1. “É apenas o trabalho da TI”
Muitos líderes do setor de energia elétrica encaram a análise de dados empresariais como um projeto técnico: deixe para a TI, permita que eles criem painéis de controle e insights mágicos aparecerão. Mas essa crença é um reflexo do Mito nº 1 identificado pela McKinsey & Company em seu estudo sobre dados no setor de energia elétrica.
A verdade é a seguinte: a análise de dados não existe isoladamente. Para empresas de serviços públicos, que precisam lidar com a confiabilidade da rede, infraestrutura, pressões regulatórias, expectativas dos clientes e muito mais, é essencial que pessoas das áreas de operações, unidades de negócios, regulamentação e TI trabalhem juntas. Se os líderes de negócios tratarem a análise de dados como "um projeto de TI qualquer", os insights resultantes não serão adotados.
Ao realizar análises de dados empresariais, não basta criar a ferramenta; é preciso mudar mentalidades, comportamentos e processos de negócios. Não deixe isso apenas para a TI.
2. “Nossos sistemas estão prontos, então os insights fluirão”
Outro grande equívoco: “Já temos todos esses sistemas, então a análise de dados empresariais se resolverá sozinha.” Mais uma vez, a McKinsey: muitas empresas de serviços públicos presumem que integrar ERP, WAM, CIS, GIS etc. significa que “estamos prontos”. Mas não estão.
Eis o problema: você pode ter todos os dados, mas a menos que tenha pensado cuidadosamente em quais dados e em qual formato, como eles são reunidos, como são limpos e se as pessoas podem acessá-los de forma utilizável, a análise de dados empresariais ficará estagnada.
Por exemplo, sistemas legados podem usar linguagens de dados diferentes. Os silos de dados podem persistir. Portanto, para executivos de empresas de serviços públicos, é fundamental mapear os dados ao realizar análises de dados de negócios. É preciso conhecer as fontes, os fluxos, a qualidade e como conectá-los.
3. “Construa um Data Lake e o resto se resolverá sozinho”
Este é talvez o "meio-mito": muitas organizações pensam que, uma vez que se tenha um enorme repositório de dados (um "data lake"), então será possível colher insights. Mas, no setor de serviços públicos, isso é arriscado. Novamente, segundo a McKinsey: grandes repositórios de dados não estruturados, sem contexto de negócios, muitas vezes se tornam dispendiosos depósitos de "dados obscuros".
Ao buscar soluções de análise de dados empresariais, o data lake não é o objetivo final. A questão deve ser: qual pergunta de negócios estamos respondendo? Quais casos de uso de análise geram valor agora? Inserir tudo sem um propósito definido geralmente significa pagar o custo (armazenamento, complexidade) e obter pouco retorno.
Portanto, ao planejar a análise de dados de negócios em um contexto de serviços públicos, comece pelo resultado e, em seguida, construa o ecossistema.
4. “A qualidade dos dados e a estratégia podem esperar até mais tarde”
Outro erro comum: investir pouco em governança de dados, qualidade de dados e uma estratégia de análise. Pesquisas em diversos setores mostram que empresas que se aventuram na análise de dados sem um plano claro frequentemente desperdiçam tempo, recursos e perdem credibilidade.
Em empresas de serviços públicos, os dados são frequentemente gerados por centenas ou milhares de sensores, dispositivos de campo e medidores inteligentes, todos com protocolos diferentes e qualidade variável. O valor da análise de dados empresariais nesse contexto depende de dados confiáveis, processos estruturados e boa governança.
Se você ignorar esta etapa, suas análises apresentarão resultados questionáveis ("lixo entra, lixo sai") e sua liderança perderá a confiança.
5. “Os silos não importam; cada departamento pode fazer suas próprias análises”
No setor de energia, diferentes unidades de negócios (geração, distribuição, atendimento ao cliente, regulamentação, operações) geralmente executam suas próprias análises ou relatórios de dados. Mas, no momento em que você cria silos, suas ambições de análise de dados em toda a empresa ficam fragmentadas. Do ponto de vista da análise de dados no setor de energia, os silos de dados representam um grande obstáculo.
Se os departamentos A e B trabalharem cada um em suas próprias análises específicas, sem uma estratégia de dados compartilhada, você perderá insights interdisciplinares. Por exemplo, vincular padrões de uso do cliente com dados sobre a condição dos ativos da rede elétrica pode revelar novas prioridades de manutenção. Mas se esses dados estiverem isolados em silos separados, você nunca terá uma visão completa do panorama geral.
Portanto, os executivos de empresas de serviços públicos precisam pressionar por um alinhamento corporativo dos esforços de análise de dados de negócios, e não apenas departamento por departamento.
5½. “O retorno sobre o investimento em análise de dados virá rapidamente se investirmos.”
Eis a questão: existe a esperança ou crença de que, ao investir em ferramentas de análise e contratar cientistas de dados, se obtém um retorno rápido e expressivo. Mas a realidade é complexa. Um blog observou que grandes empresas têm investido pouco nas estruturas de suporte à análise de dados, o que leva ao fracasso de projetos.
Em setores de serviços públicos, em particular, você lida com sistemas complexos, ativos legados, restrições regulatórias e investimentos de longo prazo. Portanto, a análise de dados empresariais nem sempre trará resultados imediatos, a menos que você projete soluções que visem "resultados rápidos" e que também tenham uma visão de longo prazo.
Solução: escolha um ou dois casos de uso de alto impacto (como manutenção preditiva ou previsão de demanda) com métricas claras. Depois, implemente-os gradualmente. Demonstre o valor. Expanda. Não aposte todas as fichas em "vamos reformular tudo com análises em três meses".
Reunindo tudo
Quando os executivos de empresas de serviços públicos encaram a análise de dados de negócios como uma mera formalidade ("vamos implementar análises"), muitas vezes caem nessas armadilhas: deixar tudo a cargo da TI, presumir que os sistemas sozinhos darão conta do recado, construir data lakes antes de considerar as questões de negócios, ignorar a governança de dados, tolerar silos de dados e esperar um retorno imediato sobre o investimento.
Em vez disso, um caminho melhor seria este:
• Defina: Qual resultado comercial você almeja? (Por exemplo, reduzir o tempo de inatividade em 15%, melhorar a avaliação da experiência do cliente, otimizar o custo do ciclo de vida do ativo).
• Alinhamento: Envolva a liderança empresarial, as operações, a TI e as equipes de análise de dados; a análise de dados empresariais é multifuncional.
• Inventário: Mapeie os dados que você já possui, onde eles estão armazenados, o quão limpos estão e o quão acessíveis são.
• Construa com propósito: Selecione os casos de uso relevantes. Conecte os sistemas. Limpe os dados. Garanta a governança.
• Mensuração: Acompanhe as métricas desde o primeiro dia, tanto as métricas de adoção de análises (quem usa os insights?) quanto as métricas de negócios (o que melhorou?).
• Escala: Assim que o sucesso for evidente, expanda para mais domínios, análises mais avançadas (preditivas/prescritivas) em vez de apenas descritivas.
• Repetindo: A análise de dados empresariais não é um processo pontual; os dados evoluem, o negócio cresce e a sua maturidade analítica também deve evoluir.
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