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Análise de dados e transformação digital devem orientar a experiência do cliente do futuro

A Associação Internacional de Transporte Aéreo (IATA – International Air Transport Association) pediu que os grupos envolvidos na aviação adotem sistemas de análise de dados e transformação digital para ajudar a garantir a experiência do cliente sem divergências e aumentar a segurança e a eficiência.

“Precisamos transformar processos legados e baseados em papel em processos digitais e usar os dados para orientar a tomada de decisões em todas as áreas dos nossos negócios. Os silos organizacionais devem ser eliminados para garantir um foco holístico em toda a experiência do cliente. E nós teremos que fazer tudo isso enquanto continuamos garantindo os maiores níveis de segurança, proteção e sustentabilidade ambiental”, disse Alexandre de Juniac, Diretor Geral e CEO da IATA.

Em sua participação no Simpósio de Dados da Aviação da IATA em Atenas, Alexandre de Juniac falou sobre três aspectos principais para atingir o sucesso:

Desenvolver os principais recursos de ciência de dados e usar os dados para criar melhorias operacionais e na segurança

“As estatísticas mostram que, apesar das flutuações anuais, a tendência de longo prazo é melhorar a segurança. Porém, devemos intensificar nossos esforços para garantir que a taxa de acidentes permaneça desconectada do aumento esperado na demanda de tráfego aéreo nos próximos 20 anos, que deve ser o dobro da demanda atual. O uso maior de dados será fundamental para esses esforços”, disse Alexandre de Juniac.

Ele mencionou o programa Global Aviation Data Management (GADM) da IATA como exemplo. “O GADM coleta dados de mais de 470 participantes do setor por meio de relatórios de acidentes e incidentes, ocorrências de danos no solo e dados de voos. Isso serve como base para uma abordagem proativa baseada em dados para a análise avançada de tendências e mitigação de riscos preditivos.”

Alexandre de Juniac também falou sobre a iniciativa Turbulence Aware da IATA. “Com os dados coletados pelos sistemas das aeronaves, o Turbulence Aware ajudará as empresas aéreas a evitar turbulência, diminuindo os casos de lesões relacionadas à turbulência, reduzindo a queima de combustível e melhorando as eficiências operacionais.

Usar padrões e tecnologias de dados modernos para oferecer experiência do cliente superior

“Estamos atualmente em meio à transformação digital com os programas New Distribution Capability (NDC) e ONE Order. Esses programas, baseados em padrões modernos, eliminarão um século de sistemas legados acumulados e proporcionarão a modernização tão necessária dos processos de distribuição e back-office do setor. Desta forma, veremos um mundo de varejo de companhias aéreas que irá gerar valor para o cliente, para as companhias aéreas e toda a cadeia de valor das viagens aéreas”, disse Alexandre de Juniac.

O NDC melhora a distribuição com o seu moderno padrão de dados baseado em XML para comunicações entre as companhias aéreas e os agentes de viagens. O ONE Order substitui os processos legados de bilhetes eletrônicos (e-tickets), registros de nomes de passageiros e documentos eletrônicos diversos por apenas um pedido de varejo, com foco no cliente.

Sobre os processos de aeroportos, Alexandre de Juniac destacou a iniciativa One ID que facilita a movimentação do passageiro pelo aeroporto com um processo sem documentos por meio de gerenciamento de identidade via reconhecimento biométrico. “Isso aumentará a eficiência desde o check-in até o embarque, beneficiando os passageiros, aeroportos e autoridades de controle”, disse Alexandre de Juniac.

Estabelecer governança de dados robusta para fornecedores e provedores

“As aeronaves modernas geram grandes quantidades de dados que podem ser analisados para monitorar a eficiência operacional e a confiabilidade. Os fabricantes de equipamentos originais (OEMs) geralmente dizem que as companhias aéreas são donas dos dados brutos produzidos por suas aeronaves, mas mesmo assim, eles tomaram medidas para dificultar o uso desses dados por parte das companhias aéreas. Estamos em contato com os OEMs em nome das nossas associadas para tratar desta questão”, disse Alexandre de Juniac.

Além disso, muitas vezes as companhias aéreas não têm informações sobre os clientes que não reservam diretamente com a companhia aérea, o que permitiria entrar em contato com mais facilidade com esses clientes em caso de problemas operacionais. Essas informações ficam armazenadas em sistemas de reservas de terceiros. “Espero que todos concordem que, para garantir a experiência de viagem sem divergências, é necessário que a cadeia de valor seja capaz de gerenciar de forma proativa os problemas operacionais e proporcionar experiências personalizadas aos clientes compartilhados. E isso requer acesso às informações dos passageiros”, disse Alexandre de Juniac.

