Desafios Da Área De Compras E Como Deixá-la Mais Estratégica Com Inteligência De Dados

Em uma era onde dados são o motor propulsor das decisões empresariais, a área de compras, tradicionalmente vista como operacional, encontra-se em uma encruzilhada. Por um lado, enfrenta desafios crescentes, desde a gestão de fornecedores até a otimização de recursos.

Por outro, vislumbra uma oportunidade sem precedentes de se reinventar e tornar-se um pilar estratégico nas organizações. Imagine a possibilidade de prever tendências de mercado, obter insights sobre fornecedores e otimizar processos de compra, tudo em tempo real. Soa revolucionário?

Então, vamos ver nesse artigo como a inteligência de dados está transformando os desafios da área de compras em oportunidades, moldando o futuro das organizações de forma estratégica e inovadora.

Quais os principais desafios da área de compras

A área de compras, dentro de qualquer empresa, é uma das engrenagens fundamentais para o seu funcionamento. Seu papel vai além de adquirir produtos e serviços; é uma operação que deve ser otimizada, estratégica e, nos dias de hoje, impulsionada pela inteligência de dados. Mas quais são os principais desafios dessa área? E como a integração da gestão de dados pode beneficiar os processos de compra? Vamos explorar isso em detalhes.

O Processo de compras e seus desafios inerentes

O processo de compras pode ser simplificado em algumas etapas: identificação da necessidade, seleção de fornecedores, negociação, realização do pedido, recebimento e avaliação do fornecedor. Em cada uma dessas etapas, existem desafios. Vamos explorar os desafios inerentes a cada uma das fases.

Identificação da Necessidade:

Desafios: Determinar a real necessidade de um produto ou serviço pode ser complicado. É preciso diferenciar entre o que é essencial e o que é desejável, bem como avaliar o timing correto para a aquisição.

Exemplos: Dificuldade em prever demandas sazonais, falta de comunicação entre departamentos ou uma análise inadequada das tendências do mercado.

Seleção de Fornecedores:

Desafios: A escolha do fornecedor certo vai além do preço. É crucial considerar a qualidade do produto, a reputação do fornecedor, sua capacidade de entrega e sua estabilidade financeira.

Exemplos: Falta de informações atualizadas sobre fornecedores, desafios na comparação de propostas ou a tentação de optar apenas por preços baixos.

Negociação:

Desafios: A negociação não se limita a obter o melhor preço. Envolve também garantir prazos de entrega viáveis, condições de pagamento favoráveis e, em alguns casos, garantias ou serviços pós-venda.

Exemplos: Falta de habilidades ou ausência de informações para embasar a negociação ou desequilíbrios de poder entre comprador e fornecedor.

Realização do Pedido:

Desafios: Garantir que os pedidos sejam realizados corretamente, refletindo as condições negociadas, e que haja um sistema eficiente de acompanhamento.

Exemplos: Erros no processamento de pedidos, sistemas de TI inadequados ou falhas na comunicação interna.

Recebimento:

Desafios: Assegurar que o produto ou serviço recebido está em conformidade com o que foi solicitado e negociado. Isto envolve verificar a qualidade, quantidade, prazos e outras condições estipuladas.

Exemplos: Atrasos na entrega, produtos danificados ou que não atendem às especificações, ou problemas na logística interna.

Avaliação do Fornecedor:

Desafios: Estabelecer critérios claros e objetivos para avaliar o desempenho do fornecedor e garantir que essa avaliação resulte em melhorias contínuas.

Exemplos: Falta de métricas claras de avaliação, resistência de fornecedores em aceitar feedback ou a ausência de um processo de revisão regular.

As pessoas envolvidas e fornecedores

O processo de compras não é uma ação isolada. Envolve diversas partes, desde o solicitante do produto ou serviço dentro da empresa até o fornecedor externo. No meio desse caminho, temos os analistas de compras, gestores de categoria, gerentes de compras e, claro, os fornecedores. Vamos analisar quem são as partes e suas responsabilidades no processo.

Solicitante:

Descrição: Essa é a pessoa ou departamento que identifica a necessidade de um produto ou serviço. Eles são frequentemente os usuários finais e sabem exatamente o que é necessário para a operação ou projeto.

