Business intelligence: Você está perdendo dinheiro

Business intelligence: Você está perdendo dinheiro

May 11, 2022

BI não é um painel de controle nem um software de visualização de dados. A prática de business intelligence engloba processos, tecnologias e pessoas para uma gestão de conhecimento.

Muitas empresas investem pesado em dados sem perceber que estão desperdiçando recursos. Acham que estão fazendo tudo certo, mas acabam presas em armadilhas que travam sua evolução para uma maturidade de dados.

Separamos 5 armadilhas e barreiras que você pode estar preso agora, enquanto tenta transformar dados em ativos.

  • Qualidade dos dados.

  • Múltiplas fontes da verdade.

  • Confundir reporting com analytics.

  • Entender BI como um projeto de escopo fechado.

  • Desalinhamento com a estratégia.

1. Qualidade dos dados

Além da estruturação e limpeza dos dados, a qualidade da informação está relacionada aos processos e a cultura da empresa. Muitas vezes os dados da organização são de baixa qualidade porque os colaboradores da empresa não são orientados sobre a importância de preencher certos campos dentro de um sistema, ou não tem um processo com incentivos para fazê-lo e acabam os deixando em branco.

Isso piora quando todo o controle é baseado em planilhas, sem um sistema ERP ou CRM que exigem o mínimo de processos. A prática de _business intelligence_ ajuda a perceber certas anomalias durante as análises, mas é importante que isso leve ao desenvolvimento e melhoria dos processos organizacionais para a coleta das informações, o que muitas pessoas acabam ignorando.

Optam por apenas “filtrar” o que não tem consistência, ou pior, fazem análises e tomam decisões estratégicas baseada numa informação que não reflete a realidade.

2. Múltiplas fontes da verdade

Outro problema muito encontrado em empresas que estão se desenvolvendo em business intelligence é a falta de padronização da informação e indicadores. O que isso quer dizer?

Dentro de algumas organizações, cada setor tem seus próprios filtros para determinado indicador, resultando num desalinhamento entre departamentos. Imagine que você tem uma rede de supermercados onde os gerentes de loja analisam as receitas menos despesas daquela loja específica para chegar no lucro da operação, digamos que ele tenha uma margem líquida de 10%.

Mas o superior da corporação chegou em 7% do mesmo indicador para a loja em questão porque ele considera o rateio da corporação no resultado enquanto o gerente da loja não os leva em consideração.

Um segundo exemplo são as janelas de atualização. Frequentemente diretores demandam dados em tempo real, mesmo que sem necessidade. Um padrão nas janelas da atualização ajuda a manter o alinhamento, pois garante que todos estão vendo os dados do mesmo momento, como d-1 (até ontem).

3. Confundir reporting com analytics

Os reports servem como acompanhamento de indicadores chave das empresas. Servem para monitorar a performance da organização, departamentos e pessoas. Ou seja, estão sempre olhando para o passado.

Analytics é o processo de explorar os dados para tirar insights mais significativos com o objetivo de entender e melhorar a performance dos negócios. O primeiro traz informações sobre o que aconteceu e levanta perguntas, já o segundo busca respondê-las. Ambos são essenciais!

4. Entender BI como um projeto de escopo fechado

Um time de business intelligence precisa garantir a qualidade dos dados, o que demanda a melhoria de processos e cultura. Isso significa que BI é uma prática de gestão de conhecimento com melhorias contínuas. Além disso, envolve reports e analytics, isto é, acompanhar métricas e responder perguntas.

Essas dúvidas e problemas de negócios que práticas como _analytics_ buscam resolver dificilmente se repetem, o que demanda uma evolução constante da empresa. Ou seja, BI é um processo contínuo. Nunca deixe de tentar responder suas perguntas com o uso de dados e analytics.

Não pense que um único projeto irá satisfazer todas as suas necessidades de negócio, elas estão sempre mudando!

5. Desalinhamento com estratégia

Já entendemos que _business intelligence_ é um desafio constante da organização. Isso significa que o pensamento de longo prazo é essencial. Por isso, todo o esforço de inteligência de negócios deve estar alinhado com a visão e estratégia da organização. É um processo longo que deve ter prioridades e planos esclarecidos.

Só assim os dados vão gerar impacto real na organização.

E agora? 

Faça um diagnóstico da sua organização pensando nos 5 pontos citados nessa publicação. Depois elabore um plano de ação claro para sair das armadilhar atuais. Torne esses 5 pontos explícitos para seus colaboradores, isso vai ajudar a evitar que você caia em alguma outra armadilha no futuro, mas não deixe de refazer o diagnóstico com certa frequência.

