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As tendências em dados e análise indicam que o futuro das organizações dependerá da capacidade de transformar complexidade em valor estratégico com D&A.
As previsões de Data & Analytics (D&A) tornaram-se componentes essenciais do planejamento estratégico corporativo. Líderes da área, como os Chief Data & Analytics Officers (CDAOs), enfrentam o desafio de sustentar plataformas legadas, incorporar novas tecnologias como a IA generativa e, ao mesmo tempo, garantir que os dados impulsionem valor real para a organização.
Os dados e análises não são mais apenas ferramentas operacionais, mas ativos estratégicos que moldam o futuro de empresas em todos os setores. Para acompanhar esse movimento, é preciso compreender e se antecipar às tendências emergentes em D&A, pois elas ditarão os fatores de sucesso na estratégia de Data & Analytics. Continue acompanhando:
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Tendências em dados e análise: o que está por vir?
O Gartner aponta quatro grandes movimentos que devem orientar os profissionais de D&A nos próximos anos:
1. De “bom o suficiente” para “apostar o negócio”
A inteligência artificial (AI) deixou de ser apenas uma vantagem operacional para se tornar uma competência central ao sucesso organizacional. A ascensão da AI generativa, em particular, está transformando processos, modelos de negócios e estruturas de trabalho.
Os dados alimentam essa tecnologia, e a qualidade, governança e disponibilidade dessas informações passam a ser questões de nível estratégico, discutidas por diretores, conselhos e stakeholders de alto escalão.
As empresas que enxergam a AI como elemento essencial do negócio posicionam seus dados como ativos valiosos, não como subprodutos de sistemas transacionais.
2. Da complexidade caótica à gerenciada
O crescimento acelerado de fontes de dados, plataformas, aplicações e interfaces causou um cenário caótico em muitas organizações. As líderes, no entanto, estão conseguindo transformar esse caos em complexidade controlada, adotando frameworks de governança robustos, estratégias de dados bem definidas e tecnologias interoperáveis. A ideia não é simplificar o que é, por natureza, complexo, mas sim criar clareza, controle e previsibilidade a partir disso.
3. Da única fonte da verdade ao desafio da confiança
Durante muito tempo, o discurso era ter uma “única fonte de verdade”. Hoje, com a proliferação de dados maliciosos de diversas ferramentas, APIs, fontes externas e modelos de AI, essa ideia precisa ser atualizada.
Nem todos os dados são confiáveis e esse é o novo desafio. Erros, inconsistências e até desinformação podem ser amplificados por ferramentas automatizadas, incluindo AI generativa.
Os líderes de D&A precisam desenvolver mecanismos para identificar, classificar e garantir a confiabilidade da informação, principalmente em ambientes onde decisões automatizadas têm impacto direto no negócio.
4. De sobrecarga para empoderamento
Profissionais de dados sempre estiveram entre os mais pressionados das organizações. Demandas crescentes, silos de dados e baixa alfabetização analítica em outras áreas geravam uma carga difícil de administrar. A nova abordagem é transformar esse peso em poder: empoderar as áreas de negócio com ferramentas, treinamentos e acesso seguro a dados, promovendo a democratização da análise. O papel do CDAO evolui de guardião dos dados para facilitador de uma cultura orientada por dados em todos os níveis.
Fatores de sucesso na estratégia de Data & Analytics
À medida que essas tendências se intensificam, é essencial que os líderes de dados alinhem suas decisões aos seguintes pilares estratégicos:
- Governança adaptativa e contínua: em vez de modelos rígidos, o sucesso está na governança que evolui junto com os dados e os negócios.
- Arquiteturas flexíveis e interoperáveis: seja com data fabric, data mesh ou lakehouse, o foco está em integração e escalabilidade.
- Alfabetização de dados (data literacy): todos na organização precisam entender os dados, confiar neles e usá-los com responsabilidade.
- Capacitação para AI e GenAI: os dados precisam estar prontos para alimentar modelos avançados, e as equipes precisam estar preparadas para usá-los com ética e eficiência.
- Medição de valor: estratégias de D&A precisam ser orientadas a métricas de impacto real, como ganhos de produtividade, redução de riscos e aceleração da tomada de decisão.
Conclusão
Em conclusão, antecipar as tendências em dados e análise é essencial para quem deseja que sua organização continue gerando valor real e sustentável nos próximos anos. Mais do que acompanhar o que é novo, trata-se de compreender o papel dos dados como força estratégica que conecta inovação, operação e tomada de decisão.
À medida que AI, complexidade organizacional e exigências regulatórias se intensificam, os líderes de D&A devem agir com visão sistêmica, pragmatismo e senso de urgência. Porque, no futuro próximo, não será a organização com mais dados que se destacará, mas aquela que souber transformar esses dados em inteligência confiável, acessível e acionável. Sua revenda está preparada?
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