Em um cenário em que cada ponto de margem é disputado, falar em “como transformar dados em lucro e produtividade na área de compras" deixou de ser discurso futurista para se tornar agenda imediata de gestores de compras, finanças e supply chain. Dados de baixa qualidade, cadastros genéricos e falta de visibilidade sobre gastos comprometem diretamente o EBITDA, a tomada de decisão e a competitividade.

Ao mesmo tempo, cresce a pressão por automação, IA e digitalização de processos. Porém, sem uma base de dados íntegra, padronizada e governada, nenhuma tecnologia entrega todo o seu potencial. A IA passa a “alucinar”, as automações se perdem e a área de compras continua operando de forma reativa.

Este artigo, baseado em um webinar conduzido pela CH | Astrein em parceria com a Paradigma Business Solutions, mostra de forma prática como dados bem tratados se convertem em economia recorrente, produtividade e decisões mais estratégicas – com exemplos reais de grandes indústrias brasileiras.

Ao longo do texto, você verá como atuar em cinco frentes principais: qualidade de dados, visibilidade e análise de gastos, negociações estratégicas e compliance, automação e digitalização, além da integração da cadeia de suprimentos. Todas convergem para o mesmo objetivo: transformar dados em lucro e produtividade de forma mensurável e sustentável.

O que significa “Transformar Dados em Lucro e Produtividade na prática”?

Na prática, transformar dados em lucro e produtividade significa tratar informação como um ativo econômico, e não como um “subproduto” do ERP. É fazer com que:

• Cada item cadastrado seja inequívoco, comparável e rastreável.

• Cada pedido de compras seja baseado em dados confiáveis, e não em descrições genéricas.

• Cada negociação traga evidências de volume, alternativas de fornecimento e histórico de preços.

• Cada relatório de gastos aponte com clareza onde estão as maiores oportunidades de savings.

Quando isso acontece, os resultados começam a aparecer em frentes muito concretas:

• Redução de 2% a 5% nos custos de compras apenas com qualidade de dados e padronização.

• Diminuição drástica de compras emergenciais, retrabalho e devoluções.

• Redução do ciclo de compras de semanas para poucos dias.

• Aumento da produtividade da equipe, que passa a dedicar tempo a negociações estratégicas, e não a correções de cadastro.

  
  

Dados deixam de ser apenas um “registro” para se tornarem matéria-prima de decisão, diretamente ligada a EBITDA, fluxo de caixa e competitividade.

Por que a qualidade dos dados é a base do resultado financeiro

A CH | Astrein atua há mais de 30 anos com padronização e gestão de dados mestres, tendo saneado mais de 40 milhões de itens e construído uma comunidade com mais de 5 milhões de itens únicos, 200 mil fornecedores e 280 clientes corporativos. Essa escala permite comprovar, na prática, que qualidade de dados é um projeto de resultado, não apenas de organização.

Em um dos cases, uma grande indústria de alimentos e fertilizantes tinha:

• Alto volume de itens genéricos e duplicados.

• Ausência de categorização consistente.

• Dificuldade em estruturar category management e negociações estratégicas.

Após um projeto de saneamento, padronização e governança, a empresa:

• Reduziu cerca de 5% os custos de compras, em um volume anual superior a R$ 2 bilhões.

• Migrou para um novo ERP com dados consolidados e confiáveis.

• Passou a operar com muito menos compras emergenciais e erros de especificação.

  
  

Em outra indústria, com foco em materiais gerais, o impacto foi mensurado pela produtividade:

• Custo de processamento de pedidos caiu de 50 para 17 (índice interno).

• Lead time médio de compras reduziu de 5–15 dias para 1–3 dias.

• Compras erradas caíram de 10% para 1%.

• A economia anual atingiu 4,9% do gasto da unidade analisada.

  
  

Esses casos mostram que, antes de falar em IA, blockchain ou automações avançadas, é preciso atacar o básico: descrições completas, categorização correta, eliminação de duplicidades, unidade de medida adequada, classificação fiscal correta e governança contínua de cadastros.

