08 de janeiro de 2026
Evolução do Business Intelligence no agronegócio brasileiro
Autora: Karoline Eduarda Lima Santos — Orientador: Ivan Menerval Da Silva
Resumo elaborado pela ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege voltada à síntese e redação.
Este estudo analisa os impactos da transição de relatórios estáticos em PDF para dashboards interativos em Power BI, no contexto de uma organização de médio porte do setor de geotecnologias aplicadas ao agronegócio. A investigação avalia os desafios da implementação, a percepção dos usuários sobre usabilidade e acessibilidade, e os impactos nos processos de tratamento, padronização e armazenamento de dados. A pesquisa se insere no cenário da Era da Informação, onde a capacidade de converter dados em inteligência acionável é um diferencial competitivo indispensável, especialmente em mercados complexos como o agroindustrial.
A relevância da análise ancora-se na crescente pressão por eficiência. Com o volume de dados crescendo exponencialmente, o valor reside na capacidade de processá-los para fundamentar decisões estratégicas em tempo hábil (Despencieri et al., 2023). A transição de relatórios estáticos para plataformas dinâmicas reflete uma mudança de paradigma na gestão. Enquanto documentos em PDF oferecem uma narrativa linear, os dashboards interativos promovem uma cultura de exploração, capacitando os usuários a investigarem os dados sob múltiplas perspectivas e a identificarem padrões que permaneceriam ocultos em formatos tradicionais.
Nesse contexto, o setor do agronegócio enfrenta desafios que tornam a adoção de tecnologias de Business Intelligence (BI) particularmente crítica. A complexidade das operações agrícolas, envolvendo variáveis climáticas, biológicas e de mercado, demanda uma visão integrada para otimização de recursos. A gestão de grandes extensões de terra e o monitoramento de safras geram um volume massivo de dados. A transformação desses dados em insights, por meio de ferramentas como Data Warehouses (DW) e sistemas de Processamento Analítico Online (OLAP), permite que gestores passem de uma postura reativa para uma proativa, antecipando problemas com maior precisão (Holdsworth & Kosinski, 2024).
A escolha da plataforma Power BI foi estratégica por sua capacidade de integrar diversas fontes de dados, automatizar atualizações e oferecer uma interface intuitiva, democratizando o acesso à informação. A substituição de processos manuais por fluxos automatizados reduz erros e libera capital intelectual para atividades de maior valor agregado, como a análise estratégica. Este estudo, portanto, explora as implicações organizacionais, culturais e operacionais de uma mudança que posiciona a inteligência de dados como um ativo central para a competitividade no agronegócio.
A pesquisa se justifica pela necessidade de compreender os fatores críticos de sucesso e as barreiras na implementação de projetos de BI em empresas de médio porte, que operam com recursos mais limitados mas enfrentam intensa pressão competitiva. Ao analisar um caso concreto, o estudo oferece lições sobre como alinhar tecnologia, processos e pessoas, destacando que a tecnologia é insuficiente sem uma governança de dados sólida e uma estratégia de gestão da mudança bem executada (Kotter, 2012). A análise dos desafios e benefícios serve como guia para outras organizações, reforçando que a era do acesso à informação exige uma evolução contínua na gestão do conhecimento (Rifkin, 2001).
O trabalho utilizou uma abordagem de pesquisa qualitativa, exploratória e descritiva, com o estudo de caso intrínseco como estratégia metodológica. A organização analisada constitui o próprio objeto de interesse, permitindo uma imersão profunda no fenômeno da transição digital. Essa abordagem se justifica pela complexidade do objeto, que envolve dimensões técnicas, humanas e organizacionais, gerando insights detalhados sobre os mecanismos e resultados da implementação dos dashboards.
Para a coleta de dados, empregou-se uma triangulação de métodos. A análise documental examinou relatórios em PDF e documentações de projeto para reconstruir o contexto inicial. A observação participante permitiu acompanhar as interações dos usuários com os novos dashboards em reuniões e treinamentos, proporcionando uma compreensão prática das dificuldades e facilidades.
