O debate sobre Inteligência Artificial Geral (AGI) dominou o mercado corporativo mundial nos últimos tempos.

A cada nova demonstração tecnológica, executivos e conselhos de administração são levados a crer que estamos a um passo de delegar decisões críticas e fluxos operacionais inteiros para sistemas autônomos.

No entanto, quando olhamos para a realidade prática das organizações, o cenário é diferente. A maioria das empresas ainda luta para consolidar o nível mais básico de maturidade analítica, o modelo data driven.

O desejo por sistemas agênticos e preditivos de alta performance existe, mas a infraestrutura real de dados da maioria das companhias simplesmente não o acompanha.

Essa divergência não é uma limitação dos modelos de IA de última geração. É um gargalo de arquitetura de dados.

Como Head de Inovação & Arquitetura na Niteo Technologies, e tendo entregue centenas de projetos ao longo de mais de duas décadas no mercado, posso afirmar: tentar rodar Inteligência Artificial Generativa ou Agentes de IA sobre uma base de dados fragmentada, não governada e dispersa em silos estruturais cria apenas uma ilusão de inteligência.

Para que a IA gere valor real, previsibilidade e decisões corporativas seguras, a organização precisa primeiro atingir o estado de Data Readiness (Prontidão de Dados).

O que é Data Readines?

Na TI tradicional, muitos profissionais confundem Data Readiness com uma simples rotina de higienização ou “faxina” em bancos de dados relacionais.

Na era da IA agêntica, contudo, a prontidão de dados é um índice de maturidade operacional multidimensional.

Ela mede a capacidade da infraestrutura de dados de alimentar, contextualizar e auditar algoritmos avançados sem que ocorram as temidas alucinações técnicas ou os riscos de conformidade.

Para CDOs, CIOs e CTOs, a verdadeira prontidão de dados se apoia sobre quatro pilares arquiteturais inegociáveis.

1. Integração e Interoperabilidade (silos vs. hubs cognitivos)

O maior inimigo da inteligência corporativa é a fragmentação. Em cenários legados, dados críticos estão dispersos em dezenas de instâncias de ERPs, CRMs, APIs externas e planilhas manuais isoladas.

Estar pronto para a IA significa quebrar esses silos estruturais, unificando as fontes de informação por meio de pipelines de dados consistentes e automatizados.

O objetivo técnico é transformar os sistemas da empresa em fornecedores dinâmicos de dados para a camada cognitiva, impedindo integrações ponto a ponto frágeis e descentralizadas.

2. Qualidade e Integridade (o combustível da IA)

Modelos de linguagem (LLMs) e agentes autônomos operam sob o princípio de correlação semântica.

Se o repositório de dados corporativos contiver registros duplicados, schemas desconfigurados, balancetes inconsistentes ou contratos com aditivos mal documentados, a IA tomará decisões baseadas em premissas falsas.

A prontidão exige um ecossistema rigoroso de qualidade, garantindo que o dado chegue limpo, padronizado, normalizado e com integridade total à camada analítica.

3. Acessibilidade e Linhagem (Data Lineage)

Para que uma tomada de decisão apoiada por IA seja confiável, ela precisa ser auditável.

Isso requer o estabelecimento claro do Data Lineage (linhagem de dados), que documenta:

• de onde a informação saiu;
• por quais transformações passou; e
• para onde foi direcionada.

Agentes de IA precisam localizar e acessar o contexto correto em milissegundos, e os gestores seniores devem ter a capacidade de rastrear a origem exata que motivou um insight ou uma ação automatizada gerada pelo sistema.

4. Atualidade e Latência (dados em tempo real)

Tomar decisões estratégicas ou executar auditorias automatizadas com base em dados de ontem é um risco financeiro no mercado contemporâneo.

A infraestrutura de Data Readiness deve ser projetada para operar com baixa latência, atualizando fluxos de informação em tempo real.

É essa constância que viabiliza a atuação proativa de agentes autônomos, disparando alertas de conformidade, revisando minutas de forma dinâmica ou recalculando projeções de fluxo de caixa conforme os eventos acontecem.

O que o mercado esconde sobre “AI-Ready Data”

Muitas organizações são seduzidas por previsões de mercado altamente otimistas.

O Gartner, por exemplo, aponta que os Large Language Models (LLMs) e a IA Generativa têm o potencial de elevar a produtividade de departamentos altamente consultivos e burocráticos, como o setor jurídico e de compliance, em pelo menos 10% a 20% nos próximos anos.

O que a maioria dos relatórios não diz, no entanto, é o custo invisível das iniciativas de IA que falham justamente por negligenciar o Data Readiness.

Entregar um modelo computacional avançado para uma empresa sem estruturar sua base de dados é o equivalente a instalar o motor de uma espaçonave no chassi de um veículo antigo. A estrutura fatalmente colapsa sob a pressão do processamento.

A inteligência artificial não trabalha no vácuo. Ela representa o topo de uma pirâmide cuja base é obrigatoriamente a governança e a engenharia de dados.

A liderança setorial na economia digital não pertence às empresas que adotam ferramentas públicas de prateleira, mas àquelas que transformam sua mentalidade corporativa de Data-Driven — onde humanos usam painéis para monitorar o passado — para AI-Driven, onde sistemas inteligentes interpretam e executam fluxos de trabalho operacionais em tempo real de forma proativa.

Os três pilares da Arquitetura Cognitiva

Para operar no modo AI-Driven com total previsibilidade e segurança regulatória, a engenharia de TI precisa transcender o hype das ferramentas de chat e estruturar uma Arquitetura Cognitiva real.

Esse ecossistema moderno é sustentado por três camadas essenciais.

Camada de dados: a base da verdade e do contexto

Esta é a fundação estável da engenharia. Envolve a consolidação de repositórios unificados operando com:

• schemas padronizados;
• catálogos indexados de dados;
• pipelines serverless totalmente orquestrados; e
• políticas rígidas de versionamento e governança.

É aqui que implementamos a observabilidade total, checando a completude e a confiabilidade de cada bit de informação, o que garante que os dados operacionais sejam transformados em fontes confiáveis para a camada analítica.

Camada de contexto cognitivo: RAG como arquitetura dominante

O Retrieval-Augmented Generation (RAG) consolidou-se como o padrão de excelência arquitetural para IA corporativa.

O RAG atua como uma ponte dinâmica. Em vez de permitir que o modelo de inteligência artificial responda consultas baseando-se apenas em seu conhecimento genérico global, o sistema busca e recupera informações reais, extraídas diretamente do ambiente seguro da empresa.

Essas informações são transformadas em blocos de conhecimento semântico enriquecidos (knowledge chunks).

O RAG representa o antídoto definitivo contra as alucinações das IAs generativas convencionais, assegurando respostas estritamente auditáveis, verificáveis e seguras.

Camada de conexão inteligente: MCPs como padrão de integração

O Model Context Protocol (MCP) é a grande evolução em termos de engenharia de integração de sistemas.

O protocolo MCP estabelece interfaces de comunicação semanticamente ricas e padronizadas entre as aplicações de negócio da organização, como o ERP corporativo, e a camada cognitiva da IA.

Em vez de despender esforços massivos com integrações ponto a ponto personalizadas e sensíveis a quebras, o MCP transforma módulos de sistemas, APIs de parceiros e bancos de dados em componentes instantaneamente “plugáveis” para copilotos e agentes virtuais.

Os resultados para a governança de TI são menos tempo gasto com codificação de conexões, maior foco em orquestração inteligente e velocidade incomparável na adoção de novas tecnologias agênticas.

O roteiro ponta a ponta do Modern Data Analytics e Data Readiness com IA

Transformar dados brutos espalhados pela corporação em prontidão de dados e insights de negócios automatizados e acionáveis exige um método rigoroso de engenharia.

Na Niteo Technologies, esse roteiro ponta a ponta é desenhado para estruturar o fluxo analítico com total governança.

O ciclo opera de maneira coordenada através de cinco fases interdependentes.

Passo 1: Identificação e unificação de origens de dados

A jornada começa com o mapeamento minucioso de onde a informação nasce dentro e fora da companhia.

Isso abrange:

• sistemas transacionais de missão crítica (ERP, CRM, plataformas de faturamento);
• bancos de dados estruturados;
• APIs de terceiros;
• logs de aplicações corporativas; e
• repositórios de arquivos de auditoria.

Cada uma dessas origens possui ritmos de geração de dados, formatações e níveis de maturidade distintos, exigindo uma estratégia clara de captura automatizada.

Passo 2: Ingestão de alta performance via ELT

Os dados brutos coletados raramente estão prontos para consumo analítico imediato. Eles precisam trafegar por uma esteira de dados inteligente.

Embora o modelo tradicional ETL (Extract, Transform, Load) tenha sido amplamente usado, a arquitetura moderna baseia-se prioritariamente no padrão ELT (Extract, Load, Transform).

Nesse fluxo, os dados brutos são extraídos de suas origens e imediatamente carregados dentro de um repositório centralizado, para somente então serem transformados, limpos e padronizados usando o poder computacional da própria nuvem.

Essa abordagem confere à infraestrutura uma flexibilidade técnica incomparável, além da escala massiva indispensável para alimentar projetos de inteligência artificial.

Passo 3: o ambiente unificado (Lakehouse)

Após o processo de carregamento via ELT ou ETL a depender do caso, as informações são centralizadas em um Lakehouse.

Esta arquitetura unificada combina o melhor de dois mundos: a flexibilidade de armazenamento de baixo custo para dados estruturados e não estruturados característica de um Data Lake, associada ao controle rigoroso de governança, transações ACID, qualidade de metadados e alto desempenho típicos de um Data Warehouse.

O Lakehouse funciona como o grande repositório central da verdade da corporação, onde dados históricos e operacionais residem sob severas diretrizes de conformidade regulatória.

Passo 4: Indexação e camada de IA (RAG)

Com a fundação do Lakehouse estabelecida e governada, entra em ação a camada de computação cognitiva.

Os dados estruturados e os documentos de texto são indexados e convertidos em vetores matemáticos enriquecidos semanticamente.

É nessa etapa que a arquitetura RAG (Retrieval-Augmented Generation) passa a atuar: quando um usuário ou um agente autônomo executa um fluxo de trabalho, a IA consulta esses vetores para recuperar dados corporativos precisos, contextualizados e atualizados.

