Implementação de BI

O Fim da Era do "Eu Acho".

No mundo dos negócios, existem dois tipos de empresas: as que navegam por instrumentos e as que navegam olhando pela janela. Quando o tempo está bom, ambas conseguem voar. Mas quando a tempestade chega — uma crise econômica, um novo concorrente ou uma mudança de comportamento do consumidor —, quem voa "no visual" geralmente cai.

Ao longo da minha trajetória, aprendi uma verdade dura: o "feeling" do dono tem um teto de crescimento.

Chega um momento em que a intuição não escala. Você não consegue intuir a margem de contribuição de 5.000 SKUs ou prever o Churn de 10.000 clientes apenas conversando no café.

É aqui que a implementação de BI para empresas deixa de ser um "projeto de tecnologia" e vira uma questão de sobrevivência.

Muitos gestores adiam esse projeto por acreditarem em um mito perigoso: "Implementar BI demora, é caro e minha empresa é uma bagunça".

Neste artigo, vou provar o contrário. Vou mostrar como, na Data Facts, transformamos o caos de planilhas em inteligência de decisão em apenas 60 dias. Não é mágica, é processo.

O Custo Invisível da Decisão sem Dados

Antes de falarmos do cronograma, precisamos entender o que está em jogo.

Imagine que sua empresa é um carro de Fórmula 1. Você tem o melhor motor (produto) e o melhor piloto (equipe). Mas se o piloto não tiver o painel de telemetria avisando que o pneu está desgastado ou que o combustível está acabando, ele vai perder a corrida para um carro inferior, mas melhor gerenciado.

A implementação de BI para empresas serve para responder perguntas que hoje são respondidas com "eu acho":

• "Eu acho que nossa campanha de marketing está dando lucro." (Mas qual o CAC real por canal?)
• "Eu acho que a equipe comercial está performando bem." (Mas a conversão caiu 10% no funil intermediário e ninguém viu).
• "Eu acho que temos estoque." (Mas o produto curva A está em ruptura há 3 dias).

O objetivo do BI é matar o "eu acho" e instaurar a cultura do "os dados mostram".

O Mito da Demora: Por que Projetos Tradicionais Fracassam?

Por que tantas consultorias pedem 6 meses ou 1 ano para entregar um dashboard?

Geralmente, por três motivos:

1. Focam só na Ferramenta: Instalam o Power BI, mas esquecem de arrumar o banco de dados (Engenharia). O gráfico fica pronto, mas os números estão errados.
2. Falta de Visão de Negócio: O consultor técnico não entende de margem, EBITDA ou funil de vendas. Ele perde meses perguntando o óbvio.
3. Escopo Aberto: Tentam mapear a empresa inteira de uma vez. Isso é impossível.

Na empresa Data Facts, nossa abordagem é diferente. Utilizamos metodologias ágeis e frameworks pré-validados em setores como Saúde, Finanças e Varejo. Isso nos permite realizar uma implementação de BI para empresas completa, incluindo a engenharia de dados pesada, em um ciclo fechado de 8 semanas (60 dias).

A Linha do Tempo: Como Fazemos em 60 Dias

Dividimos o projeto em 4 Sprints (ciclos) de 15 dias. É um ritmo intenso, mas necessário para gerar valor rápido (Quick Wins).

Dias 1 a 15: Imersão, Diagnóstico e Arquitetura (O Alicerce)

Não colocamos a mão em código na primeira semana. Primeiro, precisamos entender a dor.

Minha experiência em RevOps me ensinou que um dado sem contexto é inútil.

• O que acontece: Entrevistamos os diretores e gerentes. Mapeamos as perguntas de negócio (ex: "Quero saber por que perco vendas na etapa de proposta").
• O Entregável: O Plano de Métricas (KPI Tree) e o desenho da Arquitetura Técnica.
• Analogia: É como o arquiteto desenhando a planta da casa. Antes de comprar tijolo, precisamos saber quantos quartos a casa terá.
• Diferencial Data Facts: Já chegamos com sugestões de indicadores. Se você é uma clínica de saúde, sabemos que você precisa medir "Taxa de Ocupação" e "Glosa". Se é uma SaaS, sabemos que precisa medir "MRR" e "Churn". Não começamos do zero.

Dias 16 a 30: Engenharia de Dados e ETL (O Encanamento)

Esta é a fase crítica que muitas ferramentas de "self-service BI" ignoram. Seus dados estão espalhados: parte no CRM (Salesforce/Pipedrive), parte no ERP (SAP/Totvs), parte em planilhas de Excel e parte no Google Ads.

