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Os 5 elementos fundamentais para o sucesso do Analytics

maio 18, 2017

O conteúdo a seguir é de autoria de Jeff Maze, fundador da Mile 5 Analytics. A Mile 5 fornece soluções analíticas para empresas de pequeno e médio porte ajudando-as a potencializar seus dados e liderar suas equipes por meio da inovação.

OK, ENTÃO VOCÊ JÁ POSSUI OS DADOS E DESEJA tirar proveito do falatório a respeito do Big Data e analytics. Atualmente, é provável que você realize o preenchimento das planilhas em Excel manualmente ou adquiriu uma nova e brilhante ferramenta de business intelligence e está tentando determinar qual o melhor caminho a seguir.

Independentemente do seu nível de conhecimento, criei uma lista com os cinco básicos elementos fundamentais para aplicar com sucesso o analytics em sua organização. Ao garantir que cada item da lista seja verificado, você estará apto(a) para começar a colher os benefícios da recente explosão de dados do mercado.

Aviso: O continuum do Analytics é vasto, o que abrange muitos níveis diferentes, vamos utilizar uma escala de 1 a 10. Grande parte da imprensa atualmente está focada em conceitos avançados como IA (Inteligência Artificial) e na Aprendizagem de Máquina, que são conceitos extremamente avançado e de Nível 10. A maioria das organizações em que trabalho ainda está no nível 1 ou 2 do continuum. Esta lista é para elas, aquelas que estão ficando para trás da revolução do Big Data e precisam de ajuda para recuperar o tempo perdido. Os conceitos que abordarei independem do mercado ou do porte da empresa e estabelecem a base para o sucesso em longo prazo, conduzindo eventualmente a um ponto de partida para incursões mais atraentes de IA e Aprendizagem de Máquina.

Vamos começar!

Elemento fundamental 1: Adesão do Executivo

Em primeiro lugar, a segurança da adesão é uma obrigação. Para iniciar um empreendimento de sucesso do analytics, os principais tomadores de decisão de sua empresa precisam de um claro entendimento sobre o valor do analytics, assim como o processo pelo qual elas são melhor criados. Se os líderes da sua empresa não conseguem compreender inteiramente este valor ou enxergam o analytics somente como um monte de gráficos de pizza elegantes, então há uma longa estrada a se percorrer.

De preferência, a adesão parte diretamente do(a) CEO. No mínimo, ganha o apoio de um executivo que tem influência e a atenção dos principais executivos. Analytics de qualidade não são criados da noite para o dia. É fundamental estabelecer uma parceira com a liderança que aprecie o valor potencial e que entenda que a equipe precisa desenvolver uma base apropriada.

Dada a natureza especulativa da implementação do analytics avançado, os líderes visionários podem apoiar o início da base ao ajudar a derrubar as barreiras internas e tirar vantagem de maneira efetiva dos insights produzidos. Certifique-se de manter o seu apoio executivo engajado durante o processo, pois eles podem fornecer informações e orientações valiosas para garantir que todo o potencial analítico seja alcançado.

Elemento fundamental 2: Conjunto de dados

OK, fantástico, você concluiu o passo anterior, garantiu a adesão do executivo e está preparado(a) para começar ... mas, por onde começar? Mesmo com todos os avanços de captura de dados e melhorias significativas de hardware/software, o velho ditado ainda se aplica: "Se entra lixo, sai lixo".

Você provavelmente tem uma grande quantidade de dados. Suas preocupações agora são: Você possui dados de qualidade? Eles são facilmente acessíveis? São atuais? Você está capturando os elementos certos? Eles são armazenados historicamente ou simplesmente aparecem e desaparecem com a mesma rapidez?

Muitas vezes, as respostas para estas perguntas não são tão simples. Os dados existentes são bons para responder a uma questão de negócios, mas não para as outras, ou têm a capacidade de responder a uma questão de negócios crítica, porém não em tempo hábil para um impacto material.

A disponibilidade e a qualidade dos dados é uma jornada, não destino. Trabalhei em grandes equipes com grandes orçamentos e sempre havia algo nos dados que queríamos melhorar, capturar ou otimizar. Independentemente de por onde você começar, trabalhe um ponto de dados após outro e sempre procure maneiras de melhorá-los.

Este blog post discute o processo de limpeza dos dados: Pare de adiar o seu Projeto de BI.

Eu não consigo dar a ênfase necessária sobre a importância deste elemento fundamental. Nem a quantidade de software a preços elevados ou as legiões de Cientistas de Dados altamente qualificados podem superar dados deteriorados. No entanto, caso você esteja nessa posição, não se desespere, nem tudo está perdido. Você só precisará passar mais tempo movendo os dados para onde eles possam ser utilizados antes de se aprofundar mais nestes.

Elemento fundamental 3: Conjunto de ferramentas

Ao longo dos meus muitos anos de experiência com analytics, tive o prazer ( e algumas vezes o desprazer) de trabalhar com uma lista diversificada de fornecedores de softwares de analytics. A lista de recursos destes softwares pode ser impressionante, mas também é importante entender o que eles não podem fazer.

Ter uma visão clara de onde você quer chegar é fundamental. Converse com executivos, usuários finais, clientes, etc, e descubra como eles preferem interagir com as informações. Eles preferem relatórios em papel ou são mais propensos a utilizar um aplicativo para dispositivos móveis? Eles são viciados em Excel que querem fazer o download dos dados e fazer o seu trabalho ou querem que o analytics realize todo o trabalho? Há uma enorme variedade de formatos de entrega, portanto, compreender as preferências da sua organização será imprescindível ao avaliar os fornecedores de software.


