Supply Chain e análise de dados: uma revolução na cadeia de suprimentos

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Neste artigo contamos a revolução que Supply Chain e análise de dados estão promovendo e o quanto isso afetará o Business Intelligence. Saiba mais sobre esse assunto tão atual.

Supply Chain e análise de dados despertam o interesse de empresas preocupadas com o Business Intelligence (Inteligência de Negócios). Nesse modelo de gestão informações analíticas em áreas-chave (incluindo Supply Chain) permitem tomar decisões estratégicas fundamentadas. Ou seja, ações sobre o que, como e quando agir e mudar um processo, produto ou fornecedor crescem exponencialmente em precisão.

Nesse sentido, uma pesquisa global da Business Application Research Center aponta que a maior dificuldade das empresas não é o tratamento dos dados, mas sua qualidade. A má seleção de informações e seu excesso saturam o sistema e causam o “abandono” dos dados pelo usuário.

Mas do que realmente tratam Supply Chain e análise de dados e por que é importante conhecer esse tema?

Breve histórico do Supply Chain e análise de dados

A princípio, o Supply Chain Management (SCM) é resultado da necessidade de rebaixar custos e entregar um serviço de valor elevado ao cliente. Até meados dos anos de 1970, a logística empresarial era em geral fragmentada e não contava com processos integrados. Havia diversas falhas operacionais e de gestão, que causavam reclamações de clientes e custos desnecessários.

Conforme a integração e a formação das cadeias de suprimentos avançavam, surgiu um novo cenário no fim do século XX. Logística e suprimentos passam a agregar valor e a representar um diferencial junto ao cliente.

Além disso, as cadeias de suprimentos extrapolaram os limites da empresa, integrando globalmente grandes conglomerados. Um único produto pode ter componentes fabricados em diversos países e, quando pronto, ser exportado para diferentes mercados no mundo.

Ao mesmo tempo, a administração de tantos dados e informações de modo organizado passou por uma grande evolução. Dos primeiros programas de EDI (Electronic Data Interchange) ao novo cenário, muita coisa mudou. Integrar dados sensíveis, analisá-los, fundi-los a outros dados relevantes e interpretá-los estrategicamente se tornou vital para os gestores. O escopo de Supply Chain e análise de dados se dividiu em vários programas específicos, mas integrados em sua interpretação.

Atualmente, os principais componentes do sistema de dados em questão são, além do EDI:

  • ECR – Efficient Consumer Response;
  • DSD – Direct Store Delivery;
  • CRP – Continuous Replenishment Program;
  • ERS – Evaluated Receipt Settlement;
  • VMI – Vendor Management Inventory.

Porém, o desafio atual não é tão somente baseado na infraestrutura dos softwares disponíveis ou nos recursos eletrônicos à mão. O conjunto de informações precisa ser um diferencial no apoio à decisão e integrar as ferramentas de Business Intelligence.

A complexidade do cenário do Supply Chain e análise de dados

Ao contrário de outros sistemas empresariais “intramuros”, o Supply Chain pressupõe uma expansão cada vez mais global e interligada. Isso porque, estrategicamente, não basta formar cadeias de suprimentos, mas estabelecer cadeias de valor.

Dessa forma uma cadeia de suprimentos gerará valor não só à empresa impulsionadora, mas a toda que dela participam. Como definição de valor pode-se relacionar: o capital humano, a tecnologia, novas ferramentas de produção, gestão, etc.

E conforme a cadeia de suprimentos se torna uma infovia mundial, integrando conglomerados globais, o tratamento de dados surge como um fator complexo. Diferentes empresas, com diferentes plataformas e sistemas, filosofias distintas e culturas locais diversas impõem um desafio imenso de integração.

Ou seja, é preciso dimensionar ações, selecionar dados relevantes, fundi-los, unificá-los em core displays e entender como tomar decisões estratégicas. Entre as etapas estão velocidade do sistema, precisão de dados, adequação estratégica, visualização amigável, bem como indicadores válidos.

De acordo com analistas do segmento, a capacidade de compreender dados nesse complexo universo será um grande diferencial de BI. Porém, é preciso entender que essa análise só tem valor se representar um diferencial na tomada da decisão.

Isso porque, embora muitas empresas tenham bons sistemas, velozes e atualizados, apenas a capacidade humana os tornará úteis como estratégia. Não há segmentação, métrica de dados ou algoritmo que supere o talento humano.

Apenas profissionais preparados e conhecedores da complexidade do Supply Chain e análise de dados possuem esse discernimento. É preciso conciliar preparo profissional, habilidade analítica, visão estratégica e, claro, sistemas adequados. Em outras palavras, profissionais bem-preparados serão muito valorizados e disputados pelas empresas neste modelo de gestão.

Em síntese, a somatória de um sistema integrado e abrangente com profissionais capacitados é a fórmula do sucesso. Tais fatores reunidos farão da decisão estratégica de BI um diferencial de alto valor agregado.

Extraindo dados em estado de arte

À primeira vista, pode-se deduzir que Supply Chain e análise de dados são meras consequências de um bom software especializado. Nada mais errôneo. O “segredo” é o quanto os dados à disposição indicam tendências e comportamentos e podem ser fundidos com outras informações.

Essas, por sua vez, devidamente combinadas e inseridas em um contexto sistêmico de BI, indicarão caminhos para a tomada de decisão. E mais: quando analisadas por especialistas deixam de ser apenas números e estatísticas, tornando-se indicadores preciosos de gestão de negócios.

Nesse sentido, existe uma espécie de classificação quanto aos dados extraídos e posteriormente fundidos a outros.

  • Dados matriciais (source data): relativos a volumes, quantidades, valores, custos diretos, etc.
  • Dados tendenciais (trend data): relativos a movimentações fixas ou sazonais, eventos não previstos, variâncias etc.
  • Macro data: fusão de dados que permite gerar informações de caráter dedutivo/preditivo.
  • DSRs (decision support reports): somatória/fusão dos macro data mais relevantes que permite elaborar relatórios de suporte à decisão. Assim, os DSRs são parte fundamental dos mecanismos de BI e de estruturas de Business Support.

Alguém duvida que haverá limites para o que Supply Chain e análise de dados podem proporcionar de positivo às empresas?

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