Como qualquer ferramenta poderosa, os projetos de business intelligence devem ser gerenciados adequadamente para obter resultados lucrativos. O fato de você estar equipado com conhecimento extra não garante automaticamente que você será bem-sucedido em seu aplicativo, por isso é fundamental evitar armadilhas comuns. Aqui estão alguns dos principais fatores que podem fazer com que seus esforços de análise fiquem aquém.
1. Falta de apoio executivo
Nenhum projeto complexo é bem-sucedido sem orientação consistente. Infelizmente, muitas empresas parecem esquecer essa regra de ouro quando se trata de análise de negócios, e seus projetos ou simplesmente fracassam ou saem na direção errada.
Inteligência de negócios impactante gira em torno de métricas relevantes. Os membros da Booz & Company sugerem que os CIOs devem desempenhar papéis essenciais na seleção, implementação e gerenciamento de métricas de projetos, bem como no software e outras ferramentas usadas para rastreá-los.
2. Tecnologia Antiga
Tecnologias como SAP e Oracle já estiveram na vanguarda da inteligência de negócios. Embora essas plataformas ainda tenham aplicações em provisionamento, ERP e CRM, suas raízes estão em modelos de negócios e padrões tecnológicos de décadas que claramente não foram projetados com a nuvem em mente.
Os fluxos de trabalho estão mudando e a tecnologia de BI precisa acompanhar. Desenvolva seus projetos em torno de ferramentas que incorporam a visualização de dados, acessibilidade móvel e painéis de arrastar e soltar assim que quase todos os produtos de BI independentes de hoje o fazem.
3. Falta de Suporte ao Negócio
Um gerente global da Gartner observou que a falta de suporte e treinamento de negócios era um culpado comum no fracasso de projetos de BI. Não importa quanta informação você crie, deixar de se comunicar com os membros da equipe e implementar mecanismos de resposta acionáveis tornará seus dados ineficazes.
Os empreendimentos de inteligência de negócios não são apenas projetos prediletos para gerentes. Eles devem representar os esforços de toda a empresa para fazer mudanças, portanto, certifique-se de que todos estejam envolvidos desde o início e implemente um treinamento que ajude os trabalhadores a desempenhar seu papel, rastreando dados relevantes.
4. Muitos KPIs
Os principais indicadores de desempenho, ou KPIs, são essenciais para acompanhar seus sucessos e fracassos, mas existe uma medida de desempenho excessiva? Especialistas em Finanças Empresariais parecem pensar assim, citando o uso excessivo de indicadores de desempenho como o erro número um em implementações de painel eletrônico e scorecard.
KPIs complexos requerem mais manutenção e análise, e eles podem transformar tarefas rotineiras de business intelligence em tarefas extremamente difíceis. Se você precisa rastrear um exército de indicadores, reduza-os ao longo do tempo para reduzir sua carga de trabalho e minimizar a confusão de dados. Concentre-se nos KPIs que fornecem as informações mais exclusivas com a maior precisão e exatidão.
5. Nenhuma Metodologia para Requerimentos de Coleta
De onde vêm seus dados e como suas origens afetam sua validade? Diferentes métodos de aquisição podem mudar a aparência da inteligência de negócios, e também afetam a forma como ela representa informações vitais.
Antes de escolher uma metodologia de aquisição, aprenda o que a faz funcionar. Quer você mergulhe nas complexidades dos algoritmos de mineração de dados ou siga outra rota, ampliar seu conhecimento aumenta suas chances de sucesso no projeto.
6. Prazos excessivamente longos do projeto
Prazos irrealistas podem prejudicar um projeto promissor. Com a análise de negócios, as informações são disponibilizadas instantaneamente e podem perder relevância quanto mais tempo você estiver nela. Embora as análises inteligentes geralmente obtenham insights de dados antigos, é importante definir um ponto de corte.
Escolha prazos de projeto que atendam aos ciclos ou processos que acompanham. Se o calendário financeiro trimestral clássico não tem absolutamente nenhum impacto no seu modelo de negócios semanal, deixe-o em favor de algo que gere conclusões mais rapidamente.
7. Má experiência do usuário
A experiência do usuário, ou UX, é fundamental para a visualização de dados. De acordo com a Wired, painéis e infográficos confusos ou mal projetados simplesmente confundem as coisas, dificultando a utilização de informações.
Simplifique seu UX para torná-lo mais acessível. Se isso significa reduzir o número de KPIs rastreados por seu painel ou alternar o software completamente, a clareza é vital para a tomada de decisões informadas.
8. Falta de adoção do usuário
Sua coleção Big Data depende de usuários para gerar informações? Se assim for, você pode estar deixando-se no escuro. Cindi Howson, do BI Scorecard, observa que a adoção de BI entre os funcionários é de apenas 22%.
A adoção de BI pode ser mais aplicável se você simplificar o processo. A implantação de ferramentas móveis mais fáceis de usar aumentou as taxas de adoção.
9. Dados inválidos
A baixa higiene de dados é uma das maiores fontes de problemas de inteligência de negócios. As análises que não conseguem eliminar os valores discrepantes e o ruído orientam suas decisões na direção errada, portanto, sempre gaste um tempo para higienizar, especialmente se você estiver tentando conquistar o varejo omnichannel.
Escolha ferramentas de visualização e coleta de dados que incluam funções de limpeza e filtragem e garanta que esses recursos sejam personalizáveis. À medida que você aprende mais sobre o que constitui bons dados, poderá modificar e refinar ainda mais a forma como responde às alterações.
Descubra mais sobre a criação de projetos de BI de sucesso verificando nossos outros artigos de blog, ou compartilhe quaisquer armadilhas que perdemos nos comentários abaixo. Para mais ajuda com seus projetos específicos, entre em contato conosco para obter assistência especializada.
10. Falta de recursos humanos adequados
Recolher dados não é tudo que existe para BI. As entidades modernas que não têm pessoal para tirar conclusões e implementar mudanças com base nas informações que coletam tornam impossível aprender com suas atividades analíticas.
Segundo o CIO, os cientistas de dados desempenham papéis vitais na análise interpretativa. Ajudar esses indivíduos a mudarem para funções de administradores de dados pode garantir que seus esforços de análise realmente impulsionem a tomada de decisões estratégicas.
11. Nenhuma definição inicial de verdadeiro ROI
Projetos de Big Data geralmente prometem recompensas incríveis, mas a lucratividade depende de seus métodos contábeis. É vital lembrar que você não está apenas pagando por software e outras ferramentas; Você também está investindo tempo, treinamento e relacionamentos potenciais com sua base de consumidores.
Obtenha uma imagem precisa do seu BI ROI definindo suas métricas de lucratividade antes de ser forçado a confiar nelas. Com a capacidade de escolher entre vários métodos de calcular e melhorar o ROI usando ferramentas como visualização de Big Data, é fácil entender a importância de definir seus padrões com antecedência.
