A colaboração entre Inteligência Artificial (IA) e Big Data está pavimentando o caminho para avanços significativos na análise de dados.
Com o Big Data fornecendo o volume necessário de informações e a IA aplicando técnicas de aprendizado de máquina para processar e analisar esses dados, as organizações agora estão equipadas para automatizar tarefas complexas, melhorar a precisão das previsões e tomar decisões baseadas em dados mais rápidas do que nunca.
Este duo dinâmico está transformando áreas como segurança pública, análise de mercado e otimização de campanhas de marketing, evidenciando a necessidade de estratégias especializadas para maximizar o seu potencial.

IA Transformando o Desenvolvimento de BI

Para desenvolvedores de Business Intelligence (BI), a IA promete ser um divisor de águas por automatizar tarefas de rotina e possibilitar análises e visualizações de dados mais sofisticadas. Este avanço não só aumenta a eficiência, mas também a qualidade dos insights gerados, permitindo que as organizações aproveitem ao máximo seus dados.
 A integração da IA nas ferramentas de BI está estabelecendo um novo padrão para análise e inteligência de negócios, destacando o papel crucial da tecnologia no aprimoramento da tomada de decisão e na inovação empresarial.
Continue lendo esse artigo pois vamos explorar algumas das capacidades mais recentes da IA aliada ao Big Data e suas aplicações emergentes.

Análise de texto em escala

Isso envolve o uso de algoritmos de processamento de linguagem natural (NLP) para analisar grandes volumes de texto de maneira eficiente.
Pode incluir tarefas como classificação de texto, extração de informações, sumarização automática, análise de sentimento, entre outras.
Essa análise pode ser útil em uma variedade de aplicações, desde monitoramento de mídia social até análise de feedback do cliente.

Reconhecimento de fala em tempo real

Essa é a capacidade de converter a fala humana em texto de forma instantânea, permitindo interações em tempo real.
É amplamente utilizado em sistemas de reconhecimento de voz em assistentes virtuais, transcrição de áudio em tempo real em ambientes como salas de reunião e legendagem automática em transmissões ao vivo.

Reconhecimento de imagem

O reconhecimento de imagem envolve o uso de algoritmos de visão computacional para identificar e interpretar objetos, padrões e características em imagens digitais.
Isso é utilizado em uma variedade de aplicações, como identificação facial, detecção de objetos em imagens médicas, veículos autônomos, entre outros.

Extrair dados de documentos

Isso envolve o uso de técnicas de processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina para extrair informações específicas de documentos não estruturados, como textos, PDFs ou imagens de documentos.
Essas informações podem incluir datas, nomes, números, eventos, e assim por diante. Essa extração automatizada de dados é útil em processos como gerenciamento de registros, digitalização de documentos e automação de fluxos de trabalho.

Previsões de séries temporais com explicabilidade

Isso refere-se à capacidade de prever tendências ou padrões em conjuntos de dados que variam ao longo do tempo, como vendas, preços de ações ou dados climáticos.
Além de fazer previsões precisas, é importante entender o raciocínio por trás dessas previsões. Modelos com explicabilidade permitem que os usuários compreendam como certos eventos ou variáveis influenciam as previsões, facilitando a tomada de decisões informadas.

Detecção de anomalias

Isso envolve a identificação de padrões incomuns ou discrepantes em conjuntos de dados.
Pode ser utilizado em uma variedade de domínios, como detecção de fraudes em transações financeiras, monitoramento de redes para identificar atividades suspeitas, ou até mesmo na área da saúde para identificar sintomas anômalos em pacientes.
A detecção de anomalias é frequentemente realizada por meio de técnicas de aprendizado de máquina, onde o modelo é treinado para identificar padrões normais e alertar sobre desvios significativos.

A concentração da IA e do BIG Data aumenta a eficiência dos negócios

À medida que nos aprofundamos na era digital, a fusão de IA, Big Data e BI está definindo novos horizontes para a análise de dados e inteligência empresarial. Essas tecnologias não são apenas ferramentas operacionais, mas catalisadores para inovação e crescimento, ou seja, impulsionam o aumento acelerado de novas formas inteligentes de aperfeiçoar os processos.
As organizações que souberem navegar neste cenário emergente serão as líderes na próxima onda de transformação digital, marcada por insights mais profundos, decisões mais rápidas e uma maior capacidade de adaptação às mudanças do mercado.
A Wiser Tecnologia é uma empresa focada em trabalhar para proporcionar inovação e crescimento para as empresas, tornando-se um parceiro tecnológico para os negócios.
Com profissionais qualificados e em constante atualização de mercado, os processos operacionais das organizações que confiam sua empresa à Wiser possuem um excelente desempenho, impulsionando o aumento de resultados esperados pela organização.
 

---

No mundo empresarial dinâmico de hoje, a capacidade de tomar decisões informadas e rápidas é crucial. Aqui, os projetos de Business Intelligence (BI) desempenham um papel fundamental. Eles não apenas ajudam as organizações a processarem grandes volumes de dados, mas também a transformá-los em insights acionáveis. No entanto, o sucesso desses projetos depende fortemente de como são acompanhados e gerenciados. Este artigo explora as melhores práticas para monitorar projetos de BI e evitar erros comuns.

O que são Projetos de BI?

Business Intelligence refere-se ao uso de tecnologias, aplicações e práticas para a coleta, integração, análise e apresentação de informações de negócios. O objetivo dos projetos de BI é fornecer suporte à tomada de decisão, transformando dados brutos em insights significativos. Esses projetos variam desde a implementação de ferramentas de análise de dados até o desenvolvimento de dashboards interativos para relatórios de desempenho.

Importância do acompanhamento

O acompanhamento efetivo é vital para o sucesso de qualquer projeto de BI. Ele garante que o projeto permaneça alinhado com seus objetivos iniciais e se adapte às mudanças nas necessidades empresariais. Um bom acompanhamento ajuda a identificar e resolver problemas rapidamente, garantindo que o projeto forneça valor real e tangível à organização.

Erros mais comuns em projetos de BI

Alguns dos erros mais comuns em projetos de BI incluem:

• Falta de objetivos claros: Sem objetivos bem definidos, é difícil medir o sucesso do projeto.
• Má qualidade dos dados: Dados imprecisos ou incompletos podem levar a insights enganosos.
• Falta de envolvimento dos usuários finais: Os projetos de BI devem atender às necessidades daqueles que os utilizarão diariamente.

Quais cuidados ao acompanhar projetos de BI?

