As tecnologias para Business Intelligence (BI) hoje são bem acessíveis para empresas de pequeno, médio e grande porte. A importância em se utilizar bem essas ferramentas está em se conseguir grandes vantagens competitivas por meio da obtenção de dados do mercado em que a empresa atua.
Abaixo, separamos 5 dicas para utilizar o BI da sua empresa de uma maneira simples e organizada. Acompanhe.
1. Consolide as ferramentas de BI
Não é necessário gastar uma fortuna com ferramentas de BI. Existe uma gama de opções open source (ferramentas livres) como, por exemplo, o Pentaho . Essas ferramentas são totalmente customizáveis para atender a demanda da empresa e criar uma base sólida de inteligência competitiva.
Elas são essenciais na compreensão de métricas de BI, por transformar dados transacionais fornecidos por sistemas ERP, CRM ou até mesmo planilhas de Excel em dados dimensionais, ou seja, dados informacionais. Porém, é importante que a ferramenta da sua empresa atenda às necessidades específicas. Se for necessário, contrate uma empresa especializada.
2. Organize a equipe responsável para utilizar o BI
As informações fornecidas pelos sistemas de BI podem envolver produção, vendas, marketing e comunicação, entre outras áreas. Por isso, apesar de todo o processo começar no departamento de TI por conta de softwares e ferramentas, é necessário que todos os setores estejam envolvidos.
Assim, posicione um responsável pela área de BI e envolva os gestores de todas as áreas com reuniões periódicas para decidir informações e métricas. Eles poderão dizer com maior precisão e assertividade quais informações são relevantes para cada departamento na intenção de conseguir uma integração funcional da equipe.
Business Intelligence pede maior envolvimento das áreas para conseguir resultados no nível tático ou estratégico da empresa e, assim, promover mudanças gerais.
3. Aproveite dados que a empresa já possui
Conforme abordado acima, as ferramentas de BI se utilizam de dados de outros sistemas ou até mesmo do Big Data, que se refere ao número infinito de informações disponíveis na internet.
Considere todo o leque disponível de informação que a empresa possui à disposição e opte por aquelas que podem ser mais interessantes do ponto de vista de resultados. Conversando com gestores de todas as áreas, é possível delimitar quais serão as bases de dados a serem utilizadas.
4. Selecione dados relevantes para exportar ao Data Warehouse
Após optar pelas melhores fontes disponíveis na empresa, tenha em mente quais são os principais objetos na implementação do BI. Se a empresa utilizar tudo que tiver como acessível, será capaz de gerar uma grande quantidade de métricas confusas. Por isso, seja assertivo!
O Data Warehouse é uma estrutura bem específica de BI para armazenamento de informação. É nessa estrutura que deverão ser exportados os dados corretos para gerar métricas a serem analisadas e aproveitadas.
5. Proporcione treinamentos para a compreensão dos dados
Além de obter os dados, é interessante que os funcionários sejam bem preparados para analisar métricas fornecidas pelas ferramentas de BI. É de suma importância que saibam interpretá-las para transformar em decisões importantes.
Organize treinamentos com as pessoas responsáveis pela inteligência da empresa. Capacite-as para que consigam interpretar os dados e transformá-los em valiosas mudanças para o crescimento organizacional. Se necessário, opte por terceirizar o serviço a uma empresa especializada no assunto.
Com essas dicas, esperamos que você consiga utilizar o BI da sua empresa da melhor maneira possível. Se quiser saber mais sobre como calcular o retorno do investimento em BI, veja nosso artigo.
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Foi aluno de Ralph Kimball, maior referência mundial no assunto, no curso de Modelagem Dimensional realizado pela Kimball University, em Estocolmo – Suécia.
Já ministrou diversas palestras sobre o tema e atualmente mantêm o blog da Know Solutions, com referências sobre Business Intelligence.
Pós Graduado em Gestão de Projetos de Software pela PUC – Paraná. Trabalhou durante 7 anos na empresa Siemens onde participou de projetos em diferentes países.
Materia muito interessante
Obrigada pelo artigo 🙂 Acho que eu tenho uma equipe que pode obter cada sucesso 🙂 Mas sem kanbantool.com, nao conseguimos arranjar e controlar todas tarefas. Ferramentas digitais podem ajudar bastante – tal como manager ou teamledaer, mas mais suave 🙂 Eu planejo o dia do trabalho com kanban e todas tarefas sao cumpridas. Eu sei que nao cada um gosta trabalhar assim, mas comigo funciona 🙂
Parabéns por trazer a CRISP-DM de volta ao tablado. O “produtocentrismo” que assola o mercardo de BI pressiona os players a comprar o último brinquedo, a seguir a última moda, quando quase tudo que tem algum uso prático já existe há décadas – como o CRISP-DM
Seria legal um artigo um artigo comparando-o com SEMMA. Pode ser muito interessante para quem entrou na área há menos de 20 anos.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
Sobre o comentário do João Kechichian, concordo em relação às empresas não terem claro o que querem, e concordo com o Leandro sobre a abordagem de “Qual o seu problema” para dar as sugestões.