Foram conduzidas entrevistas semiestruturadas com stakeholders, incluindo a equipe de desenvolvimento de BI, gestores de negócio e usuários finais. O roteiro flexível explorou temas como expectativas, desafios técnicos e culturais, e benefícios percebidos. Por fim, um questionário estruturado foi aplicado a 80 usuários, utilizando uma escala de Likert para mensurar a percepção sobre usabilidade, navegabilidade e satisfação geral, além de campos abertos para comentários qualitativos.
A análise dos dados seguiu a técnica de análise de conteúdo (Bardin, 2011), envolvendo a categorização sistemática das informações das entrevistas, questionários e observações. Foram identificadas categorias temáticas recorrentes, como “desafios de padronização”, “resistência cultural” e “ganhos de autonomia”. A partir dessa categorização, foi possível identificar padrões e construir uma narrativa coesa sobre o processo. A integração dos dados quantitativos e qualitativos permitiu uma discussão aprofundada dos resultados, validando percepções subjetivas com métricas objetivas.
A empresa estudada é uma organização brasileira de médio porte, fundada em 2009, especializada em soluções de inteligência geoespacial para o agronegócio, com foco no monitoramento de lavouras de cana-de-açúcar. A companhia se consolidou por aplicar tecnologia de ponta como diferencial competitivo. Sua estrutura integra especialistas em geotecnologia, ciência de dados e agronomia. Nos últimos anos, a empresa intensificou investimentos em transformação digital, criando uma área de BI para substituir relatórios estáticos por soluções dinâmicas.
Um dos produtos centrais da empresa é o “Projeto Tomografia do Canavial”, que avalia a condição das lavouras por meio de sensoriamento remoto e interpretação técnica. O projeto atende anualmente mais de 80 usinas, analisando mais de 2,5 milhões de hectares e envolvendo mais de 2 mil usuários. Diante desse volume, a entrega de resultados em relatórios PDF apresentava gargalos de escalabilidade e interatividade, motivando a modernização da entrega para ampliar a performance da solução.
A transição para dashboards em Power BI impôs desafios em quatro dimensões: negócio, técnica, cultural e de governança. Na dimensão de negócio, o desafio foi traduzir a complexa lógica do canavial para o ambiente digital sem perder profundidade analítica. Foi crucial compreender as variáveis críticas para os gestores. Para mitigar a rejeição, a equipe manteve inicialmente os mesmos KPIs dos relatórios anteriores, focando a transição na melhoria da experiência do usuário.
Na dimensão técnica, o principal obstáculo foi a ausência de padronização nas bases de dados, o que inviabilizava a automação. A solução envolveu a criação de um repositório centralizado em nuvem e o estabelecimento de protocolos rigorosos de padronização, alinhados à importância dos Data Warehouses para a integridade dos dados (Inmon, 2005). Outro desafio foi a reconcepção visual: um relatório de 51 páginas foi transformado em um painel interativo com 22 telas, permitindo mais análises cruzadas. O redesenho exigiu a aplicação de princípios de visualização de dados para garantir clareza (Few, 2006). A otimização do indicador de biomassa, consolidado de dez páginas para uma única tela, exemplifica o ganho de eficiência.
A dimensão cultural representou o desafio mais sutil. Usuários habituados a relatórios em PDF demonstraram resistência inicial, exigindo uma mudança do consumo passivo para um modelo ativo e exploratório. A gestão da mudança focou na comunicação dos benefícios: atualização automática, maior autonomia analítica e redução de inconsistências. A demonstração prática de como o novo formato economizava tempo foi fundamental para a adesão, ecoando princípios de liderança em transformação organizacional (Kotter, 2012). Na dimensão de governança, o projeto forçou a empresa a estabelecer práticas mais robustas, como fluxos de extração, transformação e carga (ETL), controles de acesso, versionamento e um dicionário de dados centralizado para garantir a sustentabilidade da solução.
A avaliação da percepção dos usuários, com uma amostra de 50 respondentes, revelou aceitação positiva. Os resultados quantitativos (escala de 1 a 5) indicaram altas médias em facilidade de uso e intuitividade. A autonomia analítica proporcionada pelos filtros dinâmicos foi destacada como um dos principais benefícios, acelerando a tomada de decisão. A confiabilidade dos dados também recebeu notas elevadas, refletindo o sucesso dos esforços de padronização e governança.
