Material Didático do Curso: Programa, Ementa e Objetivos

A cópia do material didático utilizado ao longo do curso é de propriedade dos autores não podendo a contratante vir a utilizála em qualquer época de forma integral ou parcial Todos os direitos em relação ao design deste material didático são reservados à Fundação Getulio Vargas Todo o conteúdo deste material didático é de inteira responsabilidade dos autores que autorizam a citaçãodivulgação parcial por qualquer meio convencional ou eletrônico para fins de estudo e pesquisa desde que citada a fonte Adicionalmente qualquer problema com sua turmacurso deve ser resolvido em primeira instância pela secretaria de sua unidade Caso você não tenha obtido junto a sua secretaria as orientações e os esclarecimentos necessários utilize o canal institucional da Ouvidoria ouvidoriafgvbr wwwfgvbrfgvmanagement SUMÁRIO 1 PROGRAMA DA DISCIPLINA 1 11 EMENTA 1 12 CARGA HORÁRIA TOTAL 1 13 OBJETIVO 1 14 CONTEÚDO PROGRAMÁTICO 1 15 METODOLOGIA 2 16 CRITÉRIOS DE AVALIAÇÃO 2 17 BIBLIOGRAFIA RECOMENDADA 2 CURRICULUM VITAE DO PROFESSOR 3 1 Business analytics 1 PROGRAMA DA DISCIPLINA 11 Ementa Visão sistêmica do processo de tomada de decisão empresarial Papel da análise de dados no apoio à tomada de decisão Caracterização das relações do BA com business intelligence e data science Análise dos ambientes interno e externo e dos dados e variáveis relevantes para o posicionamento estratégico Principais bases de dados disponíveis e seu uso Sistemas de apoio à decisão Fundamentos e principais ferramentas de análise preditiva Processos de tomada de decisão no contexto do BA 12 Carga horária total 24 horasaula 13 Objetivo Analisar conceitos empresariais com foco na estruturação de modelos matemáticos e objetivos para a construção de gestão sistêmica a vista de indicadores de performance e ações preditivas adotadas por modelos analíticos 14 Conteúdo programático estabelecer a relevância das diferenças entre business analytics business intelligence e data science bem como as suas respectivas implicações visão sistêmica do processo de tomada de decisão empresarial e caracterização das relações do BA com business intelligence e data Science identificar as relações existentes entre a análise de dados e os processos de tomada de decisão empresarial papel da análise de dados no apoio à tomada de decisão compreender a relação existente entre os processos de tomada de decisão a análise dos ambientes interno e externo e a análise de dados análise dos ambientes interno e externo e dos dados e variáveis relevantes para o posicionamento estratégico utilizar as principais bases de dados disponíveis e as ferramentas analíticas mais relevantes no âmbito do business analytics principais bases de dados disponíveis e seu uso e sistemas de apoio à decisão 2 Business analytics utilizar as principais bases de dados disponíveis e as ferramentas analíticas mais relevantes no âmbito do business analytics principais bases de dados disponíveis e seu uso e sistemas de apoio à decisão interpretar os resultados típicos do BA tendo em vista o planejamento e a execução da estratégia empresarial fundamentos e principais ferramentas de análise preditiva e processos de tomada de decisão no contexto do BA 15 Metodologia Exposições dialogadas estudos de caso e vivências 16 Critérios de avaliação 40 referentes às participações em sala de aula 60 referentes à avaliação individual sob a forma de trabalho a ser realizada durante as aulas e um trabalho final após o término da disciplina 17 Bibliografia recomendada CORREIA NETO JF e MARQUES EV Tomada de Decisões Gerenciais com Analítica de Dados aplicações práticas com Excel Rio de Janeiro Alta Books 2020 HILLIER S FREDERICKLIEBERMAN JGERALD Introdução à Pesquisa Operacional São Paulo McGrawHill 2006 RAGSDALE C Modelagem de planilha e análise de decisão uma introdução prática a business analytics São Paulo Cengage Learning 2021 SARDA R DELEN D TURBAN E Business intelligence e análise de dados para gestão do negócio Rio de Janeiro Bookman 2019 ISRAEL J PEREIRA R Análise de conjuntura econômica São Paulo Intersaberes 2020 LINSTROM M Small data como poucas pistas indicam grandes tendências Rio de Janeiro Harper Collins 2016 PROVOST F FAWCETT T Data science para negócios o que você precisa saber sobre mineração de dados e pensamento analítico de dados Rio de Janeiro Alta Books 2016 3 Business analytics Curriculum vitae do professor É Economista graduado pela PUC Campinas pósgraduado pela INPG Campinas em Controladoria Financeira e FGV em Gestão Financeira Controladoria e Auditoria MBA Pleno pela Ohio University apresenta sólida experiência na área de gestão financeira atuando como consultor sênior especialista em controladoria estratégica indicadores de performance com foco em Business Analytics e avaliação de cotas societárias Autor de 3 ebooks sendo o último release em janeiro de 2022 com o título 30 passos para melhorar o seu caixa um resumo da experiência consultiva de mais de 20 anos utilizado para instruir conceituar e solucionar os problemas de caixas que grande parte das empresas enfrenta atualmente Criador da ferramenta de Pluser Business Analytics com um controle de faturamento superando alguns bilhões atuando nos diversos mercados do Brasil e do mundo Seus trabalhos objetivam o direcionamento com foco em relatórios gerenciais utilizados pela alta diretoria na tomada de decisão 23 anos de experiência trabalhando dentro de empresas dos mais variados portes Atualmente participa do conselho diretivo de todos os clientes possibilitando o entendimento das informações necessárias para o direcionamento dos negócios focando em relatório para alta diretoria criação de indicadores estratégicos e Merge and Acquisition MA realizando Valuation e intermediações Atuou em cargos de Gerência Financeira Chefe de Controladoria Economista em trabalhos de viabilidade financeira econômica perícia judicial e avaliação de empresas Professor de Controladoria Estratégica ministrando para turmas Pósgraduação e MBA em Controladoria pela Fundação Getúlio Vargas e conveniadas 4 Business analytics INTRODUÇÃO Vamos iniciar a disciplina de Business Analytics um assunto de suma importância para as empresas de todo o planeta Antes de mais nada devemos ter a consciência que o mundo já não é mais o mesmo em apenas 20 anos pudemos viver uma revolução digital e na maneira de enxergarmos os problemas e soluções das empresas de forma segmentada se você é um administrador um investidor um advogado um médico um engenheiro e muitas outras profissões saiba que o mundo que está a sua volta mudou mais que você imagina Vamos abordar conceitos baseados na forma de repensar as organizações maneiras de agir e encarar os problemas do dia a dia de repente a sua companhia está à frente de um dilema minha concorrência está agindo de forma agressiva nos preços conseguimos dar uma solução para isso Podemos elaborar um plano de vendas mas estamos operando no prejuízo temos como sair dessa situação Questões do dia a dia que iremos abordar além de outras ferramentas importantes de gerenciamento para isso precisamos conceituar e criar estruturas gerenciais e matemáticas com foco na aplicação