Business Intelligence Insights

Estive no lançamento da nova versão do software da BusinessObjects para business intelligence, uma das lideres no mercado de informações gerenciais. A suíte da BusinessObjects faz a extração, consolidação e cruzamentos de dados de negócios de um ou mais sistemas de aplicações. O software também permite a construção de curvas de tendências a partir de séries históricas de dados. Sem dúvida uma ferramenta importante na análise de negócios, permitindo correções de rumo de estratégias e “insights” para desenvolvimento de novos negócios.

Apesar dos benefícios evidentes das ferramentas de BI e dos data warehouses, algumas empresas não têm problemas na sua implementação e uso. Muitas vezes o pessoal não consegue atender as expectativas dos gestores de negócios e não conseguem justificar os investimentos realizados.

Existem várias justificativas para os fracassos de projetos de BI, entre elas a forte fragmentação dos sistemas nas empresas, criando dados redundantes e divergentes, além de alguns sistemas não acompanharem a evolução dinâmica do negócio da empresa.

Com certeza as empresas que não possuem sistemas integrados (ERPs) devem trabalhar para desfragmentar seus sistemas para prover dados mais confiável e disponíveis a qualquer momento para análise. Isso pode requerer um grande esforço e altos investimentos.

Entretanto, acho que o problema principal do fracasso de alguns projetos não está relacionado com a fragmentação dos sistemas. Vamos pensar num cenário de negócios ideal com dados integrados e com plena disponibilidade para análise. Será que isso seria suficiente para uma empresa aumentar significativamente sua competitividade no mercado através das ferramentas de BI?

Acho que não. Em minha opinião, o fator crítico de sucesso na implantação e uso são os especialistas do negócio e o “insight” para criar novas oportunidades de negócio. Esses especialistas devem conhecer profundamente o negócio, o potencial e limitações da empresas em implantar um novo negócio e a cultura da empresa. E, fundamentalmente, serem intra-empreendedores, ou seja, agirem como se o negócio fosse deles. É claro, que um empreendedor espera retorno financeiro em qualquer iniciativa que gere lucro. Com isso, as empresas devem ter políticas de remuneração que premiem os empreendedores e tem um clima propício para aceitar erros de quem tenta acertar.

No encerramento do evento da BusinessObject tive a oportunidade de assistir uma brilhante palestra da jornalista Ana Paula Padrão sobre a atual conjuntura econômica. A palestra foi toda apoiada por gráficos mostrando o histórico e tendências de vários parâmetros macroeconômicos. A análise e o cruzamento de informações apresentados nos gráficos permitiu que a experiente jornalista fundamentasse todos os comentários. Além disso, os gráficos permitiram que a platéia pudesse chegar a outras conclusões não comentadas pela jornalista.

A palestra da Ana Paula Padrão foi um exemplo claro da importância da análise de dados feita por especialistas motivados para mostrar resultados. Os dados apresentados em MS-PowerPoint foram gerados e manipulados, provavelmente, em MS-Excel a partir de dados históricos de várias fontes de informações, incluindo IBGE, Banco Central e outros. Ou seja, um típico ambiente de business intelligence.

Note que a jornalista não investiu em nenhuma outra ferramenta a mais do que aquelas que nós temos em casa. O grande diferencial foi a forma estruturada de apresentar os dados. Muitas empresas já adotam o conceito de dashboard, ou seja, painéis com dados gerenciais estruturados que permitem extrair informações importantes quando os dados são analisados em conjunto.

Concluindo, acredito que o sucesso de um projeto de BI é necessário antes de qualquer decisão de uso de softwares sofisticados, a empresa deve criar uma equipe de especialistas intra-empreendedores com perspectivas reais de recompensas financeiras ou algum outro tipo de reconhecimento importante, criando um ambiente propício de “insight” sobre novos negócios para as empresas. Depois de vencida essa etapa, partir para a escolha de uma ferramenta de BI que acelere a obtenção e cruzamento dos dados.