A quantidade de informações geradas atualmente é imensa. No mercado atual, as empresas que tem vantagem são aquelas que conseguem mensurar e analisar todas essas informações de maneira rápida e objetiva.
Algumas organizações ainda não conhecem o BI (Business Intelligence) ou, quando conhecem, tem medo de não saberem utilizá-lo. Na maioria das vezes, isso ocorre devido ao conhecimento errôneo sobre BI. Para esclarecer alguns deles, neste artigo iremos apresentar os 4 principais mitos do Business Intelligence.
Os mitos do Business Intelligence
1 – É o mesmo que planilha do Excel
Este talvez seja o maior mito relacionado ao BI. Uma planilha do Excel, ou de outro software de operações financeiras e contábeis baseado em folha de cálculo, não é BI. Um software precisa possuir algumas diretrizes básicas para ser considerado um BI, como por exemplo, a velocidade no processamento e o armazenamento de uma grande quantidade de dados.
As soluções em Business Intelligence possuem uma arquitetura voltada para o melhor desempenho possível, com os dados armazenados em grandes servidores na nuvem, diferente das planilhas de folhas de cálculo.
Outra diferença entre eles é que as soluções em BI conseguem padronizar os dados armazenados, facilitando uma análise e recuperação dos mesmos. Já as planilhas não possuem este recurso, podendo assim, ocasionar em perda de informações.
2 – BI é complicado
Por ser um conceito relativamente novo, e ligado à área de tecnologia da informação, existe certo receio de que a utilização do Business Intelligence seja algo muito complicado ou de difícil compreensão.
Atualmente, existem diversas ferramentas de análise visuais, que permitirem que usuários sem conhecimento técnico em TI possam consultar, de forma independente dados armazenados. A criação de relatórios, apresentações interativas, auxiliando na identificação fácil das tendências atuais e na tomada de decisão de uma forma impactante, são também algumas das ferramentas disponíveis.
3 – Business Intelligence é feito para empresas grandes
Como a implantação do BI, tradicionalmente, necessita de uma equipe de especialistas em TI, a utilização desse tipo de ferramenta foi tipicamente considerada somente disponível para grandes organizações.
As vantagens do uso do BI, como por exemplo, transformar dados brutos em insights, que permitem os líderes de negócio a tomar melhores decisões, é tão importante para o sucesso das grandes empresas quanto para o êxito das pequenas.
Existem empresas especialistas em BI que oferecem o serviço de implantação do mesmo. Elas concedem uma excelente oportunidade para as pequenas e médias empresas, que não possuem um setor de TI dedicado para isso e que acreditam que precisam do BI.
4 – Tudo tem que ser analisado
Existe uma crença geral de que o sucesso ao utilizar o BI vem de analisar todos os detalhes dos dados. Este conceito é errado. Se fosse assim, não haveria motivos para deixar de lado as planilhas. O processo de filtrar as massas de dados e elaborar relatórios longos e completos é muito demorado e custoso para os analistas desta área.
Além dos custos, a visualização de todos os dados pode resultar na sobrecarga de informações. Isso pode acarretar na perda daquelas que geram ideias relevantes, uma vez que, essas informações estarão sobrepostas ou escondidas por outras.
Então, é muito importante identificar e priorizar os dados corretos, analisando cuidadosamente as métricas e resultados voltados para os objetivos de negócios, que foram definidos para a empresa. Isso otimiza o tempo necessário para a tomada de decisão.
Tem alguma dúvida a respeito do BI que não falamos neste artigo? Acredita que existem mais mitos do Business Intelligence? Deixe sua pergunta ou opinião nos comentários para que possamos respondê-los!
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.
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?
[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
[…] 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 […]
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
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.
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.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
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.