Implementar business intelligence pode ser uma tarefa complexa. Independentemente do tamanho e nicho da sua empresa, leva tempo, recursos para obter novas ferramentas, aprender novos processos e definir estratégias que farão o trabalho.

Por outro lado, se as ferramentas de BI forem implementadas da maneira certa, o ambiente de análise resultante acelerará vários fluxos de trabalho operacionais.

É por isso que preparamos este artigo com 4 dos erros mais comuns na implementação de um projeto de BI, explicando o que você deve fazer para evitá-los. Acompanhe!

1. Assumir que o projeto de BI é apenas para departamentos de TI

A análise de dados é obtida por meio da implementação de tecnologia, mas os algoritmos por si só não vão levar você aos seus objetivos. Você deve abraçar o conceito de transformação digital e pensar em seu projeto de dados como uma iniciativa de toda a empresa, não simplesmente uma tarefa para sua equipe de TI.

Sua equipe de TI naturalmente fará o trabalho pesado tecnológico. Mas o projeto tem uma chance muito maior de atingir seus objetivos se você trazer mais pessoas para a mesa e atingir níveis de conhecimento de dados entre os usuários de negócios.

Veja o projeto de dados como apenas um elemento de um plano de negócios muito maior, identifique um caso de uso que impulsione sua estratégia geral e reúna uma forte equipe interdisciplinar.

2. Não levar em consideração a escalabilidade

Não há nada de errado em começar pequeno quando se trata de seu projeto de dados — na verdade, quase sempre é a melhor abordagem. Mas sempre considere a escalabilidade, porque não ser capaz de dimensionar uma solução e atrair os usuários se tornará um problema caro e de longo prazo.

Para maximizar o sucesso de sua iniciativa de BI, use uma ferramenta de dados com funcionalidade apropriada para a necessidade e nível de habilidade de cada usuário. Deve ser tão fácil para a equipe de vendas acessar e usar os dados de que precisam quanto para o departamento de TI acessar as peças de que precisam.

3. Basear-se em dados de baixa qualidade

Obviamente, ninguém se propõe a usar dados inadequados de propósito. Mas quando você inicia um projeto de BI pela primeira vez, os dados certos a serem usados ​​(e o que fazer com eles) nem sempre são imediatamente claros, levando a um dos erros de inteligência de negócios mais comuns.

Tenha uma visão geral do status atual e das metas futuras da sua organização, identifique os dados que você vai usar (ou comece a coletá-los) e implemente um método de governança forte. Isso fará com que seu projeto de BI comece da maneira certa e garantirá resultados confiáveis ​​à medida que você continua a explorar a análise.

4. Trabalhar em silos de dados

A análise de dados pode e deve ser self-service. Quando toda a sua organização pode alavancar sua ferramenta de BI e tomar decisões baseadas em dados, todos ganham. Mas com muita frequência, equipes isoladas preparam seus próprios dados e criam seus próprios relatórios, compartilhados apenas entre si.

O problema é ampliado se várias ferramentas de dados estiverem em uso. Todo mundo está comprando a partir de seus pools de dados escolhidos, preparando os dados à sua maneira, inadvertidamente permitindo que erros ocorram e usando cálculos diferentes.

O resultado infeliz é que as pessoas tomam decisões com base em dados insuficientes ou incompletos, perdendo totalmente o objetivo de toda a iniciativa. Não há como garantir que os dados sejam limpos de forma consistente e não há como fazer conexões realmente valiosas entre os insights. Certifique-se de que sua estratégia de dados seja baseada em uma plataforma bem administrada e bem organizada, com dados que refletem a versão única e real da verdade.

Ter esta visão geral das armadilhas comuns é um bom lugar para começar seu projeto de BI. A partir daqui, você pode começar a considerar seus objetivos, reunir sua equipe e decidir quais dados internos e externos são necessários. Por fim, pense em tudo com cuidado, sabendo que as ferramentas de BI alcançam resultados apenas quando implementadas corretamente. Evitar esses erros comuns significa que você já está à frente da concorrência.

E se você quiser uma ajudinha para evitar erros de inteligência de negócios e começar seu projeto de dados com o pé direito, converse hoje com nossos especialistas em dados para ver o que podemos fazer com seus dados.

Leandro Guimarães
Leandro Guimarães
Leandro Guimarães é o fundador da Know Solutions e trabalha com Business Intelligence desde 2009. Possui amplo conhecimento em Modelagem Dimensional, Data Warehouse e na plataforma Pentaho.

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.