Desafios do setor supermercadista e soluções de BI
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Muito além de identificar os pontos que precisam ser melhorados e aprimorados dentro do negócio. A maturidade de dados é essencial nos dias de hoje.
Em um mercado altamente competitivo, é preciso garantir a sobrevivência do negócio por meio da tecnologia.
Quer saber mais sobre o panorama brasileiro da maturidade de dados e suas etapas? Acompanhe a leitura.
Não é novidade para nenhuma empresa que atualmente os dados são um dos ativos mais importantes de qualquer negócio.
Um estudo realizado pela Forrester Consulting à pedido da Dell Technologies evidenciou uma realidade bastante paradoxal. Isso porque a grande maioria das empresas acredita viver uma cultura data-driven quando não é esta a realidade.
Existe uma certa complexidade na maturidade de dados devido ao grande volume de dados atual e a implementação de tecnologias cada vez mais avançadas chegando no mercado.
O estudo revelou que o que acontece na prática são poucas empresas que conseguem realmente tratar os dados corretamente. Extraindo insights valiosos sobre o negócio.
Para avaliar a maturidade de dados, o Paradoxo de Dados buscou investigar de que maneira as empresas estão orientando e implementando ações com base nos dados. Com isso, se deparou com três paradoxos de empresas:
Ou seja, mesmo com a sensação de maturidade de dados, a capacidade de transformá-los em insights poderosos não está totalmente desenvolvida.
O que temos, então, são empresas brasileiras com muitas lacunas em relação à segurança e privacidade dos dados. Além da sobrecarga de informações a serem analisadas e uma cultura data driven ainda em construção.
Sobre esse assunto, que é essencial para a maturidade de dados, trouxemos alguns indicativos que reiteram a importância de desenvolver uma cultura orientada por dados.
Apesar de muitos gestores não darem tanta importância ao tema, uma empresa data-driven é capaz de ter:
Em um universo competitivo como o atual, é preciso analisar as mudanças no comportamento dos consumidores e do mercado. E para isso, contar com dados concretos é essencial.
Quando esses dados reais são extraídos do mercado, a empresa possui em mãos informações confiáveis para orientar a sua própria tomada de decisão. Com segurança e riscos menores.
Além disso, a maturidade de dados permite analisar e cruzar um grande volume de dados para reconhecer e identificar padrões e tendências.
Com isso bem estruturado, a empresa consegue desenvolver uma capacidade aguçada de predição. Tendo mais precisão para se antecipar diante dos movimentos do mercado ou mesmo de possíveis impactos inesperados.
A consequência disso é a melhora do planejamento estratégico de uma organização. Assim direcionando as ações de forma assertiva e reduzindo diversos custos.
A maturidade de dados também é capaz de solucionar um problema comum das empresas: a falta de autonomia dos colaboradores.
Sem a preocupação de que todos estejam em sintonia e integrados sobre as informações estratégicas. O que geralmente acontece é uma dependência muito grande da gestão.
Dessa forma, a gestão acaba por depender de outros superiores também, tornando os processos mais burocráticos e lentos.
As empresas data-driven conseguem perceber mais autonomia na realização das tarefas, otimização da produtividade dos colaboradores. Também no ganho de tempo e decisões mais assertivas, já que são baseadas em dados concretos.
Por fim, à medida que há mais controle sobre os processos internos e capacidade de predição no mercado, é possível calcular melhor o Retorno Sobre Investimento (ROI).
Para entender como os investimentos realmente estão trazendo retorno, é preciso ter em mãos informações detalhadas. O que acontece quando a cultura data-driven é uma prioridade.
Isso porque é possível ter mais certeza do quanto cada ação trouxe de lucro ou não. Direcionando melhor os investimentos com base em informações mais concretas.
Agora que você já entendeu o panorama das empresas brasileiras quanto à maturidade de dados e algumas vantagens de uma cultura data-driven, entenda quais são as etapas dentro dessa jornada:
O primeiro, é claro, diz respeito à coleta de dados, que muitas vezes chegam de fontes desintegradas. E, se não bem organizados, se dividem ainda mais por inúmeras planilhas do Excel.
Tudo isso contribui para inconsistências e divergências entre elas, aumentando ainda mais o tempo para gerar relatórios precisos. Consequentemente afetando a tomada de decisão.
Para vencer isso, a organização é a sua melhor aliada para avançar de etapa e superar uma coleta ruim.
Por esse motivo, muitas empresas têm implantado um Data Warehouse (DW), armazenando e centralizando as informações.
A segunda etapa de maturidade de dados é a evolução dos dados em informações. Com a implantação de um DW, existe mais consistência para gerar relatórios mais precisos.
Contudo, para isso acontecer, é preciso extrair o máximo de valor desses dados e combinar outras tecnologias para aumentar a autonomia da gestão.
Um exemplo disso é a implantação de um Business Intelligence (BI). Ele coleta, organiza e analisa os dados, trazendo resultados mais rápidos e mais assertivos.
Agora que esses dados são informações e tudo está automatizado, os relatórios podem ser elaborados com um acesso mais democrático.
Porém, essa etapa da maturidade de dados ainda precisa evoluir para trazer resultados ainda melhores e insights mais fáceis de serem obtidos.
É aí que entra a aplicação de Analytics de forma avançada. Preparando o caminho para uma completa maturação da cultura data-driven.
Mesmo antes de chegar nesta última fase da maturidade de dados, já é possível ter resultados bastante significativos com o BI.
No entanto, o Advanced Analytics surge para trazer previsões de comportamentos futuros e recomendações baseadas em cenários amplos. Antecipando a tomada de decisão.
Isso porque ele opera em um exame autônomo ou semiautônomo dos dados, aliando outras tecnologias como big data, machine learning e inteligência artificial. E trazendo análises de dados, textos, voz, imagens e muito mais.
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