Empresa de Análise de Dados: Como Fazer a Escolher Certa

Escolher uma empresa de dados hoje é quase como escolher um sócio. Se você erra, o estrago não é só financeiro. É estratégico.

Como CMO da Data Facts, eu converso com muitos gestores que chegam machucados de experiências ruins com “projetos de dados e IA”.

O padrão é quase sempre o mesmo:

• Dashboards bonitos, mas ninguém utiliza ou confia nos números.
• Equipe exausta, alimentando planilhas manualmente “por fora”.
• Board frustrado, porque a promessa era de decisão em tempo real… e o que veio foi mais complexidade.

Na raiz desses problemas, quase sempre está a mesma decisão: escolher a empresa ou profissional errados de análise de dados.

Este guia completo é para te ajudar a não repetir essa história.

Por que a escolha da empresa de análise de dados é tão crítica?

Um projeto de dados mal feito não é só “projeto que não deu certo”. Ele costuma gerar três efeitos colaterais perigosos:

1. Desconfiança nos números
   Quando cada área tem um “número diferente da verdade”, o dado deixa de ser referência e volta a ser opinião.
   
   
2. Desgaste interno
   Time de negócios acha que TI “complicou demais”. Time técnico acha que “ninguém sabe o que quer”. A empresa fica vacinada contra novos projetos.
   
   
3. Travamento estratégico
   Sem visão clara, o board volta a gerir no escuro, e a concorrência que fez direito ganha vantagem.

Mas o que priorizar antes de decidir o profissional que vai organizar os seus dados?

Antes de olhar fornecedores: clareza sobre a sua dor

Antes de comparar propostas, vale uma reflexão interna rápida:

• Que decisão hoje você toma “no escuro” e quer melhorar com dados?
• Quem vai usar esses dados? Board? Coordenação? Operação?
• Quais sistemas hoje carregam as informações críticas? (ERP, CRM, planilhas, etc.)
• Você quer um projeto pontual ou uma relação contínua de evolução?
  

Ter essas respostas não resolve tudo, mas muda a conversa com qualquer empresa de análise de dados.

Você deixa de pedir “um dashboard” e passa a pedir resultado de negócio.

Tipos de empresas de análise de dados que você vai encontrar

Quando você começa a pesquisar, normalmente esbarra em quatro perfis:

1. “Fábrica de dashboard”

São empresas (ou freelancers) focados em ferramenta: Power BI, Tableau, Looker, etc.

• Entregam telas rapidamente.
• Geralmente não estruturam bem dados, nem regras de negócio.
• Funcionam para projetos muito simples, com poucas fontes de dados.

Risco: você ganha um painel bonito em cima de uma base frágil.

2. Outsourcing / alocação de profissionais

Modelos de “alugar” um analista, engenheiro de dados ou cientista de dados por hora ou mês.

• Bom para empresas com liderança técnica forte já existente.
• Você mesmo precisa dizer o que fazer, revisar modelo, garantir qualidade.

Risco: sem liderança sênior interna, o esforço se dispersa e o projeto não anda.

3. Consultoria de dados estratégica

São empresas que combinam visão de negócio + engenharia de dados + BI/IA.

• Começam entendendo objetivos de negócio, depois desenham arquitetura.
• Normalmente trabalham com descoberta, diagnóstico, roadmaps e evolução contínua.
• Têm times multidisciplinares (engenharia, analytics, experiência de usuário, governança).

É o modelo que a Data Facts segue. Em geral, é o mais adequado para empresas que querem que o projeto sobreviva ao primeiro dashboard.

4. Plataformas / produtos com camada de serviço

Softwares de dados (ou de um nicho específico, como vendas, financeiro, marketing) que oferecem:

• Produto pronto + alguma customização.
• Suportam bem casos padrão, com menos necessidade de arquitetura sob medida.

• Quando o negócio tem uma operação muito específica, acontece:

• O produto resolve 80%, mas os 20% que faltam são justamente onde está a vantagem competitiva.

• Às vezes você começa a adaptar processos internos para caber no produto, em vez de o produto respeitar seu modelo de negócio.

• Fica difícil evoluir além do que a plataforma permite.

Risco: se o seu negócio foge muito do padrão, você pode “forçar o encaixe” e perder nuances importantes.

7 critérios para escolher a empresa certa de análise de dados

Na prática, o que separa uma boa empresa de análise de dados de uma que só vende ilusão é a combinação desses critérios.

1. Capacidade de entender o seu negócio (não só o seu banco de dados)

Pergunte e observe:

• Eles fazem perguntas sobre modelo de receita, margens, metas, funil, operação?
• Sabem traduzir o que um CFO, COO, Diretor Comercial ou CMO realmente precisa ver?
• Conseguem propor KPIs que talvez você ainda nem acompanhe?

Você não quer só técnicos: quer inteligência de negócio em cima dos dados.

2. Profundidade técnica em toda a jornada do dado

Projetos de dados que funcionam passam por quatro camadas:

1. Engenharia de Dados – ingestão, integração, tratamento e orquestração.
2. Modelagem e Governança – definição de tabelas, relações, regras de negócio, versionamento.
3. Analytics e Visualização – dashboards, análises, relatórios, storytelling.
4. IA e automações – predições, recomendações, detecção de anomalias, copilots, etc.

Avalie:

• A empresa tem engenheiros de dados de fato, além de outros profissionais como analistas de BI?
• Falam de qualidade de dado, latência, custo de infraestrutura, segurança?
• Conseguem explicar a arquitetura proposta de forma clara?

3. Governança, segurança e qualidade de dados

Dado não é só “informação”. É ativo sensível.

Pergunte:

• Como eles garantem qualidade e consistência dos dados?
• Existe política clara de acessos, papéis e permissões?
• Como tratam dados pessoais (LGPD), históricos, logs e auditoria?

