A maioria das empresas do agro tem dados acumulados, mas não estruturados. Eles estão espalhados, inconsistentes, pouco confiáveis e desconectados da forma como a empresa realmente toma decisões.
Veja isso em camadas práticas.
Dados espalhados em silos (o labirinto informacional)
Na prática, o cenário típico de muitas empresas do agro é:
- ERP com dados financeiros e operacionais;
- Planilhas próprias do time comercial;
- CRM separado do restante do sistema;
- Ferramentas paralelas para crédito, logística e estoque;
- Informações registradas manualmente no campo.
Cada área enxerga apenas um pedaço da realidade. O problema é que decisões estratégicas exigem visão integrada. Por exemplo:
- Para avaliar margem real de um cliente, não basta olhar vendas no ERP.
- É preciso cruzar: preço negociado, custo de produto, condições de crédito, inadimplência, custo logístico e histórico de relacionamento.
Quando esses dados vivem em sistemas diferentes e não “conversam”, a empresa até tem informação, mas não consegue enxergar o quadro completo.
Resultado: decisões são tomadas com base em recortes parciais, o que aumenta risco e reduz precisão.
Falta de padronização (cada área fala uma língua)
Outro motivo pelo qual dados não viram decisão é a ausência de padrões claros.
Isso aparece em situações como: comercial mede “margem” de um jeito, financeiro mede de outro, operações considera apenas custo direto, diretoria recebe números diferentes dependendo de quem apresenta.
Quando não há um modelo único de indicadores, acontece algo previsível: as discussões deixam de ser sobre estratégia e passam a ser sobre “quem está certo”.
Em vez de decidir o que fazer, a empresa perde tempo conciliando números.
Como empresas agro, maduras em dados, fazem?
- Definem seus indicadores de forma explícita;
- Padronizam conceitos (o que é margem? o que é cliente rentável?);
- Criam uma única fonte de verdade para relatórios estratégicos.
Só assim os dados começam a ganhar autoridade dentro da organização.
Como saber se meus dados são confiáveis?
Mesmo quando há relatórios disponíveis, muitos líderes de revendas agro ainda preferem decidir com base na experiência pessoal.
Por quê o agro não usa os dados?
Porque, historicamente, os números já falharam antes.
Alguns sinais típicos de baixa confiança nos dados:
- Relatórios chegam com atraso;
- Informações mudam de uma semana para outra;
- Times diferentes apresentam versões divergentes;
- Falta clareza sobre origem dos números.
Quando isso acontece, a liderança desenvolve um reflexo natural: “Se eu não confio nos dados, prefiro decidir pelo meu instinto.”
E aqui está o paradoxo: a empresa investe em tecnologia, mas continua sendo guiada pela intuição.
Falta de conexão entre dados e decisões reais.
Tenho dados e não uso com estratégia. Como mudar isso?
Muitas empresas coletam dados, mas não conectam esses dados a decisões concretas como:
- Política de crédito;
- Estratégia de preços;
- Prioridade de carteira comercial;
- Planejamento de compras;
- Definição de mix de produtos.
Dados só têm valor quando mudam comportamentos e decisões.
Empresas que conseguem extrair valor de dados fazem perguntas como:
“O que esse indicador muda na estratégia da revenda?”
“Que decisão vamos tomar diferente a partir dessa informação?”
“Como isso impacta nossa margem na revenda e risco com o produtor?”
Sem essa mentalidade, dashboards viram apenas gráficos bonitos na parede.
Como ter uma base estruturada de dados no agro?
Neste caso, existe um problema técnico e estratégico ao mesmo tempo: a ausência de uma base integrada de dados.
Quando cada sistema vive isolado, a empresa fica presa em um ciclo de exportar os dados, depois cruzar manualmente em planilhas, passar um grande período procurando para ajustar inconsistências e só depois discutir os resultados.
Porque uma base estruturada de dados funciona no agro?
- Centraliza informações
- Padroniza registros
- Permite análises confiáveis em BI
- Conecta CRM, ERP e outras ferramentas
É aqui que a inteligência analítica começa de verdade.
Como os dados funcionam para o gestor agro?
Em uma síntese prática, se sua empresa tem dados, mas não consegue usá-los, provavelmente ela enfrenta uma ou mais dessas questões:
- Dados espalhados em múltiplos sistemas;
- Falta de padronização de indicadores;
- Baixa confiança nos números;
- Pouca conexão entre dados e decisões;
- Ausência de base integrada de dados.
Tecnologia e dados para revenda de insumos, como usar?
Nem todos os problemas se resolvem apenas comprando tecnologia. Eles exigem estratégia, governança e mudança de gestão para que o resultado possa ser positivo.
Ter dados deixou de ser diferencial no agronegócio, o diferencial é transformar dados em ação, margem e previsibilidade.
Empresas que superam esses desafios passam a tomar decisões mais rápidas, reduzir riscos, entender melhor seus clientes, proteger e ampliar margem e operar com mais previsibilidade.
Tenho dados, mas não uso com inteligência. O que fazer?
Se sua empresa ainda sente que “tem muitos dados, mas pouca inteligência”, talvez seja hora de repensar sua estratégia de gestão e estrutura de dados.
Como fazer para iniciar a jornada de dados na minha revenda:
A BRID ajuda empresas do agro a organizar, integrar e transformar dados em decisões que geram resultado. Fale com a gente e saiba como podemos te ajudar!
No agronegócio, planejamento sempre foi importante. Mas o cenário atual deixou algo ainda mais claro: planejar não é suficiente. O que realmente define o resultado é a execução.
O agronegócio continua sendo a espinha dorsal da economia brasileira, mesmo diante de um ambiente cheio de incertezas. A produção agrícola segue em crescimento e as projeções indicam que o ciclo 2025/26 pode ultrapassar 354 milhões de toneladas, com destaque para a soja e outras culturas relevantes. Ao mesmo tempo, o Valor Bruto da Produção (VBP) do setor está estimado em R$ 1,57 trilhão para 2026, representando avanço de cerca de 5,1% em relação a 2025.
Mesmo com esses números robustos, o crescimento do PIB do agronegócio deve ser mais contido, próximo de 1%, influenciado por fatores como restrições de crédito, endividamento rural e maior necessidade de capital próprio dos produtores.
Esse cenário reforça uma realidade: produtividade sozinha não garante resultado. O setor exige cada vez mais disciplina na gestão e capacidade de execução.
O fim da estratégia que fica só no papel
Um dos maiores erros na gestão é acreditar que executar significa apenas acompanhar metas. Na prática, execução é transformar a estratégia em decisões diárias, coordenadas e baseadas em dados.
Em muitas empresas, as metas são definidas, os números são projetados e as apresentações ficam prontas. Porém, o caminho até o resultado não está claro. O gestor acompanha faturamento, mas não entende margem. Observa volume, mas não enxerga eficiência. Quando o resultado não aparece, a culpa costuma recair sobre fatores externos como mercado, clima ou custos.
A verdade é simples: metas sozinhas não executam nada. Uma meta só começa a existir de fato quando gera decisões concretas.
Execução exige ritmo e clareza
Outro problema comum é começar o ano sem cadência de gestão. Muitas empresas tratam o início do ano como um período de “ajuste”, enquanto o mercado já está em movimento.
Empresas que executam bem criam um ritmo claro de acompanhamento, com frequência definida para análise de indicadores e tomada de decisão.
Além disso, a execução precisa de clareza sobre pontos essenciais, como:
- quais números realmente importam;
- quem é responsável por acompanhar cada indicador;
- qual profundidade de análise é necessária;
- quais consequências surgem a partir dos resultados.
Sem essa definição, cada área começa a trabalhar em direções diferentes e o alinhamento estratégico se perde.
Onde a estratégia realmente acontece
No dia a dia, a execução acontece principalmente em três áreas:
Comercial
É onde decisões sobre clientes, segmentação, posicionamento e crescimento precisam estar alinhadas à estratégia. Crescer em vendas sem considerar margem e qualidade da carteira pode gerar volume sem resultado.
Financeiro
Aqui aparecem rapidamente os efeitos da estratégia. Indicadores como custo de capital, inadimplência, margem real, prazo médio e rentabilidade por cliente revelam se o crescimento está sendo sustentável.
Operação
É onde muitas empresas perdem dinheiro sem perceber. Desperdício, retrabalho, logística ineficiente e baixa produtividade podem comprometer o resultado mesmo quando as vendas estão indo bem.
Quando essas áreas não estão alinhadas, a empresa trabalha muito, mas entrega pouco resultado.
O papel dos dados na execução
Outro ponto central do material é a importância dos dados. Muitas empresas possuem indicadores e relatórios, mas poucos conseguem transformá-los em decisões.
Execução sem dados vira improviso, e improviso no agro pode custar margem, clientes e caixa.
Os dados que realmente importam são aqueles que respondem perguntas críticas da gestão, como:
- estamos realmente ganhando dinheiro ou apenas vendendo mais?
- quais clientes geram resultado e quais apenas volume?
- o que está pressionando nossa margem?
- a operação está eficiente ou apenas ocupada?
Além disso, o acompanhamento precisa acontecer com frequência adequada.
O perigo de olhar apenas faturamento
Um dos erros mais comuns nas empresas do agro é analisar apenas o faturamento. Embora o volume de vendas possa dar a impressão de crescimento, ele não mostra aspectos essenciais como:
- margem real;
- custos;
- risco financeiro;
- inadimplência;
- qualidade da carteira de clientes;
- estoque parado;
- eficiência operacional.
Uma empresa pode faturar muito e ainda assim perder dinheiro.
Execução inteligente gera previsibilidade
No agronegócio sempre existirão incertezas: clima, mercado, custos e demanda podem mudar rapidamente. Mas existe uma diferença importante entre conviver com incerteza e gerir sem direção.
A previsibilidade não vem de adivinhação. Ela surge de um ciclo disciplinado de gestão:
- olhar os dados
- interpretar o que mudou
- decidir rápido
- ajustar a rota
- repetir o processo continuamente
Esse ritmo de execução é o que permite às empresas reagirem mais rápido às mudanças do mercado.
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Este artigo trouxe apenas uma visão geral dos principais conceitos do material.
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Se existe um erro silencioso que custa caro no agronegócio, é este: esperar o ano virar para decidir o que fazer.
Porque a verdade é simples: o agro não funciona no ritmo do calendário. Ele funciona no ritmo do mercado, do clima, da logística, do crédito e da pressão por performance. E esse ritmo já acelerou.
O que está em jogo para 2026 não é apenas “crescer”. É crescer com margem, com controle, com previsibilidade. E isso muda totalmente o que significa planejar.
Planejamento estratégico não é uma lista de metas bonitas. É um sistema de decisão.
O cenário está mais instável e mais exigente (ao mesmo tempo)
A gestão do agro já vinha evoluindo. Mas agora existe um ponto de virada: o ambiente externo está mais imprevisível e a cobrança por eficiência aumentou.
Na prática, isso aparece em três frentes que pressionam qualquer empresa do setor:
- Mercado mais volátil, com impactos diretos em preços, comercialização e decisões de estoque;
- Clima mais incerto, exigindo resposta rápida e gestão técnica com menos espaço para improviso;
- Transformação tecnológica, onde dados e inteligência artificial deixam de ser “tendência” e viram requisito para competir.
E quando essas três variáveis se encontram, sobra pouco espaço para decisões baseadas em “sensação”.
O agro de 2026 vai recompensar quem consegue enxergar cedo e agir rápido.
Margens apertadas: volume não é vitória
Muita empresa ainda se orienta pelo faturamento como se fosse o grande termômetro do sucesso.
Só que faturamento alto pode esconder:
- margem corroída;
- custo operacional crescendo;
- risco financeiro silencioso;
- inadimplência avançando;
- estoque travado;
- decisões comerciais que parecem boas, mas não são.
Em um cenário de margens mais estreitas, o que define o resultado é a capacidade de gestão fina.
Dados e IA: não é sobre tecnologia. É sobre maturidade de gestão.
Existe um grande mito no mercado: achar que o problema é “não ter dados”.
A maioria das empresas tem dados. O problema é outro: os dados estão espalhados, inconsistentes, sem rotina de análise e sem virar decisão.
E é exatamente aí que entra a virada estratégica: quem organiza dados, organiza a empresa.
