Data products: por que tratar dados como produto acelera a inovação

Dados estão no centro das estratégias de inovação. Empresas utilizam informações para personalizar experiências, antecipar comportamentos, automatizar processos e desenvolver aplicações de inteligência artificial. O desafio, porém, não está apenas em gerar ou armazenar dados, mas em transformá-los em ativos confiáveis, acessíveis e reutilizáveis pelo negócio.

É nesse contexto que os data products ganham relevância. O conceito propõe tratar dados como produtos digitais: recursos desenvolvidos para atender às necessidades de consumidores específicos, com qualidade, contexto, governança, segurança e evolução contínua.

Segundo a ISG Research, mais de 6 em cada 10 empresas devem adotar, até 2027, tecnologias para viabilizar a entrega de dados como produto, acompanhando a evolução de modelos de propriedade de dados orientados a domínios. A consultoria também aponta que a abordagem pode acelerar iniciativas de analytics e IA, reduzir esforços duplicados e aumentar a confiança nos dados utilizados para decisões estratégicas.

LEIA TAMBÉM | Arquitetura orientada a eventos e quando substituir integrações ponto a ponto 

O que são data products?

Um data product é um ativo de dados estruturado para ser utilizado por diferentes consumidores dentro da organização. Pode reunir informações de clientes, vendas, produtos, operações ou qualquer outro domínio relevante para o negócio.

A diferença em relação a uma base de dados convencional está na forma como esse ativo é gerenciado. Um data product possui consumidores definidos, responsáveis pela informação, critérios de qualidade, documentação, regras de acesso e mecanismos para acompanhar sua utilização e evolução.

Imagine uma empresa com dados de clientes distribuídos entre CRM, ERP, e-commerce e plataforma de atendimento. Em um modelo tradicional, cada equipe pode precisar integrar essas fontes novamente sempre que surgir uma nova demanda.

Com data products, essas informações podem ser consolidadas em um produto de dados de clientes, disponível para diferentes consumidores autorizados. Marketing pode utilizá-lo para segmentação, vendas para análises comerciais e uma aplicação de IA para personalização de interações.

O objetivo é fazer com que o dado seja reutilizável, confiável e fácil de consumir.

Por que tratar dados como produto?

Um dos principais problemas enfrentados pelas organizações é a dificuldade de encontrar e confiar nas informações disponíveis. Dados podem estar espalhados por diferentes sistemas, possuir formatos distintos ou apresentar definições diferentes entre áreas.

Isso gera retrabalho. Antes de desenvolver um novo dashboard, modelo preditivo ou aplicação de IA, as equipes precisam descobrir onde estão os dados, verificar sua qualidade e entender como foram tratados.

Os data products mudam essa lógica ao transformar dados em ativos preparados para consumo. Em vez de cada projeto começar pela integração e preparação das fontes, diferentes iniciativas podem utilizar produtos já estruturados.

A lógica também aproxima a gestão de dados das práticas de desenvolvimento de produtos: existe um consumidor, uma finalidade, requisitos de qualidade e um ciclo contínuo de evolução.

Governança passa a fazer parte do produto

Um dos principais benefícios dos data products é incorporar governança ao próprio ativo.

Um produto de dados precisa ter clareza sobre sua origem, qualidade, atualização, responsabilidade e permissões de acesso. Dessa forma, governança deixa de ser apenas um conjunto de controles externos e passa a fazer parte da experiência de quem consome o dado.

Essa preocupação está entre as principais prioridades dos líderes de dados. De acordo com a Deloitte Chief Data Officer Survey 2025, governança de dados foi apontada por 51% dos CDOs como prioridade para os 12 meses seguintes. Nas organizações consideradas mais maduras, 56% priorizam o desenvolvimento de data products, enquanto 67% colocam IA e IA generativa entre suas prioridades.

Os números mostram uma relação importante: quanto mais as empresas avançam em maturidade de dados e IA, maior a necessidade de transformar informações em ativos governados e reutilizáveis.

Esse princípio também está relacionado ao Data Mesh, conceito que defende, entre outros fundamentos, o tratamento de dados como produtos e a responsabilidade dos domínios de negócio sobre os dados que produzem.

Data products aceleram projetos de IA

A discussão se torna ainda mais relevante com a expansão da inteligência artificial. 

Modelos de IA dependem de dados relevantes, contextualizados e confiáveis. Em aplicações corporativas, não basta ter grandes volumes de informação: é necessário conseguir acessar dados adequados ao objetivo da aplicação, com qualidade e atualização conhecidas. 

Quando cada projeto precisa construir sua própria base, a preparação dos dados pode consumir uma parcela significativa do tempo e dos recursos. 

Os data products permitem reutilizar informações já estruturadas em diferentes iniciativas. 

