Ferramentas de analytics fragmentadas falham silenciosamente. Os dados existem e os analistas têm as habilidades necessárias. Ainda assim, a geração de relatórios continua atrasando, porque os gargalos estão no processo: exportações manuais, reformatação de dados e etapas que apenas uma pessoa sabe executar na ordem correta.
A maioria das equipes responde adicionando algo novo: um dashboard melhor, um novo conector ou uma camada de qualidade de dados. Mas os atrasos continuam. O problema nunca esteve em uma ferramenta individual. Ele está na arquitetura de processos que conecta essas ferramentas.
Este artigo analisa onde as ferramentas de analytics fragmentadas realmente falham, explica por que adicionar mais ferramentas não resolve a estrutura subjacente e mostra como é a alternativa, incluindo um diagnóstico que qualquer equipe pode executar antes de considerar uma mudança de plataforma.
O que o analytics fragmentado realmente custa
Três em cada quatro analistas ainda dependem de trabalho manual em planilhas para a preparação de dados, e quase metade dedica mais de seis horas por semana apenas a tarefas de limpeza e preparação, de acordo com uma pesquisa global com 1.400 analistas de dados. Essa dependência persiste não porque os analistas não tenham as habilidades necessárias, mas porque o ambiente foi construído ferramenta por ferramenta, sem uma camada de fluxo de trabalho que conecte todo o processo.
Analytics fragmentado significa que a preparação, a análise, a geração de relatórios e a entrega de dados acontecem em ferramentas separadas, sem uma transferência automatizada entre elas. O analista preenche essas lacunas manualmente: exporta dados de um sistema, reformata-os para o próximo e os importa novamente para realizar a análise.
Cada transferência manual também representa um ponto em que a lógica pode se desviar. Um analista usa a data de corte da última segunda-feira; outro, a de sexta-feira. Um agrega os dados por região; outro, por território. Quando os relatórios chegam às partes interessadas, os números apresentam pequenas diferenças que ninguém consegue rastrear.
O aumento do volume apenas agrava a situação. Um processo manual não pode ser facilmente agendado. A única forma de produzir mais relatórios em menos tempo é aumentar a equipe ou reduzir o escopo do trabalho.
Se os atrasos na geração de relatórios da sua equipe parecem recomeçar a cada ciclo, independentemente do que seja corrigido, tente mapear onde cada relatório realmente começa, não apenas onde ele termina. O gargalo geralmente está dois ou três passos antes do ponto em que o problema se torna visível.
Três maneiras pelas quais a fragmentação prejudica a geração de relatórios e por que cada uma é difícil de identificar
Cada modo de falha abaixo pode parecer inicialmente um problema de qualidade de dados ou de pessoas até que seja rastreado até o processo. A causa subjacente nos três casos é a mesma: a lógica de negócios permanece na cabeça das pessoas e em etapas manuais, em vez de existir em um sistema documentado e repetível.
Falhas silenciosas quando os dados em etapas anteriores mudam
Quando um esquema muda, uma coluna é renomeada ou um sistema de origem é atualizado, os pipelines manuais podem falhar silenciosamente. O analista só percebe o problema quando o resultado está incorreto, depois que o relatório já foi enviado.
O retrabalho que vem depois é previsível. Os analistas rastreiam as exportações, identificam o ponto de falha, reprocessam os dados a partir daquela etapa, validam novamente as etapas seguintes e, então, reconstroem o relatório. Um relatório que levaria 30 minutos pode consumir um dia inteiro de trabalho de um analista. Os dados mudam constantemente. O problema é que, quando isso acontece, não existe um fluxo de trabalho que possa ser atualizado. Existe apenas um processo manual que precisa ser executado novamente do zero.
Saídas inconsistentes para a mesma pergunta
Quando vários analistas produzem versões diferentes do mesmo relatório a partir de coletas de dados separadas, os números divergem. A equipe de vendas vê um valor de pipeline diferente do Financeiro. O relatório semanal de operações contradiz o resumo executivo mensal.
As discrepâncias surgem de diferentes premissas incorporadas ao processo: a data de corte de um analista, a lógica de agregação de outro ou o tratamento de casos específicos por um terceiro. Cada decisão permanece invisível dentro da própria planilha.
