Como fazer uma boa estruturação de dados para BI?
Quando implementado corretamente, o Business Intelligence (BI) pode gerar um elevado retorno sobre o investimento. No entanto, segundo a Gartner, mais de 70% das implementações de BI falham em atingir os objetivos esperados pelas empresas.
Um dos maiores desafios está na estruturação de dados para BI, etapa fundamental, mas frequentemente negligenciada. Este artigo vai te mostrar como organizar seus dados de forma eficiente para que o BI realmente gere insights valiosos.
Confira!
O que é estruturação de dados para BI e por que ela é crucial?
A preparação de dados para BI é um processo que envolve limpeza, padronização e integração de fontes de dados. Sem essa base sólida, análises e relatórios podem se tornar imprecisos ou enganosos.
Além disso, a democratização da análise de dados exige que profissionais de diversas áreas — marketing, RH, logística, finanças — dominem conceitos básicos de leitura e interpretação de dados.
Então, como você pode fazer isso acontecer? O principal desafio é planejar e construir a combinação de várias tabelas de fontes de dados em relatórios de qualidade que suportam os negócios e respondem a várias perguntas para o mesmo tópico.
Por exemplo, gerar relatórios sobre os “usuários ativos diários” do seu serviço online e responder perguntas sobre a origem da região, os dispositivos que eles usam etc, garantindo que a resolução correta dos dados esteja disponível para seus diversos requisitos de relatórios.
Abaixo, apresentaremos algumas perguntas que você deve responder para tornar o caminho de estruturação de dados para BI mais simples e direto.
Como estruturar dados para Business Intelligence: 4 perguntas essenciais
Em geral, a análise e os relatórios de negócios são facilitadores para que proprietários e líderes, em todos os níveis, mudem e direcionem seus produtos. No entanto, obter esses resultados não é necessariamente uma tarefa simples.
Também é um desafio democratizar os dados, tornando-os acessíveis não apenas para o proprietário da empresa e os desenvolvedores, mas para todos os principais tomadores de decisões.
Veja abaixo as perguntar que você deve conseguir responder para atingir esses objetivos:
1. Quais são suas fontes de dados?
É fundamental identificar fontes confiáveis de dados internos e externos. Desde CRMs, ERPs e planilhas até bases de dados gratuitas, como as oferecidas pelo IBGE ou DataSUS, cada fonte deve ser bem definida.
Dados são a força vital do BI, e todo negócio moderno tem, pelo menos, uma estratégia rudimentar para coletar e analisar dados relevantes. Mas as fontes de dados são importantes: fontes confiáveis de informações significam a diferença entre o sucesso e o fracasso.
Com essas fontes sem fim de dados na ponta dos seus dedos, tudo o que você precisa é o software de BI certo, que possa fazer referência cruzada com os dados internos para fornecer novos insights.
2. Você possui uma solução eficiente para armazenamento de dados?
Utilizar um data warehouse é essencial para consolidar todas as informações em um único local. Avalie soluções em nuvem, com atenção à segurança, acessibilidade e escalabilidade.
É preciso encontrar uma solução de armazenamento que possa guardar, organizar e recuperar com eficiência seus dados para análise.
Para as soluções baseadas em nuvem, é prudente observar como eles gerenciam e protegem o acesso aos seus dados, assim como é desejável que os interessados trabalhem no mesmo data warehouse, sem sacrificar a segurança.
3. Sua solução analítica é escalável e intuitiva?
Ferramentas como Power BI permite que usuários não técnicos criem dashboards interativos sem depender de TI. Essa autonomia impulsiona a cultura data-driven.
Organizações que buscam usar sua própria infraestrutura de BI precisam identificar a arquitetura de análise que melhor atenda às suas necessidades. No entanto, conjuntos de dados difíceis de lidar, combinados com a falta de maturidade do processo, podem prejudicar o esforço antes mesmo de começar.
As soluções de BI podem facilitar essa transição para as empresas, processando análises em computadores simples, usando uma interface gráfica de fácil compreensão que permite arrastar e soltar dados para combinar grandes conjuntos de informações de várias fontes e formatos.
Isso significa que você não precisa necessariamente de hardware pesado para fazer processamento interno de dados, nem de uma grande equipe de TI envolvida.
4. Seu mecanismo de relatórios facilita a tomada de decisão?
Relatórios devem ser fáceis de interpretar, com visualizações claras e adaptadas ao perfil dos usuários. Lembre-se: o design importa, mas a usabilidade e a utilidade vêm primeiro.
Os tomadores de decisão podem ser enganados por poderosas ferramentas de visualização, com interfaces “bonitas”. Mas o design por si só não pode enganar: qualquer ferramenta de relatórios deve ser capaz de ajudar as pessoas a entender os dados de que precisam para trabalhar melhor.
Contudo, o importante é perguntar se o mecanismo de relatório é útil na interpretação de dados ininteligíveis. Ele ajuda sua empresa a tomar melhores decisões? É fácil de usar para incentivar mais os colaboradores a adotarem seu uso? São algumas das perguntas que você deve fazer.
Erros comuns na estruturação de dados
- Ignorar a normalização de dados;
- Falta de padronização entre fontes;
- Criar silos de dados que dificultam a visão integrada;
- Não considerar o perfil do usuário final ao elaborar os relatórios.
Conclusão: estruture seus dados com apoio especializado
A estruturação de dados para BI não é uma tarefa simples. Envolve tecnologia, processos e pessoas. Contar com uma consultoria especializada em Business Intelligence pode acelerar resultados e evitar armadilhas.
O importante é que você já considere a importância dos dados para a sua organização e que você tenha as respostas adequadas às perguntas feitas acima.
Equilibrar tudo isso sozinho pode ser mais difícil do que parece. Por isso, passar pelo processo de estruturação de dados para BI com o apoio de uma consultoria especializada pode ser um grande diferencial.
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