Porque quando os dados estão bem estruturados, a empresa consegue:
- identificar gargalos antes de virarem prejuízo;
- entender quais clientes realmente sustentam o negócio;
- mapear riscos de inadimplência com antecedência;
- ajustar estoque com mais precisão;
- enxergar oportunidades de mercado com base em evidência;
- tomar decisões comerciais mais rentáveis e menos emocionais.
A inteligência artificial potencializa esse processo, mas ela só funciona de verdade quando existe base: qualidade, consistência e governança de dados.
IA sem dado estruturado não é inteligência, e sim um palpite automatizado.
Cultura de dados: o ponto que separa empresas comuns das que lideram
Planejar bem não é um esforço individual, é uma rotina coletiva, e isso depende de liderança.
Quando a liderança trata os dados como aliados, o time aprende a parar de “buscar justificativas” e começa a buscar respostas reais.
O dado deixa de ser número, vira direção, e o planejamento deixa de ser uma reunião anual, vira um processo vivo: ajusta, corrige, antecipa e sustenta resultado.
Um planejamento inteligente para 2026 é prático, contínuo e mensurável
Se 2026 já exige mais clareza e mais eficiência, o planejamento precisa acompanhar.
Um caminho consistente envolve:
- organizar dados da operação (vendas, estoque, crédito, carteira, logística)
- criar perguntas estratégicas que direcionam a análise
- estabelecer rotinas semanais e mensais de acompanhamento
- envolver comercial, financeiro e campo na leitura do cenário
- definir metas mensuráveis e realistas, que possam ser monitoradas
- acompanhar o que acontece fora da empresa (clima, mercado, crédito, regulações)
Planejar, aqui, não é prever o futuro, nossa intenção é reduzir o improviso.
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Como decisões aparentemente certas podem gerar prejuízos milionários e por que a gestão baseada em dados não é mais um diferencial, mas uma necessidade de sobrevivência.
A pergunta que ninguém quer fazer (mas deveria): quanto custou essa decisão?
É uma pergunta simples, mas que tem o poder do ‘despertar’ em um sono perigoso. Numa rotina tão acelerada quanto a do agronegócio, raramente os gestores param para calcular o verdadeiro impacto financeiro de suas escolhas, caso as informações dêem muito trabalho ou levem muito tempo para serem coletadas. As decisões precisam ser tomadas rapidamente, tanto na compra de insumos quanto na escolha do momento ideal de venda, principalmente quando pensamos que o tempo de ação é a diferença entre o sucesso e o fracasso.
O problema é que essa conta sempre chega. E quando chega, geralmente vem acompanhada de zeros que doem no bolso e questionamentos que deveriam ter sido feitos antes.
Em nossa LIVE sobre Qualidade de Dados, abordamos um pouco este tema, trazendo o case de sucesso da Syngenta, mostrando como essa mudança trouxe muitos benefícios para a indústria. Clique no play e assista:
O agronegócio brasileiro: um setor de decisões bilionárias
Para entender a dimensão do problema, precisamos dar um passo atrás e olhar para os números do agronegócio brasileiro. Segundo dados do CEPEA/USP, o PIB do agronegócio movimentou R$ 2,72 trilhões em 2023, representando 23,2% do PIB nacional.
Quando pensamos nesse cenário gigantesco, cada decisão de compra, venda, estocagem ou investimento pode representar milhões em resultados… ou em prejuízo.
Por exemplo: se uma empresa decide ampliar sua produção ou estoque sem analisar dados regionalizados de demanda, pode resultar em milhões de reais encalhados ou perdidos (no caso do estoque vencer), comprometer suas margens e seu fluxo de caixa.
Anatomia de uma decisão cara: tipos de decisões que geram prejuízos no agro
Portfólio e produção sem dados regionalizados
Ampliar a produção ou estoque de determinados produtos sem analisar dados regionalizados de demanda pode ser desastroso, aumentar capacidade de atendimento baseada apenas em dados históricos gerais, sem considerar mudanças comportamentais dos produtores ou alterações regulatórias, pode (e, provavelmente vai) gerar enormes custos de estoque parado e perda de competitividade.
Expansão geográfica sem mapeamento comportamental
Expandir para novas regiões sem informações específicas dos produtores locais, como mapeamento detalhado da concorrência regional, ou entendimento de culturas, tamanho de propriedades e das particularidades de financiamento da região, frequentemente trazem prejuízos significativos que podem levar anos para serem recuperados. Por exemplo, você pode trazer para sua empresa um grande problema com a inadimplência, ou levar produtos que não fazem sentido para aqueles produtores.
Investimentos em infraestrutura sem análise preditiva
Ampliar capacidade de armazenagem ou investir em novas unidades baseadas apenas em projeções lineares de crescimento, sem considerar perfis, impacto de novas tecnologias, ou alterações no comportamento de comercialização dos produtores, podem trazer problemas como capacidade ociosa significativa e custos fixos elevados.
Por que boas intenções muitas vezes geram resultados ruins?
A origem da maioria dos prejuízos no agronegócio não está na má-fé ou na incompetência. Pelo contrário, ela nasce de gestores experientes e bem-intencionados, mas que tomam decisões baseadas em informações incompletas ou desatualizadas.
“Sempre fizemos assim e deu certo” é uma das frases mais perigosas no agronegócio. A experiência é valiosa, mas ela pode se tornar uma armadilha quando não é combinada com dados e análises contextualizadas.
O mercado agrícola de hoje é completamente diferente do de dez anos atrás, ou melhor, o mercado muda a cada ano que passa, principalmente se considerarmos o período pós pandemia. A volatilidade aumentou, a concorrência se intensificou, os clientes se tornaram mais exigentes, e as variáveis que influenciam preços e demanda se multiplicaram. Confiar apenas na experiência é como dirigir olhando apenas pelo retrovisor.
Outro ponto importante é que muitos gestores, muitas vezes acreditam que têm todas as informações necessárias para decidir. Eles olham para planilhas de vendas do ano anterior, conversam com alguns clientes, acompanham algumas cotações e se sentem preparados para escolher.
Mas essa sensação de domínio sobre os dados pode ser, na verdade, uma armadilha.
O problema é que essa informação completa é, na verdade, uma fração minúscula da realidade. Sem análises preditivas, cruzamento de dados, monitoramento de tendências comportamentais e acompanhamento de indicadores, as decisões continuam sendo, essencialmente, apostas.
O que parece um panorama completo é, muitas vezes, apenas um recorte superficial da realidade. É como montar um quebra cabeça, mas sem ter todas as peças: por mais que você se esforce, a imagem nunca fica realmente completa e você acaba decidindo com base em fragmentos que não mostram o cenário real.
Decisões tomadas com base em dados incompletos são apostas disfarçadas de estratégia. E num mercado cada vez mais competitivo, apostar pode custar caro demais.
Além disso, sabemos que no agronegócio o timing é tudo. A diferença entre vender na hora certa e na hora errada pode representar grande parte do resultado anual de uma empresa do agro, além disso pode trazer outros problemas, como, por exemplo: perda de estoque por vencimento de produtos. Por isso, identificar o tempo certo exige mais do que intuição, exige dados que consigam antecipar os movimentos de mercado e alertar quais são os melhores momentos para sua empresa agir.
O prejuízo invisível: quando o dano não aparece nos relatórios
Os custos das más decisões vão muito além dos números que aparecem nos relatórios financeiros. Existe um universo de prejuízos invisíveis que diminuem a competitividade das empresas sem que os gestores percebam a curto prazo.
Custo das oportunidades
O dinheiro investido em decisões erradas, é o dinheiro que não foi para as oportunidades corretas. Se sua empresa investe 1 milhão de reais em um estoque que vai ficar parado, numa época errada, não está perdendo apenas o dinheiro, mas também a oportunidade e o lucro que esse investimento poderia gerar.
Perda da imagem
Um cliente que não foi atendido adequadamente por causa de uma decisão mal planejada, não apenas deixa de comprar naquele momento. Ele pode migrar definitivamente para a concorrência, influenciar outros clientes negativamente e reduzir o valor da sua empresa no mercado.
Impacto na equipe
Decisões que geram prejuízos constantes afetam a moral das equipes, aumentam a rotatividade, reduzem a produtividade e podem levar à perda de talentos importantes. O custo de reposição de um profissional experiente no agronegócio pode ser alto quando consideramos recrutamento, treinamento e tempo de adaptação.
Perda de competitividade
Empresas que tomam decisões com base em dados incompletos perdem competitividade. Elas ficam sempre um passo atrás, reagindo ao invés de antecipar, e gradualmente vão perdendo market share para concorrentes mais bem estruturados.
A revolução dos dados no agronegócio: como começar?
A transição de uma gestão baseada em intuição para uma gestão baseada em dados não acontece da noite para o dia. É um processo que exige planejamento, investimento e, principalmente, mudança de mentalidade, e ela começa na liderança. Esse é um ponto que sempre alertamos, se a mentalidade voltada para dados não começar na diretoria e ir descendo para os outros níveis, dificilmente a cultura mudará dentro da empresa.
Passo 1: Mapeie os pontos de decisão críticos
O primeiro passo é identificar quais são as decisões que mais impactam os resultados da empresa. Isso inclui decisões sobre compras, estoques, preços, investimentos, expansão, contratações e comercialização.
Passo 2: Identifique as fontes de dados
Para cada ponto de decisão crítico, é preciso mapear quais dados são necessários e onde eles podem ser obtidos. Isso inclui dados internos (vendas, estoque, custos) e externos (preços, clima, economia, concorrência).
Passo 3: Implemente sistemas de coleta e processamento
Investir em tecnologia que consiga coletar, organizar e processar os dados de forma automatizada. Isso pode incluir ERPs integrados, sistemas de BI, como Agroview, ferramentas de análise preditiva e plataformas de inteligência artificial, como a Zyon ou o Iagroview. Além disso, precisamos destacar que a presença de um CRM na equipe comercial faz toda a diferença na hora de tomar decisões, conheça o Agrofortis e saiba como ele pode te ajudar a potencializar sua equipe de vendas.
Passo 4: Conscientize e capacite sua equipe
Treine seus gestores e equipes para interpretar dados, questionar informações baseadas apenas em experiência, usar dados para trazer consistência e tomar decisões baseadas em evidências.
Passo 5: Criação de processos de feedback
Estabelecer rotinas para acompanhar os resultados, identificar acertos e erros, e ajustar as análises de forma contínua.
Os obstáculos e como superá-los
Mesmo com a digitalização no agronegócio andando a passos largos, o que percebemos em campo é que essa tecnologia ainda não adentrou na gestão das empresas, existem muitas barreiras do setor, seja pela cultura tradicional, pela estrutura tecnológica limitada, falta de investimento ou pela complexidade percebida das soluções. Assim, muitos negócios ainda tomam decisões com base em achismos ou experiências isoladas. Superar esses obstáculos é muito mais que uma questão de inovação, se tornou uma necessidade estratégica para garantir competitividade e eficiência. Listamos aqui alguns dos principais obstáculos que encontramos:
Resistência à mudança
Muitos gestores resistem à implementação de sistemas baseados em dados porque sentem que isso diminui o valor da sua experiência, o foco aqui deve ser mostrar que os dados não substituem a experiência, mas sim potencializam. IA² = Inteligência Humana + Inteligência Artificial.
Investimento inicial
Implementar sistemas de gestão baseados em dados exige investimento em tecnologia, treinamento e principalmente acompanhamento. Contudo, quando bem dimensionado, esse investimento se paga rapidamente através da redução de custos e aumento de eficiência.
Complexidade técnica
Muitas empresas se sentem intimidadas por achar que as soluções podem ser muito difíceis ou burocráticas. A solução é trabalhar com parceiros especializados que consigam trazer a tecnologia em benefícios práticos para o negócio e uma usabilidade que priorize as praticidades para o usuário.
A escolha que você precisa fazer hoje
A pergunta não é mais se você vai adotar uma gestão baseada em dados, mas quando vai começar. Cada dia de atraso nessa decisão representa oportunidades perdidas, prejuízos que poderiam ser evitados e lugar no mercado para concorrentes que já utilizam dados em suas estratégias.
