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Como os diferentes tipos de benchmarking podem ajudar a sua empresa?

18 de outubro de 2021

A sua empresa trabalha com diferentes tipos de benchmarking? Bem, independente do segmento de atuação dela, é bastante comum que gestores desejem saber o status da performance da empresa no mercado e quais melhorias precisam ser realizadas em seus produtos, serviços e processos para alcançar melhores resultados para aumentar a produtividade e competitividade.


Para isso, ela precisa fazer o monitoramento do mercado, utilizar métodos de pesquisa que encontrem pontos de referência, assim como a ajude a obter análises comparativas entre ela e outras empresas para avaliar seu desempenho.


Este processo de monitoramento e pesquisa é o benchmarking, uma metodologia para análise comparativa de mercado, feita entre empresas e que permite que elas identifiquem as melhores práticas da concorrência com o objetivo de melhorar resultados. E para cada necessidade há um tipo de benchmarking diferente.


Neste artigo, falaremos um pouco sobre cada um dos tipos de benchmarking e como eles podem ajudar a sua organização a crescer estrategicamente. Confira!



ONDE O BENCHMARKING PODE SER APLICADO?


A proposta principal dos tipos de benchmarking é promover desenvolvimento e melhorias contínuas na oferta de produtos e serviços. De forma geral, eles podem ser aplicado para:

  • Melhorar processos – analisando as melhores práticas da concorrência, seus níveis de eficácia, processos e resultados obtidos, é possível propor melhorias para os processos internos;
  • Melhorar desempenho – comparando os níveis de competitividade de produtos e serviços, como preços e qualidade , é possível propor soluções e adequações que a tornem a empresa mais competitiva no mercado. 
  • Melhorar estratégias – identificando e analisando as estratégias competitivas de empresas de sucesso, é possível verificar quais erros estão sendo cometidos para corrigi-los, definir estratégias mais adequadas às metas que a empresa deseja alcançar.



POR QUE ELE É IMPORTANTE PARA AS EMPRESAS?

A importância do benchmarking está no fato dele permitir que empresas repensem processos, produtos e serviços, definam uma forma de adequá-los, inová-los para implantar novas soluções e estratégias. Além disso, permite que elas:


  • Inovem saindo à frente da concorrência;
  • Definam planos de crescimento e melhorem sua performance/resultados;
  • Mantenham-se atualizadas e alinhadas às necessidades e melhores práticas do mercado;
  • Façam redução de custos através da otimização dos processos;
  • Definam investimentos alinhados às novas propostas da empresa;
  • Diminuam ou eliminem erros e proponham soluções em um processo de melhoria contínua;
  • Tenham uma visão mais clara e estratégica dos processos e promovam a profissionalização ou terceirização dos mesmos;
  • Melhorem a comunicação empresarial.


Apesar dos excelentes resultados alcançados através do benchmarking, é importante ressaltar que nem sempre o que a concorrência pratica é adequado à sua realidade. 


OS PRINCIPAIS TIPOS DE BENCHMARKING



Fazer benchmarking é uma excelente oportunidade para identificar o que impacta na performance da empresa, corrigir erros, traçar planos, definir métricas, metas e inovar. 


Quando realizado da forma adequada, traz inúmeras vantagens e benefícios para a empresa e garante resultados cada vez melhores, como vimos anteriormente. 


Por isso, para cada necessidade, existe um tipo de benchmarking diferente que vai auxiliar a empresa de forma customizada. 



BENCHMARKING INTERNO

É um dos tipos de benchmarking mais praticado e de aplicação mais fácil. As análises são feitas dentro da própria organização usando o desempenho interno de vários setores como parâmetro de comparação. Pode ser usado como um primeiro passo para que o benchmarking externo seja realizado com mais precisão.


Ao analisar dois setores diferentes com resultados diferentes, é possível levantar informações sobre melhores práticas que podem ser replicadas em outros setores. 


Vantagens: 

  • Não demanda grandes investimentos e as informações são de fácil acesso, pois circulam dentro da própria organização;
  • Permite uma compreensão mais profunda sobre os processos internos, pois as informações são disponibilizadas de forma mais fácil e organizada;
  • Geralmente, não há problemas de confiabilidade.



Riscos e desafios


  • Problemas internos podem interferir no retorno das informações, impedindo que haja melhores comparações.
  • Pode estimular a competitividade interna e comprometer o clima organizacional.



BENCHMARKING COMPETITIVO


É considerado o mais utilizado, pois envolve comparação direta entre empresas do mesmo segmento, os famosos concorrentes diretos. Nesse caso, as análises em relação aos que disputam pelo mesmo mercado, envolvem estudos sobre processos, posicionamento de produtos e serviços.


