{"id":722694,"date":"2025-06-30T16:09:23","date_gmt":"2025-06-30T15:09:23","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artefact.com\/?post_type=blog&p=722694"},"modified":"2025-09-29T11:30:54","modified_gmt":"2025-09-29T10:30:54","slug":"mitigating-challenges-in-developing-analytics-reporting-for-big-corporate-companies","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/blog\/mitigating-challenges-in-developing-analytics-reporting-for-big-corporate-companies\/","title":{"rendered":"Mitigando os desafios no desenvolvimento de an\u00e1lises e relat\u00f3rios para grandes empresas"},"content":{"rendered":"
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Dois grandes desafios sempre se interp\u00f5em no caminho: a fragmenta\u00e7\u00e3o do data em equipes e sistemas isolados e o desalinhamento na l\u00f3gica do data e nas defini\u00e7\u00f5es de KPI. Muitas vezes, esses problemas podem passar despercebidos, mas t\u00eam um impacto profundo no sucesso de qualquer iniciativa de cria\u00e7\u00e3o de pain\u00e9is.<\/p>\n

Neste artigo, revelamos esses desafios por meio de um estudo de caso do mundo real, destacando como o data fragmentado e a l\u00f3gica inconsistente geram a maior parte do esfor\u00e7o em projetos de BI. Exploraremos o trabalho de backend oculto necess\u00e1rio, os obst\u00e1culos encontrados e as estrat\u00e9gias que usamos para fornecer uma solu\u00e7\u00e3o escal\u00e1vel para uma empresa automotiva global.<\/p>\n

Os principais desafios: data fragmentado e l\u00f3gica desalinhada<\/h2>\n

Dois dos maiores obst\u00e1culos na cria\u00e7\u00e3o de pain\u00e9is corporativos n\u00e3o s\u00e3o tecnol\u00f3gicos, mas estruturais: sistemas data fragmentados e l\u00f3gica comercial desalinhada.<\/p>\n

As grandes corpora\u00e7\u00f5es geralmente s\u00e3o estruturadas de forma a incentivar a opera\u00e7\u00e3o independente entre departamentos, unidades de neg\u00f3cios ou mercados geogr\u00e1ficos. Embora isso possa proporcionar flexibilidade em n\u00edvel local, cria grandes desafios quando se tenta criar relat\u00f3rios centralizados que abrangem toda a organiza\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

De acordo com a pesquisa de 2021 da Accenture e do MIT CDOIQ, 37% dos diretores executivos de Data citaram a infraestrutura em silos como o maior desafio para concretizar sua vis\u00e3o de data (Accenture, 2021). Antes que qualquer relat\u00f3rio possa ser feito, as equipes devem primeiro determinar onde o data reside, quem \u00e9 o propriet\u00e1rio, como est\u00e1 estruturado e se \u00e9 confi\u00e1vel. Em muitos casos, apenas localizar o conjunto correto de data pode envolver semanas de idas e vindas entre os departamentos.<\/p>\n

Mesmo depois que o data \u00e9 garantido, muitas vezes surgem problemas de alinhamento mais profundos. Equipes ou regi\u00f5es diferentes costumam usar defini\u00e7\u00f5es ligeiramente diferentes para o mesmo KPI. Uma equipe pode medir as convers\u00f5es semanais com base nas a\u00e7\u00f5es do usu\u00e1rio e outra pode rastre\u00e1-las usando pedidos de produtos. Sem alinhamento nas defini\u00e7\u00f5es, torna-se dif\u00edcil criar pain\u00e9is nos quais as partes interessadas confiem. O resultado \u00e9, muitas vezes, uma falta de confian\u00e7a nos n\u00fameros e uma relut\u00e2ncia em confiar no painel para a tomada de decis\u00f5es.<\/p>\n

Esse cen\u00e1rio fragmentado tamb\u00e9m torna a prepara\u00e7\u00e3o do data um trabalho pesado, muito antes do in\u00edcio de qualquer visualiza\u00e7\u00e3o. Um tempo consider\u00e1vel \u00e9 dedicado \u00e0 limpeza, uni\u00e3o, padroniza\u00e7\u00e3o e transforma\u00e7\u00e3o do data bruto em um estado utiliz\u00e1vel. Essa n\u00e3o \u00e9 apenas uma tarefa t\u00e9cnica. Muitas vezes, \u00e9 necess\u00e1rio que v\u00e1rias equipes concordem com a l\u00f3gica por tr\u00e1s das m\u00e9tricas e das defini\u00e7\u00f5es com as quais est\u00e3o trabalhando. Sem esse trabalho de base, nenhum painel pode fornecer insights confi\u00e1veis. Mas, quando bem feito, ele permite a gera\u00e7\u00e3o de relat\u00f3rios escalon\u00e1veis e confi\u00e1veis, sobre os quais v\u00e1rias equipes podem se basear com confian\u00e7a.<\/p>\n

