Pós-Graduação Business Intelligence

Pós-Graduação

Business Intelligence

Tendências de Mercado

de Business Intelligence

Aula 03

Case Toyota

 O problema:

– A Toyota Motor Sales USA (toyota.com) é a distribuidora norte-americana de carros e caminhões fabricados pelo Toyota;

– A empresa compra os carros da fábrica no Japão e em outro países, e os vende a concessionárias da Toyota em todos os Estados Unidos;

– Custo médio de manter um veículo durante o trânsito, em um pátio é de US$ 8/dia (leva-se em média entre 9 e 10 dias em trânsito, totalizando um gasto entre US$ 72 e US$ 80 por carro – para 2 milhões de carros por ano, o custo era de US$ 144 – US$ 160 milhões anuais – custo totalmente ALTO;

Case Toyota

 O problema:

– Incapacidade de entregar os carros às concessionárias – CLIENTES INSATISFEITOS – compra de carros nas

concorrentes – HONDA que em 2003 e 2004, os carros

híbridos começaram a ser fabricados e a competição com a Honda se intensificou;

– Toneladas de relatórios não tinham objetivo claro – a gerência não era capaz de utilizar esses dados e relatórios

estrategicamente;

– Os departamentos internos não conseguiam compartilhar informações ou faziam isso muito lentamente;

– Relatórios acionáveis eram produzidos muito tarde;

Case Toyota

 O problema:

– A gestão era incapaz de tomar decisões a tempo – não estava segura de quais dados eram válidos;

– O gerenciamento do TLS (Toyota Logistic Services) exige um controle do estoque de carros, rastreamento e gestão da

cadeia de suprimentos precisos a fim de garantir que os carros certos sejam entregues às concessionárias corretas em tempo hábil – tudo era realizado manualmente (agendamento e

processos), conduzidos com informações incorretas;

(Exemplo: se uma pessoa cometesse um erro na entrada de dados quando um navio aportava, esse erro perduraria por toda a cadeia de suprimentos) - nesse ponto a gerência

Case Toyota

 O problema:

– O departamento de TI não era capaz de responder às necessidades cada vez maiores do negócio;

Case Toyota

 A solução:

– Primeiro ponto claro: um data warehouse era necessário; – Eram necessárias ferramentas de software para processar,

extrair e manipular os dados;

– Uma solução de inteligência de negócios (BI) era necessária; – Só que tudo não é maravilha: depois de uma experiência

malsucedida de BI (conceito certo com fornecedores de software errados), em 2000 a Toyota mudou para uma

Case Toyota

 A solução:

– Novo recurso de dashboard da Hyperion permitia aos

executivos examinar visualmente pontos de acesso nas suas unidades de negócio e investigar mais detalhadamente para identificar os problemas EXATOS e suas CAUSAS;

– Traffic Lights (diferentes cores, exemplo, vermelho para

perigo) fazia com que o gerente pudesse, em tempor real, por exemplo, ver quando o ritmo da entrega está desacelerando e IMEDIATAMENTE localizar as fontes dos problemas e até

Case Toyota

 Resultados:

– No prazo de alguns dias, o sistema começou a fornecer

resultados surpreendentes (o sistema ajudou a descobrir que a Toyota era cobrada duas vezes por uma remessa específica via transporte ferroviário (um erro de US$ 800.000);

– A Toyota norte-americana conseguiu aumentar o volume de carros que ela gerenciava em 40% entre 2001 e 2005,

enquanto a força de trabalho crescia em apenas 3%; – O tempo em trânsito foi reduzido em mais de 5%;

Case Toyota

 A solução:

– O antigo gerente de TLS (hoje responsável pela divisão de

serviços ao cliente), utiliza painéis de controle, ou dashboards, no seu escritório, assim como todos os diretores financeiros e executivos por toda a Toyota (por exemplo, para melhor

gerenciar despesas, compras, etc.);

– Ficou claro também que, quanto mais pessoas utilizavam as ferramentas de análise de dados, mais lucros a Toyota podia ter;

– Sistema atualizado em 2003 e 2005, com novas ferramentas adicionadas conforme a demanda;

– Com esses e outros benefícios do sistema, ajudaram a matriz, a alcançar as maiores margens de lucro na indústria

Case Toyota

 A solução:

– Com esses resultados, sua fatia de mercado aumentou

consistentemente até a crise global de 2008. Mas isso à tornou adaptativa, e 2010 a Toyota começa a produzir robôs que

auxiliam os consumidores (por exemplo, robôs de serviço para idosos) – acreditando que há uma ótima oportunidade aí

(empresa apostando na nova tecnologia – gatilho – Hype Cycle);

– Por um estudo independente pela IDC Inc., indica que a Toyota alcançou um retorno sobre o investimento em

inteligência de negócios de 506% (o retorno médio sobre

Case Toyota

 Barbara Cooper, Toyota

 Group Vice President and Chief Information Officer,

Information Systems, Toyota Motor Sales U.S.A.

