10 razões pelas quais seus projetos de Business Intelligence falham
Como qualquer ferramenta poderosa, os projetos de BI devem ser gerenciados adequadamente para obter resultados positivos. O fato de você estar equipado com conhecimento extra não garante automaticamente que você terá sucesso em sua aplicação, portanto, é fundamental evitar armadilhas comuns. Aqui estão alguns dos principais fatores que podem fazer com que seus esforços de análise sejam insuficientes.
1. Falta de apoio executivo
Nenhum projeto complexo é bem-sucedido sem uma orientação consistente. Infelizmente, muitas empresas parecem esquecer essa regra de ouro quando se trata de BI, e seus projetos fracassam ou vão na direção errada.
Business Intelligence deve gira em torno de métricas relevantes. Os membros HEAD da empresa devem desempenhar papéis importantes na definição, implementação e gerenciamento de métricas do projeto, bem como o fluxo, alvo e ferramentas usadas para analises.
2. Tecnologia Antiga
Os fluxos de trabalho estão mudando e a tecnologia de BI precisa acompanhar. Construa seus projetos em torno de ferramentas que incorporam visualização de dados, acessibilidade móvel e painéis de arrastar e soltar direto da caixa, como quase todos os produtos de BI independentes de hoje fazem.
3. Falta de suporte comercial
Um gerente global do Gartner observou que a falta de suporte e treinamento de negócios era um culpado comum no fracasso de projetos de BI.
Os empreendimentos de business intelligence não são apenas projetos favoritos para gerentes. Eles devem representar os esforços de toda a empresa para fazer mudanças, portanto, certifique-se de que todos estejam envolvidos desde o início e implemente o treinamento que ajude os funcionários a desempenharem sua parte, rastreando dados relevantes.
4. Excesso de KPIs
Os principais indicadores de desempenho, ou KPIs, são essenciais para rastrear seus sucessos e fracassos, mas e se existir medição de desempenho em excesso? Os especialistas em BI parecem pensar assim, citando o uso excessivo de indicadores de desempenho como o erro de muitas implementações de Dashboards e Scorecards.
KPIs complexos exigem mais manutenção e análise, podem transformar o que deveriam ser tarefas rotineiras de business intelligence em trabalhos extremamente difíceis de manejar. Concentre-se sempre em KPIs que fornecem as informações mais exclusivas com a maior exatidão e precisão.
5. Nenhuma metodologia para coleta de requisitos
Antes de escolher uma metodologia de extração de dados, aprenda realmente como ela funciona. Você deve mergulhar nas complexidades dos algoritmos de mineração de dados ou siga algum outro caminho, ampliar o seu conhecimento aumenta as chances de sucesso do projeto.
6. Prazos de projeto excessivamente curtos
Prazos fora da realidade podem prejudicar um projeto promissor.
7. Experiência do usuário ruim
A experiência do usuário, ou UX, é crítica para a visualização de dados. Dashboards confusos ou mal projetados simplesmente confundem as coisas, tornando mais difícil para você utilizar as informações.
Simplifique sua UX para torná-la mais acessível. Pode ser que isso signifique reduzir o número de KPIs que seu painel mostra ou alternar totalmente o software, a clareza é vital para a tomada de decisão informada.
8. Falta de adoção do usuário
Sua coleção de Big Data depende dos usuários para gerar informações? Nesse caso, você pode estar dando tiro no pé.
A adoção de BI entre os funcionários é de apenas cerca de 22%.
A adoção de BI pode ser mais aplicável se você simplificar o processo. A implantação de ferramentas móveis que são mais fáceis de usar demonstrou aumentar as taxas de adoção.
9. Dados ruins
A falta de limpeza de dados é uma das maiores fontes de problemas da área de BI. Análises que falham em eliminar ruído, orientam suas decisões na direção errada, portanto, sempre reserve um tempo para limpar.
À medida que você aprende mais sobre o que constituem dados bons, você poderá modificar e refinar ainda mais a forma como responde às mudanças.
Descubra mais sobre como elaborar projetos de BI de sucesso verificando nossos outros artigos de blog ou compartilhe quaisquer armadilhas que perdemos nos comentários abaixo.
10. Falta de recursos adequados
A coleta de dados não é tudo para o BI. As entidades modernas que não dispõem de pessoal para tirar conclusões e implementar mudanças com base nas informações que coletam, acham impossível aprender com suas atividades analíticas.
De acordo com o CIO, os cientistas de dados desempenham papéis vitais na análise interpretativa. Ajudar esses indivíduos a mudar para funções de administrador de dados pode garantir que seus esforços de análise realmente impulsionem a tomada de decisões estratégicas.
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