Conheça 3 ferramentas de BI gratuitas

ferramentas de bi gratuitas

ferramentas de bi gratuitas

Uma das melhores características das ferramentas de business intelligence (BI) é que seus benefícios não estão limitados a um determinado tipo de empresa. Seja para 10 ou 10.000 funcionários, é possível aproveitar as vantagens que as ferramentas de BI oferecem, como painéis e relatórios pontuais.

Mas há um problema: a maioria das ferramentas de BI são caras. A boa notícias é que se você evitava investir em um desses programas por causa do custo, não tem mais com o que se preocupar.

Existem ferramentas de BI gratuitas e de código aberto que são uma excelente maneira de aproveitar os benefícios dos dados e análises sem nenhum custo.

Vamos conferir três opções de ferramentas de business intelligence entre as melhor avaliadas no diretório do Capterra.

Cada uma das alternativas abaixo (apresentadas em ordem alfabética) tem uma avaliação geral dos usuários acima da média (4,5 estrelas ou mais) em comparação com outros produtos da mesma categoria. Elas também têm mais de 10 reviews e incluem pelo menos três dos principais recursos dos programas de BI (saiba mais sobre nossa metodologia no final do texto).

E as ferramentas de BI de código aberto? Infelizmente, no momento desta análise, nenhum software open source passou pelo filtro da nossa metodologia. Se você necessita de uma solução de código aberto, no entanto, pode conferir algumas opções no final deste artigo.

Os programas


  • Databox
  • QlikView
  • Tableau

3 ferramentas de BI gratuitas

1. Databox

O Databox é o destaque entre as ferramentas de BI gratuitas, com pontuação alta em facilidade de uso, praticidade e suporte ao usuário.

O software permite que as empresas visualizem e acompanhem seus KPIs (indicadores de desempenho na sigla em inglês) por meio de um painel visual amigável, fornece informações em múltiplos dispositivos e pode ser integrado a sistemas populares, como Adobe Analytics e Salesforce.

O Databox pode ser implantado via nuvem, software como serviço (SaaS na sigla em inglês) e web e possui aplicativos para iOS e Android.

Prós: segundo os usuários, o software é visualmente agradável e oferece um grande número de integrações com outros sistemas.

Contras: os usuários afirmam que gostariam de ter mais opções de integração com outros programas.

Valor do upgrade: US$ 49 (cerca de R$ 200) por mês para o plano básico e US$ 248 (cerca de R$ 1.012) por mês para o plano business.

Melhor avaliado por: profissionais dos setores de marketing, publicidade e tecnologia da informação, bem como gerentes e diretores.

captura de tela databox
Painel de business intelligence do Databox, disponível também para iOS e Android (Fonte)

2. QlikView

O QlikView, da Qlik, é uma ferramenta de BI que oferece extração, transformação, carregamento (ETL na sigla em inglês), armazenamento de dados e análise multidimensional, além de painel de visualização para o usuário final. O grande destaque deste software é a sua capacidade de conectar fontes de dados e criar visualizações de dados e painéis usando essas informações.

O programa pode ser implantado via nuvem, SaaS e web. O fornecedor oferece suporte por telefone durante o horário comercial, suporte online e treinamento por meio de webinars e documentos de suporte.

Prós: os usuários destacam a praticidade do programa em comparação com outras ferramentas de business intelligence.

Contras: segundo os usuários, o suporte ao cliente do QlikView está abaixo da média e pode ser um pouco difícil de usar (a base de conhecimento está disponível apenas em inglês).

Valor do upgrade: US$ 30 (cerca de R$ 120) por usuário, por mês.

Melhor avaliado por: desenvolvedores de BI, gerentes de BI e pessoas que trabalham em organizações da sociedade civil.

3. Tableau

O Tableau é perfeito para as pessoas que gostam das tabelas dinâmicas do Excel. Ou, pelo menos, para quem gosta do conceito. Ele possui uma interface de usuário simplificada que permite a manipulação de dados com arrastar e soltar e visualizações.

O Tableau pode ser implantado via nuvem, SaaS e web ou instalado na máquina. Além disso, possui aplicativos para iOS e Android.

Existem treinamentos presenciais, online com um representante, por meio de webinars e com documentos. O suporte está disponível online e por telefone durante o horário comercial.

Apesar da versão gratuita não proteger os dados, a atualização permite que os usuários obtenham acesso a alguns recursos avançados de governança e segurança de dados.

Prós: os usuários avaliam o Tableau acima da média no quesito praticidade.

Contras: segundo os usuários, o suporte ao cliente é deficiente e o programa pode ser difícil de usar. 

Valor do upgrade: US$ 70 (cerca de R$ 285) por usuário, por ano para o Tableau Creation.

Melhor avaliado por: estudantes, analistas de negócios e profissionais do setor educacional.

captura de tela tableau
Painel de business intelligence do Tableau, que conta com upgrade caro (Fonte)

Descrição dos recursos

Abaixo estão as descrições das funcionalidades mencionadas nos softwares deste artigo:

Relatórios pontuais: relatórios que atendem aos requisitos de informações em constante mudança, conforme necessário.


Painel: tela de gráficos e tabelas para visualizar estatísticas e métricas.


Indicadores-chave de desempenho: métricas importantes pelas quais o desempenho da empresa/funcionário é monitorado e avaliado.


Análise de dados visual: interação de elementos de visualização de dados (como tabelas e gráficos) para detalhamento de informações.

Programas de BI open source

Infelizmente, nenhuma ferramenta de business intelligence de código aberto passou nos critérios da nossa metodologia, principalmente pela falta de avaliações. Se você busca uma solução do tipo, porém, confira abaixo algumas opções:

  • Metabase: O programa possui três dos quatro principais recursos que destacamos nos softwares de BI gratuitos. 
  • Pentaho Business Analytics: Esta ferramenta apresenta todos os quatro recursos e possui uma avaliação alta dos usuários do Capterra.
  • ReportServer: A plataforma possui poucas avaliações, mas inclui todos os quatro recursos da lista e uma lista impressionante de opções de implantação. O sistema é gratuito através de uma licença aGPL e possui um valor de download, a ser pago uma única vez, de € 1.999 (cerca de R$ 9.100) para empresas.
Busca um software de business intelligence que faça algo diferente do que as ferramentas que destacamos? Visite o diretório do Capterra.

Metodologia

As ferramentas consideradas para este artigo precisavam:

  • Oferecer uma versão gratuita e independente do software (não uma versão de avaliação em que você deve adquirir o programa após um período de tempo limitado).

Os programas que atendiam a essa definição de mercado também precisavam de um mínimo de 10 avaliações de usuários, publicadas entre 31 de maio de 2018 e 2 de julho de 2019, e ter uma classificação geral acima da média em comparação com outros produtos da categoria.

  • As melhores ferramentas gratuitas tinham uma classificação geral mínima de 4,5/5 estrelas no Capterra no momento da publicação.

Observação: as partes deste artigo que apresentam opiniões e pontos de vista expressos pelos usuários não representam as opiniões do Capterra.

Os programas selecionados neste artigo são exemplos para mostrar um recurso em contexto e não se destinam a endossos ou recomendações. Eles foram obtidos de fontes consideradas confiáveis no momento da publicação.

 

5 IoT Devices That Have Shaped Our Work Environment Today

IoT devices within a business

When I first heard that my previous employer had hired a Head of Internet of Things (IoT), I thought it was a joke. I questioned: ‘How can someone’s job title be about ‘things’ on the internet?’ 

I quickly learned that this thing called ‘the Internet of Things’, was actually a very real and genuine, well, thing. That was back in 2012. Fast-forward seven years and IoT has turned out to be one of the most transformative technologies of the decade. But for many of us non-technical folks, the concept of it still feels a little vague. 

In this article, we answer the questions: 

  • What is the Internet of Things? 
  • How has it allowed us to improve data management?
  • And which five IoT devices have been most ground-breaking?

IoT devices within a business

What is the Internet of Things?

The Internet of Things (IoT) is a system of devices that connect to each other and the Internet. A broader way to define IoT devices are machines that ‘communicate’ with each other through the cloud. Everyday items can be made smarter through IoT technology, including coffee makers, laptops, mobile phones, and basically everything else you can think of that has an on or off button. 

How does the Internet of Things work?

IoT devices have built-in sensors, processors, and communication hardware that enable them to carry out big data analytics from their surrounding environments. The information gathered is fed into an IoT platform, which machines then use to analyse and act upon to meet business and consumer demands. 

Think of a smart toaster: Controlled through a smartphone app, a smart toaster acts off personalised settings to produce delicious, golden slices with every pop. It automatically calculates factors such as temperature and length of cooking time based on the consumer’s preferences.

So, no more scraping those burnt edges of crust into the bin—just perfect toastiness, every single time.

Smart toaster buttery toast
We’re just going to leave this here…

That’s important, obviously, but IoT applications can tackle even greater problems too. Take what Melbourne is doing with its waste system for instance. The city has installed smart sensor technology into BigBelly bins to reduce the overflow of rubbish in street bins. Once the bin reaches 70% capacity, it sends an alert to a control centre to facilitate emptying it.

So, how has the Internet of Things changed the workplace?

The Internet of Things network is now used by businesses to achieve several goals. These include energy consumption reduction and the optimisation of company operations. It’s also used to increase employee comfort, generate greater revenue and increase customer engagement. 