Para acompanhar efetivamente um projeto de BI, considere o seguinte:

Estabeleça KPIs Claros

Os Indicadores-Chave de Desempenho (KPIs) são essenciais para medir o sucesso de um projeto de BI. Aqui estão algumas etapas para estabelecê-los de forma eficaz:

1. Alinhamento com objetivos de negócios: Os KPIs devem refletir os objetivos estratégicos da organização. Por exemplo, se o objetivo é aumentar a eficiência operacional, um KPI pode ser a redução do tempo de processamento de pedidos.
2. Especificidade e mensurabilidade: Cada KPI deve ser específico e quantificável. Por exemplo, em vez de um objetivo genérico como "melhorar a satisfação do cliente", um KPI mais específico seria "aumentar a pontuação de satisfação do cliente em 10% até o final do ano".
3. Revisão e ajuste regular: Os KPIs não são estáticos. Eles devem ser revisados e ajustados regularmente para refletir mudanças no ambiente de negócios ou nos objetivos da empresa.

Garanta a qualidade dos dados

Implemente processos para assegurar a precisão e a integridade dos dados. Aqui estão algumas estratégias para garantir a qualidade dos dados:

1. Processos de validação de dados: Implemente processos automáticos e manuais para verificar a precisão e a integridade dos dados. Isso pode incluir a verificação de dados duplicados, a correção de erros de entrada e a validação de formatos de dados.
2. Gerenciamento de metadados: Mantenha um repositório de metadados que documente a fonte, o formato e o histórico de alterações dos dados. Isso ajuda a rastrear a linhagem dos dados e a entender seu contexto.
3. Auditorias de dados regulares: Realize auditorias periódicas para identificar e corrigir problemas de qualidade de dados. Isso pode incluir a análise de tendências de dados para identificar anomalias ou inconsistências.

Envolver todas as partes interessadas

Garanta que as necessidades e feedbacks dos usuários finais sejam incorporados ao projeto. Aqui estão algumas dicas para garantir esse envolvimento:

1. Comunicação clara e regular: Mantenha todas as partes interessadas informadas sobre o progresso do projeto, desafios e sucessos. Isso pode ser feito por meio de reuniões regulares, boletins informativos ou dashboards de projeto.
2. Feedback e colaboração: Encoraje o feedback contínuo das partes interessadas e incorpore suas sugestões no projeto. Isso não apenas melhora a qualidade do projeto, mas também aumenta a aceitação e o engajamento dos usuários finais.
3. Treinamento e suporte: Forneça treinamento adequado e suporte contínuo para os usuários finais. Isso ajuda a garantir que eles possam usar efetivamente as ferramentas e relatórios de BI.

Acompanhamentos são complexos, mas essenciais

Acompanhar efetivamente um projeto de BI é um processo complexo, mas essencial. Ao evitar erros comuns e adotar uma abordagem estruturada, as organizações podem maximizar o valor de seus investimentos em BI, garantindo decisões mais informadas e uma vantagem competitiva no mercado.
Processos que são monitorados diariamente são bem assertivos, possibilitando ganhos excepcionais para as empresas. Aqui na Wiser Tecnologia, os projetos de Business Intelligence são acompanhados diariamente por profissionais especializados.
Clique aqui para agendar uma reunião conosco e inicie uma transformação de dados de alta qualidade para desbloquear o potencial do seu negócio.
 

O Business Intelligence (BI) é uma ferramenta crucial para organizações em todo o mundo, permitindo que elas tomem decisões informadas com base em dados. No entanto, o sucesso do BI depende diretamente da qualidade dos dados que alimentam o sistema.
Neste artigo, exploraremos a importância da qualidade de dados para o BI, destacaremos técnicas importantes no processo e apresentaremos casos reais que ilustram o impacto da qualidade de dados.
Além disso, forneceremos uma sugestão de livro para aprofundar seus conhecimentos sobre o assunto.

A importância da qualidade de dados para o BI

A qualidade dos dados é o alicerce do Business Intelligence. Sem dados confiáveis e precisos, as análises e insights gerados pelo BI podem ser distorcidos ou até mesmo prejudiciais para a tomada de decisões.
Aqui estão algumas razões pelas quais a qualidade de dados é fundamental para o sucesso do BI:

1. Tomada de decisões precisas

O BI é projetado para fornecer informações valiosas que orientam as decisões estratégicas. Dados imprecisos podem levar a conclusões erradas e, consequentemente, a decisões prejudiciais para a organização.

2. Confiabilidade das análises

Os resultados das análises de BI são tão bons quanto os dados que as alimentam. Dados de baixa qualidade podem gerar desconfiança nos relatórios e dashboards, desestimulando a adoção do sistema por parte dos usuários.

3. Eficiência operacional

Dados de alta qualidade permitem que as empresas identifiquem áreas de ineficiência e melhorem seus processos. Com base em dados confiáveis, as organizações podem otimizar operações, economizar recursos e aumentar a eficiência.

Técnicas importantes no processo de garantia de qualidade de dados

A garantia da qualidade de dados é um processo contínuo que envolve diversas técnicas e práticas. Aqui estão algumas das técnicas mais importantes que separamos para você:

1. Padronização de dados

Garanta que os dados estejam em um formato consistente e padronizado, incluindo datas, unidades de medida, nomes e abreviações.

2. Limpeza de dados

Identifique e corrija erros nos dados, como valores em branco, duplicatas e informações inconsistentes.
 

COMO REALIZAR UMA GESTÃO DE DADOS EFICIENTE? CLIQUE PARA LER.

 

3. Validação de dados

Implemente regras de validação para garantir que os dados estejam dentro dos limites aceitáveis, evitando a entrada de informações inválidas.

4. Monitoramento contínuo

Estabeleça um sistema de monitoramento constante para identificar problemas de qualidade de dados assim que eles surgirem.

5. Educação e treinamento

Capacite os usuários e a equipe de TI para compreender a importância da qualidade de dados e adotar boas práticas.

Dados são responsáveis pelo sucesso organizacional?

