Na economia digital, as informações coletadas deixaram de ser subprodutos operacionais para se tornarem ativos estratégicos. Segundo a McKinsey, empresas orientadas por dados têm até 23 vezes mais chance de conquistar novas vendas, seis vezes mais de reter clientes regulares e 19 vezes mais de serem lucrativas. O diferencial competitivo não está mais no acesso à informação, que hoje é abundante, mas na capacidade de transformá-la em conhecimento relevante e decisões ágeis.
O conceito de Big Data evoluiu para uma agenda mais ampla: a inteligência orientada por dados (data-driven intelligence). Soluções tecnológicas como IoT, CRMs, ERPs, plataformas digitais e sensores em tempo real permitem a coleta de um grande volume de dados em alta velocidade. No entanto, o gargalo está em como as informações são estruturadas, analisadas e aplicadas.
De acordo com uma pesquisa de 2010 do MIT Sloan, 60% das empresas têm muitas informações, mas pouca inteligência acionável. Quando desorganizados ou presos em silos, dados deixam de ser ativos e se tornam passivos, comprometendo reputação e eficiência de um negócio.
Para transformar os dados em vantagem competitiva, é essencial investir em três pilares estratégicos
1. Governança e qualidade da informação
A confiabilidade da análise depende da qualidade da informação. Um estudo da Gartner estima que empresas perdem, em média, US$ 12,9 milhões por ano devido a problemas com dados de baixa qualidade. Implantar Data Governance estruturada incluindo políticas claras, compliance à LGPD e GDPR, e definição de owners por domínio de dados é fundamental para mitigar riscos e garantir consistência.
2. Capacidade analítica distribuída
Ferramentas como Power BI, Tableau, Looker, Databricks e Snowflake são valiosas, mas a eficácia sempre irá depender da cultura organizacional. Grandes empresas apostam na democratização do analytics, capacitando times de negócio a interpretarem dados sem depender exclusivamente de cientistas de dados. O conceito de “citizen data scientist” reforça a ideia de empoderar usuários com habilidades analíticas básicas para tomada de decisão descentralizada.
3. Agilidade e inteligência preditiva
A adoção de modelos preditivos com IA e Machine Learning permite antecipar comportamentos de clientes, flutuações de demanda e riscos operacionais. Em setores como saúde, algoritmos analisam padrões de prontuários eletrônicos para prever internações ou surtos com até 72 horas de antecedência, gerando respostas mais rápidas e melhor posicionamento estratégico.
Além desses pilares, é necessário pensar em escalabilidade e integração. Plataformas em nuvem (ex: AWS, Azure, Google Cloud) permitem que as empresas lidem com a explosão do volume de dados. A automação via pipelines de dados (ETL/ELT), e o uso de Data Lakes e Data Mesh, são caminhos para uma arquitetura resiliente, interoperável e centrada no negócio.
Portanto, data-driven é menos sobre tecnologia e mais sobre mentalidade, é o alinhamento entre liderança e cultura organizacional para que os dados direcionem o negócio além de sustentá-lo. Como destacou Thomas Davenport, especialista em analytics, “algumas empresas construíram seus próprios negócios com base em sua capacidade de coletar, analisar e agir com base em dados. […] Eles transformaram a tecnologia de uma ferramenta de apoio em uma arma estratégica”.
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