Plano Orçamentário otimizado com BI – conceitos básicos, na voz do especialista.

Plano Orçamentário otimizado com BI – conceitos básicos, na voz do especialista.

Confira a entrevista com o especialista Clayton Souza, executivo co-fundador e Diretor Comercial da empresa Tech Seller BDA Solutions, com MBA em Marketing e Estratégia pela FGV e passagem por empresas como Xerox e Océ (Canon).

 

Orçamento Anual e Inteligência de Dados

O processo de planejamento de orçamento operacional e de Capex para o próximo ano é uma das atividades chaves das lideranças de todas as áreas, na grande maioria das empresas, à esta época. Não à toa, a busca por projetos de que envolvem serviços que otimizem a inteligência de dados nas empresas tem sido crescente na plataforma MatchIT nos últimos meses. 

Em geral, as atividades envolvem exercícios numéricos de avaliação do que se realizou nos últimos períodos em comparação com planejamentos anteriores, a predição do comportamento do mercado no futuro com base em informações externas e análises de especialistas, o levantamento de necessidades dos times em relação a estrutura de sustentação e projetos de evolução para construir as próximas metas das equipes.

Essa junção de informações entre diverentes profissionais de vários níveis de senioridade, entre diferentes áreas dos negócios, de forma coerente e consistente tende a ser um grande desafio, havendo o risco de que os esforços gerem confusão, frustração, desentendimentos e inconsistências caso não sejam bem concatenados.

Além dos planos anuais, tem sido cada vez mais chave que as lideranças adaptem seus planos a cada trimestre ou mesmo a cada mês, reagindo e predizendo resultados em intervalos de tempo cada vez menores a fim de ajustar as rotas em busca dos resultados alvos num contexto de negócios cada vez mais acelerado.

As melhores práticas de Inteligência de Dados (ou BI, abreviação de Business Inteligence) podem colaborar muito para o sucesso dos processos orçamentários, trazendo agilidade, acurácia e alinhamento às equipes orientadas a dados.

Para tratar desse tema, convidamos à conversa Clayton Souza, que há mais de 10 anos apoia diferentes empresas em seus processos de planejamento orçamentário. Clayton é executivo co-fundador e Diretor Comercial da empresa Tech Seller BDA Solutions, com MBA em Marketing e Estratégia pela FGV e passagem por empresas como Xerox e Océ (Canon).

 

Investimentos e áreas focais em BI nas empresas

Clayton comenta ter trabalhado nos útimos anos com diversas empresas em diversos segmentos, e que uma das áreas com maior demanda por soluções de BI é a área de Inteligência de Negócios, também chamada de Inteligência de Marketing. Em algumas empresas o perfil de demandas dessa área se centra nos times de Marketing ou Gestão Comercial. Os times investem em inteligência para melhor compreender o cenário do mercado e conseguir enxergar as oportunidades de negócios.

“Os investimentos em BI se dão em tecnologia e em profissionais, sejam internos ou com origem em empresas especialistas. O foco maior dos investimentos em inteligência de negócios se dá em empresas B2B de porte médio e grande. Ainda não há esse foco tão claro em empresas de pequeno porte, sendo também uma boa oportunidade de evolução do mercado.”, diz Clayton.

 

Como otimizar os dados de forma inteligente para otimizar resultados e planos

A inteligência de dados (ou inteligência de negócios) pode gerar melhores planos e decisões em diferentes campos dos negócios, tanto em centros de lucros quanto em centros de custos. Alguns deles são:

 

Novos Negócios

Normalmente as empresas já possuem seu CRM, sua base de dados interna, que reflete o histórico de resultados comerciais de um dado intervalo de tempo. Mas a grande geração de insights está em se considerar bases de dados externas, do mercado, como bases de CNPJ da receita federal, dados desestruturados de tendências de negócios, etc. Ao mesclar os dados internos com os externos nascem as melhores análises, que habilitam decisões mais inteligentes e planos de negócios melhores. 

