Primeiro o Omnis alcança o dado onde ele já está: ERP, banco, planilha e documento, sem projeto de integração. Depois vem a parte que ninguém mais faz: entender o que aquilo quer dizer dentro da sua operação.
↑ o dado continua onde sempre esteve. a camada guarda significado, não uma segunda base.
Conector qualquer empresa vende. O que muda a resposta é a camada em cima: escolha um termo e veja a distância entre o que o modelo assume sozinho e o que a sua operação decidiu que a palavra significa.
Soma de tudo que está na tabela de vendas, incluindo devoluções, fechando no último dia do mês.
Receita bruta menos devoluções, com fechamento no dia 25.
Qualquer cadastro que já comprou alguma vez, sem recorte de tempo.
Comprou ao menos uma vez nos últimos 90 dias, contando a partir da entrega e não do pedido.
Vendas divididas por estoque médio, no agregado da empresa.
Unidades vendidas em 30 dias, por loja e por SKU, ignorando transferências entre lojas.
Atingiu ou passou o número, sem considerar o período.
Atingiu o número e sustentou por dois meses seguidos. Um mês bom sozinho não conta.
↑ o último não sai de nenhuma tabela. mora na cabeça de alguém.
95% dos pilotos de IA falham, e o motivo mais citado não é o modelo. É a falta de contexto.
A maioria das empresas já tem uma lista de tabelas e colunas com descrição. Ela responde onde o dado está e para por aí. A IA lê a lista e continua chutando o resto.
Quando duas áreas discordam do que é faturamento, alguém decide. Essa decisão precisa estar escrita e assinada.
De qual tabela saiu, com qual filtro, em qual recorte. Sem isso o número não sobrevive à segunda pergunta.
Definição muda. Um relatório de março feito com a regra de julho é um erro difícil de encontrar depois.
Retornamos em até 1 dia útil.
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Diagnóstico de Contexto: uma conversa com o Omnis ligado nos seus dados e, se fizer sentido, um dia com o seu time.