![\"Image\"](\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Henrique-Toledo-200x200.jpg\")
Henrique Toledo<\/h3><\/div>Engenheiro s\u00eanior de an\u00e1lise na Artefact<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>
![\"Image\"](\"data:image\/svg+xml,%3Csvg%20xmlns%3D%27http%3A%2F%2Fwww.w3.org%2F2000%2Fsvg%27%20width%3D%27150%27%20height%3D%270%27%20viewBox%3D%270%200%20150%200%27%3E%3Crect%20width%3D%27150%27%20height%3D%270%27%20fill-opacity%3D%220%22%2F%3E%3C%2Fsvg%3E\")
Rodolfo Mortean<\/h3><\/div>Data Diretor de Consultoria da Artefact<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>
Hugo Carl<\/h3><\/div>1TP18Gerente de marketing do Artefact<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>
Os desafios da sobrecarga do Data<\/h2><\/div>O senhor acabou de sair de outra reuni\u00e3o em que o foco era discutir qual n\u00famero estava correto<\/strong>, Em vez de debater os melhores caminhos para o sucesso dos neg\u00f3cios? Se o senhor respondeu \u201cn\u00e3o\u201d, considere-se privilegiado<\/strong>. A realidade para muitas organiza\u00e7\u00f5es, sejam elas pequenas ou grandes, \u00e9 perder um tempo precioso tentando descobrir quais informa\u00e7\u00f5es est\u00e3o corretas<\/strong> para apoiar decis\u00f5es estrat\u00e9gicas. E quando surge a necessidade de aprofundar a an\u00e1lise, como detalhes sobre as vendas mensais, passam-se mais 3 dias de an\u00e1lise e 2 dias de valida\u00e7\u00e3o, o que acaba atrasando as decis\u00f5es cr\u00edticas.<\/p>\nNesse contexto, \u00e9 imposs\u00edvel ignorar o impacto das ferramentas de Intelig\u00eancia Artificial Generativa<\/strong>, O senhor acompanha as not\u00edcias do mercado e percebe como essas tecnologias est\u00e3o transformando nosso trabalho com Tecnologia, Data e Business Intelligence (BI). O senhor certamente acompanha as not\u00edcias do mercado e percebe como essas tecnologias est\u00e3o transformando a forma como trabalhamos com Tecnologia, Data e Business Intelligence (BI). No universo do data, solu\u00e7\u00f5es 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 \u201cUse o poder transformador da IA generativa para obter o m\u00e1ximo do seu data\u201d<\/a>. A promessa \u00e9 clara: eliminar a densa<\/strong> (e, \u00e0s vezes, tedioso) trabalho de compreens\u00e3o do data, modelagem, pesquisa de usu\u00e1rios, design de relat\u00f3rios etc. Parece que todos os problemas est\u00e3o resolvidos, certo?<\/p>\nMas ser\u00e1 que \u00e9 mesmo? A resposta depende do n\u00edvel de maturidade de sua organiza\u00e7\u00e3o em rela\u00e7\u00e3o ao BI. <\/strong>Se a sua empresa tem uma \u00e1rea de BI s\u00f3lida e estruturada, capaz de agregar valor de forma precisa e consistente, mas tem dificuldades para atender \u00e0 crescente demanda das partes interessadas, o senhor est\u00e1 no momento ideal para implementar ferramentas avan\u00e7adas de IA. Por outro lado, Se sua organiza\u00e7\u00e3o ainda lida com silos entre \u00e1reas, KPIs inconsistentes e divergentes e modelagem fraca (ou inexistente), talvez seja necess\u00e1rio dar um passo atr\u00e1s.<\/strong> Antes de adotar as solu\u00e7\u00f5es de Augmented BI, \u00e9 fundamental entender como funcionam as \u00e1reas e os projetos robustos de BI e como sua empresa pode se preparar para essa transforma\u00e7\u00e3o.<\/p>\nVamos entender algumas defini\u00e7\u00f5es.<\/p>\n<\/div>
O que \u00e9 Business Intelligence?<\/h2><\/div>Business Intelligence (BI)<\/strong> \u00e9 um conjunto de estrat\u00e9gias<\/strong>, tecnologias<\/strong>, e pr\u00e1ticas<\/strong> que permitem \u00e0s empresas coletar, analisar<\/strong>, e transformar o data em informa\u00e7\u00f5es \u00fateis para a tomada de decis\u00f5es<\/strong>. O conceito de BI engloba v\u00e1rias ferramentas e t\u00e9cnicas, tais como An\u00e1lise do data<\/strong>, data, visualiza\u00e7\u00e3o, defini\u00e7\u00e3o de KPI, data governance e muitos outros, que ajudam as organiza\u00e7\u00f5es a compreender melhor seu desempenho e identificar oportunidades de melhoria.<\/strong><\/p>\nA democratiza\u00e7\u00e3o das ferramentas de BI surge como uma tend\u00eancia transformadora, permitindo que os profissionais da frente de neg\u00f3cios realizar a an\u00e1lise do data de forma independente<\/strong>. Um ambiente de BI bem consolidado permite que as organiza\u00e7\u00f5es n\u00e3o apenas entendam o hist\u00f3rico data, mas tamb\u00e9m prevejam tend\u00eancias<\/strong> e padr\u00f5es de consumo<\/strong>, A visualiza\u00e7\u00e3o \u00e9 um pilar fundamental, oferecendo interfaces interativas em tempo real que simplificam a compreens\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es complexas e melhoram a comunica\u00e7\u00e3o organizacional. A visualiza\u00e7\u00e3o Data \u00e9 um pilar fundamental, oferecendo interfaces interativas em tempo real que simplificam a compreens\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es complexas e melhoram a comunica\u00e7\u00e3o organizacional.<\/p>\nOrganiza\u00e7\u00f5es em diferentes est\u00e1gios de maturidade do data exigem abordagens diferentes para a implementa\u00e7\u00e3o do BI<\/strong>. Desde abordagens que se concentram na cria\u00e7\u00e3o de Data Lakes e Data Warehouses at\u00e9 abordagens que melhoram a democratiza\u00e7\u00e3o do data em toda a empresa e automatizam a an\u00e1lise e os insights do data para os executivos da empresa.<\/p>\nPara que uma organiza\u00e7\u00e3o tenha um \u00e1rea de BI minimamente funcional e robusta<\/strong>, Para que o senhor possa se beneficiar de um bom desempenho, alguns pontos-chave s\u00e3o necess\u00e1rios:<\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
Infraestrutura t\u00e9cnica<\/strong>: Um data platform em que \u00e9 feito ETL ou ELT (Extract, Transform, Load ou Extract, Load, Transform): \u00e9 aqui que o data de todos os sistemas usados pela empresa est\u00e1 dispon\u00edvel para consumo pelas ferramentas de relat\u00f3rio.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Pessoas<\/strong>: Data profissionais treinados para planejar e implementar as ferramentas escolhidas pela empresa (ex.: SQL, Power BI, Tableau, Excel, Python, etc.) e que tenham um m\u00ednimo de conhecimento do neg\u00f3cio e interface com as \u00e1reas a serem atendidas, para traduzir os requisitos e necessidades dos usu\u00e1rios em c\u00f3digos e reports.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Processos:<\/strong> Desde o est\u00e1gio de compreens\u00e3o do neg\u00f3cio (coleta de requisitos para o desenvolvimento de um produto data), passando pelo desenvolvimento, testes, aprova\u00e7\u00e3o das partes interessadas, implanta\u00e7\u00e3o do produto e monitoramento, h\u00e1 uma s\u00e9rie de etapas a serem seguidas (e \u00e1reas envolvidas) para fornecer uma solu\u00e7\u00e3o eficaz aos usu\u00e1rios finais.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>Temos uma compreens\u00e3o clara das bases s\u00f3lidas de uma \u00e1rea de BI robusta em uma organiza\u00e7\u00e3o. Quais s\u00e3o os principais tipos de projetos de aprimoramento de Business Intelligence que podem ser desenvolvidos em uma empresa?<\/strong> Podemos subdividi-los em tr\u00eas grupos principais:<\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
F\u00e1brica de BI<\/a><\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
BI de autoatendimento<\/a><\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
BI aumentado<\/a> (a ser abordado em um artigo espec\u00edfico)<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>Vamos entender esses tipos de projetos em mais detalhes<\/strong>.<\/p>\n<\/div>F\u00e1brica de BI: Estrutura\u00e7\u00e3o de uma equipe centralizada para otimizar o Business Intelligence<\/h2><\/div>A implementa\u00e7\u00e3o de uma F\u00e1brica de BI envolve o estabelecimento de uma equipe centralizada e multidisciplinar dedicada a unificar e otimizar os esfor\u00e7os de BI em toda a organiza\u00e7\u00e3o. O objetivo \u00e9 consolidar as pr\u00e1ticas de BI e melhorar a efici\u00eancia e a qualidade das an\u00e1lises, alinhando todas as \u00e1reas da empresa em torno de uma estrat\u00e9gia coesa de data.<\/p>\n
A miss\u00e3o dessa equipe centralizada \u00e9 coordenar as iniciativas de BI dentro da empresa, padronizar KPIs e processos, otimizar o uso de ferramentas e promover a colabora\u00e7\u00e3o entre diferentes equipes. A principal vantagem \u00e9 que ela permite um uso mais eficiente dos recursos, garantindo que a intelig\u00eancia gerada seja consistente, tenha um alto impacto e apoie as decis\u00f5es estrat\u00e9gicas. Essa abordagem promove o compartilhamento de informa\u00e7\u00f5es padronizadas e com curadoria, quebrando os silos de informa\u00e7\u00f5es e garantindo que todos os KPIs sejam baseados em um modelo data bem projetado e robusto. As informa\u00e7\u00f5es ficam dispon\u00edveis em toda a empresa e a discuss\u00e3o se concentra nas decis\u00f5es de neg\u00f3cios, e n\u00e3o na precis\u00e3o dos n\u00fameros.<\/p>\n<\/div>
![](\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/image-paolo-2.png\" "\\"imagem")
<\/span><\/div>No entanto, a implementa\u00e7\u00e3o de uma f\u00e1brica de BI enfrenta v\u00e1rios desafios, como obter o apoio da lideran\u00e7a, alinhar as expectativas das partes interessadas e lidar com restri\u00e7\u00f5es de or\u00e7amento e recursos. Para garantir o sucesso desse processo, \u00e9 essencial planejar cuidadosamente as fases de implementa\u00e7\u00e3o, incluindo a defini\u00e7\u00e3o clara de fun\u00e7\u00f5es e responsabilidades, a sele\u00e7\u00e3o de ferramentas adequadas e o estabelecimento de uma governan\u00e7a robusta.<\/p>\n
A longo prazo, uma f\u00e1brica de BI eficaz facilita o fornecimento cont\u00ednuo de insights para diferentes \u00e1reas da empresa (elevando, assim, o n\u00edvel de decis\u00f5es data-driven), mantendo o controle de qualidade e a agilidade necess\u00e1rios para responder \u00e0s demandas comerciais em constante mudan\u00e7a.<\/p>\n<\/div>
Principais caracter\u00edsticas de uma f\u00e1brica de BI:<\/strong><\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
Padroniza\u00e7\u00e3o:<\/strong> Desenvolvimento de pain\u00e9is de controle e reports padronizados para garantir a consist\u00eancia e a precis\u00e3o das informa\u00e7\u00f5es em toda a organiza\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Efici\u00eancia:<\/strong> Centraliza\u00e7\u00e3o dos esfor\u00e7os de desenvolvimento para evitar a duplica\u00e7\u00e3o e garantir o uso eficiente dos recursos.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Governan\u00e7a:<\/strong> Implementa\u00e7\u00e3o de pol\u00edticas data governance para garantir a qualidade e a seguran\u00e7a data.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Escalabilidade<\/strong>: Cria\u00e7\u00e3o de uma infraestrutura escal\u00e1vel para dar suporte \u00e0s necessidades crescentes da organiza\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>Quando considerar uma f\u00e1brica de BI:<\/strong><\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
Quando a organiza\u00e7\u00e3o precisa garantir a consist\u00eancia e a precis\u00e3o das informa\u00e7\u00f5es.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Quando houver necessidade de centralizar os esfor\u00e7os de desenvolvimento e evitar a duplica\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Quando a organiza\u00e7\u00e3o precisa implementar pol\u00edticas data governance.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Quando a organiza\u00e7\u00e3o precisa de uma infraestrutura escal\u00e1vel para dar suporte ao crescimento.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>
BI de autoatendimento: autonomia para an\u00e1lise de neg\u00f3cios com modelos Data flex\u00edveis e explora\u00e7\u00e3o sem c\u00f3digo<\/h2><\/div>Sua empresa j\u00e1 tem uma \u00e1rea de BI funcional, que produz pain\u00e9is de alta qualidade dedicados a v\u00e1rios departamentos. Eles s\u00e3o t\u00e3o bem-sucedidos que os pedidos de personaliza\u00e7\u00e3o continuam chegando (\u201co senhor pode adicionar o filtro A e a m\u00e9trica B? \u00c9 muito importante\u201d), perguntas (\u201cpor que esse n\u00famero n\u00e3o corresponde ao relat\u00f3rio X?\u201d) e novos projetos. O senhor precisa expandir o impacto da cultura data-driven que sua \u00e1rea de BI j\u00e1 ajudou a implementar. Como isso pode ser feito? \u00c9 a\u00ed que entra a ideia de um BI de autoatendimento (SSBI).<\/p>\n