Esse passo garante que todo o conhecimento gerado pelo ecossistema de inteligência artificial seja lastreado em dados reais e auditáveis, mitigando os riscos de erros de interpretação técnica.

Passo 5: Habilitação da camada de dataviz e consumo

A fase final consiste em entregar o valor dos dados organizados para a ponta de negócios da empresa por meio do dataviz.

O diferencial de uma arquitetura analítica moderna é a coexistência harmoniosa entre diferentes interfaces de consumo:

• IA conversacional e sistemas agênticos: permitem que os executivos façam perguntas complexas em linguagem natural e recebam respostas imediatas fundamentadas em dados reais.
• Dashboards interativos (Dataviz): painéis dinâmicos alimentados por indicadores-chave de performance (KPIs) e gráficos analíticos voltados ao monitoramento operacional diário da companhia.
• Relatórios paginados tradicionais: documentos estáticos e altamente formatados destinados a rotinas de auditoria rigorosa, fiscalização legal e consolidações de fechamentos financeiros mensais.

Por onde começar com Data Readiness? Os processos financeiros operacionais

Enquanto o debate público sobre inteligência artificial muitas vezes se perde em conceitos futuristas abstratos, os CDOs e CIOs pragmáticos entendem que o Retorno Sobre o Investimento (ROI) em Data Readiness é comprovado resolvendo as dores reais do dia a dia corporativo.

Por esse motivo, o melhor terreno para iniciar a transição rumo ao modelo AI-Driven são os processos econômicos e operacionais de alto volume.

Áreas como contas a pagar, contas a receber, conciliações, faturamento empresarial e fluxos de análise documental de crédito representam o cenário ideal por três fatores estratégicos:

• Densidade de dados estruturados: são ambientes que dependem diretamente de balanços patrimoniais, contratos de prestação de serviços, aditivos e registros de faturamento. Essa característica estrutural simplifica a indexação semântica e acelera o treinamento de pipelines baseados em RAG.
• Alto volume e repetitividade: são fluxos de trabalho marcados por tarefas maçantes, exaustivas e repetitivas, onde a fadiga humana frequentemente induz a erros operacionais ou à falta de identificação de anomalias financeiras.
• Impacto direto sobre o fluxo de caixa: errar na concessão de um ciclo de crédito corporativo por conta de dados inconsistentes ou pagar uma fatura duplicada devido a aditivos mal documentados gera prejuízos imediatos ao caixa da companhia.

Ao focar os esforços de prontidão de dados nessas frentes de Legal Ops e inteligência financeira, a TI consegue entregar resultados expressivos em tempo recorde.

O tempo gasto pelas equipes em validações manuais cai de dias para minutos, há redução significativa de taxas de inadimplência, além de mitigação de desperdícios orçamentários provocados por cobranças indevidas.

Engenharia pragmática e Sovereign AI

Ao longo de duas décadas pavimentando a estrada entre dados complexos e objetivos de negócios de médias e grandes corporações e startups, a Niteo Technologies consolidou um método centrado na eficiência de infraestrutura e no respeito à governança do cliente.

Compreendemos que as diretorias de tecnologia não toleram projetos que exijam substituições drásticas ou migrações desnecessárias que gerem custos ocultos.

Como Microsoft Solutions Partner e Google Cloud Partner, nossa abordagem de engenharia baseia-se na criação de arquiteturas adaptativas e agnósticas.

Isso significa que temos a capacidade de projetar e implementar ecossistemas de Data Readiness, pipelines de ELT e camadas cognitivas operando diretamente sobre a infraestrutura de nuvem que sua organização já contratou, validou e usa no cotidiano, seja no Azure ou no Google Cloud.

Ou seja, potencializamos seus investimentos atuais para acelerar a inovação.

Além disso, ancoramos todos os nossos projetos sob o conceito estrito de Sovereign AI (IA Soberana). Dados de negócios, segredos comerciais, inteligência de fornecedores e carteiras de crédito são ativos intangíveis invioláveis.

Nossa arquitetura garante que todos os modelos de linguagem (LLMs) e agentes autônomos sejam provisionados dentro de instâncias computacionais isoladas e protegidas — em conformidade com políticas corporativas de segurança da informação e as exigências legais da LGPD.

Os dados da sua empresa são usados única e exclusivamente para sua própria operação, assegurando que jamais saiam do seu perímetro de segurança corporativa para treinar ou aprimorar modelos públicos.

AGI é narrativa. Arquitetura é resultado.

A transformação rumo ao Data Readiness e a uma organização verdadeiramente inteligente e ágil não depende de aguardarmos o advento de inteligências artificiais futuristas.

O futuro prático das empresas de alta performance está sendo desenhado agora através da maturidade de dados.

O retorno tangível sobre a tecnologia nasce quando os sistemas corporativos e ERPs deixam de ser repositórios passivos e isolados para atuarem como hubs integrados de cognição ativa.

Os dados deixam de ser apenas armazenados para serem dinamicamente interpretados por sistemas autônomos seguros que impulsionam decisões comerciais e blindam a conformidade operacional da companhia.

A IA é o motor da nova era corporativa, mas o Data Readiness e a engenharia de dados representam a estrada que torna a jornada possível.

Se sua organização busca construir uma vantagem competitiva sustentável, agende uma conversa com nossos especialistas. Desenvolvemos o blueprint personalizado e seguro para guiar sua empresa rumo à excelência operacional.

Cesar Piskor

CTO & Innovation Leader na Niteo

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Você já percebeu que o ritmo da inovação mudou. Se em 2024 e 2025 o foco era descobrir o que a inteligência artificial generativa poderia fazer, saiba que 2026 é o ano da maturidade e da escala.  

Ao analisar os relatórios de três das maiores autoridades globais em tecnologia — Gartner, Microsoft e Google Cloud — percebo um padrão: saímos do tempo da “magia da IA” para entrar numa fase de engenharia mais robusta. 

Como CEO na Niteo Technologies, vejo muitos gestores preocupados com como equilibrar o orçamento diante de tantas tendências de negócios.  

Minha recomendação é: não tente abraçar tudo de uma vez. Estruture o que realmente trará valor para sua empresa.  

Se você deseja usar tecnologias de IA para impulsionar resultados, precisa entender que a vantagem competitiva não virá de ferramentas genéricas, mas da especialização e da segurança. 

Neste artigo, apresento os caminhos que nortearão as decisões de tecnologia e negócios em 2026, visando transformar a complexidade técnica em clareza estratégica para você tomar decisões que façam sentido.  

Continua comigo! 

1. A consolidação da Era Agêntica: o Chatbot sai, o Agente assume

É verdade que o modelo simples de pergunta e resposta dos chatbots baseados em IA dominou o mercado nos últimos anos.  

Mas uma das maiores tendências de negócios para 2026 é a ascensão dos sistemas agênticos.  

Enquanto um chatbot tradicional analisa uma planilha, múltiplos Agentes de IA: 

• compreendem seu objetivo; 

• elaboram um plano; 

• e executam ações entre diferentes aplicativos de forma autônoma, sob sua supervisão. 

O grupo de consultoria Gartner define isso como “Sistemas Multiagentes” (MAS).  

Em vez de uma única IA generalista tentar resolver todos os problemas da sua empresa, você terá uma frota de IAs especializadas que colaboram entre si.  

É uma mudança fundamental passarmos da computação baseada em instruções (“faça isso”) para a computação baseada em intenção (“atinja este objetivo”).  

O que os dados dizem sobre a adoção agêntica 

Segundo o relatório “AI Agent Trends 2026” do Google Cloud, 52% dos executivos em organizações que já usam IA generativa possuem Agentes em produção.  

Observe como esses Agentes estão sendo distribuídos pelos setores: 

• Atendimento ao cliente: 49% das empresas já usam. 

• Marketing e operações de segurança: 46% de adoção. 

• Suporte técnico: 45% das implementações. 

• Inovação de produto e pesquisa: 43% dos casos de uso. 

Essa tendência de negócios para 2026 mostra que os Agentes deixaram de ser projetos-piloto para se tornarem o “braço direito” da operação.  

Imagine que você deseja otimizar sua logística. Um agente pode: 

• identificar falhas em tempo real; 

• reprogramar entregas; 

• e aplicar créditos de serviço aos clientes afetados antes mesmo de eles reclamarem. 

Isso é puro valor de negócio. 

2. Eficiência extrema com modelos especialistas e desenvolvimento nativo 

A IA genérica, embora impressionante, muitas vezes falha em contextos corporativos profundos por imprecisão.  

Por isso, entre as tendências tecnológicas para 2026, destaco a força dos Modelos de Linguagem Específicos por Domínio (DSLMs).  

O Gartner prevê que mais de 60% dos modelos de IA empresarial serão específicos para um setor até 2028. 

Por que você deve priorizar os DSLMs? 

Você deve priorizar esses modelos por questões de custo e precisão.  

Um modelo treinado especificamente para o setor jurídico, financeiro ou de saúde reduz erros de “alucinação” e acelera a implantação em fluxos de trabalho críticos.  

Na Niteo, já antecipávamos esse movimento quando discutíamos a importância do Small Data e dos Agentes Reativos Simples.  

Ter dados de alta qualidade e focados no seu nicho vale mais do que ter petabytes de dados genéricos. 

O fim do desenvolvimento tradicional 

Outra das grandes tendências de negócios para 2026 é a adoção de plataformas de desenvolvimento nativas em IA.  

Essas plataformas usam IA generativa para criar software de forma mais rápida, permitindo que times pequenos entreguem o que antes exigia departamentos inteiros.  

Agora, imagine o que um time grande usando essas plataformas pode entregar. Isso significa escalar exponencialmente suas operações! 

E se você deseja reduzir a latência e os custos de infraestrutura, deve se atentar à visão da Microsoft para 2026: a IA está aprendendo a linguagem do código e do contexto de forma tão profunda que a infraestrutura se tornará “autogerenciável”.  

Esse novo aprendizado resolve um dos principais gargalos que abordei no meu artigo sobre FinOps e otimização de custos de IA, que você pode ler depois. 

3. Segurança Preemptiva: proteja seu valor antes do ataque 

Com o aumento da autonomia dos Agentes, o risco também escala.  

Em 2026, a cibersegurança deixa de ser um “add-on” para ser a base estratégica de qualquer projeto.  