É comum usar dados oficiais sobre faturamento e crescimento, e análises diretas de produtos e serviços.



Vantagens:


  • Permite uma análise comparativa direta com os concorrentes quanto aos métodos de produção e suas características, produtos e serviços. Com isso, a organização sabe exatamente onde precisa implantar melhorias para superar a concorrência;
  • Oportunidade de fazer parcerias com outras organizações.



Riscos e desafios


  • É preciso estar atento às questões legais;
  • As informações obtidas podem não ser 100% seguras e confiáveis, pois por serem concorrentes diretos nem sempre há interesse em oferecer ajuda;
  • Excesso de exposição pode prejudicar a empresa no futuro.



BENCHMARKING FUNCIONAL

Aqui, geralmente, os comparativos são feitos entre empresas que não são concorrentes diretos. Ele é focado em práticas comuns a todas as organizações, como a gestão financeira, logística ou controle de estoque.


Mas pode envolver alguns concorrentes indiretos, se assim achar necessário



Vantagens:


  • Pode ser altamente produtivo, por não haver problemas de confiabilidade e troca de informações;
  • Oportunidade de conhecer novas tendências, tecnologias, melhores práticas e soluções alternativas. 


Desafios:


  • Como as empresas são de ramos distintos, os processos podem ser muito específicos e a cultura organizacional também. Desta forma , algumas práticas não são aplicáveis e pode ser difícil encontrar funcionalidades comuns entre elas para comparar. 



BENCHMARKING GENÉRICO

Neste tipo de benchmarking o processo comparativo é mais amplo, e as empresas envolvidas podem ou não serem do mesmo segmento. Assim, o foco aqui não está em análise de produtos e serviços, mas em encontrar pontos de melhoria e inovação a partir da análise de processos semelhantes. 


Um exemplo pode ser a área de sucesso do cliente ou um processo de atendimento, como uma venda, desde a chegada do pedido até a entrega final.


Vantagem


  • A conceituação é mais ampla e o estudo mais detalhado, o que permite usar referências mais adequadas e assertivas para o negócio.



Desafio


  • Pode ser mais complexo aproximar-se das melhores organizações, aquelas que são referência mundial,.



OS PRINCÍPIOS DO BENCHMARKING 

 

A realização de um benchmarking demanda a observação de alguns princípios éticos e o alcance de bons resultados depende disso. Conheça alguns deles.


1- CONFIDENCIALIDADE

A proposta do benchmarking não é prejudicar a concorrência, mas estudá-la para promover aprendizado e desenvolvimento para a organização. Por isso, é necessário garantir a confidencialidade e o sigilo dos dados recebidos. 


2- RECIPROCIDADE

Princípios como honestidade, parceria e colaboratividade são fundamentais. Por isso, fornecer dados equivalentes aos que foram recebidos é sempre válido e promove bons relacionamentos e parcerias. 


3- LEGALIDADE

É indispensável que informações obtidas durante o processo sejam válidas e colhidas de maneira legal. É importante ficar atento à veracidade das informações, já que algumas empresas podem não ser tão transparentes ao fornecê-las. 


Além disso, ressaltamos a importância da LGPD e a proteção dos dados recebidos, sejam eles de outras empresas ou dos usuários.


4- CONTATO

É importante que seja feita uma seleção antecipada e cuidadosa dos profissionais que estarão em contato no repasse de informações. Isso garante maior sigilo e que os dados sejam coletados de forma ética e profissional. 


5- PREPARAÇÃO

Algumas perguntas devem ser levantadas antecipadamente para garantir que as informações necessárias sejam coletadas.É importante deixar claro porque uma determinada informação está sendo coletada e como ela será usada. 



COMO O BIG DATA PODE AJUDAR?


Investir em benchmarking e inteligência competitiva pode trazer excelentes resultados para uma organização. Para isso, ela precisa obter insights e respostas que permitam um processo decisório mais inteligente e estratégico.


Isso pode ser alcançado através de ferramentas e soluções inovadoras que garantirão que o processamento das informações seja feito de forma mais robusta, segura, rápida e assertiva.


Quer saber mais? Então baixe nosso infográfico “17 estatísticas reveladoras sobre o futuro do Big Data” e informe-se sobre a importância do Big Data para a gestão de sua empresa e como ele pode ajudá-la na realização dos diferentes tipos de benchmarking.



