Graças ao emprego das ferramentas de Big Data e Business Intelligence (BI), o uso de dados para reduzir custos tem se tornado cada vez mais comum nas empresas. O motivo é simples: essas tecnologias são capazes de processar grandes volumes de informação, trazendo novos insights e contribuindo para previsões mais acertadas.
Como consequência, ajudam os gestores a tomarem decisões com maior embasamento. A questão, diante disso, é que a utilização de dados para reduzir custos gera como “subproduto” uma melhoria geral no que se refere aos processos da empresa.
Como? Proporcionando uma visão mais profunda em relação ao modo como são executados. Sem esse grau de entendimento, a otimização do negócio não será nada fácil. A seguir, mostraremos algumas das principais formas de utilizar dados para reduzir os custos operacionais. Aproveite!
Por que utilizar dados nos processos de gestão?
O uso da análise de dados se tornou comum em vários setores. E há um motivo para empresas fazerem isso. O BI e o Big Data conseguem ajudar marcas a entender de modo amplo as demandas do mercado e os passos prioritários para otimizar o seu fluxo de trabalho.
Em outras palavras, ter informações integradas às suas rotinas de tomada de decisão é algo que abre espaço para a marca ser mais competitiva a médio e longo prazo. Quando bem utilizados, esses recursos geram impactos que, em conjunto, colocam a empresa à frente da sua concorrência. Eles incluem, mas não se limitam a fatores como:
- mais agilidade nas rotinas de tomada de decisão;
- maior habilidade de inovar e criar uma cultura de inovação;
- rotinas de tomada de decisão mais seguras;
- menor número de erros no ambiente de trabalho;
- mais agilidade para responder a demandas do mercado;
- melhor planejamento de produtos e serviços;
- possibilidade de reduzir gastos.
Por que reduzir custos deve ser uma prioridade?
Otimizar cadeias produtivas é um trabalho que não é simples. Feito da forma correta, porém, esse processo pode colocar o negócio à frente da concorrência e com mais facilidade para realizar investimentos estratégicos. Além disso, ajuda a marca a lidar com momentos de crise econômica.
Uma rotina de redução de custos também abre espaço para a empresa criar um fluxo de trabalho mais robusto e eficiente. Como consequência, a empresa será muito mais competitiva. Afinal de contas, os seus times trabalharão em um ambiente de alta performance.
Como reduzir gastos com a análise de dados?
A análise de dados pode ser utilizada para reduzir custos a partir do cruzamento de estratégias corporativas que envolvem a otimização das informações e a melhoria do seu uso. Desse modo, os profissionais poderão contar com dados mais robustos e capazes de orientar as equipes no seu dia a dia. Os passos que envolvem essa estratégia são os seguintes:
- tenha indicadores e métricas de performance e qualidade: as métricas e os indicadores ajudam a empresa a ter um padrão abrangente e preciso para entender, em tempo real, o estado do negócio;
- adote soluções de tecnologia: o Business Intelligence e o Big Data permitem ao negócio avaliar dados em grande qualidade de maneira eficiente, permitindo a obtenção de insights rápida e de ponta;
- otimize o armazenamento de dados: a empresa deve ter dados de qualidade e bem organizados, o que agiliza os processos de análise de dados e os torna mais efetivos.
Como dados ajudam a cortar gastos?
A melhor forma de realizar um processo de análise para reduzir custos de modo inteligente é com o uso de dados. Essa rotina permite ao negócio entender em detalhes a estrutura da empresa e, ao mesmo tempo, avaliar os pontos prioritários. Como consequência, os cortes conseguirão otimizar os problemas e, ao mesmo tempo, não atrapalhar na qualidade dos processos corporativos.
Veja a seguir os benefícios de se reduzir custos com o uso de análise de dados!
Medição de resultados
A medição dos resultados é o que permite cruzar informações de diversas fontes, o que é importante para a descoberta do que está realmente funcionando ou não.
