A Inteligência Ativa é um tema quente no mundo dos negócios nos dias de hoje, mas o que é exatamente isso? E por que isso é tão importante para o seu negócio? Continue lendo para descobrir tudo o que você precisa saber sobre inteligência ativa e como ela pode beneficiar sua empresa.

A evolução do Business Intelligence: o que é Inteligência Ativa

A Inteligência Ativa é a última evolução do Business Intelligence (BI). BI tradicionalmente se concentra nas análises de dados históricos, visando a extração de insights úteis para a tomada de decisões. A inteligência ativa, por outro lado, é uma abordagem proativa que visa antecipar as necessidades das empresas e fornecer as melhores soluções para elas.

Embora o conceito de inteligência ativa esteja surgindo apenas agora, as empresas estão cada vez mais buscando soluções para seus problemas. Como o mundo dos negócios está se tornando cada vez mais complexo e competitivo, as empresas precisam de uma maneira eficiente de antecipar as tendências e tomar decisões baseadas em dados.

A inteligência ativa usa uma variedade de técnicas para coletar, analisar e interpretar dados. A partir destes, ela cria modelos que podem prever o futuro comportamento das empresas. Esses modelos são então usados para gerar soluções personalizadas para problemas específicos.

A inteligência ativa é uma ferramenta valiosa para quem precisa tomar decisões rápidas e acertadas. Ela também pode ajudar as empresas a serem mais ágeis e competitivas, pois permite que elas reajam rapidamente às mudanças no mercado.

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Como a Inteligência Ativa pode transformar dados em ações concretas

A Inteligência Ativa é uma tendência em análise de dados nos últimos anos que tem como objetivo principal solucionar o problema de se ter muitos dados, porém, pouca percepção. Ou seja, trata-se de transformar os dados que são apenas números em informações úteis para tomar decisões e, consequentemente, ações concretas.

Esse conceito está ligado à ideia de que os dados estão cada vez mais disponíveis e que precisam ser tratados de maneira eficiente para que possam realmente auxiliar as empresas a crescerem. É por isso que a inteligência ativa se tornou tão importante.

Para entender melhor como esse conceito funciona na prática, imagine que você tem um e-commerce e deseja aumentar as vendas. Para isso, você pode usar os dados do seu site para analisar o perfil dos seus clientes e entender quais são as suas principais dores e necessidades. Com essas informações em mãos, fica muito mais fácil criar campanhas publicitárias direcionadas e ofertar produtos/serviços que realmente atendam às expectativas dos seus clientes, resultando em mais vendas.

Vale ressaltar que, para trabalhar com inteligência ativa é preciso contar com uma boa ferramenta de análise de dados, como a Qlik®, por exemplo. Afinal, são elas que permitem agilizar o processo de coleta e tratamento dos dados, facilitando a tomada de decisões por parte da equipe gestora.

 

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Como funciona a Inteligência Ativa

A Inteligência Ativa usa uma plataforma de análise baseada em nuvem que fornece informações em tempo real dos dados coletados. A plataforma combina dados de múltiplas fontes e depois os analisa para fornecer insights acionáveis.

A plataforma usa um mecanismo de análise avançada para identificar padrões e relacionamentos e fazer previsões. Ela também inclui um conjunto de ferramentas para visualização de dados, construção de modelos e implantação de aplicativos.

A plataforma de Inteligência Ativa foi projetada para ser fácil de usar, com uma interface de usuário simples que não requer nenhum conhecimento de codificação ou programação. A plataforma pode ser utilizada por empresas de todos os portes, desde start-ups até grandes empresas.

Já conhece a Qlik®? Então, clique aqui e descubra por que sua empresa deveria usá-la.

 

5 maneiras pelas quais a Inteligência Ativa pode tornar seus dados (e o seu negócio) mais valiosos

1. Ajuda a identificar padrões e tendências.

A Inteligência Ativa, como vimos, pode ajudá-lo a obter informações valiosas de seus dados, identificando padrões e tendências. Isso, por sua vez, pode ajudá-lo a tomar melhores decisões sobre como alocar seus recursos. Por exemplo, se você perceber que um determinado tipo de cliente tem maior probabilidade de comprar um determinado produto, você pode direcionar seus esforços de marketing de acordo.

