Qualidade de dados no agronegócio

Todos os dias as empresas produzem e lidam com uma quantidade gigante de dados, provenientes de diversas fontes e ambientes, principalmente quando falamos no agro, são dados de clima, safras, mercado, estoque, entre outros.

Esses dados, por sua vez, são manipulados por diferentes pessoas e departamentos, que usam esses dados em fatores importantes para qualquer organização: aumentar margens, prever giro de estoques, reduzir tempos operacionais, mitigar ameaças e, principalmente, garantir a satisfação dos seus clientes.

Mas é preciso estar atendo: a manipulação desses dados gera riscos como erros, inconsistências e informações duplicadas.

De acordo com um relatório do Gartner, a má qualidade de dados custa às organizações uma média de US$ 12,9 milhões por ano, e a IBM constatou que apesar de 74% delas buscarem se basear em dados, apenas 29% conseguem efetivamente conectar insights para ação.

No agronegócio, onde as margens são frequentemente apertadas e os riscos climáticos e de mercado são altos, esse custo pode ser devastador.

A grande questão é: como fazer com que esses dados estejam corretos e se transformem em resultados?

A resposta está na qualidade dos dados. Dados precisos, confiáveis e bem estruturados são a diferença entre assertividade e o fracasso. Neste conteúdo, vamos explorar como isso se aplica ao cotidiano do agro, com exemplos práticos e algumas reflexões práticas sobre o assunto.

Por que a qualidade de dados é importante no agro?

A má qualidade de dados tem um custo alto, como você já viu. A simples existência das informações não é suficiente. Para que elas gerem valor real, é necessário que sejam precisos, confiáveis e bem organizados.

Os principais problemas de qualidade incluem:

Dados imprecisos: Erros de digitação, falta de padronização, informações desatualizadas ou coleta falha comprometem as análises.

Na prática: o cadastro dos seus clientes está com endereços ou CNPJs incorretos.

Isso gera consequências como entregas atrasadas ou enviadas para locais errados, dificuldades no faturamento e problemas fiscais e perda de credibilidade com a carteira de clientes.

Dados incompletos: Campos vazios ou falta de integração entre sistemas prejudicam a geração de insights confiáveis.

Na prática: foi registrado o volume de produção de uma safra, mas não inclui dados como umidade, tamanho e qualidade dos grãos.

Isso gera um risco de rejeição de lotes no mercado devido à falta de conformidade com os padrões e dificuldade em negociar melhores preços por falta de informações. E nem estamos citando os inúmeros problemas no planejamento de armazenagem e transporte.

Dados desatualizados: no agro as condições mudam rapidamente e, usar informações antigas pode levar a erros estratégicos gravíssimos.

Na prática: uma tabela de preços do sistema não foi atualizada e o valor dos insumos está incorreto.

As consequências virão em forma de uma margem de lucro prejudicada, perda de competitividade e necessidade de refazer negociações, o que prejudica o relacionamento com o cliente.

Dados duplicados: a integração de múltiplas fontes sem controle adequado pode causar distorções nas métricas e sobrecarga nos sistemas.

Na prática: um lote de insumos é registrado em duplicidade, como se fossem dois diferentes.

Este erro poderia trazer uma percepção de que o estoque está maior do que o real e levar a falhas no planejamento de reposição, riscos de ruptura de estoque em períodos de alta demanda e perda de controle sobre o vencimento dos produtos.

Dados inconsistentes: diferenças em formatos ou nomenclaturas dificultam a comparação e a integração de informações, aqui a padronização de dados também aparece como um desafio.

Na prática: uma base utiliza o separador decimal como vírgula (R$ 1.000,50), enquanto outra usa ponto (R$ 1000.50).

Aqui essa inconsistência os relatórios financeiros ficam com resultados imprecisos, isso pode causar erros em pagamentos ou faturamento e a dificuldade em cruzar dados financeiros com outras métricas, como margem de lucro ou custo por unidade.

