A Inteligência Artificial (IA) é, sem dúvida, a tecnologia que está remodelando o ambiente corporativo. De análises preditivas a automações complexas, a promessa da IA é transformar a forma como as empresas operam. No entanto, há uma verdade fundamental que frequentemente é ignorada: a IA é apenas tão boa quanto os dados que a alimentam.
Para qualquer empresa, o ERP (Enterprise Resource Planning) é a fonte primária e mais completa de dados transacionais, financeiros e operacionais. Se essa base não for confiável, todo o investimento em IA, machine learning e business intelligence será desperdiçado.
A sigla GIGO (Garbage In, Garbage Out) é um princípio básico da ciência da computação que se aplica perfeitamente à era da IA. Em termos simples, se você alimentar um sistema inteligente com dados incorretos, sujos ou inconsistentes (Garbage In), o resultado será uma análise ruim e, consequentemente, uma decisão errada (Garbage Out).
No contexto do seu ERP, dados de baixa qualidade incluem:
Decisões estratégicas baseadas em dados GIGO podem levar a erros de planejamento, compras ineficientes, previsões de demanda incorretas e, em última instância, perdas financeiras significativas.
O ERP não é apenas um sistema; é o coração operacional da empresa. É ele que registra cada transação, cada movimento de estoque e cada lançamento financeiro. Portanto, garantir a qualidade de dados no ERP é o primeiro e mais crucial passo para a transformação digital e para uma estratégia eficaz de IA.
Um ERP confiável assegura que:
Para empresas que buscam não apenas sobreviver, mas liderar com inteligência de negócios, a governança de dados deve ser incorporada ao próprio sistema. O ERP Benner (ou um sistema similar de ponta) não apenas armazena dados, mas possui mecanismos intrínsecos para garantir a qualidade e a confiabilidade da sua base:
A melhor forma de ter dados limpos é evitar que dados sujos entrem. O sistema Benner aplica regras estritas de validação no momento do input, forçando a padronização de campos, formatos e nomenclaturas. Isso reduz drasticamente os erros manuais e a inconsistência.
Um sistema robusto permite rastrear a origem de cada dado e quem o alterou. Essa rastreabilidade é essencial para a governança de dados, permitindo identificar e corrigir rapidamente a fonte de qualquer falha ou inconsistência.
Ferramentas nativas de data cleansing e fusão de cadastros (clientes, fornecedores) evitam que a base de dados se contamine com registros duplicados, garantindo que o volume de dados seja real e preciso para a análise.
Se a sua empresa planeja usar IA para otimizar a cadeia de suprimentos, prever churn de clientes ou automatizar a contabilidade, o sucesso dependerá da qualidade de dados gerada e gerenciada pelo seu ERP.
Investir em um ERP confiável, que prioriza a governança de dados e a integridade da informação, é a única forma de garantir que suas iniciativas de inteligência artificial gerem valor real e não apenas ruído. Transforme seu ERP no pilar de dados limpos que a sua estratégia de futuro exige.
