O mundo moderno gera mais e mais dados a cada dia, e à medida que pessoas e empresas reúnem grandes quantidades destes dados de e para sistemas de produção, websites, smartphones, casas inteligentes, internet das coisas (dispositivos IoT), torna-se um desafio maior garantir que os dados sejam confiáveis. Bons dados são o coração de qualquer negócio, mas dados ruins podem levar a alguns resultados negativos.
Uma pergunta que todos nós devemos nos fazer é: com que eficácia os dados são utilizados em nossos negócios? Existe alguma forma de avaliar isso?
Na indústria avícola, a vara de medição universal de FCR é usada para avaliar o quão eficaz a ração convertida em peso vivo de uma ave. Às vezes as aves podem comer muita ração mas não crescem muito, o que desencadeia alarmes e nos força a avaliar muitos insumos, enquanto aves comendo ração de alta energia extremamente boa crescendo muito rapidamente nos assegura a todos que estamos fazendo as coisas certas. Apesar do fato de que as rações de alta energia têm um custo mais alto e, portanto, um custo maior de peso vivo, o FCR ainda é uma vara de medição crítica.
Se pensarmos nos dados como o alimento para o crescimento de seu negócio, podemos considerar a medida de DCR - Data Conversion Ratio. O negócio coleta dados e os converte em informações valiosas que ajudam na análise, cálculos de desempenho e tomada de decisão orientada por dados, ou o equivalente do peso da ave em termos comerciais.
E se o DCR estiver baixo? Isso pode ocorrer quando não são coletadas informações essenciais suficientes, como dados essenciais - mortalidade, pesos, consumo de ração, produção de ovos, dados de incubação e eclosão, entre outros. Hoje em dia, podem ser raros os casos em que essas informações não são coletadas regularmente, mas é muito provável que ainda sejam coletadas retroativamente ou com atraso, o que reduz bastante o DCR. Se uma empresa não tiver dados em tempo hábil, ela não terá como convertê-los em inteligência acionável.
Outros possíveis problemas - dados coletados e armazenados em silos sem integração. Isto é bastante comum em muitas empresas. Os dados da fazenda são armazenados separadamente dos dados do incubatório ou da fábrica de ração, e não há fluxo de dados ao longo de toda a cadeia de fornecimento. As diferenças nos métodos ou formatos de armazenamento também podem afetar negativamente o DCR. Como discutimos em um post anterior, o "silo-ing" de dados pode levar à degradação dos dados e negar ainda mais o valor. Os pontos de dados em falta também são freqüentemente informações viáveis, um sinal de que algo está errado e que seu processo precisa de atenção.
Uma empresa pode ter muitos pontos de coleta de dados, coletar dados em tempo real e conectá-los em toda a cadeia de suprimentos e ainda assim ter uma baixa taxa de conversão de dados? Com certeza! Assim como a ração de alta qualidade requer um bom ambiente e aves saudáveis para fazer seu trabalho, os dados precisam de ajuda para retornar seu valor total. Se os dados são coletados, mas não há como convertê-los em informações consumíveis, então eles não estão recebendo a atenção necessária. A análise por meio de ferramentas como o business intelligence ajuda a maximizar o valor dos dados e a fornecer o melhor DCR possível.
Quais são as principais etapas para melhorar a taxa de conversão de dados de sua empresa? O foco em como os dados são coletados vem em primeiro lugar. Os dados devem ser coletados o mais próximo possível da fonte e o mais rápido possível após serem gerados. Lembre-se de que os dados também devem ser consolidados e vinculados para fins de rastreabilidade. Retire os dados dos silos e coloque-os em uma versão central e única da verdade. Por fim, dados bem estruturados podem ser convertidos por ferramentas de business intelligence em informações e insights valiosos. Com um DCR alto, os dados podem ser usados para tomar decisões comerciais críticas. Um antigo provérbio russo diz: "Meça sete vezes, corte uma vez".
Hoje vou lhe perguntar novamente: você coloca dados no coração de seu negócio avícola?
