Redação ONCLICK 
Implantar a tecnologia de BI (Inteligência de negócios (ou Business Intelligence, em inglês)) é a parte mais fácil de qualquer iniciativa nessa área, de acordo com Boris Evelson, vice-presidente e analista principal da Forrester Research. Gerir os recursos humanos e os processos envolvidos implica desafios muito maiores.
Além disso, as estratégias de BI devem ser trabalhadas para abordar a propriedade sobre dados e projetos e a melhoria contínua dos mesmos.
De acordo com vários especialistas em BI, sete componentes são essenciais a qualquer estratégia de BI bem-sucedida.
1 – Deixar as unidades de negócio serem donas dos projetos
As organizações que colocam o BI nas mãos dos usuários empresariais têm maiores taxas de sucesso do que aquelas que confinam o BI dentro da TI, diz Evelson. Isso pode significar incorporar BI dentro de linhas de negócio ou desenvolver relatórios de operações de BI para os Chief Digital Officers ou diretores das áreas de negócio.
“O negócio deve estar ao comando”, acrescenta. As ferramentas atuais são muito mais intuitivas, permitindo que possam ser implantadas diretamente nas mãos dos usuários de negócio, de modo a executarem as consultas que mais interessam a eles.
Da mesma forma, a velocidade com que os usuárioss precisam de ter acesso a dados e perspectivas mais aprofundadas e derivadas de BI aumentou drasticamente nos últimos anos.
2 – Monitorar o uso de BI e ajustar conforme necessário
Quando o negócio já tem iniciativas próprias de BI, a área de TI deve continuar a ser um parceiro ativo na monitoração e avaliação do uso de sistemas de BI. “Em vez de colocar obstáculos, importa monitorar o que se está fazendo, saber que fontes de dados são usadas, conhecer as ferramentas utilizadas e como se está usando cada uma delas, perceber porque a unidade de negócios A está usando mais o BI do que a unidade de negócios B”, comenta o analista.
3 – Validar, validar, validar
As organizações podem ser tentadas a implementar rapidamente muitas capacidades de BI, mas a qualidade tem de imperar sobre a quantidade, diz Chris Hagans, vice-presidente de operações da WCI Consulting.
“É melhor ter menos coisas em que se confia do que ter um muitas que levantam dúvidas”, reforça. Como resultado, as organizações precisam de um forte processo de validação centrado em permitir o acesso a todos os dados necessários para responder a consultas.
Também deve evitar que dados problemáticos entrem no sistema de BI para não se produzirem ideias defeituosas. Além disso, o processo de validação deve ser suficientemente ágil para responder rapidamente aos pedidos de novas funções de BI. Hagans diz que a validação é crítica não só para garantir a precisão, mas também para evitar o ceticismo.
“Basta uma ou duas pessoas dizerem:” Não confio nos dados “, para invalidar um relatório.
4 – Primeiro o problema de negócio e depois os dados
É arriscado apostar em desenvolver uma solução ficando à espera que depois os profissionais comecem a usá-la só por ela existir, adverte Evelson. “O que funciona muito melhor é uma abordagem de cima para baixo, ligada a resultados de negócio. Não se começa pela pergunta ‘onde estão os dados’. Começa-se por tentar resolver um problema de negócio “, sublinha.
Depois de identificar um problema de negócio claro, interessa perceber que métricas queremos analisar. Só depois fala-se sobre onde obter os dados, considera Evelson.
5 – Hierarquizar e construir processos de melhoria
Uma estratégia de BI bem sucedida prevê a expansão e melhorias no sistema, de acordo com vários líderes de operações de BI. Como tal, as organizações devem saber quais os pontos de vista que querem obter sobre as empresas e quais são os mais importantes para que o departamento de TI possa entrega-los, focando-se no que é mais crítico para os usuários das áreas de negócio.
Além disso, o programa de BI deve poder mudar à medida que as prioridades mudem. Da mesma forma, a estratégia de BI deve construir processos para avançar e melhorar o funcionamento do sistema.
Evelson recomenda uma abordagem iterativa, para as ferramentas de BI possam expandir e melhorar à medida que as unidades de negócios as usem. Importa também determinar como ela está respondendo às necessidades e em que áreas não está.
6 – Recorrer a cientistas de dados “sem formação específica”
O “Quadrante Mágico para Business Intelligence e Plataformas Analíticas” de 2017 diz que o número de cientistas de dados “amadores”, sem formação específica na área, crescerá cinco vezes mais rápido, nos próximos anos, do que o número de cientistas de dados formados para exercer a atividade.
Cindi Howson, vice-presidente de pesquisa da Gartner, diz que os executivos já reconhecem que não haverá cientistas de dados suficientes para atender a alta demanda.
“Estamos falando sobre profissionais analistas de informação. Eles dominam o negócio e as questões a serem feitas “, diz a analista. Há uma necessidade de software mais fácil de usar para as organizações poderem capacitar melhor esses trabalhadores.
Howson antecipa que as melhorias de software permitirão, eventualmente, que os gestores de negócio façam e respondam questões, partindo de conjuntos de dados ainda por modelar. Conforme isso comece a acontecer, as organizações vão precisar das pessoas certas para assumir esse papel de cientista de dados “sem canudo”.
O perfil mais normal será o de um trabalhador curioso, com aptidões de analíticas, que goste de fazer perguntas, capaz de interpretar as informações extraídas com ajuda das ferramentas analíticas para melhorar os resultados comerciais.
7 – Contar histórias com dados
Numa nota semelhante, Todd Nash, presidente e diretor da CBIG Consulting, diz que já trabalhou com organizações onde os trabalhadores entendem como usar os “insights” oferecidos por ferramentas de BI para contar histórias que ajudem os outros a entender “o que os dados estão tentando dizer”.
Explica que esses profissionais usam as funções de relatório e visualização incorporadas nas tecnologias de BI para desenvolver narrativas capazes de ajudar a maximizar o valor da análise. Esses usuários podem estabelecer conexões com dados que outros podem não ver, oferecendo novos pontos de vista para as empresas poderem aproveitar os ganhos.
Considera que os executivos precisam apoiar e habilitar esses trabalhadores, para poderem explorar essas conexões e apresentarem as suas ideias.
Fonte: CIO