• Roberto Thomazette

Guia de análise de custo x benefício para soluções de BI



A crise na economia fez com que as empresas cortassem de forma dramática o orçamento de todas as áreas. É preciso saber onde gastar e como equilibrar as demandas que dependem da área de TI, priorizando os projetos e os investimentos.


Investir em um software especialista que possa ajudar a cortar custos, a analisar gaps e erros e até produtividade de departamentos e funcionários é a melhor forma de mandar a crise para longe. Os benefícios de soluções de Business Intelligence, Business Analytics e Data Analytics podem ser imensos perante o investimento necessário.


E aí vem a pergunta: Onde devo colocar os esforços e em que tipo

de sistema de business intelligence devo investir?


Mudança de filosofia


Com o crescimento do volume e da complexidade dos dados, a análise unidimensional dos sistemas tradicionais de inteligência corporativa somente consegue apresentar uma parte dos cenários. Enquanto o ERP e o CRM continuam a desempenhar um importante papel para a tomada de decisão, devem ser complementados com outras formas e fontes de dados não-estruturados e de usuário final para completar o quadro.


Essa massiva mudança de filosofia, empurrada pela explosão dos dados e pela centralização no cliente e novas tecnologias está forçando as empresas a reavaliarem a sua estratégia de BI para se manterem competitivas.

Uma nova geração de sistemas de análise de dados, chamados de “Sistemas de Insight” (SOI) está surgindo, de acordo com a Forrester Research. Um sistema SOI combina o BI tradicional com analítica “self-service” em uma iniciativa coesa, capaz de analisar dados estruturados e não-estruturados. Um sistema SOI permite que os tomadores de decisão gerem insights e tomem decisões contextualmente relevantes no tempo certo.



Desafios organizacionais que decidem o investimento


De um modo geral, as soluções habituais de análise de dados são concebidas para controle centralizado de dados organizacionais e representavam um processo oneroso em termos de escalabilidade e de resposta a questões em grandes números de pedidos.


Os pontos mais importantes a observar na análise de custo x benefício para a implantação de uma solução de BI são:


1. Fluxo de trabalho e design do software: no mercado atual, as empresas esperam que a disciplina de analytics e a análise de dados estejam incorporadas nos seus fluxos de trabalho diários. Atualmente, as capacidades de análise têm que estar imediatamente disponíveis e integradas nas fontes de dados e processos de negócio essenciais, além de serem suficientemente fáceis de serem utilizadas pelos funcionários da atividade de negócio.


2. Escalabilidade e governança: com as fontes de dados cada vez maiores e mais variadas, as soluções de análise têm de acompanhar esse desenvolvimento, fornecendo resultados num espaço de tempo relevante e mantendo a governança necessária para assegurar resultados confiáveis. Uma análise confiável e oportuna requer mais do que apenas a descoberta básica e a visualização. Requer um elevado desempenho computacional e de integração de dados.


3. Apresentação de dados novos e relevantes: quando dados interessantes e inesperados chegam à empresa, é necessário estar preparado e bem posicionado para entrar em ação. Isto significa que os dados têm de ser rapidamente traduzidos de entradas em estado bruto para saídas devidamente contextualizadas e visualizadas, que possam conduzir às decisões efetivas.


4. Colaboração: não é suficiente apenas analisar os dados e administrar a análise de dados de forma eficaz. Os resultados têm de ser compartilhados com as partes interessadas, relevantes dentro de um departamento ou uma equipe, para converter os dados em uma direção ou resultado ideal. A capacidade de colaboração analítica em tempo real é um fator importante para permitir aos indivíduos levarem a cabo as suas tarefas e trabalharem em conjunto de forma eficiente em diferentes localidades geográficas.


5. Facilidade de utilização, análise "self-service": uma variedade de populações de usuários finais necessita acessar dados e análise. Em cada um dos casos, o processo centralizado encarregado da distribuição de conhecimentos, resposta a questões e realização de análise tem que ser eficiente e suficiente para lidar com as exigências de análise atuais e de forma oportuna.


6. Amplitude das capacidades de análise: A capacidade de análise avançada e preditiva, em associação com descoberta de dados "self-service" é muito importante. Uma boa solução deve proporcionar uma infraestrutura de dados expansível e governável para elaborar previsões e modelos preditivos com milhões de pontos de dados.


7. Escalabilidade empresarial e maturidade da plataforma: os usuários necessitam de soluções de análise que proporcionem escalabilidade em nível da empresa, de forma que cada um possa confiar nos resultados das suas descobertas analíticas. A solução deve suportar as cargas de trabalho de análise para grandes números de usuários em diversas localidades geográficas. Para assegurar um acesso "self-service" sem sacrificar a governança de dados, os usuários necessitam de uma combinação de confiança e velocidade.


Para utilizações de maior dimensão é particularmente importante a maturidade da plataforma. A escolha de um fornecedor com grande experiência em utilizações e recursos de grande dimensão pode assegurar o sucesso do projeto.


Fique ligado!