do Business Analytics Para isso conceituaremos os modelos criados em Excel para solucionarmos esses problemas modelos como SIMPLEX Teste de Hipótese Power Pivot tabelas de dados e outras ferramentas importantes entretanto antes temos que entender uma coisa todas as ferramentas para decisão estratégica passam pelo teste do conceito o que chamamos de estruturação da base não existe nada automático em Business Analytcs mas sim estudos estruturados que levam a empresa ao atingimento das metas esse modelo será apresentado a todos para que possamos juntos na criação das planilhas construir a base de conhecimento e aplicação do BA Abordaremos as diferenças e similaridades de assuntos relacionados ao BA por exemplo o que é um BIG DATA SMALL DATA Data Science Datadriven Machine Learning Artificial Intelligence AI e muitos outros assuntos relacionados ao Business Intelligence e Business Analytics Vamos lá será um momento precioso para todos nós 5 Business analytics DESAFIO INICIAL Agora iniciarmos com um desafio conforme o texto extraído da internet httpswwwbimachinecombrpostinvestirembusinessanalyticssignificamais receitaparaas empresastextInvestir20em20Business20Analytics20significa20mais20 receita20para20as20empresas Atualizado3A20320detextUma20pesquisa20da20Forrester20Consulting nos20resultados20financeiros20das20empresas investir em Business Analytics significa mais receita para as empresas Atualizado 3 de mai de 2021 Uma pesquisa da Forrester Consulting respeitada empresa internacional de consultoria apontou uma relação direta entre o uso de análise de dados e o crescimento nos resultados financeiros das empresas Segundo um estudo da Forrester as empresas que investem em estratégias de Business Intelligence e Business Analytics em conjunto com seus projetos de cloud computing tendem a registrar crescimento de receita em torno de 15 só em função destes investimentos De acordo com a consultoria cada vez mais as empresas estão apostando em estratégias unificadas no uso de seus dados O levantamento aponta uma preocupação das empresas em deixar para trás sistemas de BI e BA projetados em silos O foco é ter soluções de análise de dados que melhoram a visibilidade de todas as áreas de negócios e que principalmente entregam autonomia a usuários destes departamentos para que tomem decisões focadas no incremento de competitividade A importância de uma boa usabilidade para as soluções de analytics também é outro ponto frisado pela Forrester Segundo o estudo as organizações estão mais adeptas a soluções que sejam fáceis de usar já que o foco é se preocupar com os dados extraídos e as análises realizadas e não com complexidades técnicas dos sistemas Para o CTO da BIMachine Augusto Fleck o mercado aos poucos está percebendo o quanto a flexibilidade acessibilidade e facilidade de uso do BI e BA são imprescindíveis para melhorar as análises tomadas de decisão e a competitividade das empresas Um software analítico precisa ser amigável precisa dar autonomia para que o usuário realize suas análises sem ficar 100 dependente da TI Aliás uma boa solução desta área tem de liberar a TI para desígnios estratégicos do negócio dedicando tempo ao BI somente no que for tangente à implantação migrações e outros quesitos técnicos destaca Fleck 6 Business analytics A partir do texto percebemos que investir em Business Analytics gera receitas mas aí iniciamos uma outra discussão é melhor ter receita ou ter lucro Depois de mais de 10 anos focado em sistemas analíticos e isso sempre foi uma discussão sadia pergunto Qual é o perfil da sua organização Sim o que a sua empresa entende de forma estratégica o que é valor Imagino que há todo tipo de empresário aquele que pensa em vender o seu negócio no futuro não muito distante por outro lado temos aqueles que querem fazer o pé de meia deixar a companhia para os filhos o foco é bem diferente No primeiro caso e isso é fruto de uma pesquisa com clientes e amigos empresários aqueles que veem como objetivo a venda da empresa tendem a focar no faturamento na capilaridade ou aumento do market share algo intuitivo Obviamente atingindo a sua meta de aumento de receita o eventual comprador irá não tenho dúvida disso aproveitar essa abrangência e incluir na lista de produtos e serviços outros itens para atingir novos mercados assim o valor da empresa cresce e o objetivo será cumprido na íntegra Eu chamo esse perfil de agressivo pois não está preocupado com a rentabilidade por exemplo e a todo custo focará na sua expansão baseada no faturamento Por outro lado temos o perfil conservador aquele empresário preocupado com o que deixar para seus herdeiros esse é o estereótipo do dono focado na rentabilidade de repente o faturamento é importante mas não mais que a sua margem de contribuição só pensará na venda com lucro analisará clientes melhores sem problemas de inadimplência geralmente são empresas familiares e o com priorização em deixar algo para seus herdeiros Existe o intermediário nem muito agressivo nem tão pouco conservador aquele que orbita no meio deles para isso o grau de priorização é atribuído com notas de importante medidas criando o perfil moderado Agora pergunto em qual perfil a sua organização está Agressivo Moderado ou Conservador Esse será o nosso primeiro teste prático conceitual e que a partir dele tudo muda na criação do Business Analytics Voltando ao nosso questionamento inicial é melhor ter receita ou ter lucro A partir daí podemos definir a estratégia do BA com muito assertividade todos os KPIs Key Performance Indicators ou simplesmente indicadores deverão refletir essa opção estratégica os resultados analisados pelo perfil terão peso superior para a característica conservadora moderada ou agressiva trazendo uma nota de performance a chamada Performance Grade PG 7 Business analytics INVESTIMENTOS EM BDA BIG DATA and ANALYTICS Quanto custa tudo isso httpswwwidccomgetdocjspcontainerIdprUS48165721 Segundo a matéria que está no link acima o mundo gastará em Big Data e Sistema Analíticos algo em torno de USD 2157 bilhões de dólares em 2021 para você ter uma ideia de escala de valor o Whatsapp foi vendido em 2014 por USD 19 bilhões a proposta de Elon Musk para a compra do Twitter foi de USD 44 bilhões podemos entender que os investimentos em base de dados clouds e sistemas analíticos estão em alta e isso é só o começo novas tecnologias como a 5G devem fomentar ainda mais os sistemas clouds e analíticos em 2022 e impulsionar a procura pelo modelo nos próximos anos No mundo observo que as discussões sobre BA criam um conceito de administração focado na melhoria dos níveis de qualidade de todos os negócios core business mas qual é o prazo de retorno desses investimentos já sabemos que é alto mas podemos imaginar o retorno em anos e meses PAYBACK qual é a taxa interna de retorno de um projeto de BA ou o fluxo de caixa desse investimento Vamos detalhar ferramentas que você vai usar no dia a dia Segundo pesquisa 75 das empresas investirão em BIG DATA e sistema analíticos 8 Business analytics httpswwwa10brcomblogate202075dasempresasdeveminvestirembigdatae analytics Em 2020 uma aquisição nacional entrou no radar dos investidores a B3 Bovespa bolsa de valores