O agronegócio brasileiro tem potencial para liderar globalmente não apenas em produção, mas também em inteligência de gestão. Mas para isso, precisamos sair da zona de conforto do “sempre fizemos assim” e abraçar as possibilidades que a tecnologia oferece.
Já parou pra pensar que a sua próxima decisão pode definir o futuro da sua empresa?
No agronegócio, não existe zona de conforto permanente, ele está evoluindo, a concorrência está cada vez mais sofisticada, e os clientes estão cada vez mais exigentes. Nesse cenário, a qualidade das suas decisões é o que vai determinar se sua empresa prosperará ou ficará para trás.
A boa notícia é que você não precisa fazer essa transformação sozinho. Existem empresas, como a BRID, que são especializadas em traduzir a complexidade dos dados em soluções práticas para o agronegócio, que entendem tanto de tecnologia quanto das particularidades do setor, com programas de consultoria para rever seus processos e te ajudar a estruturar uma cultura de dados na sua revenda, além disso oferecemos soluções de BI, inteligência artificial e CRM para potencializar a sua gestão e as suas vendas.
Sobre a BRID
Somos especialistas em soluções de gestão inteligente para o agronegócio, há mais de vinte e três anos vivemos as particularidades e o dia a dia no agro. Combinamos nosso profundo conhecimento do setor com tecnologia de ponta para ajudar empresas a tomar decisões mais assertivas, reduzir riscos e maximizar resultados.
Quer descobrir quanto suas decisões estão custando e como mudar isso?
Entre em contato com nossos consultores e faça um diagnóstico do potencial de otimização da sua gestão.
Porque no agro, decidir bem não é só importante, é indispensável.
Ele ronda silencioso, invisível, mas seus efeitos são sentidos de forma muito real. O fantasma da inadimplência que assombra o agronegócio é um desafio complexo e que atinge o agro como um todo, e tem sido influenciada por fatores diversos, como climáticos, econômicos e gerenciais.
Essa sombra ganhou forma em números: no terceiro trimestre de 2024, a inadimplência na população rural atingiu 7,7%, conforme levantamento da Serasa Experian. Embora tenha havido uma leve alta de 0,3 pontos percentuais em relação ao trimestre anterior, o cenário é considerado estável, com a maioria dos produtores mantendo-se adimplentes. Entre os desafios citados estão acesso limitado ao crédito, oscilações no preço das commodities, eventos climáticos adversos e a rolagem de dívidas.
Há projeções de safra recorde de grãos em 2024/25, aliada à recuperação das margens dos produtores rurais, traz um cenário otimista para o agronegócio brasileiro. O setor deve retomar patamares históricos de desempenho após um ciclo de reajuste em 2023/24, marcado por adversidades climáticas e normalização dos preços das commodities. Em nossa experiência pelo Brasil afora, temos visto diversas empresas sofrendo com este problema que afeta o cenário do agro como um todo.
A pergunta é: como exorcizar esse fantasma? Entender o cenário atual, as projeções de aumento de riscos, os perfis de produtores e o papel da tecnologia é essencial para mitigar perdas e garantir a sustentabilidade das empresas.
Onde a inadimplência mais dói?
Com taxa de 11,1%, a região Norte é onde a inadimplência mais preocupa (o que inclui áreas do Norte e parte do Maranhão), essa região sofre com secas e enchentes imprevisíveis, problemas de logística e infraestrutura, além do menor acesso a crédito. Sem estrutura, é difícil ter bons resultados.
A região Sul pelo contrário segue com a taxa de inadimplência mais baixa, de 5%. E por que? Além de um clima mais estável, o Sul também possui melhor infraestrutura e uma gestão agro mais profissionalizada.
Quem está no vermelho?
Ao examinarmos quem são os produtores que enfrentam maiores dificuldades financeiras, podemos identificar padrões reveladores:
Pequenos produtores:
Inadimplência: 6,9%.
Por que resistem? Menor dependência de crédito de longo prazo, além de praticar uma gestão mais conservadora.
Grandes produtores:
Já os grandes produtores sofrem com um cenário maior de inadimplência, na casa de 10,2%.
Quais são os desafios? Custos operacionais elevados e exposição às oscilações no mercado global (ex: soja e milho).
Arrendatários e grupos informais:
Inadimplência: 9,9%.
Quais os desafios? Falta de formalização para acessar crédito e políticas públicas para tirar esses produtores da informalidade torna esse grupo mais suscetível à inadimplência.
Jovens produtores: um risco ou uma oportunidade?
Os produtores rurais entre 18 e 29 anos lideram as estatísticas de inadimplência no agronegócio. A falta de experiência em gestão financeira e o acesso limitado a redes de apoio (como cooperativas e programas de assistência técnica) são os principais fatores que os colocam em situação vulnerável. Muitos iniciam suas atividades sem planejamento claro, enfrentando dificuldades para equilibrar custos de produção, oscilações de mercado e imprevistos climáticos.
Produtores mais experientes, geralmente com décadas de atuação no campo, apresentam taxas de inadimplência significativamente menores. O segredo está no conhecimento adquirido ao longo dos anos, que inclui estratégias para lidar com crises, diversificação de culturas, contratação seguros agrícolas, unida a adoção de tecnologias. Além disso, esse grupo costuma priorizar o planejamento de longo prazo, reservando fundos para safras futuras e negociando condições mais vantajosas com fornecedores e instituições financeiras. A experiência, aliada a redes de apoio consolidadas, pode transformar um desafio em oportunidade, e demonstra que os jovens produtores podem absorver para construir trajetórias mais estáveis.
Produtores jovens são o futuro do agro, para compensar a falta de experiência, é necessário usar estratégias baseadas em dados para mitigar dificuldades e aprender com os erros do passado.
O que está pressionando o produtor?
O produtor rural enfrenta uma pressão financeira que vem de três frentes. Em primeiro lugar, o clima imprevisível tem sido uma ameaça constante: nos últimos anos, secas prolongadas no Centro-Oeste, enchentes no Sul e um clima totalmente imprevisível destruíram lavouras inteiras, comprometendo safras e interrompendo o fluxo de caixa. Esses eventos extremos, que tem sido cada vez mais frequentes, deixam pouco espaço para recuperação entre um ciclo e outro.
Somado a isso, os custos de produção dispararam. Os fertilizantes, por exemplo, em maio de 2024 estavam 53% mais caros que os níveis pré pandemia, assumindo 30% do custo total da produção rural, e a tendência pra 2025 é que os preços continuem altos, o mercado global tem sofrido com os conflitos no leste europeu, isso pressiona o orçamento de quem depende desses insumos para manter a produtividade.
Pros pequenos e médios produtores, esse aumento de preços representa uma questão: reduzir a aplicação (e arriscar perdas na colheita) ou assumir dívidas para cobrir essas despesas.
Ainda precisamos destacar a inconstância nos preços das commodities para completar o cenário desafiador que temos vivido no agro.
Completando esse cenário desafiador, produtos como soja e milho, essenciais para o agro brasileiro, têm sofrido variações bruscas no mercado internacional. Um dia valem ouro; no seguinte, despencam. Fatores como guerras, mudanças na demanda ou estoques elevados, afetam diretamente os preços.
Essa instabilidade dificulta o planejamento a longo prazo, deixando o produtor refém das incertezas, o que pode transformar lucro em prejuízo em pouco tempo.
Navegar por esse período de tormenta exige mais do que sorte, é necessário planejamento estratégico, resiliência e acesso a ferramentas que ajudem a mitigar riscos.
A luz no fim do túnel: Safra 2024/25
A expectativa de uma safra recorde traz alívio, com projeções de 328 milhões de toneladas de grãos, a maior da história, segundo a Conab. Esse volume representa um aumento de 6,8% em relação à safra 2023/24, impulsionado pelo clima previsto e investimentos em tecnologia.
Se os produtores priorizarem o pagamento de dívidas com os recursos da colheita, o cenário pode melhorar. Segundo matéria do Banco do Brasil, há motivo para otimismo, e a empresa acredita na redução da inadimplência para este ano. A receita adicional da safra recorde permite que produtores honrem dívidas de custeio (como fertilizantes e defensivos).
Porém, como vivemos em cenários instáveis e com rápidas mudanças, é necessário planejamento para que o seu fluxo de caixa fique inteiramente dependente dessa expectativa.
Como reduzir a inadimplência com dados?
Para empresas que fornecem insumos a prazo, a chave está em transformar as informações sobre seus clientes em decisões práticas. Abaixo, estratégias diretas e aplicáveis para reduzir riscos e fortalecer o relacionamento com produtores rurais:
Análise de crédito preditiva:
Quando você fornece insumos a prazo, está essencialmente apostando na capacidade do produtor de honrar seus compromissos no futuro. Por que não usar dados para tornar essa aposta mais segura?
Implementar um sistema de pontuação para seus clientes é mais simples do que parece. Você pode começar avaliando:
- O histórico de pagamentos anteriores
- A produtividade média das últimas safras
- O risco climático da região onde o produtor atua
Cada critério recebe uma pontuação e, com base nela, você define limites de crédito adequados para cada cliente. Isso evita que você libere valores incompatíveis com a capacidade de pagamento do produtor.
Monitoramento da produtividade do cliente:
Você não precisa investir em tecnologias caras para acompanhar o desempenho da produção dos seus clientes. Muitas vezes, dados que sua empresa já possui são suficientes para:
- Identificar problemas de desenvolvimento na lavoura
- Comparar o desempenho atual com safras anteriores
- Oferecer suporte técnico quando necessário
Um bom CRM pode ajudar a centralizar essas informações e criar um histórico detalhado de cada cliente. Quando você percebe que uma lavoura está com problemas, pode agir proativamente e negociar novas condições de pagamento antes que ocorra a inadimplência.
Segmentação por perfil de risco:
Tratar todos os clientes da sua carteira da mesma forma pode ser um erro. A segmentação te ajuda a oferecer condições de pagamento adequadas ao perfil de cada produtor:
- Baixo risco: Para aqueles com histórico perfeito e alta produtividade, você pode oferecer prazos mais longos, sem entrada.
- Médio risco: Clientes com alguns atrasos pontuais precisam de condições intermediárias, com prazos moderados e alguma entrada.
- Alto risco: Produtores com histórico problemático necessitam de condições mais restritivas, como prazos curtos e garantias adicionais.
Dessa forma, você mantém relações comerciais com diferentes perfis de clientes, ajustando o risco ao negócio de cada um.
Sistemas de alerta:
A antecipação é fundamental no controle da inadimplência. Fique atento a sinais como:
- Aumento repentino nas compras a prazo
- Quedas nos preços das commodities cultivadas pelo produtor
- Atrasos em outras dívidas (consultáveis em plataformas como Serasa)
Quando esses sinais aparecem, sua equipe deve estar preparada para renegociar prazos ou oferecer condições especiais para pagamentos antecipados. A própria IA pode te ajudar com isso por meio de automações, para que você receba alertas a partir de condições que indiquem risco de inadimplência.
Meu cliente já está inadimplente, e agora?
Quando o produtor já está com pagamentos atrasados, você precisa agir de forma diferente. Vamos ver como transformar esse desafio em uma oportunidade de fortalecer relacionamentos e recuperar recursos.
Entenda o porquê do atraso
Cada caso tem sua história:
Foi uma safra prejudicada pelo clima? Os preços das commodities caíram drasticamente? Há problemas de gestão financeira? Uma conversa sincera, preferencialmente pessoal, revela muito mais que relatórios e números.
Durante esse contato, escute mais do que fale. Os produtores valorizam quem entende as particularidades do ciclo agrícola e suas dificuldades específicas.
Dividir os inadimplentes em grupos
Nem todos os casos são iguais. Separe seus inadimplentes em:
Atrasos pela primeira vez: Produtores com histórico bom merecem uma abordagem mais leve. A chance de recuperação é alta;
Atrasos recorrentes: Clientes que sempre atrasam precisam de condições mais estruturadas e acompanhamento próximo;
Problemas graves: Produtores com dificuldades financeiras profundas precisam de uma análise detalhada e talvez até suspensão temporária de novos fornecimentos.
Esta divisão permite direcionar esforços onde há maiores chances de recuperação e personalizar as negociações.
Crie soluções que façam sentido para o produtor
O produtor rural tem um fluxo de caixa diferente de outros setores. Use isso a seu favor:
Alinhe os pagamentos com a safra: Estabeleça prazos que coincidam com a colheita e venda da produção.
