Uso de técnicas de mineração de dados e business intelligence na estratégia de compras

Abstract

Com o aumento exponencial do fluxo de informações e competitividade no mercado de trabalho, é gerado um grande volume de dados que contém informações relevantes para a tomada de decisões estratégicas, fazendo com que a tecnologia da informação tenha papel importante no auxílio do gerenciamento e visualização destes dados. Assim, este projeto tem como objetivo apresentar o conceito das principais ferramentas disponíveis no mercado em Business Intelligence (BI), demonstrando com técnicas de mineração de dados sua importância no meio empresarial, promovendo uma melhor visão departamental com maior velocidade no processamento das informações. Este projeto tem por objetivo criar métricas que permitam na aquisição de commodities: redução de riscos, custos e possível aumento de qualidade. A metodologia consistirá em analisar uma cadeia de fornecedores de matérias primas nacionais, agrupados por commodities. A validação destas hipóteses será realizada com o grupo de fornecedores existentes em uma multinacional, que possui aproximadamente 200.000 mil linhas de registros. Através da ferramenta e linguagem de programação nativa do Power BI será utilizada para mineração de dados, modelagem, tratamento dos dados, processamento e visualização dos dados. Assim, com a documentação, apresentação e análise dos dados, espera-se resultados que comprovem/possam mostrar a evolução da maturidade da empresa na tomada de decisões estratégicas, provocando redução de custos, menor tempo de processamento de manutenção e gestão dos dados, além de maior flexibilidade na automatização de processos.

With the exponential growth of data and the high market competition, a giant number of relevant information is available for strategic decision-making, making information technology (IT) a key factor in helping to manage and visualize this data. Therefore, this project has the objective of presenting the main concepts of Business Intelligence (BI) tools available in market, demonstrating with data mining techniques its importance in a business environment, promoting a better department visualization with higher data processing velocity. This project has the main objective to create metrics that allow better understanding of commodities acquisition, such as risk, cost reduction and even quality improvement. The methodology consists in analyzing a group of national raw material suppliers, grouped by commodities. The validation of the hypothesis was consolidated with a group of suppliers from a multinational company, with approximately 200.000 thousands rows of data. The chosen software for this project is Power BI that was used for data mining, modelling, data treatment, and processing and data visualization. Therefore, with documentation, presentation and further data analysis the expected results are that BI can improve the evolution of the company’s maturity level in strategic decision-making and therefore provoke cost reduction, shorter data processing and maintenance time and greater flexibility in process automation.