Business Intelligence de autoatendimento \u00e9 definido pelo Gartner<\/a> como \u201cusu\u00e1rios finais projetando e implantando seus pr\u00f3prios reports e an\u00e1lises dentro de um portf\u00f3lio aprovado e suportado de ferramentas e arquitetura.\u201d<\/em> O Gartner tamb\u00e9m define<\/a> o termo semelhante Self-Service Analytics como \u201c...uma forma de business intelligence (BI) na qual os profissionais de neg\u00f3cios s\u00e3o capacitados e incentivados a realizar consultas e gerar reports por conta pr\u00f3pria, com suporte nominal de TI.\u201d<\/em> A defini\u00e7\u00e3o \u00e9 complementada com \u201c...\u00e9 normalmente caracterizado por ferramentas de BI f\u00e1ceis de usar com recursos anal\u00edticos b\u00e1sicos e um modelo data que \u00e9 simplificado ou reduzido para facilitar a compreens\u00e3o e o acesso direto ao data.\u201d<\/em><\/p>\nEnquanto a abordagem da BI factory se concentra em fornecer aos usu\u00e1rios de neg\u00f3cios reports prontos para an\u00e1lise, a A abordagem do BI de autoatendimento se concentra em capacitar os analistas de neg\u00f3cios a explorar o data por conta pr\u00f3pria<\/strong>, e criar o reports de forma totalmente independente, garantindo ainda a consist\u00eancia do data e a homogeneidade entre as unidades de neg\u00f3cios. Esse \u00e9 o melhor data para acabar com os silos, pois todas as unidades de neg\u00f3cios ter\u00e3o acesso a todos os data e KPIs sem restri\u00e7\u00f5es por motivos de privacidade ou seguran\u00e7a.<\/p>\nO objetivo do SSBI \u00e9, ent\u00e3o, criar uma camada sem\u00e2ntica data robusta e incentivar os usu\u00e1rios finais a criar seus pr\u00f3prios pain\u00e9is e an\u00e1lises.<\/strong> No entanto, permitir essa liberdade para o usu\u00e1rio traz desafios relacionados a como os usu\u00e1rios interpretar\u00e3o o data fornecido, se eles acessar\u00e3o apenas as informa\u00e7\u00f5es que lhes s\u00e3o permitidas e se encontrar\u00e3o efetivamente as informa\u00e7\u00f5es necess\u00e1rias para seu trabalho di\u00e1rio.<\/p>\n<\/div>![](\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/image-paolo-1.png\" "\\"imagem")
<\/span><\/div>Dar tanta liberdade ao usu\u00e1rio final permite que ele misture conceitos incompat\u00edveis, combine data n\u00e3o correlacionados na mesma an\u00e1lise, escolha um gr\u00e1fico inadequado para contar a hist\u00f3ria que est\u00e1 procurando, crie reports quase id\u00eanticos aos reports existentes ou simplesmente desista da ferramenta devido \u00e0 complexidade de us\u00e1-la corretamente. Al\u00e9m disso, existe a possibilidade de usu\u00e1rios despreparados gerarem consultas muito grandes no database, congelando o processamento para todos que compartilham o mesmo servidor.<\/p>\n
Parecem ser muitos desafios, mas com apenas tr\u00eas fundamentos bem aplicados, todos eles podem ser resolvidos: Camada sem\u00e2ntica clara e robusta, Data Alfabetiza\u00e7\u00e3o de analistas e Data Governan\u00e7a:<\/p>\n<\/div>
- <\/i><\/span>\n
Camada sem\u00e2ntica:<\/strong> Uma camada sem\u00e2ntica bem implementada disponibiliza todos os KPIs necess\u00e1rios para o trabalho di\u00e1rio dos analistas, com explica\u00e7\u00f5es claras sobre o significado de cada um deles, mesmo para pessoas que n\u00e3o est\u00e3o acostumadas ou nunca os viram. Tamb\u00e9m \u00e9 importante criar dom\u00ednios sem\u00e2nticos, onde apenas conceitos correlacionados est\u00e3o presentes, evitando an\u00e1lises que misturam conceitos incompat\u00edveis.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Data Alfabetiza\u00e7\u00e3o:<\/strong> Prepara os usu\u00e1rios para trabalhar adequadamente com o data, compreendendo como criar an\u00e1lises de forma estruturada e conclusiva. E, o mais importante, assegura que os usu\u00e1rios estejam familiarizados e confiantes o suficiente para garantir o uso di\u00e1rio. Muitas vezes, os analistas j\u00e1 t\u00eam acesso a ferramentas que podem ser usadas com o data e s\u00f3 precisam saber como faz\u00ea-lo corretamente.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Data Governan\u00e7a:<\/strong> A governan\u00e7a tem duas fun\u00e7\u00f5es principais: Garantir a integridade do data e garantir a seguran\u00e7a do data. A \u00e1rea precisa ter mecanismos para rastrear todos os data usados pelos usu\u00e1rios, bem como os novos data origin\u00e1rios de sistemas que possam ser \u00fateis aos usu\u00e1rios. Com essa visibilidade, a governan\u00e7a pode garantir que esse data esteja sendo atualizado corretamente, com descri\u00e7\u00f5es corretas e atualizadas.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>A implementa\u00e7\u00e3o de um BI de autoatendimento \u00e9 um excelente complemento para uma f\u00e1brica de BI, dando aos departamentos a liberdade de explorar o data da maneira que considerarem necess\u00e1ria para direcionar melhor os neg\u00f3cios, enquanto a equipe central se concentra na infraestrutura e no reports mais robusto e complexo.<\/p>\n<\/div>
Principais caracter\u00edsticas do BI de autoatendimento:<\/strong><\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
Acessibilidade:<\/strong> Fornecimento de ferramentas f\u00e1ceis de usar que permitem aos usu\u00e1rios corporativos acessar e analisar o data de forma independente.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Flexibilidade:<\/strong> Cria\u00e7\u00e3o de modelos flex\u00edveis de data que permitem aos usu\u00e1rios explorar o data de diferentes maneiras.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Agilidade:<\/strong> Resposta mais r\u00e1pida \u00e0s necessidades comerciais, pois os usu\u00e1rios podem realizar suas pr\u00f3prias an\u00e1lises.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Capacita\u00e7\u00e3o:<\/strong> Os usu\u00e1rios corporativos t\u00eam autonomia para tomar decis\u00f5es data-driven.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>Quando considerar o BI de autoatendimento:<\/strong><\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
Quando os usu\u00e1rios corporativos precisam realizar sua pr\u00f3pria an\u00e1lise data.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Quando h\u00e1 necessidade de uma resposta mais r\u00e1pida \u00e0s necessidades do neg\u00f3cio.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Quando os usu\u00e1rios corporativos precisam de modelos data flex\u00edveis para explorar o data.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Quando a organiza\u00e7\u00e3o deseja capacitar os usu\u00e1rios corporativos a tomar decis\u00f5es data-driven.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>
Augmented BI: o pr\u00f3ximo n\u00edvel de business intelligence<\/h2><\/div>BI aumentado leva a intelig\u00eancia de neg\u00f3cios para o pr\u00f3ximo n\u00edvel, adicionando IA \u00e0 sua an\u00e1lise data<\/strong>. Enquanto o BI tradicional oferece reports e o BI de autoatendimento permite que as equipes criem seus pr\u00f3prios pain\u00e9is, o BI aumentado realmente ajuda a prever tend\u00eancias e responde a perguntas em linguagem simples. \u00c9 como fazer o upgrade de um mapa para um GPS com previs\u00f5es de tr\u00e1fego.<\/p>\nEssa abordagem avan\u00e7ada n\u00e3o \u00e9 um ponto de partida - ela funciona melhor quando constru\u00edda sobre sistemas de BI bem estabelecidos.<\/strong> As empresas devem primeiro dominar a gera\u00e7\u00e3o de relat\u00f3rios b\u00e1sicos e a an\u00e1lise de autoatendimento antes de adicionar esses recursos alimentados por IA.<\/p>\nPorque o Augmented BI oferece benef\u00edcios que mudam o jogo para as empresas que est\u00e3o prontas para dar esse passo, Exploraremos isso completamente em nosso pr\u00f3ximo artigo<\/strong>. Falaremos sobre o que j\u00e1 est\u00e1 dispon\u00edvel e tamb\u00e9m sobre as tend\u00eancias para o futuro.<\/p>\n<\/div>Ent\u00e3o, quais devem ser meus pr\u00f3ximos passos?<\/h2><\/div>Comece pequeno!<\/strong> Embora o verdadeiro valor do BI esteja na integra\u00e7\u00e3o do data de v\u00e1rias \u00e1reas, \u00e9 essencial come\u00e7ar com um conjunto limitado, por\u00e9m estruturado, de data para aumentar a escala. A gera\u00e7\u00e3o r\u00e1pida de resultados tang\u00edveis ajuda a criar confian\u00e7a e engajamento.<\/p>\nIntegrar as abordagens.<\/strong> BI Factory, Self-Service BI e Augmented BI n\u00e3o precisam ser mutuamente exclusivos. Juntos, eles criam um ecossistema robusto: governan\u00e7a centralizada, autonomia do usu\u00e1rio e insights avan\u00e7ados automatizados. A integra\u00e7\u00e3o dessas estrat\u00e9gias maximiza o impacto do BI.<\/p>\n
Engenheiro s\u00eanior de an\u00e1lise na Artefact<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>
![\"Image\"](\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Rodolfo-Mortean.jpg\")
Rodolfo Mortean<\/h3><\/div>Data Diretor de Consultoria da Artefact<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>
Hugo Carl<\/h3><\/div>1TP18Gerente de marketing do Artefact<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>
Os desafios da sobrecarga do Data<\/h2><\/div>O senhor acabou de sair de outra reuni\u00e3o em que o foco era discutir qual n\u00famero estava correto<\/strong>, Em vez de debater os melhores caminhos para o sucesso dos neg\u00f3cios? Se o senhor respondeu \u201cn\u00e3o\u201d, considere-se privilegiado<\/strong>. A realidade para muitas organiza\u00e7\u00f5es, sejam elas pequenas ou grandes, \u00e9 perder um tempo precioso tentando descobrir quais informa\u00e7\u00f5es est\u00e3o corretas<\/strong> para apoiar decis\u00f5es estrat\u00e9gicas. E quando surge a necessidade de aprofundar a an\u00e1lise, como detalhes sobre as vendas mensais, passam-se mais 3 dias de an\u00e1lise e 2 dias de valida\u00e7\u00e3o, o que acaba atrasando as decis\u00f5es cr\u00edticas.<\/p>\nNesse contexto, \u00e9 imposs\u00edvel ignorar o impacto das ferramentas de Intelig\u00eancia Artificial Generativa<\/strong>, O senhor acompanha as not\u00edcias do mercado e percebe como essas tecnologias est\u00e3o transformando nosso trabalho com Tecnologia, Data e Business Intelligence (BI). O senhor certamente acompanha as not\u00edcias do mercado e percebe como essas tecnologias est\u00e3o transformando a forma como trabalhamos com Tecnologia, Data e Business Intelligence (BI). No universo do data, solu\u00e7\u00f5es 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 \u201cUse o poder transformador da IA generativa para obter o m\u00e1ximo do seu data\u201d<\/a>. A promessa \u00e9 clara: eliminar a densa<\/strong> (e, \u00e0s vezes, tedioso) trabalho de compreens\u00e3o do data, modelagem, pesquisa de usu\u00e1rios, design de relat\u00f3rios etc. Parece que todos os problemas est\u00e3o resolvidos, certo?<\/p>\nMas ser\u00e1 que \u00e9 mesmo? A resposta depende do n\u00edvel de maturidade de sua organiza\u00e7\u00e3o em rela\u00e7\u00e3o ao BI. <\/strong>Se a sua empresa tem uma \u00e1rea de BI s\u00f3lida e estruturada, capaz de agregar valor de forma precisa e consistente, mas tem dificuldades para atender \u00e0 crescente demanda das partes interessadas, o senhor est\u00e1 no momento ideal para implementar ferramentas avan\u00e7adas de IA. Por outro lado, Se sua organiza\u00e7\u00e3o ainda lida com silos entre \u00e1reas, KPIs inconsistentes e divergentes e modelagem fraca (ou inexistente), talvez seja necess\u00e1rio dar um passo atr\u00e1s.<\/strong> Antes de adotar as solu\u00e7\u00f5es de Augmented BI, \u00e9 fundamental entender como funcionam as \u00e1reas e os projetos robustos de BI e como sua empresa pode se preparar para essa transforma\u00e7\u00e3o.<\/p>\nVamos entender algumas defini\u00e7\u00f5es.<\/p>\n<\/div>
O que \u00e9 Business Intelligence?<\/h2><\/div>Business Intelligence (BI)<\/strong> \u00e9 um conjunto de estrat\u00e9gias<\/strong>, tecnologias<\/strong>, e pr\u00e1ticas<\/strong> que permitem \u00e0s empresas coletar, analisar<\/strong>, e transformar o data em informa\u00e7\u00f5es \u00fateis para a tomada de decis\u00f5es<\/strong>. O conceito de BI engloba v\u00e1rias ferramentas e t\u00e9cnicas, tais como An\u00e1lise do data<\/strong>, data, visualiza\u00e7\u00e3o, defini\u00e7\u00e3o de KPI, data governance e muitos outros, que ajudam as organiza\u00e7\u00f5es a compreender melhor seu desempenho e identificar oportunidades de melhoria.<\/strong><\/p>\nA democratiza\u00e7\u00e3o das ferramentas de BI surge como uma tend\u00eancia transformadora, permitindo que os profissionais da frente de neg\u00f3cios realizar a an\u00e1lise do data de forma independente<\/strong>. Um ambiente de BI bem consolidado permite que as organiza\u00e7\u00f5es n\u00e3o apenas entendam o hist\u00f3rico data, mas tamb\u00e9m prevejam tend\u00eancias<\/strong> e padr\u00f5es de consumo<\/strong>, A visualiza\u00e7\u00e3o \u00e9 um pilar fundamental, oferecendo interfaces interativas em tempo real que simplificam a compreens\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es complexas e melhoram a comunica\u00e7\u00e3o organizacional. A visualiza\u00e7\u00e3o Data \u00e9 um pilar fundamental, oferecendo interfaces interativas em tempo real que simplificam a compreens\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es complexas e melhoram a comunica\u00e7\u00e3o organizacional.<\/p>\nOrganiza\u00e7\u00f5es em diferentes est\u00e1gios de maturidade do data exigem abordagens diferentes para a implementa\u00e7\u00e3o do BI<\/strong>. Desde abordagens que se concentram na cria\u00e7\u00e3o de Data Lakes e Data Warehouses at\u00e9 abordagens que melhoram a democratiza\u00e7\u00e3o do data em toda a empresa e automatizam a an\u00e1lise e os insights do data para os executivos da empresa.<\/p>\nPara que uma organiza\u00e7\u00e3o tenha um \u00e1rea de BI minimamente funcional e robusta<\/strong>, Para que o senhor possa se beneficiar de um bom desempenho, alguns pontos-chave s\u00e3o necess\u00e1rios:<\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
