Democratização do BI nas empresas deve começar com mobilização da alta gestão

O uso do Business Intelligence (BI) como ferramenta de gestão pode elevar o modelo de negócios de uma empresa para outro patamar. Além de otimizar o trabalho do dia a dia, a análise de dados focada nas necessidades do negócio tem um grande potencial de agir como gerador de valor para a companhia. Mas para que isso seja democratizado para todas as áreas, é preciso demonstrar à alta gestão esse valor e, assim, mobilizar diretoria e presidência para que as demais equipes sejam estimuladas a aderirem a esse tipo de tecnologia. O tema foi debatido na live “A Democratização dos dados: usando o Business Intelligence pelas equipes de negócios”, promovida pela Comissão Técnica de Controladoria e Contabilidade do IBEF SP em 24 de novembro, com moderação de Rosangela Baião, gerente de Contabilidade na Clínica Fares. 

Para contar seus cases na implantação de Business Intelligence, foram convidados Jonathan Araujo, gerente sênior de Projetos Estratégicos da Hypera Pharma, e Alexandre Staffa, diretor financeiro da Suhai Seguradora e líder da CT, exemplificando, assim, que esse tipo de implantação pode funcionar tanto em uma empresa de grande porte quanto nas pequenas e médias empresas. 

Alexandre Staffa, que também lidera a área de tecnologia da Suhai, destaca desafios desse processo e questões importantes a serem olhadas no longo prazo, pois deverão ser endereçadas em algum momento. “No universo de média empresa, em um ambiente menor, com menos complexidade e menos recursos, também é possível fazer esse tipo de estratégia”, afirma. Ele diz que o projeto inicialmente terá baixos custos, sendo que o mesmo irá evoluindo ao longo do tempo, conforme a necessidade cresça.

Ele explicou que a jornada do BI em outras empresas por onde passou começou quando havia uma dificuldade ainda maior nos processos internos da empresa, como a obtenção de um relatório, o que foi mudando ao longo do tempo, até começar a ter projetos de BI na empresa, mas ainda dentro da área de tecnologia, e não de negócios. “Um problema é que isso concentrava em uma área que muitas vezes não conhecia profundamente o negócio; estava estruturando dados, mas não necessariamente era o líder desse negócio”, explica. 

Alexandre identificou, já na Suhai, a possibilidade de introduzir uma plataforma mais flexível, resolvendo principalmente um problema de distribuição das informações e dos dados. “Eu e mais uma pessoa do meu time, entusiastas, resolvemos aprender isso, e aprendemos por conta própria. Primeira dica: você não precisa de uma consultoria, de um especialista, ou terceirizar. Você precisa de um entusiasta, alguém que tenha vontade de aprender e se dedicar a essa ferramenta”, diz.

Implantação – O processo de implantação de BI passa por várias fases, comumente iniciando por uma área ou equipe que identificou a necessidade para otimizar seus processos, se estendendo, posteriormente, aos demais setores da empresa. Jonathan Araujo explica que as empresas geram muitas informações e dados, mas mais do que isso, há dados que são importantes, de fato, no processo decisório das companhias.

Segundo ele, é preciso ter uma estratégia para construir uma empresa baseada em dados, e não apenas incentivar seu uso na tomada de decisão. “A jornada de dados pode ser definida em três fases principais”, diz Jonathan. “A primeira é básica. Independente do porte da empresa, dá para iniciar essa jornada. Diante dessa primeira fase, é possível definir uma área responsável, verificar o que já existe na empresa nesse sentido e criar um piloto com indicadores estratégicos acessados por executivos. Além disso, é preciso ter pessoas dedicadas para trabalhar as informações. Talvez precise fazer um pouco de especialização desse time, mas ali já pode ser a origem de uma área que vai gerir os dados da empresa no futuro”, explica.

Ele recomenda ainda o uso de ferramentas já existentes na empresa nessa primeira fase, além de fazer o mapeamento de indicadores e buscar garantir que os executivos tenham essas ferramentas instaladas. “Assim, o dashboard deve estar na mão de altos executivos, com um time dedicado”.

Na segunda fase, Jonathan explica que é preciso unificar os projetos de dados. “É a hora de mapear os sistemas utilizados, expandir os projetos para outras áreas e expandir o self-service“. Ele explica que nessa fase os stakeholders começam a identificar esse valor, e será preciso definir papéis e responsabilidades para não sobrecarregar uma área.