Papel: Inicia o processo de compras ao identificar e comunicar uma necessidade. Fornecem especificações detalhadas e justificativas para a aquisição.

Analistas de Compras:

Descrição: Profissionais que lidam diretamente com a coleta de informações, análise de dados e inicialização das operações de compra.

Papel: Eles avaliam as solicitações, coletam propostas, comparam fornecedores e muitas vezes são os primeiros a entrar em contato com os fornecedores para obter cotações ou informações adicionais.

Gestores de Categoria:

Descrição: Especialistas em determinadas categorias de produtos ou serviços. Eles possuem um profundo conhecimento sobre o mercado, tendências, inovações e melhores práticas.

Papel: Responsáveis por desenvolver estratégias de compras para suas categorias designadas, identificando os melhores fornecedores e otimizando custos. Também são responsáveis por garantir que os produtos ou serviços adquiridos estejam alinhados com as necessidades e objetivos da empresa.

Gerentes de Compras:

Descrição: Profissionais de alto nível que supervisionam o departamento de compras, definindo políticas, processos e estratégias.

Papel: Tomam decisões estratégicas, aprovam compras de alto valor e gerenciam relações com fornecedores-chave. Também são responsáveis por garantir que o departamento de compras esteja alinhado com os objetivos globais da empresa.

Fornecedores:

Descrição: Empresas ou indivíduos que fornecem os produtos ou serviços necessários.

Papel: Eles fornecem cotações, informações sobre produtos ou serviços, e são responsáveis por cumprir os termos e condições negociados. A relação com os fornecedores é crucial, pois a qualidade, pontualidade e conformidade dos produtos ou serviços adquiridos dependem diretamente deles.

Dificuldades para tornar a área data driven

Em uma era de transformação digital, a frase “data driven” tornou-se um mantra para muitas empresas. No entanto, tornar a área de compras data driven não é uma tarefa simples. Aqui estão algumas das principais dificuldades:

Integração de Sistemas:

Descrição: Muitas empresas ainda operam com sistemas legados que não estão preparados para coletar, armazenar ou analisar grandes volumes de dados de forma eficaz.

Impacto: A falta de integração pode resultar em silos de dados, onde informações valiosas são isoladas e não são facilmente acessíveis ou utilizáveis.

Qualidade dos Dados:

Descrição: Ter acesso a dados não é suficiente; eles precisam ser precisos, atualizados e relevantes.

Impacto: Dados imprecisos ou desatualizados podem levar a insights errados e decisões mal informadas.

Cultura Organizacional:

Descrição: Algumas empresas ainda são resistentes à mudança e podem não estar culturalmente preparadas para depender de análises de dados para a tomada de decisão.

Impacto: Isso pode criar resistência interna, com equipes relutantes em adotar novas ferramentas e abordagens.

Falta de Habilidades e Treinamento:

Descrição: A abordagem data driven requer habilidades específicas, como análise de dados, interpretação estatística e domínio de ferramentas de Business Intelligence.

Impacto: Sem a equipe certa e treinamento adequado, as empresas não podem extrair valor real de suas iniciativas de dados.

Visão Limitada do Retorno sobre o Investimento (ROI):

Descrição: Pode ser difícil para as empresas quantificar o ROI de se tornarem data driven, especialmente no curto prazo.

Impacto: Isso pode resultar em hesitação ou falta de apoio executivo para investir em infraestrutura e ferramentas necessárias.

Desafios de Privacidade e Segurança:

Descrição: Com o aumento da coleta e análise de dados, surgem preocupações sobre como esses dados são armazenados, protegidos e utilizados, especialmente à luz de regulamentações como a LGPD.

Impacto: As empresas precisam garantir a conformidade, o que pode adicionar complexidade e custo ao processo de se tornar data driven.

O que é inteligência de dados?

Imagine que você tem um quebra-cabeça gigante, com milhares de peças soltas. Cada peça é uma informação ou dado sobre sua empresa: vendas diárias, feedback de clientes, desempenho de produtos, e assim por diante. Agora, o desafio é montar esse quebra-cabeça de forma que revele uma imagem clara do seu negócio. É aqui que entra a inteligência de dados.

