BIMachine - Plataforma Analytics e IA
Case de Sucesso

Grupo Apetit (Della Foods)

Ter BI desde 2008 ≠ ter cultura pronta para ele

De 'BI tá errado' para 210 usuários ativos

Quando BI virou muleta: De desculpa para ferramenta de gestão real

O BI tá errado. Essa frase, repetida constantemente sem análise de causa raiz, revelou o problema real: não era o BI que estava errado — era a CULTURA que não estava pronta para ele. O Grupo Apetit sempre teve BI desde 2008. Mas ter ferramenta ≠ ter cultura. O BI virou muleta para não assumir responsabilidades, álibi para não investigar problemas, ferramenta de diretoria (não de gestão). A transformação não começou trocando ferramenta. Começou com cultura antes de tecnologia, 210 usuários ativos, dado como pauta fixa em reuniões, e 50%+ do administrativo engajado em projetos de inovação (vs 10% antes).

Grupo Apetit (Della Foods)

Cliente desde ~2020

Food Service Corporativo + Indústrias Alimentícias

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Fundação
1989 (36 anos de história)
Colaboradores
2.000+ colaboradores
Localização
Londrina/PR (sede)
Parceria
4+ anos

Departamentos Envolvidos

OperaçõesFinanceiroTIControladoriaRHNutricionistasTodas as Áreas

Depoimento

"Não adianta eu fornecer um carro superpotente para quem ainda não tem carteira de motorista. Pra que colocar um BI sendo que eu nem tenho ainda uma estrutura e uma cultura focada nisso? Tecnologia é o fim do processo, ela não é o início. Você tem que começar na cultura."

"Isso começou a construir cultura de que as pessoas antes começavam a analisar o erro em vez de apenas apontar ele. 98% das vezes não era erro no relatório, mas erro estava na origem, no processo, porque o processo foi alimentado incorretamente. Então tem que corrigir relatório ou tem que corrigir processo? E daí começava correção do processo."

"Nada vai pro BI antes dele ter MVP em Excel. MVP rodando por algum tempo, memória de cálculo estruturada e consolidada, e entendendo que esse é indicador relevante de maneira perene, daí sim nós começamos construção no BI. O processo de construção de dados não começa no BI — termina no BI."

GB

Gabriel Bonfim e Pamela

Gerente Controladoria/TI/Projetos e CEO
Grupo Apetit (Della Foods)

O Desafio: BI Como Muleta (Não Como Ferramenta)

Gabriel, a gente precisa mudar o nosso BI. A gente precisa mudar como as pessoas enxergam o BI. E a gente precisa mudar como as pessoas trabalham com ...

BI virou álibi para não assumir responsabilidade

Dado sem confiabilidade, gestão sem base sólida

BI como ferramenta de diretoria (não de gestão)

Gestores sem autonomia, decisões centralizadas

Excesso de dados sem direcionamento

Sobrecarga informacional, dados não utilizados

'BI tá errado' sem análise causa raiz

Zero investigação profunda, ferramenta criticada sempre

Relatórios construídos sem validação

Obsoletos em 2º mês, desperdício tempo

Troca de ERP em paralelo

Duplo desafio, mas oportunidade construir confiança desde início

"Toda vez que alguém via algum número ruim ou alguma coisa no BI, ia questionar a área. O retorno que a gente tinha: 'Não, mas no BI tá errado. Nesse relatório meu que eu tenho no meu computador tá certo.' BI virou álibi para não assumir responsabilidade. Não havia análise de causa raiz. Simplesmente: BI tá errado, então tá tudo bem, segue pra próxima discussão."

Gabriel Bonfim

Gerente Controladoria, TI, Projetos e Inovação, Grupo Apetit, Grupo Apetit (Della Foods)

A Solução BIMachine

Tecnologia e metodologia para transformar dados em resultados

Fase 1: Construir Confiança no Dado (Fundação)

Quando usuário vinha: 'Tá errado'. Gabriel e equipe: 'Tá errado por quê? Vamos sentar e entender?' Processo investigativo obrigatório: Me mostra porque tá errado → Onde tá a base desse dado? → Vamos investigar juntos? → 98% das vezes: Erro não estava no relatório — estava na origem, no processo (alimentação incorreta). Resultado: Corrigir processo (não relatório). Após 3-4x, própria área já começava a investigar sem nem questionar. Transformação: Pessoas passaram de apontar erro para analisar erro.

