6 desafios de inteligência de negócios em 2022

A importância das soluções de BI está se tornando indiscutível. As estatísticas mostram que 26% de todas as empresas já adotaram o BI e cerca de 33% o implementarão até 2023. No entanto, apesar do rápido crescimento da tendência, o caminho para alavancar seu valor não está repleto de pétalas de rosa. Um grande número de desafios de inteligência de negócios decorre das limitações de um sistema, requisitos de negócios complexos, fatores humanos e outros enfeites.

A profunda experiência na implementação de soluções de BI em vários setores e níveis de negócios nos permite explicar problemas de inteligência de negócios e fornecer dicas revolucionárias sobre como resolvê-los.

Entrar na era da ação vem com certos desafios de BI

A inteligência de negócios não está mais confinada aos grandes. Empresas de todos os tamanhos agora podem transformar dados díspares em um plano de ação. No entanto, a análise de dados orientada para a ação tem como premissa vários precursores, cada um sendo um desafio potencial para os primeiros adotantes de BI.

1. Integrando dados de diferentes sistemas de origem

O BI só faz sentido quando pode reunir e analisar dados de várias fontes para apresentar ao usuário final uma base sólida para insights. Caso contrário, qual é o ponto? No entanto, as inúmeras fontes de dados que o software de BI precisa se conectar – de uma infinidade de bancos de dados e aplicativos de negócios a sistemas de big data – aumentam o risco de contar a história errada.

Desde o início, pode não parecer um problema, desde que os processos de ETL integrados permitam que as plataformas de BI prontas se conectem diretamente a várias fontes de dados e transformem os dados para uso próprio. Por mais rápido e atraente que pareça, o ETL integrado não é onívoro. Embora alguns conectores especializados estejam constantemente sendo finalizados para novos sistemas de origem, uma organização de médio a grande porte, em algum momento, enfrentará problemas de dimensionamento, desempenho e manutenção se usarem exclusivamente os fluxos de dados do Power BI como ferramenta ETL e armazenamento DWH.

Primeiro, trabalhar com dados brutos e não estruturados aumenta a complexidade e o número de conjuntos de dados, o que torna os relatórios mais demorados. Se o relatório integrar dados de diferentes fontes, a mesma lógica não poderá ser aplicada facilmente a outro conjunto de dados. Em segundo lugar, com várias versões da verdade em diferentes conjuntos de dados, as chances de discrepâncias no sistema de relatórios são altas. Terceiro, se seus dados somarem milhões de linhas, o ETL integrado não será capaz de lidar com isso, levando a uma lentidão na capacidade de resposta do relatório.

A solução mais racional nesta situação parece ser a configuração de um único repositório, onde os dados seriam pré-agregados e armazenados de forma estruturada – um data warehouse. Eliminar a confusão em seus dados contribui para a criação de uma única versão da verdade. Entre outros benefícios significativos que os repositórios centrais trazem está a possibilidade de análise de dados históricos e preparação de relatórios mais rápida. A tecnologia de data warehouse permite lidar com uma quantidade cada vez maior de fontes de dados sem que você gaste mais com a manutenção de sua ferramenta de BI.

2. Problemas de qualidade de dados

A qualidade dos dados é um dos maiores desafios da inteligência de negócios e obstáculos para atingir as metas de BI, ou seja, tomar as decisões corretas e valiosas. Erros humanos, dados duplicados e inválidos e formatos de dados inconsistentes não permitem que você obtenha insights valiosos e podem provocar ações erradas em cima disso.

Uma estratégia de gerenciamento de dados adequada ajuda a resolver problemas de qualidade de dados. Em poucas palavras, trata dos dados coletados ou gerados pela empresa para garantir uma melhor tomada de decisão.

A arquitetura de dados é um componente crucial de gerenciamento de dados que desempenha um papel vital no fornecimento de informações de alta qualidade. Digamos que uma empresa tenha vários canais de vendas, é uma boa ideia mesclar todas as informações geradas por eles no nível do data warehouse, a partir do qual podem ser distribuídas posteriormente para diferentes relatórios, após passar por certos algoritmos de liberação definidos pelas regras de negócios.

A modelagem de dados é outra coisa que você não pode negligenciar ao tentar tornar seus dados elegíveis para análise. Por exemplo, um visitante do seu site, um participante de uma pesquisa que você realizou e seu cliente podem ser uma pessoa. No entanto, você pode tê-los apresentados em diferentes funções em diferentes sistemas, mesmo que seja a mesma entidade. Por isso, para evitar redundância de dados, deve-se decidir a qual sistema (CRM, ERP, etc.) atribuir esta entidade.

