A área de Procurement (Compras) do cliente enfrentava dificuldades para atualizar seu painel de controle, uma vez que consolidar os dados relacionados aos custos de material e aquisição de todas as suas unidades de negócio, distribuídas em nove diferentes países, era um processo laborioso e complexo. Como cada unidade apresenta características singulares na forma de armazenar esses dados, a consolidação manual desses dados ocupava muito tempo da equipe, reduzindo a sua capacidade de análise.
Isso resultava em uma dificuldade em criar uma previsão assertiva das aquisições de materiais ou negociar materiais de forma mais pró-ativa com os fornecedores.
Entre os diversos desafios encontrados para a realização do projeto, destacam-se:
- O mapeamento das mais de 100 diferentes fontes de dados, espalhadas entre diversos sistemas, além de planilhas excel manualmente atualizadas;
- A qualidade dos dados nas fontes;
- Possibilidade de erro humano nas planilhas alimentadas manualmente;
- Integrações entre os sistemas e o Data Lake.
Alinhado com a estratégia data-driven da empresa, o objetivo desse projeto foi a automatização completa do processo necessário para consolidação desses dados, resultando em uma ferramenta de Business Intelligence que permite a análise dos dados.
Como todo projeto desenvolvido pela Dojo, foi utilizada a metodologia CRISP-DM que permite o aumento do valor dos dados e análise para a área de negócios. Para automatizar o processo de consolidação de dados, utilizamos a infraestrutura do Data Lake da Google, implementada pela DOJO no cliente.
A Dojo seguiu, através da metodologia CRISP-DM, os seguintes passos para alcançar o objetivo do projeto:
- Mapeamento de todas as fontes de dados;
- Ingestão dos dados com garantia de qualidade;
- Processamento dos dados, isto é, criação todo o pipeline de engenharia de dados usando as melhores práticas para evitar custos desnecessários com processamento, garantindo o melhor desempenho comercial da solução;
- Monitoramento e sincronização do pipeline de dados com base nas exigências do negócio;
- Garantia de dados com a qualidade necessária para a análise do usuário;
- Criação da camada de visualização necessária para as análises específicas da área.
A automatização total do processo aumentou significativamente a capacidade de análise da equipe. Hoje, a frequência de atualização do painel de controle é diária, em comparação com a atualização mensal que ocorria antes da implementação do projeto. A eliminação do tempo despendido com o trabalho operacional demandado por esse processo, permitiu à equipe o foco em análises mais profundas e a alocação em novas iniciativas para a área de negócio, conseguindo visualizar de forma mais preditiva todas as possibilidades de negociação de compras.
Como resultado, a empresa obteve ganhos na casa de milhões, devido ao ganho de agilidade, predição e maior assertividade na tomada de decisão baseada em dados.
