O documento discute como gestores de TI podem transformar dados em vantagem competitiva ao evitar desperdícios em integração e ferramentas internas. Destaca a necessidade de uma colaboração eficaz entre TI e negócios, utilizando uma metodologia adequada e a escolha das ferramentas corretas para garantir análise de dados de qualidade e agilizar a tomada de decisões. O wiseminer data intelligence software é apresentado como uma solução integrada que permite essa transformação de dados em insights práticos para empresas.

1. Wiseminer Informática LTDA
White Paper
WISEMINER DATA INTELLIGENCE SOFTWARE
Transformando Dados em Vantagem Competitiva
www.wiseminer.com
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2014

2. Connect Data
Build Intelligence
Create Competitive Advantage
A questão é: os gestores de TI estão aplicando seus
recursos, tempo e dinheiro, em análises de dados
que realmente vão gerar algum valor para a empresa
e criar uma vantagem competitiva? Ou, estão
disperdiçando seus recursos, tempo e dinheiro
fazendo integrações e desenvolvendo ferramentas
internas, apenas respondendo reativamente aos
requerimentos das áreas de Negócio?
Um estudo da consultoria McKinsey apontou que “o
problema não é a disponibilidade do dado, mas sim
como extrair e transformar os dados em informação
e inteligência, parar tomar as melhores decisões
para o Negócio”.
Vencendo o Desafio
Antes de se engajar em um projeto de Inteligência de
Dados, os gestores de TI tem que saber que não
existe mágica. Evidências empíricas e pesquisas
acadêmicas demonstraram que, entrar de cabeça em
um projeto de longo prazo, complexo (e obviamente
caro) de Business Intelligence e Big Data vão, na
grande maioria das vezes, resultar em frustração e
perda de tempo e muito dinheiro.
Uma das razões é a dificuldade da TI em saber
interpretar, analisar e criticar os requerimentos das
áreas de Negócios, e a tentação de se optar por
soluções exageradamente complexas, e pouco
flexíveis para atender a real demanda do usuário
final, o que acaba por expor a credibilidade de toda a
área de TI.
A solução não é difícil de implementar, mas é
essencial que as áreas de TI e Negócios trabalhem
juntas, com uma visão clara e objetiva dos quatro
elementos essenciais para o sucesso de qualquer
projeto de Inteligência de Dados, que são:
O Cenário
O volume de dados que trafegam pela rede não para
de crescer. Os gestores precisam levar em
consideração que qualquer mudança nos processos
de negócios, no mercado e na demanda dos
clientes, reflete diretamente em bilhões de novos
dados. O desafio dos gestores de TI é transformar
esses dados em uma Base de Inteligência orientada
ao Negócio, que possibilita a tomada de decisões
mais rápida, eficiente e com maior assertividade
para ganhar uma vantagem competitiva sobre os
concorrentes. Para os gestores que ainda não
sabem como lidar com esse volume de dados uma
coisa é certa: isso não vai parar e o crescimento do
volume de dados continuará exponencial!
Para contextualizar o nosso entendimento sobre Big
Data, um estudo global realizado pela Intel revelou
que, em apenas um minuto são 1.300 novos
usuários de aparelhos móveis que se conectam na
internet, 100 mil novos Tweets e 6 milhões de ‘page
views’ no Facebook trafegando dados pela rede e
neste mesmo minuto são detectadas 20 novas
tentativas de fraude. Previsões apontam que o
número de aparelhos conectados na internet
chegará a 50 bilhões em 2015! Segundo previsões
da ONU, a população da Terra em 2015 deve chegar
a 7,5 bilhões, uma relação de 6,7 aparelhos por
habitante!
Com o volume de dados gerados a cada minuto, a
maioria dos gestores de TI estão “enxugando gelo”,
para atender a novos requerimentos e gerar novos
relatórios de diferentes fontes e bases de dados
agregadas. Fato é que enquanto as áreas de
Negócio solicitam relatórios cada vez mais
sofisticados, com análises e modelos preditivos, a
maioria das empresas ainda enfrentam desafios
enormes para gerar relatórios mais básicos e
operacionais.