de SP comprou a Neoway empresa especializada em BIG DATA and ANALYTICS BDA por R 18 BI deixando o mercado de tecnologia ainda mais aquecido e previsível httpsbrfinancasyahoocomnoticiasb3compraneowayporr143222541html 9 Business analytics FERRAMENTAS PARA APLICAÇÃO DO BA Elenco a seguir algumas ferramentas de uso diário para conceituar a aplicação do Business Analytics Formação do preço de venda Pricing Ponto de equilíbrio Break Even Point Método Simplex Programação linear Avaliação de empresa Valuation Análise de retorno do investimento Payback VPL TIR Análise de KPIs Performance Grade Sales and Operations Planning SOP Cenários Simulados Goal Seek As demonstrações terão foco nos conceitos matemáticas realizados em planilhas Excel para que o todos tenha total condição de reproduzilas aplicando no dia a dia com construção conceitual que a meu ver é mais importante que a própria aplicação do BA Observo que muitos controladores despendem atenção redobrada sobre o sistema BI e BA mas esquecem que o mais importante é a construção do modelo mental em resumo a aplicação do BA pode ser encontrada em muitas plataformas a preços acessíveis mas saber o que medir e onde chegar é uma decisão da empresa e não do Business Analytics Jack Welch disse numa oportunidade Muitas vezes nós medimos tudo e não entendemos nada As três coisas mais importantes a medir num negócio são a satisfação do cliente a satisfação dos empregados e o fluxo de caixa Jack Welch Presidente da General Electric Apud Exame 199332 Obviamente não estamos aqui para implantar sistemas de inteligências sem perceber os reflexos no fluxo de caixa o nosso cliente é sem dúvida uma razão de existirmos mas sem resultado satisfatório todo o investimento será em vão Não podemos cometer o mesmo erro de muitos empresários burocratizar a organização e perder a competitividade Pense nisso antes de iniciar o processo de implantação 10 Business analytics PROCESSO DECISÓRIO Quando falamos de decisão estratégica logo imaginamos algo que pode mudar a vida da organização A decisão em si passa pela análise do processo a seguir mas já vou avisando que os riscos que o empresárioinvestidor correrá são enormes aliás eu considero todo investidor um grande fomentador econômico sem ele nossa economia seria insignificante Falando dos riscos do investidor seguem alguns obstáculos que a nosso país insiste em nos taxar é o famoso custo Brasil sim é uma condição nossa exclusivamente um pedágio que todo empreendedor deverá se atentar e mensurar nos seus cálculos 1 Risco de mercado Produto Preços Matéria prima 2 Risco da economia Câmbio Inflação Juros 3 Risco fiscal Trabalhista Tributos Legislação 4 Risco governamental Insegurança Jurídica 5 Risco de crédito Inadimplentes 6 Risco de ambiental Multas pesadíssimas 7 Risco de perda da imagem da empresa Marca 8 Risco decisório um problema do mundo empresarial Independente da implantação de qualquer sistema BA essa mazela deverá ser considerada O mais incrível de tudo isso é que sistemas de inteligência já tratam o que se chama de contencioso riscos inerentes ao negócio decisões importantes que passam antes pelo teste do plano B em outras palavras se tudo der errado precisamos pensar em alternativas E as decisões como são elaboradas Existem 4 tipos importantes 1 Fundamentada pela razão Risco do imponderável Risco de cálculo 2 Fundamentada pelo feeling Risco do imponderável Risco do conhecimento 3 A decisão é não decidir Irresponsabilidade Medo todos os outros riscos 4 A decisão é decidir mas não agora 11 Business analytics Insegurança Medo Tempo O mais comum frente aos investidores de pequeno e médio porte é sem dúvida a segunda opção o feeling do empresário é algo interessante imaginem um proprietário de empresa de médio porte que há 20 anos criou o negócio pensem agora quanta experiência e expertise o conhecimento é da vivência nunca descarto isso é algo que não se aprendem em cursos ou salas de aula De repente veio a pandemia as crises de demanda a maxi valorização das matérias primas e por fim um aumento demanda acima da oferta resultado inflação Tudo que aconteceu em 20 anos de história é incomparável ao cenário atual de póspandemia algo novo inédito e muito perigoso Gerenciar pelo feeling não tem muito sucesso nesse momento precisamos traçar planos e analisar as possibilidades de desvio temos que ter uma saída para os problemas não temos matéria prima há falta de containers não há navios o frete decolou e o fornecedor nacional São questões que dificilmente sem uma planificação estruturada podemos sair desse cheque mate Os sistemas analíticos criam formas de você pensar ajudam na elaboração de cenários importantes e traçam planos ou pela menos analisaram as possibilidades de fracasso default Toda decisão está ligada a um custo no mercado financeiro dizemos que são as oportunidades mas como na vida tudo tem um preço denominamos esse fenômeno de custo de oportunidade para isso precisamos responder alguns questionamentos 1 Qual o benefício da decisão 2 O que estou deixando de lado 3 Vale a pena pensar no futuro 4 O final de conta o que é o Custo de oportunidade Na visão do Investidor Valuation avaliação de quotas societárias Na ótica do estudante Tempo o que estamos deixando para trás Na hipótese das empresas Margens aplicação do modelo simplex No item 4 vamos elaborar exercícios para aplicar na prática o custo de oportunidade e decidirmos o melhor caminho para tanto aplicaremos o teste de hipótese após a construção do modelo em planilhas 12 Business analytics O link httpsplusermtcorpcombreducation poderá ser acessado livremente para a versão education e realizar simulações diversas 13 Business analytics DATADRIVEN BIG DATA SMALL DATA Datadriven é um conceito de gestão de negócios mas especificamente um direcionador ou um guia para o gestor aquele que tomará a decisão dentro de um universo que envolva riscos direcionados por informações específicas mas que estão dentro de um grande banco de dados Conceitualmente o Datadriven é uma ferramenta de busca e aplicação de dados aí temos outra termologia importante o BIG DATA Os grandes volumes de dados sem nenhuma informação específica apenas uma massa gigantesca de dados é chamado de BIG DATA O BDA Big Data Analytics é mundialmente conhecido e faz referência aos dados que devem ser trabalhados pela organização isto é estão à disposição para estudos Nesse momento quando os dados são separados em grupos menores aqueles mais específicos são chamados de SMALL DATA um exemplo disso são os supermercados apresentam dados de todos os clientes que deixem o registro do CPF o SMALL DATA é um gosto específico de um cliente por exemplo adoro um vinho australiano chamado Yellow Tail já recebi promoções via aplicativo numa oportunidade o produto faltou nas prateleiras quando chegou recebi um aviso da disponibilidade obviamente corri para garantir isso acontece a partir de uma massa gigantesca de dados separados por pequenos grupos que consomem um determinado produto e assim as informações chegam para um Data Science responsável pela operação de um sistema de controle e pesquisas encontrando você isso chamase ciência do consumo um exemplo de como aplicar os conceitos