Through IoT, specialists can pinpoint what information is useful and what can be deemed irrelevant (and therefore ignored). More than that, they can follow patterns, makes predictions based on trends, and prevent problems from happening before they become a concern. Because of this incredible power, business strategies are regularly formed off the back of the information provided by the IoT or IIoT (the Industrial Internet of Things).

Here are five other ways IoT has already made significant waves in the workplace: 

1. Intelligent buildings

Who hasn’t worked in a shared office and experienced some sort of disagreement over the air conditioning? Luckily, IoT can step in to mediate. 

For example, Google’s Nest Thermostat learns (through machine learning) from the temperature settings manually inputted by staff over a couple of days. The thermostat will then adapt accordingly to blow out a comfortable temperature to cool the office. It also detects when people are in the office and when it should turn itself off to save energy.

It isn’t just the heating that has become more efficient. Businesses are also connecting their lighting system to an IoT network to increase energy efficiency, enhance comfort for occupants and reduce maintenance costs.

2. Safety and security

Smart appliances can also be fitted into buildings to make them safer. In the case of a fire, for example, intelligent smoke detectors alert fire-fighters to the emergency while staff focus on removing themselves from danger. 

Many businesses have also implemented advanced electronic access control systems so that workers don’t need to carry around bulky keys or access cards. Instead, the employee accesses password-protected areas through a digital ID on their mobile device. Not having a physical ID reduces the risk of it being stolen, lost or copied.

3. Travel

According to Austroads, congestion performance in Australia correlates with a city’s population. The bigger the city, the worse the traffic jams—which is bad news for Melbourne and Sydney residents who commute to work via car. 

But here’s the good news: Connected cars will become one of the most important IoT devices to steer us toward safer and more convenient journeys. These cars connect to the Internet via a wireless local area network (WLAN), which allows the vehicle to benefit from the data of other connected devices inside and outside the car. This way, the driver can react to events on the road ahead based on the information provided. 

Circling around filled-up car parks may also soon be a thing of the past. Telstra’s Smart Parking system enables drivers to quickly find available parking spots before they reach their destination. The technology is already deployed across several Australian council regions in Melbourne and Perth.

4. Employee health and well-being

IoT data collection is essential for the advancement of healthcare research and treatment. Wearable technology is one example that has demonstrated its effectiveness in this area. An Apple Watch, for example, can monitor and react to a person’s levels of mood and cognition. 

Devices such as these have grown in popularity among consumers, which has given us greater insights into how to manage mental health problems, such as stress. Employees who are mentally and physically healthy tend to be more productive, show higher levels of engagement, and have fewer sick days. 

As businesses have begun to show recognition for this, wearable smart devices have increasingly worked their way into corporate wellness programs too. Some employers are rewarding employees who track how often they are at their desk, how often they’re active and how well they sleep at night. 

5. Remote work

Cisco says that ‘more than half of the full-time workforce will be working remotely by 2020’ just as IoT business processes and systems will drastically scale up. The greater levels of connectivity of work platforms have allowed people to work from anywhere, and from almost any device. 

Employees can accomplish the same work activities they could have carried out in an office, such as team meetings and project collaboration. As a result, this way of working has steadily increased over the decade. 

What’s next for IoT?

IoT has given us a world of highly interconnected technologies, from devices and machines to objects, animals and people. Despite all of these technological advances, we’ve only scratched the surface of the possibilities for this tech.

One area the industry must not ignore is the issue of cyber security. As the Internet of Things expands, so does the number of entry points for hackers. Without sufficient network security software, businesses open themselves up to risks in the form of spying, exploitation, blackmail, and theft. 

Businesses who want to invest in this exciting technology should continue doing so. However, ensure the implementation works alongside an updated security strategy.

Looking to update your security system? Check out Capterra’s top-rated network security platforms today.

La era del Dark Data: ¿sabes lo que almacenas?

Dark data qué es, riesgos y beneficios

Dark data qué es, riesgos y beneficios

Uno de los momentos cruciales de todo negocio es ese en el que descubres qué es el Dark Data y, que sí, que tú también lo tienes.

Y aquí es donde tu capacidad estratégica debe brillar. Puedes no ocuparte de ello y dejar que sea un riesgo latente en tu empresa o proyecto, o darle la vuelta y convertirlo en una oportunidad para apoyar nuevas decisiones tácticas. 

Si has elegido la segunda opción, sigue leyendo.

¿En qué consiste el Dark Data?

Gartner define el Dark Data como los activos de información que las compañías procesan y almacenan durante sus actividades de negocio, pero que no consiguen utilizar para otros propósitos, como visión analítica o monetización.

Quizá con esta definición no te has sentido incluido del todo entre las compañías que albergan Dark Data. Pero, si te decimos que, básicamente es información que tienes pero no usas, que ocupa espacio de almacenamiento y te genera tanto costes como riesgos. ¿Te suena familiar? ¿Te preguntas cómo obtuviste este tipo de información?

En muchos casos, el Dark Data no se pidió de por si, sino que se generó y recopiló sin ningún objetivo, como consecuencia de otros procesos. Es decir, nunca se contempló usar esos datos, pero se están almacenando. A veces de forma consciente, a veces de forma inconsciente. Pero lo que es seguro es que no se le está dando un uso y que supone un riesgo que, bien gestionado, puede convertirse en una oportunidad.

Aun así, no pienses que solo generas Dark Data cuando tus clientes, proveedores o usuarios te facilitan información. Tus empleados también pueden generarlo. Debajo de los cimientos de tu pyme hay una enorme acumulación de datos. Es hora de hacer obras.

Cada organización genera distinto tipo de Dark Data. Estos son algunos ejemplos:

  • Datos de Recursos Humanos.
  • Datos extraídos en encuestas y estudios que nunca fueron procesados.
  • Notas o presentaciones antiguas.
  • Versiones obsoletas de documentos actualizados.
  • Correos electrónicos.
  • Cambios registrados en negociaciones de pedidos.
  • Vídeos, imágenes y grabaciones.
  • Registros de actividad.

¿Qué oportunidades ofrece el Dark Data a tu pyme?

Al ser un concepto relativamente nuevo, las empresas que sepan sacar provecho del Dark Data que almacenan serán las que encabecen la carrera de la optimización de recursos.

Ten muy en cuenta que lo que a un departamento (o persona responsable) le parece de nula utilidad, a otro puede representarle el nuevo enfoque de la estrategia que le hará despuntar. 

Estos son solo tres ejemplos de información que almacenas, que no usas y que puede darte datos muy interesantes:

  • Los archivos de registro del servidor pueden hablarte de un comportamiento escondido que tienen tus usuarios en tu sitio web.
  • Los registros cualitativos de llamadas comerciales que hayas generado pueden revelarte sentimientos y opiniones de tus clientes que no se reflejan en las encuestas de calidad de servicio al cliente.
  • Si conserváis datos de ubicación móvil, pueden darte muchas pistas sobre patrones de consumo de tus clientes.

 Si las ideas ya empiezan a fluir por tu cabeza, vamos por buen camino.

¿Qué problemas puede causar un descuido del Dark Data?

Una vez sabes que lo tienes, debes actuar de inmediato. Primero, para extraer beneficios. Segundo, para evitar problemas que pueden surgir, como por ejemplo:

  • Problemas legales. Desde la aparición del Reglamento General de Protección de Datos (RGPD), no saber qué información ni qué permisos de la misma tienes, no es una buena idea.
  • Riesgo de filtraciones de negocio. Todo dato es útil para tu competencia. Saber de qué forma te relacionas con tus clientes, qué búsquedas haces, o incluso qué fotos tomaste para inspirarte en tu nuevo proyecto es algo que le encantaría a toda empresa o emprendedor que te tenga en el ojo de mira. Así que, para evitarlo, ocúpate de tu Dark Data cuanto antes.
  • Daños a la reputación. Actualmente la sociedad es muy sensible en lo que a datos respecta. Una brecha de seguridad o una mala gestión que salga a la luz pueden arruinar la buena fama de tu organización. Imagínate, por ejemplo, que salen a la luz datos bancarios de tus clientes o sus preferencias en compras. 

Toma acción, audita tu información y empieza a convertir este activo inmóvil y potencialmente peligroso en una oportunidad.

 ¿Cómo gestionar, analizar y exprimir el potencial valor del Dark Data?

La era de la información nos ha traído “problemas” como el Dark Data. Pero por suerte, también herramientas BI para gestionarlos. 

Estas herramientas permiten a las empresas acceder, analizar y compartir información con tal de tomar decisiones que realmente beneficien al negocio. Por ejemplo, podrás crear informes que te muestren de forma clara qué datos almacenas, de dónde vienen y desde cuándo los tienes; alimentar fácilmente tu base de datos en cualquier lugar que desees o transformar datos brutos en información procesable.

De esta manera, evitarás malgastar recursos humanos y económicos en intentos de gestión de excedentes de información que acaban quedando aparcados por falta de tiempo.

 La alquimia del liderazgo: convertir problemas en éxitos

Lejos de tomar el hecho de almacenar Dark Data en tu empresa como un problema, conviértelo en una oportunidad para mejorar en uno o varios ámbitos de tu negocio. 

Así que, ahora que ya tienes más que clara la definición de Dark Data, saca todo ese potencial que llevas dentro y haz que la próxima vez que hables de ello sea para explicar tu propio caso de éxito en la gestión de la información.