Infraestrutura t\u00e9cnica<\/strong>: Um data platform em que \u00e9 feito ETL ou ELT (Extract, Transform, Load ou Extract, Load, Transform): \u00e9 aqui que o data de todos os sistemas usados pela empresa est\u00e1 dispon\u00edvel para consumo pelas ferramentas de relat\u00f3rio.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Pessoas<\/strong>: Data profissionais treinados para planejar e implementar as ferramentas escolhidas pela empresa (ex.: SQL, Power BI, Tableau, Excel, Python, etc.) e que tenham um m\u00ednimo de conhecimento do neg\u00f3cio e interface com as \u00e1reas a serem atendidas, para traduzir os requisitos e necessidades dos usu\u00e1rios em c\u00f3digos e reports.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Processos:<\/strong> Desde o est\u00e1gio de compreens\u00e3o do neg\u00f3cio (coleta de requisitos para o desenvolvimento de um produto data), passando pelo desenvolvimento, testes, aprova\u00e7\u00e3o das partes interessadas, implanta\u00e7\u00e3o do produto e monitoramento, h\u00e1 uma s\u00e9rie de etapas a serem seguidas (e \u00e1reas envolvidas) para fornecer uma solu\u00e7\u00e3o eficaz aos usu\u00e1rios finais.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>Temos uma compreens\u00e3o clara das bases s\u00f3lidas de uma \u00e1rea de BI robusta em uma organiza\u00e7\u00e3o. Quais s\u00e3o os principais tipos de projetos de aprimoramento de Business Intelligence que podem ser desenvolvidos em uma empresa?<\/strong> Podemos subdividi-los em tr\u00eas grupos principais:<\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
F\u00e1brica de BI<\/a><\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
BI de autoatendimento<\/a><\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
BI aumentado<\/a> (a ser abordado em um artigo espec\u00edfico)<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>Vamos entender esses tipos de projetos em mais detalhes<\/strong>.<\/p>\n<\/div>F\u00e1brica de BI: Estrutura\u00e7\u00e3o de uma equipe centralizada para otimizar o Business Intelligence<\/h2><\/div>A implementa\u00e7\u00e3o de uma F\u00e1brica de BI envolve o estabelecimento de uma equipe centralizada e multidisciplinar dedicada a unificar e otimizar os esfor\u00e7os de BI em toda a organiza\u00e7\u00e3o. O objetivo \u00e9 consolidar as pr\u00e1ticas de BI e melhorar a efici\u00eancia e a qualidade das an\u00e1lises, alinhando todas as \u00e1reas da empresa em torno de uma estrat\u00e9gia coesa de data.<\/p>\n
A miss\u00e3o dessa equipe centralizada \u00e9 coordenar as iniciativas de BI dentro da empresa, padronizar KPIs e processos, otimizar o uso de ferramentas e promover a colabora\u00e7\u00e3o entre diferentes equipes. A principal vantagem \u00e9 que ela permite um uso mais eficiente dos recursos, garantindo que a intelig\u00eancia gerada seja consistente, tenha um alto impacto e apoie as decis\u00f5es estrat\u00e9gicas. Essa abordagem promove o compartilhamento de informa\u00e7\u00f5es padronizadas e com curadoria, quebrando os silos de informa\u00e7\u00f5es e garantindo que todos os KPIs sejam baseados em um modelo data bem projetado e robusto. As informa\u00e7\u00f5es ficam dispon\u00edveis em toda a empresa e a discuss\u00e3o se concentra nas decis\u00f5es de neg\u00f3cios, e n\u00e3o na precis\u00e3o dos n\u00fameros.<\/p>\n<\/div>
<\/span><\/div>No entanto, a implementa\u00e7\u00e3o de uma f\u00e1brica de BI enfrenta v\u00e1rios desafios, como obter o apoio da lideran\u00e7a, alinhar as expectativas das partes interessadas e lidar com restri\u00e7\u00f5es de or\u00e7amento e recursos. Para garantir o sucesso desse processo, \u00e9 essencial planejar cuidadosamente as fases de implementa\u00e7\u00e3o, incluindo a defini\u00e7\u00e3o clara de fun\u00e7\u00f5es e responsabilidades, a sele\u00e7\u00e3o de ferramentas adequadas e o estabelecimento de uma governan\u00e7a robusta.<\/p>\n
A longo prazo, uma f\u00e1brica de BI eficaz facilita o fornecimento cont\u00ednuo de insights para diferentes \u00e1reas da empresa (elevando, assim, o n\u00edvel de decis\u00f5es data-driven), mantendo o controle de qualidade e a agilidade necess\u00e1rios para responder \u00e0s demandas comerciais em constante mudan\u00e7a.<\/p>\n<\/div>
Principais caracter\u00edsticas de uma f\u00e1brica de BI:<\/strong><\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
Padroniza\u00e7\u00e3o:<\/strong> Desenvolvimento de pain\u00e9is de controle e reports padronizados para garantir a consist\u00eancia e a precis\u00e3o das informa\u00e7\u00f5es em toda a organiza\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Efici\u00eancia:<\/strong> Centraliza\u00e7\u00e3o dos esfor\u00e7os de desenvolvimento para evitar a duplica\u00e7\u00e3o e garantir o uso eficiente dos recursos.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Governan\u00e7a:<\/strong> Implementa\u00e7\u00e3o de pol\u00edticas data governance para garantir a qualidade e a seguran\u00e7a data.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Escalabilidade<\/strong>: Cria\u00e7\u00e3o de uma infraestrutura escal\u00e1vel para dar suporte \u00e0s necessidades crescentes da organiza\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>Quando considerar uma f\u00e1brica de BI:<\/strong><\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
Quando a organiza\u00e7\u00e3o precisa garantir a consist\u00eancia e a precis\u00e3o das informa\u00e7\u00f5es.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Quando houver necessidade de centralizar os esfor\u00e7os de desenvolvimento e evitar a duplica\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Quando a organiza\u00e7\u00e3o precisa implementar pol\u00edticas data governance.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Quando a organiza\u00e7\u00e3o precisa de uma infraestrutura escal\u00e1vel para dar suporte ao crescimento.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>
BI de autoatendimento: autonomia para an\u00e1lise de neg\u00f3cios com modelos Data flex\u00edveis e explora\u00e7\u00e3o sem c\u00f3digo<\/h2><\/div>Sua empresa j\u00e1 tem uma \u00e1rea de BI funcional, que produz pain\u00e9is de alta qualidade dedicados a v\u00e1rios departamentos. Eles s\u00e3o t\u00e3o bem-sucedidos que os pedidos de personaliza\u00e7\u00e3o continuam chegando (\u201co senhor pode adicionar o filtro A e a m\u00e9trica B? \u00c9 muito importante\u201d), perguntas (\u201cpor que esse n\u00famero n\u00e3o corresponde ao relat\u00f3rio X?\u201d) e novos projetos. O senhor precisa expandir o impacto da cultura data-driven que sua \u00e1rea de BI j\u00e1 ajudou a implementar. Como isso pode ser feito? \u00c9 a\u00ed que entra a ideia de um BI de autoatendimento (SSBI).<\/p>\n
Business Intelligence de autoatendimento \u00e9 definido pelo Gartner<\/a> como \u201cusu\u00e1rios finais projetando e implantando seus pr\u00f3prios reports e an\u00e1lises dentro de um portf\u00f3lio aprovado e suportado de ferramentas e arquitetura.\u201d<\/em> O Gartner tamb\u00e9m define<\/a> o termo semelhante Self-Service Analytics como \u201c...uma forma de business intelligence (BI) na qual os profissionais de neg\u00f3cios s\u00e3o capacitados e incentivados a realizar consultas e gerar reports por conta pr\u00f3pria, com suporte nominal de TI.\u201d<\/em> A defini\u00e7\u00e3o \u00e9 complementada com \u201c...\u00e9 normalmente caracterizado por ferramentas de BI f\u00e1ceis de usar com recursos anal\u00edticos b\u00e1sicos e um modelo data que \u00e9 simplificado ou reduzido para facilitar a compreens\u00e3o e o acesso direto ao data.\u201d<\/em><\/p>\nEnquanto a abordagem da BI factory se concentra em fornecer aos usu\u00e1rios de neg\u00f3cios reports prontos para an\u00e1lise, a A abordagem do BI de autoatendimento se concentra em capacitar os analistas de neg\u00f3cios a explorar o data por conta pr\u00f3pria<\/strong>, e criar o reports de forma totalmente independente, garantindo ainda a consist\u00eancia do data e a homogeneidade entre as unidades de neg\u00f3cios. Esse \u00e9 o melhor data para acabar com os silos, pois todas as unidades de neg\u00f3cios ter\u00e3o acesso a todos os data e KPIs sem restri\u00e7\u00f5es por motivos de privacidade ou seguran\u00e7a.<\/p>\nO objetivo do SSBI \u00e9, ent\u00e3o, criar uma camada sem\u00e2ntica data robusta e incentivar os usu\u00e1rios finais a criar seus pr\u00f3prios pain\u00e9is e an\u00e1lises.<\/strong> No entanto, permitir essa liberdade para o usu\u00e1rio traz desafios relacionados a como os usu\u00e1rios interpretar\u00e3o o data fornecido, se eles acessar\u00e3o apenas as informa\u00e7\u00f5es que lhes s\u00e3o permitidas e se encontrar\u00e3o efetivamente as informa\u00e7\u00f5es necess\u00e1rias para seu trabalho di\u00e1rio.<\/p>\n<\/div><\/span><\/div>Dar tanta liberdade ao usu\u00e1rio final permite que ele misture conceitos incompat\u00edveis, combine data n\u00e3o correlacionados na mesma an\u00e1lise, escolha um gr\u00e1fico inadequado para contar a hist\u00f3ria que est\u00e1 procurando, crie reports quase id\u00eanticos aos reports existentes ou simplesmente desista da ferramenta devido \u00e0 complexidade de us\u00e1-la corretamente. Al\u00e9m disso, existe a possibilidade de usu\u00e1rios despreparados gerarem consultas muito grandes no database, congelando o processamento para todos que compartilham o mesmo servidor.<\/p>\n
Parecem ser muitos desafios, mas com apenas tr\u00eas fundamentos bem aplicados, todos eles podem ser resolvidos: Camada sem\u00e2ntica clara e robusta, Data Alfabetiza\u00e7\u00e3o de analistas e Data Governan\u00e7a:<\/p>\n<\/div>
- <\/i><\/span>\n
Camada sem\u00e2ntica:<\/strong> Uma camada sem\u00e2ntica bem implementada disponibiliza todos os KPIs necess\u00e1rios para o trabalho di\u00e1rio dos analistas, com explica\u00e7\u00f5es claras sobre o significado de cada um deles, mesmo para pessoas que n\u00e3o est\u00e3o acostumadas ou nunca os viram. Tamb\u00e9m \u00e9 importante criar dom\u00ednios sem\u00e2nticos, onde apenas conceitos correlacionados est\u00e3o presentes, evitando an\u00e1lises que misturam conceitos incompat\u00edveis.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Data Alfabetiza\u00e7\u00e3o:<\/strong> Prepara os usu\u00e1rios para trabalhar adequadamente com o data, compreendendo como criar an\u00e1lises de forma estruturada e conclusiva. E, o mais importante, assegura que os usu\u00e1rios estejam familiarizados e confiantes o suficiente para garantir o uso di\u00e1rio. Muitas vezes, os analistas j\u00e1 t\u00eam acesso a ferramentas que podem ser usadas com o data e s\u00f3 precisam saber como faz\u00ea-lo corretamente.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Data Governan\u00e7a:<\/strong> A governan\u00e7a tem duas fun\u00e7\u00f5es principais: Garantir a integridade do data e garantir a seguran\u00e7a do data. A \u00e1rea precisa ter mecanismos para rastrear todos os data usados pelos usu\u00e1rios, bem como os novos data origin\u00e1rios de sistemas que possam ser \u00fateis aos usu\u00e1rios. Com essa visibilidade, a governan\u00e7a pode garantir que esse data esteja sendo atualizado corretamente, com descri\u00e7\u00f5es corretas e atualizadas.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>A implementa\u00e7\u00e3o de um BI de autoatendimento \u00e9 um excelente complemento para uma f\u00e1brica de BI, dando aos departamentos a liberdade de explorar o data da maneira que considerarem necess\u00e1ria para direcionar melhor os neg\u00f3cios, enquanto a equipe central se concentra na infraestrutura e no reports mais robusto e complexo.<\/p>\n<\/div>
Principais caracter\u00edsticas do BI de autoatendimento:<\/strong><\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
