Relatórios são o fundamento do BI (Business Intelligence) e servem especificamente para apresentar e documentar respostas para as requisições de negócio mais comuns. Os softwares de BI permitem gerar perguntas aos dados e receber respostas em forma de relatórios. Estas respostas podem, de maneira simplificada, ser divididas em duas categorias: básicas, quando têm periodicidades definidas (semanal, mensal, quinzenal, etc.) ou casuais, quando são requisitadas periodicamente, por curiosidade ou para tentar comprovar uma hipótese.
A maioria das questões de negócios (como por exemplo, vendas abaixo do esperado em determinada região, ou por que os custos continuam crescendo se a relação de produtos em estoque é alta) é identificada em relatórios diários, semanais ou mensais.
Relatórios, no entanto, tendem a ser documentos estáticos, com flexibilidade limitada. Além disso, a maioria deles costuma ser impressa e assimilada como uma "cópia da tela". Ou seja, a informação também é apresentada de maneira estática em determinada situação. Essa limitação tem levado à necessidade de os relatórios se tornarem uma experiência mais pró-ativa ao longo do tempo. Hoje em dia, a maioria dos relatórios online permite realizar drill down e mudar determinados filtros e seleções, permitindo aumentar o nível de detalhes de uma consulta, dando mais flexibilidade e interatividade.
A falta de flexibilidade nos relatórios, combinada à necessidade de realização de uma infinidade de requisições aos dados, levou ao desenvolvimento de ferramentas analíticas. As duas formas mais comuns de ferramentas de BI analíticas - ad hoc query e OLAP (online analytical processing) – foram desenhadas para permitir análises aleatórias aos dados.
Essas ferramentas de análise são amplamente utilizadas por desenvolvedores e usuários, e tendem a ter muitas características e funções que requerem treinamentos e conhecimento para que possam ser compreendidas e utilizadas. Por conta dos desafios enfrentados diariamente pelas corporações e da velocidade de resposta exigida, é mais fácil uma pessoa de negócios fazer uma busca que vá diretamente aos dados de que ela necessita do que para uma pessoa puramente técnica navegar nos dados, buscando as respostas.
A maioria das empresas utiliza uma combinação de ferramentas de relatórios e análises para gerenciar seus negócios. Quando um ambiente de relatórios é utilizado, existem, na verdade, somente algumas funções que estão disponíveis em soluções de BI tradicionais, que permitem realizar análises como: classificação, filtro, drilling (down ou over), pivoting, cálculos e mapas.
Cada uma dessas funções pode ser utilizada em combinação com a maioria das ferramentas de análise de BI para navegar e investigar a informação. É possível calcular o lucro obtido com vendas menos despesa, classificar seções por ordem de lucratividade, detalhar o desempenho das equipes de venda, etc. Este é o tipo de informação que pode ajudar a tomar decisões pró-ativas.
E se você não tiver idéia do problema ou não puder ao menos fazer uma dedução sobre o ponto que pode estar afetando seus negócios? Os problemas nem sempre aparecem em relatórios. O que fazer então quando você não sabe o que perguntar? Esta é a questão-chave, pois é preciso saber a questão que deve ser perguntada. Este é o problema fundamental com as tradicionais ferramentas de BI.
Ferramentas de análise de dados utilizam gráficos, linhas, formas geométricas e cores para representar o dado visualizado. Quando todos estes são combinados em um único painel, centenas de linhas de dados podem ser representadas em uma única tela, agregando informações de nível multidimensional. Dessa forma, muitos problemas podem não ser percebidos, pois questões incomuns costumam ficar automaticamente de fora.
Ferramentas de visualização de dados possuem três funções para representar a informação:
- Uso de cor: conexão de cores entre os gráficos relacionados e os dados que representam;
- Interação com os gráficos: todos os gráficos relacionados reagem imediatamente a seleções feitas em outros para isolar rapidamente pontos de negócios;
- Gráficos para apresentar outliers: a maioria dos gráficos apresenta centenas de linhas de dados detalhados em um pequeno espaço, permitindo que as anomalias fiquem de fora.
O trabalho de uma ferramenta de visualização de dados é apontar o que existe de anormal. Estes dados geralmente são classificados como outliers, pois se mostram fora das normas, ou seja, estão situados à parte do lote principal. Gráficos de visualização de dados são excelentes para trazer à tona outliers em dados.
Dessa forma, os gráficos de visualização de dados podem providenciar uma perspectiva única de seus negócios, superando as ferramentas tradicionais de BI, como as ferramentas de relatórios, query ad hoc e OLAP.
A partir da visualização de dados, é possível identificar singularidades em cada minúcia, detalhe ou particularidade do dado, isolá-lo e investigar sua fonte de origem mais rapidamente do que em métodos analíticos tradicionais. Ela é capaz de elucidar a origem de uma questão de negócio sem requerer conhecimento prévio sobre essa questão.
É possível aumentar os benefícios da visualização de dados se for possível cruzar referências encontradas em investigações que utilizam ferramentas de relatórios e análises tradicionais. Com essas funcionalidades, é possível identificar problemas escondidos nos dados, e então utilizar o BI tradicional para investigar questões de negócios.
Uma solução de Business Intelligence é incompleta se não inclui visualização de dados. As empresas que adotam estratégias de BI sem visualização de dados permitem a possibilidade de erro, escondidos nos dados
