Embora esses sistemas tenham evolu\u00eddo individualmente, nem sempre evolu\u00edram de forma integrada. O avan\u00e7o acelerado da intelig\u00eancia artificial ampliou a velocidade de captura e a quantidade de dados dispon\u00edveis nas ind\u00fastrias<\/strong>, mas n\u00e3o necessariamente as empresas conseguem utiliz\u00e1-los de maneira estrat\u00e9gica. <\/p>\n\n\n\n O resultado s\u00e3o informa\u00e7\u00f5es espalhadas entre diferentes plataformas, \u00e1reas operando em silos e decis\u00f5es tomadas com uma vis\u00e3o incompleta do cliente, da produ\u00e7\u00e3o e do relacionamento comercial. <\/p>\n\n\n\n Para Danieli Garcia, Arquiteta de Sistemas Salesforce na CI&T, esse cen\u00e1rio est\u00e1 na origem de um dos maiores gargalos invis\u00edveis do setor industrial, j\u00e1 que \u201cas \u00e1reas normalmente v\u00e3o operando cada uma na sua frequ\u00eancia e t\u00eam dificuldade de reunir toda essa massa de dados que est\u00e1 sendo produzida para extrair valor\u201d. <\/p>\n\n\n\n Quando vendas, atendimento, produ\u00e7\u00e3o, canais e p\u00f3s-venda n\u00e3o compartilham o mesmo contexto, a fragmenta\u00e7\u00e3o dos dados deixa de ser apenas um problema t\u00e9cnico. Ela compromete a experi\u00eancia do cliente<\/a>, reduz a agilidade das equipes e pode resultar em oportunidades perdidas, aumento de custos e press\u00e3o sobre receita e margem. <\/p>\n\n\n\n Conhe\u00e7a os principais desafios da integra\u00e7\u00e3o de dados em ambientes industriais, como construir uma vis\u00e3o unificada do cliente sem substituir toda a infraestrutura existente e quais tend\u00eancias devem acelerar o uso de dados e intelig\u00eancia artificial no setor. <\/p>\n\n\n\n Mesmo que a opera\u00e7\u00e3o com silos de dados<\/a> seja um cen\u00e1rio conhecido, diferentes desafios ainda impedem as empresas de avan\u00e7ar com iniciativas de integra\u00e7\u00e3o. <\/p>\n\n\n\n A fragmenta\u00e7\u00e3o n\u00e3o ocorre apenas porque existem m\u00faltiplos sistemas operando em paralelo. Ela tamb\u00e9m \u00e9 ampliada por controles mantidos em planilhas, documentos e processos manuais <\/strong>que n\u00e3o se comunicam com as plataformas centrais. <\/p>\n\n\n\n Entre as implica\u00e7\u00f5es mais comuns est\u00e3o: <\/p>\n\n\n\n \u25cf Dados distribu\u00eddos entre diferentes sistemas; <\/p>\n\n\n\n \u25cf Cadastros duplicados ou inconsistentes; <\/p>\n\n\n\n \u25cf Depend\u00eancia de planilhas para consolidar informa\u00e7\u00f5es; <\/p>\n\n\n\n \u25cf Baixa integra\u00e7\u00e3o entre vendas, atendimento, produ\u00e7\u00e3o e p\u00f3s-venda; <\/p>\n\n\n\n \u25cf Dificuldade para transformar dados em decis\u00f5es estrat\u00e9gicas. <\/p>\n\n\n\n Esse desafio t\u00e9cnico se soma ainda a barreiras culturais entre \u00e1reas com n\u00edveis distintos de maturidade em gest\u00e3o de dados de clientes<\/a>, al\u00e9m de preocupa\u00e7\u00f5es leg\u00edtimas relacionadas \u00e0 seguran\u00e7a da informa\u00e7\u00e3o. <\/p>\n\n\n\n Danieli exemplifica como essa fragmenta\u00e7\u00e3o pode afetar diretamente a opera\u00e7\u00e3o ao citar o vendedor que visita um cliente sem saber que existe um chamado cr\u00edtico em andamento ou equipes comerciais