Leia mais sobre o discurso de Alexandre de Juniac em www.iata.org/pressroom/speeches/Pages/2019-06-25-01.aspx

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GE Aviação e Teradata formam parceria estratégica

A divisão de aviação da GE e a Teradata (NYSE:TDC), empresa líder na área de análise de dados, anunciaram uma parceria estratégica com o intuito de gerar resultados de negócios com uso de analytics na companhia líder em linhas aéreas.

Com a parceria, a GE e a Teradata desenvolverão produtos e serviços para o mercado de aviação comercial para atender áreas de negócios, como marketing, vendas, serviços e suporte. O objetivo é contar com uma solução completa e pronta para o mercado – que já está disponível para ser implementada.

Ao combinar operações, ativos e redes da GE Aviação com a informação do cliente, vendas, marketing, e suporte de back office, as empresas criaram um ecossistema de fácil desenvolvimento, escala e uso. Com a solução, interrupções de vôo, por exemplo, podem ser administradas pela GE, enquanto a experiência do cliente, pela Teradata. A combinação das soluções permite que a gestão de interrupções se torne um processo completo, por que é capaz de adicionar informaçõs sobre gestão de inventários, logística, agendamento, e mão de obra. Do ponto de vista do negócio, a combinação melhora as operações de vôos, e inclusive, permite a manutenção preditiva, otimizando a eficiência operacional e melhorando a satisfação dos clientes.

“Está claro que a Teradata se destaca na área de dados e análises pelo tamanho e escala exigida por uma companhia de aviação global”, afirmou Andrew Coleman, diretor comercial da GE Aviação Soluções de Negócios Digitais. “Ao unir nossa experiência na gestão de performance de ativos e otimização de operações com a da Teradata, em gerar insigths dos clientes com uma grande quantidade de dados e múltiplas abordagens analíticas, o mercado de aviação ganhará uma solução que entrega conhecimentos compreensivos e aplicáveis”.

“A Teradata e a GE Aviação estão colaborando e ajudando clientes a usar abordagens analíticas para solucionar problemas complexos, de forma rápida, com insights acionáveis que são críticos para decisões de negócios”, afirmou Oliver Ratzesberger, vice-presidente executivo e diretor de produtos da Teradata. “A plataforma GE Predix é bem conhecida e respeitada na indústria de aviação, e estamos felizes em trabalhar em parceria com a GE Aviation Digital Solutions para ampliar esse ecosistema com as tecnologias da Teradata”.

Com a liderança global na indústria de aviação, a expectativa de resultados com a oferta conjunta é de um impacto positivo imediato para os clientes da indústria de aviação global.

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Tableau lista 10 tendências de Business Intelligence para 2018

Toda empresa – desde startups emergentes até as organizações globais – precisa lidar com um número incalculável de dados, e a necessidade de desenvolver um método eficaz para gerenciar esta demanda tem sido um grande ponto de discussão. Por isso, a maioria das companhias tem implementado soluções de Business Intelligence (BI) com o objetivo de elevar e acelerar decisões direcionadas por dados.

Pensando nisso, Eduardo Schvinger, diretor da Tableau Brasil, empresa de software para análise visual de dados, separou as 10 tendências mais relevantes para ter em mente para o próximo ano.

Não tenha medo da Inteligência Artificial

Automatizar tarefas simples, que dependem de mão de obra intensiva, como matemática básica, garante aos analistas ganho de tempo para pensar estrategicamente sobre implicações comerciais de suas análises e planejar os próximos passos. Além disso, a IA ajuda o analista a permanecer no fluxo de seus dados. Sem precisar parar números decisivos, os analistas podem fazer as próximas perguntas para se aprofundarem na análise. É inegável o potencial da máquina, mas é fundamental reconhecer que ela deve ser adotada quando há resultados claramente definidos. Embora possa haver a preocupação do profissional ser substituído, a automatização pode ser a grande aliada do analista, tornando-o mais preciso e impactante para os negócios.

Aposte no processamento da linguagem natural

O Gartner prevê que até 2020 50% das consultas analíticas serão geradas por meio de pesquisa e processamento de linguagem natural (NLP, sigla em inglês) ou voz. A NLP capacitará pessoas a fazerem perguntas mais detalhadas sobre os dados e receberem respostas relevantes que as levem até as melhores decisões. Simultaneamente, os desenvolvedores e engenheiros darão maiores passos ao explorar como a PNL é utilizada, examinando como as perguntas são feitas. O maior desafio e melhor ganho será o de enfrentar ambiguidades e entender os diversos fluxos de trabalho. A oportunidade surgirá, não da colocação da NLP em todas as situações, mas tornando-a disponível nos fluxos de trabalhos corretos para que se torne uma segunda natureza aos que a utilizam.

