Processo de Inteligência de Negócios Eficaz | Blog Daten

Resumo Executivo (TL;DR)

Visão Geral: Empresas de todos os portes buscam tomar decisões orientadas por dados, mas muitas enfrentam dificuldades para começar. Este guia delineia um processo completo de inteligência de negócios em quatro etapas – extração, modelagem, visualização e decisão – e explica como estruturar times e fluxos de trabalho para transformar dados brutos em insights acionáveis.

Principais Aprendizados: - Análise de Dados é um Fluxo Contínuo: Trabalhar com dados envolve um pipeline de etapas interdependentes (coleta, processamento, análise e ação). Investir apenas em dashboards sem bases sólidas (como dados confiáveis e bem modelados) raramente traz resultados sustentáveis. - Etapas Críticas do Processo:

Extração de dados: automatize a coleta de informações de diversos sistemas para garantir eficiência e confiabilidade.
Modelagem e padronização: aplique regras de negócio aos dados brutos, gerando tabelas e indicadores alinhados às definições da empresa.
Visualização: desenvolva dashboards e relatórios que apresentem os indicadores sob perspectivas relevantes, permitindo identificar comportamentos e tendências.
Decisão: crie uma cultura em que gestores utilizam esses insights para tomar decisões estratégicas e agir conforme os dados indicam.

- Papel dos Profissionais de Dados: Cada etapa requer habilidades específicas. Engenheiros de dados cuidam da extração, Analytics Engineers ou engenheiros de análise focam na modelagem, analistas de BI criam visualizações e, para análises avançadas, cientistas de dados podem desenvolver modelos preditivos. Contratar o perfil correto para cada fase evita lacunas no fluxo.

- Decisão Orientada por Dados na Prática: É crucial saber definir problemas, buscar os dados certos, analisá-los em profundidade e então decidir e agir. Um framework de sucesso inclui definir claramente o problema, localizar os dados pertinentes, analisar e obter insights, tomar uma decisão embasada, executar a ação e monitorar os resultados.

- Implementação Estrutural: Para pôr esse plano em prática, há dois caminhos: montar uma equipe interna de dados ou terceirizar para uma empresa especializada. Em ambos os casos, recomenda-se começar com objetivos bem definidos, garantir liderança no projeto e acompanhar de perto os resultados iniciais para realizar ajustes.

Ações Recomendadas:

Avalie a Maturidade Atual: Identifique quais dados sua empresa já coleta e quais decisões poderiam ser melhor informadas por eles. Comece mapeando um problema de negócio importante que você gostaria de resolver com dados.
Escolha o Modelo de Equipe: Decida entre formar um time interno ou contratar um parceiro especializado. Considere fatores como urgência, custo, disponibilidade de talentos e necessidade de manter conhecimento dentro de casa.
Inicie Pelos Fundamentos: Se optar por um time interno, invista primeiro na infraestrutura de extração e qualidade dos dados antes de se preocupar com visualizações sofisticadas. Se terceirizar, alinhe com a consultoria as principais métricas de negócio e expectativas de entrega.
Desenvolva a Cultura de Decisão: Promova treinamentos e workshops para que sua equipe gerencial aprenda a interpretar os dashboards e relatórios. Incentive os gestores a sempre perguntarem: "O que os dados nos dizem sobre este problema?" e a agirem conforme as evidências.
Monitore e Ajuste: Acompanhe de perto os resultados obtidos das primeiras iniciativas de BI. Esteja preparado para refinar indicadores, ajustar modelos de análise e até reavaliar estratégias à medida que novos insights surgem. Lembre-se: a maturidade analítica se constrói iterativamente, aprendendo com o que funciona (e o que não funciona) em sua realidade.

Introdução

Como fundador da DATEN, tenho a oportunidade de conversar sobre decisões informadas por dados com diversos empreendedores, desde empresas enxutas com 15 colaboradores até organizações com mais de mil funcionários. Em todos os casos, noto um denominador comum: existe um forte desejo de decidir com base em dados, porém muitos líderes não sabem ao certo por onde começar. Diante desse impasse inicial, é comum surgir uma série de perguntas:

Devo treinar alguém do meu time para assumir essa função de dados?
Seria melhor promover aquele colaborador que domina Excel e investir em um curso de análise para ele?
Devo contratar um especialista externo – e, em caso afirmativo, qual perfil seria o ideal?
Ou devo esperar até que surja internamente alguma iniciativa específica voltada a dados?

Uma coisa é certa: quando há muitas perguntas sem resposta, o resultado é a estagnação. Não se avança enquanto o problema não estiver bem definido. Só conseguimos decidir e progredir quando objetivamos a situação e delineamos um passo a passo do que fazer a seguir.

