A expressão “inteligência comercial” foi cunhada pela primeira vez por Richard Millar Devens em seu Cyclopædia of Commercial and Business Anecdotes, em 1865. Devens usou o termo para descrever como Sir Henry Furnese, um banqueiro, obteve lucro agindo rapidamente sobre as percepções do mercado antes de seus rivais.

Com uma equipe de especialistas em inteligência de negócios em toda a Holanda, Flandres, França e Alemanha, Furnese manteve-se informado sobre as batalhas durante a Guerra dos Nove Anos. Isso lhe deu uma vantagem, pois ele foi o primeiro a saber sobre eventos significativos, como a queda de Namur. Armado com essas informações exclusivas, ele jogou na bolsa de valores de Londres como um profissional, deixando seus rivais para trás e embolsando grandes lucros.

Tanto no longínquo século XIX quanto hoje, é essencial poder usar todos os dados disponíveis para beneficiar nossos negócios.

Quando falamos de Business Intelligence, não nos referimos a Excel, SQL, Power BI, Tableau ou Python.

O Business Intelligence não é uma ferramenta, mas sim sua capacidade de detectar padrões nos dados e tomar decisões depois de transformá-los em insights acionáveis.

 

A pirâmide de Business Intelligence

Podemos descrever o processo de BI usando a pirâmide de BI. Os dados são a base da pirâmide, portanto, o gerenciamento de dados é fundamental.

A análise de dados começa com a estratégia de gerenciamento: Qual será a função dos dados? Quem os analisará? Quem é responsável pela propriedade dos dados?

Deve-se observar que os analistas de dados gastam cerca de 75% de seu tempo processando dados antes que eles possam ser usados para análise.

Em seguida, os dados precisam ser transformados em informações. Por exemplo, podemos analisar os dados de uma categoria de itens para determinar o nível de estoque ideal.

Esses dados são transformados em informações que nos proporcionam conhecimento. Quando entendemos o comportamento de um cliente, de um fornecedor ou de um grupo de produtos, podemos tomar medidas para promover melhorias no desempenho.

Por exemplo, se os prazos de entrega de um determinado fornecedor variarem significativamente, poderemos encontrar um fornecedor alternativo.

Portanto, podemos definir BI como o processo de coleta e análise de dados e os processos subsequentes que levam à melhoria do desempenho.

Piramide Del Bi (business Intelligence) En La Supply Chain

 

Benefícios do Business Intelligence

O Business Intelligence tem muitos benefícios:

Obter uma visão holística

Por meio do Business Intelligence, podemos criar rapidamente vários relatórios. Esses relatórios nos permitem analisar todos os dados em tempo real, identificando possíveis problemas em nossa empresa e detectando tendências e padrões relacionados aos negócios.

Informar decisões estratégicas

O Business Intelligence permite a tomada de decisões estratégicas informadas com base em dados. Ele facilita a visualização de insights para melhorar nossa compreensão das informações e, portanto, uma melhor tomada de decisões.

Relatórios rápidos e precisos

De acordo com a BI-Survey, 64% das empresas afirmam que o business intelligence as ajuda a gerar relatórios e analisar dados de forma mais ágil. Ao adotar o business intelligence, as empresas podem visualizar os dados em tabelas, quadros e gráficos em tempo real, o que lhes permite agir mais rapidamente.

Identificação de tendências e padrões

Um benefício significativo do Business Intelligence é a capacidade de tomar decisões baseadas em dados. Isso ocorre porque ele fornece ferramentas para detectar tendências e padrões. Assim, ele permite que as organizações entendam melhor seus negócios e o ambiente em que operam.

 

Metodologia para gerar inteligência de negócios

Passamos agora a explorar as metodologias para gerar Business Intelligence. Aqui, percorreremos as várias fases do processo para atingir esse objetivo.

Extração, transformação e carregamento de dados

Essa etapa combina os processos de armazenamento de dados e ETL: Extrair, transformar e carregar. Esse é o processo de coleta, limpeza e transformação de dados de várias fontes em um formato adequado para análise.

Armazenamento de dados

Criamos um repositório centralizado onde os dados comerciais são armazenados para acesso e análise.

Análise de dados

Nesse ponto, prosseguimos com a análise e agora podemos usar técnicas e ferramentas como Python, Power BI ou outras para explorar, visualizar e extrair conhecimento dos dados.

Criação de relatórios e painéis de controle

Fornecemos uma apresentação visual dos dados e dos principais indicadores de desempenho o KPIs de supply chain para facilitar o monitoramento do desempenho dos negócios.