O futuro da governança de dados depende de contribuições coletivas

A medida em que a análise de autoatendimento se expande, um funil de perspectivas e informações valiosas inspira formas inovadoras de implementar a governança. Governança é muito mais sobre o uso da sabedoria de um grupo de pessoas para obter os dados certos para as pessoas certas, do que sobre bloquear dados para um grupo de indivíduos. As estratégias de BI e de análise devem abraçar o modelo moderno de governança em 2018: os departamentos de TI e engenheiros de dados farão a curadoria e a preparação das fontes de dados confiáveis e, com o serviço autônomo, os usuários finais serão livres para explorar dados confiáveis e seguros.

O debate sobre múltiplas nuvens continua

Segundo a Gartner, uma estratégia de multi-nuvem se tornará comum para 70% das empresas até 2019. Ao passo que as empresas se preocupam cada vez mais com a vinculação de uma única solução herdada, avaliar e implementar um ambiente multi-nuvem pode determinar quem oferece o melhor desempenho e suporte para cada situação. No entanto, enquanto a flexibilidade pode ser uma vantagem, essa abordagem aumenta o custo indireto ao dividir as cargas de trabalho entre provedores e forçar desenvolvedores internos a aprenderem sobre várias plataformas. Com a adoção multi-nuvem em ascensão, as companhias devem avaliar sua estratégia e medir a adoção, uso interno, demandas de carga de trabalho e custos de implementação para cada plataforma.

A ascenção do Chief Data Officer

Análises de dados estão se tornando cada vez mais relevantes para as organizações, mas em alguns casos, há um atrito entre o CIO e a empresa devido a uma incompatibilidade entre o ritmo em que as informações são criadas e as exigências de segurança e governança dos dados. Com isso, o C-Suite está se tornando responsável pela criação de uma cultura de análise. Para muitos, a nomeação de um Chief Data Officer (CDO) ou Chief Analytics Offices (CAO) para liderar a mudança de processos de negócios, superar barreiras culturais e comunicar o valor da análise em todos os níveis, é a resposta para esta questão. O papel do CDO/CAO é focado em resultados e eles garantem que há conversas proativas de nível C acontecendo sobre como desenvolver uma estratégia de análise desde o início.

A “Localização das Coisas” vai guiar a inovação em IoT

Como uma subcategoria da IoT, a “localização das coisas” abrange os dispositivos que detectam e comunicam posição geográfica. A captura desses dados permite ao usuário considerar o contexto adicional da localização de um dispositivo ao avaliar a atividade e os padrões de uso. Esta tecnologia pode ser usada para rastrear recursos, pessoas e, até mesmo, interagir com dispositivos móveis como smartwatches ou crachás para fornecer experiências personalizadas. Ao que se refere à análise de dados, os números baseados em localização podem ser vistos como uma entrada x saída de resultados. Se os dados estiverem disponíveis, o analista pode incorporar essa informação para entender o que está acontecendo e o que ele deveria esperar acontecer.

Vulnerabilidade leva a um aumento no seguro de dados

Para a maioria das empresas, os dados são um ativo comercial essencial. Como temos acompanhado, por meio de brechas de dados recentes e proeminentes, uma ameaça pode ser devastadora e causar danos irreparáveis à marca. A transformação de dados em commodity significa que o valor da companhia só aumentará e, em última análise, levará novas questões e discussões sobre como essa matéria-prima impulsionará as empresas a maiores vantagens. E como qualquer bem de uma companhia, não é bom que seja roubado. Por isso, procure por empresas que investem com sabedoria em cibersegurança para garantir que este bem esteja protegido.

A função do engenheiro de dados ganhará mais importância

Os engenheiros de dados estarão cada vez mais conectados ao movimento de usar os dados para tomar melhores decisões de negócios. Entre 2013 e 2015, o número de engenheiros de dados mais do que duplicou. Em novembro de 2017, já existiam mais de 3500 posições abertas para “engenheiro de dados” no LinkedIn, indicando a crescente demanda por esta especialidade. Responsáveis por toda a extração de dados fundamentais do negócio, à medida que a taxa de dados e capacidade de armazenamento aumenta, alguém com grande conhecimento técnico dos sistemas torna-se crucial.

