O Dilema do "Build or Buy" em Tecnologia.
Em toda a minha carreira, desde os desafios iniciais de bootstrapping nas empresas que fundei até a atuação em multinacionais, sempre me deparei com uma pergunta de um milhão de dólares:
"Devo construir dentro de casa ou buscar parceiros para fora?"
Quando o assunto são dados e Inteligência Artificial, esse dilema é ainda mais complexo.
A demanda por transformar dados em receita é urgente. O CEO quer o dashboard para ontem, o Diretor Comercial precisa da previsão de vendas agora o Marketing quer entender o ROI das campanhas e o Diretor Financeiro quer saber onde estamos perdendo dinheiro.
Diante disso, o gestor se vê em uma encruzilhada:
- Começar um processo seletivo longo, caro e difícil para montar um time interno.
- Contratar uma consultoria de dados para acelerar a entrega.
Existe um mito de que essas duas opções são inimigas. Na verdade, as empresas mais maduras que atendi (de grandes bancos a startups ágeis) entenderam que elas podem ser complementares.
Neste artigo, vamos colocar os números na mesa. Vamos analisar friamente os custos, os riscos e, principalmente, o retorno sobre o investimento (ROI) de cada modelo, para que você tome a decisão mais inteligente para o seu momento.
O Desafio do Time Interno: O Custo Invisível da Contratação
Ter um time interno é excelente para a cultura e retenção de conhecimento (o tal do Intellectual Property). Eu sou um grande defensor de ter pessoas vestindo a camisa. Porém, quando falamos de dados, existe uma complexidade que muitas vezes é ignorada no Excel do RH.
1. A Falácia do "Profissional Unicórnio"
Muitas empresas abrem uma vaga para "Analista de Dados" esperando que essa pessoa:
- Limpe o banco de dados (Engenharia);
- Crie dashboards bonitos (BI/Visualização);
- Crie modelos preditivos de IA (Ciência de Dados);
- Entenda de estratégia de negócios.
Vou ser direto: essa pessoa não existe. E se existe, ela custa mais caro do que a maioria das empresas pode pagar.
Dados é um esporte de equipe. Você precisa de um Engenheiro de Dados para construir o "encanamento", um Analista para ler o hidrômetro e um Cientista para prever o consumo.
Ao tentar internalizar, você muitas vezes acaba contratando um generalista júnior que não consegue entregar profundidade em nenhuma das pontas.
2. O Tempo de Ramp-up (Aceleração)
Na minha vivência na Impulso (alocação de profissionais de tech) e Gama (capacitação), vi os dados reais: contratar um profissional de tecnologia demora, em média, de 2 a 4 meses. Depois que ele entra, leva mais 3 meses para entender o negócio e começar a gerar valor real.
Estamos falando de quase um semestre de "custo afundado" antes de ver o primeiro dashboard rodando.
3. O Risco do Turnover
O mercado de dados é aquecido. Se você tem apenas uma pessoa cuidando dos seus dados e ela recebe uma proposta de trabalho remoto para ganhar em dólar (algo muito comum), todo o conhecimento da sua empresa sai pela porta junto com ela.
A Consultoria de Dados: Velocidade e Elasticidade
É aqui que entra o papel estratégico de uma consultoria de dados como a Data Facts. Não somos apenas "terceirizados"; somos um acelerador de maturidade.
Quando você contrata uma consultoria, você não está comprando horas de trabalho. Você está comprando ativos prontos.
1. Acesso Imediato a um "Brain Trust" Multidisciplinar
Na Data Facts, você não contrata "o João". Você contrata o acesso a engenheiros de dados, arquitetos de cloud, especialistas em Power BI e cientistas de dados.
- Analogia: Imagine que você vai construir uma casa. Se contratar um time interno, você contrata um pedreiro e espera que ele faça a elétrica, a hidráulica e a arquitetura. Ao contratar uma consultoria, nós mandamos o arquiteto na primeira semana, o encanador na segunda e o eletricista na terceira.
Nós alocamos a competência certa para a fase certa do projeto. Precisa configurar o Data Lake (infraestrutura pesada)? Colocamos nosso Engenheiro Sênior. O Lake está pronto e precisa de relatórios? Trocamos para um Especialista em BI. Isso é eficiência de custo.
2. O Efeito "Polinização Cruzada" (Cross-Pollination)
Um time interno só conhece os problemas da sua empresa.
