Dicionário de dados · Contexto para IA · ERP
Dicionário de dados: o documento que faz o Claude e o ChatGPT entenderem a sua empresa
Um dicionário de dados em formato aberto explica o que cada entidade e cada campo do ERP significa no seu negócio. É o contexto que assistentes e agentes de IA precisam para não inventar.
Pergunte a um assistente de IA conectado ao seu ERP qual foi a margem da obra X no último trimestre. Ele vai encontrar uma tabela chamada projetos, outra chamada lancamentos, um campo tipo com valores 1, 2 e 3, e vai responder com segurança. A resposta tem boa chance de estar errada, não porque o modelo é ruim, mas porque ninguém disse a ele o que “obra”, “margem” e “tipo 2” significam na sua empresa.
O documento que resolve isso tem um nome antigo e pouco glamour: dicionário de dados. Ele é o conteúdo central do Mapeamento de dados que a Koltren entrega, e é o que separa uma IA que ajuda de uma IA que inventa.
O que é (e o que não é)
Um dicionário de dados é a descrição, em linguagem de negócio, de cada entidade e cada campo relevante da empresa: o que significa, de onde vem, quais valores são válidos, quem é o dono e quais regras se aplicam.
Ele não é o schema do banco. O schema diz que tipo é um inteiro. O dicionário diz que tipo = 2 é “medição aprovada pelo cliente”, que só pode existir depois de uma medição tipo = 1, e que a área financeira é a dona dessa regra.
Ele também não é um manual do ERP. O manual explica a tela. O dicionário explica o negócio que a tela representa, inclusive as partes que a empresa adaptou do jeito dela.
O que entra
Em um mapeamento típico, o dicionário cobre:
| Bloco | O que descreve | Exemplo |
|---|---|---|
| Entidades | O que existe no negócio | Obra, fornecedor, medição, requisição |
| Campos | Significado, formato, valores válidos | status da medição: rascunho, enviada, aprovada, faturada |
| Regras | O que não pode acontecer | Pagamento antes da medição aprovada |
| Sinônimos | Como cada área chama a mesma coisa | Obra = projeto = centro de custo 3xx |
| Fontes | Onde o dado nasce e por onde passa | Nasce no app de campo, entra no ERP pela integração noturna |
| Donos | Quem responde pela definição | Financeiro responde por “margem” |
| Exemplos | Casos reais, anonimizados | Uma medição completa, do rascunho à fatura |
Os exemplos são a parte que mais ajuda um modelo de linguagem. Uma definição abstrata é ambígua; um exemplo concreto não.
Formato aberto, legível por pessoas e por modelos
O dicionário que entregamos é texto: Markdown com blocos estruturados em YAML, versionado em repositório. Sem ferramenta proprietária, sem licença, sem travar o cliente.
Isso importa por três razões:
- Qualquer modelo consome. Claude, ChatGPT, o agente do próprio ERP ou um modelo aberto rodando dentro da empresa recebem o mesmo arquivo como contexto.
- Qualquer pessoa lê. O novo analista entende o negócio em uma tarde. O auditor encontra a regra que procura.
- Dá para versionar. Quando a regra muda, o arquivo muda, e a mudança fica registrada com data e autor.
Como ele é usado
Depois de pronto, o dicionário vira a camada de contexto de tudo o que lê os dados:
- Assistentes de IA recebem o dicionário no contexto e param de inventar o significado dos campos.
- Agentes usam as regras para propor ações com critério: segurar um pagamento sem medição aprovada, por exemplo, em vez de só listar pagamentos.
- BI e relatórios passam a usar o nome canônico, e o gerente deixa de manter a planilha paralela.
- Sinais de integridade rodam todo dia sobre as regras do dicionário e avisam quando algo sai da linha. Veja os sinais mais comuns em Sete sinais de que os dados do seu ERP não estão prontos para IA.
Como manter vivo
Um dicionário que não muda está morto. Para mantê-lo vivo, três hábitos bastam: toda regra nova nasce no dicionário antes de ir para o sistema; toda dúvida sobre um campo é respondida no dicionário, não no chat; e uma pessoa é dona do documento, com revisão trimestral. Na Implementação de IA, o próprio agente ajuda, apontando campos que ele não conseguiu interpretar.
Se a sua empresa já tentou usar Claude ou ChatGPT sobre o ERP e esbarrou em respostas erradas, o dicionário de dados costuma ser o que faltava. A Koltren constrói o seu no Mapeamento de dados; a conversa de diagnóstico é o primeiro passo.