Em resumo, a qualidade de dados desempenha um papel fundamental no sucesso do BI. Organizações que priorizam a qualidade de dados colhem os benefícios de análises precisas, decisões embasadas em dados confiáveis e eficiência operacional aprimorada.
Investir em técnicas de garantia de qualidade de dados e adotar boas práticas é essencial para maximizar o potencial do BI e manter uma vantagem competitiva no mercado em constante evolução.
Aprimorar a qualidade dos dados não é apenas uma escolha sábia, mas uma necessidade imperativa para qualquer organização que deseja prosperar. Ao adotar práticas de garantia de qualidade de dados, desde a padronização até a educação contínua, as empresas têm a oportunidade não apenas de melhorar suas operações, mas também de desbloquear insights valiosos para impulsionar seu crescimento.
Para embarcar nesta jornada de sucesso impulsionada por dados confiáveis, é importante implementar estratégia de qualidade de dados e a chave é priorizar a integridade desses dados. Por meio dos serviços da Wiser Tecnologia, voltados para Business Intelligence, sua empresa conseguirá obter todos os benefícios que o BI oferece para empresas.
Clique aqui para agendar uma reunião conosco e inicie uma transformação de dados de alta qualidade para desbloquear o potencial do seu negócio.

O mercado empresarial acompanha a inovação e a evolução da tecnologia, do relacionamento e das boas práticas de negócio. Em meio a isso temos um grande volume de geração de dados diariamente.  
A digitalização de processos, uso de dispositivos conectados, presença online e mídias sociais, aumento da computação em nuvem, personalização, experiência do cliente, e muitas outras razões contribuem, de forma significativa, para o aumento da geração de dados. 
É por este fato que as empresas precisam se atualizar e começar a entrar no mundo dos dados de forma estratégica. Coletar dados e realizar uma gestão eficiente deles é necessidade para qualquer negócio que tem o desejo de acertar o tiro no alvo certo, ou seja, tomar decisões estratégicas com alta probabilidade de dar resultados. 
Neste artigo, vamos falar sobre a gestão de dados, as vantagens e as formas como você pode realizar uma gestão de dados eficiente. 

O que é gestão de dados?

Compreende também a coleta detalhada desses dados, bem como a organização deles, para garantir a qualidade, a integridade e a consistência.
Os dados podem ser coletados de CRMs, ERP, planilhas, redes sociais, fontes externas, como dados de mercado, além de muitas outras fontes relevantes. Esses dados, depois de coletados e estruturados, devem ser enviados para um sistema de armazenamento, como um Data Warehouse, que possa facilitar uma possível consulta e tornar o acesso mais eficiente. 
Disponibilizar esses dados com qualidade, segurança, usabilidade e organização ao longo do tempo é saber realizar uma gestão de dados eficiente. Dados íntegros oferecem mais assertividade para que tomadores de decisão possam traçar estratégias inteligentes, a fim de melhorar processos, bem como aumentar os resultados da organização. 
A prática da gestão de dados também inclui uma análise profunda das informações que foram obtidas a partir dos dados coletados e tratados. Isso inclui a categorização, o enriquecimento e a seleção criteriosa dessas informações. Possuir uma habilidade na disponibilização visual desses dados é fundamental para orientar na tomada de decisão e otimizar processos internos. 
Uma gestão de dados superficial resulta em uma leitura e interpretação de dados inconsistente e ineficiente, levando ao retrabalho da equipe, a perda tempo e de recursos importantes.Isso acontece porque, devido a ineficiência, a análise realizada não oferecerá resultado à organização, não apresentando informações consistentes e precisas. 
Utilizar as ferramentas de BI corretas possibilitam uma análise de dados facilitada, estratégica e assertiva. Atualmente, existem várias ferramentas e plataformas que empresas utilizam para melhorar processos de BI e auxiliar na gestão de dados. Dentre as ferramentas, citamos o Power BI, Alteryx, Tableau, Knime, entre outras. 

Vantagens da gestão de dados

Como lemos no parágrafo anterior, a gestão de dados compreende técnicas relacionadas ao Business Intelligence e à análise de dados. A prática oferece várias vantagens para as organizações que a realizam com profissionais capacitados ou com empresas especializadas no segmento, como é o caso da Wiser Tecnologia.
A seguir, listamos 6 vantagens da gestão de dados para você entender como ela pode ajudar nos seus processos organizacionais.  

Identificação de padrões e tendências

Durante a análise de dados coletados, as organizações podem identificar tendências e padrões ocultos que não seriam facilmente perceptíveis por meio de uma análise superficial. 
Essas tendências ajudam a prever mudanças de comportamento do cliente e mudanças de mercado, fazendo com que a gestão tenha novas formas de atuar para se destacar e atingir o público-alvo de uma forma mais efetiva. 

Otimização de processos

A gestão de dados possibilita que as organizações avaliem o desempenho de seus processos internos e identifiquem áreas que precisam de melhoria. Esse processo fará com que os fluxos de trabalho sejam otimizados e desperdícios sejam reduzidos, proporcionando o aumento da eficiência operacional.  

Tomada de decisões estratégicas

Dados bem organizados, coletados e armazenados de forma correta permitem que as organizações tomem decisões mais fundamentadas e embasadas em informações concretas e consistentes, em vez de dependerem apenas de intuições ou suposições. 
A gestão de dados eficiente, então, levará que gestores realizem escolhas mais precisas e estratégicas, levando a organização a obter melhores resultados. 

Personalização da experiência do cliente

Com a análise de dados, as organizações podem compreender melhor seus clientes, suas necessidades, dores e preferências. Isso possibilita que a empresa ofereça a criação de ofertas e experiências personalizadas, aumentando a satisfação do cliente e a fidelidade da marca. 

Vantagem competitiva 

As empresas que possuem uma gestão de dados inteligente têm uma vantagem competitiva, já que podem tomar decisões mais rápidas e estratégicas em relação aos concorrentes. Além disso, possuem a capacidade de adaptar-se às mudanças do mercado e às demandas dos clientes de forma mais ágil e com base em insights reais.

Mais produtividade

O uso do BI também favorece o ambiente de trabalho. A organização de todas as informações tornam o local de trabalho mais produtivo e proveitoso, facilitando o acesso aos dados, bem como a rotina da equipe. Dessa forma, os colaboradores conseguem melhorar o rendimento nas atividades, além de ter mais interesse e foco no trabalho.

Como fazer uma gestão de dados eficiente? 

