A Vert Analytics, empresa especializada em soluções de dados, IA e hiperautomação para governo e grandes empresas, observa uma expectativa comum, e equivocada, entre empresas que buscam projetos de analytics e IA: a ideia de que existe uma plataforma pronta, configurável em poucas semanas, capaz de resolver qualquer problema de dados de qualquer empresa, em qualquer setor, sem qualquer trabalho de entendimento prévio do negócio.
Essa expectativa nasce de como grande parte do mercado vende soluções de analytics: como produto padronizado, com funcionalidades fixas, vendido da mesma forma para empresas com problemas completamente diferentes entre si. O resultado costuma ser uma solução que funciona superficialmente, mas nunca resolve de fato o problema específico daquele cliente, por mais bem apresentada que tenha sido durante a venda.
A atuação em Analytics da Vert Analytics resolve essa limitação partindo do problema real de cada cliente, público ou privado, e só então desenhando a arquitetura de dados, os modelos e a camada analítica adequada àquele contexto específico, em vez de encaixar o cliente em um produto já pronto.
Por que uma plataforma de analytics pronta raramente resolve o problema real?
Uma plataforma genérica de analytics é construída para atender ao maior número possível de clientes com a menor customização possível, o que naturalmente limita sua capacidade de capturar exceções e particularidades específicas de qualquer setor ou empresa individual, por melhor que seja o discurso comercial em torno dela.
Quando o problema do cliente se encaixa razoavelmente bem no caso médio para o qual aquela plataforma foi pensada, o resultado pode até ser satisfatório. A Vert Analytics observa que a maioria dos problemas de negócio relevantes envolve exatamente as exceções e particularidades que uma solução genérica não foi desenhada para capturar.
Esse tipo de descompasso costuma aparecer meses depois da implementação, quando a empresa percebe que os relatórios e modelos entregues não respondem às perguntas que realmente importam para aquele negócio específico, apenas às perguntas genéricas para as quais a plataforma foi originalmente construída.
O que significa construir uma solução analítica para o problema específico de um cliente?
Construir analytics sob medida significa começar pelo problema de negócio, não pela ferramenta. Isso exige entender profundamente como aquele cliente específico toma decisões, quais dados já possui, quais faltam e qual pergunta de negócio a solução final realmente precisa responder, antes de qualquer escolha técnica ser feita.
Só depois dessa etapa de entendimento é que faz sentido desenhar a arquitetura técnica: qual estrutura de dados usar, quais modelos de machine learning ou IA generativa aplicar, e como organizar tudo isso em uma camada analítica que sirva especificamente àquele contexto de negócio, e não a um caso médio hipotético de mercado.
Como um projeto de analytics sob medida é construído?
A camada analítica da Vert Analytics reúne Data Lakehouse, machine learning e IA generativa aplicados ao problema específico de cada cliente, público ou privado, construída sobre um stack tecnológico consolidado, mas sempre desenhada em torno da necessidade real daquele contexto de negócio.
Esse processo de construção sob medida costuma revelar necessidades que nem o próprio cliente havia identificado claramente antes do projeto começar, já que entender profundamente o problema muitas vezes expõe questões mais fundamentais do que a demanda inicialmente apresentada.
Além disso, esse tipo de abordagem permite reaproveitar conhecimento entre diferentes projetos sem perder a personalização: padrões técnicos aprendidos em um setor podem acelerar a construção de uma solução em outro setor completamente diferente, sem que isso signifique entregar a mesma solução genérica para os dois.
Essa combinação entre profundidade técnica e personalização real é o que diferencia projetos de analytics e IA que efetivamente mudam a forma como um cliente toma decisões, dos projetos que apenas produzem relatórios bonitos sem impacto real na operação do negócio.
O que essa personalização muda no resultado entregue ao cliente?
Quando a solução analítica nasce do problema específico do cliente, o resultado entregue tende a responder exatamente às perguntas que aquele negócio precisa responder, em vez de gerar relatórios genéricos que exigem interpretação adicional antes de virarem decisão real, dependendo de alguém traduzir número em ação.
Esse tipo de projeto também tende a evoluir de forma mais natural ao longo do tempo, já que foi desenhado desde o início para se adaptar às particularidades daquele negócio, em vez de depender de contorná-las com ajustes superficiais sobre uma base genérica que nunca foi pensada para aquele contexto específico desde o começo.