Uma das tecnologias mais cruciais para o futuro é a Cibersegurança Preemptiva (PCS). 

Isso porque a abordagem tradicional de “detecção e resposta” não é mais suficiente quando as ameaças são movidas por IA.  

O Gartner aponta que a Cibersegurança Preemptiva antecipa, interrompe e neutraliza ataques antes mesmo de eles ocorrerem.  

Isso é essencial para evitar a “fadiga de alerta” que atinge hoje 82% dos analistas de segurança. 

Os guardrails da confiança 

A Microsoft reforça que, para 2026, os Agentes de IA receberão novas camadas de proteção (guardrails) integradas diretamente no fluxo de trabalho. Essa será uma funcionalidade central das ferramentas de IA da Big Tech. 

Já o Google Cloud destaca o papel dos Agentes na triagem de segurança, elevando o papel do analista humano de um “vigiador de telas” para um “defensor estratégico”. 

Outra tendência de tecnologia abordada pelas gigantes do mercado é a chamada Proveniência Digital, que exige transparência desde a origem dos dados e do código até seu estado atual. 

Isso será vital para verificar a integridade dos sistemas e evitar deepfakes ou manipulações de código por terceiros. 

4. A IA sai da tela: o impacto no mundo físico e na saúde 

Uma das tendências de negócios mais empolgantes de 2026 é a IA Física.  

Falo de robôs, drones e dispositivos inteligentes que não só “pensam”, como agem no mundo real.  

O Gartner prevê que 80% dos armazéns usarão alguma forma de automação robótica até 2028. 

Essa inteligência aplicada à matéria transforma a logística e a indústria.  

Na Niteo, preparamos desde a fundação de dados que permite essa operação até o desenvolvimento de modelos especializados para cada finalidade.  

Se você quer visualizar esse impacto, recomendo ler meu artigo sobre Gêmeos Digitais e IA, onde explico como podemos simular o mundo físico digitalmente para otimizar processos antes de investir um único centavo. 

IA na vanguarda da Ciência e Saúde 

A Microsoft destaca que em 2026 a IA reduzirá drasticamente as lacunas globais de saúde. 

Ela acelerará a pesquisa científica e o desenvolvimento de novos tratamentos. 

Imagine múltiplos Agentes integrando dados de exames, históricos clínicos e pesquisas globais para oferecer diagnósticos preventivos personalizados.  

Esse é o tipo de tendência de negócios para 2026 que redefine setores inteiros. 

5. Humanos como supervisores de uma força de trabalho digital 

Muitos líderes e colaboradores temem sua substituição pela IA. No entanto, a realidade mostra que a IA eleva a barra do talento humano.  

No modelo integrado de 2026, cada funcionário — do analista ao presidente da empresa — torna-se um supervisor de Agentes. 

O novo papel dos humanos não é realizar tarefas manuais, mas orquestrar uma equipe de Agentes especializados para atingir um objetivo estratégico.  

O Google Cloud propõe cinco pilares fundamentais para essa capacitação (AI Learning): 

• Estabelecer metas claras e mensuráveis. 

• Garantir o patrocínio executivo. 

• Sustentar o movimento e recompensar a inovação. 

• Integrar a IA aos fluxos de trabalho diários (hackathons, dias de campo). 

• Preparar-se para riscos com frameworks de confiança. 

Essa mudança de mentalidade é o que separa as empresas que apenas gastam dinheiro com tecnologia daquelas que geram retorno real.  

Sua empresa está pronta para ter o controle da sua própria inteligência artificial? 

Da teoria à prática: como a Niteo transforma tendências em resultados 

Todas as grandes consultorias e Big Techs concordam: as tendências de negócios para 2026 apontam para um futuro agêntico, seguro e especializado.  

A pergunta que você deve se fazer agora não é “se” deve investir, mas “como” investir para não desperdiçar seu orçamento. 

Na Niteo Technologies, passamos os últimos anos preparando essa base. 

Ajudamos sua empresa a sair da teoria dos relatórios globais e colocar essas tendências em produção, com foco total no ROI e numa visão estratégica.  

Não estamos aqui apenas para implementar ferramentas. Nós garantimos que a tecnologia será o diferencial que levará sua organização ao próximo nível. 

O amanhã já está sendo desenhado. Vamos construir sua jornada de IA juntos?  

Fale com nossos especialistas e descubra como ajudamos a criar seu roadmap tecnológico personalizado. 

Josmar Machado

Chief Executive Officer (CEO) na Niteo

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Há alguns anos, a conversa sobre dados era dominada por uma única palavra: “Big”.  

A corrida era por volume, pela crença de que mais dados, invariavelmente, levariam a melhores decisões.  

No entanto, em 2021, o grupo de consultoria Gartner previu que até 2025, 70% das organizações mudariam seu foco de Big Data para o que eles chamaram de Small Data (Dados Pequenos) e Wide Data (Dados Amplos).  

Para muitos, soou como uma previsão ousada.  

Para nós, que estamos no campo de batalha implementando projetos de IA há duas décadas, soou como o futuro inevitável. 

E esse futuro chegou. 

A mesma consultoria, em abril de 2025, dobrou a aposta com uma nova previsão: até 2027, as organizações usarão modelos de IA pequenos e específicos para tarefas três vezes mais do que os grandes modelos de linguagem de propósito geral. 

O que isso significa para você?  

Significa que a tese se confirmou e a era do Small Data é uma nova realidade estratégica.  

Ela não nasceu de uma limitação, mas da busca por uma Inteligência Artificial mais eficiente, mais ágil e, crucialmente, mais acessível. 

Se você acreditava que a IA era um jogo apenas para gigantes com orçamentos astronômicos e data lakes infinitos, prepare-se para mudar de ideia.  

A vantagem competitiva na próxima década não virá de quem tem mais dados, e sim de quem extrai mais valor dos dados que já possui. 

Redefinindo a conversa: o que é Small Data no contexto da IA moderna? 

Quando falamos em Small Data, a primeira imagem que vem à mente é a de “poucos dados”.  

E essa é a primeira barreira que precisamos quebrar.  

Small Data não é sobre escassez. É sobre estratégia e precisão. 

No contexto da Inteligência Artificial moderna, a definição precisa ser mais sofisticada. 

Small Data é ter um conjunto de dados suficiente, focado e de altíssima qualidade para treinar um modelo de IA que resolva uma tarefa de negócio específica.  

A academia reforça essa visão:

Em machine learning, Small Data refere-se a um conjunto de dados que contém menos pontos do que o normalmente necessário para realizar uma tarefa com métodos padrão. 

Percebe a sutileza?  

O problema não é o tamanho do dataset em si, mas a inadequação dos “métodos padrão” para extrair valor dele.  

É aqui que a conversa muda de patamar. 

A questão, portanto, não é lamentar a falta de Big Data, mas dominar a disciplina de Small Data Learning, um conjunto de técnicas avançadas de IA projetadas para extrair o máximo de valor de conjuntos de dados focados e de alta qualidade.  

Ao dominar o Small Data Learning, você transforma o que parecia uma desvantagem – a ausência ou desorganização de petabytes de dados – em sua maior força: agilidade, foco e um caminho muito mais curto para o ROI.  

Estamos falando de uma mudança de mentalidade que nivela o campo de jogo da IA. 

O imperativo de negócio: por que “menos é mais” na era da IA? 

Em minhas conversas diárias com outros líderes, a pergunta que sempre surge é: “Josmar, isso é interessante, mas como se traduz em resultado para minha empresa?”.  

Minha resposta para essa dúvida comum é que adotar uma estratégia de Small Data se trata de uma decisão de negócio com três impactos fundamentais que listo a seguir. 

Democratização da IA: competindo de igual para igual 

Nem toda empresa é uma Big Tech ou tem a estrutura de dados de um banco multinacional. 

A boa notícia? Você não precisa ser.  

A era do Small Data significa que startups, scale-ups e médias empresas podem, e devem, usar IA para competir. 

Seus dados proprietários – aqueles que refletem as particularidades da sua operação, dos seus clientes e seu nicho – são um ativo único.  

Com as técnicas certas, esses conjuntos de dados focados são mais valiosos do que terabytes de dados genéricos.  

Você pode criar modelos de previsão de churn, otimização de estoque ou detecção de anomalias com os dados que já estão dentro de casa.  

Ou seja, a Inteligência Artificial não é mais um privilégio de poucos. 

Velocidade e agilidade: valor em semanas, não em anos 

Projetos de Big Data são maratonas.  

Exigem meses, às vezes anos, de planejamento, coleta, armazenamento e processamento antes de gerar o primeiro insight.  

Projetos baseados em Small Data, por outro lado, são sprints.  

São mais rápidos de iniciar, mais baratos de executar e começam a gerar valor em poucas semanas. 

A automação não precisa começar com um projeto de Big Data de um ano.  

Muitas vezes, o maior ROI vem da implementação de projetos focados, como os Agentes de IA Reativos Simples, que resolvem problemas de negócio específicos com um conjunto de dados muito limitado, provando o valor da IA de forma rápida e contida. 

Essa agilidade permite a você testar hipóteses rapidamente, aprender com os resultados e escalar as iniciativas que demonstram maior potencial.  

É a essência da inovação lean aplicada à Inteligência Artificial. 

ROI superior: o argumento que seu CFO vai adorar 

Sabemos que o custo de coletar, armazenar, gerenciar e processar terabytes ou petabytes de dados é astronômico.  

Envolve infraestrutura de nuvem robusta, equipes de engenharia de dados e um alto consumo de recursos computacionais. 

Focar em Small Data reduz drasticamente o TCO (Custo Total de Propriedade) das suas iniciativas de IA.  

Menos dados para gerenciar significa menos custos de armazenamento.  

Modelos treinados com dados focados exigem menos tempo de processamento, o que se traduz em uma conta de nuvem menor. 

Assim, o Retorno Sobre o Investimento se torna exponencialmente maior.  

Você investe menos para obter um resultado mais rápido e direcionado ao seu principal desafio de negócio. 

Essa gestão inteligente dos custos não acontece por acaso. É uma disciplina.  

Para as empresas que buscam governar essa nova realidade de IA eficiente, a adoção de uma cultura de otimização de custos de IA com FinOps é o que garante que a economia gerada pelo Small Data seja maximizada e sustentada no longo prazo. 

