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Gestão da informação em tempo real e o aumento da produtividade das empresas

Gestão da informação em tempo real e o aumento da produtividade das empresas

by 14 de dezembro de 2018 0 comments

Por Gabriel Camargo *

Considerado o novo petr√≥leo por conter alto valor na gera√ß√£o de neg√≥cios, os dados s√£o cada vez mais pe√ßa-chave na condu√ß√£o da gest√£o das empresas. Seja na tomada de decis√£o ou na capacidade de crescimento da produtividade, analisar e entender a grande quantidade de informa√ß√Ķes que temos √† disposi√ß√£o √© algo estrat√©gico e indispens√°vel para as companhias, independente do seu porte ou setor de atua√ß√£o.

Extrair valor das iniciativas de Big Data Analytics tem acelerado a busca por solu√ß√Ķes e ferramentas que auxiliem nesse processo. De acordo com estimativas da consultoria IDC, os gastos com esses servi√ßos devem crescer este ano no Brasil cerca de 18% em rela√ß√£o a 2017, e os gastos totais, incluindo infraestrutura, software e servi√ßos, v√£o atingir US$3,2 bilh√Ķes no pa√≠s.

Diversos setores j√° entenderam a import√Ęncia da Big Data Analytics e da gest√£o da informa√ß√£o em tempo real. Essa capacidade fornece aos gestores e tomadores de decis√£o informa√ß√Ķes acuradas e consistentes sobre o seu neg√≥cio, aumentando a assertividade nas a√ß√Ķes. O principal objetivo √© atingir maturidade que resulte em redu√ß√£o de custo, em melhor efici√™ncia e, acima de tudo, em ganho de produtividade.

Outro ponto de extrema import√Ęncia quando falamos em an√°lise de informa√ß√Ķes √© compreender poss√≠veis falhas que podem gerar impactos negativos. O monitoramento de dados pode levar a uma maior identifica√ß√£o de erros, buscando a sua resolu√ß√£o com agilidade. O uso de ferramentas de Big Data Analytics consegue utilizar de capacidade preditiva para encontrar problemas mais graves, o que leva a tomada de decis√Ķes eficientes para corrigi-los mais rapidamente.

A gestão da informação também diz respeito a dados retroativos. Ou seja, manter o histórico de dados coletados garante a realização de análises preditivas, que também possuem alto valor.

Al√©m disso, caracterizar os tipos de dados que devem ser geridos em tempo real, a partir das melhores estrat√©gias do seu neg√≥cio, tamb√©m √© fundamental para garantir ganho de efici√™ncia. Diante de um processo que assegure que os dados sejam √ļteis e gerem novos insights para o gestor, √© preciso criar padr√Ķes, tanto de qualidade, como de aplica√ß√Ķes. A partir da compreens√£o espec√≠fica do seu mercado, deve-se identificar dados que atendam √† redu√ß√£o dos riscos operacionais, √† padroniza√ß√£o dos processos repet√≠veis e √† melhoria dos fluxos de trabalho, por exemplo.

Em termos pr√°ticos, uma boa gest√£o da informa√ß√£o em tempo real oferece, al√©m dos benef√≠cios j√° mencionados, uma melhor realoca√ß√£o de recursos humanos e tecnol√≥gicos. Isso resulta em uma redu√ß√£o de gargalos de opera√ß√Ķes cr√≠ticas dentro da empresa. Al√©m disso, tamb√©m cria um workflow mais claro e objetivo das diversas etapas de comunica√ß√£o entre os diferentes setores da companhia. Ou seja, refor√ßa uma cultura organizacional que preze pela corre√ß√£o, responsabilidade e qualidade nos trabalhos desenvolvidos.

Em um mundo cada vez mais interligado, e que qualquer a√ß√£o realizada gera dados e informa√ß√Ķes, √© natural que todos as empresas queiram o otimizar a gest√£o a partir da an√°lise correta. As companhias podem fazer essa implementa√ß√£o desde um profissional dedicado a essa fun√ß√£o, at√© um cientista de dados, ou por meio de plataformas tecnol√≥gicas que integrem aos sistemas de gest√£o j√° presentes nas empresas.

* Gabriel Camargo é CEO da Deep Center

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