Dados em 2025: como transformar volume em valor ético e acionável

Nos próximos anos, as empresas vão gerar e receber um volume de dados sem precedentes, chegando à casa das centenas de zettabytes. Ainda assim, uma minoria consegue transformar esse mar de informações em decisões melhores, mais rápidas e alinhadas à estratégia.

Para marketing, vendas e produto, a questão já não é ter ou não ter dados, e sim o que fazer com eles. Em um cenário marcado por IA generativa, novas regulações de privacidade e cobrança crescente por transparência, ganharão vantagem as organizações que tratarem dados como ativo de negócio, e não apenas como subproduto dos sistemas.

Este artigo mostra, de forma prática, como estruturar dados, métricas, insights, dashboards e KPIs para gerar valor ético e acionável. Vamos conectar tendências globais com a realidade brasileira, trazendo fluxos operacionais, decisões de arquitetura, boas práticas de governança e um roadmap de 90 dias para sair do discurso para a execução.

Por que dados viraram o principal ativo competitivo em 2025

Relatórios recentes de instituições como a USDSI mostram que o volume global de dados chegou à casa das centenas de zettabytes em 2025. O ponto central não é o número em si, mas o fato de que quase todo processo digital passa a deixar rastros analisáveis.

No setor financeiro, análises da Anbima reforçam a visão de que dados se tornaram um ativo monetizável. Instituições discutem produtos baseados em informação, precificação dinâmica e uso de dados sintéticos para inovar em ambientes regulados, sem comprometer a privacidade.

Consultorias globais como a McKinsey & Company destacam a IA como amplificador de todas as outras tecnologias. Quem possui dados bem estruturados, rotulados e governados consegue treinar modelos melhores, alimentar agentes inteligentes e automatizar decisões de maneira confiável.

Ao mesmo tempo, estudos da MIT Sloan Management Review mostram que a proporção de empresas que se consideram realmente orientadas por dados caiu nos últimos anos. Existe uma lacuna clara entre intenção estratégica e prática diária.

Três decisões ajudam a tratar dados como ativo competitivo:

1. Definir claramente quais conjuntos de dados são críticos para o negócio, com dono, política de acesso e indicadores de qualidade.
2. Estabelecer metas explícitas de valor, como redução de churn, aumento de conversão ou otimização de mix de canais, ligadas diretamente ao uso de dados.
3. Incluir dados, riscos e oportunidades de IA como pauta fixa em fóruns de gestão, em vez de tratá-los apenas como assunto técnico.

Quando dados entram na conversa estratégica, deixam de ser apenas registros em sistemas e passam a orientar escolhas de produto, canais e investimentos.

Do dado bruto ao insight: um fluxo operacional que funciona

Pense em todo o seu ecossistema de dados como um painel de controle de avião. Cada indicador no painel representa uma fonte ou métrica crítica. Se um relógio estiver descalibrado, o piloto pode tomar decisões erradas mesmo com centenas de instrumentos à disposição.

Na prática, muitos times de marketing vivem algo parecido em um war room: diversas telas com dashboards em tempo real, mas dificuldade para saber em qual métrica confiar. Para evitar esse cenário, é preciso organizar o fluxo de dados ponta a ponta.

Um fluxo operacional moderno pode ser estruturado em sete etapas:

1. Planejar

   • Traduzir objetivos de negócio em perguntas analíticas, como qual canal traz leads mais qualificados ou qual segmento tem maior lifetime value.
   • Priorizar poucas perguntas com impacto financeiro claro e prazo definido.

2. Coletar

   • Mapear todas as fontes: CRM, automação de marketing, e-commerce, aplicativos, atendimento e canais offline.
   • Implementar coleta consistente com ferramentas como Google Analytics 4, eventos de produto e conectores nativos de plataformas como RD Station.

3. Integrar e armazenar

   • Unificar dados em um data warehouse ou lake, usando soluções em nuvem como BigQuery ou Snowflake.
   • Padronizar identificadores de cliente, campanhas e produtos para permitir visões integradas.