Cinco frentes para transformar dados em lucro e produtividade

1. Qualidade e governança de cadastros

Tudo começa pela forma como sua empresa descreve e organiza materiais, serviços e fornecedores. Quando o cadastro traz termos como “cabo”, “manutenção”, “conforme amostra” ou “fora gato”, a área de compras fica “às cegas”.

Uma abordagem madura passa por:

• Descrições técnicas inequívocas, com atributos padronizados.

• Eliminação de itens duplicados e genéricos.

• Adoção de padrões internacionais de categorização (como UNSPSC).

• Inclusão de atributos fiscais, de aplicação e de unidade de medida.

• Revisão de itens legados e criação de regras claras para novos cadastros.

  
  

Na CH, isso é suportado por uma estrutura com mais de 72 mil padrões de descrição, equipe técnica especializada e um conceito central: o Golden Code, um “CPF do item” que conecta códigos internos de diferentes empresas a um único identificador técnico.

Com o Golden Code e a comunidade de dados:

• Um item atualizado em um cliente pode ser aproveitado por toda a comunidade.

• Mudanças de NCM ou atributos fiscais são acompanhadas e replicadas.

• Fotos, atributos e alternativas de fabricantes são compartilhados, enriquecendo o cadastro de todos.

  
  

Sem governança, saneamento vira projeto pontual e o problema volta em poucos meses. Com governança contínua, a qualidade de dados se torna um ativo permanente.

2. Visibilidade de gastos e gestão por categoria

Com dados saneados, é possível sair do “outros/miscellaneous” e avançar para uma visão clara de spend analysis:

• Quanto se gasta por categoria, região, unidade e fornecedor.

• Quais categorias concentram maior volume e merecem atenção imediata.

• Onde há pulverização excessiva de fornecedores.

• Quais itens têm potencial de consolidação para ganho de escala.

  
  

A partir daí, entra a gestão por categoria usando matrizes como Kraljic/Strategic Sourcing:

• Itens estratégicos: alta criticidade e alto impacto financeiro → contratos robustos e risco bem gerido.

• Itens gargalo: poucos fornecedores → planos de contingência e desenvolvimento de alternativas.

• Itens alavancáveis: muitos fornecedores e alto gasto → leilões reversos, consolidação de volume, negociações agressivas.

• Itens não críticos: baixo impacto → automação máxima, catálogos estruturados e foco em eficiência operacional.

  
  

Quando a área de compras domina essas informações, consegue justificar decisões com base em dados, priorizar iniciativas e construir um pipeline de savings crível e rastreável.

3. Negociações estratégicas, comunidade de compras e cross reference

Uma vez que o cadastro está padronizado e a visibilidade de gastos está consolidada, abre-se espaço para ganhos estruturais em negociação.

Dois conceitos se destacam:

1. Cross reference (OEM x fabricantes reais)

   • Muitas peças de reposição são compradas como se fossem exclusivas do fabricante da máquina (OEM), mas na prática são produzidas por fabricantes especializados (rolamentos, válvulas, conexões etc.).

   • Ao correlacionar códigos OEM com os fabricantes originais, é possível comprar diretamente destes, reduzindo o preço em 20%, 40% ou até mais de 70% em alguns casos.

   • A comunidade de dados da CH concentra essa inteligência, permitindo identificar alternativas técnicas confiáveis.

     
     

2. Negociações conjuntas e comunidade de compras (Blockchain Procurement)

   • A partir do Golden Code, é possível identificar o mesmo item sendo comprado por diferentes empresas da comunidade.

   • Uma solução de Blockchain Procurement permite consolidar esse volume e levar ao mercado uma demanda conjunta, ampliando significativamente o poder de negociação.

   • Em um case de materiais elétricos e rolamentos, a consolidação de demanda sobre o menor preço praticado na comunidade gerou redução adicional de 25% para elétricos e 32% para rolamentos, sem perda de qualidade.

