BI: por que algumas empresas ainda não confiam nessa ferramenta?
Apesar da popularização do Business Intelligence, muitas empresas ainda não têm confiança em relatórios e ferramentas de BI ou análise de dados. Por que isso acontece?
Daniel Luz, engenheiro de produção pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte, hoje atua como COO na beAnalytic.
Segundo uma pesquisa realizada pela Google Cloud, nos últimos dois anos 73% das empresas que investiram em análise de dados e inteligência artificial melhoraram a entrega de informações acionáveis no fluxo de trabalho.
Ou seja, quase 3/4 dessas empresas conseguiu agilizar ou até mesmo automatizar as tomadas de decisão.
E o que isso significa?
No dia a dia das empresas existem diversas decisões rotineiras e repetitivas ligadas ao funcionamento operacional, como por exemplo o processamento de pedidos e confirmação de envio, alertas para reposição de estoques, relatórios de desempenho, entre muitos outros.
Nessa mesma pesquisa ainda, 74% das empresas disseram ter aumentado a automação de processos. Outras melhorias citadas foram o rápido desenvolvimento de novos fluxos de receita, além de melhorar a aquisição e retenção de clientes.
Contudo, uma coisa que chama a atenção é o fato de que apesar do aumento significativo de investimento na área de análise de dados ao redor do mundo, muitas empresas ainda não têm confiança em relatórios e ferramentas de BI/análise de dados.
Por que empresas ainda não confiam no BI?
Aqui na beAnalytic, por exemplo, pegamos muitos casos de empresas onde já existem ferramentas de análise de dados ou propriamente o BI em uso, contudo, não há adesão suficiente por parte dos gestores ou colaboradores por conta da incongruência nas respostas, fluxos acionáveis que não funcionam como deveriam, ou simplesmente falta de letramento em dados.
A conclusão de Kate Wright, diretora sênior de gerenciamento de produtos Google Cloud, corrobora com a experiência que tivemos aqui dentro. Segundo ela "com frequência, os relatórios tradicionais fornecem dados inconsistentes ou imprecisos porque são criados com cópias de dados desatualizadas, ferramentas isoladas e cálculos não padronizados."
Outro motivo apontado por Kate para uma adoção lenta do BI é que normalmente os dados são fornecidos em um painel compartilhado com métricas gerais, em vez de conclusões claras e acionáveis personalizadas para usuários específicos.
De fato, nessas circunstâncias pode ser um desperdício de tempo e recursos, além de gerar uma grande dor de cabeça.
Mas, nem tudo está perdido. Aplicar boas práticas na elaboração e implementação de um projeto de Business Intelligence garante que seus dashboards apresentem informações assertivas, além de garantir um funcionamento tranquilo de automações e fácil adoção pelos usuários.
O que torna um projeto BI bem-sucedido?
Em tradução livre, o BI significa “inteligência de negócios”. Sendo assim, o principal objetivo ao aplicar essa metodologia é pegar os dados brutos da organização e transformá-los em informações estratégicas, servindo para embasar tomadas de decisões com assertividade.
👨💼 Envolva os interessados
A melhor forma de fazer com que um projeto comece com o pé direito é envolver todos as partes interessadas – os stakeholders – no escopo do projeto. Assim fica muito mais fácil de entender a demanda e as dores daquele usuário que vai lidar diretamente com a ferramenta, garantindo que a solução atenda às necessidades reais da empresa.
📄 Regras de negócio
Um segundo ponto importantíssimo é: sua empresa já tem as regras de negócio bem definidas? Um projeto de BI bem-sucedido é precedido diretamente por regras e diretrizes bem estabelecidas desde o início.
Imagina comigo: uma empresa tem uma meta de leads e conversão em comum entre marketing e comercial. Contudo, ao fim do mês descobre-se que o time de marketing bateu sua meta, mas o comercial não. E, sim, isso é mais comum do que se imagina, o que pode acarretar resultados muito equivocados no fechamento da empresa.
