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A jornada do BI bimodal

outubro 04, 2016

Após o post, assista ao vídeo detalhando como o TARGIT pode ajudá-lo(a) a encontrar o Santo Graal do BI bimodal para transformar a sua abordagem de descoberta e gestão dos dados. O futuro do BI está aqui, é hora de aderir a ele.

EU TRABALHO EM UMA EMPRESA COM UMA HISTÓRIA LONGA NO CENÁRIO DE BI. A versão 1.0 do nosso TARGIT Decision Suite remonta ao milênio anterior. Naqueles dias (e até recentemente) o BI lidava com alguns destes mantras:

1. Uma versão única da verdade
“Vamos de uma vez por todas concordar sobre o caminho certo para medir o desempenho de nossas organizações e trazer esta verdade validada e acordada para as massas”.

2. Governança de dados
“Vamos definir um administrador central – que tem todas as informações e sabe exatamente quais dados você acessa e com quem você os compartilha”.

3. BI abrangente
“Vamos compartilhar os insights acionáveis personalizados com toda a organização para o usuário pretendido e que estes fiquem acessíveis em todas as plataformas".

Em suma: BI empresarial.

A primeira parte de nossa história foi uma longa jornada de desenvolvimento e aprimoramento de ferramentas que apoiavam as ideais da plataforma de BI empresarial, todas envolvidas com recursos de arrastar e soltar que não exigem habilidades técnicas.
  • Uma arquitetura simples que estabelece o controle central das fontes de dados disponíveis
  • Uma governança de acesso aos dados e permissões de usuários inteiramente estendida feita pela administração central 
  • BI realmente abrangente apoiado por:
    • Dashboards e relatórios que podem ser facilmente compartilhados na organização (e externamente, se necessário) em todas as plataformas
    • Ferramentas de distribuição baseadas em ad-hoc ou por agendamento 
    • Alertas orientados a dados que monitoram dados por meio de regras definidas pelo usuário
    • Storyboards que mostram os dados em tempo real prontos para exibição pública ou compartilhamento interno
  • Uma base teórica por trás da nossa plataforma única
    • Filosofia OODA – Todos os recursos do TARGIT Decision Suite apoiam uma fase na nossa percepção do processo de decisão tradicional (Observação, Orientação, Decisão, Ação).
    • TARGIT Momentum – o processo de implementação, definindo quais usuários da organização exigem quais informações e em que nível.
    • Seu “guia” para a construção de um portal de informações que atende toda a organização, por assim dizer…
    • Posteriormente a ser complementado com a filosofia da jornada do TARGIT, mas irei chegar nisso logo.
Enquanto isso, familiarize-se com a jornada do TARGIT neste e-book que descreve: os 3 passos para se tornar um Organização Orientada a Dados.

BI Journey

Um avanço rápido até os dias de hoje: a onda de descoberta de dados chamou a atenção. A velocidade das mudanças no mundo requer um complemento que permita o autosserviço de BI e introduziu a palavra-chave “bimodal.”

Bimodal significa que você utiliza BI empresarial dos "velhos tempos" e a descoberta de dados "moderna".

O BI empresarial dos "velhos tempos", como descrito acima, são dados bem organizados, validados e acumulados em data warehouses formalizados. Os dados são seguros e confiáveis e o acesso aos dados é regulado pelas funções definidas pelo administrador central.

A descoberta de dados “moderna” permitindo a importação ágil e ad-hoc de praticamente qualquer fonte de dados e a junção rápida com os dados existentes.

O ganho típico da descoberta de dados moderna é a velocidade e a flexibilidade, que é necessária em um mundo moderno volátil. A perda típica é a certeza em torno da validade dos dados. A lógica de negócios aplicada aos dados pode ser perdida ou interpretada de forma diferenciada conforme o analista que a aplica, e não existe a visão geral de quem está compartilhando o que e com quem.

Algumas ferramentas nasceram como parte da nova onda. Estas ferramentas são, por natureza, ferramentas de descoberta de dados criadas para analistas e cientistas de dados para fins de exploração. No entanto, as versões iniciais lançadas por estes fornecedores não oferecem praticamente nenhuma opção de governança de dados. Isso porque o processo de validação foi sacrificado em favor da velocidade. Além disso, as opções de compartilhamento e distribuição não existam ou eram inadequadas (eram destinadas a exércitos de um homem só, e não ao BI abrangente).

O principal objetivo destas primeiras versões foi preparar os usuários da organização para a realização da descoberta de dados real. Analistas em busca de novas ideias utilizando as ferramentas da empresa.

Com o passar do tempo, as ferramentas de descoberta de dados tornaram-se muito populares. Normalmente, alguém em uma organização fez o download de uma destas ferramentas e deslumbrou seus colegas ao trazer novas fontes de dados, juntá-las e mostrá-las por meio de representações visuais de dados em poucos minutos. Isso é algo que anteriormente exigiria ajuda especializada e processos demorados de validação e modelagem de dados.

