[DIÁRIOS DA IA] Por que os dados são um caos (e como as empresas podem resolver isso)

Da desordem à inteligência: como a nova geração de plataformas está mudando o jogo dos dados corporativos. / Imagem: DALL-E/SC Inova

[24.03.2025]

Por Eduardo Barbosa, CEO da Brognoli Imóveis e um dos responsáveis pelo Conselho Mudando o Jogo (CMJ) em SC e RS. Escreve sobre inteligência artificial no ambiente corporativo na série “Diários de IA”.

Imagine tentar montar um quebra-cabeça de mil peças — mas cada time da empresa recebeu algumas dessas peças, armazenadas em gavetas diferentes, com formatos distintos e sem uma imagem de referência para guiar o resultado final.

Essa é, em essência, a realidade da maioria das empresas quando o assunto é dados.

O time de marketing coleta informações no CRM. O financeiro gera planilhas em Excel. A área de produto se apoia em ferramentas próprias. O suporte usa sistemas de tickets. E a TI, sobrecarregada, tenta construir pontes frágeis entre esses mundos.

O resultado? Um labirinto de silos de dados, onde decisões são tomadas com base em fragmentos, suposições ou, pior, dados desatualizados e contraditórios.

O CAOS DOS DADOS É MAIS PROFUNDO DO QUE PARECE

É tentador pensar que a desorganização de dados é apenas um problema técnico. 

Não é.

Ela é reflexo de três dimensões simultâneas:

1. Fragmentação operacional

Cada área adotou ferramentas e processos de forma autônoma, sem uma visão integrada. Isso criou silos que não conversam — nem por integração, nem por semântica.

2. Ausência de arquitetura de dados

Poucas empresas projetam a estrutura de dados com a mesma seriedade que dedicam a produtos, marketing ou vendas. Sem uma fundação bem definida, tudo o que vem depois é improviso.

3. Falta de cultura orientada por dados

Mesmo quando há informação disponível, muitas decisões ainda são tomadas por hierarquia, intuição ou instinto. A informação vira ruído, e não insumo.

O VERDADEIRO RISCO: A ILUSÃO DE QUE SE ESTÁ NO CONTROLE

Empresas cheias de dashboards, gráficos e relatórios podem parecer data-driven. Mas, se a origem dos dados está quebrada, os gráficos apenas amplificam a confusão. 

Esse é o perigo invisível: líderes tomando decisões com confiança, mas com base em um cenário distorcido.

E quanto maior a empresa, mais complexo e custoso se torna esse caos.

ESTRATÉGIA UNIFICADA DE DADOS: O NOVO PILAR DAS ORGANIZAÇÕES EXPONENCIAIS

O ponto de inflexão começa quando a empresa entende que dados não são subproduto do negócio — eles são o negócio. Não basta coletar mais dados. É preciso estruturar, conectar, governar e ativar.

Uma estratégia unificada passa por cinco frentes essenciais:

1. Centralização e integração de fontes
2. Padronização e enriquecimento dos dados
3. Governança e controle de acesso
4. Acessibilidade e orquestração de uso
5. Preparação para ativação por IA e automação

COMO AS PLATAFORMAS DE DADOS TRANSFORMAM ESSE DESAFIO EM VANTAGEM ESTRATÉGICA

As plataformas de dados surgem como resposta moderna e eficiente a esse cenário de fragmentação.

Elas atuam como plataforma de orquestração e inteligência de dados, desde a ingestão inicial até a governança e a ativação, com um diferencial claro: foram pensadas para descomplicar e acelerar o processo de estruturação de dados para empresas que querem migrar da análise estática para a ação inteligente.

Com conectores prontos, arquitetura lakehouse, catálogo dinâmico e capacidade de fornecer dados estruturados para agentes de IA, plataformas como a Nekt não apenas organizam os dados — ela os ativa.

Transformando o caos em contexto. E o contexto em inteligência prática.

POR QUE TUDO ISSO IMPORTA AGORA?

Porque dados são a matéria-prima da inteligência artificial. E IA não funciona sobre dados quebrados, sujos ou desconectados.

Toda empresa que deseja usar copilotos, agentes ou automações inteligentes precisa começar por onde poucos começam: uma base sólida de dados organizados e governados.

O CAOS É A SUPERFÍCIE. A INTELIGÊNCIA É O DESTINO

A jornada começa aqui — com o reconhecimento de que dados desorganizados são um freio invisível ao crescimento.

Nos próximos artigos, vamos mergulhar nos blocos fundamentais dessa transformação: do ETL à governança, da arquitetura ao SQL, dos dados em tempo real à era dos agentes inteligentes.

Porque o futuro das empresas não será definido por quem tem mais dados, mas por quem sabe estruturá-los, governá-los e ativá-los com precisão.

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Próximo artigo: “O que é ETL e por que isso importa?”
Você vai entender como o processo de extração, transformação e carga é a base invisível por trás das decisões de alto impacto — e como elevar o ETL a um novo patamar com automação e inteligência.

REFERÊNCIAS:

• INMON, W. H. Building the Data Warehouse. 4. ed. Indianapolis: Wiley Publishing, 2005.
• KIMBALL, R.; ROSS, M. The Data Warehouse Toolkit: The Definitive Guide to Dimensional Modeling. 3. ed. Indianapolis: Wiley Publishing, 2013.
• DEHGHANI, Zhamak. Data Mesh: Delivering Data-Driven Value at Scale. Sebastopol: O’Reilly Media, 2021.
• DOMINGOS, Pedro. The Master Algorithm: How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World. New York: Basic Books, 2015.
• NG, Andrew. AI For Everyone. DeepLearning.ai, 2019. Disponível em: https://www.deeplearning.ai/ai-for-everyone/. Acesso em: 23 mar. 2025.
• MARR, Bernard. Data Strategy: How to Profit from a World of Big Data, Analytics and the Internet of Things. London: Kogan Page, 2017.