Impacto da
eficiência dos
dados
nos resultados empresariais das médias
empresas da América do Norte e Europa
Estudo realizado em fevereiro de 2014
Janet King, IDG Research Services
Jen McKean, IDG Research Services
Perry Laberis, IDG Research Services
Sumário
Será que as empresas com sistemas ERP mais acessíveis e fáceis de utilizar têm resultados
empresariais mais positivos? Será que são mais rentáveis? Será que os sistemas ERP
extremamente eficientes ajudam a criar uma maior recuperação do crescimento das receitas?
Até que ponto a eficiência de dados faz realmente a diferença no sucesso da empresa?
Para obter resposta a estas questões, a Sage encarregou a IDG Research Services de
levar a cabo um estudo junto de médias empresas na América do Norte e na Europa com
vista a explorar as implicações empresariais das melhorias no acesso aos dados e na sua
usabilidade, e a compreender melhor as ligações entre a eficiência geral da infraestrutura
ERP e a rentabilidade, as receitas, o crescimento projetado da empresa, entre outros. Por
outras palavras, como é que os principais resultados empresariais se alteram à medida que a
acessibilidade, a usabilidade e o conhecimento de informações empresariais sofrem melhorias,
mesmo que sejam em pequenos incrementos?
A pesquisa procurou explorar até que ponto os investimentos em soluções ERP, associadas a
quatro atributos de dados – acessibilidade, usabilidade, qualidade e inteligência – podem ter
impacto em resultados empresariais chave, tais como o crescimento das receitas, rentabilidade,
vendas (incluindo vendas a novos clientes e vendas de novos produtos/serviços), eficiência
operacional e penetração no mercado.
2
O estudo confirmou a teoria de que as melhorias na acessibilidade, usabilidade, qualidade e
inteligência de dados têm um impacto direto e positivo em resultados empresariais cruciais:
–– As empresas com maior eficiência de dados crescem 35% mais depressa.1
–– Apenas 40% das empresas avaliam como excelente a sua capacidade de processar
solicitações de clientes remotamente.2
–– Dados mais inteligentes são sinónimo de mais receitas—uma melhoria de 20%3 gera
mais 9216 dólares por funcionário.4
–– As empresas que melhoraram a inteligência são 2,2% mais rentáveis.5
–– As empresas que melhoraram a inteligência de dados têm quatro vezes mais
probabilidades de otimizarem os níveis de stock.6
–– As empresas com dados de melhor qualidade apresentam uma melhoria de 9% no
fornecimento de qualidade consistente aos clientes.7
–– As empresas com dados mais utilizáveis aumentam a produtividade em 10%.8
–– As empresas com acesso móvel aos dados aumentam as vendas de novos produtos
em 5%.9
–– As empresas com acesso móvel aos dados vendem 3% mais a novos clientes.10
–– As empresas bem-sucedidas têm quatro vezes mais probabilidade de processar
encomendas remotamente.11
Além disso, as empresas com sistemas ERP extremamente eficientes, que fornecem dados mais
utilizáveis e acessíveis, têm mais probabilidade de realizar estes resultados. As três melhores
empresas em termos de classificações gerais de atributos de dados alcançam um desempenho
superior, um facto que deveria ser observado pelas empresas que procuram melhorar o seu
desempenho. O retorno do investimento (ROI) num sistema ERP que maximiza estes atributos de
dados seria significativo, dado o potencial impacto nos resultados empresariais.
Melhorar o conhecimento sobre quais os atributos de dados que têm um impacto positivo nos
resultados das médias empresas pode ajudar a lidar com os seus pontos fracos. A secção das
principais conclusões deste relatório ilustra ainda os efeitos da acessibilidade, usabilidade,
qualidade e inteligência dos dados no desempenho e nos resultados empresariais.
1 Uma empresa com alto desempenho (definida como uma das três primeiras empresas em termos de classificações gerais de atributos de
dados) que melhore o seu desempenho a nível de acessibilidade de dados, qualidade, inteligência e usabilidade pode esperar um ganho líquido
de mais 35% em receitas adicionais todos os anos, quando comparada com uma empresa com baixo desempenho.
2 Uma percentagem de 40% das empresas avalia sempre como excelente o seu desempenho na capacidade dos comerciais processarem
diretamente as solicitações dos clientes fora da empresa.
3 Uma melhoria de 2 pontos numa escala de 10 pontos, sendo que 1= fraco e 10=excelente
4 Uma melhoria de 20% na inteligência de dados irá aumentar em 2,6% as receitas de cada ano. Este aumento deve-se unicamente à melhoria
na inteligência de dados e é independente de outras alterações nas receitas de cada ano, que se devem a outros fatores. Com base numa
receita média de 354 482 dólares por funcionário nas médias empresas da nossa amostra, uma melhoria de 20% na inteligência de dados
aumenta as receitas de cada ano em 9216 dólares por funcionário.
