresa, o Business Intelligence está em constante transformação e pode variar de empresa para empresa. No entanto, há alguns processos essenciais quando falamos em BI, como:
1. Coleta de Dados: Coleta de dados de várias fontes, como sistemas ERP, planilhas, CRM, bancos de dados e outras fontes externas.
2. Preparação de Dados: Organização e limpeza dos dados antes da análise. Por exemplo, se houver valores ausentes em uma planilha de vendas, esses dados precisam ser consertados.
3. Modelagem de Dados: Estruturação dos dados de forma lógica e organizada, criando relações entre diferentes variáveis para facilitar a análise.
4. Mineração de Dados: Uso de técnicas estatísticas e machine learning para explorar grandes volumes de dados.
5. Análise Descritiva: Análise de dados históricos para entender o que aconteceu. Essa análise ajuda a identificar “o que” aconteceu. Por exemplo, a análise de dados de vendas dos últimos seis meses pode revelar uma queda nas vendas de um produto específico, mas não explica o porquê.
6. Análise Estatística: Como a análise descritiva, também analisa dados passados, mas com o objetivo de entender como e por que certos eventos ocorreram.
7. Visualização de Dados: Comparação de KPIs atuais com dados passados para monitorar o desempenho em relação às metas estabelecidas.
8. Monitoramento de KPIs: Transformação das análises em gráficos e dashboards, para facilitar o entendimento do que os dados estão mostrando e ajudar gerentes e diretores na tomada de decisões.
O Business Intelligence traz algo inestimável: informação. Com o BI, as empresas conseguem entender o que está acontecendo, porquê esta acontecendo e como. E, à partir disso, é possível prever o rumo das decisões, o que traz previsibilidade e orienta as estratégias.
Além disso, o BI também promove eficiência operacional. Ao estabelecer processos automatizados de coleta, tratamento e análise de dados, as empresas economizam tempo e dinheiro e trazem transparência nas operações internas por meio dos relatórios periódicos e com uma visualização intuitiva.
Por fim, investir em Business Intelligence também ajuda na mitigação de riscos. Analisando padrões históricos e projetando cenários futuros, as empresas estão mais preparadas para lidar com diferentes cenários e enfrentar desafios que, sem a implementação do BI, seriam inesperados.
O Business Intelligence tradicional se baseava em processos rígidos e ferramentas complexas que dificultavam o uso por qualquer pessoa que não fosse da área de tecnologia. Além disso, por mais que as empresas coletassem dados de diferentes fontes, a conexão e preparação de dados eram feitas manualmente, e isso fazia com que o processo se tornasse suscetível a erros humanos e levasse a análises pouco confiáveis.
Por outro lado, o BI moderno evoluiu para atender justamente às demandas dinâmicas do mercado. O Business Intelligence atual pode usar diversas tecnologias, dentre elas inteligência artificial e machine learning, para oferecer análises em tempo real, o que diminui as chances de erros humanos. As tecnologias complicadas também foram substituídas por tecnologias mais intuitivas, cujo acesso não depende de conhecimento técnico avançado. Todas essas mudanças aumentaram a flexibilidade do processo e permitiram que o Business Intelligence fosse implementado em diversos setores empresariais e departamentos.
A integração com outras plataformas também foi importante para o Business Intelligence tradicional, pois agora é possível conectar diversas aplicações empresariais com as ferramentas utilizadas, o que otimiza o fluxo de informações dentro da organização e automatiza grande parte do processo.
Essas novas mudanças foram essenciais para que as empresas percebessem cada vez mais o seu valor, levando o Business Intelligence a alcançar mais de 15 bilhões de dólares de investimento no mundo todo.
O Business Intelligence (BI), sendo um conjunto de metodologias e ferramentas, oferece a flexibilidade de ser adaptado a diferentes contextos e implementado de maneiras variadas, dependendo das necessidades, dos departamentos e dos setores.
No setor da aviação, por exemplo, a empresa nacional Azul Linhas Aéreas precisava de uma solução ágil que produzisse resultados imediatos. Por meio do Business Intelligence e da implementação do Tableau, a empresa conseguiu implementar melhorias em quatro departamentos distintos ao analisar dados em tempo real, o que resultou em maior eficiência no consumo de combustível e na alocação de recursos.
