Inventário das fontes
ERP, CRM, planilhas, atendimento, e-commerce, sensores, notas fiscais. Onde cada informação nasce, quem alimenta e com que frequência ela muda.
Método YveTech de IA · Etapa 01
Diagnóstico de dados
Antes de treinar qualquer modelo, olhamos o que a sua empresa já registra. Em duas a três semanas você recebe um retrato honesto das suas bases — e a resposta franca sobre o que dá, o que não dá e o que falta para dar.
Dado bom é mais raro do que dado abundante
Quase toda empresa tem mais dado do que imagina e menos do que precisa. O diagnóstico separa uma coisa da outra.
O histórico de uma empresa de médio porte costuma estar espalhado em mais lugares do que o dono supõe: o ERP guarda a venda, a planilha do comprador guarda a ruptura de estoque, o WhatsApp guarda o motivo do cancelamento e o caderno do encarregado guarda a parada da máquina. Cada um desses lugares responde por um pedaço da história — e nenhum modelo aprende com meia história.
O diagnóstico é o trabalho de reunir isso e olhar de frente. Levantamos as fontes disponíveis, medimos quanto tempo de histórico existe de verdade, quanto de cada campo vem preenchido, se dá para ligar um registro a outro por uma chave confiável e o que a operação mudou no meio do caminho — troca de sistema, mudança de plano de contas, reajuste de tabela, nova filial.
Nada disso exige um projeto de dados antes do projeto de IA. Trabalhamos com o que existe: acesso de leitura ao banco, exportação do ERP, planilhas como estão. Se o caminho mais curto for arrumar duas ou três coisas na origem, dizemos quais são e quanto elas custam — mas essa passa a ser uma decisão sua, tomada com número na mão.
Se o dado não sustentar o modelo, você ouve isso na terceira semana — e paga um diagnóstico, não um projeto inteiro que ia parar no meio.
O que olhamos em cada base
Seis frentes de análise que, juntas, dizem se existe matéria-prima para um modelo confiável.
Volume e profundidade
Quantos meses de histórico existem de fato — e não desde quando o sistema está instalado. Ciclo completo de sazonalidade vale mais que volume bruto.
Qualidade de preenchimento
Campo a campo: o que vem vazio, o que vem com valor padrão, o que vem digitado de três jeitos diferentes para dizer a mesma coisa.
Chaves e rastreabilidade
Se dá para ligar cliente, pedido, item e atendimento sem ambiguidade. Sem chave confiável, o modelo aprende relação que não existe.
Rupturas e sazonalidade
Trocas de sistema, mudanças de tabela, pandemia, greve, obra na rua. O que o histórico registra como normal e na verdade foi exceção.
Base legal e LGPD
Que dado é pessoal, que dado é sensível, qual a base legal de uso e o que precisa ser anonimizado antes de sair da origem.
O que você vê no diagnóstico
Os artefatos que entregamos ao final — feitos para serem lidos por quem decide, não só por quem programa.
Como a etapa acontece
Duas a três semanas, com conversa no começo, no meio e no fim.
Acesso e coleta
Combinamos um acesso somente-leitura ou uma exportação periódica. Nada é alterado na sua base, e todo acesso fica registrado.
Perfilagem técnica
Rodamos a análise sobre cada tabela: distribuição, vazios, duplicidades, outliers e a linha do tempo real de cada campo.
Confronto com a operação
Sentamos com quem usa o sistema. Muito "erro de dado" é regra de negócio que ninguém documentou — e isso muda o modelo.
Parecer e recomendação
Documento com o que dá para fazer agora, o que dá para fazer depois de ajustes e o que não se sustenta. Com estimativa de esforço em cada caso.
Você reconhece a sua empresa aqui?
Os sinais mais comuns de que o diagnóstico é o passo certo agora.
- Ninguém sabe o número certo — dois relatórios sobre o mesmo mês dão resultados diferentes.
- A planilha virou o sistema — a decisão real acontece fora do ERP, no arquivo de alguém.
