ERP
Escolher um ERP é uma tarefa complexa e difícil para qualquer negócio. O verdadeiro desafio, no entanto, é assegurar que o sistema escolhido abrange não só os requerimentos de hoje, mas que é também flexível e dinâmico suficiente para crescer com o negócio num ambiente em constante mudança, expansão geográfica e crescente competitividade.
Mas o que é um ERP?
Trata-se de um conjunto de módulos integrados de um software, ou programa de computador, que compõem um Sistema de Informação Computadorizado, que efetua o processamento das transações internas de uma determinada corporação. Sua função é basicamente de suporte operacional, sendo que seu uso junto a aplicações voltadas ao estabelecimento de estratégias é meramente como apoio. Em outras palavras, o ERP realiza o trabalho árduo e repetitivo de execução de tarefas, controle de processos e emissão de documentos internos e oferece, a partir dos dados processados, informações e estatísticas sobre produção, estoques, suprimentos, vendas, disponibilidade financeira, etc., para serem utilizadas na análise de estratégias de negócios da empresa. As áreas em que normalmente o sistema ERP abrange são: Finanças e controladoria, operações/ logísticas, recursos humanos, contabilidade financeira, contas a pagar, contas a receber, tesouraria, ativo imobilizado, orçamentos, contabilidade gerencial, custos, análise de rentabilidade, suprimentos, administração de materiais, gestão da qualidade, planejamento e controle da produção, custos da produção, previsão de vendas, entrada de pedidos, faturamento, fiscal, gestão de projetos, recrutamento e seleção de pessoal, treinamento, benefícios, desenvolvimento de pessoal, medicina e segurança do trabalho, remuneração, folha de pagamentos.
CRM
CRM é o acrônimo em inglês de Customer Relationship Management, sendo traduzido para como sistema de gestão do relacionamento com o cliente. Por trás destas palavras, existe uma infinidade de situações que geram no mercado um número ainda maior de siglas e, por que não dizer, produtos para nichos específicos. Infelizmente, este é um problema para o desenvolvimento do CRM como conceito no mercado, já que a falta de foco por parte das empresas dificulta estabelecermos o que é CRM. Sendo mais específico, podemos definir que CRM é uma estratégia que as empresas utilizam, para melhor informar-se sobre as necessidades e os comportamentos dos clientes, para desenvolver relações mais estreitas com eles.
CRM envolve muitos componentes tecnológicos, mas não podemos pensar nestes termos porque é um erro. A maneira mais útil de imaginá-lo, é como um processo que ajudará a reunir porções de informação sobre clientes, vendas, eficácia de marketing e tendências de mercado.
CRM é o acrônimo em inglês de Customer Relationship Management, sendo traduzido para como sistema de gestão do relacionamento com o cliente. Por trás destas palavras, existe uma infinidade de situações que geram no mercado um número ainda maior de siglas e, por que não dizer, produtos para nichos específicos. Infelizmente, este é um problema para o desenvolvimento do CRM como conceito no mercado, já que a falta de foco por parte das empresas dificulta estabelecermos o que é CRM. Sendo mais específico, podemos definir que CRM é uma estratégia que as empresas utilizam, para melhor informar-se sobre as necessidades e os comportamentos dos clientes, para desenvolver relações mais estreitas com eles.
CRM envolve muitos componentes tecnológicos, mas não podemos pensar nestes termos porque é um erro. A maneira mais útil de imaginá-lo, é como um processo que ajudará a reunir porções de informação sobre clientes, vendas, eficácia de marketing e tendências de mercado.
A meta do CRM deve ser ajudar as empresas a utilizar recursos tecnológicos e humanos, para conhecer profundamente o comportamento e o valor dos clientes. Se funcionar conforme o esperado, uma empresa pode: Fornecer melhor serviço ao cliente, potencializar as vendas cruzadas de produtos ou, ainda, oferecer produtos de maior valor agregado, se surgir a oportunidade, ajudar a equipe de vendas a ter um ciclo de fechamento de vendas menor, simplificar e organizar os processos de marketing e vendas, descobrir novos clientes e novas oportunidades dentro dos clientes atuais e aumentar a receita dos clientes.
BI
Business Intelligence é um conceito que engloba o uso efetivo de informações relevantes de uma empresa. Apoiado por ferramentas tecnológicas adequadas, um sistema de BI permite organizar dados dispersos em uma companhia, de forma a torná-los inteligíveis e depois, estudá-los com o objetivo de gerar conhecimento – inteligência – que será útil para desenvolver estratégias e ações que beneficiarão o negócio. O objetivo do BI é apoiar a gestão do negócio, onde a necessidade de informações confiáveis, estruturadas e oportunas são fatores fundamentais para a tomada de decisão.
Num ambiente de alta competitividade, em plena era da informação, o uso dos conceitos de BI pelas empresas passa a ser fundamental para gerar diferenciais frente à concorrência, traduzidos em decisões melhores, conhecimento dos clientes, mercados, concorrência e dos seus próprios processos e recursos. As empresas precisam rever e otimizar o seu modelo de gestão, visando torná-lo capaz de direcionar e materializar suas estratégias, de uma forma eficaz. Segundo as estatísticas da Fortune, somente 10% das empresas têm obtido êxito na operacionalização de suas estratégias. Os conceitos de BI são aplicáveis a todo tipo de empresa, independente de seu porte, faturamento ou segmento.
