A qualificação e integração de dados são fundamentais para o sucesso de projetos de Business Intelligence (BI).
Tabela de Conteúdo
Você já deve ter ouvido falar a história do CFO e do CEO que tiveram uma discussão sobre a visão dos números da companhia numa reunião.
A divirgência houve porque os números apresentados no relatório do CFO não correspondiam aos do CEO.
Depois de muita conversa, concluíram que os dois estavam certos.
Mas a maneira que coletaram, trabalharam e organizaram os dados foi a causa das divergências.
Ocorre que nessa empresa haviam inúmeras planilhas, sistemas e fontes de dados. Os dados estavam esparramados por vários departamentos e transformavam isso em verdadeiras “ilhas”.
Quando entenderam o contexto, decidiram mudar o processo. Assim envolveram a área de tecnologia para analisarem a situação e proporem uma solução.
Após alguns dias a tecnologia trouxe algumas sugestões, mas a que mais agradou aos executivos foi a de construir um processo que garantisse que todas informações estivessem disponíveis no mesmo formato, unificadas, utilizando as mesmas regras de negócios e principalmente no mesmo lugar para que todos tivessem acesso imediato quando quisessem.
Assim fizeram, não foi um projeto simples e nem fácil, pois exigiu muito esforço técnico, conversas com várias áreas de negócios, integração de dados, qualificação e enriquecimento dos mesmos até que depois de algumas semanas tudo estivesse disponível.
Qualificação dos dados
Além da integração dos dados, temos de nos preocupar com a qualidade deles.
Percebo que nos projetos de Business Intelligence os maiores esforços sempre são nessa etapa. E na maioria deles o dado do sistema transacional não está bom para as necessidades de negócio.
Quando isso ocorre, torna-se necessário não ficar só no ETL, mas acrescentar um processo de qualidade e enriquecimento de dados. Isso se dá por vários motivos, mas para a informação ter valor, obviamente deve ser a melhor possível.
Dados da pesquisa global da Serasa Experian de 2018 mostram que os dados ganham cada vez mais importância estratégica.
Segundo a Serasa, 73% das organizações usam os dados para melhorar a experiência do usuários, 65% para tomada de decisões, 65% para melhorar a gestão dos custos, 48% para compliance e 45% para melhorar a eficiência do marketing.
O que fica claro é que se não tivermos os dados corretos, comprometeremos seriamente os rumos das empresas. Para minimizar isso, isso será necessário implementar um processo de qualidade de dados.
O processo consiste em entender detalhadamente cada fonte de dados (interna ou externa), fazer a identificação dos problemas (profiling), definir as regras e critérios que serão aplicados e buscar fontes externas confiáveis para enriquecer os dados.
Assim, podemos entender que qualidade de dados não é produto mas sim um processo. Faço aqui a analogia com a limpeza de uma piscina.
Se não houver cuidados contínuos a água rapidamente fica imprópria para o uso.
Benefícios da integração de dados
Quando o projeto foi entregue os benefícios de negócios ficaram latentes e visíveis.
As informações ficaram mais confiáveis.
Todos os dados realmente importantes estavam no mesmo local, eles viraram informações visto que houve enriquecimento e qualificação dos dados.
O acesso a eles foi ampliado e facilitado, as decisões ficaram mais simples, rápidas e assertivas, além das reuniões dos executivos ficarem bem mais produtivas.
Os relatórios e dashboards que foram criados resolveram a vida dos executivos, mas o que poucos percebem é que o sucesso desses projetos depende da integração e qualificação dos dados, sem isso, tudo ficaria muito mais difícil.
Conclusão
Para que um projeto de analytics tenha sucesso é imprescindivel que os processos de integração e qualificação de dados esteja bem implementado. Sem dados precisos dificilmente as decisões serão acertadas e trará muitos problemas para o negócio. Vale muito a pena investir tempo para ter esses processos maduros e bem azeitados.
Até a próxima!
