Primeiro ponto é entender como funciona, o entendimento do que é uma área de dados é parte crucial para não cair no famigerado quero um Dash, quero uma IA, quero automatizar de forma superficial. Você precisa entender o que significa Business Intelligence ou ficará presa na mesmice das empresas que querem o resultado bonitinho, mas não entendem a base.
BI refere-se ao conjunto de técnicas, ferramentas e processos usados para transformar dados brutos em informações significativas e úteis para a tomada de decisões empresariais. O objetivo do BI é permitir que as organizações acessem e analisem grandes conjuntos de dados para identificar tendências, padrões e insights que possam orientar estratégias de negócios e melhorar o desempenho.
As soluções de BI geralmente envolvem a coleta, integração e análise de dados de diversas fontes, incluindo sistemas internos da empresa, dados de clientes, dados de mercado e muito mais. Esses dados são então processados e apresentados de forma visualmente intuitiva, como em dashboards, relatórios e gráficos interativos, para que os usuários possam compreendê-los facilmente e tomar decisões informadas.
Além disso, o BI muitas vezes inclui recursos de análise preditiva e prescritiva, que permitem às organizações prever tendências futuras e recomendar ações específicas com base nos dados disponíveis.
Em resumo, o BI é uma ferramenta poderosa para ajudar as empresas a transformar dados em insights acionáveis, proporcionando uma vantagem competitiva e impulsionando o sucesso empresarial.
Beleza, entendi isso, mas como eu faço para criar uma área de BI?
Vou te passar 10 dicas:
Compreender as necessidades do negócio: Antes de começar, é essencial entender as necessidades específicas da sua organização em termos de dados. Isso inclui identificar quais tipos de dados são importantes, quem serão os principais usuários desses dados e quais são os principais objetivos comerciais que a área de dados deve apoiar, nesse momento você precisa olhar para sua empresa e entender as motivações.
Perguntas que devem ser feitas?
- Quais são os principais desafios que a empresa enfrenta?
- Quais decisões estratégicas precisam ser tomadas?
- Quais tipos de dados são relevantes para essas decisões?
- Quem utilizará as informações geradas pela área de BI?
- Quais são suas necessidades específicas de informação?
- Como os dados serão utilizados para apoiar seus objetivos?
- O que você espera alcançar com a implementação da área de BI?
- Como você medirá o sucesso da iniciativa?
Montar uma equipe qualificada: Monte uma equipe de profissionais qualificados em áreas como ciência de dados, engenharia de dados, análise de dados e gestão de projetos. Certifique-se de que a equipe tenha habilidades técnicas sólidas, bem como uma compreensão clara dos objetivos comerciais da organização.
- Cientistas de dados
- Engenheiros de dados
- Analistas de dados
- Especialistas em visualização de dados
- Gerentes de projeto
Priorizando habilidades técnicas e visão estratégica:
- Capacidade de trabalhar com grandes conjuntos de dados e ferramentas complexas
- Compreensão profunda dos objetivos do negócio e capacidade de traduzi-los em soluções de BI
- Habilidades de comunicação eficaz para apresentar resultados e insights
Definir a arquitetura de dados: Desenvolva uma arquitetura de dados que atenda às necessidades da sua organização. Isso inclui decidir quais tecnologias de armazenamento de dados serão usadas (como bancos de dados SQL ou NoSQL, data lakes, etc.), como os dados serão coletados, processados e armazenados, e como as diferentes fontes de dados serão integradas.
Muito provavelmente sua empresa já tem um ERP e os dados já são armazenados de acordo com a regra estabelecida na época, dessa forma você precisa entender a forma que está arquitetado os seus processos e como colher os dados, provavelmente precisaram de tratamento e você poderá armazenar os dados prontos para leitura, criação de relatórios e dash’s.
Garantir a qualidade dos dados: A qualidade dos dados é fundamental para o sucesso de uma área de dados. Implemente processos robustos de garantia de qualidade de dados para garantir que os dados estejam limpos, precisos, consistentes e completos.
Implementar políticas de segurança e privacidade: Proteger os dados da sua organização é crucial. Desenvolva e implemente políticas de segurança e privacidade de dados para garantir que os dados sejam protegidos contra acesso não autorizado e que estejam em conformidade com regulamentações como a LGPD.
Desenvolver pipelines de dados: Crie pipelines de dados automatizados para coletar, processar e carregar dados de várias fontes para o seu ambiente de armazenamento de dados. Isso pode incluir a integração de dados de sistemas internos, dados de terceiros e dados de fontes externas.
Facilitar o acesso aos dados: Desenvolva ferramentas e interfaces que facilitem o acesso dos usuários aos dados. Isso pode incluir a criação de dashboards, relatórios, APIs e ferramentas de autoatendimento para permitir que os usuários explorem e analisem os dados de forma eficiente.
Fomentar uma cultura baseada em dados: Promova uma cultura organizacional que valorize a utilização de dados para tomada de decisão. Isso inclui fornecer treinamento em análise de dados para funcionários, incentivar a colaboração entre equipes e reconhecer e recompensar o uso eficaz de dados na organização.
Avaliar e iterar: Avalie regularmente o desempenho da sua área de dados e faça ajustes conforme necessário. Isso pode incluir a revisão da arquitetura de dados, a atualização de políticas e processos, e a incorporação de novas tecnologias e práticas recomendadas.
Evoluir continuamente: O ambiente de dados está sempre mudando, portanto, esteja preparado para evoluir continuamente sua área de dados para atender às necessidades em constante mudança da sua organização e do mercado.
Seguindo esses passos e mantendo um foco constante na melhoria contínua, você estará no caminho certo para criar uma área de dados sólida e eficaz que agregue valor à sua organização.