Essas análises podem gerar planos de abertura ou fechamento de áreas geográficas a focar o time comercial, a escolha de novos públicos de interesse, o plano de lançamento de novos produtos ou serviços que atendam à demanda identificada.

 

Pricing

O plano de precificação de produtos e serviços pode ganhar muita inteligência quando incorpora bases externas nas análises. As empresas em geral têm controle de seu preço vigente, mas a comparação com os concorrentes e com outros mercados habilita otimizações em reposicionamento e ganho de competitividade.

 

Despesas Operacionais

Considerando o orçamento em alocação de equipe e em otimização de recursos internos, o ponto de partida do planejamento está no tratamento de dados internos. Isso tende a ser um desafio, pois há diferentes caminhos para habilitar uma estrutura consistente de inteligência de dados internos. Ainda existem os silos dentro das empresas, e a riqueza dos dados muitas vezes está dentro de casa, requerendo integração entre os sistemas da organização.

 

Recursos Humanos

A inteligência de marketing apoia na projeção de bonificações dos times e na construção otimizada dos planos de incentivo. Além disso, dados do mercado de recrutamento podem apoiar a construção de planos de retenção e desenvolvimento de talentos chaves.

 

Procurement

As áreas de Compras podem aplicar inteligência de dados para melhor compreender sua carteira de fornecedores e a dependência de ítens estratégicos, predizer riscos ao negócio e otimizar sua gestão de contratação.

 

Como estruturar processos e projetos de Inteligência de Negócios?

Contar com bons processos de Inteligência de Negócios envolve implantação de tecnologias, construção de conhecimento técnico e cultura nos times, escolha por alocação de equipes próprias ou de empresas parceiras. Requer trabalhos de arquitetura e tratamento das bases para integração entre áreas (60-70% dos esforços dos projetos), desenho de dashboards de visualização gráfica aderentes aos requisitos de negócios, e outras ações. 

Implantar uma estrutura de inteligência de dados não é trivial, mas apesar de não serem projetos simples, há melhores práticas a se seguir. Uma recomendação é contar com um parceiro externo experiente no tema, que agregue processos e metodologias ao projeto. 

Essa prática se torna uma grande oportunidade de aprendizagem às equipes internas das empresas, pois os parceiros trazem visões de mercado e compartilham conhecimentos oriundos de diferentes indústrias. Apesar de as empresas serem diferentes, muitas vezes as dores são as mesmas, e não é necessário “reinventar a roda”. 

 

Tecnologias de Dados x Aquele Excel Mágico

Há várias empresas que ainda se baseiam no uso de planilhas de Excel, com diferentes fórmulas e macros, aquele famoso “Excel Mágico”. É possível realizar sim muitos dos trabalhos em Excel, porém isso toma muito tempo, que se traduz em custos muito maiores, e mais erros.

Diferentes tecnologias podem auxiliar no merge de diferentes bases de dados, tornando os processos mais ágeis e menos suscetíveis a falhas humanas. Há ferramentas com inteligência artificial e que aplicam técnicas de machine learning, otimizando o tempo dos projetos e a qualidade dos desenvolvimentos e das análises.

“Em um exemplo real, recentemente reduzimos um tratamento de dados que levava 50 minutos para apenas 3 minutos com tecnologia. E tempo é dinheiro, o retorno do projeto é muito otimizado.”, diz Clayton. 

A otimização nos esforços manuais se dá nao apenas nos períodos de planejamento anual mas em todo fechamento de mês ou em fechamentos semanais. Os modelos de dados são construídos uma vez e não há necessidade de reconstrução a cada período, ampliando o ROI das iniciativas.