Esse tipo de erro afeta a eficiência operacional, a confiabilidade de análises e até mesmo a segurança das operações, especialmente atualmente, num momento que as empresas tem buscado adotar cada vez mais a inteligência artificial e aprendizado de máquina. Usar IA sem qualidade de dados é um caminho sem volta para o prejuízo.

E de onde vêm os dados no agronegócio?

No agro, os dados são gerados em múltiplos ambientes e por diferentes pessoas, o que aumenta a complexidade da gestão. Eles podem ser divididos em duas grandes categorias:

Dados internos

• Sistemas de ERP e CRM
• Histórico de vendas e produção
• Sensores agrícolas e monitoramento do campo
• Estoques e movimentação de produtos

Dados externos

• Previsões climáticas
• Preços de commodities
• Informações econômicas e regulatórias
• Benchmarking e dados de concorrentes

Essas fontes, por serem tão diversas, precisam de padronização e integração. Por exemplo, dados climáticos precisam ser convertidos para unidades consistentes (como Fahrenheit para Celsius), os preços de commodities devem ser ajustados para a moeda com que a empresa faz seu planejamento. Além disso, informações de vendas e estoques precisam ser organizadas por períodos de safra para facilitar previsões e análises. Sem esse cuidado, as análises podem se tornar confusas ou imprecisas, comprometendo suas decisões.

Agora, imagine só esta situação: você está preparando o planejamento financeiro para a safra do ano seguinte, levando em consideração os custos de produção, compras de insumos e receitas estimadas. Você recebe um relatório detalhado do seu analista financeiro, que aparentemente apresenta todos os valores em dólares (a moeda está descrita apenas com um $), e com isso, monta seu planejamento considerando essa moeda estrangeira, pensando nas flutuações cambiais e no impacto nos custos internacionais. Quando apresenta esse planejamento à alta gestão da empresa, percebe que, na verdade, os valores estavam em reais e não em dólares.

Esse tipo de confusão pode ser causado pela falta de padronização de dados, e é um desafio comum, não apenas no agro, mas em diversos setores, e acontece quando a integração de dados de diferentes fontes, como fornecedores de insumos, bancos e sistemas de gestão interna, muitas vezes não é feita de maneira eficiente. Esse erro compromete a confiança do time e eventualmente gera decisões erradas que afetam a rentabilidade e a viabilidade dos planos de uma empresa, e compromete não apenas os números financeiros, mas também todas as decisões sobre compra de insumos, gestão de estoques e lucros.

A qualidade de dados no agronegócio é o pilar de resultados eficientes.

Como diz o ditado, se “entra lixo, sai lixo”. A qualidade dos dados que você utiliza é o que fará a diferença na precisão das suas decisões e o sucesso do seu negócio. Se os dados forem saudáveis, sua empresa também será.

O caminho para a excelência em dados é contínuo e precisa de comprometimento em todos os níveis, desde a alta gestão até o operacional. No entanto, os benefícios – desde a redução de custos até a melhoria na tomada de decisões – justificam totalmente os investimentos necessários. No século 21, dados de qualidade vão além de um diferencial, eles são essenciais para o sucesso e sobrevivência de uma empresa.

Um desafio para o Setor:

Segundo pesquisa da Inmarsat, que incluiu corporações da agricultura, cerca de 86% das empresas não estão conseguindo compartilhar e analisar os dados obtidos através de dispositivos tecnológicos de forma eficaz. A qualidade dos dados no agronegócio enfrenta diversos desafios que impactam a eficiência e a tomada de decisões no setor. Um dos principais obstáculos é a integração de sistemas, onde a diversidade de fontes e a incompatibilidade entre tecnologias antigas e novas dificultam a centralização das informações. Além disso, garantir a qualidade e integridade dos dados é importante, pois informações imprecisas ou incompletas podem levar a decisões equivocadas. Segundo a Serasa Experian:

•  para 95% das empresas, a má qualidade das informações atrapalha a interação com o consumidor e a eficiência das operações.
• 89% das companhias ainda encontram dificuldades no gerenciamento de dados.
• 70% ainda não têm controle direto sobre os dados, mesmo sabendo que isso afeta a capacidade de explorar o recurso.

