O mundo moderno gera cada vez mais dados todos os dias e, à medida que pessoas e empresas coletam grandes quantidades desses dados em sistemas de produção, sites, smartphones, casas inteligentes e dispositivos da Internet das Coisas (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 usados em nossa empresa? Existe alguma maneira de avaliar isso?
No setor avícola, a medida universal de FCR é usada para avaliar a eficácia da conversão da ração no peso vivo de uma ave. Às vezes, as aves podem comer muita ração, mas não crescem muito, o que dispara alarmes e nos obriga a avaliar muitos insumos, enquanto as aves que comem rações de alta energia e extremamente boas, que crescem muito rápido, nos asseguram de que estamos fazendo as coisas certas. Apesar do fato de que as rações de alta energia têm custos mais altos e, portanto, um custo mais alto do peso vivo, o FCR ainda é uma medida fundamental.
Se pensarmos nos dados como a alimentação para o crescimento de seus negócios, podemos considerar a medição de DCR - Taxa de conversão de dados. A empresa coleta dados e os converte em informações valiosas que ajudam na análise, nos cálculos de desempenho e na tomada de decisões com base em dados, ou o equivalente ao peso das aves em termos comerciais.
E se o DCR for baixo? Isso pode ocorrer quando não são coletadas informações essenciais suficientes, como dados de missão crítica. mortalidade, pesos, consumo de ração, produção de ovos, dados de incubação e eclosão, entre outros. Hoje em dia, pode ser raro que essas informações não sejam 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 problemas possíveis - dados coletados e armazenados em silos sem integração. Isso 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 em toda a cadeia de suprimentos. As diferenças nos métodos ou formatos de armazenamento também podem afetar negativamente o DCR. Como discutimos em uma postagem anterior, o “silenciamento” de dados pode levar à degradação dos dados e negar ainda mais o valor. Os pontos de dados ausentes frequentemente também são 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 forem coletados, mas não houver uma maneira de convertê-los em informações consumíveis, eles não estarão 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, os 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 importantes. Um antigo provérbio russo diz: “Meça sete vezes, corte uma vez”.
Hoje vou lhe perguntar novamente: você coloca os dados no centro de seu negócio de aves?
