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Muito tem se falado sobre Self Service BI ou BI de auto-atendimento, mas o que é isso e como pode funcionar na prática?

Pelo glossário de termos de TI do Gartner Group temos a seguinte definição:
"Inteligência de negócios de auto-atendimento é definida como usuários finais criando e implantando seus próprios relatórios e análises dentro de uma arquitetura e ferramentas aprovadas e suportadas pela TI"

Fonte: tradução livre do original www.gartner.com/it-glossary/self-service-business-intelligence


Quando sou chamado para um trabalho, sempre procuro entender o contexto do negócio. De forma bem resumida o cenário era o seguinte:
A empresa iniciou suas atividades em 2004 com a venda de produtos através de callcenter receptivo, o sistema em Java e Oracle nasceu nesta época. Por esta definição e pela minha experiência como consultor em diversos projetos de BI, a colaboração entre a equipe de TI e as áreas de negócio é fundamental para o sucesso desta iniciativa.

Em empresas onde a equipe de TI centraliza os processos e o desenvolvimento dos sistemas de BI existe uma reclamação constante dos usuários finais (gestores do negócio) sobre o tempo de resposta para as novas demandas e a dificuldade da TI em entender em profundidade os processos e indicadores que apoiam a gestão da empresa.

Por outro lado, quando a equipe da gestão do negócio desenvolve suas soluções falta o domínio das técnicas e tecnologias para manter consistência e qualidade dos dados e dos indicadores gerados.

Fico mais preocupado quando alguns fornecedores de ferramentas Self-Service BI apresentam soluções “mágicas” que resolvem todos os problemas pois sua tecnologia é capaz de ler qualquer tipo de arquivo de dados e transformar em gráficos ou tabelas maravilhosas que vão resolver todos os problemas do seu negócio. Nas apresentações eles fazem a mágica e impressionam os espectadores. Mas como toda “mágica” existe um truque, o segredo do ilusionista, a manipulação dos sentidos dos espectadores. O que está por traz de uma apresentação de sucesso é um conjunto de dados preparados para dar certo. Então quando do gestor compra o “elixir” mágico e o Ilusionista vai embora, a mágica não acontece.

Por de traz de um bom painel de indicadores do negócio, relatórios com gráficos e mapas, existe um banco de dados bem feito e modelado, com dados qualificados e consistentes. Mas aí alguém pode dizer, ele não usou um banco de dados, usamos apenas um arquivo texto ou planilhas com os dados. Desde dos primórdios da TI arquivos no formato de texto, separados por vírgula ou outro caractere, são considerados bancos de dados.

O segredo para a mágica do BI acontecer com qualquer ferramenta, sejam as modernas Self-Service ou as tradicionais, é ter um banco de dados organizado, de preferência com um modelo Dimensional, com tabelas fatos e dimensões. Neste ponto a equipe de TI entra preparando a arquitetura do Data Warehouse.

As ferramentas de Self-service BI foram criadas com base nos conceitos dos modelos Dimensionais, seja no formato Tabular ou Colunar, Star Schema ou Snow Flake. Quando usamos estas ferramentas buscando dados em bancos de dados bem modelados e com qualidade de dados assegurada por processos de ETL seguros e monitorados, vemos a mágica do BI acontecer no seu maior esplendor.

Em um projeto recente que eu participei como consultor, o trabalho inicial foi passar para área de gestão uma visão geral dos conceitos da modelagem de dados Relacional e Multi Dimensional, de como o modelo reflete os indicadores dos processos de negócio. Nesta fase de preparação os gestores envolvidos tomam consciência das diferenças entre os sistemas da operação do negócio (OLTP) e os sistemas de gestão e análise (OLAP). Só assim foi possível construir modelos para os Data Marts que mostrassem exatamente os indicadores de performance corretos para a empresa e com a flexibilidade de analise em qualquer uma das dimensões (perspectivas) importantes para os gestores. Somente neste ponto as ferramentas de Self-service BI produzem rapidamente os resultados prometidos, com velocidade e qualidade nas informações.

Do lado da TI o resultado desta abordagem de integração com a área de negócio leva resultados melhores, pois a TI foca no trabalho técnico de construção dos bancos de dados, criação das rotinas de ETL, manutenção da qualidade dos dados, segurança da informação, disponibilidade e performance, que não é pouco trabalho, mas é o que o pessoal da TI gosta ;)


Treinamentos relacionados:
Processos de Administração de Dados com Método Ágil
Introdução à Arquitetura de Dados
Melhores práticas de Governança e Qualidade de Dados
Modelagem Multi dimensional de Dados para BI e DW
Método Ágil para Modelagem de Dados

Por: Caetano Andrade Silva
Consultor e Instrutor da CS Treina
Fonte de inspiração: Gartner (November 2014)

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