5 Uma melhoria de 20% na inteligência de dados resulta num aumento de 2,2% na rentabilidade de cada ano.
6 As empresas com alto desempenho (definidas como as três primeiras empresas em termos de classificações gerais de atributos de dados)
alcançaram um excelente desempenho empresarial na otimização de recursos ou níveis de stock para minimizar os custos 71% das vezes,
quando comparadas com empresas com baixo desempenho (definidas como as três últimas empresas em termos de classificações gerais de
atributos de dados), que o fizeram 16% das vezes.
7 Uma melhoria de 20% na qualidade dos dados resulta numa melhoria de 9% no fornecimento de qualidade consistente ao cliente.
8 Uma melhoria de 20% na usabilidade dos dados resulta numa melhoria de 10% no tempo despendido em tarefas não produtivas.
9 Uma melhoria de 20% na acessibilidade de dados resulta num aumento de 5% nas vendas de novos produtos/serviços.
10 Uma melhoria de 20% na acessibilidade de dados resulta num aumento de 3% nas vendas a novos clientes.
11 As empresas com alto desempenho (definidas como as três primeiras empresas em termos de classificações gerais de atributos de dados)
alcançaram um excelente desempenho empresarial na capacidade dos comerciais processarem as solicitações dos clientes fora da empresa
73% das vezes, quando comparadas com empresas com baixo desempenho (definidas como as três últimas empresas em termos de
classificações gerais de atributos de dados), que o fizeram 18% das vezes.
3
Modelo conceptual
Este estudo de empresas de média dimensão na América do Norte e na Europa propõe-se a
validar uma ligação entre melhorias nos atributos de dados, incluindo acessibilidade, usabilidade,
qualidade e inteligência, e um ou mais resultados empresariais.
A figura 1 mostra o modelo conceptual desenvolvido para avaliar o impacto de atributos de dados
em resultados empresariais. Os componentes do modelo são(i) atributos de dados e(ii) resultados
empresariais.
Atributos de dados
Acessibilidade
Usabilidade
Facilidade de
Utilização
Inteligência
Dados
Resultados empresariais
––
––
––
––
––
Prazo de comercialização
Oportunidades de upsell
Otimização de recursos
Operações no estrangeiro
Tempo despendido em tarefas não
produtivas
–– Avaliação precisa dos riscos
–– Planeamento e previsões
–– Elaboração atempada/precisa de relatórios
–– Fornecimento de qualidade consistente
aos clientes
–– Conformidade
–– Receitas com origem em novos produtos
(inovação)12
–– Receitas com origem em novos clientes
(penetração no mercado)12
–– Crescimento das receitas12
–– Crescimento da rentabilidade12
Figura 1: impactos dos atributos de dados nos resultados empresariais
12 Para evaluar el impacto de los atributos de datos en estos resultados financieros de negocio específicos, los investigadores utilizaron
distintas, pero relacionadas, medidas financieras: ingresos totales, porcentaje de ingresos de clientes nuevos/existentes, e ingresos y
rentabilidad comparados con el año anterior.
4
Definição dos atributos de dados
A IDG Research Services estudou quatro atributos de dados: acessibilidade, usabilidade,
qualidade e inteligência de dados. Cada um destes atributos multifacetados inclui várias
características separadas, mas relacionadas, que afetam significativamente a capacidade dos
decisores de agirem de forma rápida e eficiente.
Acessibilidade
Usabilidade
Qualidade
Inteligência
–– Até que ponto os utilizadores podem aceder aos dados remotamente/fora
do escritório
–– Até que ponto os utilizadores podem aceder aos dados a partir de
dispositivos móveis
–– Até que ponto os comerciais podem aceder aos dados/às solicitações de
processamento dos clientes a partir de um dispositivo móvel
–– Até que ponto os utilizadores podem personalizar a apresentação dos
dados
–– A facilidade com que os dados podem ser partilhados com parceiros/
intervenientes externos
–– Até que ponto os dados são precisos/livres de erros
–– Até que ponto os dados disponíveis são suficientes para abrangerem a
maior parte das dúvidas dos utilizadores
–– Até que ponto os dados são recebidos a tempo de se agir/tomar decisões
–– Até que ponto os dados estão atualizados relativamente ao(s) evento(s) de
interesse
–– A disponibilidade dos dados de que os utilizadores necessitam, quando
deles necessitam
–– Os dados fornecem informação sobre padrões de procura
–– As soluções fornecem visibilidade em tempo real de indicadores chave de
desempenho (KIP)
–– Acesso on-demand a business intelligence e relatórios
Definição dos resultados empresariais
Os resultados empresariais selecionados refletem uma avaliação abrangente e bem delineada
do desempenho de uma empresa em várias medidas cruciais, incluindo o desempenho
financeiro, as questões relacionadas com clientes e a eficiência operacional.
