Gestão da Inovação
O capital humano como eixo da estratégia de BI
Independente das oscilações nos níveis de desemprego e salários, preencher as demandas de gente especializada tem sido um desafio que abrange praticamente todas as áreas. Isso não se limita aos novos cargos criados com a transformação digital, como cientistas de dados e analistas de BI.
À medida que as estratégias de competitividade e crescimento das companhias se sustentam cada vez mais em informação, análises e decisões baseadas em fatos, os benefícios da tecnologia têm que chegar a perfis mais amplos de usuários.
Quando se fala em BI corporativo, geralmente a primeira imagem que vem à mente é de um executivo C-Level diante de dashboards que permitem a visualização de toda a organização. De fato, já se foi a era da “liderança intuitiva”, até porque o atual cenário não permite decisões sem um fundamento seguro de dados. Mas não se pode esquecer que a informação é a peça-chave em toda cadeia de valor.
Se percorrermos o organograma dos núcleos de decisão até as pontas, de entrega e relacionamento com o cliente, o mercado também é outro. As habilidades interpessoais continuam imprescindíveis. Nem por isso se tolera que um representante da empresa hesite na hora de responder uma demanda ou formular uma proposta.
O BI revela os múltiplos fatos que impactam cada decisão ou ação, mas quem transforma informação em valor são as pessoas.
Além de cientistas de dados e analistas de BI, talentos em produção, logística, finanças ou comercial são recursos muito preciosos. Portanto, faz todo sentido econômico uma abordagem inclusiva de Business Intelligence, que permita aos especialistas de várias disciplinas usar as ferramentas para aumentar tanto a qualidade de suas entregas quanto de sua própria rotina de trabalho. O colaborador passa a se focar em insights e novas respostas, sem o overhead de operar ferramentas feitas para perfis mais restritos de usuários.
Sinergia, objetividade e motivação – a autoridade dos dados
Tanto para as deliberações da direção quanto para as decisões operacionais, financeiras e comerciais do dia a dia, dados de várias fontes e departamentos têm que convergir. Uma informação defasada, ou oculta, sobre eventos de alto impacto no negócio faz com que todas as análises e planos se percam no contexto, com o risco até de induzir a erros. E se a informação for desencontrada, com inconsistências entre vários relatórios e fontes, a tecnologia mais atrapalha do que ajuda.
O próprio desempenho individual e as relações dentro da organização têm muito a ganhar com a disponibilidade de informação de qualidade. A padronização dos dados e análises, ainda que com os cortes relevantes para cada usuário, traz objetividade e consenso. Por exemplo, a partir da visão de seus KPIs, o gestor precisa passar as cobranças e orientações para os times de operações ou vendas. À medida que os dados do BI vêm das mesmas fontes e ao mesmo tempo, se eliminam questionamentos ou ruídos e todos se concentram em solucionar o mesmo problema.
Cientistas de dados, CIOs, CISOs e DPOs também precisam de usabilidade
A usabilidade do BI, ao permitir a criação de modelagens e automações, mesmo para os especialistas de negócios com menos habilidades tecnológicas, já reduz muito a carga do pessoal diretamente relacionado à tecnologia, pela autonomia e menor necessidade de suporte.
Contudo, o desenvolvimento de casos de uso de inteligência de mercado envolve várias considerações até se chegar à criação das análises, dashboards e automações. Além dos aspectos de TI, que em alguns casos podem implicar custos adjacentes de licenças e outros recursos, há todo o trabalho para extração e disponibilização dos dados. Conforme o caso, o planejamento deve incluir o responsável pela segurança da informação (CISO) e o DPO (responsável por proteção de dados) para definir as políticas de acesso e tratamento a informações sensíveis entre as várias etapas e usuários que compõem um processo.
Uma solução que simplifique a extração de dados e traga embutidas funções de governança e compliance reduz o desgaste e a tensão para as áreas de TI e de gestão. Ao mesmo tempo em que são competências notoriamente escassas no mercado, a agenda desses profissionais é extensa e complexa por si só, devido a seu papel na transformação dos negócios. A tecnologia tem que ser um facilitador nesse desafio.
