De "ganho rápido" para "prejuízo permanente"

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Há alguns dias, uma amiga minha me contatou para saber minha opinião sobre a estratégia geral do projeto de Business Intelligence (BI) em que ela estava trabalhando: a ideia era entregar a camada de apresentação inteira do front-end (relatórios, dashboards etc.) e só então começar a trabalhar na camada de Data Warehouse o que significa modelagem, estruturação de dados e ETL (Extraction, Transformation and Load). De acordo com a descrição dela, eles não conseguiam ao menos falar todas as fontes de dados que seriam necessárias para entregar a camada de front-end já prometida.

Eu acredito que a maioria de nós já vivenciou uma situação similar. Já a vi sob muitos nomes e conceitos, mas geralmente podemos simplificá-la chamando-a de "ganho rápido". Por "ganho rápido" nós normalmente queremos dizer que alguma coisa (uma parte de um projeto, uma funcionalidade específica ou algo do tipo) pode ser entregue muito rápido (em comparação com o entregável inteiro), com um custo razoável (também em comparação com o entregável inteiro) e, principalmente, que pode entregar um alto valor agregado. Em um mundo ideal, isso significaria gastar 20% dos recursos que trariam 80% do valor agregado (em uma análise simplificada de Pareto).

Devemos mencionar, que enquanto buscando o "ganho rápido" é possível que algumas regras de governança ou diretrizes de melhores práticas sejam negligenciadas no intuito de reduzir ainda mais o total de recursos investidos. Claramente, isso pode ser feito apenas quando previamente acordado com todas as partes interessadas e sob estrito comprometimento de cumprir todos os requerimentos necessários ao implementar o restante do projeto.

Nem é preciso dizer que o advento do "ganho rápido" não tem raízes nos fundamentos técnicos. De acordo com minha experiência, se você perguntar a um técnico se ele gostaria de entregar "a solução perfeita a qualquer custo" ou uma "solução usável a um custo muito baixo", ele explicará com prazer que apesar da solução de baixo custo poder ser usada, tal qual, ela tem uma lista enorme de desvantagens e riscos que deve ser levada em consideração.

Então, a fim de construir uma solução que possa ser efetivamente vendida - a propósito, uma perspectiva muito importante de uma empresa de consultoria, técnicos do mundo todo (eu incluso) dependem dos colegas de marketing, vendas e gerentes de projeto. Que foram brilhantes ao trazer para o negócio soluções que se encaixam às necessidades do cliente e ao padrão de entregar a melhor solução possível através da abordagem de fases, priorização de entregável e, claro, "ganhos rápidos".

Para dizer na lata: eu suporto a abordagem de "ganho rápido" como uma ferramenta para tornar os projetos possíveis e viáveis. Eu acredito que se pudermos encontrar a "coisa" certa (seja um relatório, um processo, um dashboard, um fluxo de trabalho etc.) que possa realmente derrubar a escala de nossos clientes, devemos fazê-la o mais rápido possível a fim de garantir um rápido ROI (Return Over Investment) e, além disso, a vantagem competitiva que eles estão sempre procurando.

No entanto, eu discordo da abordagem, algumas vezes "rápida e suja", que algumas soluções são vendidas e entregues. Discordo da idea de entregar tudo como um "ganho rápido" ou "protótipo produtivo" como já vi acontecer diversas vezes. Eu encorajo todos aqueles dispostos a usar a abordagem do "ganho rápido" a seguir uma lista de verificação muito simples:

1. entenda o ambiente, os problemas, as oportunidades e desafios do seu cliente;
2. proponha uma solução completa e sustentável;
3. destaque as "coisas" que podem ser feitas com uma quantidade pequena de recursos (tempo, dinheiro e pessoas) e que potencialmente podem trazer um grande benefício (produtividade, lucro, eficiência etc.);
4. se necessário - para tornar o projeto viável - crie um roadmap a quatro mãos ou um programa no intuito de aplicar a abordagem de fases.