 

O que é necessário para começar a usar o Business Intelligence?

Então, do que precisamos para iniciar nossa jornada de BI? Bem, precisamos transformar dados em informações.

Usaremos técnicas e ferramentas para explorar, visualizar e extrair conhecimento dos dados. Em outras palavras, usaremos a pirâmide completa de BI.

Usaremos o processo de ETL e criaremos os relatórios usando ferramentas gráficas como o Tableau e o Power BI. Isso criará um relatório que contará uma história e nos permitirá visualizar dados e KPIs para facilitar o monitoramento do desempenho dos negócios.

A partir daí, tomaremos decisões operacionais, táticas e estratégicas baseadas em conhecimento.

No entanto, para ter sucesso, todo esse processo deve ser sustentado por uma governança de dados robusta.

Gerenciamento de dados para gerar Business Intelligence

Você já deve ter ouvido a frase “lixo entra, lixo sai”. Isso significa simplesmente que, se você colocar lixo no processo, o lixo sairá.

Há três elementos a serem considerados na execução do gerenciamento de dados.

A conscientização dos dados é necessária. Ou seja, devemos definir a função dos dados em nossas operações, quem executará os planos, quem é responsável pelos dados e quem é o proprietário. Isso implica que os dados devem ser precisos, completos, confiáveis e consistentes. Isso também significa trabalhar na disponibilidade dos dados, gerenciar a definição e a segurança dos dados. Os dados são de grande valor e devem ser seguros.

Os dados e os KPIs devem ser consistentes em toda a organização. Se não tivermos informações claras e unificadas, as diferentes partes da empresa discutirão vários conceitos e unidades de medida, e tudo será uma grande bagunça.

A governança de dados é a combinação de estratégias, pessoas e processos que precisam estar alinhados para atingir um objetivo comum: a qualidade dos dados.

A responsabilidade por isso é da gerência e dos funcionários. Em geral, é muito simples: Um funcionário gera dados? Portanto, ele também deve ser o proprietário desses dados.

 

Business Intelligence na cadeia de suprimentos

Agora, vamos discutir mais detalhadamente a relação entre o Business Intelligence e a cadeia de suprimentos. Vamos começar nos perguntando por que precisamos de BI na cadeia de suprimentos.

Em primeiro lugar, a cadeia de suprimentos desempenha um papel central em todas as organizações, e o gerenciamento da cadeia de suprimentos é difícil. O gerenciamento de estoques também é muito complexo. Ela envolve um conjunto de atores interconectados, como fornecedores, nossas equipes internas e nossos clientes.

É por isso que ela deve ser uma prioridade estratégica. Se a cadeia de suprimentos não tiver essa relevância, reduziremos a eficiência de nossa empresa. Por isso, é importante compartilhar as informações da cadeia de suprimentos. Daí a importância do processo de BI na cadeia de suprimentos e na gestão de estoques.

 

Aspectos da medição do desempenho da cadeia de suprimentos com Business Intelligence

É essencial definir antecipadamente as metas para os KPIs relacionados à cadeia de suprimentos e ao estoque.

Para isso, é essencial saber como os KPIs são definidos. Os KPIs no planejamento de estoque não podem ser isolados. O planejamento de estoque consiste principalmente em três aspectos interconectados:

  • O nível de serviço fornecido ao cliente.
  • Requisitos de estoque.
  • As restrições de capacidade de pessoas e recursos.

Esses três aspectos estão sempre conectados, e é essencial monitorar todos os três indicadores simultaneamente. Se você se concentrar apenas em uma área, inevitavelmente terá uma subotimização em uma das outras.

Por exemplo, parar de fazer pedidos é suficiente se o objetivo for reduzir o estoque e aumentar a taxa de rotatividade. No entanto, se você não medir o nível de serviço, que determina a necessidade de estoque, poderá atingir um objetivo, mas perderá as outras metas essenciais.

Outro exemplo é que, se o objetivo é melhorar o serviço, poderíamos conseguir isso investindo em estoque, mas o nível de estoque dispara. Tudo está interconectado, e é preciso encontrar um equilíbrio.

Precisamos discutir as estratégias comerciais básicas para entender melhor essa correlação entre os objetivos comerciais.

 

Estratégias de negócios na cadeia de suprimentos

Estrategias Empresariales En La Supply Chain

Liderança de produtos

Para alcançar a liderança nessa área, você deve tentar obter o melhor produto:

– Uma grande inovação tecnológica.

