Por Ciro de Menezes, gerente comercial da ART IT
Consolidado na maioria das empresas, Business Intelligence (BI) continua sendo relevante e é muitas vezes integrado com big data e analytics, tecnologias em crescimento no mercado. Atualmente, mais empresas brasileiras estão percebendo que há uma infinidade de informações sendo geradas a todo momento que podem ser aproveitadas para alavancar os negócios.
No entanto, a maioria das organizações está fadada a falhar em projetos de BI ou de big data analytics por ignorar passos fundamentais relacionados à preparação dos dados. Em diversos casos, as empresas acabam não utilizando o BI, porque o sistema fornece dados incoerentes.
Um estudo de 2017 da empresa de pesquisas BARC (Business Application Research Center) confirma que a preparação do banco de dados é essencial. Ele demonstrou que os quase 700 entrevistados esperavam uma melhoria de 50% na tomada de decisões baseada em dados. Com a preparação de dados, a melhoria atingida, de fato, foi de 60%. A mesma pesquisa constatou que o principal desafio da preparação de dados é a falta de know-how do lado dos negócios, citada por 53% dos entrevistados, pois a área muitas vezes subestima a importância dessa etapa.
Tomada a decisão de implementar um projeto de BI ou de big data analytics, é preciso seguir três etapas básicas para que ele seja bem-sucedido e traga os resultados esperados de eficiência, agilidade, economia de custos e de tempo.
As primeiras duas etapas fazem parte da preparação de dados. Primeiro, é necessário realizar uma avaliação do banco de dados que determina como ele está estruturado, como essas estruturas de dados são construídas, em qual periodicidade, e de onde vêm essas informações.
O segundo passo é a modelagem dos dados. Esta é uma fase de inteligência, na qual são filtradas as informações que serão úteis para os negócios e descartadas as que não são importantes para esse propósito. Em seguida, as informações consideradas relevantes são disponibilizadas em um novo ambiente, que geralmente é a nuvem.
A última parte consiste em conectar um software de Business Intelligence no repositório de dados para que seja possível visualizar as informações em um painel de controle e gerar relatórios. É por essa interface que começam a aparecer os resultados e as potenciais melhorias e é aí que se percebe o erro mais comum das empresas. Na ansiedade de obter resultados, elas ignoram as primeiras duas etapas e implementam apenas o software de BI. Ao fazer isso, o projeto está fadado a falhar. Por não ter sido organizado e estruturado, podem surgir problemas de desempenho, demora, limitações e mesmo inconsistência nas informações geradas.
Segundo uma pesquisa mundial do Gartner de fevereiro de 2018, 91% das empresas ainda não atingiram um nível de maturidade transformacional em dados e analytics, no qual a área é central para os negócios e a estratégia e execução estão alinhadas e em constante melhoria.
Mas há espaço para melhorar. Quando as empresas adotam novas tecnologias, é comum que tenham altas expectativas em relação aos resultados. No caso de BI, a preparação de dados deve ser vista como um passo fundamental para criar valor, com uma equipe ou parceiro com capacidade, experiência e foco nesse processo. Só assim será possível obter um projeto consistente, ágil e eficaz, que ofereça benefícios imediatos ao negócio.
Leia nesta edição:
CAPA | TECNOLOGIA
Centros de Dados privados ainda geram bons negócios
TENDÊNCIA
Processadores ganham centralidade com IA
TIC APLICADA
Digitalização do canteiro de obras
Esta você só vai ler na versão digital
TECNOLOGIA
A tecnologia RFID está madura, mas há espaço para crescimento
Baixe o nosso aplicativo