Definição de Self-Service BI

blank

Self-service BI é um método de análise de dados que permite aos usuários de negócios acessar e examinar conjuntos de dados, mesmo que não tenham experiência anterior com BI ou atividades semelhantes, como mineração de dados e análise estatística. As soluções de Self-service BI permitem que os usuários filtrem, organizem, analisem e exibam dados sem entrar em contato com os departamentos de BI e TI de uma empresa.

As organizações adotam recursos de Self-service BI para tornar mais simples para funcionários, desde CEOs a funcionários da linha de frente, obter percepções de negócios significativas a partir de dados armazenados em sistemas de BI. O objetivo fundamental é incentivar a tomada de decisão mais informada, o que leva a resultados comerciais favoráveis, como maior eficiência, maior satisfação do cliente e aumento da receita e da lucratividade.

Self-service BI vs. BI tradicional

Tradicionalmente, a equipe de BI ou TI faz análise de dados para usuários de negócios usando tecnologias e métodos de BI padrão. Neste método, os consumidores solicitam novas questões analíticas, que são escritas e executadas para eles por um analista de BI ou outro especialista em BI. Da mesma forma, os consumidores solicitam relatórios adicionais e painéis de BI, que geralmente são solicitados por meio de um processo de coleta de requisitos iniciado por profissionais de BI.

Depois que um projeto é autorizado, o que pode levar semanas em certas situações, a equipe de BI prepara os dados necessários ou, se necessário, colabora com a TI para extraí-los dos sistemas de origem, convertê-los e purificá-los e colocá-los em um data warehouse ou outro armazenamento de dados. Em seguida, a equipe de BI desenvolve consultas para gerar as descobertas analíticas desejadas e constrói um painel ou relatório para apresentar os dados.

Um sistema de Self-service BI, por outro lado, permite que analistas de negócios, executivos e outros usuários executem consultas e gerem suas próprias visualizações de dados, painéis e relatórios. Como algumas dessas pessoas podem não estar familiarizadas com a tecnologia, a interface do usuário (IU) no software de análise de Self-service BI deve ser direta e simples de usar. No entanto, as soluções de Self-service BI devem atender tanto aos usuários casuais que podem simplesmente querer examinar os dados quanto aos usuários avançados que possuem mais experiência técnica.

Os usuários de Self-service BI devem ser treinados para entender quais dados estão acessíveis e como podem ser pesquisados ​​e utilizados para fazer escolhas de negócios baseadas em dados. Em muitas situações, os funcionários da equipe de BI também fornecem suporte contínuo aos usuários e promovem as melhores práticas de BI em toda a empresa.

Quais são as vantagens do Self-service BI?

Os recursos aprimorados de análise e acesso a dados de Self-service BI podem ajudar as organizações de várias maneiras. Entre as vantagens potenciais estão:

  • Melhor utilização dos recursos de BI e TI. O Self-service BI libera as equipes de BI e TI de uma organização do desenvolvimento de grande quantidade de consultas, visualizações, painéis e relatórios, porque os usuários de negócios podem realizar suas próprias análises ad hoc. Isso os libera para se concentrarem em objetivos e deveres de maior valor que exigem mais habilidades técnicas, como a curadoria de conjuntos de dados para usuários de negócios e o desenvolvimento de consultas complicadas.
  • A análise de dados e a tomada de decisões podem ser concluídas mais rapidamente. Os recursos de Self-service BI auxiliam na redução de gargalos em projetos de BI, transferindo trabalho analítico para usuários de negócios, em vez de um pequeno número de especialistas em BI. Isso, por sua vez, acelera os processos corporativos, pois os usuários podem avaliar os dados mais rapidamente e, em seguida, fazer julgamentos e tomar medidas.
  • Uma organização orientada por dados. As soluções de Self-service BI podem ajudar a construir uma cultura totalmente baseada em dados, tanto no C-suite quanto nas operações da empresa, à medida que mais líderes de negócios, gerentes e funcionários usam ferramentas de BI.
  • Vantagens competitivas. O maior uso de dados e a tomada de decisão acelerada podem tornar uma organização mais ágil como um todo, o que pode ajudá-la a criar ou manter uma vantagem competitiva no mercado – especialmente se o uso de ferramentas de Self-service BI for mais substancial e bem-sucedido do que similar esforços dos concorrentes.

Quais são as dificuldades do Self-service BI?

As organizações de Self-service BI enfrentam uma variedade de problemas quando se trata de instalações de BI. A seguir estão alguns dos obstáculos e impedimentos para uma iniciativa de Self-service BI bem-sucedida:

  • A adoção por usuários corporativos é baixa. As configurações de Self-service BI, como os ambientes tradicionais de BI, podem ser sufocadas pela oposição de líderes e gerentes corporativos que desejam continuar fazendo escolhas com base em sua própria experiência e intuição. Os sistemas de Self-service BI com interfaces de usuário hostis podem dificultar ainda mais a aceitação do usuário.
  • Resultados analíticos imprecisos. Devido a conjuntos de dados insuficientes ou problemas de dados que não são descobertos e corrigidos, as consultas de Self-service BI podem retornar resultados imprecisos. Se diferentes usuários trabalharem com diferentes versões dos mesmos dados ou filtro e os prepararem para análise de maneiras diferentes, haverá o risco de inconsistência. Esses problemas podem levar a mal-entendidos sobre Resultados de BI e, em última análise, má tomada de decisão.
  • Preocupações sobre segurança de dados, privacidade e ética. O maior acesso a dados fornecido por Self-service BI pode ser problemático se proteções robustas de segurança de dados e uma estratégia de governança de dados apropriada não forem implementadas. Usuários não autorizados, por exemplo, podem obter acesso a dados confidenciais ou os dados podem ser explorados de maneiras que violam as regras de privacidade de dados e os padrões éticos de negócios.
  • Implantações sem supervisão. Sem algum tipo de monitoramento e controle centralizado pela equipe de BI, os sistemas de Self-service BI podem se tornar caóticos. Quando as divisões de negócios instalam sistemas de BI por conta própria, silos de dados inconsistentes, várias ferramentas de BI e custos excessivos podem dificultar o dimensionamento dos recursos de Self-service BI.

Para prevenir ou superar essas dificuldades, uma empresa deve primeiro desenvolver uma estratégia de BI bem pensada, que inclui uma arquitetura de BI robusta que define os padrões de tecnologia e governança. Esses aspectos fundamentais podem ajudar a garantir que a empresa tenha os conjuntos de dados e a infraestrutura necessários para permitir a adoção de soluções de Self-service BI em toda a empresa.

Além disso, um programa de treinamento de BI deve ensinar aos funcionários não apenas como utilizar plataformas de Self-service BI, mas também como descobrir os dados de negócios que desejam e construir excelentes visualizações de dados, painéis e relatórios. Enquanto isso, a política de governança de dados deve incluir indicadores importantes de qualidade de dados, gerenciamento de dados, acesso e regulamentos de uso, processos para compartilhamento de relatórios e painéis e como a segurança e privacidade dos dados serão protegidas.

Exemplos de ferramentas de Self-service BI

Tableau, Qlik e Tibco Spotfire estavam entre os primeiros fornecedores de tecnologia de visualização de dados e Self-service BI. As empresas de software que antes forneciam apenas soluções tradicionais de BI para analistas experientes agora também fornecem produtos de Self-service BI. Na verdade, o Gartner define uma análise contemporânea e plataforma de BI como um conjunto de ferramentas simples que suportam todo o fluxo de trabalho de análise de dados, com foco em recursos de Self-service BI e recursos analíticos aumentados que ajudam os usuários a encontrar, preparar e analisar dados.

Outra ferramenta de Self-service BI bem conhecida é o Microsoft Power BI. IBM, Oracle, SAP e SAS estão entre as muitas alternativas adicionais de Self-service BI acessíveis aos clientes, assim como empresas como AWS, Domo, unidade Looker do Google, MicroStrategy, Pyramid Analytics, Sisense, ThoughtSpot e Yellowfin.

A facilidade de uso, sofisticação e funcionalidade dos produtos de Self-service BI de cada fornecedor variam. Alguns sistemas, por exemplo, podem ser utilizados exclusivamente para painéis e visualizações básicos, em vez de análises de dados mais complexas e tarefas relacionadas, como preparação de dados de Self-service BI, descoberta de dados e exploração visual interativa.

Características comuns de ferramentas de Self-service BI

Os recursos básicos do software de Self-service BI são consulta ad hoc, visualização de dados, design de dashboards e produção de relatórios. Executivos e equipes operacionais que precisam apenas examinar informações específicas podem usar o programa como uma ferramenta de relatório de Self-service BI relativamente básica, enquanto usuários mais sofisticados podem utilizar seus recursos de consulta e design para compartilhar resultados analíticos com outras pessoas.

Outros recursos estão disponíveis como complementos padrão ou opcionais para ferramentas de Self-service BI. Entre eles estão os seguintes:

  • Conectividade a várias fontes de dados para acessar dados relevantes;
  • Compartilhamento de dados e recursos de colaboração;
  • Modelagem de dados e recursos de curadoria;
  • Suporte para execução de aplicativos de BI em dispositivos móveis;
  • Ferramentas de storytelling com dados para a criação de apresentações narrativas;
  • Mapeamento e funcionalidade de dados geoespaciais;
  • Software para preparação de dados e catálogo de dados;
  • Modelagem preditiva para análises hipotéticas de dados.

Tendências em Self-service BI para ficar de olho

As soluções de análise aumentada estão se tornando componentes cada vez mais importantes das plataformas de Self-service BI. Eles incluem recursos de consulta de linguagem natural, que eliminam a necessidade de escrever SQL ou outras consultas de linguagem de programação, bem como AI e algoritmos de aprendizado de máquina que podem identificar dados relevantes, explicar o significado dos elementos de dados, automatizar o processo de preparação de dados e recomendar o apropriado tipo de visualizações de dados. De acordo com o Gartner, os elementos de análise aumentada serão “onipresentes” nos produtos de BI em 2022.

Outros desenvolvimentos dignos de nota incluem o uso pelas empresas de ferramentas de desenvolvimento de baixo código e sem código para facilitar o processo de desenvolvimento de aplicativos de BI, bem como a inclusão de suporte para ambientes multi-nuvem para plataformas de BI. No geral, o uso da nuvem para BI e análises está aumentando; O Gartner declarou em seu relatório “Quadrante Mágico para Plataformas de Analytics e Business Intelligence” de 2021 que “na maioria” das novas despesas com sistemas de BI são para instalações em nuvem.