Com o rápido crescimento da inteligência artificial (IA), o mundo do business intelligence (BI) está mudando rapidamente. Embora a IA ocupe as manchetes, as empresas precisam de uma base sólida de dados antes de poderem tirar o máximo proveito dela, e isso começa com o uso eficaz do BI.
Como as empresas lidam com cada vez mais dados, o BI as ajuda a transformá-los em insights sobre os quais podem agir mais rapidamente. Nesta postagem do blog, mostraremos a você o que está mudando e por que isso é importante.
Uma nova tendência: de uma abordagem tradicional para uma abordagem orientada por resultados
Por que a abordagem tradicional é insuficiente
Tradicionalmente, o BI começa com a criação da estrutura de dados completa. Isso inclui a criação de modelos semânticos (uma palavra moderna para conjuntos de dados) e dashboards, mas somente depois que todos os dados são limpos e organizados. Leva muito tempo antes mesmo de você obter os primeiros insights.
Mas agora as coisas estão andando com mais rapidez. As empresas não querem esperar meses para ver os relatórios. Elas querem obter valor dos dados imediatamente e reagir rapidamente às mudanças.
Uma alternativa moderna: foco nos resultados
É por isso que mais empresas agora usam uma abordagem baseada em domínio e orientada por resultados. Em vez de criar tudo em um sistema central primeiro, elas agora começam com uma simples pergunta comercial: o que você quer alcançar?
Por exemplo:
- Como podemos melhorar a disponibilidade de nossos principais produtos (itens AA)?
- Como podemos reduzir o desperdício na cadeia de suprimentos?
- Quais grupos de clientes têm o maior potencial de crescimento?
Equipes de diferentes áreas da empresa trabalham juntas para atingir esses objetivos. Elas usam somente os dados de que realmente precisam para a pergunta que estão tentando responder. Isso torna mais rápido encontrar insights úteis, e a estrutura de dados cresce naturalmente com as necessidades da empresa.
Como o BI orientado por resultados muda a maneira como as equipes trabalham
Na prática, uma abordagem orientada por resultados significa que as equipes não começam com os dados, mas com o impacto. Em vez de esperar que um modelo de dados completo seja criado e aprovado de forma centralizada, as equipes multifuncionais se alinham rapidamente a um resultado comercial específico que desejam alcançar. Em seguida, elas trabalham em ciclos curtos, obtendo apenas os dados necessários para apoiar essa meta. Isso leva a insights mais rápidos, permitindo uma tomada de decisão mais rápida.
Para os usuários corporativos, isso significa que eles estão mais diretamente envolvidos na criação dos relatórios. Eles não são mais apenas consumidores de relatórios, mas participantes ativos na obtenção dos insights corretos. Para as equipes de dados, isso significa menos tempo gasto na manutenção de conjuntos de dados grandes e não utilizados e mais tempo para fornecer valor real aos negócios.
O resultado: o BI se torna uma ferramenta estratégica, não apenas técnica
Mais foco na governança de dados e em uma plataforma central de dados.
A governança de dados recebe mais atenção
O futuro depende de seus dados. Para obter valor, sua estrutura de dados deve estar em boa forma, pois o cenário está sempre mudando. Entra lixo, sai lixo. É por isso que as empresas agora estão prestando mais atenção à governança de dados.
Isso significa simplesmente: regras e acordos claros sobre quem trabalha com os dados, como eles são usados e quais ferramentas e processos estão envolvidos.
Uma plataforma, uma única fonte de verdade
Muitas empresas também estão construindo uma plataforma central de dados para criar uma única fonte de verdade. Em vez de ter muitas planilhas ou sistemas que não se comunicam entre si, todos os dados são reunidos em um só lugar. Assim, fica mais fácil combinar informações e encontrar insights rapidamente. A configuração de uma plataforma central de dados pode parecer uma grande tarefa, mas você pode começar aos poucos. Concentre-se em suas principais prioridades e certifique-se de que as pessoas certas sejam responsáveis pelos dados certos.
As empresas que tomam essas medidas estão mais bem preparadas para o futuro, pois são capazes de reagir mais rapidamente, tomar decisões mais inteligentes e obter mais valor de seus dados, prontas para aproveitar a IA à medida que ela evolui.
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