5
Que atributos as médias empresas consideram ser mais
importantes para o desempenho?
Tal como demonstra a Figura 2 abaixo, a qualidade está em primeiro lugar, enquanto a
acessibilidade está em último lugar.
Os dados disponíveis são suficientes para
abrangerem a maior parte das dúvidas dos
utilizadores
54%
37%
9%
43%
7%
Até que ponto os dados são precisos/livres de
erros
50%
Até que ponto os dados são recebidos a
tempo de se agir/tomar decisões
50%
42%
8%
Até que ponto os dados estão atualizados
relativamente ao(s) evento(s) de interesse
49%
45%
6%
Qualidade
A disponibilidade dos dados de que os
utilizadores necessitam, quando deles
necessitam
45%
Acesso on-demand a business intelligence e
relatórios
43%
As soluções fornecem visibilidade em tempo
real de KPIs
43%
Média de 7,3
11%
44%
12%
45%
Inteligência
Média de 6,9
Os dados fornecem informação sobre padrões
de procura
40%
46%
11%
49%
11%
Até que ponto os utilizadores podem
personalizar a apresentação dos dados
38%
49%
13%
A facilidade com que os dados podem ser
partilhados com parceiros/intervenientes
externos
38%
49%
13%
Até que ponto os utilizadores podem aceder
aos dados remotamente/fora do escritório
40%
Até que ponto os utilizadores podem aceder
aos dados a partir de dispositivos móveis
48%
37%
Até que ponto os comerciais podem aceder
aos dados/às solicitações de processamento
dos clientes a partir de um dispositivo móvel
0%
8 a 10 (excelente)
20%
18%
50%
40%
5a7
60%
Média de 6,7
12%
45%
35%
Usabilidade
Acessibilidade
Media 6,6
15%
80%
100%
1 (fraco) a 4
Figura 2: classificações de desempenho que as médias empresas dão aos seus atributos de dados
6
Principais conclusões
As conclusões da pesquisa confirmaram a hipótese: a melhoria dos atributos de dados conduz de
facto a resultados empresariais superiores.
Os líderes de negócio sabem que os dados afetam o desempenho. Mas até que ponto existe uma
ligação forte entre os atributos de dados estudados e os resultados empresariais importantes?
Segue-se o resultado da pesquisa.
As empresas com maior eficiência de dados crescem
35% mais depressa.
13
Melhorar o desempenho nos quatro atributos de dados gera retornos financeiros positivos. De
facto, uma empresa com alto desempenho14 pode esperar ganhos de mais 35% em receitas
adicionais todos os anos, quando comparada com uma empresa com baixo desempenho.14
Por exemplo, a receita anual média das empresas de média dimensão inquiridas é de 42
milhões de dólares. Com base nesta média, uma empresa com alto desempenho pode esperar
um crescimento médio das receitas todos os anos de 8,9%, ou mais 3,75 milhões de dólares,
enquanto uma empresa com baixo desempenho pode esperar um crescimento médio das receitas
todos os anos de 6,6%, ou mais 2,77 milhões de dólares. Para a empresa de média dimensão
típica inquirida, passar de um baixo desempenho para um alto desempenho poderia resultar num
ganho líquido de aproximadamente 980 000 dólares.
Além do impacto financeiro positivo, das médias empresas com alto desempenho,13 alcançam
consistentemente desempenhos superiores em todos os resultados empresariais operacionais e
focados no cliente.
13 Uma empresa com alto desempenho que melhore o seu desempenho a nível de acessibilidade de dados, qualidade, inteligência e
usabilidade pode esperar um ganho líquido de mais 35% em receitas adicionais todos os anos, quando comparada com uma empresa
com baixo desempenho.
14 Uma empresa com baixo desempenho define-se como uma das três últimas empresas em termos de desempenho nos quatro atributos
de dados combinados.
15 Uma empresa com alto desempenho define-se como uma das três primeiras empresas em termos de desempenho nos quatro atributos
de dados combinados.
7
Classificação em % desempenho das empresas com 8, 9 ou 10
(10=excelente)
Cumprimento consistente dos requisitos
regulamentares/de conformidade
85%
58%
85%
49%
Entrega atempada de produtos ou serviços aos
clientes
81%
51%
Fornecimento atempado e preciso de relatórios à
direção
79%
31%
76%
30%
Gestão de eventos excecionais e de anomalias do
negócio
70%
30%
Otimização de recursos ou níveis de stock para
maximizar as vendas
73%
25%
77%
21%
Otimização de recursos ou níveis de stock para
minimizar os custos
71%
16%
Colocação de novos produtos/serviços no mercado
rapidamente
68%
20%
Maximização das receitas através de oportunidades
de upsell aos clientes existentes
72%
20%
Comerciais com capacidade para processar diretamente
as solicitações dos clientes fora da empresa
73%
18%
Redução do tempo despendido em tarefas
administrativas e não produtivas
66%
13%
Operações no estrangeiro/em mercados globais
51%
16%
Fornecimento de qualidade consistente aos clientes
Avaliação precisa de riscos
Previsão de procura e planeamento de capacidade
0%
Alto desempenho
Primeiras 100 empresas
20%
Médio desempenho
100 empresas intermédias
40%
60%
80%
100%
Baixo desempenho
Últimas 100 empresas
Figura 3: comparação das classificações de desempenho que as médias empresas com alto, médio e
baixo desempenho atribuem aos seus resultados empresariais.
