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O que é um governo baseado em dados e qual a sua importância?

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Na era digital, em que o acesso à informação está disponível democraticamente a qualquer cidadão, sendo um dever da gestão pública acompanhar o ritmo evolutivo da transformação digital. Diante desse contexto, surge o conceito de governo baseado em dados. Preparamos este post para que você entenda o que é governo baseado em dados, qual a sua importância e como as empresas do setor público podem aderir à ideia. Continue a leitura do artigo para saber mais sobre o assunto! O que é governo baseado em dados? O processo de transformação digital que vem ocorrendo nas últimas décadas expandiu as possibilidades de coletar, armazenar, processar e transmitir informação em volumes cada vez mais maiores, dos mais diversos formatos e origens. Com isso, uma nova condição foi criada para os governos. Em suas variadas frentes de atuação, tornou-se possível acessar informações sobre diferentes aspectos da sociedade que até então eram pouco compreendidos ou ignorados. Dado o contexto, um leque de possibilidades se abriu para a gestão pública em seus processos de controle, monitoramento e decisão. E foi assim que surgiu o conceito de governo baseado em dados, isto é, uma forma de utilizar Big Data para processar grandes volumes de informação virtualmente e centralizá-las para os processos decisórios que gerem impactos para a população. Qual a importância de uma estratégia de dados para o governo? Por muito tempo, as empresas da gestão pública dispuseram de dados políticos e socioeconômicos a respeito dos cidadãos, mas não tinham as ferramentas necessárias para dar um significado viável a eles devido à ausência de tecnologias capazes de interpretá-los e transformá-los em informações legíveis. Diante dessa realidade, o Big Data tem se mostrado uma das tecnologias revolucionárias para este período fortemente marcado pela digitalização em que a sociedade se encontra. Em outras palavras, esse conceito tecnológico é um aliado do governo baseado em dados. Com as ferramentas certas em mãos, a gestão pública de dados pode aumentar a produtividade, otimizar processos, reduzir custos, conhecer melhor a população, melhorar a experiência do usuário em seus aplicativos, identificar insights, melhorar o processo de tomada de decisão e muito mais. Como se adequar a uma política baseada em dados? Para implementar uma cultura de governo baseada em dados, é imprescindível que os gestores de empresas do setor público adotem boas práticas, como: Para concluirmos, vale mencionar que o conceito de governo baseado em dados já é uma realidade em países desenvolvidos, pois usufrui dos benefícios da tecnologia para proporcionar mais qualidade de vida aos cidadãos, além de identificar tendências, necessidades e demandas com muito mais precisão, agilidade e segurança. Conheça nosso Sistema ERP para Gestão Pública e saiba nossa história na transformação digital no setor público brasileiro! Entre em contato conosco para saber mais sobre como aplicar nossa ótima plataforma de gestão no órgão público em que trabalha. Está insatisfeito com a sua solução atual? Nós reparamos um guia completo dos sinais de que é a hora certa de trocar o ERP, como preparar a sua empresa para essa transição. Faça o download gratuito do guia para a troca de ERP clicando aqui ou no banner abaixo e boa leitura! Quer acompanhar todos os conteúdos informativos, as dicas e as novidades sobre o vasto mercado de tecnologia da informação postadas pela MXM Sistemas? Então, siga-nos nas redes sociais! Estamos no Facebook, no Instagram, no Twitter, no YouTube e no LinkedIn!

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Entenda o que é e quais são os efeitos da inconsistência de dados

