A capacidade de coletar, analisar e interpretar grandes volumes de informações é um diferencial competitivo. Tendo isso em mente, o Big Data no setor financeiro é um importante recurso para tomada de decisões, desenvolvimento de produtos e serviços, aprimoramento de medidas de segurança, entre outros.
Entretanto, para transformar as informações em insights de negócios, é importante adotar práticas de saneamento de dados. Isso porque o volume de dados disponível é cada vez maior. Segundo o relatório “Data Age 2025”, da IDC, até 2025 cada pessoa irá gerar 5,3 GB de dados por dia, totalizando um volume mundial de mais de 175 zettabytes de informações.
Dessa maneira, o saneamento de dados funciona como um mecanismo para “limpar” esse imenso volume de informações, de forma que elas possam ser usadas. O Big Data pode beneficiar o setor financeiro de várias maneiras.
Por exemplo, na gestão de informações financeiras, detectando anomalias, comportamentos fraudulentos, monitorando o mercado e movimentos econômicos, e até mesmo na personalização dos produtos e serviços, melhorando a experiencia do cliente e gerando mais receita.
Outros benefícios do Big Data no setor financeiro:
- Criar produtos e serviços que atendam às necessidades individuais dos clientes;
- Melhorar a tomada de decisão de investimentos;
- Detectar padrões e comportamentos dos usuários, visando maior segurança dos sistemas e plataformas contra atividades de hackers, malware ou violações de segurança;
- Monitoramento de despesas e previsão de fluxo de caixa.
O que é Saneamento de Dados?
Saneamento de dados é o processo de identificar e corrigir erros, inconsistências e imprecisões em conjuntos de dados, com a finalidade de melhorar a qualidade deles, garantindo que eles sejam precisos, confiáveis e úteis para análise ou processamento.
No mercado, o processo de saneamento de dados também é conhecido por outros termos, como data cleansing, data scrubbing, limpeza de dados ou higienização de dados. Trata-se de um importante recurso, visto o imenso volume de dados gerado a todo tempo e falta de padronização na maneira como essas informações são coletadas.
Durante o ciclo de vida dos dados, podem ocorrer diversos problemas, como duplicatas, valores ausentes, erros de digitação, formatos inconsistentes, entre outros. O saneamento de dados envolve a aplicação de técnicas e ferramentas para detectar e corrigir esses problemas.
Os principais componentes do saneamento de dados são:
- Validação de Dados: Verificação da consistência e validade dos dados em fontes confiáveis;
- Remoção de Duplicatas: Identificação e eliminação de registros duplicados que podem surgir devido a inserções duplicadas ou erros de entrada;
- Preenchimento de Valores Ausentes: Tratamento de valores nulos ou ausentes, seja preenchendo-os com valores adequados, removendo registros com informações faltantes ou aplicando técnicas de imputação;
- Padronização de Dados: Garantia de que os dados sigam um formato consistente e padronizado, como datas no mesmo formato, unidades de medida consistentes, etc;
- Correção de Erros de Digitação: Identificação e correção de erros de digitação que possam afetar a integridade dos dados;
- Normalização: Transformação dos dados para um formato comum, especialmente útil quando diferentes fontes de dados têm representações diferentes de uma mesma informação;
O saneamento de dados é uma etapa crucial em projetos de análise de dados, business intelligence, aprendizado de máquina e outras aplicações que dependem da qualidade dos dados. Dados limpos e confiáveis aumentam a eficácia das análises e decisões financeiras baseadas em dados.
Principais desafios do Big Data no setor financeiro
Infraestrutura
A cada dia, a quantidade de dados coletados pelas empresas só aumenta. Para evitar sobrecarga na infraestrutura de TI, muitas companhias estão migrando para soluções em nuvem. Essa jornada em cloud, além de melhorar a capacidade de armazenamento, melhora a performance de sistemas e plataformas que fazem análise e processamento desses dados.
Qualidade dos dados
Um dos pilares do conceito de Big Data é o “valor” de um dado. Afinal, são eles que norteiam todas as ações e estratégias. Portanto, não podem ser incompletos, inconsistentes ou corrompidos. A qualidade dos dados garante a verdade sobre os dados que circulam no sistema da empresa.
Integração
Os dados do financeiro são coletados por várias fontes, por exemplo, CRM, ERP, sistemas de pagamento, redes sociais, site e outras ferramentas que mapeiam e coletam informações sobre padrões e histórico de usuários. Integrar todas essas fontes, para que os dados possam ser analisados é um grande desafio.
Segurança
Toda a estratégia envolvendo o processo de armazenar, coletar e analisar os dados não pode se esquecer da segurança. Tanto no que diz respeito a proteção dos dados quanto na forma que são coletados. Principalmente, observando o compliance com a LGPD. Aqui entram em cena elementos como criptografia, controle de acesso e de identidade, monitoramento em tempo real, implementação de segurança de endpoint e segregação de dados.
