Com a transformação digital ganhando força dentro das empresas, gestores e analistas de negócio agora contam com uma infinidade de soluções à disposição para ajudá-los a otimizar e organizar seu trabalho.
Entre elas estão as chamadas ferramentas de Business Intelligence, por meio das quais é possível criar dashboards personalizados.
Esses dashboards permitem que os stakeholders tenham acesso rápido e visualização dos dados operacionais e institucionais, eliminando a necessidade de acumular números e informações em infinitas planilhas ou bancos de dados.
No entanto, apesar dos ganhos que as equipes operacionais podem obter com essas tecnologias, o principal desafio que essas mesmas instituições enfrentam atualmente é encontrar dados relevantes que sejam realmente úteis para a tomada de decisão em meio a um enorme volume de informações.
Experiência do Usuário e Ferramentas de Business Intelligence
A maioria das ferramentas de análise atuais é voltada para o chamado “self-service BI”, por meio do qual os usuários podem criar seus próprios dashboards de análise com gráficos e indicadores.
À primeira vista pode parecer simples, mas na prática se adaptar a esse tipo de funcionalidade pode criar barreiras e, em alguns casos, até desestimular o uso da tecnologia, especialmente devido à disponibilidade de uma grande quantidade de informações e dados sem nenhum tipo de organização visual para o usuário final.
Por sua vez, isso pode se tornar um pesadelo para quem não tem tempo ou habilidade para filtrar e visualizar as informações que são relevantes para si.
Para resolver isso, é preciso um trabalho de organização visual dos dados. E para extrair todo o seu potencial, é necessário passar por uma série de etapas, sendo que a seleção e o arranjo das informações se tornam fundamentais para alcançar uma boa Experiência do Usuário em Analytics.
O que faz uma boa experiência do usuário?
Antes de implementar qualquer dashboard de BI na empresa, é necessário entender o perfil de quem vai utilizar essa ferramenta. Isso é alcançado com uma ou várias reuniões de briefing.
Depois que essas informações são reunidas, a segunda fase envolve a construção de um protótipo utilizando wireframes — um layout de tela em que o usuário pode ver a interface final da ferramenta e como as informações serão organizadas nela.
Em projetos tradicionais de implementação de Business Intelligence, a prototipagem costuma ser responsável por cerca de 50% do trabalho, já que está relacionada à camada visual. Isso é feito para evitar frustrações em relação às entregas — e, consequentemente, evitar retrabalhos tediosos (e caros!).
O importante é seguir cada fase da construção do BI com base nessa tríade: tipo de informação, objetivo principal e público. A partir dessa premissa, definimos os recursos mais adequados necessários para a conclusão da ferramenta de Business Intelligence da empresa.
Da mesma forma, se o perfil dos usuários for mais investigativo, como costuma ser o caso de analistas, uma ferramenta “self-service” é possivelmente a mais adequada, pois permitirá que qualquer questão de negócio seja respondida rapidamente.
Como construir uma experiência de UX sólida para Analytics?
A palavra “Experiência do Usuário” vai além da ideia de como os usuários vão navegar pela interface de uma ferramenta de BI, ou de como será o “look and feel” da análise de dados.
Pelo contrário, a verdadeira Experiência do Usuário em Analytics tem a ver com ser capaz de lidar e trabalhar com as informações mais relevantes, da forma mais rápida e clara possível.
Designers e desenvolvedores são responsáveis por entregar essa ferramenta pronta para uso, personalizada, fácil e intuitiva de operar, e preparada para responder a qualquer demanda declarada que tenha sido previamente identificada como objetivo.
Dessa forma, considerar a experiência do usuário ao construir o BI entrega insights de negócio mais valiosos.
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