4. Tratar e enriquecer

   • Corrigir formatos, remover duplicidades e preencher campos críticos quando possível.
   • Criar variáveis derivadas úteis para análise, como recência, frequência, valor e score de engajamento.

5. Analisar

   • Começar com análises descritivas e exploratórias, evoluindo para modelos preditivos simples.
   • Utilizar recursos de analytics aumentada disponíveis em ferramentas como Power BI ou Tableau, tendência destacada por publicações como a DevTrends.

6. Operacionalizar

   • Conectar insights às rotinas de negócio: campanhas automatizadas, regras de segmentação, roteamento de leads e políticas de crédito.
   • Garantir que cada insight relevante entre em um fluxo executável, e não apenas em um relatório isolado.

7. Aprender e ajustar

   • Medir impacto de cada uso de dados com testes A/B ou grupos de controle.
   • Registrar aprendizados em repositórios acessíveis, evitando redescobrir as mesmas conclusões.

Sem esse fluxo disciplinado, dados se acumulam em silos e a sensação é de que sempre falta alguma coisa. Com ele, as discussões em um war room deixam de ser opiniões e passam a girar em torno de evidências bem definidas.

Qualidade de dados: métricas, processos e responsabilidades

Qualquer iniciativa de Ciência de Dados, IA ou automação estará condenada se a base de informações não tiver qualidade mínima. A velha máxima GIGO continua verdadeira: se entra lixo, sai lixo.

Organizações que tratam dados de forma profissional monitoram poucos indicadores simples de qualidade, com metas claras. Alguns exemplos essenciais:

1. Completude

   • Percentual de registros com campos críticos preenchidos, como e-mail, telefone, CPF ou CNPJ.
   • Meta típica: acima de 95 por cento para atributos-chave de identificação e relacionamento.

2. Consistência

   • Grau de alinhamento entre sistemas, como status de cliente no CRM versus plataforma de cobrança.
   • Meta: divergências abaixo de um limite predefinido, investigadas em ciclo semanal.

3. Unicidade

   • Nível de duplicidade de cadastros de clientes ou empresas.
   • Metas agressivas exigem processos contínuos de deduplicação e chaves únicas bem definidas.

4. Atualidade

   • Idade média das informações relevantes para decisões, como renda, endereço ou segmento.
   • Em mercados dinâmicos, dados críticos não devem ficar desatualizados por longos períodos.

5. Conformidade

   • Aderência a padrões de privacidade, consentimento e retenção definidos por legislações como a LGPD.
   • Envolve tanto controles técnicos quanto regras de negócio.

Para operacionalizar essas métricas, vale estabelecer uma matriz clara de responsabilidades. Donos de processo (como marketing, vendas e atendimento) respondem pelo conteúdo e uso dos dados. Equipes de tecnologia e dados respondem pela infraestrutura e pelos controles técnicos.

Publicações especializadas em finanças, como a da Anbima, reforçam que romper silos e criar visão única de cliente é condição para eficiência operacional. Sem patrocínio executivo para qualidade, qualquer projeto de IA ou analytics nasce com prazo de validade curto.

Ciência de Dados e IA: como sair do hype e gerar impacto real

Relatórios de tendências em Ciência de Dados, como os da DSC Next Conference e da The Data Scientist, mostram avanços em gráficos, edge computing e dados sintéticos. No entanto, muita organização ainda luta para tirar o primeiro caso de uso do papel.

Pesquisas da MIT Sloan Management Review apontam uma queda na proporção de empresas que se consideram de fato orientadas por dados. Isso indica que adotar modelos sofisticados não basta. É preciso alinhar cultura, métricas e governança.

Para sair do hype, vale seguir um roteiro enxuto de priorização:

1. Mapear casos de uso por área

   • Marketing: propensão à compra, recomendação de produto, otimização de mídia e segmentação de campanhas.
   • Vendas: priorização de leads, previsão de fechamento e recomendação de próximo melhor contato.
   • Produto: identificação de churn, detecção de anomalias de uso e personalização de jornada.

2. Estimar valor e viabilidade

   • Calcular impacto potencial em receita, margem ou economia de custos.
   • Avaliar disponibilidade de dados históricos e esforço necessário de implementação.

