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Business Intelligence para indústria: o que você precisa saber

Business Intelligence para indústria

Business Intelligence para indústria: o que você precisa saber

O ERP é o espelho da empresa, com todas informações possíveis sobre ela estando no sistema. No dia a dia, ele serve para dezenas ou centenas de procedimentos de vários setores. Mas ele também pode gerar maior retorno sobre investimento aplicado em atividades gerenciais quando integrado ao Business Intelligence para indústria.

Neste texto, vamos mostrar a importância de integrar a solução de coleta e análise de dados ao sistema de gestão, quais são os pilares desse mecanismo e como preparar a empresa para a implementação.

A relação entre BI e ERP e a importância de integrá-los

O ERP é a central de informação e dos processos da empresa. Por isso, conta com grande volume de dados das mais diversas naturezas e relacionados a todos os setores da organização.

Toda essa quantidade de números, indicadores e relatórios que podem ser extraídos da solução servem para — além de auxiliar o trabalho específico de cada profissional — gestores, diretores e outros tomadores de decisões basearem-se em informação para agir.

Porém, apesar de toda a abrangência e da possibilidade de implementar soluções específicas para a usabilidade do ERP e finalidades de tarefas, ler toda essa informação, processá-la e cruzar dados de diferentes fontes ainda é difícil para a capacidade humana. No processo de análise manual situações e números podem passar despercebidos e relações entre eles podem deixar de ser feitas.

É nesse momento que o Business Intelligence para indústria relaciona-se com o ERP e ganha muita importância para análises e processos decisórios. A solução ajuda os usuários do imenso volume de dados a extrair resultados úteis de uma análise extremamente abrangente e que cruza dados de fontes variadas.

Ao afirmarmos isso você pode questionar: O ERP já não fornece dados o suficiente de fontes distintas e que podem ser organizadas em relatórios padrão ou personalizados? Sim, isso ocorre. Mas precisamos lembrar que quantidade não significa qualidade. E quanto maior é o volume de informação, mais difícil é tomar decisões acertadas baseando nele.

Depois que o BI é implementado, configurado, parametrizado e integrado ao ERP ele assume as funções de coletar, organizar e analisar informações para entregar aos usuários gráficos e relatórios enxutos, abrangentes e que otimizam e agilizam a tomada de decisões. E em todo esse processo a solução apenas leva em conta dados realmente relevantes em sentido geral ou segmentado, deixando de lado aqueles que não têm relevância para determinada avaliação.

A partir disso, além da definição de ações, os profissionais também podem ter insights sobre o negócio para melhorarem o planejamento e realizarem análises preditivas, que ajudam a empresa a se antecipar para aproveitar oportunidades ou proteger-se de ameaças.

Por fim, consequentemente, a empresa como um todo economiza muito em tempo e aplicação de pessoal para as tarefas que o BI executa de forma muito mais rápida, acompanhando a movimentação de dados em tempo real via dashboards e eliminando o risco de erro humano.

Data Analytics e Big Data: os pilares da aplicação dos dados na inteligência de negócios

Big Data

A ciência do Big Data baseia-se na capacidade de processar grande quantidade de dados estruturados ou não estruturados com rapidez.

Sua importância dentro do BI está no fato de ele ajudar a cruzar uma imensidade de informações de fontes externas e internas para gerar os diagnósticos baseando-se em padrões de fatos e números passados.

Em relação ao ERP, o Big Data possibilita que a informação espalhada por módulos e processos variados e separados seja processada conjuntamente para os gestores obterem visões sobre a organização mais abrangentes do que aquelas permitidas pelos relatórios padronizados.

Data Analytics

Extremamente necessário para o BI, Data Analytics concentra-se na análise dos dados de acordo com os objetivos do planejamento estratégico da organização, trabalhando com toda a carga gerada pela ciência de Big Data, potencializando seu sucesso.

Para isso, a ciência da análise de dados apoia-se nos seguintes pilares principais: indicadores, cultura de análise de dados e comunicação.

Os indicadores são os pontos de controle e de geração de resultados dentro da empresa com o uso do BI. Tudo começa na definição deles, que tem de obrigatoriamente elencar apenas aqueles que são relevantes. Depois, eles são acompanhados para as análises e cruzados uns com os outros, quando possuem alguma relação, para revelar ocorrência mais avançadas e difíceis de constatar apenas com relatórios padrão e avaliação humana individualizada.

