O Abismo entre "Ter Dados" e "Ter Respostas".
Ao longo da minha jornada empreendedora (desde a fundação de quatro empresas, passando por dois exits bem-sucedidos, até atuar como executivo em startups como a Gama Academy e a Nuria), aprendi uma verdade dura sobre gestão: ter muitos dados pode ser tão perigoso quanto não ter nenhum.
Muitos líderes sofrem de "paralisia por análise". Eles têm terabytes de informações, CRMs lotados, ERPs robustos, mas quando precisam responder a uma pergunta simples: "Qual canal de aquisição me traz o cliente com maior LTV (Lifetime Value)?" ou "Onde está o gargalo da minha operação hoje?", a resposta demora dias ou vem baseada em "feeling".
É para resolver esse abismo que se contrata uma empresa de Business Intelligence (BI).
Mas, diferentemente do que muitos pensam, uma parceira de BI não serve apenas para instalar softwares. O papel dela é atuar como um tradutor de alta performance entre a complexidade técnica (bancos de dados, nuvem, códigos) e a estratégia de negócio (vendas, margem, crescimento).
Neste artigo, vou explicar como funciona a metodologia de uma empresa de BI séria, desmistificar a "sopa de letrinhas" técnica e mostrar por que o contexto de negócio vale tanto quanto o código.
O que realmente faz uma empresa de Business Intelligence?
Imagine que sua empresa é uma cidade grande.
Os seus dados (vendas, acessos ao site, custos) são a água, a energia elétrica e o tráfego dessa cidade.
Uma empresa de Business Intelligence não é apenas o arquiteto que desenha os prédios bonitos (os dashboards). Ela é responsável pelo urbanismo e saneamento básico.
Nós garantimos que:
- A "água" (o dado) chegue limpa na torneira (tratamento de dados/ETL).
- A "energia" não caia quando muita gente ligar o chuveiro (infraestrutura e escalabilidade).
- O trânsito flua para que as pessoas cheguem onde precisam (governança e acesso à informação).
Na Data Facts, nossa atuação vai muito além da visualização. Para entregar inteligência, precisamos dominar três camadas. São elas:
1. A Engenharia (O Alicerce Invisível)
Antes de ver um gráfico, existe um trabalho pesado de Engenharia de Dados. Aqui falamos de ferramentas como Databricks, Snowflake ou BigQuery.
- Analogia: É como a fundação de um prédio. Ninguém vê o concreto enterrado no chão, mas se ele for fraco, o prédio cai. O Databricks, por exemplo, é uma "usina" que processa grandes volumes de dados brutos para deixá-los prontos para consumo.
2. A Semântica (O Dicionário da Empresa)
O que significa "Venda" para você? É quando o contrato é assinado ou quando o dinheiro cai na conta?
Uma empresa de BI padroniza essas regras para que o Financeiro e o Comercial não apresentem números diferentes na reunião de diretoria.
3. A Visualização (A Ponta do Iceberg)
Aqui entram as ferramentas que mostram o resultado final: Power BI, Tableau, Metabase, Looker.
Cada uma tem um propósito. O Metabase, por exemplo, é ágil e excelente para startups que precisam dar acesso a dados para todo o time de forma democrática. O Tableau e Power BI oferecem robustez visual para grandes corporações.
Por que o contexto de negócio é mais importante que a ferramenta?
Aqui entra o meu aprendizado prático atendendo mais de 250 clientes na minha primeira empresa e liderando Vendas e Marketing na Impulso e na Nuria.
Saber escrever código SQL ou Python é uma commodity. O diferencial de uma consultoria de BI de elite é a capacidade de interpretar o dado de acordo com o segmento.
O mesmo indicador pode significar coisas opostas dependendo da indústria. Vamos pegar o exemplo do "Tempo Médio de Atendimento" (TMA) ou tempo de sessão de um usuário.
Exemplo 1: Varejo Online (E-commerce)
Se eu analiso um e-commerce e vejo que o tempo que o usuário passa no checkout aumentou, isso é ruim. Significa atrito, dificuldade de compra. A ação sugerida pela consultoria de BI seria investigar a usabilidade da página de pagamento para reduzir esse tempo e aumentar a conversão.
Exemplo 2: Tecnologia / SaaS (Software as a Service)
Agora, imagine uma plataforma de educação (como a Gama Academy) ou um software de uso diário. Se o tempo de uso do usuário aumentou, isso pode ser ótimo. Significa engajamento, "stickiness" (aderência). O cliente está usando o produto. A ação sugerida seria entender o que ele está fazendo para replicar esse comportamento em outros clientes.
Uma empresa de Business Intelligence que não tem vivência de negócios (Varejo, Saúde, Tecnologia, Finanças) olharia apenas para o número. Nós olhamos para o significado.
