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Ideias e exemplos de Big Data para otimizar processos

Saber trabalhar bem com os dados do Big Data é algo fundamental para a sobrevivência das empresas e, sem falar que a otimização de processos é essencial para melhorar a eficiência dos departamentos. Inclusive, as organizações que não tem processos otimizados estão correndo o risco de cometer diversos erros sem perceber.

Você consegue imaginar uma montadora, por exemplo, atingindo as suas metas sem se preocupar com os detalhes? Pense no prejuízo que ela poderia ter pela falta de atenção aos seus processos.

Se o seu objetivo é evitar possíveis falhas durante os processos e quer aprender a padronizar sua rotina, você está no lugar certo!

Neste artigo iremos te apresentar algumas ideias e exemplos de Big Data para você otimizar os processos da sua empresa e, assim, gerar muito mais eficiência no seu negócio!

Defina uma meta global

Para otimizar os processos da sua empresa, é preciso mapeá-los. Só a partir desse mapeamento que será possível ter a clareza sobre:

  • O que precisa ser feito;
  • Por quem;
  • Em quanto tempo;
  • E o investimento de verba necessário para isso.

Esse mapeamento de processos começa com a definição de uma meta global para o seu negócio. Ou seja, estipular aonde você deseja que a sua empresa chegue de maneira macro. 

Para relacionar os seus processos com essa meta, você precisará de indicadores gerenciais que se desdobrarão em indicadores operacionais.

Entenda melhor sobre esses indicadores logo abaixo.

O que são os indicadores? 

Os indicadores são números simples que medem uma parte de um processo como, por exemplo, a quantidade de vendas efetivadas no mês. 

Geralmente, os empresários acompanham o que chamamos de indicadores gerenciais, que se relacionam diretamente com o planejamento estratégico da empresa e, consequentemente, com a sua meta global. 

É importante que você limite a quantidade de indicadores que ficará responsável pelo acompanhamento. O número ideal é de 3 a 5 indicadores no máximo. 

Alguns exemplos de indicadores gerenciais são: Ticket médio; Conversão em vendas e Lucro bruto.

Esses indicadores gerenciais que você estipular irão se desdobrar em indicadores operacionais. Já os exemplos de indicadores operacionais são: ociosidade de máquinas; capacidade de produção e número de saídas por hora.

Os 5 v's do Big Data

Por que monitorar os indicadores?

Foi-se a época em que a melhor estratégia gerencial era avaliar performance, riscos e possibilidades se baseando apenas no feeling dos gestores. 

Afinal, cada vez mais se percebe como as impressões e experiências pessoais nem sempre nos guiam para conclusões que, de fato, condizem com a realidade. 

Portanto, uma empresa que utiliza e monitora indicadores para otimizar os seus processos tende a ser uma empresa com tomadas de decisão melhores. 

Como coletar os dados que compõem os indicadores?

É aqui que entra o Big Data que citamos no começo do blog . Com tantos dados importantes sendo gerados e todos à disposição da empresa, cabe a ela investir em uma infraestrutura de Analytics capaz de gerar insights valiosos para apoiar a otimização de processos da empresa. 

Munidos das ferramentas certas, os gestores conseguem evitar erros e tomar decisões baseadas em demandas reais. 

Quer dar uma olhada em como as grandes empresas utilizam o Big Data? Acompanhe!

Empresas que utilizam o Big Data para otimizar os processos

Agora, nós vamos te mostrar como grandes empresas utilizam o Big Data para otimizar os seus processos,mas queremos deixar claro que isso não significa que o Big Data só vale para essas empresas muito grandes. 

São apenas exemplos para mostrar possibilidades interessantes de otimização de processos para negócios de diferentes nichos:

Grupo Pão de Açúcar

Vamos começar pelo Grupo Pão de Açúcar que possui várias empresas brasileiras como, por exemplo, o Pão de Açúcar, o Extra, o Compre Bem, etc.

Este grupo possui um sistema chamado Clube Extra onde o cliente pode se cadastrar para juntar pontos com as suas compras, sejam elas feitas online ou em lojas físicas. 

Apesar de ser um programa vantajoso para os consumidores, esse sistema também possui uma função muito importante para o Grupo Pão de Açúcar: gerar e coletar dados dos seus clientes. 

Os dados que são gerados no Clube Extra podem ser analisados para otimizar vários processos, principalmente, os processos relacionados ao abastecimento do estoque, uma vez que, com esses dados é possível ter uma estimativa realista da demanda por cada produto.

Zara

Por fim, falaremos da Zara que é rede espanhola de lojas de roupas mundialmente conhecida . Diariamente os colaboradores compartilham com seus gerentes dados como: roupas mais vendidas,  roupas que foram devolvidas por clientes, possíveis feedbacks dos consumidores, etc.

Esses dados são repassados aos analistas que trabalham as informações para entender exatamente o que os seus clientes desejam. Essa inteligência é repassada aos designers da Zara.

Acredite ou não, por volta de 21 dias, a equipe já consegue desenhar uma nova peça de roupa totalmente formulada em cima dos dados de clientes reais. Viu como é importante a otimização de dados?

Como utilizar o Big Data Analytics nos processos da sua empresa?

Você já deve ter entendido que utilizar o Big Data para otimizar os processos da sua corporação é uma ótima escolha, não é mesmo? Entretanto, muitas empresas sejam elas de pequeno, médio ou grande porte, têm dificuldade para integrar as informações que encontram nos seus processos.

Afinal, é muito comum a empresa possuir um sistema de produção que não conversa direito com o ERP e os relatórios de apoio à decisão ficam difíceis de serem consolidados. Com isso, os dados de um setor não se integram com os dados de outro setor da empresa.

Se você ainda tem dificuldade de integrar os diversos sistemas da sua empresa ou até mesmo em consolidar dados dispersos de setores diferentes, saiba que essa realidade pode ficar no passado!

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Para viabilizar os projetos de Big Data Analytics e começar a otimizar os processos da sua empresa, nós queremos te indicar a Antharys Tecnologia

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