Dados & analytics
Dado que ninguém usa
não é ativo.
É custo.
Sua empresa coleta dado de 5 sistemas, consolida em planilha e apresenta no trimestral. Ninguém confia no número. Decisão continua no feeling. A V30 organiza a base, constrói dashboards que geram ação e instala cultura de decisão orientada a dados. Em 30 dias.
34M
clientes numa base proprietária que gera negócio
30
dias para dashboard rodando com decisão semanal
+10%
performance média com painel de franquias piloto
3
insights acionáveis identificados no primeiro mês
Sintomas de empresa que coleta dado mas não usa
Dado em 5 sistemas.
Confiança em nenhum.
Dashboard que ninguém abre
Relatório existe, mas chega tarde. Formato que não responde a pergunta certa. Gestor olha e volta para a planilha própria. BI virou custo fixo, não ferramenta de decisão.
Custo: investimento em ferramenta que não muda comportamento
Dados em silos
ERP diz uma coisa, CRM diz outra, planilha diz uma terceira. Ninguém sabe qual é o número certo. Reunião de resultado vira discussão sobre de onde veio o dado. Não sobre o que fazer.
Custo: decisão baseada em feeling porque ninguém confia no número
Coleta sem governança
Dado entra sem padrão, sem dono, sem política de qualidade. Cada área batiza a métrica do seu jeito. Quando precisa de um número consolidado, leva duas semanas para gerar.
Custo: oportunidade perdida porque o dado chegou depois da decisão
Reconheceu a empresa?
Conversa com quem já construiu a maior base proprietária de combustíveis do Brasil.
Como a V30 trabalha com dados
Não vendemos ferramenta.
Organizamos o dado para gerar decisão.
O problema raramente é falta de dado. É dado que não está organizado, não tem dono e não chega na hora certa para quem decide. A V30 entra por esse ângulo: primeiro entendemos que decisão precisa ser tomada, depois organizamos o dado necessário para tomá-la.
Na primeira semana, mapeamos o ecossistema de dados da empresa: onde estão, quem produz, quem consome, o que se perde no caminho. Não é auditoria de TI. É diagnóstico de uso. Cruzamos a realidade do dado com a necessidade de decisão da liderança.
Na segunda semana, definimos o modelo de dados com quem vai usar. KPIs que importam, fontes que alimentam, frequência de atualização e formato de consumo. Co-criamos com o gestor que vai abrir o dashboard toda segunda. Não com quem nunca vai olhar.
Nas semanas 3 e 4, o dashboard piloto roda com dados reais. Rituais de gestão baseados em dados instalados: reunião semanal com painel, benchmark entre unidades, ranking com ações direcionadas. No dia 30, a liderança decide com dado. Não com feeling. E o ritual fica.
Entregáveis concretos
O que sai de um ciclo V30
focado em dados.
Diagnóstico
Mapa do ecossistema de dados
- Inventário de fontes, fluxos e consumidores
- Gap entre dado disponível e decisão necessária
- Qualidade e confiabilidade por fonte
- Governança atual (ou falta dela) documentada
Construção
Dashboard + modelo de dados
- KPIs definidos com quem vai usar
- Data lake ou warehouse organizado
- Dashboard piloto com dados reais
- Conectores entre fontes configurados
Cultura
Rituais de decisão com dados
- Reunião semanal com painel instalada
- Benchmark entre unidades operando
- Governança de dados com dono definido
- Time treinado para consumir e agir
Resultados com dados
Números de quem transformou
dado em decisão.
Base proprietária
34M
clientes cadastrados
Base de dados que virou a maior do varejo de combustíveis do Brasil. Cada abastecimento gera dado, vínculo e receita. Impulsionou três negócios digitais.
KM de Vantagens. Ipiranga
Painel de franquias
+10%
performance média
Dashboard unificado com vendas, NPS e KPIs operacionais por loja. Franqueado com benchmark anônimo. Reuniões semanais baseadas em dados.