Técnicas essenciais: o arsenal do Small Data Learning 

Como transformamos a teoria do Small Data em resultados práticos?  

A resposta está em um conjunto de técnicas de IA projetadas exatamente para este cenário: extrair o máximo de conhecimento de dados limitados.  

Na Niteo, chamamos isso de arsenal do Small Data Learning.  

Vamos à análise de três das abordagens mais poderosas. 

1. Data Augmentation: a arte de criar dados sintéticos 

E se você pudesse multiplicar seus dados sem coletar uma única nova informação?  

Essa é a promessa do Data Augmentation. A ideia é aumentar a diversidade de um dataset existente aplicando transformações ou gerando dados sintéticos que sejam realistas e plausíveis. 

Nesse sentido, existem duas abordagens principais: 

• Transformação de dados: consiste em aplicar pequenas modificações aos dados existentes. Em imagens, isso pode ser rotacionar ou alterar o brilho. Em dados tabulares, pode ser a introdução de um pequeno “ruído” estatístico que simula variações reais sem alterar a essência da informação. 

• Síntese de dados: aqui, usamos modelos de IA, como Redes Generativas Adversariais (GANs), para aprender a distribuição dos seus dados e criar amostras do zero. É como ensinar uma IA a pintar no estilo de um mestre e depois pedir a ela que crie novas obras que, embora originais, são indistinguíveis das do artista. 

Essa técnica é fundamental em cenários de small data para tornar os modelos mais robustos e evitar que eles “decorem” os poucos exemplos disponíveis (o chamado overfitting). 

2. Transfer Learning e Few-Shot Learning: aprendendo com a experiência 

Imagine que você não precisa ensinar um modelo do zero.  

Em vez disso, você pega um modelo gigante, como os LLMs da Google ou da Microsoft, que já foi pré-treinado em uma vasta gama de conhecimentos, e o especializa para sua tarefa específica com pouquíssimos exemplos. 

Isso é Transfer Learning. O conhecimento aprendido em uma tarefa com dados massivos é transferido para uma nova tarefa com small data.  

É uma das áreas de pesquisa mais intensas atualmente, focada em como aprender com poucas amostras, o que é conhecido como Few-Shot Learning. 

Um exemplo de ponta dessa abordagem é o HyperTransformer. 

Esta é uma arquitetura de modelo que se destaca em cenários de Few-Shot Learning porque é capaz de gerar um modelo de IA inteiro e funcional a partir de um punhado de exemplos.  

Em vez de apenas ajustar um modelo existente, ele cria um novo, perfeitamente adaptado à sua necessidade específica, mesmo com dados muito limitados. 

3. Hybrid Models: unindo conhecimento humano e dados 

E se a falta de dados pudesse ser compensada pelo seu conhecimento de negócio?  

Os Hybrid Models (Modelos Híbridos) fazem exatamente isso.  

Eles combinam modelos baseados em conhecimento de domínio (também chamados de first-principles) com modelos baseados em dados (machine learning). 

Pense em um processo industrial. Você já tem fórmulas da física e da química que descrevem parte do comportamento do sistema.  

Um modelo híbrido usa essas equações como ponto de partida e emprega a IA para aprender as nuances e as complexidades que as fórmulas não capturam, usando os poucos dados de sensores disponíveis. 

Esta é uma abordagem extremamente sofisticada porque ancora o aprendizado da IA na realidade física da sua empresa.  

O modelo não está “adivinhando” do zero. Ele está refinando um conhecimento já estabelecido, tornando-o incrivelmente eficiente em cenários de small data. 

Aplicações práticas: onde Small Data e IA já estão vencendo 

A transição para o Small Data não é um exercício teórico. Ela já está gerando valor em indústrias onde a qualidade e a especificidade dos dados superam em muito a necessidade de volume.  

São setores onde cada ponto de dado é caro, raro ou complexo – e é exatamente por isso que a IA precisa ser mais inteligente.  

Veja alguns exemplos práticos. 

Medicina e saúde digital 

No diagnóstico por imagem, a precisão é tudo. Um hospital pode ter um conjunto de dados altamente especializado de um tipo raro de tumor, mas com pouquíssimos exemplos. 

Usando técnicas de Small Data Learning, é possível treinar modelos de IA para identificar padrões sutis nessas imagens com uma acurácia que salva vidas.  

O mesmo se aplica à genômica, onde dados de um grupo específico de pacientes podem ser usados para prever a eficácia de um tratamento personalizado.  

Neste caso, a profundidade do dado clínico supera qualquer volume de dados genéricos. 

Indústria e Manufatura  

Imagine uma linha de produção específica numa fábrica. Os dados dos sensores de vibração, temperatura e pressão dessa linha são um tesouro para a otimização de processos e manutenção preditiva.  

Você não precisa de dados de todas as fábricas do mundo. Você precisa dos dados da sua máquina.  

Com um conjunto focado de small data, modelos de IA podem prever falhas em componentes com dias de antecedência, otimizar o consumo de energia de um equipamento específico ou detectar anomalias de qualidade em tempo real.  

O ROI é direto: redução de paradas não planejadas e aumento da eficiência operacional. 

Agricultura de precisão 

No agronegócio, a variabilidade é a regra. O solo, o clima e as condições de uma única safra ou de um talhão são únicos.  

Coletar Big Data para cada centímetro de terra é inviável.  

No entanto, com small data coletados por drones e sensores locais, é possível criar modelos de IA que otimizam o uso de água e fertilizantes para aquela área específica.  

O resultado é um aumento da produtividade, a redução de custos com insumos e uma operação muito mais sustentável.  

A IA atua como um agrônomo especialista para cada pequeno pedaço de terra. 

Esses exemplos revelam o padrão de que a IA de alto valor está se tornando local, especializada e contextual.  

E o combustível para essa revolução é o small data. 

Rumo à IA eficiente: reduzindo custos e a pegada de carbono 

A eficiência se tornou a palavra de ordem em todas as discussões de diretoria. E a pauta ESG (Ambiental, Social e Governança) deixou de ser um “nice to have” para ser um imperativo de negócio.  

Com uma estratégia de Small Data é possível alinhar perfeitamente a busca por eficiência de custos com a responsabilidade corporativa. 

O raciocínio é simples e poderoso.  

Treinar grandes modelos de linguagem (LLMs) em volumes massivos de dados consome uma quantidade colossal de energia.  

Estamos falando de uma pegada de carbono equivalente a centenas de voos transatlânticos para treinar um único modelo de ponta. 

Quando você muda o foco para Small Data, o cenário se inverte: 

• Menor consumo de energia: treinar modelos menores em dados focados requer muito menos poder computacional, o que se traduz diretamente em menor consumo de energia e menor emissão de carbono. 

• Menor necessidade de infraestrutura: você não precisa de clusters gigantes de GPUs funcionando 24/7. Sua infraestrutura de nuvem pode ser mais enxuta, otimizada para tarefas específicas, reduzindo custos e o impacto ambiental associado à fabricação e operação de hardware. 

• Sustentabilidade como vantagem competitiva: a IA mais “verde” entrega uma mensagem poderosa para seus clientes, investidores e talentos. Ela demonstra uma governança inteligente, além de uma visão de longo prazo. 

Essa abordagem ressoa fortemente com a pressão por eficiência de custos vinda do seu CFO e com a agenda de sustentabilidade que seu conselho espera.  

É a prova de que fazer a coisa certa para o negócio e para o planeta pode ser o mesmo. 

Sua estratégia de Dados e IA para a próxima década 

A era do Big Data como única solução, a mentalidade do “volume acima de tudo”, está oficialmente no passado.  

Ela cumpriu seu papel, nos ensinou o potencial dos dados, mas também nos mostrou seus limites: o alto custo, a lentidão e a complexidade que a tornam inacessível para a maioria dos negócios. 

A vantagem competitiva na próxima década pertencerá a um novo perfil de empresa, que é inteligente, ágil e eficiente.  

Aquela que entende que o verdadeiro poder não está em acumular dados, mas em ativar os dados certos, no momento certo, com o menor custo possível. 

Essa é a promessa do Small Data, uma abordagem que democratiza o acesso à IA, acelera radicalmente o time-to-market de novos projetos e entrega um ROI que não exige um salto de fé, mas que pode ser medido em semanas. 

Lembre-se: o ativo mais valioso que você possui pode não ser um data lake gigantesco, mas os conjuntos de dados focados e proprietários que contam a história única da sua operação. 

Sua empresa tem dados valiosos, mas acredita não serem “grandes” o suficiente para a IA? Pense de novo.  

Na Niteo, como Microsoft Solutions Partner e Google Cloud Partner, podemos transformar seus dados focados em sua maior vantagem competitiva usando as técnicas e ferramentas mais sofisticadas do mercado. 

Agende uma conversa com nossos especialistas e descubra qual é o projeto de Small Data com o maior potencial de ROI para seu negócio. 

Josmar Machado

Chief Executive Officer (CEO) na Niteo

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Tenho certeza de que você, assim como eu, passa a maioria do seu tempo tomando decisões críticas que definem o rumo da sua organização.  

Mas que base você usa para tomar essas decisões? 

Relatórios de performance, dashboards de BI, análises de resultados… Sabemos que todas essas formas são fotografias do passado. Elas mostram onde você esteve, não para onde está indo. 

E se você pudesse mudar essa lógica?  

E se, em vez de um retrovisor, você tivesse um mapa detalhado do terreno à frente? 

Essa é a promessa que os Gêmeos Digitais (ou Digital Twins) trazem da engenharia de precisão diretamente para seu escritório.  

A origem do termo remete ao coração da manufatura avançada, sendo uma das tecnologias pilares que viabilizam a grande visão da Indústria 5.0, focada na colaboração hipereficiente entre humanos e máquinas.  

No entanto, a verdadeira revolução está acontecendo agora, à medida que este conceito poderoso transcende o chão de fábrica para otimizar o ativo mais complexo de todos: os processos de negócio da sua empresa. 

Líderes de consultorias globais como a Deloitte já não tratam os Gêmeos Digitais como uma mera ferramenta de engenharia, e sim como um pilar central da estratégia de negócios moderna.  

Isso porque eles permitem que empresas simulem o futuro e ainda se antecipem à concorrência.  

Imagine poder aplicar essa mesma lógica à sua cadeia de suprimentos inteira.  

