Os projetos de Business Intelligence combinam normalmente um conjunto alargado de atividades, desde a integração de dados de diferentes fontes, o processamento e a modelação dos dados e, por fim, a criação de relatórios e o fornecimento de informações para apoiar as decisões da empresa. 

Compreender o problema 

Por mais óbvio que possa parecer, um dos passos mais importantes para estabelecer os objetivos do projeto é compreender o problema. Conhecer o problema que se pretende resolver é o primeiro passo para começar a conceber a solução. 

Ao contrário de se saber que algo está errado e simplesmente começar a procurar soluções, só compreendendo o problema é que podemos definir o trajeto, identificar os possíveis riscos envolvidos e os recursos que podem contribuir para a solução. 

Definição dos Indicadores Chave de Desempenho (KPIs) 

Uma vez identificado o problema, é possível começar a definir quais os indicadores que podem ajudar a monitorizar o progresso. Estes indicadores devem ser mensuráveis e acionáveis, de modo a mostrarem se estamos a progredir ou não. 

Definição de objetivos SMART 

Os objetivos SMART são uma forma eficaz de medir o progresso de um projeto através de objetivos que são Específicos, Mensuráveis, Alcançáveis, Relevantes, Oportunos. Isto significa que os objetivos definidos através desta metodologia são claros e concisos, que podemos monitorizar o seu desempenho, que são realistas, que são importantes para resolver o problema e que têm uma data de conclusão. 

A definição de objetivos claros é a chave para o sucesso do seu projeto, pelo que é importante estar atento e fazer os ajustes sempre que necessário.

Um dos pilares de um projeto de Business Intelligence é a qualidade dos dados. Negligenciar a limpeza e o controlo de qualidade dos dados pode levar a conclusões imprecisas e levantar grandes preocupações sobre a fiabilidade dos dados. Em última análise, a má qualidade dos dados pode levar a conclusões enganadoras, a oportunidades perdidas e a uma queda na credibilidade entre os utilizadores dos relatórios. 

A qualidade dos dados envolve a identificação e correção de erros e inconsistências nos dados, incluindo a remoção de registos incorretos, a correção de texto e a normalização de tipos e formatos de dados. Ao implementar um processo de controlo da qualidade dos dados, para além dos benefícios diretos de ter dados fiáveis e informações precisas, também reduz o tempo gasto em verificações e correções manuais causadas por dados não fiáveis. 

A criação de dashboards demasiado complexos pode confundir os utilizadores e impedir a tomada de decisões eficazes. 

Tão importante como os dados que estão a ser apresentados, é a forma como são apresentados. Os dashboards confusos e demasiado complexos são os inimigos da adoção pelos utilizadores e têm tanto poder como os dados de pouca qualidade para afastar os utilizadores e perder a sua confiança. Além disso, é provável que os utilizadores tenham dificuldade em interpretar o conteúdo de dashboards complexos, reduzindo a eficiência do processo de tomada de decisões e limitando o potencial dos dados disponíveis. 

Os relatórios do Power BI não devem ser complexos e quando se trata do design de dashboards, menos é geralmente mais. As formas eficazes de conseguir um design limpo, acessível e fácil de compreender são: 

• Utilizar palavras e títulos claros. 
• Ser subtil e coerente na utilização das cores. 
• Ter cuidado com o espaçamento dos elementos visuais. 
• Não sobrecarregar as páginas com demasiados elementos visuais. 
• Utilizar tipos de gráficos adequados para cada análise.