Como analisar dados da empresa de maneira eficiente?

Guilherme Volpi - 19/10/2017 - 0 Comentário(s)

Analisar dados de uma empresa é o primeiro passo para que se tomem decisões acertadas. Seja para correção de desvios, reajuste de metas ou para nortear expansões, sem a coleta e posterior avaliação de informações relevantes, nada pode ser corretamente decidido.

Se a sua empresa está em busca de bons motivos para fazer da análise de dados uma aliada, acompanhe o artigo até o final.

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Saiba como superar os desafios que se impõem quando um empreendimento usa informação em massa para pautar suas estratégias.

1. Superando a lentidão ao analisar dados de uma empresa

A análise de dados só é proveitosa quando o fator tempo joga a favor. De pouco vale para empresas buscar nos dados um diferencial competitivo se eles são coletados e processados lentamente.

Em um mercado cada vez mais sujeito a mudanças repentinas, em que empresas podem quebrar apenas por não se adaptarem às mudanças, ser rápido na análise é essencial. Não menos importante, a coleta dessas informações deve ser feita no timing adequado.

Nesse sentido, contar com uma ferramenta de Business Intelligence (BI) é fundamental. Só com esse recurso será possível a análise de dados com dinamismo, o que vai permitir insights melhores que balizarão decisões.

segurança dos dados também é preservada quando existem ferramentas que agilizam o processo de coleta de informações. Afinal, os invasores de sistemas se valem justamente da lentidão para ter êxito em ações ilícitas.

Traçar objetivos possíveis de se alcançar também é igualmente importante. Não há análise de dados que não seja precedida dos questionamentos válidos.

Não se pode desprezar a importância da agilidade na coleta de informações em ambientes mercadológicos voláteis. Um exemplo disso está no setor de tecnologia.

Empresas como Remington e Kodak perderam suas posições de vanguarda justamente porque ou foram lentas em absorver as mudanças tecnológicas ou resistiram aos avanços.

No caso da Remington, tal resistência foi fatal, uma vez que ela simplesmente decretou falência. Se seus diretores tivessem percebido antes que as máquinas de escrever estavam com seus dias contados, quem sabe agora mesmo não estaríamos usando notebooks ou celulares da marca?

2. Otimizando o emprego da mão de obra

Como a análise de dados é decisiva para aprimoramento de processos operacionais, ela é uma importante aliada para melhor aproveitamento de mão de obra. Profissionais ganham tempo e a empresa mais recursos quando se deixa de utilizar técnicas obsoletas no desempenho de suas atividades.

É uma equação relativamente simples de se resolver. Quanto mais ágeis forem os processos, menos tempo as pessoas levarão para concluí-los. Isso abre mais possibilidades para se encamparem novos projetos ou trabalhar em inovação.

Entre os diversos indicadores de desempenho, está o valor por hora que um colaborador custa para uma companhia. Portanto, significa que, quanto mais ele produzir por unidade de tempo, mais valor ele vai gerar. Nesse sentido, a análise de dados é um importante instrumento para aferir a produtividade.

Mas deve-se ter atenção, afinal, é preciso adotar os KPI’s corretos, para que os resultados sejam precisos. Por exemplo, visando a aumentar a produtividade de uma linha de montagem de calçados, o que vale saber?

O tempo gasto na fixação das partes de um sapato ou o tempo que os funcionários levam para ir ao banheiro? As diferenças podem ser sutis, mas focar o que realmente interessa nem sempre é possível, se a performance não for corretamente avaliada.

3. Lidando com dados em grande quantidade

Provavelmente, o Big Data é a ferramenta empresarial do futuro, mas já disponível no presente. Ele é a base da inovação, que só é possível quando se realiza a captação de grandes volumes de informação ao longo do tempo.

Além disso, a quantidade deve ser combinada com o cruzamento de informações de maneira a favorecer insights precisos. Por outro lado, em gestão financeira, o Big Data é um elemento-chave, que exerce papel decisivo na manutenção da segurança da informação.

Outro aspecto a ser considerado é que não basta o acúmulo de dados. Quantidade não significa qualidade, portanto, estabelecer critérios que qualifiquem a análise de dados facilita ao gerenciar volumes massivos de informação.

Isso se revela mais importante ainda quando se elabora uma análise mercadológica. Quando se lida com dados em massa e sem critérios bem definidos, corre-se o risco de retardar as decisões simplesmente porque não se sabe o que fazer diante de tanta informação.

Para que a análise de dados seja realmente proveitosa, ela deve ser um elemento que ajude a esclarecer. Assim, poderão ser antecipadas tendências e até a previsão de fenômenos ou acontecimentos de grande influência para os negócios.

Um exemplo disso são os prognósticos que especialistas em finanças fazem para antecipar mudanças de rumo no mercado de ações. Uma ação em alta, hoje, pode ser sinônimo de prejuízo amanhã. Essa premissa vale para quase todo tipo de atividade produtiva.

4. Solucionando as questões envolvendo análise de dados

Diante de problemas de vulto, como a necessidade de se processar com rapidez os dados, a tecnologia desponta como a única solução capaz de dar conta de tamanho desafio. Uma análise de dados mais ágil é possível, desde que sejam utilizadas as ferramentas adequadas.

Para que os dados coletados em massa não sejam apenas “enfeites” em planilhas que nada acrescentam, fazer uso de softwares capazes de cruzar dados garante resultados efetivos.

Integrar dados com origem em sistemas ERP, CRM e de redes sociais é a tarefa a que se propõem os softwares destinados ao processamento de dados em massa. O tratamento dos dados deve agrupar grandes volumes de informação de forma a revelar comportamentos que se traduzam em resultados melhores para a empresa.

O exemplo da fábrica de calçados é ilustrativo e poderia ser destrinchado de diversas formas. Por exemplo, o Big Data poderia ser utilizado para cruzar informações com origem no e-commerce de uma loja e do software de gestão de estoque.

Assim, poderia ser detectado um tamanho de calçado que estivesse com encalhe e outros com giro mais rápido. Portanto, analisar dados da empresa pode ser a solução para desafios visando ao crescimento, como também pode revelar problemas até então ocultos pela falta de informação.

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Guilherme Volpi
Guilherme Volpi

Guilherme Volpi é CEO da empresa Soften Sistemas. Formado em Administração de Empresas, programava softwares nas horas vagas. Hoje coordena todo grupo Soften e quando sobra um tempinho escreve para o blog.

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