Imagine ter uma réplica viva e digital da sua jornada do cliente ou do seu fluxo de caixa.  

Está chegando ao fim a era da liderança baseada em intuição e dados estáticos.  

É hora de pilotar sua empresa com um simulador de futuro. 

Como funciona um Gêmeo Digital de Negócios 

Para entender o poder estratégico dos Gêmeos Digitais, é crucial abandonar a ideia de que são apenas dashboards mais sofisticados.  

Um Gêmeo Digital de Processos não é uma fotografia. É um ecossistema vivo, uma réplica funcional e dinâmica da sua operação.  

Pense nele como um organismo digital com quatro sistemas vitais trabalhando em conjunto.

1. Dados em tempo real (o sistema circulatório)

Esta é a corrente sanguínea do seu Gêmeo Digital. Ele é alimentado continuamente por dados de todas as suas fontes críticas: ERP, CRM, sensores de IoT, logs de aplicativos e interações de clientes no seu site. A qualidade e a confiabilidade deste fluxo são a base de tudo, garantidas por uma governança proativa de dados com Data Contracts, por exemplo. 

2. Modelo de processo dinâmico (o esqueleto)

Aqui, nós mapeamos o “DNA” da sua operação. Não se trata de um fluxograma estático, mas de uma representação virtual que entende as regras, as dependências, as etapas e as restrições do seu processo de negócio. É o esqueleto que dá forma e estrutura a todo o sistema. 

3. Motor de IA e simulação (o cérebro)

É aqui que a mágica acontece. Usando Inteligência Artificial de última geração, este motor não só analisa os dados em tempo real, como os usa para simular cenários, prever resultados e prescrever otimizações. É o cérebro que aprende, raciocina e calcula as melhores rotas a seguir. 

4. Interface de visualização (o rosto)

É como você dialoga com essa réplica da sua empresa. Por meio de interfaces intuitivas, você pode fazer perguntas complexas no formato “e se…”, visualizar o impacto de decisões em tempo real e entender cenários futuros de forma clara e acionável, sem precisar de um diploma em ciência de dados. 

Juntos, esses componentes criam muito mais do que uma ferramenta de análise. Eles sustentam um ambiente seguro para experimentar, inovar e otimizar sem colocar sua operação real em risco. 

Para ir além: em operações mais avançadas, Agentes de IA autônomos podem não só recomendar, como executar as otimizações sugeridas pelo Gêmeo Digital, transformando insights em ação imediata.

Leia depois para saber mais: Agentes de IA Reativos Simples: onde eles ainda brilham? 

O poder triplo dos Gêmeos Digitais: simular, prever e otimizar 

Entender como funciona um Gêmeo Digital é importante, contudo, o que realmente importa é o valor que ele entrega para seu P&L.  

Um Gêmeo Digital funcional concede três superpoderes a qualquer líder de negócio, traduzindo complexidade técnica em vantagem competitiva. 

O poder de SIMULAR  

Esta é sua capacidade de responder à pergunta “E se…?” sem custo, risco ou impacto na operação real.  

Em vez de lançar uma estratégia de preços no escuro, você pode simplesmente perguntar ao seu Gêmeo Digital:  

“E se aumentarmos o preço do nosso produto principal em 5%? Qual o impacto simulado na demanda, na margem de lucro e no market share nos próximos seis meses?”  

As respostas permitem a você testar hipóteses e validar estratégias com um grau de certeza antes impensável. 

O poder de PREVER  

Indo além da simulação, a Inteligência Artificial integrada permite antecipar o futuro com base em dados atuais e padrões históricos.  

Você para de reagir a problemas e começa a se antecipar a eles.  

A pergunta muda de “por que nossa taxa de churn aumentou?” para: 

“Com base nas tendências atuais de engajamento, qual a previsão de churn de clientes para o próximo trimestre e quais clientes apresentam maior risco?” 

O poder de OTIMIZAR 

Este é o nível mais avançado, onde a IA também recomenda o melhor curso de ação para atingir um objetivo.  

O sistema analisa milhões de variáveis para encontrar a solução ótima.  

Em vez de perguntar “como podemos reduzir o tempo de espera?”, você pergunta:  

“Qual é a alocação ótima de recursos de suporte para minimizar o tempo de espera do cliente em 20% com o menor custo operacional possível?” 

A dupla mais poderosa: Gêmeos Digitais e IA Generativa 

A ascensão da IA Generativa está amplificando esses três poderes de formas extraordinárias.  

Conforme aponta a consultoria McKinsey, essa combinação não é só uma melhoria, é um salto quântico.  

A IA Generativa confere dois novos superpoderes aos seus Gêmeos Digitais. 

Interface de linguagem natural  

Imagine poder “conversar” com sua operação.  

Em vez de configurar parâmetros complexos, você pode perguntar em linguagem natural: 

“Simule o impacto nas nossas entregas na região Sul se nosso principal fornecedor de matéria-prima atrasar em 48 horas.”  

Isso democratiza o acesso a insights complexos, colocando o poder da simulação nas mãos de qualquer gestor. 

Criação de dados sintéticos  

E se você pudesse se preparar para uma crise que nunca aconteceu?  

A IA Generativa pode criar dados sintéticos realistas para testar a resiliência da sua empresa contra eventos de “cisne negro” – uma quebra repentina na cadeia de fornecimento, uma mudança drástica no comportamento do consumidor, etc.  

Seus Digital Twins se tornam mais robustos, preparados não só para o provável, como também para o possível. 

Os Gêmeos Digitais para além do chão de fábrica 

A verdadeira aplicação de valor dos Gêmeos Digitais está nos processos que definem o sucesso ou o fracasso da sua empresa.  

Na Niteo Technologies, ajudamos líderes a aplicar este conceito em áreas críticas. A seguir, mostro como você pode começar. 

A cadeia de suprimentos resiliente  

Este é o caso de uso clássico e que nunca foi tão relevante. Em vez de reagir a disrupções, você pode modelar sua cadeia de suprimentos de ponta a ponta.  

A McKinsey destaca que essa abordagem permite otimizar estoques e aumentar drasticamente a resiliência.  

Você pode: 

• simular o impacto de uma greve em um porto; 

• prever gargalos logísticos com semanas de antecedência; 

• e otimizar dinamicamente os níveis de estoque para evitar rupturas e excessos. 

Tudo isso protege sua receita, assim como potencializa a satisfação do cliente. 

Leia também: Supply Chain 2.0: como a IA impulsiona a resiliência da sua cadeia de suprimentos.

A jornada do cliente hiper-personalizada  

E se você pudesse entender e otimizar cada passo do seu cliente? Com um Gêmeo Digital do seu funil de vendas e ciclo de vida, isso é possível.  

Conforme explora a McKinsey, você pode: 

• simular o comportamento de diferentes segmentos de clientes; 

• testar a eficácia de uma nova campanha de marketing antes de investir um centavo; 

• e prever as necessidades de cada cliente para personalizar a experiência em tempo real. 

Como resultado, você aumenta a conversão e a lealdade com sua marca. 

O fluxo de caixa preditivo 

Para um CFO, isso significa trocar planilhas estáticas e reativas por uma réplica viva das finanças da empresa.  

Um Gêmeo Digital financeiro permite simular o impacto de cenários macroeconômicos (mudanças de juros, flutuações cambiais) ou de decisões de investimento no caixa futuro. 

Você ganha uma capacidade sem precedentes de prever a saúde financeira da empresa e de tomar decisões de alocação de capital com muito mais segurança. 

A organização de varejo otimizada  

Imagine um Gêmeo Digital de toda sua rede de lojas.  

Com ele, você pode: 

• simular o impacto nas vendas a partir de uma mudança de layout de uma loja; 

• otimizar a gestão de estoque por localização com base em padrões de demanda locais em tempo real; 

• e prever com precisão as necessidades de pessoal para os horários de pico. 

Assim, você consegue maximizar tanto a eficiência quanto a experiência de compra. 

O hospital preditivo e a jornada do paciente 

E se fosse possível prever o fluxo de pacientes de um hospital para otimizar a alocação de leitos, equipamentos e equipes médicas antes do pico de demanda acontecer?  

Com um Gêmeo Digital da operação hospitalar, isso se torna realidade. 

Você pode: 

• simular fluxos de internação para prever gargalos na emergência ou na alocação de leitos; 

• otimizar a agenda de cirurgias com base na disponibilidade de salas e na previsão de procedimentos de urgência; 

• e prever a necessidade de suprimentos críticos, evitando rupturas de estoque de medicamentos e materiais. 

O resultado é uma dupla vitória: o hospital opera com máxima eficiência, reduzindo custos, enquanto a qualidade do atendimento e a segurança do paciente atingem um novo patamar. 

Por falar em inovação na área da saúde, que tal ler depois nosso caso de sucesso com a Funcional Health? Como monetizar dados de saúde, na prática, com IA Generativa. 

A jornada para o Gêmeo Digital: um passo de cada vez 

Implementar um Gêmeo Digital parece uma tarefa monumental, e eu entendo perfeitamente sua hesitação.  

Os líderes enfrentam desafios complexos durante essa jornada, como:  

• a necessidade de dados de alta qualidade; 

• a complexidade da integração de sistemas legados; 

• e a busca por talentos especializados. 

A boa notícia é que esta não precisa ser uma jornada “big bang”.  

O segredo é ter uma visão grandiosa, mas começar com um foco prático e cirúrgico.  

A abordagem correta é incremental e focada na rápida geração de valor. Acompanhe como sua trajetória pode ser. 

Defina sua parceria estratégica 

Antes de desenhar a primeira linha de código, a decisão mais crítica é selecionar quem guiará essa jornada.  

A construção de Gêmeos Digitais exige uma rara combinação de competências:  

• profunda expertise em engenharia de dados; 

• maestria em Inteligência Artificial; 

• e um entendimento aguçado de processos de negócio.  

Na Niteo, trazemos 20 anos de experiência nessa intersecção.  

Nossa trajetória foi construída sobre a base de organizar dados complexos, implementar projetos de IA que geram ROI e modernizar aplicações de negócio.  

Acreditamos que um parceiro não deve apenas entregar a tecnologia. Deve ajudar você a focar no valor de negócio desde o primeiro dia do seu projeto. 

Comece pequeno  

Essa é minha recomendação para iniciar qualquer projeto de Dados e IA.  