8
O aumento das receitas e da rentabilidade todos os anos está associado às melhorias
em cada um dos atributos de dados. As empresas com elevados níveis de eficiência de
dados têm mais probabilidade de ver as suas receitas aumentadas (ou rentabilidade) de um
ano para o outro. Isto inclui tanto as empresas com receitas baixas, como as empresas com
receitas elevadas.
O atributo de dados mais fortemente relacionado com o crescimento de receitas/lucro é
a inteligência.
De acordo com a pesquisa, cada um dos atributos de dados tem impacto em vários resultados
empresariais.
–– Acessibilidade: Impacto direto e positivo na inovação e na penetração no mercado.
–– Usabilidade: Impacto direto e positivo no tempo despendido em tarefas não
produtivas, na otimização dos recursos para melhorar as vendas e nas operações no
estrangeiro.
–– Qualidade: Impacto direto e positivo no fornecimento de qualidade consistente aos
clientes, na conformidade, na avaliação de riscos e na elaboração atempada/precisa
de relatórios.
–– Inteligência: Impacto direto e positivo no crescimento das receitas e da rentabilidade,
no prazo de comercialização, na mobilização das vendas, na exatidão do
planeamento/da previsão, bem como nas oportunidades de upsell.
É importante notar que existe algum grau de interdependência entre os quatro atributos.
A acessibilidade de dados, por exemplo, não ocorre de forma independente, mas sim em
conjugação com a usabilidade, a qualidade e a inteligência. A existência de uma relação
estreita entre os quatro atributos de dados significa que todos eles desempenham um papel
importante na criação de um ambiente bem-sucedido.
Além disso, as soluções ERP que melhoram os atributos de dados têm um impacto
positivo na empresa, em resultados chave operacionais e focados no cliente (como
prazo de comercialização, oportunidades de upsell ou inovação). O sistema integrado
de gestão empresarial (ERP) certo pode melhorar a acessibilidade, usabilidade, qualidade e
inteligência de dados, permitindo às empresas analisarem o seu desempenho e identificarem
oportunidades para melhorar as relações com os clientes ou a eficiência operacional.
9
Como os dados podem identificar os pontos fracos de
uma empresa
Apenas 40% das
empresas avaliam
como excelente a sua
capacidade de processar
as solicitações dos
clientes fora da empresa.
De acordo com a pesquisa, os pontos
fortes das médias empresas incluem o
constante cumprimento da conformidade, o
fornecimento de qualidade consistente aos
clientes e a entrega atempada de produtos/
serviços. E quais são os seus desafios?
Operar no estrangeiro ou no mercado global,
reduzindo o tempo despendido em tarefas
não produtivas, mobilizando as vendas e
melhorando o prazo de comercialização.
16
Compreender quais os atributos de dados que têm um impacto positivo nos resultados
empresariais pode ajudar as médias empresas a enfrentarem os seus desafios e pontos fracos.
Classificação do desempenho das PME em objetivos empresariais chave:
Cumprimento consistente dos requisitos
regulamentares/de conformidade
69%
Fornecimento de qualidade consistente aos clientes
66%
31%
Entrega atempada de produtos ou serviços aos
clientes
63%
33%
Fornecimento atempado e preciso de relatórios à
direção
7%
4%
7%
36%
57%
6%
Avaliação precisa de riscos
51%
Gestão de eventos excecionais e de anomalias do
negócio
46%
44%
10%
Otimização de recursos ou níveis de stock para
maximizar as vendas
46%
47%
7%
Previsão de procura e planeamento de capacidade
47%
44%
9%
43%
Otimização de recursos ou níveis de stock para
minimizar os custos
43%
49%
8%
Colocação de novos produtos/serviços no mercado
rapidamente
41%
51%
8%
Maximização das receitas através de oportunidades
de upsell aos clientes existentes
44%
47%
9%
Capacidade de os comerciais processarem diretamente as solicitações dos clientes fora da empresa, em qualquer momento
40%
51%
9%
Redução do tempo despendido em tarefas
administrativas e não produtivas
37%
Operações no estrangeiro/em mercados globais
34%
Figura 4: Classificações de
desempenho que as médias
empresa atribuem aos seus
resultados empresariais
0%
20%
8 a 10 (Excelente)
53%
44%
40%
Pontos fortes das
médias empresas:
constante
cumprimento da
conformidade,
fornecimento de
qualidade consistente
aos clientes e
entrega atempada de
produtos/serviços.