que continuam ofertando um produto cuja disponibilidade j\u00e1 foi afetada por mudan\u00e7as na produ\u00e7\u00e3o ou na cadeia de suprimentos. <\/p>\n\n\n\n Nesse cen\u00e1rio, o profissional de vendas pode chegar a uma negocia\u00e7\u00e3o sem conhecer problemas recentes de atendimento, enquanto o p\u00f3s-venda trabalha sem acesso ao hist\u00f3rico completo das intera\u00e7\u00f5es comerciais. <\/p>\n\n\n\n A mesma dificuldade aparece na rela\u00e7\u00e3o com canais e distribuidores. Sem dados integrados, diferentes \u00e1reas podem visualizar apenas uma parte da jornada, dificultando a compreens\u00e3o do relacionamento com cada cliente ou parceiro.<\/p>\n\n\n\n O investimento para implantar solu\u00e7\u00f5es de centraliza\u00e7\u00e3o de dados costuma ser uma das barreiras mais conhecidas para avan\u00e7ar com projetos de integra\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es. Como consequ\u00eancia, iniciativas dessa natureza podem ser despriorizadas em favor de a\u00e7\u00f5es consideradas mais imediatas. <\/p>\n\n\n\n Entretanto, a fragmenta\u00e7\u00e3o n\u00e3o representa somente um problema de efici\u00eancia operacional. Ela limita a identifica\u00e7\u00e3o de oportunidades comerciais, reduz a capacidade de antecipar demandas e tend\u00eancias do mercado e compromete decis\u00f5es que sustentam o relacionamento com o cliente e o posicionamento competitivo da empresa. <\/p>\n\n\n\n Na avalia\u00e7\u00e3o de Danieli, \u201c\u00e9 o barato que sai caro\u201d: ao priorizar uma infraestrutura que oferece retorno mais imediato, a gest\u00e3o pode desconsiderar o valor que deixa de capturar por n\u00e3o ter todo o ecossistema integrado. <\/p>\n\n\n\n A an\u00e1lise de um projeto de integra\u00e7\u00e3o, portanto, n\u00e3o deve considerar apenas o investimento tecnol\u00f3gico. Tamb\u00e9m precisa avaliar o custo do retrabalho, da duplicidade de informa\u00e7\u00f5es, da falta de contexto e das oportunidades que deixam de ser identificadas. <\/p>\n\n\n\n Outro desafio recorrente \u00e9 a percep\u00e7\u00e3o err\u00f4nea de que integrar dados exige substituir toda a infraestrutura tecnol\u00f3gica existente. <\/strong><\/p>\n\n\n\n Para ind\u00fastrias que j\u00e1 investiram em ERPs, sistemas de manufatura, data lakes, CRMs e aplica\u00e7\u00f5es espec\u00edficas, uma reconstru\u00e7\u00e3o completa seria complexa, cara e arriscada. <\/p>\n\n\n\n A boa not\u00edcia \u00e9 que solu\u00e7\u00f5es j\u00e1 dispon\u00edveis indicam caminhos bem mais vi\u00e1veis para ter uma gest\u00e3o de dados centralizada. <\/p>\n\n\n\n Atualmente, plataformas modernas de gest\u00e3o de dados conseguem atuar como uma camada de unifica\u00e7\u00e3o de dados entre sistemas legados, preservando investimentos j\u00e1 realizados e reduzindo a complexidade da transforma\u00e7\u00e3o. <\/p>\n\n\n\n Acelere a inova\u00e7\u00e3o na manufatura com ferramentas de pouco c\u00f3digo da Salesforce<\/p>\n\t\t\t\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t Para muitas ind\u00fastrias, a integra\u00e7\u00e3o de dados de clientes ainda \u00e9 percebida como sin\u00f4nimo de um projeto arriscado: reconstruir a infraestrutura do zero, substituindo ERPs, sistemas de manufatura ou outras aplica\u00e7\u00f5es legadas.