Business Intelligence – BI

Mudanças no mercado fazem com que a área financeira venha a transformar sua atuação, deixando para trás os tempos em que era responsável apenas por rotinas operacionais. A atuação estratégica é cada vez mais exigida. Neste contexto, abusar de tecnologia para ter credibilidade é essencial para que a área financeira torne-se mais estratégica para a companhia e acompanhe as tendências de mercado.

Em 2010, Warren Buffett (investidor, filantropo norte americano, presidente da Berkshire Hathaway e um dos homens mais ricos do mundo) disse que “Não importa o quão sereno o dia possa ser, o amanhã é sempre incerto. Não deixe esta realidade assustar você”. Estamos em 2018, e com toda a evolução da tecnologia, é por meio de processos automatizados e confiança que informações consistentes tornam o dia seguinte mais previsível.

Algumas ferramentas podem auxiliar a área financeira no desempenho das rotinas do dia-a-dia, tornando a atuação mais estratégica e, fornecendo insights sobre o negócio da empresa.

Optar por uma ferramenta de analytics, fornecedora de dados consistentes e confiáveis irá auxiliar a área de finanças de sua companhia a mudar seu formato de atuação e transmitir uma imagem positiva para stakeholders. Para que isso aconteça, é preciso aliar processos automatizados e confiança, além de utilizar as melhores ferramentas analíticas e desenhar processos corretos.

Como aliar tecnologia e credibilidade?

Para que uma área de finanças transmita uma imagem positiva para stakeholders, é preciso estar sempre com os números da empresa à disposição, e com prontidão apresentar dados para decisões estratégicas importantes da companhia. Para ter credibilidade na companhia, é preciso apostar em ferramentas tecnológicas e implementar uma ferramenta de BI (Business Intelligence) que proporcione o acesso às informações da companhia.

Para escolher uma solução de BI que atenda as necessidades de sua empresa, listamos 2 considerações importantes para você refletir sobre a escolha da melhor ferramenta para ter maior credibilidade em suas rotinas.

• Integração de dados: procure conhecer a ferramenta e quais suas possibilidades para acessar diferentes fontes de dados. A solução escolhida deve integrar dados das ferramentas já utilizadas em sua companhia, como o ERP, por exemplo. Mas também precisa acessar dados, estruturados ou não, de fontes externas, para possibilitar a geração de insights mais valiosos para sua tomada de decisão.
• Dashboards de gestão: quais são as informações necessárias para a área financeira de sua empresa? Quais números devem ser apresentados aos stakeholders? A ferramenta escolhida deve ser capaz de dispor essas informações com agilidade e segurança. Certifique-se que a ferramenta disponha de gráficos, para melhor apresentação dos resultados aos stakeholders e, contribua para a tomada de decisões estratégicas da companhia.

É importante considerar que uma ferramenta de BI deverá proporcionar o aproveitamento da inteligência coletiva de toda a organização, com análise de informações globais da empresa. A ferramenta de BI da Qlik, por exemplo, representa a possibilidade de integração de dados da companhia como um todo. O objetivo é garantir o envolvimento das pessoas, dados e ideias, para proporcionar a todos os interessados o acesso a informações consistentes e confiáveis.

A ferramenta representa também evolução nos processos de análise e tomada de decisão, pois proporciona atuação mais ágil e dinâmica, por meio de um modelo associativo.

As ferramentas de BI têm conquistado um espaço cada vez mais importante no universo dos negócios. Mas, entre alguns gestores ainda existe a falta de priorização de projetos de BI. Seja em razão do custo, seja por causa do tempo estimado para começar a utilizar a solução.

Além disso, segundo pesquisa do Gartner, muitas organizações estão usando várias tecnologias de analytics e business intelligence (BI) de uma forma ineficiente.

Então, por que não terceirizar a implementação do seu BI com uma ferramenta como o Qlik Sense, garantindo tanto a expertise do fornecedor quanto os resultados e evitando erros que só causam dor de cabeça?

Erros que devem ser evitados numa implementação de BI

Mesmo quando a organização tem uma equipe de TI pronta para atender as demandas, implementar BI internamente pode ser um tiro no pé. Muitos problemas podem ser evitados quando se contrata uma empresa especializada. Isso sem falar do alto custo de desenvolvimento interno. Veja 5 erros a serem evitados:

1. FALTA DE PLANEJAMENTO NA IMPLEMENTAÇÃO

Implementar a ferramenta de BI não é apenas comprar um software e instalá-lo. Você precisa definir muito bem os objetivos da empresa ao fazer esse investimento e como a solução poderá contribuir para alcançar os resultados almejados.

