Porque as empresas não usam os dados que recolhem

Ter dados não significa conseguir usá-los

Hoje, praticamente todas as empresas recolhem dados - da atividade comercial, faturação, acompanhamento de processos, relacionamento com clientes. Grande parte dessa informação é registada automaticamente pelos sistemas utilizados no dia a dia, o que cria a ideia de que a base necessária para decidir melhor já existe.

Ainda assim, é frequente encontrar empresas onde os dados estão presentes, mas não são utilizados de forma consistente. As decisões continuam a depender da experiência individual, da perceção das equipas ou de validações feitas à margem dos sistemas. Isto não acontece por falta de vontade ou de ferramentas, a razão é mais estrutural.

Ter dados disponíveis não significa que esses dados estejam organizados de forma a poderem ser utilizados. Na prática, muitas empresas recolhem informação, mas não a conseguem transformar numa base fiável para suportar decisões.

Dados espalhados não são dados utilizáveis

Uma das principais razões para esta dificuldade está na forma como os dados estão distribuídos. Cada sistema cumpre a sua função: o CRM acompanha clientes e oportunidades, o ERP serve para tratar da faturação, e outras plataformas suportam outros processos ou projetos, e individualmente, fazem o seu trabalho.

O problema surge quando é necessário cruzar informação entre estes sistemas. É nesse momento que se percebe que os dados existem, mas não estão organizados como um todo. Para perceber o percurso completo de um cliente, por exemplo, é necessário consultar várias fontes, exportar dados e, muitas vezes, tratá-los manualmente.

Este processo não só consome tempo, como introduz incerteza. Cada exportação de informação pode ter um momento diferente, cada sistema pode estar atualizado de forma distinta, e a consolidação depende de quem a faz.

Nestes casos, o que acontece é que os dados estão dispersos e, dados dispersos raramente são utilizados de forma consistente.

Quando os dados não batem certo, deixam de ser usados

Quando dois sistemas apresentam valores diferentes para o mesmo elemento - quer seja o estado de um processo, um valor financeiro ou um dado de cliente - surge imediatamente a dúvida sobre qual está correto.

Este tipo de situação não é excecional, é um padrão em empresas onde a informação existe em vários sistemas sem uma lógica clara de atualização, e o impacto é direto: deixa de existir confiança nos dados.

Quando essa confiança desaparece, as equipas adaptam-se. Em vez de recorrerem aos sistemas para obter respostas, passam a validar manualmente a informação ou a basear-se na sua própria perceção da realidade. Com o tempo, os dados deixam de ser uma referência e passam a ser apenas mais um elemento a confirmar.

O problema começa antes dos dashboards

Perante esta dificuldade, é comum investir em ferramentas de análise. A lógica é simples: se há dados, é necessário organizá-los e visualizá-los de forma clara. No entanto, quando a base não está alinhada, os dashboards não resolvem o problema, limitam-se a torná-lo mais visível.

Se os dados de origem forem inconsistentes, os indicadores também o serão. Se diferentes sistemas apresentarem valores distintos, essa divergência vai refletir-se nas análises e, em vez de apoiar decisões, os dashboards acabam por gerar mais dúvidas.

Isto acontece porque a capacidade de analisar dados depende, antes de mais, da qualidade e da organização da informação, e a visualização dos dados constitui uma camada posterior. Quando a base não está estruturada, qualquer tentativa de análise fica comprometida.

Sem estrutura, os dados não acompanham os processos

Outro fator determinante é a forma como os dados evoluem ao longo dos processos.

Num fluxo bem estruturado, a informação acompanha cada etapa, sendo criada num momento inicial e depois atualizada à medida que o processo avança, mantendo sempre uma correspondência com a realidade. Quando isto não acontece, os dados deixam de refletir o estado atual das operações.

Este desfasamento não resulta de erro humano, resulta da forma como os sistemas estão organizados. Quando não existe uma lógica clara de circulação de informação, cada sistema passa a representar apenas uma parte da realidade, sem garantir que está alinhado com os restantes, fazendo com que, mesmo que os dados existam não sejam úteis para acompanhar o que está a acontecer.

Quando os dados existem, mas não se cruzam

Este problema torna-se mais evidente em situações onde existem sistemas com funções distintas, mas interdependentes. Por exemplo, numa empresa que atua na mediação imobiliária e na intermediação de crédito, é comum existirem plataformas diferentes para cada atividade.

Se não existir uma forma estruturada de fazer circular a informação entre esses sistemas, o resultado é previsível: informações duplicadas, os estados dos processos não são automaticamente atualizados e a visão global depende de cruzamentos manuais.

Para compreender a situação de um cliente, é necessário consultar várias fontes e validar se a informação está alinhada.

Este tipo de operação não é escalável e introduz risco constante de erro, e mais uma vez, os dados existem. O problema é que não estão organizados de forma a serem utilizados como um conjunto coerente.

O que é necessário para que os dados sejam utilizados

Para que os dados passem a suportar decisões, não basta recolhê-los, é necessário garantir três condições essenciais:

• A primeira é ter uma origem clara para cada tipo de informação. Quando o mesmo dado pode ser criado ou alterado em vários sistemas, a inconsistência é inevitável, por isso, o ponto de partida deve ser definir onde cada dado nasce e é mantido.
• A segunda é garantir consistência. A informação deve ser a mesma em todos os sistemas que a utilizam, sem duplicar dados, mas assegurar que todos os sistemas acedem à mesma base de informação, sem variações.
• A terceira é organizar a forma como os dados circulam. A informação deve acompanhar os processos, passando entre sistemas de forma controlada, sem depender de intervenção manual para se manter atualizada.

Sem estas três condições reunidas, os dados podem existir em quantidade, mas dificilmente serão utilizados de forma fiável.

O papel da interoperabilidade

A interoperabilidade surge precisamente como a forma de garantir estas condições. Não se trata apenas de criar ligações técnicas entre sistemas, mas de estruturar a forma como a informação é partilhada e utilizada.

A interoperabilidade entre sistemas permite que cada sistema mantenha a sua função, ao mesmo tempo que assegura que a informação relevante circula de forma consistente, o que evita duplicações, reduz inconsistências e garante que os dados acompanham os processos.

Os dados deixam de estar dispersos e passam a fazer parte de um conjunto coerente que suporta os processos e a operação da empresa.

O problema não é ter dados, é conseguir utilizá-los

A maioria das empresas já recolhe dados suficientes para melhorar a forma como decide, o que muitas vezes falta é a capacidade de utilizar esses dados de forma estruturada.

Quando os dados estão dispersos, inconsistentes ou desatualizados, deixam de ser uma base fiável e, sem essa base, as decisões continuam a depender de interpretações individuais.

Utilizar dados não é um passo adicional que se adiciona à operação, é o resultado de uma empresa onde a informação está alinhada com os processos e disponível de forma consistente. Sem essa base, os dados continuam a existir, mas não fazem diferença.