Atualmente, é essencial para as empresas estarem bem informadas e preparadas para receber a tecnologia de ponta, sem obstáculos culturais, pois vivemos em uma era da transformação digital e a inovação tecnológica auxiliará na agilidade e na segurança dos dados pertinentes aos processos executados.
O data analytics é o processo que analisará as informações das empresas para auxiliar os gestores na tomada de decisão e na otimização das atividades operacionais.
No comércio exterior não é diferente, as organizações precisam estar prontas para entenderem e para se capacitarem no uso das informações de dados para ajudar nas decisões importantes na execução das tarefas habituais no comércio internacional.
“Data Analytics está para as empresas hoje como o petróleo esteve para a indústria quando foram descobertas as sua múltiplas possibilidades de uso, lá pelo século XIX.” (Alay Banga, CEO da Mastercard, 2020).
O que é e como funciona o Data Analytics?
Também chamado de Big Data Analytics (BDA), o data analytics é simplesmente uma análise de dados que processa as informações as quais ajudarão a chegar nas conclusões satisfatórias, oferecendo as oportunidades estratégicas para que as empresas possam explorar melhor.
O grande diferencial no uso dessa ferramenta tecnológica não está apenas na consideração em analisar dados, mas sim na intensidade e no volume colossal de informações que são processadas sem limitações, chegando ao nível de utilização de qualquer tipo de informação, sem a importância da sua origem ou por qual tipo de mídia é fornecida.
Hoje em dia, o processo de funcionamento do data analytics se popularizou, pois a ferramenta se baseia no uso avançado da captura, armazenagem e no processamento dos dados em grandes volumes.
Isto é, o princípio da análise de dados neste momento é “minerar”, organizar e estruturar todos as informações disponíveis e coletadas por meio de poderosos softwares e hardwares, os quais trazem fontes diversas.
Nessa velocidade e volume maiores, amparam a gestão a tomar melhores decisões que irão melhorar o desempenho da empresa.
Divisão do processo de análise de dados em etapas
O processo utilizado pelo data analytics está baseado em algumas etapas, nas quais podem exigir o retrabalho da etapa anterior, mediando os aprendizados da etapa posterior e assim, tornar o processo de análise cíclico.
Ou seja, a grande importância dessa jornada circular é que a transformação dos processos é bem-sucedida por conta da repetição automática, na análise dos dados pertinentes, entre todas as etapas.
Esse procedimento de análise de dados cíclico, está dividido nas seguintes etapas:
- entrada de dados;
- preparo dos dados;
- exploração dos dados;
- enriquecimento dos dados;
- aplicação de métodos avançados de ciência dos dados;
- resultados combinados dos dados, software, infraestrutura e processo de negócio;
- geração de relatórios;
- otimização.
Quais são os tipos de Data analytics que podem ser usados?
Considerando a variação de objetivos, qualidade e volumes de dados necessários para serem avaliados, conforme o foco de cada empresa, também haverá avaliações diferenciadas por meio das técnicas que serão utilizadas em conjunto ou isoladas.
Os tipos de técnicas analíticas do data analytics se desdobram em:
Análise preditiva
Nessa modalidade a intenção é buscar prever “o que acontecerá”, com a antecipação dos efeitos das decisões, realizada por meio de cálculo estatístico e recursos de Machine Learning, auxiliando na verificação de comportamento com base nos dados históricos.
Isto é, nesse diagnóstico é estabelecido uma relação de causa e efeito, envolvendo o estudo de padrões e tendências, com o objetivo de identificar oportunidades futuras.
Análise descritiva
Entretanto, nessa modalidade a análise se preocupa em saber “o que aconteceu agora”, para responder diversos questionamentos de gestores que perdem dinheiro e recursos por anos, por conta dos “gargalos invisíveis”.
Com menor dificuldade de análise e também menor valor, busca organizar os dados históricos, entendendo o que aconteceu e identificando os padrões para a melhoria dos processos.
Análise diagnóstica
Nessa modalidade de análise o objetivo é auxiliar as empresas que já viveram problemas e passaram por turbulências, para que no futuro tenham os meios necessários e saibam lidar com os mesmos imprevistos, caso surjam outra vez.
Em outras palavras, o diagnóstico servirá para o entendimento do contexto atual, baseado em dados passados, “explicando” o que ocorreu e as suas causas.
Análise prescritiva
Já nessa análise busca-se a probabilidade diante de determinada decisão, ou seja, “como pode fazer acontecer”.
Possui um nível maior de dificuldade, porém tem também maior potencial de valor entre as demais. É uma análise completa, sugerindo ações e implicações por meio de métodos utilizados com ferramentas e algoritmos de Inteligência Artificial e Machine Learning.
Quais são as ferramentas principais do Data Analytics?
O processo do data analytics passa por um trabalho na preparação dos dados, com o auxílio de ferramentas para a organização dos dashboards e a criação dos gráficos. São elas:
Coleta de dados
Essa é a base dos processos seguintes e obedece aos objetivos do negócio, podendo ser coletados de diversas formas. É importante para que a empresa saiba quais são os tipos de dados que possui, utilizando das ferramentas adequadas para lidar com os mesmos.
Processamento de dados
Nesse momento o gestor mantém a qualidade dos dados, filtrando e limpando todos, de forma que possibilite a estratégia que a empresa precisa para construir uma sequência lógica.
Análise de dados
Nessa etapa é realizada a separação de um conjunto de dados, com o auxílio de softwares, até que o analista chegue nas conclusões necessárias, com a formação de dados estatísticos que irão possibilitar o encontro de padrões e anomalias existentes.
Interpretação de dados
Nesse processo há a revisão dos dados coletados por meio da definição dos padrões para que chegue em uma conclusão, com a interpretação das informações para a compreensão do que foi encontrado, traduzindo para os relatórios e gráficos.
Quais são as vantagens do Data Analytics para o comércio exterior?
As empresas que possuem os seus dados bem analisados conseguem transformar a realidade de seu negócio para melhor.
Pois, será com base na data analytics que os gestores do comércio exterior conseguem fortalecer as suas decisões nos momentos em que precisam mudar algo na rotina das operações portuárias.
No Supply Chain o intuito é impulsionar o desempenho dos negócios, melhorando os resultados financeiros, otimizando o estoque, possibilitando maior eficiência por meio de relatórios e a utilização de uma logística omnicanal.
Neste sentido, a empresa tem muitas vantagens, como:
- melhoria nos processos;
- antecipação da concorrência;
- auxílio na tomada de decisões;
- maior entendimento na tendência do mercado e no comportamento do cliente.