Como o BI pressupõe a integração de uma série de outras ferramentas, você também deve ter uma visão sistêmica da empresa, compreendendo como cada recurso poderá contribuir e alimentar o Business Intelligence para maximizar o seu uso.

2. SUBUTILIZAÇÃO DO SISTEMA

Uma vez implementado, um dos erros cometidos é subutilizar o sistema. A equipe que não foi preparada para compreender a importância e o funcionamento da ferramenta mantém controles dispersos em planilhas e outros sistemas. Daí, no momento de alimentar o BI com informações relevantes, deixa campos em branco ou ainda preenche com dados inconsistentes.

Assim, quando for gerar relatórios que poderiam auxiliar na tomada de decisão, você tem um monte de dados que não correspondem à realidade do seu empreendimento. Isso conduz a conclusões equivocadas e que podem impactar negativamente o seu negócio.

Com a Qlik, você tem mais facilidade de gerar relatórios gráficos, graças ao seu motor cognitivo de inteligência aumentada. A própria solução é capaz de criar análises baseada em seus dados e auxiliar o usuário a maneira mais adequada de visualizar seus dados.

3. FALTA DE INTEGRAÇÃO DO BI A OUTRAS FERRAMENTAS

O BI é formado pelo conjunto de tecnologias que você utiliza para coletar, processar e analisar dados de uma série de fontes, como clientes, fornecedores, mercado, ERP, CRM, Automação de Marketing, Gestão de Projetos, entre outros.

Mas se você não integra todas essas ferramentas ao BI, não aumenta sua capacidade de confrontação de dados, tampouco de análise dessas informações. Portanto, no momento de implementar a solução na sua empresa, tenha certeza de que todas as soluções utilizadas podem e serão integradas ao Business Intelligence.

Ao implementar a ferramenta Qlik Sense, em vez de os registros ficarem espalhados pelos diversos setores, eles podem ser acessados para análise dentro de uma única plataforma. Com isso, são gerados relatórios a partir de dados coletados de todas as áreas da empresa.

4. AUSÊNCIA DE UM PROFISSIONAL QUALIFICADO

Alguns dos erros mais comuns na implementação doméstica da ferramenta de BI é a crença de que é possível adotar a solução sem o acompanhamento devido. Simplesmente cadastrar sua empresa em um BI na nuvem e começar a preencher os dados não garante o sucesso da sua iniciativa. É necessário ter um profissional qualificado que entenda o funcionamento da ferramenta e que auxilie no processo de integração das informações.

Nos primeiros meses de uso, é fundamental que haja um acompanhamento da implementação. É preciso verificar se as pessoas estão utilizando o BI da maneira correta e se a cultura de análise de dados está internalizada. Se não, veja se é necessário desenvolver treinamentos que facilitem e potencializem o uso da ferramenta para extrair os melhores resultados.

5. SEGURANÇA DAS INFORMAÇÕES

Outra questão a ser considerada é, sem dúvida, a segurança. Muitas empresas focam no desenvolvimento e ficam ansiosas em terem logo a solução. Com isso, acabam “esquecendo” do fator crítico para o sucesso do projeto: a segurança das informações.

Essa questão, por vezes vista como desnecessária, pode gerar uma enorme dor de cabeça futura aos gestores. Por isso, no planejamento, esse quesito sempre deverá ser considerado. Não levar isso em conta representa alto risco de desenvolvimento interno.

O Qlik Sense permite análises não hierárquicas de dados, ou seja, em que as consultas não foram construídas em uma ordem específica (como ano/trimestre/mês). Com isso, você deixa de ter intervenção humana, o que garante muito mais segurança aos dados, garantindo compliance na empresa.

O mais seguro é partir para a terceirização

Após todas as ameaças e problemas que uma implementação doméstica pode acarretar, o ideal é partir para uma solução pronta. Com a contratação de uma empresa especializada, a equipe de TI aparece como facilitadora do processo e responsável por aspectos internos. Mas sempre contando com a expertise de fornecedor, software e consultoria de uma empresa renomada.