de dados e transformálos em informações para aumentar as vendas 14 Business analytics Para uma análise mais precisa é necessário que todo esse conjunto de informações tenham passado por uma análise de ambiente interna e externa Novamente levantamos questionamentos específicos para o estudo 1 Definição do projeto saber aonde quer chegar 2 Disponibilidade de fonte de dados Realizado 3 Análise das informações colhidas certificadas 4 Transformação em modelo gerencial contabilidade de custos 5 Carga de dados upload 6 Modelo da interface disponíveis no mercado 7 Visualização de resultados histórico 8 Gestão a vista com KPIs e relatórios de gerenciamento Esses questionamentos precedem a aplicação do BA temos que definir premissas importantes como o Perfil o objetivo dos indicadores muitos não sabem o que realmente auferir modelo da interface vou deixar alguns exemplos a seguir e se as informações serão gerenciais ou regidas por legislação exclusiva como os dados contábeis É importante entender que o BIG DATA é primordial para a aplicação e atingimento dos resultados e metas BIG DATA apresenta os três Vs Volume Variedade Velocidade Essa é a razão dos investimentos vultuosos nesse modelo os dispêndios são pesados para conferir a certificação dos 3 vs o Volume em decorrência de uma massa de dados cada vez maior Youtube por exemplo Variedade para qualificar as informações e Velocidade hoje ninguém quer esperar mais do que alguns milissegundos o resultado disso são valores desembolsados de cifras quase imensuráveis e ininterruptas 15 Business analytics KEY PERFORMANCE INDICATORS KPIs Quando falamos de KPIs logo imaginamos os indicadores estratégicos seguem alguns exemplos No mercado temos muitas opções são empresas que operam nas duas frentes Business Intelligence e Business Analytics mas qual é diferença entre eles 16 Business analytics BUSINESS INTELLIGENCE vs BUSINESS ANALYTICS Antes de conceituarmos o BI e o BA seria prudente demonstrar as vantagens do investimento nesses dois modelos Conhecimento da empresa Preparação para enfrentar as armadilhas do mercado Processos melhorados e mais assertivos Plano estratégico definido e pronto para melhorias Perfil Redução de gastos e falhas como refugos Melhora da liquidez da organização Análise de investimentos com retorno de capital Melhora da precificação de produtos e serviços Agilidade na mudança de rota e análise de objetivos Confiança nas informações do passado Sensibilidade das informações do futuro Os benéficos são aparentes vão deste o conhecimento mais apurado da organização até a revisão das posições estratégicas e melhorias com maior competitividade tudo dependerá do perfil empresas podem não gerar lucros no curto prazo dependerá do perfil mais agressivo mas ainda sim fazer sentido operacional eu gosto de operar com empresa moderadas aquelas que aliam a possibilidade de ganhos com ampliação menor do mercado sem posições abruptas de aumentos de faturamento e estrutura essa empresas são interessantes em muitos aspectos principalmente no quesito de menor necessidade de capital de giro com melhor liquidez Por se tratar de ferramentas estratégicas e complementares a partir do BIG DATA as informações passam a fluir em sistemas que transformam grande massa de dados em gestão a vista e posições analíticas conforme segue O BI Business Intelligence são responsáveis pela transformação dos dados em informações prontas para decisão entretanto o foco é o passado o histórico contido na base dados expondo as informações em relatórios gerenciais sempre digo que os indicadores BI são focados no operacional e no tático não são preditivos isto é não apresentam algoritmos utilizados em testes de hipótese e inteligência artificial a seguir temos o gráfico que consolida esse entendimento 17 Business analytics Os relatórios BA ou Business Analytics podem ser encarados como posições estratégicas para as decisões do futuro do negócio conforme premissas a seguir Se você está no negócio precisa entender o meio ambiente Você precisa ter uma visão de FUTURO e precisa conhecer o PASSADO Carlos Slim O rei das Midia de telecomunicações 18 Business analytics MACHINE LEARNING e ARTIFICIAL INTELLIGENCE AI A utilização da Inteligência Artificial tem como figura central a função de MACHINE LEARNING a máquina aprendendo com os erros da organização imagine quantas vezes a empresa já errou tanto na estratégia quanto no operacional A tecnologia embarcada na Inteligência Artificial é fundamenta pelo aprendizado de muitos artigos e conteúdos publicadas minuto a minuto na internet desta forma o Machine Learning está presente dentro e fora da organização colhendo informações de todos os segmentos para melhorar diagnósticos técnicos e ter condição de apresentar soluções AI pode aprender rapidamente assuntos técnicos e criar uma vantagem competitiva para demonstra amplitude de conhecimento A seguir apresento alguns exemplos 19 Business analytics 20 Business analytics CONSTRUÇÃO DA ESTRUTURA DE INFORMAÇÕES A elaboração do modelo mental e matemático é o principal desafio do BI e BA Muitos empresários entendem que os dados já estão prontos para serem testados em sistemas analíticos nesse momento muito cuidado para não cair na armadilha dos erros conceituais Os modelos devem passar necessariamente pela organização gerencial muitas companhias querem ter lucro mas não sabem o que é custo de estrutura qual é o impacto dos custo indireto e custo direto classificam contas como fixas mas são variáveis essa é um paradigma importante que precisa ser vencido o ciclo operacional é outra métrica que necessita de conhecimento prévio se for calcular o ponto de equilíbrio também necessita de conhecimento sobre as margens de contribuição entre outras premissas Portanto vamos rememorar muitas delas para o alinhamento conceitual conforme segue Selecionei alguns testes para realizamos em sala de aula aplicaremos os conceitos BA Formação do preço de venda Pricing Ponto de equilíbrio Break Even Point Método Simplex Programação linear Avaliação de empresa Valuation Análise de KPIs Performance Grade Sales and Operations Planning SOP Cenários Simulados Goal Seek Análise de retorno do investimento Payback VPL TIR 21 Business analytics FORMAÇÃO DE PREÇO DE VENDA PRICING O que estamos buscando com a aplicaçãocorreção O preço mínimo de um produto O preço final de um produto O concorrente com preço mais baixo Qual seria a minha taxa de absorção da estrutura Qual o faturamento meta Objetivo Ter um preço mais competitivo que o meu concorrente Vamos iniciar a construção em sala de aula em uma planilha nova partindo do zero e chegando ao objetivo final Informar o que devemos mudar para chegar ao resultado pretendido através de markups e aplicação do teste de hipótese Conceitos de estrutura para formação de preço de venda ou princing 22 Business analytics 1 CUSTOS DIRETOS Valores Part 11 Matéria prima R 787500 3384 12 Mão de Obra direta R 141900 610 13 Embalagem R 39375 169 14 Energia água R 30000 129 TOTAL CUSTOS DIRETOS R 998775 4292 2 DESPESAS VARIÁVEIS Valores Part Comissões 116362 50 Tributos 680718 293 Logística entrega 209452 90 DESPESAS VARIÁVEIS R 1006532 433 LÓGICA MATEMÁTICA preço de venda 