– Uma imagem de marca superior.

– Melhor tempo de colocação no mercado do que a concorrência.

Se nossa estratégia é de liderança em produtos, precisamos ter uma cadeia de suprimentos rápida e ágil, na qual a linha de produtos esteja em constante mudança e na qual tenhamos que ficar de olho nos produtos que sobram. O principal elemento a ser observado é o excesso de estoque.

Liderança em serviços

A segunda estratégia de negócios possível é ser capaz de oferecer o melhor nível de serviço. Ou seja, intimidade com o cliente:

  • Isso implica uma alta satisfação do cliente.
  • Fornecer o máximo de serviço com o estoque necessário e até mesmo integrá-lo aos sistemas do cliente.

Para sermos líderes em serviços, precisamos ter uma cadeia confiável e ágil, na qual a linha de produtos atenda às diferentes necessidades dos clientes. Portanto, precisamos monitorar as saídas de estoque e como atendemos o cliente. Nesses casos, o nível de serviço é o principal indicador para o rastreamento da cadeia de suprimentos.

Liderança em custos e excelência operacional

A terceira estratégia é a excelência operacional. Ou seja, ser capaz de operar com o menor custo possível. Para conseguir isso, precisamos do seguinte:

  • Um alto grau de confiabilidade
  • Um portfólio focado
  • Foco no custo total de propriedade

Por fim, se nossa estratégia é de liderança em custos – ou seja, excelência operacional -, precisamos ter uma cadeia de suprimentos adequada, em que a linha de produtos seja eficiente e focada e em que tenhamos que monitorar os níveis de faturamento.

Para dar um exemplo de cada uma dessas estratégias, podemos pensar na Apple como líder em produtos, no El Corte Inglés como líder em serviços e em algumas redes de varejo de desconto como líderes em custos, com poucas opções para cada tipo de produto e custos muito controlados.

É importante definir uma estratégia clara porque, sem ela, você não saberá onde se concentrar.

 

Quais KPIs da cadeia de suprimentos são relevantes para a inteligência comercial?

Vamos ver quais KPIs da cadeia de suprimentos devemos medir com nosso processo de Business Intelligence.

Se quisermos medir o desempenho geral da cadeia de suprimentos e pensar em indicadores mais comuns e compreensíveis para toda a organização, devemos nos concentrar no seguinte:

  • Disponibilidade
  • Dias em estoque
  • Giro de estoque
  • Valor do estoque
  • Nível de serviço
  • Excesso de estoque
  • Fora de estoque.

Conforme mencionado anteriormente, nunca analise apenas um KPI. Você deve analisar vários para que o gerenciamento da cadeia de suprimentos não fique desequilibrado.

O segundo elemento a ser controlado é a previsão. Para evitar isso, usaremos a precisão da previsão (forecast accuracy), analisaremos os padrões em um nível agrupado por segmento ou categoria de produto e gerenciaremos promoções ou eventos especiais.

O terceiro elemento seria o gerenciamento de compras, em que monitoramos o desvio entre o aviso de pedido e os pedidos feitos, alertas de quebra e estoques excessivos, além do número de pedidos em aberto e sua taxa de atendimento.

Também é essencial monitorar o desempenho do fornecedor. Para isso, monitoramos o OTIF (On time in whole ou pedidos que são entregues no prazo e no total) e o CVP (Percentage of confirmed volume), que é uma medida menos conhecida e menos exigente que calcula a qualidade do fornecedor como uma porcentagem de cumprimento. Por exemplo, se fizermos um pedido de 100 caixas e o fornecedor entregar 90 caixas, o resultado será um 0 para a medida OTIF, mas um 90% para a medida CVP). Com esses dados, podemos elaborar uma classificação dos fornecedores.

Para fazer uma boa análise, temos de estruturar os relatórios para ver os KPIs por dimensões relevantes (por categorias, depósitos, planejadores etc.). Você também deve escolher os KPIs nos quais deseja se concentrar e definir as ações relacionadas para melhorá-los.

 

Recomendações para um bom processo de Business Intelligence

Vamos começar com as cinco etapas essenciais para a criação de um processo eficaz de business intelligence.

Acelere a adoção do Business Intelligence com objetivos SMART.

Os objetivos da organização devem ser SMART: específicos, mensuráveis, alcançáveis, realistas e com prazo determinado. Um exemplo de um objetivo SMART poderia ser: “Queremos que pelo menos 80% dos gerentes tomem decisões por meio do BI nos próximos 12 meses.” Esse é um objetivo específico, mensurável, alcançável, realista e com um cronograma claro.

