A integração de dados talvez seja um dos processos mais importantes em um projeto de business intelligence, sobretudo nas fases de tração e escala de startups.
Se a integração não for estruturada do jeito certo, pode comprometer a qualidade dos insights e dashboards, induzindo o gestor a cometer erros na tomada de decisão.
No trabalho de um CFO, por exemplo, esse trabalho é rotina em relação aos dados financeiros e contábeis. Para ele, não basta ter acesso a uma montanha de dados provenientes das melhores e mais diversificadas fontes.
É preciso integrá-los de maneira organizada para obter uma visão holística e compreensível do negócio.
Quer ver como funciona?
Ao longo deste post, descubra o que é integração de dados financeiros e contábeis e qual a sua importância, principalmente para as empresas inovadoras.
O que é integração de dados?
Integração de dados é a consolidação de informações provenientes de diferentes fontes e formatos em uma espécie de hub responsável por centralizar e organizar os dados relevantes.
Sua principal função é proporcionar à gestão uma compreensão clara, abrangente e fundamentada da performance da empresa em seus mais diferentes aspectos.
Na era digital, os dados “são o novo petróleo”: se usados adequadamente, podem impulsionar negócios e criar vantagem competitiva.
Imagine a seguinte situação.
Sua startup está exposta a uma infinidade de dados financeiros gerados por:
- Inputs de usuários
- Planilhas
- ERP
- Governo
- Contabilidade, etc.
Analogicamente, é como se fosse uma mina de ouro que só cresce na medida em que mais e mais dados são gerados.
Ocorre que esses dados nem sempre chegam estruturados (na maioria das vezes, são dispersos e desconexos).
A integração é o que dará sentido a um cruzamento de dados do governo com o de uma planilha interna, por exemplo.
Sem ela, a gestão data driven simplesmente não funciona.
Qual a importância da integração de dados em uma empresa?
A integração de dados é parte essencial do processo de business intelligence, sem o qual a tomada de decisão tem como base apenas “achismos”.
Com os dados integrados e tratados, você pode:
- Implementar métricas e indicadores sobre finanças, marketing, vendas, etc
- Tomar decisões precisas e estratégicas com base em indicadores relevantes
- Aumentar a produtividade por meio da automatização de tarefas repetitivas de análise de dados
- Otimizar os relatórios de BI e dashboards.
Nesse contexto, podemos dizer que o grande desafio da gestão de múltiplas fontes de dados é o alinhamento da informação com o planejamento estratégico do negócio.
Trata-se de um processo que demanda investimento considerável de esforço e tempo, o que implica em maior responsabilidade para os gestores e, por extensão, para o CEO.
Entenda os problemas que a dispersão de dados pode causar
A dispersão de dados (o oposto da integração de dados) é ineficiente por natureza, custa caro para a empresa e não traz os resultados esperados.
Um CFO que recebe dados dispersos e segmentados, por exemplo, gasta muito mais tempo para entender o contexto e tomar uma decisão.
Os desafios são muitos, como enumeramos a seguir.
Desafio 1: sobrecarga de trabalho e custos adicionais
Um dos principais problemas da dispersão de dados é a necessidade de manter equipes dedicadas à criação e manutenção de planilhas, relatórios e/ou painéis.
Além de tempo e dinheiro com horas extras onerosas, a empresa pode precisar de auditorias externas e serviços de consultoria para revisar e validar as informações.
Há ainda o risco de multas e outras penalidades por parte do Fisco por erros e omissões resultantes da gestão ineficiente e falta de controles adequados.
Desafio 2: risco à continuidade e à escalabilidade
A dependência de processos manuais traz riscos também à continuidade operacional, sobretudo quando há troca de colaboradores.
Isso pode impactar, inclusive, a escalabilidade do negócio, dificultando a adaptação e a expansão das operações na medida em que a empresa cresce.
Vale destacar ainda que a operação segmentada limita a capacidade de colaboração, o que pode retardar a inovação e a capacidade de resposta às mudanças de mercado.
Desafio 3: risco de prejuízos à reputação
A falta de integração de dados pode arranhar também a relação da empresa com seus stakeholders, como órgãos reguladores, clientes, instituições financeiras e investidores.
Erros operacionais ou de comunicação podem levar a uma percepção negativa sobre a empresa, afetando limites de crédito, investimentos e colaborações estratégicas.
Em caso de falhas e impactos na governança, a dispersão de dados pode representar uma ameaça direta ao crescimento no médio/longo prazo.
Desafio 4: risco à análise e geração de insights
Os dados dispersos, como vimos, exige uma dedicação excessiva ao trabalho operacional, especialmente na produção e reconciliação de planilhas.
Há pelo menos dois problemas nesse processo:
- Foco no trabalho operacional — quando deveria ser na análise e geração de insights
- Risco de falhas, considerando que os dados não-integrados podem apresentar inconsistências e levar a decisões equivocadas.
Como fazer a integração de dados e evitar a dispersão?
Para fazer a integração de dados do jeito certo (e evitar informações dispersas e desconexas), as startups podem adotar basicamente dois caminhos.
São eles:
1. Soluções próprias de BI
Uma das maneiras de fazer a integração de dados, tanto de fontes internas quanto externas, é por meio de uma estrutura própria de business intelligence.
Você pode adquirir ferramentas de BI capazes de integrar dados do ERP e demais fontes, parametrizar todo o processo de extração e tratamento, além de configurar as métricas e KPIs.
Trata-se, contudo, de um processo caro e trabalhoso, que demanda conhecimento específico e profissionais dedicados.
Se sua startup não tem isso no core (ou não possui volume suficiente de operações que justifique o investimento), talvez essa não seja a escolha mais inteligente.
2. Especialista como aliado estratégico
Uma alternativa mais eficiente é a terceirização da integração de dados a um parceiro especialista.
Empresas com expertise em análise de dados podem criar soluções personalizadas e reestruturá-las na medida em que sua startup cresce e demanda novos serviços.
Além de ser mais eficiente em termos de custo, a escolha de um parceiro especialista dá tranquilidade aos gestores para focar no que realmente importa.
Voltando ao exemplo do CFO, se ele tem um parceiro como a Comece, um hub de soluções de gestão e contabilidade para startups e scale-ups, ele terá mais tempo e insights para trabalhar nas estratégias financeiras de longo prazo.
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