A Inteligência para Negócios se insere estrategicamente como uma chave mestra para a efetiva conversão das empresas para o digital.
Depois de vermos no post anterior como a inteligência digital chegou aos negócios, veremos hoje onde ela já está atuando nas empresas proporcionando inéditas formas de explorar demandas e oportunidades apenas por ela relevadas. Mas, para obter o melhor do BI, é importante saber onde na empresa a sua presença é mais necessária ou oportuna e preparar sua adoção através de um criterioso roteiro técnico.
1. Governança de dados
À medida que as exigências para a privacidade e a segurança se tornam mais rigorosas, mais necessário se torna o gerenciamento dos dados nas empresas. A Inteligência para Negócios (BI) permitirá que as organizações atendam adequadamente às necessidades das informações da empresa assegurando sua qualidade, privacidade e confidencialidade. Os dados serão adquiridos apenas de fontes aprovadas, processados para as finalidades corretas, compartilhados apenas com as pessoas autorizadas e adequadamente descartados quando não mais necessários.
2. Autoatendimento
Quanto mais os usuários de negócios qualificam suas habilidades, mais crescem suas expectativa de resolver seu trabalho com mais e mais autonomia e agilidade – sem previas análises, empecilhos ou entraves de qualquer ordem. Mas como conciliar está expectativa com uma realidade de dados cada vez mais centralizados e controlados? Esta é uma equação que apenas o BI pode resolver. Com um modelo de dados de autoatendimento inteligente, vemos a desejada autossuficiência transformando a cultura do tratamento dos dados em toda a organização em soluções analíticas poderosas e decisões críticas ágeis.
3. Análise prescritiva
A análise descritiva são ensaios sobre determinadas situações ou cenários que mostram realidades em seu momento atual. Já a preditiva prevê futuros possíveis para uma base existentes enquanto a prescritiva indica quais as melhores decisões possíveis em função dos dois cenários anteriores. A análise prescritiva cruza a descritiva e a preditiva para a precisão da tomada de decisão e definição da estratégia a ser executada. Podendo prever os impactos possíveis, as organizações ajustam suas decisões melhorando as chances de sucesso dos resultados pretendidos. O que o BI acrescenta a este processo é a sua capacidade de apurar informações sobre uma gama muito maior e variada de dados apontando estratégias mais assertivas e possibilidades mais certeiras.
4. Processamento de Linguagem Natural (PNL)
A comunicação humana com as máquinas é uma das áreas da tecnologia de maior demanda nas medias e grandes corporações. Os assistentes de voz inteligentes já respondem atualmente pela ampla maioria dos serviços de atendimento por voz e chat para suporte e marketing. Assim as empresas melhoram seus resultados com estratégias desenvolvidas pelo aprendizado das próprias máquinas tornando a comunicação por voz conosco mais e mais amigável e eficiente.