O primeiro passo é realizar um planejamento claro. É necessário definir quais dados são relevantes para a organização, como eles serão coletados, quem será responsável por eles e como serão armazenados. Um planejamento sólido proporciona uma base para evitar a coleta excessiva de informações desnecessárias e para garantir a conformidade com regulamentos de privacidade. 
Junto a isso, o planejamento deve se atentar à segurança dos dados. Com ameaças cibernéticas em constante evolução, é importante implantar medidas de segurança, como backup imutável, criptografia, entre outras, para proteger os dados dos clientes.
Além do que foi citado, também deve-se atentar que os dados precisam ser facilmente acessíveis para os profissionais que irão trabalhar com eles, e somente acessíveis a eles. A implementação de sistemas de gerenciamento de bancos de dados eficientes e interfaces intuitivas pode melhorar a experiência do usuário e a eficiência da busca por informações.
Uma gestão de dados eficiente deve ser realizada por especialistas da área, até porque empresa alguma quer fazer investimentos em vão. Atuar com o especialista certo faz com que a organização conquiste excelentes resultados, além de usufruir de todas as vantagens do Business Intelligence. 
A Wiser Tecnologia é uma empresa que oferece várias possibilidades para ajudar você a realizar uma gestão de dados eficiente, desde a disponibilização de licença de plataformas até o profissional outsourcing. 
Uma gestão de dados eficiente é um método poderoso para alavancar a sua empresa. Fale com a gente ou envie um e-mail para solucao@wisertecnologia.com.br e conheça nossas soluções tecnológicas para o seu negócio.

O Power BI e o Tableau são duas ferramentas líderes no mercado de visualização de dados e análise empresarial. Ambas oferecem recursos poderosos para transformar dados brutos em informações valiosas, permitindo a tomada de decisões informadas. No entanto, existem algumas diferenças entre as características e funcionalidades dessas duas plataformas.

CARACTERÍSTICAS	TABLEAU	POWER BI
Interface de usuário intuitiva	Sim	Sim
Ampla variedade de fontes de dados suportadas	Sim	Sim
Recursos avançados de visualização	Sim	Limitado
Recursos avançados de modelagem de dados	Limitado	Sim
Recursos de criação de dashboards interativos	Sim	Sim
Integração com outras ferramentas e serviços da Microsoft	Não	Sim
Opções de implantação na nuvem e no local	Sim	Sim
Compartilhamento e colaboração de relatórios	Sim	Sim
Comunidade de usuários e recursos de aprendizado	Forte comunidade e recursos extensos	Forte comunidade e recursos extensos

Interface de usuário intuitiva entre Power BI e Tableau

• Tableau

O Tableau possui uma interface de usuário altamente intuitiva e amigável. Permite arrastar e soltar elementos visuais, o que facilita a criação de painéis interativos e relatórios.

• Power BI

O Power BI também tem uma interface de usuário intuitiva. Com uma aparência semelhante ao restante da suíte Microsoft, é familiar para os usuários do Microsoft Office. Possui recursos de arrastar e soltar que tornam a criação de visualizações de dados fácil e rápida.

Ampla variedade de fontes de dados suportadas entre Power BI e Tableau

• Tableau

O Tableau oferece suporte a uma ampla variedade de fontes de dados, incluindo bancos de dados, arquivos CSV, Excel, serviços em nuvem, entre outros. Também possui conectores nativos para várias plataformas e sistemas populares.

• Power BI

O Power BI também suporta uma variedade de fontes de dados, como bancos de dados, serviços em nuvem, arquivos CSV, Excel, entre outros. Além disso, possui uma extensa biblioteca de conectores pré construídos para integração com várias fontes de dados populares.

Recursos avançados de visualização entre Power BI e Tableau

• Tableau

O Tableau é conhecido por seus recursos avançados de visualização. Ele oferece uma ampla gama de opções de gráficos interativos, mapas geográficos, painéis personalizados e a capacidade de criar visualizações personalizadas usando linguagem de cálculo.

• Power BI

Embora o Power BI ofereça recursos de visualização sólidos, sua variedade de opções é um pouco mais limitada em comparação com o Tableau. No entanto, ele possui uma coleção de visualizações básicas e personalizadas que podem ser usadas para criar relatórios e painéis interativos.

Recursos avançados de modelagem de dados entre Power BI e Tableau

• Tableau

A modelagem de dados no Tableau é relativamente mais simples em comparação com o Power BI. Ele oferece recursos básicos de manipulação de dados, mas pode ser necessário recorrer a outras ferramentas para transformações de dados complexos.

• Power BI

O Power BI possui recursos avançados de modelagem de dados, como a capacidade de criar relacionamentos entre várias tabelas, definir medidas personalizadas usando a linguagem DAX (Data Analysis Expressions) e realizar transformações de dados avançadas usando o Power Query.

Recursos de criação de dashboards interativos entre Power BI e Tableau

• Tableau

O Tableau oferece uma ampla gama de recursos para a criação de dashboards interativos, incluindo a capacidade de filtrar, destacar e explorar dados em tempo real. Também permite a criação de histórias interativas para apresentações.

• Power BI

O Power BI também oferece recursos robustos para a criação de dashboards interativos. Os usuários podem criar relatórios interativos com recursos de filtragem, exploração e realce de dados. Além disso, os dashboards podem ser publicados e compartilhados com facilidade.

Integração com outras ferramentas e serviços da Microsoft entre Power BI e Tableau

• Tableau

O Tableau não possui uma integração nativa com outras ferramentas e serviços da Microsoft. No entanto, é possível realizar integrações personalizadas usando conectores e APIs.

• Power BI

O Power BI é fortemente integrado com outras ferramentas e serviços da Microsoft, como Excel, Azure, Power Apps e Power Automate. Isso permite uma colaboração mais estreita e o compartilhamento fácil de dados entre as diferentes plataformas.

Opções de implantação na nuvem e no local entre Power BI e Tableau

• Tableau

O Tableau oferece opções de implantação tanto na nuvem (Tableau Online) quanto no local (Tableau Server). A implantação na nuvem permite acesso fácil aos relatórios e painéis em qualquer lugar, enquanto a implantação no local oferece maior controle e segurança dos dados.

• Power BI

O Power BI também oferece opções de implantação tanto na nuvem (Power BI Service) quanto no local (Power BI Report Server). A implantação na nuvem permite uma colaboração fácil e o compartilhamento de relatórios, enquanto a implantação no local oferece controle adicional sobre os dados e a infraestrutura.

Compartilhamento e colaboração de relatórios entre Power BI e Tableau

• Tableau

O Tableau permite o compartilhamento fácil de relatórios e painéis por meio do Tableau Server ou do Tableau Online. Os usuários podem colaborar, compartilhar insights e atualizar os dados em tempo real.

• Power BI

O Power BI oferece recursos avançados de compartilhamento e colaboração de relatórios. Os usuários podem compartilhar relatórios e dashboards com outras pessoas dentro ou fora da organização e também podem colaborar em tempo real.