Não esqueça, desenvolver a maturidade de dados de uma organização envolve a qualidade da informação, cultura, processos, pessoas, alinhamento com a estratégia, e claro, tecnologia. É um processo demorado, mas vale a pena :)

BI não é um painel de controle nem um software de visualização de dados. A prática de business intelligence engloba processos, tecnologias e pessoas para uma gestão de conhecimento.

Muitas empresas investem pesado em dados sem perceber que estão desperdiçando recursos. Acham que estão fazendo tudo certo, mas acabam presas em armadilhas que travam sua evolução para uma maturidade de dados.

Separamos 5 armadilhas e barreiras que você pode estar preso agora, enquanto tenta transformar dados em ativos.

  • Qualidade dos dados.

  • Múltiplas fontes da verdade.

  • Confundir reporting com analytics.

  • Entender BI como um projeto de escopo fechado.

  • Desalinhamento com a estratégia.

1. Qualidade dos dados

Além da estruturação e limpeza dos dados, a qualidade da informação está relacionada aos processos e a cultura da empresa. Muitas vezes os dados da organização são de baixa qualidade porque os colaboradores da empresa não são orientados sobre a importância de preencher certos campos dentro de um sistema, ou não tem um processo com incentivos para fazê-lo e acabam os deixando em branco.

Isso piora quando todo o controle é baseado em planilhas, sem um sistema ERP ou CRM que exigem o mínimo de processos. A prática de _business intelligence_ ajuda a perceber certas anomalias durante as análises, mas é importante que isso leve ao desenvolvimento e melhoria dos processos organizacionais para a coleta das informações, o que muitas pessoas acabam ignorando.

Optam por apenas “filtrar” o que não tem consistência, ou pior, fazem análises e tomam decisões estratégicas baseada numa informação que não reflete a realidade.

2. Múltiplas fontes da verdade

Outro problema muito encontrado em empresas que estão se desenvolvendo em business intelligence é a falta de padronização da informação e indicadores. O que isso quer dizer?

Dentro de algumas organizações, cada setor tem seus próprios filtros para determinado indicador, resultando num desalinhamento entre departamentos. Imagine que você tem uma rede de supermercados onde os gerentes de loja analisam as receitas menos despesas daquela loja específica para chegar no lucro da operação, digamos que ele tenha uma margem líquida de 10%.

Mas o superior da corporação chegou em 7% do mesmo indicador para a loja em questão porque ele considera o rateio da corporação no resultado enquanto o gerente da loja não os leva em consideração.

Um segundo exemplo são as janelas de atualização. Frequentemente diretores demandam dados em tempo real, mesmo que sem necessidade. Um padrão nas janelas da atualização ajuda a manter o alinhamento, pois garante que todos estão vendo os dados do mesmo momento, como d-1 (até ontem).

3. Confundir reporting com analytics

Os reports servem como acompanhamento de indicadores chave das empresas. Servem para monitorar a performance da organização, departamentos e pessoas. Ou seja, estão sempre olhando para o passado.

Analytics é o processo de explorar os dados para tirar insights mais significativos com o objetivo de entender e melhorar a performance dos negócios. O primeiro traz informações sobre o que aconteceu e levanta perguntas, já o segundo busca respondê-las. Ambos são essenciais!

4. Entender BI como um projeto de escopo fechado

Um time de business intelligence precisa garantir a qualidade dos dados, o que demanda a melhoria de processos e cultura. Isso significa que BI é uma prática de gestão de conhecimento com melhorias contínuas. Além disso, envolve reports e analytics, isto é, acompanhar métricas e responder perguntas.

Essas dúvidas e problemas de negócios que práticas como _analytics_ buscam resolver dificilmente se repetem, o que demanda uma evolução constante da empresa. Ou seja, BI é um processo contínuo. Nunca deixe de tentar responder suas perguntas com o uso de dados e analytics.

Não pense que um único projeto irá satisfazer todas as suas necessidades de negócio, elas estão sempre mudando!

5. Desalinhamento com estratégia

Já entendemos que _business intelligence_ é um desafio constante da organização. Isso significa que o pensamento de longo prazo é essencial. Por isso, todo o esforço de inteligência de negócios deve estar alinhado com a visão e estratégia da organização. É um processo longo que deve ter prioridades e planos esclarecidos.

Só assim os dados vão gerar impacto real na organização.

E agora? 

Faça um diagnóstico da sua organização pensando nos 5 pontos citados nessa publicação. Depois elabore um plano de ação claro para sair das armadilhar atuais. Torne esses 5 pontos explícitos para seus colaboradores, isso vai ajudar a evitar que você caia em alguma outra armadilha no futuro, mas não deixe de refazer o diagnóstico com certa frequência.

Não esqueça, desenvolver a maturidade de dados de uma organização envolve a qualidade da informação, cultura, processos, pessoas, alinhamento com a estratégia, e claro, tecnologia. É um processo demorado, mas vale a pena :)

BI não é um painel de controle nem um software de visualização de dados. A prática de business intelligence engloba processos, tecnologias e pessoas para uma gestão de conhecimento.