Empresas exponenciais: modelos de negócios inspiradores para quem quer investir

empresas exponenciais

empresas exponenciais

Os jornais brasileiros publicaram em 2019 uma série de boas notícias relacionadas ao empreendedorismo e às empresas exponenciais. Por aqui, o número de empreendedores cresce acima da taxa de emprego e engana-se quem acredita que esses profissionais perderam uma vaga formal e resolveram abrir um negócio próprio. Pelo contrário, a maioria tira do papel uma ideia inovadora com o objetivo de solucionar algum problema da sociedade.

Essa afirmativa pode ser confirmada por meio da pesquisa realizada pelo Global Entrepreneurship Monitor (GEM), que mostrou que 61,8% dos novos empreendedores abriram uma empresa porque identificaram uma oportunidade no mercado e não porque perderam o emprego. É o melhor índice desde 2014. O estudo mostrou também que:

  • A faixa etária de empreendedores entre 18 e 24 anos subiu de 18,9% para 22,2%;
  • Existem cerca de 23,8 milhões de mulheres empreendedoras no Brasil.

Unicórnios inspiram novos empreendedores a investir em seu negócio

As startups ligadas ao mundo tech movimentaram 7,1% do PIB Nacional e faturam cerca de R$ 467,5 bilhões em 2017. A Associação Brasileira de Empresas de Tecnologia da Informação e Comunicação (Braascom) estima que até 2021 o setor deve ser receber mais investimento. Os aportes aplicados em empresas relacionadas a big data e analytics devem chegar a R$ 249,5 bilhões até 2021.

Esses e outros dados fazem parte do estudo Liga Insights IT Startups, produzido pela Liga Ventures em parceria com o Ibmec São Paulo e a Astella Investimentos. Nele, é possível encontrar informações sobre empresas como 99 freelas, Programaria, Pipz e outras organizações subdivididas em áreas como blockchain e Apis, soluções em RH, cloud, colaboração e produtividade, data science e gestão de projeto.

Outro ponto que também merece destaque é que em 2018 acompanhamos a transformação das primeiras startups brasileiras em unicórnios: 99, iFood, Gympass, Arco Educação, Ascenty, Nubank, Stone e PagSeguro.

Nós sabemos que essas empresas investem em inovação, operam com pouca burocracia, visam a escalabilidade, trabalham com custos baixos, pensam lean e investem em planejamento e pesquisa. Mas no que se refere ao modelo de negócio adotado, qual foi a chave da virada? Acompanhe abaixo!

Modelos de negócios e empresas exponenciais: qual a estratégia?

Plataforma multilateral

A plataforma de negócios é o modelo mais utilizado pelas empresas de serviços e que crescem de forma acelerada, como o Uber, iFood, Rappi e 99. O objetivo dessas empresas é conectar as pessoas que têm interesse em contratar um serviço ou comprar um produto com as empresas que ofertam esses produtos e/ou serviços.

O sucesso deste modelo de negócio está no fato de que todos os envolvidos na compra saem ganhando. O desafio, portanto, está justamente em estimular a transação dos dois lados. No caso das empresas focadas em entrega de comida, é necessário aumentar o número de clientes, restaurantes interessados em participar da plataforma e também de entregadores para retirar os pedidos.

O lucro dessas empresas exponenciais está no fechamento de pedidos. Quanto mais pedidos, mais corridas, mais produtos adquiridos, mais receita gerada. Afinal, os aplicativos ganham uma porcentagem em cima dos negócios finalizados.

Fintechs

As fintechs são startups que investiram em modelos de negócios inovadores dentro do mercado financeiro. Elas atuam como banco digital, com planejamento financeiro, pagamentos e transferências, criptomoedas, seguros e crowdfunding. As empresas mais conhecidas do ramo são NuBank, Guia Bolso, Ebanx e Creditas.

A Creditas, por exemplo, é uma das maiores startups brasileiras e trabalha com crédito com garantia. Ou seja, os clientes podem, por meio da plataforma, solicitar empréstimos com juros inferiores aos oferecidos pelos bancos mediante a garantia de veículos ou de um imóvel.

O salto do negócio aconteceu justamente porque a Creditas atua como um marketplace que faz parceria com bancos. Como existe a garantia do imóvel ou veículo, o dinheiro é disponibilizado com taxas de juros mais baixas e com risco menor para as instituições financeiras.

Em janeiro de 2019, a Creditas recebeu autorização do Banco Central para operar como uma Sociedade de Crédito Direta (SCD). Essa concessão fez com que a empresa passasse a atuar de forma híbrida, operando com os parceiros na hora de ceder créditos, mas também trabalhando em operações próprias, já que uma SCD é uma instituição financeira com conexão direta com o Banco Central.

Assinatura low-cost

O nome deste modelo de negócio é autoexplicativo: a empresa oferece um produto ou serviço com preço baixo e reduz uma série de serviços não-essenciais. No Brasil, esta forma de operar ficou famosa graças à Gol Linhas Aéreas, que entrou no mercado oferecendo passagens mais baratas e eliminando serviços como emissão de bilhete e refeições a bordo.  Esse posicionamento da empresa permitiu que muitos brasileiros trocassem o ônibus pelo avião e fez com que as concorrentes repensassem o seu modelo de negócio.

No mundo das startups que crescem de forma acelerada e buscam se transformar em empresas exponenciais, quem opera no modelo low cost é a Contabilizei. A empresa é um escritório de contabilidade online que cobra mensalidades que variam de R$ 89 a R$ 389. O valor dos serviço está bem abaixo da média do mercado de contabilidade e qualquer serviço contratado fora do pacote é cobrado como um valor adicional.

A Contabilizei tem uma carteira com mais de 10 mil clientes, já recebeu aporte de R$ 75 bilhões do fundo americano Point Venture e pretende crescer 200% até 2021.

A definição do modelo de negócio é uma das partes mais importantes da abertura de uma empresa. No entanto, não é algo escrito em pedra. Existem empresas exponenciais que mudaram o modelo de negócio várias vezes até conseguir escalar. O segredo é se atualizar e ficar de olho nas oportunidades oferecidas em seu mercado de atuação.

E o que as PMES podem aprender com as startups de crescimento acelerado?

Não há como negar que as startups transcenderam o mundo dos negócios e passaram a ser vistas como uma espécie de cultura. Esse modo de operar pode ser encarado tanto por empresas que estão abrindo as portas ou para organizações que estão em processo de crescimento.

Mas quais são os processos e decisões tomadas por esses empreendedores que  criaram a cultura de startup como mindset? Confira abaixo alguns pontos:

  • Inovação contínua: cada colaborador é responsável também por promover a inovação na organização. E não precisa ser um grande feito, uma forma diferente de fazer uma atividade já é um avanço;
  • Propósito é um diferencial competitivo: cada vez mais pessoas compram de marcas com propósito. Por sua vez, trabalhadores buscam empresas alinhadas com os seus valores;
  • Cultura organizacional forte: os colaboradores sabem o que é esperado deles e como se comportar de acordo com essa cultura;
  • Pensamento lean: colocar um projeto pra rodar o mais rápido possível em menor tempo e com pouco custo. O ajuste vem com o tempo (e os erros!);
  • Agilidade: pense na possibilidade de adotar métodos ágeis como Scrum e Kanban. É uma excelente forma de deixar todos alinhados com relação a atividades e metas;
  • Cultura do erro: falhar o mais rápido que puder para consertar mais rápido ainda;
  • Pensamento em escala: a pergunta que sempre deve ser feita e refeita “O que pode ser feito no meu processo para atrair mais clientes”?

Você acha que é possível colocar algum desses itens em prática em sua organização? Divida sua opinião conosco nos comentários!

 


Maria Augusta OrofinoMaria Augusta Orofino é palestrante e facilitadora de workshops empresariais. Tem por propósito ampliar a capacidade de agir de pessoas e organizações por meio do compartilhamento do conhecimento e da cocriação de soluções que impactem positivamente os resultados, promovendo a inovação de maneira sustentável. Já capacitou mais de 10 mil pessoas nos últimos oito anos. Palestrante TEDx. É coautora dos livros “Business Model You” e “Ferramentas Visuais para Estrategistas”. Autora do site www.mariaaugusta.com.br.

A importância da mudança de mindset para a transformação cultural dos negócios

transformação cultural

transformação cultural

Cultura pode ser entendida como o ato, o efeito ou o modo de cultivar algo, mas também  como o complexo padrão de comportamentos das instituições, das manifestações artísticas, das crenças, entre outros, que são transmitidos coletivamente e que são típicos de uma sociedade. Nas empresas não é muito diferente:  como as organizações também funcionam como um sistema social, toda empresa conta com uma cultura.

A premissa é tão verdadeira que, ao pesquisar no Google por “empresas com forte cultura organizacional”, você não apenas conhecerá quem conseguiu fazer a transformação cultural como também analisará alguns exemplos que deram certo: Google, Zappos, Adobe são cases bastantes difundidos pela rede.

Essas empresas perceberam que a cultura organizacional é um dos ativos mais importantes e só existe pela experiência de seus colaboradores. Dessa forma, uma organização com uma cultura forte tem mais facilidade para contratar, engajar e reter talentos, além de funcionar como uma propulsora do crescimento dos negócios.

No entanto, não basta investir em decoração, quadros com frases motivacionais e em criar um ambiente divertido. Existe muito trabalho entre a área de lazer e o desenvolvimento de uma empresa na qual os funcionários se sintam parte do negócio. Não é fácil, é verdade, mas a boa notícia é que essa transformação cultural é feita a partir da mudança de mindset da alta gestão.