Comunidade de usuários e recursos de aprendizado entre Power BI e Tableau

• Tableau

O Tableau tem uma comunidade de usuários estabelecida e ativa, com uma base de usuários significativa e envolvida em todo o mundo. A comunidade do Tableau é conhecida por sua vasta gama de recursos, incluindo fóruns de suporte, grupos de usuários, blogs, tutoriais, cursos online e conferências dedicadas.

• Power BI

A comunidade de usuários do Power BI cresceu significativamente nos últimos anos e agora está bem estabelecida. Ela conta com uma base de usuários robusta e ativa, com fóruns de suporte, grupos de usuários, blogs, tutoriais, cursos online e conferências dedicadas. A comunidade do Power BI oferece um ambiente rico para compartilhar conhecimentos, aprender com especialistas e obter suporte.
 

No mundo dos negócios atual e com o imediatismo de informações, resultados e soluções,  a capacidade de analisar dados tornou-se uma necessidade urgente. 
O Business Intelligence (BI) desempenha um papel crucial nas empresas, fornecendo informações valiosas e insights acionáveis ​​para apoiar a tomada de decisões estratégicas. Para acompanhar a concorrência, as empresas precisam aproveitar ao máximo essas informações e utilizá-las de forma inteligente, considerando os objetivos e as necessidades do negócio.
O BI transforma dados brutos em informações significativas, fornecendo uma visão abrangente e que precisa do desempenho da empresa e do ambiente de negócios. Os insights obtidos por meio de análises avançadas, como a mineração de dados, visualização de dados ou técnicas de inteligência artificial, ajudam a identificar oportunidades de crescimento, problemas operacionais, tendências emergentes e muito mais.
Mas para isso ser realizado, é necessário utilizar ferramentas especializadas que possam tornar o processo de análise de dados facilitado, estratégico e assertivo. A partir delas é possível a coleta e integração de dados, visualização de dados, acesso e compartilhamento de informações. Elas ajudam as organizações a transformar dados brutos em informações acionáveis.

5 ferramentas de BI para utilizar

Tableau

Em um ambiente altamente competitivo, é fundamental ter uma visão clara e profunda dos dados. O Tableau, uma das principais ferramentas de BI, oferece uma interface intuitiva e recursos avançados de visualização que permitem explorar dados de forma interativa. Com essa ferramenta,é possível identificar oportunidades de crescimento e tomar decisões fundamentadas com base em insights valiosos. É voltada para a visualização de dados.

Power BI

À medida que as empresas crescem, torna-se cada vez mais essencial obter insights rápidos e precisos. O Power BI, desenvolvido pela Microsoft, oferece recursos robustos de visualização e criação de relatórios interativos. Ao explorar dados em tempo real, especialistas identificam padrões emergentes e tomam decisões ágeis com base em informações atualizadas. 
Além disso, a integração do Power BI com outras ferramentas e soluções Microsoft torna-o uma opção conveniente e poderosa para aqueles que já utilizam a infraestrutura da empresa. Também é uma ferramenta voltada para a visualização de dados.

Alteryx

O Alteryx é uma ferramenta de ETL (traduzido, significa extrair, transformar e carregar dados) e destaca-se como uma ferramenta poderosa para lidar com grandes volumes de informações provenientes de diversas fontes. Com recursos avançados de manipulação e combinação de dados, o Alteryx permite simplificar o processo de preparação e limpeza dos dados, tornando-os prontos para análises avançadas. Ela é a ideal se a empresa lida com dados complexos e análises preditivas.

Apache Hop

O Apache Hop é uma ferramenta de ETL de código aberto que possui flexibilidade e extensibilidade, permitindo personalização e integração de plugins. Como suporta várias fontes de dados, facilita a extração de informações relevantes e oferece recursos avançados de transformação, como limpeza, filtragem e agregação de dados.Além disso, realiza um processamento distribuído de dados em larga escala.

Knime

O Knime também é uma plataforma de ETL e de recursos avançados de análise de dados, como algoritmos de aprendizado de máquina e visualização de dados. Sua interface gráfica é intuitiva voltada para a criação de fluxos de trabalho e oferece uma ampla gama de conectores e extensões para diferentes fontes de dados. A ferramenta pode ser integrada a outras ferramentas de análise, como R e Python, para maior flexibilidade e funcionalidade.

Qual ferramenta utilizar?

Diante da necessidade de se destacar em um mercado acirrado, é imprescindível investir em ferramentas de Business Intelligence que atendam às suas necessidades específicas. O Tableau, o Alteryx, Power BI, Apache Hop e o Knime são apenas algumas das opções disponíveis, cada uma com sua própria gama de recursos e vantagens.
O profissional de BI deve escolher a plataforma de Business Intelligence de acordo com as necessidades do negócio e com aspectos especiais de cada plataforma. Deve considerar pontos como

• Funcionalidades e recursos das plataformas;
• Integração de dados com sistemas e bancos de dados;
• Usabilidade e interface intuitiva;
• Ferramentas de análises avançadas;
• Segurança;
• Suporte e treinamento;
• Escalabilidade e bom desempenho.

Independentemente da escolha, é crucial perceber que o BI é uma necessidade crescente para empresas que desejam prosperar. Ao aproveitar o poder das ferramentas de BI, você estará capacitando sua equipe a tomar decisões estratégicas embasadas em dados sólidos, impulsionando o sucesso e o crescimento de seu negócio. 
Saia na frente dos seus concorrentes! Cuidamos dos seus processos de Business Intelligence de forma inteligente e assertiva. Clique aqui, fale conosco e saiba como podemos revolucionar seus resultados através dos dados. 

Se você leu o artigo passado, sabe que escrevi um pouco sobre a importância que o ETL tem para o Business Intelligence.
O artigo de hoje será um complemento! Vou mostrar pra você 4 ferramentas de ETL que, com certeza, irão te ajudar.
Algumas dessas ferramentas são pagas, já outras open source, mas todas, de alguma forma, podem te auxiliar no processamento dos seus dados, como também na automação dos seus processos.
A seguir, você vai conhecer e saber um pouco mais sobre ferramentas de ETL para você utilizar.

1. Alteryx

A ferramenta Alteryx é uma das principais ferramentas do mercado especializadas em unificar bases, automação de processos e ciência de dados.
Ela foi projetada para colocar a automação nas mãos de todos os profissionais de dados. Possui centenas de componentes e conexão com praticamente todas as fontes de dados, estruturados ou não.
Com um sistema de arrasta e solta, os processos são criados de forma fácil e sem complicação.
A ferramenta Alteryx é paga no formato de licenciamento anual. Em termos de comunidade, os nossos BRs estão crescendo cada vez mais em documentação, treinamentos e dicas.