A inteligência de dados é como um mestre de quebra-cabeças. Ela toma todos esses fragmentos dispersos e os une, revelando padrões, tendências e insights cruciais.

No mundo dos negócios, por exemplo, se você tem um e-commerce, a inteligência de dados pode analisar as informações de compra dos clientes e identificar que, digamos, 80% das vendas de um determinado produto acontecem às sextas-feiras. Isso pode indicar uma oportunidade para promoções específicas nesse dia da semana.

Esta habilidade de decifrar e interpretar grandes volumes de informação combina técnicas avançadas de análise, algoritmos poderosos e ferramentas de software. E o avanço da Inteligência Artificial (IA) eleva isso a outro nível.

Pense na IA como uma ferramenta que automatiza e acelera esse processo. Se voltarmos ao nosso e-commerce, com a ajuda da IA, poderíamos prever quais produtos terão maior demanda no próximo mês, otimizando o estoque e a logística.

Qual a importância da inteligência de dados de compra?

Imagine que você está organizando uma festa surpresa e quer saber o que servir. Se você tivesse um registro de todas as comidas e bebidas que seus amigos preferem, a decisão seria muito mais fácil e assertiva, certo? A inteligência de dados de compra opera com uma lógica similar, mas em uma escala muito maior e para o mundo dos negócios.

Ter um entendimento claro sobre o comportamento e as preferências de compra dos clientes é como ter um mapa do tesouro nas mãos das empresas. Usando essa inteligência, as empresas conseguem “ler” esse mapa para descobrir tendências valiosas.

Por exemplo, se uma loja de roupas analisar seus dados e perceber que a venda de casacos aumenta consideravelmente em julho, ela pode se preparar melhor no próximo ano, garantindo um estoque adequado e promoções atrativas nesse mês.

Por outro lado, há também o desafio das questões fiscais. Imagine um velejador; sem um bom mapa e uma bússola confiável, ele pode acabar em uma situação complicada. Da mesma forma, para as empresas, ter uma gestão de dados de compras eficaz é como ter essa bússola e mapa.

Ela ajuda a prever desafios fiscais, garantindo que a empresa navegue de acordo com as regulamentações, evitando assim multas e penalidades inesperadas.

Como a inteligência de dados pode ajudar os processos de compras?

Existem diversas maneiras pelas quais a inteligência de dados pode ajudar os processos de compras, a seguir, listamos os principais.

• Integração de Dados: Em grandes empresas, é comum ter múltiplos sistemas de informação que armazenam dados de diferentes departamentos. A inteligência de dados pode integrar esses conjuntos de dados dispares, proporcionando uma visão holística do processo de compras. Com essa visão integrada, tomadores de decisão podem identificar gargalos, otimizar fluxos de trabalho e melhorar a coordenação entre departamentos.
• Aumento de eficiência: Ao utilizar ferramentas data driven e técnicas de análise, as empresas podem identificar oportunidades de redução de custos e melhorar sua negociação com fornecedores. Por exemplo, analisando dados históricos de compras e comparando-os com informações de mercado, é possível identificar se a empresa está pagando mais do que deveria por um produto ou serviço.
• Otimização de tempo: Em um mercado dinâmico, rapidez é fundamental. A inteligência de dados automatiza muitos dos processos manuais associados à área de compras, desde a cotação até a aquisição. Isso não apenas acelera decisões, mas também libera recursos humanos para se concentrarem em tarefas estratégicas, em vez de operacionais.

Resumindo, a inteligência de dados, quando aplicada à área de compras, tem o potencial de transformar completamente a maneira como as empresas operam, tornando-as mais eficientes, ágeis e competitivas. Ao abraçar essa abordagem data driven, as organizações podem não apenas superar desafios, mas também aproveitar oportunidades em um mercado em constante mudança.

Processo de compras, uma parte estratégica por meio da inteligência de dados

No mundo empresarial contemporâneo, o processo de compras evoluiu de uma função operacional para uma ferramenta estratégica crucial. E a chave por trás dessa transformação é a inteligência de dados. Veja os exemplos a seguir.