A ferramenta foi então adotada por outras partes da organização e estes fornecedores de descoberta de dados tiveram êxito com a estratégia. Isto trouxe novos grupos de usuários para o mundo da descoberta de dados e levantou a questão referente ao BI empresarial estar tornando-se redundante.

Surge uma complicação

E então aconteceu algo interessante. As ferramentas de descoberta de dados foram escolhidas como as ferramentas padrão (e apenas ferramentas) em algumas organizações. Em vez de uma explosão de novos insights úteis, no entanto, o único resultado disso foi o caos.

Ninguém tinha certeza se os dados eram válidos. Diferentes analistas poderiam apresentar "verdades" conflitantes, pois sua análise se baseava em fontes de dados diferentes ou calculadas utilizando regras de negócios ligeiramente diferentes. O compartilhamento de dados na organização provou ser, no mínimo, complicado.

Algo estava errado.

Agora chegamos à atualidade. Os fornecedores de descoberta de dados falam atualmente sobre a administração central, governança de dados, processos de validação e impõe a implementação da lógica de negócios em data warehouses formalizados. Mesmo a distribuição agendada de relatórios tornou-se moda novamente.

Então aqui estamos nós. As ferramentas de descoberta de dados estão amadurecendo ao integrar tudo o que ficou de fora nas primeiras versões. Elas estão em uma jornada para tornarem-se bimodais.

Entretanto, as ferramentas de BI empresariais seguiram para o território bimodal por outro ângulo. O TARGIT não foi exceção. Reconhecemos a necessidade de rapidez e agilidade dos clientes e introduzimos a Descoberta de Dados do TARGIT como parte integrante do TARGIT Decision Suite.

Nossa jornada para tornarmo-nos verdadeiramente bimodais teve seu ponto de partida onde todos os fundamentos estavam em funcionamento. Isto faz uma enorme diferença.

Neste contexto – voltando à filosofia da jornada do TARGIT – nós abordamos a jornada envolvida para todos no mercado de BI e a descrevemos como a jornada rumo a tornar-se uma organização verdadeiramente orientada a dados.

Cada jornada tem um ponto de partida, e na jornada do TARGIT, seu primeiro objetivo deve ser estabelecer uma base de dados que seja um ponto de referência confiável para todos na organização e, em seguida, você está pronto para explorar o que está além do horizonte.

Afinal, como você pode entender o mundo ao seu redor se você não entender totalmente a si mesmo?

Explorando além do horizonte

Ter o conhecimento sólido do estado geral da sua organização baseado em dados válidos e confiáveis será de grande ajuda na sua jornada rumo à descoberta de dados.

Na jornada que descrevemos, você aprende conforme o andamento da jornada. Suas primeiras tentativas de descoberta de dados serão mais ou menos experimentais. Mas, como cada cientista irá lhe dizer: é o conhecimento que você já tem que ajuda a configurar a experiência certa utilizado os dados corretos. Você pode aproveitar o conhecimento abrangente que já existe em seu data warehouse empresarial para escolher exatamente quais experiências realizar e qual hipótese testar.

Agora, você adiciona alguns dados externos e faz a junção destes com os dados internos existentes para testar uma hipótese sobre as correlações que podem ou não existir. À medida que as experiências acontecem, algumas de suas hipóteses serão falsas, o que ajuda a organização a saber em que não se concentrar.

Outras experiências podem mostrar correlações que realmente agregam valor e contribuírem para que você mude decisões operacionais ou até mesmo ajuste a sua estratégia. Muitas vezes, você vai querer consolidar este tipo de conhecimento. O modelo de descoberta de dados será incentivado a fazer parte da configuração de BI da sua empresa. A descoberta de dados será sua ferramenta de prototipação que ajuda a desenvolver sua estratégia de BI empresarial.

Adote a jornada

Todo viajante sabe que cada jornada é diferente. Neste caso, a jornada de todos parece ter o mesmo objetivo: o BI bimodal. Este é o Santo Graal do equilíbrio entre validade, omnipresença, governança e agilidade.

A direção da viagem, no entanto, parece ser drasticamente diferente para os vendedores no mercado. Na TARGIT, a nossa jornada tem seguido na mesma direção que recomendamos aos nossos clientes:

De uma base de dados válida, confiável, abrangente e governada para apoiar os tomadores de decisão em conjunto com a estratégia da empresa ...

... Para fazer descobertas que exigem ação ágil e ajustes de estratégia e processos envolvidos. 

Esta parece uma maneira natural e saudável para viajar, não é? Assista ao vídeo abaixo e confira como o TARGIT pode ajudá-lo(a) a encontrar o ponto ideal do BI bimodal para transformar os seus dados e a sua empresa.

Niels Thomsen

Solution Architect
I’m eager to study the trends of the BI market and compare them to the actual implementations that take place worldwide. My position of Solution Architect at TARGIT has me covering all aspects of turning data into insight, from technical setup to end-user training. I create data warehouses and user friendly analyses and reports that enable our custom..
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