De acordo com estudo feito pela consultoria Frost & Sullivan, no estudo Brazilian IT Outsourcing Market, Forecast to 2021, o segmento de terceirização de serviços de TI, que corresponde atualmente a 48,5% do setor, deve chegar a uma receita de US$ 7,96 bilhões até 2021. A pesquisa mostra os impactos das recentes inovações tecnológicas, cenário de negócios e economia que podem impulsionar ou restringir a adoção do modelo de terceirização.

De acordo com a consultoria, o cenário econômico brasileiro influenciou o desempenho do mercado de serviços e forçou as companhias a reduzir os gastos, focar na manutenção da operação e aumentar a eficiência. Como resultado, o negócio passou dos serviços de TI tradicionais para novas plataformas e tecnologias que oferecem uma implementação mais rápida a preços mais competitivos.

As interfaces de BI de autoatendimento geram resultados impressionantes

Um estudo do Gartner lança luz sobre a importância das interfaces de BI de autoatendimento. As ferramentas estão produzindo mais informações de análise que os cientistas de dados hoje. E revela que o BI ajuda as empresas a se diferenciarem no mercado e a criar uma cultura empresarial baseada em dados.

Uma solução de BI de autoatendimento simplifica a maneira de analisar e de correlacionar os dados indicadores de desempenho de forma colaborativa e inteligente. A implementação da solução proporciona mais rapidez e assertividade na gestão de um negócio, favorecendo seu posicionamento perante a concorrência.

Dotada de uma metodologia chamada Business Analytics, O Qlik Sense é mais intuitiva que as concorrentes e oferece mais usabilidade. Ela faz a integração de dados de diferentes sistemas de informação de sua empresa para criar aplicativos e painéis de análise interativos.

Sem precisar de ferramenta acessória, a Qlik faz o processamento de extrair, transformar e carregar (ETL, Extract, Transform and Load, na sigla em inglês) dados vindos de fontes diferentes.

Em vez de os registros ficarem espalhados pelos diversos setores, eles podem ser acessados para análise dentro de uma única plataforma. Com isso, são gerados relatórios a partir de dados coletados de todas as áreas da empresa.

Na era digital, a solução de BI self-service se destaca, com ganhos consideráveis em tempo e redução de custos. E as tendências futuras incluem novos desenvolvimentos e integrações. O que significa que não se pode perder tempo.

É hora de as organizações pensarem sobre como capitalizar essas tendências de business intelligence em suas organizações e ajustar suas operações de acordo.
As vantagens da terceirização da implementação de BI é apenas o começo. Está na hora de tomar decisões certeiras para fazer seu negócio crescer.

A qualidade de dados é um fator-chave para obter sucesso na gestão de uma empresa. Afinal, grande parte das decisões importantes são tomadas de acordo com os dados que foram coletados e posteriormente analisados.

Se os dados são ruins, os relatórios e as decisões serão igualmente ruins e poderão prejudicar as análises da empresa. Entretanto, se eles forem limpos – termo utilizado quando há qualidade de dados -, as chances de sucesso são muito maiores. Isso porque eles são confiáveis e permitem uma análise muito mais precisa de todo o ambiente do negócio.

Abaixo, explicaremos o que é qualidade de dados e mostraremos algumas maneiras de autenticá-los. Abordaremos, ainda, sobre os problemas comuns que podem ser evitados no momento em que há preocupação efetiva com as informações que são registradas.

O que é qualidade de dados?

Qualidade de dados é o valor atribuído às informações que são disponibilizadas. Ela pode ser determinada pela forma com que foram elaboradas, inseridas, manipuladas e até armazenadas.

É essencial elevar as taxas de dados limpos em projetos de Business Intelligence (BI) porque são eles que norteiam as decisões e mudanças de processos. Por este motivo, as empresas precisam revisar e atualizar suas bases com frequência.

Quando há muitos dados incompletos, incorretos, imprecisos ou mesmo irrelevantes, pode ser necessário realizar um processo de limpeza ou lavagem de dados, que consiste em atualizar o que for possível e excluir aquilo que for irrelevante.

Apesar de dificilmente ser possível obter dados 100% limpos, esse processo de higienização ajuda a melhorar a qualidade das informações para torná-los o mais adequado possível para o uso.

Existem alguns fatores que autenticam a qualidade de dados, ou seja, que demonstram que se tratam de dados limpos. Falaremos sobre eles a seguir!