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Databricks Unity Catalog Metrics: Entenda Como Essa Solução Possibilita Definições Consistentes de Métricas Empresariais

Por Equipe de especialistas Five Acts • 16 de agosto de 2024
Introdução Em um mundo onde as decisões orientadas por dados são importantes para o sucesso do negócio, a consistência e a governança das métricas empresariais se tornam essenciais. Porém, com o crescente volume de informações que são gerados a todo momento, realizar um bom gerenciamento de dados tornou-se bastante desafiador. Deste modo, o Unity Catalog Metrics, da Databricks, surge como uma solução robusta que permite às equipes de dados definirem e utilizarem métricas empresariais de forma consistente em toda a organização, podendo ter uma visualização clara e de ponta a ponta de todos os seus dados. Assim, este artigo busca esclarecer como o Unity Catalog Metrics possibilita essas definições consistentes, promovendo decisões de negócios mais informadas e eficazes. O que é o Unity Catalog Metrics? O Unity Catalog Metrics é uma funcionalidade dentro do Unity Catalog da Databricks, projetada para fornecer um sistema de governança de dados que unifica a forma como as métricas empresariais são definidas, gerenciadas e acessadas. Ele permite que as empresas estabeleçam uma única fonte de verdade para suas métricas, garantindo que todos os usuários e aplicações utilizem as mesmas definições e cálculos para tomar decisões de negócios. Principais Funcionalidades 1. Definições Consistentes de Métricas : O Unity Catalog Metrics assegura que todas as métricas empresariais sejam definidas de maneira uniforme. Isso é alcançado por meio da centralização das definições de métricas em um catálogo governado, onde as regras de cálculo e os critérios de medição são claramente especificados e padronizados. 2. Governança de Dados : Com controles de acesso baseados em funções (RBAC) e trilhas de auditoria detalhadas, o Unity Catalog Metrics proporciona um ambiente seguro e auditável para a definição e uso de métricas. Isso ajuda a evitar discrepâncias e promove a conformidade com regulamentações e políticas internas. 3. Integração com Ferramentas de BI e Análise : A integração nativa com diversas ferramentas de Business Intelligence (BI) e plataformas analíticas permite que as métricas sejam facilmente acessadas e utilizadas por diferentes equipes, garantindo que todos os insights derivem das mesmas bases de dados e cálculos. 4. Gerenciamento Centralizado de Metadados e Usuários: Antes do Unity Catalog, cada workspace do Databricks utilizava um metastore Hive separado, o que exigia sincronização manual de metadados, levando a inconsistências. O Unity Catalog unifica metadados entre workspaces, armazenando-os no nível da conta, permitindo uma visão consistente de usuários e grupos e facilitando a colaboração.

Como o Alteryx pode transformar o seu setor financeiro: traga mais eficiência e desempenho para a rotina da sua empresa

