Guilherme Mattos
Empresas nunca tiveram acesso a tantas informações sobre clientes, vendas e operações. Especialista alerta, porém, que acumular dados não significa necessariamente compreender o negócio — e transformar esse volume em decisões úteis tornou-se uma nova fronteira da gestão empresarial.
A transformação digital das últimas décadas mudou não apenas a forma como empresas vendem produtos e prestam serviços, mas também a quantidade de informações produzidas diariamente. Sistemas de faturamento, plataformas de vendas, aplicativos, meios de pagamento, ferramentas de atendimento e softwares de gestão registram continuamente dados sobre praticamente todas as etapas de uma operação.
O resultado é um cenário aparentemente favorável: organizações dispõem de uma quantidade de informação que seria inimaginável há poucos anos. O problema é que ter dados e saber utilizá-los são duas coisas diferentes.
Em março deste ano, a IBM chamou atenção justamente para esse paradoxo. Segundo a companhia, organizações estão produzindo e armazenando mais dados do que nunca, mas ainda enfrentam dificuldades para disponibilizar informações confiáveis e prontas para análise na velocidade exigida pelas decisões empresariais.
É nesse contexto que conceitos como Business Analytics, Business Intelligence, governança de dados e inteligência operacional deixaram de ser apenas assuntos dos departamentos de tecnologia e passaram a fazer parte das discussões sobre estratégia e competitividade.
O desafio não é mais simplesmente coletar
Para Guilherme Mattos, estatístico e mestre em Business Analytics pela Anderson University, nos Estados Unidos, o crescimento exponencial da informação exige uma mudança na forma como as organizações enxergam seus próprios dados.
“Uma empresa pode possuir milhões de registros e, ainda assim, não conseguir responder com segurança perguntas relativamente simples sobre sua própria operação. O valor não está apenas na quantidade de dados armazenados, mas na capacidade de organizá-los, interpretá-los e transformá-los em decisões”, explica Mattos.
Na prática, o problema pode aparecer de diferentes maneiras. Uma empresa pode ter informações sobre vendas em um sistema, faturamento em outro, atendimento ao cliente em uma plataforma independente e controles internos mantidos em planilhas. Individualmente, cada fonte contém informações importantes. Quando não existe integração, qualidade ou governança adequada, porém, formar uma visão consistente do negócio pode se tornar difícil.
A qualidade também representa um desafio. Dados duplicados, incompletos ou inconsistentes podem comprometer análises e processos decisórios. Um relatório do IBM Institute for Business Value citado pela IBM em 2026 apontou que 43% dos diretores de operações pesquisados identificaram problemas de qualidade como sua principal prioridade relacionada a dados. Mais de um quarto das organizações estimou perdas anuais superiores a US$ 5 milhões decorrentes da baixa qualidade das informações.
Da informação à inteligência operacional
Para as empresas, transformar dados em decisão envolve mais do que produzir relatórios ou dashboards.
Imagine, por exemplo, uma companhia que percebe aumento nos custos operacionais. Saber que as despesas cresceram é informação. Identificar quais processos estão provocando esse crescimento, em quais unidades o problema está concentrado, quando começou, quais variáveis estão relacionadas e onde existe possibilidade concreta de intervenção aproxima a organização de uma decisão.
Essa passagem entre observar números e compreender o que está acontecendo dentro do negócio está no centro da chamada inteligência operacional.
“A análise precisa estar conectada ao problema empresarial. O objetivo final não deveria ser simplesmente produzir mais indicadores, mas permitir que gestores identifiquem padrões, anomalias, gargalos e oportunidades que possam orientar uma ação”, afirma Mattos.
A experiência profissional do estatístico inclui passagens pelos setores de telecomunicações, tecnologia governamental, serviços financeiros e gestão imobiliária. Em uma das iniciativas desenvolvidas durante sua atuação na TIM Brasil, Mattos aplicou técnicas estatísticas a um processo relacionado à validação de faturamento em uma operação que processava aproximadamente 14 milhões de faturas por mês.
O projeto utilizou recursos como SQL, SAS, técnicas de agrupamento e amostragem estatística para aprimorar o processo de validação. A cobertura passou de aproximadamente 76% para 93%, sem necessidade de ampliação da equipe envolvida.
O caso ilustra uma mudança que vem ocorrendo dentro das organizações: dados deixam de ser apenas registros do que aconteceu e passam a funcionar como instrumentos para entender como a operação pode melhorar.
Mais dados não significam automaticamente melhores decisões
O avanço da inteligência artificial tornou essa discussão ainda mais relevante. Sistemas capazes de processar grandes volumes de informação aumentaram as possibilidades de análise, mas também ampliaram a importância da confiabilidade daquilo que alimenta esses sistemas.
Pesquisa da Deloitte publicada em maio de 2026 mostra que 60% dos executivos consultados já utilizam regularmente inteligência artificial como apoio às suas decisões. Ao mesmo tempo, a consultoria chama atenção para um problema fundamental: quando os dados utilizados são inadequados, incompletos ou pouco confiáveis, tecnologias analíticas mais sofisticadas podem simplesmente reproduzir ou ampliar essas fragilidades.
A McKinsey chegou a conclusão semelhante ao analisar a implantação de sistemas avançados de planejamento. Segundo pesquisa da consultoria, cerca de 65% desses programas não atingem o retorno sobre investimento esperado, e a má gestão de dados aparece entre as cinco principais razões.
Isso ajuda a explicar por que governança e qualidade de dados passaram a ocupar espaço crescente nas estratégias corporativas.
Um desafio que chega também às empresas menores
Embora grandes corporações tenham liderado historicamente os investimentos em analytics, o problema está longe de ser exclusivo delas.
Pequenas e médias empresas também produzem diariamente informações sobre clientes, pagamentos, vendas, contratos, custos, produtividade, funcionários e prestação de serviços. A diferença é que muitas possuem estruturas menores e menos recursos especializados para transformar esses registros em inteligência empresarial.
Para Mattos, isso cria uma oportunidade importante para os próximos anos.
“Não é necessário ser uma grande corporação para tomar decisões orientadas por dados. Uma pequena empresa também precisa saber onde perde recursos, quais serviços são mais rentáveis, quais processos apresentam maior custo, onde existem ineficiências e quais indicadores realmente importam para sua estratégia”, observa.
Nesse novo ambiente empresarial, portanto, a vantagem competitiva pode não estar necessariamente com quem possui mais informações.
A diferença estará, cada vez mais, entre acumular dados e saber o que fazer com eles.
Enquanto a quantidade de informação disponível continua crescendo, transformar registros dispersos em conhecimento confiável — e conhecimento em decisões concretas — tende a se tornar uma das competências mais relevantes para empresas que buscam produtividade, eficiência e competitividade.
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