A maior parte das empresas enfrenta excesso de dados desorganizados, n\u00e3o a falta deles. Segundo o Data and AI Leadership Executive Survey 2024, 82% das grandes organiza\u00e7\u00f5es aumentaram investimentos em dados e analytics, e 90% expandiram IA generativa. Contudo, 78% apontam barreiras culturais e de gest\u00e3o para virar uma empresa orientada por dados.<\/p>\n
Para Daniel Santanna, economista e especialista em BI e IA, o desafio \u00e9 metodol\u00f3gico, n\u00e3o tecnol\u00f3gico. O problema n\u00e3o \u00e9 a aus\u00eancia de dados, e sim a dificuldade de transform\u00e1-los em decis\u00f5es consistentes e acion\u00e1veis dentro da estrat\u00e9gia organizacional.<\/p>\n
O estudo analisa padr\u00f5es que atrapalham a maturidade anal\u00edtica. Primeiro, dados dispon\u00edveis n\u00e3o s\u00e3o consultados por n\u00e3o existirem fluxos que os conectem \u00e0s decis\u00f5es. Segundo, interpreta\u00e7\u00f5es sem contexto metodol\u00f3gico geram conclus\u00f5es enganosas. Terceiro, fragmenta\u00e7\u00e3o anal\u00edtica produz an\u00e1lises isoladas.<\/p>\n
O impacto financeiro tamb\u00e9m \u00e9 destacado. Pesquisas indicam que mais de 25% das organiza\u00e7\u00f5es perdem acima de US$ 5 milh\u00f5es por ano por m\u00e1 qualidade de dados, incluindo perdas operacionais, retrabalho e oportunidades n\u00e3o identificadas.<\/p>\n
Dados mal interpretados podem ser mais perigosos que a aus\u00eancia de dados, aponta Santanna. Decis\u00f5es estrat\u00e9gicas com dados inconsistentes passam a sensa\u00e7\u00e3o de precis\u00e3o, mas entregam resultados semelhantes \u00e0 intui\u00e7\u00e3o, al\u00e9m de criar falsa seguran\u00e7a.<\/p>\n
A recomenda\u00e7\u00e3o envolve quatro etapas. Primeiro, identificar quais decis\u00f5es estrat\u00e9gicas dependem de dados. Em seguida, mapear a exist\u00eancia e o estado de qualidade dos dados. A terceira etapa estabelece governan\u00e7a m\u00ednima para padroniza\u00e7\u00e3o e confiabilidade. Por fim, selecionar ferramentas compat\u00edveis com a realidade da organiza\u00e7\u00e3o.<\/p>\n
Antes de escolher tecnologia, o foco deve ser nas decis\u00f5es a melhorar e nos dados necess\u00e1rios. O erro mais comum \u00e9 priorizar a plataforma sem alinhar com as necessidades de decis\u00e3o.<\/p>\n
Organiza\u00e7\u00f5es com maior maturidade demonstram vantagens consistentes. Pesquisas indicam que usu\u00e1rios intensivos de analytics em rela\u00e7\u00e3o aos clientes t\u00eam maior probabilidade de conquistar novos clientes e conquistar lucratividade acima da m\u00e9dia.<\/p>\n
O mercado global de data analytics deve chegar a cerca de US$ 302 bilh\u00f5es at\u00e9 2030, com crescimento anual de quase 29%. Isso evidencia a tend\u00eancia de consolidar a intelig\u00eancia anal\u00edtica como infraestrutura decis\u00f3ria nas empresas.<\/p>\n
No campo editorial e t\u00e9cnico, h\u00e1 tamb\u00e9m proposi\u00e7\u00f5es de metodologias progressivas que partem do diagn\u00f3stico da maturidade anal\u00edtica, estruturam a base de dados e integram a intelig\u00eancia aos processos decis\u00f3rios. O objetivo \u00e9 sustentar crescimento com dados confi\u00e1veis, estrutura anal\u00edtica e cultura baseada em evid\u00eancias.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"