Se a empresa não fala espontaneamente de governança, você pode estar contratando um problema futuro.

4. Metodologia de projeto e forma de trabalho

Você quer fugir tanto do projeto “sem fim” quanto da “entrega relâmpago que não se sustenta”.

Avalie se:

• Existe uma etapa clara de diagnóstico antes de sair desenhando dashboard.
• Eles trabalham com sprints e entregas incrementais, em vez de um “big bang” no fim.
• Vocês terão momentos de alinhamento com áreas-chave (finanças, vendas, operações, TI).
• Há um plano de adoção e treinamento, não só de entrega técnica.

Um bom projeto de dados começa com menos tela e mais quadro branco.

5. Seniores de verdade no projeto (e não só no comercial)

Outra pergunta importante: quem, de fato, vai colocar a mão no seu projeto?

• Você conhece o nome e o perfil do líder técnico do trabalho?
• Há envolvimento de alguém que já implantou dados em contexto parecido com o seu?
• Ou tudo está na mão de um time júnior, supervisionado “de longe”?

Em dados, a senioridade evita escolhas arquiteturais ruins que custam caro lá na frente.

6. Cases, provas reais e aderência ao seu contexto

Não basta ter logotipo bonito em apresentação.

Procure evidências de que a empresa sabe atuar em cenários como o seu:

• Cases com descritivo de problema → solução → resultado.
• Projetos em setores similares (educação, serviços financeiros, varejo, indústria, saúde, etc.).
• Depoimentos que falem de decisão melhor, ganho de tempo, redução de retrabalho, não só de “painel bonito”.

E pergunte diretamente:

“Se você tivesse que executar algo parecido com o que fez nesse case, o que faria diferente hoje?”

A resposta revela maturidade.

7. Modelo de contratação, custo e transparência

Aqui entram as decisões práticas:

• Projeto fechado x modelo contínuo (Data as a Service).
• Como são tratadas mudanças de escopo inevitáveis?
• Qual é o plano de evolução depois da primeira versão?
• Como o custo se comporta se suas demandas crescerem?

• Preços muito abaixo do mercado, sem explicação.
• Propostas que não especificam claramente entregáveis, responsabilidades e limites.

O objetivo não é achar a opção mais barata, mas a mais saudável para o ciclo de vida dos seus dados.

Red flags: sinais de que você deve pensar duas vezes

Alguns sinais práticos de alerta:

• A empresa não pergunta sobre seus sistemas atuais, nem pede amostras de dados.
• Ninguém fala de integrações, qualidade de dado ou governança.
• A proposta é só “desenhar dashboards” sem falar de arquitetura.
• Não existe plano de adoção pelo time. O foco é só “entregar e ir embora”.
• Tudo é “muito fácil” e “muito rápido”, independentemente da complexidade do seu negócio.

Quando tudo parece simples demais, normalmente alguém não está enxergando o problema inteiro.

Perguntas prontas para levar para a próxima reunião com fornecedores

Você pode literalmente copiar e colar essas perguntas no seu roteiro antes de contratar uma empresa de análise de dados:

1. “Quais decisões de negócio o seu trabalho ajuda nossos diretores a tomarem melhor?”
2. “Como vocês tratam qualidade de dados e evitam números conflitantes entre áreas?”
3. “Que tipo de arquitetura de dados vocês normalmente recomendam para empresas como a nossa?”
4. “Quem será o líder técnico do projeto? Posso falar com ele/ela antes de fechar?”
5. “Quais são as maiores armadilhas que vocês já viram em projetos como este, e como evitam?”
6. “Depois do primeiro dashboard, como funciona a evolução? Vocês seguem junto ou é algo pontual?
7. “Como medimos sucesso do projeto em 3, 6 e 12 meses?”   

Consultoria de dados x time interno: quando faz sentido cada um?

De forma bem direta:

• Time interno faz sentido quando:
  
  • Você já tem uma estratégia de dados madura.

• • Possui liderança técnica sênior e quer escala e continuidade.

• • Precisa de conhecimento extremamente específico sempre “dentro de casa”.
    
    
• Consultoria de dados faz sentido quando:
  
  • Você quer sair do zero ou do caos atual para um ambiente estruturado.

• • Precisa de uma visão externa para desenhar arquitetura, governança e primeiros produtos de dados.
  • Quer acelerar resultados sem gastar anos montando o time ideal.

Muitas empresas começam com consultoria, estruturam a base e, com o tempo, fortalecem o time interno em cima desse alicerce.

Como a Data Facts trabalha nessa escolha

Na Data Facts, a nossa visão é simples: Dado só faz sentido se fala a linguagem do board e da operação ao mesmo tempo.

Por isso, nos projetos de análise de dados trabalhamos em quatro movimentos principais:

1. Mapear – mergulho em objetivos, indicadores críticos, fontes de dados e dores atuais.
2. Desenhar – arquitetura, modelagem, governança e priorização dos primeiros produtos de dados.
3. Construir e Validar – pipelines, camadas de dados, dashboards e automações com ciclos curtos de feedback.
4. Evoluir – manutenção, novos recortes, integrações adicionais, IA aplicada em cima de uma base sólida.
   
   

Nosso papel na liderança é garantir que tudo isso se traduza em algo simples de explicar para o board:
o que mudou na forma como a empresa decide, acompanha e corrige rota.

Se você está justamente no momento de escolher uma empresa de análise de dados ou revisitar um projeto que não entregou o que prometia, vale conversar com calma, comparar modelos e usar esses critérios como filtro.

E, claro: se quiser trocar ideias antes de tomar a decisão, você pode falar comigo ou com o time da Data Facts.

Às vezes, o melhor insight nasce justamente nessa primeira conversa. Vamos nos falar?