O impacto humano das artes liberais no setor da análise de dados

Com as plataformas tecnológicas mais fáceis de serem usadas, o foco em especialidades tecnológicas diminui. Afinal, todos podem usá-las sem precisar de habilidades técnicas profundas, uma vez que se fazem necessárias. Mas é aí que pessoas com conhecimentos mais amplos, incluindo os artistas liberais, entram. Eles podem gerar impacto em indústrias e organizações que sentem falta de profissionais de dados. A priorização da análise de dados colocará esses profissionais em posições de ajuda às companhias que querem ganhar vantagem competitiva. E, à medida que a análise evolui para capturar arte e ciência, o foco passará de, simplesmente entregar dados, para elaborar histórias orientadas por dados que influenciem as decisões.

Programas de ciência e análise de dados em universidades

Em 2017, pelo segundo ano consecutivo, “cientista de dados” ganhou o primeiro lugar no ranking anual da Glassdoor dos melhores empregos na América. E, um relatório recente da PwC e do Business-Higher Education Forum, revelou que até 2021, 69% dos empregadores preferirão candidatos a emprego com ciência de dados e habilidades de análise. Por sua vez, a urgência de preencher um funil de entusiastas de dados altamente qualificados é fundamental. No Brasil, algumas universidades como Fundação Getúlio Vagas (FGV) e Fundação Instituto de Administração (FIA) lançaram cursos para promover habilidades de dados, incluindo MBA, Mestrado e cursos de especialização em Ciência da Informação.

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Infor lança solução de análise de dados para CRM

A Infor, provedora de aplicações empresariais específicas por mercado e desenvolvidas para a nuvem, disponibilizou o Infor Sales Intelligence para CRM. Esta ferramenta faz parte do conjunto de soluções Infor Customer Experience Management e foi desenhada para ajudar as organizações a priorizar clientes com base na probabilidade de compra, fazer recomendações direcionadas e facilitar a interação com cada cliente. Com essa solução, as empresas podem melhorar o apoio à equipe de vendas, que utiliza os dados já coletados por meio do histórico de transações e outros detalhes do cliente, potencializando as vendas e desenvolvendo relacionamentos mais fortes com os clientes.

O Infor Sales Intelligence para CRM utiliza algoritmos avançados de ciência de dados para fornecer os melhores resultados. O sistema também possui capacidade de aprendizado contínuo e ajusta seus métodos automaticamente quando maiores ganhos são identificados. Ao contrário de muitas soluções que se baseiam em agregar cegamente clientes ao funil de vendas, o Infor Sales Intelligence para CRM permite que as companhias concentrem esforços onde existe maior necessidade real e diferenciam sua estratégia com base no estágio em que o cliente está no ciclo de compras. Maximizando cada relacionamento, a solução ajuda a criar uma interação mais relevante com os clientes com base em suas necessidades individuais – aumentando a satisfação e fidelizando.

A nova ferramenta da Infor é fácil de implementar, não requer integração pesada e oferece resultados instantâneos. Os dados comumente disponíveis, como informações relevantes do cliente e de transação, são fornecidos à Infor para que os usuários possam começar a usar a solução imediatamente. Além disso, os algoritmos de machine learning incorporados ao Infor Sales Intelligence para CRM ajustam-se automaticamente.

“As análises continuam a gerar decisões de negócios, e as organizações precisam fazer mais do que apenas coletar dados de clientes – elas precisam usá-los de forma inteligente. Ao analisar as preferências do cliente, as empresas são capazes de alocar os recursos onde eles são mais rentáveis e, finalmente, ajudar o negócio a crescer”, comentou Jason Rushforth, gerente geral e vice-presidente da Infor Customer Experience Suite. “As aplicações inovadoras de ciência da informação da Infor são capazes de desvendar o potencial dos dados de uma companhia para melhorar os relacionamentos com os clientes e podem fornecer a vantagem que uma organização precisa em um mercado altamente competitivo”.

