7 dicas para criar uma estratégia de Business Intelligence de sucesso

7 dicas para criar uma estratégia de Business Intelligence de sucesso | tutano

O sucesso da sua estratégia de Business Intelligence depende de mais do que só uma boa plataforma tecnológica. É preciso ter foco em processos e equipes — e uma abordagem centrada em negócios para tirar insights de dados.

Business Intelligence (BI) é essencial para o crescimento de empresas e para obter vantagem competitiva. Ainda assim, para que seja possível aproveitar as inúmeras vantagens de inteligência de negócios, é necessário mais do que só implementar a tecnologia que permite com que ele exista.

Na verdade, a implantação da tecnologia é a parte mais fácil de qualquer iniciativa de BI, segundo Boris Evelson, vice-presidente e Analista Sênior na Forrester Research. De acordo com ele, garantir que equipes e processos funcionem adequadamente é muito mais desafiador.

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Por conta disso, empresas também devem tratar esses dois aspectos como facetas essenciais de suas estratégias de inteligência de negócio, se quiserem ter sucesso. Mais do que isso, essas estratégias devem ser quebradas em partes ainda menores, para garantir maior controle, domínio e possibilidade de melhoria de todas elas individualmente e em conjunto.

 

Selecionamos 7 dicas essenciais para construir uma estratégia de Business Intelligence eficaz, de acordo com experts da área:

1. Dê aos colaboradores o domínio total sobre BI

Empresas que colocam BI nas mãos de usuários comerciais têm mais chances de sucesso do que aquelas que o deixam confinado ao setor de TI ou empresas terceirizadas, alega Evelson. Isso pode significar “embutir” o BI dentro das linhas operacionais do negócio ou fazer com que suas equipes se reportem ao chefe de digital ou mídia. “A empresa deve estar no controle absoluto de tudo”, ele completa.

Apesar das complexidades das tecnologias necessárias para que essas estratégias sejam implementadas coloquem (à princípio) os departamentos de TI no comando, as ferramentas atuais são muito mais intuitivas e práticas, além de trazer uma gama maior de possibilidades. Isso permite com que as ferramentas vão direto para a mão de empresas com todos os recursos prontos para realizarem as pesquisas que realmente importam para elas.

Da mesma forma, a velocidade com que agências precisam acessar informações e insights trazidos pelo BI têm aumentado dramaticamente nos últimos anos. Os usuários de hoje em dia constantemente precisam de informação em tempo real e não podem esperar que profissionais de TI gerem os relatórios.

Sendo assim, Evelson diz que o domínio do TI pode ser um impedimento, em vez de um facilitador, do sucesso do BI.

 

2. Monitore o uso de BI e ajuste conforme necessário

Apesar do controle do BI ser distribuído por todas as equipes, o departamento de TI deve permanecer atuante no monitoramento e avaliação do uso de Business Intelligence.

Como Evelson explica: “Em vez de colocar obstáculos, monitore o que estão fazendo, que fontes eles estão acessando, que ferramentas utilizam e como utilizam, e se a equipe A mais precisa das informações de BI mais do que a B.”

Dessa forma, ele afirma, o CIO pode definir limites em parceria com as unidades de negócios. Por exemplo, o CIO saberá se alguns Analistas de Marketing baixaram suas próprias ferramentas e já as estão utilizando com sucesso – e, nesse caso, podem deixá-los em paz. Do mesmo modo, o CIO notará quando esse aplicativo de BI tiver um número crescente de usuários na empresa e, assim, se tornar um ambiente integrado corporativo e um aplicativo com função essencial, que requer disciplina e governança adicionais.

 

3. Validação, validação e validação

Empresas podem ficar tentadas a aplicar todas as tecnologias de BI disponíveis. Mas, nesse caso, a qualidade é mais importante que a quantidade, afirma Chris Hagans, vice-presidente de Operações da WCI Consulting, uma consultoria focada em BI.

“É melhor ter poucas coisas em que você confia do que muitas que são imprecisas”, ele diz.

Como resultado, empresas precisam de um processo de validação forte, focado em permitir acesso à todas as informações necessárias para responder às solicitações da empresa. Ele também deve prevenir que dados problemáticos entrem no sistema para que não produzam insights falhos. Além disso, o processo de validação deve ser ágil o suficiente para responder às requisições de novas de funções BI assim que surgirem.

Hagans aponta um caso de uso hipotético no qual ferramentas de BI geram relatórios sobre os valores das vendas líquidas. Se a ferramenta pega dados de itens vendidos, mas não leva em consideração itens devolvidos/trocados, então a informação gerada não é confiável.

Ele vai além, dizendo que a validação é crítica não só para garantir precisão, mas também para espantar o ceticismo. “É necessário apenas uma ou duas pessoas dizendo que ‘não confiam nos dados’ para invalidar um relatório. Isso pode afundar todo um projeto, e os dados obtidos se tornam inúteis”, ele afirma.

 

4. Foque nos problemas de negócio primeiro, depois em dados

Evelson alerta para o perigo de abordagens “construa primeiro e eles virão até nós” em estratégias de BI. “Muitas organizações constroem repositórios de dados, colocam BI no topo deles e esperam que os usuários comerciais pulem em cima e comecem a brincar”, explicou.

“O que funciona muito melhor é uma abordagem top-down [de cima para baixo], uma que seja sobre as melhorias que pode provocar. Nós não começamos pensando ‘onde estão os dados?’, e sim como vamos usá-los para resolver um problema da empresa”, ele afirma.