Foi com esse entendimento que decidi escrever este artigo para compartilhar como eu estruturaria o processo de tomada de decisões orientadas por dados. Com o conhecimento técnico e de negócios que adquiri nos últimos cinco anos, identifiquei padrões e sintetizei de forma objetiva o processo de Inteligência de Negócios (Business Intelligence, analytics, inteligência competitiva – ou seja lá qual for o nome que sua empresa use para analisar dados e decidir com base neles). Este conteúdo, inclusive, poderia facilmente ser formatado como um curso de muitas horas voltado a gestores de alta performance (como um marqueteiro provavelmente faria, cobrando um valor exorbitante). No entanto, opto por compartilhá-lo abertamente, pois acredito, assim como já dizia Isaac Newton, que "se vejo longe, é por estar sobre os ombros de gigantes". Em outras palavras, acredito no poder do conhecimento acumulado e disseminado – essa é a melhor forma de progredirmos como comunidade empresarial, seja você empreendedor, diretor ou gerente.

O Início de Tudo: Visão Geral do Fluxo de Dados

Explicar um assunto altamente técnico de forma acessível é desafiador, mas procurarei simplificar a linguagem para fornecer um panorama inicial de como o fluxo de dados funciona. A primeira dica é entender que análise de dados e inteligência de negócios constituem um fluxo contínuo, e não uma tarefa isolada. O dashboard, por exemplo, é a etapa final desse processo (a ponta do iceberg) – e, acredite, é geralmente a parte mais fácil.

Trabalhar com dados é efetivamente um processo com início, meio e fim: ele começa na extração dos dados e termina na visualização, análise e tomada de decisões. Um erro comum que observo são empresas que, de imediato, buscam contratar profissionais focados apenas em "construir dashboards". Quando vejo isso, imagino que o gestor possivelmente irá investir muito sem obter o resultado desejado. Iniciar a estrutura de dados contratando diretamente um analista de BI (o profissional que constrói dashboards) é como querer pintar uma parede que sequer foi rebocada – em outras palavras, tenta-se embelezar algo cuja base ainda não está preparada.

Pense da seguinte forma: o dashboard é a última etapa do processo. Em minha opinião, inclusive, é a mais fácil de implementar. Aqui na DATEN, por exemplo, frequentemente dedicamos dois meses à construção de todo o processo de extração, padronização e qualificação dos dados para então, em cerca de uma semana, desenvolver os dashboards finais. Você pode estar se perguntando: afinal, como é esse fluxo completo? Quais são exatamente as etapas e quem são os responsáveis por cada uma delas?

A boa notícia é que a resposta não é tão complexa quanto parece. De forma geral, um fluxo completo de inteligência de dados possui quatro etapas principais:

Extração e carga de dados – consolidar automaticamente os dados de múltiplas fontes.
Modelagem e padronização – aplicar regras de negócio e organizar os dados brutos em formatos úteis.
Visualização – apresentar os indicadores-chave de forma clara (dashboards, relatórios).
Decisão – interpretar os resultados e tomar ações estratégicas embasadas nos insights.

A seguir, examinaremos cada uma dessas etapas, destacando seus pontos mais importantes, antes de concluir com recomendações finais.

Extração de Dados – Onde Tudo Começa

Em resumo, a extração de dados é a etapa que confere eficiência a todos os processos subsequentes, automatizando a coleta de informações e eliminando o esforço manual de reunir dados de diversas fontes e tabelas. É nessa fase inicial que se constrói a base para qualquer iniciativa de Business Intelligence. Tipicamente, essa função é desempenhada pelo engenheiro de dados. Cada profissional possui um papel específico: não adianta esperar que um analista de BI (especialista em relatórios e visualizações) execute de forma abrangente todo o processo de extração e integração de dados.

A primeira providência para trabalhar seriamente com dados é implementar fluxos automáticos e contínuos de coleta a partir dos diversos sistemas que sua empresa utiliza. Todo time de dados bem-sucedido conta com um processo de extração confiável, automatizado e seguro. O ponto crucial aqui é a automação na geração de informação – garantir que os dados relevantes sejam capturados e disponibilizados sem intervenção manual constante.

Na prática, essa etapa envolve configurar mecanismos que extraiam dados dos softwares e bases utilizados pela companhia, permitindo que uma ampla gama de indicadores seja analisada de forma integrada e automática. Se sua organização planeja investir em um time de dados, deve considerar a automação da coleta como fundamento. De nada adianta construir dashboards belíssimos que dependem da geração manual de vinte relatórios provenientes de cinco sistemas diferentes – nesse cenário, os dados podem até ficar "bonitos", mas o processo será altamente ineficiente e sujeito a erros.

Considere quantas vezes sua equipe já precisou de um relatório completo de vendas (ou de qualquer outra área) e esperou três, quatro ou cinco dias para que ele fosse compilado manualmente. A etapa de extração vem justamente solucionar esse tipo de demora. Através de scripts de ingestão desenvolvidos pelo engenheiro de dados, é possível extrair automaticamente dezenas – ou mesmo centenas – de tabelas de múltiplos sistemas distintos. Por exemplo, podem ser coletadas informações de 50, 100 ou 200 tabelas provenientes de 5, 10, 15 ou 20 fontes diferentes, conforme a necessidade do negócio, tudo de forma programada.

