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Gestão de Fornecedores

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Data Analytics: o que é, como funciona e por que é importante?

Written byLeo Cavalcanti

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January 13, 2023

January 13, 2023

January 13, 2023

Saber mais sobre Data Analytics, o que é e como funciona, é uma excelente maneira de melhorar as tomadas de decisão da sua empresa. Um dos principais motivos é que o que é decidido com base em dados tem mais chances de trazer resultados satisfatórios para o seu negócio.

Data Analytics consiste na análise dos dados gerados por uma companhia. Esse processo inclui explorar, transformar e converter essa fonte de informações em insights que ajudam no crescimento do negócio.

A questão é que o uso correto dos dados está entre os maiores desafios de quem trabalha na área da tecnologia, bem como das empresas dos mais variados setores que querem utilizar esse recurso para melhorar e expandir suas atuações.

No entanto, uma coisa é certa: a utilização adequada de dados pode contribuir fortemente para criar um acompanhamento de métricas excelente e uma promissora previsão de acerto no mundo dos negócios, isso somado a diversas outras vantagens que podem ser obtidas.

Por isso, cada dia mais se torna importante saber detalhes sobre Data Analytics, o que é, como funciona, a importância, formas de aplicação, e mais.

É justamente sobre isso que falaremos agora, neste guia completo sobre o tema. Siga a leitura e confira!

Data Analytics: o que é?

Data Analytics pode ser definido como a análise dos dados gerados por um negócio.

Para isso, é realizado um processo de verificação dessas informações, a fim de conseguir identificar novos padrões e tendências que podem ser usados para dar suporte às tomadas de decisões.

Com isso, esse recurso possibilita que gestores e organizações busquem soluções com base em análises automatizadas, comumente em tempo real, assegurando resultados mais sólidos e com menos riscos de falhas.

O Data Analytics é construído por meio de tecnologias e softwares específicos. O mais interessante é que o seu uso não serve unicamente para as empresas, tornando-se também imprescindível para pesquisas acadêmicas.

Além de ser essencial para a tomada de decisões mais precisas, o Data Analytics induz a pensar sobre o uso correto de modelos estratégicos já conhecidos no mercado, bem como elimina deliberações pautadas em achismos e suposições.

Qual a importância do Data Analytics para as empresas?

O Data Analytics para empresas  é importante, pois pode ser usado para aprimorar diferentes áreas da companhias e suas atuações, visto que pauta com mais precisão deliberações que ajudam o seu crescimento.

Como exemplo, podemos citar o uso dos dados para conhecer melhor os clientes, seus comportamentos e hábitos de consumo. Isso entrega para a companhia parâmetros reais que permitem aprimorar seus produtos e/ou serviço e, dessa forma,  torna a empresa mais interessante para o público-alvo.

Consequentemente, esse comportamento fomenta as compras e ajuda a elevar a taxa de fidelização do negócio, tornando-o mais lucrativo.

Se formos citar a aplicação do Data Analytics no supply chain, especificamente, é possível obter retornos positivos como:

  • previsão de cenários que ajudam a mitigar riscos na cadeia de suprimentos;

  • melhor previsibilidade de estoque;

  • melhor aproveitamento dos recursos financeiros na compra de insumos e/ou contratação de serviços.

Outras aplicações de Data Analytics nas empresas

Ainda sobre essa importância e formas de aplicações de Data Analytics nas empresas, não há como fechar os olhos para a velocidade absurda de dados digitais que cresce a cada momento.

Se pensarmos de forma generalizada, a internet tem mais de 4 bilhões de usuários ativos, como diz o estudo publicado pelo site Tecmundo. Isso gera reflexão sobre a quantidade de acessos em sites e aplicativos por minuto.

Diante dessa realidade, o mundo dos negócios começou a estudar quais locais são mais acessados, além de horários, frequência, classe social, idade, entre outras características.

Por conta disso, em uma empresa, a análise de dados também pode ser usada para melhorar as estratégias de marketing, o setor financeiro, aprimorar o departamento de recursos humanos, entre diversas outras aplicações. 

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Quais são as principais vantagens de implementar Data Analytics nas empresas?

Não há como falar de Data Analytics, o que é e como funciona, sem citar as vantagens dessa tecnologia, concorda?

Pensando dessa forma, os benefícios que merecem ser destacados aqui são:

  • tomadas de decisões mais precisas e com menos riscos de gerar retornos negativos para a companhia;

  • aprimoramento dos processos, por conhecer de maneira mais profunda os resultados que eles geram;

  • possibilidade de se antecipar a diferentes cenários, dando mais tempo para as adaptações necessárias;

  • identificação mais rápida das tendências de mercado e do comportamento dos consumidores, o que permite, novamente, que a companhia se adeque corretamente e com tempo hábil.

Quais as diferenças entre Data Analytics, Big Data e Data Science?

Mas para obter o máximo do gerenciamento de Data Analytics no seu negócio, é preciso entender as diferenças entre essa tecnologia, Big Data e Data Science. Isso garante que você e seu time usem os recursos certos, na hora certa, em busca de mais e melhores resultados para a companhia.

Como o conceito sobre Data Analytics, o que é, importância e vantagens já ficou claro, focamos nas outras duas soluções:

Big Data

Termo que se refere a uma grande quantidade de dados, os quais podem ser estruturados, tais como planilhas, e/ou não estruturados, a exemplo de imagens. 

