O BI (Business Intelligence) é uma excelente ferramenta para extrair as informações que são efetivamente as mais estratégicas para o seu negócio e direcionar o seu planejamento. Entretanto, isso só é possível se tudo estiver bem calibrado e ajustado.
Confira se este é o seu caso e veja algumas dicas que separamos para melhorar o funcionamento do BI na sua empresa.
Saiba garimpar as melhores informações
Um erro muito comum cometido por alguns gestores é somente utilizar seus sistemas de gestão para montar uma coleção infindável de informações, caminhando na contramão do funcionamento e da lógica do BI. Essas toneladas de números não servirão para outra coisa a não ser confundir sua equipe em vez de esclarecer.
A inteligência de negócio não está em juntar dados, mas sim em produzir informação consistente e relevante. Essas informações são a síntese de todo o panorama geral. Por isso, avalie o que realmente precisa saber e faça por onde o seu BI trazer essas informações. Não perca tempo avaliando outros números que não sejam os seus objetivos, eles somente irão te confundir.
Utilize painéis de controle
Nada mais confuso e demorado para ser analisado do que tabelas cheias de números, especialmente se estes números forem muito grandes. Em vez disso, seja prático e estruture seus relatórios em bons painéis de controle.
Gráficos são excelentes formas de visualizar e interpretar dados. Além de serem menos cansativos, eles podem ser lidos de maneira rápida, deixando também as projeções mais intuitivas.
Outra dica importante neste ponto é utilizar estruturas simétricas para comparação. Não vá avaliar, por exemplo, escalas de tempo diferentes sem ajustar a proporção. Do contrário, poderá cometer grandes erros de interpretação.
Centralize seu BI
Outro erro comum dentro das empresas que utilizam ferramentas de BI é achar que esse ambiente cabe somente ao pessoal do TI. Se a sua empresa pensa assim, melhor rever seus conceitos.
A função do Business Intelligence é recolher dados que circundam a operação e o mercado da empresa, processar e oferecer conteúdo útil de maneira rápida e eficiente. Essas informações produzem impacto em todas as áreas da empresa e é por isso que os resultados não podem ficar retidos no TI.
Algumas grandes empresas, como a IBM, têm se esforçado para criar centros de inteligência e, mesmo se a sua empresa não for muito grande, vale a pena pensar nessa estratégia.
A sugestão é montar um grupo interdisciplinar (o menor possível) com representantes dos setores que integram sua empresa. Este grupo será responsável por definir quais as informações serão buscadas pelo BI. Ele também estará encarregado por melhorar o funcionamento do BI, ajudar a interpretar os relatórios que chegarem e repassar o que for importante para cada setor.
Dessa maneira será possível criar alguns modelos enxutos e replicáveis para subáreas à medida que sua estrutura cresce, sem perder a unidade do planejamento.
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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.
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?
[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
[…] 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 […]
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
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.
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.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
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.