Clean Core em Data & Analytics: como ele melhora a gestão de dados?

Obter dados em tempo real sobre as operações corporativas é uma estratégia primordial para alavancar as operações. Mas, de nada adianta ter um alto volume de ativos, sem saber como transformá-los em insights poderosos que elevem a assertividade no planejamento estratégico – algo que pode ser favorecido através do Clean Core em Data & Analytics.

Segundo um levantamento da Qilk, dados imprecisos e informações desencontradas são responsáveis pelo adiamento de 39% das decisões que deveriam ser tomadas nas empresas.

A pesquisa evidencia que, mais do que reunir esses ativos, é necessário saber como qualificá-los e filtrá-los perante uma tomada de decisões mais estratégica que leve a resultados cada vez melhores.

Essa estratégia envolve não apenas o uso de sistemas de gestão robustos que reúnam esses dados em um ambiente confiável, como também o apoio de ferramentas voltadas à qualificação dessas informações, como ocorre com o investimento do Clean Core em Data & Analytics.

Muito além de limpar essa base de dados, o mecanismo preza pela estruturação de uma governança de dados capaz de simplificar, otimizar e fortalecer a forma como a empresa coleta, armazena, processa e utiliza seus dados.

Com isso, as organizações podem superar desafios de complexidade de dados, melhorar sua qualidade, acelerar a geração de insights e, consequentemente, impulsionar decisões mais estratégicas e eficientes.

O que é Data & Analytics?

O Data & Analytics é o termo em inglês referente à gestão de dados corporativos, processo destinado a analisar, interpretar e visualizar um volume extenso de dados complexos a fim de obter insights significativos para uma tomada de decisões mais informada e confiável.

Essa estratégia inclui um conjunto de técnicas que vão desde a análise estatística até o aprendizado de máquina, com o objetivo de ter uma análise mais profunda e segura sobre o cenário atual e projetar oportunidades que podem ser exploradas.

Por ser um processo abrangente, sua eficácia está diretamente associada a etapas cruciais que devem ser seguidas a fim de transformar esses números em geração de valor às empresas.

Normalmente, os processos do Data & Analytics passam pela coleta dos dados de diversas fontes; sua limpeza, identificando e corrigindo problemas para garantir maior precisão e confiabilidade; transformação para formatos e estruturas adequados; modelagem através de algoritmos que identifiquem padrões, correlações e tendências e, por fim, uma visualização mais clara deste cenário, permitindo tomadas de decisões estratégicas rapidamente.

Qual a importância do Data & Analytics nas empresas?

O Data & Analytics é fundamental para que as empresas consigam extrair valor desta matéria-prima, a transformando em ativos estratégicos que direcionem a conquista de melhores resultados.

Afinal, em um mercado dinâmico e altamente competitivo, ter esses insights confiáveis são uma peça-chave na vantagem competitiva, proporcionando uma melhora significativa na gestão interna que impulsione esse potencial corporativo.

Entenda mais a fundo abaixo as principais vantagens do Data & Analytics:

Tomada de decisões mais estratégica

Ao invés de estabelecer um planejamento baseado em suposições ou palpites, o Data & Analytics fornece informações reais e confiáveis acerca da realidade da empresa, reduzindo riscos de ações infundadas e aumentando a probabilidade de sucesso.

Essa análise também pode fornecer possíveis tendências a serem exploradas pelo negócio e demandas mais latentes de seus consumidores, que gerem resultados ainda mais positivos para seu destaque e contribuam para uma posição de destaque frente aos concorrentes.

Tudo isso, através da simulação de diferentes cenários e previsão de possíveis resultados de cada decisão, auxiliando na escolha da melhor estratégia a ser seguida.

Otimização e eficiência operacional

Com uma visão mais aprofundada sobre a realidade da empresa, o Data & Analytics também permite identificar possíveis gargalos que estão prejudicando o desempenho corporativo, expondo ineficiências, redundâncias e pontos de atrito nos processos internos que possam gerar prejuízos ainda maiores.

Dessa forma, as empresas conseguirão aplicar os ajustes necessários para solucionar esses gaps, melhorando a otimização e eficiência operacional e reduzindo, consequentemente, o investimento de tempo e recursos que apenas tragam maiores custos ou perdas à produtividade.

Mas, para garantir isso, o Data & Analytics prevê o monitoramento contínuo das operações corporativas, acompanhando, de perto, tudo que for colocado em prática a fim de realizar qualquer mudança necessária imediatamente.

Gestão de riscos

A análise de grandes volumes de dados proporcionada pelo Data & Analytics também ajuda a identificar riscos que podem ocasionar em falhas de segurança ou demais perigos que podem levar ao fechamento das portas.

Com isso, as empresas podem estabelecer medidas protetivas bem mais efetivas como parte integrante de sua gestão de riscos, antecipando possíveis problemas e adotando as resoluções necessárias em tempo hábil.

