Dois grandes desafios sempre se interpõem no caminho: a fragmentação data entre equipes e sistemas isolados e o desalinhamento da lógica data e das definições de KPI. Muitas vezes, esses problemas podem passar despercebidos, mas têm um impacto profundo no sucesso de qualquer iniciativa de criação de painéis.

Neste artigo, revelamos esses desafios por meio de um estudo de caso do mundo real, destacando como data fragmentados e a lógica inconsistente geram a maior parte do esforço em projetos de BI. Exploraremos o trabalho de backend oculto necessário, os obstáculos encontrados e as estratégias que usamos para fornecer uma solução escalável para uma empresa automotiva global.

Os principais desafios: data fragmentados e lógica desalinhada

Dois dos maiores obstáculos na criação de painéis empresariais não são tecnológicos, mas estruturais: sistemas de data fragmentados e lógica comercial desalinhada.

As grandes corporações geralmente são estruturadas de forma a incentivar a operação independente entre departamentos, unidades de negócios ou mercados geográficos. Embora isso possa proporcionar flexibilidade em nível local, cria grandes desafios quando se tenta criar relatórios centralizados que abrangem toda a organização.

De acordo com a pesquisa de 2021 da Accenture e do MIT CDOIQ, 37% dos diretores Data citaram a infraestrutura em silos como o maior desafio para concretizar sua visão data (Accenture, 2021). Antes que qualquer relatório possa ser feito, as equipes devem primeiro determinar onde estão os data , quem os possui, como estão estruturados e se são confiáveis. Em muitos casos, a simples localização do conjunto de dados correto pode envolver semanas de idas e vindas entre os departamentos.

Mesmo depois que os data são garantidos, muitas vezes surgem problemas de alinhamento mais profundos. Equipes ou regiões diferentes geralmente usam definições ligeiramente diferentes para o mesmo KPI. Uma equipe pode medir as conversões semanais com base nas ações do usuário e outra pode rastreá-las usando pedidos de produtos. Sem alinhamento nas definições, torna-se difícil criar painéis nos quais as partes interessadas confiem. O resultado geralmente é uma falta de confiança nos números e uma relutância em confiar no painel para a tomada de decisões.

Esse cenário fragmentado também faz com que a preparação data seja um trabalho pesado, muito antes do início de qualquer visualização. Uma quantidade substancial de tempo é gasta na limpeza, união, padronização e transformação de data brutos em um estado utilizável. Essa não é apenas uma tarefa técnica. Muitas vezes, é necessário que várias equipes concordem com a lógica por trás das métricas e das definições com as quais estão trabalhando. Sem esse trabalho de base, nenhum painel pode fornecer insights confiáveis. Mas, quando bem feito, ele permite a geração de relatórios escalonáveis e confiáveis, sobre os quais várias equipes podem se basear com confiança.

Estudo de caso - Fornecimento de painéis: o caminho para a implementação

VISÃO GERAL:

Para um fabricante automotivo global, Artefact recebeu a tarefa de criar painéis centralizados para melhorar a geração de relatórios em todas as regiões. Embora o objetivo parecesse claro: simplificar a análise e fornecer informações em tempo real, a realidade da implementação em uma organização descentralizada rapidamente se mostrou mais desafiadora do que o esperado inicialmente.

DESAFIO:

Os negócios da empresa eram organizados por regiões e subdivididos em mercados locais, cada um dos quais operava com um alto grau de autonomia. Isso levou a inconsistências não apenas nos sistemas usados, mas também nas próprias definições das principais métricas. Um exemplo notável: enquanto um mercado definia uma "venda on-line" como o momento em que um pedido era feito no site, um mercado vizinho só considerava uma venda quando o pagamento era recebido. Essas diferenças sutis criavam grandes lacunas nos relatórios, especialmente quando a liderança exigia visões consolidadas em nível regional. Qual definição era a correta? Como os data poderiam ser agregados sem deturpar o desempenho?