Evelson explica com o seguinte exemplo: o Marketing vê um problema de rotatividade muito alta de clientes e quer entender porquê eles estão deixando a empresa. A empresa deve focar na capacidade de responder a essa pergunta decidindo primeiro que métricas devem ser observadas, acessando dados necessários para calcular essas métricas e, só então, permitir que o Marketing use e abuse desses dados.”

“Precisamos identificar claramente um problema de negócio e quais métricas queremos analisar ANTES, e então, no fim, conversamos sobre onde queremos obter os dados necessários para isso”, enfatiza Evelson.

 

5. Crie prioridades — e processos de melhoria

Uma estratégia de Business Intelligence de sucesso é aquela que tenta premeditar tanto os problemas como a possibilidade de expansão e melhorias, de acordo com líderes de BI.

Assim, empresas devem saber quais insights elas querem e quais são mais importantes, para que o TI possa entregar as demandas mais críticas para usuários, e trabalhar conforme prioridades.

Mais do que nunca, os programas de BI devem ser capazes de mudar de acordo com as necessidades. “Ele tem que evoluir para ser o que os usuários e os colaboradores precisam”, afirma Hagans.

Da mesma forma, a estratégia de Business Intelligence deve construir processos para avançar e melhorar a forma como o sistema funciona. Evelson recomenda uma abordagem iterativa, para que a ferramenta de BI possa se expandir e aprimorar conforme as unidades de negócio a utilizam, e determinar onde está atendendo às neccessidades – e onde está falhando.

 

6. Capacite os ‘Citizen Data Scientists’

No relatórioMagic Quadrant for Business Intelligence and Analytics Platforms” de 2017, a companhia de pesquisa Gartner afirma que “o número de Citizen Data Scientists vai crescer cinco vezes mais rápido do que os cientistas de dados” nos próximos anos.

Cindi Howson, a vice-presidente de pesquisa da Gartner, afirma que executivos já reconhecem que não há Cientistas de Dados o suficiente para atender à todas as suas demandas. Eles também estão tendo dificuldades para contratar ou identificar em seus rankings pré-existentes os Citizen Data Scientists que irão precisar.

“Nós estamos falando dos analistas das informações ‘intermediárias’. Eles conhecem o domínio de negócio e quais informações solicitar”, ela afirma, acrescentando que há a necessidade de um software que seja mais fácil de usar, para que as empresas possam apoiar esse tipo de colaboradores.

Howson antecipa que melhorias no software irão permitir que empresários perguntem e respondam suas próprias questões em conjuntos de dados não modelados. Conforme isso ocorre, organizações irão precisar das pessoas certas para tomar o papel de Citizen Data Scientists. Eles vão precisar de trabalhadores inquisitivos, com as habilidades analíticas certas para fazer perguntas, interpretar informações que estão recebendo, e que estejam confortáveis usando softwares para melhorar os resultados da empresa.

 

7. Dê aos seus funcionários o poder de contar histórias com dados

Em uma observação similar, Todd Nash, presidente e diretor da CBIG Consulting, uma firma de serviços profissionais que ajuda clientes a impulsionar seus ativos de dados, afirma que trabalhou com organizações onde os colaboradores entendiam como usar esses insights oferecidos por ferramentas de BI para ajudar outros a entender “o que os dados estão tentando dizer.”

Ele diz que essas pessoas usam relatórios e visualização de dados embutidos em estratégias de Business Intelligence para ajudar a desenvolver narrativas que maximizem o valor dessas informações.

“Você tem os dados e as ferramentas necessárias para contar essas histórias, você só precisa ‘casá-los’”, ele completou.

Nash aponta que esses usuários são capazes de fazer conexões entre dados que outros podem não ser capazes, assim oferecendo novos insights profundos que podem impulsionar os ganhos. Ele também  afirma que executivos precisam apoiar e incentivar que esses trabalhadores explorem as conexões entre dados e apresentem seus insights.

Por exemplo, ele diz que funcionários analisando histórico de compras podem ver o quanto pequenas mudanças climáticas — e não as grandes tendências — têm um impacto sutil nas vendas. Eles podem querer, a partir disso, extrair dados externos de clima e analisar mais a fundo, para entender como as lojas podem otimizar suas vendas com esse novo insight.

“Existem todos os tipos diferentes de dados internos e externos que podem trazer melhores insights”, disse Nash. Ele acrescenta que o sucesso de estratégias de Business Intelligence permitem com que analistas possam ir além de medir indicadores de performance (KPIs) tradicionais.

“Há muitas formas diferentes de se desafiar”, aponta Nash, “e parte do que é realmente desafiador é cada KPI e garantir que você está tirando proveito de todas as informações disponíveis para entendê-los.”

Agora certamente você já sabe algumas técnicas para criar uma boa estratégia de Business Intelligence.

É sua vez de colocá-las em prática:

Capacite-se para tirar o máximo de estratégias de Business Intelligence

Na era da sobrecarga da informação, como saber o que é relevante para seu negócio? Business Intelligence gera eficiência em projetos por meio do uso de dados. Para isso, é necessário conhecer métricas de mídia, de Web Analytics, de Social Analytics e ter uma boa dose de visão de negócio.

Ministrantes
Profissionais de mídia de várias agências

Publicado originalmente em [ CIO ]. Traduzido e adaptado por tutano.

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