Como criar sua nova estratégia de Business Intelligence

A inteligência de negócios tem o potencial de descobrir insights de dados que podem impulsionar seus negócios a novos patamares de crescimento e sucesso. Mas se você ainda está aprendendo a aproveitar ao máximo seu novo software de BI, simplesmente desbloquear esse potencial pode parecer uma luta.

Jen Larson, diretora de análise e pesquisa de marketing da Pennsylvania State Employees Credit Union (PSECU), está familiarizada com essa luta e como superá-la.

Recentemente, conversamos com Larson sobre sua estratégia de inteligência de negócios para ajudar outras empresas a aproveitar ao máximo seu software de BI. Para resumir o que aprendemos, os novos usuários de software de BI devem se concentrar em painéis simples e visualmente estéticos; visualizações de dados consistentes e interativas; e coleta de dados para alimentar análises avançadas para aproveitar ao máximo seu novo software de BI a curto e longo prazo. Continue lendo para obter mais detalhes sobre como colocar essa estratégia em ação.

Quando Larson ingressou na PSECU em 2020, ela conversou com diferentes departamentos para descobrir com que tipo de problemas eles estavam lutando.

“Um refrão comum que ouvi quando entrei na PSECU foi a reclamação de que (os usuários) precisam ir a 17 relatórios diferentes em todo o lugar para obter todas as informações necessárias para responder a uma pergunta”, disse ela.

A solução para este problema não era fácil, mas era óbvia: dashboards .

“O Dashboard nos permitiu trazer todos esses diferentes relatórios e diferentes números de todos os lugares para uma área onde (os usuários) podem responder a um problema ou pergunta”, disse Larson.

Larson diz que os painéis são sua principal ferramenta para capacitar a liderança da PSECU para tomar melhores decisões baseadas em dados. E sua estrela norte para o uso de painéis é garantir que eles sejam esclarecedores e não confusos.

“Para mim, um bom painel responde a uma pergunta”, disse ela. “Por exemplo, você não gostaria de um relatório ou visualização que analisasse as coisas da perspectiva do empréstimo no mesmo painel que as coisas da perspectiva do membro. Você quer que alguém possa olhar para um painel e as visualizações e relatórios lá e dizer 'OK, eu sei que este é um lugar onde posso ir para responder a esse tipo de pergunta.' “

Quando Larson ingressou na PSECU, a demografia dos membros da organização estava localizada em “15 relatórios diferentes”, segundo sua estimativa. “Você teria que clicar, clicar, clicar fora... Uma solução de dashboard nos permitiu reunir todos esses dados em um só lugar. Então, estamos trabalhando a partir de uma fonte de verdade.”

Os usuários podem empregar um software de BI moderno com painéis interativos para explorar seus dados sem um cientista de dados. Um dos painéis de perfil de membros da Larson permite que os usuários vejam dados nacionais ou apliquem um filtro para ver dados especificamente para residentes da Pensilvânia.

Pronto para aproveitar ao máximo o recurso de painel em seu novo software de BI? Aqui estão algumas dicas para os próximos passos:

• Mantenha simples. Um painel não utilizado é um painel inútil, mesmo que contenha informações úteis. Portanto, se você tentar colocar muitos dados em seu painel imediatamente, corre o risco de torná-lo muito sobrecarregado e confuso para o usuário final, a ponto de ele não poder fazer nada com as informações apresentadas. Você sempre pode aumentar se os usuários solicitarem mais informações.
• Lembre-se de usar filtros e detalhar. Os filtros permitem que os usuários vejam diferentes subconjuntos de dados em um painel sem a necessidade de criar um painel totalmente novo. Os analistas podem definir esses filtros com antecedência para garantir que os usuários finais possam explorar um painel dentro dos limites predefinidos.
• Use painéis interativos apenas quando necessário. Só porque você tem a opção de tornar os painéis interativos para as partes interessadas internas não significa que você precisa usar esse recurso. Por exemplo, se você estiver compartilhando um painel com um cliente externo, talvez queira remover a funcionalidade interativa para impedir que eles explorem dados proprietários aos quais não deveriam ter acesso.

