Power BI

Por que os projetos de BI falham?

Os projetos de BI tendem a sofrer de uma falta fundamental de estratégia. Muitas empresas pensam no BI como uma opção de ferramenta, o que significa que o tratam como um sistema operacional ou uma decisão da tecnologia de virtualização. Mas é um software, certo?

Na realidade, um projeto de BI pode envolver várias ferramentas diferentes: uma ferramenta real de “BI”, uma ferramenta para painéis simples (que podem não ser a mesma coisa, Tableau, Power BI, Qlik), uma ferramenta de exploração para consultar os dados e uma ferramenta de “acessos rápidos”, como o próprio Tableau. No entanto, a escolha da ferramenta é a cereja, não o bolo – e isso fica muito caro para comer sem antes descobrirmos os ingredientes.

Uma iniciativa bem-sucedida começa com uma boa estratégia e uma boa estratégia começa com a identificação da necessidade do negócio. As iniciativas de BI mais valiosas unem informações e tecnologia para que os insights coletados reflitam diretamente até que ponto a estratégia da organização está funcionando e apóie uma melhor tomada de decisão.

O balanced scorecard é uma metodologia popular para vincular estratégia, tecnologia e gerenciamento de desempenho. Outras metodologias, como economia aplicada da informação, combinam análise estatística, teoria de portfólio e ciência da decisão para ajudar as empresas a calcular o valor econômico de melhores informações.

Independentemente de você usar uma metodologia disponível no mercado ou desenvolver sua própria abordagem internamente, o ponto importante é garantir que suas atividades de BI sejam geradas para gerar valor real de negócios, não apenas criando painéis e relatórios bonitos, mas inúteis.

Muitas empresas procuram se tornar “orientadas a dados” sem uma compreensão clara do que isso significa. Eu pedi que um cliente se descrevesse dessa maneira e depois me dissesse diretamente que haviam evitado um grande escândalo com base na capacidade de sua equipe de risco de se sentar e julgar o caráter de uma pessoa olhando-a nos olhos. Uma equipe executiva precisa ter um coração sincero, e depois decidir quais dados eles costumam examinar, que decisões tomam com base nesses dados e como eles decidem seguir o outro caminho. A próxima camada de gerenciamento inativa precisa fazer o mesmo.

Em seguida, pergunte: Quais dados desejamos ter e como isso levaria a decisões diferentes? As respostas a essas perguntas formam requisitos de nível superior para qualquer projeto de BI.

Outro grande erro é não escolher o time certo. Muitas empresas discutem isso por razões políticas e “convidam o mundo” ou constroem uma “coalizão de pessoas dispostas” (geralmente aquelas que participam das reuniões iniciais de convidar o mundo). Em vez disso, uma equipe de especialistas em dados, analistas de dados e especialistas em negócios deve se reunir com o conhecimento técnico correto. Isso geralmente significa trazer ajuda externa, embora essa ajuda precise conversar com a gerência e com a tecnologia. A contratação de 100 “especialistas em ferramentas” que realmente sabem [insira sua ferramenta de BI aqui] não ajudará se ninguém puder falar sobre o negócio.

Tudo isso parece ótimo, mas e se os dados estiverem espalhados por sistemas diferentes? Um projeto de BI bem-sucedido não esquece a integração de negócios (mais tarde) ou a integração de dados. (Nota: não compre nenhum desses produtos de meta-matriz de esquema virtual; todos são péssimos.) É aqui que o Hadoop, Data Lakes, hubs de dados corporativos e data warehouses não são apenas modernos, mas essenciais.

Nada deixa um departamento de TI mais nervoso do que solicitar um feed para um sistema operacional importante. Além disso, muitas ferramentas de BI precisam de recursos. Seus requisitos devem determinar o que, quanto e com que frequência (ou seja, em que “tempo real” você precisa que ele seja) os dados devem ser alimentados em sua tecnologia de data warehousing. Como parte do argumento, você promete que a TI pare de fazer ponto a ponto e comece com a integração hub-and-spoke ao data lake.

Em outras palavras, você precisa de um grande feed para atender a todos, em vez de centenas de pequenos feeds operacionais que matam o sistema e que não podem ser controlados facilmente. É muito difícil, apesar do que os vendedores de BI dizem, fornecer acesso fácil aos seus dados sem derrubar seus sistemas operacionais, a menos que você tenha implantado um data lake ou um data warehouse para suportar a carga.

Com base nos requisitos de negócios e na tecnologia que você precisa oferecer suporte (Hadoop, Teradata ou qualquer outra coisa), você pode finalmente escolher suas ferramentas de BI. Quais são os tipos de análise de dados que você procura? Quem na sua empresa os usará? Muitas ferramentas de BI exigem que especialistas em sistemas estejam intimamente envolvidos, enquanto outras são tão simples que um analista de negócios com habilidades rudimentares em SQL pode usá-lo. Você provavelmente precisará de mais de uma ferramenta para atender a todos os seus casos de uso.

Você fez sua lição de casa, identificou os casos de uso, escolheu uma boa equipe, iniciou um projeto de integração de dados e escolheu as ferramentas certas. Agora vem a parte difícil: mudar seus negócios e suas decisões com base nos dados e nos relatórios. Os gerentes, como outros seres humanos, resistem à mudança. Pois eles se baseiam no “feeling” e na experiência que têm, e isso, só uma mudança de cultura pode ajudar.

Além disso, os projetos de BI não devem ter um começo e um fim fixos – este não é um sprint para se tornar “orientado a dados”. É necessário um processo para reduzir o número de relatórios inúteis (que só podem ser identificados por meio de desuso) e encontrar novas oportunidades nos dados. Às vezes, isso é acidental, às vezes é um gerente inteligente perguntando não apenas o quê, mas por que, quando vê algo que não entende.

Aqui está a conclusão, em um prático formato do que fazer e do que não fazer:

  • Não basta executar um projeto de escolha de ferramenta (Ex: Power BI)
  • Escolha a equipe certa
  • Integre os dados para que possam ser consultados em termos de desempenho sem prejudicar a empresa
  • Não escolha apenas uma ferramenta – escolha as ferramentas certas para todos os seus requisitos e casos de uso
  • Permita que os dados alterem sua tomada de decisão e a estrutura da própria organização, se necessário
  • Tenha um processo para eliminar análises inúteis e encontrar novas análises que farão a diferença

Execute bem e você pode ter um projeto de inteligência de negócios bem-sucedido.

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