"O Custo de Contratar a Consultoria Errada!"
Na minha trajetória como fundador de quatro empresas e após dois exits bem-sucedidos, aprendi uma lição valiosa sobre contratação de serviços B2B: o barato sai caro, mas o caro sem escopo sai ainda mais caro.
Quando atuei como VP de Vendas e Marketing e, posteriormente, atendendo centenas de clientes na minha consultoria de RevOps, vi um padrão se repetir. Empresas contratavam "consultorias de dados" esperando uma revolução, mas recebiam apenas um login e senha de um dashboard que ninguém sabia usar.
O problema, na maioria das vezes, não estava na ferramenta, mas no desalinhamento de expectativas e na falta de critério técnico na contratação.
Se você está buscando uma consultoria Data Analytics, é provável que você tenha dados, mas não tenha respostas. Você quer saber por que as vendas caíram na região Sul, qual produto tem a melhor margem ou onde está o gargalo da sua operação.
Mas antes de te entregar o "mapa da mina" (o checklist de contratação), precisamos limpar o terreno. O mercado de dados adora termos complexos. Vamos simplificar.
Antes de Tudo: A Sopa de Letrinhas (Analytics vs. Science vs. Engineering)
Para contratar certo, você precisa saber o que está pedindo. É muito comum o cliente chegar na Data Facts pedindo "Data Science" quando, na verdade, ele precisa de "Data Analytics" ou, pior, nem tem a "Data Engineering" pronta.
Vamos usar a analogia da Construção de uma Casa para diferenciar os três pilares:
1. Data Engineering (O Alicerce e o Encanamento)
Antes de decorar a casa, você precisa que a água chegue na torneira e a luz no interruptor.
- O que faz: Coleta os dados brutos (do CRM, ERP, planilhas), limpa, organiza e armazena em um local seguro (Data Warehouse).
- Sem isso: Você tem um dashboard que não carrega ou mostra números errados.
2. Data Analytics (A Decoração e o Uso da Casa)
É o foco deste artigo. É olhar para o que já está construído e entender como vivemos ali.
- O que faz: Analisa o passado e o presente. Responde perguntas como: "O que aconteceu?", "Por que aconteceu?" e "Onde devemos focar agora?". Transforma tabelas em gráficos visuais e insights de negócio.
- Sem isso: Você tem dados guardados, mas ninguém toma decisão com eles.
3. Data Science (A Automação Futurista)
É instalar sensores inteligentes que preveem quando a lâmpada vai queimar.
- O que faz: Usa algoritmos matemáticos para prever o futuro (Forecasting, Predição).
- Sem isso: Você dirige olhando apenas pelo retrovisor (Analytics), sem GPS (Science).
Uma boa consultoria Data Analytics precisa dominar o item 2, mas ter proficiência no item 1 (para garantir que o dado chegue) e visão do item 3 (para preparar o terreno).
Agora que estamos na mesma página, vamos ao checklist.
Checklist: 10 Itens Obrigatórios ao Contratar uma Consultoria Data Analytics
Ao avaliar propostas, use esta lista como seu "crivo". Se a consultoria falhar em mais de dois itens, agradeça e procure outra.
1. Foco em Perguntas de Negócio, não em Ferramentas
Na primeira reunião, a consultoria perguntou "Qual banco de dados você usa?" ou "Qual problema de negócio você quer resolver?"?
A tecnologia é meio, não fim. Na minha experiência na Insight Sales e na Data Facts, aprendi que um gráfico bonito que não responde a uma dor do Diretor Comercial é inútil.
O que exigir: A consultoria deve ter analistas que entendam de Vendas, Finanças, RH ou Marketing, e não apenas programadores.
2. Capacidade de Engenharia de Dados (Full Stack)
Cuidado com agências que só fazem o "frontend" (o visual). Se a consultoria Data Analytics não souber abrir o capô e arrumar a engenharia de dados (ETL), o projeto vai falhar na primeira atualização do sistema.
O que exigir: Pergunte como eles tratam a limpeza e a ingestão dos dados. Eles sabem criar um pipeline automatizado?
3. Agnosticismo Tecnológico (Independência)
Muitas consultorias são, na verdade, revendedoras de licenças disfarçadas. Elas vão tentar te empurrar a ferramenta X ou Y porque ganham comissão.
Na Data Facts, somos agnósticos. Trabalhamos com a stack que faz sentido para o cliente (seja AWS, Azure, Google, Power BI, Metabase ou Tableau).
O que exigir: A consultoria deve desenhar a arquitetura baseada no seu orçamento e necessidade, não na meta de vendas deles.
