Como criar uma estratégia de Business Intelligence? | Visão de especialista

Qual deve ser o primeiro passo da sua jornada de BI? Escolhendo uma ferramenta? Coletando dados? Não muito. É uma estratégia abrangente de business intelligence que o ajudará a avançar em direção à análise avançada.

Embora o BI possa tornar seus relatórios mais rápidos e os gráficos mais sofisticados, mesmo sem um plano adequado, você ainda será privado de uma visão holística de como usar a tecnologia para obter o máximo benefício. Como você provavelmente sabe, o diabo está nos detalhes. É por isso que, para não deixá-los escapar, colocando em risco toda a sua iniciativa de BI, você precisa seguir etapas específicas de implementação de inteligência de negócios.

Neste artigo, analisamos casos reais de nossos clientes que alavancaram uma estratégia de BI apesar de estarem em diferentes estágios de implementação de BI. Alguns eram novos no uso de inteligência de negócios e queriam 'fazer certo' desde o início, outros já usavam ferramentas de BI, mas principalmente de forma intuitiva, sem nenhum plano específico. No entanto, todos eles puderam ver o quanto a qualidade da análise de dados melhorou com uma estratégia adequada.

Se você não quer ficar pelo caminho, aqui estão os motivos para se preocupar com a estratégia de inteligência de negócios

A inteligência de negócios não é apenas criar apresentações chamativas. O potencial e o valor da tecnologia são muito mais amplos e podem ser desbloqueados por meio de um plano de inteligência de negócios adequado. Com uma estratégia de BI, você pode lidar com problemas de dados com mais eficiência, criar um sistema holístico e bem integrado e garantir que ele continue funcionando corretamente.

• Economizando tempo e dinheiro. Agir por capricho está repleto de erros caros. Ninguém quer gastar dinheiro com recursos que, no final, nenhum funcionário vai precisar ou comprar licenças para 100 funcionários se o sistema for usado por apenas 20 deles. Uma estratégia de BI permite que você pense nessas coisas com antecedência, economizando tempo e dinheiro.
• Adotando gerenciamento avançado de riscos. Você minimiza a probabilidade de perder tempo e dinheiro analisando cada etapa detalhadamente. Além disso, com essa abordagem, você poderá detectar pontos fracos e gargalos mais cedo e corrigi-los imediatamente.
• Criação de análise de dados de ponta a ponta em toda a sua organização. Uma estratégia de BI bem pensada permite que você quebre silos de dados entre departamentos e conecte todas as suas fontes de dados para obter análises de ponta a ponta. Essa abordagem permite rastrear processos em toda a organização, o que significa que você pode identificar problemas a tempo e tomar decisões com base em dados precisos e atualizados.

Uma estratégia de BI bem projetada e diferenciada ajuda a renovar significativamente os processos internos de negócios, o que, por sua vez, tem um impacto positivo na qualidade do serviço ou produto que você oferece aos seus clientes.

3 áreas que você não pode ignorar ao construir uma estratégia de BI

Para criar uma estratégia robusta de business intelligence, você deve cuidar da visão, das pessoas e dos processos — prestando atenção igual a cada elemento e suas inter-relações. Vamos investigá-los com mais detalhes.

Visão

Antes de adotar qualquer tecnologia, você precisa se fazer algumas perguntas fundamentais, como “Qual é o valor prático para nossa organização? O que queremos alcançar graças a isso?” As respostas a eles ajudarão você a traçar um plano de ação para implementação ou otimização de BI.

Para criar uma cultura orientada a dados em sua organização, você também deve revisar como lida com seus dados. Em vez de pensar nisso como matéria-prima para análise, trate-o como um produto com retorno real sobre o investimento.

Pessoas

Ao criar uma estratégia de implementação de BI, você não deve descartar seus funcionários e suas habilidades. Caso contrário, você perderá seu orçamento e tempo adotando a tecnologia, que será sabotada por pessoas que se acostumaram a trabalhar de maneira diferente.

Portanto, leve em consideração quem irá interagir com uma ferramenta de BI para fornecer dashboards adequados para cada nível de tomada de decisão. Por exemplo, um funcionário responsável pela manutenção de máquinas, analista de dados e CEO requer diferentes tipos de painéis.

Confira aqui para saber mais sobre painéis operacionais, analíticos e estratégicos.

Outro ponto a ter em mente sobre seus funcionários é a formação técnica deles. Criar uma estratégia e roteiro de inteligência de negócios para uma empresa experiente em tecnologia não é o mesmo que criá-los para uma organização que não está em contato próximo com as tecnologias digitais.