Com isso, torna-se factível, por exemplo, agendar a extração dos dados do dia anterior para ocorrer diariamente às 6 horas da manhã. Ao chegar ao trabalho por volta das 8 horas, todos os relatórios já estarão atualizados, sem que ninguém tenha precisado intervir no processo. O time de gestão pode simplesmente sentar e partir para a análise – é aí que o valor dos dados realmente começa a aparecer.

Modelagem e Padronização – Onde o Dado Ganha Sentido e Valor

Em resumo, a modelagem de dados consiste em aplicar uma camada de regras de negócio aos dados brutos. É nessa fase que os dados ganham vida e passam a falar a mesma linguagem do time de negócios, tornando-se compreensíveis e úteis para as análises desejadas. Historicamente, cabia ao próprio engenheiro de dados realizar também a modelagem e padronização. Contudo, por se tratar de uma atividade trabalhosa e contínua, muitas empresas têm dividido essas responsabilidades e atribuído a modelagem a um profissional conhecido como Analytics Engineer (um cargo relativamente novo, cujo nome costuma permanecer em inglês mesmo no Brasil).

Infelizmente, mesmo com um processo de extração bem estruturado e em pleno funcionamento, surge um desafio frequente: na maioria das vezes, os dados brutos – isto é, tal como registrados nos sistemas de origem – não refletem diretamente as definições e regras de negócio de que você precisa. Vejamos um exemplo prático. Imagine que você queira analisar algo aparentemente simples: a receita total da empresa por mês. Soa trivial, certo? Porém, reflita sobre quantas regras específicas seu negócio aplica para chegar a esse número de receita mensal:

A receita considerada será a bruta ou a líquida (após impostos e deduções)?
Devemos calcular pelo regime de caixa (entradas efetivas) ou de competência (faturamento do período)?
Valores obtidos via empréstimos bancários entram na conta da receita?
Receitas não operacionais (como aluguéis ou rendimentos financeiros) devem ser incluídas?
É preciso deduzir devoluções de vendas ou reembolsos de clientes nesse cálculo?
Entre outras possíveis particularidades conforme o ramo de atuação.

Note como os dados brutos provavelmente não estarão organizados inicialmente da forma que responda a todas essas questões. A resposta a cada item varia de empresa para empresa, de setor para setor – não há um padrão universal. É aqui que entra a etapa essencial de modelagem e padronização da informação.

Podemos pensar na modelagem como a aplicação daquela camada de regras de negócio personalizada aos dados brutos. Nessa fase, criam-se novas tabelas, visões ou camadas de dados que já incorporam as peculiaridades de cada negócio e de cada indicador. No exemplo citado, ao final do processo de modelagem você terá disponível uma tabela confiável de "receitas por mês", construída exatamente de acordo com os critérios que sua empresa adota para esse indicador (por exemplo, receita líquida, em regime de competência, excluindo itens não operacionais, etc., conforme as definições estabelecidas).

Outra contribuição fundamental dessa etapa é viabilizar o cruzamento de informações de diferentes origens para gerar análises combinadas de alto impacto. Suponha que você deseje verificar se o número de visitas realizadas pelos vendedores está diretamente associado a um aumento nas vendas. Para responder a essa pergunta, é preciso integrar dados de duas fontes: unir os registros de visitas com os de vendas, combinando-os em uma estrutura analítica que permita acompanhar automaticamente essa correlação dia a dia. É na modelagem que construímos essa junção de dados, criando, por exemplo, uma tabela derivada que consolida as vendas e as visitas por período e por vendedor, pronta para análise.

Com base na minha experiência, considero esta a etapa mais importante de todas. Já testemunhei equipes de dados que ficaram estagnadas, sem gerar valor para o negócio, justamente por não conseguirem implementar adequadamente essa camada de regras de negócio sobre os dados brutos. É nesse ponto do processo que a informação realmente ganha significado prático e passa a falar a língua da gestão – ou seja, traduz os números para os termos e parâmetros com que a área de negócios opera no dia a dia.

Visualização – Onde o Valor se Torna Visível

Em resumo, a fase de visualização é a mais conhecida e celebrada: nela são construídos os dashboards e relatórios, e os indicadores-chave passam a ser exibidos sob diversas perspectivas (números agregados, por dia, por mês, por região, por equipe, ou conforme inúmeras outras dimensões relevantes ao negócio). Normalmente, o responsável por esta etapa é o analista de dados (ou analista de BI). Para casos de análise avançada – como previsões estatísticas ou otimizações – pode-se envolver também um cientista de dados, que aplicará técnicas de machine learning e modelos matemáticos para extrair valor preditivo dos dados históricos.

A etapa de visualização tende a ser a favorita tanto do time de dados quanto dos executivos que solicitaram as análises. Ela representa o ápice do processo, onde todo o trabalho anterior efetivamente vem à tona de forma palpável. É a "cereja do bolo" – o momento em que os insights ficam claros e acessíveis. Sem a visualização, as etapas anteriores de extração e modelagem perderiam grande parte do sentido, pois afinal: de que adianta extrair e padronizar dados se não conseguimos visualizá-los e interpretá-los para orientar decisões?