A cultura da análise de dados e de sua qualificação é algo que tem de ser incorporado à empresa e mantido para que o melhor retorno sobre investimento em Business Intelligence para indústria seja alcançado. Após a implementação do BI e sua integração ao ERP a empresa começa a escalar os estágios de maturidade da cultura da seguinte forma:

  • Cultura definida: é quando se tem indicadores estabelecidos e validados, decisões baseadas em sistema de acompanhamento das informações e compartilhamento delas. É uma fase inicial na qual as empresas muitas vezes se encontram monitorando dados pelo ERP, mas ainda sem integração de todo o ambiente para análises e com relatórios limitados;
  • Cultura otimizada: a otimização ocorre com o enriquecimento da análise, incluindo fontes externas e dados não estruturados, com maior velocidade na extração da informação e até acompanhamento em tempo real. Então, algumas análises automatizadas já passam a ser feitas e até preditivas, junto a um conjunto mais robusto de informação gerada;
  • Cultura exponencial: o ápice da cultura da análise de dados é alcançado com a automação total e mais robusta possível tanto da geração de dados quanto da avaliação aprofundada e com cruzamentos. Neste momento as análises automatizadas são frequentes, bem como diagnósticos preditivos, personalizando e agilizando ao máximo as decisões tomadas.

Por fim, a comunicação se dá dentro de uma cultura na qual todos os envolvidos entendem a leitura dos dados feitos dentro da inteligência de negócios e estão engajados para trocar percepções, tomar decisões e praticar outras ações de acordo com a estratégia vigente.

Uma boa comunicação exige que os usuários entendam os indicadores-chave e também saibam quais critérios podem ser utilizados para adicionar ou excluir qualquer indicador. Além disso, precisam estar a par das necessidades fundamentais da empresa e das principais oportunidades a serem aproveitadas, assim como interpretar e até produzir relatórios e dashboards úteis.

Consequentemente, existe também a necessidade de abertura e acessibilidade dos dados aos envolvidos na cultura. Por exemplo, os profissionais da área de marketing devem ter acesso à informação produzida pelas vendas, pois são setores cujas atuações causam influência bilateral. O mesmo vale para departamentos como de produção, fiscal e de logística.

Como saber se a empresa está preparada para implementar o BI

Fazer a implementação do Business Intelligence para indústria é complexo e demanda a criação e a gestão de um projeto. Porém, por trabalhar com ERP a indústria já tem parte da estrutura necessária para qualificar sua cultura de monitoramento e uso de dados, bastando adequar os ambientes existentes à nova realidade e aplicando as soluções complementares.

Ponto de partida para o Big Data

Naturalmente, a central de informações do negócio é o ERP. Logo, essa é a principal fonte de dados internos e estruturados.

Portanto, é preciso ainda definir as fontes de dados externos e não estruturados, que juntamente ao sistema integrado de gestão formarão a força do Big Data da organização.

Posteriormente, durante o projeto de implementação da solução, todas essas fontes serão integradas e trabalhadas para gerarem os dados necessários da maneira personalizada às necessidades e oportunidades da indústria.

Equipe de acompanhamento do projeto e integração de setores

Os responsáveis pela implementação, sejam eles da equipe de TI interna ou profissionais externos, não podem trabalhar sozinhos porque não são os únicos usuários. Gestores de outros setores precisam acompanhar o projeto e participar de testes para que no final tudo saia como o planejado.

Em meio a isso, os departamentos precisam sofrer modificações que permitam a eles estar integrados, se comunicarem simultaneamente e dividir insights, dados e previsões.

Responsável pela inteligência de negócios

Pelo menos um profissional deve ficar responsável exclusivamente pelo BI, diariamente analisando dados, otimizando dashboards e relatórios e acompanhando os demais usuários.

Ele também precisa estar em contato direto com os diferentes usuários e gestores de departamentos. Todo o seu trabalho gira em torno de extrair os melhores resultados da solução, inclusive passando demandas aos profissionais responsáveis pela parte técnica dela.

Modelo de gestão

O uso do BI é mais bem feito quando o modelo de gestão é baseado prioritariamente em dados e orientado a resultados inclusive em setores que não geram receita diretamente. Caso não seja assim o modelo da empresa, é necessário modificá-lo.

Mesmo que já seja, algumas reformulações nele e no planejamento estratégico terão de ser feitas para total aderência da solução à organização e aos objetivos definidos para sua aplicação.

Quer saber como gerenciar seu projeto de Business Intelligence para indústria? Leia o nosso guia para planejamento e execução de um projeto rentável e de sucesso.

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