2. Pentaho Data Integration (PDI)

A ferramenta PDI, também chamada de Spoon, possui interface gráfica para construção dos fluxos.
É formada por duas categorias de artefatos:
Transformações que registra o passo-a-passo de como a extração ou leitura de uma fonte de informação é realizada;
Jobs realizam operações completas, uma por uma, ao contrário de uma transformação que opera sobre as linhas de dados em paralelo.
Parecida com o Alteryx em termos de arrastar e soltar, o PDI pode ser uma boa aliada no processo, porém a necessidade de encontrar os plugins para conectar nas fontes de dados pode dificultar as construções de fluxos.
O PDI é uma ferramenta open source e não há cobrança para utilização. Encontra-se muito conteúdo BR disponível na rede.

3. Knime

É uma plataforma de programação visual de código aberto (open source). Com ela, é possível integrar várias fontes de dados e realizar todos os tratamentos necessários para preparar as bases de dados em informação.
Como as outras ferramentas, Knime também permite a criação de automações que garantem maior controle e agilidade nos tratamentos de dados da sua empresa.
Sobre ela, existem muitos treinamentos, documentação e dicas em português e inglês disponíveis na internet.

4. Apache Hop

Hop é uma plataforma de integração de dados de código aberto totalmente nova, fácil de usar, rápida e flexível.
O desenvolvimento visual permite que os desenvolvedores sejam mais produtivos do que por meio da utilização de códigos.
Existem alguns conteúdos em português, mas a maioria das documentações e treinamentos estão em inglês.
Leitor, espero você nosso próximo artigo sobre BI.
Segue a gente no Instagram, LinkedIn e Youtube pra ficar por dentro dos conteúdos. Também estamos no TikTok e no Spotify!
Fale AGORA com um especialista de BI!

As empresas de hoje precisam fazer mais do que apenas analisar dados se quiserem ser empresas genuinamente orientadas por dados.
Líderes de TI e especialistas de negócios precisam transformar dados importantes em histórias interessantes que sejam facilmente compreendidas pelas principais partes interessadas e que possam ajudá-las a tomar as melhores decisões de negócios.
Esse movimento chama-se Data Storytelling ou simplesmente Narrativa de Dados e é fundamental para as organizações que buscam obter melhores percepções dos seus dados.

O que é exatamente Data Storytelling?

Data storytelling é basicamente uma forma, ou método, de comunicação de percepções baseadas em dados para um público usando narrativa e visualizações, ajudando a entender melhor as principais descobertas e tendências.
Objetivo principal do narrador de dados ou storyteller é clarificar todas as dúvidas sobre a origem dos dados, a idade dos mesmos dentre outras questões, de modo que o storyteller siga a narrativa sem se preocupar em ter que defender os dados em visualizações subsequentes.
O primeiro desafio que a maioria dos narradores de dados encara é obter a credibilidade do público alvo em relação aos dados que estão sendo apresentados.
Um bom exercício para se obter credibilidade é realizar sessões de compreensão para abordar a questão da validade dos dados.
Falar é mais fácil do que fazer. Portanto, é muito importante cativar o público e não ser exageradamente técnico.
Na narrativa de dados, os dados apresentados são os protagonistas e devem ser encarados como atualizados, precisos, relevantes e seguros.

Agentes do Data Storytelling

No Data Storytelling, a visualização, a narrativa e a contextualização dos dados, é tudo.
Logo, uma imagem pode valer mais do que mil palavras. A narrativa de dados, seja um gráfico ou uma simples tabela, visualmente precisa ser atraente.
Toda história possui começo, meio e fim, quem, onde, o quê e por quê. Na narrativa de dados não é diferente.
O público-alvo deseja saber o enredo da narrativa, acompanhando uma trajetória.
A contextualização permite que as pessoas entendam mais, se preocupem mais e saibam qual ação tomar, bem como os seus potenciais resultados.

Passos importantes do Data Storytelling

1. O storyteller deve criar um "herói" e um "vilão" dos dados coletados para a sua narrativa de dados.
2. Durante a apresentação de dados e fatos é importante destacar onde estão os movimentos inusitados e surpreendentes.
3. Destaque a origem genuína dos dados.
4. Evolua o desenvolvimento dos dados. Evite jogar volumes excessivos de dados e depois dizer que vai explicar. Mantenha-se na narrativa.
5. Atue durante a narrativa. Use tons de voz para enfatizar algum dado em especial. Use a linguagem corporal, caminhar, acelerar, aproximar e recuar.
6. Acima de tudo, identifique e destaque percepções. Focar no que é absolutamente importante e surpreendente.

E fuja da sobrecarga de dados e excesso de visualizações. Faça mais com menos.

Finalmente

Para tomar uma decisão é necessário primeiramente compreender bem o cenário baseado em seus dados e fatos.
Narrar uma história é uma forma de se obter esse movimento com maiores chances de sucesso. É fundamental para o Data Storyteller considerar em sua narrativa os dados na perspectiva da sua origem, do momento e dos meios para obtê-los.
Dados como protagonistas de uma história, fornecem toda a credibilidade e razão convincente para mudar.

Imagine um gestor que tem um mundo de relatórios para ler e planejamentos para criar, mas não sabe por onde começar. Chato, né? A situação se tornará delicada tanto para esse profissional quanto para sua equipe e atingirá toda a organização. Saber para onde ir é um grande desafio para aqueles que não conhecem as vantagens do Business Intelligence (BI). 

O BI é uma inteligência de negócios que engloba processos, métodos, técnicas e teorias para coletar dados específicos e transformá-los em informações estratégicas e estruturadas para que gestores possam fazer uma leitura assertiva dos negócios da empresa. A partir disso, esses profissionais conseguem ter uma visão ampla de todas as atividades operacionais.
É vasto o mundo de possibilidades que o Business Intelligence proporciona para as empresas. As informações coletadas e monitoradas a partir do BI deixam à mostra todos detalhes de cada processo, podendo auxiliar:

• Na tomada de decisão rápida e assertiva;
• No aumento da produtividade;
• Na redução de riscos e erros operacionais;
• Na vantagem competitividade;
• No aumento da lucratividade;
• Em um melhor gerenciamento de negócios.

 

E como funciona o processo de BI?
Para que grandes ou pequenas empresas possam usufruir das vantagens do Business Intelligence, é necessário a implementação correta de cada etapa do processo que envolve essa tecnologia. As informações precisam ser exatas e estar bem organizadas para que o profissional possa efetuar uma leitura dos dados com mais clareza, podendo alcançar os objetivos propostos pelo BI.