Escolha um único processo de negócio que seja crítico e onde a dor seja mais evidente. 

Pode ser a previsão de demanda de um produto-chave ou a otimização de uma rota logística específica. 

Garanta a qualidade dos dados  

O sucesso do seu Gêmeo Digital depende diretamente da qualidade do seu “sistema circulatório”.  

A prioridade é sempre garantir que os dados que alimentarão o modelo sejam limpos, confiáveis e acessíveis. 

Construa um MVP (Produto Mínimo Viável) 

Desenvolva uma primeira versão focada em resolver aquele problema específico.  

O objetivo é provar o valor, gerar um ROI claro e criar o caso de negócio para expandir a iniciativa. 

Escale com base no valor 

Com o sucesso do MVP, você ganha o ímpeto e o aprendizado necessários para escalar o projeto para outros processos, construindo gradualmente uma réplica digital completa da sua organização. 

É importante notar que rodar simulações complexas e manter um fluxo de dados em tempo real gera custos computacionais.  

A gestão inteligente desses custos é um desafio real, onde a disciplina de FinOps se torna uma aliada crucial para garantir que o ROI do seu Gêmeo Digital com IA seja sempre otimizado. 

Saiba mais sobre como controlar esses investimentos no meu outro artigo: 5 vilões que impedem a otimização de custos em projetos de IA (e como vencê-los). 

O futuro é simulado. Sua empresa está pronta? 

Os Gêmeos Digitais representam a convergência definitiva entre Dados, Inteligência Artificial e Processos de Negócio.  

Eles são a ferramenta que finalmente permite a você e sua equipe pararem de pilotar seus negócios olhando para o espelho do passado e começarem a navegar com um mapa detalhado e interativo do futuro. 

Não se trata de adotar mais uma tecnologia. Trata-se de fundamentalmente alterar como você enxerga riscos, identifica oportunidades e toma as decisões que definirão o amanhã da sua empresa.  

Sua organização está pronta para parar de reagir e começar a prever? 

Como Microsoft Solutions Partner e Google Cloud Partner, na Niteo temos as ferramentas, a experiência e a visão de negócio necessárias para projetar e construir os primeiros Gêmeos Digitais da sua operação. 

Agende uma conversa com nossos especialistas e vamos começar a desenhar o futuro da sua empresa. 

Josmar Machado

Chief Executive Officer (CEO) na Niteo

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É segunda-feira, 9h da manhã. Você está na reunião de resultados semanais e o dashboard de vendas, que deveria ser a bússola da empresa, apresenta números que ninguém consegue explicar.  

O time de Marketing vê uma queda nas conversões, mas o time de Produto reporta um aumento no engajamento.  

O clima fica pesado. A confiança, ativo caríssimo nas empresas, começa a evaporar. 

Imediatamente, seus times de dados e de negócios entram em modo de crise.  

Começa uma caça ao tesouro reativa para encontrar a origem do erro.  

Horas, talvez dias depois, a falha é encontrada: uma pequena alteração na estrutura de um evento, feita dias antes por um time de desenvolvimento, que não tinha ideia do impacto que causaria rio abaixo. 

Essa história ilustra a dor que paralisa a inovação em muitas empresas: a fragilidade dos nossos ecossistemas de dados e a constante erosão da confiança.  

Mas e se pudéssemos acabar com esse ciclo de desconfiança de uma vez por todas? 

Um problema amplificado: por que a confiança nos dados piorou? 

Esse desafio não é novo, mas três forças o transformaram de um incômodo operacional em um risco estratégico existencial. 

Primeiro, a arquitetura moderna de dados.  

Com a ascensão do Data Mesh e dos microsserviços, os dados não vêm mais de um ambiente centralizado e controlado.  

Eles são produzidos e distribuídos por dezenas, às vezes centenas, de times autônomos. 

Essa democratização acelerou a criação de dados, mas, sem a disciplina adequada, criou um verdadeiro caos de dependências ocultas, onde uma pequena mudança em um serviço pode gerar um tsunami de problemas em outro. 

Segundo, as altas apostas da Inteligência Artificial.  

Na era do Business Intelligence, um dado de má qualidade gerava um relatório impreciso. 

Era um problema, mas contido.  

Hoje, na era da IA, um dado ruim treina um modelo de machine learning enviesado, automatiza uma decisão de negócio incorreta, recomenda o produto errado para milhares de clientes e queima milhões de reais em processamento computacional.  

O lema “lixo entra, lixo sai” (garbage in, garbage out) nunca teve consequências tão graves e caras. 

Por fim, a velocidade do negócio.  

A necessidade de automação inteligente e decisões em tempo real não permite mais o luxo de esperar dias para validar um dado.  

A governança de dados reativa, que só age depois que o problema acontece, não é apenas ineficiente. Ela é um freio de mão puxado na sua capacidade de competir. 

Data Contracts: trazendo a maturidade das APIs para os dados 

Como resolvemos tudo isso? A resposta está em uma disciplina que já dominamos em outra área: o desenvolvimento de software. 

No mundo do software, nenhum time de engenharia ousaria mudar o formato de uma API crítica sem plano de comunicação claro, versionamento e testes rigorosos.  

Fazer isso quebraria aplicações, geraria desordem e seria considerado um amadorismo inaceitável.  

No entanto, no mundo dos dados, fazemos isso diariamente e normalizamos a crise que se segue. 

Nesse sentido, os Data Contracts (Contratos de Dados) são a chave para contornar esse problema. 

Um Data Contract é um acordo formal, legível por máquina e garantido por código, entre quem produz um dado e quem o consome.  

Ele funciona como uma API para os dados, estabelecendo um conjunto claro de expectativas sobre sua estrutura, qualidade e confiabilidade.  

Não se trata de impor burocracia, mas de trazer a mesma maturidade de engenharia que construiu sistemas transacionais robustos por décadas para os dados, nosso ativo mais volátil e estratégico. 

Não à toa, o interesse por essa abordagem está crescendo a cada dia.  

Segundo David Pidsley, Decision Intelligence Leader no Gartner, as consultas de clientes sobre Data Contracts e produtos de dados aumentaram mais de 29% recentemente, sinalizando uma mudança fundamental no mercado. 

A anatomia de um Data Contract  

Mas o que, na prática, compõe um contrato de dados?  

Embora a implementação possa variar, todo contrato de dados robusto se sustenta em quatro pilares que eliminam a ambiguidade e constroem confiança: 

Esquema (schema): este é o pilar mais essencial. Ele define a estrutura dos dados, incluindo nomes de campos, tipos (string, inteiro, data) e se são obrigatórios. Garante que a “planta baixa” do dado seja estável e previsível, eliminando as surpresas que destroem pipelines. 

Qualidade de dados: aqui, definimos as regras de negócio que os dados devem seguir. Por exemplo, um campo “valor_venda” não pode ser negativo, ou um “email_cliente” deve seguir um formato válido. Isso assegura que os dados sejam estruturalmente corretos e semanticamente íntegros. 

Semântica: este pilar garante que todos falem a mesma língua. Ele documenta o significado de cada campo. Garante que “cliente ativo” signifique o mesmo para Marketing, Vendas e Finanças, eliminando a confusão que gera relatórios conflitantes. 

Propriedade e SLAs: aqui, formalizamos quem é o “dono” do dado (ex: “time de Vendas”), seu compromisso com a pontualidade (ex: “dados atualizados diariamente até às 8h”) e disponibilidade. Isso acaba com o jogo de empurra-empurra e cria uma linha clara de responsabilidade. 

Na prática, um trecho de um Data Contract poderia se parecer com isto: 

Data Contracts no mundo real: da estratégia de marketing à previsão financeira 

Antes de explorarmos um caso de escala, veja como funciona essa abordagem para desafios comuns no dia a dia. 

Cenário de marketing: imagine que seu time de Mídia Paga precisa de dados de conversão do time de Produto para otimizar os R$ 2 milhões de investimento mensal em anúncios. Um Data Contract garante que a definição de “usuário ativado” e o formato do evento de conversão nunca mudem sem aviso. Isso evita que milhares de reais sejam gastos com base em dados inconsistentes, protegendo seu ROI. 

Cenário financeiro: o time de FP&A (Planejamento e Análise Financeira) consome dados de faturamento do time de Vendas para gerar o forecast para o board. Um Data Contract com SLA claro (dados atualizados diariamente até as 8h) e regras de qualidade (valor da venda nunca pode ser negativo) garante que as previsões estratégicas da empresa sejam construídas sobre uma base sólida e pontual. 

Em resumo, ninguém consegue modificar um dado quando essa alteração não atende aos critérios especificados. 

Um caso de sucesso: a maturidade da GoCardless com Data Contracts 

Como essa abordagem se parece quando se torna o pilar da estratégia de dados de uma empresa inteira? 

Um dos casos mais emblemáticos do mercado, detalhado por Andrew Jones, autor de “Driving Data Quality With Data Contracts”, é o da GoCardless. 

Após tentativas iniciais de centralizar a gestão de dados, que acabaram gerando novos gargalos, a empresa adotou uma abordagem orientada a contratos para escalar autonomia e confiança.  

O projeto instituiu que cada ativo de dado seria regido por um contrato, definindo esquemas e metadados.  

Isso foi combinado com uma mudança cultural e tecnológica, capacitando os times a criarem seus próprios contratos e provisionarem recursos na nuvem — como tabelas no BigQuery — de forma autônoma. 

O resultado foi uma transformação mensurável. Após cerca de seis meses, 50% de toda a comunicação assíncrona entre os serviços da empresa já operava sob a segurança dos contratos.  

Com isso, a GoCardless agora está desativando pipelines legados baseados em CDC (Change Data Capture), uma tecnologia que, sem governança, gerava alto risco de declínio na qualidade dos dados. 

A jornada deles prova que essa abordagem não só resolve problemas departamentais, como também cria a fundação para escalar a inovação de forma sustentável e governada. 

A mudança de paradigma: de governança reativa para proativa 

Esta é a tese central. Os Data Contracts representam uma virada fundamental na filosofia de governança de dados. 

O modelo tradicional se parece com um corpo de bombeiros.  

Um time central de “qualidade de dados” roda testes depois que os dados já foram publicados e os problemas já se espalharam.  

Eles vivem apagando incêndios.  

O ônus de verificar a qualidade está com o consumidor, que precisa se defender de dados ruins. 

