5 armadilhas do BI em self-service

As plataformas para auto-serviço de BI oferecem muitos benefícios, mas aproximar e facilitar a analítica e o reporte para as unidades de negócios, ignorando o departamento de TI, pode ter imprevistos onerosos.

Ao longo dos últimos anos, as empresas adoptaram cada vez mais plataformas de Business Intelligence disponibilizadas num modelo de self-service ou auto-serviço. No relatório “Self-Service BI Market – Global Forecast to 2021”, a Research and Markets prevê que o mercado global de BI self-service duplicaria 7,31 mil milhões de dólares em 2021.

Os benefícios parecem claros. Considerando que o BI tradicional é frequentemente visto como lento e rígido, o BI em self-service promete facilidade de uso e agilidade. Dessa forma, os utilizadores das áreas de negócio podem ter acesso aos dados e informações que precisam, quando precisam deles, sem estarem dependentes do TI, fugindo a potenciais estrangulamentos com as plataformas de BI tradicionais.

Em geral, reconhece-se que o negócio pode aproveitar melhor as oportunidades e reagir mais rapidamente aos problemas. Dave Mariani, CEO da startup AtScale, fornecedora de uma plataforma semântica universal para BI sobre Big Data, acredita que o BI em auto-serviço oferece muitas vantagens, mas também vê várias consequências imprevistas quando as organizações adoptam esse modelo.

Da sua experiência como vice-presidente de engenharia para análise de anunciantes e vice-presidente de desenvolvimento, para a gestão de dados de utilizador e analítica na Yahoo, Mariani identifica várias armadilhas.

Há cinco, com efeitos colaterais que importa evitar.

Caos nos indicadores empresariais

Para tirar valor das ferramentas de BI, as unidades de negócios precisam fornecer-lhes dados. Em geral, isso significa que as equipas levantam e gerem os seus próprios “data marts” ‒ subconjuntos de “data warehouses” que contêm dados específicos de uma linha de negócios.

Dado que as unidades de negócios individuais, num ambiente de BI em self-service, são normalmente responsáveis ​​por todo o hardware, software e dados que compõem os “data marts”, criarão inevitavelmente as suas próprias definições e indicadores. Esse não é grande problema se essa unidade de negócios for o único utilizador dos dados, mas sim quando se tenta comparar relatórios de diferentes unidades.

“Criam-se definições conflituantes”, aponta Mariani. Mariani observa que, durante a sua experiência na Yahoo, as unidades de negócios da empresa tiveram inúmeras definições para “impressões” e “visitas”, num contexto publicitário.

“Todos calcularam por conta própria e é um problema porque agora o negócio não está alinhado. Todos eles contam histórias diferentes e os gestores já não confiam nos números porque as pessoas criaram as suas próprias definições para satisfazer seus próprios objectivos”.

“A organização média não consegue fazer nada apenas dependendo de uma unidade de negócios”, acrescenta Bruno Aziza, director de marketing da AtScale. “Por exemplo, as vendas e o marketing precisam trabalhar juntos” , defende.

Utilizadores obrigados a serem engenheiros de dados

O BI de auto-atendimento e os marts de dados podem levar a algumas vitórias rápidas para as unidades de negócios, mas à medida que os mercados de dados crescem e os dados mudam, os utilizadores das unidades passam a gastar quantidades crescentes de tempo gerindo-os. Eventualmente, se a quantidade crescer o suficiente, talvez precisem de pedir ajuda ao TI, despejando-lhe em cima uma confusão de dados.

“Basicamente, pedimos aos nossos usuários empresariais que se tornem engenheiros de dados”, explica Mariani. “Isso é menos eficiente e definitivamente não é a melhor maneira de atingir o objetivo. As unidades de negócios podem ter algum sucesso inicial com novas formas de visualização ou painéis, mas quando os dados mudam, precisam de assumir um papel que era do TI, não são capazes de fazê-lo”.

Algumas organizações tentaram abordar esse problema incorporando utilizadores do negócio no departamento de TI ou incorporando profissionais de TI em unidades de negócios individuais, nas quais actuam como corretores entre as linhas de negócios e TI.

“Esse foi o modelo que tivemos na Yahoo”, diz Mariani. “Foi aí que vimos a proliferação de diferentes ferramentas, plataformas e formas de armazenar os dados. Foi muito caro e criou uma enorme quantidade de complexidade”.

Como reacção, a equipa de analítica da Yahoo criou um único serviço para dados a que as unidades de negócios poderiam aceder através das suas ferramentas de BI. Criou-se um enorme valor para o negócio face ao do modelo distribuído, diz o CEO.

Segurança dos dados sofre impacto

Com as unidades de negócios que possuem e geremos seus próprios “data marts”, o negócio geral perde o controlo sobre a segurança dos dados. Estes tendem a proliferar por toda a organização e aqueles mais confidenciais podem acabar em laptops, outras ferramentas de BI ou dispositivos de mobilidade. Torna-se impossível para a organização acompanhar a localização das cópias dos dados.

A produção de dados e a linhagem dos mesmos podem tornar-se altamente problemáticas. “Uma perda de controlo sobre os significa também uma perda de segurança”, diz Mariani.

BI em self-service não é expansível

O modelo traz a promessa de dar às unidades de negócios acesso aos dados e informações que precisam, quando precisam deles. E, em muitos aspectos, cumpriu essa promessa. Mas quando é preciso aumentar a escala dos esforços de BI , os desafios tornam-se bastante evidentes.

“Significa ‘pensar pequeno’ para Big Data. É apenas uma questão de tempo até de não se poder expandir para resolver as necessidade que se tem”, segundo Mariani. O departamento é obrigado a pensar no longo prazo, mais do que unidades de negócios apenas interessadas em resolver um problema.

“O negócio odeia o modelo centralizado porque não quer esperar e não confia na capacidade do TI em entregar o que precisam num prazo aceitável. Na Yahoo, demorou-se um mês para adicionar uma nova dimensão d de análise de anúncios gráficos”. Uma empresa não pode aguardar um mês.

“Considere-se um revendedor de roupas. Ele pode usar BI em self-service para realizar análises sobre uma única marca. Isso pode fornecer informações úteis rapidamente, mas a empresa sabe que os seus clientes fazem compras em várias propriedades e de várias marcas. E se cada unidade de negócios estiver a trabalhar com suas próprias definições e indicadores, a análise em maior escala sobre várias marcas torna-se uma tarefa hercúlea”.

Custos de licenciamento crescem

O BI de self-service acaba por custar frequentemente mais do que a tecnologia em modelo centralizado. Primeiro, há o custo da tecnologia: cada uma das unidades de negócios precisar de comprar licenças para as suas ferramentas de BI preferidas e perde-se a economia da escala quando se compra para toda a organização.

Todavia, pode haver valor na possibilidade de utilizadores finais usarem as suas ferramentas preferidas de forma mais ágil. Além do custo da tecnologia, porém, há também o custo no trabalho humano. “Custa definitivamente mais”, assinala Mariani. “Basicamente é preciso distribuir esse conhecimento [sobre os dados e ferramentas]. É necessário ter pessoas no negócio conhecedoras dessa estrutura tecnológica por inteiro para usá-la correctamente. Isso é difícil de pedir, especialmente se não for o principal trabalho delas”.

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