How do BI professionals approach problem solving differently than other data professionals?

"Inteligência", abordando as necessidades de informação de forma a agregar valor nas análises e tomadas de decisão. O "Negócio" deve ser o foco principal, portanto entender o contexto e apoiar uma gestão eficiente da performance da empresa são aspectos essenciais. Por mais que seja importante entender profundamente os problemas, a capacidade de construir de soluções é determinante para o profissional de BI.

Uma habilidade frequentemente subestimada no meu ver, mas que é valiosa, é a capacidade do profissional de BI de fazer perguntas pertinentes e entender profundamente as necessidades e preocupações de seus stakeholders. Isso permite não só personalizar a comunicação dos dados, mas também garantir que a análise realizada seja verdadeiramente relevante e alinhada com as estratégias e objetivos do negócio. Concluo com a frase: a habilidade de discernir as questões centrais e traduzi-las em uma investigação de dados focada pode diferenciar uma simples apresentação de dados de uma análise de BI realmente impactante. Fica a reflexão!

Business Intelligence (BI) professionals and other data professionals often share common skills and knowledge in data analysis, statistics, and programming. However, BI professionals typically have a distinct focus on providing actionable insights to support business decision-making. Here are some ways in which BI professionals may approach problem-solving differently than other data professionals: Business-Centric Approach: User-Centric Design: Requirements Gathering: Data Visualization: Timeliness and Relevance: Ad Hoc Analysis: Integration of External Data: Feedback Loop: Alignment with Business Strategy: Communication Skills: While BI professionals have a unique focus on business-oriented problem-solving

BI professionals approach problem-solving by aligning each step of the BI process with the strategic goals of the business. Unlike other data professionals who may focus on technical aspects, BI experts start by defining the business problem to ensure that the insights generated are actionable and directly address the company's needs. They then meticulously identify the right data sources, design a data model that reflects the business processes, implement a data pipeline that ensures data quality, analyze the data with a focus on business outcomes, and finally, communicate the results in a way that is understandable and useful for business decision-makers. This holistic approach is crucial for turning data into a competitive advantage.

“Defining the business problem is the first step in any BI project. It requires a clear understanding of the business context, goals, stakeholders, and expected outcomes. Effective communication with the business side is crucial to clarify project requirements and expectations. Unlike other data professionals, BI professionals balance both business and data perspectives, aligning them with the overall strategy.”

In the realm of Business Intelligence, identifying the right data sources is akin to setting a strong foundation for a building. As a BI professional, I emphasize the importance of not only knowing where the data comes from but also understanding its context and how it aligns with the business objectives. This holistic approach ensures that the insights generated are actionable and directly tied to solving the business problem at hand. With my background in IT and project management, I've learned that the versatility of data sources—from real-time analytics to historical trends—can provide a competitive edge when accurately harnessed.

“In BI, identifying relevant and available data sources is crucial. BI professionals need to understand the data landscape, including formats, quality, and access. They evaluate data sources for relevance, reliability, and validity. Unlike other data professionals, BI professionals work with a variety of data sources, such as internal, external, structured, unstructured, historical, and real-time.”

Exemplo prático: Uma empresa de e-commerce precisa analisar o comportamento de compra dos clientes para otimizar suas campanhas de marketing. O profissional de BI identifica as seguintes fontes de dados: Dados internos: Transações de compra, histórico de navegação, perfis de clientes. Dados externos: Dados demográficos, pesquisas de mercado, tendências do setor. Dados não estruturados: Avaliações de produtos, comentários em redes sociais.

In designing a data model, BI professionals like myself focus on aligning the model with the specific business problem at hand. This means not only identifying the relevant data sources but also understanding the business context in which the data operates. By doing so, we ensure that the data model reflects the real-world scenarios and supports decision-making processes effectively. As a tech consultant and IT manager, I've seen that a well-designed data model is a foundation for insightful analytics, which is why this step is critical in the BI process.

“In the BI process, the third step is designing a data model to support analysis and reporting. This requires strong skills in data modeling, defining data structures, relationships, and rules for efficient and accurate data processing and storage. Performance, scalability, and security of the data model are also considered, along with user needs and preferences. Unlike other data professionals who may use complex or advanced data models, BI professionals use simpler, standardized data models like star schemas, snowflake schemas, or dimensional models.”

