Depois de mais de 10 anos fazendo BI, decidi reunir aqui os erros mais comuns que eu identifiquei ao longo dessa jornada e que fazem os projetos de BI falharem. Mapiei os 5 erros mais comuns nos projetos de BI, fiz uma espécie de ranking, último eu acredito ser o menos importante e o primeiro o mais importante
1 – Mudança de Cultura
O principal problema que tenho encontrado no desenvolvimento desses projetos é a mudança de cultura dentro das organizações para o uso das informações. Passamos meses desenvolvendo, integramos dados, levantando requisitos, desenvolvendo painéis e relatórios. Porém os usuários buscam sempre o velho conjunto de dados tabulares ou relatórios paginados entregues pelos seus sistemas legados. Dados de difícil leitura e que consequentemente não entregam resultados que possam ser utilizados para tomadas de decisões.
Acredito que um dos principais trabalhos a ser realizado junto com o desenvolvimento de um projeto de BI é a conscientizações dos colaboradores a respeito do uso e compartilhamento das informações.
2 – A escolha da Ferramenta
Vi diversos projetos falharem pelo uso de ferramentas com alta complexidade de desenvolvimento, pouca acessibilidade, alto custo de implementação, não possuir funcionalidades requeridas pelos clientes e etc.. Por muitos anos ficamos presos as ferramentas com custos altíssimos e que não geravam valor compatíveis com seus preços.
Com a expansão da necessidade de entregas cada vez mais rápidas, o self-service BI explodiu. Se transformando em uma tendência de mercado e junto com ela diversas ferramentas para atender esse “novo” nicho. As atuais ferramentas entregam resultados rápidos, com um baixíssimo custo de implementação e com atualizações de funcionalidades mensais. Isso garante a entrega rápida de resultado que se molda a necessidade do usuário a cada instante.
3 – Qualidade dos Dados.
A qualidade é um dos fatores quase que determinantes para garantir a confiança dos usuários nos painéis e relatórios que serão produzidos. Dados problemáticos sempre existirão, não consigo me recordar da última vez que não foi necessário trabalhar a qualidade dos dados em projeto antes de iniciar a construção de painéis.
Atualmente existem diversas ferramentas de Data Quality no mercado, muitas delas muito bem robustas. Porém como dizem no ditado, nem sempre você precisa de uma bazuca para matar uma formiga. As ferramentas de self-service BI incluem muitas funcionalidades e realizam muito bem o tratamento desses dados. Com 20% de trabalho podemos resolver os 80% dos problemas.
O projeto de qualidade irá garantir a coesão dos dados e a entrega de informações contundentes. Portando, os projetos ganham patrocinadores, a confiança dos usuários é extremamente importante. Ainda mais, quando estamos tentando fazer com que todos acreditem que o uso de informação gerencial não é mais uma escolha, e sim uma obrigação para empresas de sucesso.
4 – Tempo de Projeto
Esse item vale não somente para os projetos de BI, mas para qualquer projeto de tecnologia. Os tradicionais métodos de desenvolvimento de projeto são divididos em fases de levantamento de requisitos. Prototipação e desenvolvimento, tudo isso realizados por equipes distintas. Em alguns projetos de BI existe também as divisões em equipes de desenvolvimento, ETL e OLAP. Todas essas fases e divisões de equipes fazem com que os projetos, por motivos óbvios, demorem diversos meses ou até anos para que o cliente tenha contato com a solução desenvolvida. Isso gera uma taxa altíssima de rejeição e geralmente com 6 meses de projeto a necessidade levantada anteriormente já não representa mais a realidade atual do cliente.
Os métodos alternativos têm se mostrado extremamente mais eficiente e de menor custo, equipes menores, onde todos entendem e participam de todas as etapas (levantamento e desenvolvimento) portanto todos realizam todas as etapas. Tudo isso dividido em pequenas entregas, sendo assim o cliente tem contato com a solução a partir da primeira semana de projeto. Sendo possível já obter feedbacks do que está sendo desenvolvido, em outras palavras as taxas de aceitação se elevam e as entregas correspondem as expectativas dos clientes. Aliando isso as novas tecnologias, temos menor custo, menor prazo e maior confiabilidade dos usuários sobre todas as informações fornecidas pelo BI.
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