2%
29%
Desafios das
PME: operar
no estrangeiro/
mercado global,
reduzir o tempo
despendido
em tarefas não
produtivas,
mobilizar as vendas
e melhorar o prazo
de comercialização.
10%
22%
60%
5a7
80%
100%
1 a 4 (Pobre)
16 40% das empresas avaliam sempre como excelente o seu desempenho na capacidade de os comerciais processarem diretamente as
solicitações dos clientes fora da empresa.
10
Inteligência de dados
Como é que a melhoria da inteligência de dados afeta os resultados empresariais das médias
empresas?
Dos quatro atributos de dados, a inteligência tem um impacto positivo num conjunto mais
alargado de resultados empresariais, incluindo o crescimento das receitas e da rentabilidade, o
prazo de comercialização, a mobilização das vendas, a exatidão do planeamento/da previsão
e as oportunidades de upsell.
Uma melhoria de 20% na inteligência de dados17 resulta em:
Aumento de 2,6% nas receitas todos os anos.
Este aumento deve-se unicamente à melhoria na inteligência de dados e é independente de
eventuais alterações nas receitas de cada ano devidas a outros fatores. Com base na receita
média de 354 482 dólares por funcionário nas médias empresas da amostra, uma melhoria de
20% na inteligência de dados resulta num aumento de receitas todos os anos de 9216 dólares
por funcionário.
A melhoria da inteligência de dados é sinónimo de mais
receitas—uma melhoria de 20% gera mais 9216 dólares por
funcionário.
18
17 Uma melhoria de 2 pontos numa escala de 10 pontos, sendo que 1= fraco e 10=excelente
18 Uma melhoria de 20% na inteligência de dados irá aumentar em 2,6% as receitas de cada ano. Este aumento deve-se unicamente à
melhoria na inteligência de dados e é independente de outras alterações nas receitas de cada ano devidas a outros fatores. Com base
numa receita média de 354 482 dólares por funcionário nas médias empresas da nossa amostra, uma melhoria de 20% na inteligência de
dados aumenta as receitas de cada ano em 9216 dólares por funcionário.
11
Aumento de 2,2% na rentabilidade todos os anos.
Uma empresa de média dimensão com um lucro anual de 2 milhões de dólares teria um
aumento dos lucros na ordem dos 440 000 dólares todos os anos.
As empresas que melhoraram a inteligência são 2,2% mais
rentáveis.
19
Melhoria de 11,6% no prazo de comercialização.
Com base nestes dados, uma empresa que atualmente demora 12 meses a lançar um novo
produto ou serviço poderia reduzir este tempo em 42 dias.
Além disso, as melhorias na inteligência de dados têm um impacto positivo nos resultados20
como:
–– Fomentar as vendas para processar diretamente as solicitações dos clientes em qualquer
sítio, em qualquer momento.
–– Melhoria na exatidão do planeamento/previsão.
–– Otimização de recursos/níveis de stock para minimizar os custos.
–– Maximização das receitas através de oportunidades de upsell aos clientes existentes.
As empresas que melhoram a inteligência de dados têm
quatro vezes mais probabilidade de otimizar os níveis de
stock.
21
19 Uma melhoria de 20% na inteligência de dados resulta num aumento de 2,2% na rentabilidade de cada ano.
20 Para cada um destes, uma melhoria de 2 pontos na inteligência de dados numa escala de 1 a 10 resulta numa melhoria de
aproximadamente 1 ponto numa escala de 1 a 10 para cada resultado.
21 As empresas com alto desempenho (definidas como as três primeiras empresas em termos de classificações gerais de atributos
de dados) alcançaram um excelente desempenho empresarial na otimização de recursos ou níveis de stock para minimizar os custos
71% das vezes, quando comparadas com empresas com baixo desempenho (definidas como as três últimas empresas em termos de
classificações gerais de atributos de dados), que o fizeram 16% das vezes.
12
Qualidade dos dados
Como é que a melhoria da qualidade dos dados afeta os resultados empresariais das médias
empresas?
A qualidade dos dados tem um impacto direto e positivo em vários resultados empresariais
importantes, especialmente o fornecimento de qualidade consistente aos clientes,
conformidade e elaboração de relatórios.
Uma melhoria de 20% na qualidade dos dados22 resulta em:
Melhoria de 9% no fornecimento de qualidade consistente aos clientes.
Uma média empresa que forneça qualidade consistente aos clientes 70% das vezes pode
aumentar esta percentagem para 76% com melhor qualidade de dados.