É comum associarmos visualização apenas a gráficos bonitos em um dashboard ou a relatórios gerenciais, mas vale destacar que essa etapa envolve mais do que simplesmente plotar dados. O profissional responsável pela visualização deve também assegurar alguns pontos cruciais:

Entendimento do negócio: precisa compreender as necessidades de cada área e traduzi-las em indicadores relevantes, que gerem insights acionáveis e valor para a gestão.
Disseminação da ferramenta: deve garantir que toda a organização saiba utilizar corretamente as ferramentas de BI disponíveis para extrair insights (por exemplo, treinando equipes para usar um software de dashboard ou para consultar relatórios de maneira eficaz).
Parceria com a área de negócios: manter contato constante com os departamentos solicitantes, auxiliando na criação de novas análises, definição de novos indicadores e desenvolvimento de novas visualizações conforme novas perguntas de negócio surgem.
Análise crítica: ser capaz de ele próprio interpretar os indicadores e extrair conclusões iniciais. Dessa forma, o analista enriquece o diálogo com os stakeholders (diretores, gerentes etc.), apontando tendências ou anomalias que ele identificou nos dados antes mesmo de ser questionado.

Cabe diferenciar aqui dois papéis que atuam na fase de análise e visualização de dados, pois eles têm escopos distintos:

Analista de Dados/BI: é o perfil mais tradicional e difundido. Esse profissional interage com as áreas de negócio para levantar requisitos, examina quais dados estão disponíveis e monta as visualizações (dashboards, painéis, relatórios). Seu foco principal costuma ser análise descritiva dos dados históricos – em outras palavras, entender "o que aconteceu" e fornecer informações claras sobre o passado e o presente do negócio.
Cientista de Dados: é um perfil mais avançado e ainda pouco comum em empresas de pequeno e médio porte. Diferentemente do analista, o cientista de dados concentra-se em análises preditivas e prescritivas. Ele examina os dados históricos em profundidade e aplica algoritmos de machine learning e modelos estatísticos para identificar padrões e prever resultados futuros ou sugerir decisões ótimas. Trata-se de um profissional altamente técnico – muitos negócios ainda não estão estruturados para aproveitá-lo ao máximo. É o cientista de dados, por exemplo, que desenvolve modelos de recomendação personalizados, faz segmentações sofisticadas de clientes com base em comportamentos, ou cria modelos preditivos de churn (evasão de clientes), entre outras aplicações de fronteira.

Em suma, a etapa de visualização representa praticamente o final do fluxo de inteligência de negócios. Nela, a equipe de dados entrega os dashboards e relatórios que consolidam tudo o que foi construído anteriormente. Caso a empresa disponha de um cientista de dados, é também nesse ponto que são incorporadas análises avançadas e preditivas aos resultados apresentados, enriquecendo ainda mais os insights disponíveis para a tomada de decisão.

Decisão – A Etapa Final

Suponha que os dashboards estejam implementados e exibindo métricas em várias telas pela empresa. O que fazer agora? Este é o momento de aproveitar o embalo e efetivamente tomar decisões orientadas pelos dados. Curiosamente, não foram poucas as vezes em que presenciei empresários investirem em estruturas de dados impressionantes e, no entanto, nem eles nem suas equipes conseguiam tomar decisões melhores a partir dessas informações.

Tomar decisões baseadas em dados exige prática e mudança de cultura – é quase uma arte, desenvolvida com o tempo e com o apoio de um bom time. De pouco adianta montar um excelente time de BI se, ao final, os líderes não souberem como extrair conclusões e agir conforme os insights fornecidos.

É fundamental compreender que os dados devem ser analisados com o propósito de identificar padrões e desvios significativos. Uma vez detectados comportamentos fora do comum ou tendências relevantes, deve-se mapear claramente o problema ou oportunidade, definir uma estratégia de atuação, executá-la e acompanhar seus resultados. Em outras palavras, dados por si sós não geram valor – o valor surge quando eles embasam decisões e ações concretas.

Na prática, você e sua equipe precisam ser capazes de:

Definir claramente o problema que estão tentando resolver ou a pergunta de negócio a ser respondida.
Identificar onde estão os dados que iluminam esse problema (em quais sistemas ou fontes as informações relevantes podem ser obtidas).
Analisar esses dados profundamente, de modo a entender a situação atual, identificar tendências ou anomalias e ter um quadro completo do que pode estar acontecendo.
Decidir, com base na análise, qual estratégia ou ação deve ser adotada.
Agir de acordo com a decisão tomada – implementar a estratégia definida.
Monitorar os resultados dessa ação para avaliar se a estratégia surtiu o efeito desejado e, caso necessário, fazer ajustes ou partir para um novo ciclo de análise.

Ter dashboards cheios de números e gráficos que não provocam nenhuma mudança na maneira de operar é inútil. Se os dados indicam que tudo está caminhando bem, ótimo – a decisão nesse caso pode ser manter o curso atual. Mas perceba: até mesmo decidir "não mudar nada" deve ser uma decisão consciente, tomada porque os dados respaldam que o cenário é positivo. O importante é haver sempre uma decisão e uma ação alinhadas aos insights fornecidos pelos dados, seguida do devido acompanhamento para validar se aquela decisão foi acertada.