SOLUÇÃO:
Para resolver esse problema, implementamos uma plataforma data centralizada que garantiu que todos os mercados e regiões estivessem alinhados em definições e lógica data compartilhados. Para isso, foi necessário rastrear cada KPI até sua fonte data original e trabalhar com as equipes locais para unificar as metodologias. O resultado não foi apenas um painel de controle - foi uma mudança fundamental na forma como a empresa tratava e confiava em seus data, permitindo a geração de relatórios precisos e dimensionáveis entre equipes e regiões.

Principais fatores de sucesso e lições aprendidas

Em meio aos desafios, surgiram vários fatores-chave de sucesso que ajudaram a levar o projeto à conclusão:

  • Automação da coleta data : Eliminação do esforço manual anteriormente gasto no manuseio de arquivos do Excel e tabelas dinâmicas, garantindo a disponibilidade de data em tempo real.
  • Análise centralizada: data consolidados em um único painel, permitindo insights multifuncionais contínuos.
  • Recursos acelerados de geração de relatórios: O tempo de geração de relatórios foi reduzido de um dia para uma hora.

Lições aprendidas:

  • O alinhamento entre o backend e o frontend é fundamental: Os requisitos técnicos muitas vezes evoluíram durante o projeto, ressaltando a necessidade de coordenação antecipada entre a engenharia de data e o design do painel.
  • As limitações da ferramenta podem moldar sua solução: A plataforma de BI de terceiros tinha restrições de personalização, o que exigia soluções criativas e o gerenciamento das expectativas das partes interessadas.
  • O gerenciamento de mudanças faz parte do trabalho: Muitos funcionários relutaram em abandonar o Excel, destacando a necessidade de treinamento proativo, suporte e comunicação clara para promover a adoção.

O papel da Artefactna solução desses desafios

Na Artefact, somos especializados em superar esses desafios, promovendo a colaboração, garantindo a consistência data e fornecendo soluções de BI impactantes. Nesse projeto, nossa equipe alinhou com sucesso vários departamentos para:

  • Padronizar as definições de KPI: Facilitamos discussões entre as equipes para criar um conjunto de indicadores de desempenho universalmente aceito.
  • Unificar a formatação Data : Nossos especialistas simplificaram as estruturas data em diferentes regiões, eliminando inconsistências que antes dificultavam a análise.
  • Eliminar silos: ao integrar fontes data em uma plataforma centralizada, possibilitamos insights em tempo real e transparência entre as equipes.
  • Fornecer uma solução escalável: Criamos uma plataforma de fonte única de verdade com mais de 20 painéis dinâmicos, oferecendo às partes interessadas ferramentas de relatórios intuitivas e em tempo real.
  • Adoção e treinamento: Depois que os recursos de geração de relatórios foram definidos, organizamos uma série de treinamentos para garantir que as ferramentas fossem adotadas e incorporadas às atividades diárias das partes interessadas.

Aproveitando o conhecimento especializado da Artefact, transformamos a abordagem da empresa em relação aos data, ajudando-a a ir além dos relatórios fragmentados e a adotar um ecossistema de análise verdadeiramente integrado.

Considerações finais: A criação de recursos de análise e geração de relatórios começa com a construção da base data correta

Em grandes organizações, os maiores obstáculos a painéis eficazes raramente são visuais ou técnicos, mas sim estruturais. Sistemas fragmentados, definições inconsistentes de KPIs e equipes em silos criam um nível de complexidade que nenhuma ferramenta de front-end pode resolver por si só.

Como esse projeto mostrou, a solução desses desafios exige mais do que apenas ferramentas. Exige alinhamento entre os departamentos, um entendimento compartilhado da lógica data e um compromisso com a criação de bases data sólidas antes que um único gráfico seja criado. A maior parte do esforço está no back-end, mas esse esforço rende dividendos, pois permite a criação de painéis escalonáveis nos quais as equipes confiam, adotam e usam para tomar decisões reais.

Para as empresas que buscam amadurecer seus recursos de análise, a mensagem é clara: invista no trabalho árduo de unificar e preparar seus data. Uma vez feito isso, os painéis se tornam a parte mais fácil.