100 568 176 PREÇO DE VENDA SEM ESTRUTURA 1759956 R 3 ESTRUTURA CUSTO FIXO Part Gastos com a administração R 116362 50 Gastos fixos com produção R 69817 30 investimentos R 7757 03 provisões R 11636 05 LUCRO R 116362 500 TOTAL DO GRUPO 3 BASE FIXA R 321935 1383 429 233 PREÇO DE VENDA COM A ESTRUTURA R 2327242 2327242 R PREÇO DE VENDA DE VENDA COM LUCRO DE 5 E FATURAMENTO 10 MI 2327242 R FORMAÇÃO DE PREÇO DE VENDA MARKUP SEM INCLUIR A ESTRUTURA MARKUP COM A ESTRUTURA 23 Business analytics O preço de venda pratocado atualmente é de R 2327242 o concorrente apresenta um preço 8 mais barato R 2141063 após aplicação do teste de hipótese temos O preço de venda prática atualmente é de R 2141063 derrubará o lucro da organização antes estava em 5 agora para empatar o lucro será de apenas 127 Outros testes serão a realizados em sala de aula sendo os gastos fixos e previsões o nosso novo alvo 3 ESTRUTURA CUSTO FIXO Part Gastos com a administração R 107053 50 Gastos fixos com produção R 64232 30 investimentos R 7137 03 provisões R 10705 05 LUCRO R 27151 127 TOTAL DO GRUPO 3 BASE FIXA R 216278 1010 466 214 PREÇO DE VENDA COM A ESTRUTURA R 2141063 2141063 R MARKUP COM A ESTRUTURA 24 Business analytics BREAK EVEN POINT PONTO DE EQUILÍBRIO Base Fixa para ponto de equilíbrio Valores CONTÁBIL EBITDA ECONÔMICO Despesas administrativas e comerciais 1500000 1500000 1500000 1500000 Custos fixos produtivos 1000000 1000000 1000000 1000000 Investimentos 1479245 1479245 Resultado financeiro 540000 Provisões trabalhistas fiscais e etc 250000 250000 Patrimônio depreciação 1500000 1500000 Amortizações digidas contraídas 839772 839772 839772 Capital Investido próprio terceiro 4970522 4970522 TOTAL DA BASE FIXA DA ORGANIZAÇÃO 12079539 4839772 2500000 10039539 25 Business analytics As empresas sempre utilizaram o ponto de equilíbrio para terminar o momento da ruptura entre o custo fixo e as margens de contribuição Se as margens medidas em reais superarem a sua base fixa despesas e custos fixos a margem deixará de ser contribuição e passará a ser chamada de lucro 26 Business analytics A medida econômica é sem dúvida mais interessante pois transmite ao empresário o faturamento referente ao retorno do capital esse indicador BI é de suma importância Quanto falamos de Business Analytics BA devemos pensar no que está por vir o BI já informou que o indicador histórico por exemplo de 2021 tem um valor determinado mas agora pensando mais a frente se quisermos iniciar uma discussão de ampliação da estrutura um investimento para criação de um centro de destruição CD ou uma nova planta produtiva ou um novo escritório de prestação de serviços estamos tentando ver o futuro o indicador informará ao investidor qual seria o novo faturamento e este repassado ao departamento comercial para análise assim funciona os dois sistema quando há uma ação preditiva uma tentativa de enxergar o futuro estamos falando de indicador analítico Analisaremos em planilhas como os dois indicadores se formam na prática e como enxergar o futuro Objetivo verificar qual seria o novo faturamento com os investimentos a serem realizado em 2022 3 ESTRUTURA CUSTO FIXO Part Gastos com a administração R 116362 50 Gastos fixos com produção R 69817 30 investimentos R 7757 03 provisões R 11636 05 LUCRO R 116362 500 TOTAL DO GRUPO 3 BASE FIXA R 321935 1383 429 233 PREÇO DE VENDA COM A ESTRUTURA R 2327242 2327242 R PREÇO DE VENDA DE VENDA COM LUCRO DE 5 E FATURAMENTO 10 MI 2327242 R MARKUP COM A ESTRUTURA PREÇO DE VENDA R 638554414 10000 DVARIÁVEIS R 276174784 4325 CVARIÁVEIS R 274046290 4292 MARGEM DE CONTRIBUIÇÃO R 88333340 1383 ESTRUTURA R 88333333 1383 LUCRO R 0 000 INVESTIMENTO futuro Valores 10 anos Máquina diminuir tempo R 200000000 1666667 R Obras de estrutura R 150000000 1250000 R Compra de maq embalagem 50000000 R 416667 R Total R 400000000 3333333 R 27 Business analytics SALES AND OPERATIONS PLANNING SOP Ferramenta de gestão estratégica que depende da ação de equipes sincronizadas atuando no plano gerencial de vendas finanças e operações O SOP é conhecido mundialmente pois aborda o equilíbrio dos departamentos O modelo tem início no plano de vendas informações do que vender a que preço e margem esse plano é transmitido ao suply chain que elabora o planejamento de compras enquanto a produção estuda a capacidade frente a previsão de vendas a logística também faz simulações de entregas e finalmente o financeiro já imagina as posições de tesouraria assim o sistema se movimento O problema está na assertividade do plano de vendas nesse caso estamos falando de futuro então o indicado tem de ser preditivo ou seja um BA Vamos estudar o modelo SIMPLEX ou simplesmente utilizarmos a programação linear esse modelo é muito utilizado em grandes corporações graças a facilidade de tratamento das restrições que podem vir de todos os lados Vamos criar um exercício para a fixação do modelo veja Temos 6 produtos que são de A a F na primeira coluna chamada PRODUTOS sabemos quantas unidades serão vendidas a que preço e a suas respectivas margens de contribuição portanto sabemos que esse plano de vendas vai totalizar R 143950000 de margem de contribuição entretanto a nossa base fixa é maior lembrando que a base fixa é composta por despesas e custos fixos somados são de R 171296114 portanto maior que a margem de contribuição isso resultará num prejuízo de R 27346114 Precisamos mudar essa situação apenas mexendo no mix de quantidades dos produtos sendo que as restrições estão a seguir Faturamento Não poderá ser maior que R 642750000 Quantidade de produtos Poderá variar entre 40 e 30 Objetivo Maximização da margem de contribuição para anular o prejuízo 28 Business analytics Para elucidar o desafio vamos utilizar um suplemento no excel chamado SOLVER 29 Business analytics A tabela acima deverá ser preenchida por cada aluno colocar os percentuais de aumento ou diminuição na coluna medidas adotadas a planilha já informará o faturamento modificado e a margem de contribuição total lembrando que cada um deverá respeitar o as restrições e o faturamento não poderão ser maiores que R 642750000 MAXIMIZAÇÃO DO RESULTADO DA EMPRESA COM A UTILIZAÇÃO DA MARGEM DE CONTRIBUIÇÃO UNITÁRIA 1000 20 Pvunitário Cvunitária Dvunitária ROB MCTotal R R R R R R A B C D E BCD FEB x 100 G A x B H A x E A 8000 7000 R 3500 R 1400 2100 30 56000000 R 16800000 R B 40500 6000 R 2500 R 1200 2300 38 243000000 R 93150000 R C 20500 3500 R 2000 R 700 800 23 71750000 R 16400000 R D 35000 4000 R 3000 R 800 200 5 140000000 R 7000000 R E 20000 2100 R 1000 R 420 680 32 42000000 R 13600000 R F 100000 900 R 750 R 180 030 3 90000000 R 3000000 R Somatória 224000 6427500 1439500 EXTERNO aumento máximo de vendas em 30 qualquer produto TOTAIS R 642750000 143950000 R INTERNO diminuição de até 40 nas vendas p produtos CUSTOS FIXOS 107094231 R FATURAMENTO FIXO em R 642750000 DESPESAS FIXAS 64201891 R OBJETIVO Maximizar Margem de Contribuição MC ou MC RESULTADO 27346122 R RESULTADO 425 A 0 8000 56000000 R 16800000 B 0 40500 243000000 R 93150000 C 0 20500 71750000 R 16400000 D 0 35000 140000000 R 7000000 E 0 20000 42000000 R 13600000 F 0 100000 90000000 R 3000000 Produto Planejamento de Vendas Qtde Mcunitária RESTRIÇÕES