Dados de clientes na indústria: integração sem ruptura 

Durante décadas, a centralização de dados na indústria foi tratada como secundária, enquanto a transformação digital esteve concentrada principalmente na eficiência operacional. 

Novos ERPs, automação do chão de fábrica, sistemas de manufatura, plataformas de CRM e soluções de atendimento passaram a coexistir dentro de um mesmo ambiente tecnológico. 

Embora esses sistemas tenham evoluído individualmente, nem sempre evoluíram de forma integrada. O avanço acelerado da inteligência artificial ampliou a velocidade de captura e a quantidade de dados disponíveis nas indústrias, mas não necessariamente as empresas conseguem utilizá-los de maneira estratégica. 

O resultado são informações espalhadas entre diferentes plataformas, áreas operando em silos e decisões tomadas com uma visão incompleta do cliente, da produção e do relacionamento comercial. 

Para Danieli Garcia, Arquiteta de Sistemas Salesforce na CI&T, esse cenário está na origem de um dos maiores gargalos invisíveis do setor industrial, já que “as áreas normalmente vão operando cada uma na sua frequência e têm dificuldade de reunir toda essa massa de dados que está sendo produzida para extrair valor”. 

Quando vendas, atendimento, produção, canais e pós-venda não compartilham o mesmo contexto, a fragmentação dos dados deixa de ser apenas um problema técnico. Ela compromete a experiência do cliente, reduz a agilidade das equipes e pode resultar em oportunidades perdidas, aumento de custos e pressão sobre receita e margem. 

Conheça os principais desafios da integração de dados em ambientes industriais, como construir uma visão unificada do cliente sem substituir toda a infraestrutura existente e quais tendências devem acelerar o uso de dados e inteligência artificial no setor. 

Os desafios da integração de dados em ambientes industriais 

Mesmo que a operação com silos de dados seja um cenário conhecido, diferentes desafios ainda impedem as empresas de avançar com iniciativas de integração. 

1. Dados distribuídos entre sistemas e planilhas 

A fragmentação não ocorre apenas porque existem múltiplos sistemas operando em paralelo. Ela também é ampliada por controles mantidos em planilhas, documentos e processos manuais que não se comunicam com as plataformas centrais. 

Entre as implicações mais comuns estão: 

● Dados distribuídos entre diferentes sistemas; 

● Cadastros duplicados ou inconsistentes; 

● Dependência de planilhas para consolidar informações; 

● Baixa integração entre vendas, atendimento, produção e pós-venda;

● Dificuldade para transformar dados em decisões estratégicas. 

Esse desafio técnico se soma ainda a barreiras culturais entre áreas com níveis distintos de maturidade em gestão de dados de clientes, além de preocupações legítimas relacionadas à segurança da informação. 

Danieli exemplifica como essa fragmentação pode afetar diretamente a operação ao citar o vendedor que visita um cliente sem saber que existe um chamado crítico em andamento ou equipes comerciais que continuam ofertando um produto cuja disponibilidade já foi afetada por mudanças na produção ou na cadeia de suprimentos. 

Nesse cenário, o profissional de vendas pode chegar a uma negociação sem conhecer problemas recentes de atendimento, enquanto o pós-venda trabalha sem acesso ao histórico completo das interações comerciais. 

A mesma dificuldade aparece na relação com canais e distribuidores. Sem dados integrados, diferentes áreas podem visualizar apenas uma parte da jornada, dificultando a compreensão do relacionamento com cada cliente ou parceiro.

2. Recursos financeiros limitados 

O investimento para implantar soluções de centralização de dados costuma ser uma das barreiras mais conhecidas para avançar com projetos de integração de informações. Como consequência, iniciativas dessa natureza podem ser despriorizadas em favor de ações consideradas mais imediatas. 

Entretanto, a fragmentação não representa somente um problema de eficiência operacional. Ela limita a identificação de oportunidades comerciais, reduz a capacidade de antecipar demandas e tendências do mercado e compromete decisões que sustentam o relacionamento com o cliente e o posicionamento competitivo da empresa. 