Com o tempo, as lideranças aprendem a questionar dados que não conseguem reconciliar. A equipe de analytics passa mais tempo em reuniões de alinhamento do que analisando informações. A causa subjacente continua sem solução porque não existe um local centralizado onde essa lógica esteja registrada.
Velocidade de geração de relatórios que não pode ser escalada
O limite da velocidade de geração de relatórios é definido pela etapa manual mais lenta da cadeia, não pela capacidade de uma ferramenta específica. Durante o fechamento do trimestre, a preparação de dashboards ou a resposta a incidentes, a equipe trabalha mais, mas continua entregando informações no mesmo ritmo.
Isso vai além da equipe responsável pelos relatórios. O Gartner prevê que, até 2027, 60% das organizações não conseguirão obter o valor esperado de seus casos de uso de IA devido a estruturas desconectadas de governança de dados. Pipelines de analytics fragmentados contribuem diretamente para esse desafio, não os modelos de IA em si.
As ferramentas disponíveis para substituir um conjunto de ferramentas fragmentado
A escolha certa depende de onde a lógica está armazenada, de quem é responsável pelos fluxos de trabalho e de quanta capacidade de engenharia a organização tem disponível para mantê-los.
Pipelines baseados em código (Python, dbt, SQL)
São a melhor opção para lógica genuinamente complexa ou altamente personalizada e para equipes com recursos dedicados de engenharia. Pipelines baseados em código oferecem controle completo e funcionam bem em organizações que já padronizaram um conjunto de ferramentas de engenharia de dados.
O custo de manutenção aumenta quando as pessoas que criaram esses pipelines deixam a organização, quando analistas de negócio precisam alterar uma lógica que não conseguem interpretar ou quando o volume de fluxos de trabalho ultrapassa a capacidade da equipe de engenharia.
Ferramentas de automação com pouco código (Power Automate, Zapier)
Essas ferramentas funcionam bem para fluxos de trabalho simples e lineares. Elas ajudam a mover arquivos entre sistemas, acionar notificações e encaminhar dados entre aplicações de negócio. São rápidas de implementar e acessíveis a usuários sem conhecimento técnico avançado.
A complexidade analítica é o ponto em que essas ferramentas começam a apresentar limitações. A lógica de transformação, o alinhamento de esquemas e a combinação de dados provenientes de múltiplas fontes geralmente exigem soluções alternativas ou ficam fora dos recursos oferecidos nativamente por essas plataformas.
Plataformas de automação analítica
A melhor opção quando os fluxos de trabalho são de responsabilidade dos analistas, e não da engenharia, e quando a lógica envolve preparação de dados de múltiplas fontes, transformação e entrega governada em escala. Analistas de negócio podem criar, documentar e automatizar fluxos de trabalho sem escrever código, enquanto usuários técnicos podem ampliá-los quando necessário.
A pergunta determinante é: quem é responsável pela lógica? Quando essa responsabilidade pertence aos analistas, e não à engenharia, uma plataforma de automação analítica é a opção mais adequada. Essa também é a base dos critérios de avaliação apresentados na próxima seção.
Como a consolidação de analytics corrige o pipeline
Antes de avaliar qualquer plataforma, três perguntas ajudam a identificar se ela resolve o problema estrutural ou apenas adiciona mais uma ferramenta ao conjunto de soluções:
- A lógica de negócio pode ser estruturada uma única vez e reutilizada sem precisar ser recriada? Regras como VLOOKUP, mapeamento de centros de custo e limites de validação devem estar incorporadas ao fluxo de trabalho, não em uma planilha.
- Os fluxos de trabalho podem ser executados automaticamente conforme um agendamento, sem que alguém precise iniciar cada execução manualmente? O tempo do analista deve ser dedicado à criação e ao aprimoramento do fluxo de trabalho, não à sua execução toda segunda-feira.
- As saídas podem chegar às partes interessadas sem que o analista precise reformatá-las para cada público? A distribuição e a apresentação dos resultados devem fazer parte do fluxo de trabalho, não ser uma tarefa separada realizada depois.
É assim que esses critérios funcionam na prática, usando um fluxo de trabalho comum de uma equipe financeira em organizações que operam com conjuntos de ferramentas tecnológicas fragmentadas. O cenário "depois" é executado no Alteryx One, mas qualquer plataforma de automação analítica que atenda aos três critérios acima poderia oferecer uma abordagem semelhante.