Muitas empresas investem pesado em dados sem perceber que estão desperdiçando recursos. Acham que estão fazendo tudo certo, mas acabam presas em armadilhas que travam sua evolução para uma maturidade de dados.

Separamos 5 armadilhas e barreiras que você pode estar preso agora, enquanto tenta transformar dados em ativos.

  • Qualidade dos dados.

  • Múltiplas fontes da verdade.

  • Confundir reporting com analytics.

  • Entender BI como um projeto de escopo fechado.

  • Desalinhamento com a estratégia.

1. Qualidade dos dados

Além da estruturação e limpeza dos dados, a qualidade da informação está relacionada aos processos e a cultura da empresa. Muitas vezes os dados da organização são de baixa qualidade porque os colaboradores da empresa não são orientados sobre a importância de preencher certos campos dentro de um sistema, ou não tem um processo com incentivos para fazê-lo e acabam os deixando em branco.

Isso piora quando todo o controle é baseado em planilhas, sem um sistema ERP ou CRM que exigem o mínimo de processos. A prática de _business intelligence_ ajuda a perceber certas anomalias durante as análises, mas é importante que isso leve ao desenvolvimento e melhoria dos processos organizacionais para a coleta das informações, o que muitas pessoas acabam ignorando.

Optam por apenas “filtrar” o que não tem consistência, ou pior, fazem análises e tomam decisões estratégicas baseada numa informação que não reflete a realidade.

2. Múltiplas fontes da verdade

Outro problema muito encontrado em empresas que estão se desenvolvendo em business intelligence é a falta de padronização da informação e indicadores. O que isso quer dizer?

Dentro de algumas organizações, cada setor tem seus próprios filtros para determinado indicador, resultando num desalinhamento entre departamentos. Imagine que você tem uma rede de supermercados onde os gerentes de loja analisam as receitas menos despesas daquela loja específica para chegar no lucro da operação, digamos que ele tenha uma margem líquida de 10%.

Mas o superior da corporação chegou em 7% do mesmo indicador para a loja em questão porque ele considera o rateio da corporação no resultado enquanto o gerente da loja não os leva em consideração.

Um segundo exemplo são as janelas de atualização. Frequentemente diretores demandam dados em tempo real, mesmo que sem necessidade. Um padrão nas janelas da atualização ajuda a manter o alinhamento, pois garante que todos estão vendo os dados do mesmo momento, como d-1 (até ontem).

3. Confundir reporting com analytics

Os reports servem como acompanhamento de indicadores chave das empresas. Servem para monitorar a performance da organização, departamentos e pessoas. Ou seja, estão sempre olhando para o passado.

Analytics é o processo de explorar os dados para tirar insights mais significativos com o objetivo de entender e melhorar a performance dos negócios. O primeiro traz informações sobre o que aconteceu e levanta perguntas, já o segundo busca respondê-las. Ambos são essenciais!

4. Entender BI como um projeto de escopo fechado

Um time de business intelligence precisa garantir a qualidade dos dados, o que demanda a melhoria de processos e cultura. Isso significa que BI é uma prática de gestão de conhecimento com melhorias contínuas. Além disso, envolve reports e analytics, isto é, acompanhar métricas e responder perguntas.

Essas dúvidas e problemas de negócios que práticas como _analytics_ buscam resolver dificilmente se repetem, o que demanda uma evolução constante da empresa. Ou seja, BI é um processo contínuo. Nunca deixe de tentar responder suas perguntas com o uso de dados e analytics.

Não pense que um único projeto irá satisfazer todas as suas necessidades de negócio, elas estão sempre mudando!

5. Desalinhamento com estratégia

Já entendemos que _business intelligence_ é um desafio constante da organização. Isso significa que o pensamento de longo prazo é essencial. Por isso, todo o esforço de inteligência de negócios deve estar alinhado com a visão e estratégia da organização. É um processo longo que deve ter prioridades e planos esclarecidos.

Só assim os dados vão gerar impacto real na organização.

E agora? 

Faça um diagnóstico da sua organização pensando nos 5 pontos citados nessa publicação. Depois elabore um plano de ação claro para sair das armadilhar atuais. Torne esses 5 pontos explícitos para seus colaboradores, isso vai ajudar a evitar que você caia em alguma outra armadilha no futuro, mas não deixe de refazer o diagnóstico com certa frequência.

Não esqueça, desenvolver a maturidade de dados de uma organização envolve a qualidade da informação, cultura, processos, pessoas, alinhamento com a estratégia, e claro, tecnologia. É um processo demorado, mas vale a pena :)

BI não é um painel de controle nem um software de visualização de dados. A prática de business intelligence engloba processos, tecnologias e pessoas para uma gestão de conhecimento.

