Os dados são o novo petróleo? Nem sempre.
Há anos ouvimos que os dados são o recurso mais valioso das empresas contemporâneas.
As empresas investem em sistemas ERP, implementam CRM, compram licenças para plataformas de Business Intelligence, constroem data warehouses e criam relatórios. Gastam centenas de milhares, às vezes milhões de zlotys em infraestrutura que deveria ajudar a tomar decisões melhores.
O paradoxo é que, apesar desses investimentos, muitas organizações ainda operam como há várias décadas;
Um vendedor mantém sua própria planilha Excel.
O armazém tem seus próprios resumos.
O marketing usa dados diferentes dos de vendas.
A produção reporta resultados em outro sistema.
A diretoria recebe cinco relatórios diferentes de cinco fontes distintas.
Como resultado, a empresa possui enormes volumes de dados, mas muito pouco conhecimento.
Portanto, o problema não é que as empresas tenham pouca informação. O problema é que não sabem conectar e aproveitar esses dados.
Dados não são informação
Esta é uma das diferenças mais importantes a entender.
Dados são fatos isolados.
Número de pedidos.
Valor da fatura.
Nível de estoque.
Data de entrega.
Número de reclamações.
Somente a combinação adequada dessas informações permite tirar conclusões.
Um nível ainda mais alto é o conhecimento, ou seja, a capacidade de responder à pergunta: “Por que isso aconteceu e o que devemos fazer a seguir?”
É justamente neste ponto que muitas organizações ficam pela metade do caminho.
O que é um Data Silo?
Um dos maiores problemas das empresas modernas são os chamados Data Silos, ou silos de dados.
É a situação em que informações estão armazenadas em sistemas diferentes e não estão conectadas entre si.
Um exemplo?
O sistema ERP guarda informações sobre pedidos.
O CRM contém o histórico de contato com o cliente.
A loja online possui dados de compras.
A plataforma de marketing analisa campanhas.
O software do armazém gerencia os estoques.
Cada sistema funciona corretamente.
O problema surge quando nenhum deles “conversa” com os demais.
A empresa possui todas as informações necessárias, mas não consegue ver o quadro completo.
ERP, CRM, BI... quem é responsável pelo quê?
Muitas pessoas usam esses termos de forma intercambiável, embora desempenhem funções totalmente diferentes.
ERP (Enterprise Resource Planning)
É o sistema que gerencia os processos da empresa.
Geralmente cobre:
- finanças,
- contabilidade,
- armazém,
- produção,
- compras,
- logística,
- recursos humanos.
O ERP é responsável principalmente pelo suporte operacional dos processos.
CRM (Customer Relationship Management)
O CRM foca no relacionamento com o cliente.
Permite gerenciar:
- leads,
- contatos,
- propostas,
- histórico de cooperação,
- ações dos vendedores,
- atendimento ao cliente.
O CRM é responsável pelo processo de vendas e pela construção de relacionamentos.
Data Warehouse (Hurtownia danych)
Não é mais um sistema operacional.
É o local onde dados de várias fontes são consolidados, organizados e preparados para análise.
Isso permite comparar informações provenientes de múltiplos sistemas ao mesmo tempo.
Business Intelligence (BI)
O BI é responsável pela análise dos dados.
Cria relatórios.
Dashboards.
Indicadores KPI.
Ajuda a entender o que aconteceu na empresa.
Mas o BI por si só não resolverá problemas de baixa qualidade dos dados ou sua dispersão.
Por que as empresas têm dados que não utilizam?
As razões são muitas.
Frequentemente encontramos algumas delas.
Os dados estão dispersos
Cada departamento usa sua própria ferramenta.
Não existe uma única fonte de verdade.
Os dados estão incompletos
Vendedores não completam o CRM.
Funcionários registram parte das informações fora do sistema.
Os processos não são seguidos.
Os dados são inconsistentes
O mesmo cliente aparece sob vários nomes.
Produtos têm diferentes códigos.
Faltam padrões.