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Como a análise de dados muda os programas de fidelidade no varejo – Por Mauricio Andrade de Paula

Fidelizar o cliente nunca esteve tão em alta. Além dos tempos de crise exigirem que não se perca clientes segue sendo importante “roubar” consumidores dos concorrentes. Ao mesmo tempo, com o crescimento da maturidade analítica no varejo brasileiro, as empresas do setor querem verdadeiramente conhecer melhor seus consumidores, não mais apenas de forma coletiva, e sim individualizar cada consumidor. Nessa jornada os varejistas começam a perceber que um bom programa fidelidade combina conhecimento sobre o cliente com boas oportunidades relacionadas diretamente com as preferências desse consumidor, melhorando a experiência de compra e agregando valor real ao processo de venda, por meio da otimização de processos operacionais, ou mesmo do aumento das margens e do tíquete médio. Neste cenário de elevação da maturidade analítica aliada aos programas voltados para a satisfação do cliente, o que podemos esperar sobre o futuro desse tipo de estratégia em nosso país?

Hoje os varejistas no Brasil trabalham para colocar o consumidor como peça chave de suas decisões (algo como varejo orientado pelo cliente), onde a análise mais profunda do comportamento do consumidor por meio dos dados disponíveis interna e externamente servem de norte para definição de estratégias de precificação, promoção, comunicação, e afins. Os programas de fidelidade cumprem um papel de “identificadores dos dados”, ou seja, onde as informações antes anônimas agora possuem nome e sobrenome e podem ser analisadas de formas inovadoras, gerando uma série de insights que alimentarão novas ações práticas. Um exemplo poderia ser obter o conhecimento sobre o histórico de compras de um dado domicílio, representado por duas ou três pessoas que mantem relacionamento comercial com a empresa, e assim determinar o que esse lar mais consome, em que momento essa família está (recém casados, filhos pequenos, filhos adolescentes, casal de melhor idade, etc.), podendo gerar correspondência com iniciativas de marketing (por exemplo, cupons promocionais ou conteúdos exclusivos) que atraiam esse consumidor.

Outra prática possível é a análise de sortimento sob essa perspectiva comportamental dos clientes, onde o lojista ganha a capacidade de evitar rupturas ou combinar ofertas com outros produtos de maior lucratividade de forma exclusiva, explorando de forma direta conceitos de up-selling e cross-selling.

Apesar do varejo possuir muitos indicadores (KPIs) e até plataformas de BI (Inteligência de Negócios) bastante sofisticadas, a análise avançada dos dados dos consumidores é que cria a capacidade de encontrar os padrões, tornando fácil identificar e tratar aquilo que é considerado “fora do padrão” e que pode representar um insight de negócio importante: um caso, ocorrido no último Latam Retail Show em 2016 dentro da loja do futuro, foi a descoberta através dos dados de que, dentro daquele ambiente simulado, uma determinada cesta de vinhos era vendida com camisas brancas (produto ponte entre categorias) e com jóias em um único tíquete. Apresentado a este insight, o púbico presente rapidamente gerava estratégias e compartilhava idéias sobre como gerar melhores resultados através da observação do relatório analítico (veja exemplos abaixo onde utilizamos grafos para representar os tíquetes a fim de avaliar a efetividade das promoções e responder outras perguntas típicas de negócio).

Se estamos sempre buscando benchmarks mundiais a fim de estabelecer quem são os melhores com o intuito de aprender com eles e até mesmo “imitá-los”, pode-se dizer que a próxima lição a ser aprendida é “retroceder no tempo”: buscar novamente aquele atendimento emocional, interessado, que só quem conhece verdadeiramente o outro pode fazer. Lá fora, no mercado estrangeiro, já podemos ver algumas tentativas nessa direção buscando aplicar ferramentas de análise de dados e inteligência artificial – a NRF desse ano foi palco dessa mudança, onde as pessoas são o foco.

A celebre frase “…vai o de sempre hoje, Dona Maria…”, repetido inúmeras vezes pelo dono da vendinha da esquina para as nossas avós é o que resume bem essa ideia: o varejista nesse caso já conhece e entende o que seu cliente precisa, eliminando o processo decisório por parte do consumidor, oferecendo aquilo que é necessário. Com isso, a mente do cliente fica “mais à vontade, mais livre”, e este busca uma relação mais constante com o conceito de “familiarizado”, ou seja, ele com o estabelecimento e o estabelecimento com ele. Segundo o artigo apresentado pelos especialistas, repetir o mesmo estímulo no cérebro humano faz com que nossa mente tenha um tempo de resposta mais curto, levando menos tempo para entender o estímulo gerado. Quantas vezes você já não leu um anúncio sem nem ao menos ter olhado a publicidade até o fim? Para os especialistas, o mais importante nesse processo é manter a mesma estratégia sempre, focando no comportamento individual de cada consumidor. Para essa nova corrente de pensamento o mais importante é manter os estímulos, já que nosso cérebro prefere percepções já conhecidas a fatos inusitados na hora de uma compra.