Muitas empresas investem pesado em dados sem perceber que estão desperdiçando recursos. Acham que estão fazendo tudo certo, mas acabam presas em armadilhas que travam sua evolução para uma maturidade de dados.

Separamos 5 armadilhas e barreiras que você pode estar preso agora, enquanto tenta transformar dados em ativos.

  • Qualidade dos dados.

  • Múltiplas fontes da verdade.

  • Confundir reporting com analytics.

  • Entender BI como um projeto de escopo fechado.

  • Desalinhamento com a estratégia.

1. Qualidade dos dados

Além da estruturação e limpeza dos dados, a qualidade da informação está relacionada aos processos e a cultura da empresa. Muitas vezes os dados da organização são de baixa qualidade porque os colaboradores da empresa não são orientados sobre a importância de preencher certos campos dentro de um sistema, ou não tem um processo com incentivos para fazê-lo e acabam os deixando em branco.

Isso piora quando todo o controle é baseado em planilhas, sem um sistema ERP ou CRM que exigem o mínimo de processos. A prática de _business intelligence_ ajuda a perceber certas anomalias durante as análises, mas é importante que isso leve ao desenvolvimento e melhoria dos processos organizacionais para a coleta das informações, o que muitas pessoas acabam ignorando.

Optam por apenas “filtrar” o que não tem consistência, ou pior, fazem análises e tomam decisões estratégicas baseada numa informação que não reflete a realidade.

2. Múltiplas fontes da verdade

Outro problema muito encontrado em empresas que estão se desenvolvendo em business intelligence é a falta de padronização da informação e indicadores. O que isso quer dizer?

Dentro de algumas organizações, cada setor tem seus próprios filtros para determinado indicador, resultando num desalinhamento entre departamentos. Imagine que você tem uma rede de supermercados onde os gerentes de loja analisam as receitas menos despesas daquela loja específica para chegar no lucro da operação, digamos que ele tenha uma margem líquida de 10%.

Mas o superior da corporação chegou em 7% do mesmo indicador para a loja em questão porque ele considera o rateio da corporação no resultado enquanto o gerente da loja não os leva em consideração.

Um segundo exemplo são as janelas de atualização. Frequentemente diretores demandam dados em tempo real, mesmo que sem necessidade. Um padrão nas janelas da atualização ajuda a manter o alinhamento, pois garante que todos estão vendo os dados do mesmo momento, como d-1 (até ontem).

3. Confundir reporting com analytics

Os reports servem como acompanhamento de indicadores chave das empresas. Servem para monitorar a performance da organização, departamentos e pessoas. Ou seja, estão sempre olhando para o passado.

Analytics é o processo de explorar os dados para tirar insights mais significativos com o objetivo de entender e melhorar a performance dos negócios. O primeiro traz informações sobre o que aconteceu e levanta perguntas, já o segundo busca respondê-las. Ambos são essenciais!

4. Entender BI como um projeto de escopo fechado

Um time de business intelligence precisa garantir a qualidade dos dados, o que demanda a melhoria de processos e cultura. Isso significa que BI é uma prática de gestão de conhecimento com melhorias contínuas. Além disso, envolve reports e analytics, isto é, acompanhar métricas e responder perguntas.

Essas dúvidas e problemas de negócios que práticas como _analytics_ buscam resolver dificilmente se repetem, o que demanda uma evolução constante da empresa. Ou seja, BI é um processo contínuo. Nunca deixe de tentar responder suas perguntas com o uso de dados e analytics.

Não pense que um único projeto irá satisfazer todas as suas necessidades de negócio, elas estão sempre mudando!

5. Desalinhamento com estratégia

Já entendemos que _business intelligence_ é um desafio constante da organização. Isso significa que o pensamento de longo prazo é essencial. Por isso, todo o esforço de inteligência de negócios deve estar alinhado com a visão e estratégia da organização. É um processo longo que deve ter prioridades e planos esclarecidos.

Só assim os dados vão gerar impacto real na organização.

E agora? 

Faça um diagnóstico da sua organização pensando nos 5 pontos citados nessa publicação. Depois elabore um plano de ação claro para sair das armadilhar atuais. Torne esses 5 pontos explícitos para seus colaboradores, isso vai ajudar a evitar que você caia em alguma outra armadilha no futuro, mas não deixe de refazer o diagnóstico com certa frequência.

Não esqueça, desenvolver a maturidade de dados de uma organização envolve a qualidade da informação, cultura, processos, pessoas, alinhamento com a estratégia, e claro, tecnologia. É um processo demorado, mas vale a pena :)

Conheça a Erathos, a melhor plataforma de movimentação de dados da LATAM.

Conheça a Erathos, a melhor plataforma de movimentação de dados da LATAM.