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Fase 2: MVP em Excel (Antes de BI)

Regra de ouro: Nada vai pro BI antes dele ter um MVP em Excel. Excel = ferramenta mais padrão e universal de acesso a dados/relatórios. Área demandante pode experimentar, sentir, testar aquele dado. Identificar não conformidades memória de cálculo. Corrigir, trabalhar, iterar em Excel. Evita relatórios construídos semanas que ficam obsoletos 2º mês. Critérios para ir pro BI: MVP rodado tempo suficiente em Excel, memória de cálculo estruturada e consolidada, indicador comprovadamente relevante (uso perene, não pontual), só então: construção no BI.

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Fase 3: Implementação BI (Pós-Validação)

Depois de MVP validado: Construção no BI (dashboards estruturados), revalidação (memórias de cálculo revalidadas no BI), treinamento usuários (como informação está disposta, como usar no dia a dia para gestão), liberação (acesso para usuários finais). O processo de construção de dados não começa no BI — termina no BI. Mas tem que começar muito antes, dentro de uma cultura.

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Fase 4: Democratização com Governança

210 usuários ativos (número significativo!). Públicos atendidos: Diretoria (visão estratégica completa), gestores de departamento (informações do seu departamento), gestores de unidade/nutricionistas restaurantes (informações do seu restaurante), analistas de processos (dados operacionais necessários). Governança: Mapeamento perfis profissionais, definição níveis de acesso por perfil, granularidade (cada gestor acessa só o que é pertinente), permissões/filtros dentro do dado, auditorias/políticas de segurança informação, comitês de gestão. Quem precisa ter acesso à informação tem acesso, mas somente do que ela pode acessar.

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Fase 5: Sustentação Cultural (Perenidade)

Treinamentos e orientações contínuas (não falar do tema 1x/ano, dashboard novo = treinamento obrigatório, reciclagens dashboards já implementados, universidade corporativa). Indicadores como pauta fixa em reuniões (reuniões baseadas em indicadores, não percepções, indicadores dentro do BI, força pessoa olhar desde BI). Discussões baseadas em dados (não conformidade? como está se apresentando no BI?). Reforço constante da relevância (alguém pergunta número? Gabriel printa BI e manda, demonstrar para pessoa que ela tem caminho para acessar). Demonstrar relevância do BI na gestão (não apenas trazer número, mas o que faremos com esse número? número nem sempre é bonito, mas como trabalhamos número negativo? postura proativa, não punitiva).

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A Metodologia

Cultura antes de tecnologia. MVP Excel obrigatório antes de BI. Co-investigação (não confrontação). Processo investigativo antes de criticar. Democratização com governança (210 usuários com granularidade). Treinamentos contínuos (não eventos únicos). Indicadores como pauta fixa reuniões. Postura proativa (não punitiva) com números negativos.

1

Diagnóstico Cultural

Início

Entender cenário: por que 'BI tá errado' era frase repetida? Por que pessoas não confiam nos dados? Como transformar números em ação? Cultura vem antes de tecnologia.

2

Construção Confiança no Dado

Primeiros meses

Processo investigativo obrigatório. Co-investigação (não confrontação). 98% das vezes: erro estava na origem/processo (não relatório). Corrigir processo. Após 3-4x, própria área investiga sozinha. Apontar erro → Analisar erro.

3

MVP Excel → Validação → BI

Consolidação

Regra de ouro: nada vai pro BI antes de MVP em Excel. Validação tempo suficiente. Memória de cálculo estruturada. Indicador comprovadamente relevante. Só então construção no BI. Processo não começa no BI — termina no BI.

4

Democratização 210 Usuários + Sustentação

Atual

210 usuários ativos (diretoria → nutricionistas). Governança com granularidade. Treinamentos contínuos. Indicadores como pauta fixa reuniões. Dados que falam (interpretação + contextualização + ação). Case documentado ~1 ano após início transformação.