Painel de franquias. Rede piloto
Analytics logístico
3
insights acionáveis
Data warehouse logístico consolidando frete, armazém e nível de serviço. Dashboard em 30 dias revelando transportadora, centro e rota com maior impacto.
Analytics logístico
Quem conduz o ciclo de dados
Gente que já construiu base
proprietária de 34 milhões.
Kim Lima
Varejo, Loyalty, CRM & Dados
Especialista em transformar complexidade de dados de cliente em proposta de valor aplicável. Construiu o KMV e o Abastece Aí.
Reinaldo Donadio
Inovação, Growth & IA
Conduz diagnósticos de crescimento e aplica IA em operações comerciais. Conecta dado com ação e modelo preditivo.
Marcelo Soares
Arquitetura & Tecnologia
Traduz requisitos de negócio em arquitetura técnica. Garante que o data lake seja executável, não só concebível.
Material gratuito
Checklist: sua empresa é orientada a dados
ou só coleta dados?
ou só coleta dados?
7 sinais que separam empresas que usam dados para decidir de empresas que só acumulam números. Autodiagnóstico em 5 minutos.
O que está no checklist: os 7 sinais de maturidade de dados, perguntas de autodiagnóstico por área (comercial, operação, finanças), e um mapa do que atacar primeiro. Da governança ao dashboard.
Quero o checklistEcossistema conectado
Dados cruzam com tudo
que a V30 faz.
IA aplicada
IA precisa de dado limpo. Dado limpo precisa de governança.
Ver
Processos
Processo redesenhado gera dado confiável. Dado confiável mede o processo.
Ver
Fidelidade e CRM
Programa que gera dado proprietário e recompra baseada em perfil.
Ver
Diagnóstico gratuito
Não sabe por onde começar? O diagnóstico mapeia o gap.
Ver
Leia também
Cases e insights
relacionados.
Perguntas frequentes
Dúvidas sobre dados,
analytics e decisão.
A V30 implementa ferramenta de BI (Power BI, Looker, etc.)?
Não. A V30 define os KPIs certos, organiza o modelo de dados e monta o dashboard piloto. A implementação em escala da ferramenta de BI fica com TI ou integrador. O que garantimos: que o dashboard responde a pergunta certa e que alguém vai abrir toda segunda.
Qual a diferença entre data lake e data warehouse?
Data lake armazena tudo cru (estruturado e não-estruturado) para exploração futura. Data warehouse organiza dados já tratados para consulta e dashboards. Na prática, a maioria das empresas precisa primeiro organizar o que tem. E é por aí que começamos.
Preciso de cientista de dados no meu time?
Não necessariamente. Para a maioria dos casos, o que falta não é ciência de dados. É organização de dados e cultura de uso. Um analista de BI com dados bem organizados e KPIs claros resolve 80% dos problemas. A V30 entrega o modelo para isso funcionar.
Quanto tempo para ter um dashboard rodando?
Na semana 3 o dashboard piloto já está rodando com dados reais para um grupo de unidades ou áreas. No dia 30, rituais de gestão baseados em dados estão instalados. Expansão para toda a operação fica com VetorRUN (1, 3 ou 6 meses).
Como garantir que o time vai usar o dashboard?
Construindo com quem vai usar, não para quem vai usar. O dashboard é co-criado na imersão VetorLAB com os gestores. Depois instalamos rituais: reunião semanal com painel, ranking entre unidades, ações direcionadas. O dado vira hábito porque gera ação. Não porque alguém mandou olhar.
A V30 trabalha com governança de dados (LGPD, compliance)?
Trabalhamos com governança operacional de dados: quem é dono, qual a política de qualidade, como garantir consistência entre fontes. Para compliance regulatório (LGPD, ANPD), recomendamos parceiro jurídico especializado. Podemos especificar os requisitos técnicos.
Próximo passo
Dado que vira decisão.
Não relatório.
Uma conversa para mapear seu ecossistema de dados e entender onde o gap está. Sem compromisso.
Próxima janela: junho 2026. 1 vaga disponível.