Acessibilidade:<\/strong> Fornecimento de ferramentas f\u00e1ceis de usar que permitem aos usu\u00e1rios corporativos acessar e analisar o data de forma independente.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Flexibilidade:<\/strong> Cria\u00e7\u00e3o de modelos flex\u00edveis de data que permitem aos usu\u00e1rios explorar o data de diferentes maneiras.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Agilidade:<\/strong> Resposta mais r\u00e1pida \u00e0s necessidades comerciais, pois os usu\u00e1rios podem realizar suas pr\u00f3prias an\u00e1lises.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Capacita\u00e7\u00e3o:<\/strong> Os usu\u00e1rios corporativos t\u00eam autonomia para tomar decis\u00f5es data-driven.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>Quando considerar o BI de autoatendimento:<\/strong><\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
Quando os usu\u00e1rios corporativos precisam realizar sua pr\u00f3pria an\u00e1lise data.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Quando h\u00e1 necessidade de uma resposta mais r\u00e1pida \u00e0s necessidades do neg\u00f3cio.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Quando os usu\u00e1rios corporativos precisam de modelos data flex\u00edveis para explorar o data.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Quando a organiza\u00e7\u00e3o deseja capacitar os usu\u00e1rios corporativos a tomar decis\u00f5es data-driven.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>
Augmented BI: o pr\u00f3ximo n\u00edvel de business intelligence<\/h2><\/div>BI aumentado leva a intelig\u00eancia de neg\u00f3cios para o pr\u00f3ximo n\u00edvel, adicionando IA \u00e0 sua an\u00e1lise data<\/strong>. Enquanto o BI tradicional oferece reports e o BI de autoatendimento permite que as equipes criem seus pr\u00f3prios pain\u00e9is, o BI aumentado realmente ajuda a prever tend\u00eancias e responde a perguntas em linguagem simples. \u00c9 como fazer o upgrade de um mapa para um GPS com previs\u00f5es de tr\u00e1fego.<\/p>\nEssa abordagem avan\u00e7ada n\u00e3o \u00e9 um ponto de partida - ela funciona melhor quando constru\u00edda sobre sistemas de BI bem estabelecidos.<\/strong> As empresas devem primeiro dominar a gera\u00e7\u00e3o de relat\u00f3rios b\u00e1sicos e a an\u00e1lise de autoatendimento antes de adicionar esses recursos alimentados por IA.<\/p>\nPorque o Augmented BI oferece benef\u00edcios que mudam o jogo para as empresas que est\u00e3o prontas para dar esse passo, Exploraremos isso completamente em nosso pr\u00f3ximo artigo<\/strong>. Falaremos sobre o que j\u00e1 est\u00e1 dispon\u00edvel e tamb\u00e9m sobre as tend\u00eancias para o futuro.<\/p>\n<\/div>Ent\u00e3o, quais devem ser meus pr\u00f3ximos passos?<\/h2><\/div>Comece pequeno!<\/strong> Embora o verdadeiro valor do BI esteja na integra\u00e7\u00e3o do data de v\u00e1rias \u00e1reas, \u00e9 essencial come\u00e7ar com um conjunto limitado, por\u00e9m estruturado, de data para aumentar a escala. A gera\u00e7\u00e3o r\u00e1pida de resultados tang\u00edveis ajuda a criar confian\u00e7a e engajamento.<\/p>\nIntegrar as abordagens.<\/strong> BI Factory, Self-Service BI e Augmented BI n\u00e3o precisam ser mutuamente exclusivos. Juntos, eles criam um ecossistema robusto: governan\u00e7a centralizada, autonomia do usu\u00e1rio e insights avan\u00e7ados automatizados. A integra\u00e7\u00e3o dessas estrat\u00e9gias maximiza o impacto do BI.<\/p>\n
Data Diretor de Consultoria da Artefact<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>
![\"Image\"](\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Hugo-Carl.jpg\")
Hugo Carl<\/h3><\/div>1TP18Gerente de marketing do Artefact<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>
Os desafios da sobrecarga do Data<\/h2><\/div>O senhor acabou de sair de outra reuni\u00e3o em que o foco era discutir qual n\u00famero estava correto<\/strong>, Em vez de debater os melhores caminhos para o sucesso dos neg\u00f3cios? Se o senhor respondeu \u201cn\u00e3o\u201d, considere-se privilegiado<\/strong>. A realidade para muitas organiza\u00e7\u00f5es, sejam elas pequenas ou grandes, \u00e9 perder um tempo precioso tentando descobrir quais informa\u00e7\u00f5es est\u00e3o corretas<\/strong> para apoiar decis\u00f5es estrat\u00e9gicas. E quando surge a necessidade de aprofundar a an\u00e1lise, como detalhes sobre as vendas mensais, passam-se mais 3 dias de an\u00e1lise e 2 dias de valida\u00e7\u00e3o, o que acaba atrasando as decis\u00f5es cr\u00edticas.<\/p>\nNesse contexto, \u00e9 imposs\u00edvel ignorar o impacto das ferramentas de Intelig\u00eancia Artificial Generativa<\/strong>, O senhor acompanha as not\u00edcias do mercado e percebe como essas tecnologias est\u00e3o transformando nosso trabalho com Tecnologia, Data e Business Intelligence (BI). O senhor certamente acompanha as not\u00edcias do mercado e percebe como essas tecnologias est\u00e3o transformando a forma como trabalhamos com Tecnologia, Data e Business Intelligence (BI). No universo do data, solu\u00e7\u00f5es 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 \u201cUse o poder transformador da IA generativa para obter o m\u00e1ximo do seu data\u201d<\/a>. A promessa \u00e9 clara: eliminar a densa<\/strong> (e, \u00e0s vezes, tedioso) trabalho de compreens\u00e3o do data, modelagem, pesquisa de usu\u00e1rios, design de relat\u00f3rios etc. Parece que todos os problemas est\u00e3o resolvidos, certo?<\/p>\nMas ser\u00e1 que \u00e9 mesmo? A resposta depende do n\u00edvel de maturidade de sua organiza\u00e7\u00e3o em rela\u00e7\u00e3o ao BI. <\/strong>Se a sua empresa tem uma \u00e1rea de BI s\u00f3lida e estruturada, capaz de agregar valor de forma precisa e consistente, mas tem dificuldades para atender \u00e0 crescente demanda das partes interessadas, o senhor est\u00e1 no momento ideal para implementar ferramentas avan\u00e7adas de IA. Por outro lado, Se sua organiza\u00e7\u00e3o ainda lida com silos entre \u00e1reas, KPIs inconsistentes e divergentes e modelagem fraca (ou inexistente), talvez seja necess\u00e1rio dar um passo atr\u00e1s.<\/strong> Antes de adotar as solu\u00e7\u00f5es de Augmented BI, \u00e9 fundamental entender como funcionam as \u00e1reas e os projetos robustos de BI e como sua empresa pode se preparar para essa transforma\u00e7\u00e3o.<\/p>\nVamos entender algumas defini\u00e7\u00f5es.<\/p>\n<\/div>
O que \u00e9 Business Intelligence?<\/h2><\/div>Business Intelligence (BI)<\/strong> \u00e9 um conjunto de estrat\u00e9gias<\/strong>, tecnologias<\/strong>, e pr\u00e1ticas<\/strong> que permitem \u00e0s empresas coletar, analisar<\/strong>, e transformar o data em informa\u00e7\u00f5es \u00fateis para a tomada de decis\u00f5es<\/strong>. O conceito de BI engloba v\u00e1rias ferramentas e t\u00e9cnicas, tais como An\u00e1lise do data<\/strong>, data, visualiza\u00e7\u00e3o, defini\u00e7\u00e3o de KPI, data governance e muitos outros, que ajudam as organiza\u00e7\u00f5es a compreender melhor seu desempenho e identificar oportunidades de melhoria.<\/strong><\/p>\nA democratiza\u00e7\u00e3o das ferramentas de BI surge como uma tend\u00eancia transformadora, permitindo que os profissionais da frente de neg\u00f3cios realizar a an\u00e1lise do data de forma independente<\/strong>. Um ambiente de BI bem consolidado permite que as organiza\u00e7\u00f5es n\u00e3o apenas entendam o hist\u00f3rico data, mas tamb\u00e9m prevejam tend\u00eancias<\/strong> e padr\u00f5es de consumo<\/strong>, A visualiza\u00e7\u00e3o \u00e9 um pilar fundamental, oferecendo interfaces interativas em tempo real que simplificam a compreens\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es complexas e melhoram a comunica\u00e7\u00e3o organizacional. A visualiza\u00e7\u00e3o Data \u00e9 um pilar fundamental, oferecendo interfaces interativas em tempo real que simplificam a compreens\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es complexas e melhoram a comunica\u00e7\u00e3o organizacional.<\/p>\nOrganiza\u00e7\u00f5es em diferentes est\u00e1gios de maturidade do data exigem abordagens diferentes para a implementa\u00e7\u00e3o do BI<\/strong>. Desde abordagens que se concentram na cria\u00e7\u00e3o de Data Lakes e Data Warehouses at\u00e9 abordagens que melhoram a democratiza\u00e7\u00e3o do data em toda a empresa e automatizam a an\u00e1lise e os insights do data para os executivos da empresa.<\/p>\nPara que uma organiza\u00e7\u00e3o tenha um \u00e1rea de BI minimamente funcional e robusta<\/strong>, Para que o senhor possa se beneficiar de um bom desempenho, alguns pontos-chave s\u00e3o necess\u00e1rios:<\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
Infraestrutura t\u00e9cnica<\/strong>: Um data platform em que \u00e9 feito ETL ou ELT (Extract, Transform, Load ou Extract, Load, Transform): \u00e9 aqui que o data de todos os sistemas usados pela empresa est\u00e1 dispon\u00edvel para consumo pelas ferramentas de relat\u00f3rio.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Pessoas<\/strong>: Data profissionais treinados para planejar e implementar as ferramentas escolhidas pela empresa (ex.: SQL, Power BI, Tableau, Excel, Python, etc.) e que tenham um m\u00ednimo de conhecimento do neg\u00f3cio e interface com as \u00e1reas a serem atendidas, para traduzir os requisitos e necessidades dos usu\u00e1rios em c\u00f3digos e reports.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Processos:<\/strong> Desde o est\u00e1gio de compreens\u00e3o do neg\u00f3cio (coleta de requisitos para o desenvolvimento de um produto data), passando pelo desenvolvimento, testes, aprova\u00e7\u00e3o das partes interessadas, implanta\u00e7\u00e3o do produto e monitoramento, h\u00e1 uma s\u00e9rie de etapas a serem seguidas (e \u00e1reas envolvidas) para fornecer uma solu\u00e7\u00e3o eficaz aos usu\u00e1rios finais.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>Temos uma compreens\u00e3o clara das bases s\u00f3lidas de uma \u00e1rea de BI robusta em uma organiza\u00e7\u00e3o. Quais s\u00e3o os principais tipos de projetos de aprimoramento de Business Intelligence que podem ser desenvolvidos em uma empresa?<\/strong> Podemos subdividi-los em tr\u00eas grupos principais:<\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
F\u00e1brica de BI<\/a><\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
BI de autoatendimento<\/a><\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
BI aumentado<\/a> (a ser abordado em um artigo espec\u00edfico)<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>Vamos entender esses tipos de projetos em mais detalhes<\/strong>.<\/p>\n<\/div>F\u00e1brica de BI: Estrutura\u00e7\u00e3o de uma equipe centralizada para otimizar o Business Intelligence<\/h2><\/div>A implementa\u00e7\u00e3o de uma F\u00e1brica de BI envolve o estabelecimento de uma equipe centralizada e multidisciplinar dedicada a unificar e otimizar os esfor\u00e7os de BI em toda a organiza\u00e7\u00e3o. O objetivo \u00e9 consolidar as pr\u00e1ticas de BI e melhorar a efici\u00eancia e a qualidade das an\u00e1lises, alinhando todas as \u00e1reas da empresa em torno de uma estrat\u00e9gia coesa de data.<\/p>\n
A miss\u00e3o dessa equipe centralizada \u00e9 coordenar as iniciativas de BI dentro da empresa, padronizar KPIs e processos, otimizar o uso de ferramentas e promover a colabora\u00e7\u00e3o entre diferentes equipes. A principal vantagem \u00e9 que ela permite um uso mais eficiente dos recursos, garantindo que a intelig\u00eancia gerada seja consistente, tenha um alto impacto e apoie as decis\u00f5es estrat\u00e9gicas. Essa abordagem promove o compartilhamento de informa\u00e7\u00f5es padronizadas e com curadoria, quebrando os silos de informa\u00e7\u00f5es e garantindo que todos os KPIs sejam baseados em um modelo data bem projetado e robusto. As informa\u00e7\u00f5es ficam dispon\u00edveis em toda a empresa e a discuss\u00e3o se concentra nas decis\u00f5es de neg\u00f3cios, e n\u00e3o na precis\u00e3o dos n\u00fameros.<\/p>\n<\/div>
<\/span><\/div>No entanto, a implementa\u00e7\u00e3o de uma f\u00e1brica de BI enfrenta v\u00e1rios desafios, como obter o apoio da lideran\u00e7a, alinhar as expectativas das partes interessadas e lidar com restri\u00e7\u00f5es de or\u00e7amento e recursos. Para garantir o sucesso desse processo, \u00e9 essencial planejar cuidadosamente as fases de implementa\u00e7\u00e3o, incluindo a defini\u00e7\u00e3o clara de fun\u00e7\u00f5es e responsabilidades, a sele\u00e7\u00e3o de ferramentas adequadas e o estabelecimento de uma governan\u00e7a robusta.<\/p>\n