Segundo Jonathan, o grande segredo é capacitar multiplicadores e criar um roadmap de sistemas com definição de arquitetura e estratégia de implantação. Por fim, é preciso padronizar métricas e conceitos, preparar o banco de dados e ter controle de acesso. “O fato de ter muita informação sem controle faz com que a informação errada chegue rápido a diferentes áreas. Então, cada vez mais o controle de acesso passa a ser importante”. Jonathan reitera que a segunda fase é mais longa dentro dessa implementação, pois depende de quantas áreas vão ser atingidas na empresa.

Na fase 3, mais avançada, Jonathan explica que é necessário ter um orçamento no momento em que a empresa começar a escalar seu negócio de dados. “A presença de um CDO (Chief Data Officer) no comitê executivo é uma característica desta fase. Além disso, inicia um ciclo de palestras e discussões mais analíticas na empresa, tornando-a reconhecida por utilizar dados analíticos e gerando, assim, uma atração de talentos”, diz Jonathan.

Na parte de tecnologia, é preciso ter uma estrutura na nuvem para suportar a quantidade de informação. “É recomendável também ter um arquiteto dentro de casa”, recomenda Jonathan, ressaltando ainda a importância da inteligência artificial nessa fase. Um modelo mais avançado é implementar um comitê de governança; ter um ambiente separado para analytics e BI; e catalogar os dados para padronizá-los em termos de métricas e conseguir controlar as mudanças que eles sofrem.

Evolução – Na Suhai, a evolução do projeto ocorreu quando o time de planejamento passou a ter mais informações que a área de negócios, que ainda não estava acostumada a usar o BI para acompanhar seus indicadores. “Nesse momento, começou uma demanda por esse tipo de acesso. Isso demorou um pouco mais de um ano para sair da área de planejamento. Iniciamos uma fase em que as áreas começaram a demandar a gente e aí passamos a fazer relatórios de indicadores exclusivos de outras áreas fora de planejamento. Posteriormente, fizemos a capacitação das pessoas”, diz Alexandre. Nessa fase, foi contratada uma empresa para capacitar 35 pessoas.

Assim, a área de planejamento se tornou a área de governança de dados. “Depois de dois anos, democratizamos os dados. As pessoas que foram capacitadas passaram, efetivamente, a produzir seus relatórios e se conectar, e a área de planejamento está virando a área de governança de dados, enquanto a área de TI é quem domina a estrutura”. 

Envolvimento da alta gestão – Alexandre reforça que para esse projeto se disseminar por toda a companhia, é preciso mobilizar a alta gestão. “Por isso é preciso iniciar com indicadores estratégicos que sensibilizem a alta gestão”, diz. Ele destaca que esse envolvimento ocorre a partir do momento em que esse tipo de projeto gera informações relevantes que impactam a companhia, fazendo com que seja importante que todos os setores passem a utilizar a ferramenta de BI. “Aí você passa a ter sponsors“.

Ele explica ainda que, na Suhai, a tecnologia foi olhada, desde o início, como um projeto que deveria ser criado para além da área de planejamento, mostrando que parte do trabalho de finanças e planejamento da companhia era prover informações para outros por meio de uma ferramenta. Assim, a área passou a entender a gestão do dia a dia e levá-la para essa plataforma de informação. “Criamos, dentro da área de planejamento e finanças, a geração de indicadores para outras áreas”, diz Alexandre, explicando que isso foi utilizado, por exemplo, no entendimento sobre receitas e despesas, entre outros indicadores importantes para o negócio e que agora estão disponíveis por meio de uma plataforma self-service BI.

A partir desse momento, o time começou a entregar essa informação para a alta gestão da companhia. “Eles começaram a ver os relatórios e foram se acostumando a ter aquela informação naquela plataforma”. Alexandre conta que nesse momento, a informação passou a descer para as demais áreas, que começaram a acompanhar esses dados semanalmente ou diariamente. Ele ressalta que o primeiro passo foi colocar no BI os indicadores que a presidência e diretoria acompanhavam. “A partir desse momento, você consegue colocar as pessoas que olham os indicadores nessa plataforma e o motor começa a funcionar”.

Alexandre ressalta que já existe na companhia indicadores estratégicos, sendo que o analista ou a área que vai implementar o BI deve identificar qual indicador é utilizado constantemente pela alta gestão. “O analista sabe pelo que ele é demandado e ele pode passar a usar o indicador na ferramenta de BI”. Para ele, a relevância da informação que é gerada pelo BI é o que faz com que a alta gerência enxergue o poder dessa análise, identificando que as outras áreas precisam desse mesmo poder, evoluindo a ferramenta pela companhia e democratizando o BI.

Jonathan destaca também que quando uma área começa a se especializar e entender melhor a ferramenta, isso dá mais poder para disseminá-la para toda a companhia. “Começamos dentro de casa, e na medida em que nossa área foi evoluindo, passou a treinar as demais”, diz. 

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