Gerenciamento de equipe:

A equipe de compras de uma empresa é fundamental e precisa operar com a precisão e eficiência de uma equipe de pit stop em uma corrida de Fórmula 1. Assim como cada membro da equipe de pit stop tem um papel específico, de trocar pneus a reabastecer o carro, na equipe de compras, cada membro possui habilidades distintas.

Utilizando ferramentas de inteligência de dados, podemos discernir quem é mais eficaz em negociar preços com fornecedores de matéria-prima ou quem domina a gestão de contratos de serviços. Ao monitorar o desempenho de cada indivíduo, também é possível identificar áreas de melhoria, direcionando treinamentos específicos para aprimoramento contínuo.

Relação custo x benefício:

Quando se trata de adquirir um novo equipamento para sua fábrica, a decisão não deve ser tomada às cegas. Pense na inteligência de dados como um norteador preciso neste cenário.

Com ela, você tem a capacidade de rastrear e analisar as variações de preços ao longo dos meses, perceber períodos em que fornecedores tendem a oferecer condições mais vantajosas e até prever possíveis encarecimentos com base em indicadores de mercado.

Assim, sua decisão de compra é embasada não só pelo seu conhecimento atual, mas também por insights precisos derivados dos dados, assegurando que cada investimento tenha o melhor retorno possível. 

Relação com o cliente/stakeholders:

Entender os hábitos dos clientes é como conhecer a receita favorita de um amigo. Ao saber exatamente o que ele gosta, você pode surpreendê-lo de forma positiva. Tomemos, por exemplo, uma fábrica de roupas. Ao analisar os dados de pedidos, ela percebe que certa loja faz encomendas volumosas sempre à medida que o verão se aproxima.

Armada com essa informação, a fábrica não espera o pedido chegar: ela já prevê as demandas, propõe lotes especiais e cria promoções exclusivas para aquela loja. Esta estratégia, impulsionada pela inteligência de dados, não apenas otimiza as vendas, mas também fortalece o vínculo com o cliente, reforçando a ideia de parceria e dedicação mútua.

Estratégias de negociação:

Considere ser uma grande empresa do setor alimentício. Ao analisar meticulosamente os seus dados, você observa uma tendência: o preço do trigo tende a diminuir logo após a colheita. Com esse insight valioso, é possível programar suas compras para essa janela de oportunidade, garantindo aquisições a preços mais vantajosos.

Assim, a inteligência de dados não só orienta as negociações, mas também posiciona a empresa de forma proativa no mercado, permitindo decisões mais estratégicas e economicamente mais eficientes.

A inteligência de dados, sem dúvida, redefiniu o processo de compras nas empresas modernas. Ao priorizar o gerenciamento de equipe eficaz, otimizar a relação custo x benefício, focar na relação com o cliente e aprimorar estratégias de negociação, as empresas não apenas economizam recursos, mas também se posicionam de forma mais competitiva no mercado. 

Inteligência de Dados e Inteligência Artificial

A Inteligência Artificial, com suas raízes na ciência da computação e na engenharia, busca criar sistemas capazes de realizar tarefas que normalmente requerem a inteligência humana.

Estas incluem aprendizado de máquina, reconhecimento de padrões, compreensão de linguagem natural e tomada de decisões autônomas. Em essência, a IA busca dotar as máquinas de um “pensamento” similar ao humano.

Por outro lado, como visto anteriormente, a Inteligência de Dados refere-se ao processo de transformar grandes volumes de dados brutos em informações úteis e insights acionáveis. Envolve técnicas de coleta, limpeza, processamento e análise, culminando na capacidade de extrair valor de dados, muitas vezes oculto em meio ao ruído e à vastidão de informações.

A interseção entre IA e Inteligência de Dados é tanto inevitável quanto frutífera. A IA, para ser eficaz, necessita de dados de alta qualidade para aprender e evoluir, enquanto a Inteligência de Dados se beneficia enormemente das capacidades avançadas de processamento e análise proporcionadas pelos sistemas de IA.

Nessa confluência, vemos não apenas a promessa de eficiências operacionais, mas também o potencial para inovações disruptivas em quase todos os setores da economia. Abaixo você encontra alguns exemplos práticos do uso de IA e Inteligência de Dados no contexto das áreas de compras.

