A qualidade de qualquer modelo de custeio e limitada pela qualidade dos dados que o alimentam. Quando departamentos operam em silos e as ferramentas estao obsoletas, mesmo a melhor metodologia produz resultados questionaveis. A maturidade da infraestrutura de dados determina o teto maximo de sofisticacao que o seu modelo de custos pode atingir.
A investigacao da Deloitte identifica duas barreiras principais a gestao eficaz de custos: departamentos em silos (citados por 46% dos inquiridos) e ferramentas obsoletas (39%). Estas duas barreiras estao interligadas: quando os dados residem em silos departamentais, nao existe uma visao integrada da rentabilidade, e quando as ferramentas sao obsoletas, nao existe a capacidade de processar e integrar os volumes de dados necessarios para um custeio preciso.
O problema e particularmente agudo na funcao de controlling. O estudo Moller e Schaffer revela que 50% dos controllers nao tem qualquer estrategia de digitalizacao, e apenas 6% tem uma estrategia madura. Mais preocupante ainda, os controllers e as equipas de TI trabalham em estreita colaboracao em apenas 17% das empresas. Esta desconexao significa que os sistemas de informacao financeira sao frequentemente desenvolvidos sem consideracao pelas necessidades de custeio e analise de rentabilidade.
O contraste entre organizacoes com infraestrutura madura e imatura e dramatico. A Compton Financial opera com uma base de dados de mais de 1 terabyte, processando 50 milhoes de transacoes e servindo mais de 3 milhoes de clientes com rentabilidade calculada ao nivel individual. No extremo oposto, muitas organizacoes ainda dependem de folhas de calculo desconectadas para analise de custos, com os riscos de erro, inconsistencia e limitacao de escala que isso implica.
Um modelo TDABC requer dados de multiplas fontes: dados financeiros do ERP para custos de recursos, dados operacionais para volumes e tempos de processo, dados de CRM para informacao de clientes e transacoes, e dados de RH para capacidade de pessoal. Quando estas fontes nao estao integradas, cada analise requer um exercicio manual de reconciliacao que consome tempo, introduz erros e limita a frequencia com que as analises podem ser produzidas.
A Questao 13 avalia a maturidade da infraestrutura de dados que suporta a analise de custos e rentabilidade na sua organizacao. Cada nivel representa um grau progressivamente maior de integracao, qualidade e acessibilidade dos dados.
Resposta: “Os dados de custos estao dispersos por folhas de calculo e sistemas desconectados. A recolha e manual e cada analise requer esforco significativo.”
Os dados necessarios para analise de custos residem em multiplas folhas de calculo, sistemas legados e documentos manuais. Nao existe uma fonte unica de verdade para dados financeiros, operacionais ou de clientes. Cada analise de custos requer um exercicio manual de recolha, reconciliacao e formatacao que pode demorar dias ou semanas, e os resultados sao frequentemente inconsistentes.
Resposta: “Temos um ERP central mas os dados de custos, operacoes e clientes nao estao integrados numa unica plataforma de analise.”
A organizacao possui um ERP ou sistema financeiro central, mas os dados necessarios para custeio vem de multiplos sistemas que nao estao integrados. O ERP contem dados financeiros, mas os dados operacionais vem de sistemas de producao, os dados de clientes do CRM e os dados de tempo de sistemas de pontos. A integracao e feita periodicamente de forma semi-automatizada mas nao em tempo real.
Resposta: “Temos uma plataforma integrada que combina dados financeiros, operacionais e de clientes, com fluxos automatizados e qualidade de dados monitorizada.”
Os dados de multiplas fontes fluem automaticamente para uma plataforma integrada de analise de custos. Existem processos de ETL (Extract, Transform, Load) automatizados, definicoes consistentes de metricas e monitorizacao de qualidade de dados. A equipa financeira consegue produzir analises de rentabilidade sem depender de TI para cada pedido de dados.
Resposta: “Temos uma infraestrutura de dados de classe mundial com integracao em tempo real, self-service analytics, governanca de dados robusta e capacidade de processar milhoes de transacoes.”
A infraestrutura de dados suporta analise de custos e rentabilidade ao nivel transacional com dados em tempo real. Os decisores tem acesso self-service a dashboards e ferramentas de analise. A governanca de dados e robusta com linhagem de dados, controlo de qualidade automatizado e definicoes padrao. A plataforma escala para processar milhoes de transacoes com performance adequada.
| Industria | Nivel Tipico | Observacao |
|---|---|---|
| Servicos Financeiros | Nivel 2–3 | Volumes transacionais elevados e regulacao impulsionam investimento em infraestrutura de dados; os lideres processam milhoes de transacoes diariamente |
| Industria Transformadora | Nivel 1–2 | Sistemas de producao frequentemente desconectados dos sistemas financeiros; a integracao IoT oferece oportunidades significativas |
| Saude | Nivel 1–2 | Dados clinicos e financeiros em silos separados; a pressao para value-based care esta a impulsionar integracao |
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