Diante de um mercado cada vez mais competitivo, não aderir à tecnologia pode significar perda na receita e de clientes para a concorrência. Em vez de ser considerada um custo, uma solução de software deve ser vista como uma ferramenta indispensável para todos os objetivos da empresa no curto, médio e longo prazo.
Neste post, você conhecerá a importância do investimento em tecnologia no ambiente empresarial, assim como os benefícios do BI (Business Intelligence). Também vamos esclarecer dúvidas quanto ao momento certo de fazer um investimento em tecnologia nas empresas.
Se interessou? Continue a leitura!
Por que é importante fazer um investimento em tecnologia nas empresas?
Para ser eficiente e competitiva, a empresa deve ter em mente que precisa medir sua performance e automatizar processos. Por meio de softwares, é possível emitir relatórios de desempenho, de modo que possam ser identificados pontos de melhoria no negócio. Dessa forma, fica mais fácil saber o que está e o que não está dando retorno, permitindo ações corretivas com maior rapidez.
Se os funcionários fazem muitas tarefas repetitivas, por exemplo, pode ser um sinal de que é preciso investir em automação. Dessa forma, aquele colaborador que estava preso em uma tarefa poderá ser melhor aproveitado em outras funções.
É importante mencionar que, caso algum sistema voltado para automatização de tarefas seja adquirido, é fundamental que a equipe passe por treinamentos ou que tal solução seja de fácil manuseio.
Quais as vantagens do BI?
Basicamente, o Business Intelligence é responsável pela coleta, organização e análise dos dados da empresa. Para isso, oferece interface gráfica com relatórios, dashboards e indicadores de gestão. O BI evita o retrabalho e erros cometidos pela equipe, que antes fazia a coleta dos dados e os relatórios manualmente.
Outra vantagem importante do BI está na segurança e confiabilidade. As informações extraídas e que servirão para planejamento poderão ser atualizadas em tempo real, proporcionando uma maior agilidade na tomada de decisão.
Os indicadores de gestão financeira podem auxiliar no controle das despesas e receitas. Essas informações dão um bom norte para a empresa — indicam onde há lucro e prejuízo, assim como apontam o que deve ser feito no intuito de mitigar prejuízos e maximizar os ganhos.
O que a empresa deve considerar na hora de investir em tecnologia?
Antes de investir em tecnologia, o planejamento é fundamental. É ele que dará uma ideia de todas as melhorias que devem ser implementadas. Planejar consiste em elencar todas as necessidades da empresa e objetivos que ela deseja alcançar. Além dos erros e retrabalhos da equipe, é importante inserir no planejamento se há atraso na entrega das tarefas.
O porte da organização também deve ser levado em conta. Quanto maior, é natural que a implantação de uma solução tecnológica seja mais complexa e custosa. Logo, investir em interfaces intuitivas e simples pode ser uma boa alternativa, no intuito de reduzir custos com o treinamento dos funcionários.
Tão importante quanto implementar melhorias tecnológicas, é ter o suporte adequado. Um serviço de help desk auxilia nesse aspecto, tirando as dúvidas da equipe, principalmente nos primeiros contatos com o novo sistema. Além disso, a empresa responsável pelo suporte deve fazer as manutenções e atualizações, no intuito de preservar a segurança dos dados da organização.
O investimento em tecnologia nas empresas deve ser feito com base em um planejamento. Nele, devem constar as necessidades de melhorias e os objetivos a serem alcançados. O Business Intelligence é uma solução completa, capaz de fornecer muitos insights que auxiliarão a equipe e os gestores. Assim, será mais fácil identificar e corrigir os erros que podem comprometer a maximização dos lucros e a satisfação dos clientes.
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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.
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?