Uma consultoria de dados traz a bagagem de dezenas de outros projetos.
Na Data Facts, temos uma vantagem competitiva clara: nosso time atua tanto em grandes instituições financeiras (onde a segurança e governança são paranoicas) quanto em startups early-stage (onde a velocidade e a falta de recursos imperam).
- Levamos a agilidade da startup para o banco.
- Levamos a governança e segurança do banco para a startup.
Essa troca de experiências evita que você cometa erros que outros já cometeram. Cortamos caminho.
O Modelo Híbrido: A Melhor Estratégia de ROI
Aqui está o "pulo do gato" que aprendi liderando operações de RevOps e Tecnologia. Você não precisa escolher entre um e outro. O cenário ideal, muitas vezes, é a complementaridade.
O melhor ROI acontece quando:
- O Time Interno (ou Ponto Focal): Foca no negócio. Ele detém a regra de negócio, sabe quem são os stakeholders, entende a política da empresa e define o que precisa ser respondido.
- A Consultoria de Dados (Data Facts): Foca na execução técnica e infraestrutura. Nós definimos como será feito, implementamos a arquitetura complexa, limpamos os dados e entregamos a inteligência.
Dessa forma, seu time interno não fica atolado "consertando cano quebrado" (infraestrutura) e pode focar em usar a água para regar a plantação (estratégia).
Diferenciais da Data Facts: Por que somos diferentes das "Fábricas de Software"?
Existem muitas consultorias que operam como "Body Shop" (alocação de profissionais). Elas te "vendem" um profissional e lavam as mãos.
A Data Facts nasceu da minha experiência como cliente. Eu cansei de contratar consultorias que não entendiam de negócio.
Por isso, nossos pilares são diferentes:
1. Elasticidade sem Aumento de Custo Fixo
Seu projeto tem picos de demanda. No início, exige muita engenharia. Depois, muita análise. Depois, apenas manutenção.
Com time interno, você tem um custo fixo alto o ano todo.
Com a Data Facts, ajustamos o squad. Expandimos a equipe rapidamente se você decidir implementar uma IA nova e reduzimos quando entrar em fase de sustentação. Você paga pela utilidade.
2. Agnósticos em Tecnologia
Não somos vendedores de licença de software. Trabalhamos com AWS, Azure, Google Cloud, Databricks, Snowflake, Power BI, Tableau, Metabase.
Recomendamos o que é melhor para o seu bolso e momento, não o que nos paga comissão.
3. DataOps e IA na Veia
Não fazemos apenas o "arroz com feijão" do BI passado. Já estruturamos seus dados pensando que, amanhã, você vai querer plugar uma Inteligência Artificial. Se a consultoria não tiver essa visão de futuro, você vai gastar dinheiro duas vezes.
Comparativo Final: Custo Total de Propriedade (TCO)
Para fechar, vamos a uma conta de padaria (que todo CFO adora):
Time Interno (1 Engenheiro + 1 Analista Plenos):
- Salários + Encargos + Benefícios + Equipamentos + Licenças: ~R
- R$ 35.000,00 a R$ 50.000,00 / mês.
- Tempo para começar a produzir: 3 a 4 meses (recrutamento + ramp-up).
- Risco: Alto (se um sair, o projeto para).
Consultoria de Dados (Squad Data Facts):
- Investimento: Variável (geralmente competitivo ou menor que o custo total da equipe interna acima, dependendo do escopo).
- Tempo para começar a produzir: Imediato (metodologia plug-and-play).
- Risco: Baixo (temos redundância de profissionais; se um consultor sair de férias, outro assume).
- Entrega: Multidisciplinar (você acessa habilidades de Engenharia, Ciência de Dados e Negócios pelo mesmo contrato).
Conclusão: Não Compre Mão de Obra, Compre Resultados
Se você tem orçamento ilimitado e 12 meses para esperar resultados, montar um time interno 100% próprio pode ser uma opção.
Mas se você, assim como os mais de 400 clientes que já atendi na minha jornada, precisa de velocidade, governança e eficiência de caixa, contar com uma consultoria especializada é o caminho mais curto entre seus dados e a receita.
Na Data Facts, unimos a robustez técnica que aprendemos nos grandes bancos com a visão de negócios e agilidade das startups que fundei.
Não deixe seus dados parados esperando a "contratação perfeita". Vamos transformar isso em inteligência agora.