A Transformação em Números

210

Usuários ativos

Diretoria → nutricionistas

98%

Erros de processo

Não de BI (origem, não relatório)

50%+

Engajamento inovação

Administrativo (vs 10% antes)

MVP → BI

Regra de ouro

Excel primeiro, BI depois

Antes

'BI tá errado'

Sem investigar causa raiz

Muleta/álibi

Para não assumir responsabilidade

Diretoria apenas

Ferramenta exclusiva de diretoria

Excesso dados

Sem direcionamento, sobrecarga

Zero confiabilidade

Criticado sempre, sem análise

Relatórios obsoletos

2º mês, sem validação prévia

Percepções

Reuniões baseadas em sensações

Punição

Número negativo = esporro

BIMachine

Depois

Análise causa raiz

Obrigatória antes de criticar

Ferramenta real

Gestão baseada em dados

210 usuários ativos

Diretoria → nutricionistas

Dados relevantes

Que norteiam gestão efetiva

Credibilidade

Investigado, validado, confiável

MVP → BI

Só se relevante após validação

Indicadores

Reuniões baseadas em BI

Análise proativa

Conjunta, não punitiva

Impactos da Transformação

Pessoas passaram de apontar erro para analisar erro (co-investigação)

BI virou ferramenta real de gestão (não mais muleta/álibi)

210 usuários ativos usando BI diariamente (democratização com governança)

50%+ quadro administrativo engajado em projetos inovação (vs 10% antes)

Reuniões baseadas em indicadores (não percepções), dados como pauta fixa

Lições desta Transformação

01

Tecnologia é fim (não início) — Cultura vem primeiro

Não adianta carro superpotente sem carteira de motorista. BI é ferramenta poderosa mas inútil sem cultura pronta para ela. Sempre começar pela cultura.

Cultura construída antes de tecnologia implementada
02

'BI tá errado' sem investigação = Sintoma de cultura ruim

Quando dado é criticado sem análise causa raiz, BI virou muleta/álibi (não ferramenta). Construir obrigatoriedade de investigação antes de criticar.

Análise causa raiz obrigatória antes de qualquer crítica
03

MVP em Excel antes de BI = Regra de ouro

Evita relatórios obsoletos em 2º mês. Só vai pro BI o que provou ser relevante. Excel = validação, BI = consolidação. Processo não começa no BI — termina no BI.

Zero desperdício tempo com relatórios não utilizados
04

98% dos 'erros de BI' são erros de processo

Quase sempre problema não está no relatório — está na origem (alimentação incorreta). Corrigir processo (não relatório).

Processos corrigidos na origem, credibilidade restaurada
05

Construir confiança no dado = Sentar e investigar juntos

Co-investigação (não confrontação). Mostrar rastreabilidade. Após 3-4x, própria área investiga sozinha antes questionar. Transformação: apontar erro → analisar erro.

Áreas investigam sozinhas antes de questionar
06

Democratização com governança (não sem)

210 usuários possível porque granularidade de acesso bem definida. Cada gestor acessa só o que é pertinente. Transparência ≠ acesso irrestrito.

210 usuários ativos com governança e segurança
07

Nutricionistas são gestores (não apenas técnicos saúde)

Upgrade cultural crítico. Food service emprega muitos nutricionistas — prepará-los para gestão (não apenas nutrição) é diferencial competitivo.

Nutricionistas usando BI para gestão restaurantes
08

Sustentação cultural = Ações contínuas (não eventos únicos)

Treinamentos/reciclagens contínuas. Indicadores como pauta fixa reuniões. Discussões baseadas em dados (não percepções). BI sempre em pauta.

Cultura data-driven sustentada e fortalecida continuamente
09

Número negativo = Análise proativa (não punição)

Esporro não resolve. Postura: o que faremos em conjunto para resolver não conformidade? Proativo (não punitivo).

Gestão madura com números (bons e ruins)
10

Quando usuário entende, ele compra a ferramenta

Receber questionamentos/dúvidas = ótimo sinal (significa uso real). Ajudar investigar = demonstrar valor. Entendimento = compra do processo.

Usuários compraram ferramenta e processo de gestão
11

Dados bons = Dados que falam

Quando números têm maturidade, contexto, clareza → Mostram aonde ir. Interpretação + contextualização = ação estratégica.

Dados com maturidade norteando ações práticas
12

Transparência = Confiança

Não tem confiança sem transparência. Mostrar o bom E o ruim. Maturidade para evoluir pontos sensíveis + reconhecer pontos positivos.

Ambiente de confiança construído com transparência

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