BI voltado à inteligência do especialista no negócio – reequilibrando o peso dos insights
Em toda organização ou até nos departamentos, se destacam os planilheiros, que por função ou até mesmo por iniciativa muitas vezes desenvolvem relatórios e visualizações úteis. Possivelmente, algumas grandes decisões ainda sejam gestadas nos desktops dos líderes, embora este seja um hábito em desuso nas empresas com mais governança e maturidade.
Conforme o conceito de data driven de fato permeia transformações em praticamente todas as atividades, é natural que as pessoas busquem desenvolver habilidade com plataformas de BI ou até em linguagens como Python. Contudo, a capacidade e o tempo disponível para operar software complexo não determina quem tem o argumento de negócio correto.
À medida que se simplifica e se padroniza a criação de modelagens, relatórios e a forma de enxergar gargalos e oportunidades de otimização, se pode liberar uma riqueza latente. Ou seja, pessoas com muito compromisso e conhecimento sobre a empresa, o mercado e os clientes ganham protagonismo na construção das análises e respostas ao que os dados revelam. O resultado são regras de negócio mais assertivas, processos mais previsíveis e alinhamento fim a fim.
BI para eficiência e qualidade fim a fim
De dashboards abrangentes para a direção a pequenos informes e alertas no celular do vendedor ou em displays no chão de fábrica, a entrega da informação certa nivela os padrões para os processos internos e, principalmente, agrega uma consistência percebida pelo cliente final.
Obviamente, os recursos de visualizações, construção de análises e automações são entregues a grupos específicos de usuários. Isso faz sentido para quem tem conhecimento e responsabilidade em relação aos dados e processos de negócio em suas áreas de especialização. A maioria dos usuários enxerga os resultados do BI de forma indireta, seja por meio de portais, mensagens, paineis, alertas e outros meios de entrega de informação na medida certa.
Além da objetividade da informação que chega para tomada de decisão, a automação traz ganhos de segurança e compliance. Os acessos passam a ser fortemente relacionados a alçadas e finalidades, reduzindo os riscos de exposição de dados sensíveis a usuários não autorizados.
O fator humano de quem traz a tecnologia de BI
É claro que a visão estratégica de valorização do capital humano explica muito sobre a arquitetura, as funcionalidades e a usabilidade do TARGIT Decision Suite. Tudo começa com a engenharia e o desenvolvimento ouvindo os clientes e os setores. Mas as pessoas que atuam na entrega e suporte têm um peso decisivo para se tirar o melhor do produto e escalar os resultados.
Na hora que ocorrem dificuldades e demandas urgentes, é bom contar com uma estrutura pronta e disponível de profissionais certificados e cientes sobre seu contexto. Mas o relacionamento vai além do atendimento a chamados. Acelerar os resultados das implementações, apontar casos de uso de maior retorno e acompanhar o desenvolvimento de uma cultura data driven fazem parte das atribuições dos times.
BI por quem entende os setores, o mercado e as pessoas
Em mais de 10 anos de relacionamento com empresas líderes e inovadoras em seus segmentos, nós, na TARGIT Brasil, temos uma visão muito clara das dificuldades que as companhias enfrentam para cumprir as expectativas de “extrair valor dos dados”. Entre o conceito e a execução, há desafios que só a experiência ensina a superar.
A usabilidade é um dos pontos fortes do TARGIT Decision Suite. A ênfase em facilidade de uso está em todas as fases, desde a extração e preparação dos dados ao consumo da informação ou insight gerado pelo BI. Mesmo assim, a TARGIT Brasil tem muita atenção aos programas de onboarding para diversos perfis de usuários. Isso ajuda a quebrar resistências e evita problemas típicos no início da adoção, quando uma nova solução cria mais overhead do que resultados.
Nós conhecemos bem as prioridades nos setores, o ambiente de dados das empresas e, principalmente, como as pessoas lidam com a tecnologia.
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