O processamento de dados abrange coleta, análise, automação e gestão. No entanto, sem o uso de tecnologias adequadas, podem ocorrer erros que comprometem a qualidade da informação, as tomadas de decisão corporativas e a eficiência operacional das empresas.
O processamento de dados é um conceito que se refere a todas as atividades realizadas para coletar, organizar, analisar, armazenar e tratar os dados para se transformarem em informações e gerarem insights para a empresa. Com a execução adequada das etapas, o negócio conquista vantagem competitiva e toma decisões mais acertadas.
Por outro lado, se esse processo acontece de forma errada, gera erros e retrabalho para os gestores. Em outras palavras, causa prejuízos, que podem afetar as finanças e a reputação da marca.
Para evitar os danos, recomenda-se a adoção de uma cultura data-driven. A prática requer o uso de tecnologias de dados, além de ferramentas para a execução do bom tratamento dessas informações brutas. Neste artigo, você entenderá melhor o que fazer. Confira!
Significado de processamento de dados
Todos os dias, um grande volume de dados é gerado pelas empresas. Há necessidade de fazer sua organização, coleta, organização, armazenamento, limpeza e análise para gerar informações e insights que possam ajudar nas tomadas de decisão. Denomina-se esse trabalho de processamento, ou tratamento.
Portanto, esse é um método que utiliza ferramentas para fazer os números e textos se transformarem em ativos estratégicos para o negócio. Entre as tecnologias envolvidas estão big data, inteligência artificial e machine learning.
O grande propósito dessa tarefa é aplicar as informações em diferentes áreas da empresa para gerar vantagem competitiva, identificar oportunidades de melhoria e satisfazer os clientes. Para alcançar esse objetivo, é importante usar softwares específicos, que ajudem a organizar os dados e realizar um monitoramento em tempo real.
Dessa forma, você toma decisões mais acertadas e otimiza as suas operações. Também tem a chance de usar a análise preditiva para detectar tendências e demandas emergentes.
Por exemplo, no trade marketing, esse processo pode indicar a mudança de preferência dos consumidores da marca A para a B. Ou a alteração de perfil de clientes, o que exige uma modificação do mix de produtos oferecido no ponto de venda (PDV).
O que é um sistema de processamento de dados?
O procedimento e a estrutura de coleta e tratamento de dados em um software de informação ou arquivamento integram o conceito de sistema de processamento. Em alguns casos, considera-se que esse conceito se refere somente ao computador, já que a máquina é responsável pelas entradas e toda a execução do trabalho de coleta, limpeza e filtragem.
No entanto, sem interferência humana, o sistema de processamento de dados tem pouca serventia. Ainda que apresente padrões, identifique oportunidades e sinalize a necessidade de melhorias, os gestores tomam as decisões e definem as atividades a realizar.
Por esse motivo, é necessário efetivar uma atuação integrada entre colaboradores e tecnologia. Dessa forma, alcança-se o melhor resultado possível.
Por exemplo, no caso da logística orientada a dados, o sistema ajuda a identificar as melhores rotas para otimizar as entregas e reduzir custos. Também automatiza atividades, a fim de aumentar a produtividade das equipes em campo.
E a pessoa que trabalha com processamento de dados?
O profissional dessa área tem uma série de responsabilidades, que abrangem:
- Coleta, organização, tratamento e análise de dados;
- Criação de sistemas web e aplicativos;
- Implantação, alimentação e manutenção de bancos de dados;
- Atualização de informações nos sistemas;
- Controle do fluxo de informações;
- Destaque e seleção de relatório;
- Controle e arquivamento de materiais.
Dessa forma, a pessoa que trabalha com processamento de dados deve ter conhecimentos em informática e engenharia de software. Também é importante ter uma comunicação clara e eficiente, e saber como trabalhar em equipe.
Qual a importância do processamento de dados?
A qualidade da informação é o principal fator de relevância dessa prática, já que a execução correta do processamento de dados assegura a confiabilidade, a disponibilidade e a integridade. A partir desses benefícios, as equipes têm uma atuação estratégica, com as tomadas de decisão acertadas e alinhadas aos objetivos do negócio.
Na prática, o gestor que embasa suas ações nas informações coletadas tende a gerar mais lucro para a empresa e aumenta a eficiência operacional da empresa. Também pensa em atividades que potencializam os resultados, como a identificação de tendências.
Os 4 tipos de processamento de dados
A realização do trabalho de coleta, análise e gestão de dados acontece de 4 maneiras diferentes. Cada opção tem características diferentes. Conheça as alternativas e saiba quando usar.
