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Como melhorar o uso Analytics e ferramentas de BI nas empresas em 4 etapas

Gartner sugere melhorias para empresas que querem se manter competitivas.

 

Como melhorar o uso Analytics e ferramentas de BI nas empresas em 4 etapas

 

Business Intelligence e Analytics são duas tecnologias que podem otimizar a TI corporativa. Com a geração de relatórios é possível determinar os padrões de uso da capacidade do sistema em cada momento do ano para organizar o uso dos recursos de computação, armazenamento e rede, além de ser possível analisar todas essas regras que devem reger o negócio para alertar sobre irregularidades e corrigir desvios de conformidade.


Essas ferramentas serão utilizadas para a gestão de processos internos e têm um mercado interessante pela frente quando utilizadas para melhorarem a gestão interna dos processos.


São tecnologias que também agregam muito valor na relação com os clientes, fornecedores, parceiros e CRM, uma vez que conseguem apontar as tendências em cada uma das frentes, antecipando as demandas que as empresas receberão em curto e médio prazo.


Porém, mesmo conhecendo todo o valor do armazenamento, análise e manipulação dos dados, são pouquíssimas as empresas que hoje conseguem ser eficientes em BI e Analytics.

 

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Pesquisa recente do Gartner aponta que em uma amostra de 813 organizações, 87% delas têm baixa inteligência dos negócios e são imaturas na questão de análises de dados.


Este é um ponto de extrema preocupação dos mercados, uma vez que houve uma evolução na questão do uso de dados, a sua importância para a competitividade dos negócios e para alimentar tecnologias como Machine Learning e Inteligência Artificial. Se os dados não são limpos ou estão incorretos, toda uma cadeia já nasce contaminada.


A consultoria então sugere em seu estudo 4 etapas para que as empresas melhorem seus índices de BI e Analytics. São elas:


Etapa 1: ter uma visão clara de como os dados serão utilizados

Quais os dados que deverão ser armazenados provenientes do Big Data, o que será feito com cada um deles, quais as perguntas que eles vão responder e como esses dados vão trazer informações que vão agregar valor aos negócios da empresa?


Estas são algumas perguntas que precisam ser respondidas antes mesmo de iniciar um processo de Big Data, para que não sejam colhidas informações que podem sequer ter valor para a organização, utilizando a capacidade do Data Center e sobrecarregando a mão de obra de análises realmente importantes.

 

Etapa 2: criar uma estrutura organizacional flexível

Business Intelligence depende não somente do departamento de TI e toda tecnologia que ele coordena, mas também da atenção de outros departamentos, que devem trazer necessidades dos negócios e apoiar iniciativas que vão lhe trazer dados importantes para a realização de suas atividades.


Por isso, a estrutura deve ser flexível, contando com a ajuda de outros profissionais, com outros conhecimentos sobre o mercado.


Etapa 3: ter um plano de governança de dados

Um cronograma de atividades, um fluxograma de ações e um organograma de pessoas e suas responsabilidades são fundamentais em um plano de ação.
Cada membro da equipe de TI deve ter suas responsabilidades determinadas, assim como prazos para as entregas de projetos e realizarem suas atividades dentro de um processo pré-definido.


Etapa 4: criar plataformas de Analytics integradas

Gartner sugere que as plataformas atuais sejam reestruturadas para serem capazes de suportar novas tecnologias que estão surgindo, assim como a ampla gama de usos dos dados.


Estar integrado apenas em um sistema ERP ou ferramentas de relatórios, não será suficiente para acompanhar as demandas dos mercados que estão transitando para a Transformação Digital.


Enfim, para o Gartner, as empresas precisam melhorar rapidamente suas estruturas de BI e Analytics, uma vez que considera essas tecnologias como algumas das mais disruptivas para as empresas até o ano de 2022.

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