Melhoria de 6,4% no cumprimento constante dos requisitos regulamentares/de
conformidade.
Uma média empresa que cumpra de forma constante 85% dos requisitos regulamentares/de
conformidade pode agora aumentar esta percentagem para 90%.
Além disso, as melhorias na qualidade dos dados têm um impacto positivo nos resultados23
como:
–– Aumento da exatidão na avaliação de riscos.
–– Melhoria da exatidão e elaboração atempada de relatórios.
As empresas com dados de melhor qualidade apresentam
uma melhoria de 9% no fornecimento de qualidade
consistente aos clientes.
24
22 Uma melhoria de 2 pontos numa escala de 10 pontos, sendo que 1= fraco e 10=excelente
23 Para cada um destes, uma melhoria de 2 pontos na inteligência de dados numa escala de 1 a 10 resulta numa melhoria de
aproximadamente 1 ponto numa escala de 1 a 10 para cada resultado.
24 Uma melhoria de 20% na qualidade dos dados resulta numa melhoria de 9% no fornecimento de qualidade consistente ao cliente.
13
Usabilidade dos dados
Como é que a melhoria da usabilidade dos dados afeta os resultados empresariais das médias
empresas?
Melhorar a capacidade de personalizar e partilhar dados tem um impacto direto e positivo na
produtividade, na otimização de recursos e na gestão de stocks.
Uma melhoria de 20% na usabilidade dos dados25 resulta em:
Melhoria de 10% no tempo despendido em tarefas não produtivas.
Um funcionário de uma média empresa que despende um terço das suas horas de trabalho
mensal—cerca de 53 a 160 horas—em tarefas administrativas ou não produtivas poderia
reduzir esse tempo para 48 horas.
As empresas com dados mais utilizáveis aumentam a
produtividade em 10%.
26
Além disso, as melhorias na usabilidade dos dados tem um impacto positivo em resultados27
como otimização de recursos ou níveis de stock para melhorar as vendas e as operações nos
mercados globais.
25 Uma melhoria de 2 pontos numa escala de 10 pontos, sendo que 1= fraco e 10=excelente
26 Uma melhoria de 20% na usabilidade dos dados resulta numa melhoria de 10% no tempo despendido em tarefas não produtivas.
27 Para cada um destes, uma melhoria de 2 pontos na inteligência de dados numa escala de 1 a 10 resulta numa melhoria de
aproximadamente 1 ponto numa escala de 1 a 10 para cada resultado.
14
Acessibilidade de dados
Como é que a melhoria da acessibilidade dos dados afeta os resultados empresariais
das médias empresas?
Melhorar a acessibilidade dos dados (em particular fora do escritório e o acesso móvel) tem
um impacto direto e positivo na capacidade de inovar, vendendo novos produtos e serviços, e
de penetrar em novos mercados.
Uma melhoria de 20% na acessibilidade dos dados28 resulta em:
Aumento de 5% nas vendas de novos
produtos/serviços.
Em média, entre as empresas inquiridas,
29% da receita anual, ou 12,2 milhões de
dólares, deriva das vendas de novos produtos/
serviços. Com base nestes dados, as
empresas que melhoram a acessibilidade de
dados em 20% podem esperar um aumento
de 610 000 dólares em vendas de novos
produtos/serviços.
As empresas com
acesso móvel aos
dados aumentam
as vendas de novos
produtos em 5%.
29
Aumento de 3% em vendas a novos
clientes.
Em média, entre as empresas inquiridas, 29% da receita anual, ou 12,2 milhões de dólares,
deriva das vendas a novos clientes. Melhorar a acessibilidade de dados em 20% iria aumentar
a penetração no mercado, resultando numa receita adicional de 366 000 dólares com origem
em novos clientes.
As empresas com acesso
móvel aos dados vendem
3% mais a novos clientes.
30
As empresas bemsucedidas têm quatro
vezes mais probabilidade
de processar encomendas
remotamente.
31
28 Uma melhoria de 2 pontos numa escala de 10 pontos, sendo que 1= fraco e 10=excelente
29 Uma melhoria de 20% na acessibilidade de dados resulta num aumento de 5% nas vendas de novos produtos/serviços.
30 Uma melhoria de 20% na acessibilidade de dados resulta num aumento de 3% nas vendas a novos clientes.
31 As empresas com alto desempenho (definidas como as três primeiras empresas em termos de classificações gerais de atributos de
dados) alcançaram um excelente desempenho empresarial na capacidade de os comerciais processarem as solicitações dos clientes fora
da empresa 73% das vezes, quando comparadas com empresas com baixo desempenho (definidas como as três últimas empresas em
termos de classificações gerais de atributos de dados), que o fizeram 18% das vezes.
15
Conclusão
Este estudo sobre médias empresas na América do Norte e na Europa confirmou a teoria até
mesmo as mais pequenas melhorias na acessibilidade, usabilidade, qualidade e inteligência de
dados têm um impacto direto e positivo em resultados empresariais cruciais.
