8 práticas recomendadas para otimizar seus relatórios de análise

Seus relatórios estão fornecendo as informações corretas para o seu negócio? Veja como obter as melhores informações nas mãos corretas.

Embora trabalhemos duro para produzir relatórios de análise de dados importantes e úteis, sabemos que nem todos os dados que apresentamos estão sendo usados ​​em toda a sua extensão. Três anos atrás, o Gartner informou que até 97% do big data não estruturado não estava sendo usado nas empresas. Esse número caiu desde então, mas agora a questão é: quanto dos dados que analisamos e relatamos estão sendo usados ​​ativamente?

A questão do uso de relatórios tem atormentado a TI desde o início. A maioria da equipe de TI sabe que a regra 80:20 se aplica: 20% dos relatórios produzidos para o negócio fazem 80% da informação. Enquanto isso, relatórios não utilizados e raramente usados ​​se acumulam nos servidores.

VEJO: Relatório: PMEs despreparadas para lidar com privacidade de dados (TechRepublic )

Não há razão para acreditar que os relatórios de big data sejam diferentes. Para evitar esforços desperdiçados no desenvolvimento de painéis e relatórios analíticos, aqui estão oito práticas recomendadas a serem seguidas:

1. Fique atento ao negócio

Quantas vezes a TI se reúne com os usuários sobre um projeto de relatório e depois sai para desenvolver outra coisa? Mais frequentemente do que você pensa.

O que acontece é que a TI, enquanto trabalha no relatório de volta ao escritório, pensa em novas maneiras de dividir os dados e decide embelezar a solicitação original com funções e recursos adicionais.

Essa é uma ótima prática – e pode render muito para os usuários – desde que os enfeites não criem tanto desvio de relatório que a solicitação original de negócios seja perdida.

VEJO: 7 desejos de big data para 2021: padronização de IoT, casos de uso mais fortes e muito mais (TechRepublic)

2. Visualize painéis e habilite o detalhamento fácil

Os departamentos financeiros se sentem à vontade para trabalhar com planilhas e números, enquanto as vendas podem preferir um gráfico de pizza, a manufatura pode preferir gráficos de barras e a logística pode preferir um mapa mundial.

Encontrar a visualização ideal dos dados de nível de resumo para cada usuário é uma grande vitória por si só. Cria imediatamente um nível de conforto para o usuário.

Outro fator de usabilidade é um detalhamento fácil em dados analíticos mais detalhados. Por exemplo, se um usuário estiver trabalhando com uma visualização de resumo de mapa e quiser saber mais sobre sua frota de caminhões em Atlanta, ele poderá clicar em Atlanta para obter os detalhes.

3. Faça perguntas sobre relatórios de última geração

Hoje, seu usuário pode estar solicitando um relatório que informe quanto produto flui por cada uma de suas linhas de produção por hora, diariamente e mensalmente. No ano que vem, ele pode querer saber quanto produto foi devolvido por defeito e quais linhas de produção o produziram.

Do ponto de vista dos dados e também do ponto de vista da definição do campo de dados do relatório, é sempre uma boa ideia perguntar ao usuário o que ele pode querer ver de um determinado relatório no futuro para que você possa dimensionar facilmente para isso e manter o relatório relevante.

4. Ative a liberação de uso em vários níveis e o o universal

A qualquer momento, um novo usuário em uma nova área de negócios pode solicitar o a um relatório. Em todos os momentos, o usuário controlador de um determinado relatório também desejará fornecer autorizações de segurança em diferentes níveis para as pessoas, como um vice-presidente de fabricação que pode ver todas as atividades de fabricação, mas o gerente da fábrica B só pode para ver informações da Planta B.

Os designs de relatórios analíticos devem designar claramente os níveis de o de segurança e quem deve controlá-los e autorizá-los. Esses relatórios também devem ter a flexibilidade técnica para serem ados ​​por qualquer pessoa na empresa que esteja habilitada para uso.

VEJO: O grande problema da análise de dados: ‘As ferramentas são boas, mas como fazer com que as pessoas as usem?’ (ZDNet)

5. Verifique a integridade dos dados

Antes de qualquer relatório ou de análise ser liberado para uso e movido para produção, os dados que ele usa e os relatórios devem ser limpos e verificados quanto à precisão.

6. Sincronize dados com dados semelhantes na empresa

Se seus relatórios de vendas usam o campo de dados “cliente”, que se refere a compradores individuais, e seus sistemas de fabricação usam o termo “cliente”, que se refere a compradores individuais, mas também a uma oficina de retrabalho dentro da empresa, esses dados devem ser sincronizados para que haja uma definição comum que permita que vendas e manufatura falem sobre a mesma coisa.

A sincronização de dados é feita na área de banco de dados de TI. É importante porque discrepâncias de informações e divergências internas podem surgir quando dois departamentos diferentes pensam que estão falando sobre a mesma coisa, mas não estão.

VEJO: Seus relatórios de big data não estão sendo usados ​​como deveriam: veja como mudar isso (TechRepublic)

7. Padronize o desenvolvimento e os formatos de relatórios

Padronize as ferramentas de produção de relatórios que você usa e também os formatos que vários relatórios usam. Isso ajuda a garantir a uniformidade em toda a empresa e diminui a confusão para os usuários.

8. Medir para uso e realizar post-mortems

Anualmente, a TI deve revisar os relatórios de análise para a quantidade de uso que estão obtendo. Se um relatório não foi usado ou raramente foi usado, a TI deve verificar com os usuários finais se o relatório ainda é relevante.

É igualmente valioso realizar uma avaliação post-mortem. Quais características de conteúdo, recurso e função dos relatórios foram mais amplamente utilizadas? O que você aprendeu sobre os relatórios que não foram usados? O que você pode tirar da avaliação para melhorar a qualidade dos relatórios analíticos? Essas são perguntas importantes a serem feitas para garantir que os relatórios atendam às necessidades dos usuários finais.