Agora, o novo modelo de governança se parece com engenharia civil.  

A responsabilidade pela qualidade se desloca para a esquerda, para o produtor dos dados. 

O contrato garante, antes da publicação, que os dados cumpram o acordo.  

Os testes rodam na origem.  

Não há incêndio para apagar, pois a fundação foi construída corretamente desde o início. 

Ou seja, o foco muda de remediar para prevenir.  

O impacto no negócio: os ganhos reais dos Data Contracts 

Essa mudança de filosofia se traduz em valor de negócio tangível, sendo capaz de responder às principais preocupações de qualquer líder de dados.  

Aceleração radical do Time-to-Market  

Seus times de IA e Analytics não gastam mais 80% do tempo validando e limpando dados. 

Eles consomem dados “confiáveis por design”, o que os permite focar na construção de modelos e insights que geram valor, não em engenharia defensiva. 

Confiança inabalável nos insights e na IA 

Quando os dados são garantidos por contrato, os dashboards se tornam fontes da verdade. 

Além disso, os modelos de IA são treinados com matéria-prima de alta qualidade. Assim, geram previsões e automações mais precisas e, acima de tudo, mais confiáveis para o negócio. 

A confiança surge porque os Data Contracts tornam os dados: 

• Previsíveis: você sabe exatamente qual estrutura e formato chegarão. 

• Compreensíveis: você sabe o que cada campo significa. 

• Confiáveis: você sabe quais regras de qualidade eles seguiram. 

• Rastreáveis: você sabe quem é o dono se algo der errado. 

Redução drástica de custos operacionais 

Suas equipes gastam menos tempo e recursos para descobrir o erro e corrigir pipelines.  

Isto é, menos retrabalho. Menos desperdício de processamento na nuvem com dados que não servem. 

Mitigação de riscos e custo de oportunidade 

Na era da IA, a governança reativa é um risco. Modelos treinados com dados ruins podem levar a decisões enviesadas, perda de clientes e danos à reputação da sua marca.  

Os Data Contracts são sua apólice de seguro contra o maior risco da IA: a falta de confiança em sua origem. 

Como começar um Contrato de Dados?  

Implementar essa cultura de Data Contracts não acontece da noite para o dia. A jornada é evolutiva, não revolucionária. 

A seguir, listo algumas dicas para sua empresa começar. 

Eleja seu ativo crítico  

Não tente ferver o oceano. Comece com um único ativo de dados de alto impacto. Aquele que, se der errado, causa a maior dor no negócio.  

Qual é o fluxo de dados que mais tira seu sono? 

Forme a aliança produtor-consumidor 

Reúna os times que produzem e consomem esse dado. Facilite uma conversa colaborativa para definir o primeiro contrato.  

O que é essencial? Qual a estrutura? Quais as regras mínimas de qualidade? 

Construa os trilhos da confiança 

Implemente a tecnologia mínima viável (MVP) para garantir que o contrato seja cumprido: um schema registry para validar a estrutura e os testes automatizados que rodem antes da publicação dos dados. 

Transforme o sucesso em cultura  

Use o sucesso do primeiro contrato como um estudo de caso interno.  

Comunique os benefícios, como menos crises, mais velocidade, mais confiança. Isso criará o impulso necessário para escalar a prática para outras áreas da organização. 

Construindo o futuro sobre alicerces de confiança 

Voltando à nossa reunião de segunda-feira, pense num cenário diferente.  

Uma mudança nos dados de origem é detectada antes de ser publicada, por violar um Data Contract.  

O time produtor é notificado automaticamente, corrige o problema e os dados chegam ao dashboard de forma correta e pontual.  

A reunião de resultados acontece de forma produtiva, focada em estratégia, não em procurar erros.  

A confiança está intacta. 

Isso não é uma utopia.  

É o resultado prático de tratar os dados com a disciplina que eles merecem.  

Data Contracts não são só mais uma ferramenta no arsenal técnico das equipes. São um pilar estratégico para qualquer organização que leva a sério a ambição de se tornar verdadeiramente orientada por dados e pronta para o futuro da IA. 

A jornada para a governança proativa começa com um único passo.  

Convido você para uma sessão de diagnóstico estratégico, onde podemos mapear juntos os ativos de dados mais críticos da sua organização e desenhar o roadmap para seu primeiro contrato de dados. Fale com nossos especialistas. 

Rafael Moralles

Chief Services Officer na Niteo

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Se tem algo que aprendi ao longo da minha carreira é que, nada adianta ter as melhores tecnologias ou gerar relatórios incríveis, se os colaboradores da empresa não sabem o que fazer com essa informação.

É por isso que julgo a alfabetização em dados, ou Data Literacy, uma habilidade que define o sucesso de qualquer negócio.

E eu não estou sozinho nessa. Segundo Miró Kazakoff, palestrante sênior do MIT Sloan, faculdade especializada em negócios:

A alfabetização de dados sempre foi um requisito em organizações bem-sucedidas. É que o analfabetismo em dados é mais óbvio agora — ou o analfabetismo em dados simplesmente causa mais danos agora do que costumava causar.

A questão é: muito se fala sobre Inteligência Artificial e sobre os dados serem o ‘novo petróleo’. Mas como isso realmente se traduz em lucro e valor para sua marca?

Sem um time capaz de compreender e aplicar os dados em suas rotinas, não há tecnologia ou estratégias que entreguem todo seu potencial.

Neste artigo, vou mostrar como Data Literacy pode transformar a cultura da sua empresa e preparar sua equipe para maximizar o valor dos dados.

Vem comigo!

O que é Data Literacy?

Data Literacy ­- em português, alfabetização em dados – é a capacidade de ler, entender, analisar e usar dados de maneira inteligente para tomar decisões.

Gosto de exemplificar o termo com o que praticamos no dia a dia da Niteo Technologies.

Todos os nossos colaboradores — sejam executivos, profissionais do marketing, do comercial, da área financeira, das equipes de projetos ou do time de RH — possuem habilidades para interpretar os dados, aplicá-los no contexto das suas funções e, se necessário, compartilhá-los com outras áreas quando houver mais de um stakeholder.

E não estou falando sobre nossos times saberem apenas mexer em planilhas ou dominarem um software específico.

Data Literacy vai muito além disso.

É sobre entender o verdadeiro significado por trás dos números e ser capaz de transformá-los em insights acionáveis e oportunidades que realmente façam a diferença para o negócio.

Com o papel cada vez mais central que os dados assumem na estratégia e competitividade das empresas, o letramento em dados se tornou indispensável.

Só para dar uma ideia, o grupo de consultoria Gartner aponta que 29% das organizações já reconhecem que a baixa alfabetização em dados é um dos principais obstáculos para o sucesso das suas iniciativas de Data & Analytics.

Ou seja, não basta ter os dados; é preciso saber o que fazer com eles.

O gráfico abaixo, da pesquisa “Building Data Literacy” realizada pela consultoria Forrester em 2022, corrobora com minha afirmação.

Quando líderes empresariais foram questionados sobre “Quais desafios você poderá enfrentar caso a equipe do seu departamento não possua um nível adequado de literacia em dados?”, as respostas foram:

Como a alfabetização em dados habilita o uso de IA e IA generativa

Quando falamos sobre a adoção de IA nas empresas, especialmente IA generativa, a alfabetização em dados é o que faz toda a diferença.

Quanto mais sua equipe entende sobre dados, mais sucesso você terá com qualquer iniciativa de IA.

Explico como isso funciona na prática:

• Compreensão mais profunda dos dados usados pela IA: equipes capacitadas garantem dados de alta qualidade para alimentar modelos de IA, e que as entradas da Inteligência Artificial sejam relevantes para evitar resultados enviesados.
• Aperfeiçoamento dos modelos de IA com base em insights humanos: colaboradores alfabetizados em dados interpretam criticamente os resultados da IA e sugerem melhorias, aumentando a precisão das decisões.
• Uso mais eficiente de IA generativa: equipes que entendem os dados e a IA podem usar a tecnologia para gerar visualizações e insights automaticamente, o que economiza tempo e esforço.
• Adoção mais ágil de novas tecnologias de IA: com entendimento sólido sobre os dados e sua qualidade, a integração de novas ferramentas de IA ocorre de forma natural e ágil, aumentando o ROI das iniciativas.

O papel de Data Literacy em Data Monetization

Quando uma equipe possui alta alfabetização em dados, ela também começa a enxergar oportunidades onde antes só havia ativos subutilizados.

Esse é o ponto-chave para a monetização de dados.

Empresas com uma força de trabalho orientada por dados conseguem transformar informações em verdadeiros ativos financeiros ou benefícios operacionais. Seja capitalizando insights, compartilhando ativos de dados entre departamentos, seja ajudando a desenvolver produtos mais eficazes.

Um exemplo interessante é o trabalho que realizamos com a Funcional Health Tech.

Em parceria com a startup voltada para a área da saúde, desenvolvemos um MVP de produto de dados com IA generativa integrada.

A ideia era permitir que os clientes finais da Funcional pudessem interagir diretamente com os dados por meio da IA.

Eles conseguiriam fazer perguntas em linguagem natural, receber insights e, ainda, obter visualizações personalizadas para suas necessidades.

Essa entrega só foi possível porque a equipe da Funcional já tinha um nível avançado de maturidade e alfabetização em dados.

Eles se engajaram completamente no processo de desenvolvimento do produto, nos dando o suporte necessário para compreender as nuances de seus dados.

Esse tipo de colaboração é fundamental para garantir que o resultado do projeto esteja totalmente alinhado com o que o mercado precisa.

Agora, imagine como uma estratégia assim poderia beneficiar a sua empresa. Seus clientes, com certeza, passariam a ver ainda mais valor no seu produto.

Você poderia, por exemplo, cobrar um valor adicional por essa funcionalidade por um modelo de assinatura “premium”, onde o usuário precisaria fazer um upgrade para acessar os novos recursos.

É assim que a monetização de dados começa a se tornar realidade: quando há uma equipe preparada para enxergar o valor por trás de cada dado.

Confira essa história de sucesso na íntegra: Como monetizar dados, na prática, com Looker e IA generativa.

Quais são os desafios para implementar uma cultura de Data Literacy nas organizações?

Embora os benefícios de uma equipe alfabetizada em dados sejam evidentes, colocar isso em prática é outra história.