Estudo de caso - Fornecimento de Dashboards: o caminho para a implementa\u00e7\u00e3o<\/h2>\n

VIS\u00c3O GERAL<\/b>:<\/p>\n

Para um fabricante automotivo global, a Artefact foi encarregada de criar pain\u00e9is de controle centralizados para melhorar a gera\u00e7\u00e3o de relat\u00f3rios em todas as regi\u00f5es. Embora o objetivo parecesse claro: simplificar a an\u00e1lise e fornecer informa\u00e7\u00f5es em tempo real, a realidade da implementa\u00e7\u00e3o em uma organiza\u00e7\u00e3o descentralizada rapidamente se mostrou mais desafiadora do que o esperado inicialmente.<\/p>\n

DESAFIO<\/b>:<\/p>\n

Os neg\u00f3cios da empresa eram organizados por regi\u00f5es e subdivididos em mercados locais, cada um dos quais operava com um alto grau de autonomia. Isso levou a inconsist\u00eancias n\u00e3o apenas nos sistemas usados, mas tamb\u00e9m nas pr\u00f3prias defini\u00e7\u00f5es das principais m\u00e9tricas. Um exemplo not\u00e1vel: enquanto um mercado definia uma \u201cvenda on-line\u201d como o momento em que um pedido era feito no site, um mercado vizinho s\u00f3 considerava uma venda quando o pagamento era recebido. Essas diferen\u00e7as sutis criavam grandes lacunas nos relat\u00f3rios, especialmente quando a lideran\u00e7a exigia vis\u00f5es consolidadas em n\u00edvel regional. Qual defini\u00e7\u00e3o era a correta? Como o data poderia ser agregado sem deturpar o desempenho?<\/p>\n

SOLU\u00c7\u00c3O<\/b>:
\nPara resolver isso, implementamos um\u00a0centralizado data platform<\/b>\u00a0que garantisse que todos os mercados e regi\u00f5es estivessem alinhados \u00e0s defini\u00e7\u00f5es compartilhadas e \u00e0 l\u00f3gica do data. Para isso, foi necess\u00e1rio rastrear cada KPI at\u00e9 a fonte original do data e trabalhar com as equipes locais para unificar as metodologias. O resultado n\u00e3o foi apenas um painel de controle - foi uma mudan\u00e7a fundamental na forma como a empresa tratava e confiava em seu data, permitindo a gera\u00e7\u00e3o de relat\u00f3rios precisos e dimension\u00e1veis entre equipes e regi\u00f5es.<\/p>\n

Principais fatores de sucesso e li\u00e7\u00f5es aprendidas<\/h2>\n

Em meio aos desafios, surgiram v\u00e1rios fatores-chave de sucesso que ajudaram a levar o projeto \u00e0 conclus\u00e3o:<\/p>\n

    \n
  • Automa\u00e7\u00e3o da coleta de data<\/b>: Elimina\u00e7\u00e3o do esfor\u00e7o manual anteriormente gasto no manuseio de arquivos do Excel e tabelas din\u00e2micas, garantindo a disponibilidade do data em tempo real.<\/li>\n
  • An\u00e1lise centralizada<\/b>: data consolidado em um \u00fanico painel de controle, permitindo insights multifuncionais cont\u00ednuos.<\/li>\n
  • Recursos acelerados de gera\u00e7\u00e3o de relat\u00f3rios<\/b>: O tempo de gera\u00e7\u00e3o de relat\u00f3rios foi reduzido de um dia para uma hora.<\/li>\n<\/ul>\n

    Li\u00e7\u00f5es aprendidas:<\/p>\n

      \n
    • O alinhamento entre o backend e o frontend \u00e9 crucial<\/b>: Os requisitos t\u00e9cnicos muitas vezes evolu\u00edram durante o projeto, ressaltando a necessidade de coordena\u00e7\u00e3o antecipada entre a engenharia do data e o design do painel.<\/li>\n
    • As limita\u00e7\u00f5es da ferramenta podem moldar sua solu\u00e7\u00e3o<\/b>: A plataforma de BI de terceiros tinha restri\u00e7\u00f5es de personaliza\u00e7\u00e3o, o que exigia solu\u00e7\u00f5es criativas e o gerenciamento das expectativas das partes interessadas.<\/li>\n
    • O gerenciamento de mudan\u00e7as faz parte do trabalho<\/b>: Muitos funcion\u00e1rios relutaram em abandonar o Excel, destacando a necessidade de treinamento proativo, suporte e comunica\u00e7\u00e3o clara para estimular a ado\u00e7\u00e3o.<\/li>\n<\/ul>\n