Exemplos Práticos e Benefícios:

Dimensionamento de Estoque:

Imagine uma loja que venda casacos. Naturalmente, durante os meses de inverno, a demanda por casacos tende a aumentar. No entanto, outros fatores, como tendências da moda, influências culturais ou, até mesmo, eventos globais, podem impactar essa demanda.

A IA pode analisar anos de dados de vendas, identificar padrões recorrentes, correlacionar esses padrões com eventos externos e, assim, prever com precisão a quantidade de casacos que serão vendidos no próximo inverno.

Dessa forma, a loja pode se preparar adequadamente, evitando o excesso de estoque, que leva a custos desnecessários, ou a escassez, que pode resultar em oportunidades de venda perdidas.

Gerenciamento do Fluxo de Compra/Venda:

Neste exemplo, pense em uma empresa que negocia commodities no mercado internacional, como o café. Os preços dessas commodities podem flutuar rapidamente com base em uma variedade de fatores, desde condições climáticas até políticas econômicas.

Algoritmos inteligentes de IA podem monitorar essas variações em tempo real e, mais do que isso, podem prever tendências futuras com base em análises históricas. Se um algoritmo identifica que o preço do café está prestes a subir devido a uma esperada queda na produção, ele pode aconselhar a empresa a comprar uma maior quantidade agora, antes que os preços subam.

Ao contrário, se prevê uma baixa no preço, pode sinalizar para vender ou reter o estoque. Essa tomada de decisão automatizada e em tempo real pode resultar em lucros significativos e redução de riscos.

Análise de Custo x Benefício:

Vamos considerar uma empresa que deseja expandir seus negócios abrindo novas lojas. Com a Inteligência de Dados e a IA, é possível simular variados cenários de investimento. Por exemplo, a empresa pode alimentar um sistema com dados sobre custos de aluguel, salários previstos, concorrência local, demografia da área, padrões de consumo e muito mais.

A IA então pode simular como cada cenário se desenrolaria em termos de retorno sobre o investimento.

Assim, antes de gastar um centavo, a empresa pode ter uma ideia clara do potencial de sucesso de cada localização, permitindo que invista com confiança em locais que ofereçam o melhor retorno possível.

Em todos esses exemplos, o que fica evidente é a capacidade da combinação de Inteligência de Dados e IA em transformar grandes volumes de informação em ações práticas e estratégicas, conduzindo as empresas por caminhos mais informados e lucrativos.

Inteligência de Dados e Segurança da Informação: Navegando na Era da LGPD

Nos últimos anos, com o advento das tecnologias digitais e o crescimento exponencial da internet, observamos um aumento significativo na coleta, processamento e armazenamento de dados pessoais.

Em diversas partes do mundo, como na Europa, com o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR), surgiram legislações robustas visando proteger os direitos dos cidadãos relacionados à sua informação pessoal. No Brasil, esse movimento culminou na criação da LGPD.

O que é a LGPD:

Promulgada em agosto de 2018 e com vigência a partir de setembro de 2020, a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD) tem como objetivo principal proteger os direitos fundamentais de liberdade e de privacidade dos cidadãos brasileiros.

Ela estabelece regras claras sobre o tratamento de dados pessoais, impondo limitações e exigindo consentimento para sua coleta e uso, tanto pelo setor público quanto privado.

Principais Implicações para Empresas e Instituições:

Com a LGPD, empresas e instituições que tratam dados pessoais precisam ser transparentes em suas ações, informando claramente para que finalidade esses dados serão utilizados e só podendo coletá-los com o consentimento do titular.

Além disso, a lei também dá ao cidadão o direito de acessar, corrigir ou solicitar a exclusão de seus dados a qualquer momento.

As empresas devem ainda nomear um encarregado de proteção de dados e, em caso de qualquer incidente de segurança que possa resultar em risco ou dano relevante aos titulares, existe a obrigatoriedade de comunicação à Autoridade Nacional de Proteção de Dados (ANPD) e ao titular.

Consequências para o Mercado:

A LGPD levou muitas empresas a reavaliarem e adaptarem suas estratégias, processos e sistemas de gestão de dados. Isso gerou não apenas desafios, mas também oportunidades, principalmente para áreas como cibersegurança, gestão de dados e consultoria jurídica especializada.

