Você sabe como o Data Storytelling potencializa o Business Intelligence? No atual cenário corporativo, onde os dados são abundantes, transformar informações complexas em insights acionáveis é crucial para o sucesso empresarial. Neste artigo, exploraremos como o Data Storytelling pode potencializar o Business Intelligence e transformar a maneira como as empresas operam.
Embora, o Data Storytelling se destaca como uma ferramenta poderosa ao combinar a análise de dados com a arte de contar histórias. Essa abordagem não apenas potencializa a estrutura de Business Intelligence (BI), mas também facilita a compreensão dos dados, engaja os stakeholders, melhora a tomada de decisões e impulsiona a inovação dentro das organizações.
O Data Storytelling, reúne diversas técnicas que transformam dados complexos em narrativas compreensíveis e acionáveis, facilitando a comunicação de insights importantes para os stakeholders. Assim, apresentar os dados em formato de história, cria uma conexão emocional com o público, aumentando o engajamento e a probabilidade de que os insights sejam adotados e implementados. Além disso, histórias bem contadas ajudam os tomadores de decisão a entenderem melhor os dados, identificarem padrões e tomarem decisões informadas com mais confiança.
O uso de gráficos, infográficos e outras visualizações torna os dados mais acessíveis e fáceis de entender, destacando tendências e correlações importantes. Histórias ativam várias partes do cérebro, tornando os dados mais memoráveis e impactantes, o que pode levar a uma maior retenção de informações e ação baseada nos dados apresentados. Um bom Data Storytelling pode desafiar crenças existentes e inspirar mudanças dentro da organização, promovendo práticas baseadas em dados e inovação.
Agora, vamos explorar de maneira prática como o Business Intelligence (BI) e o Data Storytelling se complementam e potencializam os resultados empresariais.
Definindo a estrutura do Business Intelligence
A estrutura de Business Intelligence (BI) possui várias camadas e componentes que trabalham juntos para transformar dados brutos em informações valiosas para a tomada de decisões.
Podemos ilustrar a composição de uma estrutura de BI considerando o diagrama simplificado, utilizado pelo grupo Data Bio Tec em seus trabalhos de desenvolvimento com clientes.
Esse diagrama considera os elementos essenciais da estrutura de BI, citando os principais de acordo com autores renomados:
Elementos essenciais da estrutura de BI
Data Sources (Fontes de Dados): Ralph Kimball e Margy Ross destacam a importância de integrar dados de diversas fontes, como bancos de dados transacionais, arquivos de log, ERP, CRM e fontes externas (IOT, por exemplo), para criar uma visão abrangente dos negócios.
Data Warehousing (Armazém de Dados): Segundo William H. Inmon, um DW é um repositório centralizado que armazena dados históricos e atuais, organizados para facilitar a análise e o relatório.
Data Lake (Lago de Dados): Segundo especialistas como Rihan Hai e Sarah Azzabi, um data lake é um repositório centralizado projetado para armazenar uma quantidade massiva de dados brutos em seu formato nativo, sejam eles estruturados, semiestruturados ou não estruturados
ETL (Extract, Transform, Load): Kimball Group também enfatiza o processo ETL como crucial para a limpeza, transformação e carregamento de dados no data warehouse. Este processo garante que os dados sejam precisos e consistentes.
Data Modeling (Modelagem de Dados): Em seu artigo, M.A.P Araújo discute a modelagem de dados como uma etapa fundamental para estruturar os dados de maneira que suportem análises eficientes e eficazes.
OLAP (Online Analytical Processing): Ramesh Sharda, Dursun Delen e Efraim Turban explicam que OLAP permite a análise multidimensional dos dados, facilitando a exploração de grandes volumes de dados de maneira rápida e intuitiva.
Data Mining (Mineração de Dados): Leandro Augusto Silva descreve a mineração de dados como o processo de descobrir padrões e relacionamentos ocultos nos dados, utilizando técnicas estatísticas e de aprendizado de máquina.
Relatórios e Visualização: Stephen Few destaca a importância de criar relatórios e visualizações claras e concisas para comunicar insights de maneira eficaz aos stakeholders.
Performance Management (Gestão de Desempenho): Wayne Eckerson discute a gestão de desempenho como a aplicação de métricas e indicadores chave de desempenho (KPIs).
IA amplia a atuação do BI
Em diversas partes do BI, ainda temos a integração da Inteligência Artificial (IA). Ferramentas de IA, como aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural, automatizam o processamento de dados, revelando tendências e padrões que poderiam passar despercebidos.
Além disso, a IA também melhora a personalização dos insights, adaptando as recomendações às necessidades específicas de cada negócio, o que pode levar a uma vantagem competitiva significativa
Data Storytelling Potencializa o BI
Aplicar o Data Storytelling em cada componente da estrutura de Business Intelligence (BI) pode transformar a maneira como os dados são coletados, interpretados e utilizados. Esta abordagem não só facilita a compreensão dos dados, mas também aumenta o engajamento dos stakeholders e melhora a tomada de decisões. Vamos explorar como o Data Storytelling pode ser integrado em cada aspecto do BI.
Detalhando os benefícios potencializados
Transformação de Dados em Insights Ação: O planejamento ágil do Data Storytelling ajuda a transformar dados complexos em narrativas compreensíveis e acionáveis. Isso facilita a comunicação de insights importantes para os stakeholders.
Engajamento dos Stakeholders: Ao apresentar dados em um formato de história, você cria uma conexão emocional com o público. Isso aumenta o engajamento e a probabilidade de que os insights sejam adotados e implementados.
Melhoria na Tomada de Decisões: Histórias dos dados bem contadas ajudam os tomadores de decisão a entenderem melhor o contexto, identificarem padrões e tomarem decisões informadas com mais confiança.
Visualização de Dados: As técnicas de Data Storytelling aplicadas aos gráficos, infográficos e outras visualizações tornam os dados mais acessíveis e fáceis de entender. Isso é crucial para destacar tendências e correlações importantes.
Impacto Psicológico: Histórias ativam várias partes do cérebro, tornando os dados mais memoráveis e impactantes. Isso pode levar a uma maior retenção de informações e ação baseada nos dados apresentados.
Inovação e Mudança Organizacional: Um bom Data Storytelling pode desafiar crenças existentes e inspirar mudanças dentro da organização, promovendo práticas baseadas em dados e inovação, incluindo obtenção e ação a partir de insights acionáveis.
Em resumo, o Data Storytelling não apenas enriquece a estrutura de BI, mas também transforma a maneira como as organizações utilizam os dados para tomar decisões estratégicas e impulsionar a inovação. Ao integrar narrativas eficazes com análises de dados, as empresas podem alcançar um novo nível de compreensão e ação. Para concluir, é essencial que as lideranças empresariais compreendam o poder do Data Storytelling e como ele pode transformar a maneira como suas organizações utilizam os dados.
Potencialize o BI da sua empresa com Data Storytelling
Convido você a dialogar sobre este tema com Stefano Carnevalli, um especialista na área que pode ajudar a sua empresa a explorar todo o potencial do Business Intelligence através de história dos dados eficazes.
Agende uma reunião e descubra como o Data Storytelling pode impulsionar a inovação e a tomada de decisões estratégicas na sua organização. Não perca a oportunidade de transformar seus dados em insights acionáveis e engajadores.
Contato via Linkedin ou e-mail stefano.carnevalli@datastorytelling.com.br.