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A inconsistência de dados tem levado muitas empresas a terem prejuízos significativos. Em geral, esse cenário se instaura por falhas humanas, extravio de documentos importantes e não digitalizados, falta de mobilidade, entre outros fatores. No entanto, o problema tem solução. É justamente isso o que mostraremos neste artigo! Continue a leitura para entender melhor esse quadro e saber como superar todos os desafios inerentes a ele. O que é a inconsistência de dados? Antes de falar sobre os resultados negativos da inconsistência de dados e como revertê-los, é fundamental deixar claro o que é esse conceito. Trata-se de informações imprecisas, de elementos que não batem uns com os outros. Isso é bastante prejudicial para um empreendimento, uma vez que a qualidade da informação é imprescindível para o bom andamento de um negócio. Sem ela, os diversos setores não se entendem, os planejamentos são feitos sob uma base falsa, entre outras questões igualmente desfavoráveis. Quais são os efeitos negativos? São diversos os efeitos negativos relativos à inconsistência de dados. Selecionamos alguns abaixo e mostramos por que, afinal, são tão nocivos para uma empresa. Comunicação ineficaz O primeiro ponto tem a ver com a comunicação. Se as informações não estão corretas, a sua transmissão, consequentemente, também não estará. Dessa forma, tudo o que vem após isso será feito com base em uma estrutura frágil e inoperante. Falta de padronização Se os dados são divergentes, não haverá padronização. Com isso, os processos da empresa jamais ficarão alinhados. Informações descentralizadas Não há como atuar de maneira efetiva se cada segmento tem um tipo de informação que não se liga a outro. Os profissionais ficam sem saber como agir, onde e quando devem focar os esforços, entre outras situações. Desorganização de setores Diante de todos esses efeitos, no fim, os setores ficam completamente desorganizados, não conseguem trabalhar juntos e dificilmente obtêm os resultados que se espera deles. Como evitar a inconsistência de dados? Nesse cenário, saber como garantir a consistência de dados é fundamental. Para isso, separamos as dicas abaixo! Uso de ERP O sistema ERP é um software que centraliza todos os dados em um só local. Além de ser uma ferramenta que trabalha com informações digitalizadas, evitando falhas humanas e extravio de documentos, ainda pode ser acessado de maneira fácil e rápida, otimizando os processos da empresa. Integração de processos Outro passo importante para evitar a inconsistência de dados é integrar os processos. Isso pode ser feito, inclusive, também com o sistema ERP. Se tudo converge em um ponto, o controle dos dados é muito melhor. Veja também: Guia para escolher o ERP ideal Mapeamento de erros A empresa pode até saber que existem erros internos, mas precisa ir além. Ter certeza de quantos e quais são eles é essencial para saber onde se deve trabalhar com mais ênfase e as correções que precisam ser feitas. Sem confiabilidade de dados, os resultados poderão ser muito negativos. Segurança de dados Por fim, é fundamental investir na segurança dos dados. Existem atualmente soluções tecnológicas que preservam as informações de maneira prática e segura, evitando vazamentos, inconsistências e demais circunstâncias prejudiciais. A inconsistência de dados é algo comum em diversas empresas quando não se toma as atitudes necessárias para evitá-la ou, caso já esteja instaurada, combatê-la. Contudo, as ações descritas neste artigo e o uso das soluções adequadas permitem que o negócio evite problemas e preserve a sua consistência de dados. A MXM Sistemas oferece diversas tecnologias que podem auxiliar a sua empresa. Entre em contato conosco para saber mais! Interessado em gestão empresarial? Confira o kit que preparamos para você. Baixe o nosso kit de e-books gratuitos sobre gestão empresarial.

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Técnicas de análise de dados: saiba quais são e como otimizá-las