Além disso, as empresas com sistemas ERP que fornecem dados mais utilizáveis e acessíveis têm
mais probabilidade de realizar estes resultados. Por outras palavras, as empresas com sistemas
ERP extremamente eficientes serão mais rentáveis, irão beneficiar de uma maior recuperação
do crescimento das receitas e tirar partido das melhorias em resultados cruciais operacionais ou
focados no cliente, tais como prazo de comercialização, oportunidades de upsell ou inovação com
novos produtos ou serviços.
Desde ganhos de receitas e rentabilidade até novos clientes, melhor qualidade e eficiência
operacional aumentada, as três melhores empresas em termos de classificações gerais de
atributos de dados alcançam um desempenho superior, um facto que deveria ser observado pelas
empresas que procuram melhorar o seu desempenho. Tendo em conta que se trata de valores
médios baixos para cada uma das classificações dos atributos de dados—acessibilidade 6,6,
usabilidade 6,7, qualidade 7,3 e inteligência 6,932—existe uma oportunidade considerável para
a melhoria dos dados. O retorno do investimento (ROI) num sistema ERP que maximiza estes
atributos de dados seria significativo, dado o potencial impacto nos resultados empresariais.
32 Numa escala de 1 a 10 pontos
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Apêndice: Metodologia e
análise
A metodologia do estudo envolveu três passos:
–– Operacionalização de atributos de dados, conceção do inquérito e testes
–– Recolha de dados
–– Análise
Operacionalização de atributos de dados
A IDG Research Services criou o questionário para o estudo com base no contributo de
intervenientes chave da Sage.
Os inquiridos responderam a uma série de perguntas relacionadas com as dimensões de
dados acima referidas. Foi-lhes ainda pedido que classificassem atributos de dados numa
escala de 10 pontos, sendo que um aumento de 1 ponto representa um aumento de 10% no
nível percecionado de um atributo de dados.
A margem de erro é de aproximadamente 5,6%, com um nível de confiança de 95%. Os inquiridos que não cumpriram todos os requisitos foram eliminados, para garantir que todas as
perguntas obtinham resposta de todos os inquiridos.
Recolha de dados
A pesquisa foi levada a cabo online junto de inquiridos da América do Norte e da Europa a
trabalhar em empresas com 100 a 500 funcionários. Os inquiridos qualificados tinham cargos
seniores de direção (ao nível da direção ou cargos superiores) e desempenhavam funções de
TI ou LOB (contabilidade, compras, vendas, marketing, gestão de stocks/armazém, produção).
Embora o inquérito tenha incidido sobre uma amostra representativa dos setores verticais, foi
usada uma amostragem por quota para garantir que pelo menos 50% das respostas se referiam aos setores da produção, produção por processos, distribuição e serviços empresariais.
A amostra para este inquérito teve origem em painéis da IDG e/ou painéis de terceiros. Os
indivíduos que corresponderam às nossas especificações alvo receberam um e-mail com um
link para o inquérito, convidando-os a participar; os participantes receberam um incentivo por
realizar o inquérito. Tratou-se de uma recolha de dados anónima. A Sage não foi identificada
como sendo o patrocinador do inquérito.
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Análise
A IDG Research Services utilizou uma análise de variação e de tabelas cruzadas para ajudar a
compreender a ligação entre a eficiência geral da infraestrutura ERP e a rentabilidade
empresarial, as receitas, o crescimento planeado, etc. (ou seja, como é que os resultados
empresariais chave se alteram à medida que se verifica uma melhoria na acessibilidade, na
usabilidade e no conhecimento de informações empresariais).
Em termos específicos, foram analisados os seguintes aspetos:
–– A acessibilidade e a usabilidade das informações empresariais em médias empresas
–– Até que ponto a utilização de sistemas ERP melhora o acesso e a usabilidade das
informações empresariais
–– Se as empresas com melhor acessibilidade/usabilidade de dados têm geralmente níveis
superiores de crescimento das receitas, rentabilidade ou vendas por funcionário
–– A qualidade das informações empresariais em médias empresas
–– Até que ponto a utilização de sistemas ERP melhora o conhecimento de informações
empresariais
–– Se geralmente as empresas com um melhor conhecimento de informações empresariais
obtêm mais crescimento das receitas, rentabilidade, vendas por funcionário
Trabalho de campo
7 a 24 de fevereiro de 2014
Total de inquiridos
300
Qualificados
Nível da direção e cargos superiores nas funções de TI e
LOB em médias empresas com 100 a 500 funcionários. Foi
usada uma amostragem por quota para garantir que 50%
das respostas agregadas se referiam aos setores verticais da
produção, serviços empresariais/profissionais e distribuição/
retalho/grossista.