Por Equipe de especialistas Five Acts • 8 de agosto de 2024
No mundo financeiro, a busca por eficiência e precisão tem sido incansável. Processos fiscais, contábeis, de auditoria e FP&A (Planejamento e Análise Financeira) exigem não apenas precisão, mas também rapidez e adaptabilidade. Neste cenário, o Alteryx surge como uma solução que oferece uma plataforma de automação e análise de dados com o objetivo de transformar a maneira como os departamentos financeiros operam. Neste artigo, exploramos como o Alteryx pode impactar seu setor financeiro, detalhando os benefícios e explicações técnicas associadas. Setor Fiscal Entenda como simplificar a previsão e tomada de decisões estratégicas A previsão fiscal e a tomada de decisões estratégicas são cruciais para a saúde financeira de uma empresa. Com o Alteryx, é possível simplificar esses processos utilizando suas poderosas ferramentas de automação e análise de dados. Ele permite a integração de dados de diversas fontes, limpeza e preparação dos mesmos, facilitando a construção de modelos preditivos precisos. Isso resulta em previsões fiscais mais robustas e decisões estratégicas bem informadas. Escalabilidade e Automação A análise fiscal se beneficia da escalabilidade e automação proporcionadas pelo Alteryx. A plataforma permite escalar operações em todo o departamento fiscal, abrangendo desde o uso geral até impostos diretos e indiretos. A gestão de dados fiscais é automatizada, reduzindo o desperdício de tempo manual e proporcionando insights detalhados em minutos através do Alteryx Auto Insights. Isso permite visualizar tendências e oportunidades, identificar a causa raiz com facilidade e tomar decisões orientadas por dados. FP&A Aprimore a previsão e análise de variações hipotéticas No campo de FP&A, a capacidade de realizar previsões precisas e análises de variações hipotéticas é essencial. O Alteryx oferece funcionalidades avançadas para automatizar a gestão orçamentária, permitindo a criação de cenários "e se" de forma rápida e eficiente. Com a automação de tarefas repetitivas e a capacidade de manipular grandes volumes de dados, o Alteryx melhora significativamente a precisão das previsões e agiliza a análise financeira. Planejamento e Análise Financeira: faça análises de cenários com tecnologia preditiva O planejamento e a análise financeira (FP&A) são cruciais para o crescimento sustentável de qualquer negócio. O Alteryx permite avançar nessa área através de análises de cenários mais inteligentes e tecnologia preditiva de ponta. A plataforma facilita a identificação de variâncias com um clique e a geração de histórias a partir de dados brutos em minutos. Isso permite aos analistas financeiros focar em estratégias de crescimento em vez de tarefas operacionais. Auditoria Reduza custos, crie testes e validações de ponta a ponta A auditoria pode ser um processo demorado e custoso. O Alteryx transforma essa realidade ao automatizar testes e validações de ponta a ponta. Utilizando suas ferramentas de análise e visualização de dados, o Alteryx permite identificar anomalias e padrões suspeitos com rapidez. Isso não só reduz os custos operacionais, mas também aumenta a precisão e a confiança nos processos de auditoria. Contabilidade Automatize o fechamento do mês, lançamento contábil e consolidação A contabilidade é uma área que se beneficia enormemente da automação. O Alteryx oferece soluções para automatizar o fechamento do mês, o lançamento contábil e a consolidação. Isso inclui a automação da reconciliação de contas e a eliminação de tarefas manuais, resultando em processos mais rápidos e menos propensos a erros. Além disso, a plataforma facilita a análise de grandes volumes de dados contábeis, proporcionando insights valiosos para a tomada de decisões. Economia de Tempo e Precisão com Analytics No contexto contábil, o Alteryx economiza centenas de horas de extração de dados, limpeza e manutenção de registros. A automação da reconciliação de contas, dos lançamentos contábeis manuais e do fechamento no fim do mês permite que os contadores se concentrem em atividades de maior valor agregado. A precisão é aumentada e os processos são significativamente acelerados. Automatização do Analytics: Elevando a Análise Fiscal, Financeira e de Auditorias Por fim, o Alteryx eleva o patamar da análise fiscal, financeira e de auditorias, juntando-se a empresas líderes do setor no desenvolvimento de bases sólidas para evitar desperdícios significativos nos processos de coleta e reconciliação. A automatização dessas etapas permite que especialistas se libertem de tarefas repetitivas e concentrem seus esforços em análises estratégicas, gerando valor real para a organização.  Conclusão O Alteryx oferece uma transformação significativa para o setor financeiro, automatizando processos complexos e melhorando a eficiência e a precisão. Desde a simplificação da previsão fiscal até a automação da contabilidade, auditoria e FP&A, o Alteryx capacita as equipes financeiras a focarem em estratégias de crescimento e tomadas de decisão baseadas em dados. Adotar o Alteryx é um passo decisivo para qualquer organização que deseja maximizar seu desempenho financeiro e se manter competitiva no mercado.

Databricks Mosaic AI Model Serving - Entenda como essa ferramenta vai potencializar análises com LLMs