Na Data Facts, unimos a frieza dos números com a realidade do mercado. Nossa equipe técnica, que já implementou projetos em grandes instituições financeiras, trabalha lado a lado com consultores que entendem de RevOps, Jornada do Cliente e Growth.
Metodologia de Trabalho: Como "Cortamos Caminho"
Muitas empresas tentam montar times de dados internos e falham. Por quê? Porque contratam um Cientista de Dados Júnior e esperam que ele resolva problemas de infraestrutura, engenharia e negócio sozinho.
Ao contratar uma empresa especializada, você "aluga" uma metodologia validada. Cortamos caminho porque já sabemos onde os projetos costumam travar.
Nosso fluxo padrão na Data Facts segue estas etapas:
1. Imersão e Diagnóstico (Business Understanding)
Não abrimos o computador antes de entender: Qual decisão você não consegue tomar hoje?
- É falta de visibilidade no funil de vendas?
- É dificuldade em prever o fluxo de caixa?
- É cegueira sobre a produtividade da equipe técnica?
2. Arquitetura de Solução
Definimos a stack tecnológica. Não empurramos a ferramenta mais cara. Se você é uma startup ágil, talvez um Metabase conectado a um banco PostgreSQL resolva seu problema com baixo custo. Se você é uma multinacional com regras de compliance rígidas, desenhamos uma arquitetura com governança robusta.
3. Ingestão e Modelagem (Data Engineering)
Criamos os pipelines (tubulações) que levam o dado da origem ao destino automaticamente. Acabamos com a era do "exportar relatório para Excel e colar na outra planilha".
4. Data Viz & Storytelling
Criamos os painéis focados na experiência do usuário (UX). O objetivo é que o gestor bata o olho e entenda o cenário em 5 segundos.
Prazos e Entregáveis: O Que Esperar?
Uma dúvida comum de quem busca uma empresa de business intelligence é o tempo de implementação. Embora cada projeto seja único, trabalhamos com ciclos para gerar valor rápido (Quick Wins).
- Curto Prazo (2 a 4 semanas): Diagnóstico completo, organização das fontes de dados principais e entrega dos primeiros dashboards operacionais (ex: Painel de Vendas em tempo real).
- Médio Prazo (1 a 3 meses): Estruturação de um Data Warehouse (armazém de dados), cruzamento de fontes complexas (Ex: Marketing + Vendas + Financeiro) e relatórios gerenciais/táticos.
- Longo Prazo/Contínuo: Implementação de modelos preditivos (IA), análise de churn (cancelamento), detecção de anomalias e manutenção evolutiva.
Diferente de um software de prateleira que você instala e "está pronto", BI é uma cultura. O mercado muda, seus indicadores mudam, e a inteligência precisa evoluir junto.
Muito além do básico: DataOps e Inteligência Artificial
O mercado de BI evoluiu muito nos últimos anos. Hoje, não basta apenas "olhar para trás" (análise descritiva). As melhores empresas de Business Intelligence preparam o terreno para o futuro.
Na Data Facts, aplicamos conceitos de DataOps.
- Explicação simples: Sabe quando um desenvolvedor de software lança uma atualização do aplicativo e nada quebra? DataOps é aplicar essa mesma agilidade e segurança aos dados. É garantir que, se o Facebook mudar a API dele, seu relatório de marketing não vai parar de funcionar silenciosamente.
Além disso, preparamos sua infraestrutura para IA. Você só conseguirá usar Inteligência Artificial para prever vendas ou automatizar atendimento se seus dados estiverem organizados. Uma casa bagunçada não recebe automação residencial; primeiro você arruma, depois automatiza.
Por Que a Data Facts?
Nossa origem é híbrida. Nascemos da fusão entre a excelência técnica de processamento de dados em ambientes críticos (como bancos e fintechs) e a visão pragmática de operações de vendas e marketing (RevOps).
Entendemos as dores de quem está na operação:
- Time de vendas que não sabe quais leads priorizar.
- O diretor financeiro precisa fechar o mês e os números do ERP não batem com os do CRM.
- O CEO que precisa tomar decisões mas os dados geram mais dúvidas que soluções.
Não somos apenas técnicos de TI. Somos parceiros de negócio que falam a língua dos dados.
Não tenha o custo de decidir no escuro
Em um cenário econômico volátil, ganha quem erra menos e corrige mais rápido. E você só consegue fazer isso se tiver o "painel de controle" do seu avião funcionando perfeitamente.
Se você quer parar de discutir "quem tem o número certo" nas reuniões e passar a discutir "o que vamos fazer com esse número para crescer", a Data Facts é o seu parceiro ideal.
Temos a experiência de quem já esteve na sua cadeira e a capacidade técnica para resolver os desafios mais complexos de dados.
