Sabia que empresas podem perder até 25% da receita devido a falhas no uso de dados? Veja mais

Em um cenário cada vez mais digital e orientado por informações, a qualidade dos dados se tornou fator determinante para a competitividade do varejo supermercadista. Muito além de números em relatórios, os dados hoje são a base para decisões de precificação, sortimento, logística, redução de perdas, marketing e relacionamento com o cliente. Estudos recentes da Gartner indicam que empresas podem perder até 25% da receita devido a falhas no uso de dados, prejuízo que não impacta apenas resultados financeiros, mas também a eficiência operacional e a experiência do consumidor.

"Cada vez mais diferentes tipos de negócios dependerão de dados e de seu processamento para geração de informações, tomadas de decisão e tomada de ação. Mas de fato, a qualidade desses dados impacta diretamente na assertividade e eficiência das saídas. A meu ver, é preponderante implantar políticas claras de governança, em se tratando de coleta, armazenamento, completude e precisão das métricas e dados que alimentarão modelos de dados. Depois disso, incentivar e investir uma cultura data-driven com equipes treinadas para coletar, minerar e interpretar dados estrategicamente. Com esses dois pontos definidos, conte com plataformas de BI (Business Intelligence) e Analytics robustas com possibilidade de integrações. Esses três fatores implementados em sintonia ajudam a mitigar erros e falhas de dados", explica Nicola Sanchez, CEO Matrix Go.

Rosângela Gelly Soares de Souza, presidente da Gelly Consulting and Training, pontua: "A transformação digital não acontece apenas ao adotar novas ferramentas tecnológicas, ela depende da integração inteligente de sistemas para garantir que dados circulem, insights sejam gerados e decisões estratégicas sejam embasadas em informação de qualidade. Só faz sentido falar em qualidade de dados se pensarmos nas dimensões comuns que precisamos percorrer nessa jornada".

"Sem dúvida, o mais importante para qualquer supermercado e varejista é instituir uma única camada semântica governada que padronize métricas e políticas, aplicada de ponta a ponta com controles de segurança empresariais e IA sobre dados confiáveis. Essa combinação elimina silos, reduz inconsistências e mitiga riscos operacionais, garantindo uma 'fonte única da verdade' acessível nas ferramentas analíticas já adotadas pelas equipes", expõe Sandro Balbuena, líder de negócios da Strategy Brasil.

Atenção às principais falhas

As falhas de qualidade de dados têm origens diversas, mas as mais comuns incluem: dados incompletos ou imprecisos (informações inconsistentes sobre produtos, estoque, fornecedores e clientes); duplicidade e inconsistência de registros (múltiplas bases desatualizadas); falta de governança e processos claros (ausência de políticas para padronização, armazenamento e monitoramento de dados); integração deficiente entre sistemas (fragmentação entre plataformas de e-commerce, ERP, CRM e PDV); e capacitação insuficiente da equipe (profissionais sem treinamento adequado).

Todos esses gargalos podem afetar a melhor interpretação ou utilização de dados, gerando análises equivocadas e uma visão incompleta do negócio, aumentando os riscos de erros, além de dificultar estudos confiáveis, prejudicando não apenas a elaboração de relatórios estratégicos, mas também comprometendo a tomada de decisão de todos os envolvidos no dia a dia da operação, da gestão ao consumidor final.

Denize Navarro, fundadora da Ananda Consultoria, analisa: "Falhas no uso de dados geralmente nascem da falta de estrutura e de clareza no processo de coleta, tratamento e análise. Para evitar esses problemas, é essencial enxergar a Gestão de Dados como ativo estratégico. Isso significa criar fluxos consistentes e estruturados de coleta de dados em todas as etapas críticas dos processos, estabelecer a governança adequada ao cenário da empresa e capacitar as pessoas envolvidas para que cada decisão seja sustentada por informações confiáveis".

"Evitar essas perdas exige que as empresas enxerguem os dados como um ativo estratégico e não apenas como informações dispersas em relatórios. É fundamental investir em processos de coleta padronizados, integração entre áreas e monitoramento contínuo da qualidade dos dados. Além disso, o uso de ferramentas de análise e inteligência artificial pode antecipar falhas, reduzir retrabalhos e transformar dados brutos em insights acionáveis. Ou seja, mais do que armazenar, é preciso criar uma cultura organizacional orientada a dados, onde decisões sejam sempre embasadas em evidências confiáveis", complementa Dione Assis, advogada especializada em recuperação judicial.

Impactos diretos no varejo supermercadista

No contexto dos supermercadistas, falhas na gestão de dados se traduzem em perdas reais. Alguns dos principais pontos são: desabastecimento ou excesso de estoque, comprometendo a experiência de compra e gerando prejuízos; campanhas de marketing pouco assertivas, que ofertam produtos errados para públicos inadequados; decisões estratégicas equivocadas, afetando precificação, sortimento e investimentos em expansão; e insatisfação do consumidor, quando informações incorretas sobre disponibilidade de produtos, preços ou promoções são comunicadas.