A mudança no mindset é fundamental para promover a transformação cultural

Como já falamos anteriormente, uma transformação na cultura da empresa não é feita da noite para o dia. Negócios digitais que já nasceram como uma gestão menos hierarquizada e com o propósito de fomentar um ambiente de colaboração e criatividade tem mais facilidade em promover mudanças. Contudo, se a organização faz parte de um mercado mais tradicional e que está planejando passar por uma transformação cultural inspirada por startups que cresceram de forma exponencial, é preciso ter muito claro se os líderes estão preparados para sair do estado atual. Alguns pontos para serem analisados:

  • A empresa é flexível o suficiente para abraçar mudanças?
  • A gestão está preparada para assumir riscos?
  • A transformação cultural já está na agenda da empresa?
  • Para quem pretende investir na mudança cultural para iniciar o processo de transformação digital, isso é a realidade de toda organização ou apenas de alguns departamentos?

Essas perguntas são pertinentes porque empresas mais tradicionais e já estabelecidas cresceram com foco no controle dos custos e na eficiência operacional através de uma cultura baseada em confiança e excelência na entrega dos produtos ou serviços. Para que esse fluxo de trabalho funcionasse, os processos eram estáveis, consistentes e previsíveis. No entanto, quem se vê ameaçado pela disrupção digital já entendeu que não existe transformação digital sem inovação e que para isso é essencial mexer na cultura.

A transformação digital dos negócios vai contra as formas tradicionais de trabalho

Inovação, transformação cultural e digital envolvem mudanças de mindset e quebra de paradigmas. Também é sobre assumir alguns riscos que deixariam qualquer gestor que opera com a segurança do “isso sempre deu certo” em estado de alerta. Inclusive, há quem invista em uma nova iniciativa, mas quando passa a sensação de novidade e as atividades entram no processo da empresa, não é incomum que os comportamentos da velha cultura venham à tona, afinal sempre funcionou dessa forma.

É por isso que empresas que estão com o estágio da transformação digital bastante avançado têm culturas organizacionais mais ousadas. Nelas, os funcionários assumem mais riscos com menos burocracia, estão dispostos a colaborar uns com os outros e a entregar o melhor produto e/ou serviço no menor tempo possível. Tudo isso sem perder de vista a satisfação do cliente ou usuário.

Mas como mudar algo que está enraizado no coração da empresa? O primeiro passo é investir em comunicação. A liderança responsável em orquestrar a mudança cultural precisa ser transparente ao explicar o estágio atual, falar sobre transformação digital e contar o que aconteceu com as marcas famosas que preferiam continuar na zona de conforto. 

O segundo passo é apresentar um propósito. Incluir esse propósito na proposta de valor da empresa e conectá-lo aos colaboradores é uma forma estratégica de não apenas fomentar a cultura da organização, mas também utilizá-lo como um diferencial competitivo. Pesquisa recente mostrou que 83% dos brasileiros preferem comprar de marcas que defendem propósitos alinhados com os seus valores pessoais. Esses consumidores evitam empresas que se mantêm neutras. Dessa forma, comunicar o posicionamento para além dos muros da organização influencia positivamente na decisão de compra.

É claro que a transformação digital passa por várias outras etapas: repensar o modelo de negócio, adotar novas tecnologias, agregar diferenciais nos produtos e/ou serviço, entre outras. Contudo, todas essas etapas só são possíveis depois da transformação cultural e do investimento no desenvolvimento da equipe. 

Abaixo, confira algumas dicas para promover a mudança no mindset da organização:

  • Coloque as necessidades dos clientes dentro do negócio;
  • Invista na capacitação dos colaboradores;
  • Crie uma cultura baseada em dados;
  • Fomente um ambiente de colaboração onde as informações são compartilhadas livremente;
  • Garanta que essas informações estejam disponíveis;
  • Desenvolva uma equipe de alta performance responsável, orientada a ação e ágil;
  • Fomente uma cultura de aprendizado, na qual além dos treinamentos é importante que os membros da equipe aprendam uns com os outros;
  • Alinhe e realinhe as expectativas sempre que necessário. Isso nutre a confiança!
  • Lembre-se de garantir que a comunicação seja clara, simples e transparente.

Ressalta-se mais uma vez que promover uma transformação cultural não é tão simples. No entanto, é mais fácil mudar um comportamento coletivo do que um individual. É justamente por isso que a comunicação é o primeiro passo nesta empreitada. Pense na possibilidade de criar encontros quinzenais ou mensais com a equipe para alinhar expectativas, apresentar dados e compartilhar propósitos.

Um forte senso de propósito, quando compartilhado, é capaz de reduzir obstáculos e inspirar novos comportamentos. A sua empresa está pronta para a mudança cultural? Deixe sua opinião nos comentários!


foto Maria Augusta OrofinoMaria Augusta Orofino é palestrante e facilitadora de workshops empresariais. Tem por propósito ampliar a capacidade de agir de pessoas e organizações por meio do compartilhamento do conhecimento e da cocriação de soluções que impactem positivamente os resultados, promovendo a inovação de maneira sustentável. Já capacitou mais de 10 mil pessoas nos últimos oito anos. Palestrante TEDx. É coautora dos livros “Business Model You” e “Ferramentas Visuais para Estrategistas”. Autora do site www.mariaaugusta.com.br.

Smart Farming: kan het duurzamer met precisielandbouw? Verduurzamen of verdwijnen

“Geen gemekker, door het hek met de trekker”, klonk het in de whats’app groep van de boze boeren die richting Den Haag reden. Nu is het menens. Boeren voelen zich van alle kanten tegengewerkt. De maatschappelijke weerstand tegen het houden van dieren groeit. De overheid eist inkrimping van de veestapel. Boeren moeten aan de steeds strengere eisen van het klimaatakkoord voldoen door de CO2-uitstoot drastisch te verminderen. En daarbij komen nu nog de aanbevelingen over stikstofvermindering van de commissie Remkes.

De overheid kondigt een “vrijwillige sanering” aan om boeren uit te kopen en de stikstofuitstoot rondom natuurgebieden te verminderen. Verder is een groot gedeelte van de landbouwbegroting (1,4 miljard) beschikbaar gesteld voor het duurzaam maken van boerenbedrijven en de transitie naar kringlooplandbouw.

“Niet langer zo veel mogelijk zo goedkoop mogelijk produceren, maar produceren met zo min mogelijk verlies aan grondstoffen en een zorgvuldig beheer van bodem, water en natuur,” is het beleid van minister Carola Schouten (Landbouw, Natuur en Voedselkwaliteit).

Boeren staan voor een uitdagend scenario. De landbouw en veeteelt moeten verduurzamen of verdwijnen. Kosten voor personeel, brandstof en grondstoffen stijgen, terwijl de vraag naar meer en kwalitatief hoogwaardig voedsel in combinatie met een minimale milieubelasting toeneemt. Dit vraagt om een slimme aanpak. Met Smart Farming en precisielandbouw zouden boerenbedrijven hun bedrijfsvoering kunnen optimaliseren en verder kunnen verduurzamen.

smart farming precisielandbouw

Wat is Smart Farming?

Smart Farming is de volledige digitalisering van de boerenbedrijfsvoering. Een beetje zoals een ERP-systeem dat doet voor een bedrijf. Alle bedrijfsonderdelen van het boerenbedrijf of teler worden met elkaar verbonden en gekoppeld aan technologie. De technologie verschaft gegevens over alle onderdelen van het bedrijf. Zo kunnen alle bedrijfsonderdelen gemonitord worden en kan de boer de bedrijfsvoering afstemmen op de precieze behoeftes van elk gewas of dier.

Verduurzamen met Smart Farming

Door gebruik te maken van specialistische apparatuur en technologie kan de boer heel precieze informatie verkrijgen over bijvoorbeeld weersomstandigheden, de bodemkwaliteit op verschillende plaatsen van zijn perceel en de conditie en staat van zijn dieren of gewassen. Hierdoor kan de boer het gebruik van zijn middelen en arbeid afstemmen op de daadwerkelijke behoeften van zijn bedrijf. En dat is niet alleen positief voor de opbrengsten en kwaliteit van de oogst, maar ook voor de natuur. Want hoe meer inzicht, hoe preciezer er gebruik gemaakt kan worden van pesticiden, bemesting en irrigatie. Waar groeien de aardapppels goed? Waar zijn meer bestrijdingsmiddelen nodig? Dat is precisielandbouw.

“Er zit een gat van 40 procent tussen de werkelijke opbrengst en de mogelijke opbrengst. Ofwel: gemiddeld oogst een boer nu 50.000 kilo aardappelen per hectare, dat kan groeien naar 90.000 kilo per hectare”, aldus Corne Kempenaar, landbouwonderzoeker en specialist in precisielandbouw aan de Wageningen Universiteit, in een artikel in het NRC.

Wat is nodig voor Smart Farming?

  •  Plaatsbepalingstechnologie (GPS)
  • GEO-statistiek
  • Internet (5G)
  • Internet of the Things (IoT)
  • Robotisering
  • Kunstmatige intelligentie (AI)
  • Smartphone, desktop of tablet
  • Autonome voertuigen
  • Sensoren en drones
  • Bedrijfsmanagementsystemen

Smart Farming combineert verschillende technologieën. Er is precieze apparatuur voor nodig, zoals sensoren die bodemkwaliteit en eigenschappen meten en een goed mobiel netwerk. Ook is er software nodig die deze metingen in kaart kan brengen en een plaatsbepalingssysteem (GPS) die de informatie op de juiste plek van elk perceel kan toewijzen.

