Transformando Informação em Lucro

Segundo artigo recente do MIT, os dados não são mais o novo petróleo. Isso mesmo, pois enquanto o petróleo se torna cada vez mais escasso e caro, os dados se tornam cada vez mais abundantes e baratos, o volume de dados gerado tanto por CPF’s quanto por CNPJ’s cresce de forma exponencial ano após ano, pra você ter uma ideia, todos os dias o mundo gera 2,5 quintilhões de bytes de dados. Além disso, essa metáfora era utilizada para indicar que os dados brutos, precisavam ser tratados para se tornarem úteis, assim como o petróleo.

Curiosidades:

• 90% dos dados globais foram criados apenas nos últimos dois anos.
• Mais de 40% dos dados da internet foram gerados por máquinas em 2020.
• Até 2025, as pessoas criarão 463 exabytes de dados diariamente.

A promessa da era digital apontava a possibilidade de decisões mais objetivas e baseadas em dados. Mas, atualmente, corremos o risco de não gerar valor com eles, falta tratamento, falta crítica, e ainda, existe uma grande diferença entre dispor de muitos dados e garantir de que o trabalho realizado com eles terá um impacto positivo no negócio.

Se pensarmos no agro, sensores em máquinas, registros de vendas, previsões climáticas, análises de solo e infinitas outras informações têm o potencial de transformar a produtividade e a eficiência. Porém, a realidade mostra que a abundância de dados nem sempre resulta em melhores decisões. Muitas empresas acabam presas em uma espécie de “paralisia analítica”, gastando mais tempo analisando dados do que agindo, isso compromete a competitividade.

Neste artigo você vai ver:

– A importância da formação de profissionais e da qualidade dos dados;

– Desafios e oportunidades para o agro;

– Como alcançar a maturidade digital e os passos para isso;

– Como o uso responsável de dados e a inteligência artificial podem converter um mar de informações em ações lucrativas.

O efeito do excesso de informações

Alguns autores apontam como a inconsistência na interpretação de dados pode prejudicar tomadas de decisão. No agronegócio, isso acontece quando gestores tentam tomar decisões baseadas em um volume excessivo de informações não estruturadas. Essa confusão gera “ruído” nos processos e prejudica a capacidade de identificar oportunidades reais.

Especialistas já alertam para a “infoxicação” – quando a sobrecarga de informações trava a tomada de decisão. Muitas empresas dentro e fora do agro enfrentam esse problema, especialmente quando tentam incorporar novas tecnologias sem um planejamento claro.

Os líderes acabam gastando tempo demais analisando painéis e relatórios, enquanto a urgência do mercado exige respostas rápidas e assertivas. Esse cenário fica ainda pior quando os dados são coletados sem um critério de qualidade ou sem um direcionamento estratégico, a falta de crítica e foco em dados que realmente importam pode levar a investimentos errados e desperdício de tempo e recursos.

Desafios das empresas do agro em dados e como superá-las

– Coletar Dados Demais

Nos dashboards complexos, sem dados úteis e com excesso de indicadores, os gestores com certeza encontrarão dificuldade em extrair informações práticas para a tomada de decisão.

O resultado disso se traduz em demora na resposta ao mercado e perda de oportunidades de vendas. A solução para o problema pode ser feita com uma revisão dos KPIs, focando nos dados realmente relevantes para tomadas de decisão.

– Relatórios manuais (o famoso tirado do ERP e jogado no Excel)

Depender de relatórios manuais e demorados pode trazer falta de agilidade para as empresas.

Com a adoção de dados, automação e IA para análise preditiva de preços e integração de dados de vendas, faturamento e financeiros, a tomada de decisão se torna mais rápida, permitindo negociações mais estratégicas e rentáveis.

– Falta de gestão de estoques baseada em dados

Empresas podem lidar com altos custos por falta de previsibilidade no giro de estoque. Além disso, podem perder lucro no momento da compra de insumos, reduzindo assim sua competitividade no mercado. Com uma solução voltada para gestão de estoque, alertas e uso de IA para garantir que produtos não vençam e que as compras sejam mais estratégicas, as empresas podem começar a monitorar o consumo, reduzir perdas e melhorar a eficiência de toda a sua cadeia de suprimentos.