Legalmente, esse benefício do Data & Analytics também assegura a conformidade com as regulações e normas previstas em nossa legislação, evitando penalidades e danos maiores à reputação do negócio no mercado.

Inovação

Se tornar uma referência inovadora no segmento atuado não é simples. Porém, com todas as antecipações viabilizadas pelo Data & Analytics, as empresas conseguirão ter uma visão bem mais holística sobre suas oportunidades e se antecipar às demandas dos consumidores, abrindo espaço para alavancar seu potencial inovador.

Isso porque, antes de investir em novos produtos ou serviços, a análise de dados ajudará a validar as demandas identificadas e a identificar os recursos e funcionalidades mais relevantes para atender essas necessidades.

Como funciona o Clean Core em Data & Analytics?

A aplicação do Clean Core em Data & Analytics visa estabelecer um núcleo central de dados mais limpo, confiável e bem governado para a tomada de decisões, criando uma base sólida que facilita a gestão, análise e o uso da informação com máxima eficácia dentro da organização.

Isso ocorre porque, na prática, o Clean Core se destina a simplificar a estrutura dos sistemas corporativos, mantendo este núcleo o mais limpo e padrão possível, a fim de minimizar possíveis customizações necessárias.

No processo de Data & Analytics, dessa forma, o Clean Core centraliza essa gestão em um ambiente estruturado, garantindo maior agilidade, precisão e confiabilidade, minimizando riscos de erros e reduzindo complexidades envolvidas nesta tarefa.

Segundo a própria SAP, uma estratégia Clean Core pode reduzir em 80% a necessidade de personalizações no software de gestão, além de automatizar em até 70% os processos de negócio e padronizar cerca de 80% dessas operações.

Para isso, um de seus componentes mais essenciais é a implementação de processos robustos de qualidade de dados, o que inclui a padronização, validação, correção e eliminação de ativos inconsistentes, duplicados ou irrelevantes no núcleo central do ERP.

Com essa modelagem bem definida do Clean Core em Data & Analytics, as empresas terão uma melhor compreensão de suas operações, facilidade na integração de diferentes fontes de dados, realização de análises comparativas e a construção de relatórios unificados para elaboração de um planejamento estratégico mais robusto.

Tudo isso, favorecendo o estabelecimento de uma governança de dados mais eficaz que garanta que o núcleo de dados permaneça limpo, seguro e utilizável ao longo do tempo.

Ter um bom Clean Core em Data & Analytics na empresa, independentemente de seu porte ou segmento, é um processo que exige um refinado planejamento estratégico, perante uma implementação eficaz e manutenção contínua.

Veja abaixo alguns cuidados que podem contribuir com isso:

Defina os objetivos e priorize os dados críticos

Quais demandas ou problemas sua empresa espera solucionar com o Clean Core em Data & Analytics? Ter claro esses objetivos é crucial de serem desenhados antes de iniciar este processo, para que adotem medidas assertivas neste sentido.

Quando todos compreenderem essas expectativas, conseguirão alinhar esforços e se engajarem nesta mesma causa, identificando o que precisam fazer para adquirir resultados cada vez melhores.

Assim, também poderão priorizar os dados mais críticos a serem implementados no Clean Core em Data & Analytics, que trarão um impacto e resultados mais significativos perante as metas estabelecidas neste primeiro momento.

Estabeleça padrões de qualidade

Para que as empresas garantam a consistência e a confiabilidade das informações nesta estratégia de Clean Core em Data & Analytics, é necessário estabelecer padrões de qualidade e regras claras para formatação, validação e enriquecimento desses ativos.

Existem muitas soluções de Data Quality capazes de identificar, corrigir e prevenir problemas nos dados para auxiliar nesse processo, as quais serão fundamentais para desenvolver um modelo de dados consistente que facilite sua gestão e uso em tempo real para a tomada de decisões.

A padronização dos processos, aqui, evita ambiguidades e facilita a colaboração, priorizando uso de uma linguagem comum e consistente para nomear tabelas, colunas e outros elementos do modelo de dados.

Implemente uma arquitetura de dados robusta

Escolha tecnologias e ferramentas adequadas para armazenar, processar e disponibilizar os dados do Clean Core em Data & Analytics. Considere fatores como performance, escalabilidade, segurança e custo para compor uma arquitetura de dados robusta neste sentido.

Com essas soluções, será preciso definir um fluxo de dados claro e eficiente, desde a ingestão até o consumo das informações, o que garantirá a integridade e a atualização desses ativos.

A abordagem dessa estratégia do Clean Core em Data & Analytics precisa ser modular e flexível para facilitar a evolução e a integração com novos sistemas e fontes de dados, desenvolvendo uma capacidade de adaptação crucial em um ambiente de dados dinâmico a fim de suportar o planejamento que será seguido.

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