Big Data e Data Science: o que são, quais as diferenças e como auxiliam a gestão de fornecedores
A transformação digital dentro das empresas aprimora os processos dos setores operacionais. A tomada de decisão baseada em dados, por exemplo, é uma das alternativas que a tecnologia oferece para consolidar novas estratégias empresariais.
Nesse sentido, os conceitos de Big Data e Data Science – em conjunto das ferramentas tecnológicas – prometem auxiliar cada vez mais na estruturação de serviços de uma organização.
Dentro dos benefícios tecnológicos, podemos citar a agilidade na tomada de decisões, eficiência na resolução de problemas, otimização de recursos e sistemas. Saber utilizar as inovações do mercado a favor dos setores da empresa é o que define, hoje, um melhor desempenho organizacional.
Portanto, vamos detalhar o que é Big Data e Data Science, quais as diferenças entre essas duas ferramentas tecnológicas e como implementar para auxiliar a gestão da empresa.
O que é Big Data?
O Big Data é um termo utilizado para nomear um conjunto grande de dados com alta complexidade, que os aplicativos de processamento tradicional não conseguem manipular. Esse conjunto de dados são produzidos por tudo que está conectado à internet e compreendidos dentro de ferramentas para serem utilizados em estratégias empresariais.
Dessa forma, a utilização do Big Data é a origem para novas percepções e visões para dentro das empresas que o adotam.
O que é Data Science?
Data Science é a ciência que estuda os dados e informações, o processo de captação, transformação, geração e análise desses dados. O grande objetivo da área é extrair o valor dos dados, ou seja, a interpretação das informações obtidas pelo Big Data.
Além disso, o Data Science compila os dados da empresa e com a programação das ferramentas estatísticas é possível obter mais clareza nas soluções para os negócios.
Quais as principais diferenças?
As duas áreas de tecnologia, Big Data e Data Science, operam com o mesmo produto, os dados, porém os objetivos e responsabilidades atribuídos são os que diferem. A aplicação dentro da empresa é extremamente necessária e complementar, visto que, um compila os dados e o outro estuda maneiras de capturá-los e interpretá-los.
As diferenças entre os dois estão ligadas às ferramentas que possibilitam à empresa o uso dos dados compilados. Por exemplo, os instrumentos utilizados em Big Data estão programados para compilar os dados de maneira estratégica, mas generalizada. Em relação à Data Science estão relacionados a transformação das informações em utilizáveis.
Portanto, o Big Data e Data Science necessitam ser implementadas em conjunto, dentro da gestão empresarial, unir os dados retirados do Big Data com a análise estratégica do Data Science.
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A importância do Big Data e Data Science na empresa
Como visto, o Big Data e Data Science são ferramentas tecnológicas, úteis para a gestão empresarial, pois utilizam os dados retirados de fontes digitais e aplicam para os processos internos. As estratégias que podem ser aplicadas são inúmeras e tudo depende de qual setor e/ou processo será implementado.
Dentro da gestão de suprimentos, por exemplo, as estratégias de supply chain são fundamentais para o bom funcionamento de toda cadeia de compras, logística, estoque, fornecedores e controle geral de produtos da empresa. Dessa forma, o Big Data e Data Science contribuem para que os procedimentos sejam aprimorados.
A aplicação dos conhecimentos de dados e tomadas de decisão baseada neles garante ao setor, e consequentemente à empresa, o melhor entendimento das necessidades do mercado. Além de auxiliar no processo de priorização, otimização e objetividade para melhor performance do negócio.
Como aplicar na gestão de fornecedores?
Em um estudo da empresa McKinsey Quarterly, mostrou-se que o setor de supply chain é um dos setores que menos possui tecnologias implementadas no dia a dia. Além disso, se faz pertinente ressaltar, no mesmo estudo, que após a aplicação nos processos corretos, é possível aumentar o faturamento anual da empresa.
A gestão de fornecedores é um dos elementos importantes dentro da cadeia de suprimentos, pois é por meio desse gerenciamento que a empresa possui produtos e recursos para operar. Além da identificação e aquisição de itens, a administração de fornecedores deve se preocupar com toda gestão contratual e legal da negociação.
Ou seja, dentro da gestão de fornecedores, deve ser feito estratégias que visam automatizar a confiabilidade na contratação de empresas terceirizadas. As tecnologias de Big Data e Data Science hoje, contribuem para a otimização dos serviços da gestão e homologação de fornecedores.
Além de participarem da coleta de dados estratégicos e detectarem a movimentação de mercado, as ferramentas processam, catalogam e apresentam a melhor interpretação das opções disponíveis. Com a utilização de Data Science e Big Data dentro da gestão de fornecedores, é possível otimizar a pesquisa de mercado e consulta legal de documentações.
Confira as vantagens de obter uma ferramenta com a tecnologia dentro do gerenciamento de fornecedores.
Um software atual e eficaz no gerenciamento de fornecedor
A Linkana é um software que possui o objetivo principal de organizar todas as etapas que envolvem a gestão ativa de fornecimento e abastecimento de produtos e/ou recursos. A ferramenta possui base de dados em Big Data e permite a partir dos critérios estipulados pela empresa, encontrar as melhores empresas terceiras na área desejada.
Além disso, com a inteligência artificial, consulta quaisquer irregularidades no CNPJ, avaliação da reputação e conclui se as informações repassadas pela empresa são verídicas. Após isso, ainda é responsável por toda homologação de documentos entre as organizações e por fim, aprova ou reprova a negociação.
Deixar um processo importante por conta de ferramentas capazes de ter uma tomada de decisão assertiva é um grande passo para alcançar o aumento de faturamento através da otimização de processos. Preencha o formulário abaixo para conhecer uma maneira inteligente e orientada a dados para se relacionar com seus fornecedores:
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