A compilação de dados é fundamental para gestão da informação. Com técnicas de compilação, preparamos informações para serem utilizadas em análises e avaliações, gerando conhecimento para resolver problemas, promover melhorias e inovar.
Como os dados são ativos preciosos atualmente, a eficiência na compilação de dados é uma vantagem competitiva. Quanto mais rápido e confiável for o processo, maiores os benefícios para tomada de decisões e planejamento de estratégias de negócios.
Neste artigo, abordaremos como funciona a compilação automática de dados e como implementá-lo na sua empresa. Vamos lá!
O que é compilação de dados?
A compilação de dados é o tratamento e preparação da informação para ser utilizada em análises, avaliações e consultas. Assim, os dados passam a ter grupos definidos.
Há diversas técnicas para realizar uma compilação:
- comparar dados;
- separar elementos diferentes;
- agrupar elementos semelhantes;
- categorizar informações a partir de regras.
Essa atividade, de certa forma, já existe há muito tempo nas organizações. No passado, a compilação de dados era realizada manualmente pelos colaboradores.
Se a empresa realizasse uma pesquisa interna, por exemplo, um profissional teria de abrir os questionários, selecionar as informações relevantes, formatar os relatórios, montar apresentações e, assim, disponibilizar o conhecimento para o gestor.
Agora, grandes avanços possibilitaram a automação de tarefas. No exemplo dado, um software poderia rapidamente extrair e organizar os resultados da pesquisa, apresentando ao gestor. Logo, tornando o processo de decisão mais ágil e eficiente.
O que pode ser feito com os dados coletados?
Os dados coletados podem ser utilizados em diferentes tipos de análise. A partir delas, trazemos embasamento em estatísticas, indicadores e outros números para as escolhas realizadas, em vez de confiar apenas na intuição. Logo, tornamos os processos de tomada de decisão mais acertadas. Confira!
Análise descritiva
A primeira aplicação são as análises voltadas para esclarecer cenários. Normalmente, isso acontece com a compilação de dados e elaboração de relatórios, que elucidarão a situação sobre a qual temos de decidir.
Um relatório financeiro, por exemplo, pode mostrar:
- fontes de receita;
- maiores despesas;
- receita operacional;
- aumento nos custos;
- juros pagos no período.
Esses relatórios são disponibilizados em tempo real. Nos softwares de gestão, os dados são coletados à medida que a atividade da empresa se desenvolve, entregando para o gestor as informações mais atualizadas.
Análise diagnóstica
A análise diagnóstica procura relações de causa e efeito, indicando quais são os problemas a serem enfrentados. Assim, diferentemente da descritiva, ela não se limita a esclarecer um cenário, mas faz verdadeiro exame dos acontecimentos.
As pesquisas de clima organizacional são um excelente exemplo. Muitas vezes, a empresa tem problemas de produtividade, turnover e absenteísmo, e a avaliação do ambiente de trabalho ouvindo os colaboradores podem indicar o porquê disso.
Análise preditiva
Outra aplicação dos dados é projetar cenários, antecipando como o contexto pode se configurar em determinadas condições. É comum se preparar considerando diferentes possibilidades, tendo respostas para os acontecimentos caso eles se implementem.
Para ilustrar, imagine que a empresa sofre com problemas de turnover. Podemos projetar a redução de despesas, caso as medidas corretivas sejam bem-sucedidas e diminuam a rotatividade, comparando com o cenário de insucesso.
Análise prescritiva
Os dados coletados podem indicar ações a serem implementadas diante dos cenários atuais ou como resposta para projeções. Aliás, com o auxílio da inteligência artificial, essas recomendações podem ser mais precisas.
Um exemplo acontece quando aplicativo de GPS verifica congestionamento e indica uma rota alternativa. Outro caso simples acontece nos processos seletivos em que, a partir dos dados do currículo, o software de triagem recomenda os melhores candidatos.
Os diferentes tipos de análise de dados servirão de base como para planos de ação, estratégias e medidas corretivas. Seus resultados são os chamados subsídios para tomada de decisão.
Quais os benefícios em contar com essas informações automatizadas?
Fazer uma compilação de dados adequada traz diversos benefícios para gestão das informações. Será mais fácil organizar e manter o conhecimento da empresa, contando com mais eficiência no uso do capital intelectual da organização.
Ter informações padronizadas
Um ganho considerável é a organização e padronização das informações. Após a compilação, a lógica é que os dados estejam agrupados por:
- finalidades;
- data de coleta;
- características.
Assim, são mais fáceis de localizar, rastrear e utilizar sempre que necessário.
Diminuir erros e retrabalhos
A compilação automática é uma excelente forma de minimizar erros e retrabalhos nesse processo. Como você deve imaginar, fazer o trabalho manualmente é repetitivo, tedioso e desgastante para o colaborador, logo, um terreno fértil para problemas.
Oferecer visibilidade para os indicadores-chave
Os softwares podem exibir as informações mais importantes em tempo real para o gestor, dando visibilidade sobre os indicadores-chave. Há relatórios automatizados de:
- vendas;
- finanças;
- produtividade;
- bancos de horas;
- tempo das equipes;
- resultados dos exercícios.
Reduzir custos
A gestão de informações se torna mais econômica com a tecnologia. Em vez de diversos colaboradores empregados em tarefas manuais, podemos contar com automação de tarefas, reduzindo despesas com alocação de pessoas, erros e retrabalhos.
Tomar decisões mais acertadas
Decisões embasadas em dados dão ao gestor mais segurança e firmeza no momento de implementar as ações. Não à toa, o data-drive, que usa a tecnologia e os dados na otimização de processos e operações, é uma tendência nas organizações.
Como implementar uma compilação de dados eficientes
A eficiência na compilação de dados está ligada à automação de processos. Essa atividade, assim como outras tarefas administrativas, tem a escalabilidade e a repetição como características principais. As mesmas ações são executadas incontáveis vezes pelos colaboradores, por exemplo:
- elaborar gráficos;
- formatar relatórios;
- inserir dados em tabelas;
- copiar e colar informações;
- pesquisar os dados segundo os critérios estabelecidos.
A melhor solução de tecnologia para lidar com essa atividade é a Robotic Process Automation (RPA), ou Automação Robótica de Processos em português. Com ela, um software robô será programado para realizar as tarefas de compilação de dados, substituindo o manual do trabalho.
A coleta de dados automática possibilita que os relatórios e apresentações sejam igualmente automatizados. O RPA pode alimentar verdadeiras centrais de comando, em que o gestor terá acesso às informações para tomar decisões em um único repositório.
O software robô aumenta as chances das empresas de se tornarem escaláveis. Afinal, com a computação em nuvem, é possível adaptar o nível de serviço da tecnologia para diferentes cenários, como o crescimento dos negócios, mantendo os custos sob controle.
A tecnologia também consegue compilar dados de diferentes setores e negócios, considerando os critérios definidos pela empresa. Assim, é possível obter informações adequadas para as características específicas do negócio, personalizando o RPA.
Com essas vantagens, ao implementar o software robô, a compilação de dados será realizada de forma otimizada, com baixo custo e maior confiabilidade. Logo, será responsável por uma gestão da informação mais eficiente.