Exemplo Prático de Decisão Orientada por Dados

Considere um exemplo real para ilustrar esse processo de decisão baseado em evidências. Como gestor da DATEN, uma das perguntas que constantemente me faço é: estamos gerando valor real para nossos clientes? Para tentar responder, desenvolvemos internamente um software de gestão de tarefas totalmente orientado a dados. Cada entrega concluída para um cliente – seja um relatório criado, um dashboard entregue ou um fluxo de extração implementado – fica registrada nesse sistema, vinculada ao respectivo cliente.

Com esse repositório de dados em mãos, aplicamos exatamente o fluxo descrito ao longo deste artigo: extraímos os dados do nosso software de tarefas, modelamos essas informações e as visualizamos por meio de métricas relevantes. Entre essas métricas, talvez a mais importante que monitoro mensalmente seja: o total de entregas realizadas por mês, por cliente, correlacionado com o histórico de satisfação mensal de cada cliente (medido através de pesquisas de satisfação que eles respondem regularmente).

Ou seja, eu acompanho, lado a lado:

O número de entregas que fizemos para cada cliente em cada mês – verificando se esse número aumentou, diminuiu ou manteve-se estável.
O nível de satisfação reportado por esse cliente no mesmo período.

Certo mês, deparei-me com um caso curioso. Ao acessar o dashboard, notei que um determinado cliente apresentava um recorde de entregas concluídas no período, porém a nota de satisfação dele havia caído em relação ao mês anterior. Esse foi o sinal de alerta que apontou um possível problema – um comportamento atípico que merecia investigação.

Com base nesse insight dos dados, decidi, no fim daquele dia, conduzir uma análise qualitativa das entregas feitas para esse cliente e, em paralelo, entrei em contato com o gestor do projeto desse cliente para entender como eles estavam percebendo nosso trabalho e o que poderia ter motivado a queda na satisfação.

Em resumo, descobrimos que, embora o cliente reconhecesse e valorizasse o alto volume de entregas recordes (eles confirmaram que estavam muito satisfeitos com a maioria das entregas), na visão deles uma entrega específica – considerada por eles de grande importância – havia sido preterida em nossa priorização recente. Essa entrega negligenciada estava diretamente relacionada a um processo crítico do time financeiro do cliente, e a falta dela gerou inconvenientes. Em outras palavras, ao priorizar nossas atividades internas, deixamos de dar atenção a algo que era prioritário para o cliente, o que impactou negativamente sua experiência. Foi um ótimo aprendizado para mim e para o meu time sobre a importância de alinhar prioridades com as expectativas do cliente.

Podemos decompor esse exemplo nos passos do processo decisório orientado por dados mencionado anteriormente:

Problema identificado: Apesar de entregas recordes, um cliente apresentou queda na satisfação – um indício claro de que havia algo errado.
Dados relevantes localizados: Os dados necessários já estavam acessíveis em nosso dashboard interno, devidamente extraídos e modelados (entregas mensais e notas de satisfação por cliente).
Análise realizada: Eu examinei os números e identifiquei o comportamento fora do padrão (satisfação caindo mesmo com alto volume de entregas), o que confirmou que o caso merecia investigação.
Decisão tomada: Decidi aprofundar a questão – analisar qualitativamente cada entrega feita no mês para aquele cliente e conversar diretamente com o cliente para obter feedback.
Ação executada: Coloquei em prática essa decisão, revendo as 20 entregas realizadas naquele mês e ligando para o cliente. Essa ação levou à descoberta de uma oportunidade de melhoria em nosso processo (revisar nossa priorização de tarefas).
Monitoramento dos resultados: Nos meses seguintes, acompanhamos a satisfação do cliente após ajustarmos nossa priorização e comunicação. Felizmente, vimos a nota de satisfação se recuperar, confirmando que a ação tomada foi eficaz.

Esse caso ilustra de forma concreta um framework geral para decisões orientadas por dados. Em qualquer situação de negócio, você pode seguir etapas semelhantes: definir o problema, reunir os dados pertinentes, analisá-los, decidir com base nos padrões encontrados, agir conforme a decisão e, finalmente, monitorar os resultados. Esse ciclo, repetido consistentemente, impulsiona uma cultura de melhoria contínua informada por dados.

Um Exemplo de Time de Dados Bem-Sucedido

Para compreender o impacto de um bom time de dados na rotina de gestão, contrastemos dois cenários hipotéticos de uma reunião gerencial típica de segunda-feira à tarde, na qual a diretoria analisa os indicadores da semana anterior e planeja ações para a semana corrente.

Cenário 1: Empresa sem estrutura de dados madura (o caos de segunda-feira) – Na manhã de segunda, os gestores e analistas estão numa corrida contra o relógio:

Diversos analistas em cada departamento gastam horas exportando dados manualmente de diversos sistemas e atualizando uma infinidade de planilhas.
Há tensão entre gerentes, preocupados por não conseguirem preparar a tempo todas as análises solicitadas na semana anterior (muitas vezes eles mal conseguem atualizar os dados brutos, quanto mais analisá-los com profundidade).
Um esforço gigantesco é despendido para gerar dados fragmentados e desconexos, que isoladamente não trazem muito valor.