• O que acontece: Nossos engenheiros constroem os pipelines (tubulações) que conectam nessas fontes, extraem os dados, limpam a sujeira (nomes errados, duplicidades) e armazenam tudo em um local seguro e centralizado (Data Warehouse).
• O Entregável: Uma base de dados única, limpa e confiável.
• Analogia: É o tratamento da água. Pegamos a água suja do rio (seus sistemas), passamos pela estação de tratamento (ETL) e a deixamos potável na caixa d'água (Data Warehouse).
• Importante: Aqui aplicamos governança. Definimos quem pode ver o quê, garantindo segurança desde o dia 1.

Dias 31 a 45: Modelagem e Regras de Negócio (A Lógica)

Agora que temos dados limpos, precisamos ensinar ao computador as regras da sua empresa.

• O que acontece: Criamos as medidas e cálculos.
  • O que é "Venda Líquida"? É o valor da nota menos impostos e devoluções.
  • Como ratear o custo fixo por centro de custo?

• O Entregável: O Modelo de Dados (Star Schema) pronto.
• O Segredo: É aqui que a mágica acontece. Um bom modelo faz com que um relatório de 10 milhões de linhas carregue em 2 segundos. Um modelo ruim faz ele travar.

Dias 46 a 60: Visualização (Dashboards) e Cultura (Treinamento)

Só agora, na reta final, desenhamos os gráficos. E aqui entra o Design e UX (Experiência do Usuário).

• O que acontece:
  1. Data Viz: Construímos painéis intuitivos. Nada de poluição visual. O gestor deve bater o olho e saber se o resultado é bom ou ruim em 5 segundos.
  2. Treinamento (Data Literacy): Ensinamos seu time a usar. Não apenas "clicar no filtro", mas interpretar. "Se esse número caiu, o que eu faço?".

• O Entregável: A plataforma de BI no ar, rodando automaticamente, e a equipe treinada.

Como Conseguimos Ser Tão Rápidos?

Você deve estar se perguntando: "Como a Data Facts faz em 60 dias o que meu TI interno não fez em 1 ano?".

A resposta está na especialização e nos aceleradores.

1. Squads Multidisciplinares Prontos:
   Quando você contrata internamente, leva 3 meses só para achar um Engenheiro de Dados e mais 3 para ele entender o negócio.
   Nós alocamos um Squad que já joga junto: um Engenheiro (para o encanamento), um Analista de BI (para o visual) e um Gestor de Negócios (para a estratégia). O entrosamento gera velocidade.
2. Agnosticismo Tecnológico:
   Não perdemos tempo tentando reinventar a roda. Usamos a Modern Data Stack. Se você precisa de algo rápido, usamos conectores prontos (como Fivetran ou Airbyte) e ferramentas de visualização ágeis (Power BI, Metabase). Adaptamos a ferramenta ao prazo, não o contrário.
3. Biblioteca de Conhecimento:
   Já implementamos BI para mais de 150 empresas na minha consultoria anterior e em projetos atuais. Já temos os scripts de limpeza para os principais ERPs e CRMs do mercado. Não começamos programando do zero; começamos adaptando o que já funciona.

Além dos 60 Dias: A Evolução Contínua

Uma dúvida comum sobre a implementação de BI para empresas é: "E depois dos 60 dias? O projeto acaba?".

A implementação acaba. A evolução começa.

Em 60 dias, entregamos o que chamamos de "Produto Mínimo Viável de Dados" (Data MVP). Você terá os seus principais indicadores (Vendas, Financeiro ou Operação) rodando.

A partir do dia 61, entramos em modo de Sustentação e Evolução:

• Criar novas visões.
• Integrar novas áreas (ex: agora que temos Vendas, vamos plugar o RH).
• Começar a aplicar Inteligência Artificial e modelos preditivos sobre essa base organizada.

Lembre-se: BI é um organismo vivo. Sua empresa muda, seus indicadores mudam.

Por Que Agora?

O mercado não perdoa ineficiência.

Enquanto você lê este artigo, seu concorrente pode estar analisando um dashboard que mostra exatamente onde ele deve atacar a sua base de clientes.

A implementação de BI para empresas deixou de ser um diferencial para ser o "arroz com feijão" da gestão moderna.

A escolha que você tem hoje é:

1. Continuar no escuro, dependendo do "feeling" e de planilhas manuais que quebram.
2. Resolver isso de uma vez por todas nos próximos 2 meses.

Na Data Facts, unimos a robustez da engenharia de dados (necessária para bancos e grandes indústrias) com a agilidade de negócios (necessária para startups e varejo).

Se você quer ver seus números reais em 60 dias, nós temos o caminho.