      O papel do Artefact na solu\u00e7\u00e3o desses desafios<\/h2>\n

      Na Artefact, somos especializados em superar esses desafios, promovendo a colabora\u00e7\u00e3o, garantindo a consist\u00eancia e fornecendo solu\u00e7\u00f5es de BI impactantes. Nesse projeto, nossa equipe alinhou com sucesso v\u00e1rios departamentos para:<\/p>\n

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      • Padronizar as defini\u00e7\u00f5es de KPI<\/b>: Facilitamos as discuss\u00f5es entre as equipes para criar um conjunto de indicadores de desempenho universalmente aceito.<\/li>\n
      • Formata\u00e7\u00e3o do Unify Data<\/b>: Nossos especialistas simplificaram as estruturas do data em diferentes regi\u00f5es, eliminando inconsist\u00eancias que antes dificultavam a an\u00e1lise.<\/li>\n
      • Eliminar os silos<\/b>: Ao integrar as fontes data em uma plataforma centralizada, possibilitamos insights em tempo real e transpar\u00eancia entre as equipes.<\/li>\n
      • Fornecer uma solu\u00e7\u00e3o escal\u00e1vel<\/b>: Criamos uma plataforma de fonte \u00fanica de verdade com mais de 20 pain\u00e9is din\u00e2micos, oferecendo \u00e0s partes interessadas ferramentas de relat\u00f3rios intuitivas e em tempo real.<\/li>\n
      • Ado\u00e7\u00e3o e treinamento<\/b>: Depois que os recursos de gera\u00e7\u00e3o de relat\u00f3rios foram definidos, organizamos uma s\u00e9rie de treinamentos para garantir que as ferramentas fossem adotadas e incorporadas \u00e0s atividades di\u00e1rias das partes interessadas.<\/li>\n<\/ul>\n

        Ao aproveitar o conhecimento especializado do Artefact, transformamos a abordagem da empresa em rela\u00e7\u00e3o ao data, ajudando-a a ir al\u00e9m dos relat\u00f3rios fragmentados e a adotar um ecossistema anal\u00edtico verdadeiramente integrado.<\/p>\n

        Considera\u00e7\u00f5es finais: A cria\u00e7\u00e3o de recursos de an\u00e1lise e gera\u00e7\u00e3o de relat\u00f3rios come\u00e7a com a cria\u00e7\u00e3o do data foundation correto<\/h2>\n

        Em grandes organiza\u00e7\u00f5es, os maiores obst\u00e1culos a pain\u00e9is eficazes raramente s\u00e3o visuais ou t\u00e9cnicos, mas sim estruturais. Sistemas fragmentados, defini\u00e7\u00f5es inconsistentes de KPIs e equipes em silos criam um n\u00edvel de complexidade que nenhuma ferramenta de front-end pode resolver sozinha.<\/p>\n

        Como esse projeto mostrou, a solu\u00e7\u00e3o desses desafios exige mais do que apenas ferramentas. Exige alinhamento entre os departamentos, um entendimento compartilhado da l\u00f3gica do data e um compromisso com a cria\u00e7\u00e3o de um data foundations s\u00f3lido antes que um \u00fanico gr\u00e1fico seja criado. A maior parte do esfor\u00e7o est\u00e1 no backend, mas esse esfor\u00e7o rende dividendos, pois permite a cria\u00e7\u00e3o de pain\u00e9is dimension\u00e1veis nos quais as equipes confiam, adotam e usam para tomar decis\u00f5es reais.<\/p>\n

        Para as empresas que desejam amadurecer seus recursos de an\u00e1lise, a mensagem \u00e9 clara: invista no trabalho \u00e1rduo de unificar e preparar seu data. Uma vez feito isso, os pain\u00e9is se tornam a parte mais f\u00e1cil.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

        Nas empresas data-driven de hoje, espera-se que a an\u00e1lise de dados e a gera\u00e7\u00e3o de relat\u00f3rios \u2014 por meio de pain\u00e9is \u2014 forne\u00e7am insights r\u00e1pidos e acion\u00e1veis que apoiem decis\u00f5es cr\u00edticas de neg\u00f3cios. No entanto, de acordo com um estudo da Forrester de 2022, 60% das iniciativas de an\u00e1lise n\u00e3o atendem \u00e0s expectativas porque, muitas vezes, os data que alimentam esses pain\u00e9is s\u00e3o pouco confi\u00e1veis, incompletos ou desalinhados (Forrester, 2022).<\/p>","protected":false},"featured_media":725915,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"ep_exclude_from_search":false},"blog-category":[2995,22035],"blog-language":[2991],"class_list":["post-722694","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","blog-category-ai-technology","blog-category-data-ai-consulting","blog-language-en"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/722694","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/media\/725915"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=722694"}],"wp:term":[{"taxonomy":"blog-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/blog-category?post=722694"},{"taxonomy":"blog-language","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/blog-language?post=722694"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}