Monetização de Dados - Transformando Informações em um Novo Modelo de Negócio

O Desafio

Uma empresa especializada em inteligência de mercado queria transformar dados coletados de diversos ERPs em um produto vendável, oferecendo insights sobre preços de mercado, concorrência e tendências de consumo.

O grande desafio era estruturar e anonimizar esses dados para que fossem úteis e comercializáveis sem comprometer a privacidade dos clientes. Além disso, a empresa precisava automatizar processos, pois a coleta e análise eram feitas manualmente, limitando a escalabilidade do negócio.

O que fizemos

Para transformar essa grande quantidade de dados em um ativo altamente valioso, desenvolvemos um ecossistema completo de monetização de dados, que incluiu:

1. Coleta e Integração Inteligente de Dados

Os dados estavam armazenados no TOTVS Protheus, um dos ERPs mais utilizados no Brasil. A extração primária seguiu as melhores práticas de governança e eficiência:

A extração foi realizada diretamente no banco de dados (SQL Server) do TOTVS Protheus, garantindo maior eficiência e menor latência.

Criamos stored procedures otimizadas para extrair dados estruturados de preços, volume de vendas e padrões de demanda.

Implementamos um método de carga incremental, extraindo apenas registros novos e modificados desde a última extração, reduzindo o impacto na performance do ERP.

Utilizamos tabelas de controle no SQL Server para armazenar a última data de atualização e garantir que apenas dados recentes fossem processados.

Implementamos um mecanismo para lidar com exclusões de registros, onde os dados mais recentes eram comparados com a carga anterior armazenada no BigQuery. Registros que estavam na carga anterior, mas não apareciam na nova, eram considerados removidos e deletados ou marcados como inativos, garantindo integridade e rastreabilidade.

2. Anonimização e Governança dos Dados

Aplicamos técnicas avançadas de anonimização, incluindo hashing irreversível, garantindo que nenhum dado sensível fosse exposto.

Os dados eram mascarados antes mesmo de saírem do ERP, garantindo que apenas informações anonimizadas chegassem ao Data Lake.

Implementamos um modelo de compliance alinhado às regulamentações de proteção de dados (LGPD), com logs de auditoria e rastreabilidade das consultas.

3. Construção de Modelos de Precificação Dinâmica

Desenvolvemos algoritmos que analisam padrões de precificação do mercado, permitindo que os clientes ajustem seus preços de forma competitiva.

Exemplo: Um cliente do setor de varejo identificou que os concorrentes ajustavam seus preços toda segunda-feira pela manhã. Com isso, ele antecipou seus reajustes e aumentou sua margem em 8%.

Criamos uma funcionalidade que sinaliza variações de preço, ajudando os clientes a tomarem decisões mais rápidas.

4. Análises Preditivas para Tendências de Consumo

Utilizamos Machine Learning para prever variações sazonais e mudanças no comportamento do consumidor.

Exemplo: Um distribuidor de alimentos usou os insights da plataforma para prever um aumento de 15% na demanda de produtos congelados no início do verão, ajustando seu estoque com antecedência e evitando ruptura.

5. Plataforma de Dashboards e Relatórios Personalizados

Criamos uma interface interativa para que cada cliente pudesse visualizar insights relevantes de forma intuitiva.

Relatórios personalizáveis foram desenvolvidos para diferentes perfis de usuários, como diretores financeiros, gestores comerciais e analistas de mercado.

Os relatórios incluíram visualizações dinâmicas, mostrando preços históricos, comportamento de concorrentes e análises de sazonalidade.

O Resultado – Impacto no Crescimento e ROI da Solução

Crescimento Progressivo da Base de Clientes:

Ano 1

Primeiros 6 meses: 4 clientes

Próximos 6 meses: +5 clientes (totalizando 9 clientes ao final do primeiro ano).

Ano 2:

Inclusão de +15 clientes, totalizando 24 clientes ativos ao final do segundo ano.

Receita Gerada

Assinatura mensal no Ano 1: R$ 3.444 por cliente.

Ano 1 (crescimento gradual): Receita de R$ 268.632.

Assinatura mensal no Ano 2: R$ 3.666 por cliente.

Ano 2 (com 15 novos clientes): Receita de R$ 1.055.808.

Receita total ao longo dos dois anos: R$ 1.324.440.

Custos

Ano 1: R$ 360 mil (investimento inicial + operação)

Ano 2: R$ 240 mil (apenas custo operacional)

Custo total ao longo dos dois anos: R$ 600 mil

ROI Anual

Ano 1:

Lucro: R$ -91.368 (prejuízo devido ao investimento inicial)

ROI: -25,38%

Ano 2:

Lucro: R$ 815.808

ROI: 339,92%

ROI Total

Dessa forma, o investimento inicial foi recuperado e a operação tornou-se altamente lucrativa, atingindo +120,74% de retorno.

Se sua empresa quer começar a usar dados para crescer, podemos te ajudar a estruturar essa jornada. Entre em contato e descubra como!