Uso inadequado de dados afeta competitividade das empresas

Pesquisa Data and AI Leadership Executive Survey 2024 aponta que 82% das grandes organizações ampliaram investimentos em dados e analytics e 90% em IA generativa, mas 78% veem fatores humanos como barreira para ser data-driven.
O problema não é falta de dados, mas excesso de dados desorganizados sem estrutura para transformá-los em decisões; padrões comuns são dados não consultados, má interpretação e fragmentação analítica.
O custo financeiro da má qualidade de dados pode superar US$ 5 milhões por ano, com perdas operacionais, retrabalho e oportunidades não identificadas.
Sugestão de Santanna: seguir quatro etapas — identificar decisões dependentes de dados, mapear dados disponíveis e qualidade, estabelecer governança mínima e escolher ferramentas adequadas ao estágio da organização.
Vantagens da maturidade analítica incluem maior probabilidade de vencer concorrentes na aquisição de clientes e lucratividade; mercado global de data analytics pode chegar a US$ 302 bilhões até 2030, com CAGR de 28,7%.

A maior parte das empresas enfrenta excesso de dados desorganizados, não a falta deles. Segundo o Data and AI Leadership Executive Survey 2024, 82% das grandes organizações aumentaram investimentos em dados e analytics, e 90% expandiram IA generativa. Contudo, 78% apontam barreiras culturais e de gestão para virar uma empresa orientada por dados.

Para Daniel Santanna, economista e especialista em BI e IA, o desafio é metodológico, não tecnológico. O problema não é a ausência de dados, e sim a dificuldade de transformá-los em decisões consistentes e acionáveis dentro da estratégia organizacional.

O estudo analisa padrões que atrapalham a maturidade analítica. Primeiro, dados disponíveis não são consultados por não existirem fluxos que os conectem às decisões. Segundo, interpretações sem contexto metodológico geram conclusões enganosas. Terceiro, fragmentação analítica produz análises isoladas.

O impacto financeiro também é destacado. Pesquisas indicam que mais de 25% das organizações perdem acima de US$ 5 milhões por ano por má qualidade de dados, incluindo perdas operacionais, retrabalho e oportunidades não identificadas.

Dados mal interpretados podem ser mais perigosos que a ausência de dados, aponta Santanna. Decisões estratégicas com dados inconsistentes passam a sensação de precisão, mas entregam resultados semelhantes à intuição, além de criar falsa segurança.

Caminho para estruturar a maturidade analítica

A recomendação envolve quatro etapas. Primeiro, identificar quais decisões estratégicas dependem de dados. Em seguida, mapear a existência e o estado de qualidade dos dados. A terceira etapa estabelece governança mínima para padronização e confiabilidade. Por fim, selecionar ferramentas compatíveis com a realidade da organização.

Antes de escolher tecnologia, o foco deve ser nas decisões a melhorar e nos dados necessários. O erro mais comum é priorizar a plataforma sem alinhar com as necessidades de decisão.

Vantagens da maturidade analítica

Organizações com maior maturidade demonstram vantagens consistentes. Pesquisas indicam que usuários intensivos de analytics em relação aos clientes têm maior probabilidade de conquistar novos clientes e conquistar lucratividade acima da média.

O mercado global de data analytics deve chegar a cerca de US$ 302 bilhões até 2030, com crescimento anual de quase 29%. Isso evidencia a tendência de consolidar a inteligência analítica como infraestrutura decisória nas empresas.

No campo editorial e técnico, há também proposições de metodologias progressivas que partem do diagnóstico da maturidade analítica, estruturam a base de dados e integram a inteligência aos processos decisórios. O objetivo é sustentar crescimento com dados confiáveis, estrutura analítica e cultura baseada em evidências.