Você já tomou uma decisão baseada em um relatório de vendas e, dias depois, descobriu que os números estavam errados? Ou talvez tenha notado que o faturamento no sistema financeiro não bate com o que está na sua planilha de controle?
Se você é dono de uma pequena ou média empresa (PME) ou atua como analista, sabe que dados errados levam a decisões desastrosas. No mundo do Business Intelligence (BI), existe uma máxima: "Garbage in, garbage out" (Lixo entra, lixo sai). Se a entrada de dados é ruim, o gráfico bonito no dashboard não passa de uma ilusão.
Neste guia, vamos explorar como garantir a confiabilidade dos seus dados através de uma governança simplificada, focada na realidade de quem precisa de agilidade e precisão.
Muitos empreendedores acreditam que a "Governança de Dados" é algo exclusivo para multinacionais com orçamentos milionários. Na verdade, governança nada mais é do que definir regras sobre como os dados são coletados, armazenados e utilizados.
Para uma PME, a governança não precisa de processos burocráticos. Ela precisa de clareza. É saber quem alimenta o CRM, como as vendas são registradas no ERP e onde as planilhas de marketing são salvas.
Dados confiáveis permitem que você:
* Preveja o fluxo de caixa com precisão.
* Entenda quais canais de marketing realmente trazem lucro.
* Identifique gargalos operacionais antes que eles virem prejuízo.
Para saber se seus dados são confiáveis, você precisa submetê-los a um "check-up". Use estes cinco pilares como métrica:
Os dados estão completos? Um erro comum é ter um cadastro de clientes onde 40% não possui o campo "E-mail" ou "Origem da Venda". Sem isso, você não consegue analisar seu CAC (Custo de Aquisição de Clientes).
O valor da venda no seu ERP é o mesmo que aparece na conta bancária? Se sistemas diferentes mostram números diferentes para o mesmo indicador, sua confiança cai por terra.
Você tem o mesmo cliente cadastrado três vezes com nomes levemente diferentes? A duplicidade infla seus números e distorce a realidade do seu market share.
De nada adianta um dado correto de seis meses atrás para decidir o estoque de amanhã. O dado precisa estar disponível no tempo certo para a tomada de decisão.
Os dados seguem o formato correto? Datas no padrão brasileiro misturadas com o padrão americano ou valores sem casas decimais podem travar qualquer ferramenta de BI.
Se você sente que seus dados estão "espalhados" ou são pouco confiáveis, siga este roteiro prático para organizar a casa.
Identifique onde nasce cada informação.
* Vendas: Vêm do ERP ou da maquininha de cartão?
* Contatos: Estão no RD Station, Hubspot ou no WhatsApp do vendedor?
Defina qual sistema é a "Fonte da Verdade". Se houver divergência entre a planilha e o software, o software deve ser a palavra final.
A maior parte dos erros de análise começa na digitação.
* Crie campos obrigatórios nos seus sistemas.
* Use listas de seleção (dropdown) em vez de campos de texto livre sempre que possível (Ex: Em vez de deixar escrever "São Paulo", "SP" ou "S.P", force a seleção de uma sigla padrão).
Antes de levar os dados para um dashboard, é necessário "limpar o terreno". Isso envolve remover duplicatas, corrigir erros ortográficos óbvios e tratar valores nulos. Nas PMEs, isso geralmente é feito durante o processo de ETL (Extração, Transformação e Carga).
Quem é o responsável por atualizar a planilha de gastos fixos? Quem deve garantir que o estoque foi bipado corretamente?
Quando ninguém é dono da informação, a qualidade se perde. Atribua responsabilidades claras.
Imagine que você veja que seu ticket médio aumentou 20%. Antes de comemorar, verifique: as trocas e devoluções foram abatidas desse cálculo? Se o sistema de vendas não se comunica com o de trocas, seu dado não é confiável.
Sua análise indica que o projeto X deu lucro. Mas o analista esqueceu de lançar as horas trabalhadas (timesheet) na última semana. O dado de lucratividade, portanto, é falso. A governança aqui exige que o lançamento de horas seja uma regra inegociável.
Você não precisa de softwares ultra complexos. Algumas ferramentas acessíveis para PMEs incluem:
* Google BigQuery ou Azure SQL: Para centralizar dados e criar regras de validação.
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* Power BI / Looker Studio: Possuem recursos nativos para transformar dados e identificar erros de formatação.
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* Zoho Analytics /DataPrep: Em um pacote único essa solução, permite que você crie conta em minutos, e já consuma sua base e dados sem nenhuma complexidade.
Não espere ter 100% de perfeição para começar a analisar seus dados. A governança de dados é uma jornada contínua, não um destino final. Comece garantindo que os indicadores mais importantes (Faturamento, Margem e CAC) sejam monitorados de perto e validados semanalmente.
Ao implementar uma cultura de cuidado com a informação, sua PME deixará de "achar" para passar a "saber". E é nesse conhecimento que reside a vantagem competitiva.
A confiabilidade dos seus relatórios é o que separa um negócio que cresce de um que apenas sobrevive.
Antes de contratar ferramentas ou iniciar um projeto de BI, descubra em qual nível de maturidade analítica sua empresa está e identifique as principais lacunas na organização dos seus dados.
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