<\/p>\n\n\n\n Danieli explica que esse cen\u00e1rio n\u00e3o corresponde necessariamente \u00e0s possibilidades atuais. Segundo ela, o Salesforce Data 360<\/a> n\u00e3o vem para substituir o data lake que a ind\u00fastria j\u00e1 tem estruturado, ele vem para coexistir com a arquitetura de dados existente. <\/p>\n\n\n\n A solu\u00e7\u00e3o \u00e9 uma plataforma do ecossistema Salesforce capaz de unificar e ativar informa\u00e7\u00f5es provenientes de diferentes sistemas<\/strong>, criando uma vis\u00e3o \u00fanica do cliente e disponibilizando essas informa\u00e7\u00f5es para aplica\u00e7\u00f5es, automa\u00e7\u00e3o e intelig\u00eancia artificial, sem exigir a substitui\u00e7\u00e3o da infraestrutura existente. <\/p>\n\n\n\n Um dos recursos de destaque \u00e9 a arquitetura Zero Copy<\/strong>. Viabilizada atrav\u00e9s 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 cria\u00e7\u00e3o de uma nova c\u00f3pia para cada uso e preservando investimentos na arquitetura existente. <\/p>\n\n\n\n Com isso, \u00e1reas como vendas ou compras conseguem acessar informa\u00e7\u00f5es relevantes sem depender, em todas as etapas, de um especialista em dados ou de consultas SQL complexas <\/strong>\u2014 e sem gerar o custo (e o risco de seguran\u00e7a)<\/a> de manter os mesmos dados armazenados em dois lugares. <\/p>\n\n\n\n Isso significa reconhecer, por exemplo, que cadastros com pequenas diferen\u00e7as de nome, contatos atualizados em sistemas separados ou registros mantidos por diferentes \u00e1reas pertencem \u00e0 mesma empresa ou pessoa. Por meio do recurso Identity Resolution, o Salesforce Data 360 aplica regras para cruzar esses dados dispersos e associar m\u00faltiplos registros a um \u00fanico perfil, preservando as informa\u00e7\u00f5es nos sistemas de origem. <\/p>\n\n\n\n A partir dessa identifica\u00e7\u00e3o, \u00e9 poss\u00edvel construir uma vis\u00e3o 360 do cliente, reunindo intera\u00e7\u00f5es comerciais, chamados, hist\u00f3rico de atendimento e outros dados relevantes. <\/p>\n\n\n\n A vis\u00e3o unificada ganha valor quando deixa de ser apenas uma consolida\u00e7\u00e3o t\u00e9cnica e passa a orientar decis\u00f5es ao longo da jornada. Ferramentas como Calculated Insights e Segmenta\u00e7\u00e3o, suportam n\u00e3o apenas a utiliza\u00e7\u00e3o de dados est\u00e1ticos, mas com enriquecimento e insights para o neg\u00f3cio. <\/p>\n\n\n\n Na pr\u00e1tica, dados integrados podem permitir que: <\/p>\n\n\n\n \u25cf A equipe de vendas conhe\u00e7a chamados cr\u00edticos antes de uma visita; <\/p>\n\n\n\n \u25cf O atendimento consulte o hist\u00f3rico comercial antes de responder ao cliente; <\/p>\n\n\n\n \u25cf A \u00e1rea comercial considere mudan\u00e7as na produ\u00e7\u00e3o ou no estoque antes de realizar uma oferta;<\/p>\n\n\n\n \u25cf O p\u00f3s-venda acompanhe o contexto completo de suporte e relacionamento; <\/p>\n\n\n\n \u25cf Canais e distribuidores sejam atendidos com base em informa\u00e7\u00f5es mais consistentes; <\/p>\n\n\n\n \u25cf Diferentes \u00e1reas trabalhem a partir de uma refer\u00eancia comum, em vez de vers\u00f5es conflitantes do