• Coleta

É o processo inicial e primordial. Aqui, o profissional consegue obter uma visão mais abrangente de tudo o que está acontecendo no âmbito organizacional para coletar e analisar os dados essenciais. A partir disso, aspectos chaves são apresentados com mais assertividade, como a produtividade da equipe, as oportunidades que devem ser aproveitadas, entre outros.

• Análise

Após a organização e a coleta na etapa anterior, aqui as informações coletadas são reunidas, analisadas e classificadas para que possam ser visualizadas. A apresentação desses dados prontos pode acontecer com o auxílio de relatórios, gráficos ou dashboards.

• Compartilhamento

Nessa etapa, todos os dados são compartilhados com outros setores da organização a fim de realizar o diagnóstico situacional da empresa. Assim, juntos, os gestores poderão analisar, debater e ter um compilado de informações para identificar pontos que precisam de melhoria, construir estratégias e gerar insights.

• Monitoramento

O monitoramento é a fase de tomar decisões baseadas nos dados que foram analisados nas etapas anteriores e monitorar seus resultados. Essa parte do processo é essencial já que pode revelar problemas ocultos, facilitar a correção e dar mais clareza aos resultados.
 

Em quais áreas de uma empresa o BI pode ser implantado?
Uma empresa que não atua com o Business Intelligence entra no jogo da concorrência às cegas, pois não conseguirá visualizar oportunidades por trás das próprias informações. Já com o BI, os gestores começarão a conhecer os dados da empresa de A a Z e terão muito mais clareza nos processos.
Essa tecnologia de coleta, análise e monitoramento de dados pode ser implantada em empresas de pequeno, médio ou grande porte, e que desejam obter um negócio inteligente com um direcionamento mais efetivo para evitar erros operacionais, prejuízos e facilitar a tomada de decisões estratégicas.
O Business Intelligence pode ser implantado para melhorar:

• Vendas B2B;
• A contabilidade das empresas;
• O e-commerce;
• O atendimento ao cliente;
• A recuperação de crédito;
• A oferta de produtos e serviços mais procurados;
• O entendimento do comportamento e necessidades do cliente.

Empresas como Avon, Microsoft, Fiat, Amazon e Netflix utilizam o BI para obter mais assertividade nos negócios. Aqui na Wiser, podemos destacar a Nacional Gás e o Ceará Express como nossos clientes nesse segmento.
 

Motivos para sua empresa investir no Business Intelligence
Como já falamos anteriormente, o BI é uma ferramenta que auxilia gestores no entendimento de aspectos organizacionais específicos, influenciando em tomadas de decisão assertivas e inteligentes, deixando o achismo de lado.
Você tem um mundo de motivos para implementar Business Intelligence nos negócios!

• Tomada de decisão

Ter informações essenciais à mesa é estrategicamente importante para que gestores possam ter uma visão ampla dos negócios e usar isso ao favor, propondo soluções mais rapidamente e tomando decisões com mais facilidade e exatidão.

• Vantagem competitiva no mercado

Toda a expertise do Business Intelligence proporciona mais assertividade na tomada de decisões, que ao serem definidas de acordo com a necessidade atual do mercado, possibilita que a organização saia à frente da concorrência.

• Melhoria nos processos internos

O BI favorece o ambiente organizacional o tornando mais produtivo ao aprimorar as condições de trabalho, facilitando processos e proporcionando mais rendimento nas atividades.

• Prevenção de falhas

Já pensou em prever um erro antes de ele acontecer? Com o Business Intelligence é possível! Por meio dessa ciência, gestores possuem previsibilidade de negócios, monitorando falhas e gargalos que, às vezes, passam despercebidos e oferecem risco causando erros nos processos.

• Aumento da lucratividade

Atrelado à melhoria nos processos internos, à prevenção de falhas e vantagem competitiva no mercado, o BI possibilita que a empresa tenha uma maior lucratividade já que a organização conseguirá obter êxito nos resultados.
 

De olho na tendência: Storytelling nos dados

A visualização de dados leva gestores a tomar novos rumos e possibilitar que toda a organização siga em viagem direto ao sucesso com grandes resultados. Com o auxílio de gráficos, tabelas ou dashboards, as informações podem ser passadas para equipes de uma forma menos complexa, e até, podendo apresentar os conhecimentos de uma forma simples e mais precisa.

A apresentação de dados de uma forma mais atraente e interativa fará com que a etapa de compartilhamento gere mais insights e mais interatividade com os outros setores, deixando a reunião mais organizada e acessível.
O Business Intelligence aumenta as possibilidades de sucesso da sua empresa, mas para isso, a sua organização necessita de profissionais especializados, infraestrutura adequada e das melhores ferramentas do mercado, como as que nós trabalhamos aqui na Wiser Tecnologia.
E por isso, sua empresa pode contar com a gente, pois nós temos tudo que você precisa:  Equipe especializada, experiente e ferramentas adequadas à necessidade do cliente para proporcionar os melhores resultados organizacionais!
Agende uma reunião conosco para entender como o BI pode alavancar seus resultados. 

Apesar de parecer ser uma coisa totalmente óbvia, é importante dizer: vendedores precisam vender. Mas, quando estamos falando de vendas B2B, o processo não se torna tão óbvio assim. Toda a jornada de oferta e venda entre empresas é baseada em pequenas vendas, já que a equipe tem que executar diversas tarefas ao longo do caminho, para, finalmente, chegar em um resultado final de vendas com êxito. 

Para conseguir esse êxito, tão almejado, o processo de vendas precisa de um acompanhamento perspicaz desde o início, necessário para toda a jornada que o vendedor realizará. Caso esse acompanhamento não aconteça, existe a possibilidade de a gestão não obter sucesso nas vendas e nas metas que foram estabelecidas. E qual gestor deseja isso? Nenhum! 
Essa análise possibilitará uma descrição mais detalhada de como está se dando o processo de vendas de cada vendedor do time, o que tornará visível os gargalos que possam estar impedindo a efetivação de uma jornada mais assertiva de vendas ou os pontos positivos que estejam impulsionando mais negociações.
 

A diferença entre métricas de performance e métricas de resultado  
As métricas de resultado, também chamadas de Key Performance Indicators (KPIs),  mostram os indicadores das vendas finais. Elas se referem a tudo aquilo que os vendedores puderam carregar até o final do funil de vendas, incluindo aquelas propostas que possuem pretensão de fechamento. 

• Quantidade de propostas em andamento;
• Quantidade de propostas ganhas;
• Quantidade de propostas perdidas. 