3. Escolher um ou dois casos de alto impacto e boa viabilidade

   • Focar em entregas em 60 a 90 dias, para criar confiança e caso de sucesso interno.

4. Definir a métrica de sucesso do modelo

   • Exemplo: aumento de conversão de leads qualificados em campanhas, redução de inadimplência ou queda no churn.

5. Integrar o modelo à operação

   • Garantir que a saída chegue em tempo hábil aos canais e sistemas que tomam decisão.
   • Validar o impacto com testes controlados, antes de escala completa.

Relatórios como o McKinsey Technology Trends Outlook destacam a necessidade de modelos de colaboração humano-máquina. Isso exige que a equipe de negócios entenda minimamente como os modelos funcionam, e que os times de dados conheçam a realidade operacional para sugerir soluções aplicáveis.

Métricas, KPIs e dashboards: da vaidade ao resultado

A cadeia métricas, dados, insights deveria seguir um fluxo simples: medir o que importa, interpretar com contexto e agir de forma disciplinada. Na prática, muitos times se perdem em dezenas de painéis sem relação clara com os objetivos estratégicos.

Um bom ponto de partida é distinguir entre métricas e KPIs:

• Métricas são medidas que descrevem o que acontece, como visitas ao site, taxa de abertura de e-mails ou número de leads.
• KPIs são métricas que representam o desempenho em relação a um objetivo de negócio, como custo por aquisição, receita recorrente ou churn.

Para organizar dashboards, relatórios, KPIs de maneira útil, vale trabalhar em camadas:

1. Camada executiva

   • Poucos KPIs que resumem a saúde do negócio: crescimento de receita, margem, retenção e satisfação.
   • Atualização em frequência adequada ao ciclo de decisão do board.

2. Camada tática

   • Indicadores por canal, segmento e produto, ligados às alavancas de crescimento.
   • Dashboards que permitam cortes por coorte, região ou faixa de ticket.

3. Camada operacional

   • Métricas de execução diária, como ligações realizadas, leads abordados ou campanhas ativas.
   • Painéis focados na ação do dia, sem excesso de informação histórica.

Para cada painel relevante, defina três elementos:

• Objetivo: qual decisão o dashboard precisa apoiar.
• Dono: quem responde por manter dados corretos e agir sobre desvios.
• Ritmo: em que cadência o painel será revisado e com quem.

Publicações brasileiras, como as análises de dados de marketing da RD Station, reforçam a importância de conectar relatórios a metas concretas de aquisição, relacionamento e retenção. Sem esse vínculo, dashboards elegantemente desenhados se tornam apenas decoração nas paredes do escritório ou do war room.

Governança, ética e privacidade: o lado invisível dos dados

Fontes como a Febraban Tech e a própria Anbima destacam que, em setores regulados, não existe estratégia de dados bem-sucedida sem governança robusta. O mesmo raciocínio vale para qualquer negócio que lide com informações de consumidores.

Alguns princípios práticos ajudam a equilibrar inovação e responsabilidade:

1. Privacidade desde a concepção

   • Projetos de dados e IA devem considerar desde o início minimização de dados, consentimento, anonimização e retenção adequada.
   • Envolver o encarregado de dados ou área jurídica logo na fase de desenho.

2. Catálogo de dados e política de acesso

   • Documentar quais conjuntos de dados existem, onde estão, quem pode acessá-los e para quais fins.
   • Revisar acessos periodicamente, removendo permissões desnecessárias.

3. Uso de dados sintéticos e mascaramento

   • Em ambientes de teste e desenvolvimento, substituir dados reais por versões sintéticas ou mascaradas.
   • Relatórios como os da DevTrends mostram esses recursos ganhando espaço em setores sensíveis.

4. Segurança e modelo de confiança reduzida

   • Aplicar princípios de zero trust, partindo da premissa de que nenhuma requisição é confiável por padrão.
   • Monitorar acessos, registrar trilhas de auditoria e responder rapidamente a incidentes.

5. Transparência com o cliente

   • Comunicar de forma clara o que é feito com os dados, quais benefícios são entregues e como o usuário pode exercer seus direitos.

