Introdução
Sem integração, cada área trabalha com um pedaço da realidade. Centralizar dados (data warehouse/lakehouse) e integrar sistemas (APIs, iPaaS, eventos) cria coerência operacional e agilidade analítica.
Por que centralizar e integrar
Fonte única de verdade (SSOT)
Um dicionário de métricas e dados que todas as áreas usam.
Qualidade e confiabilidade
Regras de validação, deduplicação e histórico (SCD) melhoram a precisão.
Velocidade de análise
Dados prontos para BI, ciência de dados e IA — sem caçar planilhas.
Compliance e LGPD
Trilha de auditoria, minimização e controle de acesso por perfil.
Eficiência operacional
Menos reconciliação manual e retrabalho entre sistemas.
Abordagens arquiteturais (sem dogmas)
- Data Warehouse/Lakehouse para relatórios e modelos analíticos
- ELT/ETL com conectores (Airbyte/Fivetran, etc.)
- iPaaS/Orquestração (n8n/Make) para integrações táticas
- Eventos/Streaming (quando necessário) para near real time
- Camada semântica (dbt/semantic layer) para métricas consistentes
Caminho prático em 6 passos
Inventário de sistemas
Sistemas e dados críticos (CRM, ERP, e-commerce, suporte, financeiro)
Mapa de métricas-chave
Receita, margem, CAC, LTV, churn, SLA
MVP de integração
2–3 fontes → warehouse + 1 dashboard executivo
Padronização de chaves
IDs únicos de cliente/produto
Qualidade e governança
Regras, alertas, catálogo de dados
Escalonar por domínios
Marketing, vendas, financeiro, operações
Indicadores de sucesso
% de dados cobertos pelo catálogo
Meta: 80%+ dos dados críticos catalogados
Tempo para responder pergunta executiva
De horas/dias para minutos
Diferença entre números de áreas
Queremos → 0% de divergência
Incidentes de qualidade
Tempo de detecção e correção
Riscos comuns (e como evitar)
Big bang sem MVP
Prefira ondas trimestrais
Sem dono de dado
Defina responsáveis por domínio
Excesso de ferramentas
Comece simples; adicione conforme necessidade
Ignorar segurança
Políticas de acesso, auditoria e criptografia desde o dia 1
Caso ilustrativo (PME)
Antes:
Vendas no CRM, faturamento no ERP, atendimento no helpdesk; planilhas reconciliam tudo.
Depois (90 dias):
Integrações automáticas + warehouse + dashboard de funil completo.
Resultado:
Decisões mais rápidas, queda de erros, aumento de conversão por identificar gargalos reais.
Conclusão
Integrar e centralizar é o alicerce para BI e IA gerarem valor contínuo. Quer um mapa de integração com prioridades e um MVP em 8–12 semanas?