– Falta de integração entre setores e sistemas

É muito comum encontrar empresas com diversos sistemas que são utilizados simultaneamente, mas sem sintonia e de formas isoladas, podendo causar diversos problemas como: aumento de erros devido à duplicidade de dados e dificuldade na tomada de decisões rápidas e precisas. Além disso, gera falta de visibilidade e controle sobre as operações, desorganização na gestão de recursos e desafios na análise de dados e relatórios. Isso pode trazer custos operacionais mais altos, problemas de comunicação entre equipes e impacto na satisfação do cliente. Sem integração, e o alinhamento estratégico se torna difícil, prejudicando o crescimento e a eficiência do negócio.

– Falta de capacitação do time e de uma cultura de dados

Além de investir em qualidade de dados, as empresas do agro precisam promover uma mudança cultural. Muitas estruturas empresariais ainda são hierárquicas e resistentes à inovação, o que pode dificultar a adoção de novas ferramentas e metodologias.

Este é um grande desafio para empresas que ainda usam modelos engessados de cultura organizacional. É comum que decisões passem por diversas mãos antes de serem aprovadas, isso atrasa a implementação de soluções baseadas em dados.

Para mudar esse cenário, é essencial capacitar os líderes e incentivar equipes a terem mais autonomia, isso pode trazer um cenário em que a análise de dados seja um fator central nas decisões diárias. E o melhor: capacitando a equipe, faz com que as decisões sejam feitas com dados mais precisos e corretos.

ATENÇÃO:

Ainda há um longo caminho quanto à integração desses conhecimentos no dia a dia das operações. A evolução de papéis, como o de líderes do setor de tecnologia dentro das empresas, traz à tona a necessidade de profissionais que não só dominem as ferramentas tecnológicas, mas também tenham uma visão estratégica do negócio e alfabetizados em dados. Essa mudança é extremamente importante para evitar que a abundância de dados se torne um obstáculo e, ao invés disso, se converta em mais lucro e menos despesas.

O caminho para a maturidade digital no agro

Uma pesquisa do TEC Institute de 2024 revelou que 80,9% das empresas brasileiras já possuem uma estratégia digital formalizada, mas a maioria ainda está em estágios iniciais. O MIT Sloan Center for Information Systems Research propôs um modelo de maturidade de IA com quatro estágios.

Nós trouxemos este modelo para a realidade de soluções em dados, visto que o agronegócio em sua maioria ainda caminha para a maturidade digital.

A jornada rumo à maturidade digital é um caminho progressivo que exige não apenas investimentos em tecnologia, mas também mudanças culturais, estratégicas e organizacionais. Trouxemos aqui exemplos de oportunidades e ações recomendadas para avançar de cada etapa – considerando empresas do setor agro que buscam transformar dados em lucro.

Para nós, essa jornada pode ser caracterizada assim:

 

1. Experimentação e preparação

Características desta fase

Nesta fase, a empresa está iniciando sua jornada em dados. O principal objetivo aqui é entender o que a tecnologia pode oferecer e qual o seu potencial para resolver desafios específicos, aplica-los ao negócio e testar resultados. É fundamental garantir que os dados sejam coletados e armazenados de forma organizada, mesmo que de maneira básica.

Aqui a empresa começa a identificar problemas ou oportunidades onde os dados podem gerar valor, mas sem ainda implementá-la de forma robusta.

Exemplos de oportunidades

A empresa pode iniciar experimentos com dados para identificar padrões que ajudem na previsão de safra, faturamento e controle comercial mais eficaz, trazendo decisões mais assertivas para a gestão com o uso de, por exemplo, um business intelligence.

Realize treinamentos para capacitar os colaboradores, preparando o terreno para futuros projetos. Parcerias com cursos e consultorias especializadas para treinar a equipe comercial, analistas e construir uma abordagem baseada em dados.