Adotar boas práticas de governança não é apenas uma exigência legal. Em um cenário de grande exposição pública e desconfiança em relação à IA, ética e transparência se tornam diferenciais competitivos importantes.

Como construir um roadmap de dados em 90 dias

Muitos executivos reconhecem a importância de dados, mas não sabem por onde começar. Um roadmap de 90 dias, focado em entregas concretas, ajuda a criar tração sem prometer transformações irreais.

Dias 0 a 30: diagnóstico e alinhamento

Objetivos principais:

• Mapear ativos de dados existentes, sistemas, dashboards e relatórios críticos.
• Entender dores das áreas de negócio em relação a métricas, dados, insights.
• Definir patrocinadores executivos e fórum de decisão.

Atividades sugeridas:

1. Entrevistar lideranças de marketing, vendas, produto, financeiro e atendimento.
2. Levantar principais decisões recorrentes e quais dados são usados hoje.
3. Inventariar bases, integrações e relatórios já existentes.
4. Identificar problemas críticos de qualidade e governança que travam iniciativas atuais.

Entregáveis:

• Mapa de fontes de dados e principais dores de negócio.
• Lista priorizada de decisões que mais se beneficiariam de dados melhores.

Dias 31 a 60: fundações e quick wins

Objetivos principais:

• Resolver problemas básicos de qualidade em poucos conjuntos de dados prioritários.
• Criar ou revisar dashboards, relatórios, KPIs diretamente ligados a metas atuais.
• Iniciar desenho de governança leve, com donos claros por domínio de dados.

Atividades sugeridas:

1. Definir padrões de captura de dados em formulários, landing pages e sistemas internos.
2. Revisar tags, eventos e parâmetros em ferramentas de analytics.
3. Consolidar visão única de cliente em um repositório central, ainda que simples.
4. Criar painéis executivos com poucos KPIs de resultado, revisados em reuniões recorrentes.

Entregáveis:

• Conjunto mínimo de padrões de dados adotados pelas principais áreas.
• Um ou dois dashboards que respondem a perguntas estratégicas com clareza.

Dias 61 a 90: primeiro caso de uso avançado

Objetivos principais:

• Implementar um caso de uso de Ciência de Dados ou IA com impacto mensurável.
• Formalizar práticas básicas de governança, segurança e privacidade.

Atividades sugeridas:

1. Escolher um caso de uso priorizado, como modelo de propensão à compra ou detecção de churn.
2. Montar time enxuto com negócio, dados e tecnologia, com responsabilidades claras.
3. Treinar o primeiro modelo, mesmo que simples, utilizando dados já tratados.
4. Integrar a recomendação gerada pelo modelo ao fluxo operacional, com teste controlado.
5. Documentar aprendizados, limitações e próximos passos.

Entregáveis:

• Relatório de impacto do primeiro caso de uso avançado, com métricas antes e depois.
• Esqueleto de um programa contínuo de dados, incluindo backlog de casos futuros.

Ao final de 90 dias, a organização ainda estará longe de ter uma cultura totalmente orientada por dados, mas já terá dado três passos decisivos: entender sua realidade, corrigir problemas básicos e provar valor com um caso de uso concreto.

O próximo passo para transformar dados em vantagem competitiva

Dados são, ao mesmo tempo, matéria-prima e produto final da transformação digital. O desafio não é apenas coletar informação, e sim conectar métricas, dados, insights a decisões reais de negócio, de forma ética, segura e escalável.

As tendências recentes em IA, Ciência de Dados e analytics aumentada mostram que a tecnologia está disponível. A diferença estará na capacidade de cada organização em cuidar da qualidade, definir donos claros, alinhar dashboards, relatórios, KPIs com objetivos estratégicos e testar, de forma disciplinada, novos casos de uso.

O próximo passo é simples e exigente: escolher uma decisão crítica, mapear quais dados realmente importam para essa decisão e, em seguida, organizar processos, ferramentas e pessoas em torno desse foco. A partir daí, cada ciclo de melhoria transforma dados em aprendizado e aprendizado em vantagem competitiva sustentável.