Business Analytics :Self-Service BI vs. Governança de Dados - Como se preparar para esta nova realidade

Self-Service Business Intelligence (SSBI) coloca o poder da análise nas mãos dos usuários finais para criar seus próprios relatórios e análises de conjuntos de dados conforme suas necessidades. O objetivo é utilizar Data Discovery e outras ferramentas de BI para reduzir a sua participação e agilizar informações para usuários de negócios, oferecendo o que Gartner refere como "mais rápido, BI mais fácil de usar e mais relevante."

No entanto, uma infinidade de preocupações devem ser tratadas antes de profissionais de negócios com um conhecimento em analytics pode facilmente tirar proveito de painéis, visualizações interativas, em memória, e ferramentas de mashup que estão contribuindo para o movimento no sentido da simplificação de BI.

O sucesso da implementação SSBI requer a implementação da governança de dados, para tratar as disparidades de cada usuário, estrutura organizacional, e uma abordagem centralizada. O papel da TI é fundamental para quase todas estas preocupações sejam cuidados com muita atenção.

Alguns pontos devem ser observados com cuidado pela Governança de Dados:

• Má qualidade dos dados: definições inconsistentes são uma das principais razões para a má qualidade dos dados, com ferramentas de auto-atendimento, uma vez que seus respectivos setores de uma organização têm definições diferentes para o mesmo prazo (como cliente). Este problema pode ser evitado através da criação de definições com base em métricas-chave de desempenho ao nível da política que são consistentes em uma base de toda a organização.
• Integração de Dados: Os problemas de integração surgem quando os dados não estão formatados corretamente antes que os usuários tentem agregar ou compartilhar dados. Esta ocorrência pode ser diminuída com ferramentas de BI que possuam requisitos pré-determinados de análise, modelos de relatórios, e esquema de dados (em grande parte com base na entrada de negócios), permitindo aos usuários escolham o mais adequado para suas necessidades específicas. 
• Erros lógicos: Uma extensão do problema de qualidade de dados, são os erros lógicos ocorrem quando os indivíduos tomam decisões (e compartilham dados entre usuários e departamentos) com base em tomada de decisões fora de contexto. Políticas de governança devem ser estabelecidas para estratificar informações a nível individual, de troca, e os níveis de publicáveis, todos os quais requerem limpeza de dados antes de criar suas visualizações. O monitoramento de TI dessas ferramentas é recomendado para fornecer um nível adicional de vigilância.

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