E, nessa toada também podemos inserir a definição das métricas e KPIs (indicadores-chave) a serem utilizados no projeto, que serão os dados realmente visíveis através dos dashboards.
🎲 Dados de alta qualidade
Outra questão que deve ser dada a devida atenção é aos próprios dados da empresa. Para que os resultados sejam certeiros é preciso garantir a qualidade dos dados, bem como dar um tratamento adequado levando em conta cada tipo de demanda e visualização. Para tanto, a equipe responsável pela implementação da ferramenta deve:
a) definir regras de coleta, tratamento e modelagem dos dados;
b) eliminar dados duplicados, desnecessários ou inconsistentes.
📊 Usar a ferramenta adequada
Existem diversas ferramentas e plataformas de BI no mercado, tantas que muitas vezes é difícil decidir qual usar.
Contudo, tendo os profissionais devidamente capacitados no seu projeto, essa decisão não deve se tornar um empecilho. O mais importante aqui é considerar todos os pontos levantados anteriormente, e também levar em conta alguns aspectos como:
Tamanho da base de dados;
Área de negócio a ser analisada;
Nível de habilidade ou conhecimento do usuário final.
🔡 Alfabetização em dados
Falando em nível de habilidade do usuário, muitas empresas alheias a esse aspecto não investem na educação dos funcionários. Contudo, esse é um ponto que limita e cria resistência a adoção de ferramentas de BI, devido à falta de letramento e intimidade do usuário com a análise de dados. Sendo assim, deve haver um treinamento mínimo para que os colaboradores e gestores usem todo o potencial da ferramenta.
Os benefícios de uma ferramenta de BI quando bem implementada
O principal intuito ao adotar uma solução de BI é integrar os dados e sistemas de uma empresa, criando basicamente uma central de inteligência com o panorama da saúde dos negócios. Os dashboards proporcionam uma visão holística de todas as áreas do negócio, assim os gestores podem entender como as diferentes partes da organização interagem e impactam os resultados gerais.
Outro benefício é que é possível fazer um monitoramento quase em tempo real do desempenho dos negócios, ajudando a identificar problemas e favorecendo os ajustes e manutenções de forma proativa.
O BI também fornece insights muito importantes através dos dados, dando embasamento para que os decisores tomem menos riscos e errem menos em suas decisões. As informações são apresentadas de maneira clara e compreensível, facilitando inclusive a identificação de padrões e tendências.
Além disso, o BI também favorece a análise de oportunidades de crescimento, novos mercados, produtos ou serviços, bem como áreas onde a eficiência pode ser aprimorada. Ele também ajuda a identificar gargalos e ineficiências, possibilitando a otimização das operações e a alocação mais eficiente de recursos.
Tendências do mercado na área de BI e inteligência artificial
A pesquisa do Google Cloud apontou algumas conclusões bem interessantes sobre as futuras tendências na área de análise de dados e IA.
Está ocorrendo uma transição do modelo tradicional focado em “painéis de controle” para um paradigma de BI voltado para a ação.
Nesse novo modelo, os insights são entregues a um maior número de pessoas em diversos ambientes. Essa mudança permite uma variedade mais ampla de fluxos de trabalho do que antes.
Além disso, os dados precisam ser contextualizados, proporcionando informações precisas aos usuários no momento em que elas são necessárias.
A inteligência artificial, por sua vez, desempenhará um papel crucial na tomada de decisões das empresas. A IA terá a capacidade de sugerir insights com base nos padrões observados nos dados, trazendo um melhor direcionamento estratégico.
No geral, o estudo aponta para um futuro em que a análise de dados e a inteligência artificial desempenharão papéis cada vez mais importantes nas operações das empresas, permitindo que elas tomem decisões mais informadas, direcionadas e eficazes, impulsionando assim o sucesso nos negócios.
Até a próxima
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