A transformação digital tem sido uma das principais apostas das empresas para aumentar a competitividade e a eficiência operacional. No entanto, enquanto bilhões são investidos em novas tecnologias, a base que sustenta esses sistemas ainda enfrenta desafios estruturais. Estima-se que nos Estados Unidos, por exemplo, a má qualidade dos dados custa cerca de US$ 3,1 trilhões por ano à economia do país.
No Brasil, o cenário também é preocupante. Uma pesquisa da Experian aponta que 58% das organizações podem enfrentar dificuldades relacionadas à governança de dados, e metade delas afirma que suas análises são prejudicadas por informações imprecisas ou de difícil interpretação. Esses problemas podem afetar diretamente a tomada de decisão, elevar os custos operacionais e dificultar o relacionamento com clientes e fornecedores.
Já no mercado business-to-business (B2B), onde transações entre empresas exigem precisão e agilidade, a padronização das informações tem se mostrado um fator decisivo para reduzir custos, melhorar a produtividade e fortalecer relações comerciais, é o que afirma Renato Ferraz, CEO da EASYB2B, empresa especializada em soluções para transações entre companhias e seus fornecedores. “Essa normatização de dados consiste em estabelecer padrões claros e consistentes para o cadastro e gestão de informações de produtos, fornecedores e clientes”, explica.
O processo está diretamente conectado à Governança de Dados, que envolve práticas, políticas e ferramentas para garantir que os conteúdos sejam gerenciados de forma estruturada, segura e alinhada aos objetivos estratégicos da empresa. “Enquanto a Governança define as diretrizes e o processo contínuo, a normatização garante a padronização e a qualidade da informação na base operacional”, acrescenta Ferraz.
Segundo o executivo, a ausência de um padrão único para as informações pode gerar uma série de problemas operacionais, como cadastros duplicados, dados incompletos ou divergentes, além de erros de classificação.
“Além disso, aumentam os custos logísticos por compras equivocadas ou estoques desbalanceados, e também administrativos devido à necessidade de correções constantes. A consequência direta é a redução da eficiência operacional e da previsibilidade de resultados”, completa.
Outro impacto relevante da inconsistência de dados, segundo o CEO, é sobre a produtividade das equipes que, em vez de se dedicarem a tarefas estratégicas, acabam consumindo tempo validando, corrigindo e conciliando informações.
“Isso afeta prazos, gera atrasos em cotações e entregas e prejudica a experiência do cliente final. No relacionamento com fornecedores, dados incorretos dificultam negociações, causam divergências na especificação de produtos e enfraquecem a confiança entre as partes”, ressalta.
Por outro lado, o executivo reforça que as empresas que implementam normas e padrões bem definidos colhem benefícios tangíveis, entre eles, o aumento da eficiência operacional, a redução de custos com retrabalho e erros, a melhoria na integração entre sistemas internos e externos, maior velocidade na tomada de decisão e ampliação da capacidade de automação de processos.
“A qualidade e confiabilidade da informação fortalecem o relacionamento com fornecedores e clientes, melhoram a previsibilidade de resultados e viabilizam análises mais precisas para o planejamento estratégico”, evidencia. A normatização de dados também se consolida como um diferencial competitivo para empresas que desejam acelerar a digitalização de seus processos. “Sem dados padronizados, qualquer investimento em sistemas ou tecnologias tende a ter resultados limitados, pois a base de informação não é confiável”, avalia Ferraz.
“Esse é o alicerce que sustenta a digitalização real, permitindo que ferramentas como inteligência artificial (IA), automação e analytics entreguem resultados consistentes”, reforça o CEO.
Sobre o futuro do mercado, Ferraz acredita que à medida que o B2B avançar para um cenário mais orientado por dados e automação, a normatização deve se consolidar como fator crítico de conquista.
“A integração entre plataformas e ecossistemas digitais requer interoperabilidade total, o que só é possível com normas consistentes de dados. Tendências como digital twins, blockchain para rastreabilidade e compras autônomas baseadas em IA reforçam que a qualidade da base de dados será determinante para o sucesso operacional”, conclui.
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