Como avançar para as próximas fases:

Promova cursos e treinamentos focados em digitalização, alfabetização de dados, ciência de dados e análise preditiva. Estabeleça uma infraestrutura básica de dados, adotando soluções de armazenamento (como nuvem) para centralizar e organizar os dados.

Comece com projetos de baixo risco que possam validar suas hipóteses e demonstrar o potencial da tecnologia para o time, ganhando mais aderência.

 

2. Construção de projetos-pilotos e capacitação

Características desta fase:

Essa fase marca o início da implementação digital em áreas pontuais, com o intuito de testar modelos e validar métricas de impacto.

A empresa deve investir no desenvolvimento de habilidades específicas para operar e interpretar dados e soluções. Nesta fase é importante ter uma definição de KPIs que permitam avaliar os resultados.

Oportunidades nesta fase:

Iniciar projetos para prever a demanda dos produtos usando modelos de análise de dados, ajustando o controle e tomando mais decisões baseadas em dados, expandindo as soluções para mais áreas chave.

Como avançar para as próximas fases:

Escolha áreas com dados disponíveis, confiáveis, e que tenham impacto direto no negócio para testar modelos de digitalização, por exemplo: utilizar um CRM na área comercial junto a um business intelligence, unindo os dados e visualizando suas vendas crescerem e suas decisões melhorarem baseadas em dados.

Estabeleça as métricas criando KPIs claros para medir a eficiência, redução de custos e ganhos de produtividade dos projetos em andamento.

Use os resultados para refinar suas metodologias, ajuste os processos de coleta e análise de dados.

 

3. Desenvolvimento de trabalho com dados

Características desta fase:

A integração de soluções digitais nos processos decisórios nesta fase é real. Os dados passam a fazer parte das operações diárias, influenciando decisões estratégicas e gerenciais.

Desenvolvimento ou customização de algoritmos para atender necessidades específicas da empresa.

É iniciado o processo de conectar dados de diferentes setores, promovendo uma visão integrada do negócio e proporcionando melhores decisões.

Oportunidades nesta fase:

É possível integrar sistemas e cruzar informações que auxiliem na previsão de demanda e na logística de distribuição, otimizando a cadeia de suprimentos.

Empresas que adotam monitoramento da operação diária, permitindo intervenções rápidas e precisas (por exemplo, alertas de vencimentos de estoque).

Como avançar para as próximas fases:

Levando a tecnologia para além dos primeiros setores e integrando-a aos processos críticos dentro da sua empresa, você acelera a resolução de problemas. Invista na personalização das soluções para que considerem as particularidades do negócio do seu negócio, além disso, continue sempre desenvolvendo a equipe para que eles saibam usar os dados da forma cera, fazendo as perguntas certas e trazendo insights que realmente façam a diferença no seu negócio.

Incentive sempre a troca de informações e a colaboração entre áreas para criar uma cultura orientada a dados e digitalização.

 

4. Prontas para o futuro com IA

Características desta fase

Utilização total de soluções em dados; nesta fase a tecnologia está completamente integrada aos processos decisórios e operacionais, impulsionando a criação de novos serviços e modelos de negócio.

A empresa está na vanguarda, constantemente inovando e adaptando seus modelos com base em feedback e aprendizado contínuo.

Quando sua empresa alcança este estágio não apenas otimiza processos, mas também cria novas oportunidades de negócio por meio da IA e está pronta para utilizá-la plenamente.

Exemplos de oportunidades nesta fase:

Com dados de qualidade e uma cultura digital arraigada ao dia a dia da empresa, qualquer organização do agro estará para oferecer serviços e recomendações baseadas em dados em tempo real, além de criar novos serviços digitais para clientes.

Desta forma, surgem novos modelos de negócio e desenvolvimento de plataformas que integrem serviços de IA para monitoramento, previsão e até mesmo comercialização de insumos agrícolas com base em análises preditivas e prescritivas.