Pagamentos progressivos: Comece com parcelas menores agora e maiores próximo à colheita.
Considere permutas: Às vezes, aceitar parte do pagamento em produção pode ser a solução quando o produtor tem produto mas não tem dinheiro.
Ofereça suporte técnico: Uma orientação que aumente a produtividade pode ajudar o produtor a sair do aperto financeiro.
O objetivo é criar condições para que o produtor não apenas quite a dívida, mas volte a ser um cliente ativo e adimplente.
Comunique-se com clareza na hora de lidar com um cliente inadimplente: o jeito como você aborda a situação faz toda diferença. É importante ser direto e transparente, apresentando claramente a situação, os valores devidos e as alternativas disponíveis para resolução.
Procure sempre utilizar uma linguagem simples, evitando termos técnicos ou jurídicos complicados que possam confundir o cliente. Opte por uma comunicação direta e respeitosa, que facilite o entendimento. Diversifique os canais de contato, usando visitas presenciais, ligações telefônicas e mensagens, sempre respeitando as preferências do produtor quanto à forma de comunicação.
É importante também manter um contato regular, acompanhando a situação sem sufocar o cliente, pois o excesso de cobrança pode criar resistência e piorar a situação ao invés de resolvê-la.
Lembre-se que sua mensagem deve sempre transmitir que você está buscando uma solução benéfica para ambas as partes, não apenas cobrando uma dívida, isso demonstra interesse real em resolver o problema sem prejudicar o cliente.
Use tecnologia a seu favor, ela pode te ajudar e muito na gestão de inadimplentes:
Centralize as informações utilizando um CRM que registre todo o histórico de contatos e pagamentos de cada cliente.
Configure alertas criando lembretes para acompanhar a situação e programar novos contatos em momentos estratégicos.
Analise os dados e identifique padrões entre os inadimplentes e avalie quais estratégias estão funcionando melhor.
Este acompanhamento aumenta significativamente suas chances de recuperação e permite ajustar rapidamente o que não estiver funcionando.
Formalize os acordos de forma simples, documentar traz segurança para todos os envolvidos e aumenta o compromisso com a resolução da situação. Utilize sempre uma linguagem clara, simples e direta, evitando o juridiquês complicado que possa dificultar a compreensão.
Criar incentivos também é uma estratégia eficaz, como oferecer benefícios para quem cumprir o acordo, por exemplo, descontos em compras futuras. Além disso, é fundamental deixar as regras claras, explicando as consequências do não cumprimento, mas sempre mantendo o foco nas soluções possíveis.
Como a BRID pode transformar sua gestão de crédito e relacionamento com o produtor?
Em um setor sujeito a tantas variáveis e incertezas, a capacidade de transformar dados em decisões inteligentes faz toda a diferença. Quem se antecipa aos problemas, conhece profundamente seus clientes e oferece condições apropriadas a cada perfil, reduzindo a inadimplência e fortalecendo sua posição no mercado.
A BRID oferece as soluções e o conhecimento necessários para essa transformação, ajudando o agronegócio a navegar com segurança cenário financeiro e estratégico. Contar com um parceiro tecnológico especializado pode ser o diferencial entre sobreviver e prosperar.
Somos especialistas em dados para agronegócio e, há mais de 22 anos levamos mais inteligência para nossos parceiros. Fornecemos soluções e serviços que atendem às necessidades do setor, nossos módulos de BI são pensados para cada área das empresas do agro e podem ser adquiridos de acordo com as necessidades específicas!
Por isso, a BRID oferece soluções avançadas, que trazem dados de diversas áreas do negócio.
Fale com nossos especialistas e saiba como podemos te ajudar a enfrentar o fantasma da inadimplência!
Segundo artigo recente do MIT, os dados não são mais o novo petróleo. Isso mesmo, pois enquanto o petróleo se torna cada vez mais escasso e caro, os dados se tornam cada vez mais abundantes e baratos, o volume de dados gerado tanto por CPF’s quanto por CNPJ’s cresce de forma exponencial ano após ano, pra você ter uma ideia, todos os dias o mundo gera 2,5 quintilhões de bytes de dados. Além disso, essa metáfora era utilizada para indicar que os dados brutos, precisavam ser tratados para se tornarem úteis, assim como o petróleo.
Curiosidades:
- 90% dos dados globais foram criados apenas nos últimos dois anos.
- Mais de 40% dos dados da internet foram gerados por máquinas em 2020.
- Até 2025, as pessoas criarão 463 exabytes de dados diariamente.
A promessa da era digital apontava a possibilidade de decisões mais objetivas e baseadas em dados. Mas, atualmente, corremos o risco de não gerar valor com eles, falta tratamento, falta crítica, e ainda, existe uma grande diferença entre dispor de muitos dados e garantir de que o trabalho realizado com eles terá um impacto positivo no negócio.
Se pensarmos no agro, sensores em máquinas, registros de vendas, previsões climáticas, análises de solo e infinitas outras informações têm o potencial de transformar a produtividade e a eficiência. Porém, a realidade mostra que a abundância de dados nem sempre resulta em melhores decisões. Muitas empresas acabam presas em uma espécie de “paralisia analítica”, gastando mais tempo analisando dados do que agindo, isso compromete a competitividade.
Neste artigo você vai ver:
– A importância da formação de profissionais e da qualidade dos dados;
– Desafios e oportunidades para o agro;
– Como alcançar a maturidade digital e os passos para isso;
– Como o uso responsável de dados e a inteligência artificial podem converter um mar de informações em ações lucrativas.
O efeito do excesso de informações
Alguns autores apontam como a inconsistência na interpretação de dados pode prejudicar tomadas de decisão. No agronegócio, isso acontece quando gestores tentam tomar decisões baseadas em um volume excessivo de informações não estruturadas. Essa confusão gera “ruído” nos processos e prejudica a capacidade de identificar oportunidades reais.
Especialistas já alertam para a “infoxicação” – quando a sobrecarga de informações trava a tomada de decisão. Muitas empresas dentro e fora do agro enfrentam esse problema, especialmente quando tentam incorporar novas tecnologias sem um planejamento claro.
Os líderes acabam gastando tempo demais analisando painéis e relatórios, enquanto a urgência do mercado exige respostas rápidas e assertivas. Esse cenário fica ainda pior quando os dados são coletados sem um critério de qualidade ou sem um direcionamento estratégico, a falta de crítica e foco em dados que realmente importam pode levar a investimentos errados e desperdício de tempo e recursos.
Desafios das empresas do agro em dados e como superá-las
– Coletar Dados Demais
Nos dashboards complexos, sem dados úteis e com excesso de indicadores, os gestores com certeza encontrarão dificuldade em extrair informações práticas para a tomada de decisão.
O resultado disso se traduz em demora na resposta ao mercado e perda de oportunidades de vendas. A solução para o problema pode ser feita com uma revisão dos KPIs, focando nos dados realmente relevantes para tomadas de decisão.
– Relatórios manuais (o famoso tirado do ERP e jogado no Excel)
Depender de relatórios manuais e demorados pode trazer falta de agilidade para as empresas.
Com a adoção de dados, automação e IA para análise preditiva de preços e integração de dados de vendas, faturamento e financeiros, a tomada de decisão se torna mais rápida, permitindo negociações mais estratégicas e rentáveis.
– Falta de gestão de estoques baseada em dados
Empresas podem lidar com altos custos por falta de previsibilidade no giro de estoque. Além disso, podem perder lucro no momento da compra de insumos, reduzindo assim sua competitividade no mercado. Com uma solução voltada para gestão de estoque, alertas e uso de IA para garantir que produtos não vençam e que as compras sejam mais estratégicas, as empresas podem começar a monitorar o consumo, reduzir perdas e melhorar a eficiência de toda a sua cadeia de suprimentos.
– Falta de integração entre setores e sistemas
É muito comum encontrar empresas com diversos sistemas que são utilizados simultaneamente, mas sem sintonia e de formas isoladas, podendo causar diversos problemas como: aumento de erros devido à duplicidade de dados e dificuldade na tomada de decisões rápidas e precisas. Além disso, gera falta de visibilidade e controle sobre as operações, desorganização na gestão de recursos e desafios na análise de dados e relatórios. Isso pode trazer custos operacionais mais altos, problemas de comunicação entre equipes e impacto na satisfação do cliente. Sem integração, e o alinhamento estratégico se torna difícil, prejudicando o crescimento e a eficiência do negócio.
– Falta de capacitação do time e de uma cultura de dados
Além de investir em qualidade de dados, as empresas do agro precisam promover uma mudança cultural. Muitas estruturas empresariais ainda são hierárquicas e resistentes à inovação, o que pode dificultar a adoção de novas ferramentas e metodologias.
Este é um grande desafio para empresas que ainda usam modelos engessados de cultura organizacional. É comum que decisões passem por diversas mãos antes de serem aprovadas, isso atrasa a implementação de soluções baseadas em dados.
Para mudar esse cenário, é essencial capacitar os líderes e incentivar equipes a terem mais autonomia, isso pode trazer um cenário em que a análise de dados seja um fator central nas decisões diárias. E o melhor: capacitando a equipe, faz com que as decisões sejam feitas com dados mais precisos e corretos.
ATENÇÃO:
Ainda há um longo caminho quanto à integração desses conhecimentos no dia a dia das operações. A evolução de papéis, como o de líderes do setor de tecnologia dentro das empresas, traz à tona a necessidade de profissionais que não só dominem as ferramentas tecnológicas, mas também tenham uma visão estratégica do negócio e alfabetizados em dados. Essa mudança é extremamente importante para evitar que a abundância de dados se torne um obstáculo e, ao invés disso, se converta em mais lucro e menos despesas.
O caminho para a maturidade digital no agro
Uma pesquisa do TEC Institute de 2024 revelou que 80,9% das empresas brasileiras já possuem uma estratégia digital formalizada, mas a maioria ainda está em estágios iniciais. O MIT Sloan Center for Information Systems Research propôs um modelo de maturidade de IA com quatro estágios.
Nós trouxemos este modelo para a realidade de soluções em dados, visto que o agronegócio em sua maioria ainda caminha para a maturidade digital.
A jornada rumo à maturidade digital é um caminho progressivo que exige não apenas investimentos em tecnologia, mas também mudanças culturais, estratégicas e organizacionais. Trouxemos aqui exemplos de oportunidades e ações recomendadas para avançar de cada etapa – considerando empresas do setor agro que buscam transformar dados em lucro.
Para nós, essa jornada pode ser caracterizada assim:
- Experimentação e preparação
Características desta fase
Nesta fase, a empresa está iniciando sua jornada em dados. O principal objetivo aqui é entender o que a tecnologia pode oferecer e qual o seu potencial para resolver desafios específicos, aplica-los ao negócio e testar resultados. É fundamental garantir que os dados sejam coletados e armazenados de forma organizada, mesmo que de maneira básica.
Aqui a empresa começa a identificar problemas ou oportunidades onde os dados podem gerar valor, mas sem ainda implementá-la de forma robusta.
Exemplos de oportunidades
A empresa pode iniciar experimentos com dados para identificar padrões que ajudem na previsão de safra, faturamento e controle comercial mais eficaz, trazendo decisões mais assertivas para a gestão com o uso de, por exemplo, um business intelligence.
Realize treinamentos para capacitar os colaboradores, preparando o terreno para futuros projetos. Parcerias com cursos e consultorias especializadas para treinar a equipe comercial, analistas e construir uma abordagem baseada em dados.
Como avançar para as próximas fases:
Promova cursos e treinamentos focados em digitalização, alfabetização de dados, ciência de dados e análise preditiva. Estabeleça uma infraestrutura básica de dados, adotando soluções de armazenamento (como nuvem) para centralizar e organizar os dados.
Comece com projetos de baixo risco que possam validar suas hipóteses e demonstrar o potencial da tecnologia para o time, ganhando mais aderência.
- Construção de projetos-pilotos e capacitação
Características desta fase:
Essa fase marca o início da implementação digital em áreas pontuais, com o intuito de testar modelos e validar métricas de impacto.
A empresa deve investir no desenvolvimento de habilidades específicas para operar e interpretar dados e soluções. Nesta fase é importante ter uma definição de KPIs que permitam avaliar os resultados.