Técnicas de saneamento de dados aplicadas ao Big Data
Big Data analytics é um termo bastante comum no mercado financeiro. Segundo definição da IBM, trata-se do “uso de técnicas analíticas avançadas aplicadas em conjuntos de dados muito grandes e diversos que incluem dados estruturados, semiestruturados e não estruturados, de diferentes fontes e de tamanhos diferentes de terabytes a zettabytes.”
Ou seja, Big Data analytics é a capacidade de pegar grande quantidade de dados brutos para identificar tendências e padrões, a fim de extrair insights de negócios e oportunidade de inovação. Entretanto, para que eles realmente funcionem como insumo, o saneamento de dados deve ser realizado com eficácia.
Existem diversos meios de se fazer o saneamento da base de dados no setor financeiro. Para ter precisão e agilidade, o uso de ferramentas tecnológicas é fundamental. O primeiro passo do saneamento de dados financeiros consiste na checagem e atualização das informações, o que deve ser realizado em fontes confiáveis como:
- Receita Federal do Brasil
- Sintegra
- Simples Nacional
- Cadastro Centralizado de Contribuinte
- Correios
- Serasa
Os principais dados que as grandes empresas atualizam no momento da higienização são os chamados dados mestres. Esses dados são compostos pelas principais informações sobre um negócio. Sendo elas:
- CNPJ
- Situação Cadastral do CNPJ
- QSA
- Telefone da empresa
- Endereço completo com CEP da empresa
- Situação da Inscrição estadual
A solução de saneamento de dados da Netrin, por exemplo, permite que o cliente atualize sua base de dados cadastrais de forma recorrente e programada, evitando cadastros duplicados, inconsistentes e inválidos, além de riscos fiscais e de fraude na sua operação. Com a higienização de dados cadastrais, a API faz uma varredura completa, corrigindo os dados principais de acordo com as fontes oficiais, como Receita Federal, Sintegra, entre outros.
Benefícios do saneamento de dados para as finanças
O saneamento de dados não é apenas uma medida corretiva, mas uma abordagem proativa que traz inúmeros benefícios, principalmente no cenário atual, onde a fiscalização está cada vez mais rigorosa e eficiente. No caso da gestão de informações financeiras, manter a integridade e a precisão dos dados cadastrais, especialmente relacionados a CNPJ e CPF, é essencial para garantir a saúde da operação.
Ao eliminar erros e inconsistências nos registros, as empresas reduzem a probabilidade de problemas com a legislação vigente. Isso fortalece a imagem da organização, como também proporciona segurança contra possíveis penalidades.
A atenção à precisão dos dados é crucial, considerando que pequenos erros, como falhas no preenchimento de documentos, podem acarretar em imprevistos e multas significativas. Por isso, a constância nas informações proporcionada pelo saneamento de dados reduz consideravelmente as chances de brechas para o fisco.
A qualificação e atualização periódica dos dados cadastrais não apenas fortalecem a comunicação com fornecedores e clientes, mas também servem como mecanismo eficiente para identificar e eliminar riscos. Evitar a construção de relacionamentos comerciais com parceiros cujo CNPJ esteja inapto na Receita Federal ou na Secretaria do Estado da Fazenda (SEFAZ) é uma medida preventiva crucial para evitar complicações futuras.
Em um cenário complexo, como o das regras específicas do ICMS em cada unidade e as constantes mudanças interpretativas trazidas pelo STF, a responsabilidade da empresa em garantir a segurança do negócio é evidente. O saneamento de dados surge como uma ferramenta proativa para evitar multas e exposições desnecessárias às autoridades fiscais.
Além disso, ao realizar pesquisas cadastrais de parceiros comerciais em larga escala, as empresas podem evitar transações com parceiros em circunstâncias duvidosas. Essa abordagem preventiva, aliada à correção de dados, reduz significativamente o risco de erros e problemas com o fisco, que está cada vez mais vigilante diante da crescente complexidade nos dados das empresas.
Em resumo, o saneamento de dados não é apenas uma prática técnica, mas uma estratégia vital para promover a transparência, ética e conformidade, ao mesmo tempo em que resguarda as finanças da empresa diante de um ambiente fiscal cada vez mais desafiador.
Se você está buscando maior eficiência na área financeira, por meio de Big Data, a solução da Netrin é ideal. Por meio dessa ferramenta, você consegue fazer o saneamento cadastral em massa ou API para coleta e checagem de dados em tempo real, tornando o seu sistema mais inteligente e sempre com informações novas e atualizadas sobre seus clientes, fornecedores e parceiros.
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