O que é BI de autoatendimento e como fazer certo

A inteligência de negócios de autoatendimento, ou BI, está na lista de tarefas de muitas organizações há algum tempo.

Comercializado como uma ferramenta que permite que usuários de formação não técnica obtenham insights no ritmo dos negócios, o BI de autoatendimento, no entanto, está deixando muitas organizações desapontadas quando se trata de implementá-lo de forma prática.

As histórias de fracasso são muitas, com as empresas nunca conseguindo o que o BI de autoatendimento originalmente prometeu. Isso é liberdade de TI para usuários de linha de negócios para criar relatórios poderosos e precisos para impulsionar o crescimento dos negócios.

Neste blog, você descobrirá exatamente o que é BI de autoatendimento, por que as organizações falham nisso e quais etapas sua empresa deve seguir para implementar uma solução de BI de autoatendimento bem-sucedida.

O que é BI de autoatendimento?

Definição de BI de autoatendimento

O BI de autoatendimento geralmente é definido como uma forma de BI que usa ferramentas de BI simples de usar para permitir que usuários de negócios não experientes em tecnologia (vendas, finanças, marketing ou RH) acessem diretamente os dados e os explorem por conta própria .

O BI de autoatendimento difere do BI tradicional que pertence ao departamento de TI ou BI como uma função centralizada. Na abordagem tradicional, são essas equipes que estão no comando de tudo. Eles preparam os dados necessários, armazenam e protegem, criam modelos de dados, criam consultas e criam visualizações para usuários finais após coletarem seus requisitos.

A ideia de BI de autoatendimento está intimamente relacionada à democratização de dados, focada em permitir que todos em uma organização acessem e consumam dados. O objetivo final é gerar mais insights no nível da organização e conduzir melhores decisões de negócios.

Principais benefícios do BI de autoatendimento

• Tempo mais rápido para insights — Transferir o controle para os usuários finais significa pular etapas demoradas do processo tradicional de BI. No BI de autoatendimento, os usuários finais não precisam esperar dias ou mesmo semanas até que seu relatório finalmente seja publicado depois de passar pela elicitação e aprovações. Eles também não precisam lidar com o tedioso processo de gerenciamento de solicitações de mudança ao perceber que são necessários mais recursos visuais. Isso ocorre porque eles podem cortar, ajustar e adicionar dados em tempo real para descobrir tendências, padrões ou anomalias importantes.
• Eficiência operacional aprimorada — Ao capacitar os usuários de negócios com conhecimento de domínio completo para realizar sua própria análise de dados em uma base ad-hoc, o BI de autoatendimento produz insights de melhor qualidade enquanto libera as equipes de TI ou BI de lidar com tarefas rotineiras relacionadas aos dados. Em vez disso, essas equipes podem se concentrar em problemas mais difíceis, como configurar pipelines de dados para obter dados limpos e transformados para o destino certo na hora certa e manter processos importantes de governança de dados.
• Redução de custos — Além de otimizar os recursos de TI e BI para economia de tempo e custo, muitos adotantes de BI de autoatendimento dão um passo adiante. Eles armam especialistas no assunto com conhecimento e ferramentas para realizar análises avançadas de dados. Em outras palavras, eles criam cientistas de dados cidadãos que sabem como gerar previsões orientadas por ML críticas para os negócios. Com o talento da ciência de dados chegando a um preço alto, esse tipo de investimento é provavelmente um dos melhores que uma empresa orientada por dados pode fazer.

Principais recursos das ferramentas de BI de autoatendimento

Para habilitar os poderosos benefícios do BI de autoatendimento mencionados acima, as ferramentas de BI de autoatendimento devem ter os seguintes recursos essenciais:

• Conectores de dados que permitem a integração de ferramentas de BI de autoatendimento com bancos de dados, CRM, ERP, análise de marketing, software financeiro e outros sistemas locais e em nuvem para atender às necessidades de análise da maneira mais eficiente.
• Amplos recursos de geração de relatórios que variam de relatórios predefinidos com qualidade de livro com configurações personalizáveis ​​a detalhamentos ad-hoc, permitindo que os usuários programem a distribuição ou divida os resultados em subconjuntos para diferentes públicos.
• Interface intuitiva de arrastar e soltar ou baseada em clique que permite aos usuários selecionar campos de dados e visuais e arrastá-los e soltá-los na tela do relatório para exploração e narrativa.
• Modelos de visualização de dados que simplificam o processo de criação de painéis com base nas preferências e necessidades do usuário.