O uso do Big Data vai de acordo com a necessidade de cada empresa, e também contempla coletar, processar e armazenar esses dados, por meio de softwares próprios para essa finalidade.

Data Science

Área mais complexa e abrangente que o Data Analytics, o Data Science engloba o uso de ferramentas como Business Intelligence, Dark Analytics, Deep Learning, Machine Learning, entre outras relacionadas.

Esse conceito também envolve mineração de dados, process mining e diversas disciplinas matemáticas. 

Para entender as principais aplicações desses dois conceitos em supply chain, leia este artigo: "Big Data e Data Science: o que são, quais as diferenças e como auxiliam a gestão de fornecedores"

Como funciona o processo de análise de dados? 

O processo de análise de dados é feito em diversas etapas. Sobre isso, vale ressaltar que os procedimentos bem-sucedidos dependem da repetição e da automação de cada uma dessas fases, que são:

  1. Entrada de dados

  1. Data Preparation

  1. Exploração de dados

  1. Enriquecimento de dados

  1. Data Science

  1. Business Intelligence

  1. Geração de relatórios

  1. Otimização

1. Entrada de dados

Esta é uma etapa investigativa, na qual deve-se descobrir quem são os responsáveis pelas informações, como também abordar as partes interessadas.

2. Data Preparation

Aqui é feita uma limpeza e consolidação dos dados brutos, transformando-os em dados estruturados para análise. 

Também vale testar os resultados em cada processo para garantir que a avaliação esteja sendo feita com a finalidade de trazer resultados satisfatórios.

3. Exploração dos dados

É o procedimento de investigação por meio de amostragem, análise estatística, identificação de padrões, perfis de elementos visuais, entre outros. Esses métodos servem para fortalecer o entendimento para gerar transformação de dados.

4. Enriquecimento dos dados

Aqui se preza a entrada de dados adicionais para aprimorar a análise, o que tende a revelar novos insights.

Entenda mais sobre isso neste artigo: "Enriquecimento de dados: o que é, como fazer e qual a importância?"

5. Data Science

Aqui são aplicados métodos mais avançados de ciência dos dados, incluindo algoritmos, Machine Learning, Inteligência Artificial, entre outros.

6. Business Intelligence

Os resultados de dados, software, infraestrutura, processos de negócios e intuição humana proporcionam insights fundamentais em formato de relatórios e painéis, por exemplo, para fortalecer as decisões de negócios.

7. Geração de relatórios

Os relatórios devem ser organizados em modelo de fácil compreensão e, ao mesmo tempo, preservando todos os dados e conhecimentos adquiridos.

8. Otimização

Como a tecnologia muda, os modelos também precisam ser otimizados para cumprir seu propósito de manter a empresa informada utilizando a maior quantidade de dados possíveis. 

Tipos de Data Analytics e como usá-los na busca por fornecedores?

Existem quatro tipos de Data Analytics que permitem que líderes e analistas tenham facilidade em gerar insights sólidos, que são:

  • Análise descritiva

  • Análise de diagnóstico

  • Análise preditiva

  • Análise prescritiva

Os exemplos abaixo servem para ampliar o seu campo de visão sobre como buscar e negociar com fornecedores ideais para a sua empresa usando essa tecnologia.

Análise descritiva

A análise descritiva tem por objetivo entender o que realmente está acontecendo no momento e o que aconteceu anteriormente a ele. Para isso, podem ser usados dados históricos que apontem padrões de comportamento.

Exemplos de perguntas que são feitas neste tipo de análise são:

  • “O que aconteceu?” ou 

  • “O que os fornecedores trouxeram de interessante na última semana?”.

Análise de diagnóstico

Nesta análise o objetivo não é explicar o que aconteceu, mas, sim, os motivos. Por conta disso, os dados são usados como base para identificar as razões que levaram a determinados fatos.

Assim, alguns questionamentos que permeiam a análise de diagnóstico são:

  • “Por que isso aconteceu?” ou 

  • “Por que os produtos do fornecedor X conseguiram aumentar nossas vendas em comparação ao outro fornecedor?”

Análise preditiva

O objetivo aqui é antecipar as consequências de uma decisão. Ou seja, usar os dados como uma forma de prever diferentes cenários. 

Trazendo isso para a cadeia de suprimentos, pode-se obter respostas para questões como:

  • “Por que achamos que a parceria com esse fornecedor durará mais tempo do que com o anterior?”

Análise prescritiva

Nesta etapa, levantam-se probabilidades perante uma decisão. Em outras palavras, como a empresa pode ser portar com base no que os dados estão apontando.

A análise prescritiva pode ser bastante importante para o planejamento de compras, por exemplo:

  • "Com base no que imaginamos, resolvemos acertar mais um lote de produtos do fornecedor X para evitar falta de estoque”

Exemplo de ferramentas de Data Analytics

Ao entender mais sobre Data Analytics, o que é, funcionamento e vantagens, é possível perceber a importância dos dados automatizados para qualquer empresa que gerar uma quantidade enorme de informações de acordo com a sua demanda e modo de atuação.

Mas a pergunta que resta responder é: "Como utilizar todo esse volume de dados para melhorar a gestão de fornecedores da sua empresa?"

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