Daarnaast zijn er geautomatiseerde trekkers of werktuigen nodig met GPS die de positie, rijsnelheid en richting kunnen bepalen om heel nauwkeurig elk stukje van de akker op een optimale manier te bemesten. Ten slotte is er een systeem nodig om alle verworven informatie te verenigen, analyse mogelijk te maken, rapportage mogelijkheden te bieden en zelfs voorspellingen te doen om de bedrijfsvoering naar een hoger niveau te brengen.

Smart Farming met 5G

De komst van de vijfde generatie mobiel internet, 5G, zal de mogelijkheden van Smart Farming in de toekomst nog meer uitbreiden. Met snellere verbindingen tussen servers en apparaten zoals drones en sensoren en meer verwerkingscapaciteit. Kunstmatige intelligentie en machine learning leveren toegevoegde waarde door het systeem zelf te laten leren van de informatie die het verzamelt, zonder specifiek geprogrammeerd te zijn. Dit kan drones in staat stellen om normaal gedrag van vee en de normale staat van gewassen te leren herkennen en onregelmatigheden te identificeren en te melden.

Er bestaan al een aantal agrarische systemen die redelijk kant-en-klare oplossingen bieden voor Smart Farming. Deze systemen combineren al een aantal van bovengenoemde technologieën om boeren een Smart Farming totaaloplossing te bieden.

Smart Farming systemen in de land- en tuinbouw

Het doel van gewasmonitoring en bodembeheer met sensoren is meer opbrengst met minder middelen en een hogere kwaliteit. Grondsensoren meten belangrijke bodemvariabelen zoals het bodemvochtgehalte, het organische stofgehalte, de bodemtemperatuur en de zuurgraad. Deze gemeten waarden worden vervolgens in kaart gebracht met behulp van GEO–software. Zo kunnen hele precieze kaarten worden getekend van een perceel.

De stikstofbehoefte van verschillende plaatsen binnen één perceel kan sterk variëren. Dankzij deze precisielandbouw kan de bemesting aangepast worden aan de werkelijke behoefte van het gewas. Metingen van de bodemvochtigheidsgraad zorgen voor optimale irrigatie. Zo wordt er minder water verspild en neemt de gewaskwaliteit toe.

smart farming spuitadvies
Spuitadvies via de adviesmodules van de SmartFarm app (Bron)

Drones of sensorcamera’s kunnen real time beelden maken van verschillende plekken van het perceel. Deze beelden worden gebruikt voor kwaliteitscontrole, ziektedetectie, sortering en irrigatiemonitoring. Het gebruik van een database met opgeslagen beelden maakt het mogelijk om de grootte, vorm, kleur en groei van het gewas te vergelijken met real time beelden van het gewas en zo de kwaliteit te bepalen.

Smart Farming systemen voor de land- en tuinbouw

  • 30MHz: deze Amsterdamse scale-up is gespecialiseerd in de landbouwsector en IoT. Het systeem wordt gestuurd door het cloudgebaseerde Zensie-platform. 30MHz combineert hardware en software in een totaalpakket, van sensoren tot opslag, transport en logistiek. Het platform biedt real-time monitoring, analyses, notificaties en advies.
  • SmartFarm levert kant-en-klare slimme sensoroplossingen, zoals regenmeters, klimaat- en temperatuurmeters en bodemvochtsensoren. Via het dashboard van SmartFarm verschijnt er advies over productiviteit, duurzaamheid en kostenbesparing.

Smart farming in de melkveehouderij

Voor melkveehouderijen bestaan er sensoren die op de hals van de koe geplaatst kunnen worden en die verschillende relevante gegevens meten over de gezondheid, tochtigheid, moment van afkalven en de warmtestress van de koe. Deze cloudgebaseerde systemen leveren gedetailleerde informatie over elk dier. Hierdoor kan de boer gemakkelijker en beter geïnformeerde beslissingen nemen over zaken als het fokken, insemineren en kalveren van zijn koeien.

Precisielandbouw IDA
Het cloudgebaseerde agrarische systeem van IDA (Bron)

Met behulp van dit soort systemen kan de boer ook meten hoeveel impact een wijziging op de melkveehouderij heeft. Bijvoorbeeld wat de invloed is van voer, bodembedekking of operationele wijzigingen en een zo efficiënt en duurzaam mogelijke boerderij te runnen. Onderzoek wijst bovendien uit dat het verlengen van de levensduur van melkkoeien de klimaatimpact vermindert en de winstgevendheid vergroot (melkproductie neemt toe met de leeftijd).

2 smart farming systemen voor de melkveehouderij

  • IDA, een start-up uit Amsterdam die digitale sensoren en kunstmatige intelligentie inzet om verduurzaming van de landbouw te stimuleren.
  • Stellapp, een Indiase start-up. Met het SmartMoo™ IoT Platform van Stellap zijn de productiegegevens van al meer dan twee miljard liters melk verwerkt.

smart farming voordelen

Voor meer informatie, bekijk de lijst met agrarische systemen op Capterra. Lees de reviews van geverifieerde gebruikers en vergelijk verschillende oplossingen op basis van functionlaiteiten en prijs.

 

Data Science und Marketing-Analyse verständlich erklärt

Data Science und Marketing Analyse

Data Science und Marketing Analyse
LinkedIn, Glassdoor und Harvard Business Review sind sich einig: Data Scientist ist zurzeit der begehrteste und attraktivste Job mit glänzenden Berufsaussichten. Das durchschnittliche Jahresgehalt liegt in Deutschland bei 54.000 EUR brutto, in den USA sogar bei 130.000 USD. Überall, wo Daten anfallen und Marketing-Analyse betrieben wird, sind die Datenwissenschaftler*innen gefragt. Einer Gartner-Umfrage zufolge (für Kunden auf Englisch einsehbar) macht die Marketing-Analyse mittlerweile mit 9,2 % den größten Anteil des Marketingbudgets aus und der Bedarf an den hochqualifizierten Analytiker*innen steigt weiterhin.

Bereits ein Jahr zuvor fand Gartner mit der Marktforschung 2018 Hype Cycle for Data Science and Machine Learning (für Kunden auf Englisch einsehbar) heraus, dass 77 % der leitenden Manager*innen der Meinung waren, dass Data Science einen signifikanten Mehrwert liefere und essenziell für den Erfolg ihrer Unternehmen sei.

Die Nachfrage nach Data Scientists ist hoch, denn „fast jede Branche durchläuft zur Zeit eine digitale Transformation“ und diese Daten müssen ausgelesen werden. Jedoch fehlen den Datenwissenschaftler*innen noch häufig die von Unternehmen benötigten Kenntnisse und jüngste Forschungen zeigen, dass in den letzten fünf Jahren die Ergebnisse der Marketing-Analyse nicht den gewünschten Erwartungen entsprachen.

Wie sinnvoll ist es also, Data Scientists (die es nicht ausreichend gibt) einzustellen und trotz sinkender Leistung in die Marketing-Analyse zu investieren?

Sehr!

Um dieses Paradoxon zu erklären, müssen wir uns zunächst mit drei Fragen näher befassen.

1. Was macht eigentlich ein Data Scientist?

IT-Talents beschreibt das Aufgabenfeld von Data Scientists und den Weg dahin. Gartner (für Kunden auf Englisch einsehbar) hat für eine bessere Übersicht die Hauptaufgaben im Bereich Marketing noch genauer heruntergebrochen:

  • Messen: Die Auswirkungen von Marketingbestrebungen und Werbekampagnen bestimmen
  • Optimieren: Strategiewechsel oder Änderungen in der Ausgabenplanung empfehlen, um bessere Ergebnisse zu erreichen
  • Experimentieren: Tests entwickeln und durchführen, um Ursachen einzugrenzen
  • Segmentieren: Gruppen und Untergruppen von Bestands- und potenziellen Neukunden identifizieren
  • Prognosemodellierung: Computermodelle entwickeln, um Antwortquoten zu verbessern
  • Kommunizieren: Durch Datenanalysen erhaltene Ergebnisse kommunizieren, um so bessere Geschäftsentscheidungen zu erzielen

Diese Aufschlüsselung ist eine gute Unterstützung bei der Ausschreibung und Besetzung einer offenen Stelle als Datenwissenschaftler*in. Wie Silicon erläutert, kann Marketing Analytics für einen klaren Wettbewerbsvorteil sorgen und schlechte Entscheidungen auf ein Minimum reduzieren, wenn die Möglichkeiten ausgeschöpft werden. Jedoch hat oberflächliches Wissen über die genaue Tätigkeit von Datenwissenschaftler*innen in Kombination mit der Tatsache, dass Analyse-Kenntnisse in vielen Funktionen (nicht nur im Marketing) eine zwingende Voraussetzung sind, dazu geführt, dass viele Positionen durch Personen mit mangelnder Kenntnis und Erfahrung besetzt werden.

Auf lange Sicht mag diese behelfsmäßige Lösung sogar funktionieren: Angestellte mit unzureichenden Qualifikationen werden mit der Zeit und der Erfahrung, die sie im Beruf sammeln, zu Expert*innen. Forbes ist sogar der Meinung, dass es im Jahre 2029 gar keine Data Scientists nach dem heutigen Verständnis mehr geben wird. Stattdessen wandelt sich der Beruf: Das Fachwissen wird in die Bereiche Kommunikation, Domänenwissen und Unternehmensstrategie einfließen und zu einer unverzichtbaren Voraussetzung in allen Abteilungen werden.