A estratégia de gerenciamento de dados é em grande parte uma atividade administrativa. Ao mesmo tempo, a parte técnica da construção de uma arquitetura de solução adequada e bem pensada não deve ser desconsiderada. O trabalho na estratégia deve começar com um diagrama de todos os fluxos de dados da empresa. Determine os sistemas de origem que você possui, onde os dados são gerados e consumidos, quais entidades você possui e onde eles são armazenados e, em seguida, decida como implementá-los tecnicamente.

— Alex Obolensky, chefe da unidade de BI da *instinctools

3. Falta de talento em dados

A escassez de habilidades está entre outros problemas comuns de inteligência de negócios que impedem os esforços de análise de dados. Em 2020, os Estados Unidos enfrentaram uma escassez de talentos em ciência de dados – as empresas não conseguiram preencher cerca de 250.000 posições. A Pesquisa de Contratação de Tecnologia de 2022 também definiu a ciência de dados como uma habilidade cuja demanda supera em muito a oferta.

É exacerbado pela iminente crise de talentos em todo o mercado de contratação, mudanças demográficas e a 'Grande Demissão', compactada pelo que poderia ser outra recessão. Sem habilidades dedicadas, as empresas não conseguem fazer uso eficaz da análise de BI, configurar data warehouses para informações básicas ou estabelecer o nível necessário de alfabetização de dados em geral.

Para lidar com a crise de talentos, as empresas tendem a alavancar a expertise terceirizada. Uma equipe de BI dedicada compensa um conjunto completo de especialistas em dados internos e ajuda as empresas a validar suas iniciativas de dados rapidamente e sem problemas de contratação.

4. Visualização de dados ruim

A qualidade de seus processos de dados e análises tende a roubar toda a glória. No entanto, o design de seus painéis de BI é igualmente importante para comunicar dados complexos aos tomadores de decisão e transformar insights críticos em ação.

Se os dados não são apresentados e discutidos de maneira convincente, eles são ignorados ou superados pela opinião. O valor de ter um argumento e criar um componente de história nunca deve ser subestimado.

— Dan Sommer, Diretor Sênior de Inteligência de Mercado da Qlik

A falta de interatividade, a incapacidade de extrair dados quase em tempo real, modelos rígidos e até mesmo a escolha errada de cores podem levar a possíveis desafios na implementação do painel. Para enfatizar os valores de dados adequados, as empresas devem empregar painéis altamente personalizáveis ​​com amplos recursos de personalização para atender às necessidades exclusivas da organização.

A escolha certa do tipo de painel também pode dar forma ao seu gerenciamento de BI. Os painéis analíticos fornecem uma visão abrangente dos dados cruciais, enquanto os painéis operacionais incluem atualizações em tempo real relevantes para um departamento específico. O tipo estratégico fornece um resumo dos KPIs essenciais para os executivos.

5. Escolhendo o software certo

Selecionar a ferramenta de BI certa é metade da batalha quando se trata de enfrentar os desafios de implementação de business intelligence. De acordo com TrustRadius, Tableau, Qlik Sense e Microsoft Power BI são as principais plataformas de business intelligence com as maiores participações de mercado. Mas qual deles atende às suas necessidades exclusivas? Vamos tocar na principal diferença entre os três.

Como você vê na tabela, escolher entre essas três ferramentas é como escolher entre Audi, BMW e Mercedes, com a mesma qualidade em um exterior ligeiramente diferente.

No entanto, no caso de uma adoção em larga escala, mesmo diferenças sutis começam a desempenhar um papel. Tipo de licença, funções e permissões, alocação de desconto e outros fatores devem ser levados em consideração para otimizar sua experiência de BI.

Além disso, soluções comerciais genéricas nem sempre são suficientes para suas necessidades de visualização. Por exemplo, as startups B2C estão melhor com soluções de BI de código aberto devido às altas necessidades analíticas e à ausência de encargos de licenciamento. Em alguns casos, as empresas optam por uma ferramenta de BI personalizada para design de marca.

6. Baixos níveis de adoção de BI entre os funcionários

Depois de todo o dinheiro, tempo e esforço que você investiu em seu software de análise, ele ainda pode não funcionar porque os usuários não o aceitarão. Os baixos níveis de adoção dentro das organizações continuam sendo um dos principais problemas de BI. Se você deseja que uma ferramenta de BI recém-implantada seja usada não apenas por analistas ou cientistas de dados, certifique-se de que seja fácil de usar e não intimidadora.

Além disso, os funcionários frequentemente mostram justificável – do seu ponto de vista – resistência ao novo software. Essa aversão ao BI é totalmente compreensível, pois as pessoas cuja principal tarefa foi reunir manualmente as análises da empresa temem que a automação de relatórios os tire do trabalho. É por isso que eles precisam ser convencidos do contrário. Os funcionários que puderem abraçar os desafios e oportunidades de inteligência de negócios se tornarão ativos mais valiosos para a empresa, pois não precisarão mais perder muito tempo processando números ou se preocupar com o risco de cometer um erro. Em vez disso, eles analisarão as informações de cima para baixo e comunicarão o resultado dessa análise aos seus gerentes.

