O que é inteligência analítica?

Ao tratar o tema inteligência analítica, é interessante deixar claro o que se pensa a respeito e como estão lidando com essa nova visão.

A inteligência analítica não é uma disciplina isolada para aplicação de modelos quantitativos ao negócio, ela é uma nova forma de gestão do negócio, é uma forma de tomar melhores decisões baseadas em análises extensivas de dados. Ao longo do tempo o mercado presenciou mudanças importantes nos paradigmas da gestão empresarial, onde pode-se citar Kaplan e Norton com o balanced scorecard, Kotler com o marketing integrado e outros pensadores famosos que mudaram a forma de gerir os negócios. Há quem diga que a “bola da vez” é a inteligência analítica e uma contribuição importante para o estabelecimento da disciplina e formalização conceitual foi dada por Thomas Davenport, com o livro Competição Analítica – Vencendo através da Nova Ciência.

A figura 1 apresenta uma visão da evolução analítica das empresas, trajeto que representa o amadurecimento da estrutura na busca por maior competitividade no seu mercado de atuação.

Figura 1 – Evolução da inteligência analítica nas empresas

Notar que a pirâmide é dividida em ações reativas e ações pró-ativas, justamente para indicar a fronteira entre sistemas de BI (business inteligence) e técnicas de analytics, ou seja, implantar sistemas de BI não significa ter inteligência analítica. Sistemas de BI são ferramentas importantes para a agilidade na visualização de informações tratadas, já a inteligência analítica é formada por um mix de profissionais qualificados para entender o negócio, definir modelos preditivos e explicativos e pela mudança cultural na gestão da empresa.

Importante notar que para utilizar a inteligência analítica e todo o seu potencial, não bastam ações isoladas nas atividades e nos silos departamentais. Como os processos de supply chain, a inteligência analítica (a partir de agora citada como analytics) é um processo de mudança cultural que envereda por todas as áreas da empresa. Muitas disciplinas compõem o tema e, dentre as mais utilizadas, observam-se modelos preditivos e explicativos, simulação de cenários, análises multivariadas e algoritmos de otimização para minimização de custos e maximização de receitas e nível de serviço. Ao utilizar analytics nas empresas procura-se entender o comportamento do negócio, as tendências que ele apresenta e o que pode ser feito de melhor para aumentar o seu desempenho. Portanto trata-se de pensar no ótimo global (empresa como um único organismo) e não no ótimo local (o melhor do departamento). Como exemplo clássico pode-se pensar na estratégia de estoque vis-a-vis o custo de vendas perdidas, representada no gráfico abaixo:

Ao pensar isoladamente em cada um dos custos procurando fazer o seu melhor (ótimo local), dificilmente chega-se ao ótimo global (linha pontilhada), identificado através de uma cultura analítica na empresa e do emprego de técnicas de otimização para determinar o custo ideal entre os processos.

Com o mercado proporcionando margens menores aos empresários, a concorrência cada vez mais rápida e agressiva, a economia oscilando de forma intensa, o cliente mais exigente e operações mais complexas conduzir o emprego de técnicas que proporcionam previsibilidade ao negócio é um diferencial competitivo importante. O objetivo final é o aumento da lucratividade.