Business Intelligence. Você sabe qual a melhor forma de definir esse conceito que está mudando a forma como empresas utilizam a tecnologia nos seus processos de gestão?
Muitas vezes quem trabalha com tecnologia possui dificuldades para explicar ideias complexas para pessoas que não estão familiarizadas com as novidades da área. Quando se trata de novas tendências, como é o caso das soluções de BI, o desafio pode ser ainda maior.
Se você também enfrenta esse problema e quer saber como explicar o funcionamento do Business Intelligence para outras pessoas, leia o nosso texto de hoje!
Por que explicar novidades é tão difícil?
A tecnologia já está integrada aos processos de várias companhias. Ainda assim, muitas pessoas possuem dificuldades para lidar com novas ferramentas.
Quando gestores de TI encontram novas soluções para os desafios operacionais de uma empresa, muitas vezes eles possuem dificuldades para explicar como o investimento em BI irá causar um retorno positivo nas receitas da companhia.
Parte disso ocorre pelo fato de o investimento em TI ser associado à exigência de só poder ser realizado com uma grande quantidade de recursos financeiros. Além disso, ainda que muitas soluções hoje estejam acessíveis por um baixo valor (como é o caso dos serviços de computação em nuvem), o calculo do ROI pode não ser, a princípio, atraente para o administrador de uma empresa.
Cabe então, ao gestor de TI, mostrar como uma nova solução causará um impacto positivo na companhia ao aumentar, ainda que indiretamente, a competitividade do negócio. Se tudo for feito corretamente, ele conseguirá viabilizar novos investimentos na área.
Como explicar o BI para quem não entende do assunto?
Tecnologias sãos complexas. Sistemas digitais podem apresentar várias funções para atividades triviais. Ter uma visão ampla de como uma ferramenta funciona e conseguir definir isso em termos simples pode mudar a forma como outras pessoas olham para o departamento de TI de uma empresa.
Abaixo, listamos algumas dicas para quem pretende atingir esse objetivo:
Não seja abstrato o tempo inteiro
Ao falar sobre o Business Intelligence, procure ser direto. Evite mostrar o valor de uma ferramenta de maneira abstrata. Levar uma solução para o mundo do usuário auxilia ele a entender como o novo sistema irá impactar na sua rotina e qual o seu valor agregado.
Fale sobre o acesso instantâneo às informações mais importantes
Uma das razões para vários projetos fracassarem é a falta de informações sobre mercados ou serviços. Nesse sentido, demonstrar a capacidade do BI de impedir que esse tipo de situação ocorra é uma ótima estratégia.
Informação é tudo. Sabia disso ao mostrar como o acesso a registros mais precisos pode tornar uma empresa mais inovadora e competitiva.
Elimine mitos
Sempre que uma nova tecnologia chega ao mercado, novos mitos surgem sobre a sua eficiência e capacidade de melhorar as operações de uma empresa. Eliminar os principais mitos do Business Intelligence torna as soluções mais confiáveis e fáceis de serem implementadas em qualquer empresa.
Levar a tecnologia para o mundo das pessoas ainda é uma das melhores formar para facilitar na compreensão de novas tendências em TI. Quando isso ocorre, usuários conseguem entender melhor como processos como os de big data, aprendizado em máquina e Business Intelligence podem tornar o seu trabalho mais simples e eficiente.
A análise de dados, junto com o Business Intelligence, está revolucionando operações corporativas no mundo todo. Empresas tornaram-se mais inovadoras e capazes de vencer grandes desafios. Além disso, a análise de dados auxilia corporações a vencer a crise com mais desenvoltura e serviços de qualidade.
Quando se trata de BI, o maior desafio é conseguir auxiliar profissionais a compreenderem como decisões baseadas em fatos precisos são mais efetivas e capazes de diminuir prejuízos.
Você está pronto para fazer isso? Então compartilhe já as suas técnicas conosco, deixando seu comentário!!
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?