Por Equipe de especialistas Five Acts • 18 de julho de 2024
O Databricks Mosaic AI Model Serving é uma plataforma que permite aos usuários criar, treinar e implementar modelos de inteligência artificial personalizados, utilizando dados específicos de sua organização. Ele se integra com outras ferramentas da Databricks, como o Databricks Lakehouse Platform, para facilitar a análise de dados e a geração de insights avançados. Deste modo, esta ferramenta representa um avanço significativo na integração de LLMs em fluxos de trabalho analíticos, prometendo transformar a maneira como os analistas de dados e profissionais de BI interagem com a inteligência artificial e oferecendo uma abordagem sem código, que torna a tecnologia avançada acessível e eficaz. O que é o Mosaic AI Model Serving? O Mosaic AI Model Serving fornece uma interface unificada para implantar, controlar e consultar modelos de AI. Cada modelo servido está disponível como uma API REST que pode ser integrada ao seu aplicativo da Web ou cliente. O serviço oferece alta disponibilidade e baixa latência para modelos implantados, ajustando-se automaticamente à demanda, economizando custos de infraestrutura e otimizando o desempenho. Essa funcionalidade utiliza computação serverless. A plataforma oferece suporte para: Modelos personalizados: Pacotes de modelos Python no formato MLflow, que podem ser cadastrados no Unity Catalog ou no workspace do registro de modelo. Exemplos incluem Scikit-Learn, XGBoost, PyTorch e Hugging Face. Modelos de última geração: Modelos básicos selecionados que suportam inferência otimizada, como Llama-2-70B-chat e Mistral-7B, disponíveis para uso imediato. Modelos externos: Modelos de IA generativos hospedados fora da Databricks, como GPT-4 da OpenAI e Claude da Anthropic. O que são LLMs? Large Language Models (LLMs) são modelos de inteligência artificial treinados em grandes quantidades de dados textuais para entender, gerar e responder a texto de maneira semelhante à humana. Eles são capazes de realizar uma variedade de tarefas de processamento de linguagem natural (NLP), como tradução de idiomas, resumo de textos, resposta a perguntas e geração de texto. Integração Eficiente de LLMs Embora os LLMs ofereçam respostas rápidas e precisas a perguntas específicas, seu verdadeiro valor é realizado quando integrados aos processos de ponta a ponta. O Databricks Model Serving facilita essa integração, permitindo que respostas geradas por LLMs alimentem fluxos de trabalho contínuos no Databricks Lakehouse Platform e aplicativos de IA em tempo real. Aplicações de IA na Prática As capacidades desta solução são vastas, englobando três principais áreas de aplicação: Mineração de Texto: Estruturação de informações não estruturadas para acelerar a obtenção de insights a partir de grandes volumes de dados. Exemplos incluem a classificação e o resumo de textos. Geração de Conteúdo: Criação de novos conteúdos a partir de dados existentes, como a elaboração de e-mails comerciais, apresentações de PowerPoint e até mesmo código de programação. Recuperação de Informações: Extração e reorganização de informações de múltiplas fontes para facilitar o consumo e a tomada de decisão. Exemplos incluem a pesquisa em documentos e a criação de relatórios detalhados. Facilitação do Processo Analítico O Databricks Model Serving é mais do que uma interface de chat. Ele oferece uma integração profunda com o Databricks Lakehouse Platform, abrangendo desde a preparação de dados até a validação de respostas e tarefas específicas de casos de uso. Essa integração proporciona uma navegação intuitiva e sem código através do complexo cenário da IA generativa. Escolhendo o LLM Certo Um dos principais desafios na utilização de LLMs é selecionar o modelo adequado para cada tarefa. O Databricks Model Serving simplifica esse processo com uma estrutura de avaliação que considera tamanho, velocidade e custo, além de fornecer métricas de desempenho líderes do setor. Personalização com Dados Proprietários O desempenho dos LLMs pode ser significativamente aprimorado com a incorporação de dados proprietários. O Databricks Model Serving oferece várias formas de fazer isso: Ajuste Fino do Modelo: Para um controle detalhado sobre o desempenho do modelo. Geração de Aumento de Recuperação (RAG): Para adicionar conhecimento externo e reduzir a alucinação. Segurança e Privacidade de Dados A segurança é uma prioridade no Databricks Model Serving. A ferramenta permite que os LLMs sejam hospedados em ambientes de dados privados, garantindo que as interações e dados permaneçam seguros dentro da organização. Isso proporciona controle total e aderência às políticas de governança de dados. Benefícios e Vantagens Interface unificada: Gerencie todos os modelos em um único local e consulte-os com uma única API, simplificando o processo de experimentação, personalização e implantação. Personalização segura: Integração com o Databricks repositório de recursos e Mosaic AI Vector Search, permitindo ajuste fino com dados proprietários. Governança e monitoramento: Gerencie centralmente todos os endpoints do modelo, definindo permissões e monitorando a qualidade. Redução de custos: Otimizações garantem a melhor taxa de transferência e latência, ajustando-se automaticamente à demanda. Alta disponibilidade e segurança: Suporta mais de 25 mil consultas por segundo com latência de menos de 50 ms, protegendo dados com múltiplas camadas de segurança. Conclusão O Databricks Model Serving é uma ferramenta que capacita analistas a alavancar o poder dos LLMs de maneira eficiente e segura. Com sua abordagem sem código e integração perfeita com o Databricks Lakehouse Platform, ele transforma processos analíticos, impulsionando a automação e a tomada de decisões rápidas e informadas. A Five Acts já está conduzindo seus clientes nessa jornada de inovação, pronta para se adequar a essa tendência do mercado que promete transformar o futuro das análises de dados nos próximos anos. Entre em contato com um de nossos consultores e descubra como podemos ajudar sua empresa a tratar os dados como um diferencial estratégico.
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