Preparação do banco de dados é vital para evitar o fracasso de um projeto de BI

Por Ciro de Menezes, gerente comercial da ART IT

Consolidado na maioria das empresas, Business Intelligence (BI) continua sendo relevante e é muitas vezes integrado com big data e analytics, tecnologias em crescimento no mercado. Atualmente, mais empresas brasileiras estão percebendo que há uma infinidade de informações sendo geradas a todo momento que podem ser aproveitadas para alavancar os negócios.

No entanto, a maioria das organizações está fadada a falhar em projetos de BI ou de big data analytics por ignorar passos fundamentais relacionados à preparação dos dados. Em diversos casos, as empresas acabam não utilizando o BI, porque o sistema fornece dados incoerentes.

Um estudo de 2017 da empresa de pesquisas BARC (Business Application Research Center) confirma que a preparação do banco de dados é essencial. Ele demonstrou que os quase 700 entrevistados esperavam uma melhoria de 50% na tomada de decisões baseada em dados. Com a preparação de dados, a melhoria atingida, de fato, foi de 60%. A mesma pesquisa constatou que o principal desafio da preparação de dados é a falta de know-how do lado dos negócios, citada por 53% dos entrevistados, pois a área muitas vezes subestima a importância dessa etapa.

Tomada a decisão de implementar um projeto de BI ou de big data analytics, é preciso seguir três etapas básicas para que ele seja bem-sucedido e traga os resultados esperados de eficiência, agilidade, economia de custos e de tempo.

As primeiras duas etapas fazem parte da preparação de dados. Primeiro, é necessário realizar uma avaliação do banco de dados que determina como ele está estruturado, como essas estruturas de dados são construídas, em qual periodicidade, e de onde vêm essas informações.

O segundo passo é a modelagem dos dados. Esta é uma fase de inteligência, na qual são filtradas as informações que serão úteis para os negócios e descartadas as que não são importantes para esse propósito. Em seguida, as informações consideradas relevantes são disponibilizadas em um novo ambiente, que geralmente é a nuvem.

A última parte consiste em conectar um software de Business Intelligence no repositório de dados para que seja possível visualizar as informações em um painel de controle e gerar relatórios. É por essa interface que começam a aparecer os resultados e as potenciais melhorias e é aí que se percebe o erro mais comum das empresas. Na ansiedade de obter resultados, elas ignoram as primeiras duas etapas e implementam apenas o software de BI. Ao fazer isso, o projeto está fadado a falhar. Por não ter sido organizado e estruturado, podem surgir problemas de desempenho, demora, limitações e mesmo inconsistência nas informações geradas.

Segundo uma pesquisa mundial do Gartner de fevereiro de 2018, 91% das empresas ainda não atingiram um nível de maturidade transformacional em dados e analytics, no qual a área é central para os negócios e a estratégia e execução estão alinhadas e em constante melhoria.

Mas há espaço para melhorar. Quando as empresas adotam novas tecnologias, é comum que tenham altas expectativas em relação aos resultados. No caso de BI, a preparação de dados deve ser vista como um passo fundamental para criar valor, com uma equipe ou parceiro com capacidade, experiência e foco nesse processo. Só assim será possível obter um projeto consistente, ágil e eficaz, que ofereça benefícios imediatos ao negócio.

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