Quando a equipe de Larson está tentando determinar como apresentar dados diferentes visualmente, é útil poder experimentar gráficos e tabelas diferentes facilmente. O software de BI da PSECU permite aos usuários carregar um conjunto básico de dados e usá-lo para preencher diferentes tipos de tabelas e gráficos.

“Então você não está preso a um certo tipo de tabela ou gráfico”, disse Larson. “Você pode brincar para ver o que visualmente faz mais sentido para a mensagem que você está tentando alcançar.”

Essas visualizações de dados capacitam os analistas de dados a serem criativos e apresentarem suas descobertas de dados em um formato mais adequado ao público para o qual estão apresentando.

Por exemplo, quando Larson viu um mapa geográfico mostrando como o COVID-19 estava se espalhando pelo país, isso lhe deu uma ideia. Sua equipe estava tentando mostrar a proximidade dos membros ao estoque de caixas eletrônicos da PSECU, e o mapa geográfico acabou sendo o tipo de gráfico perfeito.

“Podemos ver a concentração de membros em relação aos caixas eletrônicos e isso nos ajuda a saber onde podemos precisar de mais caixas eletrônicos, menos caixas eletrônicos e até funcionalidade de caixas eletrônicos. Alguns aceitam dinheiro (depósitos) e outros não, por exemplo”, disse. “É sombreado mais escuro para uma maior concentração de membros, mais claro para menos raios nos caixas eletrônicos para a distância que as pessoas estão dispostas a viajar para um caixa eletrônico. E então os caixas eletrônicos são codificados por cores para mostrar suas funcionalidades.”

Usando visualizações de dados, a equipe de Larson pode fazer rapidamente uma maquete de um mapa geográfico como esse, mas também colocar os mesmos dados em um gráfico de pizza para ver a porcentagem de membros que moram a várias distâncias de um caixa eletrônico, por exemplo.

Pronto para aproveitar ao máximo o recurso de visualização de dados em seu novo software de BI? Aqui estão algumas dicas para os próximos passos:

• Na dúvida, coloque-se na mentalidade do seu público. Se você estiver tendo problemas para escolher o tipo certo de visualização para um conjunto de dados, pergunte a si mesmo quem será o público e quais perguntas eles provavelmente terão. Em seguida, selecione o tipo de gráfico que melhor responde a essas perguntas.
• Esteja atento ao elemento visual da visualização de dados. Larson diz que estilo e design são quase tão importantes quanto os dados em si. Por exemplo, você provavelmente não deveria codificar a cor vermelha para mostrar números que estão aumentando.
• Se você tiver os recursos, envolva sua equipe criativa com os padrões da marca. A equipe de design criativo da PSECU criou padrões de marca e paletas de cores para tornar mais fácil para a equipe de Larson se concentrar nos insights de dados e garantir que eles estivessem usando os esquemas de cores corretos.

A proliferação de inteligência artificial e aprendizado de máquina na última década permitiu que seu software de inteligência de negócios fizesse coisas incríveis que beiram a previsão do futuro. Essa tecnologia pode parecer assustadora para novos usuários, mas é a chave para desbloquear os insights mais poderosos para ajudar a expandir sua organização.

Caso em questão: a equipe de Larson tem explorado modelagem de dados e análise preditiva para ajudar a descobrir onde os membros estão em sua jornada de associação e qual pode ser o próximo melhor produto de cooperativa de crédito para um determinado membro.

“Isso nos ajudou com nossa automação de marketing e marketing direcionado”, disse ela. “Isso nos ajudou a levar a mensagem certa para a pessoa certa na hora certa.”

Essas ferramentas de análise avançada podem ajudar a equipe de Larson a detectar padrões que indicam quando um membro que compartilha várias semelhanças demográficas com outros membros está em uma posição privilegiada para abrir uma conta no mercado monetário, por exemplo.

Uma consideração importante para aproveitar ao máximo as análises avançadas em seu novo software de BI são os dados por trás dele. A análise avançada depende de big data como combustível para alimentar esses insights profundos, e você não pode ter um sem o outro.

Se você está preocupado por não ter um conjunto de dados grande o suficiente para impulsionar análises avançadas, Larson tem algumas palavras tranquilizadoras.

