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Por que Data Analytics é importante para sua empresa?

Decisão sem informação é, basicamente, um chute. Por mais que a experiência e a intuição sejam fatores valiosos para todo processo gerencial – e são componentes presentes em muitos dos grandes líderes – não é possível manter uma gestão de alto nível por muito tempo sem que haja uma excelente base de sustentação de informações para ela. Em um cenário econômico desfavorável como o atual, a tomada de decisão por parte da diretoria sofre ainda mais pressão por resultados e precisão, o que faz com que haja, mais do que nunca, a necessidade de obtenção de informações com agilidade e assertividade.

Felizmente, existem boas opções que são aplicáveis a qualquer empresa em qualquer mercado, dentre elas, talvez o principal exemplo seja o Data Analytics. Este processo consiste em compilar e analisar dados de diversas fontes com o objetivo de obter insights sobre consequências e resultados sobre temas pertinentes para a empresa.

O Data Analytics, juntamente com o Data Mining e o Big Data, tem ganhado cada vez mais espaço nas mesas diretivas das empresas, por permitir uma análise dos diversos cenários que a empresa pode vir a enfrentar à partir da situação atual, o que facilita tremendamente a tomada de decisão, permitindo respostas mais rápidas, com maior chance de efetividade e menor desperdício de recursos. Eis alguns exemplos de sucesso no uso de Data Analytics:

  • MapLink: Usando Analytics, a empresa de mapeamento geográfico e medição de volume de tráfego conseguiu analisar o padrão de deslocamento e velocidade de centenas de veículos ao longo dos horários de pico na cidade de São Paulo. Como consequência, a empresa conseguiu obter uma medição muito mais precisa sobre a dinâmica do trânsito, além de sua real extensão. A partir disso, ela passou ser fornecedora de rádios e até mesmo da CET para dados de trânsito;
  • CVS: A rede de farmácias americana usou o Data Analytics para melhorar seus serviços de atendimento, categorizando os tipos de cliente ao perfil de atendente. A partir deste filtro, a rede conseguiu identificar as necessidades de cada um e oferecer um atendimento muito melhor e aumentar sua fidelização para toda a rede;
  • Coca Cola: Dentro de seu vasto portfólio de produtos, um dos desafios era manter a consistência do sabor de seu suco de laranja, comercializado através da marca Minute Maid. A empresa desenvolve um algoritmo para analisar a combinação ideal entre mais de 600 sabores diferentes de laranja para que todo o suco, produzido em qualquer lugar do mundo, possa atender aos mesmos padrões de qualidade e consistência esperados pelo público da Coca Cola.

Estes são apenas três dentro muitos exemplos de aplicação deste processo, que podem beneficiar sua empresa em diversos departamentos, independentemente de seu mercado ou tamanho. Por isso, se você ainda não conta com Data Analytics em seu processo gerencial ou produtivo, é muito recomendado que estude formas de começar a aplicar esta prática rapidamente, para obter seus benefícios o quanto antes.

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