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A Guia para Relatórios Empresariais

Posted on Novembro 30, 2021 by admin
  • Como posso usar este guia?
  • O que são Relatórios Empresariais?
  • Tipos de Relatórios Empresariais
  • Out of Scope

Como posso usar este guia?

Este é um breve guia para relatórios empresariais. Destina-se a ajudar as pessoas que têm de se familiarizar rapidamente com os conceitos dos relatórios empresariais. As funções alvo incluem gerentes de projetos, analistas de negócios e arquitetos de sistemas. Se você está gerenciando requisitos de negócios e funcionais, avaliando ferramentas ou executando processo formal de seleção de fornecedores, há três maneiras de usar este guia:

  • Glossário – Definições básicas para as principais idéias em relatórios, com links para leitura posterior.
  • Checklist – Elementos de design de relatórios e requisitos de negócios e funcionais que você precisa considerar.
  • Tutorial – Antecipando e lidando com as difíceis questões organizacionais na entrega de relatórios corporativos.

A ênfase aqui é na entrega efetiva de informações aos gerentes. Este guia não o ajudará com conteúdos específicos, ou seja, sobre o que a sua organização deve reportar (finanças, operações, etc.). Também não analisa relatórios e fornecedores e consultorias de BI.

O que são Relatórios Empresariais?

Eu defino relatórios empresariais (ou relatórios de gestão) como o fornecimento regular de informação aos decisores dentro de uma organização para apoiá-los no seu trabalho. Estes relatórios podem tomar a forma de gráficos, textos e tabelas e, tipicamente, são divulgados através de uma intranet como um conjunto de páginas web (ou “portal da empresa”) actualizadas regularmente. Alternativamente, eles podem ser enviados por e-mail diretamente aos usuários ou simplesmente impressos e distribuídos, de forma honrada pelo tempo.

Tipos de Relatórios Empresariais

  • Gestão de Métricas – Em muitas organizações, o desempenho empresarial é gerido através de métricas orientadas para resultados. Para grupos externos, estes são Acordos de Nível de Serviço (SLAs). Para a gestão interna, eles são Indicadores Chave de Desempenho (KPIs). Tipicamente, existem metas acordadas a serem seguidas ao longo de um período de tempo. Eles podem ser usados como parte de outras estratégias de gestão, tais como Seis Sigma ou Total Quality Management (TQM).
  • Dashboards – Uma idéia popular é apresentar uma série de indicadores diferentes em uma página, como um painel de controle em um carro. Normalmente, os fornecedores venderão “relatórios enlatados” (relatórios pré-definidos com elementos estáticos e estrutura fixa). No entanto, esta abordagem deve permitir aos utilizadores personalizar a visualização do seu painel de instrumentos, e definir objectivos para várias métricas. É comum ter semáforos definidos para performance (vermelho, laranja, verde) para chamar a atenção da gerência para áreas particulares.
  • Balanced Scorecards – Um método desenvolvido por Kaplan e Norton que tenta apresentar uma visão integrada do sucesso em uma organização. Além da performance financeira, eles também incluem clientes, processos de negócios e perspectivas de aprendizado e crescimento. (Você deve ler sobre isso se não tiver certeza sobre que tipos de coisas relatar.)

Out of Scope

  • Análises Ad Hoc – Tipicamente realizadas uma vez para lidar com uma iniciativa específica, e depois nunca revisitadas. Muitas vezes envolvem a construção de um modelo em uma planilha para permitir a exploração de cenários “e se”. Alternativamente, elas podem tomar a forma de um relatório escrito breve ou único para a gerência.
  • Interactive Querying – Melhor exemplificado pela OLAP, refere-se a uma tecnologia específica que permite a um analista (ou gestor experiente) manipular diretamente a apresentação dos dados. O analista pode selecionar dimensões (por exemplo, tempo, localização, departamento, funcionário, etc.) e “drill-down” (expandir) e “roll-up” (colapsar) os dados.
  • Data Mining (e Estatísticas Avançadas) – Aqui, técnicas como redes neurais e aprendizagem de máquinas são usadas para descobrir padrões novos, interessantes e úteis nos dados. Isto é mais adequado para análises tais como classificação, segmentação, agrupamento e previsão.

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