Empresas | Demanda por Crédito

Variação acumulada no ano 7,9%

Variação mensal 4,6%

Consumidor | Demanda por Crédito

Variação acumulada no ano 8,0%

Variação mensal 7,4%

Empresas | Recuperação de Crédito

Percentual médio no ano 39,8%

Percentual no mês 38,7%

Consumidor | Recuperação de Crédito

Percentual médio no ano 56,7%

Percentual no mês 57,2%

Cartão de Crédito | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 1.321,18

Pontualidade do pagamento 77,7%

Empréstimo Pessoal | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 406,18

Pontualidade do pagamento 83,6%

Veículos | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 406,18

Pontualidade do pagamento 83,6%

Consignado | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 268,83

Pontualidade do pagamento 93,9%

Tentativas de Fraudes

Acumulado no ano (em milhões) 6,94

No mês (em milhões) 1,15

Empresas | Inadimplência

Variação Anual 15,9%

No mês (em milhões) 8,0

MPEs | Inadimplência

Variação Anual 16,4%

No mês (em milhões) 7,6

Consumidor | Inadimplência

Percentual da população adulta 47,9%

No mês (em milhões) 78,2

Atividade do Comércio

Variação acumulada no ano 4,2%

Variação mensal -1,5%

Falência Requerida

Acumulado no ano 236

No mês 61

Recuperação Judicial Requerida

Acumulado no ano 638

No mês 167

Empresas | Demanda por Crédito

Variação acumulada no ano 7,9%

Variação mensal 4,6%

Consumidor | Demanda por Crédito

Variação acumulada no ano 8,0%

Variação mensal 7,4%

Empresas | Recuperação de Crédito

Percentual médio no ano 39,8%

Percentual no mês 38,7%

Consumidor | Recuperação de Crédito

Percentual médio no ano 56,7%

Percentual no mês 57,2%

Cartão de Crédito | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 1.321,18

Pontualidade do pagamento 77,7%

Empréstimo Pessoal | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 406,18

Pontualidade do pagamento 83,6%

Veículos | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 406,18

Pontualidade do pagamento 83,6%

Consignado | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 268,83

Pontualidade do pagamento 93,9%

Tentativas de Fraudes

Acumulado no ano (em milhões) 6,94

No mês (em milhões) 1,15

Empresas | Inadimplência

Variação Anual 15,9%

No mês (em milhões) 8,0

MPEs | Inadimplência

Variação Anual 16,4%

No mês (em milhões) 7,6

Consumidor | Inadimplência

Percentual da população adulta 47,9%

No mês (em milhões) 78,2

Atividade do Comércio

Variação acumulada no ano 4,2%

Variação mensal -1,5%

Falência Requerida

Acumulado no ano 236

No mês 61

Recuperação Judicial Requerida

Acumulado no ano 638

No mês 167

Decisão

Uma abordagem de Data Strategy aderente à metodologia de Governança de Dados aplicada nas Organizações

Governança de dados: aprenda como unificar suas bases e extrair insights valiosos para decisões estratégicas. Baixe grátis!

Uma abordagem de Data Strategy aderente à metodologia de Governança de Dados aplicada nas Organizações

Por Fausto Guirado

As empresas orientadas a Dados

 Com a crescente demanda das organizações em se tornarem "Data Driven", a necessidade de melhorar as práticas de governança e gestão de dados passaram a ser fundamentais para a transformação digital e para competitividade no mercado. No painel de prioridades do C-level*, aumentar a receita e garantir experiência do cliente emergem como fatores para o sucesso dos negócios e, para os quais, Dados adquire o principal papel. Estabelecer um alto nível de confiança nessa gestão é um pré-requisito para atingir esses objetivos. E como construir esta confiança? A partir de uma governança bem definida e de um processo de qualidade de dados recorrente que garantirá a estas organizações criarem oportunidades para seus clientes e para seu próprio negócio. A estratégia de Dados É possível prover uma estratégia consistente para os clientes por meio da exploração de toda a cadeia de fabricação dos dados nas organizações.

O objetivo é trazer uma proposta de valor que atue no diagnóstico dos dados estruturados e não estruturados, com foco nas necessidades de negócios e sob a ótica de processos e tecnologia. Dessa forma, é possível habilitar o uso desses dados para insights e tomada de decisões mais coerentes seguindo as melhores práticas de mercado.

Essa estratégia também se utiliza de um modelo funcional que pode ser aplicado tanto ao ambiente de sistemas legado quanto ao informacional (Analytics e Big Data). Ele é responsável por garantir a segurança e o controle da qualidade das informações ao especificar a operacionalização do modelo de governança de dados por meio da definição de papéis, responsabilidade, padrões e políticas. Esta abordagem também suporta a definição dos dados mais atuais, relevantes e precisos dos seus clientes, os “Golden Records”. Uma vez definidos, é possível estruturá-los em uma visão única, acelerando sua aplicabilidade para o negócio. Três perspectivas que devem ser trabalhadas A construção de uma estratégia de dados desdobra-se na análise de três capacidades fundamentais: --> Análise técnica: assuntos suportados pela área de TI, tais como sistemas cadastrais e legados, regras de integração, tratamento dos dados, documentações existentes e custos de infraestrutura; --> Análise de negócios: frente de trabalho que atua em conjunto das áreas consumidoras de informações a fim de identificar os principais pain points para fornecer dados com melhor qualidade e com regras de negócios definidas e aplicadas; --> Governança de dados: suporta o desenvolvimento de uma estrutura funcional que traz políticas, processos, padrões e indicadores que monitoram a qualidade continua dos dados. Desenvolvimento do plano

Para evoluir nessa etapa, é necessário adotar um método dividido em três fases para obter uma estratégia mais rápida, conforme as prioridades das organizações: --> Na primeira fase, Imersão, é realizado um trabalho baseado na metodologia de Design Thinking para levantamento de informações como requisitos, pain points e oportunidades; --> Na segunda fase, Evolução, é feito o detalhamento funcional das oportunidades levantadas, aplicando os conhecimentos de governança de dados; --> A última fase é um Plano de Ação (roadmap) em que as oportunidades tornam-se Iniciativas e Projetos, seguindo uma ordem de execução. Através da priorização composta pela relação benefício, complexidade e custo, buscamos identificar os quick wins como as primeiras iniciativas a trazerem resultados rápidos para a companhia. O suporte especializado nesta Estratégia de Dados A Consultoria de Negócios e Analytics da Serasa Experian possui consultores com profundo conhecimento técnico e de negócios, para desenvolver junto a seus clientes uma estratégia personalizada e capaz de utilizar todo o poder dos dados para endereçar os seus desafios. Quer saber mais sobre os nossos serviços de consultoria? Clique aqui.

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