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Tecnologia

7 chaves para uma estratégia de inteligência de negócios bem-sucedida

O sucesso do BI requer mais do que apenas uma plataforma de tecnologia forte

Mary K. Pratt, CIO/EUA

Publicada em 19 de junho de 2018 às 08h27

Business Intelligence (BI) é essencial para o crescimento dos negócios e a vantagem competitiva, mas colher benefícios do BI requer mais do que implementar a tecnologia.

De fato, a implementação é a parte mais fácil de qualquer iniciativa de BI, de acordo com Boris Evelson, vice-presidente e principal analista da Forrester Research. Conseguir pessoal e processos adequados é muito mais desafiador, diz ele.

As organizações devem abordar as questões de qualificação de pessoal e de processos como aspectos chave da sua estratégia de BI, se quiserem ter sucesso. Além disso, as estratégias de BI devem ser divididas ainda mais para abordar a propriedade e a melhoria contínua também.

A seguir estão sete componentes essenciais de qualquer estratégia de BI de sucesso, de acordo com vários especialistas na área.

1. Coloque as unidades de negócio na linha de frente

As organizações que colocam o BI nas mãos dos usuários corporativos têm maiores taxas de sucesso do que aquelas que confinam BI dentro da TI, diz Evelson. Isso pode significar a incorporação de BI dentro das linhas de negócios ou a comunicação das operações de BI ao diretor executivo digital.

"O negócio deve absolutamente estar no comando", acrescenta.

Embora as complexidades das primeiras tecnologias de BI tenham dado o comando do BI à TI, as ferramentas atuais são mais intuitivas, permitindo que elas sejam manejadas diretamente por usuários das áreas de negócio que podem executar as consultas importantes para eles.

Da mesma forma, a velocidade com que os usuários precisam acessar dados e insights derivados do BI aumentou dramaticamente nos últimos anos. Os usuários de negócio geralmente precisam de informações acionáveis ​​em tempo real e não podem esperar que a TI gere relatórios.

Como tal, a propriedade de TI pode ser um impedimento, em vez de um facilitador, para o sucesso do BI, diz Evelson.

2. Monitore o uso do BI e ajuste conforme necessário

Embora o negócio deva possuir iniciativas de BI, a TI deve permanecer um parceiro ativo no monitoramento e na avaliação do uso dos sistemas.

Como Evelson explica,  “em vez de implementar roadblocks, monitore o que eles estão fazendo, quais fontes de dados estão acessando, quais ferramentas estão usando e como estão sendo usadas, se a unidade de negócios A está usando BI mais do que a unidade de negócios B, etc.

Dessa forma, diz ele, o CIO pode definir limites em parceria com as unidades de negócios. Por exemplo, o CIO saberá se alguns analistas em Marketing baixaram sua própria ferramenta e a estão usando com sucesso, caso em que pode ser bom deixá-los sozinhos. Da mesma forma, o CIO notará quando o aplicativo de BI tiver sido visto um número cada vez maior de usuários nos negócios e, assim, se tornar um ambiente corporativo e um aplicativo corporativo de missão crítica que requer disciplina e governança adicionais.

3. Valide, valide, valide

As organizações podem se sentir tentadas a desenvolver rapidamente muitos recursos de BI, mas a qualidade deve superar a quantidade, diz Chris Hagans, vice-presidente de operações da WCI Consulting,  focada em BI.

"É melhor ter menos coisas que você confia do que ter muitas coisas suspeitas", diz ele.

Como resultado, as organizações precisam de um forte processo de validação que se concentre em permitir o acesso a todos os dados necessários para responder às consultas. Também devem impedir que dados problemáticos entrem no sistema de BI para evitar a produção de insights com falhas. Além disso, o processo de validação deve ser ágil o suficiente para responder rapidamente às solicitações de novas funções de BI.

Hagans aponta para um caso de uso hipotético no qual uma ferramenta de BI gera relatórios sobre os números de vendas líquidas. Se essa ferramenta coletar dados sobre vendas, mas não constar no número de itens vendidos retornados, as informações finais não serão boas.

Além disso, Hagans diz que a validação permanece crítica não apenas para garantir a precisão, mas também para afastar os céticos.

“É preciso apenas uma ou duas pessoas dizendo 'Não confio nos dados' para invalidar um relatório. Isso pode inundar todo um projeto e, em seguida, os relatórios acabam se tornando inúteis ”, diz ele.

4. Concentre-se primeiro nos problemas de negócios, depois nos dados

Não tome uma abordagem “construa-e-venha” para iniciativas de BI, alerta Evelson. Muitas organizações criam repositórios de dados, colocam o BI no topo e esperam que os usuários de negócios entrem e brinquem, diz ele.