Com a lista de verificação simples acima, você garantirá não negligenciar o todo.

Abraços,

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Eduardo Rodrigues é profissional de Business Intelligence há 8 anos, já atuou como cliente, empreendedor, palestrante, consultor, arquiteto de soluções e gerente de projetos. Casado, pai de dois filhos é ainda autor de um livro de poesias chamado “Poemas de Botequim”. Perfil no LinkedIn: http://br.linkedin.com/in/rodrigueseduardo. Siga-o no Twitter: https://twitter.com/edur0dr1gue5

From "quick win" to "permanent loss"

                                                                                                                                          Para ler este post em português clique AQUI

A few days ago, a friend of mine contacted me asking for my opinion about the overall strategy of a Business Intelligence (BI) project she was working on: the idea was to deliver the entire front-end presentation layer (reports, dashboards, etc.) and only then start working on the Data Warehouse layer meaning the whole modeling, data structuring and ETL (Extraction, Transformation and Load). According to her description they could not even tell all data sources which were needed to deliver the already committed front-end layer. 

I believe most of us have already experienced a similar situation. I have seen it under many names and concepts, but usually we can simplify it by calling it a "quick win". By "quick win" we usually mean something (a part of a project, a specific functionality or something alike) that can be delivered really fast (in comparison to the whole deliverable), in a reasonable cost (also compared with the whole deliverable) and mainly can deliver a high value added. In an ideal world, that would mean to expend 20% of the resources that will bring 80% of the value added (in a simplified Pareto analysis). 

It should be mentioned, that while running for the "quick win", it is possible that some governance rules or best practices guidelines are overlooked in order to reduce furthermore the amount of resources invested. Clearly it can only be done when previously agreed with all stakeholders and under the strict commitment to fulfill all the necessary requirements when implementing the remaining project. 

Needless to say that the advent of the "quick win" bears no roots on technical grounds. Out of my experience, if you ask a technician if he/she would like to deliver "the perfect solution at any cost" or a "usable solution at a very low cost" he/she would gladly explain that although the low cost solution can be used, as such, it has an enormous list of disadvantages and risks that must be taking into consideration. 

So, in order to build up a solution that actually can be sold - a very important perspective of a consultancy company by the way, technicians all over the world (myself included) depend on our marketing, sales and project managers colleagues. Who were brilliant on bringing up to the business solutions that fits both the customers needs and the standard of delivering the best possible solution by introducing the phasing approaching, prioritization of deliverable and, of course, "quick wins".   

To say it straight away: I support the "quick win" approach as a tool to make projects possible and viable. I believe that if we can find the right "thing" (be it a report, a process, a dashboard, workflow, etc.) that can really tip the scale to our customers, we should get it done as soon as possible in order to guarantee a fast ROI (Return Over Investment) and moreover the competitive advantage our customers are always looking for. 

However, I disagree with the approach, sometimes "quick and dirty", some solutions are sold and delivered. I disagree with the idea of delivering everything as a "quick win" or a "productive prototype" as I have seen several times. I would encourage all those willing to use the "quick win" approach to follow a very simple checklist:

1. understand your client environment, its problems, opportunities and challenges;
2. propose a complete and sustainable solution;
3. highlight the "things" that could be done with a small amount of resources (time, money and people) and potentially can bring a huge benefit (productivity, profit, efficiency, etc.);
4. if needed - in order to make the project viable - create a four hands road-map or a program in order to apply the phasing approach.

With the simple checklist above, you will make sure not to overlook the big picture.

