Blocos verdes, amarelos e azuis do Lego
Blog INPUT da Alteryx

Bloco por bloco: como o LEGO Group conseguiu dimensionar o analytics

Bill Shube, gerente sênior na área de suporte às decisões do LEGO Group, compartilha os desafios de dados enfrentados pela empresa e as respectivas soluções.

Blocos verdes, amarelos e azuis do Lego
Nota do editor: este blog traz uma entrevista com Bill Shube, gerente sênior na área de suporte às decisões do LEGO Group. Para assistir à conversa na íntegra, reveja a gravação completa aqui.

Como o LEGO Group faz a gestão do analytics?

Shube: Da perspectiva organizacional, em alto nível, as áreas de TI e BI são em grande parte estruturas globais e centralizadas em nossa base na Dinamarca. Do ponto de vista local, aqui nas Américas, não possuímos muitos recursos de BI ou TI, são sempre as equipes da Dinamarca que trabalham conosco. Por isso, as prioridades acabam sendo globais e, como tal, nem sempre são compatíveis com algumas questões locais sobre as quais temos que lidar. Então aprendemos que às vezes precisamos conhecer os caminhos para agir por conta própria.

Nossa equipe era composta por duas pessoas responsáveis pelo planejamento da demanda e outra pelo planejamento da oferta. Realmente tivemos que aprender sobre todo o resto do negócio para entender as necessidades das pessoas. Mas diria que a principal vantagem é como possuímos ampla experiência em operações de supply chain, conhecemos as pessoas certas.
Passamos horas apenas observando profissionais de forma virtual para compreender suas funções e necessidades.

Quais são alguns dos desafios analíticos enfrentados?

Shube: Eu diria que dois dos principais obstáculos analíticos do LEGO Group são o acesso aos dados e a latência de rede.
Acessibilidade
Com relação ao acesso, adotamos um sistema de armazenamento corporativo. Ele foi criado há anos, e na época em que foi implementado, era novidade, e nunca tivemos uma ideia clara de como as pessoas o colocariam em uso. E assim, ele cresceu de forma orgânica ao longo dos anos. Um dos grandes problemas causados por esse desenvolvimento sustentável é que todos os dados necessários para o nosso trabalho diário estão concentrados em diferentes locais. Não conheço ninguém na empresa capaz de fazer uma única consulta e obter todas as respostas desejadas. Sempre realizamos múltiplas consultas. Por isso, precisamos trabalhar em conjunto e executar uma série de manipulações.
Latência
Outro desafio com os processos atuais é o fato de serem baseados no Excel. Por isso, até recentemente, só conseguíamos acessar esses dados em planilhas. Há muitas limitações associadas a esse processo, desde a amplitude do conjunto de dados até o tipo de flexibilidade disponível.
O Excel é ótimo para várias coisas, mas no momento observamos um emaranhado de arquivos enviados por e-mail para todos os lados, e à medida que os negócios cresceram, o tamanho desses arquivos foi aumentando. Eles se tornam cada vez maiores, mais complexos, e travam com frequência. E nenhum arquivo consegue armazenar tudo que todos precisam. No fim, terminamos com um grupo de pessoas encarando uma pilha enorme de planilhas do Excel para tentar executar seus trabalhos. Dessa forma, ninguém consegue simplesmente analisar um único ponto e obter as respostas necessárias.
Nossa equipe se dedica diariamente à execução de operações no supply chain. E o armazenamento corporativo captura snapshots dos sistemas que eles utilizam. Essas pessoas operam ao vivo com dados em tempo real – elas precisam entender a qualidade desses dados minuto a minuto.
Normalmente, essas imagens são tiradas à noite e, quando conferimos pela manhã, já estão desatualizadas. E isso não ajuda muito.
Quanto ao gerenciamento de pedidos, a maioria deles chega às cinco da manhã. Por isso, quando entram, ninguém consegue visualizar ordens no armazenamento corporativo que precisam processar naquele dia.
Ou seja, isso causou uma série de relatórios obscuros. As pessoas baixam dados diretamente do SAP, fazem uma série de consultas manuais e depois os distribuem via e-mail. Então é pouco padronizado, é muito manual e consome um tempo considerável. E como o ritmo dos negócios está aumentando, isso é cada vez mais insustentável.

LEGO Group + Alteryx: um encaixe perfeito

Shube: Quando comecei a usar o Alteryx em 2019, estava trabalhando no planejamento de demanda e tínhamos uma equipe relativamente nova e sem ferramentas de relatório à disposição. Por isso, fui responsável por desenvolver novos relatórios. Perguntei a todos e um colaborador da equipe de BI local me contou sobre o Alteryx.
Após usá-lo por alguns dias, durante um mês entre aqui e ali, consegui extrair quase 90% dos dados necessários diariamente para minha equipe executar as tarefas.
Consegui reunir tudo em um só lugar, inserir no Tableau e, de repente, isso transformou a maneira como desempenhamos nossas funções. O preparo de dados deixou de ser obrigatório e temos tudo que precisamos ao nosso alcance.
Hoje, estamos tentando aplicá-lo a outras áreas como a gestão de pedidos e a equipe de distribuição, planejamento de estoque e basicamente todos que fazem parte das operações do supply chain.

O que vem em seguida:

Confira o replay do webinar

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Gib Bassett
Gib Bassett
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