Como transformar iniciativas isoladas de dados em uma estratégia corporativa estruturada que gera valor real para o negócio
Imagine um restaurante onde cada cozinheiro trabalha com ingredientes diferentes, sem comunicação entre as equipes, criando pratos que nunca chegam ao cliente final. Parece absurdo? Essa é exatamente a realidade de muitas empresas com seus dados hoje.
Enquanto 79% dos estrategistas corporativos consideram IA e analytics críticos para o sucesso de suas empresas, segundo o Gartner, a realidade é que 60% das organizações falharão em realizar o valor de seus planos de IA devido à falta de uma abordagem sólida de governança de dados.
O problema não está na falta de tecnologia ou dados. Está na ausência de uma jornada estruturada que conecte estratégia, dados e resultados de negócio.
Aqui você encontra:
Boa leitura!
A maioria das empresas médias e grandes vive um paradoxo: possuem volumes crescentes de dados, mas lutam para transformá-los em decisões estratégicas. O cenário típico inclui:
Silos departamentais: Cada área criou seus próprios indicadores e definições
Múltiplas versões da verdade: O mesmo KPI apresenta valores diferentes dependendo da fonte
Projetos isolados: Iniciativas de BI, analytics e IA sem conexão estratégica
Governança reativa: Controles implementados apenas após incidentes ou exigências regulatórias
Uma grande empresa do agronegócio enfrentava desafios na otimização de suas safras. Após investimento significativo, desenvolveu um modelo preditivo com excelente desempenho técnico para prever as melhores janelas de plantio e colheita, considerando variáveis climáticas, do solo e históricas.
O modelo funcionava perfeitamente em ambiente controlado. No entanto, seis meses após a conclusão, permanecia sem uso prático. O problema não era técnico, era de governança e planejamento estratégico.
A empresa havia pulado etapas críticas da jornada de dados:
Resultado: um investimento de alto valor técnico, mas zero impacto no negócio. O modelo permaneceu como um "produto de laboratório" porque a organização não tinha a maturidade de dados necessária para colocar insights avançados em produção.
Muitas organizações confundem implementar dashboards ou contratar plataformas de BI com ter uma estratégia de dados. A diferença é fundamental:
Clareza do problema de negócio: Toda iniciativa parte de uma oportunidade ou desafio estratégico bem definido
Governança por design: Políticas, qualidade e segurança integradas desde o início
Democratização controlada: Acesso aos dados balanceado com controles apropriados
Evolução contínua: Capacidades que se desenvolvem de forma incremental e sustentável
Antes de qualquer implementação, é essencial mapear:
Assim como um restaurante precisa de uma cozinha bem equipada e organizada, os dados precisam de:
Com a fundação sólida, a organização pode avançar para:
O maior equívoco que observamos é tentar implementar soluções avançadas sem ter a base consolidada. É como querer servir um prato gourmet em uma cozinha sem ingredientes frescos ou processos estabelecidos.
Exemplos típicos:
Investir em IA generativa sem ter dados de qualidade organizados
Criar modelos preditivos sem processos para colocar as previsões em produção
Implementar self-service sem governança que garanta consistência
O resultado? Projetos que funcionam em laboratório, mas não geram valor real para o negócio.
A urgência atual tem três drivers principais:
Empresas data-driven têm vantagem significativa em eficiência operacional, inovação e resposta ao mercado.
O volume e variedade de dados cresce exponencialmente, tornando abordagens ad-hoc insustentáveis.
A onda da IA generativa cria uma janela de oportunidade, mas apenas para quem tem a fundação de dados adequada.
Segundo o Gartner, organizações com governança de dados madura aceleram o tempo de mercado para novas iniciativas de dados e conseguem realocar recursos para projetos de alta prioridade.
Independente do setor ou tamanho da organização, a construção de uma jornada de dados estruturada segue marcos fundamentais. A diferença está na velocidade e complexidade da implementação.
Foco: Entender onde você está e definir para onde ir
Ações prioritárias:
Indicadores de Sucesso: Tempo reduzido para encontrar dados, diminuição de inconsistências entre relatórios, maior confiança nas informações.
Foco: Criar a "cozinha" organizada para seus dados
Ações prioritárias:
Indicadores de Sucesso: Redução de retrabalho, aumento da produtividade analítica, compliance proativo.
Foco: Escalar o acesso aos dados com controle
Ações prioritárias:
Indicadores de Sucesso: Redução de dependência de TI para relatórios, aumento de usuários ativos, decisões mais rápidas.
Foco: Aplicar inteligência artificial com impacto real
Ações prioritárias:
Indicadores de Sucesso: Modelos em produção gerando valor, processos otimizados por IA, vantagem competitiva mensurável.
Dados não são apenas um ativo operacional – são um diferencial estratégico. Organizações que conseguirem estruturar uma jornada de dados completa, desde a fundação até aplicações avançadas de IA, terão vantagem competitiva sustentável.
A pergunta não é se sua empresa precisa de uma estratégia de dados estruturada, mas quando começará a construí-la de forma séria e metodológica.
A fragmentação mata o valor. A jornada estruturada multiplica os resultados.
A Maxxi é uma consultoria especializada em estratégia de dados, analytics e IA, com metodologia própria para acelerar a jornada de maturidade de dados em empresas médias e grandes. Nossa abordagem end-to-end conecta estratégia, tecnologia e resultados de negócio, garantindo que cada projeto gere impacto real e mensurável.
Quer saber em que estágio da jornada de dados sua empresa se encontra? Nossa equipe pode ajudar com um assessment estratégico personalizado para seu contexto de negócio.