Regards,

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Eduardo Rodrigues is a Business Intelligence professional for 8 years, he has worked as client, entrepreneur, speaker, consultant, solution architect and project manager. Married with two children, he is also author of a poetry book called “Poemas de Botequim”. LinkedIn profile http://br.linkedin.com/in/rodrigueseduardo. Follow him on Twitter https://twitter.com/edur0dr1gue5

Pocket BI

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Everybody likes what is new and fancy. In this information era everyone gets the information in a click, faster them they could possible imagine a few years ago, but how to assimilate all this information? We are seeing a new whole generation of people who can actually consume faster than us, simply because it’s normal for them as it was normal for us to read a newspaper back in the days.

Happens now that we are exactly between this new and old generation. As in the article Information on your fingertips posted here, never was so easy to get all dashboards and strategic analysis consolidated from a huge amount of information not only locally but globally centralized in one single device like your mobile or tablet which can tell you what you should know to make your decision.  Sales department knows how valuable this real-time information is, in order to accomplish their target on time, however is it really for everyone?

Although from IT perspective, thinking that everyone would have the same opinion, business are more and more flooded with information which sometimes they are not prepared or convinced that they really need that. Their tight schedule and short time between meetings and agreements are another obstacle to contemplate this new output.

I've seen how fine mobile developments can help a lot of operational work simply by reducing the amount of information and transforming it into readable charts that represents what they must know to make their decision on time. Moreover, it's an excellent interface to support decisions on higher levels which are more complex and requires more time, analysis, plan and simulations.

What’s your opinion about this? Is the acceptance of BI on mobile device often used in your company by managers or operations? Please leave your thoughts.

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Gabriel Ozaki - SAP Consultant for 8 years, has been working in several knowledge areas for ERP and Business Intelligence additionaly to coordination, solution architect and training. Focused on new trends and technology, is always up to date with the market innovation. Linkedin profile: http://ch.linkedin.com/in/gabas

BI de bolso

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Todo mundo gosta do que é novo e sofisticado. Nessa era da informação todos a obtêm em um clique, mais rápido do que poderiam sequer imaginar há alguns anos, mas como assimilar toda essa informação? Estamos vendo uma nova geração de pessoas que podem realmente consumi-la mais rápido que nós, simplesmente porque é normal para elas como era normal para nós ler um jornal antigamente.

O que acontece é que estamos entre a velha e a nova geração. Como no artigo Informação na ponta dos dedos publicado aqui, nunca foi tão fácil obter todos os dashboards e análises estratégicas consolidados a partir de uma quantidade enorme de informação não apenas local, mas também globalmente centralizada em um único dispositivo, como seu celular ou tablet, que pode mostrar o que você precisa saber para tomar sua decisão. As lojas de departamentos sabem como essa informação em tempo real é importante para atingirem seu alvo a tempo, no entanto, isso é realmente para todos?

Embora da perspectiva de TI, pensando que todos têm a mesma opinião, o negócio está sendo cada vez mais inundado com informações que muitas vezes não estão preparados ou convencidos de que necessitam de verdade. Suas agendas apertadas e o pouco tempo entre reuniões e acordos são outro obstáculo para contemplar essa nova saída.

Eu já vi como bons desenvolvimentos móveis podem ajudar bastante o trabalho operacional, simplesmente, por reduzir a quantidade de informação e transformá-la em gráficos legíveis que representam o que se precisa saber para tomar a decisão a tempo. Além disso, é uma ótima interface para suportar decisões em níveis mais altos que são mais complexos e necessitam mais tempo, análise, plano e simulações.

Qual sua opinião sobre isso? A aceitação de BI em dispositivos móveis é usada com frequência na sua empresa por gerentes e operações? Por favor, deixe seus comentários.

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Gabriel Ozaki - Consultor SAP há 8 anos, já atuou em diversas áreas de conhecimento para ERP e Business Intelligence incluindo coordenação, arquiteto de soluções e treinamento. Focado em novas tendências e tecnologias, está sempre antenado às inovações do mercado. Perfil no Linkedin: http://ch.linkedin.com/in/gabas

Information at your fingertips

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I was at home watching Copa Libertadores' semifinal (equivalent to the Champions League in Europe), when I decided that I wanted to know the outcome of the last game between São Paulo and Internacional. I picked up my iPod (in which I wrote this post) and got the information I was seeking within seconds.