Geografia
América do Norte (150)
Europa (150)
Metodologia Recolha
Questionário online
Número de perguntas
15
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A equipa de pesquisa
Janet King, SVP/GM
Profissional na área de estudos de mercado há 24 anos, Janet King possui uma vasta
experiência na conceção, análise e apresentação de programas de pesquisa quantitativa e
qualitativa. Janet King concebeu e levou a cabo estudos nos Estados Unidos e a nível global
para clientes nas áreas de tecnologia, comunicação social e mercados do consumidor. Possui
conhecimentos aprofundados sobre métodos de pesquisa, incluindo variadas técnicas e
análises. Os seus envolvimentos recentes incluem estudos sobre informações de mercado
no fornecimento de serviços de TI, boas práticas na inovação na nuvem, serviços geridos,
comunicações unificadas, inovação em centros de dados, business intelligence/análise de
negócios, big data/gestão de dados, entre outros. Janet King é Bachelor of Science pela Alfred
University e possui um MBA da Franklin W. Olin Graduate School of Business da Babson
College.
Jen McKean, diretora de pesquisa
Jen McKean é uma profissional de pesquisa quantitativa com experiência, que conhece bem
as tendências chave de tecnologia que as organizações enfrentam atualmente. Concebeu e
levou a cabo numerosos programas de pesquisa para ajudar a posicionar os clientes como
líderes de pensamento em documentos técnicos, suplementos e programas de publicação
personalizados. Colaboradora chave no desenvolvimento da AdGauge®, o estudo da IDG
sobre o universo de leitores, Jen McKean possui um leque único de experiência em pesquisa,
conhecimentos de mercado e pensamento criativo. Jen McKean é membro da equipa da IDG
Research Services desde 1997 e é Bachelor of Arts de Economia pela University of Rhode
Island.
Perry Laberis, gestor de pesquisa
Perry Laberis juntou-se à IDG Research Services depois de trabalhar na empresa de análise
de mercado Enterprise Strategy Group (ESG). Na ESG, levou a cabo estudos de mercado
primários e secundários, desenvolveu modelos e previsões de dimensionamento de mercado,
e criou e produziu relatórios e comunicações. Perry Laberis colaborou em projetos de pesquisa
numa variedade de áreas de TI, incluindo virtualização, segurança, redes e computação na
nuvem, entre outros. Perry Laberis já conhecia a IDG, tendo trabalhado como analista de
pesquisa associado na IDC antes de se associar à ESG. É ainda autor de vários artigos e
documentos técnicos para a IDG sobre uma variedade de temas empresariais e de tecnologia,
para clientes fornecedores de TI a nível global. Perry Laberis é Bachelor of Arts pela Trinity
College.
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Sobre a IDG Research Services
Fundada em 1987, a IDG Research Services é fornecedora de pesquisas de serviço completo
e especialista na realização de pesquisas relacionadas com marketing e comunicação social
para vendedores B2B do setor das tecnologias. Esta abordagem específica de um setor
permite à empresa personalizar as suas abordagens de pesquisa, métodos e técnicas, para
ir ao encontro das necessidades de pesquisa únicas de cada cliente. Enquanto secção do
International Data Group (IDG), a IDG Research Services leva aos seus clientes os recursos e
a experiência de uma grande organização global sob a forma de uma empresa ágil e focada
no cliente. A pesquisa abrange desde ações limitadas aos Estados Unidos ou a um único
país, até programas globais que envolvem diversos países e regiões. Os clientes recentes
incluem, entre outros, a VMware, Progress Software, Dell, SAP, HP, Qwest, Numara e Oracle.
Para mais informações, vá a www.idgresearch.com.
Acerca de The Sage Group plc
Fornecemos às pequenas e médias empresas uma gama de software e serviços de gestão de
empresas fáceis de utilizar, seguros e eficientes – desde contabilidade e folhas de pagamento
a sistemas integrados de gestão empresarial, sistemas de gestão das relações com os
clientes e sistemas de pagamento. Os nossos clientes recebem aconselhamento e apoio
contínuos através da nossa rede global de peritos locais que os ajudam a resolver os seus
problemas empresariais, transmitindo-lhes a confiança de que necessitam para alcançarem
as suas ambições empresariais. Constituída em 1981, a Sage foi cotada na Bolsa de Londres
em 1989 e passou a fazer parte do índice Footsie 100 em 1999. A Sage tem mais de seis
milhões de clientes e mais de 12 700 funcionários em 24 países, incluindo no Reino Unido e
Irlanda, no continente Europeu, na América do Norte, África do Sul, Austrália, Ásia e no Brasil.
Para mais informações sobre a Sage visite o web site da empresa em www.Sage.pt.
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Os logótipos, nomes de produtos ou de sociedades que não pertençam à Sage e que sejam referidos neste documento são utilizados apenas
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