     
     

O dado, nesse contexto, deixa de ser apenas uma foto do passado e passa a ser base para estratégias colaborativas de compras, dentro e fora da organização.

4. Compliance, risco de fornecedores e segurança fiscal

Transformar dados em lucro também significa evitar perdas, multas e riscos reputacionais.

Pontos críticos:

• Classificação fiscal correta (NCM, TIPI, Lei Complementar 116).

• Aderência à reforma tributária e monitoramento de mudanças diárias em normas.

• Gestão de riscos de fornecedores (financeiros, reputacionais, socioambientais).

• Documentação, trilhas de auditoria e governança sobre cadastros e decisões de compras.

  
  

A CH atua com bases atualizadas de NCM e atributos obrigatórios (incluindo requisitos da DUIMP/importação), garantindo que a descrição técnica contenha os elementos necessários para classificação fiscal adequada. Um simples item como “cadeira” pode ter diferentes NCMs e tributações a depender do material e da aplicação; sem descrição correta, o risco de erro é alto.

Na frente de fornecedores, soluções como o Web for Link permitem:

• Homologação estruturada de fornecedores com critérios claros (A, B, C).

• Análises reputacionais, fiscais, financeiras e socioambientais (background check).

• Ampliação da base de fornecedores qualificados, integrada à comunidade de itens.

  
  

O resultado é uma área de compras que negocia melhor, exposta a menos riscos e preparada para auditorias internas e externas.

5. Automação, digitalização e uso inteligente de IA

Só depois de sanear dados, padronizar cadastros e estruturar categorias é que automação e IA entregam todo o seu potencial.

A Paradigma, por meio do SRM 360 e de módulos como o Avatar de Compras, mostra como isso se conecta na prática:

• Abertura automática de cotações com base em solicitações de compra e regras pré-configuradas.

• Convite automático de fornecedores relevantes, cruzando categoria do item com categoria de fornecimento.

• Divisão automática de carteira por categoria, especialidade ou estratégia.

• Consumo automático de contratos e catálogos em solicitações recorrentes.

• Dashboards de SLA, volumes, savings e performance da área em tempo real.

  
  

Com dados bem estruturados:

• A automação reduz 30% a 40% do tempo gasto em atividades operacionais, podendo chegar a 60% em empresas com forte volume de pedidos spot e processos manuais.

• A equipe de compras passa a priorizar negociações estratégicas, análise de cenários e construção de business cases, em vez de “apagar incêndios”.

• Quando a IA é aplicada (agentes de decisão, recomendações, análise preditiva), consome menos recursos, erra menos e traz sugestões muito mais alinhadas à realidade do negócio.

  
  

IA sem dados de qualidade é custo e frustração. IA sobre uma base saneada é alavanca de produtividade e vantagem competitiva.

Como dar o primeiro passo na sua empresa

Embora o panorama pareça amplo, começar não precisa ser complexo. Um caminho pragmático é:

1. Mapear o ponto de partida

   • Identificar o nível atual de qualidade dos cadastros (itens genéricos, duplicidades, inconsistências, NCMs duvidosos).

   • Avaliar o grau de visibilidade de gastos: quanto está em “outros/miscellaneous”?

     
     

2. Calcular o potencial de ROI

   • Usar benchmarks de mercado (por exemplo, 2% de economia sobre faturamento em materiais indiretos ou 10%–15% em savings por categoria com spend analysis) para estimar impacto.

   • Aplicar esses percentuais ao seu volume de compras para construir um cenário de retorno anual.

     
     

3. Estruturar um projeto de qualidade de dados com governança

   • Definir escopo (materiais diretos, indiretos, serviços, fornecedores).

   • Envolver áreas críticas (compras, manutenção, fiscal, TI, finanças).

   • Garantir que, após o saneamento, haverá um processo contínuo de cadastro e revisão.