Processamento de dados em batch
Os dados coletados seguem para um servidor central, que pode ser local ou na nuvem. Ocorre um agrupamento dos registros em lote e seu armazenamento em uma máquina.
Depois dessa etapa, a análise acontece em um horário predeterminado. A vantagem desse processo é a redução do impacto na infraestrutura de TI, isto é, as pessoas utilizam sem ter dificuldades.
Processamento de dados online
O tratamento se realiza no momento da execução de determinada atividade pelo usuário. Então, o servidor valida a operação e adota uma ação, se necessário.
Processamento de dados offline
Nesse caso, o procedimento acontece offline por não haver contato dos dados com a infraestrutura de rede. Todo o tratamento se concentra em equipamentos locais, característica que aumenta o controle, mas também traz mais riscos de perdas.
Processamento de dados em tempo real
Esse modelo implica na tomada de decisão da própria máquina. Ou seja, o sistema coleta, analisa e define a ação a tomar sem a intervenção humana. Devido a essa peculiaridade, indica-se a opção por essa modalidade somente para alguns processos.
Etapas do processamento de dados
Para evitar erros de processamento, é necessário cumprir algumas etapas à risca. Confira quais são e o que cada uma das fases contempla para garantir a qualidade da informação.
Coleta de dados
O primeiro estágio contempla a coleta de dados, isto é, o momento em que chegam ao sistema. Um exemplo ocorre no PDV, que gera informações sobre vendas e giro de produtos, preferências de clientes e mais.
Limpeza e validação
Essas atividades fazem parte da preparação. A limpeza se responsabiliza pela correção de erros, assim como da identificação e preenchimento de dados ausentes. O objetivo é evitar redundâncias e garantir a leitura correta das informações brutas.
Já a validação é o processo de confirmação de que dados estão corretos. Para realizar o procedimento, identificam-se padrões e anomalias, testam-se hipóteses e verificam-se suposições. De todo modo, o propósito é assegurar a relevância.
Análise e interpretação
Este é o momento de avaliar os dados coletados conforme os parâmetros definidos para o processamento. Também se deve seguir as regras empresariais e identificar possíveis informações irrelevantes para descarte.
Aqui, chega-se à interpretação, isto é, você tira conclusões a partir da análise realizada e contextualiza com o cenário em que a empresa se insere. A partir disso, é possível tomar decisões mais acertadas.
Armazenamento e recuperação
Os dados brutos exigem armazenamento, o que ocorre em um servidor local ou em nuvem. Esse processo é necessário para assegurar o acesso aos usuários sempre que necessário.
Caso haja perdas, inicia-se a recuperação. Essa etapa também atua de maneira preventiva e, por isso, prevê a realização de backups e de planos de restauração em situações de desastres ou críticas.
Boas práticas para o processamento de dados
Uma boa gestão de dados depende do uso da tecnologia, uma aliada dos humanos na hora de identificar padrões e anomalias, acompanhar fluxos de trabalho e descobrir oportunidades de melhoria. Aqui, a ação mais importante é saber quais medidas levarão ao alcance dos resultados esperados.
Veja quais são as boas práticas para o processamento de dados.
Automatize os processos
Evitar tarefas manuais e deixar os colaboradores agirem de forma estratégica é fundamental. No processamento de dados, o foco da equipe precisa ser a parte de interpretação, enquanto a coleta, o armazenamento e outras etapas devem se incluir na automação de processos.
Por exemplo, em vez do gestor olhar o trânsito pelo Google Maps ou Waze várias vezes ao dia para traçar as rotas das equipes, um roteirizador para entregas simplifica o trabalho.
Nesse caso, o próprio sistema verifica o melhor caminho a seguir, indica alternativas para redução dos gastos com combustível e com tempo, e gera dados que comprovam sua eficiência.
Cabe ao gestor analisar os dados para ter certeza de que se ganhou tempo e produtividade nos processos logísticos. Ele também se responsabiliza pela identificação de rotas comuns, horários de pico e outras informações úteis para o gerenciamento dos colaboradores.
Use as ferramentas adequadas
Dentro do critério da automação de processos, fica clara a necessidade de usar as ferramentas adequadas. A escolha depende do seu setor de atuação, mas costuma recair em softwares especializados, capazes de gerar relatórios e gráficos que auxiliem o trabalho de análise de dados.
Um exemplo é o uso de um aplicativo de checklist. Esse sistema contribui para a produtividade da equipe por permitir o registro das atividades realizadas com fotos e descrições.
A partir da sua implementação, os colaboradores registram sua localização, as tarefas executadas, se houve alteração das atividades, quando cada demanda terminou etc.
Todas essas informações geram dados e relatórios relevantes para o gestor, que visualiza os profissionais mais eficientes, quais precisam de treinamento e se cumprem os prazos, por exemplo.