Conclusion: information should not only exist, it should also be available and accessible to each and every person who needs that data or information.

This is a common mistake on data processing solutions in general: we, who have technical training, tend to create solutions that excel technical and conceptual issues. However we also tend to forget a topic quite common nowadays: usability.

Making data, information or indicators available for access to the rightful people is not enough. The accessibility has to be easy, efficient and, why not, sexy.

The information has SURELY to be available at your fingertips, but the information has to be correct, reliable and secure.

Regards,

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Eduardo Rodrigues is a Business Intelligence professional for 8 years, he has worked as client, entrepreneur, speaker, consultant, solution architect and project manager. Married with two children, he is also author of a poetry book called “Poemas de Botequim”. LinkedIn profile http://br.linkedin.com/in/rodrigueseduardo. Follow him on Twitter https://twitter.com/edur0dr1gue5

Enriching the front-end

                                                                                             Para ler este post em português clique AQUI

To the friends that follow the blog, I would like to present some types of charts that should've been more explored on BI projects in general. Very often, they are left for more specific scenarios, or are not even considered because they look a little bit more complex for data demonstration.

It is true that many clients are more used to the traditional bar/column/line charts, or to the famous pie chart, and with good reason, after all, they are easily visualized and answer most business questions addressed to them. Even so, we can often try to enrich the front-end of a BI project with some visualization suggests that can be very useful during data analysis. In order to keep the text short, in this post we will consider 2 charts types that I consider under explored, and than, depending on the receptivity of it, we will show other possibilities on the following weeks.

Note: The charts are available in many BI tools and it is possible that the names differ among them.

Bubble Chart

This chart type is well known, although not always used. It is suitable for displaying three dimensions of data in one single crossing, being this a differential in relation to the bar/column/line charts.

We are going to demonstrate it with a very simple example easy to understand. We will use as example a cars re-seller.

We suggest a visualization like this:

Notice that in the same chart, the client can compare the sales percentage of each car (size of the indicator), the amount sold (x-axis) and the profitability achieved (y-axis)

It is very likely that the user already has a pie chart to show the proportion of sales and one or two column/bar/line charts to show the other two indicators. We were able to reduce all the view to one chart, keeping the simplicity in the data analysis.

And if the client misses the other traditional chart formats in this analysis, we can suggest a drill and detail the information in a timeline or with other relevant comparisons, as in this case, that the client can click on a bubble in the chart and get a detailed information in other three "traditional" charts:

Yes, in the end, we are back to the more traditional charts, but we created a initial point for the analysis, that can guide the user during information navigation and analysis.

Let's talk about other type of chart.

Tree Map

This chart can be very interesting to show a structured information, being able to present more than one level of a hierarchy as well as different dimensions of data.


In our simple example, following the logic presented above, we also have the performance information of a cars re-seller, but now not specific to one category, but for as many as needed (be careful with "as many as", the chart must be simple to be useful).

The chart presents 4 car categories (popular, medium, SUV and sports), being the size of each section the amount of cars sold in each category. It could have been sales region, brands, sellers or any other aggregated information. Within each category, we have new frames for each car model, that also have their amount sold represented by the size of it. The color intensity can yet represent another indicator, in this case, the profitability by car model (the lighter ones mean higher profitability).

In short, the user can analyse the sales proportion in two different levels (category and model) and also the profitability for each model. The same information, which maybe needed a few traditional charts to be demonstrated, is summarized in just one, keeping the simplicity to the analysis.

So, why couldn't we use this chart, like in the first example, as the initial point for a orientated navigation?

It would be interesting if the readers could comment other possibilities for these or other "non-traditional" charts, as well as other interesting ways to improve the front-end in BI projects.

