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Business Intelligence

Business Intelligence: muito mais que integração de dados

Ter informações privilegiadas, conhecer o cliente e suas vontades, ter informações dos concorrentes, conseguir prever situações, entender do próprio negócio e poder fornecer para todos os níveis da organização informações relevantes para melhorar vendas, relacionamentos e tomar decisões mais assertivas, baseadas em fatos e não no achismo. 

Este é um dos focos das soluções de BI (Business Intelligence), ou Inteligência de Negócios, que há um bom tempo é muito comentado e até mesmo desejado por diversas empresas. Mas apesar de muito conhecido, ainda é mal interpretado e mal aplicado.

Algumas empresas entendem que fazer BI se resume em utilizar uma boa ferramenta para integrar suas fontes de dados e gerar cubos e gráficos atraentes, isto pode até ser parte do BI, mas ele vai muito além disto.

Com a popularização de ferramentas voltadas ao BI (Power BI, Qlik, Tableau, etc), de fácil utilização e custos acessíveis, algumas empresas, equivocadamente e sem planejamento, simplesmente fazem a integração de suas fontes de dados e levam aos colaboradores as informações geradas por elas, sejam em relatórios, gráficos, cubos, etc., e querem que os colaboradores mergulhem nestas informações e comecem a gerar melhores resultados para a empresa. São em cenários como este que grande parte dos projetos de BI dão errado, pois são feitos na ordem contrária, gerando informações para depois ver se elas irão suprir alguma necessidade da empresa, quando na verdade primeiro é necessário identificar necessidades ou oportunidades para criar projetos de BI que irão atender estas demandas.

Quando se trata de BI, não podemos abordá-lo apenas como uma ferramenta para integração de dados e geração de gráficos. Entre as definições mais aceitas está a que aponta o BI como um guarda-chuva, que encobre diversas aplicações, metodologias, processos e outros, com intuito de organizar e analisar uma série de dados da empresa.

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De fato existe uma parte do processo, chamada Data Warehousing, onde as várias fontes de dados da empresa são integradas, selecionando as informações relevantes. Em seguida, na fase chamada ETL (Extract, Transforme, Load, do português Extração, Transformação, Carga), os dados são tratados, padronizados e limpos, para depois serem armazenados nos conhecidos Data Warehouses, de forma a facilitar a análise dos dados através de relatórios, cubos, dashboards, etc.

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Estas ferramentas para integração, tratamento e apresentação dos dados realmente são um grande apoio no desenvolvimento dos projetos de BI mas, para o sucesso dos projetos, muitas outras abordagens precisam ser feitas.

Primeiramente, como todo projeto, um bom planejamento é fundamental, e nele devem estar contidas informações suficientes para garantir que o projeto é justificável, viável e que sua execução e acompanhamento serão realizados de forma satisfatória.

Uma equipe multidisciplinar também é fator decisivo, pois diferente do que muitos imaginam, o BI não é um projeto exclusivo da equipe de TI, ele deve possuir um patrocinador comprometido e que assuma responsabilidades, que dissemine o projeto na empresa e o enxergue como um diferencial competitivo. A equipe também deve ser composta por pessoas de outros departamentos da empresa, aquelas que entendem das regras de negócio e que irão trabalhar com as informações que serão geradas.

Outras abordagens já conhecidas e utilizadas pelas empresas podem e devem ser aplicadas e aproveitadas nos projetos de BI, como a gestão do conhecimento, cujo objetivo é transformar e organizar, de forma estratégica, os conhecimentos nas organizações; a inteligência competitiva, onde a empresa obtém informações de clientes, concorrentes, fornecedores, mercado, etc, dentre outras abordagens, cujas informações podem ser cruzadas e utilizadas junto com os demais dados para obter vantagens competitivas.

A empresa também precisa se preparar para implantar um projeto de BI, ele não pode surgir apenas do desejo de um gestor, ou da vontade de utilizar processos que os grandes players do mercado utilizam e obtêm bons resultados. O BI deve ser muito bem planejado, executado e acompanhado, fruto de uma dor ou oportunidade da organização. Os colaboradores da empresa devem acompanhar o projeto desde sua concepção, e durante todo desenvolvimento devem ser informados das fases concluídas, testando e validando funcionalidades. 

Este envolvimento é muito importante para o sucesso de um projeto de BI, pois se os colaboradores não forem conscientizados dos benefícios buscados, não confiarem nas informações, não forem treinados ou simplesmente não utilizarem as informações geradas, o projeto irá fracassar.

O Data mining, ou mineração de dados, é uma classe de análise de informações, baseada em bancos de dados, a qual procura padrões ocultos em uma coleção de dados que podem ser usados para prever comportamentos futuros. Como no BI os dados estão armazenados de forma estruturada no data warehouse, este trabalho se torna extremamente interessante e viável. 

Entretanto, o termo é comumente usado de forma equivocada para descrever softwares que apresentam dados de novas maneiras. O verdadeiro software de data mining não muda apenas a apresentação: ele de fato descobre relações antes desconhecidas entre os dados e este conhecimento é aplicado para se alcançar metas de negócios específicas. As ferramentas de data mining são usadas para substituir ou aprimorar a inteligência humana, devido à sua capacidade de verificar enormes quantidades de dados. Desta forma, elas descobrem novas e significativas correlações, padrões e tendências através de tecnologias de reconhecimento de padrões e métodos estatísticos avançados. Análises em grandes volumes de dados estão extremamente em alta e é uma carreira muito promissora.

As informações geradas pelo BI podem ir desde estratégicas, utilizadas pelos gestores e com alto valor de decisão, até um nível operacional, utilizada por vários colaboradores da empresa. Mais do que implantar um projeto de BI, é necessário acompanhá-lo e analisá-lo. As informações geradas devem ser constantemente monitoradas e, caso seja identificado um fato fora do esperado, devem ser identificadas as causas para as ações serem tomadas, continuando com o monitoramento, o que torna o processo de análise cíclico.

Bons projetos, planejados, bem executados e acompanhados dão origem a boas análises. As empresas naturalmente vão amadurecendo e o BI se torna fundamental, originando novos projetos. Estas empresas conseguem se destacar no mercado pois baseiam suas decisões em fatos, e não nas percepções de seus gestores, obtendo vantagens competitivas, seja na redução de custos, aumento de vendas, relacionamento com clientes, dentre outros. Mas para alcançar estes objetivos é preciso muito mais que integrar dados. 

 Professor autor: Daniel de Oliveira Capanema