Quando a reunião começa, 80% do tempo é gasto tentando entender números que parecem não se correlacionar – os participantes debatem hipóteses baseadas mais em intuição ("achômetros") do que em evidências claras. Dessa forma, saem da reunião com uma nova lista de pedidos de dados e análises para a semana seguinte, na esperança de esclarecer as dúvidas, e o ciclo de esforço reativo se repete continuamente.

Esse cenário, infelizmente comum, exemplifica como o processo não deve ser conduzido. Agora, vejamos o Cenário 2: uma empresa com um time de dados maduro e proativo (sucesso na segunda-feira):

Ao chegarem na empresa na segunda de manhã, os gestores encontram todos os dados atualizados automaticamente no sistema de BI.
Eles dedicam os primeiros 30 minutos do dia simplesmente para analisar as informações já prontas, identificando comportamentos fora do padrão ou pontos que chamem atenção.
Ninguém está preocupado em atualizar manualmente planilhas, pois os dashboards gerenciais de overview já estão atualizados e consolidados – todos os indicadores de todas as áreas pertinentes estão disponíveis para a reunião.
As análises especiais solicitadas na reunião anterior (por exemplo, investigar uma possível oportunidade identificada) já foram executadas na sexta-feira anterior, em um trabalho conjunto do gestor de negócio com o analista de dados da empresa. (Algumas análises mais complexas podem até estar em andamento, mas com prazos claros no roadmap de dados.)
Cada líder inicia a reunião munido de um entendimento completo dos dados de seu departamento e de conclusões novas obtidas a partir das oportunidades identificadas anteriormente.
O resultado é uma reunião muito mais produtiva, focada em insights e decisões: há progresso real, evolução, eficiência e valor sendo gerado para o negócio. Os gestores estão usando o tempo para discutir ações estratégicas em vez de tentar decifrar números. A empresa trabalha para se manter um passo à frente da concorrência, garantindo assim a perenidade do negócio.

Esse segundo cenário pode parecer idealizado, mas ele não é ficção. Trata-se da realidade já vivenciada por diversas empresas e empresários que investiram corretamente em pessoas, processos e tecnologia de dados. Perceba como, nesse caso, o time de dados atuou como um viabilizador ("enabler"): a equipe técnica trabalhou principalmente nos bastidores, automatizando e preparando as informações, mas foi graças a esse trabalho que toda a organização pôde operar em alta performance no uso de dados e indicadores. Essa é a essência de um time de dados bem-sucedido – habilitar a empresa toda a ser mais inteligente e ágil, mesmo que o crédito do dia a dia nem sempre esteja visível.

Passo a Passo para Colocar o Plano em Prática

O cenário de sucesso descrito acima é inspirador, mas alcançar tal maturidade analítica não acontece da noite para o dia. Trata-se de uma jornada que exige investimento consistente, aprendizado e eventualmente algumas correções de rota. Porém, em algum momento é preciso dar o pontapé inicial – e quanto mais cedo você começar, mais cedo colherá os frutos em forma de vantagem competitiva e eficiência operacional. Diante disso, surge a pergunta: como começar a construir essa capacidade na sua empresa?

De maneira geral, existem dois caminhos para estruturar a área de dados e inteligência de negócio na organização: (1) montar uma equipe interna própria ou (2) optar pela terceirização desse trabalho com uma equipe especializada. A seguir, discutiremos cada abordagem em detalhes (começando pela segunda opção, de terceirização, modelo no qual tenho atuado diretamente).

Opção 1: Terceirizar com um Time Especializado

Ao optar por terceirizar, sua empresa pode contratar parceiros especializados (como a DATEN, por exemplo) que fornecem uma equipe completa de dados – engenheiros de dados, analytics engineers, analistas de BI e cientistas de dados – pronta para entrar em ação. Essa equipe externa assumirá a responsabilidade de implantar todo o fluxo (extração, modelagem, visualização) e entregar insights de qualidade para o seu negócio. As principais vantagens dessa abordagem incluem:

Acesso imediato a experiência multidisciplinar: Você passa a contar quase que de um dia para o outro com um time experiente, composto de profissionais com habilidades complementares, já habituados a trabalhar juntos em projetos de dados.
Menor risco de fracasso inicial: Uma consultoria especializada já implementou esse processo dezenas de vezes em outras empresas e aprendeu com erros e acertos. Ela conhece os atalhos e boas práticas, o que reduz consideravelmente as chances de insucesso no seu projeto.
Custo potencialmente reduzido: Embora possa parecer contraintuitivo, contratar um serviço terceirizado muitas vezes sai mais barato do que montar tudo internamente. Empresas de consultoria diluem os custos da equipe atendendo a múltiplos clientes, tornando o investimento mais acessível – especialmente para projetos iniciais ou de menor escala.
Continuidade garantida da equipe: Profissionais de dados qualificados são altamente disputados no mercado e podem receber propostas constantes de outras empresas. Ao terceirizar, esse risco de turnover (rotatividade) é mitigado – cabe à empresa contratada gerenciar os recursos humanos. Se alguém do time sair, a consultoria é responsável por substituí-lo sem prejudicar a entrega, garantindo a continuidade do projeto.