mesmo cadastro. <\/p>\n\n\n\n Esse acesso compartilhado reduz o risco de abordagens desconectadas. Uma \u00e1rea deixa de oferecer um produto indispon\u00edvel, por exemplo, enquanto outra passa a considerar o hist\u00f3rico de atendimento antes de propor uma nova negocia\u00e7\u00e3o. <\/p>\n\n\n\n No p\u00f3s-venda, a integra\u00e7\u00e3o tamb\u00e9m ajuda a transformar informa\u00e7\u00f5es t\u00e9cnicas em contexto para o relacionamento. Um chamado, uma solicita\u00e7\u00e3o de suporte ou uma mudan\u00e7a na produ\u00e7\u00e3o deixam de permanecer isolados em um \u00fanico sistema e podem ser considerados pelas demais equipes envolvidas. <\/p>\n\n\n\n Assim, a centraliza\u00e7\u00e3o de dados n\u00e3o se limita \u00e0 organiza\u00e7\u00e3o das informa\u00e7\u00f5es. Ela cria condi\u00e7\u00f5es para decis\u00f5es mais consistentes, com impactos potenciais na efici\u00eancia operacional, na redu\u00e7\u00e3o de custos e na captura de novas oportunidades de receita. <\/p>\n\n\n\n De acordo com o relat\u00f3rio da Gartner<\/a>, estima-se que at\u00e9 2030, agentes de IA semiaut\u00f4nomos poder\u00e3o orquestrar 10% das principais opera\u00e7\u00f5es relacionadas \u00e0 produ\u00e7\u00e3o<\/strong>, qualidade e casos de uso de manuten\u00e7\u00e3o. <\/p>\n\n\n\n Essa previs\u00e3o refor\u00e7a uma exig\u00eancia j\u00e1 conhecida por CTOs e outros l\u00edderes de tecnologia: resultados de intelig\u00eancia artificial dependem da qualidade dos dados, de seu contexto, de metadados adequados e de uma governan\u00e7a eficaz. Informa\u00e7\u00f5es inconsistentes, duplicadas ou desatualizadas limitam a capacidade de an\u00e1lise e aumentam o risco de decis\u00f5es inadequadas. Por isso, iniciativas de IA precisam estar apoiadas em estrat\u00e9gias de integra\u00e7\u00e3o, governan\u00e7a<\/a> e centraliza\u00e7\u00e3o de dados em escala. <\/p>\n\n\n\n A prepara\u00e7\u00e3o para esse cen\u00e1rio n\u00e3o come\u00e7a apenas com a implementa\u00e7\u00e3o de uma ferramenta. Ela envolve compreender quais problemas precisam ser resolvidos, quais dados s\u00e3o necess\u00e1rios e como as informa\u00e7\u00f5es ser\u00e3o utilizadas para gerar valor ao neg\u00f3cio<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n \u25cf Abordagem que come\u00e7a antes da implementa\u00e7\u00e3o de ferramentas: <\/strong>A ado\u00e7\u00e3o bem-sucedida de IA exige que a organiza\u00e7\u00e3o primeiro estruture seus processos e responda \u00e0s perguntas estrat\u00e9gicas do neg\u00f3cio. A tecnologia deve potencializar processos bem definidos, n\u00e3o invent\u00e1-los.<\/p>\n\n\n\n \u25cf Apoio em diferentes est\u00e1gios: <\/strong>desde empresas que n\u00e3o sabem por onde come\u00e7ar (ajudando a entender o tamanho do desafio), at\u00e9 aquelas que j\u00e1 t\u00eam a tecnologia, mas n\u00e3o conseguem extrair valor dela por motivos diversos. <\/p>\n\n\n\n \u25cf A Prontid\u00e3o dos Dados como Pr\u00e9-Requisito: <\/strong>Modelos avan\u00e7ados de intelig\u00eancia artificial e agentes aut\u00f4nomos como o Agentforce<\/a> tomam decis\u00f5es operacionais com base nos dados que consomem. Se a base de dados contiver registros duplicados, regras de