     
     

4. Escolher as frentes de automação e SRM mais aderentes ao momento

   • Começar com o que gera impacto mais rápido: divisão de carteira, convites automáticos, uso de contratos e catálogos.

   • Evoluir para agentes inteligentes, leilões reversos recorrentes e planejamento colaborativo com fornecedores.

     
     

5. Construir o business case para o C-level

   • Traduzir ganhos de tempo, qualidade e savings em impacto direto no EBITDA.

   • Mostrar comparativos “antes e depois”: custo de processamento, ciclo de compras, compras emergenciais, índice de erros.

   • Destacar que R$ 1 economizado em compras entra direto no resultado, ao contrário de R$ 1 de receita adicional, que passa por impostos, custos e despesas comerciais.

     
     

Quando dados, processos, tecnologia e pessoas caminham na mesma direção, o discurso de Transformando Dados em Lucro e Produtividade deixa de ser promessa e passa a ser rotina de gestão.

Conclusão: dados como aliado estratégico da área de compras

A área de compras vive um ponto de inflexão. Entre planilhas, demandas urgentes e pressão por redução de custo, é tentador olhar apenas para o curto prazo. Mas os cases apresentados mostram que o maior “ganho rápido” está justamente em estruturar o que muitas empresas negligenciam: dados mestres, governança e visibilidade.

Projetos de qualidade de dados, aliados a soluções de SRM e automação, já geraram economias de milhões de reais em diferentes segmentos, além de aumentarem a produtividade das equipes e a credibilidade da área de compras perante diretoria e conselho.

O próximo passo, portanto, não é perguntar se vale a pena investir em dados, mas sim quanto custa continuar operando com cadastros ruins, baixa visibilidade e processos pouco integrados. Empresas que atacarem essa agenda agora estarão mais bem posicionadas para explorar IA, automação avançada e modelos colaborativos de compras.

Se a sua organização quer, de fato, elevar o papel estratégico de compras e supply chain, o caminho passa por uma agenda clara e disciplinada de Transformando Dados em Lucro e Produtividade.

Dica bônus

Antes de iniciar um grande projeto de saneamento ou implantar uma nova plataforma, escolha uma categoria piloto (por exemplo, materiais MRO, elétricos ou rolamentos) e faça o ciclo completo: saneamento, categorização, definição de estratégia, negociação estruturada e automação do fluxo. Use os resultados dessa categoria como vitrine interna para aprovar etapas seguintes e ampliar o escopo com mais velocidade.

FAQ – 5 perguntas frequentes de gestores de compras

1. Por onde começar se meu cadastro está muito ruim? 

Comece por um diagnóstico rápido: identifique os maiores volumes de gasto, quantifique itens genéricos e duplicados e escolha uma categoria relevante para rodar um piloto de saneamento e governança. A partir do aprendizado, expanda para o restante da base.

2. Quanto tempo leva para ver resultado financeiro? 

Em geral, projetos de qualidade de dados e spend analysis começam a gerar savings em 6 a 12 meses, especialmente quando combinados com ações de negociação estruturada (contratos, leilões, consolidação de volumes).

3. Preciso de IA para transformar dados em lucro? 

Não necessariamente. IA potencializa o que já está estruturado, mas os principais ganhos iniciais vêm de padronização, governança e automações relativamente simples. IA entra como acelerador depois que a base está madura.

4. Como envolver diretoria e finanças nessa agenda? 

Traduza o projeto em impacto de EBITDA: mostre quanto representa 2%, 3% ou 5% de economia no volume anual de compras e destaque que a economia em compras vai direto para o resultado, diferentemente da receita adicional.

5. É possível medir o ROI de forma consistente? 

Sim. A partir de indicadores como redução de custo por categoria, diminuição do ciclo de compras, queda em compras emergenciais e erros de fornecimento, é possível construir uma calculadora de ROI que suporte a priorização de investimentos e comprove que sua empresa está, de fato, Transformando Dados em Lucro e Produtividade.

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