{"id":13632,"date":"2019-05-09T15:40:09","date_gmt":"2019-05-09T18:40:09","guid":{"rendered":"https:\/\/bridgeconsulting.com.br\/insights\/?p=13632"},"modified":"2026-05-05T09:14:12","modified_gmt":"2026-05-05T12:14:12","slug":"maturidade-em-analytics-em-qual-nivel-sua-empresa-se-encontra","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.bridgeconsulting.com.br\/artigos\/maturidade-em-analytics-em-qual-nivel-sua-empresa-se-encontra\/","title":{"rendered":"Maturidade em Analytics: em qual n\u00edvel sua empresa se encontra?"},"content":{"rendered":"[vc_row type=”in_container” full_screen_row_position=”middle” scene_position=”center” text_color=”dark” text_align=”left” overlay_strength=”0.3″ shape_divider_position=”bottom”][vc_column column_padding=”no-extra-padding” column_padding_position=”all” background_color_opacity=”1″ background_hover_color_opacity=”1″ column_link_target=”_self” column_shadow=”none” column_border_radius=”none” width=”1\/1″ tablet_width_inherit=”default” tablet_text_alignment=”default” phone_text_alignment=”default” column_border_width=”none” column_border_style=”solid”][vc_column_text]H\u00e1 alguns anos, quando os conceitos de Business Intelligence (BI) e Analytics<\/a> ainda surgiam nas empresas, era comum ver projetos terem suas solu\u00e7\u00f5es desenhadas e desenvolvidas considerando apenas os interesses individuais de uma unidade de neg\u00f3cio. No entanto, a falta de integra\u00e7\u00e3o entre os variados projetos e o uso de bases de dados n\u00e3o padronizadas criam silos de informa\u00e7\u00e3o, dificultando que os gestores tenham uma vis\u00e3o ponta a ponta para a tomada de decis\u00e3o.<\/p>\n

Conforme apontado por pesquisa realizada pelo Gartner no \u00faltimo ano com mais de duzentas organiza\u00e7\u00f5es norte-americanas, \u00e0 medida que aumenta o volume e a rapidez com que as informa\u00e7\u00f5es chegam \u00e0s empresas, o custo gerado pelo uso de dados de m\u00e1 qualidade tamb\u00e9m aumenta, sendo em m\u00e9dia quinze milh\u00f5es de d\u00f3lares por ano.<\/p>\n

Al\u00e9m do custo, segundo um artigo da Harvard Business Review (HBR), a m\u00e1 qualidade dos dados afeta diretamente demandas de Machine Learning e Intelig\u00eancia Artificial (IA). O output dos modelos preditivos ser\u00e1 t\u00e3o bom quanto os dados de entrada do mesmo. Dessa forma, a busca pela maturidade em Analytics mostra-se n\u00e3o mais como uma quest\u00e3o estrat\u00e9gica<\/a> de diferencia\u00e7\u00e3o, mas como uma necessidade vital para as organiza\u00e7\u00f5es.<\/p>\n

Diferente do que muitos imaginam, aumentar o n\u00edvel de maturidade em BI e Analytics n\u00e3o est\u00e1 apenas relacionado \u00e0 aquisi\u00e7\u00e3o de novas tecnologias. \u00c9 fundamental que a organiza\u00e7\u00e3o comece entendendo qual a sua situa\u00e7\u00e3o atual no que diz respeito \u00e0 Analytics para depois desenhar a situa\u00e7\u00e3o futura desejada e, assim, definir um plano de a\u00e7\u00e3o para chegar onde se espera. Independente da tecnologia usada, o foco de todas as iniciativas de Analytics deve ser entregar valor ao neg\u00f3cio.<\/p>\n

