Case Involves: IA Conversacional aplicada a dados de trade marketing
- Belake.ai
- 8 de mai.
- 5 min de leitura
Você tem dashboards. Você tem dados no Lake. E mesmo assim, toda vez que alguém do time de trade marketing precisa de uma informação, a resposta demora horas — ou dias.
Esse era o cenário da Involves, empresa de tecnologia especializada em trade marketing com operação em mais de três países e mais de mil colaboradores. Os dados existiam, a infraestrutura estava montada no Snowflake — mas acessar um insight ainda dependia de analistas, de relatórios pré-configurados e de uma fila que nunca esvaziava.
O que mudou foi a camada de acesso. Com o Belake.ai integrado ao Data Lake, qualquer pessoa do time passou a perguntar em linguagem natural e receber a resposta na hora — sem SQL, sem intermediário, sem esperar.
Esse case mostra como isso funcionou na prática: os problemas que existiam antes, os quatro casos de uso implementados e o que mudou na operação depois.
O Belake.ai é uma plataforma de IA conversacional desenvolvida pela Dataside que conecta dados corporativos reais — ERP, Lake, CRM, SharePoint — e responde perguntas de negócio em linguagem natural, com governança nativa e controle de acesso granular. Mais de 200 conectores disponíveis, sem lock-in de stack.
Se você quer ver o Belake funcionando com os dados da sua empresa, fale com um especialista.
O problema que a Involves enfrentava antes
A Involves já tinha o que muitas empresas ainda estão construindo: uma infraestrutura de dados robusta, dashboards no Power BI e um Data Lake no Snowflake consolidado.
Na teoria, o ambiente estava pronto para suportar decisões baseadas em dados. Na prática, o acesso ainda era restrito a quem sabia operar as ferramentas.
O time de trade marketing, que precisava de informações para agir no ponto de venda, dependia de analistas para responder perguntas que, do ponto de vista de negócio, eram simples.
"Como está o atingimento de metas por categoria?" Horas de espera. "Quais lojas têm maior índice de ruptura?" Outro relatório na fila.
O problema não era falta de dado. Era falta de acesso ao dado quando a decisão precisava ser tomada.
Por que ter dados no Lake não era suficiente
A Involves não era uma empresa imatura em dados, muito pelo contrário. Já contava com Data Lake, pipelines estruturados e BI consolidado, mas mesmo assim o gargalo persistia na operação.
O modelo tradicional de BI cria uma dependência que não desaparece com o aumento da maturidade. Quanto mais dados a empresa possui, mais perguntas surgem — e, com isso, cresce também a demanda sobre o time de dados.
Na prática, isso desloca o foco dos analistas, que deixam de atuar de forma estratégica para responder solicitações operacionais no dia a dia.
A ruptura necessária não está na estrutura de dados, mas na forma como as pessoas acessam essas informações. Dashboards respondem perguntas previamente definidas, mas não acompanham dúvidas novas que surgem em tempo real.
Perguntas contextuais, que aparecem no meio de uma reunião ou antes de uma decisão crítica, ficam fora desse modelo e acabam travando a tomada de decisão.
É exatamente nesse ponto que a IA conversacional muda o jogo, ao aproximar o dado de quem precisa dele, quando a decisão acontece.
Os 4 casos de uso implementados com o Belake.ai
A Dataside implantou o Belake.ai integrado diretamente ao Data Lake da Involves no Snowflake, sem necessidade de reestruturação do ambiente existente. O núcleo inteligente da plataforma, o Brainlake, passou a interpretar perguntas em linguagem natural, consultar os dados em tempo real e retornar respostas em formato de tabelas, gráficos e recomendações acionáveis.
Quatro casos de uso foram rapidamente ativados na operação de trade marketing, atacando pontos críticos da tomada de decisão no dia a dia.
Atingimento de metas por categoria:
Ao perguntar "Como está o atingimento de metas por categoria?", o sistema retorna uma tabela com o percentual atingido por categoria e supercategoria — permitindo identificar desvios em segundos, antes que virem problema no fechamento do mês.
Lojas com maior índice de ruptura :
"Quais lojas têm mais rupturas na Categoria 1?" — o Belake lista as dez lojas com maior número de produtos que não atingiram meta, com dados atualizados em tempo real. O que antes exigia um relatório específico e horas de espera virou uma pergunta de trinta segundos.
Produtos abaixo da meta
O time passou a identificar quais SKUs estavam fora do esperado antes de visitar o PDV — chegando com informação, não indo buscar. A tomada de decisão no campo ficou mais rápida e mais precisa.
Recomendações inteligentes de ação
Além de responder, o Belake sugere o que fazer. Diante de uma meta não atingida, o sistema recomenda ações práticas — ajuste de estratégia de vendas, revisão de precificação, treinamento de equipes específicas, monitoramento contínuo com alertas. Não é só dado: é dado com direção.
O que mudou na operação depois
O impacto inicial foi percebido na velocidade de acesso à informação. Perguntas que antes dependiam de relatórios e intermediação passaram a ser respondidas em segundos, utilizando a mesma base de dados já existente.
No entanto, a principal mudança foi estrutural. O time de trade marketing ganhou autonomia para acessar dados diretamente, reduzindo a dependência do time técnico para demandas operacionais.
Isso não diminuiu o papel dos analistas, mas reposicionou sua atuação para atividades mais estratégicas, com maior valor agregado para o negócio.
A tomada de decisão também evoluiu. Indicadores que antes exigiam interpretação posterior passaram a ser acessados em tempo real, permitindo ações mais rápidas e alinhadas ao contexto atual da operação.
O resultado foi uma operação mais ágil, orientada por dados e menos dependente de processos intermediários.
Como o Belake.ai pode funcionar na sua empresa
O case da Involves mostra uma situação que se repete em muitas empresas: o dado existe, a infraestrutura está montada, mas o acesso ainda cria dependência. O Belake resolve exatamente esse gap, sem precisar migrar dados, sem reorganizar o stack e sem projetos longos de implementação.
A plataforma se conecta ao que já existe - Lake, ERP, CRM, SharePoint - e entrega uma interface de linguagem natural com governança nativa desde o primeiro acesso. Controle de acesso granular, rastreabilidade de consultas e aprovação de TI antes de qualquer dado ser exposto. É o que garante que a autonomia do negócio não vire risco de segurança.
Se a sua empresa tem dados no Lake e ainda depende de analistas para responder perguntas que deveriam ser respondidas em segundos, fale com um especialista do Belake.ai.
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