Quando entendemos o nível de conhecimento técnico dos usuários e os processos em que estão envolvidos, podemos criar painéis personalizados para cada função, em vez de um painel geral para todos os processos da empresa com um número impressionante de filtros. Isso expande a gama de usuários de BI de executivos e analistas a gerentes e funcionários comuns.

— Alexandr Obolenskiy, chefe do departamento de BI, *instinctools

Processo

Este lado da estratégia de BI é sobre a configuração do processo de implementação de tecnologia. Para isso, você deve pensar em contratar um Chief Data Officer (CDO), definir um orçamento de projeto, considerar questões de segurança e conformidade e identificar KPIs para rastrear a eficácia do plano de BI e a adoção de tecnologia.

Além disso, é crucial cuidar da transferência de conhecimento de seu parceiro de tecnologia. Portanto, preste atenção ao estabelecimento de um centro de competência de BI. O BICC é sua equipe interna que tornará o uso próprio do sistema verdadeiramente confortável para funcionários não experientes em tecnologia e lidará com pequenos ajustes, como a configuração do painel.

Com essa abordagem, você torna os usuários mais avançados e, como resultado, aumenta a velocidade de mudança e a eficiência de trabalhar com o sistema de BI. Você também se tornará menos dependente de seu parceiro de tecnologia e só recorrerá a ele para grandes modificações, como conectar novas fontes de dados ao sistema, visualizar dados em novos processos de negócios e muito mais.

O resultado final do trabalho na área de processo de uma estratégia de BI é o desenvolvimento de um roadmap de BI. É um documento que descreve consistentemente as etapas específicas necessárias para a implementação de BI, marcos do projeto, prazos e KPIs para avaliar seu progresso.

Criação de perfil de dados: uma etapa fundamental que você deve seguir

Antes de carregar em um sistema de BI, seus dados devem ser verificados quanto à qualidade e consistência. É disso que se trata o perfil de dados.

• Qualidade dos dados. A má qualidade dos dados é o motivo de uma infinidade de problemas de negócios, como previsões financeiras imprecisas, problemas regulatórios, perda de clientes, danos à reputação etc. dados de qualidade consumirão o tempo de sua equipe — e isso antes de mencionarmos resultados irrelevantes. As estatísticas mostram que cobrir problemas repetitivos relacionados à qualidade dos dados pode ocupar até metade das horas de trabalho dos funcionários.
• A consistência dos dados. A duplicação de dados em sistemas diferentes pode refletir processos de negócios abaixo do ideal, em que os funcionários inserem manualmente e de maneira descoordenada as mesmas informações em dois sistemas diferentes. Como resultado, inevitavelmente ocorrem erros de entrada e correspondência incompleta. Em vez disso, a regra de um único ponto de entrada para qualquer dado deve funcionar e, em seguida, os sistemas devem apenas trocá-lo, em vez de criar uma cópia.
• Classificação de dados. Isso é necessário quando os dados vêm de várias fontes. Pode ser seu data lake, ERP ou tráfego do seu site, para citar alguns. Além da fonte, você deve considerar a estrutura de dados (estruturada ou não estruturada) para classificar os dados adequadamente, pois simplifica a determinação da frequência de atualização para cada perfil de dados.

Ao traçar o perfil dos dados, você pode descobrir que alguns deles não são atualizados com a frequência necessária para uma tomada de decisão eficaz.

Considere que você não precisa necessariamente se esforçar para atualizações em tempo real. Normalmente, você só precisa dessas coisas ao lidar com mercados financeiros. No entanto, se você possui um e-commerce e seu sistema de logística e ERP estão sincronizados apenas uma vez por dia, pode acontecer de o produto chegar na loja, mas não aparecer no site. Assim, você corre o risco de perder clientes devido à frequência insuficiente de atualizações de dados.

Sugerimos fazer perfis de dados contínuos. Aproveite a automação para acelerar e simplificar o processo.

Seleção de arquitetura e conjunto de ferramentas

Ao escolher ferramentas de BI, você precisa escolher aquelas que permitirão ingerir, armazenar, processar, analisar e visualizar dados facilmente.

1. Ingestão

A ingestão de dados implica a obtenção de dados brutos de fontes primárias sem transformá-los. Você precisa escolher um método apropriado de ingestão de dados.

• Processamento em tempo real. Depois que o software de ingestão reconhece a parte de dados, ele baixa os dados em seu data lake ou warehouse como um objeto separado.
• Lote. Com essa abordagem, o software de ingestão de dados coleta dados, agrupa-os com base em critérios ou em um cronograma e os envia para o armazenamento de dados em lotes.
• Micro dosagem. Este é um subtipo de processamento em lote. A diferença é que os lotes são menores.

