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!
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.
O que achou deste artigo? Gostou? Então conheça as 4 principais tendência em ciência de dados.
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?
[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
[…] 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 […]
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
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.
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.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
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.