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● Aplicar a metodologia correta;
● Entender as demandas das áreas de
Uma abordagem passo-a-passo também é
aconselhável. Deve-se começar com a revisão das
variáveis e do modelo de dados analítico que será
utilizado. O passo seguinte é executar uma
verificação preliminar do relacionamento de dados,
para análise da correlação dos dados e da base
histórica. Depois de ajustar o modelo, para atender
às reais necessidades do Negócio, e para extrair o
máximo de ‘insights’, um modelo final de análise de
dados pode ser construído, testado e validado, com
vista a torná-lo flexível e dinâmico para que seja
rapidamente alterado e customizado para atender a
novas necessidades decorrentes do dinamismo do
mercado e do cliente.
Entendendo a Linguagem de Negócios
Segundo Peter Drucker, “o conhecimento deve ser
aperfeiçoado, desafiado, e constantemente aumentado,
ou ele simplesmente desaparecerá”. No entanto para
aperfeiçoar e aumentar o conhecimento e criar
‘insights’, as soluções de Inteligência de Dados
devem ser construídas em cima de requerimentos
claros e objetivos das áreas de Negócios, e que vão
gerar uma vantagem competitiva para a empresa.
A construção do modelo de análise de dados não
deve ser executada sem que todas as perguntas
tenham sido respondidas, para permitir aos analistas
o completo entendimento dos requerimentos para se
construir a melhor estruturação e relacionamento
dos dados, e depois realizar a modelagem e
manipulação destes dados que irão formar uma
Base de Inteligência.
Em seguida, os dados - já transformados em
informação - devem ser apresentados aos usuários
com clareza, de forma que o usuário possa entender
e confiar na informação que foi passada.
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Negócios;
● Uma equipe multidisciplinar formada por TI e
outras áreas de Negócios; e
● A ferramenta mais adequada para realizar o
trabalho no tempo certo, no custo previsto e
com melhor retorno de investimento para o
cliente.
Aplicando a Metodologia Correta
Em qualquer projeto de tecnologia, a chave para
mitigar riscos é aplicar a metodologia de trabalho
correta. Esta necessidade se torna mais evidente em
projetos de inovação tecnológica e de média a alta
complexidade como projetos de Big Data. Quanto
maior for a necessidade de integração,
desenvolvimento de conectores e de aplicações
internas e a customização, maior será o risco do
projeto atrasar, estourar o orçamento ou mesmo ser
cancelado.
As melhores metodologias são também as mais
objetivas e diretas, tornando possível que a solução
apresentada seja centrada na capacidade de
manipular os dados, criando a base de inteligência.
Uma boa dose de bom senso também deve ser
aplicada na hora de escolher os dados que irão
compor a base de inteligência. A escolha da
ferramenta também deve ser orientada a resolução
do problema levando em consideração as variáveis
de tempo, custo e simplificação dos processos. A
ferramenta escolhida deve ser capaz de minimizar
custos adicionais de desenvolvimento de novas
interfaces e customizações, e o fluxo de dados
baseado nas dimensões dos 5V de Big Data: Volume,
Velocidade, Variedade, Veracidade e Valor.
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O sucesso vai depender do conhecimento e da
habilidade desse gestor em entender as reais
demandas das áreas de TI e Negócos, e tornar o
ambiente de trabalho o mais aberto e colaborativo
possível, promovendo o bom relacionamento entre
os colaboradores da equipe. Isso parece um tanto
quanto básico, mas a gestão eficaz de uma equipe
multidisciplinar, reportando a diferentes verticais,
como TI e Negócios, é um dos maiores desafios.
Escolha a ferramenta ideal
Todo o esforço em utilizar a melhor tecnologia,
entender os requerimentos de negócios e formar e
gerir de forma eficaz uma equipe poderá ser em vão
se a ferramenta utilizada não for a mais indicada
para resolver o problema.
Os usuários de Negócios devem ter uma interface
simples e fácil de usar, que dê a eles o poder de
interagir e manipular diretamente as informações e
achar as soluções para os problemas do Negócio.
Portanto, deve-se evitar que estes usuários tenham
que alternar seu trabalho entre diversas ferramentas,
sistemas e interfaces, ou ter que aprender a utilizar
um novo componente toda vez que o mercado, ou o
consumidor, apresentar uma mudança
comportamental.