Kurzfristig wird dies jedoch zu Problemen führen, da Mitarbeiter*innen ohne Data Science- und Analysewissen entsprechende Stellen besetzen und unweigerlich Fehler machen bzw. die Erwartungen ihrer Arbeitgeber*innen nicht erfüllen werden. Beim erfolgreichen Einstellen von Datenwissenschaftler*innen und Analytiker*innen ist es daher unabdingbar, dass beide Parteien die Jobanforderungen verstehen und ein Unternehmen bereit und in der Lage ist, neue Mitarbeiter*innen in das Feld einzuarbeiten.

2. Wovon hängt der Erfolg von Marketing-Analyse ab?

Eine gute Marketing-Analyse ist nur mithilfe von sauberen und zuverlässigen Daten möglich. Harvard Business Review zufolge wird die Situation nicht nur durch den Mangel an erfahrenen Data Scientists, sondern auch durch chaotische und undurchsichtige Datenberge verschärft. Schlecht organisierte Datenmengen eignen sich nicht für die Datengewinnung, sodass die Bemühungen der Marketing-Analyse weit hinter ihren Möglichkeiten zurückbleiben.

Die meisten Unternehmen sammeln Daten über verschiedene Abteilungen hinweg und setzen dabei verschiedene Systeme und Variablen ein. Das macht es schwierig, alle Daten zusammenzubringen und in ihrer Gesamtheit zu analysieren. Probleme lassen sich aber vermeiden, indem man von Anfang an akzeptiert, dass weniger manchmal mehr ist. Idealerweise sollten Unternehmen daher noch vor dem Sammeln eine Strategie festlegen und entscheiden, welche Daten für die Erfolgsanalyse nötig sind. So wird der zeitaufwendige Vorgang der nachträglichen Standardisierung umgangen.

Bei diesen Überlegungen hilft es, eine Darstellung sämtlicher möglicher Berührungspunkte des Kunden mit dem Unternehmen anzufertigen, da Einkäufe meist nicht geradlinig verlaufen. Erhebt man dann Daten bei jedem Kundenkontakt, hat die Marketing-Analyse den erforderlichen Kontext, um eine informierte Unternehmensstrategie zu entwerfen.

3. Wie ist Marketing Analytics-Software einsetzbar?

Eine große Auswahl kann erschlagend wirken – und genauso ist es auch bei Marketing-Analysesoftware. Anstatt eine unendliche Anzahl an Plattformen zu vergleichen, raten wir daher, sich für ein Tool zu entscheiden, das alle Anforderungsbereiche eines Marketing-Data-Scientists abdeckt (auch wenn noch niemand eingestellt wurde).

Folgende Fragen können dabei helfen zu evaluieren, welche Softwarelösungen über die richtigen Funktionen für dein Unternehmen verfügen:

  • Messen: Welchen Metriken nutzt das Unternehmen, um den Erfolg einer Marketing-Kampagne zu messen (z. B. Klickrate, Bounce Rate oder Seitenaufrufe)? Erlaubt das Marketing-Analytics-Tool, diese Erfolgskriterien zu verfolgen?
  • Optimieren: Ein Data Scientist oder Analyst ist dafür verantwortlich, Änderungen für die Marketingstrategie zu empfehlen. Die Software sollte jedoch Funktionen für Messungen, Experimente und Prognosemodellierungen bereitstellen, um diesen Vorgang zu unterstützen. Wenn es voraussichtlich schwierig ist, eine*n Datenwissenschaftler*in in Vollzeit zu finden, sollte man die Softwareanbieter fragen, ob Augmented Analytics unterstützt wird. Diese neue Technologie analysiert und interpretiert die Daten automatisch und wird von Gartner als Zukunftstrend
  • Experimentieren: Bietet die Marketing-Plattform AB-Tests an, um sicherzustellen, dass in die beste Version einer Kampagne investiert wird? Ermöglicht mir die Lösung, alle Kampagnentypen zu testen, die mein Unternehmen durchführen wird (z. B. E-Mails, Landing Pages, Calls-To-Action)?
  • Segmentieren: Hilft das Marketing-Analytics-Tool, eine Zielpublikum-Segmentierung zur Verbesserung des Return on Investment (ROI) der Kampagnen festzulegen? Wie werden Zielgruppensegmente angelegt und gepflegt? Bietet die Plattform dynamische Listen, die auf Grundlage vordefinierter Regeln aktualisiert werden können, wenn sich die Daten möglicher Kunden ändern?
  • Prognosemodellierung: Bietet die Plattform eine Prognosemodellierung, sodass das Unternehmen Kontakte priorisieren kann, die mit hoher Wahrscheinlichkeit von potenziellen Kunden zu tatsächlichen Kunden konvertiert werden? Setzt die Software Predictive Marketing ein, das Nutzer*innen personalisierte Erfahrungen (z. B. Inhalte, Angebote, Preise) bietet, um die Konversionsrate zu erhöhen?
  • Kommunizieren: Enthält die Software Funktionen für die Datenvisualisierung und Berichterstattung, um auch weniger technisch versierten Stakeholdern eine Strategie näherbringen zu können? Werden Berichte und Dashboards automatisch erstellt oder müssen sie manuell konfiguriert werden?

Ähnlich wie bei der Datenmenge ist auch in diesem Fall mehr nicht unbedingt besser. Die Fragen oben helfen bei der Auswahl der Software-Funktionen, die für den konkreten Geschäftsbedarf am sinnvollsten sind. Wenn es zudem gelingt, einen qualifizierten (oder zumindest einigermaßen qualifizierten) Data Scientist einzustellen, sollten auch die Erfahrungen und Vorlieben dieser Person in die Entscheidung für eine Software einfließen.

Marketing-Analysesoftware vergleichen

Letztendlich sollte es das Ziel sein, eine einheitliche Marketing-Analyse-Plattform einzusetzen und eine saubere Datenbank zu nutzen, die für die Analyse optimiert wurde. Wenn du Marketing-Analysen mithilfe von Software erstellen möchtest, nutze das Software-Vergleichstool von GetApp, um die richtige Marketing-Analysesoftware für deinen Bedarf zu finden.

Software Vergleichstool

Das Software-Vergleichstool von GetApp zeigt u. a. Produktdetails wie Plattform-Support, typische Verbraucher, Kundenservice, Screenshots der Software, Nutzerbewertungen, Integrationsmöglichkeiten, Sicherheit und mehr.

 

O que é business intelligence e para que serve?

o que é business intelligence e para que serve

o que é business intelligence e para que serve

Você com certeza já deve ter lido por aí essas duas palavras: business intelligence. Mas você realmente sabe o que é business intelligence e para que serve? Também conhecida como BI ou inteligência de negócios, essa recente tendência empresarial refere-se a uma série de processos, baseados em softwares, cujo objetivo é transformar os dados desestruturados de uma empresa em informações estruturadas. 

Com a aplicação do business intelligence, deixa de haver espaço para achismos, intuições e o tão famigerado “tiro no escuro”. Isso porque as informações citadas acima, na verdade, tornam-se conhecimento que ajuda os tomadores de decisões a encontrar soluções eficientes. 

Ou seja, faz-se uso de informação privilegiada para atuar em direção às reais necessidades de otimização e crescimento de um negócio. Abaixo, confira as principais vantagens de trazer o BI para a sua empresa:

  • Melhoria e rapidez nas decisões
  • Apresentação de dados de forma simplificada
  • Acompanhamento de KPIs (indicadores de desempenho) em tempo real
  • Gestão de riscos
  • Identificação de falhas
  • Abertura de novos mercados
  • Consolidação de diferentes dados em um mesmo relatório
  • Lançamento de novos produtos ou serviços

A importância do business intelligence para as PMEs

Há inúmeros cases na internet que mostram como o BI ajudou alguma grande empresa a abrir mercados, reduzir custos e maximizar suas vendas. A impressão que se tem é que as soluções de BI são acessíveis apenas às organizações maiores, mas isso não é verdade.

Hoje, é preciso destacar, existem ferramentas de business intelligence preparadas às exigências e ao orçamento das PMEs. Antes de mais nada, é necessário saber que as soluções que atendem os grandes negócios não são necessariamente o que as PMEs precisam. Por isso, é importante conhecer como cada área se beneficia dessa estratégia para então poder selecionar a ferramenta de BI ideal.

Como as áreas de uma empresa usam o BI

Marketing 

Quando usados no marketing, softwares de business intelligence permitem monitorar e analisar conversões de leads (os clientes potenciais), identificar por quais canais vieram e qual o interesse deles. Ainda a partir desses dados é possível analisar o custo por lead e o retorno sobre investimento (ROI na sigla em inglês) para que, no futuro, se possa definir novas campanhas mais assertivas e distribuir melhor a verba de marketing.

Vendas

No comercial, as ferramentas de BI permitem identificar o produto ou serviço com maior taxa de venda, o ritmo que elas acontecem, além do ticket médio dos clientes. Também estão disponíveis informações como a região que mais adquire determinado produto, abrindo oportunidade para que se criem ações segmentadas.

Financeiro

A criação de relatórios financeiros torna-se mais rápida com a automatização de processos.  Com inteligência de negócios, o usuário acessa relatórios onde pode comparar um ano com o outro para saber qual o lucro e o crescimento da empresa. 

Recursos humanos

No RH, é possível monitorar as iniciativas que estão sendo realizadas na área, o gasto com horas extras, o tamanho da folha de pagamento por setor, além, principalmente, de acessar o índice de retenção dos colaboradores, um bom indicador do resultado da política de recursos humanos de uma empresa.  