Oportunidades nesta fase:
Iniciar projetos para prever a demanda dos produtos usando modelos de análise de dados, ajustando o controle e tomando mais decisões baseadas em dados, expandindo as soluções para mais áreas chave.
Como avançar para as próximas fases:
Escolha áreas com dados disponíveis, confiáveis, e que tenham impacto direto no negócio para testar modelos de digitalização, por exemplo: utilizar um CRM na área comercial junto a um business intelligence, unindo os dados e visualizando suas vendas crescerem e suas decisões melhorarem baseadas em dados.
Estabeleça as métricas criando KPIs claros para medir a eficiência, redução de custos e ganhos de produtividade dos projetos em andamento.
Use os resultados para refinar suas metodologias, ajuste os processos de coleta e análise de dados.
- Desenvolvimento de trabalho com dados
Características desta fase:
A integração de soluções digitais nos processos decisórios nesta fase é real. Os dados passam a fazer parte das operações diárias, influenciando decisões estratégicas e gerenciais.
Desenvolvimento ou customização de algoritmos para atender necessidades específicas da empresa.
É iniciado o processo de conectar dados de diferentes setores, promovendo uma visão integrada do negócio e proporcionando melhores decisões.
Oportunidades nesta fase:
É possível integrar sistemas e cruzar informações que auxiliem na previsão de demanda e na logística de distribuição, otimizando a cadeia de suprimentos.
Empresas que adotam monitoramento da operação diária, permitindo intervenções rápidas e precisas (por exemplo, alertas de vencimentos de estoque).
Como avançar para as próximas fases:
Levando a tecnologia para além dos primeiros setores e integrando-a aos processos críticos dentro da sua empresa, você acelera a resolução de problemas. Invista na personalização das soluções para que considerem as particularidades do negócio do seu negócio, além disso, continue sempre desenvolvendo a equipe para que eles saibam usar os dados da forma cera, fazendo as perguntas certas e trazendo insights que realmente façam a diferença no seu negócio.
Incentive sempre a troca de informações e a colaboração entre áreas para criar uma cultura orientada a dados e digitalização.
- Prontas para o futuro com IA
Características desta fase
Utilização total de soluções em dados; nesta fase a tecnologia está completamente integrada aos processos decisórios e operacionais, impulsionando a criação de novos serviços e modelos de negócio.
A empresa está na vanguarda, constantemente inovando e adaptando seus modelos com base em feedback e aprendizado contínuo.
Quando sua empresa alcança este estágio não apenas otimiza processos, mas também cria novas oportunidades de negócio por meio da IA e está pronta para utilizá-la plenamente.
Exemplos de oportunidades nesta fase:
Com dados de qualidade e uma cultura digital arraigada ao dia a dia da empresa, qualquer organização do agro estará para oferecer serviços e recomendações baseadas em dados em tempo real, além de criar novos serviços digitais para clientes.
Desta forma, surgem novos modelos de negócio e desenvolvimento de plataformas que integrem serviços de IA para monitoramento, previsão e até mesmo comercialização de insumos agrícolas com base em análises preditivas e prescritivas.
Como continuar avançando:
Transforme completamente os processos, reestruture internamente ações que já não fazem mais sentido e prepare o terreno para que a IA seja o pilar central da tomada de decisão e da inovação.
Tenha parceiros de tecnologia para manter a empresa atualizada e sempre com novas ideias e melhorias. Além disso, é muito importante continuar a fomentar a equipe, incentivando uma cultura organizacional que valorize o uso de dados, a experimentação contínua e a inovação, garantindo que todos os níveis da empresa estejam alinhados com a estratégia de dados e IA.
Ter maturidade em dados e uma cultura digital forte dentro da empresa é um processo contínuo e que exige comprometimento, ele não pode ser tratado como apenas um projeto e abandonado em seguida. Além disso, é necessário investimento em tecnologia, capacitação do time e uma cultura organizacional com decisões baseadas em dados no centro.
Tá, e como transformo isso em lucro?
Cada fase de amadurecimento oferece desafios e oportunidades, para sair na frente dos concorrentes (ou correr atrás, caso você tenha demorado muito a iniciar este processo). Se sua empresa conseguir evoluir por essas etapas com comprometimento, pode alcançar a maturidade digital e se posicionar como autoridade, inovar e conquistar mercados, aumentando assim, o lucro de maneira estratégica e confiável.
O futuro do agro pertence a quem souber transformar dados em ações concretas, aumentando sua competitividade, adaptando-se a mudanças e garantindo um crescimento sustentável em um mercado que se torna a cada dia mais dinâmico e exigente.
Assista nossa LIVE sobre qualidade de dados e saiba um pouco masi sobre como aplicar na sua empresa:
Onde usar os dados para aumentar meu lucro no agro?
Usar estrategicamente dados pode aumentar o lucro em diversas áreas. Trouxemos algumas sugestões que podem ser aplicadas no seu negócio:
– Usar dados para analisar mercado, comportamento de compra e histórico de clientes para identificar oportunidades de vendas, melhorar o atendimento e personalizar ofertas.
– Utilizar informações de custos, demanda e concorrência para negociar e definir preços mais competitivos e maximizar a margem de lucro.
– Analisar o histórico de vendas e a previsão de demanda para evitar excessos ou falta de produtos, reduzindo perdas e custos operacionais.
– Avaliar o desempenho de fornecedores, prazos de entrega e custos para negociar melhores condições e reduzir gastos.
– Usar dados financeiros e de mercado para tomar decisões mais seguras sobre crédito a clientes e parcerias estratégicas.
– Analisar o perfil do público-alvo para criar campanhas mais assertivas, aumentando a conversão de leads e a fidelização de clientes.
– Conhecer melhor o seu mercado, comparando seu market share e customer share com potencial de compra e de mercado da sua região, explorando melhor os clientes conhecidos e os não conhecidos.
Ao integrar e analisar de forma conjunta dados de áreas diferentes, você transforma sua visão em uma estratégia clara para o seu negócio, toma decisões mais assertivas e aumenta a lucratividade da sua empresa
Como a BRID pode te ajudar?
Desde a gestão de vendas e clientes até a otimização de estoques, nós podemos te ajudar. Há mais de 22 anos levamos mais inteligência para nossos parceiros. Fornecemos soluções e serviços que atendem às necessidades do setor, pensamos em cada área de uma empresa do agro e podem ser personalizados de acordo com suas necessidades específicas!
Sabemos que ao integrar dados, você pode tomar decisões mais rápidas e seguras, reduzir custos operacionais e maximizar a eficiência da sua produção e vendas. As soluções da BRID, especializadas na gestão para o agro, permitem a integração e automação completa de dados entre setores, proporcionando uma visão clara do desempenho do negócio. Com ferramentas de inteligência de mercado, CRM, integração de dados, estruturação de Datalakes, Data Warehouses, aplicação e desenvolvimento de IA’s, entre outros, a BRID ajuda a identificar oportunidades de mercado, prever demandas, otimizar recursos e aumentar a margem de lucro, tornando a gestão mais ágil e estratégica.
Todos os dias as empresas produzem e lidam com uma quantidade gigante de dados, provenientes de diversas fontes e ambientes, principalmente quando falamos no agro, são dados de clima, safras, mercado, estoque, entre outros.
Esses dados, por sua vez, são manipulados por diferentes pessoas e departamentos, que usam esses dados em fatores importantes para qualquer organização: aumentar margens, prever giro de estoques, reduzir tempos operacionais, mitigar ameaças e, principalmente, garantir a satisfação dos seus clientes.
Mas é preciso estar atendo: a manipulação desses dados gera riscos como erros, inconsistências e informações duplicadas.
De acordo com um relatório do Gartner, a má qualidade de dados custa às organizações uma média de US$ 12,9 milhões por ano, e a IBM constatou que apesar de 74% delas buscarem se basear em dados, apenas 29% conseguem efetivamente conectar insights para ação.
No agronegócio, onde as margens são frequentemente apertadas e os riscos climáticos e de mercado são altos, esse custo pode ser devastador.
A grande questão é: como fazer com que esses dados estejam corretos e se transformem em resultados?
A resposta está na qualidade dos dados. Dados precisos, confiáveis e bem estruturados são a diferença entre assertividade e o fracasso. Neste conteúdo, vamos explorar como isso se aplica ao cotidiano do agro, com exemplos práticos e algumas reflexões práticas sobre o assunto.
Por que a qualidade de dados é importante no agro?
A má qualidade de dados tem um custo alto, como você já viu. A simples existência das informações não é suficiente. Para que elas gerem valor real, é necessário que sejam precisos, confiáveis e bem organizados.
Os principais problemas de qualidade incluem:
Dados imprecisos: Erros de digitação, falta de padronização, informações desatualizadas ou coleta falha comprometem as análises.
Na prática: o cadastro dos seus clientes está com endereços ou CNPJs incorretos.
Isso gera consequências como entregas atrasadas ou enviadas para locais errados, dificuldades no faturamento e problemas fiscais e perda de credibilidade com a carteira de clientes.
Dados incompletos: Campos vazios ou falta de integração entre sistemas prejudicam a geração de insights confiáveis.
Na prática: foi registrado o volume de produção de uma safra, mas não inclui dados como umidade, tamanho e qualidade dos grãos.
Isso gera um risco de rejeição de lotes no mercado devido à falta de conformidade com os padrões e dificuldade em negociar melhores preços por falta de informações. E nem estamos citando os inúmeros problemas no planejamento de armazenagem e transporte.
Dados desatualizados: no agro as condições mudam rapidamente e, usar informações antigas pode levar a erros estratégicos gravíssimos.
Na prática: uma tabela de preços do sistema não foi atualizada e o valor dos insumos está incorreto.
As consequências virão em forma de uma margem de lucro prejudicada, perda de competitividade e necessidade de refazer negociações, o que prejudica o relacionamento com o cliente.
Dados duplicados: a integração de múltiplas fontes sem controle adequado pode causar distorções nas métricas e sobrecarga nos sistemas.
Na prática: um lote de insumos é registrado em duplicidade, como se fossem dois diferentes.
Este erro poderia trazer uma percepção de que o estoque está maior do que o real e levar a falhas no planejamento de reposição, riscos de ruptura de estoque em períodos de alta demanda e perda de controle sobre o vencimento dos produtos.
Dados inconsistentes: diferenças em formatos ou nomenclaturas dificultam a comparação e a integração de informações, aqui a padronização de dados também aparece como um desafio.
Na prática: uma base utiliza o separador decimal como vírgula (R$ 1.000,50), enquanto outra usa ponto (R$ 1000.50).
Aqui essa inconsistência os relatórios financeiros ficam com resultados imprecisos, isso pode causar erros em pagamentos ou faturamento e a dificuldade em cruzar dados financeiros com outras métricas, como margem de lucro ou custo por unidade.
Esse tipo de erro afeta a eficiência operacional, a confiabilidade de análises e até mesmo a segurança das operações, especialmente atualmente, num momento que as empresas tem buscado adotar cada vez mais a inteligência artificial e aprendizado de máquina. Usar IA sem qualidade de dados é um caminho sem volta para o prejuízo.
E de onde vêm os dados no agronegócio?
No agro, os dados são gerados em múltiplos ambientes e por diferentes pessoas, o que aumenta a complexidade da gestão. Eles podem ser divididos em duas grandes categorias:
Dados internos
- Sistemas de ERP e CRM
- Histórico de vendas e produção
- Sensores agrícolas e monitoramento do campo
- Estoques e movimentação de produtos
Dados externos
- Previsões climáticas
- Preços de commodities
- Informações econômicas e regulatórias
- Benchmarking e dados de concorrentes
Essas fontes, por serem tão diversas, precisam de padronização e integração. Por exemplo, dados climáticos precisam ser convertidos para unidades consistentes (como Fahrenheit para Celsius), os preços de commodities devem ser ajustados para a moeda com que a empresa faz seu planejamento. Além disso, informações de vendas e estoques precisam ser organizadas por períodos de safra para facilitar previsões e análises. Sem esse cuidado, as análises podem se tornar confusas ou imprecisas, comprometendo suas decisões.