Faça um monitoramento contínuo
Mais do que coletar dados e ter as informações à sua disposição, é preciso de monitoramento contínuo. Acompanhe os dados, verifique se os colaboradores fornecem as informações brutas e verifique o progresso.
Se algo estiver aquém do esperado, identifique o que pode melhorar e intervenha. É importante ter esse cuidado e faz parte da atuação estratégica.
Como evitar retrabalho e erros na coleta e processamento de dados?
Em qualquer atividade organizacional, os erros levam a retrabalhos, que causam prejuízos financeiros e de tempo para a empresa.
No processamento de dados, essa situação também acontece, mas é possível evitar com duas boas práticas: identificação e correção das falhas comuns e uso de ferramentas para garantia da qualidade da informação.
Como todo o trabalho de análise começa com a coleta de dados, o primeiro passo é a confirmação de que as entradas estão corretas. Essa verificação depende do gestor, que vai acompanhar as informações inseridas pelos colaboradores e avaliar se fazem sentido ou se falta algum número, por exemplo.
Caso haja divergências ou inconsistências, cabe ao gestor questionar o colaborador. Por exemplo, no aplicativo de checklist há espaço para anexo de imagens. Se essa etapa for ignorada, deve-se conversar com o responsável e comunicar a importância das fotos. Ou ainda, incluir um bloqueio que impede o funcionário de seguir sem as fotos.
Portanto, a identificação e correção de erros comuns é etapa essencial do processamento de dados e faz parte do trabalho do gestor. Ainda assim, as ferramentas complementam essa atuação, porque trazem a qualidade da informação necessária.
Em uma empresa que trabalha com ordens de serviço, por exemplo, um aplicativo com essa finalidade favorece a previsão de atendimentos, o acompanhamento da jornada de trabalho e o monitoramento da operação em tempo real.
Esses dados geram informações e insights valiosos para o gestor, que pode otimizar a produtividade da equipe, gerar mais lucro e redução de custos para o negócio, e deixar os clientes mais satisfeitos.
Ferramentas que podem auxiliar no processamento eficiente de dados
Para a execução de um trabalho bem-feito de coleta, armazenamento e análise de dados, você deve escolher as ferramentas certas. Não existe uma única solução, porque depende das necessidades do seu negócio e dos objetivos a alcançar.
De toda forma, é importante que o sistema faça monitoramento em tempo real, permita a visualização dos dados e ofereça campos de entrada variados, como textos, números e imagens. Também é válido possibilitar a personalização, para atender às necessidades corporativas.
É isso que os aplicativos da uMov.me oferecem. Focados na digitalização de processos e gestão de campo, nossas soluções coletam e processam dados com eficiência para que seus gestores e colaboradores tomem decisões embasadas, e gerem valor para o negócio.
Ao mesmo tempo, o uso dos nossos aplicativos simplifica as operações em campo, porque a comunicação entre todos é mais clara e rápida. Essas características levam a um fluxo de trabalho mais fluido e evita interrupções durante o serviço devido a problemas.
Sem contar que os custos diminuem e a produtividade aumenta. Ou seja, sua equipe faz mais atividades em menos tempo com o mesmo nível de qualidade.
Como o processamento de dados impacta a eficiência operacional nas empresas?
Ao ter informações em tempo real, você acompanha os resultados da sua equipe de perto. Identifica ineficiências, otimiza processos, toma decisões acertadas e prevê demandas, sempre a partir do processamento de dados. Dessa forma, é possível alcançar a excelência operacional e reduzir os custos derivados de erros e retrabalhos.
Na prática, você visualiza os gargalos existentes e as áreas que desperdiçam recursos. A partir dessas informações, ajusta a alocação de recursos e melhora os processos realizados, o que impacta a produtividade e a diminuição dos custos.
Como consequência, a experiência do cliente melhora, porque você oferece um atendimento mais adequado ao seu perfil, necessidades e expectativas. Ainda é útil reforçar a redução de erros e retrabalhos, já que a automação reduz as atividades manuais.
Considerações sobre processamento de dados
Você viu neste artigo que o processamento de dados é um pilar da vantagem competitiva empresarial. Afinal, você depende de informações embasadas para tomar decisões e encontrar oportunidades de melhorias.
A uMov.me conta com soluções adequadas para o seu negócio nas áreas de logística, trade marketing, ordens de serviço, checklist e força de vendas. Todos os nossos aplicativos são customizáveis para atender às suas demandas.
O resultado é um processamento de dados mais eficiente, que agrega valor aos processos e torna a empresa ainda mais produtiva.
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