Na avaliação de Danieli, “é o barato que sai caro”: ao priorizar uma infraestrutura que oferece retorno mais imediato, a gestão pode desconsiderar o valor que deixa de capturar por não ter todo o ecossistema integrado. 

A análise de um projeto de integração, portanto, não deve considerar apenas o investimento tecnológico. Também precisa avaliar o custo do retrabalho, da duplicidade de informações, da falta de contexto e das oportunidades que deixam de ser identificadas. 

3. Substituição de infraestrutura e plataformas legadas 

Outro desafio recorrente é a percepção errônea de que integrar dados exige substituir toda a infraestrutura tecnológica existente. 

Para indústrias que já investiram em ERPs, sistemas de manufatura, data lakes, CRMs e aplicações específicas, uma reconstrução completa seria complexa, cara e arriscada. 

A boa notícia é que soluções já disponíveis indicam caminhos bem mais viáveis para ter uma gestão de dados centralizada. 

Atualmente, plataformas modernas de gestão de dados conseguem atuar como uma camada de unificação de dados entre sistemas legados, preservando investimentos já realizados e reduzindo a complexidade da transformação. 

Como criar uma visão unificada do cliente sem substituir sistemas legados 

Para muitas indústrias, a integração de dados de clientes ainda é percebida como sinônimo de um projeto arriscado: reconstruir a infraestrutura do zero, substituindo ERPs, sistemas de manufatura ou outras aplicações legadas.

Danieli explica que esse cenário não corresponde necessariamente às possibilidades atuais. Segundo ela, o Salesforce Data 360 não vem para substituir o data lake que a indústria já tem estruturado, ele vem para coexistir com a arquitetura de dados existente. 

A solução é uma plataforma do ecossistema Salesforce capaz de unificar e ativar informações provenientes de diferentes sistemas, criando uma visão única do cliente e disponibilizando essas informações para aplicações, automação e inteligência artificial, sem exigir a substituição da infraestrutura existente. 

Um dos recursos de destaque é a arquitetura Zero Copy. Viabilizada através da parceria da Salesforce com grandes provedores de data lake, ela permite acessar determinados conjuntos de dados, segmentar e extrair valor diretamente na fonte original, sem exigir a criação de uma nova cópia para cada uso e preservando investimentos na arquitetura existente. 

Com isso, áreas como vendas ou compras conseguem acessar informações relevantes sem depender, em todas as etapas, de um especialista em dados ou de consultas SQL complexas — e sem gerar o custo (e o risco de segurança) de manter os mesmos dados armazenados em dois lugares. 

Isso significa reconhecer, por exemplo, que cadastros com pequenas diferenças de nome, contatos atualizados em sistemas separados ou registros mantidos por diferentes áreas pertencem à mesma empresa ou pessoa. Por meio do recurso Identity Resolution, o Salesforce Data 360 aplica regras para cruzar esses dados dispersos e associar múltiplos registros a um único perfil, preservando as informações nos sistemas de origem. 

A partir dessa identificação, é possível construir uma visão 360 do cliente, reunindo interações comerciais, chamados, histórico de atendimento e outros dados relevantes. 

Como dados integrados apoiam vendas, canais e pós-venda 

A visão unificada ganha valor quando deixa de ser apenas uma consolidação técnica e passa a orientar decisões ao longo da jornada. Ferramentas como Calculated Insights e Segmentação, suportam não apenas a utilização de dados estáticos, mas com enriquecimento e insights para o negócio. 

Na prática, dados integrados podem permitir que: 

● A equipe de vendas conheça chamados críticos antes de uma visita;

● O atendimento consulte o histórico comercial antes de responder ao cliente;

● A área comercial considere mudanças na produção ou no estoque antes de realizar uma oferta;

● O pós-venda acompanhe o contexto completo de suporte e relacionamento;

● Canais e distribuidores sejam atendidos com base em informações mais consistentes; 

● Diferentes áreas trabalhem a partir de uma referência comum, em vez de versões conflitantes do mesmo cadastro. 

