Os desafios Business Intelligence dentro das organizações!

Mas, indo de volta às boas notícias, é possível descomplicar as iniciativas de BI (business intelligence), emprestando-lhes eficiência e qualidade, e garantindo que se tornem 100% produtivas.

Para começar, vamos entender um pouco mais sobre os desafios envolvidos.

Eles são moldados por vários fatores, entre eles a diversidade das infraestruturas e de alfabetização da força de trabalho em relação a dados na empresa, a eventual existência de vários e nem sempre compatíveis entre si de recursos de BI, além das questões inerentes ao gerenciamento dos dados.

Por um lado, as equipes de BI devem garantir que a governança de dados e proteções de segurança adequadas sejam implementadas; por outro, eles precisam demonstrar como o BI pode beneficiar os trabalhadores, incluindo os menos versados em dados.

E, pairando sobre tudo, há a questão da BI ter si tornado refém das estruturas de TI.

Quais os Desafios Business Intelligence?

Na visão de Porter Thorndike, diretor sênior de serviços estratégicos da Information Builders.

Um fornecedor de software de gerenciamento de dados e BI, “tradicionalmente, a inteligência de negócios envolvia dados e aplicativos com curadoria da área de TI.

No entanto, iniciativas modernas de BI são frequentemente conduzidas por unidades de negócios usando BI de autoatendimento, preparação de dados para buscar insights.”

Basicamente, esse é o tipo de abordagem que descomplica os processos e que está na base de todas as iniciativas e atividades da Always On.

Nosso objetivo principal é garantir que gerentes de BI e de dados consigam encontrar o equilíbrio certo entre agilidade e boa governança.

O tempo de percepção mais rápido pode fornecer vantagem competitiva.

Mas isso precisa ser balanceado em relação às preocupações com segurança de dados e privacidade e o risco de que os usuários de negócios possam perpetuar descobertas imprecisas.

Procuramos reunir neste artigo alguns dos principais desafios de business intelligence para empresas, além de apresentar algumas soluções para evitá-los e superá-los.

1. Integração de dados de diferentes origens

Cada vez mais, as organizações precisam reunir dados para análise de uma enorme variedade de bancos de dados, sistemas de big data e aplicativos de negócios, tanto locais quanto na nuvem.

A maneira mais comum é implantar um data warehouse como um espaço específico para dados de BI.

Mas há abordagens mais ágeis, como os softwares de virtualização de dados ou ferramentas de BI para integrar dados sem carregá-los em um data warehouse.

De qualquer forma, isso requer uma combinação de habilidades técnicas e compreensão de dados geralmente não disponível nas empresas.

Na Always On, temos buscado descomplicar isso, usando, por exemplo, um catálogo de dados que contém informações sobre fontes de dados e linhagem para usuários.

Em alguns casos, desenvolvemos aplicativos Java para trazer todos os arquivos em um formato comum que pudesse ser processado de forma eficiente em um único trabalho ETL.

2. Problemas com a qualidade dos dados

Aplicativos de BI são tão precisos quanto os dados sobre os quais são construídos.

Dito de outra forma, os usuários precisam ter acesso a dados de alta qualidade antes de iniciar qualquer projeto de BI.

Mas, na pressa de agregar dados para análise, muitas organizações negligenciam a qualidade dos dados ou pensam que podem apenas corrigir os erros assim que resolverem os problemas de coleta de dados.

A principal causa pode ser a falta de compreensão sobre a importância do gerenciamento adequado de dados em uma organização.

Ao implantar ferramentas de BI, é importante criar um processo de coleta de dados que envolva todos na reflexão sobre como garantir que os dados sejam inseridos com precisão.

Junto com uma estratégia de gerenciamento de dados que fornece uma base sólida para rastrear todo o ciclo de vida dos dados.

3. Silos de dados com informações inconsistentes

Os sistemas isolados são outro desafio comum de business intelligence.

É difícil para as ferramentas de BI acessar dados isolados com níveis de permissão e configurações de segurança variados.

As equipes de BI e de gerenciamento de dados devem quebrar silos e harmonizar os dados neles antecipadamente para obter os resultados desejado.

Em um projeto, tivemos que reunir líderes de negócios sênior em uma sala e fazê-los se alinhar com as definições de dados fundamentais em relação a uma coisa tão banal como quais elementos constituíam um simples par de óculos.

O fato é que dados inconsistentes em silos podem levar a várias versões da verdade, fazendo com que os usuários das áreas de negócios enxerguem resultados diferentes em indicadores chave de desempenho.

Além de (KPIs) e outras métricas de negócios ainda que rotuladas de forma semelhante.