“O que funciona melhor é uma abordagem de cima para baixo, apoiada nos resultados de negócios. Nós não começamos com "onde estão os dados" Começamos com a solução de um problema de negócios ”, diz ele.

Por exemplo: Marketing identifica um problema de rotatividade de clientes e quer entender por que os clientes estão saindo. A organização deve se concentrar em fornecer a capacidade de responder à pergunta do marketing, decidindo primeiro quais medidas servirão de parâmetro, acessando os dados necessários para calcular essas métricas e, em seguida, permitir que o marketing divida os dados.

"Precisamos identificar primeiro um problema de negócios claro e quais métricas queremos analisar e, no final, falamos sobre onde obter os dados", diz Evelson.

5. Priorize - e construa processos de melhoria

Uma estratégia de BI bem-sucedida antecipa expansão e melhorias, de acordo com líderes de BI.

Como tal, as organizações devem saber quais percepções de negócios desejam e quais são as mais importantes para que a TI possa entregar o que é mais importante para os usuários corporativos e trabalhe em uma lista de prioridades.

Além disso, o programa de BI deve ser capaz de mudar à medida que as prioridades mudem.

"É preciso evoluir tendo como meta o que os usuários e as pessoas dentro da comunidade empresarial precisam", diz Hagans.

Da mesma forma, a estratégia de BI deve incorporar processos para avançar e melhorar o funcionamento do sistema. Evelson recomenda uma abordagem iterativa, para que a ferramenta de BI possa se expandir e melhorar à medida que as unidades de negócios a utilizem e determinar onde atende às suas necessidades e onde ela não.

bigdata

6. Treine os usuários de negócio em Ciência de Dados 

Em seu relatório “ Magic Quadrant for Business Intelligence and Analytics Platforms”, de 2017 , a empresa de pesquisa Gartner diz que “o número de usuários de negócio capacitados em Ciência de Dados crescerá cinco vezes mais rápido que o número de cientistas de dados formados nos próximos anos.

Cindi Howson, vice-presidente de pesquisa do Gartner, diz que os executivos já reconhecem que não há cientistas de dados suficientes para atender à demanda; Eles também estão lutando para contratar ou identificar os usuários de negócio capazes de realizar as análises que precisarão.

“Estamos falando dos analistas de informação intermediários. Eles conhecem o domínio do negócio e as perguntas a fazer ”, diz ela, acrescentando que há uma necessidade de software mais fácil de usar para que as organizações possam habilitar melhor esses profissionais.

Howson prevê que as melhorias no software permitirão que os executivos façam e respondam suas próprias perguntas sobre conjuntos de dados não modelados. Enquanto isso acontece, as organizações precisarão das pessoas certas para assumir esse papel de "cientista de dado cidadãos". Eles precisarão de trabalhadores inquisitivos com habilidades analíticas que gostem de fazer perguntas, saibam interpretar as informações que estão recebendo e se sintam à vontade para usar software para melhorar os resultados de negócios.

7. Capacite os funcionários para contar histórias com dados

Em uma nota semelhante, Todd Nash, presidente e diretor da CBIG Consulting, diz que trabalhou com organizações onde os funcionários já entendiam como usar os insights oferecidos por suas ferramentas de BI para contar histórias e ajudar os outros a entenderem  "o que os dados estavam tentando dizer".

Ele diz que essas pessoas usam relatórios e visualização incorporados nas tecnologias de BI para desenvolver narrativas que ajudam a maximizar o valor da análise.

"Você tem os dados e as ferramentas para contar a história e precisa que as pessoas saibam manejá-los", diz ele.

Essa abordagem não se refere apenas a pessoas que produzem relatórios de boa aparência; Nash diz que esses usuários são capazes de fazer conexões com os dados que outras pessoas podem não ver, oferecendo novos insights que as empresas podem alavancar para obter ganhos.

Ele diz que os executivos precisam apoiar e capacitar esses trabalhadores à medida que exploram essas conexões e apresentam seus insights.

Por exemplo, os trabalhadores que analisam os números de vendas das lojas podem ver como as menores tendências climáticas - e não apenas grandes tempestades - têm impactos sutis nas vendas. Eles podem querer extrair dados climáticos externos para analisar melhor as tendências, a fim de entender melhor como as lojas podem otimizar as vendas, dado esse novo insight.

“Há todos os tipos de dados internos e externos para aproveitar e obter insights muito melhores”, diz Nash, acrescentando que os programas de BI bem-sucedidos permitem que os analistas superem a medição dos principais indicadores de desempenho padrão.

"Há muitas maneiras diferentes de se desafiar", diz ele, "e parte disso está desafiando cada KPI, garantindo que você aproveite as informações disponíveis para você entender".



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