Agora, imagine só esta situação: você está preparando o planejamento financeiro para a safra do ano seguinte, levando em consideração os custos de produção, compras de insumos e receitas estimadas. Você recebe um relatório detalhado do seu analista financeiro, que aparentemente apresenta todos os valores em dólares (a moeda está descrita apenas com um $), e com isso, monta seu planejamento considerando essa moeda estrangeira, pensando nas flutuações cambiais e no impacto nos custos internacionais. Quando apresenta esse planejamento à alta gestão da empresa, percebe que, na verdade, os valores estavam em reais e não em dólares.
Esse tipo de confusão pode ser causado pela falta de padronização de dados, e é um desafio comum, não apenas no agro, mas em diversos setores, e acontece quando a integração de dados de diferentes fontes, como fornecedores de insumos, bancos e sistemas de gestão interna, muitas vezes não é feita de maneira eficiente. Esse erro compromete a confiança do time e eventualmente gera decisões erradas que afetam a rentabilidade e a viabilidade dos planos de uma empresa, e compromete não apenas os números financeiros, mas também todas as decisões sobre compra de insumos, gestão de estoques e lucros.
A qualidade de dados no agronegócio é o pilar de resultados eficientes.
Como diz o ditado, se “entra lixo, sai lixo”. A qualidade dos dados que você utiliza é o que fará a diferença na precisão das suas decisões e o sucesso do seu negócio. Se os dados forem saudáveis, sua empresa também será.
O caminho para a excelência em dados é contínuo e precisa de comprometimento em todos os níveis, desde a alta gestão até o operacional. No entanto, os benefícios – desde a redução de custos até a melhoria na tomada de decisões – justificam totalmente os investimentos necessários. No século 21, dados de qualidade vão além de um diferencial, eles são essenciais para o sucesso e sobrevivência de uma empresa.
Um desafio para o Setor:
Segundo pesquisa da Inmarsat, que incluiu corporações da agricultura, cerca de 86% das empresas não estão conseguindo compartilhar e analisar os dados obtidos através de dispositivos tecnológicos de forma eficaz. A qualidade dos dados no agronegócio enfrenta diversos desafios que impactam a eficiência e a tomada de decisões no setor. Um dos principais obstáculos é a integração de sistemas, onde a diversidade de fontes e a incompatibilidade entre tecnologias antigas e novas dificultam a centralização das informações. Além disso, garantir a qualidade e integridade dos dados é importante, pois informações imprecisas ou incompletas podem levar a decisões equivocadas. Segundo a Serasa Experian:
- para 95% das empresas, a má qualidade das informações atrapalha a interação com o consumidor e a eficiência das operações.
- 89% das companhias ainda encontram dificuldades no gerenciamento de dados.
- 70% ainda não têm controle direto sobre os dados, mesmo sabendo que isso afeta a capacidade de explorar o recurso.
A falta de uma cultura digital também impacta diretamente as estratégias e a qualidade dos dados segundo a MIT Technology Review. Entre os principais desafios destacamos a falta de compreensão sobre a importância de dados de qualidade, a resistência à mudança e falta de capacitação, tanto de líderes quanto de liderados, e a infraestrutura inadequada, por isso, também sempre reforçamos a importância da alfabetização em dados e de levar esta cultura para o seu time para mudar este cenário preocupante.
Qualidade de dados como diferencial competitivo
No agro, cada decisão impacta a produtividade e os resultados, por isso, garantir a qualidade dos dados é primordial. Para isso, é necessário implementar práticas que melhorem a precisão, integridade e consistência das informações. Trouxemos aqui algumas ações para te ajudar a confiar nos seus dados:
- Governança de dados: aqui você cria regras claras para a coleta, manipulação e uso das informações. Mas a governança de dados vai além do simples controle de acesso. Ela estabelece padrões, responsabilidades e monitoramento contínuo para garantir dados precisos, consistentes e confiáveis, essenciais para decisões estratégicas. Praticar governança de dados reduz custos operacionais, elimina retrabalhos e integra departamentos, transformando os dados em competitividade. Isso significa capacitar equipes, padronizar processos e adotar ferramentas que tragam segurança e relevância para as informações.
- Padronização: garante consistência e eficiência, ela unifica formatos, medidas e nomenclaturas. A padronização elimina ambiguidades, reduz erros e facilita a integração entre sistemas e departamentos. Com dados padronizados, é possível realizar análises mais rápidas e confiáveis, permitindo decisões estratégicas mais assertivas. Além disso, a padronização simplifica a comunicação entre equipes e parceiros, traz mais eficiência operacional e fortalece a competitividade.
Empresas que investem na qualidade dos dados têm maior facilidade para:
- Prever giro de estoques e reduzir perdas;
- Ajustar estratégias de preço conforme o mercado de commodities;
- Identificar riscos e antecipar ameaças climáticas ou econômicas;
- Otimizar processos internos e aumentar a satisfação dos clientes.
A qualidade dos dados não é apenas uma questão técnica, mas também de estratégia. Se sua empresa dominar a maneira correta de reunir, padronizar e interpretar dados têm mais chances de liderar o mercado, prever tendências e se adaptar mais rápido às mudanças constantes.
Vamos virar o jogo?
A BRID Soluções hoje é reconhecida como especialista em qualidade e integração de dados no agronegócio, oferecendo soluções que transformam dados em insights valiosos para empresas do setor. Um exemplo importante na nossa atuação em dados é a parceria com a Syngenta, que segue sendo modelo no Brasil e no mundo em integração e qualidade de dados.
Case Syngenta Brasil
A BRID colabora com a Syngenta para aprimorar a gestão de dados e a performance de seus parceiros comerciais. Por meio da implementação de soluções de integração e análise de dados, a Syngenta viu sua agilidade e compreensão sobre o desempenho de sua rede de canais crescer! Isso também facilitou e potencializou o relacionamento com estes canais, resultando em decisões mais informadas e estratégias comerciais mais eficazes. Baixe o estudo de caso clicando aqui!
Nosso compromisso é com a qualidade dos dados!
Com mais de 300 clientes atendidos, a BRID demonstra seu compromisso em proporcionar uma visão global dos negócios e decisões mais assertivas baseadas em dados.
Nossa expertise vai além da simples implementação de soluções: também nos dedicamos a promover uma verdadeira mudança cultural nas empresas, ajudando as equipes a adotarem uma mentalidade orientada por dados. Esse compromisso com a qualidade de dados, aliado ao uso de tecnologias de ponta, permite que as empresas do agro resolvam seus problemas imediatos relacionados à gestão de dados, e principalmente, alcancem uma transformação digital duradoura.
Entre em contato com nossos especialistas e saiba como podemos te ajudar!
Já pensou ter em uma única plataforma todos os indicadores, relatórios e análises da sua empresa, com todos dados atualizados diariamente? Um BI (Business Intelligence) pode te trazer essa vantagem estratégica.
Tomar decisões embasadas em dados aumentam a lucratividade e otimizam o uso de recursos, portanto, um BI é imprescindível em toda empresa que busca crescer.
Recalcular a rota, realinhar expectativas, entender as flutuações de mercado e acompanha-las, saber a hora de segurar o orçamento ou investir mais: todas essas decisões precisam acontecer de forma rápida e precisas para garantir a produtividade, eficiência e competitividade. O mundo dos negócios muda todos os dias e é preciso se ajustar com rapidez e de forma assertiva.
Implementar um sistema de business intelligence (BI) permite integrar, analisar e apresentar dados de forma estratégica, e pode trazer vantagem competitiva em todas as áreas de um negócio.
Com o mercado de BI projetado para alcançar US$ 61,86 bilhões até 2029, segundo a Mordor Intelligence, as vantagens dessa ferramenta só tendem a crescer.
Para as empresas do agro, essa tecnologia vai além de mostrar indicadores de vendas: ela é a visão completa e integrada do seu negócio, com dados que embasam a criação de estratégias e o planejamento em várias frentes.
Usando o BI para muito mais que vendas
É claro que o setor comercial pode ser considerado o coração da empresa, mas afinal, para um crescimento sustentável de uma organização, é importante que todas ‘os órgãos’ estejam funcionando bem e em sintonia.
No setor comercial, o BI facilita o acesso a dados que ajudam a gerenciar o desempenho das equipes, otimizar as estratégias de vendas e maximizar a rentabilidade do negócio, e sim, este setor é extremamente importante para toda empresa, afinal, é por ali que o dinheiro entra.
Como um BI facilita a rotina da área comercial:
– Controle do time de vendas: Aqui você consegue acompanhar de perto o desempenho de cada vendedor, isso facilita ajustes, estratégias de motivação e engajamento da equipe. Nas reuniões individuais, ele pode te ajudar a explorar a dificuldade de cada um e criar estratégias para melhorá-las, como campanhas de incentivo, entre outros.
– Análise de rentabilidade: Com dados detalhados sobre cada cliente, você pode ajustar políticas de preço e identificar quais clientes trazem mais retorno, com essa análise você consegue também saber a quais clientes priorizar, se quiser entender um pouco mais sobre isso, assista abaixo nosso conteúdo sobre curva ABC.
– Acompanhamento de metas: Com relatórios comparativos, o BI ajuda a verificar se as metas estão sendo alcançadas e permite ajustar o planejamento conforme as necessidades do mercado.
Estas são só alguns dos benefícios que um business intelligence pode trazer para a sua área comercial, porém ele não se limita a potencializar essa área, existem benefícios para diversos setores da empresa, desde finanças até a gestão de pessoas e estoques.
No agro, ter uma visão ampliada ajuda não só na adaptação aos desafios climáticos e econômicos, mas também na criação de campanhas de marketing, melhorias de processos e até na gestão financeira. Acompanhe com a gente um pouco do que ele pode fazer pelo seu negócio:
Na área financeira e contábil:
A gestão financeira e contábil é essencial para a saúde de qualquer negócio: quando falamos de contabilidade, sabemos que precisão é fundamental, e esta solução pode ajudar: um BI coleta dados de diferentes fontes e padroniza as informações, facilitando a geração de relatórios mais precisos e aumentando a confiabilidade dos dados. E, claro, para que as finanças de uma empresa agropecuária estejam sempre em dia, o BI pode automatizar a análise de dados financeiros, como despesas, receita e inadimplência. Ter essa visão ampla e prática permite que você planeje o futuro com mais segurança e tome decisões financeiras embasadas.
– Acompanhamento de despesas e recebimentos: Com o BI, fica mais fácil visualizar o fluxo de caixa e gerenciar melhor as entradas e saídas financeiras.
– Controle da inadimplência: Ver o status de recebimentos sempre atualizado permite ajustar a gestão de crédito de forma proativa e criar estratégias para contornar a tão temida inadimplência, equilibrando seu fluxo de caixa.
– Histórico financeiro: Comparar resultados ao longo dos anos/safra pode ajudar a trazer clareza sobre a evolução financeira e ajuda na definição de estratégias de crescimento.
– Padronização e precisão: Chega de ficar horas fazendo relatórios com fórmulas intermináveis e propensos a erros, o BI traz todas as informações automatizadas pra você. A geração automática de relatórios contábeis evita erros e permite uma análise financeira mais segura e rápida.
– Acompanhamento de receitas, despesas e lucros: Obtendo uma visão anual do progresso financeiro, o BI funciona como um ajudante para projetar receitas e entender variações entre os meses.
– Visualização de balancetes e indicadores contábeis: Apresentar dados com gráficos e tabelas torna a análise mais intuitiva e facilita o entendimento de pontos importantes.
Essas informações fortalecem as ações operacionais, tornando o gerenciamento financeiro e contábil muito mais estratégico.
No setor de recursos humanos
Gerenciar pessoas é uma tarefa que exige atenção e estratégia.
O uso do BI na gestão de colaboradores transforma dados em informações que ajudam a entender diversos pontos, como engajamento e desempenho. Esse uso de dados torna a gestão de pessoas mais inteligente, trazendo pontos que impactam diretamente na criação de um ambiente de trabalho mais saudável e produtivo.
– Acompanhar produtividade e satisfação: Identificar equipes mais produtivas e entender onde focar melhorias.
– Identificar gaps de treinamento: Detectar quais habilidades precisam ser desenvolvidas e melhoradas, isso ajuda a promover capacitações específicas.
– Controle de ausências e encargos: Fica mais fácil identificar padrões e prever ausências, o que ajuda a criar estratégias de retenção e reduzir custos.