Exemplos de aspectos em que o BI pode apoiar a gestão estratégica do negócio: No processo de planejamento estratégico de uma empresa, do planejamento empresarial e orçamento, de gestão da performance, de gestão de riscos do negócio, de gestão mercadológica, de gestão do conhecimento, de relacionamento com os stakeholders e outros.
As soluções de BI têm como objetivo principal prover informações às empresas para subsidiar a gestão dos negócios. Na arquitetura de BI deveremos encontrar compreender as diversas fontes de informação existentes, que influenciam as decisões, as quais podem estar estruturadas em sistemas transacionais (por ex: ERP’s), sistemas específicos ou de forma desestruturada, como informações obtidas na Internet (documentos em html, pdf, etc...) e até mesmo informações de mercado, concorrentes, órgãos reguladores, que muitas vezes são fornecidos por empresas especializadas nos mais diversos formatos. Para isso, podemos nos utilizar ferramentas específicas para obtenção de informações, as chamadas ETL (Extraction, Transform and Load). Estas ferramentas têm como objetivo prover funcionalidades que facilitem a captura destas informações de diversas bases de dados, independente de sua origem e formato. As ferramentas de ETL, bem como todos os componentes pertencentes à plataforma de BI, podem ser encontradas no mercado, apresentadas basicamente de duas formas: em soluções que têm como pretensão atender a toda esta arquitetura de forma integrada, ou soluções específicas, as chamadas “best of breed” que se propõe apenas a atender parte desta arquitetura. Estas informações são armazenadas em um repositório, o Data Warehouse (DW), ponto focal para interação e obtenção de informações dos demais componentes do BI. Estas informações estão estruturadas e integradas e são utilizadas pelos demais componentes desta arquitetura, como exemplo os relatórios e análises OLAP. Por possuir uma arquitetura diferenciada dos sistemas transacionais, os DWs têm a capacidade de armazenar um grande volume de informações, proporcionando a composição de bases históricas, possibilitando alta performance e escalabilidade. Denominamos Data Marts (DMs) repositórios que visam atender um público específico, tendo como foco um ou mais temas de negócio dentro da Empresa, como por exemplo “Vendas”, “Marketing”, etc... Os DMs, muitas vezes, podem ser a primeira fase de um projeto de DW, utilizado como prova do conceito termo bastante utilizado no mercado e principalmente nas soluções de BI que visam analisar, em um curto prazo de tempo (1 a 4 meses), a capacidade de uma solução de suportar as necessidades da empresa, ou parte dela. O mercado vem exigindo, cada vez mais, projetos curtos em que as soluções implementadas apresentem o retorno sobre o investimento (ROI) no menor espaço de tempo.
Como já possuímos, de forma estruturada, nosso repositório de informações, precisamos interagir com ele e para isso encontramos uma série de componentes com esta capacidade. Relatórios e análises são extraídos através de ferramentas OLAP (On Line Analytical Processing) capazes de obter informações contidas nos DWs ou DMs, de forma a apresentá-las ao usuário de uma forma amigável. A análise multidimensional, como é denominada, proporciona ao usuário várias visões sobre um mesmo agrupamento de informações e tem como uma das suas formas de armazenamento os chamados “cubos”.
Apenas para exemplificar, com um único relatório é possível que o usuário analise o volume de vendas por diversos prismas, como por exemplo: por empresa, por região de vendas, por estado, por município, por loja, por produto e as demais características disponíveis neste cubo. Baseadas nesta plataforma surgem as aplicações analíticas. Estas aplicações subsidiam os gestores na análise de seus processos de negócios. Uma prática muito utilizada no mercado atualmente, o CRM analítico, representa uma destas aplicações. Análises como comportamento do cliente, análise do valor do cliente, análises de vendas por produto, segmento e região são informações-alvo destas aplicações.
Conceitos como data mining aparecem nestas aplicações para auxiliar os gestores na análise do comportamento de seus clientes, por exemplo, segmentação visando uma campanha de marketing focada em um determinado grupo de clientes, os chamados público-alvo. Estas aplicações podem abranger todos os processos de negócios da organização, como por exemplo: SCM – Supply Chain Management, E-Procurement, Financials, Human Resources, entre outros.
Para gerenciarmos a performance das empresas, metodologias como a do Balanced Scorecard, que objetiva além da implantação o acompanhamento e disseminação da estratégia, o Management Cockpit, também conhecido como Sala de Guerra e com foco principal, a gestão do desempenho empresarial e o VBM – Value Based Management que objetiva a análise de geração de valor para os acionistas estão sendo bastante utilizadas no cenário nacional.