A ferramenta ideal, pode não ser a líder de mercado,
ou a ferramenta da “moda”. A ferramenta ideal deve
ser escolhida em consenso pela equipe de TI e de
Negócios, e deve ser aquela que permita os gestores
da companhia tomar as decisões mais rápidas e com
maior assertividade. Para isso a ferramenta deve ser
flexível e dinâmica, para responder rapidamente às
mudanças mercadológicas, confiável e segura, para
dar confiança aos gestores e fácil de implementar e
com custo acessível, para não estourar o orçamento
e o prazo de entrega do projeto.
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Um desalinhamento entre o que a área de Negócios
considera relevante e a informação que a TI
apresenta e entrega aos usuários resulta em uma
grande perda de tempo e dinheiro para as
organizações.
Um dos pilares para se construir uma base de
Inteligência de Dados funcional e eficaz, e que irá
suportar o processo de decisão nas empresas, é a
confiança que os gestores e os analistas terão nas
informações que recebem. Uma base de Inteligência
de Dados que fornece relatórios confiáveis, e com
alta assertividade, poderão gerar relatórios mais
sofisticados, o mais similar possível do que os
gestores da empresa desejam receber, para
suportar e agilizar o processo de decisão, criando
uma vantagem competitiva.
A simples abordagem de falar e entender melhor a
linguagem de Negócios, antes de mergulhar em
projetos altamente complexos e muito caros, é que
vai possibilitar uma implementação mais rápida de
uma solução otimizada de Inteligência de Dados (BI,
Big Data, Data Mining), para resolver “O Problema”
tendo como resultado um alto índice de
assertividade da ferramenta, com o menor custo e
um maior retorno para o cliente.
Forme uma equipe multidisciplinar
Uma das razões mais comuns, e que resultam no
fracasso de projetos complexos é a má gestão de
uma equipe multidisciplinar. Usuários de TI e das
áreas de Negócios tem opiniões e visões
divergentes sobre o mesmo problema e solução. O
gestor do projeto deve ser capaz de formar uma
equipe homogênea, com os mesmos objetivos,
respeitar e ouvir a opinião de todos e saber
gerenciar egos, conflitos e não ter medo de tomar
decisões que possam desagradar a qualquer um
dos lados.

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Em resumo, as chances de um projeto de Inteligência de
Dados dar certo aumentam consideravelmente se você
seguir a metodologia correta, falar e entender a
linguagem de Negócios, e escolher um bom gestor de
pessoas e de projetos, que seja capaz de realizar uma
gestão eficaz e harmônica entre as equipes de TI e
Negócios.
Por fim, mas não menos importante, deve-se escolher a
ferramenta ideal para o trabalho. Olhe para os lados, não
siga o líder, por modismo ou comodidade, fuja e
mantenha-se longe de implementações complexas e de
longo prazo, de 12 a 24 meses, sistemas que demandam
a integração de vários componentes de software e
desenvolvimento de conectores para resolver um
problema. Pense simples e mantenha simples.
O Wiseminer Data Intelligence é um
software revolucionário que combina
avançados conceitos e tecnologias de
Data Extraction, Transformation and
Load (ETL), Business Intelligence (BI),
Data Mining, Analytics e Data
Visualization em uma única ferramenta,
totalmente integrada.
Utilizando os componentes de Extração
e criação do fluxo de dados; Modelagem
de relacionamento de dados e entidades
(Link Analysis); Criação das regras de
negócios e cálculos de risco e
pontuação (Scoring); e a Automação de
tarefas e rotinas de processamento, os
analistas podem usar o engine de análise
de dados para testar cenários e modelos
preditivos, criar alertas e ações
automatizadas para detecção e
prevenção de desvios, fraudes e
anomalias de processos, e através do
componente de Visualização, o usuário
final, ou os gestores da empresa podem
rapidamente analisar a informação e
tomar uma decisão de negócios com
maior agilidade e assertividade.
Tudo isso através de uma interface
amigável, flexível e customizada, uma
ferramenta “end-to-end”, com uma
implementação simples e rápida, sem
estourar orçamento e entregue dentro do
prazo, maximizando o retorno sobre
investimento para o cliente.
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Outubro, 2014