“A maioria dos lugares em que trabalhei tem mais dados do que eles pensam”, disse Larson. “Dê uma olhada nos dados que você tem e diga: 'Há alguma pergunta que eu tenha com base nesses dados que possamos responder?' Por exemplo, uma pergunta que muitas pessoas têm é 'Por quanto tempo terei este cliente ou membro?' “

Portanto, mesmo que você tenha vários anos de dados históricos sobre quando os membros saem e quanto tempo os membros permanecem, você pode conectar esses dados ao seu software de BI e permitir que as análises avançadas descubram semelhanças demográficas que podem revelar tendências maiores. Por exemplo, você pode descobrir que os membros que abriram recentemente uma conta no mercado monetário normalmente permanecem membros por pelo menos mais cinco anos.

“Não precisa ser perfeito”, disse Larson. “Mas a partir daí, talvez você possa obter algumas indicações de dados que o ajudarão a entender um pouco melhor. E você sempre pode refinar e melhorar. Essa é a coisa divertida sobre isso. Só porque você veio com um modelo uma vez não significa que você acabou.”

Pronto para aproveitar ao máximo as análises avançadas em seu novo software de BI? Aqui estão algumas dicas para os próximos passos:

• Comece a coletar dados o mais rápido possível. Pense nos dados como o combustível que alimenta suas análises avançadas. Você vai querer reunir o máximo que puder, e mesmo que esteja apenas começando, provavelmente já tem mais dados do que imagina.
• Para começar, use quaisquer dados que você tenha em mãos. Mesmo se você estiver limitado a dados demográficos ou vários anos de relatórios financeiros, por exemplo, você pode usar esse conjunto de dados para começar a explorar à medida que coleta mais.
• Não tenha medo de experimentar. A análise preditiva é, por natureza, uma ciência inexata. Larson usa o exemplo de um meteorologista. Embora os relatórios meteorológicos nem sempre sejam 100% precisos, cada previsão produz mais dados para ajudar a tornar as previsões futuras mais precisas.

“Culturalmente, para seguir por esse caminho, você precisa estar preparado para experimentar e estar preparado para estar errado. E se você não tiver a graça da liderança ou a mentalidade de equipe de que vai fazer o seu melhor e tentar, provavelmente não vai muito longe”, disse ela. “Sempre digo que não há previsão perfeita. Se você olhar para os economistas e até mesmo para a previsão do tempo, saberá que nunca pode prever perfeitamente o futuro. Mas você pode chegar bem perto.”

Use seu novo software de BI para se tornar a melhor equipe de suporte em sua organização

O resultado final, diz Larson, é lembrar de usar o software de BI a serviço dos outros. As equipes de análise de dados não devem trabalhar a portas fechadas, guardar dados e explorar esses dados com base em seus próprios caprichos. Eles devem estar no negócio de proteger os dados organizacionais como um recurso vital e traduzi-los em um formato que permita que outras equipes aproveitem ao máximo.

“Eu vejo minha equipe como sendo o suporte final para todas as outras equipes”, disse Larson. “Não somos linha de frente. Não somos nós que fazemos coisas com esses dados e tomamos decisões de negócios. E, portanto, nosso trabalho é apoiar as outras áreas para obter os dados de que precisam no formato de que precisam de uma maneira que possam entendê-los para que possam tomar decisões baseadas em dados com base neles.”

Para ajudar sua equipe de análise a se tornar a melhor equipe de suporte em sua organização, veja um resumo das dicas que compartilhamos neste artigo:

Esperamos que a experiência de Larson tenha feito você se sentir animado e capacitado para começar a aproveitar melhor seu próprio software de BI. Quando você estiver pronto para explorar mais dicas para aproveitar ao máximo seu software de BI, nós o cobrimos com nosso blog de inteligência de negócios. Aqui estão alguns artigos recentes para começar:

• Comparação de categorias: Business Intelligence vs. Big Data
• 3 Melhor Software de Painel Gratuito
• Aprendizado supervisionado versus não supervisionado: qual modelo de aprendizado de máquina é ideal para você?

Fontes

1. Jen Larson, LinkedIn
2. Visualizador do Tableau, Tableau
3. Rastreador de dados COVID, CDC.gov