Num ambiente de alta competitividade, em plena era da informação, o uso dos conceitos de BI pelas empresas passa a ser fundamental para gerar diferenciais frente à concorrência, traduzidos em decisões melhores, conhecimento dos clientes, mercados, concorrência e dos seus próprios processos e recursos. As empresas precisam rever e otimizar o seu modelo de gestão, visando torná-lo capaz de direcionar e materializar suas estratégias, de uma forma eficaz. Segundo as estatísticas da Fortune, somente 10% das empresas têm obtido êxito na operacionalização de suas estratégias. Os conceitos de BI são aplicáveis a todo tipo de empresa, independente de seu porte, faturamento ou segmento.
Exemplos de aspectos em que o BI pode apoiar a gestão estratégica do negócio: No processo de planejamento estratégico de uma empresa, do planejamento empresarial e orçamento, de gestão da performance, de gestão de riscos do negócio, de gestão mercadológica, de gestão do conhecimento, de relacionamento com os stakeholders e outros.
As soluções de BI têm como objetivo principal prover informações às empresas para subsidiar a gestão dos negócios. Na arquitetura de BI deveremos encontrar compreender as diversas fontes de informação existentes, que influenciam as decisões, as quais podem estar estruturadas em sistemas transacionais (por ex: ERP’s), sistemas específicos ou de forma desestruturada, como informações obtidas na Internet (documentos em html, pdf, etc...) e até mesmo informações de mercado, concorrentes, órgãos reguladores, que muitas vezes são fornecidos por empresas especializadas nos mais diversos formatos. Para isso, podemos nos utilizar ferramentas específicas para obtenção de informações, as chamadas ETL (Extraction, Transform and Load). Estas ferramentas têm como objetivo prover funcionalidades que facilitem a captura destas informações de diversas bases de dados, independente de sua origem e formato. As ferramentas de ETL, bem como todos os componentes pertencentes à plataforma de BI, podem ser encontradas no mercado, apresentadas basicamente de duas formas: em soluções que têm como pretensão atender a toda esta arquitetura de forma integrada, ou soluções específicas, as chamadas “best of breed” que se propõe apenas a atender parte desta arquitetura. Estas informações são armazenadas em um repositório, o Data Warehouse (DW), ponto focal para interação e obtenção de informações dos demais componentes do BI. Estas informações estão estruturadas e integradas e são utilizadas pelos demais componentes desta arquitetura, como exemplo os relatórios e análises OLAP. Por possuir uma arquitetura diferenciada dos sistemas transacionais, os DWs têm a capacidade de armazenar um grande volume de informações, proporcionando a composição de bases históricas, possibilitando alta performance e escalabilidade. Denominamos Data Marts (DMs) repositórios que visam atender um público específico, tendo como foco um ou mais temas de negócio dentro da Empresa, como por exemplo “Vendas”, “Marketing”, etc... Os DMs, muitas vezes, podem ser a primeira fase de um projeto de DW, utilizado como prova do conceito termo bastante utilizado no mercado e principalmente nas soluções de BI que visam analisar, em um curto prazo de tempo (1 a 4 meses), a capacidade de uma solução de suportar as necessidades da empresa, ou parte dela. O mercado vem exigindo, cada vez mais, projetos curtos em que as soluções implementadas apresentem o retorno sobre o investimento (ROI) no menor espaço de tempo.
Como já possuímos, de forma estruturada, nosso repositório de informações, precisamos interagir com ele e para isso encontramos uma série de componentes com esta capacidade. Relatórios e análises são extraídos através de ferramentas OLAP (On Line Analytical Processing) capazes de obter informações contidas nos DWs ou DMs, de forma a apresentá-las ao usuário de uma forma amigável. A análise multidimensional, como é denominada, proporciona ao usuário várias visões sobre um mesmo agrupamento de informações e tem como uma das suas formas de armazenamento os chamados “cubos”.
Apenas para exemplificar, com um único relatório é possível que o usuário analise o volume de vendas por diversos prismas, como por exemplo: por empresa, por região de vendas, por estado, por município, por loja, por produto e as demais características disponíveis neste cubo. Baseadas nesta plataforma surgem as aplicações analíticas. Estas aplicações subsidiam os gestores na análise de seus processos de negócios. Uma prática muito utilizada no mercado atualmente, o CRM analítico, representa uma destas aplicações. Análises como comportamento do cliente, análise do valor do cliente, análises de vendas por produto, segmento e região são informações-alvo destas aplicações.
Conceitos como data mining aparecem nestas aplicações para auxiliar os gestores na análise do comportamento de seus clientes, por exemplo, segmentação visando uma campanha de marketing focada em um determinado grupo de clientes, os chamados público-alvo. Estas aplicações podem abranger todos os processos de negócios da organização, como por exemplo: SCM – Supply Chain Management, E-Procurement, Financials, Human Resources, entre outros.
Para gerenciarmos a performance das empresas, metodologias como a do Balanced Scorecard, que objetiva além da implantação o acompanhamento e disseminação da estratégia, o Management Cockpit, também conhecido como Sala de Guerra e com foco principal, a gestão do desempenho empresarial e o VBM – Value Based Management que objetiva a análise de geração de valor para os acionistas estão sendo bastante utilizadas no cenário nacional.
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