Esse acesso compartilhado reduz o risco de abordagens desconectadas. Uma área deixa de oferecer um produto indisponível, por exemplo, enquanto outra passa a considerar o histórico de atendimento antes de propor uma nova negociação. 

No pós-venda, a integração também ajuda a transformar informações técnicas em contexto para o relacionamento. Um chamado, uma solicitação de suporte ou uma mudança na produção deixam de permanecer isolados em um único sistema e podem ser considerados pelas demais equipes envolvidas. 

Assim, a centralização de dados não se limita à organização das informações. Ela cria condições para decisões mais consistentes, com impactos potenciais na eficiência operacional, na redução de custos e na captura de novas oportunidades de receita. 

Tendências para o uso de IA e dados no setor industrial 

De acordo com o relatório da Gartner, estima-se que até 2030, agentes de IA semiautônomos poderão orquestrar 10% das principais operações relacionadas à produção, qualidade e casos de uso de manutenção. 

Essa previsão reforça uma exigência já conhecida por CTOs e outros líderes de tecnologia: resultados de inteligência artificial dependem da qualidade dos dados, de seu contexto, de metadados adequados e de uma governança eficaz. Informações inconsistentes, duplicadas ou desatualizadas limitam a capacidade de análise e aumentam o risco de decisões inadequadas. Por isso, iniciativas de IA precisam estar apoiadas em estratégias de integração, governança e centralização de dados em escala. 

A preparação para esse cenário não começa apenas com a implementação de uma ferramenta. Ela envolve compreender quais problemas precisam ser resolvidos, quais dados são necessários e como as informações serão utilizadas para gerar valor ao negócio. 

● Abordagem que começa antes da implementação de ferramentas: A adoção bem-sucedida de IA exige que a organização primeiro estruture seus processos e responda às perguntas estratégicas do negócio. A tecnologia deve potencializar processos bem definidos, não inventá-los.

● Apoio em diferentes estágios: desde empresas que não sabem por onde começar (ajudando a entender o tamanho do desafio), até aquelas que já têm a tecnologia, mas não conseguem extrair valor dela por motivos diversos. 

● A Prontidão dos Dados como Pré-Requisito: Modelos avançados de inteligência artificial e agentes autônomos como o Agentforce tomam decisões operacionais com base nos dados que consomem. Se a base de dados contiver registros duplicados, regras de negócio conflitantes, provavelmente a IA gerará respostas inconsistentes. Portanto, a prontidão dos dados é o alicerce indispensável para que os agentes operem com segurança. 

● Governança: Uma estratégia de dados como ativos para inteligência artificial precisa definir critérios de qualidade, acesso, segurança e utilização das informações. 

Sem essa base, a adoção de IA tende a reproduzir as inconsistências já existentes nos sistemas. Com dados integrados e harmonizados, as indústrias criam condições mais sólidas para automatizar processos e orientar decisões de alto impacto, ampliando o uso estratégico da inteligência artificial e de agentes autônomos. 

Centralização de dados é uma jornada, não uma substituição completa 

A integração de dados na indústria não exige necessariamente abandonar toda a infraestrutura existente. O ponto de partida pode ser a identificação de um problema concreto e de um conjunto prioritário de informações que precisam ser conectadas. 

Ao integrar gradualmente sistemas, cadastros e processos, a indústria pode construir uma visão mais consistente do cliente sem transformar o projeto em uma substituição tecnológica completa. 

O valor está em permitir que áreas que antes operavam isoladamente compartilhem contexto, reduzam inconsistências e utilizem os dados para antecipar demandas, gerar insights e apoiar decisões. A prontidão dos dados é a fundação indispensável para qualquer aplicação de Inteligência Artificial. Sem dados unificados, harmonizados e coerentes, qualquer produto ou resposta gerados pela IA será inevitavelmente inconsistente e sem credibilidade.. 

Para conhecer como a CI&T e a Salesforce podem apoiar essa jornada, acesse a página de soluções e especialistas da CI&T.

Perguntas frequentes sobre centralização de dados na indústria (FAQ)