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*Atualizado em: 28/10/2019 A tecnologia nos permitiu reunir uma quantidade gigantesca de dados, frutos das diversas interações e transações entre empresas e clientes. Essa massa de informações pode ser condensada para gerar conhecimento estratégico, a ser usado na tomada de decisão por parte dos gestores. Com uma base sólida na hora de realizar escolhas importantes para o futuro da companhia, a chance de sucesso é muito maior. E no mercado competitivo atual, essa pode ser uma vantagem substancial para que a sua empresa se destaque. Pensando nisso, reunimos aqui algumas técnicas para ajudar você a realizar a análise de dados e otimizar de maneira inteligente esse processo, garantindo uma gestão integrada. Boa leitura! Coleta de dados Antes de realizar a análise dos dados, é necessário coletar as informações. Esse processo pode ocorrer de três maneiras. Coleta contínua Nessa modalidade, os dados são coletados conforme os eventos ocorrem, geralmente em tempo real. Pode ser realizada durante um tempo predeterminado ou seguir conforme a necessidade. Coleta periódica Esse tipo de coleta é realizada de tempos em tempos, seguindo um cronograma de recolhimento de dados. Funciona como um ciclo, no qual são coletados os indicadores conforme os prazos estabelecidos. Coleta ocasional A coleta ocasional ocorre sem um período específico ou uma continuidade. Nesse sentido, sua aplicação acontece quando o gestor identifica algo que precisa ser metrificado. Então, é realizada a coleta que servirá de base para a análise. Big Data Esse é um tema recorrente em sites de tecnologia, devido à sua importância estratégica. Para guardar todos os dados derivados das operações de uma empresa, é necessário estabelecer uma categoria especial de banco de dados, capaz de lidar com um grande volume de informações. Esse banco é o Big Data, que pode ser implementado em um servidor local ou em nuvem. O termo descreve um volume gigantesco de dados — que podem ser armazenados de forma estruturada ou não. Porém, seu valor não está na quantidade de informações guardadas, e sim no que uma empresa pode fazer com essas informações. Nesse sentido, o uso do Big Data é baseado em 5Vs: velocidade; volume; variedade; veracidade; valor. Para que funcione com eficiência, um Big Data deve entregar esses cinco itens acima. Por meio dele, então, poderemos aplicar as técnicas de análise de dados que veremos em seguida. Veja também: Quais os efeitos da Inconsistência de Dados? Técnicas de análise de dados Reunir dados é parte do trabalho para desenvolver uma estratégia de sucesso para a sua empresa. Porém, não basta manter um armazenamento gigante de informações — é necessário que você extraia um conhecimento que forneça base para as tomadas de decisão. Para tanto, você pode contar com uma série de técnicas que auxiliam a realizar a análise das informações coletadas e armazenadas em seu Big Data. Existem várias maneiras de trabalhar com um conjunto de dados. Neste artigo, reunimos algumas para ajudar você. Análise preditiva Com o objetivo de prever situações que poderão acontecer em um futuro próximo, a análise preditiva é uma técnica que busca, a partir de acontecimentos passados, visualizar eventos apenas prováveis. Trata-se de uma das técnicas mais conhecidas e utilizadas pelos gestores, afinal, todos querem se proteger de eventuais riscos ou aproveitar oportunidades. Para utilizá-la, você pode buscar, nos seus dados, por padrões que aconteceram antes ou durante algum evento importante. Com essas informações, você estará preparado para lidar com a situação, caso ela volte a se repetir. Análise prescritiva Essa técnica é muito confundida com a análise preditiva, uma vez que as duas trabalham com a mesma lógica, porém seus objetivos são diferentes. A análise prescritiva não encontra tendências futuras, mas possíveis consequências para determinadas ações. É uma maneira de encontrar a melhor decisão de acordo com a situação em que se encontra, buscando a escolha mais efetiva para o momento segundo padrões que já ocorreram. Como você pode imaginar, essa análise tem um grande valor, uma vez que permite melhorar o desempenho das decisões que serão tomadas. De acordo com a Gartner, consultoria americana de tecnologia, apenas 3% das empresas utilizam a análise prescritiva em seus dados, o que significa que ela pode se tornar um grande diferencial para quem a realiza com eficiência. Análise descritiva Podemos entender a análise descritiva como uma verificação em tempo real dos dados coletados por meio de uma mineração. Como exemplo, pense em uma análise de crédito, na qual o cliente realiza o pedido e a empresa faz uma pesquisa nas informações disponíveis para decidir se é viável liberar ou não o valor solicitado. Esse tipo de técnica é utilizado para dar pronta resposta a pedidos que necessitam de uma melhor compreensão no momento em que são realizados. É uma maneira de visualizar as informações não para aplicações no futuro, mas no presente. Análise diagnóstica Enquanto a descritiva busca detalhar ao máximo o resultado, em busca de uma informação específica, a análise diagnóstica tem o objetivo de obter um conhecimento mais geral. Esse tipo de análise pode ser utilizado para entender melhor seus clientes, traçando um perfil geral para seu público-alvo e melhorando suas ações de marketing e política de vendas. Otimização na análise de dados Todas as técnicas aqui descritas podem ser implementadas de várias maneiras. Porém, a forma mais eficiente de colocá-las para trabalhar a seu favor é adotando ferramentas de gestão que ajudem na gestão e execução. Automatizar os processos de análise pode trazer uma variedade de vantagens para o gestor. Entre elas, podemos destacar a diminuição dos custos, o aumento de produtividade e a melhora da confiabilidade. Ao implantar uma ferramenta de gestão para analisar dados, todos os setores da empresa poderão melhorar seu desempenho, visualizando e contribuindo com informações para serem verificadas. Essa opção também evita o retrabalho dos colaboradores, que podem averiguar se algum dado necessário já foi inserido por outro funcionário. Realizar as análises por meio de uma solução específica é muito mais prático. É algo que pode ser feito em poucos minutos com apenas alguns cliques. O resultado é uma simplicidade maior na execução e mais facilidade nas tomadas de decisão estratégicas. Sistema de gestão integrada Um sistema de gestão

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