É por meio das métricas listadas acima, que a gestão poderá entender e avaliar o resultado de cada vendedor durante todo o processo de comunicação e negociação que ele realizou com cada prospect.  
O que os seus vendedores costumam captar se traduzem em vendas efetivas ou não? A resposta para esse questionamento é alcançada por meio das métricas de performance (todas as atividades realizadas) que mostram a volumetria de trabalho de toda a equipe dos vendedores. Medir essas técnicas é essencial para entender qual é a energia de cada profissional durante o processo de vendas, avaliando como está o desempenho dele e identificando possíveis dificuldades.  
 

Vendedor que não vende deve ser retirado da equipe? 
Depende das circunstâncias, até porque todos têm o direito de errar, aprender e acertar. Como já falamos nos parágrafos acima, vendedores precisam vender. Ora, é a função deles. Mas, precisamos entender os três tipos de profissionais existentes no mercado para acompanhar e entender essa lógica.

1. Vendedor que vende bem SEMPRE. 
Independentemente das circunstâncias, esse vendedor está conseguindo fechar todas as vendas possíveis. E essa prática é excelente para qualquer negócio. Profissionais com esse perfil se preocupam em entregar quantidade e qualidade de vendas de boa margem e para o público-alvo da organização. 
Com eles, gestores e diretores não precisam quebrar a cabeça; apenas deixar que eles continuem vendendo, já que mesmo com métodos técnicos ou não, esses profissionais estão atingindo metas facilmente e entregando resultados idealizados. É importante citar que a gestão deve acompanhar todo o processo de vendas, realizado por esses vendedores, para que possa identificar os acertos do vendedor e utilizar isso como aprendizado histórico para vendas futuras.
Outra questão importante é entender se esse vendedor entrega qualidade de vendas além de quantidade. Análise de margem de contribuição, nível de desconto e tempo que o cliente fica com a empresa (LTV) são pontos importantes para colocar a ‘cereja do bolo’ no vendedor.  

2. Vendedor que nem sempre vende bem, mas possui disposição para trabalhar. 

É esse vendedor que precisa ser desenvolvido pela gestão. É aquele profissional que precisa de um treinamento específico para desenvolver e amadurecer habilidades que ele possui, a partir do conhecimento de técnicas e ferramentas essenciais durante um processo de venda. Apesar de não conseguir atingir as metas com facilidade, é necessário avaliar se esse vendedor tem uma boa volumetria de trabalho e uma boa energia gasta trabalhando bem e gerando resultados. 
A partir disso, a gestão deve acompanhar as métricas dessa performance para poder descobrir qual é o ponto de partida para ajudar esse vendedor a chegar no funil de vendas e obter mais facilidade e maestria nas negociações. 

3. Vendedor nem nem: nem vende, nem apresenta boa volumetria de trabalho. 
Para esse vendedor, o ideal é dar dois a três feedbacks e espaço para a oportunidade de participar de treinamentos para melhorar as técnicas de venda. No entanto, mesmo que com essa oportunidade ele não aceite os feedbacks que recebeu, nem apresente melhoria no processo de fechar o ciclo de vendas, o ideal é optar pelo desligamento desse colaborador. 
Isso será satisfatório para ele, que claramente não tem o desejo de continuar no time, e para a organização, que buscará um profissional apto para realizar as funções conforme o ritmo do resto da equipe. 
 

Quais são as métricas de performance? 
Como já te contamos acima, as métricas de performance são todas atividades realizadas pelos vendedores durante o processo de vendas e que evidenciam a volumetria de trabalho de cada profissional. Elas são indicadores estratégicos para avaliar o desempenho do seu time comercial. Conheça alguma delas: 

• Quantidade de novos clientes inseridos o funil

Refere-se aos clientes que foram prospectados por cada vendedor. É por meio dessa métrica que a gestão consegue identificar quantos clientes o profissional conseguiu atrair e levar para a empresa dentro do processo de vendas. 

• Quantidade de clientes qualificados no processo de vendas

Essa métrica é importante para que a gestão fique ciente sobre qual é o potencial dos leads que foram recebidos e qualificados e ainda descobrir quantos leads, desses que foram recebidos, o vendedor conseguiu prospectar. 

• Quantidade de oportunidades abertas

Aqui, ficará exposto a quantidade de oportunidades que o vendedor registrou ao longo do mês dentro da plataforma que o time comercial utiliza. A gestão deve, ainda, buscar visualizar como o seu profissional está movimentando a pipeline de vendas com o intuito de entender, descobrir e qualificar as oportunidades existentes para iniciar uma nova jornada. 

• Quantidade de visitas, reuniões e ligações feitas 

A partir dessa métrica, será possível avaliar a comunicação que o seu profissional realizou com os potenciais clientes, afinal o processo de vendas só acontece quando o vendedor, de fato, se movimenta. Mesmo que o volume de atividades seja pequeno, ele compõe um movimento importante para avaliar a jornada realizada. 

• Quantidade de apresentações feitas 

Para o cliente aceitar e escutar a proposta do vendedor, ele precisa realizar uma apresentação de forma correta. Esse é o showtime da comunicação. É o momento em que o profissional vai gerar valor ao serviço ou produto, apresentá-lo ao seu potencial cliente e buscar adequá-lo à sua rotina. 
 

Métricas são o caminho para o sucesso 

As métricas de performance são fundamentais para entender se o seu time comercial está trabalhando na direção do sucesso e dos grandes resultados. A gestão de vendas é responsável em avaliá-las criteriosamente e usá-las estrategicamente com o auxílio do Business Intelligence (BI). 

Elas devem ser a vida de vendas e, aliado a isso, as empresas precisam contar com sistemas que as ajudem a interpretar dados de maneira assertiva e inteligente, a fim de obter os resultados pretendidos em vendas. Se a sua equipe não tem um sistema desse tipo, como um CRM, ela não terá como medir essas métricas, muito menos representá-las em gráficos para facilitar a leitura e entendimento no dia a dia desses profissionais. 
E é isso que temos falado e realizado. Na Wiser e com a Wiser, gestores de vendas, diretores de empresas e sócios podem, além de ter um bom número de vendas, realizar uma leitura de todo o processo com assertividade. Com nossa experiência no mundo do BI para empresas, ajudamos profissionais de todo o Brasil a atuar de forma pontual no lugar certo e definir quais esforços devem ser tomados para que se alcance metas e que vendas cresçam consideravelmente. 
Converse agora com um de nossos especialistas e entenda como podemos aumentar a produtividade do seu time de vendas de forma rápida e inteligente!