6 maneiras de metrificar a qualidade de dados

1. Completude

Um banco de dados com ausência de informações não é algo incomum. Porém, se o que está faltando é essencial, a integridade da qualidade de dados é questionável.

Por exemplo, ao cadastrar um cliente, o campo de nome é considerado de preenchimento obrigatório. Caso ele não conste, aquele registro se torna irrelevante. Entretanto, se for adicionado o nome, mas o cargo, que é opcional, for deixado em branco, o cadastro pode ser considerado completo e, portanto, limpo.

2. Conformidade

Os dados estão de acordo com os padrões estipulados como ideal? É importante manter uma conformidade de formato, estrutura e nomenclatura para facilitar o compartilhamento e gerenciamento interno.

3. Precisão

Esse é um dos fatores mais importantes na qualidade de dados. Isso porque informações incompletas, ortografia incorreta, dados desatualizados, entre outras falhas, podem desencadear em análises imprecisas.

Em projetos de Business Intelligence (BI), isso pode causar grandes prejuízos. Portanto, é importante ter precisão ao registrar os dados para que seja possível validar a sua qualidade.

4. Oportunidade

Quando dados estão limpos, significa que, além de corretos, estão atualizados. Isso pode gerar oportunidades de negócio e novas vendas. Por exemplo, ao manter o cadastro de um cliente sempre em dia, é possível saber quando e o que foi a sua última compra e, assim, procurá-lo após um período pré-determinado ou oferecer algo complementar.

5. Consistência

Quando uma empresa possui mais de um sistema, as informações que constam em todas devem ser as mesmas. Caso um dos bancos de dados demonstre que determinado cliente está ativo e em outra ferramenta ele aparecer como inativo, há inconsistência de informações e o processo deve ser reavaliado.

6. Integridade

Integridade consiste em possuir dados válidos, que podem ser rastreados e conectados entre si. Por exemplo, ao realizar uma venda, no cadastro devem constar as informações pessoais do cliente e da venda em si. Ou seja: o que ele adquiriu, quanto gastou, entre outros. Quando há somente as informações do cliente ou vice-versa, o registro não é considerado válido e pode, inclusive, gerar duplicidades posteriormente.

De que forma a má qualidade de dados pode prejudicar as empresas

Para serem considerados de qualidade, os dados devem estar adequados para serem utilizados em planejamentos, análises e tomadas de decisão. Portanto, precisam ser isentos de defeitos e de fácil interpretação.

Quando os dados não seguem essas regras, o futuro da empresa pode ser prejudicado. Imagine a seguinte cena: o CEO esteja analisando os números referentes ao faturamento para avaliar qual equipe está com melhor desempenho. Se os dados estão deturpados, o resultado não vai condizer com a realidade e uma equipe pode ser valorizada, ou o contrário, sem merecer.

As informações incorretas podem levar a gerência a definir novos investimentos, cortes de gastos e ampliações de forma equivocada.

A má qualidade de dados também pode causar danos à estratégia de marketing. Dependendo da ferramenta utilizada, o volume de informações é muito grande – mas nem sempre retrata aquilo que a empresa precisa. Será que todas as pessoas que acessam o website institucional, por exemplo, são potenciais consumidores?

Para evitar esses e outros problemas que podem afetar diretamente no negócio, o ideal é adotar algumas precauções simples, porém eficientes. Confira como fazer isso.

Como evitar os problemas na qualidade de dados

A má qualidade de dados pode ser evitada ao incorporar na empresa algumas ações simples. Uma delas é a chamada limpeza ou higienização de dados. Ela consiste em segmentar, organizar e limpar os dados que se encontram inadequados. Essa ação permite:

1. Identificar e eliminar dados duplicados;
2. Padronizar as informações;
3. Validar dados;
4. Eliminar espaços em branco, acentuações e outros erros a fim de facilitar a leitura e padronizar a formatação dos dados.

Além desse processo, existem outras dicas que podem ser úteis. São elas:

• Estipule regras claras para o cadastramento de dados e treine todos os colaboradores, deixando claro a importância de ter dados limpos;
• Configure a tecnologia para que não aceite o registro até que todos os campos essenciais estejam preenchidos;
• Escolha um framework e uma metodologia de análise de dados adequados;
• Faça testes A/B, a fim de comparar duas versões de um mesmo experimento e entender as diferenças existentes.

Contar com uma tecnologia moderna de categorização e integração de dados também é essencial e pode facilitar muito o processo de padronização para obter qualidade de dados.