Projeto da Nidec organiza e qualifica grande volume de dados

Após a aquisição da empresa catarinense Embraco pela Nidec Corporation, a tecnologia ganhou um novo destaque na estrutura da organização. Marcos Casado era Diretor de Tecnologia da empresa, a qual fazia parte há alguns anos quando a aquisição ocorreu, em 2019.

Após o negócio, o tamanho do grupo aumentou e a área a tecnologia foi elevada ao primeiro nível, elevando também a cadeira de Casado que se tornou Vice-Presidente Diretor do Centro de Tecnologia da Informação e Serviços Compartilhados da, agora, Nidec Global Appliance.

Uma mudança estrutural se desenhava ali, juntamente com um desafio tecnológico sob a supervisão de Casado, que agora reportava diretamente ao Presidente da empresa.

A Nidec possui uma estratégia de crescimento por aquisições que exige uma base tecnológica com governança e segurança de dados que permita integrar outras bases corporativas conforme adquiridas. “A organização é feita por diversas empresas adquiridas com estruturas de tecnologias distintas que precisam ser integradas, emparelhadas, e fazer uma mudança estrutural dessa infraestrutura – desse legado – é muito difícil”, diz Casado.

O executivo explica que após a aquisição ficou evidente a necessidade de concentrar as informações dos diversos sistemas de unidades de negócio da organização, além de garantir que os dados fornecidos fossem confiáveis. Foi então que entenderam que seria preciso estabelecer uma governança desses dados para ter uma única fonte e enriquecê-los de metadados para poder trabalhar de maneira confiável e extrair informações também confiáveis desses dados para o negócio.

A partir dessa reestruturação é, então, criado o projeto liderado por Casado, o Business Data Driven: O caminho para uma organização analítica, ganhador da categoria Siderurgia, Metalurgia e Mineração do prêmio As 100+ Inovadoras no Uso de TI de 2021. Um programa para suportar a jornada data-driven, com o objetivo de evoluir a maturidade e capacidade analítica de dados para o negócio.

A finalidade, segundo Casado, era usar mais e de melhor forma os grandes volumes de dados armazenados, transformando-os em informações contextualizadas e qualificadas. Este conteúdo deveria ser acessado de forma simples e ágil pelos tomadores de decisão, de forma que pudessem mensurar e melhorar seus KPIs de negócios para direcioná-los de maneira mais estratégica.

“Se eu fosse trocar todo esse sistema legado, levaria uns 10 anos”, diz Casado. “É a introdução de uma cultura, uma camada de dados acima da camada de sistemas para extração de informação, criando metadados neste ambiente para extração de informação relevante e rápida para o negócio”, adiciona.

Desenvolvimento sem escopo

O projeto foi cocriado em parceria com a empresa Dojo Smart Ways, atuando em três pilares: Tecnologia, Processos e Pessoas.

No pilar de Tecnologia o objetivo foi construir uma arquitetura de Data Lake 100% na nuvem, com serviços de dados autogerenciáveis, utilizando a GCP (Google Cloud Platform). Para o pilar Processos, a Dojo trouxe a implementação do método CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining), suportando ainda mais a integração da área de TI com as áreas de negócio.

“Esta seja talvez a metodologia [CRISP-DM] que realmente permitiu isso [o desenvolvimento do projeto], porque o projeto foi feito sem escopo”, conta. Juntamente com a Dojo, a equipe rodou a empresa nas áreas de negócios para conversar com as pessoas e entender quais eram os calos das suas áreas, para encontrar soluções que “realmente solucionassem problemas e trouxessem benefícios para a empresa”.

Com base nessas conversas, a TI e o parceiro conduziram um trabalho para montar uma arquitetura de Data Lake (com serviços de dados autogerenciáveis) que fosse aderente às necessidades e visão da TI para iniciar projetos de dados com as áreas de negócio. Isso impulsionou a criação do Data Office e várias iniciativas foram selecionadas para serem trabalhadas com o método CRISP-DM, em destaque: o processo de S&OE (Planejamento de vendas e operações), aumentando a capacidade de análise das restrições de gargalos e plano de produção; e na área de vendas, buscando identificar quais variáveis que podem provocar distorções nos preços dos produtos.

Por fim, no pilar de Pessoas, o objetivo foi estruturar um Data Office, com papéis e responsabilidades para suportar o aumento da maturidade e capacidade analítica com governança de dados, além de um programa de médio-longo prazo chamado de Data Literacy, para capacitar os stakeholders nos diversos temas ligados à tomada de decisão com os dados.

“Uma nova perspectiva de carreira e aprendizado foi criada, conectado ao pilar estratégico cultural da companhia que é desafiar a nós mesmos”, comenta Casado. “Estamos vivenciando uma longa jornada e transformando um caminho para a organização. A implementação do projeto vem impactando todos os níveis organizacionais das áreas beneficiadas e o time de tecnologia”.

Com tudo isso, a empresa já sente os efeitos do projeto que levou 14 meses para ser concluído neste ano. Entre os resultados, Casado conta que os custos de nuvem despencaram com a melhor utilização dos dados. Na logística, o projeto S&OE trouxe uma melhoria de eficiência operacional de 40%, com o aumento da capacidade de análise em um nível de granularidade de cruzar SKU (Stock Keeping Unit) com gargalos e estoque, de forma automatizada e com rotinas inteligentes.

Em Vendas foi construído um algoritmo utilizando redes neurais para entender todas as variáveis, como capacidade técnica do compressor, cliente, porte, volume de vendas, entre outras, que podem impactar e distorcer os preços dos produtos. Com isso, foi criado um preço sugerido para que marketing e vendas possam adotar estratégias comerciais, visando aumentar o faturamento da companhia. Para se ter como referência, o projeto trouxe retorno aproximado de US$ 3.5 milhões, considerando somente um país-região de vendas, o que representa um acréscimo de 5,2% de faturamento.

Em relação aos resultados intangíveis, a centralização dos dados no Data Lake (com serviços de dados autogerenciáveis) traz um nível de consciência à organização, diz Casado, e permite democratizar os dados, que passam a ser olhados como ativos corporativos. Essa centralização permite também uma quebra de silos e possibilita que a cadeia de valor da companhia seja integrada através de dados.

“Esse é um dos projetos que me mantém na empresa e me motiva. Eu saí da descrença dessa metodologia. Eu não acreditava que a manufatura extraísse benefícios desse tipo de iniciativa. O projeto calou minha boca, eu recuperei a fé nos dados como ferramenta para a manufatura. Ele fortaleceu minha crença de que o futuro é feito com parcerias, empresas menores e startups… dá retorno. E ajudou a consolidar nossa [TI] relevância como parceira do negócio”, comemora Casado.