Por: Vipal Monga

A decisão de matar a marca Chevrolet na Europa foi óbvia e rápida.

O departamento financeiro da General Motors Co. estudou a lucratividade da marca, o custo de milhares de peças, os números de vendas e as projeções de crescimento para a região.

Coletar e interpretar tais dados costumava levar semanas. Mas, dessa vez, a resposta ficou evidente em poucos dias. O departamento financeiro da GM usou uma técnica que está gerando grandes mudanças na forma de as empresas do mundo todo fazer negócios: o processamento veloz de grandes volumes de dados, conhecido como “big data”.

“É uma revolução na maneira como o grupo de finanças da GM está fazendo seu trabalho”, diz Chuck Stevens, diretor financeiro da montadora americana.

Essa revolução vem se espalhando entre os departamentos financeiros. Empresas grandes e pequenas estão peneirando os bilhões de bits de dados disponíveis para melhorar previsões de vendas, a gestão dos gastos de capital e o fluxo de caixa.

Big data é a arte e a ciência de acumular e vasculhar grandes quantidades de informações para obter conclusões que não são aparentes numa escala menor. Muitas empresas estão usando o big data para redesenhar suas lojas on-line, acompanhar os hábitos de compra do consumidor, personalizar seus produtos e promovê-los para clientes com necessidades específicas.

Os avanços tecnológicos dos últimos anos têm permitido às empresas coletar e interpretar dados armazenados em seus computadores, telefones e até equipamentos de fábrica.

A rede de academias de ginásticas Planet Fitness Corp., por exemplo, tem analisado quanto suas esteiras são usadas com base na proximidade delas de vestiários, da porta da frente e outras áreas de alta circulação em seus clubes. O dado permite que os gerentes façam uma rotação das máquinas para uniformizar o desgaste, reduzindo os gastos de capital.

“Quanto mais dados você tiver, mais perguntas você pode fazer”, diz Dorvin Lively, diretor-presidente da Planet Fitness.

Mas essa não é uma missão fácil. Equipamentos diferentes nem sempre falam a mesma linguagem digital, o que torna difícil coletar e agregar seus dados. Além disso, muitas vezes, unidades diferentes usam critérios diferentes para medir a receita.

Numa pesquisa realizada em 2013 pela American Express Global Corporate Payments, divisão de pagamentos de empresas da American Express Co., 40% dos diretores financeiros disseram que não aumentariam os gastos com o big data no ano seguinte.

“Os diretores financeiros ainda são cautelosos quando se trata de implementar” essa análise vultosa de dados, diz Jay Cary, vice-presidente da unidade.

Contadores e executivos de finanças geralmente se concentram em itens como vendas e gastos em vez de estudar as relações entre os vários conjuntos de números, diz Chris Iervolino, diretor de pesquisa da consultoria de tecnologia Gartner Inc.

Mas as empresas que conseguem conciliar esses fluxos de informação vêm colhendo grandes dividendos com o big data.

John Stephens, diretor financeiro da telefônica americana AT&T Inc., conseguiu aumentar o fluxo de caixa livre da empresa em mais de 33%, para US$ 19,45 bilhões, em 2012, depois que sua equipe passou a uniformizar os vários sistemas de computação e métodos de contabilidade utilizados pelas 12 empresas que antes operavam separadamente e se juntaram para formar a AT&T.

A análise dos dados permitiu ao grupo de finanças administrar melhor os custos de viagens de empregados ao comparar os gastos da AT&T com passagens aéreas com o custo de instalar novas salas de teleconferência na sede da empresa. O grupo usou métodos parecidos para, entre outras coisas, acelerar o pagamento de contas e o giro de estoque.

O fluxo de caixa mais forte foi resultado direto dessas melhorias, diz Stephens. “Os dados fornecem maneiras de questionar sua forma de pensar.”

As empresas também estão usando a análise de grandes volumes de dados para melhorar suas previsões. A gigante da contabilidade Deloitte LLP usou o big data em 2013 para analisar o potencial de negócios em estudo e estimar quantos se concretizarão.

Mas a ideia de um fluxo cada vez maior de dados apresenta perigos e oportunidades, diz Frank Friedman, diretor financeiro da Deloitte. “Claramente, existe o problema do excesso de dados”, diz. “Pode ser muito desafiador.”

A rede americana de lojas de materiais de construção Lowe’s decidiu analisar os padrões de tráfego de clientes por meio das imagens de suas câmeras de segurança. Com base na análise, a empresa está alterando as horas de trabalho dos empregados para atender melhor os horários de maior movimento nas lojas, diz seu diretor financeiro, Bob Hull.

A meta da empresa é aumentar as vendas em lojas abertas há pelo menos um ano em 4% este ano, sem aumentar os custos trabalhistas, diz ele.

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