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Departamento de Produção
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Passos de implementação de um Business Analytics

Passos de implementação de um Business Analytics

Temos visto grandes empresas investirem alguns milhares ou até milhões de reais em Banco de Dados (Data Warehouse) e BI (Business Intelligence) sem conseguirem retirar o real valor dos dados para a tomada de decisão com o objetivo de:

  • realizarem forecast (previsões em diferentes áreas – produção, marketing e vendas), por exemplo,
  • aplicarem técnicas para reduzirem o ciclo de desenvolvimento de produto
  • identificarem o melhor momento de realizarem uma manutenção preventiva
  • identificarem a causa de um problema
  • Identificarem a melhor rota de distribuição ou escoamento de um produto

Existe um ciclo de investimentos em tecnologia e processos que inicia no ERP (Enterprise Resource Planning), responsável por gerar os dados transacionais da empresa em seus diferentes módulos (Financeiro, RH, Produção etc), passa pelo CRM (Customer Relationship Management), responsável por gerenciar os dados dos clientes, e segue pela criação da inteligência de negócio – B.I. (Business Intelligence), responsável por criar e cruzar bases de dados para a geração de valor do negócio, baseado em dados histórico do passado.

O que irá diferenciar uma empresa no mercado ?

O investimento em inteligência analítica (Business Analytics) permite a empresa criar o real valor para o seu negócio aplicação de técnicas Estatísticas, Data Mining e Text Mining.

Quais são os passos para que a empresa possa implementar o conceito de Inteligência Analítica (Business Analytics) ?

  1. Estar alinhado com o planejamento estratégico;
  2. Definir o objetivo de negócio que deseja alcançar;
  3. Ter os dados preparados e organizados num DW (Data Warehouse);
  4. Formar profissionais analíticos
  5. Ter uma plataforma analítica com:
  • capacidade de expansão,
  • que seja Visual com foco nos gestores e tomadores de decisão
  • baixo custo por usuário,
  • ambiente de tecnologia que permita integrar de forma fácil e rápida com diferentes bases de dados (estrutura ou não estruturada)
  • baixa curva de aprendizagem para construção de dashboards
  • capacidade de aplicar técnicas de estatística na mesma plataforma
  • que tenha a possibilidade de implementação na Nuvem

Aplicações

Mercado de Varejo

A capacidade de inovação com o uso de previsibilidade, ou seja, ter condições de lançar um produto baseado na tendência, por exemplo, de informações que estão expostas nas redes sociais dos seus prováveis consumidores.

Mercado Educacional

A capacidade de inovação com o lançamento de novos cursos, novos horários, novas plataformas, novos parceiros com a identificação da tendência do novo perfil de alunos.

Mercado Logístico

A capacidade de criação de rotas com o menor custo possível frente ao crescimento do tráfego nas cidades e possível fechamento de vias em horários de pico.

Por Clayton Souza

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