A experiência visual, com clareza e organização, foi apontada como ponto forte. Um design de informação eficaz reduz a carga cognitiva e permite que o foco permaneça nos insights (Bach et al., 2022). Contudo, a pesquisa apontou áreas para melhoria: 38% dos usuários indicaram a necessidade de um treinamento inicial para explorar todo o potencial da ferramenta. Também foram apontadas limitações de desempenho, como o tempo de carregamento de algumas telas. A preferência pelo novo formato, no entanto, foi inequívoca: a questão sobre a necessidade de retornar aos relatórios em PDF obteve uma média de apenas 2,1, reforçando a percepção de valor agregado.
Os impactos da transformação digital transcenderam a modernização da interface, promovendo mudanças estruturais. O primeiro impacto foi no tratamento das informações: o processo forçou uma revisão crítica dos indicadores, levando à curadoria e simplificação de variáveis para evitar sobrecarga de informação (Han et al., 2011). O segundo impacto foi a padronização. A necessidade de automatizar os fluxos exigiu processos unificados de coleta e cálculo, eliminando inconsistências históricas. O terceiro impacto ocorreu no armazenamento e gestão dos dados. A migração para um banco de dados centralizado em nuvem com fluxos automatizados trouxe ganhos em escalabilidade, segurança e acessibilidade, criando uma base robusta para futuras análises (Milani et al., 2020).
Em conclusão, a análise do caso demonstra que a transição de relatórios estáticos para dashboards interativos foi um processo de transformação digital bem-sucedido, com benefícios que se estenderam além da tecnologia. Embora tenha apresentado desafios técnicos, culturais e de governança, a implementação foi conduzida de forma integrada. A compreensão do negócio, a padronização dos dados, a validação das métricas e uma gestão estratégica da mudança emergiram como fatores críticos de sucesso. Os dashboards promoveram uma cultura de dados mais autônoma e ágil, capacitando os usuários a extrair mais valor das informações. A mudança consolidou práticas de governança e padronização que fortaleceram a gestão de dados da organização, garantindo maior confiabilidade e sustentabilidade para análises futuras. A experiência evidencia que a digitalização eficaz não se trata apenas de adotar ferramentas, mas de repensar processos e estabelecer uma infraestrutura de dados sólida. Conclui-se que o objetivo foi atingido: demonstrou-se que a transição de relatórios estáticos para dashboards interativos não apenas modernizou a entrega da informação, mas também consolidou práticas de governança de dados, fortalecendo a eficiência organizacional e a sustentabilidade das análises futuras no setor agroindustrial.
Referências:
BACH, Benjamin & Freeman, Euan & Abdul-Rahman, Alfie & Turkay, Cagatay & Khan, Saiful & Fan, Yulei & Chen, Min. (2022). Dashboard Design Patterns. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. PP. 1-11. 10.1109/TVCG.2022.3209448.
BARDIN, L. (2011). Análise de Conteúdo. São Paulo: Edições 70.
DESPENCIERI, V. A. M.; REIS, B. L.; GUEDES, K. Apoio na tomada de decisão por um sistema de inteligência comercial: um estudo de caso no setor de agronegócio. XLIII Encontro Nacional de Engenharia de Produção, 2023.
FEW, Stephen. (2006). Information dashboard design: The effective visual communication of data. 2. ed. Burlingame: Analytics Press.
HAN, Jiawei; KAMBER, Micheline; PEI, Jian. (2011). Data mining: concepts and techniques. 3. ed. Amsterdam: Elsevier.
HOLDSWORTH, J.; KOSINSKI, M. (2024). O que é um Data Warehouse? IBM.
INMON, W. H. (2005). Building the Data Warehouse. 4. ed. Indianapolis: Wiley.
KOTTER, J. P. (2012). Leading Change. Boston: Harvard Business Review Press.
MILANI, Alessandra M P.; SOARES, Juliane A.; ANDRADE, Gabriella L.; et al. (2020). Visualização de Dados. Grupo A.
RIFKIN, J. (2001). The age of access: The new culture of hypercapitalism. New York: Putnam.
Resumo executivo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso de Especialização em Data Science e Analytics do MBA USP/Esalq
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