Considerando o modelo do Gartner sobre os cinco n\u00edveis crescentes de maturidade em Analytics, resumimos as principais caracter\u00edsticas de empresas posicionadas em cada n\u00edvel e trouxemos alguns exemplos de projetos realizados. A ideia central do modelo \u00e9 que, conforme a organiza\u00e7\u00e3o avance nos n\u00edveis, sua infraestrutura de informa\u00e7\u00e3o, processos, modelos de dados e aplicativos de an\u00e1lise sejam usados de forma mais estruturada e confi\u00e1vel para proporcionar um processo decis\u00f3rio mais assertivo.[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row type=”in_container” full_screen_row_position=”middle” scene_position=”center” text_color=”dark” text_align=”left” top_padding=”20″ bottom_padding=”20″ overlay_strength=”0.3″ shape_divider_position=”bottom” shape_type=””][vc_column column_padding=”no-extra-padding” column_padding_position=”all” background_color_opacity=”1″ background_hover_color_opacity=”1″ column_link_target=”_self” column_shadow=”none” column_border_radius=”none” width=”1\/1″ tablet_width_inherit=”default” tablet_text_alignment=”default” phone_text_alignment=”default” column_border_width=”none” column_border_style=”solid”][image_with_animation image_url=”13650″ alignment=”center” animation=”Fade In” border_radius=”none” box_shadow=”none” max_width=”75%” margin_top=”15″ margin_bottom=”15″][\/vc_column][\/vc_row][vc_row type=”in_container” full_screen_row_position=”middle” scene_position=”center” text_color=”dark” text_align=”left” bottom_padding=”20″ overlay_strength=”0.3″ shape_divider_position=”bottom” shape_type=””][vc_column column_padding=”no-extra-padding” column_padding_position=”all” background_color_opacity=”1″ background_hover_color_opacity=”1″ column_link_target=”_self” column_shadow=”none” column_border_radius=”none” width=”1\/1″ tablet_width_inherit=”default” tablet_text_alignment=”default” phone_text_alignment=”default” column_border_width=”none” column_border_style=”solid”][vc_column_text]No primeiro n\u00edvel de maturidade, chamado pelo Gartner de Incipiente<\/strong>, a organiza\u00e7\u00e3o utiliza o BI e Analytics de forma pontual, apenas para demandas isoladas e ainda n\u00e3o possui processos ou m\u00e9tricas de desempenho padronizados para auxiliar na tomada de decis\u00e3o. \u00c9 comum empresas que estejam nesse n\u00edvel n\u00e3o terem sua informa\u00e7\u00e3o estruturada e utilizarem planilhas ou informa\u00e7\u00f5es extra\u00eddas de bases pessoais.<\/p>\n

No segundo n\u00edvel, o Oportunista<\/strong>, \u00e9 comum come\u00e7arem a surgir iniciativas com o objetivo de otimizar processos e ajudar em tomadas de decis\u00e3o t\u00e1ticas. Nesse momento, considerando que j\u00e1 existe alguma infraestrutura de informa\u00e7\u00e3o, mas ainda descentralizada, a Bridge pode ajudar o cliente com a estrutura\u00e7\u00e3o de dashboards que respondam \u00e0s necessidades de uma \u00e1rea de neg\u00f3cio espec\u00edfica ou com a implanta\u00e7\u00e3o de ferramentas que auxiliem no processo decis\u00f3rio.<\/p>\n

O terceiro n\u00edvel, chamado de Padronizado<\/strong>, \u00e9 caracterizado por um movimento em dire\u00e7\u00e3o ao compartilhamento de informa\u00e7\u00e3o com o uso das mesmas bases e modelos de dados por toda a companhia, al\u00e9m da padroniza\u00e7\u00e3o de processos, servi\u00e7os e tecnologias. Aqui, os padr\u00f5es tecnol\u00f3gicos come\u00e7am a ser vistos na infraestrutura da informa\u00e7\u00e3o, mas o compartilhamento de dados e processos decis\u00f3rios ainda n\u00e3o \u00e9 feito de forma consistente. A Bridge foi respons\u00e1vel pela implanta\u00e7\u00e3o de uma c\u00e9lula de BI em um de seus principais clientes. Essa c\u00e9lula teve como objetivo coletar e organizar os dados de diversas fontes para facilitar a tomada de decis\u00e3o com a entrega de pain\u00e9is executivos.<\/p>\n

No n\u00edvel quatro, denominado Empreendedor<\/strong>, a organiza\u00e7\u00e3o define sua estrat\u00e9gia de acordo com uma estrutura de m\u00e9tricas de desempenho diretamente relacionadas \u00e0s metas corporativas. Nesta fase, todas as \u00e1reas utilizam os mesmos sistemas de Analytics, que, por sua vez, d\u00e3o suporte aos processos de tomada de decis\u00e3o ponta a ponta, integrando as diferentes unidades de neg\u00f3cio. A Bridge pode ajudar empresas que se encaixam nesse n\u00edvel atrav\u00e9s da defini\u00e7\u00e3o clara de requisitos, modelagem de dados e gest\u00e3o \u00e1gil, al\u00e9m de prototipagem r\u00e1pida.<\/p>\n

