Em um mundo cada vez mais orientado por informações, a gestão de dados empresariais se tornou indispensável para que as organizações mantenham sua competitividade e tomem decisões assertivas.
No entanto, a execução desse processo pode esbarrar em desafios, como dados dispersos em vários sistemas, o que dificulta a compilação e análise dos conteúdos, fator que também aumenta o risco relacionado à segurança, privacidade e conformidade com regulamentações.
O Pentaho, plataforma de Business Intelligence (BI) implementada pela Know Solutions, ajuda a superar esses obstáculos, uma vez que otimiza a organização dos dados. Neste post, vamos abordar como essa ferramenta beneficia a sua empresa. Confira!
Integra dados de diferentes fontes
Com um olhar atento às necessidades específicas de cada cliente, a Know Solutions conecta o Pentaho às ferramentas já utilizadas no ambiente corporativo, como sistemas de folha de pagamento, contábeis e financeiros, de Gestão de Relacionamento com o Cliente (CRM), Planejamento dos Recursos Empresariais (ERP), além de planilhas Excel e demais bancos de dados especializados.
A partir dessa integração, é possível cruzar os dados de forma inteligente, gerando insights estratégicos e eliminando gargalos no gerenciamento de informações. Além da implementação técnica, a plataforma também é alinhada aos objetivos do negócio, facilitando o seu fluxo de operações.
Otimiza a análise de dados
Imagine que a sua empresa tenha que reunir manualmente dados de vendas, custos operacionais e produtividade para calcular a margem de lucro. Isso poderia levar horas ou até mesmo dias, atrasando decisões importantes e comprometendo a agilidade necessária para se manter competitiva no mercado.
A adoção do Pentaho permite que essas informações sejam reunidas automaticamente, podendo ser visualizadas em um único lugar, com poucos cliques, em dashboards interativos, com indicadores relevantes e prontos para serem analisados.
Além disso, as suas análises se tornam mais precisas. Afinal, quando os dados de diferentes setores estão alinhados e são extraídos de fontes confiáveis, sem sofrer alterações, fica mais fácil identificar padrões, prever tendências e corrigir problemas antes que eles afetem os resultados do negócio.
Por exemplo, um gestor de recursos humanos (RH) pode cruzar informações de absenteísmo com dados de produtividade e folhas de pagamento para entender como faltas impactam os custos internos e planejar ações mais estratégicas.
Tudo isso em uma interface centralizada, visual e fácil de usar, que transforma dados brutos em insights capazes de alavancar a performance da empresa.
Aumenta a segurança de dados
Ao centralizar dados de diferentes fontes em uma plataforma única e integrada, o Pentaho possibilita um controle mais rígido sobre quem acessa as informações, assegurando que apenas usuários autorizados possam visualizar ou modificar dados sensíveis.
Assim, pode-se evitar acessos não autorizados e garantir que as políticas de proteção sejam seguidas de maneira eficaz. Também estão disponíveis recursos de auditoria e rastreamento de atividades, mecanismos que auxiliam na identificação de eventuais vulnerabilidades ou falhas de segurança, viabilizando uma resposta mais rápida e eficiente.
A personalização da ferramenta colabora, ainda, para a conformidade com regulamentações de proteção de dados, como a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD).
Com a implementação personalizada do Pentaho pela Know Solutions, as empresas conseguem transformar a gestão de dados em um diferencial estratégico. A integração e análise centralizada contribuem para decisões mais ágeis e embasadas, otimizações que impactam toda a operação, elevando a sua produtividade e favorecendo o crescimento sustentável no mercado.
Quer simplificar a análise de dados? Saiba como criar um dashboard interativo com Power BI!
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?