A arte sutil de lidar com questões gerenciais relacionadas à implementação de BI e práticas transformacionais de mentalidade exige ainda mais precisão quando o assunto é Excel. A lealdade das pessoas a esta ferramenta não deve ser ignorada. Os números tendem a falar mais alto que as palavras. Use-os para mostrar a seus funcionários como uma ferramenta de BI pode ser benéfica em termos de economia de tempo. Por exemplo, os controladores financeiros levam um ou dois dias para lidar com solicitações ad hoc, três a cinco dias para se preparar para reuniões mensais e cerca de três semanas para resumir os resultados do ano. Com o sistema de BI, todos os relatórios são feitos automaticamente, com o clique de um botão.

O objetivo principal é mostrar a uma pessoa como usar o dashboard para responder suas dúvidas e explorar os dados disponíveis de forma rápida e eficiente. As tendências são muito mais fáceis de identificar quando os dados são visualizados adequadamente, em vez de espalhados por planilhas.

Sim, sabemos que o Excel não é apenas sobre tabelas, e você também pode criar gráficos nele, mas não poderá interagir com eles no local. Em um painel, você pode clicar em um único segmento e ver as informações necessárias imediatamente, enquanto no Excel levará mais tempo para fazer a mesma coisa.

Alex Obolensky, chefe da unidade de BI da *instinctools

Uma maneira eficiente de lidar com os desafios de implementação de inteligência de negócios e um componente essencial do gerenciamento de mudanças adequado projetado para aliviar a dor dos usuários é o treinamento da equipe. É por isso que os usuários não devem ser deixados de lado após a implantação do sistema. Encontre parceiros de implementação de BI que prepararão a documentação sobre os novos processos e organizarão um amplo treinamento destinado não apenas a ensinar como trabalhar com o software, mas também a aumentar a alfabetização geral em tecnologia.

Navegando no caminho da inteligência de negócios

As taxas de falha para projetos de ciência de dados são de 87%. Ele atesta o fato de que uma sólida análise de dados e arquitetura de visualização não pode ser estrategizada em um palpite, a menos que você queira acabar com insights esporádicos e incompletos. Consciência, planejamento e experiência ajudarão você a evitar a maioria dos problemas de BI. A seguir, abordaremos os três pilares de uma estratégia de inteligência de negócios bem-sucedida.

Defina qual problema você quer resolver

A área de aplicação de inteligência de negócios é imensa e abrange praticamente todas as operações de negócios. Portanto, você deve começar pequeno, identificando o escopo da análise e vinculando-o a métricas e relatórios correlacionados. Os relatórios, por sua vez, devem girar em torno de uma seleção específica de KPIs, internos ou externos, para medir e analisar os dados de uma organização e melhorá-los. Um parceiro de consultoria de BI pode aconselhá-lo sobre as métricas relevantes e validar seu escopo de análise.

Transforme a mentalidade da organização com o gerenciamento de mudanças adequado

À medida que os usuários passam de ferramentas fragmentadas para um sistema de BI integrado, você deve ter os métodos transformacionais corretos para eliminar a inércia e promover a aceitação do sistema. Estabeleça fluxos de comunicação estáveis ​​e transparentes, reúna líderes de diferentes linhas e realize workshops e treinamentos para cultivar fluxos de dados colaborativos e compartilhamento contínuo de conhecimento para obter insights de negócios precisos.

Escolha um parceiro de consultoria confiável

Um único data warehouse unificado e uma estratégia de dados consistente preparam o terreno para uma análise de dados rápida e precisa. Sem esses precursores, seus insights serão isolados em silos de dados, trancados em departamentos como oportunidades perdidas. Para evitar falhas de dados, proteja uma equipe experiente de consultoria de BI para estabelecer uma infraestrutura de dados robusta, gerenciar a governança de dados e conectar seu data warehouse com a ferramenta de BI certa.

Acerte no lucro com inteligência de negócios

A tomada de decisão baseada em dados não é mais uma opção; é um mandato para a longevidade e competitividade dos negócios. A inteligência de negócios é o que nutre uma abordagem baseada em dados e permite que as empresas transformem seus dados em ação.

A vigilância habilitada para BI é um resultado coletivo da estratégia de dados correta, uma arquitetura de TI unificada e uma cadência de adoção consistente. Se faltar uma peça do seu quebra-cabeça de BI, sua empresa será míope em relação aos dados, deixando de tomar a decisão certa. Contar com o suporte de profissionais de dados e BI ajudará você a montar seu quebra-cabeça e superar desafios comuns de inteligência de negócios.

O artigo foi publicado originalmente aqui.