O software de ingestão de dados depende do tipo de dados que você processa, das fontes de dados usadas e da velocidade necessária para acessar os dados. Apache Kafka, Azure Stream Analytics e Amazon Kinesis são os players mais notáveis ​​no mercado de ferramentas de ingestão de dados.

2. Armazenamento

Este é o ponto onde você deve identificar onde seus dados serão armazenados. Várias opções estão disponíveis. Já abordamos as diferenças entre data lake e warehouse ao discutir a construção de uma infraestrutura de dados sólida.

Além disso, você deve determinar quais dos seus dados são 'quentes' e quais são 'frios' se quiser economizar no armazenamento de dados que você não precisa ter em mãos o tempo todo. Os armazenamentos no local e na nuvem oferecem opções para dados quentes e frios. Por exemplo, os dados quentes que devem ser fáceis e rápidos de avaliar podem ser armazenados nos drivers de estado sólido (SSD) e na memória (RAM), e os dados arquivados frios podem ser mantidos em discos ópticos. Há também dados quentes que não são usados ​​com tanta frequência, mas não são arquivados, como os dados de vendas de cinco anos atrás, que você precisa a cada poucos anos para um ponto de corte. Ele pode ser armazenado em drivers de disco rígido (HDD).

3. Processamento

É impossível conectar diretamente fontes de dados heterogêneas e um data warehouse onde as informações precisam ser limpas de erros, estruturadas e classificadas. Você precisará de uma ponte, uma ferramenta ETL que processe os dados brutos e os unifique em três etapas.

• Extrair. A ferramenta recupera dados de suas fontes de dados, como planilhas, sistemas legados, CRM, ERP, análises, etc.
• Transformar. Todos os dados extraídos são analisados ​​para identificar duplicatas e excluí-las, formar novas colunas ou dividi-las, etc. Depois disso, os dados podem ser padronizados – filtrados, classificados e verificados.
• Carregar. Os dados vão para o repositório ou software analítico.

A diferença entre ETL e ingestão de dados é que há uma etapa de transformação de dados no caso de ETL.

Contanto que o processo ETL seja o primeiro violino no fornecimento de análise de dados de alta qualidade, a escolha de uma ferramenta adequada torna-se uma tarefa crucial. A decisão deve ser baseada em vários fatores, como seu caso de uso (uma solução em nuvem ou no local, a necessidade de atualizações em tempo real etc.), especificações de manutenção, escalabilidade, integrações integradas e custos.

4. Análise e visualização

Definir um conjunto de ferramentas analíticas é a próxima etapa da sua estratégia de BI. De acordo com o Gartner Magic Quadrant, você deve prestar atenção a três líderes na área de análise de dados – Power BI, Tableau e Qlik. A escolha da ferramenta mais adequada precisa ser guiada pelos seus requisitos e limitações.

• Arquitetura atual. Não é obrigatório implementar uma solução de BI separada. A análise pode ser incorporada em seus aplicativos existentes para acelerar a tomada de decisões e sua precisão. Além disso, a análise incorporada e o acesso imediato aos dados incentivam os usuários a confiar mais nos dados em suas tarefas diárias.
• Pilha de tecnologia atual. Se sua organização já usa produtos da Microsoft, escolher o Power BI e outras ferramentas de infraestrutura da pilha da Microsoft é uma abordagem mais razoável.
• Gama de usuários e tarefas. As ferramentas para uma startup e uma corporação com 3.000 usuários serão diferentes. O último provavelmente precisará de uma solução de código aberto para eliminar custos de licenciamento ou acordos com o fornecedor para um plano de licenciamento especial e descontos. Enquanto uma startup em escala pode definitivamente considerar outras opções.

Ao montar cuidadosamente um kit de ferramentas nesta fase, você pode capacitar cada funcionário a ser um herói de dados. Aqui estão alguns exemplos de painéis para funcionários comuns e membros da equipe C-suite.

Painéis operacionais para funcionários de diferentes departamentos incluem informações detalhadas em tempo real.

E os painéis estratégicos para gerenciamento de nível sênior incluem métricas importantes em toda a organização.

Como ajudamos um grande varejista a aumentar o faturamento em 9%. Alerta de spoiler: trata-se de uma estratégia lógica de BI

Uma estratégia de implementação de BI bem desenvolvida permite que você aproveite totalmente a tecnologia. Aqui está um exemplo de estratégia de BI que permitiu a um de nossos clientes, um varejista de máquinas de venda automática, tomar decisões mais precisas e mais rápidas, acompanhando a trajetória de crescimento de seus negócios.

