A inteligência de dados é um processo com a função de transformar dados em ativos estratégicos. Esse conceito refere-se à capacidade de coletar, analisar e interpretar grandes volumes de informação para extrair insights que orientem decisões e gerem inovação. A utilização dessas bases de maneira inteligente oferece às empresas a possibilidade de otimizar o tempo gasto em tarefas operacionais, permitindo que foquem em processos de inovação e na tomada de decisões mais assertivas.
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Com o uso de ferramentas avançadas, como inteligência artificial (IA), aprendizado de máquina e análise estatística, a inteligência de dados permite que as organizações identifiquem padrões, tendências e correlações que passariam despercebidos em uma análise convencional. Além de otimizar operações, a inteligência de dados permite prever demandas futuras e melhorar a experiência do cliente. Em um contexto mais amplo, essa tecnologia é aplicada em setores como saúde, para prever surtos de doenças, e energia, onde ajuda a aumentar a eficiência de processos complexos.
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Ainda que importante, a aplicação da inteligência de dados, ou seja, extrair o máximo valor desse recurso, não é uma tarefa simples e apresenta diversos desafios. Neste sentido, apenas 5% das empresas usam inteligência de dados para aproveitar os resultados dos negócios, segundo pesquisa da TOTVS em parceria com a H2R Pesquisas Avançadas, ainda que 70% delas reconheçam a relevância dessas informações para estratégias.
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Um dos principais obstáculos é a falta de governança de dados. Muitas empresas ainda não têm sistemas estruturados para gerir e monitorar informações, o que afeta sua qualidade e eficiência. Sem governança, há dificuldades para mapear onde os dados estão, como são acessados e usados, gerando problemas de catalogação e inconsistências. Além disso, faltam definições claras de papeis e responsabilidades e atenção a questões de segurança e privacidade, especialmente para dados pessoais. Outro desafio importante é a resistência cultural, já que a adoção de uma mentalidade orientada por dados exige mudanças culturais e maior capacitação digital.
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Existem maneiras de contornar esse desafio de gestão. Para lidar com o grande volume de dados, práticas eficientes de coleta e armazenamento são necessárias. O ciclo de vida dos dados inclui coleta, armazenamento, processamento, análise, publicação e eliminação, e cada etapa deve seguir normas de segurança, compliance e governança. O DAMA-DMBOK é um framework amplamente adotado que orienta a gestão eficaz desse ciclo. O uso de armazenamento em nuvem escalável, como Amazon S3 e Google Cloud Storage, facilita o gerenciamento de grandes volumes de dados. Para recuperação e análise, a categorização e indexação, além de políticas de governança como controle de acesso e catalogação, são essenciais. Segurança é prioritária, incluindo criptografia, backups e planos de recuperação de desastres.
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Além das ferramentas citadas que contribuem para a análise, a chegada da IA ao cenário da coleta de dados tem mostrado um grande potencial para aprimorar processos. Recentemente, a Microsoft anunciou um investimento significativo em infraestrutura de nuvem e IA no Brasil. A aplicação de IA pode ajudar a automatizar tarefas repetitivas e a gerar insights valiosos a partir de grandes volumes de dados. No Excel, a IA trouxe novas funcionalidades que tornam a análise mais rápida e precisa, permitindo que as organizações ganhem tempo em tarefas operacionais e possam focar em atividades estratégicas. Essa ferramenta é um recurso poderoso que, quando otimizado, capacita as organizações a tomarem decisões baseadas em evidências, garantindo inovação e vantagem competitiva.
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Observando as tendências futuras, a evolução dessa gestão aponta para um uso crescente de IA e IA generativa em vários setores. No entanto, um dos principais obstáculos será a governança de dados, com uma taxa de falha alta nessas iniciativas. Essa dificuldade está diretamente ligada à falta de investimentos e ao tempo e recursos insuficientes aplicados em uma governança estruturada. A sustentabilidade e a transformação digital são também temas recorrentes, com previsão de que, segundo a pesquisa “Over 100 Data, Analytics and AI Predictions Through 2030” da Gartner, até 2027, 70% das empresas adotem pelo menos uma aplicação de IA generativa, embora poucas atinjam o retorno esperado sobre o investimento. Com práticas estruturadas e o uso de tecnologias como IA, empresas podem superar essas barreiras e otimizar processos. Assim, ao alinhar inovação e estratégia, organizações têm a oportunidade de obter insights valiosos e impulsionar resultados.
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Paulo Watanave é head of Data & Analytics na NAVA Technology for Business
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