Como o Snowflake Intelligence está ajudando empresas de varejo e bens de consumo a ajustar a escala da IA no nível corporativo

Para uma empresa global como o Mark Anthony Group (MAG), gerenciar dados não é apenas um requisito técnico — é um exercício de enorme complexidade. Como um grupo privado de empresas de bebidas com marcas de alto perfil, como White Claw, e um portfólio de vinícolas na Colúmbia Britânica, o MAG opera em mercados diversos, cada um com seus próprios colaboradores, operações e processos. Mas um portfólio amplo também pode trazer uma série de desafios operacionais.

"Normalmente, uma empresa tem um departamento de marketing, um de finanças, um de operações e um de RH", explica Sam Wong, Senior Director of Data, Analytics and AI do Mark Anthony Group. "No nosso caso, temos múltiplos departamentos de finanças, marketing, organizações de vendas e assim por diante para colaborar, e todos podem ter CRMs, ERPs e dados de mercado diferentes dos quais dependem."

Para navegar com sucesso por essas complexidades e manter a competitividade, o MAG evoluiu seu ecossistema de dados além do data warehousing tradicional. Com o Snowflake Intelligence, o MAG está deixando para trás a inteligência de mercado passiva em direção ao que Wong chama de "evolução do BI generativo". A solução coloca o poder dos dados conversacionais diretamente nas mãos dos usuários de negócios em cada empresa do grupo MAG, impulsionando a transição da organização rumo a uma empresa com agentes.

Do data warehouse ao parceiro de inovação

A jornada do MAG com a Snowflake começou com foco na construção das bases de uma estratégia de dados sólida, mas rapidamente evoluiu para a evangelização da padronização do data sharing com a Snowflake em seus relacionamentos comerciais. Para Wong, a Snowflake não é apenas mais um fornecedor, mas sim um benchmark de inovação — e uma parte inegociável do processo de data sharing do MAG.

"Quando fazemos RFPs para diversas necessidades de software, uma das perguntas que fazemos é: 'Você consegue suportar o Snowflake Secure Data Sharing?'", diz Wong. "É assim que enxergamos a Snowflake como parceira. E as empresas que adotam a Snowflake demonstram um senso de inovação, capacidade e liderança técnica com as quais queremos trabalhar." A padronização no Secure Data Sharing permitiu que o MAG incentivasse provedores de dados de terceiros e até alguns fornecedores globais a abandonar as antigas transferências de arquivos flat em favor de uma integração de dados confiável e em tempo real. Segundo o MAG, essa estratégia reduz o custo total de propriedade, aumenta a confiabilidade e ajuda a identificar e resolver problemas de qualidade de dados na origem. Sem mais mudanças inesperadas de formato de arquivo ou corrupção de dados, sem processos de compartilhamento complicados — apenas uma situação vantajosa para todos.

Na verdade, o MAG utiliza o Secure Data Sharing até com seus próprios parceiros para os quais gerencia vendas e distribuição, o que, segundo o MAG, melhorou enormemente o acesso a esses dados de vendas e distribuição. "Enquanto muitos colegas do nosso setor ainda usam processos tradicionais de SFTP e ETL, nós fazemos as coisas de forma diferente", diz Wong. "Com o Secure Data Sharing, é simples para nossos parceiros acessar os dados que desejam e obtê-los a qualquer momento. Eles ficam entusiasmados com a facilidade do processo."

Capacitando a empresa com o Snowflake Intelligence

Comprometido em encontrar novas formas de crescer e inovar, o MAG decidiu experimentar o mecanismo do Snowflake Intelligence para personalizá-lo de acordo com suas necessidades corporativas específicas. O MAG implantou recentemente um aplicativo corporativo global desenvolvido sob medida, que funciona como uma camada sobre o mecanismo do Snowflake Intelligence.

Esse aplicativo, atualmente em fase piloto com uma implantação em produção em andamento, foi projetado para democratizar os dados para cada equipe, cada unidade de negócios e cada empresa do grupo. Ao utilizar as capacidades de text-to-SQL do Snowflake Intelligence, o MAG permite que os usuários façam perguntas complexas sobre seus dados em linguagem natural — ou até por comandos de voz — sem precisar ver o código SQL subjacente.

