Criação de uma estratégia de análise de dados para melhoria contínua

Durante séculos, as pessoas têm aproveitado o poder da análise para tomar decisões melhores. De fato, o processo remonta ao trabalho do filósofo grego Aristóteles sobre lógica.

Em termos leigos, a análise é o exame sistemático de dados e estatísticas usados para tomar decisões de negócios fundamentadas. Mas, enquanto as pessoas na época de Aristóteles tinham apenas papel e caneta para trabalhar, as organizações modernas podem aproveitar a Internet Industrial das Coisas (IIoT), a Indústria 4.0, a inteligência artificial e a tecnologia de análise de dados. aprendizado de máquina para melhores aplicativos analíticos e dados ainda mais valiosos.

Apesar desses avanços, as organizações de todos os setores precisam estar sempre atentas às oportunidades de melhoria, dada a falta de contexto na maioria dos dados, combinada com a grande quantidade e os tipos de pontos de dados. Uma estratégia de análise de dados centrada na melhoria contínua pode aumentar a eficiência, maximizar a produção e melhorar o resultado final. Assim, as organizações que desenvolvem uma estratégia madura de análise de dados podem experimentar uma qualidade contínua e um aumento no desempenho do processo.

Como vimos nos últimos anos, as empresas que se concentram na utilização da tecnologia mais recente para atender às demandas da cadeia de suprimentos superam as empresas que não o fazem. 

De fato, A Renwood Mills trouxe benefícios imediatos diminuindo o tempo de inatividade em suas linhas de produção. Em apenas um ano, eles economizaram quase $100.000 em apenas uma linha com a análise de dados EDM da Sightline e a solução de análise de causa raiz.

O objetivo de sua empresa deve ser o de nunca parar de melhorar. Uma estratégia de análise de dados pode tornar isso possível.

A importância das estratégias de análise de dados para a melhoria contínua

Há um grande potencial para a melhoria contínua nas operações padrão atuais. Com suas raízes no setor de manufatura, a melhoria contínua permite que as empresas identifiquem continuamente oportunidades para garantir a eficiência. Isso não só beneficia funcionários e clientes, mas também investidores e partes interessadas. 

Ao considerar os benefícios da análise de dados em seus processos operacionais, considere todas as partes móveis da produção. Do ponto de vista da manufatura, da indústria e da aquicultura, há centenas - se não milhares - de processos que podem se tornar mais eficientes. Desde o alívio da pressão em toda a fábrica da atual escassez de mão de obra e criar previsões mais precisas para prevenção da propagação de doenças em toda a pesca e monitoramento da qualidade da água para evitar a morte, a análise de dados é comprovadamente reduzir as despesas em 47% e melhorar os processos operacionais em 54%.

Embora todas as organizações busquem a melhoria contínua da qualidade, muitas não conseguem alcançá-la por meio de processos manuais. A melhoria contínua não é um negócio único. O processo não tem um fim bem definido.

É também um caminho cheio de obstáculos, incluindo barreiras de comunicação que impedem a colaboração, orçamentos limitados e falta de recursos para a solução de problemas. Os avanços digitais, incluindo ferramentas de gerenciamento de big data e software de análise de dados, podem ajudar as organizações a promover uma cultura de melhoria contínua em menos tempo.

O segredo do sucesso pode estar enterrado na avalanche de dados que sua empresa já coletou. No entanto, é essencial que as organizações entendam como aproveitar essas grandes quantidades de dados da maneira adequada. O desenvolvimento da estratégia correta de análise de dados ajudará a colocar as rodas em movimento.

Como obter uma vantagem competitiva com o uso da análise de dados

Muitas organizações usam a análise de dados para obter insights mais profundos sobre a distribuição, a produção ou as atividades dos clientes. Entretanto, a análise pode ser usada para muito mais do que isso. Ela pode:

• Ser usado para tomar decisões de negócios confiantes em tempo real
• Permitir o planejamento e a previsão financeira e operacional por meio de análise preditiva
• Criar dados estruturados hierarquicamente usados para conformidade regulamentar

Para fazer com que o big data trabalhe mais, sua organização deve ter uma estratégia abrangente de análise de dados para estabelecer uma única fonte de verdade para melhorar a colaboração e o aprimoramento contínuo do processo.

O desenvolvimento de uma única fonte de verdade por meio de uma estratégia de análise de dados permite que as organizações entendam e comuniquem melhor o contexto de cada elemento de dados, incluindo sua fonte, linhagem, definição e tipo.

Por exemplo, os departamentos de vendas e financeiro de uma organização de manufatura poderiam informar o lucro métrica para a diretoria executiva. Infelizmente, seus números podem ser diferentes. Isso ocorre porque o departamento de vendas pode estar informando o valor bruto lucro e o setor financeiro está usando lucro líquido. Esse é um problema tanto na linhagem quanto na definição dos dados. Essa pode parecer uma solução simples, mas já vimos várias vezes vários departamentos da mesma organização usarem os mesmos termos para se referir a diferentes pontos de dados.

Uma estratégia de análise de dados pode eliminar esses obstáculos de comunicação e permitir que uma empresa faça e responda com eficiência perguntas comerciais essenciais baseadas em dados.

Como desenvolver uma estratégia eficaz de análise de dados

As organizações podem desenvolver uma estratégia eficaz de análise de dados para melhoria contínua em cinco etapas práticas, incluindo

1. Identificação dos principais participantes: A implementação de uma estratégia de análise de dados bem-sucedida requer uma equipe multifuncional de participantes comprometidos e conscientes que possam dar o exemplo. Eles devem ter interesse nos dados da organização e nas metas de longo prazo de como usar melhor as informações.

2. Sessões iniciais de descoberta: Como qualquer nova estratégia, uma organização precisa realizar várias sessões iniciais de descoberta para saber mais sobre seus processos atuais de análise de dados. Essas sessões devem examinar o estado atual dos conjuntos de big data, das tecnologias e dos casos de uso atuais da empresa. Isso ajuda a organização a entender melhor quais dados merecem ser monitorados para melhorias contínuas.

3. Estabelecer um modelo operacional de análise e escolher as ferramentas certas: Embora existam muitos modelos operacionais de análise a serem considerados, como funcional e CoE, pense em quais ferramentas serão mais eficazes para o consumo de análise. As partes interessadas devem considerar o custo, a segurança, a escalabilidade e a facilidade de uso de cada ferramenta. De acordo com a pesquisa Global CIO da Deloitte, 69% das organizações estão aprimorando suas operações comerciais com plataformas baseadas na nuvem que têm segurança de dados integrada. 

4. Aprimorar a alfabetização de dados em toda a empresa: Todos os funcionários de uma organização precisam entender as práticas recomendadas de dados. Embora esse seja o elemento mais desafiador do estabelecimento de uma estratégia de análise de dados, é também o mais crucial. As partes interessadas devem dar o exemplo, a empresa deve treinar internamente e os dados devem estar acessíveis a todos. Ter um painel único e fácil de entender com áreas de detalhamento opcionais prontas para uso ajuda os funcionários a entender pontos de dados importantes mais rapidamente e a ver suas correlações mais cedo.

5. Analisar e revisar: Nenhuma estratégia será um sucesso inicial. A organização deve revisar continuamente sua estratégia de análise de dados para identificar oportunidades de melhoria.

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