Como continuar avançando:

Transforme completamente os processos, reestruture internamente ações que já não fazem mais sentido e prepare o terreno para que a IA seja o pilar central da tomada de decisão e da inovação.

Tenha parceiros de tecnologia para manter a empresa atualizada e sempre com novas ideias e melhorias. Além disso, é muito importante continuar a fomentar a equipe, incentivando uma cultura organizacional que valorize o uso de dados, a experimentação contínua e a inovação, garantindo que todos os níveis da empresa estejam alinhados com a estratégia de dados e IA.

Ter maturidade em dados e uma cultura digital forte dentro da empresa é um processo contínuo e que exige comprometimento, ele não pode ser tratado como apenas um projeto e abandonado em seguida. Além disso, é necessário investimento em tecnologia, capacitação do time e uma cultura organizacional com decisões baseadas em dados no centro.

Tá, e como transformo isso em lucro?

Cada fase de amadurecimento oferece desafios e oportunidades, para sair na frente dos concorrentes (ou correr atrás, caso você tenha demorado muito a iniciar este processo). Se sua empresa conseguir evoluir por essas etapas com comprometimento, pode alcançar a maturidade digital e se posicionar como autoridade, inovar e conquistar mercados, aumentando assim, o lucro de maneira estratégica e confiável.

O futuro do agro pertence a quem souber transformar dados em ações concretas, aumentando sua competitividade, adaptando-se a mudanças e garantindo um crescimento sustentável em um mercado que se torna a cada dia mais dinâmico e exigente.

Assista nossa LIVE sobre qualidade de dados e saiba um pouco masi sobre como aplicar na sua empresa:

Onde usar os dados para aumentar meu lucro no agro?

Usar estrategicamente dados pode aumentar o lucro em diversas áreas. Trouxemos algumas sugestões que podem ser aplicadas no seu negócio:

– Usar dados para analisar mercado, comportamento de compra e histórico de clientes para identificar oportunidades de vendas, melhorar o atendimento e personalizar ofertas.

– Utilizar informações de custos, demanda e concorrência para negociar e definir preços mais competitivos e maximizar a margem de lucro.

– Analisar o histórico de vendas e a previsão de demanda para evitar excessos ou falta de produtos, reduzindo perdas e custos operacionais.

– Avaliar o desempenho de fornecedores, prazos de entrega e custos para negociar melhores condições e reduzir gastos.

– Usar dados financeiros e de mercado para tomar decisões mais seguras sobre crédito a clientes e parcerias estratégicas.

– Analisar o perfil do público-alvo para criar campanhas mais assertivas, aumentando a conversão de leads e a fidelização de clientes.

– Conhecer melhor o seu mercado, comparando seu market share e customer share com potencial de compra e de mercado da sua região, explorando melhor os clientes conhecidos e os não conhecidos.

Ao integrar e analisar de forma conjunta dados de áreas diferentes, você transforma sua visão em uma estratégia clara para o seu negócio, toma decisões mais assertivas e aumenta a lucratividade da sua empresa.

Como a BRID pode te ajudar?

Desde a gestão de vendas e clientes até a otimização de estoques, nós podemos te ajudar. Há mais de 22 anos levamos mais inteligência para nossos parceiros. Fornecemos soluções e serviços que atendem às necessidades do setor, pensamos em cada área de uma empresa do agro e podem ser personalizados de acordo com suas necessidades específicas!

Sabemos que ao integrar dados, você pode tomar decisões mais rápidas e seguras, reduzir custos operacionais e maximizar a eficiência da sua produção e vendas. As soluções da BRID, especializadas na gestão para o agro, permitem a integração e automação completa de dados entre setores, proporcionando uma visão clara do desempenho do negócio. Com ferramentas de inteligência de mercado, CRM, integração de dados, estruturação de Datalakes, Data Warehouses, aplicação e desenvolvimento de IA’s, entre outros, a BRID ajuda a identificar oportunidades de mercado, prever demandas, otimizar recursos e aumentar a margem de lucro, tornando a gestão mais ágil e estratégica.