A longo prazo, uma f\u00e1brica de BI eficaz facilita o fornecimento cont\u00ednuo de insights para diferentes \u00e1reas da empresa (elevando, assim, o n\u00edvel de decis\u00f5es data-driven), mantendo o controle de qualidade e a agilidade necess\u00e1rios para responder \u00e0s demandas comerciais em constante mudan\u00e7a.<\/p>\n<\/div>
Principais caracter\u00edsticas de uma f\u00e1brica de BI:<\/strong><\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
Padroniza\u00e7\u00e3o:<\/strong> Desenvolvimento de pain\u00e9is de controle e reports padronizados para garantir a consist\u00eancia e a precis\u00e3o das informa\u00e7\u00f5es em toda a organiza\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Efici\u00eancia:<\/strong> Centraliza\u00e7\u00e3o dos esfor\u00e7os de desenvolvimento para evitar a duplica\u00e7\u00e3o e garantir o uso eficiente dos recursos.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Governan\u00e7a:<\/strong> Implementa\u00e7\u00e3o de pol\u00edticas data governance para garantir a qualidade e a seguran\u00e7a data.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Escalabilidade<\/strong>: Cria\u00e7\u00e3o de uma infraestrutura escal\u00e1vel para dar suporte \u00e0s necessidades crescentes da organiza\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>Quando considerar uma f\u00e1brica de BI:<\/strong><\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
Quando a organiza\u00e7\u00e3o precisa garantir a consist\u00eancia e a precis\u00e3o das informa\u00e7\u00f5es.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Quando houver necessidade de centralizar os esfor\u00e7os de desenvolvimento e evitar a duplica\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Quando a organiza\u00e7\u00e3o precisa implementar pol\u00edticas data governance.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Quando a organiza\u00e7\u00e3o precisa de uma infraestrutura escal\u00e1vel para dar suporte ao crescimento.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>
BI de autoatendimento: autonomia para an\u00e1lise de neg\u00f3cios com modelos Data flex\u00edveis e explora\u00e7\u00e3o sem c\u00f3digo<\/h2><\/div>Sua empresa j\u00e1 tem uma \u00e1rea de BI funcional, que produz pain\u00e9is de alta qualidade dedicados a v\u00e1rios departamentos. Eles s\u00e3o t\u00e3o bem-sucedidos que os pedidos de personaliza\u00e7\u00e3o continuam chegando (\u201co senhor pode adicionar o filtro A e a m\u00e9trica B? \u00c9 muito importante\u201d), perguntas (\u201cpor que esse n\u00famero n\u00e3o corresponde ao relat\u00f3rio X?\u201d) e novos projetos. O senhor precisa expandir o impacto da cultura data-driven que sua \u00e1rea de BI j\u00e1 ajudou a implementar. Como isso pode ser feito? \u00c9 a\u00ed que entra a ideia de um BI de autoatendimento (SSBI).<\/p>\n
Business Intelligence de autoatendimento \u00e9 definido pelo Gartner<\/a> como \u201cusu\u00e1rios finais projetando e implantando seus pr\u00f3prios reports e an\u00e1lises dentro de um portf\u00f3lio aprovado e suportado de ferramentas e arquitetura.\u201d<\/em> O Gartner tamb\u00e9m define<\/a> o termo semelhante Self-Service Analytics como \u201c...uma forma de business intelligence (BI) na qual os profissionais de neg\u00f3cios s\u00e3o capacitados e incentivados a realizar consultas e gerar reports por conta pr\u00f3pria, com suporte nominal de TI.\u201d<\/em> A defini\u00e7\u00e3o \u00e9 complementada com \u201c...\u00e9 normalmente caracterizado por ferramentas de BI f\u00e1ceis de usar com recursos anal\u00edticos b\u00e1sicos e um modelo data que \u00e9 simplificado ou reduzido para facilitar a compreens\u00e3o e o acesso direto ao data.\u201d<\/em><\/p>\nEnquanto a abordagem da BI factory se concentra em fornecer aos usu\u00e1rios de neg\u00f3cios reports prontos para an\u00e1lise, a A abordagem do BI de autoatendimento se concentra em capacitar os analistas de neg\u00f3cios a explorar o data por conta pr\u00f3pria<\/strong>, e criar o reports de forma totalmente independente, garantindo ainda a consist\u00eancia do data e a homogeneidade entre as unidades de neg\u00f3cios. Esse \u00e9 o melhor data para acabar com os silos, pois todas as unidades de neg\u00f3cios ter\u00e3o acesso a todos os data e KPIs sem restri\u00e7\u00f5es por motivos de privacidade ou seguran\u00e7a.<\/p>\nO objetivo do SSBI \u00e9, ent\u00e3o, criar uma camada sem\u00e2ntica data robusta e incentivar os usu\u00e1rios finais a criar seus pr\u00f3prios pain\u00e9is e an\u00e1lises.<\/strong> No entanto, permitir essa liberdade para o usu\u00e1rio traz desafios relacionados a como os usu\u00e1rios interpretar\u00e3o o data fornecido, se eles acessar\u00e3o apenas as informa\u00e7\u00f5es que lhes s\u00e3o permitidas e se encontrar\u00e3o efetivamente as informa\u00e7\u00f5es necess\u00e1rias para seu trabalho di\u00e1rio.<\/p>\n<\/div><\/span><\/div>Dar tanta liberdade ao usu\u00e1rio final permite que ele misture conceitos incompat\u00edveis, combine data n\u00e3o correlacionados na mesma an\u00e1lise, escolha um gr\u00e1fico inadequado para contar a hist\u00f3ria que est\u00e1 procurando, crie reports quase id\u00eanticos aos reports existentes ou simplesmente desista da ferramenta devido \u00e0 complexidade de us\u00e1-la corretamente. Al\u00e9m disso, existe a possibilidade de usu\u00e1rios despreparados gerarem consultas muito grandes no database, congelando o processamento para todos que compartilham o mesmo servidor.<\/p>\n
Parecem ser muitos desafios, mas com apenas tr\u00eas fundamentos bem aplicados, todos eles podem ser resolvidos: Camada sem\u00e2ntica clara e robusta, Data Alfabetiza\u00e7\u00e3o de analistas e Data Governan\u00e7a:<\/p>\n<\/div>
- <\/i><\/span>\n
Camada sem\u00e2ntica:<\/strong> Uma camada sem\u00e2ntica bem implementada disponibiliza todos os KPIs necess\u00e1rios para o trabalho di\u00e1rio dos analistas, com explica\u00e7\u00f5es claras sobre o significado de cada um deles, mesmo para pessoas que n\u00e3o est\u00e3o acostumadas ou nunca os viram. Tamb\u00e9m \u00e9 importante criar dom\u00ednios sem\u00e2nticos, onde apenas conceitos correlacionados est\u00e3o presentes, evitando an\u00e1lises que misturam conceitos incompat\u00edveis.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Data Alfabetiza\u00e7\u00e3o:<\/strong> Prepara os usu\u00e1rios para trabalhar adequadamente com o data, compreendendo como criar an\u00e1lises de forma estruturada e conclusiva. E, o mais importante, assegura que os usu\u00e1rios estejam familiarizados e confiantes o suficiente para garantir o uso di\u00e1rio. Muitas vezes, os analistas j\u00e1 t\u00eam acesso a ferramentas que podem ser usadas com o data e s\u00f3 precisam saber como faz\u00ea-lo corretamente.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Data Governan\u00e7a:<\/strong> A governan\u00e7a tem duas fun\u00e7\u00f5es principais: Garantir a integridade do data e garantir a seguran\u00e7a do data. A \u00e1rea precisa ter mecanismos para rastrear todos os data usados pelos usu\u00e1rios, bem como os novos data origin\u00e1rios de sistemas que possam ser \u00fateis aos usu\u00e1rios. Com essa visibilidade, a governan\u00e7a pode garantir que esse data esteja sendo atualizado corretamente, com descri\u00e7\u00f5es corretas e atualizadas.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>A implementa\u00e7\u00e3o de um BI de autoatendimento \u00e9 um excelente complemento para uma f\u00e1brica de BI, dando aos departamentos a liberdade de explorar o data da maneira que considerarem necess\u00e1ria para direcionar melhor os neg\u00f3cios, enquanto a equipe central se concentra na infraestrutura e no reports mais robusto e complexo.<\/p>\n<\/div>
Principais caracter\u00edsticas do BI de autoatendimento:<\/strong><\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
Acessibilidade:<\/strong> Fornecimento de ferramentas f\u00e1ceis de usar que permitem aos usu\u00e1rios corporativos acessar e analisar o data de forma independente.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Flexibilidade:<\/strong> Cria\u00e7\u00e3o de modelos flex\u00edveis de data que permitem aos usu\u00e1rios explorar o data de diferentes maneiras.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Agilidade:<\/strong> Resposta mais r\u00e1pida \u00e0s necessidades comerciais, pois os usu\u00e1rios podem realizar suas pr\u00f3prias an\u00e1lises.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Capacita\u00e7\u00e3o:<\/strong> Os usu\u00e1rios corporativos t\u00eam autonomia para tomar decis\u00f5es data-driven.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>Quando considerar o BI de autoatendimento:<\/strong><\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
Quando os usu\u00e1rios corporativos precisam realizar sua pr\u00f3pria an\u00e1lise data.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Quando h\u00e1 necessidade de uma resposta mais r\u00e1pida \u00e0s necessidades do neg\u00f3cio.<\/p>\n<\/div><\/li>
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Quando os usu\u00e1rios corporativos precisam de modelos data flex\u00edveis para explorar o data.<\/p>\n<\/div><\/li>
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Quando a organiza\u00e7\u00e3o deseja capacitar os usu\u00e1rios corporativos a tomar decis\u00f5es data-driven.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>
Augmented BI: o pr\u00f3ximo n\u00edvel de business intelligence<\/h2><\/div>BI aumentado leva a intelig\u00eancia de neg\u00f3cios para o pr\u00f3ximo n\u00edvel, adicionando IA \u00e0 sua an\u00e1lise data<\/strong>. Enquanto o BI tradicional oferece reports e o BI de autoatendimento permite que as equipes criem seus pr\u00f3prios pain\u00e9is, o BI aumentado realmente ajuda a prever tend\u00eancias e responde a perguntas em linguagem simples. \u00c9 como fazer o upgrade de um mapa para um GPS com previs\u00f5es de tr\u00e1fego.<\/p>\nEssa abordagem avan\u00e7ada n\u00e3o \u00e9 um ponto de partida - ela funciona melhor quando constru\u00edda sobre sistemas de BI bem estabelecidos.<\/strong> As empresas devem primeiro dominar a gera\u00e7\u00e3o de relat\u00f3rios b\u00e1sicos e a an\u00e1lise de autoatendimento antes de adicionar esses recursos alimentados por IA.<\/p>\nPorque o Augmented BI oferece benef\u00edcios que mudam o jogo para as empresas que est\u00e3o prontas para dar esse passo, Exploraremos isso completamente em nosso pr\u00f3ximo artigo<\/strong>. Falaremos sobre o que j\u00e1 est\u00e1 dispon\u00edvel e tamb\u00e9m sobre as tend\u00eancias para o futuro.<\/p>\n<\/div>Ent\u00e3o, quais devem ser meus pr\u00f3ximos passos?<\/h2><\/div>Comece pequeno!<\/strong> Embora o verdadeiro valor do BI esteja na integra\u00e7\u00e3o do data de v\u00e1rias \u00e1reas, \u00e9 essencial come\u00e7ar com um conjunto limitado, por\u00e9m estruturado, de data para aumentar a escala. A gera\u00e7\u00e3o r\u00e1pida de resultados tang\u00edveis ajuda a criar confian\u00e7a e engajamento.<\/p>\nIntegrar as abordagens.<\/strong> BI Factory, Self-Service BI e Augmented BI n\u00e3o precisam ser mutuamente exclusivos. Juntos, eles criam um ecossistema robusto: governan\u00e7a centralizada, autonomia do usu\u00e1rio e insights avan\u00e7ados automatizados. A integra\u00e7\u00e3o dessas estrat\u00e9gias maximiza o impacto do BI.<\/p>\n
1TP18Gerente de marketing do Artefact<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>
Os desafios da sobrecarga do Data<\/h2><\/div>O senhor acabou de sair de outra reuni\u00e3o em que o foco era discutir qual n\u00famero estava correto<\/strong>, Em vez de debater os melhores caminhos para o sucesso dos neg\u00f3cios? Se o senhor respondeu \u201cn\u00e3o\u201d, considere-se privilegiado<\/strong>. A realidade para muitas organiza\u00e7\u00f5es, sejam elas pequenas ou grandes, \u00e9 perder um tempo precioso tentando descobrir quais informa\u00e7\u00f5es est\u00e3o corretas<\/strong> para apoiar decis\u00f5es estrat\u00e9gicas. E quando surge a necessidade de aprofundar a an\u00e1lise, como detalhes sobre as vendas mensais, passam-se mais 3 dias de an\u00e1lise e 2 dias de valida\u00e7\u00e3o, o que acaba atrasando as decis\u00f5es cr\u00edticas.<\/p>\nNesse contexto, \u00e9 imposs\u00edvel ignorar o impacto das ferramentas de Intelig\u00eancia Artificial Generativa<\/strong>, O senhor acompanha as not\u00edcias do mercado e percebe como essas tecnologias est\u00e3o transformando nosso trabalho com Tecnologia, Data e Business Intelligence (BI). O senhor certamente acompanha as not\u00edcias do mercado e percebe como essas tecnologias est\u00e3o transformando a forma como trabalhamos com Tecnologia, Data e Business Intelligence (BI). No universo do data, solu\u00e7\u00f5es 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 \u201cUse o poder transformador da IA generativa para obter o m\u00e1ximo do seu data\u201d<\/a>. A promessa \u00e9 clara: eliminar a densa<\/strong> (e, \u00e0s vezes, tedioso) trabalho de compreens\u00e3o do data, modelagem, pesquisa de usu\u00e1rios, design de relat\u00f3rios etc. Parece que todos os problemas est\u00e3o resolvidos, certo?<\/p>\nMas ser\u00e1 que \u00e9 mesmo? A resposta depende do n\u00edvel de maturidade de sua organiza\u00e7\u00e3o em rela\u00e7\u00e3o ao BI. <\/strong>Se a sua empresa tem uma \u00e1rea de BI s\u00f3lida e estruturada, capaz de agregar valor de forma precisa e consistente, mas tem dificuldades para atender \u00e0 crescente demanda das partes interessadas, o senhor est\u00e1 no momento ideal para implementar ferramentas avan\u00e7adas de IA. Por outro lado, Se sua organiza\u00e7\u00e3o ainda lida com silos entre \u00e1reas, KPIs inconsistentes e divergentes e modelagem fraca (ou inexistente), talvez seja necess\u00e1rio dar um passo atr\u00e1s.<\/strong> Antes de adotar as solu\u00e7\u00f5es de Augmented BI, \u00e9 fundamental entender como funcionam as \u00e1reas e os projetos robustos de BI e como sua empresa pode se preparar para essa transforma\u00e7\u00e3o.<\/p>\nVamos entender algumas defini\u00e7\u00f5es.<\/p>\n<\/div>
