87% das empresas têm baixa maturidade em BI e Analytics, segundo Gartner

Mais de 87% das organizações são classificadas como tendo baixa maturidade em Business Intelligence (BI) e Analytics, de acordo com dados da Gartner. Segundo a consultoria, isso cria um grande obstáculo para as companhias que desejam aumentar o valor de seus ativos de dados e explorar novas tecnologias de análise, como o aprendizado de máquina.

“A baixa maturidade de BI limita severamente os líderes que estão tentando modernizar a inteligência de dados. Isso também afeta negativamente todas as partes do fluxo de trabalho de análise”, afirma a Analista Sênior do Gartner, Melody Chien.

As organizações com baixa maturidade nessas áreas, aponta a consultoria, em níveis “básicos” ou “oportunistas” na pontuação de TI do Gartner para Data & Analytics (DA). “Como resultado, os líderes de D&A podem lutar para acelerar e expandir o uso de recursos modernos de BI e novas tecnologias.”

Características
De acordo com a analista, empresas com baixa maturidade exibem características específicas que retardam a disseminação das capacidades de Business Intelligence.

A lista inclui infraestrutura de TI primitiva ou antiga; colaboração limitada entre usuários de TI e de negócios; dados raramente ligados a um resultado comercial claramente divulgado; funcionalidade de BI baseada principalmente em relatórios; e gargalos gerados pela equipe de TI, que é responsável pela criação de conteúdo e preparação de modelo de dados.

Etapas

O Gartner anuncia que há quatro etapas que os líderes de Data & Analytics poderiam seguir nas áreas de estratégia, pessoas, governança e tecnologia para desenvolver as capacidades de suas organizações para um maior impacto nos negócios – veja abaixo.

1. Desenvolva dados holísticos e estratégias de análise com uma visão clara – Organizações com baixa maturidade de BI frequentemente exibem falta de dados e de estratégias de análise com visão clara. As unidades de negócios realizam projetos de Data & Analytics individuais, o que resulta em silos de dados e processos inconsistentes. Os líderes de Data & Analytics devem coordenar-se com os líderes de TI e de negócios para desenvolver uma estratégia holística de BI. Eles também devem ver a estratégia como um processo contínuo e dinâmico, de modo que qualquer negócio futuro ou mudanças ambientais possam ser levados em conta.

2. Crie uma estrutura organizacional flexível, explore recursos de análise e implemente o treinamento de análise contínua – As empresas deveriam ter pessoas, habilidades e estruturas-chave para promover e garantir habilidades. Eles poderiam antecipar necessidades futuras e garantir que as habilidades e funções das organizações sejam desenvolvidas a partir de um trabalho de identificação e análise de informações. Com recursos internos limitados para a análise de dados, os líderes de Data & Analytics deveriam se esforçar para obter um modelo de trabalho flexível, criando “equipes virtuais de BI” que incluam líderes e usuários de todas as unidades de negócios.

3. Implemente um programa de governança de dados – A maioria das organizações com baixa maturidade em BI não possui um programa formal de controle de dados. Essas empresas podem ter pensado sobre a importância desses projetos, mas não sabem por onde começar as implementações. Os líderes de Data & Analytics podem considerar a governança como as “regras do jogo” para apoiar os objetivos de negócios e também permitir que a organização equilibre as oportunidades e os riscos no ambiente digital. A governança também é uma estrutura que descreve os direitos de decisão e os modelos de autoridade que devem ser impostos aos dados e à análise.

4. Crie plataformas analíticas integradas que possam suportar uma ampla gama de usos – Organizações de baixa maturidade geralmente têm infraestruturas de TI primitivas. Suas plataformas de Business Intelligence são mais tradicionais e centradas em relatórios, embutidas em sistemas ERP, ou simples ferramentas de relatórios que suportam diferentes usos. Para melhorar sua maturidade de análise, os líderes de Data & Analytics devem considerar plataformas de análise integradas que ampliem sua infraestrutura atual para incluir tecnologias de análise modernas.