Logística

Setor estratégico para muitas empresas, a área de logística pode ser avaliada – e constantemente melhorada – de acordo com o Acordo de Nível de Serviço (SLA) de entrega de cada transportadora parceira, valor de entrega por cada região e o custo do envio de mercadorias.

PMEs: como escolher a melhor ferramenta de BI

O primeiro passo antes de selecionar um software é definir estratégias e metas de business intelligence para que sua empresa tenha uma orientação cujo desempenho possa sempre ser medido e, se necessário, reajustado com base nos resultados.

Em seguida, deve-se olhar para as soluções do mercado com os requisitos que listamos abaixo:

1. Informação visual

É comum que as PMEs possuam equipes enxutas e sem tempo para se debruçar em gráficos complexos para entender o que eles querem dizer. Por isso, invista em soluções com bons dashboards (ou painéis de controle), que incluem infográficos, tabelas e planilhas, de preferência ajustadas com um bom design.  Além de apresentar as informações com uma excelente qualidade, o dashboard reúne importantes métricas, o que evita que os funcionários precisem acessar inúmeras fontes em busca do que necessitam.

power bi dashboard
Exemplo de dashboard do Power BI, solução de business intelligence da Microsoft (Fonte)

2. Configuração da análise 

Vale recordar que, apesar dos dashboards serem uma excelente ferramenta de visualização, eles não farão milagre sozinhos. Portanto, estabeleça os principais indicadores de performance que pretende acompanhar para usufruir melhor da sua ferramenta.

Antes de contratar a sua solução, certifique-se de que poderá personalizá-la com facilidade, de forma que sua equipe possa ter domínio rápido da ferramenta. 

3. Segurança dos dados

Como a ferramenta irá trabalhar com dados estratégicos do seu negócio, é imprescindível que você contrate uma opção segura. Portanto, busque informações sobre o software que você está considerando, bem como a reputação da empresa que o oferece. Também descubra como suas informações serão armazenadas e tenha certeza de que terão a integridade garantida. 

4. Dispositivos móveis

Se na sua empresa é comum que parte da equipe trabalhe remotamente, busque uma solução com design responsivo. Isso significa que o software pode ser acessado de qualquer dispositivo: desktop, celular ou tablet.

dashboard mobile do tableau
Exemplo de painel responsivo do Tableau (Fonte)

5. Suporte 

Além das questões de funcionalidade, informe-se se o fornecedor oferece suporte para implementação do software bem como atendimento para quando sua equipe necessitar de auxílio. A ferramenta só terá efeito se os seus colaboradores souberem aproveitar todos os recursos que ela oferece.

Em busca de uma solução de business intelligence? O Capterra oferece uma gama de ferramentas de BI. Conheça!

Bots et Natural Language Processing : du neuf en BI

Bots et natural language processing, du neuf en Business Intelligence !

Bots et natural language processing, du neuf en Business Intelligence !

La plupart des dirigeants de petites ou moyennes entreprises l’admettent : l’analyse de données n’est pas leur point fort. Ces passionnés travaillent sans relâche pour construire l’entreprise de leurs rêves,mais une organisation ne peut se développer sans l’analyse de données à l’époque du Big Data. Le volume, la vélocité et la diversité des données que vous serez amené à traiter augmenteront proportionnellement à la croissance de votre entreprise. L’analyse de données s’est par conséquent complexifiée, exigeant une meilleure connaissance en matière de programmation et de statistiques.

Et c’est là que les chatbots de business intelligence (BI), appelés aussi bots de BI ou d’informatique décisionnelle, peuvent s’avérer utiles. Les bots de BI comprennent les demandes de données dans des langues telles que l’anglais et fournissent des résultats. Le traitement automatique des langues (Natural Language Processing ou NLP en anglais) et les chatbots constituent des technologies émergentes qui rendront bientôt l’analyse de données accessible à tous.

L’intégration d’outils de BI équipés de chatbots de NLP aidera les petites et grandes entreprises à instaurer une culture de l’analyse, à améliorer l’adoption des outils relatifs aux données et à prendre des décisions associées qui pourront gonfler le chiffre d’affaires et améliorer les prestations des entreprises.

Dans cet article, nous allons définir ce en quoi consistent les bots de NLP et de BI, énumérer les fonctionnalités les plus intéressantes et vous faire découvrir les avancées notables du secteur.

Ce dont nous allons parler :

  • Les bots de natural language processing et de BI simulent les conversations humaines au sujet des données et des analyses
  • Les bots de BI font de l’analyse de données un jeu d’enfant
  • Les principales fonctionnalités des chatbots de BI
  • Les dernières avancées en matière de chatbots dans le monde de la BI
  • Les chatbots de BI et la NLP deviendront des technologies grand public au cours des 5 prochaines années
  • Les prochaines étapes pour votre PME

Les bots de traitement automatique du langage naturel et de BI simulent des conversations humaines au sujet des données et des analyses

Le natural language processing (NLP) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui permet d’interpréter, de reconnaître, de comprendre et de traiter les requêtes des utilisateurs sous la forme de langage humain. En termes de business intelligence, cela signifie que la programmation en SQL ou en .NET n’est plus nécessaire pour extraire des résultats. Il vous suffit de saisir votre requête en anglais pour obtenir des réponses à partir de vos données.

Capture d'écran du fonctionnement d'une requête NLP dans QlikSense
Fonctionnement d’une requête NLP dans QlikSense (source)

La NLP désigne la technologie au cœur des chatbots qui leur permet de déchiffrer et de traiter des requêtes humaines.

Les chatbots sont des programmes informatiques conçus pour simuler une conversation avec des utilisateurs humains. Particulièrement utiles, ils sont souvent utilisés lors des échanges d’assistance client, de premières discussions commerciales, mais aussi pour répondre aux demandes des clients.

Les chatbots sont également depuis peu utilisés dans le cadre de la business intelligence. Les applications de BI permettent de baser des décisions sur des données. Les bots de BI simplifient le processus en permettant aux utilisateurs d’avoir une vraie discussion autour de leurs données. De plus, les bots de BI parcourent vos données, réalisent les analyses nécessaires et fournissent les résultats demandés.

Les bots de BI fonctionnent comme n’importe quel chatbot normal. Il vous suffit d’encoder vos données et de faire ou saisir votre demande. Ce dernier partagera alors avec vous les informations et résultats pertinents.

Les bots de BI font de l’analyse de données un jeu d’enfant

Les bots de BI simplifient l’analyse de données et la génération d’informations tout en apportant une touche humaine. Parmi les principales caractéristiques des bots de BI, figurent :

La facilité d’utilisation : les chatbots utilisés dans le cadre de la BI augmentent leur facilité d’utilisation. C’est aussi simple que de demander les données à votre ami et d’obtenir immédiatement les résultats sans devoir éplucher des milliers de données et lire leur représentation graphique.

 La démocratisation des données : les chatbots stimulent le taux d’adoption des outils de BI au travail. Gartner estime que d’ici 2021, l’analyse conversationnelle (les chatbots) et la NLP aideront plus de 50 % des employés à utiliser l’analyse dans leur travail, par rapport aux 35 % actuels. Les chatbots de BI rendront l’analyse de données facilement accessible à une grande majorité des employés.

 La réduction des coûts : les chatbots de service client contribuent à économiser plus de 20 milliards d’euros chaque année. Les bots de BI peuvent également représenter des économies similaires pour les petites entreprises en leur évitant de payer des scientifiques des données ou à des prestataires d’analyse de données.

Pourquoi les bots de BI gagnent-ils du terrain ?

Les chatbots de BI permettent d’obtenir rapidement une analyse de données approfondie, et deviendront bientôt une fonctionnalité courante des outils d’analyse. De fait, tout le monde a besoin de l’analyse.

Selon le Hype Cycle for Analytics and Business Intelligence 2018 (disponible uniquement pour les clients de Gartner), la découverte de données basées sur la recherche à l’aide de requêtes en langage naturel est en train de devenir une interface importante de la création de contenu sur la BI. On s’attend à ce qu’elle fasse partie intégrante des outils modernes d’analyse plutôt qu’à ce qu’elle constitue une catégorie distincte.

Les fournisseurs de solution de BI cherchent également à améliorer l’interface entre leurs outils et les chatbots afin de simplifier l’analyse et de la rendre accessible à tous.

Les principales fonctionnalités des chatbots de BI

Les bots de BI en sont toujours à leurs balbutiements et n’offrent peut-être pas encore toutes les fonctionnalités que l’on voudrait, mais ils proposent déjà les services suivants :

  • Le traitement du langage naturel (natural language processing ou NLP) et le machine learning (ML) : l’apprentissage intelligent et les conversations naturelles permettent aux bots de comprendre l’intention de l’utilisateur et de s’adapter rapidement au jargon de l’entreprise. Avec des technologies avancées telles que le NLP, l’IA et le ML, le chatbot apprendra avec chaque nouvelle requête et gagnera en efficacité et en précision.
  • Les alertes en temps réel : le chatbot doit envoyer des mises à jour et des résultats clés tirés de l’analyse des données qui sont pertinents pour l’utilisateur. Il doit pouvoir personnaliser les alertes en fonction des départements, de la situation géographique et du poste de l’utilisateur. Il doit également avertir l’utilisateur des anomalies que comportent les données.
  • Les fonctionnalités de collaboration : le chatbot peut partager des informations avec les autres utilisateurs par e-mail, par pièces jointes envoyées par chat ou par message. Ces fonctionnalités permettent également à d’autres utilisateurs de rejoindre un chat de groupe.
  • La sécurité : le chatbot sécurise les données grâce à des fonctionnalités telles que l’authentification et l’autorisation de l’utilisateur, le cryptage et le contrôle des accès.
  • L’intégration : le chatbot doit pouvoir intégrer sans encombre les données des outils de BI et d’autres applications tels que les ERP, les CRM et les autres entrepôts de données. Il doit également s’intégrer rapidement à vos outils de BI, si ce n’est pas le cas par défaut.
  • Déployable sur les applications de messagerie : vous devez pouvoir ajouter le bot de BI à des applications de messagerie tierces telles que Slack ou Microsoft Teams. Vous recevez ainsi les résultats de l’analyse des données sans même ouvrir vos systèmes de BI ou sans devoir passer d’une application à l’autre pour accéder aux données.
  • Déploiement sur plusieurs appareils : le chatbot doit être disponible et pouvoir fonctionner sur différents types d’appareil tels que des ordinateurs portables ou de bureau, des smartphones et des tablettes. Il doit également prendre en charge différents systèmes d’exploitation tels que Windows, iOS ou encore Android.