"Em qualquer mercado a falta de dados ou o uso errado deles realmente pode custar caro. Quando falamos do mercado supermercadista, onde as margens já são naturalmente apertadas, se não tiver um acompanhamento detalhado dos dados fica ainda mais complicado. Por isso, para evitar falhas no uso dos dados as empresas precisam não apenas consumir os dados gerados mas também ter rotinas de auditoria e monitoramento, além de construir uma cultura orientado a dados e que toda organização saiba como tratar e interpretar estes dados", salienta Carlos Henrique Souza, CEO da Smart Data.

Esses impactos mostram que a falta de qualidade de dados não é apenas um problema técnico, mas um risco direto à vida do negócio, sua competitividade e à fidelização de clientes.

Decisões orientadas por dados: revertendo perdas

Segundo João Chencci, head de Tecnologia da AGR TECH, unidade da AGR Consultores, o principal desafio está em transformar dados brutos em decisões que gerem impacto imediato no negócio: "O segredo está em criar modelos que conectem a informação à tomada de decisão diária, sem burocracia. Quando isso acontece, os resultados aparecem em semanas. As margens não se perdem apenas por decisões erradas, mas também por decisões que chegam tarde demais. O uso correto de analytics permite agir antes do problema e capturar oportunidades que, de outra forma, seriam desperdiçadas".

"Muitas vezes um ajuste simples que bloqueie cadastros incompletos ou incoerentes num formulário ou um direcionamento mais assertivo na equipe ajudam a reduzir dados incompletos. Novamente, manter uma política de governança clara e uma cultura data-driven são cruciais. Mas inevitavelmente, dados incompletos ainda estão propensos a aparecer; para isso, técnicas de mineração de dados, enriquecimento com base em informações externas confiáveis e tecnologia são a solução. Como especialista em IA posso garantir que existem várias soluções tecnológicas que conseguem preencher tais gargalos; um assistente de IA, por exemplo, pode ser direcionado a identificar padrões de ausência de informações e enriquecê-los automaticamente", frisa Nicola Sanchez.

Algumas decisões orientadas por dados já geram impacto direto nas margens, como a integração de dados dispersos, ações tomadas antes do problema surgir e não isolar dados em diferentes áreas, possibilitando análises prévias consistentes e determinações rápidas. Estudos da Nielsen, por exemplo, indicam que apenas a ruptura de estoque responde por perdas médias de 4% a 8% das vendas, prejuízo que pode ser mitigado com previsões precisas. Personalizar ações comerciais com base em inteligência analítica e dados estruturados também permitem estratégias personalizadas por canal e perfil de cliente, potencializando receitas. Outras análises da Nielsen e da IBM também sustentam essas conclusões, ao apresentar que promoções mal planejadas desperdiçam entre 10% e 20% do orçamento de marketing. Além disso, dados da Associação Brasileira da Internet Industrial (ABII) apontam que indústrias que não usam dados de forma preditiva desperdiçam de 8% a 12% do faturamento por ineficiências operacionais.

Rosângela Gelly Soares de Souza destaca: "O entendimento das regras de negócio é imprescindível para determinar como realizar o processo de preparação dos dados (limpar, organizar e estruturar dados de forma consistente). Isso exige conhecimento técnico, ferramentas apropriadas e visão estratégica. Sem essa base, qualquer iniciativa de inovação digital corre o risco de falhar ou, no mínimo, de gerar resultados abaixo do esperado. Os dados são o ponto de partida. É fundamental atuar focado no mapeamento de fontes e diagnóstico de qualidade, limpeza e padronização de dados, integração de dados em ambiente único, e implantação de dashboards e KPIs. Empresas que contam com suportes técnico e estratégico conseguem acelerar sua maturidade digital e tomar decisões mais eficazes, com menos esforço e mais retorno".

Sobre dados incompletos, Denize Navarro reforça: "A melhor estratégia para lidar com base de dados incompletos é atuar na origem da informação, garantindo que os pontos de entrada de dados estejam padronizados e claros. Isso envolve desenhar processos e definir as atividades críticas, aquelas que requerem maior atenção e, possivelmente, terão um indicador associado. A partir daí, deve-se fazer um mapa de indicadores detalhando todos os dados necessários, fontes das informações, periodicidade e responsabilidade pela apuração, conferência e divulgação do dado. Por fim, é necessário comunicar e treinar a equipe explicando a importância da coleta consistente de dados. Quando o time entende que um campo em branco pode comprometer uma projeção de receita ou um planejamento estratégico, o engajamento cresce e a base de dados se torna mais robusta".

Em resumo, dados são motor de crescimento, não apenas suporte. Muitas empresas ainda veem tecnologia como ferramenta secundária, quando, na realidade, ela deve guiar decisões estratégicas. Mais do que tecnologia, é preciso entregar inteligência aplicada ao dia a dia, como enfatiza João Chencci: "Quando os dados são usados como motor, os ganhos surgem rapidamente, inclusive em margem e produtividade”.

