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Arnaldo Auad
03/08/2021 / Publicado em Analytics, Business Intelligence, Estratégia

7 erros comuns em business intelligence

Projetos de business intelligence (BI) podem ser alguns dos trabalhos mais gratificantes que você já fez, ou podem ser alguns dos mais angustiantes. Tudo depende de como você prepara e executa as coisas, especialmente durante o estágio de planejamento. Elimine esses 7 erros frequentes que as empresas cometem ao lançar um projeto de BI para evitar essa miséria e tornar seu projeto de BI uma experiência alegre.

1) Falta de um objetivo definido

Isso pode parecer simples, mas é muito fácil começar a coletar dados e perder de vista seu objetivo final. Antes de investir qualquer tempo ou dinheiro no desenvolvimento de sua plataforma, certifique-se de saber o que deseja alcançar. Obtenha a adesão dos principais interessados ​​em cada estágio do processo – o projeto terá muito mais probabilidade de ser bem-sucedido se todos entenderem como ele agregará valor às suas vidas.

2) Existem muitos objetivos concorrentes

Tentar atingir muitos objetivos de uma vez é um dos erros mais comuns cometidos pelas empresas. Se você é novo em inteligência de negócios, concentre-se em um objetivo específico antes de passar para o próximo. Por exemplo, se você está encarregado de aumentar as vendas da empresa, primeiro precisa descobrir como recuperar relatórios de vendas de seu banco de dados, depois descobrir como usar esses relatórios e assim por diante.

3) Ser excessivamente agressivo em sua abordagem

Muitas vezes, as empresas estão tão ansiosas para iniciar projetos de inteligência de negócios (BI) que deixam de planejar como essas novas iniciativas serão sustentadas. Infelizmente, é comum que as empresas abandonem os projetos na metade devido à falta de dinheiro ou de apoio administrativo. Seja cauteloso – se você for lançar seu próprio projeto de BI, certifique-se de mantê-lo funcionando do início ao fim.

4) Usando a ferramenta incorreta

Quando você começa a usar as informações comerciais, é fácil se deixar levar. Existem inúmeras ferramentas disponíveis e é tentador testá-las todas. Para evitar ter muitas ferramentas diferentes para gerenciar, comece o planejamento do projeto com uma ideia clara de qual ferramenta você deseja – e por quê. Além disso, não hesite em experimentar uma variedade de itens antes de escolher um.

5) A falta de habilidades interpessoais

É tentador fazer tudo sozinho – afinal, você deseja muito ver sua empresa florescer e não tem muito tempo. No entanto, se você tentar lidar com tudo sozinho, seus resultados provavelmente serão abaixo da média. Muitas start-ups falham porque tentam fazer tudo sozinhas; não há problema em contratar especialistas quando necessário. Fique atento às organizações que oferecem serviços gerenciais, financeiros, de tecnologia da informação, marketing e vendas.

6) Tentar fazer tudo sozinho

Isso geralmente é um desastre esperando para acontecer. Você não precisa ser um especialista em tudo de uma vez – leva tempo e prática para se tornar um especialista em tudo. Mesmo assim, você quase certamente precisará de experiência em sua equipe para ajudar a impulsionar iniciativas específicas. Aceitar que você não sabe tudo e ainda está aprendendo é preferível a tentar fazer tudo sozinho.

7) Não procuram ajuda quando precisam.

Business intelligence (BI) é uma daquelas tecnologias que é empolgante porque pode ter um impacto tão bom em seus negócios e desconcertante por ser um trabalho tão vasto e complicado. Muitos novos projetos de análise de dados falham porque não procuram a ajuda de alguém com maior experiência em análise. Se você sabe o que quer fazer mas não sabe como chegar, procure ajuda profissional. Pode ser exatamente o que você precisa para tornar sua ideia um sucesso!

Antes de começar

Não cometa os mesmos erros se estiver iniciando um projeto de business intelligence. Determine o que os outros fizeram de errado e garanta o sucesso de seu empreendimento. Ao iniciar qualquer projeto de business intelligence, toda empresa comete pelo menos sete erros crassos.

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Marcado em: Analytics, BI, business intelligence, datascience

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