Muitas organizações levam seu BI de autoatendimento para o próximo nível, enriquecendo-o com recursos em ciência de dados e aprendizado de máquina. As plataformas de análise aumentada permitem que os usuários descubram mais dados, avaliem conjuntos de dados não caracterizados e criem cenários hipotéticos. Dessa forma, as empresas podem reagir às suas necessidades em evolução o mais rápido possível, alcançando a máxima agilidade.

Por que as organizações falham no BI de autoatendimento

1. Expectativas irreais

Uma organização que apenas começa a lançar dados para usuários iniciantes está enfrentando um sério risco de relatórios de baixa qualidade. Será muita sorte se esses usuários com qualificações diferentes acabarem com dados não mal interpretados sem primeiro aprender o básico de relatórios.

Por exemplo, um usuário feliz criando seu primeiro relatório sobre o total de vendas em um período histórico pode acabar com números médios em vez de uma SOMA, sem saber nada sobre agregações padrão para várias medidas. Ou, pelo contrário, podem apresentar números inflacionados. Há também o risco de inconsistência de dados que pode afetar as médias ponderadas quando elas precisam ser exibidas com diferentes níveis de granularidade.

Mais adiante, um usuário não avançado pode ficar satisfeito com apenas uma análise casual que apoiou suas crenças iniciais. A armadilha de viés de confirmação ou seleção seletiva não é algo que um usuário não treinado esteja necessariamente ciente, especialmente quando sob pressão para explicar um determinado padrão.

2. Relatando o caos

BI de autoatendimento não significa envolvimento zero de TI. Permitir que os usuários brinquem com dados sem governança de TI geralmente leva à anarquia de relatórios.

Sem governança, pode haver relatórios redundantes de diferentes usuários trabalhando em silos e entregando a mesma análise ou relatórios de usuários diferentes analisando as mesmas métricas, mas usando filtros diferentes e, portanto, fornecendo resultados conflitantes. Relatórios de diferentes departamentos podem se basear em diferentes convenções de nomenclatura para quantidade, valor ou tempo ou usar os mesmos termos, mas não necessariamente a mesma definição. Várias versões de um mesmo banco de dados, erros em bancos de dados que nunca são corrigidos, a criação de objetos usados ​​apenas uma vez… A lista é interminável.

Governança não é algo que uma organização orientada por dados possa boicotar no mundo do autoatendimento. Não importa o quanto uma empresa queira liberar os usuários de realizar suas próprias análises, a TI ainda precisa estar envolvida para manter a alta qualidade e consistência dos dados.

3. Falta de adoção

A verdade é que nem todo mundo gosta de trabalhar duro. A maioria dos usuários de negócios quer apenas um painel simples que forneça os números. Insights valiosos, no entanto, geralmente estão em níveis mais profundos que vão além da simples análise do desempenho dos negócios.

Outro fator psicológico que pode impedir um BI de autoatendimento eficiente é a resistência à mudança. Não é incomum que muitas organizações nos estágios iniciais de sua jornada de BI de autoatendimento vejam usuários de negócios frustrados voltando ao BI ou TI para solicitar um relatório, como faziam nos bons velhos tempos. As abordagens mais antigas são mais seguras.

As configurações hostis do ambiente de BI de autoatendimento também podem ser um problema. O que pode parecer para as equipes de TI ou BI uma ferramenta fácil de usar para coletar e refinar resultados pode ter uma quantidade esmagadora e desmotivadora de recursos para um usuário casual sem habilidades técnicas. Tabelas e planilhas dinâmicas podem ser monótonas, mas os usuários são rápidos em voltar a elas quando ficam travados.