Produto Medidas Adotadas Novas Quantidades NOVA ROB R NOVA MCT R 30 Business analytics A partir desse momento com o plano de vendas sob a ótica do SIMPLEX podemos avançar nos outros departamentos com a criação de planos de contenção e expansão os quais vão nortear a linha de produção o departamento de compras logística e finalmente financeiro Rememoro que o plano de venda pode ser alterado corrigido e atualizado fazendo com que todos os outros departamentos tenho que atualizar on time seu escopo Abaixo algumas telas utilizadas para o controle SOP São interfaces compradas de empresas especialistas em SOP sem dúvidas podem ser controladas pelo Excel mas com atualizações diárias por APIS Application Process Interface são conexões com BIG DATA para atualização de dados em um determinado período 31 Business analytics METODO SIMPLEX PROGRAMAÇÃO LINEAR O mesmo modelo pode ser utilizado agora com mais poder de restrições e variáveis eu sempre utilizo um sistema chamado LINGO mas antes o que é a programação linear Técnica de otimização de resultados para fins militares na segunda guerra e após ganhou o mercado A Programação Linear é utilizada para resolver problemas com equação linear ou seja de primeiro grau Estabelece parâmetros para solução de restrições dos mais variados problemas Não há limite para utilização do modelo matemático foi reconhecida como uma excelente técnica de otimização quando George Dantzig começou a utilizar métodos de programação matemática para solucionar problemas militares desenvolvendo um algoritmo denominado como SIMPLEX que utilizava conceitos da álgebra linear para resolver modelos de problemas de planejamento Definição das variáveis do problema e a funçãoobjetivo Definição do conjunto de restrições constraints Análise dos recursos da produção Limitações legais e do mercado Solução do modelo de programação linear pesquisa Operacional O modelo matemático que contemple parâmetros variáveis de decisão função objetivo e restrições e que representa o problema real em análise utilizando somente funções lineares O faturamento não poderá superior o determinado pelo modelo Restrições de elevação da quantidade de produtos interno e externo Produtos da organização ABCDE e F A empresa tem desequilíbrio e não está gerando resultado operacional A empresa apresenta ociosidade A solução está na maximização das margens de contribuição mas com as restrições A estrutura fixa base fixa não será o alvo da solução mas sim os produtos 32 Business analytics 33 Business analytics 34 Business analytics VALUATION AVALIAÇÃO DE EMPRESAS Iniciaremos as análises sob a ótica das projeções vamos falar de cenários e futuro aliás toda avaliação de empresa é baseada naquilo que ainda não aconteceu mas há grande possibilidade de se concretizar desta forma os indicadores de Business Analytics podem realizar projeções e atualizações em tempo real Imaginem quantas mudanças nos últimos 5 anos agora olhe para frente para o próximo quinquênio Mudanças devem continuar acontecendo por exemplo no câmbio Dólar e Euro a inflação IPCA e IGPM os juros SELIC o custo das matérias primas Escassez da mão de obra Modernizações será que o mercado vai reagir teremos linhas de crédito para investimentos Bom são perguntas que não sabemos exatamente a resposta mas temos como elaborar um cenário pode ser otimista pessimista um mediano em resumo precisamos fazer projeções e previsões nessa ótica o Business Analytics poderá ajudar bastante as ações preditivas de análises de tendências são as mais utilizadas existem indicadores muito interessantes para sinalizar se a empresa está ganhando ou perdendo valor são indicadores de futuro utilizado por grandes corporações são bússolas para os gestores dentre eles temos BETA índice que mede o risco não diversificável de uma ação É um índice que mede a relação entre o retorno da ação e o retorno do mercado Desta forma o prêmio por risco será sempre multiplicado por este coeficiente exigindo um prêmio maior por risco quanto maior a variação da ação em relação à carteira de Mercado CAPM do inglês Capital Asset Pricing Model ou Modelo de Precificação de Ativos CPI do inglês Consumer Price Index Referese ao índice de preços ao consumidor dos EUA EBITDA do inglês Earnings Before Interest Taxes Depreciation and Amortization significa com relação a um período a soma do lucro operacional antes das despesas e receitas financeiras impostos depreciação e amortização FCFF do inglês Free Cash Flow to Firm ou fluxo de caixa da firma Value Firm Valor da organização e quotas societárias WACC do inglês Weighted Average Cost of Capital significa preço médio ponderado do custo do capital da organização Agora precisamos alinhar os conceitos e construir o modelo em planilha vamos iniciar com um cenário sugerido por vocês após aplicaremos os indicadores analíticos O esquema a seguir demonstrará o passo a passo de um Valuation 35 Business analytics As premissas das previsões estão a seguir 36 Business analytics Base de projeções X 1000 2018 2019 2020E 2021E 2022E 2023E 2024E 2025E 2026E 2027E 2028E 2029E Receitas Líquidas 304115 252813 265454 292000 324119 363014 410206 456490 500161 539424 572509 597795 CMV 164184 164251 172464 189710 210579 235848 266508 296579 324952 350461 371956 388384 Margem Lucro Bruto 139931 88562 92990 102289 113541 127166 143697 159911 175209 188963 200553 209411 Margem Bruta 4601 3503 3503 3503 3503 3503 3503 3503 3503 3503 3503 3503 Despesas Operacionais 38034 17315 11114 12225 13570 15198 17174 19112 20940 22584 23969 25028 EBIT Earning Before Interest and Taxes 101898 71247 81876 90064 99971 111968 126523 140799 154269 166379 176584 184383 Margem Operacional 335 282 308 308 308 308 308 308 308 308 308 308 Depreciação e Amortização 531 531 700 771 855 958 1082 1205 1320 1423 1511 1577 Resultado financeiro Lucro antes do Imposto de Renda 101898 71247 81876 90064 99971 111968 126523 140799 154269 166379 176584 184383 Imposto de renda 25640 20799 23902 26293 29185 32687 36936 41104 45036 48571 51550 53827 Lucro Líquido 76257 71247 57974 63772 70786 79281 89587 99696 109233 117808 125034 130556 Margem líquida 251 282 218 218 218 218 218 218 218 218 218 218 EBITDA 102429 71778 82577 90835 100826 112926 127606 142004 155589 167803 178095 185961 EBITDA 1 3368 2839 3111 3111 3111 3111 3111 3111 3111 3111 3111 3111 37 Business analytics Gráficos baseados nas projeções Análise de sensibilidade com aplicação de dados analíticos O quadro acima tem por objetivo guiar o controlador da empresa para os reflexos no valor das quotas cotas assim qualquer variação econômica poderá afetar esse valor partindo de um cenário mais pessimista vermelho para um mais otimista e de maior valor verde No Excel temos de utilizar novamente a seção de TESTE DE HIPÓTESE previsões 38 Business analytics 1 2 3 4 5 R 1680 13 14 15 16 17 1 100 R 1887 R 1732 R 1599 R 1485 1385 R 2 150 R 1944 R 1778 R 1638 R 1517 1412 R 3 200 R 2005 R 1829 R 1680 R 1552 1442 R 4 250 R 2073 R 1884 R 1725 R 1589 1473 R 5 300 R 2148 R 1943 R 1773 R 1630 1507 R WACC GROWTH 39 Business analytics ANÁLISE DE PROJETOS E RETORNO DE CAPITAL Os projetos de investimentos são posições importantes para serem abortadas Pensar