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3 erros comuns de Business Intelligence que você precisa evitar
De acordo com o Gartner, a indústria de Business Intelligence agora vale cerca de US $ 14 bilhões, mas ainda há 70% de probabilidade de que um projeto de BI não atenda às expectativas. Portanto, é essencial estar ciente dos erros de Business Intelligence que você deve evitar a todo custo.
As soluções de Business Intelligence podem ser ferramentas extremamente poderosas que, quando usadas corretamente, podem ajudar o seu negócio a prosperar. No entanto, sem uma estratégia de Business Intelligence robusta em vigor, as empresas costumam cometer erros graves que podem prejudicar o sucesso de todo o projeto.
Nesta postagem, veremos três dos maiores erros de Business Intelligence que você deve evitar.
Liderança incerta
Um dos erros mais comuns de Business Intelligence cometidos por empresas que se envolvem em uma nova implementação de BI é não conseguir obter clareza sobre quem está liderando o projeto. Conflitos internos muitas vezes podem surgir entre os líderes de negócios e de TI, uma vez que eles frequentemente têm visões diferentes quanto ao melhor curso de ação. Este conflito interno pode contribuir para as taxas de falha persistentemente altas associadas às Soluções de Business Intelligence.
Freqüentemente, presume-se – erroneamente – que os projetos de Business Intelligence estão inteiramente sob o domínio dos departamentos de TI quando, na verdade, é essencial que haja um alto nível de patrocínio de negócios para sustentar as operações. Os departamentos de TI priorizam fatores como “estabilidade, escalabilidade, segurança e reputação do fornecedor” ao tomar decisões de compra, sem considerar as necessidades dos usuários de negócios.
Falha em entender aos requisitos do usuário
Ao tomar decisões com relação às ferramentas de Business Intelligence, é fácil ficar tão sobrecarregado pelas especificações de vários produtos que você começa a perder de vista o que realmente importa – o usuário final.
Um dos maiores erros de Business Intelligence que você pode cometer é deixar de levar em consideração os requisitos específicos desses usuários finais. Este pode ser um fator crucial para determinar o sucesso de qualquer projeto de BI. A analista do Gartner, Rita Sallam, argumenta que os sistemas de BI “podem custar milhões a uma empresa, mas às vezes fornecem pouco ou nenhum valor” devido à incompatibilidade nas expectativas dos usuários e do produto que é eventualmente adquirido.
Deixar de alinhar o produto com os recursos dos usuários finais também pode ser extremamente prejudicial ao valor de uma ferramenta de BI. Se os usuários não tiverem as habilidades necessárias para usar o software, é provável que ocorram gargalos severos. Isso pode até mesmo fazer com que o produto fique inativo por longos períodos de tempo, enquanto os usuários esperam que uma equipe de TI experiente resolva os problemas.
Os sistemas de BI precisam ser “acessíveis, intuitivos e fáceis de usar se você quiser que seus usuários finais gostem de trabalhar com eles e façam pleno uso de todos os benefícios que eles oferecem”. Estabelecer uma compreensão abrangente das habilidades e requisitos do usuário deve ser um pré-requisito para qualquer implementação de BI bem-sucedida.
Negligenciar a importância da qualidade dos dados
Negligenciar a importância da qualidade dos dados é um dos erros mais prejudiciais de Business Intelligence que qualquer empresa pode cometer, pois esses dados fornecem a base para toda a operação de inteligência.
Os problemas de qualidade de dados são listados como uma das “nove falhas fatais nas operações de BI” do Gartner , destacando o quão importante o problema realmente é. De acordo com o Gartner, “as pessoas não usarão aplicativos de BI baseados em dados irrelevantes, incompletos ou questionáveis”, portanto, esses problemas devem ser superados para garantir que as ferramentas de BI sejam utilizadas em todo o seu potencial.
Como afirma Brian Knight , todas as empresas têm problemas relacionados à qualidade dos dados, mas essas fraquezas costumam ser trazidas à tona ao embarcar em um novo projeto de Business Intelligence. Todas as empresas enfrentam certo grau de dificuldade para garantir que a qualidade dos dados seja alcançada, isso é compreensível, e muitas vezes é necessária ajuda de fontes externas que podem fornecer uma interpretação mais holística de seus dados.
Via: matillion
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