Data analytics nas empresas: como gerar valor a partir dos dados

O volume de dados gerados pelas empresas cresce de forma acelerada, e isso todos já sabem. Sistemas transacionais, canais digitais, plataformas em nuvem, aplicações SaaS e ambientes legados produzem informações continuamente. No entanto, transformar esse volume em decisões estratégicas baseadas nesses dados ainda é um desafio para grande parte das organizações de médio e grande porte.

Nesse cenário, o data analytics se consolida como uma figura central da transformação digital. Mais do que dashboards ou relatórios operacionais, analytics passou a ser um fator decisivo para eficiência, competitividade e inovação orientada por dados.

Esse movimento está refletido nas projeções de mercado: o segmento global de data analytics e big data está em rápida expansão, com estimativas que projetam um crescimento de mercado de cerca de US$ 74,26 bilhões em 2026 para mais de US$ 503,62 bilhões até 2035, com um CAGR (taxa de crescimento anual composta) de aproximadamente 23,7% ao longo desse período.

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O papel do data analytics na tomada de decisão estratégica

Esse recurso permite analisar dados históricos e operacionais em baixa latência para identificar padrões, antecipar riscos e apoiar decisões estratégicas. Quando bem implementado, ele conecta dados diretamente aos objetivos do negócio, reduzindo decisões baseadas apenas em intuição, por exemplo. 

Segundo um estudo da McKinsey, empresas orientadas por dados têm 23 vezes mais chances de adquirir clientes, 6 vezes mais chances de reter clientes e 19 vezes mais chances de serem lucrativas quando comparadas a organizações menos maduras em analytics,  

Esses números reforçam que data analytics deixou de ser um diferencial e passou a ser uma competência para a liderança corporativa, que permeia, inclusive, diversas áreas de uma mesma companhia, afinal, cada uma tem necessidades de informações e análises completamente distintas.

Por que gerar valor com data analytics ainda é um desafio

Mesmo com investimentos em ferramentas modernas, muitas organizações enfrentam obstáculos na implementação de analytics. Entre os principais desafios estão: 

• Governança de dados fragmentada, com regras e padrões de uso de dados pouco definidos;
  
• Falta de integração entre sistemas, pois dados armazenados em silos dificultam a visão única do negócio;
  
• Qualidade de dados inconsistente, com a falta de confiança em métricas e indicadores.

Integração de dados como base para analytics eficiente

Para que o data analytics gere valor de forma consistente, é fundamental que os dados circulem de maneira fluida ao longo da organização. Mais do que conectar sistemas, a integração precisa garantir coerência, atualização e contexto para análise.

Estratégias modernas contemplam o uso de data lakes, data warehouses e pipelines que asseguram a ingestão contínua de dados provenientes de múltiplas fontes, com padronização, qualidade e governança consistentes e auditáveis, muitas vezes em um modelo federado, que combina padrões e políticas centralizados com ownership distribuído por domínios de negócio.

Essas arquiteturas permitem, por exemplo, que equipes de marketing, finanças e operações trabalhem com os mesmos indicadores de desempenho, melhorando alinhamento, colaboração e velocidade de resposta.

Qualidade e confiabilidade dos dados como fatores críticos

Dados de qualidade são fundamentais para que o analytics gere impacto real. Dados imprecisos, desatualizados ou inconsistentes comprometem a confiabilidade das análises, resultando em decisões equivocadas ou conservadoras. 

Empresas de maior maturidade tratam qualidade de dados como um processo contínuo, com políticas de governança claras, regras de validação automatizadas e métricas de qualidade auditáveis. Esse foco não só reforça a confiança nas análises, mas também sustenta iniciativas mais avançadas, como predição de demanda, detecção de fraudes e personalização de experiências.

Data analytics além do BI tradicional

Durante muitos anos, o data analytics esteve associado principalmente ao BI descritivo. Hoje, esse papel se expande para análises preditivas e prescritivas, com impacto direto em planejamento, eficiência e inovação.

Tecnologias como IA e Machine Learning ampliam ainda mais o potencial de analytics, permitindo insights mais profundos sobre comportamento de clientes, riscos operacionais e eficiência de processos. Essa evolução requer uma base sólida de dados, integração e governança.

Maturidade analítica e impacto no negócio

A maturidade em data analytics está diretamente ligada à capacidade da empresa de gerar valor a partir dos dados. Organizações menos maduras utilizam analytics de forma reativa, enquanto empresas avançadas usam dados para antecipar cenários e orientar decisões.

Data analytics como base para inovação e inteligência artificial

O data analytics também é um habilitador direto de iniciativas de automação e inteligência artificial. Modelos analíticos e algoritmos só geram valor quando alimentados por dados confiáveis, integrados e bem governados.

Apoio estratégico para evoluir sua jornada de data analytics

Gerar valor com data analytics pede mais do que ferramentas analíticas. O desafio está em estruturar dados, garantir qualidade, integrar fontes e alinhar analytics às decisões estratégicas do negócio.

Parceiros como a Engineering Brasil apoiam organizações em todas as etapas de construção de uma jornada de dados robusta e assertiva, desde a estruturação da arquitetura e integração de dados até a construção de camadas analíticas confiáveis, escaláveis e orientadas a valor.

Aplique essa tecnologia a favor de seu negócio com soluções e serviços que realmente causem uma transformação em sua operação. Conheça a Data Journey da Engineering Brasil e entenda como transformar dados em decisões estratégicas com governança, escala e impacto real.