Estratégia, Legal e Processos

Como governar os dados financeiros e transformá-los numa vantagem competitiva

Saiba como garantir dados financeiros fiáveis com regras, responsáveis e controlos que melhoram decisões, reporting e qualidade dos dados.

Publicado em Setembro 23, 20268 minutos de leitura Partilhar

Uma boa governança de dados financeiros permite garantir a qualidade dos dados financeiros, definir responsabilidades e transformar dados financeiros fiáveis numa base sólida para decisões bem fundamentadas.

Para que uma empresa garanta dados financeiros fiáveis, é importante que saiba estabelecer regras claras, atribuir responsáveis pelos dados e aplicar controlos desde a origem até ao reporting. 

De facto, a governança de dados financeiros deve definir quem cria, valida, altera e utiliza cada informação.

Na prática, isto significa:

• Definir proprietários para os principais dados financeiros e respetivas responsabilidades.
• Estabelecer regras comuns para conceitos, fontes, cálculos e validações.
• Medir regularmente a qualidade dos dados financeiros e corrigir as causas dos problemas.

O crescimento de uma empresa é normalmente acompanhado pelo aumento do número de sistemas, processos e pessoas que produzem informação financeira.

Deste modo, o risco de negócio deixa de estar apenas num erro contabilístico. Pode estar numa data de cobrança incorreta, numa classificação de custos inconsistente ou numa definição diferente de margem.

Por isso, a gestão de dados financeiros deve passar de uma preocupação operacional para uma responsabilidade transversal. 

A questão já não é apenas saber se os dados estão corretos, mas perceber se são consistentes, rastreáveis, seguros e suficientemente fiáveis para suportar decisões.

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Porque os dados financeiros fiáveis devem ser vistos como uma responsabilidade estratégica

Os dados financeiros fiáveis permitem decidir com base na mesma realidade. Para isso, a empresa precisa de estabelecer regras sobre os dados críticos, definir responsáveis e controlar a sua qualidade.

Por exemplo, uma previsão de tesouraria demonstra rapidamente o impacto de ter dados fiáveis ou não: se uma data de cobrança estiver incorreta ou uma fatura estiver duplicada pode ser apresentada uma posição de liquidez inferior à real. A consequência pode ser uma decisão desnecessária de financiamento ou uma alteração prematura da política de tesouraria.

O mesmo acontece com a rentabilidade. Se diferentes equipas atribuírem custos de forma diferente, um produto pode parecer rentável quando está, na realidade, a consumir margem.

No fecho financeiro, fontes dispersas e folhas de cálculo paralelas aumentam reconciliações manuais. Também tornam mais difícil explicar de onde veio determinada cifra.

Por outro lado, no reporting para a direção, o problema torna-se ainda mais evidente. Se Finanças, Vendas e Operações utilizarem definições diferentes de receita, encomendas ou margem, a Administração pode receber versões contraditórias do desempenho.

O que deve incluir a governança de dados financeiros

A governança de dados financeiros deve começar pelos dados que influenciam decisões críticas. Não é necessário criar regras complexas para toda a informação desde o primeiro dia.

Assim, comece por identificar os dados usados na tesouraria, rentabilidade, fecho, reporting e previsões. Depois, defina para cada conjunto de dados a fonte oficial, o proprietário, as regras de validação e os utilizadores autorizados.

Adicionalmente, a gestão de dados financeiros precisa também de um glossário comum. Termos como receita, margem, cliente ativo, encomenda ou custo devem ter uma definição única e transversal em toda a empresa.

Cada cálculo relevante deve indicar quais são as fontes utilizadas e quais as regras aplicadas. Assim, uma diferença no reporting pode ser investigada sem reconstruir manualmente todo o processo.

Por outro lado, esta documentação deve ser simples e acessível. O objetivo não é criar burocracia, mas garantir que diferentes equipas trabalham com os mesmos critérios.

Quem deve ser responsável pelos dados financeiros

A qualidade dos dados financeiros não deve ficar exclusivamente nas mãos da contabilidade. Efetivamente, cada dado crítico precisa de um proprietário responsável pela sua definição e qualidade.

Assim, o departamento financeiro deve assumir a responsabilidade pelos dados financeiros e pelas regras de utilização no reporting. Outras áreas devem responder pelos dados que geram ou alteram.

• Por exemplo, o departamento de vendas pode ser responsável pelos dados comerciais que alimentam a previsão de receitas. 
• O departamento de operações pode assumir determinados dados relacionados com custos ou produção.
• Adicionalmente, também deve existir uma responsabilidade clara pela validação. Quem identifica um erro deve saber quem pode corrigi-lo e quem deve aprovar alterações relevantes.

Este modelo evita uma situação frequente: todos utilizam os dados, mas ninguém é efetivamente responsável pela sua qualidade.