em investir sem observar o prazo de retorno de capital é o mesmo que pular de um avião e vestir o paraquedas durante o salto ou seja um risco desnecessário Os investimentos em hidrelétricas apresentam um payback prazo de retorno do capital estimado em 25 longos anos muito tempo e ainda contando com a sorte Analisar projetos de uma compra de placas solares para a geração da sua própria energia deve ser desafiador são valores altos mas podem compensar na economia sabemos que a energia está cada vez mais cara e estamos vivendo anos com pouca chuva estressando ainda mais o sistema hidrelétrico nacional Então vamos para os conceitos Na análise de retorno de capital sempre trabalhamos com indicadores muito conhecidos como por exemplo o fluxo de caixa que vai demonstrar o efetivo retorno teremos a Taxa Interna de Retorno TIR o valor presente líquido já descontado de uma taxa eleita pelo investidor essa taxa recebe o nome de Taxa Mínima de Atratividade TMA esse indicador é do próprio empresário na prática vamos supor uma aplicação financeira sem correr qualquer risco elevado tenho o retorno anual de 1275 se eu utilizar esse capital aplicado já rendendo 1275 o investimento deverá superar esse obstáculo desta forma a Taxa mínima será os 1275 essa métrica descontará o fluxo de caixa se o valor após esse abatimento ainda for positivo o VPL0 o projeto pode ser viável Por outro lado se o payback for de 15 anos aí podemos pensar que o prazo de retorno não está em conformidade com a posição estratégica da empresa que é investir em produtos com no máximo 5 anos para retorno Nesse momento entra a TIR para calcular a taxa interna do 40 Business analytics projeto se apresentar um retorno superior a TMA o projeto tem rentabilidade real A tabela a seguir demonstra o modelo Rememoro que as planilhas serão disponibilizadas após os cálculos realizados em sala de aula Notem que o VPL apresenta um valor muito negativo no campo TIR a mensagem NÃO ATINGIU O RESULTADO portanto é um projeto inviável e não deverá avançar O Business Analytics entra em cena quando iniciam os questionamentos observem que no cabeçalho aparece a célula INVESTIMENTO que financiada em 20 período com uma taxa de 1 CAPITAL DE GIRO é o valor mensal da exigência do projeto será somado na coluna investimentos O resultado é um projeto fracassado Então usando o BA podemos definir qual seria o financiamento valor compatível com esse projeto qual seria o capital de giro necessário aceitável para esse investimento assim podemos realizar os cálculos projetados e enviar as exigências aos departamentos para análise TMA período 1275 Capital de Giro 40000000 R INVESTIMENTO 750000000 R TAXA invest 100 Prazo Amortização 20 FINANCIA SIM Acumulado 1 Acumulado 2 PAYBACK SIMPLES PAYBACK DESCONTADO 0 HOJE R R R R 1 2015 R 81561486 R 20000000 R 61561486 R 61561486 54599988 54599988 2 2016 R 81561486 R 42000000 R 39561486 R 101122972 31119993 85719981 3 2017 R 81561486 R 48000000 R 33561486 R 134684459 23414858 109134839 4 2018 R 81561486 R 52000000 R 29561486 R 164245945 18291952 127426792 5 2019 R 81561486 R 56000000 R 25561486 R 189807431 14028245 141455037 6 2020 R 81561486 R 60480000 R 21081486 R 210888917 10261289 151716326 7 2021 R 81561486 R 65318400 R 16243086 R 227132003 7012174 158728500 8 2022 R 81561486 R 70543872 R 11017614 R 238149617 4218472 162946972 9 2023 R 81561486 R 76187382 R 5374104 R 243523722 1824976 164771948 10 2024 R 81561486 R 82282372 720886 R R 242802836 217121 164554827 11 2025 R 81561486 R 88864962 R 7303476 R 235499360 1950956 162603871 12 2026 R 81561486 R 95974159 R 14412673 R 221086687 3414648 159189223 13 2027 R 81561486 R 103652092 R 22090606 R 198996081 4641865 154547359 14 2028 R 81561486 R 111944259 R 30382773 R 168613308 5662337 148885022 15 2029 R 81561486 R 120899800 R 39338314 R 129274995 6502307 142382715 16 2030 R 81561486 R 130571784 R 49010298 R 80264697 7184930 135197785 17 2031 R 81561486 R 141017527 R 59456040 R 20808657 7730625 127467159 18 2032 R 81561486 R 152298929 R 70737442 R 49928786 8157394 119309765 19 2033 R 81561486 R 164482843 R 82921357 R 132850143 8481095 110828670 20 2034 R 81561486 R 177641470 R 96079984 R 228930127 8715693 102112977 Totais 1631229723 1860159850 228930127 102112977 102112977 TIR Retorno 498 ao ano VPL Retorno R R 102112977 ao ano 17 Ano VPL x TIR R 000 ao ano 164 Meses 20 Ano 805 Meses PERÍODO DE RETORNO PB Descontado PB Simples PAYBACK Análise de Retorno do Capital e Investimentos Financiados Ano ANO Investimento Retorno Resultado Bruto VPL 41 Business analytics TMA Taxa mínima de atratividade Reflete o custo do capital que ainda pode significar Custo de Oportunidade Taxa de desconto de fluxo de caixa Exemplos de TMA Taxa do FED para o investidor de renda fixa nos EUA Taxa do Over Selic para o investidor brasileiro Prime Rate Libor para os investimentos em geral 8 a variação cambial para os fundos cambiais FLUXO DE CAIXA DESCONTADO Definição O Fluxo de Caixa é composto por uma estrutura analítica compactada matematicamente sobre a qual discorrerá toda a análise estratégica de investimentos O Fluxo de caixa pode ser Fluxo de caixa nominal expresso em moeda nominal ou valores correntes deverão ser convertidos para moeda constante descontados ou capitalizados Fluxo de caixa constante expressos em moeda forte para minimizar os efeitos da inflação Fluxos de Caixa Descontados expressos através de uma taxa de desconto TMA 42 Business analytics VALOR PRESENTE LÍQUIDO VPL O VPL pode ter três situações VPL 0 Retorno o montante expresso VPL 0 não retorno nem prejuízo pois a TMA é igual a TIR VPL 0 O investimento não é viável pois o fluxo está negativo O VPL é um dos mais eficientes indicadores para análise de investimentos onde o que prevalece é a facilidade e exatidão dos resultados RLRovai TAXA INTERNA DE RETORNO TIR Taxa de retorno projeto não há conexão com a TMA que só figura como limite do investidor a TIR pode ser comparada com a métricas a seguir TIR TMA Projeto inviável TIR TMA Projeto inviável não compensa a troca de posição TIR TMA Projeto pode ser viáveis temos que analisar o VPL e PAYBACK FÓRMULA VPLFlcx01i0Flcx11i1Flcx21i2Flcx31i3Flcxn1in ZeroFlcx01IRR0Flcx11IRR1Flcx21IRR2Flcx31IRR3Flcxn1IRRn 43 Business analytics PERFORMANCE GRADE NOTA DE DESEMPENHO Peço atenção redobrada nessa seção vamos tratar dos exageros e da falta de foco na aplicação do Business Analytics Muitos empresários extremamente proativos elaboram planos e constroem modelos de gestão a vista até aí não vejo problema algum mas quando encontro empresas com 300 indicadores mais de 100 gráficos de controles e ainda reuniões sistemáticas para tratar de inúmeros KPIs entendo que há algo errado Agora os excessos fazem mais confusão e perdem o foco sempre falo que a diferença entre um remédio e o veneno é a sua dose Os administradores ficam encantados com tanta tecnologia e partem para ação querendo mensurar absolutamente tudo não façam isso É perder dinheiro foco e transformação de um ambiente de trabalho sadio em um local insalubre causando perda de talentos por excessos cometidos Para resolver isso existem ferramentas que traduzem as prioridades mais uma vez voltamos ao Perfil para exemplificar