Data transformation: o que é e por que é importante em procurement?
Data transformation é um processo que muda os dados de um formato para outro, com o objetivo de transformá-los em uma forma útil para análise.
Explicando de outro modo, a transformação de dados, como é chamada em português, converte dados crus em informações que podem ser usadas de diferentes maneiras, como para as tomadas de decisão em uma empresa.
Apenas para esse contexto ficar mais claro, vale destacar que o dado é uma informação bruta que, em um primeiro momento, não tem valor.
A informação, por sua vez, é o dado convertido, resultado de um processamento que dá sentido e valor a ele, facilitando a sua compreensão e ampliando seu uso.
Em procurement, tomar decisões baseadas em dados é tão importante quanto em outros setores. A ideia é que os gestores e demais profissionais dessa área deixem o "achismo" de lado e deliberem a partir de algo concreto.
Porém, como tornar isso uma realidade na sua empresa? De que maneira o processo de transformação de dados pode ser benéfico para o seu negócio? Como transformar dados em informações úteis?
Essas e outras respostas serão respondidas agora, neste artigo. Por isso, siga a leitura para conferir tudo sobre esse tema!
O que é data transformation?
Data transformation é um processo que converte dados brutos, transformando-os em um formato que permite a utilização em sua própria origem, ou em bases externas distintas.
Ou seja, é um procedimento que muda o dado de um formato ou estrutura para outro, para que esses se tornem informações utilizáveis, para que essas possam ser usadas como insights nas mais diversas aplicações e objetivos.
Assim, durante o processo de data transformation, os dados podem passar por inúmeras mudanças. Alguns exemplos são:
mesclagem;
agrupamento;
resumo;
filtragem;
divisão;
união;
remoção.
Dica! Aproveite e leia este artigo: "Higienização de base de dados de fornecedores: como e por que fazer?"
Quais são os métodos de data transformation?
Existem dois métodos de data transformation, que são:
ETL;
ELT.
ETL
ETL é a sigla para o termo em inglês Extract, Transform, Load, que em português quer dizer extração, transformação e carregamento.
Consiste em um processo no qual a transformação em si é realizada em um segundo momento. Inicialmente, os dados são extraídos da sua origem para, somente depois, serem transformados em uma nova estrutura ou forma.
Somente após essas duas etapas concluídas é que os dados são enviados para o seu destino que, comumente, é uma ferramenta que permite sua análise.
ELT
ELT é a abreviação de extract, load, transform, que na tradução para o nosso idioma quer dizer extração, carregamento e transformação.
Nesse método de transformação de dados, a ordem do processo é invertida, sendo que os dados são extraídos, encaminhados para o destino de análise e, somente após já estarem nesse ambiente é que são transformados.
Como você pôde ver, o que difere um método do outro é o momento em que a transformação é feita.
Em linhas gerais, ambos os processos trazem os resultados esperados. Todavia, o ELT é tido como o processo mais ágil e moderno e, geralmente, mais usado por companhias que mantêm suas estruturas de armazenamento de dados em nuvem.
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Qual a importância de data transformation?
São diversos os motivos que comprovam a importância da transformação de dados em um negócio.
Entre os pontos que mais se destacam, estão:
viabiliza a consolidação de dados;
ajuda a excluir dados duplicados;
altera o formato do dado para algo realmente útil para a companhia;
promove a organização e a estruturação dos dados gerados e recebidos pela empresa.
Somado a isso, não se pode esquecer que os dados são importantes fontes de tomadas de decisão.
A tomada de decisão baseada em dados reduz as chances de deliberações equivocadas, visto que essas passam a ser embasadas em algo real. Consequentemente, as resoluções geram mais ganhos para o negócio.
Segundo o relatório “The data-powered enterprise: Why organizations must strengthen their data mastery” do Capgemini Research Institute, empresas que se baseiam em dados obtêm 70% mais receita por funcionário e 22% mais lucros.
5 benefícios da transformação de dados
Que a transformação de dados é importante para aprimorar a gestão empresarial e ajudar no crescimento do negócio, isso já deve ter ficado claro, certo? Contudo, há outro ponto que você precisa saber sobre esse processo, que são os benefícios diretos que ele pode trazer para sua companhia.
No caso, alguns dos retornos positivos que podem ser sentidos quando dados são transformados em informações são:
aumento da capacidade de identificar tendências: a coleta e a transformação dos dados geram históricos que possibilitam a identificação de padrões e de como eles podem se repetir no futuro;
chance para redefinir estratégias: por conta do resultado anterior, se torna possível ajudar as estratégias da empresa, de modo que elas se alinhem às novas tendências e aumentem o potencial de sucesso do negócio;
possibilidade de otimizar investimentos: o mesmo princípio vale para a otimização dos investimentos, que podem ser remanejados para pontos mais críticos, ou para aqueles cujos dados apontam maior potencial de crescimento;
melhor compreensão do comportamento e necessidades dos consumidores: o mesmo histórico de padrões gerados ajuda a entender como os clientes estão se portando frente ao mercado e às soluções que sua empresa oferece. Com isso, sua empresa tem a chance de adequar as estratégias a essas percepções e expectativas;
estrutura para personalizar as soluções oferecidas: como resultado do benefício anterior, seu negócio abre caminho para uma personalização de soluções mais eficiente, precisa e de acordo com as necessidades e interesses do seu público-alvo.
Leia também: "Dados mestre de fornecedores: o que são e como fazer a gestão?"
Como funciona a data transformation em procurement?
A área de procurement deve ser vista como um dos pilares fundamentais para o crescimento e sucesso de um negócio.
O motivo é que uma rede de abastecimento fluida é primordial para que não haja gargalos que possam comprometer o relacionamento com o cliente final, decorrente de atrasos nas entregas do produto/serviço ou queda da qualidade, por exemplo.
Diariamente, compras e procurement geram uma quantidade quase imensurável de dados que, quando transformados, ajudam em tomadas de decisão mais precisas.
A unificação desses dados em uma mesma fonte melhora esse processo, além de deixar o dia a dia dos profissionais muito mais simples e mais produtivo.
O sistema da Linkana conta com tecnologias como Machine Learning, Inteligência Artificial e Big Data, as quais permitem que os processos que envolvem o gerenciamento de dados sejam feitos automaticamente em uma mesma base.
Além disso, somos o único software do mercado que resolve a maior falha de procurement da atualidade, que é a ausência de uma base de dados de fornecedores compartilhada.
Por meio da funcionalidade denominada Perfil Universal do Fornecedor, dados e documentos de fornecedores são compartilhados e reaproveitados em nossa rede, viabilizando o uso dessas informações entre todos os usuários do sistema.
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