You’re building a Business Intelligence (BI) strategy. What data sources should you prioritize?

Depois de um bom entendimento do negócio... na minha opinião, entender as fontes de dados é fundamental. Você precisa começar identificando todas as fontes disponíveis, como dados internos (vendas, finanças, operações) e externos (redes sociais, dados de mercado, fontes governamentais).

When crafting a BI strategy, focus on key data sources such as transactional databases, ERP and CRM systems, web analytics, social media, external data, sensor/IoT data, and legacy systems. Align choices with organizational objectives to gain comprehensive insights, make informed decisions, and stay competitive.

Entender onde seus dados estão é um passo muito importante na hora de construir seu projeto, afinal, não é muito legal ter que buscar 3/4 pessoas em vários lugares diferentes. Após mapear onde seus dados estão, é necessário partir para o 2° passo, que é definir se as tecnologias que você tem em mãos hoje, conseguem chegar nas origens mapeadas.

In crafting a Business Intelligence (BI) strategy, prioritize data sources that directly align with your business goals and decision-making needs. Start with internal sources like sales figures, customer data, and operational metrics. These provide insights into core business operations. External data, such as market trends, competitor analysis, and economic indicators, offer valuable context. For instance, if you run an e-commerce platform, prioritizing customer behavior data can help optimize marketing strategies, while industry reports can guide product development decisions.

🗂️ Las fuentes de datos pueden variar ampliamente en tipo, estructura y origen. Pueden incluir bases de datos internas, hojas de cálculo, sistemas ERP y CRM, así como datos externos de redes sociales, sitios web y otras fuentes públicas. Cada fuente de datos puede proporcionar insights valiosos para diferentes aspectos del negocio, desde operaciones y finanzas hasta marketing y ventas.

Aqui, na minha visão, o foco deve ser na qualidade e relevância dos dados. Avalie a precisão, a atualidade, a consistência e a completude. Isso mesmo! Uma boa análise exploratória de dados é fundamental!

🔍 Antes de integrar datos en tu ecosistema de BI, es fundamental evaluar su calidad, relevancia y confiabilidad. Considera los siguientes criterios: ● Calidad de los datos: Evalúa la precisión, integridad y consistencia de los datos. ● Frecuencia de actualización: Determina qué tan a menudo se actualizan los datos. Para análisis en tiempo real o cerca del tiempo real, necesitas fuentes de datos que se actualicen con frecuencia. ● Accesibilidad: Asegúrate de que las fuentes de datos sean accesibles y que puedas obtener los permisos necesarios para su uso en análisis de BI. ● Compatibilidad: Considera si las fuentes de datos son compatibles con tus herramientas de BI y si requerirán transformación o normalización antes de la integración.

From my experience, it's rare to find data in the format you need for the analysis you want to make. This is where Extract, Transform, Load (ETL) methods come in handy. In the ETL process, you extract raw data from diverse sources, refine it into a usable format, and load it into the Business Intelligence (BI) system for further analysis and visualisation. While some BI tools offer built-in ETL capabilities or the option to craft custom SQL during data import, there are also dedicated ETL tools designed for this purpose.

In my opinion, prioritizing data sources requires careful evaluation to ensure relevance and reliability: - Assess the availability and accessibility of internal data sources, such as transactional databases and CRM systems. - Consider external data sources, including market research reports, industry benchmarks, and government datasets. - Evaluate the quality and completeness of data from each source to determine its suitability for BI analysis. - Prioritize data sources that align closely with business objectives and key performance indicators (KPIs). - Continuously monitor and update data sources based on changing business needs and data availability.

La evaluación de las fuentes de datos es crucial para construir un BI efectivo. Prioriza las fuentes que mejor se adapten a tus necesidades: Relevancia: ¿Responde a las preguntas de tu negocio? Calidad: ¿Es precisa, coherente y fiable? Disponibilidad: ¿Es fácil acceder y extraer? Puntualidad: ¿Refleja los últimos cambios? Compatibilidad: ¿Encaja con tus herramientas de BI? Busca información única, completa y oportuna que aporte valor a tu negocio. Recuerda: La calidad de tus datos es la base de tu BI. La inversión en evaluación es crucial para el éxito. Una evaluación exhaustiva te permite construir un BI sólido y confiable. Con un enfoque meticuloso, podrás construir un BI que impulse el crecimiento y el éxito de tu empresa.

🔄 Una vez evaluadas las fuentes de datos, el siguiente paso es su integración. Algunas estrategias: ● ETL (Extracción, Transformación, Carga): Este proceso implica extraer datos de diversas fuentes, transformarlos para asegurar la consistencia y finalmente cargarlos en un almacén de datos. ● Middleware de integración de datos: Utiliza herramientas de software que facilitan la integración de datos, permitiendo una combinación más fluida de datos estructurados y no estructurados. ● APIs: Las interfaces de programación de aplicaciones (APIs) pueden ser utilizadas para acceder a datos de aplicaciones externas y servicios en línea, facilitando la integración en tiempo real.

In my opinion, integrating data sources is essential for a comprehensive BI strategy: - Establish seamless connections between disparate data sources, including databases, APIs, and cloud platforms. - Use Extract, Transform, Load (ETL) processes to harmonize and standardize data formats across sources. - Implement data governance policies to ensure consistency and accuracy when integrating diverse datasets. - Utilize data integration platforms and tools to automate and streamline the integration process. - Regularly monitor data integration pipelines to identify and address any issues or bottlenecks.

🧐 Al construir tu ecosistema de BI, considera estos factores clave: ● Seguridad de datos: Implementa políticas y tecnologías robustas para proteger tus datos contra accesos no autorizados y amenazas cibernéticas. ● Gobernanza de datos: Establece un marco de gobernanza para gestionar cómo se recopilan, almacenan, procesan y utilizan los datos dentro de tu organización. ● Escalabilidad: Asegúrate de que tu infraestructura de BI pueda escalar para adaptarse al crecimiento futuro en volumen de datos y demandas de análisis. ● Mantenimiento Continuo: La integración de datos es un proceso continuo. Monitorea y actualiza regularmente tu ecosistema de BI para asegurar su relevancia y eficacia.

Olha, na minha opinião, além das questões técnicas, não se pode esquecer dos aspectos legais e éticos, como a conformidade com regulamentos de privacidade de dados (como a LGPD aqui no Brasil). Também é importante considerar a segurança dos dados e a capacidade de escalabilidade das soluções. A cultura de dados na empresa – promover uma mentalidade voltada para dados entre os colaboradores é tão importante quanto as ferramentas e tecnologias utilizadas. E não deixo de comentar das habilidades comportamentais!