temos uma empresa com foco agressivo mas antes notem que há regras para o modelo Enumere as contas que faram parte das prioridades no exemplo acima uma empresa com 300 indicadores deverá selecionar no mínimo 5 e no máximo 10 indicadores Após a seleção devemos priorizar conforme o perfil atribuindo notas de 1 a 10 pontos será o peso da conta sendo 10 a contas de maior prioridade O resultado será a nota de desempenho que traduzirá em uma única medida todos os indicadores isso mesmo uma nota para o período O cálculo deverá ponderado conforme o peso e o valor do indicador como segue Supondo que a organização tenha criado uma medida com o peso da conta prioridade na coluna Peso 1 a 10 ao lado está a referência de valores são as metas referência de fórmulas e finalmente a pontuação Notem que a conta EBITDA tem uma meta de 15 mas o realizado em determinado período foi de apenas 8 com isso a nota alcançada foi de 5333 pontos A medida da nota é 44 Business analytics simples realizadometa x 100 ou 815 x 100 5333 A nota final é performada através da média ponderada assim podemos utilizar a função SOMARPRODUTO no Excel planilha está no material A Fórmula está logo abaixo PG peso1 x nota1 peso2 x nota2 peso n x nota n somas das notas Outro exemplo Desta forma mesmo a empresa tenho 300 indicadores o proprietário eou controlador saberão se a empresa está alinhada com seu perfil em outras palavras não precisamos perder tempo em análise exaustivas o gestor saberá quando um período é melhor que outro só analisando a Performance Grade Parâmetro Peso 1 a 10 Valores atuais Referência Metas Índice 1 Receita 8 R 1000000 Meta BSC 1300000 R 7692 2 Margem 1 35 Meta BSC 42 8333 3 Margem R 10 R 350000 Meta BSC R 546000 6410 4 Base Fixa CFDF 10 R 200000 Meta OBZ R 150000 7500 5 Juros 5 2 Faturamento 150 7500 6 Amortização R 5 R 100000 Faturamento 65000 6500 7 Amortização 1 10 Faturamento 5 5000 8 Lucro Operacional 10 R 130000 Meta BSC R 376500 3453 9 Resultado Econômico 1 20000 R Meta BSC R 25000 8000 10 EBITDA 10 R 150000 Meta BSC R 396000 3788 RESULTADO PONDERADO POR PESO 5973 Perfil do Empresário 45 Business analytics CENÁRIOS SIMULADO GOAL SEEK Cenários simulados tem aderência com o Business Analytics O teste de hipótese faz toda diferença nesse modelo Os cálculos são realizados a partir de uma métrica de busca goal seek Pergunto O que a minha empresa quer Pode ser lucro ou faturamento Rentabilidade ou simplesmente controlar a estrutura Não importa o que você quer o BA pode responder Abaixo o esquema gráfico do modelo ROB Receita Operacional Bruta MC Margem de Contribuição BF Base Fixa EBITDA Lucro antes dos juros depreciações impostos sobre lucro e amortizações Uma medida interessante para o negócio é o EBITDA o qual pode ser analisado pelo empresário Em uma consultoria um empresário me falou que a meta do EBITDA era de 15 conseguimos testar se ele está correto A planilha a seguir será disponibilizada aos alunos vamos fazer os testes em sala de aula 46 Business analytics Criaremos 4 cenários Notem que a empresa apresenta um EBITDA de 10 e busca ajustar para 15 Cenário 1 Buscamos 15 de EBTIDA Qual seria o faturamento para atingir a meta Cenário 2 Buscamos 15 de EBTIDA Qual seria a margem em reais para atingir a meta Observe que o faturamento não se altera e permanece em R 1000000 Cenário 3 Buscamos 15 de EBTIDA Qual seria o peso da estrutura cortes da base fixa para atingir a meta Observe que o faturamento não se altera e permanece em R 1000000 e a margem de contribuição também Cenário 4 Buscamos 15 de EBTIDA Nesse cenário vamos projetar um ajuste no faturamento margem e estrutura Temos que atingir um EBITDA de 15 para isso vamos elevar o faturamento em 30 a margem de 25 para 27 e a estrutura o algoritmo propôs uma diminuição de 55 Os testes serão realizados em sala de aula Base de dados Receita 1000000 R 3500000 R 250 1000000 R 0 1000000 R 0 1300000 R 30 Margem 2500 2500 0 5000 100 2500 0 2700 8 Margem R 250000 R 875000 R 250 500000 R 100 250000 R 0 351000 R 40 Base Fixa 390000 R 390000 R 0 390000 R 0 140000 R 64 196000 R 50 CF 200000 R 200000 R 0 200000 R 0 57143 R 71 89143 R 55 DF 150000 R 150000 R 0 150000 R 0 42857 R 71 66857 R 55 DFIN R 10000 10000 R 0 10000 R 0 10000 R 0 10000 R 0 DEPREC R 30000 30000 R 0 30000 R 0 30000 R 0 30000 R 0 Lucro Operacional 140000 R 485000 R 446 110000 R 179 110000 R 179 155000 R 211 EBITDA 1000 15 250 15 250 15 250 15 250 EBITDA R 100000 R 525000 R 625 150000 R 250 150000 R 250 195000 R 295 350000 R 350000 R Referência Preenchimento 100000 R 156000 R Alvo a ser alterado Cálculo 2857 4457 1500 1500 Número Rubricas 1 ROB 1000000 R 10000 3500000 R 10000 1000000 R 10000 1000000 R 10000 1300000 R 10000 2 MC 250000 R 2500 875000 R 2500 500000 R 5000 250000 R 2500 351000 R 2700 3 CF 200000 R 2000 200000 R 571 200000 R 2000 R 57143 571 R 89143 686 4 DF 150000 R 1500 150000 R 429 150000 R 1500 R 42857 429 R 66857 514 5 DFIN R 10000 100 R 10000 029 R 10000 100 R 10000 100 R 10000 077 6 DEPREC R 30000 300 R 30000 086 R 30000 300 R 30000 300 R 30000 231 7 LO 140000 R 1400 485000 R 1386 110000 R 1100 110000 R 1100 155000 R 1192 9 LL 140000 R 1400 485000 R 1386 110000 R 1100 110000 R 1100 155000 R 1192 EBITDA 100000 R 1000 525000 R 1500 150000 R 1500 150000 R 1500 195000 R 1500 Realizado Cenário 1 Cenário 1 ROBEBITDA Cenário 2 MCEBITDA Cenário 2 Cenário 3 BFEBITDA Cenário 3 Cenário 4 ponderado Cenário 4 47 Business analytics MODELAGEM POWER PIVOT Tratase de uma ferramenta BI O Power Pivot tem as seguintes características Relacionamento de tabelas e bancos de dados Presente no Excel desde 2010 Conceito de SelfService BI Criador de Análise de dados foco em BI e dados realizados ATIVAÇÃO DO POWER PIVOT A ferramenta será apresentada em sala de aula com um case para relacionar tabelas e gerar um PIVOT TABLE sem a utilização do PROCV é uma excelente ferramenta para utilização em Business Intelligence 6 48 Business analytics CONCLUSÃO Espero ter atingido o seu objetivo a minha preocupação sempre foi demonstrar os modelos de aplicação de Business Intelligence e Analytics Esses métodos passam pelo conceito antes da criação de banco de dados e busca de informações As ferramentas são realmente importantes sem elas as empresas não conseguiriam em tempo hábil decidir com grau elevado de assertividade Todas os modelos de gestão precisam ter objetividade o foco faz toda a diferença percebo isso no dia a dia das organizações buscar informação com pouco reflexo na decisão gera desperdício de tempo também perda de atenção do controlador que se preocupará com mais uma informação sem respeitar a escala de prioridade presente no PERFIL Tenha um norte uma meta faça simulações digo a todos os empresários não fiquem parados não quer dizer para você correr para qualquer lugar pare para pensar e evolua de forma simples evite criar super sistemas lembrese que a rapidez está presente nas ferramentas de pouca complexidade Utilize o Performance Grade para melhorar o entendimento da alta diretoria a agilidade é a palavra final conscientize seus funcionários e principalmente aqueles que podem decidir Desejo muita sorte mas não esqueça do foco Sucesso Att Múcio F Zacharias Economista CRE 30277