Já no setor de bebidas, a maior empresa do mundo nesse segmento enfrentava problemas relacionados a rupturas de estoque nos pontos de venda espalhados por todo o Brasil, o que resultava em perdas financeiras significativas. Para resolver esse problema, foi desenvolvida uma plataforma que utiliza modelos preditivos, análise de dados em tempo real e IA para monitorar e prever a demanda, o que, além de corrigir o problema, gerou maior economia e aumentou a eficiência operacional.
Diversos outros setores, como saúde, varejo e automobilístico, também se beneficiam do investimento em Business Intelligence. As possibilidades que o BI oferece são amplas e continuam a crescer à medida que novas tecnologias surgem.
As tendências para o futuro do Business Intelligence estão atreladas às inovações tecnológicas, às necessidades do mercado e às novas regulamentações, como o uso de IA generativa, proteção de dados, migração para a nuvem, análise integrada e Self-Service BI.
A IA generativa surgiu como uma surpresa, visto que as tendências apontavam para o caminho do metaverso. Inicialmente, quando a IA generativa ganhou a atenção do mercado em 2023, seu uso era restrito a áreas criativas e artísticas, como a criação de imagens e a redação de textos.
No entanto, ao longo de 2023 e em 2024, a IA generativa tem sido cada vez mais aplicada a uma variedade de funções adicionais nos negócios, incluindo no Business Intelligence, com apoio à análise preditiva, detecção de anomalias e uso da linguagem natural para explicar grandes conjuntos de dados.
A principal tendência de 2025 é a proteção de dados, de acordo com a empresa alemã BARC. Isso não é surpresa, visto que, apenas em 2024, a violação de dados representou uma perda de US$ 4,88 milhões, aproximadamente R$ 28 milhões, na cotação atual de fevereiro de 2025.
Essa tendência é especialmente relevante para países da América do Norte e da América do Sul, além dos setores público, de educação, saúde e serviços. Já no mercado de BI, a proteção de dados é abordada principalmente dentro das ferramentas utilizadas, como o Tableau, que oferece criptografia SSL/TLS para dados em trânsito e mecanismos de segurança para cada software específico, além de passar por uma auditoria anual de proteção de dados.
A migração para a nuvem já vem acontecendo nas empresas há cerca de quinze anos, com o aumento das startups SaaS. No entanto, nos últimos anos, esse número cresceu, à medida que empresas e fornecedores também criaram soluções na nuvem, como o Tableau, com a criação do Tableau Cloud.
A Gartner prevê que o gasto global em nuvem totalizará US$ 723,4 bilhões em 2025, aproximadamente R$ 4,15 trilhões na cotação atual de fevereiro de 2025, mostrando um aumento de mais de 20% em relação a 2024.
A predileção pela nuvem é refletida nas companhias de business intelligence, que vêm trabalhando na criação de soluções na nuvem e no desenvolvimento de recursos, como o Tableau Cloud e o Tableau Pulse, uma ferramenta exclusiva da nuvem com análises incorporadas.
No entanto, um desafio que desacelera a adoção das empresas continua sendo a complexidade da migração, o que pode ser auxiliado por uma consultoria com ampla experiência em migração para a nuvem.
A mesma pesquisa citada anteriormente mostrou que 30% das empresas já estão utilizando análises incorporadas em Business Intelligence em seus fluxos de trabalho, sem precisar de auxílio de TI. Outros 16% planejam adotá-la ao longo do ano.
Para 2025, o BI incorporado irá atuar principalmente na automação dos processos de tomada de decisão, tendo como desafio principal o equilíbrio entre automação e supervisão humana.
As empresas estão adotando a solução de Self-Service BI com mais frequência, em resposta à alta demanda por agilizar o processo de tomada de decisão baseado em dados e democratizar o acesso aos dados para toda a organização.
Essa tendência está projetada para crescer ainda mais nos próximos anos, e é esperado que o market size cresça para US$ 27,32 bilhões em 2032, o que equivale a aproximadamente R$ 156 bilhões na cotação de fevereiro de 2025.
Esperamos que este artigo tenha mostrado a você o valor que o Business Intelligence pode trazer para a sua empresa.
Se você tem planos de expandir sua empresa em 2025 e deseja um parceiro que ajude a identificar as melhores soluções e mostre o caminho até elas, conte conosco, assim como a Azul Linhas Aéreas e mais de 500 outras companhias contaram.
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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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