Regards,
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Igor Alexandre Jakuboski is a Business Intelligence professional for more than 7 years, he has worked in two of the main players on the market for BI solutions and he has been leader in projects in Brazil and abroad. Presently he is Principal Solution Architect at SAP.

Enriquecendo o front-end

                                                                                                                  Read this post in English HERE

Aos amigos que acompanham o blog, eu gostaria de apresentar alguns tipos de gráficos que poderiam ser um pouco mais explorados nos projetos de BI em geral. Muitas vezes, eles são deixados para cenários mais específicos ou não são nem cogitados por parecerem um pouco mais complexos para demonstração dos dados.

É claro que muitos clientes estão mais acostumados com os tradicionais gráficos de barra/coluna/linha, ou com o famoso gráfico de pizza, e com razão, afinal são gráficos de fácil visualização e respondem a maioria das questões de negócio aplicadas neles. Mesmo assim, muitas vezes podemos buscar valorizar o front-end de um projeto de BI com algumas sugestões de visualizações que podem ser muito úteis durante a análise dos dados. Para não prolongarmos muito o texto, nesse post vamos considerar 2 tipos de gráficos que considero pouco explorados, e dependendo da receptividade do post, demonstramos outras possibilidades nas próximas semanas.

Nota: Os gráficos estão disponíveis em diversas ferramentas de BI e é possível que os nomes sejam variados entre elas.

Bubble Chart

Este tipo de gráfico é bastante conhecido, embora nem sempre utilizado. É apropriado para apresentar três dimensões de dados em um mesmo cruzamento, sendo este um diferencial em relação aos gráficos de coluna/barra/linha e pizza.

Vamos demonstrá-lo com um exemplo bastante simples e de fácil entendimento. Usaremos um exemplo de uma revendedora de automóveis, analisando dados de vendas.

Podemos sugerir uma visualização semelhante a esta:

Veja que no mesmo gráfico, o cliente pode comparar o percentual de vendas de cada um dos automóveis (tamanho do indicador), a quantidade vendida (eixo X) e a rentabilidade alcançada (eixo Y).

É muito provável que o usuário já tenha um gráfico de pizza para a demonstração da proporção de vendas e um ou dois gráficos de coluna/barra/linha para demonstrar os outros dois indicadores. Conseguimos reduzir toda a vista para um gráfico, mantendo a simplicidade na análise dos dados.

E se o cliente ainda sentir falta dos outros formatos tradicionais de gráficos nesta análise, podemos sugerir um “drill” e detalharmos a informação em uma linha de tempo ou com outras comparações relevantes, como neste caso, em que o usuário pode clicar sobre um “bubble” no gráfico e ter a informação detalhada em outros três gráficos “tradicionais”:

Sim, no final, voltamos aos gráficos mais tradicionais, mas criamos um ponto inicial para a análise, que pode orientar o usuário durante a navegação e análise da informação.

Vamos agora falar de outro tipo de gráfico.

Tree Map

Esse gráfico pode ser bastante interessante para demonstrar uma informação estruturada, podendo apresentar mais de um nível de uma hierarquia, bem como diferentes dimensões de dados. 

Neste nosso simples exemplo, seguindo a lógica apresentada acima, temos também as informações de performance de uma revendedora de autos, mas agora não específica para uma categoria, e sim para quantas necessárias (cuidado com o “quantas”, o gráfico precisa ser simples para ser útil).

O gráfico apresenta 4 categorias de automóveis (popular, sedan médio, utilitário e esportivo), sendo o tamanho de cada seção a quantidade de carros vendidos para cada uma. Poderiam ser regiões de vendas, marcas, vendedores ou qualquer outra informação agregada. Dentro de cada uma das categorias, temos novos quadros para cada modelo de automóvel, que também tem suas quantidades vendidas representadas pelo tamanho dos mesmos. A intensidade da cor pode representar ainda outro indicador, sendo neste caso a rentabilidade por modelo de automóvel (as mais claras significam uma rentabilidade maior).