Antes: um relatório semanal de FP&A exige que um analista extraia dados do Oracle, abra a exportação no Excel, aplique PROCV para corresponder códigos de centros de custo, valide os dados com informações de contagem de funcionários do Workday, crie uma tabela dinâmica, copie os resultados para uma apresentação de slides e envie o material por e-mail para três listas de distribuição. Esse processo pode levar de 4 a 6 horas toda segunda-feira. Se o formato de exportação do Oracle mudar ou o Workday for atualizado no meio do ciclo, o processo precisa ser reiniciado. Nesse cenário, o analista é o próprio fluxo de trabalho.
Depois: o fluxo de trabalho se conecta diretamente ao Oracle e ao Workday. Os PROCVs, a correspondência de centros de custo e as verificações de validação são capturados uma única vez em uma interface visual de fluxo de trabalho, documentados e mantidos pela equipe. O relatório é executado conforme um agendamento definido. Se o Oracle alterar o nome de um campo, o analista atualiza uma etapa na interface em vez de reconstruir todo o processo do zero. Tempo total por ciclo: 20 minutos.
A lógica permanece a mesma. O que muda é onde ela está armazenada. Antes, ela ficava em uma planilha mantida por uma única pessoa. Agora, existe em um fluxo de trabalho que toda a equipe pode visualizar, modificar e auditar.
A economia de tempo é real, mas é apenas parte do valor. Quando todas as partes interessadas usam o mesmo fluxo de trabalho com o mesmo agendamento, os relatórios deixam de se contradizer. Quando os dados mudam, uma única etapa é atualizada em vez de todo o processo ser reiniciado. Quando o fluxo de trabalho está documentado, qualquer pessoa da equipe pode executá-lo ou modificá-lo, não apenas quem o criou.
Para equipes em que a etapa final de entrega é o gargalo, recursos de augmented analytics podem ajudar a resolver esse desafio. Em vez de um analista reformatar a análise concluída para cada público, a entrega automatizada de insights envia o resultado adequado para a pessoa certa, sem uma etapa manual de formatação no meio.
O e-book do Alteryx, Guia do analista para automatizar relatórios, apresenta quatro estratégias para substituir ciclos manuais de geração de relatórios por fluxos de trabalho agendados e repetíveis.
Introdução — o que fazer antes de substituir qualquer coisa
Consolidar uma ferramenta fragmentada é uma decisão de processo antes de ser uma decisão de tecnologia. O primeiro passo é identificar onde a ferramenta atual realmente apresenta falhas.
Três etapas ajudarão você a chegar lá:
- Mapeie um relatório de ponta a ponta. Escolha o relatório que sua equipe mais recria. Documente cada etapa, incluindo as informais: a planilha mantida por um analista, a mensagem no Slack para confirmar um número, a definição de qual dado conta como "esta semana". Toda transferência em que uma pessoa substitui uma conexão automatizada é uma oportunidade de automação.
- Meça o tempo total do ciclo. Contabilize o tempo desde a extração dos dados até a entrega do relatório às partes interessadas. Inclua o tempo de espera e de coordenação, não apenas o trabalho analítico. A maioria das equipes descobre que o ciclo real é mais longo do que imaginava quando a sobrecarga operacional é considerada.
- Separe as etapas repetitivas das decisões que exigem julgamento. Etapas que geram a mesma saída a partir das mesmas entradas todas as semanas são fortes candidatas à automação. Já as que exigem interpretação, contexto ou tratamento de exceções devem permanecer sob responsabilidade dos analistas.
Os fluxos de trabalho mais valiosos para automatizar primeiro são aqueles que se repetem com maior frequência e têm uma lógica mais clara e estável. Processos ambíguos ou com muitas exceções são candidatos menos adequados à automação, independentemente do tempo que consomem.
Antes de avaliar qualquer plataforma, documente as fontes de dados às quais os fluxos de trabalho prioritários se conectam e confirme se a plataforma oferece suporte nativo a essas conexões. Essa lista de fontes, formatos e requisitos de governança também será uma das primeiras solicitações da equipe de TI.
Comece com um relatório. Crie o fluxo de trabalho uma única vez em uma avaliação gratuita do Alteryx One e execute-o com seus dados reais. As etapas de diagnóstico acima indicam exatamente por onde começar, e a diferença entre um processo manual de quatro horas e um fluxo automatizado de 20 minutos é concreta o suficiente para embasar um caso de negócio interno.