[ARTIGO] Nem Tudo é "BIÁVEL"



A área de Business Intelligence (BI) é cheia de jargões próprios que enriquecem e ajudam os profissionais a se comunicarem entre si. Como todo novo jargão, leva-se um tempo a ser utilizado e amadurecido por um grupo de pessoas. Eis que presenciei em uma reunião de planejamento, uma gestora utilizar o termo “biável” para se referenciar a viabilidade de determinado assunto do contexto de negócios contribuir na melhoria da solução de BI existente.
Com o termo em mente, pensei em diversas formas de explicar o que é BIÁVEL e o que NÃO É BIÁVEL. Agora que estou mais amadurecido com a expressão, elenquei situações que podemos estabelecer esse parâmetro:
É BIÁVEL
  •  Construir um banco de dados central reunindo todas as bases que serão consumidas por uma ferramenta OLAP ou Data Discovery, seguindo premissas de integridade, exatidão e orquestração da carga dos dados
  • Reunir os gestores na intenção de levantar dados, concentrando os esforços para analisar o seu negócio, focando em ações e indicadores
  • Realizar a qualidade de dados antes de apresentar os resultados em qualquer ferramenta de visualização de dados
  • Saber que o dado é o mais importante em um processo de BI e não a ferramenta
  • Entender que a pós-implantação de um projeto de BI é tão importante quanto a sua construção
  • Compreender que tratar dados, qualificar dados, auditar dados, dentre outros processos são fundamentais para que seu BI seja utilizado pelos gestores com longevidade
  • Fazer a entrega de um processo de BI que tenha uma documentação clara e precisa de tudo que foi necessário para criá-lo: fonte de dados, cargas, processos de transformação, padronização, qualidade e crescimento de novos assuntos
  • Saber da importância da mobilização das partes interessadas desde o início do projeto como fator crucial de sucesso de uma implantação de solução de BI
NÃO É BIÁVEL
  •  Desenvolver um solução de BI sem entendimento completo das necessidades de negócio
  • Ler sua base operacional diretamente, sem nenhuma preocupação com performance, qualidade dos dados e principalmente sem ter uma definição de crescimento das consultas, criando um "frankenstein" de relacionamentos e tabelas
  • Levar para o BI campos operacionais que não serão possíveis realizar análises por categorias ( grupos), como campos aberto (observações, notas, textos, etc.)
  • Não compreender o processo de BI e entender que ferramenta de visualização de dados é o final de todo o processo e não irá resolver seus problemas de uma boa análise se o dado foi colocado de forma errônea
  • Carregar os silos de dados dos gestores de forma que funcione na empresa como um BI não reconhecido
  • Corrigir dados diretamente no BI e não corrigir no operacional
  • Acreditar que ferramenta de BI é uma solução de BI, e não é
  • Fazer o que o usuário deseja, a qualquer custo, em detrimento da qualidade, desempenho e garantia, sabendo que os dados terão problemas desde a origem e o deixará em dúvida na construção de uma análise
  • Indicador sem propósito, que não transforma insights em ações de negócios
Agora que você já tem noção, ou pelo menos, compreende o significado do que é BIÁVEL, reflita no que você está fazendo hoje, agora, com seus dados, e o que você pode levar para seus projetos. BI não pode ser tratado como um sistema enlatado, perfeito e que não precisa de esforço para construí-lo. Que nossos dados devem ter um tratamento sempre principal e não coadjuvante neste processo. Que se a cada dia nos preocupamos em garantir uma longevidade em nossas funções de analista de BI, Gestor de Dados, Cientista de Dados, ou seja lá o que você deseja ser, saiba que o caminho sem obstáculos não existe. O que importa é ser ético, claro e compreender seu papel de interlocutor entre o gestor, negócio, e a entrega.
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Sobre Grimaldo Oliveira

Mestre pela Universidade do Estado da Bahia (UNEB) no Curso de Mestrado Profissional Gestão e Tecnologias Aplicadas à Educação (GESTEC) com o projeto “GESMOODLE – Ferramenta de acompanhamento do aluno de graduação, no ambiente virtual de aprendizagem(MOODLE), no contexto da UNEB“. Possui também Especialização em Análise de Sistemas pela Faculdade Visconde de Cairu e Bacharelado em Estatística pela Universidade Federal da Bahia. Atua profissionalmente como consultor há mais de 15 anos nas áreas de Data Warehouse, Mineração de Dados, Ferramentas de Tomada de Decisão e Estatística. Atualmente é editor do blog BI com Vatapá. Livro: BI COMO DEVE SER - www.bicomodeveser.com.br

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