Em resumo, o usuário pode analisar a proporção de vendas em dois níveis diferentes (categoria e modelo) e ainda a rentabilidade para cada modelo. A mesma informação que talvez precisasse de alguns gráficos tradicionais para ser demonstrada está resumida em apenas um, mantendo a simplicidade à  análise.

E porque já não utilizarmos este gráfico, assim como no primeiro exemplo, como um ponto inicial para uma navegação orientada?

Seria interessante se os leitores pudessem comentar outras possibilidades para estes ou para outros gráficos “não tradicionais”, assim como outras maneiras interessantes de aprimorar o front-end em projetos de BI.

Um abraço,
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Igor Alexandre Jakuboski é profissional de Business Intelligence há mais de 7 anos, tendo já atuado em dois dos principais fornecedores de soluções de BI do mercado e liderado projetos no Brasil e no exterior. Atualmente atua como Principal Solution Architect na SAP.

Contribuição de BI para a vida moderna

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Depois de ler um ótimo artigo de Ron Ashkenas sobre um possível novo paradigma entre trabalho e qualidade de vida (leia o artigo, em inglês aqui), e de ler um artigo do Seth Stevenson sobre a importância e possível utilização do Klout Score em ações de marketing (veja artigo aqui) tenho certeza que nós, profissionais de Business Intelligence, podemos ajudar de forma substancial as pessoas.

Claro que a pergunta que tenho de responder é: como? Bom, primeiro tenho de admitir que BI per si não vai conseguir levar ninguém a curtir um visual como o da foto acima, mas podemos sim suportar o processo de tomada de decisão para evitar o desperdício de tempo com análises que poderiam ser automatizadas e que agilizassem a transformação de decisões em ações.

Imaginem as possibilidades: se carregássemos o Klout Score de nossos clientes em nossos sistemas de CRM (Customer Relationship Management), além de sermos capazes de criar campanhas de marketing para um grupo de clientes mais influentes (como sugere o artigo que mencionei antes), também poderíamos medir a taxa de retorno dessas ações de marketing não apenas em resposta direta a campanha (como entrando em um site ou comprando um produto), mas também quanto a repercussão (positiva ou negativa em mídias sociais).

Poderíamos também criar um processo pró-ativo de registro de ocorrências no CRM baseado em reclamações postadas em redes sociais e, claro, filtrá-las pelo Klout Score do usuário para evitar a abertura de centenas de milhares de tickets.

Os mais impacientes já pararam de ler a essa altura do artigo sob o argumento de que: apesar de uma boa ideia, isso não contribui para uma melhora no balanço entre trabalho e vida pessoal e, portanto, não responde a pergunta proposta pelo título do artigo. Agora é hora de propor a solução para os poucos bravos que chegaram até aqui.

O segredo é que as soluções de BI são as únicas capazes de consolidar esses indicadores, lidar com o volume de dados necessário (usando as novas tecnologias disponíveis para processamento em memória e social intelligence, por exemplo) e apresentar os resultados de forma sumarizada, em um tablet, por exemplo. 

Traduzindo em um exemplo paupável, significa dizer que a diretora de marketing de uma empresa poderia iniciar uma campanha na sexta-feira, viajar com a família no fim de semana e entre uma espiadela no Facebook e uma ligação para a mãe, olhar um gráfico de resposta da campanha, simples, dois gráficos:

• um gráfico de barras que compare o público alvo e as pessoas que responderam a pesquisa, e
• outro gráfico com o percentual de resposta para o público 20% mais influente, com distribuição sobre respostas positivas e negativas (com análise de sentimental baseada em Social Intelligence). 

Caso a resposta à campanha esteja sendo negativa, a diretora poderia tomar ações corretivas; caso a resposta seja positiva como o planejado, ela pode pedir mais uma rodada de pasteizinhos. Nenhuma necessidade de checkpoints, conferências de verificação, plantão no escritório etc.