Da mesma forma, se você perceber que certas áreas são mais propensas ao crime do que outras, você pode implantar suas forças de segurança de acordo.

 

2. Permite testar hipóteses e ver o que funciona melhor.

Um aspecto importante da Inteligência Ativa é a capacidade de testar hipóteses. Isso permite que as empresas vejam o que funciona melhor e tomem decisões de acordo. Ao testar diferentes cenários, as empresas podem otimizar suas estratégias para melhor atender às suas necessidades. Esse processo pode ser usado para melhorar o sucesso de um negócio a curto e longo prazo.

No curto prazo, as empresas podem usar a Inteligência Ativa para testar diferentes campanhas de marketing ou ofertas de produtos, por exemplo. Ao ver o que funciona melhor, eles podem fazer alterações em tempo real para garantir que estão obtendo o máximo de seus esforços. A longo prazo, as empresas podem usar a Inteligência Ativa para testar diferentes modelos ou processos de negócios. Experimentando constantemente, eles podem encontrar a maneira mais eficiente de operar.

 

3. Fornece contexto para seus dados, tornando-os mais fáceis de entender.

Quando se trata de dados, o contexto é tudo. Sem entender o contexto de seus dados, pode ser difícil obter informações valiosas a partir deles. A Inteligência Ativa oferece a solução perfeita para esse problema, fornecendo as ferramentas necessárias para contextualizar seus dados e torná-los mais fáceis de entender.

A Inteligência Ativa oferece a capacidade de conectar todas as suas fontes de dados, para que você possa ter uma visão geral. Isso é especialmente útil quando você tem conjuntos de dados diferentes que não necessariamente se encaixam. Ao poder ver todos os seus dados em um só lugar, você pode começar a ver padrões e conexões que não conseguiria de outra forma.

 

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4. Pode ser usado para criar modelos preditivos, para que você possa antecipar eventos futuros.

A inteligência ativa permite que você torne seus dados mais valiosos usando-os para criar modelos preditivos. Isso permite antecipar eventos futuros e tomar ações que podem melhorar os resultados. Por exemplo, você pode usar inteligência ativa para:

  • Melhorar sua experiência de cliente antecipando as necessidades do cliente e fornecendo respostas relevantes antes que eles perguntem
  • Incrementar a receita, descobrindo novas oportunidades de vendas e prevendo quais clientes provavelmente irão comprar
  • Reduzir custos, identificando os problemas antes que eles ocorram Melhorar a eficiência operacional, reduzindo erros e acelerando processos
  • Aumentar a produtividade dos funcionários, fornecendo-lhes as informações de que precisam para fazer seu trabalho
  • Proteger sua organização de ameaças como fraude, ataques cibernéticos e violações de conformidade

Isso significa que, enquanto seus concorrentes permanecem reativos, você será capaz de aproveitar as oportunidades futuras com proatividade. Ou seja, você estará sempre à frente.

5. Permite automatizar os processos de tomada de decisão.

Ela permite reunir, analisar e agir sobre os dados a uma velocidade que teria sido impossível sem ela. É como ter um exército de pessoas altamente inteligentes trabalhando para você 24 horas por dia, 7 dias por semana.

Máquinas inteligentes são capazes de aprender, adaptar-se e agir por conta própria. Elas são capazes de aprender com experiências passadas e ajustar seu comportamento de acordo com elas. Isto lhes permite executar tarefas de forma extremamente eficiente e automatizada.

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Data Integration: o que é e como ela ajuda sua empresa a ser ainda mais inteligente

A integração de dados é o processo de combinar dados de várias fontes em uma única visualização unificada. Isso permite que as empresas tomem decisões mais informadas, pois têm uma visão completa de todos os dados disponíveis.