Alguns recursos principais da implementação do Snowflake Intelligence pelo MAG incluem:

• Explicabilidade e observabilidade: A ferramenta inclui uma funcionalidade colaborativa que descreve conjuntos de dados e fornece contexto, oferecendo aos usuários o significado por trás dos números (não apenas o "o quê", mas também o "por quê").

• Integração mobile e por voz: Desenvolvida para ser compatível com a web e com dispositivos móveis, a ferramenta permite que executivos consultem dados de vendas ou métricas operacionais onde quer que estejam.

• Colaboração via Teams: Em vez de criar um aplicativo isolado em silos, o MAG está integrando essa inteligência diretamente ao Microsoft Teams e explorando outros métodos de integração para oferecer múltiplos caminhos de acesso.

Resolvendo o desafio semântico

Um dos principais obstáculos de qualquer implementação de IA é garantir que o modelo compreenda a linguagem específica do negócio. Para o MAG, isso significa definir termos comuns usados internamente e em múltiplos mercados distintos.

Para resolver isso, o MAG está integrando a Snowflake com parceiros como a Ataccama para construir uma camada semântica independente de ferramentas. Ao consolidar seu glossário de negócios e catálogo de dados na Snowflake, o MAG está essencialmente realizando o ajuste dos dados para que a IA saiba exatamente o que o usuário quer dizer ao usar um acrônimo ou termo específico.

Gerando resultados concretos para o negócio

Para o MAG, a IA não é uma iniciativa tecnológica — é um habilitador de negócios com o objetivo de alcançar resultados específicos: aumento de receita, redução de custos e melhoria da experiência do cliente.

Embora a implementação ainda esteja em seus estágios iniciais, o impacto projetado é significativo. Ao combinar dados na Snowflake, o MAG já construiu mecanismos de IA/ML para gerar recomendações de performance de vendas e enriquecer dados existentes com novos atributos. Espera-se que a transição para o Snowflake Intelligence ajude a reduzir tanto o tempo de tomada de decisão quanto o tempo para agir com base nessas decisões em toda a empresa. "Agora tenho acesso mais rápido a todos os meus dados, o que vai me ajudar em tantas iniciativas diferentes", diz Wong. "Quais são as novas oportunidades de receita? Quais são as ineficiências operacionais que podemos atacar? Como posso melhorar a qualidade dos produtos agora que tenho insights mais aprofundados sobre eles?"

"Isso vai desencadear uma nova utilização dos dados que ainda não tivemos", diz Wong. "Isso vai mudar fundamentalmente nossos processos e fluxos de trabalho, dando vida a uma visão de empresa com agentes."

Expandindo para dados não estruturados

Como parte da evolução de dados do MAG, a empresa está indo além ao aplicar o Snowflake Intelligence a dados não estruturados, além dos dados estruturados. A equipe está trabalhando em protótipos que permitem aos usuários fazer perguntas sobre centenas de documentos de procedimentos operacionais padrão (POP) e receber instruções citadas e referenciáveis em segundos. Ao aproveitar tecnologias como o Document AI, o MAG trabalha para transformar cada informação — seja em um banco de dados ou em um PDF — em um ativo acionável.

Conselhos para a jornada de IA: Use cases como a estrela-guia

À medida que organizações de varejo e bens de consumo buscam seguir o exemplo do MAG para iniciar sua jornada de IA com a Snowflake, Wong oferece um conselho fundamental: Nunca perca de vista o problema que você está tentando resolver.

"Esse deve ser sempre o seu ponto de partida", diz Wong. "Certifique-se de que isso seja sua estrela-guia. Caso contrário, vai se tornar nada mais do que uma iniciativa de tecnologia, algo que parece forçado em vez de uma solução que permite alcançar resultados de negócios incríveis. O Snowflake Intelligence tem o potencial de transformar suas operações e estratégia de dados, mas para alcançar a transformação mais significativa, a aplicação da tecnologia deve estar sempre a serviço dessa estrela-guia."

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