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Como fazer seu projeto de Análise de Dados (Analytics) ou Business Intelligence (BI) ter sucesso


Escrito por: Daniel Messeder e Feliz Muniz (Diretores na Falqon)


A maioria dos projetos de análise de dados não têm o seu devido êxito esperado. Infelizmente, essa é a conclusão das últimas pesquisas realizadas pelo Instituto Gartner. Segundo as pesquisas, o número de insucesso pode chegar até a 85%. Isso não significa que os projeto de modelagem de dados (BI) ou ferramentas de análise de big data sejam ruim. Entretanto, isso aponta que é necessário montar um plano de execução arrojado como também estar cercado de especialistas e profissionais experientes e qualificados ao implementar soluções de desta natureza.

Segundo o Gartner, os gastos com software de análise de dados ultrapassaram a casa dos US $ 150 bilhões em 2017, um aumento de mais de 12,4% em relação a 2016. Mas isso não significa que os retornos sigam a mesma proporção. Se as estimativas do Gartner forem precisas e 60% a 85% dos projetos de dados realmente falharem, bilhões de dólares a cada ano estão sendo desperdiçados. E isso sem acrescentar outros investimentos como serviços de consultoria, treinamento e hardware. O que está errado? Aqui vão alguns pontos:

Má concepção do propósito do projeto:

Os projetos de BI têm pouca chance de sucesso se não tiverem uma pergunta clara a ser respondida no coração do negócio. Além disso, é de fundamental importância ter uma ideia bem definida de como os dados gerados responderão às perguntas chave. Sem essas análises, as chances de insucesso na implementação de BI aumentam significativamente.

Falta de mão de obra qualificada:

Sem especialistas qualificados em analytics e BI, o design e a entrega de projetos de análise de dados se tornam cada vez mais complicados. Há também problemas nas camadas de liderança. Se os líderes de projetos também não estão devidamente preparados para fornecer orientações estratégicas para projetos como também para supervisionar sua entrega, certamente essa falta de conhecimento se configura como um fator importante por trás dos desafios encontrados nessa área.

As técnicas de análise de dados e a tecnologia não se alinham com o problema:

Empresas interessadas em projetos de BI e Analytics tendem a centralizar a solução do projeto na escolha da melhor ferramenta. Pode parecer simples, mas é essencial que todos os envolvidos em um projeto entendam como os dados  serão processados através da solução escolhida, tendo em vista que, na maioria dos casos, a ferramenta por si só não é a solução para o problema.

Má gestão de mudança:

Líderes de projetos de BI e Analytics precisam se lembrar das lições duramente conquistadas da comunidade de desenvolvimento de software – para oferecer algo de valor, você precisa da flexibilidade para se adaptar e aprender ao longo do caminho, especialmente em circunstâncias de mudanças de dados. É por isso que os projetos de analytics que não têm a capacidade de interagir e evoluir juntamente com o contexto são mais propensos a falhas.

Acreditar e tiros certeiros:

Projetos que prometem resultados rápidos, com pouco esforço ou contribuição, usando soluções prontas para uso, tendem a resultar em desapontamento. Da mesma forma, a crença de que a caça em dados usando ferramentas mágicas resultará em resultados excelentes é aquela que resulta regularmente em falhas.

Conclusão:

De nada adiante se cercar das melhores soluções e dos melhores profissionais se o projeto nåo for bem gerido e a concepção do mesmo não esteja alinhada com as necessidades da organização. Alinhado a isso, é de fundamental importância realizar um cuidadoso estudo da melhor ferramenta a ser implementada,  levando em consideração fatores chave como,  por exemplo, tamanho da organização, número de usuários, densidade dos dados e fontes das informações. Ao levantar esses pontos durante a fase de planejamento e escolha da solução a ser implementada, certamente as chances de sucesso aumentam de forma substancial.

Victor Mansur

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