O que \u00e9 Business Intelligence?<\/h2><\/div>Business Intelligence (BI)<\/strong> \u00e9 um conjunto de estrat\u00e9gias<\/strong>, tecnologias<\/strong>, e pr\u00e1ticas<\/strong> que permitem \u00e0s empresas coletar, analisar<\/strong>, e transformar o data em informa\u00e7\u00f5es \u00fateis para a tomada de decis\u00f5es<\/strong>. O conceito de BI engloba v\u00e1rias ferramentas e t\u00e9cnicas, tais como An\u00e1lise do data<\/strong>, data, visualiza\u00e7\u00e3o, defini\u00e7\u00e3o de KPI, data governance e muitos outros, que ajudam as organiza\u00e7\u00f5es a compreender melhor seu desempenho e identificar oportunidades de melhoria.<\/strong><\/p>\nA democratiza\u00e7\u00e3o das ferramentas de BI surge como uma tend\u00eancia transformadora, permitindo que os profissionais da frente de neg\u00f3cios realizar a an\u00e1lise do data de forma independente<\/strong>. Um ambiente de BI bem consolidado permite que as organiza\u00e7\u00f5es n\u00e3o apenas entendam o hist\u00f3rico data, mas tamb\u00e9m prevejam tend\u00eancias<\/strong> e padr\u00f5es de consumo<\/strong>, A visualiza\u00e7\u00e3o \u00e9 um pilar fundamental, oferecendo interfaces interativas em tempo real que simplificam a compreens\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es complexas e melhoram a comunica\u00e7\u00e3o organizacional. A visualiza\u00e7\u00e3o Data \u00e9 um pilar fundamental, oferecendo interfaces interativas em tempo real que simplificam a compreens\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es complexas e melhoram a comunica\u00e7\u00e3o organizacional.<\/p>\nOrganiza\u00e7\u00f5es em diferentes est\u00e1gios de maturidade do data exigem abordagens diferentes para a implementa\u00e7\u00e3o do BI<\/strong>. Desde abordagens que se concentram na cria\u00e7\u00e3o de Data Lakes e Data Warehouses at\u00e9 abordagens que melhoram a democratiza\u00e7\u00e3o do data em toda a empresa e automatizam a an\u00e1lise e os insights do data para os executivos da empresa.<\/p>\nPara que uma organiza\u00e7\u00e3o tenha um \u00e1rea de BI minimamente funcional e robusta<\/strong>, Para que o senhor possa se beneficiar de um bom desempenho, alguns pontos-chave s\u00e3o necess\u00e1rios:<\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
Infraestrutura t\u00e9cnica<\/strong>: Um data platform em que \u00e9 feito ETL ou ELT (Extract, Transform, Load ou Extract, Load, Transform): \u00e9 aqui que o data de todos os sistemas usados pela empresa est\u00e1 dispon\u00edvel para consumo pelas ferramentas de relat\u00f3rio.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Pessoas<\/strong>: Data profissionais treinados para planejar e implementar as ferramentas escolhidas pela empresa (ex.: SQL, Power BI, Tableau, Excel, Python, etc.) e que tenham um m\u00ednimo de conhecimento do neg\u00f3cio e interface com as \u00e1reas a serem atendidas, para traduzir os requisitos e necessidades dos usu\u00e1rios em c\u00f3digos e reports.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Processos:<\/strong> Desde o est\u00e1gio de compreens\u00e3o do neg\u00f3cio (coleta de requisitos para o desenvolvimento de um produto data), passando pelo desenvolvimento, testes, aprova\u00e7\u00e3o das partes interessadas, implanta\u00e7\u00e3o do produto e monitoramento, h\u00e1 uma s\u00e9rie de etapas a serem seguidas (e \u00e1reas envolvidas) para fornecer uma solu\u00e7\u00e3o eficaz aos usu\u00e1rios finais.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>Temos uma compreens\u00e3o clara das bases s\u00f3lidas de uma \u00e1rea de BI robusta em uma organiza\u00e7\u00e3o. Quais s\u00e3o os principais tipos de projetos de aprimoramento de Business Intelligence que podem ser desenvolvidos em uma empresa?<\/strong> Podemos subdividi-los em tr\u00eas grupos principais:<\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
F\u00e1brica de BI<\/a><\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
BI de autoatendimento<\/a><\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
BI aumentado<\/a> (a ser abordado em um artigo espec\u00edfico)<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>Vamos entender esses tipos de projetos em mais detalhes<\/strong>.<\/p>\n<\/div>F\u00e1brica de BI: Estrutura\u00e7\u00e3o de uma equipe centralizada para otimizar o Business Intelligence<\/h2><\/div>A implementa\u00e7\u00e3o de uma F\u00e1brica de BI envolve o estabelecimento de uma equipe centralizada e multidisciplinar dedicada a unificar e otimizar os esfor\u00e7os de BI em toda a organiza\u00e7\u00e3o. O objetivo \u00e9 consolidar as pr\u00e1ticas de BI e melhorar a efici\u00eancia e a qualidade das an\u00e1lises, alinhando todas as \u00e1reas da empresa em torno de uma estrat\u00e9gia coesa de data.<\/p>\n
A miss\u00e3o dessa equipe centralizada \u00e9 coordenar as iniciativas de BI dentro da empresa, padronizar KPIs e processos, otimizar o uso de ferramentas e promover a colabora\u00e7\u00e3o entre diferentes equipes. A principal vantagem \u00e9 que ela permite um uso mais eficiente dos recursos, garantindo que a intelig\u00eancia gerada seja consistente, tenha um alto impacto e apoie as decis\u00f5es estrat\u00e9gicas. Essa abordagem promove o compartilhamento de informa\u00e7\u00f5es padronizadas e com curadoria, quebrando os silos de informa\u00e7\u00f5es e garantindo que todos os KPIs sejam baseados em um modelo data bem projetado e robusto. As informa\u00e7\u00f5es ficam dispon\u00edveis em toda a empresa e a discuss\u00e3o se concentra nas decis\u00f5es de neg\u00f3cios, e n\u00e3o na precis\u00e3o dos n\u00fameros.<\/p>\n<\/div>
<\/span><\/div>No entanto, a implementa\u00e7\u00e3o de uma f\u00e1brica de BI enfrenta v\u00e1rios desafios, como obter o apoio da lideran\u00e7a, alinhar as expectativas das partes interessadas e lidar com restri\u00e7\u00f5es de or\u00e7amento e recursos. Para garantir o sucesso desse processo, \u00e9 essencial planejar cuidadosamente as fases de implementa\u00e7\u00e3o, incluindo a defini\u00e7\u00e3o clara de fun\u00e7\u00f5es e responsabilidades, a sele\u00e7\u00e3o de ferramentas adequadas e o estabelecimento de uma governan\u00e7a robusta.<\/p>\n
A longo prazo, uma f\u00e1brica de BI eficaz facilita o fornecimento cont\u00ednuo de insights para diferentes \u00e1reas da empresa (elevando, assim, o n\u00edvel de decis\u00f5es data-driven), mantendo o controle de qualidade e a agilidade necess\u00e1rios para responder \u00e0s demandas comerciais em constante mudan\u00e7a.<\/p>\n<\/div>
Principais caracter\u00edsticas de uma f\u00e1brica de BI:<\/strong><\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
Padroniza\u00e7\u00e3o:<\/strong> Desenvolvimento de pain\u00e9is de controle e reports padronizados para garantir a consist\u00eancia e a precis\u00e3o das informa\u00e7\u00f5es em toda a organiza\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Efici\u00eancia:<\/strong> Centraliza\u00e7\u00e3o dos esfor\u00e7os de desenvolvimento para evitar a duplica\u00e7\u00e3o e garantir o uso eficiente dos recursos.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Governan\u00e7a:<\/strong> Implementa\u00e7\u00e3o de pol\u00edticas data governance para garantir a qualidade e a seguran\u00e7a data.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Escalabilidade<\/strong>: Cria\u00e7\u00e3o de uma infraestrutura escal\u00e1vel para dar suporte \u00e0s necessidades crescentes da organiza\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>Quando considerar uma f\u00e1brica de BI:<\/strong><\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
Quando a organiza\u00e7\u00e3o precisa garantir a consist\u00eancia e a precis\u00e3o das informa\u00e7\u00f5es.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Quando houver necessidade de centralizar os esfor\u00e7os de desenvolvimento e evitar a duplica\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Quando a organiza\u00e7\u00e3o precisa implementar pol\u00edticas data governance.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Quando a organiza\u00e7\u00e3o precisa de uma infraestrutura escal\u00e1vel para dar suporte ao crescimento.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>
BI de autoatendimento: autonomia para an\u00e1lise de neg\u00f3cios com modelos Data flex\u00edveis e explora\u00e7\u00e3o sem c\u00f3digo<\/h2><\/div>Sua empresa j\u00e1 tem uma \u00e1rea de BI funcional, que produz pain\u00e9is de alta qualidade dedicados a v\u00e1rios departamentos. Eles s\u00e3o t\u00e3o bem-sucedidos que os pedidos de personaliza\u00e7\u00e3o continuam chegando (\u201co senhor pode adicionar o filtro A e a m\u00e9trica B? \u00c9 muito importante\u201d), perguntas (\u201cpor que esse n\u00famero n\u00e3o corresponde ao relat\u00f3rio X?\u201d) e novos projetos. O senhor precisa expandir o impacto da cultura data-driven que sua \u00e1rea de BI j\u00e1 ajudou a implementar. Como isso pode ser feito? \u00c9 a\u00ed que entra a ideia de um BI de autoatendimento (SSBI).<\/p>\n
Business Intelligence de autoatendimento \u00e9 definido pelo Gartner<\/a> como \u201cusu\u00e1rios finais projetando e implantando seus pr\u00f3prios reports e an\u00e1lises dentro de um portf\u00f3lio aprovado e suportado de ferramentas e arquitetura.\u201d<\/em> O Gartner tamb\u00e9m define<\/a> o termo semelhante Self-Service Analytics como \u201c...uma forma de business intelligence (BI) na qual os profissionais de neg\u00f3cios s\u00e3o capacitados e incentivados a realizar consultas e gerar reports por conta pr\u00f3pria, com suporte nominal de TI.\u201d<\/em> A defini\u00e7\u00e3o \u00e9 complementada com \u201c...\u00e9 normalmente caracterizado por ferramentas de BI f\u00e1ceis de usar com recursos anal\u00edticos b\u00e1sicos e um modelo data que \u00e9 simplificado ou reduzido para facilitar a compreens\u00e3o e o acesso direto ao data.\u201d<\/em><\/p>\nEnquanto a abordagem da BI factory se concentra em fornecer aos usu\u00e1rios de neg\u00f3cios reports prontos para an\u00e1lise, a A abordagem do BI de autoatendimento se concentra em capacitar os analistas de neg\u00f3cios a explorar o data por conta pr\u00f3pria<\/strong>, e criar o reports de forma totalmente independente, garantindo ainda a consist\u00eancia do data e a homogeneidade entre as unidades de neg\u00f3cios. Esse \u00e9 o melhor data para acabar com os silos, pois todas as unidades de neg\u00f3cios ter\u00e3o acesso a todos os data e KPIs sem restri\u00e7\u00f5es por motivos de privacidade ou seguran\u00e7a.<\/p>\nO objetivo do SSBI \u00e9, ent\u00e3o, criar uma camada sem\u00e2ntica data robusta e incentivar os usu\u00e1rios finais a criar seus pr\u00f3prios pain\u00e9is e an\u00e1lises.<\/strong> No entanto, permitir essa liberdade para o usu\u00e1rio traz desafios relacionados a como os usu\u00e1rios interpretar\u00e3o o data fornecido, se eles acessar\u00e3o apenas as informa\u00e7\u00f5es que lhes s\u00e3o permitidas e se encontrar\u00e3o efetivamente as informa\u00e7\u00f5es necess\u00e1rias para seu trabalho di\u00e1rio.<\/p>\n<\/div><\/span><\/div>Dar tanta liberdade ao usu\u00e1rio final permite que ele misture conceitos incompat\u00edveis, combine data n\u00e3o correlacionados na mesma an\u00e1lise, escolha um gr\u00e1fico inadequado para contar a hist\u00f3ria que est\u00e1 procurando, crie reports quase id\u00eanticos aos reports existentes ou simplesmente desista da ferramenta devido \u00e0 complexidade de us\u00e1-la corretamente. Al\u00e9m disso, existe a possibilidade de usu\u00e1rios despreparados gerarem consultas muito grandes no database, congelando o processamento para todos que compartilham o mesmo servidor.<\/p>\n
