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

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

2. Data Preparation

3. Exploração de dados

4. Enriquecimento de dados

5. Data Science

6. Business Intelligence

7. Geração de relatórios

8. 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?"

Em se tratando de rede de fornecedores, a Linkana oferece uma ferramenta de análise automática inteligente e completa para recomendar os melhores fornecedores do mercado.

Entre as funcionalidades, você consegue descobrir quem são seus fornecedores diversificados, acompanhar a evolução de suas metas de gastos de maneira automática, e muito mais com a plataforma de Spend Analysis da Linkana. 

Pode gerar também relatórios personalizados cruzando gastos de fornecimento com nosso poderoso banco de dados de perfis certificados de fornecedores. Vai ficar de fora?

Conheça mais a Linkana!

A Linkana é o primeiro e maior software de gestão de fornecedores em rede. Nossa base de dados de perfis compartilhados permite que compradores analisem fornecedores ativos e novos em alguns cliques. 

Com isso, criamos e geramos valor com insights de informações comerciais, de risco, qualidade e diversidade, utilizados em processos de cadastro, onboarding, sourcing e análise de spend.

Nossos diferenciais em comparação a outros sistemas disponíveis no mercado são:

• PERFIS DE FORNECEDORES CERTIFICADOS → O Supplier Open Profile da Linkana padroniza a definição de dados relevantes de fornecedores de acordo com as melhores práticas de mercado, trazendo efeito de rede para o envio e análise de dados entre vários compradores, com informações ESG e de D&I.

• BASE DE DADOS VIVA E UNIFICADA → Devolvemos o controle dos dados para os fornecedores de maneira inteligente, onde dados públicos são atualizados automaticamente ou enviados uma única vez, evitando informações incompletas, obsoletas ou duplicadas.

• FUNDAÇÃO DE DADOS INTEGRADA → Impulsionamos o retorno do investimento (ROI) de ferramentas de e-procurement, centralizando dados de fornecedores em uma fonte única de verdade, dinâmica e 100% integrada com todos os sistemas de gestão.

Quanto às funcionalidades que você encontra no nosso sistema:

• verificações automáticas;

• portal de fornecedores;

• monitoramento e alertas;

• avaliação de performance;

• análise de fornecedores ativos;

• perfis certificados de fornecedores;

• enterprise-ready.

Somos o #SRMDoFuturo, feito para o #CompradorDoFuturo

Preencha agora mesmo o formulário abaixo e leve a solução da Linkana para a sua empresa!