Para evitar isso, temos recomendado começar com uma camada de modelagem de dados bem definida e definições claras para cada KPI e cada métrica.

4. Criação de uma cultura baseada em dados

Este é um dos desafios permanentes: criar uma cultura baseada em dados, não apenas no nível executivo, mas na linha de frente, onde a empresa realmente interage com o mundo ao seu redor.

A construção desse tipo de cultura corporativa exige que as organizações tenham sucesso em duas frentes: equipar os funcionários com as ferramentas certas e capacitá-los a aplicar os insights que essas ferramentas geram nos processos de negócios.

Em nossa experiência os gerentes de BI precisam recrutar líderes de negócios de todas as partes de uma organização para ajudar a impulsionar uma mudança cultural que prioriza o uso da análise de dados para informar a tomada de decisões.

Também é importante incluir os gerentes de nível médio para facilitar essa mudança, disse ele.

5. Treinamento do usuário final

Os programas de treinamento e gerenciamento de mudanças relacionados a iniciativas de BI também exigem o envolvimento de executivos e gerentes de negócios para serem bem-sucedidos.

A Always On procura sempre trabalhar em estreita colaboração com a equipe de RH dos nossos clientes para desenvolver um painel de BI com dados globais sobre o número de funcionários, novas contratações e rescisões, compensação e outras métricas.

6. Gerenciar o uso de ferramentas de BI tipo “self-service“

Implementações descontroladas de BI de autoatendimento em diferentes unidades de negócios podem levar a um ambiente de dados caótico com silos e resultados analíticos conflitantes que criam confusão nas mentes dos executivos de negócios e outros tomadores de decisão.

O cuidado necessário, portanto, é simplesmente as equipes de BI e gerenciamento de dados organizarem conjuntos de dados em data warehouses ou outros repositórios analíticos antecipadamente para ajudar a evitar inconsistências.

Temos ajudado nossos clientes a equilibrar a criação de métricas e painéis padronizados e permitir que os usuários definam e publiquem seus próprios.

Isso requer considerações cuidadosas.

Por outro lado, muito controle pode prejudicar a inovação e a agilidade da análise.

Com o tempo, essas mudanças obstruem a capacidade de implementar atualizações de produtos padrão.

Para evitar esse problema, trabalhamos com as equipes de BI para que os usuários finais entendam suas necessidades e encontre.

E maneiras de fornecer os dados e painéis necessários usando a funcionalidade pronta para usar.

7. Baixa adoção de ferramentas de BI

Os usuários finais geralmente seguem o caminho de menor resistência e procuram continuar usando as ferramentas com as quais estão familiarizados, como aplicativos Excel ou SaaS.

Em vez de usar as ferramentas de BI para analisar dados e obter insights, eles exportam dados e realizam suas análises em outro lugar, o que resulta em padrões longe dos ideais.

Nossa recomendação é monitorar continuamente a atividade do usuário e os registros das solicitações para identificar possíveis problemas de adoção e problemas com ferramentas de BI.

As equipes de BI também devem ter como objetivo fornecer melhorias contínuas de funcionalidade com o objetivo de impulsionar a adoção do usuário, disse ele.

Se você está apenas começando uma implantação, a adoção do usuário geralmente depende de encontrar um bom caso de uso.

Na verdade, que demonstre rapidamente benefícios tangíveis para os negócios e incentive as pessoas a adotar uma nova ferramenta de BI.

Em outras palavras, descomplique.

8. Más práticas em visualização de dados e dashboards

Temos que admitir: as visualizações de dados geralmente dão errado, tornando difícil decifrar as informações que estão tentando ilustrar.

O segredo é o mesmo: descomplica.

Seja em um dashboard ou em uma planilha para enfrentar os desafios business intelligence da sua empresa.

Um relatório de BI só tem valor se for fácil para os usuários finais navegar e entender os dados que estão sendo apresentados.

Mas as organizações geralmente se concentram em obter dados de BI e o processo analítico corretos, sem pensar em design e UX.

Na Always On, sempre envolvemos um designer de UX desde o início para desenvolver uma aparência inteligíve.

Para painéis e relatórios com uma interface visual que tenha recursos avançados, mas não desorganizada.

As equipes de BI também devem promover boas práticas de design de visualização de dados internamente, especialmente em ambientes de BI com “self-service“.

Essas etapas são especialmente importantes para aplicativos de BI móvel em smartphones e tablets com telas pequenas.

Portanto, quer saber mais sobre como resolver os Desafios Business Intelligence na sua empresas?

Como podemos descomplicar seu momento atual e, principalmente, o seu futuro?

Em suma, marque uma conversa comigo ou com outros especialista da Always On.