A automatização de relatórios é um meio essencial de a empresa aproveitar melhor os seus dados. Quando o negócio insiste em coletar informações de vários sistemas e alimentar planilhas do Excel, a tendência é que muita coisa passe despercebida. Dessa forma, o gestor não tem uma visão clara sobre os processos internos da empresa, vindo a tomar decisões com uma possibilidade menor de acerto.
Felizmente, temos a tecnologia para ajudar. Com ela, o trabalho de coletar dados se torna mais ágil, diminuindo a incidência de erros e retrabalhos. Continue a leitura até o final para entender melhor o que é automatização de relatórios e quais os seus 4 principais benefícios!
O que é automatização de relatórios?
Automatizar relatórios é otimizar e agilizar as rotinas de coleta, tratamento, consolidação e uso de dados. A ideia é fornecer aos gestores dos mais variados setores da empresa informações úteis, claras e capazes de auxiliá-los nas tomadas de decisão.
Quais são os seus principais benefícios?
Estamos em uma era fortemente impactada pela tecnologia. Por consequência, os processos precisam ser cada vez mais ágeis e melhorar continuamente, caso a empresa queira ser mais produtiva e competitiva. Dito isso, veja os 4 principais benefícios da automatização de relatórios!
1. Aumento de eficiência
Conforme a coleta e a visualização dos dados ocorre com mais agilidade, a tendência é a eficiência operacional também aumentar. Uma das principais razões disso é a integração entre os muitos sistemas da empresa, permitindo visualizar informações em diversos formatos distintos em uma única interface.
2. Padronização de tarefas
A integração de sistemas permite aos gestores identificar com mais facilidade as correlações entre os dados. Dessa forma, é possível que as tarefas sejam mais padronizadas, diminuindo retrabalhos, erros operacionais e decisões equivocadas.
3. Redução de custos
Conforme os gargalos e pontos de ineficiência são identificados, é possível corrigir e reduzir custos do negócio. Essa é mais uma consequência da integração entre os sistemas, agilizando a coleta e a apresentação de relatórios de forma precisa e automatizada.
4. Produtividade
O grande barato da automatização de relatórios é delegar ao software todo o trabalho manual dos colaboradores. Com isso, os profissionais produzem mais, visto que agora eles podem direcionar melhor os seus esforços em aspectos mais criativos e estratégicos dos setores onde atuam.
Como a automatização de relatórios pode ser feita?
Existem soluções específicas que fazem a geração automatizada de relatórios. Para que a aquisição seja benéfica ao negócio, é crucial pesquisar pela tecnologia que melhor atenda às necessidades da companhia. Além disso, é preciso saber se a ferramenta possui o suporte necessário em caso de bugs e se ela é versátil em termos de integração a vários sistemas distintos.
A automatização de relatórios, como vimos, tem relação direta com a integração de sistemas. Dessa forma, evita-se a coleta manual de dados, que, além de demorada, é ineficiente em termos de estabelecer correlações entre as informações.
Sua empresa tem planos de contratar uma solução para automatizar a geração de relatórios? Aproveite a área de comentários e conte para a gente o que pensa sobre essa implementação!
Foi aluno de Ralph Kimball, maior referência mundial no assunto, no curso de Modelagem Dimensional realizado pela Kimball University, em Estocolmo – Suécia.
Já ministrou diversas palestras sobre o tema e atualmente mantêm o blog da Know Solutions, com referências sobre Business Intelligence.
Pós Graduado em Gestão de Projetos de Software pela PUC – Paraná. Trabalhou durante 7 anos na empresa Siemens onde participou de projetos em diferentes países.
Materia muito interessante
Obrigada pelo artigo 🙂 Acho que eu tenho uma equipe que pode obter cada sucesso 🙂 Mas sem kanbantool.com, nao conseguimos arranjar e controlar todas tarefas. Ferramentas digitais podem ajudar bastante – tal como manager ou teamledaer, mas mais suave 🙂 Eu planejo o dia do trabalho com kanban e todas tarefas sao cumpridas. Eu sei que nao cada um gosta trabalhar assim, mas comigo funciona 🙂
Parabéns por trazer a CRISP-DM de volta ao tablado. O “produtocentrismo” que assola o mercardo de BI pressiona os players a comprar o último brinquedo, a seguir a última moda, quando quase tudo que tem algum uso prático já existe há décadas – como o CRISP-DM
Seria legal um artigo um artigo comparando-o com SEMMA. Pode ser muito interessante para quem entrou na área há menos de 20 anos.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
Sobre o comentário do João Kechichian, concordo em relação às empresas não terem claro o que querem, e concordo com o Leandro sobre a abordagem de “Qual o seu problema” para dar as sugestões.
