O Power BI é a nova tecnologia de Business Intelligence da Microsoft que recolhe dados em bruto provenientes de diversas fontes e os transforma em informação útil à tomada de decisão de gestão sob a forma de relatórios e dashboards interativos para computadores e dispositivos móveis. Há que levar a sério o impacto desta tecnologia, que está a mudar rapidamente a forma como se trabalha – redefinindo não só carreiras de diversos tipos de trabalhadores do conhecimento, mas também de setores de atividade por inteiro. Exatamente como fizeram as folhas de cálculo há algumas décadas.
Creio que nada ficará como dantes em áreas como a financeira, contabilidade, auditoria, consultoria, marketing ou recursos humanos. Isto numa primeira abordagem, porque o potencial de automatização de tarefas com a recolha e validação de dados, preparação, atualização e distribuição de relatórios, entre outras, é muito significativo e permitirá reduzir o tempo nelas investido a um mínimo, proporcionando assim “quick-wins” muito interessantes. Esta razão tem sido, por si só, suficiente para motivar o investimento na tecnologia.
Quanto mais “informação intensiva” for a organização, maior será o potencial de obtenção de benefícios com a adoção do Power BI. Veja-se a empresa de contabilidade e auditoria que eliminou praticamente todo o tempo consumido com a preparação de relatórios mensais para os seus clientes ao ler os dados diretamente dos ficheiros SAF-T e das bases de dados que utiliza nos seus sistemas informáticos. E porque os relatórios são partilhados numa plataforma segura com os seus clientes, deixou de recorrer a ficheiros anexados a emails para a sua distribuição. Hoje, todos estão em sintonia com o acesso à informação de gestão no computador e no telemóvel.
Mas há também coisas novas a descobrir. À inteligência humana é preciso somar a inteligência artificial e é com grande entusiasmo que tenho visto diversos utilizadores colocarem questões sobre os dados e descobrirem em poucos segundos respostas que demorariam horas a obter. Questões que são colocadas assim mesmo, em linguagem natural: “porque é que este indicador aumentou ou diminuiu?” ou pedindo simplesmente ao algoritmo que descubra algo interessante nos dados, sejam padrões, tendências ou “outliers”. E se avançarmos um pouco mais, porque não recorrer a modelos de previsão que nos ajudam a estimar a procura a partir de dados históricos? Os benefícios são óbvios: melhor capacidade de planeamento e eficácia na gestão de inventários. A análise preditiva complementa a análise descritiva.
Há certamente na sua organização, e fora dela, dados com um valor que ainda não considerou. Provavelmente, ainda não se apercebeu do “rasto” que a sua marca deixa nas redes sociais ou ainda não simulou o que acontece se alterar uma ou diversas variáveis de uma campanha publicitária. Não estimou a probabilidade de um cliente ou colaborador deixar de o ser em função das interações recentes com a sua empresa ou a probabilidade de uma determinada combinação de produtos se venderem melhor em conjunto do que separadamente. Tudo isto é acessível à maioria das empresas. Diria mesmo que é uma oportunidade à espera de ser agarrada para as empresas que ainda não o fizeram.
