Você sabe o que é uma buzzword? É uma palavra ou expressão, nova ou já existente, que se torna muito popular em um período de tempo. Muitas vezes, buzzwords derivam de termos técnicos e, ainda que tenham muito do seu significado original, parte das referências podem ser adaptadas.
Feita essa introdução, você pode estar se perguntando o que isso tem a ver com o tema deste post? Comece fazendo uma rápida reflexão: quantas aplicações e contextos diferentes você viu, apenas nas últimas semanas, para o termo analytics? Principalmente com a ascensão da transformação digital, a palavra tem estado cada vez mais em evidência, sendo aplicada para referenciar diferentes atividades. De abordagens com menor complexidade a outras de alto valor agregado, existem basicamente quatro níveis dentro do analytics: o descritivo, o diagnóstico, o preditivo e o prescritivo.
Neste post, focaremos nos dois últimos, o preditivo e o prescritivo, também chamados de Advanced Analytics. Considerados como sendo de maior complexidade e valor agregado, podem oferecer a profissionais de diferentes áreas e atuações inúmeros benefícios com a aplicação de metodologias de otimização matemática, modelos estatísticos, algoritmos de aprendizado e de cognição em seus processos. Afinal, que empresa não tem entre suas metas melhorar os resultados, reduzir custos ou otimizar seus processos?
Como funciona?
Independente se a natureza é preditiva ou prescritiva, o processo de desenvolvimento das ferramentas de Advanced Analytics segue fluxos similares, que se estruturam da seguinte maneira:
- Planejamento analítico de operações – Otimizador: inicia com um cenário mais aberto e o usuário vai introduzindo premissas mais rigorosas, que limitam as possibilidades de soluções e permitem comparar cenários para escolher aquele de compromisso. Para cada cenário, há uma política de ação mais indicada como resposta da ferramenta. Responde questões do tipo: o que faço de melhor nesse cenário?
- Ferramenta Preditiva e Colaborativa de Demanda: combina a execução de modelos estatísticos para gerar previsões baseadas em tendências, sazonalidades e características históricas. Essa previsão é a base que vai sofrer interferência, via colaboração de diferentes agentes, de fatos ou conhecimentos atuais. Ao final do processo, chega-se a um plano de demanda consensada por todos os envolvidos. Responde questões do tipo: o que deve acontecer? Quais as chances?
- Ferramenta de simulação de eventos: o usuário cria uma política de ação (ou de investimentos, por exemplo) e roda o algoritmo para antecipar as consequências em seu negócio. Depois de testar diferentes políticas e seus impactos, o decisor opta por um dos cenários. Responde questões do tipo: quais as consequências de se colocar determinada política em ação?
- Machine learning (ML): é o segmento em que o “advanced analytics” mais cresce; depois de desenvolvida uma aplicação ou algoritmo, ela deve ser “treinada” de acordo com uma base histórica a fim de trazer respostas e insights frente a novos eventos e dados. Podemos citar inúmeras aplicações em destaque como: prevenção de fraudes, identificação de comportamento, previsão de eventos, análise de risco ou manutenção prescritiva. Responde questões do tipo: o que deve acontecer? Como classifico esses eventos? Quais as chances de que determinado evento ocorra?
Vantagens
Confira as principais vantagens que utilizar métodos avançados podem trazer aos negócios:
- Soluções não triviais: contribuem com a descoberta de soluções não visíveis no tratamento empírico. Seja porque o volume de dados é grande ou porque o processo envolve muitas variáveis e restrições, o advanced analytics ajudar o decisor a obter insights valiosos;
- Resultados diretos: considerando que essas ferramentas são baseadas em mecanismos de inteligência computacional, estruturados com visão de negócio, os resultados costumam ser significativos e com rápido payback;
- Automatização das decisões: construídos de forma a transformar o ambiente de tomada de decisões da forma empírica para a analítica, a ferramenta trata a complexidade e o volume de variáveis, e o decisor trabalha com análise de cenários. Quando uma premissa muda, com a execução dos planejamentos, por exemplo, rapidamente o decisor gera novas soluções;
- Redução de tempo: tornam os ciclos de decisão mais dinâmicos, possibilitando comparar cenários e tratar muito mais variáveis em muito menos tempo;
- Governança: reduzem a dependência humana, já que de alguma maneira formalizam sistemicamente o processo e as regras mais eficientes de tomada de decisões.
Soluções transformadoras
Do planejamento de linhas de produção avícola a empresas de logística e de varejo, a UniSoma desenvolve projetos capazes de entregar resultados revolucionários aos negócios. Ainda na década de 1990, quando termos como machine learning ou inteligência artificial (IA) não estavam em voga, a empresa desenvolveu um processo capaz de estimar o peso de aves por meio de visão computacional, um campo da IA. O algoritmo reconhecia o dorso do animal por meio de visão computacional, traçava seu contorno e calculava sua área. O peso era estimado com base na área do dorso e o nível de acerto superava os 95%, em média.
Conheça alguns casos de sucesso:
- Network Design e Plano Tático Integrado em empresa de produtos de higiene e limpeza proporcionou saving logístico de 30%, redução de 50% da distância/tempo médio de entrega e ganho fiscal de 4% do faturamento. Além de redução de 10% no nível de estoques médios e redução de 20% de ruptura de estoque;
- Planejamento Integrado Multinível em empresa de alimentos resultou em ganho de 25% na margem de contribuição e programação diária otimizada de produção nas plantas;
- Planejamento Integrado em empresa de laticínios definiu mix otimizado de produção em cada planta, considerando o balanço de co-produtos, e o detalhamento da utilização dos recursos produtivos, identificando e precificando gargalos e sinalizando rupturas;
- Programação de Reabastecimento de grade rede varejista estabeleceu programação de dinâmicas do CD que resultaram em elevação do nível de atendimento em mais de 40%, redução do custo unitário de transporte em aproximadamente 25%.
Evolução: Advanced Analytics operação e planejamento a outro nível
Com o incremento da capacidade computacional, trabalhar com cenários e conjunto de dados complexos e em grande volume é cada vez mais viável. A partir do momento em que as empresas entendem o real problema a ser resolvido, a UniSoma é capaz de estruturar a modelagem computacional adequada à decisão a ser tomada em cada caso.
Como montar um planejamento com 20 milhões de variáveis simultâneas? Uma atividade que seria impensável há duas décadas não só é possível nos dias de hoje, como está estruturada em uma empresa líder mundial na área de proteína animal. Montamos uma ferramenta de suporte ao planejamento tático, com horizontes de meses à frente, de toda a cadeia – da aquisição da matéria-prima até o atendimento das demandas de SKUs nos vários mercados. A partir de cenários de planejamento com quase 20 milhões de variáveis, gera sugestões otimizadas de planejamento em minutos.
Você é tomador de decisões inserido em um ambiente de alta complexidade e escala? Enfrenta desafios em termos de planejamento, governança, integração de áreas? Atua em Supply Chain, Operações, S&OP, Inteligência de Mercado, Pricing ou áreas correlatas? Conte com o conhecimento e experiência da UniSoma, pioneira no uso de técnicas de modelagem matemática no mercado corporativo brasileiro.Com um quadro de profissionais altamente capacitados em consultoria, transformação organizacional e matemática avançada, conseguem entregar soluções sob medida para os principais desafios de negócio.
* Por Luciano Moura, Diretor de Negócios da UniSoma