Conhecer os seus usuários e saber como melhor eles consomem os dados é um passo essencial para garantir o sucesso do BI. Este guia lhe ajudará a definir a estratégia para a alta adoção do usuário em toda a sua empresa.

Assim que você tiver uma ideia melhor de onde quer chegar, comece a delimitar a lista de conjuntos de ferramentas a serem consideradas. O conhecimento prévio dos colaboradores e colegas pode fornecer grandes informações, assim como as empresas de pesquisa que produzem relatórios de comparação e contraste de fornecedores semelhantes.

Pessoalmente, tenho me aprimorado em alguns dos principais conjuntos de ferramentas que são testadas e aprovadas e que têm me permitido conhecer e exceder ambientes muito exigentes. O TARGIT Decision Suite, por exemplo, coloca direto o analytics de autosserviço à disposição dos tomadores de decisões, capacitando-os para a tomada de ação em seus dados.

Ao avaliar a sua situação, você provavelmente precisará de vários conjuntos de ferramentas diferentes para a realização de seu trabalho. Por exemplo, você pode precisar de ferramentas para o armazenamento de dados (RDBMS), para a movimentação e transformação de dados (ETL), para a visualização de dados, para realizar o analytics avançado, etc.

Certifique-se de ter um entendimento claro de cada ferramenta que você está avaliando, pontos fortes a fracos, e o que elas podem ou não fazer. Muitos fornecedores oferecem versões de avaliação gratuitas cujas quais eu recomendo fortemente a utilização. Além disso, não tenha medo de procurar ferramentas de código-fonte aberto (open source), pois nem toda empresa possui um grande orçamento para analytics e ferramentas open source como o MySQL e R podem oferecer grandes retornos tendo em vista o seu nível de preço.

Elemento fundamental 4: Conhecimento 

Pessoas são essenciais. Nunca subestime os benefícios de se trabalhar com pessoas de alta qualidade, inteligentes e criativas. Tendo trabalhado inicialmente sozinho e depois como diretor internacional de uma equipe de quase 100 pessoas, o sucesso ou a falha de qualquer projeto de analytics terá correlação direta com a qualidade das pessoas a ele atribuídas. 

Não se deslumbre pela sua graduação, um título sofisticado como Cientista de Dados, ou se eles se adequarem exatamente aos seus conjuntos de ferramentas. Busque e contrate pessoas inteligentes, que façam perguntas inquisitivas, que forneçam detalhes sobre sua experiência real com solução de problemas de analytics e, talvez o mais importante, que se adequem perfeitamente a cultura de sua equipe e de sua organização. Nada pode arruinar mais a dinâmica de uma equipe do que uma péssima adequação a esta, independente do quão bem intencionada.

Outra consideração é a velocidade de implementação. O tamanho da equipe necessário para o desenvolvimento da solução pode parecer muito diferente do que a equipe necessária pode suportar. A utilização de consultores para complementar a sua equipe durante o desenvolvimento pode ajudar a garantir que os cronogramas sejam cumpridos sem a adição de custos em longo prazo.

Elemento fundamental 5: Orçamento

Talvez este último item da lista deva ser o subitem da lista da adesão do executivo, mas acredito que ele é importante o suficiente para ter o seu próprio espaço. A criação de um analytics adequado não é barata. Algumas das melhores ferramentas disponíveis podem executadas facilmente e a contratação ou a permanência de uma equipe altamente especializada pode ser particularmente caro, dada a sua alta demanda e a baixa oferta existente na economia atual.

No entanto, independentemente do tamanho do seu orçamento, há opções mais baratas disponíveis. Softwares de código-fonte aberto (open source) oferecem funcionalidades robustas por um preço imbatível. Outras ferramentas mais caras estão modificando o seu modelo de negócios para valores de assinatura que tornam-nas mais acessíveis ao se pagar um pequeno valor mensal em relação a um alto custo inicial.

Em termos de equipe, concentrar-se em encontrar a mistura certa de conhecimento e personalidades, não em simplesmente em contratar um exército de pessoas com diplomas de pós-graduação. Uma equipe pequena que trabalha bem em conjunto, que elogia os talentos alheios, e onde os gestores fornecem a liberdade de exploração e inovação pode atingir resultados surpreendentes.

Este e-book lhe ajuda a determinar de maneira prática o valor de um projeto de BI e como manter o seu custo sobre controle: Reduza o custo total de aquisição do BI.

Conclusão

A última pergunta que você deve estar se fazendo é, posso realizar apenas quatros dos cinco itens da lista? Assim como a maioria das coisas na vida, há sempre exceções, mas para cada item da lista não realizado, o caminho a se percorrer fica muito mais difícil.

Por exemplo, se você tem uma má qualidade de dados em que há a falta de elementos principais, nenhuma quantia em dinheiro empregada em ferramentas ou pessoas qualificadas pode superar isso. Do mesmo modo, você pode ter dados excelentes e ferramentas de alto nível, mas se você não tiver pessoas qualificadas para a realização do trabalho, será quase impossível manter o negócio seguindo na direção certa.

Um último conselho; trabalhei em organizações que realizaram todos os cinco itens da lista e juntos conseguimos fazer algumas coisas verdadeiramente mágicas que me deixam orgulhoso até hoje. Em contrapartida, também trabalhei em organizações em que fui informado no processo de entrevista de que estes itens existem e, posteriormente descobri que tudo não passava de conversa fiada. Desnecessário dizer o analytics estava condenado deste o início, quando ficou claro que eles tinham realizado poucos itens da lista.

Eu realmente acredito nesta lista, com ela consegui crescer e me desenvolver profissionalmente e espero que ela lhe traga os mesmos benefícios.

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