No quinto e \u00faltimo n\u00edvel, chamado de Transformador<\/strong>, a empresa passa a perceber a informa\u00e7\u00e3o como ativo estrat\u00e9gico e a utilizar o Analytics como um meio para chegar aos objetivos da organiza\u00e7\u00e3o. A estrutura de m\u00e9tricas de desempenho se desdobra para fornecedores e parceiros externos, sendo comum o uso de plataformas tecnol\u00f3gicas que disponibilizem a informa\u00e7\u00e3o em forma de an\u00e1lises preditivas e prescritivas para ajudar no processo decis\u00f3rio de toda a cadeia de valor, visando agilidade na resposta a mudan\u00e7as de mercado. Dentro do segmento de varejo, a Bridge desenvolveu e implementou diversos algoritmos, entre eles: defini\u00e7\u00e3o de estoque alvo em loja, necessidade de compra, trava de compra de produtos, cr\u00edticas autom\u00e1ticas de S&OP (Sales and Operations Planning, em portugu\u00eas, Planejamento de Vendas e Opera\u00e7\u00f5es).<\/p>\n

Com base nas caracter\u00edsticas acima, 196 organiza\u00e7\u00f5es responderam a uma avalia\u00e7\u00e3o de maturidade do Gartner no \u00faltimo ano e foi poss\u00edvel verificar que 60% das empresas se encaixaram em algum dos tr\u00eas primeiros n\u00edveis. Al\u00e9m disso, das 40% restantes, apenas 9% enquadraram-se no quinto n\u00edvel.<\/p>\n

Com o objetivo de ajudar executivos e gestores a estruturar e\/ou aprimorar seu Analytics, a Bridge Consulting atua com excel\u00eancia t\u00e9cnica e preza pela entrega de valor. Oferecemos servi\u00e7os diferentes<\/a> de acordo com a sua necessidade que v\u00e3o desde a avalia\u00e7\u00e3o de maturidade, com base nas melhores pr\u00e1ticas de mercado e benchmarks, passando pelo acompanhamento de todos os passos necess\u00e1rios para a implanta\u00e7\u00e3o de uma estrutura de BI & BA, at\u00e9 o controle e manuten\u00e7\u00e3o de bancos de dados e elabora\u00e7\u00e3o de produtos anal\u00edticos. Entre em contato e conte conosco para ajud\u00e1-lo: contato@bridgeconsulting.com.br<\/a>.<\/p>\n

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Veja tamb\u00e9m:<\/p>\n

[Blog] Avalie a maturidade da sua Governan\u00e7a de Dados\u00a0 antes de avan\u00e7ar com estrat\u00e9gias de Data Analytics<\/a><\/p>\n

[Blog] Modelos de Analytics: como fazer uma escolha assertiva<\/a><\/p>\n

[Webinar] GOALS BEFORE BUZZ: monte uma estrat\u00e9gia de Analytics alinhada ao prop\u00f3sito de seu neg\u00f3cio<\/a>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row type=”in_container” full_screen_row_position=”middle” equal_height=”yes” content_placement=”middle” scene_position=”center” text_color=”dark” text_align=”left” overlay_strength=”0.3″ shape_divider_position=”bottom” shape_type=””][vc_column column_padding=”no-extra-padding” column_padding_position=”all” background_color_opacity=”1″ background_hover_color_opacity=”1″ column_link_target=”_self” column_shadow=”none” column_border_radius=”none” width=”1\/6″ tablet_width_inherit=”default” tablet_text_alignment=”default” phone_text_alignment=”default” column_border_width=”none” column_border_style=”solid”][image_with_animation image_url=”436″ alignment=”center” animation=”None” border_radius=”none” box_shadow=”none” max_width=”75%”][\/vc_column][vc_column column_padding=”no-extra-padding” column_padding_position=”all” background_color_opacity=”1″ background_hover_color_opacity=”1″ column_link_target=”_self” column_shadow=”none” column_border_radius=”none” width=”5\/6″ tablet_width_inherit=”default” tablet_text_alignment=”default” phone_text_alignment=”default” column_border_width=”none” column_border_style=”solid”][vc_column_text]Tereza Mendes<\/b>\u00a0\u00e9 Engenheira de Produ\u00e7\u00e3o\u00a0graduada pelo CEFET-RJ e consultora da Bridge Consulting. Com experi\u00eancia em gest\u00e3o de projetos e mapeamento de processos, atualmente atua na \u00e1rea de\u00a0automatiza\u00e7\u00e3o de processos para clientes varejistas.[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row]\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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