Advanced Analytics: ferramenta de apoio ao processo de inteligência competitiva

Nos últimos anos, muitos artigos científicos e empresariais têm sido publicados sobre uma nova técnica de inteligência competitiva, a Advanced Analytics. De fato, utilizada inicialmente no meio militar, a Advanced Analytics começou a fazer parte do cenário empresarial a partir do início dos anos 2000. Trata-se de um termo geral que significa, simplesmente, aplicar várias técnicas de análises avançadas de dados, para responder questões ou solucionar problemas. Não é uma tecnologia em si, mas um grupo de ferramentas utilizadas em combinação para obter informações, analisar essas informações e prever soluções de problemas.

Assim, aplicando-se a Advanced Analytics poderemos saber onde, como e quando coletar dados, de forma a transformá-los em informações e conhecimentos estratégicos, para um melhor entendimento na tomada de decisão empresarial. Neste sentido, é possível identificar, de forma mais precisa, quais produtos os clientes querem, quais preços esses clientes pagarão, quantos itens cada cliente vai comprar, e o que vai desencadear para que as pessoas comprem mais. No quadro 01, abaixo, apresenta-se uma relação de aplicações, nas quais a Advanced Analytics pode contribuir no apoio à tomada de decisão empresarial:

Aplicações                                                            Contribuições da Advanced Analytics 

Cadeia de suprimentos:                                    Simular e otimizar os fluxos da cadeia de suprimentos; reduzir o  inventário e falta nos
estoques; reduzir custos e aumentar a eficiência.

Seleção dos clientes,                                         Identificar os clientes com o maior potencial de lucro; aumentar a probabilidade
fidelidade e serviços:                                        de que eles vão querer a oferta do produto ou serviço; manter a fidelidade.

Preços:                                                                    Identificar o preço que irá maximizar o rendimento, ou lucro.

Capital humano:                                                  Selecionar os melhores funcionários para tarefas específicas, em níveis de
compensação particular.

Qualidade de
produtos e serviços:                                        Detectar problemas e qualidade precocemente e minimizá-los.

Performance financeira:                                 Compreender melhor os condutores de desempenho financeiro e os efeitos
de fatores não-financeiros.

Pesquisa e
desenvolvimento:                                            Melhorar a qualidade, eficácia, e, quando aplicável, a segurança de
produtos e serviços;  aperfeiçoar o processo   decisório ao longo do tempo.

Mercado:                                                             Gerenciar riscos; prever mudanças nas condições do mercado.

 

A seguir apresentam-se alguns exemplos de aplicações da Advanced Analytics, em diversos setores empresarias:

1. O Wal-Mart disponibiliza aos seus fornecedores o seu sistema Retail Link, para monitorar o movimento dos produtos por loja, possibilitando desta forma o planejamento de promoções e leiautes dentro das lojas e, também, para reduzir a falta de estoque;

2. A E. & J. Gallo fornece distribuidores com dados e análise sobre os custos dos varejistas e preços para que eles possam calcular a rentabilidade por garrafa para cada vinho Gallo’s 95;

3. O time de baseball Oakland A’s foca no uso de análises para contratação dos seus jogadores;

4. O Milan, time de futebol italiano, utiliza em seu centro de pesquisa modelos preditivos a fim de evitar lesões por meio de análises fisiológicas, dados ortopédicos e psicológicos de uma série de fontes.

Como pode ser observado, a Advanced Analytics está sendo, cada vez mais, aplicada em diversos setores e, sem dúvida, deve ser considerada uma ferramenta de apoio ao processo de inteligência competitiva.

Prof. Neri Dos Santos, Dr. Ing

 

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