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Procurar valor nos dados

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Procurar valor nos dados

Escreve quem sabe

2023-02-27 às 06h00

Álvaro Moreira da Silva Álvaro Moreira da Silva

A análise de dados é um processo fundamental para qualquer organização retalhista. Através do registo contínuo e digital das transações, demonstrou-se ser possível extrair informação relevante, nomeadamente, acerca do desempenho das vendas, da eficiência das promoções, da qualidade nas entregas dos seus fornecedores, do impacto das alterações de preços, bem como comparar quaisquer outro tipo de resultados com períodos anteriores. O retalho tem sabido procurar e registar factos, quer sejam internos como também externos. Sem este tipo de nutrientes essenciais, seria inconcebível a procura de novas tendências, padrões, prever resultados, sobre uma imensidão de dados que outrora não eram sequer registados. Quando este processo é eficientemente planeado e executado, permite que os principais decisores de cada área de negócio, obtenham valor através da extração de informação relevante para alavancar o desempenho dos seus processos, das suas lojas e categorias de produtos. Consequentemente, permite à organização fornecer um serviço de maior excelência aos seus consumidores.
Ao longo dos anos, sempre assisti a uma crescente ênfase pelas áreas analíticas e dos dados, desde os tempos primórdios da minha carreira, onde despertava a primeira fase dos “Data Warehouses” e da “Business Intelligence”.

Infelizmente, e até à data, sempre constatei que a maioria das vozes que destacavam a importância destes conceitos, na verdade, não os entendiam na sua essência. Sinto isto, porque nunca conseguiam materializá-los em mecanismos que permitissem, de facto, otimizar as distintas arquiteturas da organização, nem tão pouco os seus processos de negócio, consoante o valor adquirido pela informação extraída. Apesar de todo o êxtase à volta da importância dos dados, do seu valor intrínseco e/ou constantemente latente, na prática, a área analítica sempre foi delegada para um segundo ou terceiro patamar de relevância. Veja-se, por exemplo, aquando de grandes implementações de novos softwares de gestão, a visão das equipas envolvidas seja limitado pelo seu desconhecimento prático.

Mesmo antes de iniciar a minha jornada profissional, tive a oportunidade de ser entrevistado por um futuro colega que me lançou uma pergunta. Ainda hoje a considero complexa e sem uma resposta definitiva: “O que é, para si, retalho”? Atualmente, considero que o retalho é uma máquina em constante mutação, tal como um puzzle multidimensional onde se vão adicionando novas peças, atores, processos e variáveis, diariamente. Perceber o cruzamento destes elementos, para além da sua distinta relevância no tempo, é a base para a compreensão da componente analítica e das essenciais bases e metodologias descritas por Ralph Kimball. Olhar a realidade do retalho à luz de um cubo multidimensional é olhar para uma realidade muito complexa, mas de uma forma estruturada e perfeitamente compreensível, até à almejada obtenção de nova informação.

Infelizmente, há muito que é humanamente impossível abraçar a quantidade massiva de dados gerados diariamente deste puzzle. Perante este galopante crescimento estou atento aos jargões, lançados lamentavelmente por quem ainda não entende o principal objetivo da “Business Intelligence”. Escuto conceitos como “Big Data” e “Data Lakes”, cuja intensão principal nos remete para grandes repositórios, capazes de albergar “terabytes” de quaisquer tipos de dados, a custo reduzido e em tempo real. Infelizmente, não são os dados despejados para um miraculoso lago que trazem valor ao decisor de negócio, mas sim a forma como os organizamos, governamos e o sumo que deles conseguirmos extrair. Apesar da existência de mais e melhores ferramentas tecnológicas que permitem aos decisores aceder a este tipo de repositórios, estes dados brutos encontram-se dispersos e sem qualquer estruturação semântica, suportada por metadados. Na maioria das vezes, tornam-se num terreno altamente minado e inseguro, repleto de lixo despejado por imensas fontes.

*com JMS

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