Com um super cérebro analítico a disposição é esperado que os grandes varejistas procurem se assemelhar as lojas de bairro e de menor fluxo de pessoas, onde os clientes tem uma relação mais afetiva com a loja e sua equipe, sendo o oposto também verdadeiro. Segundo os especialistas norte-americanos, o setor varejista deve mirar seus investimentos nos hábitos de cada consumidor – o que tem se traduzido atualmente por conhecer e pilotar a jornada do cliente. Se antes os varejistas menores e locais conseguiam essas informações pela relação interpessoal próxima, hoje grandes redes que atendem milhares de pessoas diariamente buscam emular essa relação de conhecimento e proximidade por meio da análise de todas as informações fornecidas e geradas por cada um de seus clientes.

Mauricio Andrade de Paula, especialista de Varejo e Big Data da Teradata para América Latina.

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Integrações e análise de dados na estratégia de sustentabilidade das empresas – Por Tadeu Longo

Um número cada vez maior de empresas está reavaliando a forma como administra seus ativos, como infraestrutura e equipamentos, a fim de minimizar o impacto ambiental e promover um esforço maior em garantir a disponibilidade de recursos naturais para as próximas gerações. Não é a toa que a indústria de gestão de ativos pode crescer 6% até 2020 e alcançar a marca de US$ 101.7 trilhão, segundo a empresa de pesquisa PwC. Avaliações como essas têm feito organizações de todo o mundo olharem para a sustentabilidade como uma área importante e estratégica para os negócios, e começarem, inclusive, a definir critérios para avaliar o investimento na gestão de ativos.

O que muitas dessas empresas têm feito é olhar para o Tripé de Sustentabilidade, que leva em consideração o meio ambiente, economia, e a sociedade no processo de tomada de decisões. No entanto, implementar esse tipo de estratégia não é tarefa fácil, principalmente em empresas que precisam lidar com sistemas legados, e tecnologias antigas, pois falta uma análise de dados mais abrangente, que permita tomar decisões com base em informações ambientais, financeira e pública.

De uns anos pra cá, o desenvolvimeno tecnológico aconteceu de forma tão rápida, que as ferramentas avançadas para gestão de ativos podem ser integradas com tantas outras, como de gestão de capital humano, contratos, inspeções, orçamentos, planejamentos, ornganizações, que isso libertou as organizações – e hoje muitas empresas já não se sentem mais forçadas a trabalhar em um ambiente ‘tecnologicamente defasado’, principalmente quando elas têm seus objetivos de sustentabilidade bem definidos e baseados em fatores reais, efetivos e estratégicos. E, é com integrações e análise de dados que a TI pode contribuir com o desenvolvimento sustentável no setor corporativo.

Um bom exemplo de como gerir cada ativo físico usando a tecnologia é a possibilidade que as soluções têm em informar quando um equipamento necessita de manutenção. Por meio da tecnologia é possível registrar cada propriedade da infraestrutura física, como instalações, equipamentos, documentando as condições de cada ítem, seu valor financeiro, níveis de desgaste, custos da propriedade em curto e longo pazo, e criar agendas de manutenção preventiva e corretivas.

Em momentos de crise econômica em que o controle de gastos é necessário, esse tipo de iniciativa permite que as empresas olhem para dentro e cuidem dos seus ativos físicos. A tecnologia também permite fazer uma análise de áreas críticas, e muitas vezes, negligenciadas, ajudando a evitar possíveis emergências e a lidar com a recuperação de desastres de forma adequada. Quando esse nível de precaução – e maturidade – é alcançado, os objetivos de sustentabilidade, resiliência e confiança se transformam em padrões tangíveis, pelos quais as organizações podem demonstrar que estão investindo em melhorias contínuas para alcançar sucesso e demonstrar que sua comunidade está comprometida não apenas com o negócio, mas com o meio ambiente e as próximas gerações.

Tadeu Longo, Business Consulant da Infor LATAM

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Estudo da Capgemini mostra que empresas mudaram o foco da análise de dados

Um novo relatório conduzido pelo Instituto de Transformação Digital da Capgemini revela como a busca por vantagem competitiva fez com que as empresas transferissem o foco de suas atividades de análise de dados dos processos voltados aos clientes para as operações de back office nos últimos três anos. Mais de 2/3 (70%) delas agora colocam mais ênfase na análise dos seus dados operacionais do que na do consumidor. No entanto, implantações mais amplas permanecem limitadas, e o sucesso, mais ainda: apenas 18% conseguiram implementar a análise de dados em todas as suas operações e conquistar os objetivos desejados.

