Os desafios da sobrecarga do Data
O senhor acabou de sair de outra reunião em que o foco era discutir qual número estava correto, Em vez de debater os melhores caminhos para o sucesso dos negócios? Se o senhor respondeu “não”, considere-se privilegiado. A realidade para muitas organizações, sejam elas pequenas ou grandes, é perder um tempo precioso tentando descobrir quais informações estão corretas para apoiar decisões estratégicas. E quando surge a necessidade de aprofundar a análise, como detalhes sobre as vendas mensais, passam-se mais 3 dias de análise e 2 dias de validação, o que acaba atrasando as decisões críticas.
Nesse contexto, é impossível ignorar o impacto das ferramentas de Inteligência Artificial Generativa, O senhor acompanha as notícias do mercado e percebe como essas tecnologias estão transformando nosso trabalho com Tecnologia, Data e Business Intelligence (BI). O senhor certamente acompanha as notícias do mercado e percebe como essas tecnologias estão transformando a forma como trabalhamos com Tecnologia, Data e Business Intelligence (BI). No universo do data, soluções como o Power BI Copilot, o Tableau Einstein AI e dezenas de outras ferramentas de nicho prometem revolucionar o uso do data. Elas se posicionam como parte do que chamamos de Augmented BI, que promete “Use o poder transformador da IA generativa para obter o máximo do seu data”. A promessa é clara: eliminar a densa (e, às vezes, tedioso) trabalho de compreensão do data, modelagem, pesquisa de usuários, design de relatórios etc. Parece que todos os problemas estão resolvidos, certo?
Mas será que é mesmo? A resposta depende do nível de maturidade de sua organização em relação ao BI. Se a sua empresa tem uma área de BI sólida e estruturada, capaz de agregar valor de forma precisa e consistente, mas tem dificuldades para atender à crescente demanda das partes interessadas, o senhor está no momento ideal para implementar ferramentas avançadas de IA. Por outro lado, Se sua organização ainda lida com silos entre áreas, KPIs inconsistentes e divergentes e modelagem fraca (ou inexistente), talvez seja necessário dar um passo atrás. Antes de adotar as soluções de Augmented BI, é fundamental entender como funcionam as áreas e os projetos robustos de BI e como sua empresa pode se preparar para essa transformação.
Vamos entender algumas definições.
O que é Business Intelligence?
Business Intelligence (BI) é um conjunto de estratégias, tecnologias, e práticas que permitem às empresas coletar, analisar, e transformar o data em informações úteis para a tomada de decisões. O conceito de BI engloba várias ferramentas e técnicas, tais como Análise do data, data, visualização, definição de KPI, data governance e muitos outros, que ajudam as organizações a compreender melhor seu desempenho e identificar oportunidades de melhoria.
A democratização das ferramentas de BI surge como uma tendência transformadora, permitindo que os profissionais da frente de negócios realizar a análise do data de forma independente. Um ambiente de BI bem consolidado permite que as organizações não apenas entendam o histórico data, mas também prevejam tendências e padrões de consumo, A visualização é um pilar fundamental, oferecendo interfaces interativas em tempo real que simplificam a compreensão de informações complexas e melhoram a comunicação organizacional. A visualização Data é um pilar fundamental, oferecendo interfaces interativas em tempo real que simplificam a compreensão de informações complexas e melhoram a comunicação organizacional.
Organizações em diferentes estágios de maturidade do data exigem abordagens diferentes para a implementação do BI. Desde abordagens que se concentram na criação de Data Lakes e Data Warehouses até abordagens que melhoram a democratização do data em toda a empresa e automatizam a análise e os insights do data para os executivos da empresa.
Para que uma organização tenha um área de BI minimamente funcional e robusta, Para que o senhor possa se beneficiar de um bom desempenho, alguns pontos-chave são necessários:
Temos uma compreensão clara das bases sólidas de uma área de BI robusta em uma organização. Quais são os principais tipos de projetos de aprimoramento de Business Intelligence que podem ser desenvolvidos em uma empresa? Podemos subdividi-los em três grupos principais:
Vamos entender esses tipos de projetos em mais detalhes.
Fábrica de BI: Estruturação de uma equipe centralizada para otimizar o Business Intelligence
A implementação de uma Fábrica de BI envolve o estabelecimento de uma equipe centralizada e multidisciplinar dedicada a unificar e otimizar os esforços de BI em toda a organização. O objetivo é consolidar as práticas de BI e melhorar a eficiência e a qualidade das análises, alinhando todas as áreas da empresa em torno de uma estratégia coesa de data.
A missão dessa equipe centralizada é coordenar as iniciativas de BI dentro da empresa, padronizar KPIs e processos, otimizar o uso de ferramentas e promover a colaboração entre diferentes equipes. A principal vantagem é que ela permite um uso mais eficiente dos recursos, garantindo que a inteligência gerada seja consistente, tenha um alto impacto e apoie as decisões estratégicas. Essa abordagem promove o compartilhamento de informações padronizadas e com curadoria, quebrando os silos de informações e garantindo que todos os KPIs sejam baseados em um modelo data bem projetado e robusto. As informações ficam disponíveis em toda a empresa e a discussão se concentra nas decisões de negócios, e não na precisão dos números.
No entanto, a implementação de uma fábrica de BI enfrenta vários desafios, como obter o apoio da liderança, alinhar as expectativas das partes interessadas e lidar com restrições de orçamento e recursos. Para garantir o sucesso desse processo, é essencial planejar cuidadosamente as fases de implementação, incluindo a definição clara de funções e responsabilidades, a seleção de ferramentas adequadas e o estabelecimento de uma governança robusta.
