Por Fernando Moulin*

Vivemos em um mundo hiperconectado, onde cada interação gera dados. Das nossas vozes captadas por assistentes virtuais a imagens e vídeos compartilhados em redes sociais, o fluxo constante de informações alimenta a chamada "era dos dados". Além disso, em tempos em que o hype é falar de IA (Generativa ou não), infelizmente vejo que há pouca clareza sobre alguns conceitos de base essenciais para que se possa extrair todo o valor deste tipo de tecnologia inovadora.

Segundo relatório da consultoria IDC, o volume global de dados deve ultrapassar 175 zettabytes ao final de 2025, um crescimento exponencial impulsionado pela Internet das Coisas (IoT), Inteligência Artificial (IA) e serviços digitais. Essa explosão de dados trouxe consigo a necessidade de entender, armazenar e, principalmente, usar as informações de forma estratégica. É aqui que entram conceitos fundamentais como data warehouses, data lakes e big data, que transformaram o modo como empresas tomam decisões e moldam suas estratégias.

Dados, para que sejam úteis, precisam estar organizados e acessíveis. Isso começa com a armazenagem, realizada em estruturas que variam de bancos de dados relacionais tradicionais a plataformas modernas como data warehouses (repositórios organizados e otimizados para consultas) e data lakes (onde dados brutos, estruturados e não estruturados, são armazenados sem um esquema definido).

Os 5Vs do Big Data

O conceito de Big Data é frequentemente descrito por 5Vs:

1. Volume: a quantidade massiva de dados gerados continuamente.
2. Velocidade: a rapidez com que esses dados são produzidos e processados.
3. Variedade: a diversidade de formatos, de texto a vídeos a dados de redes sociais a sensores IoT.
4. Veracidade: a qualidade e a confiabilidade dos dados.
5. Valor: o potencial de insights que os dados podem oferecer.

Empresas que conseguem integrar esses elementos em suas operações transformam dados em ativos estratégicos, usando-os para inovar, otimizar processos e prever tendências.

Estratégias baseadas em dados: decisões informadas e otimizadas

A análise de dados tornou-se essencial no contexto da 4ª Revolução Industrial, onde a automação, conectividade e IA têm redefinido a competitividade empresarial. Organizações agora combinam intuição executiva com análises preditivas, baseando suas decisões em insights derivados de dados confiáveis. Empresas como Amazon, Netflix e General Electric ilustram como o uso estratégico de dados pode transformar negócios em diferentes setores.

A Amazon, por exemplo, é um caso clássico de decisões orientadas por dados, utilizando análises em tempo real para recomendar produtos, otimizar estoques e oferecer experiência personalizada aos clientes.

Já a Netflix se destaca pela capacidade de coletar e analisar dados de visualização para decidir quais séries e filmes produzir, evitando investimentos em projetos com pouco apelo popular e economizando milhões de dólares.

No setor industrial, a General Electric (GE) emprega sensores IoT para monitorar o desempenho de máquinas, prever falhas e reduzir custos operacionais, demonstrando como a integração de Big Data com IA pode trazer eficiência e inovação em escala industrial.

Uso de IA na qualidade dos dados

Para aproveitar o potencial dos dados, muitas empresas recorrem à IA. Algoritmos avançados permitem a identificação de padrões complexos, previsão de cenários e automação de decisões.

Porém, a qualidade dos dados é fundamental. Estudos mostram que dados inconsistentes ou imprecisos podem gerar prejuízos financeiros, como no caso de empresas que gastaram milhões em campanhas de marketing baseadas em informações incorretas. Assim, garantir a veracidade dos dados é tão essencial quanto investir em tecnologias de análise.

Nos últimos anos, a análise de dados deixou de ser um tema técnico para se tornar pauta estratégica em conselhos de administração. Segundo o relatório do MIT Sloan Management Review, 87% dos líderes empresariais afirmam que a análise de dados é essencial para alcançar objetivos organizacionais. Além disso, a IA Generativa e ferramentas como o ChatGPT estão sendo usadas para criar simulações e explorar cenários hipotéticos em reuniões executivas.

Caminhando para a 5ª Revolução Industrial

À medida que avançamos para a 5ª Revolução Industrial, o equilíbrio entre automação e personalização humana passa a ser prioridade. Empresas integram análises de dados com abordagens mais intuitivas, criando um ambiente onde decisões são fundamentadas por números, mas enriquecidas pela experiência humana.

O futuro da análise de dados aponta para tendências que prometem transformar ainda mais o cenário empresarial. Uma delas é o Data as a Service (DaaS), em que empresas monetizam seus dados e os fornecem como serviço para outros negócios, criando novas oportunidades de receita.

Paralelamente, a privacidade e a regulamentação ganham importância com legislações como o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR em inglês) e a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), que destacam a necessidade de uma governança de dados robusta e responsável. Além disso, a crescente demanda por insights imediatos tem impulsionado o avanço de tecnologias de streaming de dados, permitindo análises em tempo real e decisões mais ágeis.

Portanto, a coleta e a análise de dados em tempos de IA Generativa já não são apenas vantagens competitivas; tornaram-se necessidades estratégicas. Empresas que dominam essas tecnologias prosperam em um mercado cada vez mais dinâmico e desafiador.

A integração de dados com a tecnologia e a expertise humana promete moldar o futuro das decisões empresariais e inaugurar a nova era de inovação e crescimento, potencializada pelo assombro com o qual todas as semanas alguma novidade gerada por IA nos brinda.

*Fernando Moulin é partner da Sponsorb, empresa boutique de business performance, professor e especialista em negócios, transformação digital e experiência do cliente, e coautor dos best-sellers "Inquietos por natureza", "Você brilha quando vive sua verdade" e “Foras da curva” (todos da Editora Gente, 2024). 

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