Mitigando riscos: falta de governança é o ponto delicado

Para transformar dados em ativo estratégico e evitar perdas, supermercadistas podem adotar algumas práticas essenciais:

• Governança de dados: implementar políticas claras de coleta, armazenamento e atualização das informações;
• Ferramentas de qualidade de dados: investir em softwares que detectem duplicidades, inconsistências e registros incompletos;
• Integração de sistemas: assegurar que ERP, PDV, e-commerce e CRM compartilhem informações em tempo real;
• Treinamento contínuo: capacitar equipes para interpretar dados corretamente e usá-los em decisões estratégicas;
• Auditorias periódicas: revisar dados críticos com regularidade, corrigindo falhas e mantendo padrões de qualidade;
• Monitoramento de indicadores-chave: acompanhar métricas de estoque, vendas e comportamento do consumidor em dashboards confiáveis.

Carlos Henrique Souza afirma: "A governança dos dados é, sem dúvidas, onde as empresas mais falham, neste sentido é importante contar com um time, interno ou externo, capacitado para construir um glossário único de indicadores e trazer processos padronizados e uniformizados para as diferentes fontes de dados".

"Esse, a meu ver, é o principal desafio. Afinal selecionar softwares e habilitar tecnologias para alimentar e minerar dados é muitas vezes mais rapidamente implementável. Agora gerenciar os dados internamente envolve aspectos humanos, treinamentos e controle contínuos. Estruturar responsabilidades é um primeiro passo (Quem é o responsável por coletar e organizar os dados? Com que frequência? Qual o prazo?); definir padrões de nomenclatura e resultados, e acima de tudo, investir em capacitação: é preciso que todos numa organização tenham ideia da dimensão e/ou sejam envolvidos na importância dos dados para a empresa – criar senso de pertencimento", elucida Nicola Sanchez.

Denize Navarro diz em sequência: "Governança na Gestão de Dados não deve ser vista como burocracia, mas como um conjunto de práticas que dão segurança e velocidade à gestão. Outro ponto-chave é a comunicação: a política precisa ser clara, objetiva e aplicada ao dia a dia, não um manual extenso guardado em uma gaveta. Por fim, é necessário disciplina de gestão para implantação, compromisso da liderança e do time. Quando as regras de governança são integradas à rotina, elas se tornam parte natural da cultura da empresa".

Rosângela Gelly Soares de Souza aconselha: "Empresas que mantêm uma estrutura de dados confiável conseguem ter visibilidade em tempo real dos principais KPIs, analisar tendências de mercado com mais precisão, simular cenários futuros com base em dados históricos e criar estratégias mais assertivas e ágeis. Em resumo, dados de qualidade geram inteligência de negócio. E inteligência leva a decisões mais lucrativas. Entre os principais benefícios de uma abordagem estruturada, estão decisões mais rápidas e acertadas, com base em dados confiáveis; maior ROI (Return on Investiment) em tecnologias como IA, Robotics Processing Automation (RPA) e Business Intelligence; aumento de eficiência operacional, eliminação de intervenção manual e redução de retrabalho; e compliance reforçado, com rastreabilidade e governança clara dos dados".

Solução? Construir um fluxo assertivo e ágil

Com informações precisas, integradas e confiáveis, em um ambiente de agilidade, as consequências para os supermercadistas são amplamente positivas, tais como, redução de perdas operacionais, aprimoramento de campanhas, tomadas de decisões de investimento assertivas e o desenvolvimento da capacidade de oferecer ao consumidor a experiência de compra mais satisfatória e eficiente possível.

Sandro Balbuena aponta: "Políticas eficazes de padronização nascem de uma camada semântica governada, papéis claros e controles de segurança aplicados de forma consistente em todos os pontos de acesso, garantindo definições uniformes de métricas e uso responsável dos dados. Esse modelo evita métricas conflitantes, lacunas de controle e interpretações locais, criando base confiável para decisões e projetos de IA"

"A chave é equilibrar rigor e velocidade. Isso pode ser feito com fluxos de trabalho digitais, que reduzam etapas manuais e automatizem tarefas repetitivas. Implementar dashboards em tempo real permite acompanhar indicadores sem precisar esperar relatórios demorados. Ao mesmo tempo, protocolos bem definidos evitam retrabalhos e perdas de tempo em correções. Assim, o fluxo torna-se assertivo porque segue um padrão confiável e ágil porque a tecnologia elimina gargalos. É nessa combinação que empresas conseguem proteger suas margens e acelerar a tomada de decisão", ratifica Dione Assis.

No varejo supermercadista, a qualidade dos dados deve ser encarada cada vez mais como um diferencial competitivo e motor de crescimento sustentável, com soluções para que a gestão de dados seja cada vez mais estratégica. Investir em qualidade e governança de dados não é mais uma opção, mas uma necessidade estratégica para o nosso setor.