Big data: exemplos de como reduzir custos de impressão com a análise de dados

A analítica de grandes dados é o processo de utilizar software para descobrir tendências, padrões, correlações ou outras ideias úteis no conjunto de informação. Ao falar de análise big data, exemplos descritivos, preditivos e prescritivos vêm-nos à cabeça, representando as possibilidades com que as ferramentas big data brindam o negócio.

Com o passar dos anos, este tipo de software melhorou de forma espetacular, pelo que pode agora manusear volumes de dados muito maiores, responder a consultas mais rapidamente e executar algoritmos mais avançados. O resultado é um maior controlo sobre os processos de negócio, a minimização de erros e riscos, assim como, um significativo impulso à poupança.

Ao falar de big data, um exemplo de poupança é aquele que se pode conseguir ao cortar nos custos de impressão. Interessa-lhe saber como o conseguir?

3 passos para habilitar rotinas de recompilação de Big Data bidirecionais

Não só o aumento da efetividade nas campanhas de marketing ou o aumento das vendas são exemplos de big data a ter em conta. A analítica avançada também pode ser utilizada para impulsionar eficiências internas, como a redução dos custos de impressão. Big data oferece uma imagem completa dos hábitos e necessidades da organização e ajuda a entender até onde podem chegar os benefícios na sua aplicação aos processos internos.

O primeiro passo é identificar os processos que necessitam de algum ajuste e priorizá-los. Para isso é preciso recompilar os dados. Todas as operações, tanto internas como externas geram esses dados, permitindo às empresas realizar estudos de tempo e movimento que se traduzirão numa maior rentabilidade e num melhor aproveitamento dos recursos.

Em big data, exemplos como a análise da impressão, são realmente efetivos para reduzir custos, sempre que se habilitem rotinas bidirecionais de recompilação de informação. O processo consta de três passos:

1. Configuração das rotinas para operações internas: identificar as fontes de dados e que valor podem aportar, recolher a informação que oferecem e recompilá-la num repositório centralizado. A partir daí, a analítica avançada entra em jogo, aplicando rotinas de análise que possam dar sentido à informação disponível sobre fluxos de trabalho de impressão e documentos;
2. Estudo dos dados. Começando pelas áreas prioritárias identificadas, analisam-se todas as métricas recolhidas. Por exemplo, na redução dos custos de impressão, é importante saber o número de páginas impressas, quantidade de consumíveis utilizados ou possíveis incidências técnicas. A partir daí, podem-se começar a procurar vínculos com elementos de dados previamente não relacionados para gerar novos conhecimentos. Graças a esta visão tão completa podem-se detetar, por exemplo, picos nos pedidos baseados nas tendências mensais, que requerem a impressão de formulários e documentação adicional;  trabalhos de impressão mais repetitivos, equipamentos de impressão que não se chegam a utilizar com a máxima eficácia, número de colaboradores para cada dispositivo ou processos internos que valeria a pena digitalizar;
3. Toma de decisões. Em big data, os exemplos têm a mesma a mesma forma: a toma de decisões e o início da ação. Aplicado à redução dos custos associados à impressão de documentos, cada conclusão exposta depois da análise deverá ser acionada, implementando soluções a cada problema específico.

Big data: exemplos da importância da análise e da monitorização

A recompilação de toda a informação e as métricas disponíveis não servirão de nada para reduzir os custos de impressão, se não se atuar sobre os conhecimentos adquiridos. A forma de maximizar a poupança nas operações de negócio com big data é implementando soluções de forma ágil e monitorizando o seu progresso. Esta supervisão garantirá que se cumprem os resultados esperados.

A disrupção digital está a forçar muitas organizações a reavaliar as suas necessidades de informação, já que a capacidade de reagir com maior velocidade e eficiência é critica para as empresas competitivas. Em big data, os exemplos são uma prova de como o conhecimento é uma componente chave para a rentabilidade de qualquer negócio.

E agora, já sabe como usar a analítica para reduzir os custos de impressão da sua empresa?