4. Experiência com Governança e Segurança (LGPD)
Dados são o novo petróleo, mas também podem ser o novo vazamento radioativo. Se você lida com dados de clientes, a segurança é inegociável.
Temos no time da Data Facts profissionais que implementaram projetos em grandes instituições financeiras globais. Sabemos o rigor necessário para definir quem pode ver o quê.
O que exigir: Pergunte sobre RLS (Row Level Security - Segurança em Nível de Linha) e como eles garantem que o estagiário não veja o salário do diretor.
5. Metodologia Ágil (Entregas em Sprints)
O modelo antigo de TI ("Escopo Fechado de 6 meses") morreu. O negócio muda em 6 meses.
A consultoria deve trabalhar com Quick Wins (Vitórias Rápidas). Em 2 ou 3 semanas, você já deve ter a primeira versão de um painel rodando.
O que exigir: Um cronograma de entregas fatiado, onde você valida a evolução quinzenalmente.
6. Design de Dashboards e Data Storytelling
Não adianta ter o dado certo se ele é apresentado de forma confusa. O design do painel deve ser intuitivo, como um aplicativo de celular. O usuário deve bater o olho e saber se o resultado é bom ou ruim em 5 segundos.
O que exigir: Peça para ver o portfólio visual (anonimizado). Os painéis parecem poluídos ou são limpos e diretos?
7. Documentação e "Handover" (Entrega)
O maior pesadelo de um gestor é ficar refém da consultoria. O código não pode ser uma "caixa preta".
Uma consultoria Data Analytics ética prepara a sua empresa para andar com as próprias pernas no futuro.
O que exigir: A entrega final deve incluir dicionário de dados (o que significa cada métrica) e documentação técnica da infraestrutura.
8. Capacidade de Escalar (Elasticidade)
Hoje você tem 1 milhão de linhas no Excel. Amanhã, pode ter 1 bilhão de registros no Big Data. A solução proposta aguenta o tranco?
A consultoria precisa desenhar uma arquitetura que cresça com você, idealmente em nuvem (Cloud Computing).
O que exigir: Experiência comprovada em ambientes de alto volume de dados.
9. Diversidade de Experiência (Cross-Industry)
Uma consultoria que só atende varejo só conhece soluções de varejo.
A grande vantagem da Data Facts é ter, no mesmo ambiente, especialistas que atendem Healthtechs, Bancos, Startups de Educação e Indústrias.
Muitas vezes, a solução para o seu problema de logística na indústria vem de uma técnica usada em transações bancárias. Essa "polinização cruzada" de ideias gera inovação.
O que exigir: Cases em segmentos variados.
10. Data Literacy (Treinamento do Time)
De nada adianta entregar uma Ferrari se a equipe só sabe andar de bicicleta.
A consultoria deve incluir no escopo o treinamento dos usuários finais. Como filtrar? Como exportar? Como cruzar dados?
O que exigir: Workshops de adoção da ferramenta para garantir que o projeto não vire "software de prateleira" (que ninguém usa).
Por que Analisar Além do Preço?
Voltando à minha experiência de mercado: o custo de um projeto de dados mal feito é triplo.
- Você paga pelo projeto falho.
- Você perde dinheiro tomando decisões erradas com base nos dados ruins.
- Você paga de novo para uma consultoria séria consertar a bagunça.
Uma consultoria Data Analytics de ponta atua como um parceiro estratégico. Ela não diz apenas "o número é 10". Ela ajuda a entender se 10 é bom, se deveria ser 12 e como chegar lá.
Como a Data Facts Preenche esse Checklist
Criamos a Data Facts justamente para preencher as lacunas que eu sentia quando estava na cadeira de contratante.
- Multidisciplinaridade: Nossos squads não são formados apenas por técnicos. Temos ex-gestores de vendas e operações que traduzem o "business" para o "code".
- Flexibilidade: Atendemos desde a startup que precisa configurar o primeiro Metabase até o banco que precisa de governança complexa no Power BI/Azure.
- Sem "Vendor Lock-in": Não prendemos você em tecnologias proprietárias. Usamos padrões de mercado que dão liberdade ao seu time.
Dados são Ativos, Trate-os como Tal
Se você fosse construir a sede da sua empresa, contrataria engenheiros e arquitetos qualificados ou pediria para um "amigo que sabe assentar tijolo"?
Sua infraestrutura de dados é a sede digital da sua tomada de decisão.
Ao usar este checklist de 10 itens, você garante que sua empresa está contratando inteligência, segurança e escalabilidade, e não apenas gráficos coloridos.
Se você quer pular a etapa de procurar no mercado e falar direto com uma consultoria que gabarita esses 10 pontos, convido você a conhecer a Data Facts. Vamos transformar seus dados em vantagem competitiva.
