Muitas empresas planejam estruturar uma área dedicada à Business Intelligence (BI). O assunto, geralmente, fica embaixo do grande guarda-chuva da Tecnologia da Informação. Mas o BI ganhou tanto peso nos últimos anos que ter um setor totalmente focado nessa questão já entrou na lista de prioridades de algumas organizações. É válido? Sem dúvidas. Mas as companhias devem se preocupar com a governança. Os dados são, na verdade, de todos. Ou, ao menos, deveriam ser. Mas se usados sem controle, pode ser tornar uma anarquia.

Mais importante do que ter a informação é saber estruturá-la adequadamente para conseguir extrair benefícios reais para os negócios. O Gartner fala, inclusive, no conceito de Data Discovery ao invés de BI. As análises devem ser cada vez mais intuitivas para que todos possam “descobrir os dados”. Elas não podem depender exclusivamente do envolvimento da TI e nem mesmo de equipes dedicadas. O Marketing, por exemplo, costuma beneficiar-se de projetos de Big Data. Toda a informação sobre o público-alvo de uma companhia pode ser processada para análise posterior. Mas, essas mesmas informações podem ser aproveitadas, também, por setores mais operacionais para melhoria de processos ou do próprio atendimento ao cliente. As possibilidades são muitas.

A ideia fundamental, então, é que todos possam tomar decisões de negócios baseadas em análises de dados. Isso permitirá que os profissionais tenham visões distintas. Existe aí uma grande oportunidade de mercado, não somente para profissionais da área, mas para que as empresas criem, finalmente, uma cultura de análise para a tomada de decisão. Mas, antes de começar, observe alguns pontos:

  • Escolha o perfil certo

    – A demanda por profissionais orientados a projetos de Big Data deve criar 4,4 milhões de postos de trabalho ainda em 2015 segundo o Gartner. No entanto apenas um terço deste total será preenchido. São poucas as pessoas especializadas no tema, mas, na hora de escolher, preze menos pela técnica e mais pelo conhecimento que o profissional tem do seu core business. Só assim ele poderá identificar quais as melhores percepções para o seu negócio. Ele deve ter disposição, inclusive, para compartilhar o seu conhecimento com outras pessoas da empresa. As ferramentas de BI/Data Discovery estão cada vez mais intuitivas, mas é um bom ponto de partida ser didático com outros setores logo no início do projeto.

  • Desmistifique o BI

    – O mais importante é mudar a ideia de que BI envolve programação ou um vasto conhecimento em TI. Antigamente, talvez esta fosse a realidade, mas há anos que este mercado se transforma. A análise de dados envolve menos tecnologia e mais negócios hoje em dia e é preciso que toda a empresa esteja na mesma página.

  • Escolha softwares intuitivos

    – Como comentamos, as soluções de BI/Data Discovery estão mais intuitivas e é importante optar pelas que contam com essa característica ainda mais aflorada. Vale lembrar que a ideia principal é deixar a análise de dados ao alcance de toda empresa e nem todos possuem conhecimento específico. Se forem encontradas muitas barreiras técnicas e de uso do software logo que o funcionário experimentar a ferramenta, dificilmente ele a utilizará novamente. O importante é que o software leve a capacidade de análise ao ponto de decisão.

  • Esqueça a moderação

    – Claro que você não vai analisar todos os dados disponíveis. Foque na qualidade das análises e não na quantidade do que foi avaliado. Procure estimular todos da sua empresa a criar o hábito de manusear informações para possíveis descobertas – sem exceção. Os dados são importantes, mas a interpretação do profissional é ainda mais valiosa. Cada área saberá quais informações oferecem os melhores insights e descobrirá, assim, como o BI/Data Discovery pode ajudar a solucionar os desafios do setor.

Fonte: Conteúdo escrito por Eduardo Kfouri é VP da Qlik para América Latina.

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Por |2022-06-30T08:45:17-03:00agosto 11th, 2021|Big Data, Data Discovery, Destaque na Home|Comentários desativados em 4 dicas fundamentais para estruturar uma área de BI

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