Por outro lado, é importante atentar para alguns possíveis contratempos ou desafios da terceirização:

Menor retenção de conhecimento in-house: Alguns executivos preferem desenvolver competência interna e manter o know-how dentro de casa. Ao terceirizar, corre-se o risco de depender sempre de terceiros para evoluir em análise de dados. Essa preocupação leva certas empresas a optarem por formar sua própria equipe, mesmo cientes de que isso pode ser mais caro e trabalhoso no início.
Dedicação compartilhada do fornecedor: O fato de a consultoria atender vários clientes simultaneamente pode gerar insegurança em alguns decisores. É comum surgir a dúvida: "Será que meu projeto receberá a devida atenção, ou serei apenas mais um na carteira dessa empresa?" A mitigação aqui é escolher cuidadosamente um fornecedor de confiança, com boas referências, e estabelecer acordos claros de nível de serviço.
Segurança e privacidade dos dados: Seus dados corporativos estarão sendo manuseados por uma equipe externa. Portanto, é imprescindível ter contratos robustos que assegurem confidencialidade e compliance com leis de proteção de dados. A decisão de terceirizar deve vir acompanhada de critérios rigorosos de seleção do parceiro – você precisa ter plena confiança de que está contratando a empresa certa, que tratará seus dados com o sigilo e o cuidado necessários.

Em suma, a terceirização pode ser uma excelente alternativa para ganhar velocidade e acesso a talento qualificado imediatamente, mas exige uma boa escolha de parceiro e uma gestão próxima do contrato para garantir alinhamento com os objetivos do negócio.

Opção 2: Montar uma Equipe Interna de Dados

Se você optar por construir um time de dados interno, assumirá maior controle sobre o conhecimento gerado e a cultura de dados da empresa, mas também enfrentará o desafio de contratar, treinar e reter profissionais especializados. A seguir, apresento um passo a passo recomendado para montar uma equipe própria e colocá-la em funcionamento:

1. Reserve um orçamento dedicado: Antes de tudo, é preciso assegurar recursos financeiros para compor e manter o time. Mapear custos salariais é fundamental – no mercado brasileiro atual, um analista de dados ganha em média na faixa de R$5.000 a R$6.000 mensais, enquanto engenheiros de dados, analytics engineers ou cientistas de dados costumam variar aproximadamente entre R$7.000 e R$12.000 cada (valores que podem oscilar conforme a senioridade e a região). Obviamente, nem todas essas contratações precisam ser feitas de imediato. Muitas empresas iniciam com uma equipe reduzida; por exemplo, um engenheiro de dados (que possa cuidar tanto da extração quanto de parte da modelagem) e um analista de dados (focado na visualização e na interação com o negócio) já conseguem colocar muita coisa em pé nos primeiros meses. Definir o tamanho inicial da equipe e prever o investimento mensal são passos iniciais cruciais.

2. Recrute os profissionais certos (e avalie projetos reais): Com o orçamento definido e cargos mapeados, inicie o processo de busca por talentos. Anuncie as vagas em plataformas profissionais (LinkedIn, sites especializados) e ative sua rede de contatos – bons profissionais de dados são disputados, então é importante divulgar amplamente. Durante a seleção, redobre a atenção à experiência prática dos candidatos: peça para ver projetos que eles já implementaram e busque evidências de resultados concretos. Prefira aqueles que tenham aplicado soluções de dados para resolver problemas reais do negócio. Fuja de currículos com apenas certificados e projetos teóricos perfeitos "no papel" – no mundo real, valoriza-se quem sabe navegar em dados imperfeitos e extrair insights utilizáveis. Em suma, contrate pessoas com histórico de realização, não apenas de conhecimento conceitual.

3. Garanta liderança e gestão do projeto de dados: Imagine que você contratou um engenheiro de dados e um analista; e agora, o que eles devem fazer e em que ordem? É imprescindível ter alguém responsável por gerenciar o projeto e o time de dados no dia a dia, definindo prioridades e acompanhando entregas. Você pode designar um gerente interno existente que tenha boa visão do negócio e afinidade com dados para acompanhar a dupla, ou considerar a contratação de um Head de Dados (líder da área de dados) caso o orçamento permita – embora esse seja um cargo de alto custo. O fundamental é não deixar o time técnico isolado, sem direcionamento claro. O gestor (seja interno ou um head contratado) deverá atuar como ponte entre a estratégia do negócio e as tarefas do time de dados, garantindo que o trabalho da equipe esteja sempre alinhado às necessidades da empresa e gerando valor tangível.