Para demonstrar uma das áreas em que a redução de custos é promovida pela análise dos dados, pegaremos como exemplo as campanhas de marketing que usam as soluções de Big Data e Business Analytics, você saberá quais são as ações com melhor retorno sobre o investimento (ROI).
Do mesmo modo, conhecerá quais são aquelas em que o seu dinheiro está sendo desperdiçado. Assim, direcionará os seus esforços de uma forma que não gere apenas economia, mas que também otimize os resultados.
Projeções e análises preditivas
Quando observado em termos de futuro, o uso de dados é de grande ajuda para as projeções e análises preditivas. Isso é fundamental para identificar, por exemplo, as possíveis dificuldades que podem surgir adiante.
Com uma visão clara dos desafios, é possível antecipar as estratégias que seriam necessárias para se ajustar a eles. Tratando-se de uma provável mudança de mercado não planejada, essa antecipação tende a fazer com que os custos sejam repensados. Na prática, direciona melhor os gastos, garantindo um fôlego maior para o futuro.
Estabelecimento de metas
Estabelecer as metas é muito mais fácil quando são analisados os dados do negócio. Tendo como base números precisos, os gestores responsáveis pela definição dos objetivos e cronogramas de trabalho alcançarão resultados mais eficazes e realistas. Isso evita que esforços e dinheiro sejam gastos com ferramentas ou decisões equivocadas. Além disso, mostra quais são os melhores caminhos para a consecução das metas.
Gestão de estoque
Outra vantagem do Big Data e do Business Intelligence que promove o uso de dados para reduzir custos é relacionado à gestão de estoque. Nessa linha, ambas as aplicações possibilitam identificar e eliminar os produtos em que as demandas não existem mais.
O excesso de mercadorias em estoque e as compras malfeitas nada mais são do que uma dura representação de dinheiro parado, o que não é interessante para nenhuma empresa. Para concluir, cabe salientar que a análise dos dados deve ser realizada de forma estratégia. Caso contrário, os benefícios que esperam ser obtidos ficarão um tanto mais longe.
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Foi aluno de Ralph Kimball, maior referência mundial no assunto, no curso de Modelagem Dimensional realizado pela Kimball University, em Estocolmo – Suécia.
Já ministrou diversas palestras sobre o tema e atualmente mantêm o blog da Know Solutions, com referências sobre Business Intelligence.
Pós Graduado em Gestão de Projetos de Software pela PUC – Paraná. Trabalhou durante 7 anos na empresa Siemens onde participou de projetos em diferentes países.
Materia muito interessante
Obrigada pelo artigo 🙂 Acho que eu tenho uma equipe que pode obter cada sucesso 🙂 Mas sem kanbantool.com, nao conseguimos arranjar e controlar todas tarefas. Ferramentas digitais podem ajudar bastante – tal como manager ou teamledaer, mas mais suave 🙂 Eu planejo o dia do trabalho com kanban e todas tarefas sao cumpridas. Eu sei que nao cada um gosta trabalhar assim, mas comigo funciona 🙂
Parabéns por trazer a CRISP-DM de volta ao tablado. O “produtocentrismo” que assola o mercardo de BI pressiona os players a comprar o último brinquedo, a seguir a última moda, quando quase tudo que tem algum uso prático já existe há décadas – como o CRISP-DM
Seria legal um artigo um artigo comparando-o com SEMMA. Pode ser muito interessante para quem entrou na área há menos de 20 anos.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
Sobre o comentário do João Kechichian, concordo em relação às empresas não terem claro o que querem, e concordo com o Leandro sobre a abordagem de “Qual o seu problema” para dar as sugestões.
Mas vale ressaltar que as empresas não conseguem identificar o que querem por não terem claro um Planejamento Estratégico e objetivos bem descritos. Isso facilita muito perceber quais indicadores serão necessários acompanhar para atingir os resultados esperados.
Bom dia,
Há muita diferença das versões do livro The Data Warehouse Toolkit?