Les dernières avancées en matière de chatbots dans le monde de la BI

Le traitement automatique des langues, l’intelligence artificielle et les chatbots vont façonner l’avenir de la business intelligence. L’IA conversationnelle est considérée comme le dernier élément qui aidera à faire le pont entre les données stratégiques d’entreprise et l’ensemble des employés.

Voici ce qu’ont réalisé certains fournisseurs de BI populaires dans le domaine de l’analyse conversationnelle.

Tableau : Tableau a ajouté à sa version 2019 un éventail de fonctionnalités intelligentes telles que le traitement automatique des langues à l’aide d’un nouvel outil de requête, Ask Data. Ses fonctionnalités phares comprennent la capacité d’encoder des questions au format texte dans l’outil Ask Data et d’obtenir des résultats pertinents. Les analystes de marché comme les développeurs de Tableau s’accordent à dire que les fonctionnalités de natural language processing du produit sont toujours en cours d’amélioration.

Qlik :  Qlik a racheté CrunchBot début 2019 dans le but d’étendre ses fonctionnalités d’analyse conversationnelle. Grâce à cette acquisition, Qlik dispose de la technologie nécessaire pour permettre aux utilisateurs de taper des questions en langage conversationnel dans l’IU de QlikSense ou dans d’autres outils collaboratifs tels que Slack, Skype, Salesforce Chat ou Microsoft Teams. Les utilisateurs recevront directement dans ces applications des réponses à leurs requêtes ainsi que des graphiques générés automatiquement, des prévisions et des interprétations de données.

Sisense : Sisense Boto est le chatbot d’analyse de Sisense. Il utilise le machine learning pour découvrir et partager des données. Les utilisateurs peuvent ajouter Sisense Boto comme contact dans Slack, Skype ou les outils de messagerie et partager avec lui des fichiers CSV à analyser. Le bot vous fournira les résultats et les partagera avec d’autres utilisateurs si nécessaire.

Les chatbots de BI et la NLP deviendront des technologies grand public au cours des 5 prochaines années

Les technologies de Natural Language Processing font encore leurs premiers pas. Avec un taux de précision de 60 à 70 %, elles ne sont actuellement pas adaptées à de nombreux cas d’usage. Mais il y a un intérêt grandissant à rendre le NLP plus intelligent et plus précis, et de nombreux projets de recherche sont réalisés dans ce sens.

Gartner est convaincu que les chatbots conversationnels destinés à l’analyse, la recherche de business intelligence ainsi que la génération et la requête en langage naturel seront très bénéfiques aux entreprises au cours des deux à cinq prochaines années. L’utilisation de la programmation en langage naturel dans les outils de BI permettra aux travailleurs moins expérimentés d’obtenir plus facilement des données des outils d’analyse.

“Nous sommes au début de la tendance, mais je crois que l’analyse conversationnelle va s’imposer comme la manière dont les utilisateurs consomment et utilisent par défaut le contenu analytique au cours de ces deux à cinq prochaines années.”
—Rita Sallam, analyste chez Gartner

Alors que les fournisseurs de solutions de BI se hâtent d’ajouter des fonctionnalités de chatbot à leurs outils, nous nous attendons à ce que les chatbots deviennent partie intégrante de la majorité des solutions de BI au cours de ces cinq prochaines années. Ils devraient également être disponibles à des prix raisonnables pour la plupart des entreprises, quelle que soit leur taille.

Vous souhaitez essayer les bots de BI et le NLP ?

Bien qu’il soit important que votre entreprise soit au courant des avancées en matière de chatbots et de NLP qui sont réalisées dans le domaine de la BI, vous devez également être proactif afin de garantir que la transition vers ces technologies émergentes soit fluide pour tous les employés.

  • Utilisez les versions d’essai : inscrivez-vous à des versions d’essai des bots de business intelligence. Demandez à votre équipe d’essayer ce service afin d’en étudier les avantages et les difficultés.
  • Instaurez une “culture de la donnée” : vous devez investir dans l’instauration d’une culture de l’analyse des données au sein de votre entreprise. Vos employés prendront ainsi conscience des avantages de baser les décisions sur les données et non sur des intuitions et seront plus motivés à adopter les outils de BI. Ils seront par ailleurs plus à même de comprendre et d’utiliser aisément les nouvelles fonctionnalités de BI telles que les chatbots une fois qu’ils seront disponibles.
  • Contactez régulièrement votre fournisseur de BI : contactez régulièrement votre fournisseur de BI pour vous informer des mises à jour, des nouvelles fonctionnalités et des mises à niveau. Vous devez également collaborer avec lui pour ajouter de nouvelles fonctionnalités et personnalisations.

Artificial intelligence: how to apply it to your business

benefits of artificial intelligence for small businesses

benefits of artificial intelligence for small businesses

Few people may have not yet heard about AI, the abbreviation for artificial intelligence. It’s everywhere, and the business world is no exception. According to a global survey by Gartner (complete study available to clients), 50% of companies plan to invest in this area by 2020. 

But what is artificial intelligence? It’s a technology that applies advanced analysis and logic-based techniques to help and automate decisions, imitating human behavior.

The use of artificial intelligence allows companies for example to offer us targeted advertising with specific products that we are looking for. This technology can also provide access to autonomous cars in the future or help cure serious diseases such as cancer.

At first glance, therefore, using artificial intelligence in companies may seem a bit distant. But the reality is different. 

“Common definitions of AI focus on automation and, as a result, often fail to make clear the opportunities available to IT and business leaders,” said Whit Andrews, distinguished vice president analyst at Gartner.

According to Andrews, the key to demystifying it is to understand how to select and apply technologies that use artificial intelligence and generate business value, such as online service robots and advanced analysis techniques that enhance the work in companies. 

We’ll look at the ways in which businesses can benefit from artificial intelligence below:

CRM

One of the major fields of artificial intelligence impacting business recently is customer relationship management (CRM). 

With this technology, the software can predict behavior patterns by analysing the “footprint” left by consumers in the digital world. By helping to understand consumers in the smallest detail, artificial intelligence enables companies to develop better sales strategies and rethink the way they communicate with potential customers. Among the areas benefiting the most from the use of artificial intelligence (cited by 100 companies in Gartner’s report) the main one is sales. 

By identifying patterns through data analysis it’s possible to gain efficiency, contacting consumers more likely to buy certain products and at the most appropriate time. The main CRM software offers this type of functionality.

In addition, automation can also help vendors with repetitive work and process optimisation.

Chatbots

The use of chatbots is gaining popularity and is another area that is benefiting from AI,  enhancing these tools in order to make virtual assistance as natural and efficient as possible. 

According to a recent survey conducted by the specialised company Aivo with e-commerce companies in the US,  65% of customer enquiries over the past six months have been answered effectively by chatbots. The survey indicates that the focus when using them is to optimise and improve customer service, while allowing cost reduction and potential sales growth. The study also reveals that Facebook and WhatsApp are channels where chatbots are more frequently used.

Digital Marketing

Those who work with marketing know the importance of understanding the audience they are writing or creating for.

Artificial intelligence can help in the development of campaigns designed for a certain type of consumer based on their online behavior and that seek to make the most of the available budget. Marketing automation tools use this technology to optimise advertisements on large platforms such as Facebook and Google for example. 

In addition, analysing consumer habits with the help of artificial intelligence allows companies to regulate pricing and schedule promotions and offers. 

With these powerful statistical analysis tools, it’s possible to find out from data what the strengths (and weaknesses) of the business are, and open your eyes to niche markets that could go unnoticed if all this information wasn’t analysed. 

Human Resources 

Another area where automation gains space is human resources, where software is used to manage staff holidays, benefits and keeping track of employees’ time.

Programs that use artificial intelligence can help HR professionals in the different areas in which they work: 

Selection: with the large number of CVs received for certain vacancies, choosing the ones that best fit is a challenge. Tools that automate the process make this task easier.

Management: new employees normally have the same questions when they start in a company. With an optimised portal with artificial intelligence, new staff can make inquiries without having to contact HR directly, including through chatbots.

Results and training: With the analysis of workers’ performance data it’s possible to identify staff weaknesses and develop training.

To get started 

The use of artificial intelligence in companies is already a reality however, experts point out that it is necessary to keep an eye out for new developments in the area, since the changes are constant. 

Investment should not be a barrier. For small businesses, where the financial issue is always important, there are free software options that integrate this technology to its functionalities. Just choose the one that best adapts to the size and type of business and make a test!