Por que a maioria das empresas não consegue extrair valor dos dados que já tem
Acho que já vi essa situação se repetir em pelo menos meia dúzia de empresas diferentes. Elas contratam ferramentas caras de análise, contratam analistas, e no final ainda não sabem o que realmente está acontecendo. O problema não é a tecnologia. É que elas nunca pararam para mapear o que já tinham de informação antes de gastar dinheiro com nada disso. de modo geral as empresas já possuem informações, sim. Estão espalhadas por todo o sistema interno, em planilhas que ninguém mais usa, em logs de sistema que viraram lixeira digital, em documentos físicos digitalizados sem índice. O que falta é organização e um mapeamento real do que existe.
O primeiro erro: tentar coletar mais dados antes de aproveitar o que existe
Isso é o que mais vejo acontecer. Um gestor chega e diz "precisamos de mais métricas". Aí vem a contratação de um CRM novo, de uma ferramenta de BI, de um data warehouse. Tudo enquanto os dados que já estavam ali dentro simplesmente continuavam abandonados em uma pasta compartilhada do SharePoint ou em uma planilha Excel que alguém atualizava todo mês com copy-paste manual. Já perdi a conta das vezes em que fiz o exercício de levantar o passivo de dados de uma empresa e descobri que eles tinham informações suficientes para responder às perguntas que faziam malha grossa, desde que alguém se desse ao trabalho de cruzar as tabelas corretas.
Como fazer esse mapeamento na prática
Não precisa de consultoria. Comece com um inventário simples. Entre no sistema principal da empresa e liste todos os bancos de dados que existem. Anote o que cada um armazena. Depois, faça o mesmo com as pastas compartilhadas, os emails corporativos, os documentos fiscais. Crie uma planilha com essas colunas: fonte de dados, tipo de informação, frequência de atualização, responsável pelo acesso e data da última alteração. Esse inventário leva de duas a três semanas em uma empresa de médio porte. Pode parecer muito, mas é menos do que o tempo que você vai gastar depois em projetos de dados que nunca vão decolar porque alguém não sabia que a informação certa estava em outro sistema há meses.
Uma coisa que quase ninguém considera: os dados estruturados são a parte fácil. O problema real está nos dados semi-estruturados. Contratos em PDF, notas fiscais digitalizadas, áudios de atendimento, relatórios em formato de imagem. Eu passei semanas tentando recuperar informações de recibos escaneados de um sistema antigo de uma operadora logística porque o banco de dados tinha sido migrado três vezes e os campos originais tinham sido descartados. A solução foi usar OCR com validação humana pontual nos campos críticos, especificamente número de protocolo, valor e data. Demorou, mas funcionou.
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Pegadinhas que ninguém conta
O maior problema que as empresas enfrentam não é a falta de informação. É a falta de confiança nela. Quando você finalmente junta tudo, descobre que os dados têm inconsistências graves. Valores que não batem. Datas que não fazem sentido. Mesmas pessoas cadastradas com identificados diferentes. Em uma oportunidade recente, encontrei uma base de clientes com mais de quatro mil registros duplicados simplesmente porque o sistema permitia cadastro com CPF ou CNPJ, e muitas empresas menores eram cadastradas ora como pessoa física, ora como jurídica, dependendo de quem fazia o registro. Levamos cerca de oito horas para criar um script de deduplicação baseado em similaridade de string combinada com verificação de documento, mas o resultado foi uma base limpa que alimentou um relatório trimestral inteiro.
O ponto é que você vai encontrar essas inconsistências. Precisamente quando decidir que já está pronto para analisar. Então antecipe isso. Reserve tempo para limpeza e padronização antes de qualquer tentativa de análise séria.
Quando o cenário é pior do que parece
Tem um limite para o que dá para fazer com os dados que já existem. Se a empresa nunca registrou nada sistematicamente, se as informações importantes vivem apenas na cabeça de funcionários que estão saindo, ou se os sistemas são tão legados que não permitem exportação de dados, o inventário vai mostrar um vazio. Nesses casos, o melhor é parar de buscar onde não tem e investir em coleta estruturada a partir do zero, com processos definidos desde o início, não como algo que vai ser resolvido depois. Isso é importante porque muita gente insiste em tentar extrair insights de informações que simplesmente não existem com a qualidade necessária. Melhor admitir logo do que construir análises sofisticadas sobre base de areia.
Comece pelo que você tem, não pelo que gostaria de ter
O passo mais subestimado em qualquer projeto de dados é o reconhecimento do ativo existente. A maioria das empresas já tem informação suficiente para começar a tomar decisões melhores amanhã. Elas só precisam parar de comprar ferramentas novas e passar uma semana mapeando o que já está dentro da casa.