4. Defina métricas de negócio e prioridades iniciais: Com a equipe montada e liderada, é hora de estabelecer por onde começar. Em vez de tentar atender todas as demandas de uma vez, foque em alguns casos de uso de alto impacto. Uma abordagem prática é pegar um relatório ou indicador que hoje é amplamente utilizado pela gerência e que ainda é produzido manualmente – em outras palavras, uma "dor" conhecida e frequente – e usar esse caso como projeto-piloto. Por exemplo, suponha que todo mês sua equipe financeira gaste dias consolidando planilhas de vendas para gerar um relatório; esse é um ótimo candidato para automação. Defina então que esse será o primeiro indicador a ser sistematizado pelo novo time. Cobranças claras devem ser feitas: do engenheiro de dados, esperar-se-á a automação da extração e integração das fontes necessárias, e do analista de dados, o mapeamento correto do indicador (regras de negócio, filtros, cálculos) e a construção da visualização (dashboard ou relatório) assim que os dados estiverem prontos. Estabelecer essas metas iniciais ajuda a direcionar os esforços e também a demonstrar rapidamente o valor do time de dados através de uma entrega piloto bem-sucedida.

5. Crie um cronograma de implementação: Para cada métrica ou área que se planeja aprimorar com dados, construa um cronograma realista que contemple todas as subetapas do fluxo. Isso inclui: prazo para a extração e carga dos dados brutos (engenharia), prazo para a modelagem e validação dos dados processados (analytics engineering), prazo para o desenvolvimento da visualização e disponibilização do dashboard ou relatório (análise), e prazo para compartilhamento e treinamento do time de negócios para começar a usar aquela informação. Ter um cronograma formal ajuda a gerenciar expectativas das partes interessadas e a acompanhar o progresso do projeto de forma organizada, além de evidenciar dependências (por exemplo, a visualização só pode ser entregue após a modelagem estar concluída, que por sua vez depende da extração, etc.).

6. Acompanhe os resultados de perto: Após as primeiras entregas, monitore cuidadosamente tanto o funcionamento técnico do pipeline de dados quanto o uso prático das informações pelos gestores. Esteja presente nas primeiras reuniões em que os novos dashboards forem utilizados; colete feedback dos usuários (os gestores e analistas de negócio) sobre a qualidade dos insights, e esteja pronto para realizar ajustes finos. Garanta que o fluxo de extração-modelagem-visualização opere ininterruptamente – dados desatualizados ou erros não corrigidos podem minar a confiança das pessoas no sistema. Além disso, comece a mensurar os benefícios trazidos: redução de tempo gasto em relatórios manuais, identificações de oportunidades que antes passavam despercebidas, decisões melhor embasadas, etc. Celebrar e comunicar esses quick wins internamente ajuda a reforçar a cultura orientada por dados e a manter o apoio da diretoria para expansões futuras da iniciativa.

Seguindo esses passos, sua empresa estará lançando as bases de um programa robusto de inteligência de negócios. Lembre-se de que, ao montar um time próprio, a evolução tende a ser incremental: comece pequeno, aprenda com os projetos iniciais e, com os sucessos e lições obtidos, vá ganhando escala – seja adicionando novas fontes de dados, atendendo a mais áreas da empresa ou até expandindo a equipe com mais especialistas quando necessário.

Considerações Finais

Construir uma cultura e uma estrutura de decisão orientada por dados é um desafio estratégico que vale a pena. Empresas que dominam esse processo conseguem reagir mais rapidamente às mudanças de mercado, identificar oportunidades ocultas, melhorar a eficiência operacional e inovar com embasamento factual. É uma jornada que envolve tecnologia, pessoas e mudança de mindset, mas os resultados colocam o negócio em outro patamar competitivo.

Nenhuma organização se torna data-driven da noite para o dia. Porém, como vimos, existem caminhos claros para iniciar – seja contratando ajuda especializada, seja formando um núcleo interno desde já. O importante é começar. Quanto mais postergar essa iniciativa, mais oportunidades você pode estar deixando escapar e maior pode se tornar a distância em relação aos concorrentes que abraçarem os dados mais cedo. Por outro lado, ao dar os primeiros passos agora, você coloca sua empresa numa trajetória de aprendizado contínuo e melhoria orientada por evidências.

Em resumo, decidir com dados não é apenas implementar ferramentas ou contratar analistas; trata-se de promover uma transformação na forma como as decisões são pensadas e tomadas dentro da organização. Com um processo bem estruturado – do dado bruto à decisão informada – e o comprometimento da liderança em usar ativamente as informações geradas, sua empresa estará melhor equipada para navegar as complexidades do mercado atual e se preparar para o futuro, sustentando crescimento e relevância em longo prazo. Esteja certo de que o investimento em inteligência de negócios, quando bem direcionado, tende a se pagar muitas vezes, através de escolhas mais inteligentes e resultados superiores. Como diz o ditado adaptado ao mundo corporativo moderno: "Confiamos em Deus – todos os outros devem trazer dados." Em outras palavras, faça dos dados aliados permanentes da gestão e colha os frutos dessa parceria. Boa jornada na construção do seu futuro orientado por dados!

Do Dado à Decisão: Como Estruturar um Processo de Inteligência de Negócios Eficaz