“As empresas estão se voltando à análise de dados operacionais, pois ela pode aumentar a eficiência e o desempenho do back office e melhorar a experiência dos clientes na linha de frente (front office)”. comenta a diretora de Big Data da divisão global de Insights & Data da Capgemini na Europa, Anne-Laure Thieullent. “Mas apesar do foco, existem fatores que limitam o sucesso desses projetos, mais especificamente conjuntos de dados isolados, modelos de governança frágeis, incapacidade de controlar as fontes de dados de terceiros e ausência de um comando sólido das equipes de liderança”.

A pesquisa “Going Big: Why Organizations Need to Focus on Operations Analytics” (“Pensando grande: Por que as empresas precisam priorizar a análise de dados operacionais”, em tradução livre), do Instituto de Transformação Digital da Capgemini, mapeou as empresas com base no quanto suas atividades de análise de dados estão integradas aos seus principais processos operacionais e no índice de sucesso dessas iniciativas, identificando quatro estágios de maturidade:

· Game changers (Empresas revolucionárias) – 18% – Essas empresas já integraram a maior parte de suas atividades de análise de dados em seus processos de negócio e conquistaram os benefícios almejados.

· Optimizers (Otimizadoras) – 21% – Empresas que conquistaram benefícios iniciais com suas atividades análise de dados em algumas áreas dentro das suas operações, mas ainda não conseguiram implantar iniciativas mais complexas.

· Strugglers (Esforçadas) – 20% – Essas empresas integraram a análise de dados à maioria de seus processos de negócio, mas ainda não obtiveram benefícios.

· Laggards (Retardatárias) – 41% – Empresas que estão introduzindo iniciativas de análise de dados em suas operações. A maioria delas já implementou provas de conceito, mas ainda não colheu benefícios.

O Instituto de Transformação Digital da Capgemini aplicou os quatro estágios de maturidade da análise de dados operacionais para calcular a abrangência geográfica da adoção e o índice de sucesso no mundo inteiro.

As empresas dos Estados Unidos não são somente as mais avançadas; elas também são as mais bem sucedidas: 50% já conquistaram os benefícios da análise de dados operacionais, se compradas a apenas 23% das empresas chinesas, apesar de a China demonstrar um alto nível de implementação. Um fator que contribuiu muito para o sucesso das empresas americanas foi o seu foco no estabelecimento de processos eficientes voltados aos dados e à governança. Entre essas empresas, 47% tornaram a análise de dados uma parte integrante do seu processo de tomada de decisão, contra apenas 28% das empresas europeias. A prevalência das empresas americanas coincide com o recente renascimento da manufatura nos Estados Unidos e deve aumentar a competitividade dos fabricantes americanos nos próximos anos.

As empresas europeias estão ficando para trás em relação às suas colegas norte-americanas. As empresas alemãs, por exemplo, deixam a desejar não somente em relação ao Estados Unidos, mas também ao Reino Unido e aos países nórdicos. Isso é surpreendente, considerando-se a iniciativa Industry 4.0 da Alemanha. A pesquisa indica que não se trata apenas de uma questão operacional – as empresas alemãs apresentam menor tendência a manter conjuntos de dados integrados e o uso de fontes de dados externas – mas é também uma questão de liderança. No Reino Unido, as iniciativas voltadas à análise de dados operacionais têm sido lideradas pelos executivos do alto escalão em aproximadamente 41% das empresas. Nos Estados Unidos, o percentual é de 33%. Em comparação, na Alemanha, apenas 14% das iniciativas foram encabeçadas pelos principais executivos.

Com uma análise mais detalhada dos quatro estágios da análise de dados operacionais, o Instituto de Transformação Digital da Capgemini identificou os quatro principais atributos organizacionais que mantêm o grupo de ‘Empresas Revolucionárias’ à frente das demais:

· Abordagem integrada para lidar com os dados: As líderes na análise de dados operacionais estão integrando os conjuntos de dados de toda a empresa para obter uma visão integrada de suas operações. 43% das Empresas Revolucionárias já integraram totalmente seus conjuntos de dados contra apenas 11% das Retardatárias.

· Uso de uma grande variedade de dados: As empresas bem sucedidas melhoram a qualidade e o escopo de seus dados operacionais com o uso de dados externos e não estruturados – 59% das Empresas Revolucionárias o fazem e 27% das Retardatárias. Da mesma maneira, 48% das Empresas Revolucionárias usam dados externos para melhorar a qualidade das informações e 23% das Retardatárias.