Mas vale ressaltar que as empresas não conseguem identificar o que querem por não terem claro um Planejamento Estratégico e objetivos bem descritos. Isso facilita muito perceber quais indicadores serão necessários acompanhar para atingir os resultados esperados.
Bom dia,
Há muita diferença das versões do livro The Data Warehouse Toolkit?
Vejo que ele esta na 3 edição.
Posso comprar apenas a 3 ou devo comprar todas?
Oi Marcos!
Há algumas atualizações com conceitos mais atuais. Não precisa comprar todas as edições não, apenas a 3a já cobre tudo que precisa.
Sim e não. A maior diferença é entre a primeira edição e as restantes. Da segunda edição em diante, quando a Margy Ross assumiu o livro, é tudo mais ou menos o mesmo.
A primeira edição, que por acaso chegou a ser publicada em português, é a melhor, na minha opinião. Ela é mais concreta, menor e mais focada. Se conseguir achá-la, compre. Vale ouro.
eu precisava para compor você uma pouco de note ajudar diga obrigado again com o extraordinário conselhos você compartilhado nesta página . Foi certamente maravilhosamente generoso com você dando abertamente tudo o que muitas pessoas {poderiam ter | poderiam possivelmente ter | poderiam ter | teriam | distribuído para um ebook para gerar alguma massa para eles mesmos , especialmente considerando que you poderia ter tried it se você nunca desejado . Those estratégias também agido como outras pessoas tenha semelhante desire como my own entender bom negócio mais relacionado este assunto . Eu tenho certeza há alguns mais agradáveis ocasiões ahead para pessoas que ver seu site
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[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
Olá Leandro.
Acredito que o potencial da área de Business Intelligence dentro das empresas pode ser maior do que se imagina hoje.
Trabalho com consultoria de B.I. para agencias e empresas, e enfrentamos diariamente dois grandes problemas.
1- Padronização dos dados: Como utilizamos muitas fontes de dados, todo o processo, desde o que a implementação, até a parte operacional, precisa ser muito bem estruturada. Sem o padrão das informações perde-se muito tempo com “correção”, sendo que “tempo” não é o que temos para identificar um padrão, pois no dia seguinte ele pode mudar se não o tratarmos.
2- Pessoas que não sabem o que querem: Corporações não sabem o que querem, logo querem tudo. O problema é que sabemos que não tudo não é necessário, se consegue identificar padrões e otimizações com metade do volume. Sendo assim o processo de otimização passa a ser inteligente para ser operacional.
O futuro da área esta encaminhando para segmentações e clusterizações dinâmicas para analise de Big Data, mas se o processo de todos envolvidos precisa ser muito bem desenhado e a área de B.I. precisa ter este knowhow também.
Obrigado e muito bom seus artigos.
Oi João, obrigado pelo seu comentário! Concordo com você!
Realmente, a padronização dos dados é o ponto mais sensível mesmo. Aqui estimamos em torno de 60% a 70% do tempo em um projeto de BI apenas para esta parte.
Sobre as pessoas não saberem o que querem, aqui vemos como uma certa vantagem. Muitas vezes não é nem exatamente não saber o que querem, mas não saberem o que é possível fazer. Com isso, parte do nosso trabalho aqui é exatamente entender do que o cliente sofre aí então sugerir algumas coisas. Tentamos não ir para uma abordagem de “o que você quer” mas sim de “quais são seus problemas”.
Isso me deu até a ideia de criar um post focado nisso, vou deixar anotado para o futuro!
Existe uma técnica chamada Árvore de Realidade Presente, da Teoria das Restrições, que lida justamente com essa barafunda de problemas e entendimentos. Eu experimentei a mesma frustração que você, João, e decidi resolver esse problema. A imagem https://geekbi.files.wordpress.com/2020/10/bi_toc-crt-x.png é um resumo do que eu tenho até agora.
Adoraria uma contribuição. “O cliente não sabe o que quer” já está lá. “Dados são sujos” e “Dados são bagunçados” me parecem boas adições.
O que você acha? E você, Leandro?