Vejo que ele esta na 3 edição.
Posso comprar apenas a 3 ou devo comprar todas?
Oi Marcos!
Há algumas atualizações com conceitos mais atuais. Não precisa comprar todas as edições não, apenas a 3a já cobre tudo que precisa.
Sim e não. A maior diferença é entre a primeira edição e as restantes. Da segunda edição em diante, quando a Margy Ross assumiu o livro, é tudo mais ou menos o mesmo.
A primeira edição, que por acaso chegou a ser publicada em português, é a melhor, na minha opinião. Ela é mais concreta, menor e mais focada. Se conseguir achá-la, compre. Vale ouro.
eu precisava para compor você uma pouco de note ajudar diga obrigado again com o extraordinário conselhos você compartilhado nesta página . Foi certamente maravilhosamente generoso com você dando abertamente tudo o que muitas pessoas {poderiam ter | poderiam possivelmente ter | poderiam ter | teriam | distribuído para um ebook para gerar alguma massa para eles mesmos , especialmente considerando que you poderia ter tried it se você nunca desejado . Those estratégias também agido como outras pessoas tenha semelhante desire como my own entender bom negócio mais relacionado este assunto . Eu tenho certeza há alguns mais agradáveis ocasiões ahead para pessoas que ver seu site
[…] de BI — Business Intelligence ou, traduzindo, Inteligência Empresarial — é justamente o diferencial que uma empresa precisa para tratar dados gerados por vários meios. Veja alguns contextos que podem servir de […]
[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
Olá Leandro.
Acredito que o potencial da área de Business Intelligence dentro das empresas pode ser maior do que se imagina hoje.
Trabalho com consultoria de B.I. para agencias e empresas, e enfrentamos diariamente dois grandes problemas.
1- Padronização dos dados: Como utilizamos muitas fontes de dados, todo o processo, desde o que a implementação, até a parte operacional, precisa ser muito bem estruturada. Sem o padrão das informações perde-se muito tempo com “correção”, sendo que “tempo” não é o que temos para identificar um padrão, pois no dia seguinte ele pode mudar se não o tratarmos.
2- Pessoas que não sabem o que querem: Corporações não sabem o que querem, logo querem tudo. O problema é que sabemos que não tudo não é necessário, se consegue identificar padrões e otimizações com metade do volume. Sendo assim o processo de otimização passa a ser inteligente para ser operacional.
O futuro da área esta encaminhando para segmentações e clusterizações dinâmicas para analise de Big Data, mas se o processo de todos envolvidos precisa ser muito bem desenhado e a área de B.I. precisa ter este knowhow também.
Obrigado e muito bom seus artigos.
Oi João, obrigado pelo seu comentário! Concordo com você!
Realmente, a padronização dos dados é o ponto mais sensível mesmo. Aqui estimamos em torno de 60% a 70% do tempo em um projeto de BI apenas para esta parte.
Sobre as pessoas não saberem o que querem, aqui vemos como uma certa vantagem. Muitas vezes não é nem exatamente não saber o que querem, mas não saberem o que é possível fazer. Com isso, parte do nosso trabalho aqui é exatamente entender do que o cliente sofre aí então sugerir algumas coisas. Tentamos não ir para uma abordagem de “o que você quer” mas sim de “quais são seus problemas”.
Isso me deu até a ideia de criar um post focado nisso, vou deixar anotado para o futuro!
Existe uma técnica chamada Árvore de Realidade Presente, da Teoria das Restrições, que lida justamente com essa barafunda de problemas e entendimentos. Eu experimentei a mesma frustração que você, João, e decidi resolver esse problema. A imagem https://geekbi.files.wordpress.com/2020/10/bi_toc-crt-x.png é um resumo do que eu tenho até agora.
Adoraria uma contribuição. “O cliente não sabe o que quer” já está lá. “Dados são sujos” e “Dados são bagunçados” me parecem boas adições.
O que você acha? E você, Leandro?