A solução existente era ineficiente em termos de escalabilidade:

“Nunca percebemos completamente que temos tantos dados não utilizados. Apenas cerca de metade de todos os dados que tínhamos eram usados ​​para tomar decisões”, diz o diretor de produto e experiência do cliente da empresa.

Então, como a estratégia cuidadosamente projetada e o roteiro de BI preciso foram desenvolvidos?

Durante a fase de Visão, descobrimos que a inteligência de negócios poderia melhorar vários processos da empresa:

• Encontrar vendas perdidas
• Detectando contratos de baixa margem
• Monitoramento da condição técnica das máquinas de venda automática em tempo real

Além disso, o cliente precisava de uma ferramenta intuitiva sem limites de quantos dados poderiam processar. E embora o Power BI seja a ferramenta mais fácil de usar, ele também tem um limite de 3.500 pontos de dados. Portanto, devido ao requisito de volume de dados do cliente, escolhemos o Qlik, que não possui limitações rígidas no número de pontos de dados.

Após a implementação do software de BI de acordo com a estratégia previamente traçada, o cliente reduziu em 30% o número de vendas perdidas, renegociou contratos de baixa margem e minimizou ao máximo o tempo de parada das vending machines. A confluência destes resultados permitiu um aumento de 9% no volume total de clientes em meio ano.

Libere todo o potencial de um sistema de BI

Idealmente, uma estratégia é desenvolvida antes que qualquer etapa seja tomada para implementar a solução. Mas e as organizações que já conseguiram implementar a tecnologia por conta própria, até colheram alguns frutos mais fáceis, mas depois perceberam que os recursos de BI poderiam se estender muito mais?

Em algum momento, os usuários que não são novos em BI entendem que não podem liberar todo o potencial da tecnologia sem uma estratégia e um roteiro adequados de business intelligence.

Uma estratégia de BI para organizações que já usam a tecnologia incluirá as mesmas etapas básicas — assim como para iniciantes. É igualmente vital para eles manter a Visão, as Pessoas e o Processo em mente, cuidar da qualidade dos dados, reconsiderar as ferramentas de BI, etc. No entanto, outra coisa para prestar atenção está surgindo. As organizações com BI auto-implementado precisam extinguir constantemente os incêndios que inevitavelmente ocorrem, como lidar com pendências e lidar com problemas que surgiram após a adoção do BI e não podem ser arquivados para mais tarde.

Um de nossos clientes implementou o Power BI para funcionários de todos os departamentos e níveis. Mas ao longo de um ano, eles perceberam que não estavam usando todos os recursos da ferramenta. Por isso, agimos. Trabalhando em duas direções ao estabelecer a estratégia de inteligência de negócios, nós:

• Lançou uma pesquisa aprofundada sobre a arquitetura, recursos e limitações do sistema. É uma etapa obrigatória para ajustar a arquitetura de armazenamento de dados às necessidades dos usuários finais do sistema para que os funcionários em qualquer nível organizacional possam recuperar de forma independente os dados de que precisam do armazenamento de dados e usar essas informações para criar relatórios personalizados.

Simultaneamente a esse processo de grande escala, trabalhamos com as tarefas atuais do cliente.

• Ajudou a cobrir as tarefas em andamento. O cliente também tinha tarefas claramente definidas, mas sua equipe interna de BI era muito pequena e não tinha habilidade suficiente para lidar com a carga de trabalho. Nós exploramos essas atividades. Dessa forma, o cliente recebia os relatórios que precisava mais rapidamente, e nós conhecíamos a arquitetura do sistema e as pessoas do lado do cliente para podermos passar o conhecimento para eles.

Uma estratégia abrangente de BI permite aumentar as chances de sucesso do seu projeto de BI

Sem detalhar as áreas de Visão, Pessoas e Processos, você não pode escolher com precisão a arquitetura da solução ou o conjunto de ferramentas mais poderoso para suas tarefas. Portanto, é melhor adotar uma abordagem holística para implementar uma solução de análise de dados desenvolvendo uma estratégia de BI. Além disso, lembre-se de que seu projeto de BI não termina com a implantação de BI. É uma iniciativa de longa duração. Seu software de BI precisa evoluir constantemente à medida que suas condições externas e internas mudam e novos processos, sistemas e dados aparecem. Para facilitar esses ajustes, você precisa de uma estratégia de inteligência de negócios. Sem uma estratégia robusta de BI que seja periodicamente adaptada ao estado atual das coisas, será muito mais difícil descobrir como seguir em frente.

Este artigo foi originalmente publicado aqui.