Parecem ser muitos desafios, mas com apenas tr\u00eas fundamentos bem aplicados, todos eles podem ser resolvidos: Camada sem\u00e2ntica clara e robusta, Data Alfabetiza\u00e7\u00e3o de analistas e Data Governan\u00e7a:<\/p>\n<\/div>
- <\/i><\/span>\n
Camada sem\u00e2ntica:<\/strong> Uma camada sem\u00e2ntica bem implementada disponibiliza todos os KPIs necess\u00e1rios para o trabalho di\u00e1rio dos analistas, com explica\u00e7\u00f5es claras sobre o significado de cada um deles, mesmo para pessoas que n\u00e3o est\u00e3o acostumadas ou nunca os viram. Tamb\u00e9m \u00e9 importante criar dom\u00ednios sem\u00e2nticos, onde apenas conceitos correlacionados est\u00e3o presentes, evitando an\u00e1lises que misturam conceitos incompat\u00edveis.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Data Alfabetiza\u00e7\u00e3o:<\/strong> Prepara os usu\u00e1rios para trabalhar adequadamente com o data, compreendendo como criar an\u00e1lises de forma estruturada e conclusiva. E, o mais importante, assegura que os usu\u00e1rios estejam familiarizados e confiantes o suficiente para garantir o uso di\u00e1rio. Muitas vezes, os analistas j\u00e1 t\u00eam acesso a ferramentas que podem ser usadas com o data e s\u00f3 precisam saber como faz\u00ea-lo corretamente.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Data Governan\u00e7a:<\/strong> A governan\u00e7a tem duas fun\u00e7\u00f5es principais: Garantir a integridade do data e garantir a seguran\u00e7a do data. A \u00e1rea precisa ter mecanismos para rastrear todos os data usados pelos usu\u00e1rios, bem como os novos data origin\u00e1rios de sistemas que possam ser \u00fateis aos usu\u00e1rios. Com essa visibilidade, a governan\u00e7a pode garantir que esse data esteja sendo atualizado corretamente, com descri\u00e7\u00f5es corretas e atualizadas.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>A implementa\u00e7\u00e3o de um BI de autoatendimento \u00e9 um excelente complemento para uma f\u00e1brica de BI, dando aos departamentos a liberdade de explorar o data da maneira que considerarem necess\u00e1ria para direcionar melhor os neg\u00f3cios, enquanto a equipe central se concentra na infraestrutura e no reports mais robusto e complexo.<\/p>\n<\/div>
Principais caracter\u00edsticas do BI de autoatendimento:<\/strong><\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
Acessibilidade:<\/strong> Fornecimento de ferramentas f\u00e1ceis de usar que permitem aos usu\u00e1rios corporativos acessar e analisar o data de forma independente.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Flexibilidade:<\/strong> Cria\u00e7\u00e3o de modelos flex\u00edveis de data que permitem aos usu\u00e1rios explorar o data de diferentes maneiras.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Agilidade:<\/strong> Resposta mais r\u00e1pida \u00e0s necessidades comerciais, pois os usu\u00e1rios podem realizar suas pr\u00f3prias an\u00e1lises.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Capacita\u00e7\u00e3o:<\/strong> Os usu\u00e1rios corporativos t\u00eam autonomia para tomar decis\u00f5es data-driven.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>Quando considerar o BI de autoatendimento:<\/strong><\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
Quando os usu\u00e1rios corporativos precisam realizar sua pr\u00f3pria an\u00e1lise data.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Quando h\u00e1 necessidade de uma resposta mais r\u00e1pida \u00e0s necessidades do neg\u00f3cio.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Quando os usu\u00e1rios corporativos precisam de modelos data flex\u00edveis para explorar o data.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Quando a organiza\u00e7\u00e3o deseja capacitar os usu\u00e1rios corporativos a tomar decis\u00f5es data-driven.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>
Augmented BI: o pr\u00f3ximo n\u00edvel de business intelligence<\/h2><\/div>BI aumentado leva a intelig\u00eancia de neg\u00f3cios para o pr\u00f3ximo n\u00edvel, adicionando IA \u00e0 sua an\u00e1lise data<\/strong>. Enquanto o BI tradicional oferece reports e o BI de autoatendimento permite que as equipes criem seus pr\u00f3prios pain\u00e9is, o BI aumentado realmente ajuda a prever tend\u00eancias e responde a perguntas em linguagem simples. \u00c9 como fazer o upgrade de um mapa para um GPS com previs\u00f5es de tr\u00e1fego.<\/p>\nEssa abordagem avan\u00e7ada n\u00e3o \u00e9 um ponto de partida - ela funciona melhor quando constru\u00edda sobre sistemas de BI bem estabelecidos.<\/strong> As empresas devem primeiro dominar a gera\u00e7\u00e3o de relat\u00f3rios b\u00e1sicos e a an\u00e1lise de autoatendimento antes de adicionar esses recursos alimentados por IA.<\/p>\nPorque o Augmented BI oferece benef\u00edcios que mudam o jogo para as empresas que est\u00e3o prontas para dar esse passo, Exploraremos isso completamente em nosso pr\u00f3ximo artigo<\/strong>. Falaremos sobre o que j\u00e1 est\u00e1 dispon\u00edvel e tamb\u00e9m sobre as tend\u00eancias para o futuro.<\/p>\n<\/div>Ent\u00e3o, quais devem ser meus pr\u00f3ximos passos?<\/h2><\/div>Comece pequeno!<\/strong> Embora o verdadeiro valor do BI esteja na integra\u00e7\u00e3o do data de v\u00e1rias \u00e1reas, \u00e9 essencial come\u00e7ar com um conjunto limitado, por\u00e9m estruturado, de data para aumentar a escala. A gera\u00e7\u00e3o r\u00e1pida de resultados tang\u00edveis ajuda a criar confian\u00e7a e engajamento.<\/p>\nIntegrar as abordagens.<\/strong> BI Factory, Self-Service BI e Augmented BI n\u00e3o precisam ser mutuamente exclusivos. Juntos, eles criam um ecossistema robusto: governan\u00e7a centralizada, autonomia do usu\u00e1rio e insights avan\u00e7ados automatizados. A integra\u00e7\u00e3o dessas estrat\u00e9gias maximiza o impacto do BI.<\/p>\n
O senhor acabou de sair de outra reuni\u00e3o em que o foco era discutir qual n\u00famero estava correto<\/strong>, Em vez de debater os melhores caminhos para o sucesso dos neg\u00f3cios? Se o senhor respondeu \u201cn\u00e3o\u201d, considere-se privilegiado<\/strong>. A realidade para muitas organiza\u00e7\u00f5es, sejam elas pequenas ou grandes, \u00e9 perder um tempo precioso tentando descobrir quais informa\u00e7\u00f5es est\u00e3o corretas<\/strong> para apoiar decis\u00f5es estrat\u00e9gicas. E quando surge a necessidade de aprofundar a an\u00e1lise, como detalhes sobre as vendas mensais, passam-se mais 3 dias de an\u00e1lise e 2 dias de valida\u00e7\u00e3o, o que acaba atrasando as decis\u00f5es cr\u00edticas.<\/p>\n Nesse contexto, \u00e9 imposs\u00edvel ignorar o impacto das ferramentas de Intelig\u00eancia Artificial Generativa<\/strong>, O senhor acompanha as not\u00edcias do mercado e percebe como essas tecnologias est\u00e3o transformando nosso trabalho com Tecnologia, Data e Business Intelligence (BI). O senhor certamente acompanha as not\u00edcias do mercado e percebe como essas tecnologias est\u00e3o transformando a forma como trabalhamos com Tecnologia, Data e Business Intelligence (BI). No universo do data, solu\u00e7\u00f5es 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 \u201cUse o poder transformador da IA generativa para obter o m\u00e1ximo do seu data\u201d<\/a>. A promessa \u00e9 clara: eliminar a densa<\/strong> (e, \u00e0s vezes, tedioso) trabalho de compreens\u00e3o do data, modelagem, pesquisa de usu\u00e1rios, design de relat\u00f3rios etc. Parece que todos os problemas est\u00e3o resolvidos, certo?<\/p>\n Mas ser\u00e1 que \u00e9 mesmo? A resposta depende do n\u00edvel de maturidade de sua organiza\u00e7\u00e3o em rela\u00e7\u00e3o ao BI. <\/strong>Se a sua empresa tem uma \u00e1rea de BI s\u00f3lida e estruturada, capaz de agregar valor de forma precisa e consistente, mas tem dificuldades para atender \u00e0 crescente demanda das partes interessadas, o senhor est\u00e1 no momento ideal para implementar ferramentas avan\u00e7adas de IA. Por outro lado, Se sua organiza\u00e7\u00e3o ainda lida com silos entre \u00e1reas, KPIs inconsistentes e divergentes e modelagem fraca (ou inexistente), talvez seja necess\u00e1rio dar um passo atr\u00e1s.<\/strong> Antes de adotar as solu\u00e7\u00f5es de Augmented BI, \u00e9 fundamental entender como funcionam as \u00e1reas e os projetos robustos de BI e como sua empresa pode se preparar para essa transforma\u00e7\u00e3o.<\/p>\n Vamos entender algumas defini\u00e7\u00f5es.<\/p>\n<\/div> Business Intelligence (BI)<\/strong> \u00e9 um conjunto de estrat\u00e9gias<\/strong>, tecnologias<\/strong>, e pr\u00e1ticas<\/strong> que permitem \u00e0s empresas coletar, analisar<\/strong>, e transformar o data em informa\u00e7\u00f5es \u00fateis para a tomada de decis\u00f5es<\/strong>. O conceito de BI engloba v\u00e1rias ferramentas e t\u00e9cnicas, tais como An\u00e1lise do data<\/strong>, data, visualiza\u00e7\u00e3o, defini\u00e7\u00e3o de KPI, data governance e muitos outros, que ajudam as organiza\u00e7\u00f5es a compreender melhor seu desempenho e identificar oportunidades de melhoria.<\/strong><\/p>\n A democratiza\u00e7\u00e3o das ferramentas de BI surge como uma tend\u00eancia transformadora, permitindo que os profissionais da frente de neg\u00f3cios realizar a an\u00e1lise do data de forma independente<\/strong>. Um ambiente de BI bem consolidado permite que as organiza\u00e7\u00f5es n\u00e3o apenas entendam o hist\u00f3rico data, mas tamb\u00e9m prevejam tend\u00eancias<\/strong> e padr\u00f5es de consumo<\/strong>, A visualiza\u00e7\u00e3o \u00e9 um pilar fundamental, oferecendo interfaces interativas em tempo real que simplificam a compreens\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es complexas e melhoram a comunica\u00e7\u00e3o organizacional. A visualiza\u00e7\u00e3o Data \u00e9 um pilar fundamental, oferecendo interfaces interativas em tempo real que simplificam a compreens\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es complexas e melhoram a comunica\u00e7\u00e3o organizacional.<\/p>\n Organiza\u00e7\u00f5es em diferentes est\u00e1gios de maturidade do data exigem abordagens diferentes para a implementa\u00e7\u00e3o do BI<\/strong>. Desde abordagens que se concentram na cria\u00e7\u00e3o de Data Lakes e Data Warehouses at\u00e9 abordagens que melhoram a democratiza\u00e7\u00e3o do data em toda a empresa e automatizam a an\u00e1lise e os insights do data para os executivos da empresa.<\/p>\n Para que uma organiza\u00e7\u00e3o tenha um \u00e1rea de BI minimamente funcional e robusta<\/strong>, Para que o senhor possa se beneficiar de um bom desempenho, alguns pontos-chave s\u00e3o necess\u00e1rios:<\/p>\n<\/div> Infraestrutura t\u00e9cnica<\/strong>: Um data platform em que \u00e9 feito ETL ou ELT (Extract, Transform, Load ou Extract, Load, Transform): \u00e9 aqui que o data de todos os sistemas usados pela empresa est\u00e1 dispon\u00edvel para consumo pelas ferramentas de relat\u00f3rio.<\/p>\n<\/div><\/li> Pessoas<\/strong>: Data profissionais treinados para planejar e implementar as ferramentas escolhidas pela empresa (ex.: SQL, Power BI, Tableau, Excel, Python, etc.) e que tenham um m\u00ednimo de conhecimento do neg\u00f3cio e interface com as \u00e1reas a serem atendidas, para traduzir os requisitos e necessidades dos usu\u00e1rios em c\u00f3digos e reports.<\/p>\n<\/div><\/li> Processos:<\/strong> Desde o est\u00e1gio de compreens\u00e3o do neg\u00f3cio (coleta de requisitos para o desenvolvimento de um produto data), passando pelo desenvolvimento, testes, aprova\u00e7\u00e3o das partes interessadas, implanta\u00e7\u00e3o do produto e monitoramento, h\u00e1 uma s\u00e9rie de etapas a serem seguidas (e \u00e1reas envolvidas) para fornecer uma solu\u00e7\u00e3o eficaz aos usu\u00e1rios finais.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul> Temos uma compreens\u00e3o clara das bases s\u00f3lidas de uma \u00e1rea de BI robusta em uma organiza\u00e7\u00e3o. Quais s\u00e3o os principais tipos de projetos de aprimoramento de Business Intelligence que podem ser desenvolvidos em uma empresa?<\/strong> Podemos subdividi-los em tr\u00eas grupos principais:<\/p>\n<\/div> F\u00e1brica de BI<\/a><\/p>\n<\/div><\/li> BI de autoatendimento<\/a><\/p>\n<\/div><\/li> BI aumentado<\/a> (a ser abordado em um artigo espec\u00edfico)<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul> Vamos entender esses tipos de projetos em mais detalhes<\/strong>.