Este artigo foi preparado por Sergey Shopik, diretor e fundador do Client Experience Lab. Com base em material publicado por Martha Bennett no site da agência analítica internacional Forrester Research. Convidamos todos para 18 de junho às 20:00, horário de Moscou. para um workshop gratuito "Visualização de A a Z". Você pode se inscrever aqui .
Poucos dados. Muitos dados. Dados incompletos ou acesso limitado a eles, relatórios e painéis que demoram muito para serem formados, que geralmente não atendem às suas metas. Ferramentas de análise que apenas alguns especialistas treinados podem usar. Tudo isso é uma lista de reclamações do campo de mineração de dados e business intelligence (BI). É extremamente longo e a automação, infelizmente, não serve como solução para esses problemas. Ao mesmo tempo, o BI é uma das principais prioridades de implementação na organização há vários anos, à medida que as empresas começam a reconhecer claramente o valor dos dados e das análises quando se trata de otimizar soluções para obter o melhor resultado.
Então, o que você pode fazer para garantir que sua iniciativa de BI não acabe no despejo de projetos malsucedidos? Encontrar a resposta para essa pergunta não é algo incomum e complicado, mas exigirá respostas para perguntas claras e a separação de "grãos do joio". Frequentemente, é possível ouvir histórias de como os projetos multimilionários nessa área falharam completamente. Muitas vezes, esse foi um dos seguintes motivos que tentaremos descobrir.
Qual é a diferença entre um projeto de análise de BI bem-sucedido e um projeto preso no inferno da produção? Estudando as melhores práticas de projetos bem-sucedidos, a diferença pode parecer óbvia, mas são as diferenças que distinguem aqueles cujos projetos de BI não atendem às necessidades dos negócios (ou, em princípio, falham) daqueles cujos projetos são bem-sucedidos.
E o mais importante: em que categoria de tarefas atribuiremos um projeto semelhante? TI corporativa ou uma das unidades de negócios cujos relatórios queremos automatizar e cujos dados queremos examinar? Geralmente, o problema é que a implementação do projeto está completamente à mercê da TI corporativa, sem envolver os usuários de negócios no processo. No que frequentemente isso acontece precisamente por iniciativa deste último - deixe-o apresentá-lo, e então pressionaremos um botão e a "análise" começará. Na verdade não. A iniciativa deve vir precisamente de negócios e tarefas comerciais, mas não o contrário. Óbvio, mas ao mesmo tempo coisa complicada. Como fazemos isso?
- Forme objetivos claros: O que é esse painel para mim, para que finalidade vamos levar esse ou aquele indicador? A má resposta é apaziguar os acionistas / administradores. ” Uma boa resposta é avaliar a eficácia de certas ações e, com base nisso, decidir a, b, c.
- Seja flexível e não tente fechar todas as tarefas "de cada vez". O segundo erro comum é escrever o TK perfeito. Automatize uma tarefa, verifique o resultado e passe para a próxima. Não tente implantar um projeto em larga escala por um ano. Alcance a meta em 12 etapas - uma etapa por mês. Ao mesmo tempo, não se esqueça dos principais objetivos e metas.
- Entenda os dados. Os projetos não decolam devido à falta de dados. E isso também acontece. Lembro-me do caso em que o projeto de segmentação da base de clientes foi interrompido devido ao fato de os dados de vendas no programa de contabilidade da empresa não estarem vinculados a cartões de desconto! Isso significa que você precisa borrifar cinzas em sua cabeça e abandonar seu plano? De jeito nenhum! Isso significa apenas que é necessário vincular os dados e começar a acumulá-los, para que posteriormente se encaixem no plano. Ao mesmo tempo, comece a construir um sistema de indicadores, que posteriormente serão integrados aos processos. Verifique se todos os dados estão disponíveis e repita o ciclo.
- Escolha ferramentas com base na tarefa, e não vice-versa. Uma piada antiga: compramos algo e agora estamos tentando empurrar nossos processos para lá. Mas deve ser o contrário. A ferramenta para análise de BI é selecionada para as tarefas, e não vice-versa. É bom que todos os departamentos da empresa estejam cientes das tecnologias usadas nela. Caso contrário, você terá 20 programas em cada departamento, cada um considera à sua maneira, mas não há uma versão única da verdade. Tudo o que você pode fazer é implementar a 21ª ferramenta.
- Se necessário, não tenha medo de recorrer a ajuda externa. Não há nada especial a acrescentar. É normal: ligar para um consultor ou envolver uma equipe externa para resolver o problema necessário em pouco tempo. Não é normal: faça você mesmo e faça isso por dois anos.
- O gerenciamento de mudanças e o aprendizado são um processo contínuo. Você não pode apresentar algo "para sempre". O mercado está mudando, metas, indicadores, a situação da empresa está mudando. É importante monitorar a relevância das decisões e desenvolvê-las rapidamente, se necessário. No final, é improvável que o que funciona para uma loja independente seja totalmente relevante para uma grande rede federal.
Onde as melhores práticas estão presentes, por definição, existem armadilhas que devem ser evitadas. Identificamos os mais comuns entre eles:
- Usar TI na inteligência de negócios parece mais fácil do que realmente é. Até que você implemente a abordagem de BI para análise de dados, normalmente você tem 1 pergunta. Após a implementação, o número de perguntas aumenta dez vezes, conforme as oportunidades de análise são muitas vezes maiores. Juntamente com a tecnologia, desenvolva uma cultura de trabalho com dados.
- Recusa em desempenhar suas funções após atrair parceiros externos para prestar assistência. Infelizmente, isso não funciona. Um consultor ou equipe externa o ajudará a construir o processo. Mas a responsabilidade por ele e trabalhar com ele é sua.
- Focar no desenvolvimento e implementação de tecnologia, não no gerenciamento e treinamento de mudanças. É melhor implementar um pequeno sistema de relatórios no Power BI e tomar decisões operacionais com base em dados, do que gastar centenas ou milhares de horas implementando o SAP e não usar sua funcionalidade nem 1%, mas continue enviando placas entre si no Excel.
Siga estas regras simples e, sem dúvida, terá sucesso. E a transição da tomada de decisões em um palpite para decisões equilibradas e digitalizadas usando a análise de BI será o mais simples possível. Boa sorte, amigos!