A longo prazo, uma fábrica de BI eficaz facilita o fornecimento contínuo de insights para diferentes áreas da empresa (elevando, assim, o nível de decisões data-driven), mantendo o controle de qualidade e a agilidade necessários para responder às demandas comerciais em constante mudança.
Principais características de uma fábrica de BI:
Quando considerar uma fábrica de BI:
BI de autoatendimento: autonomia para análise de negócios com modelos Data flexíveis e exploração sem código
Sua empresa já tem uma área de BI funcional, que produz painéis de alta qualidade dedicados a vários departamentos. Eles são tão bem-sucedidos que os pedidos de personalização continuam chegando (“o senhor pode adicionar o filtro A e a métrica B? É muito importante”), perguntas (“por que esse número não corresponde ao relatório X?”) e novos projetos. O senhor precisa expandir o impacto da cultura data-driven que sua área de BI já ajudou a implementar. Como isso pode ser feito? É aí que entra a ideia de um BI de autoatendimento (SSBI).
Business Intelligence de autoatendimento é definido pelo Gartner como “usuários finais projetando e implantando seus próprios reports e análises dentro de um portfólio aprovado e suportado de ferramentas e arquitetura.” O Gartner também define o termo semelhante Self-Service Analytics como “...uma forma de business intelligence (BI) na qual os profissionais de negócios são capacitados e incentivados a realizar consultas e gerar reports por conta própria, com suporte nominal de TI.” A definição é complementada com “...é normalmente caracterizado por ferramentas de BI fáceis de usar com recursos analíticos básicos e um modelo data que é simplificado ou reduzido para facilitar a compreensão e o acesso direto ao data.”
Enquanto a abordagem da BI factory se concentra em fornecer aos usuários de negócios reports prontos para análise, a A abordagem do BI de autoatendimento se concentra em capacitar os analistas de negócios a explorar o data por conta própria, e criar o reports de forma totalmente independente, garantindo ainda a consistência do data e a homogeneidade entre as unidades de negócios. Esse é o melhor data para acabar com os silos, pois todas as unidades de negócios terão acesso a todos os data e KPIs sem restrições por motivos de privacidade ou segurança.
O objetivo do SSBI é, então, criar uma camada semântica data robusta e incentivar os usuários finais a criar seus próprios painéis e análises. No entanto, permitir essa liberdade para o usuário traz desafios relacionados a como os usuários interpretarão o data fornecido, se eles acessarão apenas as informações que lhes são permitidas e se encontrarão efetivamente as informações necessárias para seu trabalho diário.
Dar tanta liberdade ao usuário final permite que ele misture conceitos incompatíveis, combine data não correlacionados na mesma análise, escolha um gráfico inadequado para contar a história que está procurando, crie reports quase idênticos aos reports existentes ou simplesmente desista da ferramenta devido à complexidade de usá-la corretamente. Além disso, existe a possibilidade de usuários despreparados gerarem consultas muito grandes no database, congelando o processamento para todos que compartilham o mesmo servidor.
Parecem ser muitos desafios, mas com apenas três fundamentos bem aplicados, todos eles podem ser resolvidos: Camada semântica clara e robusta, Data Alfabetização de analistas e Data Governança:
A implementação de um BI de autoatendimento é um excelente complemento para uma fábrica de BI, dando aos departamentos a liberdade de explorar o data da maneira que considerarem necessária para direcionar melhor os negócios, enquanto a equipe central se concentra na infraestrutura e no reports mais robusto e complexo.
Principais características do BI de autoatendimento:
Quando considerar o BI de autoatendimento:
Augmented BI: o próximo nível de business intelligence
BI aumentado leva a inteligência de negócios para o próximo nível, adicionando IA à sua análise data. Enquanto o BI tradicional oferece reports e o BI de autoatendimento permite que as equipes criem seus próprios painéis, o BI aumentado realmente ajuda a prever tendências e responde a perguntas em linguagem simples. É como fazer o upgrade de um mapa para um GPS com previsões de tráfego.
Essa abordagem avançada não é um ponto de partida - ela funciona melhor quando construída sobre sistemas de BI bem estabelecidos. As empresas devem primeiro dominar a geração de relatórios básicos e a análise de autoatendimento antes de adicionar esses recursos alimentados por IA.
Porque o Augmented BI oferece benefícios que mudam o jogo para as empresas que estão prontas para dar esse passo, Exploraremos isso completamente em nosso próximo artigo. Falaremos sobre o que já está disponível e também sobre as tendências para o futuro.
Então, quais devem ser meus próximos passos?
Comece pequeno! Embora o verdadeiro valor do BI esteja na integração do data de várias áreas, é essencial começar com um conjunto limitado, porém estruturado, de data para aumentar a escala. A geração rápida de resultados tangíveis ajuda a criar confiança e engajamento.
Integrar as abordagens. BI Factory, Self-Service BI e Augmented BI não precisam ser mutuamente exclusivos. Juntos, eles criam um ecossistema robusto: governança centralizada, autonomia do usuário e insights avançados automatizados. A integração dessas estratégias maximiza o impacto do BI.
Investir em cultura e treinamento. A tecnologia só gera valor quando acompanhada de uma cultura data-driven e de usuários capacitados. O treinamento e a alfabetização data são essenciais para transformar informações em ações estratégicas.
Por fim, lembre-se de que o BI é uma jornada contínua. Com planejamento, integração e aprendizado constante, sua organização estará preparada para transformar data em resultados.
Referências
-Self-Service Business Intelligence (Gartner). https://www.gartner.com/en/information-technology/glossary/self-service-business-intelligence
-Definição de análise de autoatendimento (Gartner), https://www.gartner.com/en/information-technology/glossary/self-service-analytics
-Visão geral - https://learn.microsoft.com/pt-br/power-bi/create-reports/copilot-introduction