Em outro cenário, traria a possibilidade de, com base em ações espontâneas nas redes sociais, como por exemplo: reclamação ou elogios, disparar uma ação que corrigisse ou incentivasse aquele comportamento. Alguns de vocês estarão pensando: a proposta então é trabalhar mais fora do horário comercial ou mesmo aos fins de semana? A resposta é, sim. Isso é inevitável, no entanto, existirá a oportunidade para se usar menos tempo, durante as ditas "horas comerciais" planejando e inferindo a realidade e mais tempo navegando a realidade!

Grande abraço,
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Eduardo Rodrigues é profissional de Business Intelligence há 8 anos, já atuou como cliente, empreendedor, palestrante, consultor, arquiteto de soluções e gerente de projetos. Casado, pai de dois filhos é ainda autor de um livro de poesias chamado “Poemas de Botequim”. Perfil no LinkedIn: http://br.linkedin.com/in/rodrigueseduardo. Siga-o no Twitter: https://twitter.com/edur0dr1gue5

BI contribution for modern life

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After reading a great article from Ron Ashkenas about a possible new paradigm between work and life quality (read the article in English here) and reading an article from Seth Stevenson about the importance and possible use of Klout Score in marketing actions (see article here), I'm sure that we, Business Intelligence professionals, can substantially help people.

Of course the question I have to answer is: how? Well, first I have to admit that BI can't by itself make anyone live in a picture like the one above, but we can support the decision-making process to avoid wasting time with analyses that could be automated and that could speed up the transformation of decisions in actions.

Imagine the possibilities: if we loaded our clients' Klout Score in our CRM systems (Customer Relationship Management), besides being able to create marketing campaigns for a group of client more influential (as suggests the article I mentioned before) we could measure the return rate of these marketing actions as well, not only as direct response tho the campaign (like entering a web site or buying a product), but also about the impact (positive or negative) in social media.

We could likewise create a proactive occurrence register process in the CRM based on complaints posted in social networks and, of course, filter them by the user Klout Score to avoid opening thousands of tickets.

The impatient ones already stopped reading this article at this point under the argument that: although it is a good idea, this does not contribute to a improvement in the work and personal life balance and, therefore, it does not answer the question proposed by this article title. Now it is time to come up with the solution for those few braves ones that held this far.

The secret is that BI solutions are the only ones capable of consolidating these indicators, dealing with the amount of necessary data  (using the new technologies available to process in-memory and social intelligence, for example) and of presenting the results in a summarized way in a tablet or chart, for instance.

To translate it to a real life example, this means that a marketing director from a company could initiate a campaign on a Friday  travel with her family during the weekend and between a quick look in her Facebook and a call to her mom, take a look in a response rate of her campaign. Simple, two charts:

• a bar chart that compares the target group and the people that answered the survey, and
• another chart with the percentage of responses for the public 20% more influential, with distribution of positive and negative responses (with sentimental analysis based on Social Intelligence).

If the response to the campaign is being negative, the director could take corrective actions; if the response is being positive as planned, she can order another round of finger food. No need for checkpoints, conferences of verification, staying late in the office, etc.

In another scenario, it would bring the possibility, based on spontaneous actions on social networks such as: complaints or compliments, to trigger an action that could correct or encourage such behavior. Some of you are thinking: then the proposal is to work more outside business hours or on weekends? The answer is, yes. This is inevitable: However, there will be the opportunity to use less time, during the so-called "business hours" planning and inferring the reality and more time browsing the reality!

Regards,
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Eduardo Rodrigues is a Business Intelligence professional for 8 years, he has worked as client, entrepreneur, speaker, consultant, solution architect and project manager. Married with two children, he is also author of a poetry book called “Poemas de Botequim”. LinkedIn profile http://br.linkedin.com/in/rodrigueseduardo. Follow him on Twitter https://twitter.com/edur0dr1gue5