Características do Sistema da

Toyota

 Baseava-se em:

– Excesso de dados desorientadores que estavam repletos de erros e nos quais não era possível confiar;

– Concorrência forte na indústria automobilística, principalmente a Honda;

– Problemas de comunicação e de coordenação ao longo da cadeia de suprimentos;

– Incapacidade dos departamentos de compartilhar dados de uma maneira oportuna;

Características do Sistema da

Toyota

 Os sistemas incluíam:

– Um data warehouse com dados históricos;

– Ferramentas para conduzir análise e manipulação de dados; – Uma visualização da interface com o usuário (um painel de

Componentes da Toyota (BI)

Fonte de Dados Usuários de negócios Acesso Manipulação, resultados Pessoal técnico

Constrói o data warehouse Organização, sumarização, padronização, etc DW Componentes futuros de sistemas inteligentes

Interface com usuário Navegador, portal Painel de controle (dashboard) Gerentes/Executivos Gestão do desempenho de negócio (business performance management – BPM) Estratégias

Ambiente de data warehouse Ambiente analítico de negócios

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Maximizando Desempenho

O SUCESSO DE UMA ORGANIZAÇÃO É

AVALIADO POR MEIO DE RESULTADOS.

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Balance Scorecard

A grande idéia

 Medir o desempenho para acompanhar e ajustar a estratégia de negócios

 O Balance Scorecard torna visível as consequências financeiras agregadas de medidas não financeiras que geram sucesso

financeiro de longo prazo:

 O que é importante para nossos acionistas?  Como os clientes nos percebem?

 Quais processos internos podem agregar valor?

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Balance Scorecard

Quando dever ser usado:

 Perspectiva financeira : Análise dos resultados positivos através da estratégia da empresa, sua implementação e execução

 Perspectiva do cliente: Análise dos custos e lucro brutos com esforços relativos à serviço e satisfação do cliente  Perspectiva do processo interno: Análise de satisfação da

empresa através da preparação e administração de processos de negócio

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Balance Scorecard

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Análise Final

Impacto mais equilibrado de índices não-financeiros

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EVA – valor econômico agregado

A grande idéia

 É uma medida de desempenho financeiro destinada a mostrar o verdadeiro lucro econômico de uma empresa.  É apropriada a ser usada para:

 Estabelecer metas  Avaliar desempenho  Definir bônus

 Comunicar-se com investidores  Fazer orçamento de capital

 Avaliações

 Focaliza a medição tanto de valor quanto de desempenho Lucro Líquido

EVA = Operacional depois dos impostos

22 Medição Acompanhe o EVA mês a mês Cultura Crie comprometimento em toda a empresa com o EVA Motivação Ofereça recompensas para os aumentos no EVA Administração Incorpore o EVA no processo de tomada de decisões

Quando deve ser usado:

 Deve ser dada atenção especial à quatro áreas para uma aplicação bem-sucedida:

 Medição

 Administração  Motivação

 Estado de espírito

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Análise Final:

 Um dos principais problemas da tentativa de calcular o custo verdadeiro do capital é que você precisa decidir quais

anomalias devem ser incluídas no cálculo

 Estimular os gerentes a se libertar do seu estado de espírito atual e pensar lateralmente pode acarretar grande

realizações

 Deve ser visto não como uma camisa-de-força, mas como uma lista de itens para consideração

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Fluxo de Dados Corporativos

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Demanda de Informações

Growing gap

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O que é Business Intelligence?

Definição: “Business Intelligence

é o resultado da análise de dados

coletados e transformados em informações

que irá embasar decisões”.

SERRA, Laércio.

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 Ao analisar os dados históricos e atuais, situações

e desempenhos, os tomadores de decisão obtêm

valiosos insights para que eles possam tomar

decisões mais inteligentes e melhores. O processo

de Inteligência de Negócio (Business Intelligence),

baseia-se na

transformação

dos dados em

informações, depois em decisões e, por fim, em

ações.

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BUSINESS INTELLIGENCE

DADOS

CONHECIMENTO

INTELIGÊNCIA

Permite registrar o evento

Permite dar respostas ao evento

Permite antecipar o evento

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ETL

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CONCLUSÃO

PLANO ESTRATÉGICO DA INFORMAÇÃO PLANO ESTRATÉGICO DOS NEGÓCIOS

O PLANO ESTRATÉGICO DE INFORMAÇÃO TEM QUE

ESTAR EM SINCRONIA COM O PLANO ESTRATÉGICO DOS NEGÓCIOS, PARA QUE A EMPRESA OTIMIZE SUA

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" ....Uma base de dados, por maior que

seja, não é informação. Ela é minério

de informação. Para que a

matéria-prima se transforme em informação, ela

precisa ser organizada para uma tarefa,

dirigida para desempenho específico,

aplicada a uma decisão....” - Peter F.

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Pós-Graduação

Business Intelligence

Prof. Gustavo Santade

santade@gmail.com