Gestão de Dados
Análise avançada de dados em procurement: por que é tão importante?
A análise avançada de dados é uma atividade que contempla diversos recursos tecnológicos e analíticos para verificar grandes volumes de dados e informações, a fim de identificar tendências e fazer previsões mais exatas.
Em toda empresa, realizar uma boa gestão de dados é fundamental para alcançar o sucesso esperado. Afinal, eles são importantes fontes de orientação para tomadas de decisão mais assertivas e com menos risco de falhas.
No caso da análise avançada, seu maior diferencial é o fato de ela contemplar os dados atuais, mas também antecipar os futuros.
Ou seja, ela possibilita que os gestores tenham acesso a informações que apontam padrões de comportamento atuais e vindouros, entre diversas outras perspectivas que podem ser levantadas e usadas em favor do crescimento do negócio.
No que se refere à área de procurement, esse tipo de análise de dados mais avançada pode contribuir para, por exemplo, prever necessidades de abastecimento e alinhar isso às ofertas dos fornecedores que estão na base da empresa, com o objetivo de identificar previamente qual deles tem capacidade para atender à nova demanda.
Aqui, vale destacarmos que há diversas outras aplicações e benefícios decorrentes desse tipo de avaliação. Entretanto, para obtê-las, é preciso saber quais métodos de análise avançada de dados utilizar e como aplicar isso na gestão de fornecedores.
É justamente sobre esse assunto que falaremos agora, neste artigo. Siga a leitura para ficar por dentro de tudo sobre esse tema.
O que é análise avançada de dados?
A análise avançada de dados é uma abordagem que usa diversas tecnologias para levantar insights e previsões mais profundas e complexas a partir da gestão de dados de um negócio.
Para chegar a esse resultado, essa metodologia utiliza recursos tecnológicos tais como Inteligência Artificial, Machine Learning, Deep Learning, entre outras relacionadas.
Também conhecido como Advanced Analytics, esse formato de análise de dados é mais avançado que o Business Intelligence (BI), que é uma estratégia que realiza a coleta e a transformação de dados em informações.
O motivo é que a análise avançada de dados trabalha com base em verificações mais complexas. Essas, por sua vez, geram informações, respostas e previsões mais detalhadas e aprofundadas, dando origem a insights mais valiosos e contribuindo para tomadas de decisão mais assertivas.
Dica! Este artigo ajudará bastante você. Não deixe de conferir! "Como fazer uma boa gestão de dados de fornecedores na sua empresa?"
5 métodos de análise avançada de dados que podem ser usados
Esse tipo de análise parte da combinação de vários métodos de avaliação de dados distintos. Entre os que comumente são utilizados nessa atividade, estão:
mineração de dados;
análise descritiva;
análise preditiva;
ciência de dados;
simulação e otimização.
Mineração de dados
Também chamado de Data Mining, consiste em um processo que tem por objetivo identificar irregularidades, correlações e padrões em grandes volumes de dados.
Esta atividade torna possível que ações, como reconhecer comportamentos padronizados e fazer previsões mais precisas, sejam realizadas por gestores, ajudando-os a deliberar melhor e a tomar decisões mais embasadas.
Leia também: "Enriquecimento de dados: o que é, como fazer e qual a importância?"
Análise descritiva
A análise descritiva é uma forma de verificação de dados usada para compreender processos e acontecimentos em tempo real.
Uma das metodologias considerada mais simples nessa estratégia, ela se baseia em estatísticas, métricas, índices, porcentagem, e outras fontes relacionadas para gerar os insights e embasar previsões.
Análise preditiva
Já a análise preditiva é específica para calcular e pressupor cenários futuros. O motivo é que ela permite correlacionar diferentes fatores e resultados que antes estavam ocultos, gerando informações muito mais complexas e interessantes para o negócio.
Ciência de dados
A ciência de dados é uma metodologia que permite "peneirar" dados para descobrir correlações e padrões até então desconhecidos.
Apesar de soar bastante semelhante à análise descritiva, o grande diferencial desta abordagem é que ela é um processo mais exploratório, que permite o aprofundamento em cenários e o acesso a respostas que, inicialmente, não seguem uma lógica.
Simulação e otimização
A simulação imita processos e resultados que podem ser obtidos, abrindo caminho para uma visão prévia de diferentes cenários.
A otimização pode ser vista como uma prática complementar, visto que ajuda a otimizar os processos simulados, priorizando-os de acordo com os resultados que podem ser obtidos.
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Qual a importância da análise avançada de dados em procurement?
Analisar dados de forma avançada e aprofundada em procurement é importante porque pode trazer para sua empresa benefícios, como:
identificação antecipada de tendências e padrões de comportamento, tanto de mercado quanto de clientes, gerando novas oportunidades de negócio;
aproveitamento mais eficiente dos inúmeros dados que são gerados diariamente pela organização;
antecipação e prevenção a potenciais perdas, incluindo as financeiras;
aprimoramento da performance da companhia, contemplando redução de custos, melhora na qualidade dos produtos e/ou serviços entregues ao consumidor final.
Todos esses pontos têm relação direta com tomadas de decisão mais precisas, visto que essas passam a ser embasadas em dados profundamente analisados e explorados, deixam o achismo de lado nas deliberações.
Quanto a isso, vale destacar que esse tipo de análise de dados é vista como uma importante ferramenta de gestão de riscos para as empresas.
Um dos principais motivos dessa percepção é que ela ajuda a identificar, por exemplo, padrões de comportamento que podem ser indicativos de fraudes, entre outras práticas que só são constatadas após uma verificação mais profunda dos cenários.
Considerando que a área de procurement é um dos pilares para o sucesso do negócio, e uma das atividades corporativas mais relacionadas a riscos, adotar metodologias como essa tende a fazer grande diferença no crescimento saudável e idôneo da companhia.
Leia também: "8 principais erros na gestão de dados de fornecedores"
Como fazer análise avançada de dados de fornecedores?
Como dissemos logo no início, esse modelo de análise de dados exige o uso paralelo de diferentes tecnologias, a exemplo da Inteligência Artificial e Machine Learning.
Por isso, se você quer usar essa forma de verificação de dados para aprimorar a área de procurement do seu negócio, o primeiro passo é contar com um software de gestão de fornecedores que conte com esses recursos tecnológicos, como é o caso da solução da Linkana.
O sistema da Linkana ajuda a coletar e a usar dados de fornecedores justamente por conta com essas tecnologias na sua estrutura. Dessa forma, você tem acesso a uma série de insights que contribuem para aprimorar a supply chain do seu negócio.
Além disso, a Linkana é a primeira fundação de dados de fornecedores compartilhada do Brasil. Nossa base de dados de perfis universais de fornecedores permite que compradores busquem, analisem e homologuem fornecedores em alguns cliques.
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