A implementação de BI tornou-se uma iniciativa fundamental para as empresas que buscam decisões mais estratégicas baseadas em dados. Com ela, é possível transformar informações em insights valiosos, melhorar a gestão do negócio e identificar oportunidades de crescimento.
Ao adotar essa ferramenta, os gestores estão cheios de expectativas positivas, como o ganho de eficiência operacional e a obtenção de resultados de forma ágil e precisa. No entanto, durante esse processo, podem surgir obstáculos que, se não forem gerenciados adequadamente, acabam comprometendo a eficácia da implementação.
Quer saber mais sobre esse assunto? Neste post, vamos abordar quais são essas complicações e como superá-las. Confira!
Resistência cultural da equipe
A resistência cultural da equipe é um dos desafios mais recorrentes na hora de implementar o Business Intelligence. Muitas vezes, os colaboradores se sentem inseguros em relação às mudanças e, principalmente, ao uso de novas ferramentas.
A justificativa para tal está no fato de o BI modificar estruturas de trabalho consolidadas e desafiar hábitos antigos. Para vencer esse problema, é necessário envolver os profissionais desde o início no processo, explicando os benefícios da tecnologia e oferecendo treinamentos que mostrem como a novidade pode facilitar o seu dia a dia, ao invés de complicá-lo.
Complexidade na integração de dados de diferentes sistemas
Dados espalhados em diversas plataformas, como formatos e estruturas distintas, torna a sua consolidação e análise mais difíceis.
Suponhamos que uma empresa que utiliza sistemas de vendas, um CRM e uma solução de marketing digital, cada um com dados de clientes e vendas. Nesse caso, para gerar relatórios completos e precisos, é necessário integrar essas informações de maneira fluida.
Essa etapa pode ser demorada, complexa e exigir ajustes técnicos, além de demandar profissionais capacitados.
Falta de clareza sobre como usar os insights gerados
Quando não há clareza sobre como utilizar os insights gerados pela plataforma de BI, a tendência é que eles sejam pouco aproveitados. Ter acesso a uma grande quantidade de dados e relatórios não é útil se os gestores e equipes não sabem como interpretá-los ou aplicá-los em suas decisões.
Por exemplo, uma análise que mostra uma queda nas vendas em determinada região pode ser interpretada de várias maneiras. Sem uma orientação clara sobre o que fazer com essa informação, ela pode se perder ou até gerar ações equivocadas.
Para garantir que os insights sejam efetivamente utilizados, é imprescindível educar o time de colaboradores sobre como converter esses dados em decisões práticas, além de ter Indicadores-chave de Desempenho (KPIs) e os objetivos da empresa bem definidos, alinhando as análises do BI com a estratégia do negócio.
Como a Know Solutions ajuda a superar esses desafios?
A Know Solutions oferece serviços práticos e eficazes para que a sua empresa consiga vencer os desafios relacionados ao BI. A partir de uma consultoria especializada, ajudamos você a identificar as melhores estratégias para integrar dados de diferentes sistemas e assegurar que esse processo seja fluido.
Além disso, disponibilizamos treinamentos personalizados para capacitar sua equipe a utilizar as ferramentas de Business Intelligence de forma eficiente, para que todos saibam como interpretar e aplicá-los na prática.
Uma vez que o uso de dados modifica a forma de trabalhar, é natural que os gestores e colaboradores enfrentem desafios ao lidarem com novas soluções e métodos tecnológicos. Com uma abordagem sob medida para cada ambiente empresarial, a implementação do BI pode ser bem-sucedida e trazer resultados reais, que elevam o negócio a um novo patamar no mercado.
Quer implementar o BI na sua empresa de modo otimizado e eficiente? Entre em contato com a Know Solutions e conheça nossos serviços agora mesmo!
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?