Os dados estão desatualizados
O relatório mostra o estado de uma semana atrás.
E a decisão precisa ser tomada hoje.
A empresa coleta tudo
Isso é um erro muito comum.
A organização armazena enormes volumes de informação apenas porque “pode”. Ninguém depois a utiliza.
Surgem mais relatórios.
Mais dashboards.
Mais gráficos.
E as perguntas mais importantes continuam sem resposta.
O que é Single Source of Truth?
É um conceito que pressupõe que a empresa possui uma fonte confiável de dados.
Isso não significa um único programa.
Significa que, independentemente do local de leitura, as informações são consistentes.
Se as vendas foram de um milhão de zlotys, cada relatório deve mostrar o mesmo valor.
Sem necessidade de questionar qual tabela está atualizada.
IA não resolve a desordem
Esse é um dos maiores mitos dos últimos anos.
As empresas muitas vezes presumem que basta implementar inteligência artificial. — Não basta.
A IA consegue analisar dados.
Consegue detectar dependências.
Consegue prever tendências.
Mas somente quando recebe dados de qualidade adequada.
Se a organização possui informações inconsistentes, os algoritmos vão analisar... informações inconsistentes.
Isso gerará apenas uma versão mais avançada de conclusões erradas.
Por isso se diz: Garbage In, Garbage Out.
AI Analytics - o que muda?
A análise moderna baseada em IA pode fazer muito mais do que relatórios clássicos.
Pode:
- detectar comportamentos atípicos,
- prever vendas,
- identificar clientes em risco de churn,
- prever demanda,
- detectar anomalias,
- recomendar ações,
- criar automaticamente resumos de relatórios.
É uma mudança enorme.
Mas sob uma condição.
A empresa deve primeiro organizar seus dados.
Quando um data warehouse realmente faz sentido?
Nem toda empresa precisa de um data warehouse robusto.
Se a organização tem poucas pessoas e usa um único sistema, sua implementação pode ser injustificada.
A situação muda quando:
- existem vários departamentos,
- vários sistemas em funcionamento,
- os dados vêm de diferentes fontes,
- o reporting leva muitas horas,
- a diretoria precisa de análises transversais.
Nesse caso, o data warehouse frequentemente se torna a base para a digitalização futura.
Erros mais comuns
O maior erro não é a falta de dados.
O maior erro é a ausência de estratégia.
As empresas frequentemente:
- compram mais sistemas em vez de integrar os existentes,
- criam dezenas de relatórios que ninguém usa,
- analisam tudo em vez dos indicadores mais importantes,
- implementam IA sem preparar os dados,
- não possuem responsáveis pela qualidade dos dados.
Como preparar a empresa?
Vale começar com perguntas simples.
- De onde vêm nossos dados?
- Eles são consistentes?
- Sabemos qual versão é a correta?
- Quem é responsável pela sua qualidade?
- Todos os relatórios são realmente utilizados?
- Os dados ajudam a tomar decisões?
Se é difícil responder a algumas dessas perguntas, provavelmente vale a pena organizar as informações antes de a organização iniciar novos investimentos.
Como fazemos isso na Web24?
Em muitos projetos, verifica-se que o maior desafio não é criar um novo sistema.
O maior desafio é conectar o que já existe.
Integramos ERP, CRM, lojas online, plataformas B2B, sistemas de armazém e aplicações dedicadas para que os dados possam fluir livremente entre eles.
Só então é possível construir análises modernas, automatizar processos ou implementar soluções baseadas em inteligência artificial.
Porque a IA não substitui uma arquitetura de dados bem projetada.
Mas pode explorar todo o seu potencial.
Resumo
O maior valor de uma empresa não são os dados.
O maior valor é a capacidade de aproveitá-los.
As empresas que sabem conectar informações de várias fontes, cuidar da sua qualidade e transformá-las em decisões práticas de negócio ganham uma vantagem que não se compra apenas com mais licenças de software.
No mundo da IA, não vencem os que têm mais dados.
Vencem os que sabem utilizá-los.
