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. Vamos lá?

O que você vai aprender neste capítulo?

• Por que a coleta de dados é essencial para a precisão das análises financeiras e a tomada de decisões estratégicas;
• Como integrar dados de diversas fontes — internas e externas — para garantir uma visão completa e confiável do cenário financeiro da empresa;
• Os principais desafios da coleta de dados, como latência e precisão, e como superá-los com tecnologia e automação;
• Como o uso de ETL (Extração, Transformação e Carga) melhora a padronização e qualidade dos dados antes da análise;
• Por que ferramentas de monitoramento automatizado e inteligência artificial ajudam a evitar erros e inconsistências desde a coleta;
• Os benefícios diretos de uma coleta eficiente, como redução de custos, maior eficiência operacional e conformidade regulatória;
• Qual o próximo passo após a coleta de dados e como garantir que as informações coletadas estejam sempre corretas e prontas para uso.

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.

[FAQ] O que mais você precisa aprender sobre coleta de dados?

A coleta de dados é um processo fundamental para empresas que buscam embasar suas decisões em informações concretas. No entanto, há muitos desafios envolvidos, como a confiabilidade das fontes, a integração dos dados e a automação desse processo. A seguir, respondemos às dúvidas mais frequentes sobre o tema.

Como saber se minha empresa coleta dados da forma correta?

Se sua equipe enfrenta dificuldades em consolidar informações, encontra dados inconsistentes ou precisa corrigir erros frequentemente, isso pode ser um sinal de que o processo de coleta não está bem estruturado. A coleta ideal deve garantir que os dados sejam precisos, organizados e acessíveis em tempo real.

Quais são os maiores erros cometidos na coleta de dados?

Os erros mais comuns incluem falta de padronização entre fontes de dados, duplicidade de informações, erros manuais na inserção e baixa qualidade nos registros armazenados. A ausência de um processo automatizado e bem definido aumenta os riscos de falhas e retrabalho.

Coletar mais dados significa tomar decisões melhores?

Não necessariamente. O volume de dados não importa se a qualidade for baixa. Empresas devem priorizar a coleta de dados relevantes, atualizados e estruturados, em vez de acumular grandes quantidades de informações sem critério.

Quais ferramentas podem facilitar a coleta de dados?

Ferramentas como ETL (Extração, Transformação e Carga) organizam os dados antes que sejam usados, enquanto plataformas de automação e inteligência artificial garantem que erros sejam detectados e corrigidos automaticamente. Inclusive, segundo a Gartner, até o próximo ano, 75% das empresas utilizarão pelo menos uma ferramenta de tecnologia, como a inteligência artificial, para otimizar esse processo.

Quais fontes de dados devem ser priorizadas na coleta?

Depende da necessidade da empresa. Fontes internas, como sistemas contábeis, ERPs e relatórios financeiros, são essenciais para operações do dia a dia. Já fontes externas, como pesquisas de mercado e tendências setoriais, são úteis para análises estratégicas e projeções de longo prazo.

Como integrar dados de diferentes fontes sem perder qualidade?

A melhor forma de garantir que diferentes fontes conversem entre si é utilizando processos de padronização, normalização e validação de dados antes de armazená-los. Ferramentas de ETL e monitoramento automatizado ajudam a manter a integridade das informações coletadas.

Qual o impacto da automação na coleta de dados?

A automação reduz erros humanos, agiliza o processamento de informações e garante que os dados estejam sempre atualizados. Além disso, permite que equipes financeiras e estratégicas gastem menos tempo corrigindo falhas e mais tempo analisando informações relevantes.

Como garantir a segurança dos dados coletados?

A segurança começa com a proteção no momento da coleta. Isso inclui criptografia de dados sensíveis, controle de acesso para evitar manipulações indevidas e auditorias frequentes para garantir a integridade das informações.

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!