Mas vale ressaltar que as empresas não conseguem identificar o que querem por não terem claro um Planejamento Estratégico e objetivos bem descritos. Isso facilita muito perceber quais indicadores serão necessários acompanhar para atingir os resultados esperados.
Bom dia,
Há muita diferença das versões do livro The Data Warehouse Toolkit?
Vejo que ele esta na 3 edição.
Posso comprar apenas a 3 ou devo comprar todas?
Oi Marcos!
Há algumas atualizações com conceitos mais atuais. Não precisa comprar todas as edições não, apenas a 3a já cobre tudo que precisa.
Sim e não. A maior diferença é entre a primeira edição e as restantes. Da segunda edição em diante, quando a Margy Ross assumiu o livro, é tudo mais ou menos o mesmo.
A primeira edição, que por acaso chegou a ser publicada em português, é a melhor, na minha opinião. Ela é mais concreta, menor e mais focada. Se conseguir achá-la, compre. Vale ouro.
eu precisava para compor você uma pouco de note ajudar diga obrigado again com o extraordinário conselhos você compartilhado nesta página . Foi certamente maravilhosamente generoso com você dando abertamente tudo o que muitas pessoas {poderiam ter | poderiam possivelmente ter | poderiam ter | teriam | distribuído para um ebook para gerar alguma massa para eles mesmos , especialmente considerando que you poderia ter tried it se você nunca desejado . Those estratégias também agido como outras pessoas tenha semelhante desire como my own entender bom negócio mais relacionado este assunto . Eu tenho certeza há alguns mais agradáveis ocasiões ahead para pessoas que ver seu site
[…] de BI — Business Intelligence ou, traduzindo, Inteligência Empresarial — é justamente o diferencial que uma empresa precisa para tratar dados gerados por vários meios. Veja alguns contextos que podem servir de […]
[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
Olá Leandro.
Acredito que o potencial da área de Business Intelligence dentro das empresas pode ser maior do que se imagina hoje.
Trabalho com consultoria de B.I. para agencias e empresas, e enfrentamos diariamente dois grandes problemas.
1- Padronização dos dados: Como utilizamos muitas fontes de dados, todo o processo, desde o que a implementação, até a parte operacional, precisa ser muito bem estruturada. Sem o padrão das informações perde-se muito tempo com “correção”, sendo que “tempo” não é o que temos para identificar um padrão, pois no dia seguinte ele pode mudar se não o tratarmos.
2- Pessoas que não sabem o que querem: Corporações não sabem o que querem, logo querem tudo. O problema é que sabemos que não tudo não é necessário, se consegue identificar padrões e otimizações com metade do volume. Sendo assim o processo de otimização passa a ser inteligente para ser operacional.
O futuro da área esta encaminhando para segmentações e clusterizações dinâmicas para analise de Big Data, mas se o processo de todos envolvidos precisa ser muito bem desenhado e a área de B.I. precisa ter este knowhow também.
Obrigado e muito bom seus artigos.
Oi João, obrigado pelo seu comentário! Concordo com você!
Realmente, a padronização dos dados é o ponto mais sensível mesmo. Aqui estimamos em torno de 60% a 70% do tempo em um projeto de BI apenas para esta parte.
Sobre as pessoas não saberem o que querem, aqui vemos como uma certa vantagem. Muitas vezes não é nem exatamente não saber o que querem, mas não saberem o que é possível fazer. Com isso, parte do nosso trabalho aqui é exatamente entender do que o cliente sofre aí então sugerir algumas coisas. Tentamos não ir para uma abordagem de “o que você quer” mas sim de “quais são seus problemas”.
Isso me deu até a ideia de criar um post focado nisso, vou deixar anotado para o futuro!
Existe uma técnica chamada Árvore de Realidade Presente, da Teoria das Restrições, que lida justamente com essa barafunda de problemas e entendimentos. Eu experimentei a mesma frustração que você, João, e decidi resolver esse problema. A imagem https://geekbi.files.wordpress.com/2020/10/bi_toc-crt-x.png é um resumo do que eu tenho até agora.
Adoraria uma contribuição. “O cliente não sabe o que quer” já está lá. “Dados são sujos” e “Dados são bagunçados” me parecem boas adições.
O que você acha? E você, Leandro?