A falta de uma cultura digital também impacta diretamente as estratégias e a qualidade dos dados segundo a MIT Technology Review. Entre os principais desafios destacamos a falta de compreensão sobre a importância de dados de qualidade, a resistência à mudança e falta de capacitação, tanto de líderes quanto de liderados, e a infraestrutura inadequada, por isso, também sempre reforçamos a importância da alfabetização em dados e de levar esta cultura para o seu time para mudar este cenário preocupante.

Qualidade de dados como diferencial competitivo

No agro, cada decisão impacta a produtividade e os resultados, por isso, garantir a qualidade dos dados é primordial. Para isso, é necessário implementar práticas que melhorem a precisão, integridade e consistência das informações. Trouxemos aqui algumas ações para te ajudar a confiar nos seus dados:

• Governança de dados: aqui você cria regras claras para a coleta, manipulação e uso das informações. Mas a governança de dados vai além do simples controle de acesso. Ela estabelece padrões, responsabilidades e monitoramento contínuo para garantir dados precisos, consistentes e confiáveis, essenciais para decisões estratégicas. Praticar governança de dados reduz custos operacionais, elimina retrabalhos e integra departamentos, transformando os dados em competitividade. Isso significa capacitar equipes, padronizar processos e adotar ferramentas que tragam segurança e relevância para as informações.
• Padronização: garante consistência e eficiência, ela unifica formatos, medidas e nomenclaturas. A padronização elimina ambiguidades, reduz erros e facilita a integração entre sistemas e departamentos. Com dados padronizados, é possível realizar análises mais rápidas e confiáveis, permitindo decisões estratégicas mais assertivas. Além disso, a padronização simplifica a comunicação entre equipes e parceiros, traz mais eficiência operacional e fortalece a competitividade.

Empresas que investem na qualidade dos dados têm maior facilidade para:

• Prever giro de estoques e reduzir perdas;
• Ajustar estratégias de preço conforme o mercado de commodities;
• Identificar riscos e antecipar ameaças climáticas ou econômicas;
• Otimizar processos internos e aumentar a satisfação dos clientes.

A qualidade dos dados não é apenas uma questão técnica, mas também de estratégia. Se sua empresa dominar a maneira correta de reunir, padronizar e interpretar dados têm mais chances de liderar o mercado, prever tendências e se adaptar mais rápido às mudanças constantes.

Vamos virar o jogo?

A BRID Soluções hoje é reconhecida como especialista em qualidade e integração de dados no agronegócio, oferecendo soluções que transformam dados em insights valiosos para empresas do setor. Um exemplo importante na nossa atuação em dados é a parceria com a Syngenta, que segue sendo modelo no Brasil e no mundo em integração e qualidade de dados.

Case Syngenta Brasil

A BRID colabora com a Syngenta para aprimorar a gestão de dados e a performance de seus parceiros comerciais. Por meio da implementação de soluções de integração e análise de dados, a Syngenta viu sua agilidade e compreensão sobre o desempenho de sua rede de canais crescer! Isso também facilitou e potencializou o relacionamento com estes canais, resultando em decisões mais informadas e estratégias comerciais mais eficazes. Baixe o estudo de caso clicando aqui!

Nosso compromisso é com a qualidade dos dados!

Com mais de 300 clientes atendidos, a BRID demonstra seu compromisso em proporcionar uma visão global dos negócios e decisões mais assertivas baseadas em dados.

Nossa expertise vai além da simples implementação de soluções: também nos dedicamos a promover uma verdadeira mudança cultural nas empresas, ajudando as equipes a adotarem uma mentalidade orientada por dados. Esse compromisso com a qualidade de dados, aliado ao uso de tecnologias de ponta, permite que as empresas do agro resolvam seus problemas imediatos relacionados à gestão de dados, e principalmente, alcancem uma transformação digital duradoura.

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