– Análise de contratações e desligamentos: Com dados detalhados sobre as entradas e saídas de funcionários, o RH pode criar políticas de retenção mais eficientes, e em quais setores.
– Gestão da folha de pagamento e horas extras: Controlar custos de forma mais organizada, melhorando o planejamento dos recursos humanos.
Na gestão de estoques
No agronegócio, gerir um setor de estoque é especialmente desafiador, já que envolve sazonalidade e depende muito de fatores climáticos. Mas o business intelligence pode te ajudar nisso, melhorando o controle do giro de produtos e evitando perdas por vencimento.
– Histórico de compras e preço médio: Com a visão do histórico de compras, você pode negociar melhor com fornecedores e gerenciar os custos de suprimentos.
– Visualizar o giro de produtos: Entender quais itens saem mais para orientar campanhas de vendas, promoções e organizar a logística de produtos de forma a entregar primeiro os produtos com vencimento mais próximo.
– Análise de lotes de produto: Controlar a validade, escoamento e compra correta de produtos, esse cuidado evita desperdícios, mantendo o estoque alinhado à necessidade real da empresa.
– Prever demanda: Baseado em históricos e estoque real, evita faltas ou excessos.
– Alinhar estoque com vendas: Ajustar campanhas para produtos com maior estoque, evitando encalhe e otimizando o inventário.
Mas como usar o BI de forma estratégica e eficaz na gestão da minha empresa?
Sabemos que não basta implementar um BI, é preciso usá-lo de forma estratégica e fazer com que seu time alimente os sistemas que serão usados como base com informações fidedignas. Acredite, o grande desafio não é implementar o BI, mas sim democratizar e incentivar com que o time tenha aderência e utilize realmente aquelas informações na tomada de decisões do dia a dia.
– Defina KPIs relevantes para cada área: Cada setor da empresa – comercial, contábil, financeiro, RH, suprimentos – tem necessidades e desafios próprios. Definir objetivos claros para o uso do BI em cada área ajuda a direcionar a implementação e gerar resultados concretos.
– Comece gradualmente: Faça a integração do BI por setores, isso ajuda na adaptação e permite que os ajustes sejam feitos conforme os desafios forem surgindo. Comece sempre pelos setores mais habituados com dados para facilitar a adesão inicial e funcionar como modelo para as outras áreas. Se você já utiliza um BI como o Agroview na sua área comercial, sua equipe já deve ser mais adaptada aos dados e pode servir de modelo para as outras.
Uma boa dica é implementar equipes piloto (ou key users) para validarem o uso e adaptarem as necessidades do negócio.
– Treinamento e suporte: Treinar os colaboradores na nova solução é essencial, além disso, eles precisam entender como o BI funciona e como ele influencia no cotidiano do trabalho daquele colaborador. Usar exercícios práticos e direcionados para as áreas pode ser uma boa forma de começar. Depois da implementação, essa equipe precisa se sentir suportada para solucionar dúvidas e conforme forem sendo adicionados novos usuários e atualizações da plataforma novos treinamentos precisarão ser feitos.
– Incentive o uso da solução nas reuniões: Uma ótima maneira de promover a aderência do business intelligence no seu negócio é integrá-lo a reuniões e apresentações. Assim você incentiva gestores a utilizarem dados em suas análises e estratégias, e incentiva toda a equipe a fazer o mesmo. Dessa forma, o BI começa a ser visto como parte integrante do processo decisório.
– Estabeleça KPI’s para avaliar o impacto do BI: Para medir se a implementação está indo conforme o esperado, defina KPIs que demonstrem os impactos do BI na empresa, como:
- Redução do tempo de geração de relatórios
- Aumento da produtividade das equipes
- Acuracidade nas previsões de vendas e gastos
- Melhoria na margem de lucro devido à otimização de processos
Esses KPIs ajudam a entender o retorno sobre o investimento no BI e a ajustar estratégias para maximizar seu impacto.
– Promova uma cultura data-driven: Por último, mas não menos importante, precisamos deixar claro que a implementação do BI é mais eficaz em empresas com uma cultura orientada por dados, ou seja, é por aqui que tudo se inicia! Incentive líderes e colaboradores a adotar a prática de basear suas decisões em dados concretos, e não em suposições, realize palestras e divulgue abertamente cases de sucesso internos e externos, mostrando como a tomada de decisão por dados gera resultados tangíveis, como o aumento de vendas ou a redução de custos operacionais.
Um business intelligence é um caminho sem volta, quem tem acesso a dados, costuma se transformar em alguém que chamamos de ‘viciado em dados’, um profissional que baseia suas decisões em informações confiáveis e precisas, conseguindo utilizar dados de forma estratégica e com mais assertividade, automaticamente, contribuindo para o sucesso do negócio.
Como podemos te ajudar?
Somos especialistas em dados para agronegócio e, há mais de 22 anos levamos mais inteligência para nossos parceiros. Fornecemos soluções e serviços que atendem às necessidades do setor, nossos módulos de BI são pensados para cada área das empresas do agro e podem ser adquiridos de acordo com as necessidades específicas!
Por isso, a BRID oferece soluções avançadas, como o Agroview, que trazem dados de diversas áreas do negócio, reunindo-os num dashboard intuitivo e simples de utilizar, ajudando nas estratégias de gestão.
Com o Agroview, sua empresa tem em mãos uma ferramenta que irá potencializar a gestão do seu negócio e facilitar o seu dia a dia, eliminando burocracias, otimizando processos e fornecendo dados que possibilitam planejar o futuro com segurança, tudo isso integrado em um dashboard personalizado e intuitivo.
Veja o case de sucesso de um dos nossos clientes:
Independentemente do tamanho da sua empresa, a BRID está comprometida em fornecer soluções sob medida para ajudá-lo a atingir seus objetivos. Conte conosco para fornecer suporte, orientação e expertise dentro do agronegócio, para que você supere desafios e alavanque seus resultados.
Ao olharmos para a história do agronegócio brasileiro, observamos que ele se desenvolveu de tal forma nos últimos 50 anos, que o Brasil já é um dos maiores (e provavelmente continuará sendo) fornecedor de alimentos mundial.
Temos, hoje, uma agricultura adaptada às regiões tropicais e uma legião de produtores rurais produzindo excedentes cada vez maiores, fazendo nosso agro expandir suas vendas para o mundo, conquistando novos mercados.
Segundo a Embrapa (2021), nossa produção agro alimenta cerca de 800 milhões de pessoas, e esse número deve aumentar nos próximos anos. Estudos indicam que nossa produtividade precisará aumentar em quase 30% para atender a demanda global. Para atingir essa meta, o setor precisa e deve usar e abusar de tecnologias que ajudem a garantir a segurança alimentar no mundo, além de causar o menor impacto ambiental possível, já que a própria produtividade depende disso.
Ao abrir o leque de informações que o agro produz e utiliza, percebemos a enorme quantidade de dados gerados diariamente, que englobam desde referências sofre safras, até preços de commodities, entre outros.
Gerenciar e analisar esses dados é essencial para a tomada de decisões estratégicas nas instituições do agronegócio e ajudar a garantir a produtividade do setor. Gerando a necessidade de tecnologias que garantam o armazenamento e a qualidade desses dados cada vez mais premente, assim como repositórios que possibilitem as empresas mais facilidade e flexibilidade para utilizar essas informações com eficácia.
Além disso, a crescente digitalização no setor tem gerado uma quantidade massiva de dados, desde informações sobre condições climáticas até detalhes de produtividade de culturas e vendas de insumos.
Nesse cenário, surge o conceito de data lake como uma solução robusta para a organização na análise desses dados. Mas o que é um data lake e como ele se relaciona com as indústrias, cooperativas e distribuidoras de insumos do agro? A princípio parece se tratar de um conceito complicado, mas basicamente, ele é uma arquitetura de armazenamento de dados.
Entendendo o que é e como funciona um data lake…
Data lake é um termo criado por James Dixon, CTO da Pentaho. Traduzindo para o português: “lago de dados”. Segundo a definição da Wikipedia, data lake é um repositório utilizado para armazenar todos os dados estruturados e não estruturados.
Para entender o conceito de um data lake, vamos imaginar uma fazenda grande o suficiente para que você possa cultivar diferentes culturas, criar gado e também trabalhar com a hortifruticultura. Essa fazenda possui várias entradas para diferentes atividades, mas todos os produtos finais – seja soja, leite ou frutas – são armazenados em um grande silo, aguardando o momento certo para serem processados ou vendidos. Esse silo pode acomodar tudo, desde sacas de grãos até caixas de frutas, sem precisar organizar cada item de imediato.
O data lake funciona como esse grande silo. As organizações geram uma enorme quantidade de dados, esse fluxo de informações inclui desde o histórico de compras de cada agricultor até dados meteorológicos, imagens de satélite, análises de solo, arquivos de som, vídeo, etc. O data lake armazena todos esses dados brutos, como um depósito, possibilitando que as organizações explorem e analisem essas informações conforme for necessário.
Em uma especificação mais técnica, ele é um repositório de dados que armazena grandes volumes de informações em seu formato bruto, sem a necessidade de pré-processamento. Diferente de um banco de dados tradicional, que estrutura os dados de maneira rígida, o data lake armazena qualquer tipo de dado, seja ele estruturado, semiestruturado ou não estruturado. Isso significa que você pode guardar desde tabelas de vendas até imagens, relatórios em PDF, tudo em um único lugar.
Pode não parecer à primeira vista, mas é uma estrutura flexível, que se adapta a diferentes necessidades e análises.
Qual o ciclo dos dados uma organização necessita para usá-los em tomadas de decisão?
Entender a origem dos dados é apenas o começo. Para transformar essas informações em valor real para o negócio, é preciso seguir um ciclo que envolve coleta, tratamento, processamento, análise e, finalmente, a tomada de decisão.
Tudo começa na coleta, onde os dados são capturados diretamente das fontes que citamos acima. No caso de uma cooperativa, isso pode incluir a digitalização de ordens de compra, ou até mesmo relatórios de visitas técnicas.
Assim que os dados são coletados, eles precisam passar por um tratamento para que se tornem úteis. Esse processo envolve remoção de duplicatas, correção de erros e integração de diferentes fontes.
Após o processamento, os dados são analisados para extrair informações relevantes. Nesse ponto, ferramentas de Big Data e Analytics entram em ação, identificando padrões que podem ajudar na tomada de decisão. Por exemplo: uma indústria de insumos pode analisar dados de mercado e prever quais produtos terão maior demanda na próxima safra.
Finalmente, os dados são transformados em insights e guiam a tomada de decisões estratégicas. Seja na escolha dos melhores parceiros, na otimização do processo logístico ou no desenvolvimento de novos produtos, os dados orientam cada passo do caminho, por isso, todo o ciclo do dado, desde sua coleta até seu consumo final, é um processo complexo que exige governança, gestão e segurança.
O cuidado na obtenção dos dados é essencial, é uma etapa sensível a erros e temos de assegurar a confiabilidade da fonte e ter ciência da disponibilidade dela para consultas e tratamentos posteriores.
E de onde vem os meus dados?
Dados são gerados a partir de diversas atividades dentro e fora do agronegócio. No dia a dia de uma empresa do setor, praticamente toda operação se transforma em uma fonte de dados:
Dados Internos: São gerados a partir das operações internas da empresa. Incluem informações de vendas, controle de estoque, registros de compra e venda de insumos, desempenho das equipes de campo, entre outros. Imagine uma distribuidora de defensivos agrícolas: cada venda realizada, cada contato com um cliente, gera um dado que pode ser utilizado para entender padrões de consumo e otimizar estoques.
Dados Externos: Que podem ser: dados meteorológicos, índices de preços de commodities, pesquisas de mercado, e até mesmo informações fornecidas por parceiros e fornecedores. Uma cooperativa agrícola, por exemplo, pode utilizar dados do clima combinados com dados de mercado e de seus cooperados para planejar a compra e distribuição de sementes, garantindo que todos recebam os insumos certos no momento ideal.
Eles também podem ser encontrados em suas diversas condições, as duas mais comuns: dados estruturados e dados não estruturados.