· Análise de dados como um componente essencial do processo de tomada de decisão: Em relação às operações, isso foi mencionado por 58% das Empresas Revolucionárias e 28% das Retardatárias.

“Um número maior de elementos da cadeia de demanda, do chão de fábrica aos produtos vendidos aos clientes, estão se tornando conectados e produzindo dados. A computação cognitiva está ajudando as empresas a entenderem todos esses dados, enquanto o aprendizado de máquina e a inteligência artificial estão possibilitando cada vez mais a tomada de decisões complexas e a otimização operacional. Poucas empresas estão preparadas para tirar proveito desses avanços tecnológicos; as que não estão, precisam descobrir como alcançar as outras ou terão sua competitividade reduzida”, diz o diretor do Instituto de Transformação Digital da Capgemini, Jerome Buvat.

Os resultados do estudo “Going Big: Why Organizations Need to Focus on Operations Analytics“ foram obtidos a partir de uma pesquisa com 600 executivos da área de operações, todos eles envolvidos na execução ou gestão de iniciativas voltadas à análise de dados operacionais em suas empresas. Uma segunda fase envolveu entrevistas qualitativas com executivos à frente das operações ou da implementação da análise de dados operacionais em suas organizações.

A amostra foi dividida igualmente entre cinco setores – bens de consumo, automotivo, ciências da vida e farmacêutico, manufatura e produção de energia elétrica. Participaram do estudo empresas com sede na Alemanha, China, Estados Unidos, França, Países Baixos, Países Nórdicos e Reino Unido. Os executivos entrevistados pelo Instituto de Transformação Digital da Capgemini representam organizações com faturamento acima de US$ 1 bilhão.

O Instituto de Transformação Digital é o órgão interno da Capgemini Consulting especializado em tudo que é digital. O Instituto publica pesquisas acerca do impacto das tecnologias digitais em empresas tradicionais de grande porte. A equipe abrange a rede mundial de especialistas da Capgemini e trabalha com parceiros do mundo acadêmico e tecnológico. O Instituto possui centros de pesquisa dedicados na Índia e no Reino Unido.

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SAS é posicionado como líder em gestão de risco de crédito pela IDC

O SAS, empresa líder em análise avançada de dados, foi nomeada líder no relatório IDC MarketScape: WorldwideCreditRiskAnalyticsSolutions 2014 VendorAssessment. O estudo analisou tanto competências quanto estratégias de negócios relacionadas a soluções de Risco de Crédito, destacando também a avaliação e experiência dos clientes da companhia.

Segundo a IDC, o SAS combina a sua expertise in-house associada a ofertas de Risco para dar suporte ao varejo, áreas financeiras e comerciais, contribuindo para decisões táticas, operacionais e estratégicas mais assertivas. “A companhia oferece ferramentas baseadas em modelos personalizados de análise de risco e modelagem estatística”, avliou Michael Versace, diretor global de pesquisas da IDC Financial Insights.

De acordo com a líder global em pesquisas de mercado, as decisões baseadas em análises de dados são o grande diferencial do SAS. Para isso, as soluções da companhia tiram vantagem das mais avançadas plataformas analíticas, baseadas no alto desempenho de banco de dados e memórias de processamento customizados para resolver questões que envolvem Big Data. “A abordagem integrada do SAS fornece valiosas funções de risco para as empresas que gerenciam o seu desempenho, resultando em um processo eficiente, preciso e transparente para apoiar as medidas reguladoras de risco de crédito“, lembrou Versace.

O IDC MarketScape também reconheceu o SAS por trazer avanços nas abordagens do risco de crédito previstos nas regulamentações do Acordo de Basiléia (conjunto de propostas e normas que devem ser adotados pelos bancos para unificar as políticas bancárias), além de contribuir com a modelagem de crédito ao cliente. Para a diretora de soluções do SAS, Monica Tyszler, “as novas regulamentações estabelecidas no Basíleia 3, estão direcionando os bancos à busca de melhores práticas e soluções voltadas à melhoria de suas análises de risco de crédito com a unificação de procedimentos bancários“, ressalta.

O conhecimento profundo no negócio foi outro ponto que o relatório destacou, ao lembrar as relações de longo prazo que o SAS estabelece com os seus clientes de maneira colaborativa, proativa e baseada em um amplo trabalho de relacionamento. “Uma plataforma integrada end-to-end com gestão avançada de dados e análise de alto desempenho é fundamental para reduzir os prejuízos financeiros causados por erros operacionais.”, completa Tyszler.

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