neg\u00f3cio conflitantes, provavelmente a IA gerar\u00e1 respostas inconsistentes. Portanto, a prontid\u00e3o dos dados \u00e9 o alicerce indispens\u00e1vel para que os agentes operem com seguran\u00e7a. <\/p>\n\n\n\n \u25cf Governan\u00e7a: <\/strong>Uma estrat\u00e9gia de dados como ativos para intelig\u00eancia artificial<\/a> precisa definir crit\u00e9rios de qualidade, acesso, seguran\u00e7a e utiliza\u00e7\u00e3o das informa\u00e7\u00f5es. <\/p>\n\n\n\n Sem essa base, a ado\u00e7\u00e3o de IA tende a reproduzir as inconsist\u00eancias j\u00e1 existentes nos sistemas. Com dados integrados e harmonizados, as ind\u00fastrias criam condi\u00e7\u00f5es mais s\u00f3lidas para automatizar processos e orientar decis\u00f5es de alto impacto, ampliando o uso estrat\u00e9gico da intelig\u00eancia artificial e de agentes aut\u00f4nomos. <\/p>\n\n\n\n A integra\u00e7\u00e3o de dados na ind\u00fastria n\u00e3o exige necessariamente abandonar toda a infraestrutura existente. O ponto de partida pode ser a identifica\u00e7\u00e3o de um problema concreto e de um conjunto priorit\u00e1rio de informa\u00e7\u00f5es que precisam ser conectadas. <\/p>\n\n\n\n Ao integrar gradualmente sistemas, cadastros e processos, a ind\u00fastria pode construir uma vis\u00e3o mais consistente do cliente sem transformar o projeto em uma substitui\u00e7\u00e3o tecnol\u00f3gica completa. <\/p>\n\n\n\n O valor est\u00e1 em permitir que \u00e1reas que antes operavam isoladamente compartilhem contexto, reduzam inconsist\u00eancias e utilizem os dados para antecipar demandas, gerar insights e apoiar decis\u00f5es. A prontid\u00e3o dos dados \u00e9 a funda\u00e7\u00e3o indispens\u00e1vel para qualquer aplica\u00e7\u00e3o de Intelig\u00eancia Artificial. Sem dados unificados, harmonizados e coerentes, qualquer produto ou resposta gerados pela IA ser\u00e1 inevitavelmente inconsistente e sem credibilidade.. <\/p>\n\n\n\nPonto a ponto, vamos abordar:<\/strong><\/h4>
Os desafios da integra\u00e7\u00e3o de dados em ambientes industriais <\/strong><\/h2>\n\n\n\n
1. <\/strong>Dados distribu\u00eddos entre sistemas e planilhas <\/strong><\/h3>\n\n\n\n
2. <\/strong>Recursos financeiros limitados <\/strong><\/h3>\n\n\n\n
3. <\/strong>Substitui\u00e7\u00e3o de infraestrutura e plataformas legadas <\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Fa\u00e7a mais. Com menos c\u00f3digo.<\/h2>\n\t\t\t\t\t\t\t
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\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n\n\t\n\t<\/div>\n\n\n\nComo criar uma vis\u00e3o unificada do cliente sem substituir sistemas legados <\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Como dados integrados apoiam vendas, canais e p\u00f3s-venda <\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Tend\u00eancias para o uso de IA e dados no setor industrial <\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Centraliza\u00e7\u00e3o de dados \u00e9 uma jornada, n\u00e3o uma substitui\u00e7\u00e3o completa <\/strong><\/h2>\n\n\n\n
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\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n\n\t\n\t<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"