Se você é gerente e precisa de ajuda para tomar decisões na empresa, já deve ter cogitado a possibilidade de utilizar Business Intelligence (BI) e quer saber o que é necessário para ter uma equipe de BI eficiente.
No mercado brasileiro, performance e agilidade são importantes, e o BI pode te ajudar a tomar decisões com mais segurança e fazer com que a sua empresa tenha um diferencial competitivo. Inclusive, existem muitos casos de sucesso de uso dessa ferramenta.
Utilizar soluções de BI para tratar o volume de informação gerada e utilizá-la para traçar estratégias é essencial para o desenvolvimento de uma empresa. Entretanto, para isso é preciso uma equipe preparada.
Veja, a seguir, algumas dicas do que é preciso para montar uma equipe de BI eficiente.
Crie uma cultura de BI dentro da empresa
O sucesso do BI depende do envolvimento da equipe. Colaboradores e parceiros que não entendem a importância do BI não se engajam e acabam sendo uma barreira para os novos processos.
É preciso que todos compreendam a relevância e os benefícios do BI. Para isso, você pode preparar um plano de mudança junto aos colaboradores e desenvolver um bom plano de endomarketing, criando uma cultura ou mindset dentro da empresa.
Selecione profissionais capacitados para ter uma equipe de BI eficiente
O profissional ou a equipe que estiver responsável pela Ciência de Dados, ou seja, a análise das informações e fornecimento de inteligência para a empresa, deve ser qualificada para a função, pois a análise e o cruzamento correto dos dados são essenciais para a toda operação.
Softwares de BI, como o Pentaho®, são ferramentas poderosas e indispensáveis, — desde que estejam nas mãos certas. Afinal, dados brutos e pouca habilidade não ajudam muito, ao contrário, podem comprometer tanto os resultados do trabalho quanto o investimento.
Tenha um gestor de BI com um perfil adequado
Um profissional que ocupa a posição de gestor de BI deve ter algumas características específicas: perfil analítico, detalhista, capacidade para gerenciar e resolver problemas e raciocínio lógico orientado a negócios.
Conhecer o mercado e ter uma visão estratégica também é importante, assim como ter disciplina e planejamento para garimpar as melhores informações e compreender o que elas dizem, além de constante atualização e aperfeiçoamento das suas técnicas.
Entretanto, um profissional com habilidades estratégicas e um bom conhecimento do mercado também pode se sair muito bem na gestão do BI. Ele pode receber um treinamento básico ou intermediário de leitura, cruzamento e consulta de dados na ferramenta de BI. A partir daí, ele já pode começar a extrair informações e trabalhar com elas a favor da organização.
E no caso de não haver uma equipe de BI, apenas um único gestor, é recomendável ter outro profissional na empresa com habilidades semelhantes e que também conheça a ferramenta. Dessa forma, você garante a disponibilidade de um profissional capacitado no caso de uma eventualidade ou urgência.
Saiba a importância de montar uma equipe eficiente de BI
As plataformas de BI coletam e armazenam os dados, mas não podem por si só identificar tendências e oportunidades. Ou seja, o BI fornece as respostas, mas cabe ao gestor ou à equipe fazer as perguntas certas.
Um bom gestor ou equipe de BI sabe analisar os dados e, baseado no seu conhecimento do mercado, decide se é o momento de uma mudança rápida de estratégia, seja para aproveitar uma oportunidade ou mesmo para evitar possíveis crises e problemas.
Portanto, uma equipe de BI eficiente é aquela que compreende a relevância do BI, sabe fazer as perguntas certas e extrair informações estratégicas que vão colocar a empresa em posição de vantagem diante da concorrência.
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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
[…] de BI — Business Intelligence ou, traduzindo, Inteligência Empresarial — é justamente o diferencial que uma empresa precisa para tratar dados gerados por vários meios. Veja alguns contextos que podem servir de […]
[…] 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?