Buscar dados de diversas fontes, internas e externas, como relatórios de mercado e sistemas contábeis, é essencial para obter uma visão completa e tomar decisões mais embasadas.

Combinar essas diferentes fontes proporciona insights valiosos sobre o comportamento dos clientes, os riscos e as oportunidades de mercado. Além disso, uma coleta bem estruturada ajuda a garantir que as informações sejam precisas e confiáveis desde o início, evitando problemas futuros.

Sendo assim, a coleta de dados é o ponto de partida para garantir que sua equipe financeira tenha informações de qualidade para trabalhar. E, quando aliada à automação, é possível corrigir erros nesse processo, que muitas vezes provocam retrabalho e falhas manuais. Ferramentas automatizadas permitem não só a coleta rápida, mas também a validação em tempo real, garantindo que os dados capturados estejam prontos para análises mais profundas.

Agora, vamos explorar como a coleta de dados financeiros deve ser estruturada para garantir que todos os processos subsequentes, como análise e geração de relatórios, sejam eficientes e baseados em dados confiáveis.

Antes de tudo, o que é coleta de dados?

Coleta de dados é basicamente o processo de reunir informações de diferentes fontes, tanto internas quanto externas, como relatórios de mercado e sistemas contábeis. Para departamentos financeiros, ela é crucial para que você tenha uma visão completa e embasada para tomar decisões estratégicas. Quando bem feita, essa coleta garante que os dados estejam organizados e prontos para serem usados, evitando retrabalho e falhas que possam prejudicar a análise.

Como padronizar e ter consistência na coleta de dados com ETL?

Já falamos sobre a importância da coleta e da qualidade dos dados, mas é sempre bom lembrar que, quando falamos de dados financeiros, a consistência e a padronização são pilares fundamentais. 

Não adianta coletar uma quantidade enorme de informações se elas não forem tratadas adequadamente. E é aí que entram as ferramentas ETL (Extração, Transformação e Carga), que, como você já sabe, são essenciais para garantir que os dados estejam no formato certo, sem redundâncias e com a consistência necessária para decisões estratégicas.

Vamos detalhar como esse processo funciona:

• Padronização de formatos de dados: a coleta de dados financeiros vêm de diversas fontes, como planilhas, bancos de dados e arquivos externos. Com o ETL, você pode padronizar esses dados em um formato único e consistente, o que facilita a análise;
• Eliminação de redundâncias: o ETL também ajuda a remover dados duplicados ou informações redundantes, o que garante que os dados analisados sejam limpos e relevantes;
• Garantia de consistência e qualidade: durante a fase de transformação, o ETL valida os dados, detecta erros e inconsistências, e faz as correções necessárias, mantendo a integridade das informações.

Esse processo envolve a coleta, a validação para verificar possíveis problemas, a comparação e detecção de erros entre os conjuntos de dados, a resolução de discrepâncias, seguida pela verificação de que tudo foi corrigido corretamente. 

Por fim, documentar o processo é essencial para fins de auditoria e conformidade. Tudo isso, melhora a precisão, eficiência e transparência da gestão de dados financeiros, tornando a operação mais ágil e segura.

Quais os desafios dessa coleta de dados? 

Quando falamos de dados financeiros em tempo real, surgem dois grandes desafios: latência e precisão. Garantir que as informações fluam de maneira rápida e sem erros é fundamental, especialmente em um setor tão dinâmico como o financeiro. A latência, ou o atraso na entrega dos dados, pode prejudicar análises e decisões, enquanto a precisão garante que os dados estejam corretos e atualizados.

A soluções para esses desafios são

Embora cada organização precise avaliar seus próprios recursos e ROI antes de investir em uma solução automatizada, essas tecnologias trazem grandes vantagens, como garantir a agilidade e a confiabilidade dos dados financeiros em tempo real.

Como garantir a confiabilidade de tantos dados diferentes?

A confiabilidade dos dados começa no momento da coleta e segue por todo o ciclo de vida dos dados. Validar esses dados de forma eficiente é necessário para garantir que as análises e decisões financeiras sejam baseadas em informações precisas. Algumas práticas e ferramentas para validar a qualidade dos dados desde o ponto de coleta, são: 

1. Validação de formatos: Certifique-se de que números e datas estejam no formato correto. Por exemplo, transações financeiras devem estar padronizadas (ex.: “YYYY-MM-DD” para datas). Isso evita erros durante análises e comparações.
2. Verificação de valores sensíveis: Valores numéricos fora de uma faixa razoável podem indicar erros. Um valor negativo em campos como receita de vendas deve ser imediatamente investigado, assim como salários que excedem limites predefinidos.
3. Consistência de categorias: Campos categóricos, como centro de custo ou departamento, deve seguir uma lista predefinida de valores válidos para evitar erros de digitação ou nomes inconsistentes.
4. Validação de códigos: Use expressões regulares para validar formatos de códigos, como números de fatura ou clientes, garantindo a consistência em todo o sistema financeiro.
5. Monitoramento automático: Ferramentas automatizadas ajudam a monitorar a qualidade dos dados, desde a coleta até o processamento, identificando e corrigindo problemas em tempo real.

Quais os benefícios claros de uma coleta de dados eficiente?

Ou seja, seguir essas práticas traz benefícios diretos para as equipes financeiras, como:

• Redução de custos: ao evitar retrabalho e correção de erros, o time financeiro economiza tempo e recursos que podem ser melhor aproveitados em análises estratégicas;
• Eficiência operacional: com dados padronizados e consistentes, os processos financeiros se tornam mais ágeis e precisos, permitindo que as equipes foquem em decisões de alto impacto ao invés de ajustes manuais;
• Conformidade regulatória: uma coleta de dados bem estruturada e monitorada em tempo real reduz o risco de não conformidade com regulamentações, evitando sanções e penalidades que possam comprometer a operação.

Depois da coleta de dados, qual o próximo passo?

Agora que entendemos a importância de uma coleta de dados eficiente, estamos um passo mais perto de garantir que suas decisões financeiras sejam baseadas em informações confiáveis. Com os dados bem estruturados e a automação ajudando a evitar erros, sua equipe já está no caminho certo para operar de forma mais ágil e precisa.

Mas não para por aí: coletar dados é só o começo dessa jornada. O próximo passo é garantir que esses dados sejam validados, ou seja, que estejam corretos, consistentes e prontos para serem usados sem preocupações. 

No próximo tópico, vamos falar sobre validação de dados e como essa etapa é crucial para manter a qualidade e a confiabilidade das informações que você e sua equipe utilizam todos os dias. A próxima leitura!