Dados estruturados: são as típicas tabelas, tem linhas e colunas organizadas. Tem um padrão fixo e constante, seguindo uma estrutura mais rígida. Como exemplo, temos os dados divulgados pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), como a produção de determinada cultura agrícola nas diversas regiões do Brasil.
Dados não-estruturados: são aqueles que não seguem um padrão rígido de organização, como fotos, vídeos, anotações e até áudios. No campo, dados não estruturados podem vir de imagens de drones que monitoram o crescimento das culturas, ou de gravações de reuniões entre RTV’s e produtores. Esses dados exigem tecnologias mais avançadas para serem processados e analisados, mas quando bem utilizados, podem revelar insights poderosos quando são combinados.
Por que ter um Data Lake é importante para empresas do agronegócio?
Com os dados armazenados de forma acessível e em seu formato bruto, é possível aplicar técnicas avançadas de análise, como machine learning e inteligência artificial, para prever tendências e comportamentos.
Exemplo: Uma indústria de fertilizantes pode utilizar seu data lake para analisar dados históricos de produção agrícola e ajustar produtos, maximizando os resultados para diferentes regiões e condições climáticas.
Ao centralizar os dados em um único repositório, a gestão consegue reduzir a redundância e os custos associados à manutenção de múltiplos sistemas de armazenamento. Além disso, o acesso rápido e fácil a uma grande quantidade de dados melhora a eficiência operacional.
A otimização da cadeia de suprimentos é um ótimo caso de aplicação, onde uma análise mais precisa dos dados pode evitar desperdícios e garantir que os insumos certos cheguem ao lugar certo no momento certo.
Além disso, um data lake também permite que as organizações se afastem de decisões baseadas somente em intuição e passem a adotar uma abordagem baseada em evidências. Com acesso a análises mais detalhadas e flexibilidade para utilizar os dados disponíveis, os gestores podem tomar decisões mais informadas, desde o planejamento de cada período de safra até a comercialização de produtos.
Em um setor onde fatores externos, como mudanças climáticas e flutuações de mercado, podem ter um impacto significativo nos resultados, estratégias baseadas em dados se tornam vantagem competitiva.
E pensando em sustentabilidade, a capacidade de armazenar e acessar dados de forma integrada abre novas oportunidades para inovação no agronegócio.
A inovação baseada em dados traz a oportunidade de explorar novos modelos de negócio, como, por exemplo, a customização de produtos baseados em dados de campo. Além disso, o data lake facilita a colaboração entre diferentes departamentos e até com parceiros externos, impulsionando projetos de inovação que podem transformar o setor.
Como saber se eu preciso de um Data Lake na minha empresa?
Essa é uma decisão extremamente importante e pode ser um divisor de águas entre continuar utilizando métodos tradicionais de gestão de dados ou adotar uma abordagem que suporta a transformação digital e a inovação contínua.
Trouxemos alguns sinais bem claros de que sua empresa precisa de um data lake:
Grande volume de dados diversos
Está lidando com um grande volume de dados provenientes de múltiplas fontes internas e externas? É provável que um data lake seja a solução ideal para a sua organização. Ele permite que todos esses dados sejam armazenados de maneira centralizada, em seus formatos originais, sem a necessidade de transformação imediata e podendo ser transformados e utilizados de acordo com a necessidade.
Necessidade de flexibilidade e escalabilidade
Se a sua empresa precisa de uma solução que possa crescer e se adaptar rapidamente, um data lake pode ser a resposta.
Silos de dados e desconexão
Se sua empresa enfrenta dificuldades para integrar dados de diversas áreas, como produção, logística, vendas e marketing, um data lake pode ajudar a quebrar esses silos, unificando todas as informações em um único repositório acessível para todos, com governança.
Dificuldade em processar e analisar dados não estruturados
Dados não estruturados como imagens, vídeos e documentos textuais estão se tornando cada vez mais comuns. Se sua empresa está lutando para extrair valor de dados não estruturados, como imagens de drones para monitoramento de culturas ou relatórios técnicos em formato PDF, um data lake pode ser a solução ideal. Ele permite que esses dados sejam armazenados junto com dados estruturados, facilitando análises mais abrangentes e a aplicação de técnicas avançadas de machine learning.
Necessidade de governança e segurança dos dados
A governança dos dados é uma questão sensível para muitas empresas, ainda mais como lidamos com informações sigilosas, valiosas e dados de clientes. Se a sua organização está buscando melhorar sua governança e garantir que essas informações estejam seguras, sejam auditáveis e conforme as regulamentações e leis, como a LGPD, neste caso um data lake é parte essencial da estratégia.
Como um Data Lake pode agregar valor ao meu negócio?
No agronegócio, o uso estratégico de dados se tornou essencial. A eficiência das organizações está diretamente ligada a inovação e a competitividade, e ter acesso a informações corretas auxilia no processo de decisões mais assertivas que geram vantagem competitiva e insights que trazem novas ideias para as organizações.
Mas como exatamente um data lake pode agregar valor ao seu negócio no agro?
Centralização de dados em um ambiente único
Um dos maiores desafios enfrentados por empresas do agro é a dispersão de dados. O setor lida com informações provenientes de diversas fontes, e que muitas vezes acabam isoladas em diferentes sistemas.
Aprimoramento da tomada de decisão
Em um caso prático, podemos trazer como exemplo: cruzar dados de vendas com informações meteorológicas e de safra para que seja possível prever a demanda de insumos em diferentes regiões e estações do ano, assim fica mais fácil ajustar estratégias de estoque e distribuição.
Agilidade de resposta ao mercado
A capacidade de inovar rapidamente e responder às mudanças do mercado é fundamental, o mercado muda muito rapidamente, principalmente quando falamos em agronegócio.
Além disso, um data lake traz as características necessárias para testar novas ideias e modelos de negócios sem a rigidez dos sistemas tradicionais.
Integração de dados internos e externos
Não estamos sozinhos no mundo, e dito isto, as empresas não podem se isolar e apenas trabalhar com dados internos, como por exemplo comparar suas vendas deste ano apenas com a dos anos anteriores, mas sem olhar para o mercado e suas mudanças, é preciso olhar para fora. Um data lake traz essa vantagem e facilita a integração entre dados internos e externos, possibilitando análises preditivas, criação de estratégias de sucesso de curto e longo prazo.
Suporte à transformação digital
Na BRID costumamos usar a expressão de que somos ‘viciados em dados’, e por que dizemos isso? Porque a transformação digital é um caminho sem volta, além de ser inevitável para empresas que querem continuar competitivas. Quanto mais informações temos, mais queremos, e quando vemos os resultados de ter essas informações ao alcance dos olhos de forma rápida e como elas podem mudar o jogo, os dados se tornam parte da rotina e trabalhar baseado neles se torna viciante.
Um data lake é um pilar central da transformação digital, permitindo a adoção de tecnologias avançadas como inteligência artificial, machine learning e big data analytics, trazendo dados de qualidade para o avanço da sua empresa.
Redução de custos e melhora na eficiência
A capacidade de armazenar e processar grandes volumes de dados a um custo relativamente baixo é uma das principais vantagens do data lake. Isso se traduz em maior eficiência operacional e redução de custos, especialmente em operações que exigem análise de grandes volumes de dados em tempo real.
Conte com a BRID.
Um data lake pode se tornar um verdadeiro ativo estratégico e oferecer vantagens competitivas significativas, mas também apresenta desafios que não devem ser subestimados.
A BRID tem se destacado pelos clientes que confiam em nosso trabalho, e se sentem seguros com nossas soluções. Nosso time tem a expertise e cases de sucesso que consolidam nossa competência, além de sermos hoje certificados com a ISO 27001, a mais alta certificação de segurança em dados mundial. Ao longo dos anos, atendemos diversas indústrias, distribuidoras e cooperativas no agro. Você pode conferir alguns dos nossos cases de sucesso clicando aqui.
Conte conosco para estabelecer a estratégia e a implementação desta ferramenta poderosa que pode impulsionar seus dados, trazendo mais inovação, eficiência e crescimento sustentável para sua empresa.
Entre em contato e saiba mais!
Quando pensamos em ter sucesso em vendas no agro, sabemos que o atendimento e a experiência do cliente são essenciais para que nossas estratégias deem certo. Relacionamento, principalmente no nosso setor é um fator extremamente importante.
Para que o RTV alcance um alto nível, é primordial que ele tenha em mãos uma ferramenta que atenda as especificidades que o agro tem. Utilizando uma ferramenta que simplifique e agilize o atendimento do RTV, você consegue dominar toda a jornada de venda e oferecer uma experiência personalizada, que seja inesquecível para o produtor rural.
Se você está considerando contratar uma ferramenta de CRM aí na sua empresa, é ideal que ela seja especializada no agro, para que de fato possa te ajudar a multiplicar de maneira significativa as suas vendas. Mas fica a dúvida, o que é necessário em um CRM para que ele atenda as especificidades do agronegócio?
Trouxemos neste conteúdo itens indispensáveis que você deve conferir antes de contratar uma ferramenta para atuar no comercial:
– Potencial de compra: Olhando hoje para sua carteira de clientes, de quantos deles você sabe o potencial de compra? Você tem calculado o potencial de todos? Sabe quais oportunidades você pode estar perdendo junto a cada produtor na sua carteira? Um CRM completo para o agro traz todo esse processo de forma automatizada, utilizando dados que a organização já possui, com acesso fácil e rápido às informações em cada visita que você fizer em todos os seus clientes.
– Relatório de Visitas Simples e Intuitivo: um relatório de visitas precisa ser simples e intuitivo e trazer agilidade ao atendimento, para que o consultor envie rapidamente o relatório para o produtor de forma customizada, dinâmica e visualização fácil.
– Pedidos integrados: ter uma ferramenta que integra pedidos ao sistema ERP operacional da empresa, otimiza seu tempo e trabalho, além de acelerar o processo de faturamento e entrega para o seu cliente.
– Aplicativo on e offline: imagine só, chegar na propriedade do cliente, uma área rural sem rede e sem wi-fi, e automaticamente, perder todas as informações de histórico e planejamento de visita que você fez, voltar às cegas em informações. No mínimo seria um desperdício de tempo, mas além disso, prejudica suas vendas e relacionamento, além de ser um desperdício de recursos da empresa. Você pode sair da visita com uma venda menor que a anterior, ou sem avaliar o potencial para
oferecer outros itens do seu portfólio que ele consome.
– Compartilhamento em Tempo Real: Além de funcionamento on e offline, essa ferramenta precisa ser capaz de transmitir informações em tempo real, isso ajuda na colaboração entre o RTV e a empresa, garantindo uma abordagem integrada em que você compartilha informações atualizadas com o produtor de forma organizada e rápida.
– Visão de estoque de produtos: o RTV precisa ter uma visibilidade de disponibilidade e previsão de produtos ao estoque, sem isso, ele fica no escuro na hora de oferecer a solução ao produtor rural, sem estimativa na previsão de entrega. Um CRM de qualidade para o agro, precisa trazer os produtos disponíveis em estoque, para que o vendedor não corra riscos ao oferecer produtos em falta ou sem previsão de chegada. (CTA: VISUALIZAR NA OPERAÇÃO)
Além disso, um CRM completo deve oferecer um funil de vendas, mapeamento de visitas e eventos, relatórios de despesas, visualização de metas, e tudo que um RTV precisa ter na palma da mão para realizar seu trabalho com mais facilidade.
Um CRM eficiente e feito para a jornada de vendas do produtor rural é uma chave poderosa para dominar e multiplicar as vendas no agronegócio. Ele centraliza e organiza todas as informações sobre seus clientes, permitindo que você personalize cada etapa da jornada de compra.
Além disso, não se esqueça que muitas vezes, a ferramenta acaba não sendo utilizada da forma correta pela equipe por falta de algumas iniciativas:
– Falta de treinamento voltado para o uso da ferramenta com o time de vendas;
– Não realizar a gestão comercial com os dados do CRM sempre atualizados e precisos;
– Falha no monitoramento de resultados e ajustes de estratégia.
Com um CRM como aliado, você estará no caminho certo para conquistar o sucesso e se destacar no mercado competitivo do agro atual.
Se a sua empresa ainda não oferece esta ferramenta para melhor desenvolver sua atividade, conte com a BRID nesta jornada e conheça o Agrofortis, um CRM completo e totalmente pensado para o agro.
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