Analisar os componentes essenciais para a adoção do business intelligence.

Devemos considerar os elementos críticos da empresa: pessoas, processos e ferramentas tecnológicas.

Ao considerar as pessoas, devemos criar propriedade e responsabilidade com patrocinadores e líderes de projeto claros. Além disso, as equipes devem ter as habilidades técnicas e o treinamento necessários.

Podemos pensar em processos de gerenciamento de dados, governança de dados e, possivelmente, gerenciamento de mudanças.

Por fim, precisamos selecionar as ferramentas a serem usadas, como Power BI, Tableau, Python ou outras.

Fique longe da selva de relatórios.

Devemos evitar criar uma selva de relatórios. Caso contrário, será impossível “enxergar a floresta por trás das árvores”, ou melhor, podemos simplesmente ficar paralisados pelo excesso de análise.

Não é necessário criar um novo relatório para cada necessidade; podemos reutilizar os existentes. É essencial definir bem a finalidade de um relatório antes de começar a desenvolvê-lo.

Você precisa ser cuidadoso com os detalhes e definir metas KISS. Em outras palavras, Keep It Simple and Stupid… Vamos tentar manter tudo o mais simples possível.

Ao considerar se deve ou não criar um novo relatório, pergunte a si mesmo: isso é essencial? Se não for, não o faça.

Considere os diferentes requisitos de informação

Temos que considerar as diferentes necessidades de informações. Cada parte da empresa precisa de informações em um nível diferente.

Podemos fornecer vários níveis de detalhes em cada relatório para que cada departamento tenha as informações de que precisa rapidamente. O que o diretor da empresa está procurando não é o mesmo que o controlador da cadeia de suprimentos ou a pessoa que gerencia o processo de previsão ou aquisição está procurando.

 

Evite as armadilhas comuns do BI

Por fim, é essencial evitar erros comuns inevitáveis.

A primeira é a necessidade de maior responsabilidade pela qualidade dos dados. Para resolver esse problema, estabeleça uma matriz RACI clara.

A segunda é a necessidade de definições de dados. Como ação corretiva, editaríamos uma lista completa de definições.

O terceiro erro seria ter baixa qualidade de dados. Para corrigir esse problema, precisamos criar conscientização e governança de dados.

O quarto erro é que apenas algumas pessoas compartilham o valor que os dados deveriam ter. Resolveríamos esse problema com comunicação e treinamento, além de comunicar os benefícios do BI e o impacto da insuficiência de dados em toda a organização.

Perguntas frequentes sobre o Business Intelligence

Como o business intelligence pode ser aplicado à cadeia de suprimentos?

O Business Intelligence (BI) é aplicado à cadeia de suprimentos por meio da coleta e análise de dados para a tomada de decisões informadas. Com a integração das ferramentas de BI, os processos são otimizados, os principais KPIs, como estoque e prazos de entrega, são monitorados e os padrões são identificados para prever a demanda, entre outras questões. A visualização de dados facilita a compreensão das tendências, melhorando o planejamento e a eficiência operacional.

Quais são os principais KPIs da cadeia de suprimentos que podem ser medidos por meio do BI?

O Business Intelligence pode medir os KPIs da cadeia de suprimentos, como rotatividade de estoque, tempo de ciclo, precisão da previsão e nível de atendimento ao cliente.

Como o BI pode contribuir para a otimização do estoque?

O BI pode contribuir para a otimização do estoque analisando dados para prever a demanda, permitindo um planejamento mais preciso e evitando excessos ou quebras. O monitoramento em tempo real dos KPIs também facilita os ajustes dinâmicos, e a colaboração com os fornecedores, orientada pelo BI, melhora o gerenciamento conjunto do estoque. Ao analisar os tempos de espera, o BI também otimiza o planejamento e minimiza os riscos de escassez.

O que é inteligência da cadeia de suprimentos?

A inteligência da cadeia de suprimentos (SCI) refere-se à aplicação de tecnologias e ferramentas de business intelligence (BI) no gerenciamento da cadeia de suprimentos. Ela envolve a coleta, a análise e o uso de dados para tomar decisões informadas e otimizar os processos em toda a cadeia de suprimentos. A SCI se concentra na visibilidade, na colaboração e na tomada de decisões estratégicas, usando a análise de dados para melhorar a eficiência, reduzir custos, mitigar riscos e aumentar a satisfação do cliente.