 

Diferenças em projetos de BI em empresas de diferentes portes

Sejam empresas pequenas, médias ou grandes, as dores são muito similares. O que as diferencia é o volume de investimento para a realização dos projetos. Os investimentos vão acontecer, seja hoje ou amanhã, para permitir a otimização da gestão seja na área de Marketing, área Financeira, RH ou operações e chão de fábrica. Hoje não há como gerenciar resultados sem olhar para dados. 

 

Dicas para empresas pequenas

Atualmente, as tecnologias estão muito mais acessíveis do que no passado. Pagando muito pouco, hoje uma pequena empresa já pode contar com a mesma tecnologia que uma grande empresa, consumindo soluções Saas que cobram por usuário. Com R$1000/ano já é possível ter uma boa plataforma para um usuário gestor.

Além da tecnologia é essencial capacitar o time interno e trazer especialistas externos, sejam consultorias ou freelancers que possam dar velocidade à implantação.

 

Dicas para empresas médias e grandes

As empresas maiores geralmente têm times internos de especialistas em dados. Ainda assim, percebe-se no mercado que esses profissionais estão sobrecarregados em atender demandas de diferentes áreas da organização.

As empresas têm buscado ser realmente data driven mas ainda há um tempo para essa construção. O percentual de colaboradores que realmente dominam a área de dados é baixo. E as áreas de dados costumam se dividir por especialidade, com sobrecarga de demandas. Assim, torna-se difícil equilibrar o que é “apagar um incêndio” atendendo demandas de curto prazo das áreas, e trabalhar de forma próativa pensando no médio e longo prazo para trazer informações que não foram solicitadas mas que têm o potencial de enriquecer muito as análises e tomadas de decisões. 

Essa divisão de tempo se torna um gargalo, e surge um movimento de que empresas grandes trabalhem com times mistos de especialistas para dar vazão aos trabalhos e oportunidades, conectando seus times internos e equipes consultivas externas.

 

O uso de RPA em sinergia com Inteligência de Dados

O uso de RPA (Robotic Process Automation) está totalmente conectado à inteligência de dados. Os dois temas no mercado são falados de forma separada mas no dia-a-dia são muito ligados. Ao automatizar processos e transformações de dados é necessário trazer bases de dados de diferentes fontes para dentro de uma análise e os recursos de RPA fazem esse trabalho.

E mesmo ao desenvolver projetos de RPA, ao final do trabalho se construirá dashboards e visões de Analytics, as coisas trabalham juntas.

Além disso, processos complexos de extração de dados, construções de pipelines de dados e processos de ETL – Extração, Transformação e Carga (em inglês Extract, Transform and Load) – podem contar com recursos de RPA para serem otimizados, criando robôs que otimizam relatórios e novas bases que aceleram muito os processos.

 

Diferenciais da BDA Solution como Tech Seller de Inteligência de Dados e BI

O grande diferencial da BDA Solutions é a metodologia de trabalho, que envolve gestão ágil, dando visibilidade ao cliente da evolução do projeto de forma viva, semanalmente. A empresa conta com ferramenta para prover reportes online aos Tech Buyers, além de realizar reuniões periódicas para alinhar as entregas e próximas etapas dos trabalhos.

Além do método, os profissionais da BDA Solutions têm conhecimento produndo nas principais tecnologias, como Microsoft Power BI, AWS, Tableau e Clik. A empresa é também representante da Alteryx no Brasil, uma plataforma que simplifica processos complexos para usuários, agilizando os projetos e tornando seu resultado mais fácil de utilizar pelas áreas de negócio. 

O match ideal para a empresa é aquele Tech Buyer das áreas Financeira e Inteligência de Mercado, onde a BDA têm expertise grande e há muita demanda. Há também movimentos crescentes de demandas nas áreas de RH e Compras, trazendo um olhar mais estratégico para sua atuação. As indústrias de maior expertise da BDA são do segmento farmacêutico, dispositivos médicos, papel e celulose, varejo.

 

 

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Confira no vídeo a entrevista completa com Clayton, da BDA Solutions.

https://youtu.be/HYFxYUB8qFw



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