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Gestão & Liderança Postado em quarta-feira, 30 de outubro de 2019 às 13:14
Em um trabalho de pesquisa coordenado pelo Professor Marcelo Werneck (PUC Minas) em parceria com a Fundação Dom Cabral (FDC) e a Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), foi realizado um extenso mapeamento de empresas do setor de varejo e do atacado distribuidor no Brasil, buscando-se descrever os níveis de capacidades analíticas hoje presentes nas operações de agentes dos setores do varejo e atacado no país. O estudo também objetivou demonstrar como as organizações têm colaborado entre si em um contexto de Big Data. Entendemos que a colaboração entre empresas, potencializadas pelas capacidades analíticas, pode influenciar o desempenho competitivo das empresas desses setores.

Apesar dos grandes investimentos em sistemas de informação que podem movimentar cifras fabulosas, as empresas ainda estão lutando para alcançar níveis de excelência e vantagens competitivas nos mercados em que atuam. Há indícios de que essas vantagens podem ser resultado de uma gestão eficiente de recursos que são valiosos, raros, imperfeitamente imitáveis e não substituíveis, como as capacidades analíticas organizacionais.

Os últimos avanços tecnológicos permitiram que as organizações cooperassem devido à integração de sistemas de informação empresariais. Esses sistemas tendem a produzir grandes volumes de informações que precisam ser trabalhados e analisados. Para extrair esses benefícios do big data analytics (BDA), as organizações precisam desenvolver suas capacidades nessa área.

As capacidades analíticas podem ser desenvolvidas em algumas dimensões, tais como infraestrutura, talento humano, capacidade gerencial e cultura voltada à análise de dados. Até o momento, sabemos muito pouco a respeito de como as organizações desenvolvem essas capacidades analíticas, como podem potencializá-las com outros agentes nas suas respectivas cadeias de suprimento (clientes e fornecedores) e os efeitos de tais capacidades sobre o desempenho competitivo.

Por onde começar

A adoção de práticas de big data demanda novas formas de integração entre as organizações para extrair valor destes grandes conjuntos de dados. Nesse sentido, organizações que não têm controle sobre recursos específicos e estratégicos são forçadas a se associar a outras empresas, ou a uma cadeia existente, que controlam tais recursos para sobreviver. No entanto, poucas empresas realmente usufruem de fato de todo o potencial da colaboração na cadeia de suprimentos.

A fim de alcançar completamente o potencial das informações e sua análise com BDA em toda a cadeia de suprimentos, as empresas precisam adotar abordagens de colaboração e integração com os principais parceiros. Ser capaz de gerenciar eficientemente esses recursos é uma capacidade distinta não apenas para as organizações, mas também para as cadeias de suprimentos, pois a competição no ambiente de negócios atual demanda a necessidade de uma integração e colaboração bem-sucedida entre seus parceiros.

Um dos motivos que poderia incentivar essa integração seria a capacidade de compartilhar informações, riscos, recursos, entre outros. Essa mudança poderia, com o desenvolvimento de certas capacidades analíticas, contribuir para o desempenho competitivo das empresas.

Porém, consolidar alianças é um processo demorado e caro, e os riscos associados são numerosos. Essa colaboração envolve relações de longo prazo, já que as empresas consideram os processos de seus parceiros como extensões de seus próprios. Várias iniciativas de colaboração entre as organizações falham por falta de confiança, problemas na integração de processos e compartilhamento de informações e os riscos que o processo envolve.

Portanto, no contexto da colaboração, um dos grandes desafios é decidir como compartilhar e proteger as informações simultaneamente, ou seja, proteger as informações confidenciais enquanto são compartilhadas as que são necessárias com os parceiros.

Oportunidades

Do total de 323 empresas participantes em nossa pesquisa, 179 atuam no setor do varejo, e 144 empresas são atacadistas distribuidores. Essa amostra de 323 empresas foi formada essencialmente por empresas de grande porte (70,28%), seguidas pelas de médio porte (29,72%).

Segundo os participantes, o setor varejista brasileiro é altamente competitivo e dinâmico em termos de avanços tecnológicos. Dos entrevistados, 90% concordaram que a tecnologia está mudando rapidamente no setor e 96% acreditam que essas mudanças tecnológicas trazem grandes oportunidades. Em termos de competição, 89% dos entrevistados concordaram que existem concorrentes qualificados no mercado, 94% afirmam que a concorrência de preços é frequente, e 91% acreditam que há guerras de preços no varejo. Tal caracterização é importante para mostrar que as empresas precisam buscar diferenciais competitivos.

As tecnologias disponíveis para coleta e armazenamento de dados da cadeia de suprimentos incluem sistemas ERP (Planejamento dos recursos da empresa), sistemas interorganizacionais e de radiofrequência (RFID). Com o aumento no uso de dispositivos que compõem a Internet das coisas (IoT), mais dados serão gerados. Sensores e tecnologia embarcada agora permitem a transmissão de dados em tempo real a partir de redes sem fio, o que levará à criação de novos conhecimentos entre clientes e fornecedores.

As empresas que usam IoT podem coletar dados sobre como seus produtos se comportam e interagem, e podem usá-los para entender e prever comportamentos futuros. Usando dados de sensores, as empresas podem otimizar o desempenho e gerar resultados lucrativos para si por meio de melhores experiências do usuário. As empresas podem usar os dados coletados de sensores para mudar a maneira como eles projetam, atualizam e mantêm dispositivos no campo. Acreditamos que as empresas capazes de explorar e analisar melhor os diferentes tipos de dados se distinguirão mais de seus concorrentes.

Acreditamos que este estudo deve estimular as organizações a ir mais longe em seus relacionamentos de colaboração, avançando no compartilhamento de informações confidenciais, equipamentos e pessoas. Ao construir os relacionamentos certos, as organizações podem conseguir vantagens competitivas e inovar de uma maneira que não conseguiriam se não trabalhassem dessa maneira, formando colaborações para compartilhar investimentos e aumentar o número de conjuntos de dados analisados e o valor derivado deles.

O cultivo da capacidade analítica

Para criar capacidade analítica, uma empresa precisa de uma combinação exclusiva de diferentes recursos. Essa criação é um processo complexo porque requer vários recursos tangíveis e intangíveis, habilidades humanas, infraestrutura e também habilidades gerenciais. Portanto, é imperativo que os gestores tenham uma compreensão precisa de como e onde aplicar os insights extraídos por suas equipes técnicas.

Alguns estudos afirmam que a dimensão mais crítica delas é o talento humano, porque a especialização e a experiência são necessárias para projetar e implementar as estratégias de BDA. É impossível desenvolver e executar uma sem o grupo certo de especialistas qualificados em big data.

Estudos anteriores corroboram que as capacidades tecnológicas têm uma relação positiva significativa com o desempenho da empresa. Em países como o Brasil, onde a prática com esta competência é escassa, não apenas cientistas de dados são necessários, mas também estes devem ter as competências para analisar e interpretar dados e transformá-los em valor. Esses profissionais precisam ter diferentes habilidades, tais como as relacionadas à capacidade e técnicas de previsão (qualitativa e quantitativa), otimização, estatística (métodos de estimação e amostragem), economia (determinação do custo de oportunidade), modelagem matemática e probabilidade aplicada.

Os programas educacionais devem fornecer uma base analítica para complementar a teoria de negócios que os alunos já recebem quando estudam. Muitas universidades e institutos de pesquisa criaram até mesmo cursos de graduação e/ou pós-graduação em análise de dados para o cultivo de talentos, incluindo cientistas e engenheiros de dados.

Fonte: HBR