10 dicas do ITRex sobre como implementar o BI de autoatendimento com sucesso

Abaixo está uma lista de lições essenciais da experiência da ITRex na criação de ferramentas eficientes de BI de autoatendimento para pequenas e grandes empresas, inclusive para o varejista líder mundial com 3 milhões de usuários corporativos (leia mais sobre‌ este projeto aqui):

1. Defina sua estratégia de BI de autoatendimento

Primeiro, você precisa definir o que deseja alcançar com o BI de autoatendimento, seja tão simples quanto reduzir relatórios atrasados ​​ou fornecer acesso a dados em toda a organização. O autoatendimento pode significar qualquer coisa para pessoas diferentes, então você deve ser claro sobre seu projeto. Também é importante entender antecipadamente a escala de implementação, os tipos de usuários, sua proficiência técnica e suas expectativas de entregas.

2. Mantenha todas as partes interessadas a bordo durante todo o projeto

Você deve entender o que seus stakeholders procuram em dados e quais são suas métricas de sucesso relacionadas a dados. Entreviste-os para coletar sua funcionalidade, usabilidade, experiência do usuário e outras entradas. Em seguida, peça continuamente feedback à medida que você repete. Além de garantir que você crie uma ferramenta de BI de autoatendimento relevante, você também dará a seus stakeholders um senso de propriedade e melhorará seu engajamento.

3. Envolva o departamento de TI

Isso também é essencial. Sua TI tem todas as informações sobre seu ambiente de dados, fontes de dados existentes, controles de governança de dados em vigor e gerenciamento de acesso a dados. Eles o ajudarão a escolher ou construir uma solução de BI de autoatendimento que seja fácil de manter, monitorar e gerenciar em termos de acesso de usuário e integração de novas fontes de dados.

4. Configure uma governança robusta

A governança de BI de autoatendimento abrange o seguinte:

Políticas e procedimentos de governança de dados para garantir que seus dados sejam consistentes, completos, integrais, precisos e atualizados. Aqui você precisará desenvolver uma estratégia de gerenciamento de dados mais ampla e adotar práticas líderes em gerenciamento de mestre e metadados como parte dela

• Governança de métricas de negócios para defini-las uniformemente em seu ambiente de BI de autoatendimento e descartar quaisquer desvios
• Governança de relatórios para definir um procedimento para sua validação de qualidade
• Segurança de dados para definir quem tem acesso a quais dados em seu BI de autoatendimento e estabelecer a linhagem de dados

5. Selecione a ferramenta certa

Não existe uma estratégia de tamanho único. Seus usuários têm necessidades e habilidades diferentes que sua ferramenta deve atender com precisão. Você provavelmente precisará equilibrar flexibilidade e sofisticação para permitir que seus usuários façam novas perguntas enquanto permanecem autossuficientes. Uma solução de BI de autoatendimento personalizada facilitará sua obtenção.

6. Estabeleça uma única fonte de verdade

Uma única fonte de verdade é implementada como parte da arquitetura da solução para permitir a tomada de decisões com base nos mesmos dados. Para isso, as empresas constroem um data warehouse ou outro tipo de repositório central que fornece uma visão de 360 ​​graus de todos os seus dados de várias fontes e torna o acesso, a análise, o enriquecimento e a proteção dos dados muito mais simples e eficientes. Vale a pena o investimento.

7. Eduque os usuários

Três tipos de programas de treinamento para usuários finais são obrigatórios: 1. análise e visualização de dados, 2) os fundamentos da junção de dados e construção de modelos de dados e 3) treinamento contínuo ponto a ponto.

8. Construa uma comunidade

Ajudará muito se você estabelecer um centro de excelência ou tiver uma comunidade de especialistas no Slack ou no Teams para que seus usuários finais saibam aonde ir para preencher as lacunas de conhecimento.

9. Considere incorporar especialistas de BI nas unidades de negócios

Eles ajudarão a impulsionar o envolvimento aumentando o acesso aos dados para usuários sem experiência analítica e fornecendo supervisão conforme necessário para relatórios de melhor qualidade.

10. Comece pequeno

Escolha um ambiente limitado para iniciar seu projeto de BI de autoatendimento e construa a partir daí usando uma abordagem ágil. Dessa forma, você corrigirá os problemas antes de aumentar a escala.

Deixe de lado a equipe da ITRex se você considerar embarcar em uma jornada de BI de autoatendimento. Com sua abordagem testada em batalha, ajudaremos você a evitar armadilhas comuns enquanto leva seu projeto ao sucesso.

Originalmente publicado em https://itrexgroup.com em 10 de agosto de 2022.