- Histórico existe, informação não — anos de movimentação guardados e nenhuma leitura sai deles.
- Já ouviu um "não dá" sem explicação — e ficou sem saber se o problema era o dado ou o fornecedor.
O que você recebe no fim
Entregáveis concretos — seus, independentemente de haver projeto depois.
- Mapa das fontes — inventário com volume, qualidade e responsável por cada base.
- Parecer de viabilidade — o que é possível hoje, com que precisão esperada e a que custo.
- Lista de correções — os ajustes de cadastro e de processo que mais aumentam a qualidade.
- Recomendação de caso — qual problema atacar primeiro — o de maior retorno pelo menor esforço.
Quanto histórico cada caso costuma pedir
Referência de partida, não regra fixa: operação com muito volume diário chega lá em menos tempo de calendário.
| Caso de uso | Histórico usual | O que precisa estar registrado |
|---|---|---|
| Previsão de demanda e estoque | 24 meses | item, data, quantidade, preço e — o mais esquecido — as rupturas |
| Evasão de clientes | 12 a 18 meses | compras, atendimentos, reclamações e a data do cancelamento |
| Risco de inadimplência | cerca de 1.000 casos com desfecho | condição de pagamento, atrasos, perfil e o que de fato foi pago |
| Manutenção preditiva | 12 meses e o registro das falhas | leituras do equipamento, paradas e ordens de serviço |
| Leitura de documentos | 200 a 500 exemplos por tipo | os documentos e o resultado correto da leitura de cada um |
| Assistente sobre os seus documentos | não exige treino | os manuais, contratos e normas que a equipe já consulta |
Compromissos desta etapa
O que combinamos antes de começar — e cobramos de nós mesmos durante o projeto.
2–3 sem.duração típica do diagnóstico
Somente leituranenhuma alteração na sua base
Parecer escritocom viabilidade, esforço e risco
Sem amarrao documento é seu, com ou sem projeto
Perguntas frequentes sobre diagnóstico de dados
As dúvidas que mais aparecem nesta etapa. Sobre prazo, forma de cobrança e contrato, veja as perguntas frequentes da YveTech.
Preciso arrumar meus dados antes de chamar vocês?
Não. Arrumar dado sem saber para que ele vai servir costuma ser desperdício — cada caso de uso exige coisas diferentes. O diagnóstico é justamente o que diz o que vale a pena arrumar primeiro.
Vocês precisam de acesso ao meu sistema?
Precisamos ler os dados, não operar o sistema. Trabalhamos com acesso somente-leitura, réplica ou exportação periódica — o que a sua equipe de TI preferir. Dado pessoal pode ser anonimizado antes de sair da origem.
E se o diagnóstico concluir que não dá?
Acontece, e é um resultado legítimo. Você recebe o parecer com o motivo, o que faltou e o caminho para chegar lá — normalmente passar a registrar duas ou três informações que hoje se perdem. Melhor descobrir isso agora.
Isso serve se eu ainda não sei qual problema quero resolver?
Serve, e é comum. Parte do diagnóstico é olhar o que os dados permitem e devolver dois ou três casos de uso ordenados por retorno esperado sobre esforço. A escolha continua sua.
Quer saber o que os seus dados já permitem?
O diagnóstico começa com uma conversa de escopo, sem compromisso. Conte o seu cenário e retornamos em até 1 dia útil.
Continue explorando
As quatro etapas do método e os três recortes da operação — cada uma com o seu próprio detalhamento.
Inteligência ArtificialVoltar à visão geral da área
Prova de valorO piloto com métrica combinada que decide se o projeto avança
Produção e integraçãoO modelo dentro do fluxo real, no sistema que a equipe já usa
Monitoramento contínuoO acompanhamento que avisa quando o modelo começa a errar
Modelo em produçãoA anatomia de uma previsão, da entrada ao grau de confiança
Painel de previsõesA fila de prioridade que diz por onde a equipe começa o dia
Ambiente de Inteligência ArtificialA malha de dados e modelos que sustenta a operação