*Por Antonio Duarte, CEO e cofundador da Nekt
Muita gente fala em ser “data-driven”. Mas, no dia a dia, são poucas as empresas que realmente tomam decisões baseadas em dados. Não é só ter dashboards ou contratar alguém de área. Ser data-driven envolve uma mudança de mentalidade, de processos, de como as pessoas trabalham. E isso começa com cultura.
O que é, de fato, a cultura data-driven?
É quando os dados estão presentes em quase todas as decisões — do estratégico ao operacional. Não para substituir a intuição ou experiência, mas para apoiar, validar, mostrar caminhos. É quando questionar uma ideia com base em dados se torna natural, não um confronto.
Mas, para isso acontecer, as informações precisam ser acessíveis, confiáveis e bem distribuídas. E o time precisa saber o que fazer com elas.
Onde as empresas normalmente travam?
Muitas organizações começam investindo em ferramentas. E aí descobrem que o problema não era só tecnológico.
É comum ver companhias que gastam tempo e dinheiro com stack de dados antes mesmo de o time saber fazer as perguntas certas, interpretar uma tendência, ou entender o impacto de um número. E tem um ponto importante aqui: o investimento inicial para estruturar essas informações sempre parece alto — o que acaba empurrando essa decisão para depois.
O problema? Quando esse “depois” chega, a empresa já está num nível de complexidade em que é difícil enxergar o todo. A cultura de dados não se formou, e agora o time precisa correr atrás com mais urgência e menos margem de erro.
A boa notícia é que isso está mudando. Ferramentas estão simplificando essa estruturação, permitindo que empresas em crescimento comecem a usar dados de forma estruturada desde cedo — sem precisar de um time enorme ou investimento pesado. E isso faz muita diferença lá na frente.
Estruturar dados não é só para humanos
Tem um novo fator entrando nessa equação: a IA. Hoje, muitas empresas não estão usando a área só para apoiar decisões humanas. Estão organizando para alimentar copilotos, assistentes, agentes, fluxos baseados em LLMs.
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Ou seja: essas informações não servem apenas para gerar relatórios. Elas entram para dar contexto a modelos, ajudar na automação de tarefas e acelerar respostas. E quanto mais estruturado estiver o dado, maior o impacto dessa IA no negócio. Isso já aparece no dia a dia do segmento.
Quando você conecta dados a um fluxo para automatizar tarefas — como gerar alertas, enviar atualizações pro time de vendas ou processar informações financeiras. Ou ao usar um assistente de IA que responde perguntas sobre os dados da empresa — desde “qual foi o crescimento das vendas este mês?” até “quantos clientes estão em risco de churn?”.
Também quando a ferramenta faz uma análise automática de campanhas de marketing, identificando quais canais performaram melhor e sugerindo onde alocar o orçamento. Outro exemplo é ao criar um agente que monitora o estoque em tempo real, detectar rupturas e disparar ações automáticas, como avisar o time ou até acionar um pedido. Além disso, quando automatiza a geração de relatórios financeiros e operacionais, sem depender de alguém manualmente coletando e cruzando dados.
Se as informações estão desorganizadas, esses sistemas simplesmente não funcionam. Mas, quando estão estruturadas, a combinação com a IA vira um motor de produtividade, inteligência e velocidade.
Isso reforça ainda mais a importância de começar logo.
No fim, é uma jornada
Não acontece do dia pra noite. Mas, quanto antes começar, melhor.
Especialmente para empresas em crescimento, começar com uma base simples, mas bem feita, pode mudar o jogo. Os dados viram parte do dia a dia. E, cada vez mais, também alimentam os sistemas de IA que ajudam o time a decidir e agir.
Se antes essas informações eram somente um suporte para análise, agora são também matéria-prima para automação e inteligência. E quem entender isso cedo, larga na frente.
