Muitas empresas acreditam que ter dashboards no Microsoft Power BI significa ser “data driven”. Mas maturidade analítica vai muito além de relatórios bonitos.
Segundo a documentação oficial da Microsoft sobre maturidade no Fabric e Power BI, a evolução analítica de uma organização envolve três pilares principais:
- Governança e cultura de dados
- Adoção dos usuários
- Valor entregue pelas soluções analíticas
Ou seja: não basta apenas implementar tecnologia. É preciso criar processos, cultura e gestão em torno dos dados.
O que é maturidade analítica?
Em resumo, maturidade analítica é o nível de capacidade que uma empresa possui para transformar dados em decisões estratégicas.
- mais confiáveis são os dados;
- mais automatizados são os processos;
- maior é a adoção pelos usuários;
- mais valor o BI entrega ao negócio.
Dessa forma, a Microsoft divide essa evolução em 5 níveis de maturidade.
Nível 1 – Inicial
Nesse estágio:
- os relatórios são descentralizados;
- cada área cria controles próprios;
- existe dependência excessiva de planilhas;
- não há padronização;
- quase tudo depende de pessoas específicas.
Como consequência, é comum encontrar:
- múltiplas versões do mesmo indicador;
- retrabalho manual;
- baixa confiança nos dados;
- dashboards criados “no improviso”.
Geralmente, as empresas nesse estágio estão começando a investir em BI e focam em “ganhos rápidos”.
Sinais de alerta
- “Qual é o número correto?”
- “Essa planilha está atualizada?”
- “Só o fulano sabe mexer nisso.”
Nível 2 – Repetível
Aqui a empresa começa a perceber a importância da governança.
Já existem:
- alguns padrões;
- processos minimamente documentados;
- dashboards mais utilizados;
- iniciativas de organização.
Mas ainda existem problemas:
- áreas trabalhando isoladamente;
- dependência de pessoas-chave;
- crescimento descontrolado dos relatórios.
Segundo a Microsoft, nessa fase geralmente surgem:
- canais internos de suporte;
- comunidades de usuários;
- início das discussões sobre governança e COE (Center of Excellence). Leia mais sobre COE em: https://learn.microsoft.com/pt-br/power-bi/guidance/fabric-adoption-roadmap-center-of-excellence
Nível 3 – Definido
Esse é o ponto em que a empresa começa a operar BI de forma realmente estruturada.
Características comuns:
- processos padronizados;
- métricas bem definidas;
- governança ativa;
- papéis claros;
- documentação;
- treinamento interno;
- comunidade de dados mais madura.
Além disso, a Microsoft destaca que, nessa fase, normalmente já existe:
- um COE estruturado;
- patrocinador executivo;
- investimentos em capacitação;
- práticas replicáveis entre áreas.
Por isso, esse costuma ser o divisor entre:
- “ter dashboards”
e
- “usar dados estrategicamente”.
Nível 4 – Capaz
Nesse estágio:
- dados fazem parte da operação diária;
- o BI influencia decisões importantes;
- existe monitoramento de uso;
- há padronização forte;
- a governança é aceita pelas áreas.
Além disso:
- treinamentos são contínuos;
- indicadores são acompanhados regularmente;
- processos de qualidade já estão consolidados.
Como resultado, a empresa deixa de apenas consumir dashboards e passa a construir uma cultura analítica real.
Nível 5 – Otimizado
É o estágio mais avançado.
Aqui:
- a cultura orientada a dados já está consolidada;
- automações reduzem erros operacionais;
- analytics faz parte da estratégia da empresa;
- existe melhoria contínua;
- decisões são altamente orientadas por dados.
Além disso, segundo a Microsoft, organizações nesse estágio possuem:
- comunidades autossustentáveis;
- forte apoio executivo;
- monitoramento constante de indicadores;
- foco contínuo em evolução e inovação.
O maior erro das empresas
Muitas organizações acreditam que maturidade analítica significa apenas comprar ferramentas.
Mas a própria Microsoft reforça que adoção não é somente uso da tecnologia , é uso eficiente da tecnologia.
Você pode ter:
- Power BI,
- Data Lake,
- Fabric,
- dbt,
- Azure,
e ainda assim operar com baixa maturidade analítica.
O problema geralmente não está na ferramenta.
Está em:
- processos;
- governança;
- cultura;
- capacitação;
- alinhamento com o negócio.
Como evoluir a maturidade analítica
Algumas ações práticas:
- Padronizar indicadores
- Criar documentação
- Definir responsáveis pelos dados
- Estruturar governança
- Investir em treinamento
- Criar processos de qualidade
- Centralizar métricas críticas
- Monitorar uso dos dashboards
- Aproximar BI das áreas de negócio
Além disso, a Microsoft recomenda que as empresas busquem alcançar pelo menos os níveis 300 ou 400 de maturidade para obter maior retorno sobre os investimentos em analytics.