A qualidade dos dados não se verifica apenas no fim do processo. Quanto mais cedo o erro for detetado, menor será o seu impacto financeiro e operacional.

Que controlos melhoram a qualidade dos dados financeiros

Para serem eficazes, os controlos de qualidade dos dados financeiros devem verificar quatro dimensões: completude, consistência, duplicação e rastreabilidade. Devem, também, limitar alterações indevidas e garantir que os acessos correspondem às responsabilidades.

Uma empresa pode verificar, por exemplo, se existem registos incompletos, duplicados, movimentos sem classificação ou divergências entre sistemas. Para saber se os controlos estão a funcionar e identificar os problemas mais recorrentes, deve acompanhar indicadores relacionados com diferentes áreas:

• Qualidade e origem dos dados: percentagem de registos incompletos, número de duplicados detetados e incidências identificadas por fonte ou sistema.
• Eficiência dos processos financeiros: número de ajustes manuais durante o fecho, tempo dedicado a reconciliações e relatórios entregues fora do prazo.
• Fiabilidade da informação: diferenças entre previsões e valores reais.
• Responsabilidade e acesso: número de utilizadores com permissões inadequadas e de indicadores sem uma definição ou um responsável documentado.
• Rastreabilidade: tempo necessário para localizar a origem de um valor apresentado num relatório.

A segurança também faz parte da governança. Os utilizadores devem ter apenas os acessos necessários às suas funções. Alterações relevantes devem ficar registadas e ser rastreáveis.

Roteiro de 90 dias para começar a governar os dados financeiros

A implementação pode começar de forma gradual, concentrando-se nos dados que suportam as decisões financeiras mais relevantes:

• Dias 1 a 30: identificar os dados prioritários, as fontes, as definições e os responsáveis. 
• Dias 31 a 60: estabelecer regras de validação, rever acessos e corrigir duplicações ou inconsistências. 
• Dias 61 a 90: acompanhar os indicadores de qualidade, integrar os dados necessários e rever os resultados. 

No final deste período, a empresa deve ter um primeiro modelo documentado, com responsabilidades claras e controlos aplicados aos dados financeiros mais críticos.

Como avaliar se o seu ERP suporta um bom modelo de governança

Um ERP deve suportar um bom modelo de governança, mas não substitui regras, responsabilidades ou controlos. Deste modo, a empresa deve avaliar se a tecnologia que utiliza permite aplicar essas regras de forma consistente.

O primeiro critério é a existência de uma fonte centralizada para os principais processos financeiros. Depois, deve verificar se existem mecanismos de validação, controlo de acessos, histórico de alterações e integração entre áreas.

Também importa avaliar a capacidade de eliminar processos paralelos. Se os dados oficiais continuam a ser exportados para múltiplas folhas de cálculo antes de cada decisão, a governança permanece incompleta.

A tecnologia deve ainda facilitar o reporting e a rastreabilidade. O objetivo é conseguir passar de uma cifra apresentada à direção para a sua origem sem depender de reconstruções manuais.

A governança de dados financeiros transforma informação dispersa numa base fiável para decidir. Definir proprietários, regras, controlos e indicadores permite melhorar a qualidade dos dados, reduzir o trabalho manual e aumentar a confiança no reporting. Neste contexto, o Sage X3 pode apoiar este modelo ao centralizar processos financeiros, integrar informação de diferentes áreas e facilitar a sua rastreabilidade. No entanto, a tecnologia não substitui a necessidade de definir responsabilidades, regras de qualidade e critérios de utilização dos dados.

Perguntas frequentes

Quem deve ser responsável pela qualidade dos dados financeiros?

A responsabilidade deve ser partilhada. O departamento de finanças deve definir regras para os dados financeiros, enquanto cada área deve responder pela qualidade dos dados que produz.

Como melhorar a qualidade dos dados financeiros?

Comece pelos dados críticos, defina fontes oficiais, responsáveis e regras de validação. Depois, acompanhe indicadores de qualidade e elimine causas recorrentes de erro.

Porque é importante medir a qualidade dos dados?

Porque permite quantificar problemas, identificar fontes de erro e perceber o impacto dos dados incorretos nos processos financeiros e nas decisões.

A IA resolve problemas de qualidade dos dados?

Não. A IA pode acelerar análises, mas não corrige automaticamente fontes inconsistentes, permissões inadequadas ou critérios de cálculo incorretos.

Uma estratégia eficaz de governança de dados precisa de processos financeiros integrados, informação consistente e capacidade de acompanhar o negócio. O Sage X3 ajuda a centralizar contabilidade, orçamentos, contas a receber e a pagar, tesouraria e reporting, criando uma base tecnológica para aplicar este modelo de governação.

Saiba mais sobre os tópicos mencionados neste artigo

• Análise de dados
• ERP
• Inteligência Artificial
• Tomar Decisões Financeiras