A conformidade com a LGPD não é apenas uma questão legal, mas também uma oportunidade para as empresas demonstrarem comprometimento com a privacidade e a segurança, fortalecendo sua imagem e confiabilidade perante os consumidores e parceiros.

Implicações da LGPD para a inteligência de dados.

A implementação da LGPD trouxe uma série de implicações para a área de inteligência de dados, uma vez que essa área frequentemente trabalha com a coleta, processamento, análise e armazenamento de informações pessoais. Vejamos algumas das principais implicações: 

• Coleta de Consentimento: Para que os dados pessoais sejam tratados, é necessário obter o consentimento do titular. Isso significa que empresas e instituições precisam adotar mecanismos claros e transparentes para solicitar e registrar esse consentimento. Na prática, para a inteligência de dados, isso pode limitar a quantidade e a diversidade de informações disponíveis para análise.
• Limitação de Uso: A LGPD exige que os dados sejam coletados para finalidades específicas, expressas e legítimas. A inteligência de dados, então, precisa garantir que a análise e a utilização dessas informações estejam alinhadas com os propósitos declarados no momento da coleta.
• Acesso e Correção: Os titulares têm o direito de acessar, corrigir e, até mesmo, solicitar a exclusão de seus dados. Isso impõe desafios adicionais para sistemas de gestão de dados, que devem ser flexíveis e ágeis o suficiente para atender a essas solicitações em tempo hábil.
• Anonimização e Pseudonimização: Para mitigar riscos e ainda aproveitar o valor dos dados, muitas empresas estão recorrendo a técnicas de anonimização e pseudonimização. Estas técnicas tornam mais difícil associar informações diretamente a um indivíduo, permitindo análises estatísticas sem comprometer a privacidade.
• Governança de Dados: A LGPD estimulou as empresas a implementarem políticas sólidas de governança de dados. Isso significa estabelecer processos claros de coleta, armazenamento, processamento e exclusão de dados, bem como monitorar e auditar regularmente essas atividades.
• Desafios de Segurança: A proteção contra vazamentos e acesso não autorizado tornou-se ainda mais crítica. Qualquer falha de segurança que comprometa dados pessoais não só viola a LGPD, mas também pode resultar em penalidades significativas e danos à reputação da empresa.
• Formação e Capacitação: Com a LGPD, aumenta a necessidade de profissionais especializados não apenas em técnicas de análise de dados, mas também em ética de dados e legislação de proteção de dados. Isso implica um investimento em formação e capacitação de equipes.
• Transparência e Comunicação: A inteligência de dados deve ser capaz de comunicar de maneira clara e transparente suas atividades, garantindo que stakeholders internos e externos compreendam as práticas de tratamento de dados e os benefícios e riscos associados.

Enquanto a LGPD trouxe desafios consideráveis para a área de inteligência de dados, ela também promove uma oportunidade para as empresas revisarem e melhorarem suas práticas. A conformidade com a lei não só protege os direitos dos indivíduos, mas também pode aumentar a confiança do público e fortalecer a posição da empresa no mercado.

Conclusão

Revisitando a analogia inicial da nossa jornada, onde destacamos o potencial dos dados como motor propulsor das decisões empresariais, fica evidente o quão crucial a inteligência de dados se tornou para a área de compras. 

Uma vez vista como meramente operacional, esta área é agora uma força estratégica, apta a prever tendências, otimizar processos e estabelecer relações mais produtivas com fornecedores e stakeholders. 

O elo entre os desafios da área de compras e sua evolução estratégica reside justamente na capacidade de integrar, analisar e agir com base nos dados. Assim, ao incorporar a inteligência de dados e a inteligência artificial, as empresas não apenas superam desafios, mas também se posicionam à frente, inovando e liderando em seus respectivos mercados. 

E, ao garantir conformidade e segurança em todo o processo, respeitando marcos como a LGPD, elas demonstram um compromisso não apenas com a excelência operacional, mas também com a ética e a integridade. Em um mundo cada vez mais orientado por dados, a área de compras não é mais apenas um departamento; é uma peça-chave na engrenagem que direciona o sucesso empresarial.