A integração de dados pode ser usada para diversas finalidades, como entender o comportamento do cliente, melhorar as campanhas de marketing e detectar fraudes. Também pode ajudar as empresas a economizar tempo e dinheiro, reduzindo a necessidade de entrada manual de dados.

No geral, a integração de dados é uma ferramenta poderosa que pode ajudar as empresas a tomar melhores decisões, economizar tempo e dinheiro e melhorar suas operações. Existem diversas maneiras de realizar a data integration, mas uma das mais comuns é utilizando uma ferramenta chamada ETL (Extract, Transform and Load). A ETL consiste em três etapas principais:

 

Extração

nesta etapa os dados são coletados das diversas fontes;

Transformação

os dados coletados são transformados em um formato padrão;

Load

os dados transformados são carregados em um banco de dados central.

 

Outra forma popular de integrar dados é utilizando API’s (Application Programming Interface). As API’s permitem que as diversas fontes de informações sejam conectadas entre si, facilitando o processo de integração.

Independentemente da forma escolhida para realizar a data integration, é importante lembrar que esse processo requer um cuidado especial com os dados, para que não haja perda de informação. Para isso, é fundamental usar uma plataforma de confiança.

 

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Empresas sem inteligência de dados: os riscos de não se tornar data driven

Com a inteligência ativa, as decisões são tomadas de forma precisa, baseada em fatos. Isso significa que aquelas empresas que contam apenas com seus instintos, acabarão ficando para trás.

Empresas que não se tornarem data-driven enfrentarão muitos riscos. Aqui estão alguns dos principais:

 

1. Falta de competitividade:

as empresas que não são data driven simplesmente não têm acesso às mesmas fontes de informação que as que são. Isso significa que elas estão trabalhando com uma desvantagem significativa quando se trata de tomar decisões estratégicas e operacionais.

2. Erros caros:

como resultado da falta de acesso a informações precisas, as decisões erradas podem custar caro para as empresas que não são data driven. Erros podem levar à perda de clientes, redução da produtividade e até mesmo à falência.

3. Perda de oportunidades:

uma vez que as empresas não podem capitalizar os insights valiosos dos dados, elas também tendem a perder grandes oportunidades para inovar e crescer. O resultado final é uma posição desfavorável no mercado em relação às concorrentes data driven.

Para evitar esses riscos, é crucial que as empresas se esforcem para se tornarem mais inteligentes no gerenciamento e análise dos dados disponíveis. Felizmente, existem algumas maneiras pelas quais as organizações podem melhorar sua capacidade de tomar decisões baseadas em dados.

 

Terceirize funções-chave

Gerenciar grandes volumes de dados pode ser extremamente difícil para equipes internas, especialmente aquelas sem experiência na área. Para superar esse problema, muitas empresas começaram a terceirizar funções-chave para provedores especializados em inteligência de dados.

 

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Outra opção é usar tecnologias automatizadas avançadas, como plataformas pré-treinadas e ferramentas analíticas integradas, para simplificar o processo de análise dos dados.

 

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Descubra os pilares de sucesso que transformam dados em Inteligência Ativa - Conheça a Qlik®

A Qlik® é uma empresa de software fundada em 1993 em Lund, Suécia. A empresa está atualmente sediada na Pensilvânia, Estados Unidos. A Qlik® é especializada em visualização de dados e produtos de inteligência de negócios.

A Qlik® oferece soluções de análise para permitir que as organizações criem visões únicas e totalmente integradas da totalidade dos seus dados, para melhor tomar decisões e gerar valor para os seus negócios. A inteligência ativa é o conceito por trás dessa metodologia, com um conjunto de práticas e tecnologias que permitem às empresas extrema eficiência em termos de análise.

Através da Qlik®, você tem:

  • Capacidade de obter insights a partir de todos os dados relevantes;
  • Acesso fácil a esses dados por toda a organização;
  • Uso de análises para orientar as principais decisões estratégicas;
  • Colaboração entre equipes para compartilhar insights e trabalhar em conjunto;
  • Otimização do impacto dos investimentos em TI;
  • Análise ad hoc para explorar novas questões e hipóteses.

E muito mais.

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