Saiba como o uso de big data analytics pode conferir vantagens estratégicas a empresas do agro
Tratando-se de agronegócio, as aplicações de big data analytics se estendem a todos os estágios da cadeia produtiva.
Antes, dentro e depois da fazenda, a análise de dados é capaz de impactar os processos operacionais das empresas atuantes no segmento, e como não poderia ser diferente, também favorecem as práticas de gestão nessas organizações através do Business Intelligence.
O Business Intelligence, ou BI, é uma técnica para auxiliar o gestor no planejamento estratégico. Ele é uma forma de coleta e análise de um conjunto amplo de dados que uma empresa dispõe para entender a sua performance e, a partir daí, planejar o futuro de forma mais eficiente. Lembrando que, para transformar os dados operacionais em insights, o uso da estatística e da ciência de dados é fundamental.
Com o BI por exemplo, o follow up da produtividade na propriedade rural ou agroindústria é muito mais assertivo e rápido, permite ao empreendedor identificar processos que não estão gerando o resultado esperado, comparar com os padrões desejados e agir de forma antecipada para garantir melhores resultados.
Nos últimos anos, a entrada de mão-de-obra jovem no agro elevou a demanda pela interatividade no entendimento dos índices mercadológicos.
Uma das características do BI é a apresentação lúdica de indicadores financeiros, de vendas e outros índices característicos de cada negócio de forma, facilitando o entendimento do contexto de mercado por colaboradores de todas as faixas etárias, até mesmo pelos mais inexperientes.
Através da assimilação ágil destas informações, as equipes conseguem planejar, acompanhar e até ajustar metas de negócio em tempo real, oferecendo mais competitividade frente aos concorrentes.
Podemos mencionar também o papel da inteligência artificial no suporte a equipes econômicas através de técnicas como NLP, capazes de separar notícias relevantes sobre determinado tema de interesse e na realização de análises preditivas que podem indicar tendências na variação do preço de insumos e produtos para otimizar operações de compra e venda.
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