<\/p>\n<\/div> A implementa\u00e7\u00e3o de uma F\u00e1brica de BI envolve o estabelecimento de uma equipe centralizada e multidisciplinar dedicada a unificar e otimizar os esfor\u00e7os de BI em toda a organiza\u00e7\u00e3o. O objetivo \u00e9 consolidar as pr\u00e1ticas de BI e melhorar a efici\u00eancia e a qualidade das an\u00e1lises, alinhando todas as \u00e1reas da empresa em torno de uma estrat\u00e9gia coesa de data.<\/p>\n A miss\u00e3o dessa equipe centralizada \u00e9 coordenar as iniciativas de BI dentro da empresa, padronizar KPIs e processos, otimizar o uso de ferramentas e promover a colabora\u00e7\u00e3o entre diferentes equipes. A principal vantagem \u00e9 que ela permite um uso mais eficiente dos recursos, garantindo que a intelig\u00eancia gerada seja consistente, tenha um alto impacto e apoie as decis\u00f5es estrat\u00e9gicas. Essa abordagem promove o compartilhamento de informa\u00e7\u00f5es padronizadas e com curadoria, quebrando os silos de informa\u00e7\u00f5es e garantindo que todos os KPIs sejam baseados em um modelo data bem projetado e robusto. As informa\u00e7\u00f5es ficam dispon\u00edveis em toda a empresa e a discuss\u00e3o se concentra nas decis\u00f5es de neg\u00f3cios, e n\u00e3o na precis\u00e3o dos n\u00fameros.<\/p>\n<\/div> No entanto, a implementa\u00e7\u00e3o de uma f\u00e1brica de BI enfrenta v\u00e1rios desafios, como obter o apoio da lideran\u00e7a, alinhar as expectativas das partes interessadas e lidar com restri\u00e7\u00f5es de or\u00e7amento e recursos. Para garantir o sucesso desse processo, \u00e9 essencial planejar cuidadosamente as fases de implementa\u00e7\u00e3o, incluindo a defini\u00e7\u00e3o clara de fun\u00e7\u00f5es e responsabilidades, a sele\u00e7\u00e3o de ferramentas adequadas e o estabelecimento de uma governan\u00e7a robusta.<\/p>\n A longo prazo, uma f\u00e1brica de BI eficaz facilita o fornecimento cont\u00ednuo de insights para diferentes \u00e1reas da empresa (elevando, assim, o n\u00edvel de decis\u00f5es data-driven), mantendo o controle de qualidade e a agilidade necess\u00e1rios para responder \u00e0s demandas comerciais em constante mudan\u00e7a.<\/p>\n<\/div> Principais caracter\u00edsticas de uma f\u00e1brica de BI:<\/strong><\/p>\n<\/div> Padroniza\u00e7\u00e3o:<\/strong> Desenvolvimento de pain\u00e9is de controle e reports padronizados para garantir a consist\u00eancia e a precis\u00e3o das informa\u00e7\u00f5es em toda a organiza\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<\/div><\/li> Efici\u00eancia:<\/strong> Centraliza\u00e7\u00e3o dos esfor\u00e7os de desenvolvimento para evitar a duplica\u00e7\u00e3o e garantir o uso eficiente dos recursos.<\/p>\n<\/div><\/li> Governan\u00e7a:<\/strong> Implementa\u00e7\u00e3o de pol\u00edticas data governance para garantir a qualidade e a seguran\u00e7a data.<\/p>\n<\/div><\/li> Escalabilidade<\/strong>: Cria\u00e7\u00e3o de uma infraestrutura escal\u00e1vel para dar suporte \u00e0s necessidades crescentes da organiza\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul> Quando considerar uma f\u00e1brica de BI:<\/strong><\/p>\n<\/div> Quando a organiza\u00e7\u00e3o precisa garantir a consist\u00eancia e a precis\u00e3o das informa\u00e7\u00f5es.<\/p>\n<\/div><\/li> Quando houver necessidade de centralizar os esfor\u00e7os de desenvolvimento e evitar a duplica\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<\/div><\/li> Quando a organiza\u00e7\u00e3o precisa implementar pol\u00edticas data governance.<\/p>\n<\/div><\/li> Quando a organiza\u00e7\u00e3o precisa de uma infraestrutura escal\u00e1vel para dar suporte ao crescimento.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul> Sua empresa j\u00e1 tem uma \u00e1rea de BI funcional, que produz pain\u00e9is de alta qualidade dedicados a v\u00e1rios departamentos. Eles s\u00e3o t\u00e3o bem-sucedidos que os pedidos de personaliza\u00e7\u00e3o continuam chegando (\u201co senhor pode adicionar o filtro A e a m\u00e9trica B? \u00c9 muito importante\u201d), perguntas (\u201cpor que esse n\u00famero n\u00e3o corresponde ao relat\u00f3rio X?\u201d) e novos projetos. O senhor precisa expandir o impacto da cultura data-driven que sua \u00e1rea de BI j\u00e1 ajudou a implementar. Como isso pode ser feito? \u00c9 a\u00ed que entra a ideia de um BI de autoatendimento (SSBI).<\/p>\n Business Intelligence de autoatendimento \u00e9 definido pelo Gartner<\/a> como \u201cusu\u00e1rios finais projetando e implantando seus pr\u00f3prios reports e an\u00e1lises dentro de um portf\u00f3lio aprovado e suportado de ferramentas e arquitetura.\u201d<\/em> O Gartner tamb\u00e9m define<\/a> o termo semelhante Self-Service Analytics como \u201c...uma forma de business intelligence (BI) na qual os profissionais de neg\u00f3cios s\u00e3o capacitados e incentivados a realizar consultas e gerar reports por conta pr\u00f3pria, com suporte nominal de TI.\u201d<\/em> A defini\u00e7\u00e3o \u00e9 complementada com \u201c...\u00e9 normalmente caracterizado por ferramentas de BI f\u00e1ceis de usar com recursos anal\u00edticos b\u00e1sicos e um modelo data que \u00e9 simplificado ou reduzido para facilitar a compreens\u00e3o e o acesso direto ao data.\u201d<\/em><\/p>\n Enquanto a abordagem da BI factory se concentra em fornecer aos usu\u00e1rios de neg\u00f3cios reports prontos para an\u00e1lise, a A abordagem do BI de autoatendimento se concentra em capacitar os analistas de neg\u00f3cios a explorar o data por conta pr\u00f3pria<\/strong>, e criar o reports de forma totalmente independente, garantindo ainda a consist\u00eancia do data e a homogeneidade entre as unidades de neg\u00f3cios. Esse \u00e9 o melhor data para acabar com os silos, pois todas as unidades de neg\u00f3cios ter\u00e3o acesso a todos os data e KPIs sem restri\u00e7\u00f5es por motivos de privacidade ou seguran\u00e7a.<\/p>\n O objetivo do SSBI \u00e9, ent\u00e3o, criar uma camada sem\u00e2ntica data robusta e incentivar os usu\u00e1rios finais a criar seus pr\u00f3prios pain\u00e9is e an\u00e1lises.<\/strong> No entanto, permitir essa liberdade para o usu\u00e1rio traz desafios relacionados a como os usu\u00e1rios interpretar\u00e3o o data fornecido, se eles acessar\u00e3o apenas as informa\u00e7\u00f5es que lhes s\u00e3o permitidas e se encontrar\u00e3o efetivamente as informa\u00e7\u00f5es necess\u00e1rias para seu trabalho di\u00e1rio.<\/p>\n<\/div> Dar tanta liberdade ao usu\u00e1rio final permite que ele misture conceitos incompat\u00edveis, combine data n\u00e3o correlacionados na mesma an\u00e1lise, escolha um gr\u00e1fico inadequado para contar a hist\u00f3ria que est\u00e1 procurando, crie reports quase id\u00eanticos aos reports existentes ou simplesmente desista da ferramenta devido \u00e0 complexidade de us\u00e1-la corretamente. Al\u00e9m disso, existe a possibilidade de usu\u00e1rios despreparados gerarem consultas muito grandes no database, congelando o processamento para todos que compartilham o mesmo servidor.<\/p>\n Parecem ser muitos desafios, mas com apenas tr\u00eas fundamentos bem aplicados, todos eles podem ser resolvidos: Camada sem\u00e2ntica clara e robusta, Data Alfabetiza\u00e7\u00e3o de analistas e Data Governan\u00e7a:<\/p>\n<\/div> Camada sem\u00e2ntica:<\/strong> Uma camada sem\u00e2ntica bem implementada disponibiliza todos os KPIs necess\u00e1rios para o trabalho di\u00e1rio dos analistas, com explica\u00e7\u00f5es claras sobre o significado de cada um deles, mesmo para pessoas que n\u00e3o est\u00e3o acostumadas ou nunca os viram. Tamb\u00e9m \u00e9 importante criar dom\u00ednios sem\u00e2nticos, onde apenas conceitos correlacionados est\u00e3o presentes, evitando an\u00e1lises que misturam conceitos incompat\u00edveis.<\/p>\n<\/div><\/li> Data Alfabetiza\u00e7\u00e3o:<\/strong> Prepara os usu\u00e1rios para trabalhar adequadamente com o data, compreendendo como criar an\u00e1lises de forma estruturada e conclusiva. E, o mais importante, assegura que os usu\u00e1rios estejam familiarizados e confiantes o suficiente para garantir o uso di\u00e1rio. Muitas vezes, os analistas j\u00e1 t\u00eam acesso a ferramentas que podem ser usadas com o data e s\u00f3 precisam saber como faz\u00ea-lo corretamente.<\/p>\n<\/div><\/li> Data Governan\u00e7a:<\/strong> A governan\u00e7a tem duas fun\u00e7\u00f5es principais: Garantir a integridade do data e garantir a seguran\u00e7a do data. A \u00e1rea precisa ter mecanismos para rastrear todos os data usados pelos usu\u00e1rios, bem como os novos data origin\u00e1rios de sistemas que possam ser \u00fateis aos usu\u00e1rios. Com essa visibilidade, a governan\u00e7a pode garantir que esse data esteja sendo atualizado corretamente, com descri\u00e7\u00f5es corretas e atualizadas.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul> A implementa\u00e7\u00e3o de um BI de autoatendimento \u00e9 um excelente complemento para uma f\u00e1brica de BI, dando aos departamentos a liberdade de explorar o data da maneira que considerarem necess\u00e1ria para direcionar melhor os neg\u00f3cios, enquanto a equipe central se concentra na infraestrutura e no reports mais robusto e complexo.<\/p>\n<\/div> Principais caracter\u00edsticas do BI de autoatendimento:<\/strong><\/p>\n<\/div> Acessibilidade:<\/strong> Fornecimento de ferramentas f\u00e1ceis de usar que permitem aos usu\u00e1rios corporativos acessar e analisar o data de forma independente.<\/p>\n<\/div><\/li> Flexibilidade:<\/strong> Cria\u00e7\u00e3o de modelos flex\u00edveis de data que permitem aos usu\u00e1rios explorar o data de diferentes maneiras.<\/p>\n<\/div><\/li> Agilidade:<\/strong> Resposta mais r\u00e1pida \u00e0s necessidades comerciais, pois os usu\u00e1rios podem realizar suas pr\u00f3prias an\u00e1lises.<\/p>\n<\/div><\/li> Capacita\u00e7\u00e3o:<\/strong> Os usu\u00e1rios corporativos t\u00eam autonomia para tomar decis\u00f5es data-driven.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul> Quando considerar o BI de autoatendimento:<\/strong><\/p>\n<\/div> Quando os usu\u00e1rios corporativos precisam realizar sua pr\u00f3pria an\u00e1lise data.<\/p>\n<\/div><\/li> Quando h\u00e1 necessidade de uma resposta mais r\u00e1pida \u00e0s necessidades do neg\u00f3cio.<\/p>\n<\/div><\/li> Quando os usu\u00e1rios corporativos precisam de modelos data flex\u00edveis para explorar o data.<\/p>\n<\/div><\/li> Quando a organiza\u00e7\u00e3o deseja capacitar os usu\u00e1rios corporativos a tomar decis\u00f5es data-driven.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul> BI aumentado leva a intelig\u00eancia de neg\u00f3cios para o pr\u00f3ximo n\u00edvel, adicionando IA \u00e0 sua an\u00e1lise data<\/strong>. Enquanto o BI tradicional oferece reports e o BI de autoatendimento permite que as equipes criem seus pr\u00f3prios pain\u00e9is, o BI aumentado realmente ajuda a prever tend\u00eancias e responde a perguntas em linguagem simples. \u00c9 como fazer o upgrade de um mapa para um GPS com previs\u00f5es de tr\u00e1fego.<\/p>\n Essa abordagem avan\u00e7ada n\u00e3o \u00e9 um ponto de partida - ela funciona melhor quando constru\u00edda sobre sistemas de BI bem estabelecidos.<\/strong> As empresas devem primeiro dominar a gera\u00e7\u00e3o de relat\u00f3rios b\u00e1sicos e a an\u00e1lise de autoatendimento antes de adicionar esses recursos alimentados por IA.<\/p>\n Porque o Augmented BI oferece benef\u00edcios que mudam o jogo para as empresas que est\u00e3o prontas para dar esse passo, Exploraremos isso completamente em nosso pr\u00f3ximo artigo<\/strong>. Falaremos sobre o que j\u00e1 est\u00e1 dispon\u00edvel e tamb\u00e9m sobre as tend\u00eancias para o futuro.<\/p>\n<\/div> Comece pequeno!<\/strong> Embora o verdadeiro valor do BI esteja na integra\u00e7\u00e3o do data de v\u00e1rias \u00e1reas, \u00e9 essencial come\u00e7ar com um conjunto limitado, por\u00e9m estruturado, de data para aumentar a escala. A gera\u00e7\u00e3o r\u00e1pida de resultados tang\u00edveis ajuda a criar confian\u00e7a e engajamento.<\/p>\n Integrar as abordagens.<\/strong> BI Factory, Self-Service BI e Augmented BI n\u00e3o precisam ser mutuamente exclusivos. Juntos, eles criam um ecossistema robusto: governan\u00e7a centralizada, autonomia do usu\u00e1rio e insights avan\u00e7ados automatizados. A integra\u00e7\u00e3o dessas estrat\u00e9gias maximiza o impacto do BI.<\/p>\nO que \u00e9 Business Intelligence?<\/h2><\/div>
F\u00e1brica de BI: Estrutura\u00e7\u00e3o de uma equipe centralizada para otimizar o Business Intelligence<\/h2><\/div>
<\/span><\/div>BI de autoatendimento: autonomia para an\u00e1lise de neg\u00f3cios com modelos Data flex\u00edveis e explora\u00e7\u00e3o sem c\u00f3digo<\/h2><\/div>
<\/span><\/div>Augmented BI: o pr\u00f3ximo n\u00edvel de business intelligence<\/h2><\/div>
Ent\u00e3o, quais devem ser meus pr\u00f3ximos passos?<\/h2><\/div>