Benefícios de uma abordagem iterativa: Modelo de dados mais preciso e adequado: A iteração permite o ajuste do modelo de acordo com as necessidades reais e a descoberta de novos insights durante a análise. Melhoria na comunicação e colaboração: A documentação detalhada facilita a comunicação entre o profissional de BI, os usuários e outros stakeholders do projeto. Maior flexibilidade para mudanças futuras: Um modelo iterativo pode ser facilmente adaptado para acomodar novas fontes de dados, requisitos de negócios ou mudanças na estrutura da organização.

In the realm of Business Intelligence, implementing a data pipeline is a critical task that requires a blend of technical expertise and a keen understanding of the business context. As a BI professional, I leverage standard and automated ETL tools to ensure that the data pipeline is not only robust and efficient but also aligned with the business objectives. This approach guarantees that the data is of high quality, consistent, and timely, which is essential for accurate analysis and decision-making.

Here's a LinkedIn contribution from the text you provided: "The fourth step in BI is implementing the data pipeline. This involves transforming, loading, and refreshing data. BI professionals need solid data engineering skills to extract, transform, and load data from various sources into the data model. Ensuring data quality, consistency, and timeliness is crucial, as is error handling and monitoring data flow. Unlike other data professionals who may use sophisticated or customized pipelines, BI professionals use standard, automated pipelines like ETL tools, workflows, or scripts."

Benefícios de uma abordagem modular: Maior agilidade e flexibilidade: O pipeline modular permite a rápida implementação de novos recursos, a adaptação a mudanças nas fontes de dados e a fácil manutenção de diferentes partes do pipeline. Melhor reutilização de código: A criação de componentes reutilizáveis reduz o tempo de desenvolvimento e garante a consistência no código do pipeline. Maior confiabilidade e testabilidade: Testes automatizados em cada etapa modular garantem a qualidade do pipeline e facilitam a identificação e correção de erros.

Um profissional de BI não pode analisar dados de forma fria, mas sim buscando intensamente apoiar a tomada de decisão. Dessa forma, a habilidade de análise de dados deve estar aliada a um olhar crítico sobre o negócio. Exercitar o "olhar de dono" é uma boa dica para potencializar o valor do BI para o corpo executivo de uma empresa. Ou seja, deve existir a capacidade de racionar se colocando no lugar de quem toma as decisões para o negócio.

Los analistas de BI se apoyan de la data historica para de esa manera sacar información, su análisis es más descriptivo (pasado) y de esa manera entender el comportamiento para la adecuada toma de decisiones.

“The fifth step in BI is data analysis to generate insights and answer business questions. This requires proficiency in data analysis methods to explore, summarize, and visualize data. Critical thinking, logic, creativity, business knowledge, and domain expertise are applied to the analysis. Unlike other data professionals who may use advanced or specialized analysis, BI professionals use basic, general analysis like descriptive statistics, charts, tables, or dashboards.”

O profissional de BI deve ser também um bom comunicador. A habilidade de dialogar com as diversas áreas de uma empresa adequando sua liguagem para cada ambiente e, principalmente, falando de ouvidos abertos. Tão importante quanto colocar energia em realizar uma boa comunicação é estar atento para a forma como a mensagem foi recebida e absorvida. No caminho diversas questões culturais deverão ser tratadas, pois a maturidade cultural é fator que influencia na escolha da linguagem a ser utilizada.

No meu ver, os profissionais de BI se distinguem de outros profissionais de dados principalmente pelo seu forte foco em questões de negócios. Eles são especializados em utilizar dados para melhorar a tomada de decisões, otimizar processos e impulsionar o desempenho empresarial. Ao contrário de cientistas de dados ou engenheiros de dados, que podem se aprofundar em modelagem estatística e machine learning, os profissionais de BI são mais voltados para a criação de visualizações de dados, relatórios e dashboards que são facilmente compreensíveis por stakeholders não técnicos. Eles transformam dados brutos em informações acionáveis, focando na aplicação prática e resultados tangíveis.

Primero, Segundo y Tercero conocer el negocio ya que sin eso por más experto que seas en la herramienta no podrás darle solución a la toma de decisiones

Data not feelings! 📈🚫🤬 A successful BI professional can parse out personal feelings and focus directly on data relativity when tackling problems and tasks. Data centric decisions are the cornerstone of success in the industry and a responsibility of the BI professional to ensure leadership is making responsible decisions that can be tied back to real analysis outcomes and assumptions. Always ask yourself, why is this my recommendation and how did I arrive at this determination? If you cannot tie this back mostly to a data centric analysis versus intuition, then you owe it to the organization to circle back internally with peer feedback before pushing the recommendation forward. Use data not emotions, validate emotion with data! ⚖️