Um produto de dados de clientes, por exemplo, pode alimentar um modelo de previsão de churn, uma ferramenta de recomendação, um dashboard comercial e um agente de IA.

A necessidade de dados preparados para IA é reforçada por um levantamento da Gartner: 63% das organizações afirmam não ter ou não saber se possuem práticas adequadas de gestão de dados para IA. A consultoria prevê ainda que, até 2026, 60% dos projetos de IA sem dados preparados para IA serão abandonados.

Nesse cenário, data products podem contribuir para reduzir uma das barreiras à evolução da IA: o acesso a informações confiáveis e prontas para serem consumidas.

Menos retrabalho, mais inovação

O valor dos data products está também na reutilização.

Imagine uma empresa que deseja desenvolver três iniciativas: previsão de vendas, segmentação de clientes e recomendação de produtos. Se cada projeto precisar integrar CRM, ERP, e-commerce e outras fontes individualmente, haverá repetição de trabalho e diferentes interpretações sobre os mesmos dados.

Com produtos de dados, os projetos podem consumir ativos já estruturados. Um Customer Data Product, por exemplo, pode concentrar informações relevantes sobre clientes e ser utilizado por diferentes áreas e aplicações.

Isso muda a lógica de desenvolvimento: em vez de reconstruir a base para cada iniciativa, a empresa cria ativos que podem sustentar vários casos de uso. A ISG Research destaca justamente esse potencial ao apontar que a adoção de data products pode reduzir a duplicação de esforços e acelerar a entrega de iniciativas de analytics e IA

O que um bom data product precisa ter?

Tratar dados como produto não significa simplesmente criar uma base.

Um bom data product precisa oferecer uma experiência confiável para seus consumidores. Entre os principais elementos estão:

Qualidade: critérios claros para avaliar consistência, completude e atualização.

Contexto: documentação que permita entender o significado das informações.

Governança: definição de responsáveis, permissões e regras de utilização.

Acessibilidade: facilidade para encontrar e consumir o produto pelos usuários autorizados.

Observabilidade: capacidade de identificar problemas de qualidade e disponibilidade.

Evolução: acompanhamento das necessidades dos consumidores e atualização contínua.

Também é importante estabelecer contratos de dados, metadados e mecanismos de rastreabilidade. Dessa forma, os consumidores sabem o que estão utilizando e podem confiar no produto.

A integração é a base dos data products

Para que um data product seja confiável, os dados precisam chegar até ele de maneira consistente.

Isso envolve conectar diferentes fontes, sistemas e aplicações, integrar ambientes legados e modernos, automatizar fluxos e estabelecer mecanismos de monitoramento.

É nesse ponto que a estratégia de integração se torna fundamental. Sem uma arquitetura capaz de movimentar e organizar dados de diferentes origens, mesmo um produto bem definido pode sofrer com informações desatualizadas, incompletas ou inconsistentes.

Por isso, data products não devem ser tratados apenas como uma iniciativa de organização de dados. Eles dependem de uma combinação entre arquitetura, integração, governança e visão de negócio.

Engineering Brasil: conectando dados para acelerar inovação

Transformar dados em produtos exige uma arquitetura capaz de conectar fontes, sistemas e aplicações de maneira confiável e governada.

A Engineering Brasil atua como parceira estratégica nessa jornada, apoiando empresas na evolução de suas arquiteturas de dados e integração.

Por meio da Data Integration Journey, a Engineering Brasil ajuda organizações a conectar diferentes fontes e sistemas, modernizar fluxos de dados e criar uma base preparada para iniciativas de analytics e inteligência artificial.

Essa estratégia pode ser apoiada pelo DHuO, ferramenta da Engineering Brasil voltada à integração e gestão de APIs e dados, contribuindo para automatizar fluxos, conectar aplicações e estruturar um ambiente mais integrado e governado.  

Data products como base para a inovação

Tratar dados como produto representa uma mudança de perspectiva. Em vez de enxergar a informação apenas como algo que precisa ser armazenado, a empresa passa a gerenciá-la como um ativo que precisa gerar valor.

Com consumidores definidos, qualidade, governança, contexto e facilidade de acesso, os data products podem reduzir retrabalho e acelerar a criação de novas soluções.

Para empresas que buscam avançar em analytics e inteligência artificial, essa capacidade pode ser decisiva. Afinal, quanto mais rápido uma organização consegue transformar dados confiáveis em informação utilizável, mais rápido consegue testar ideias, desenvolver aplicações e responder às demandas do mercado.

Quer transformar os dados da sua empresa em ativos mais confiáveis e preparados para inovação? Conheça a Data Integration Journey e o DHuO, da Engineering Brasil, e descubra como estruturar uma estratégia de integração capaz de acelerar seus projetos de dados e IA.