Implementar uma cultura de Data Literacy pode encontrar obstáculos significativos.

O que vejo é que muitas vezes, o problema não está na falta de tecnologia ou de dados disponíveis, mas nas barreiras culturais e estruturais dentro da própria organização.

Você se identifica com algum dos desafios abaixo?

• Falta de treinamento adequado: muitas empresas não oferecem o treinamento em dados necessário para os colaboradores, criando uma lacuna de habilidades.
• Resistência à mudança cultural: empresas com uma longa história de decisões intuitivas enfrentam resistência a uma cultura orientada por dados.
• Acesso limitado a ferramentas e dados: o uso de plataformas de BI e IA é restrito a determinados departamentos, o que impede a democratização dos dados.
• Dificuldade em interpretar dados complexos: a complexidade dos dados pode ser um problema sem o aprimoramento contínuo de habilidades.
• Falta de liderança orientada por dados: líderes que não baseiam suas decisões em dados não conseguem inspirar suas equipes a fazer o uso correto das informações.
• Subutilização de ferramentas de análise: investimentos em ferramentas avançadas são muitas vezes desperdiçados por falta de competências para usá-las.

Como superar os desafios da alfabetização em dados: do treinamento à prática

Apesar dos desafios, é possível criar uma cultura robusta de alfabetização em dados com uma abordagem estratégica e contínua.

Isso garante que todos os colaboradores desenvolvam as habilidades necessárias para transformar dados em decisões relevantes e impactantes.

Com base nas minhas experiências, trago algumas dicas para você alcançar esse objetivo.

1. Invista em programas contínuos de treinamento e capacitação

A alfabetização em dados e IA não se desenvolve de uma só vez.

As empresas devem implementar programas de educação corporativa, e os cursos que oferecemos na Niteo Learningpodem ser os primeiros passos.

Nossos treinamentos corporativos proporcionam conhecimento aos seus times, desde os conceitos básicos até o uso avançado de ferramentas de análise de dados.

Além disso, com o avanço da IA generativa, implementamos módulos focados em engenharia de prompt, uma disciplina essencial para capacitar os colaboradores a formular perguntas corretas e obter respostas precisas.

Conheça nossos cursos em tecnologias ágeis de Dados e IA. Você pode distribuir a carga horária e customizar o conteúdo programático conforme sua realidade de negócio: Niteo Learning.

2. Desenvolva uma cultura de dados aberta e colaborativa

Para a alfabetização em dados florescer, é importante que os dados estejam acessíveis a todos. Portanto, elimine barreiras de acesso e incentive a colaboração entre departamentos.

Dashboards transparentes, que contam as histórias dos dados, ajudam a criar uma cultura onde a tomada de decisões orientada por fatos se torne uma prática comum em todos os níveis da organização.

Dados acessíveis são uma das premissas dos 3 As de negócio. Convido você a saber mais em nosso artigo: Teoria dos 3 As: como aumentar o impacto e o valor dos dados.

A importância da mudança cultural na alfabetização em dados

Acima de tudo, é necessária uma mudança cultural dentro das organizações para a completa alfabetização em dados.

Essa transformação requer liderança e papéis dedicados a impulsionar a cultura de dados.

O infográfico do Gartner que você confere abaixo destaca papéis emergentes e essenciais:

Como você pode ver, profissionais como:

• Data Translator (Tradutor de Dados);
• CDAO (Diretor de Dados e Análises);
• Data Coach (Mentor de Dados);
• e Analytics & Business Intelligence Developer (Desenvolvedor de Análise e Inteligência de Negócios), são fundamentais para liderar essa transição em todos os níveis organizacionais.

Sem essa mudança cultural, os desafios relacionados aos dados tendem a se multiplicar, o que impede a organização de explorar seu verdadeiro valor.

3. Use a tecnologia como aliada

Ferramentas como IA generativa e plataformas modernas de análise, voltadas para usuários de negócio,tornam os dados mais compreensíveis e acessíveis.

A IA generativa pode ajudar a automatizar a criação de relatórios explicativos, enquanto as plataformas permitem análises profundas sem a necessidade de conhecimento técnico avançado.

Além disso, o uso de storytelling com dados é uma estratégia interessante, pois transforma números e estatísticas em narrativas envolventes que facilitam a compreensão e o engajamento de todos os colaboradores.

Ao finalizar a leitura deste artigo, volte aqui para ler também: 8 cuidados essenciais para alcançar uma visualização de dados confiável.

4. Monitore o progresso e ajuste a estratégia

Acompanhar o progresso da alfabetização em dados na empresa é indispensável.

Use ferramentas de avaliação de desempenho e o feedback dos colaboradores para identificar áreas que precisam de mais atenção.

Assim é possível ajustar os programas de aprendizagem conforme necessário.

A relação entre Data Literacy e governança de dados

Além da inovação e da monetização, Data Literacy também garante uma governança de dados ética e segura.

Sem esse conhecimento, sua empresa corre dois grandes riscos: perder oportunidades de gerar valor e, pior, enfrentar problemas legais ou regulatórios.

Um levantamento do Gartner mostrou que empresas com práticas maduras de governança e análise têm 25% mais chances de adotar inovações baseadas em dados, como Inteligência Artificial.

E isso só é possível quando as pessoas entendem a importância de tratar os dados com responsabilidade.

Profissionais capacitados sabem como navegar por essas questões, garantindo que a governança de dados não seja um peso, mas uma alavanca para o crescimento estratégico – sempre em conformidade com as regras e legislações.

Precisa de apoio com a governança de dados? Conheça nosso framework dedicado a práticas de governança eficazes: Niteo Data Governance.

Transforme conhecimento em um dos ativos mais valiosos da sua empresa: a Niteo Technologies pode ajudar

Refletindo sobre a importância da alfabetização em dados, temos de reconhecer que a capacidade de transformar dados em valor real é crucial para o futuro das organizações.

Sem este conhecimento, corremos o risco de deixar passar oportunidades valiosas e ainda enfrentar desafios legais ou regulatórios.

Por isso, é fundamental que todos na organização entendam a importância de interpretar e tratar os dados de forma responsável e estratégica.

No fim das contas, isso é o que permitirá criar equipes mais ágeis e inovadoras, capazes de converter informações em resultados tangíveis.

Com tecnologias avançadas e parcerias estratégicas, é possível mudar a mentalidade das pessoas e estar à frente das oportunidades que os dados oferecem.

Se sua empresa deseja maximizar o uso e o valor dos seus ativos disponíveis, estamos prontos para ajudá-la em todas as etapas dessa jornada.

Agende uma conversa com nossos especialistas e descubra o projeto de Dados e IA ideal para transformar a cultura da sua empresa.

Jefferson Tolentino

Chief Sales Officer na Niteo

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Tem pelo menos 20 anos que atuo no mercado de tecnologia. Não é de agora que muitos líderes me perguntam como ter mais resultados com sua base de dados.

Hoje, na Niteo Technologies, como CSO, a conversa já tem direcionamento e esse resultado tão desejado tem nome, além de ser um pilar estratégico da TI: Monetização de Dados.

Sempre acreditamos no poder dessa abordagem aqui na Niteo. Ajudar empresas a monetizar seus dados está no nosso DNA.

E não estamos sozinhos nessa visão.

Previsões da consultoria Mordor Intelligence revelam que o mercado de Data Monetization saltará de US$ 4,87 bilhões em 2024 para US$ 14,99 bilhões até 2029, um movimento crescente que reflete os benefícios dessa grande oportunidade de negócio.

Para ilustrar como surfar essa onda, bati um papo com Guilherme Fighera, Looker Sales Specialist na Google, sobre Looker Embedded e seu potencial de criação de valor através da Monetização de Dados.  

Os principais insights, compartilho agora com você.

Bora comigo!

Guilherme, para começarmos, você pode explicar o que é Looker Embedded e seus diferenciais para as empresas?

Claro, Jeff! Looker Embedded é uma plataforma que permite às organizações integrar análises e visualizações de dados em produtos e serviços digitais e em aplicativos internos.

Ele faz parte da família Looker, que inclui ferramentas como Looker Platform, Looker Studio e Looker Studio Pro, cada uma voltada para necessidades específicas.

Um dos diferenciais do Looker Embedded está no conceito de Embedded Analytics — na qual já tivemos a oportunidade de entregar alguns projetos juntos.  

Em termos práticos, ao desenvolver projetos de Data Monetization com essa ferramenta, as empresas podem:

• Comercializar produtos de dados com insights em tempo real, gerando uma monetização direta.
• Incorporar dashboards e relatórios nos sistemas internos da organização para monetização indireta, isto é, para otimizar processos e operações.

O Looker Embedded garante uma experiência fluida e altamente personalizada, com dados realmente relevantes para os usuários finais — sejam eles colaboradores, clientes ou parceiros.

Além disso, ao contrário de soluções de BI mais engessadas, o Looker Embedded se adapta facilmente às necessidades de cada empresa, oferecendo flexibilidade incomparável na entrega de análises.

Para você ter uma ideia, sempre digo que, no Google Cloud, nunca deixamos de implementar um projeto em Looker Embedded por conta do tamanho da empresa. Monetização de Dados pode ser feita de SMB às empresas Enterprise.

Se você ainda não ouviu falar sobre Data Monetization, este artigo pode elucidar o conceito para você: Monetização de Dados: o que significa e 5 estratégias eficazes.

Aproveitando o gancho da Monetização de Dados, por que hoje é tão importante que as empresas tenham análises incorporadas em seus produtos e aplicativos?

Diferente de como fazíamos no BI tradicional, hoje as decisões de negócios precisam de insights em tempo real e estarem disponíveis nas plataformas que os usuários já conhecem.

As análises incorporadas (Embedded Analytics) permitem que os dados estejam acessíveis em qualquer produto ou serviço, por meio de diversos dispositivos e plataformas como Android, iOS, Slack, Google Workspace, Teams, e-mails, entre outros.

Isso garante insights contínuos e facilita a adoção pelas equipes, além de:

• Entregar valor mais rápido: por disponibilizar insights no contexto de produtos e nas plataformas de uso diário, a análise passa a ser parte integral da operação e pode ainda acelerar decisões com recomendações baseadas em IA, GenAI e machine learning.
• Otimizar decisões em tempo real: como os dados estarão sempre atualizados, as empresas podem ajustar suas operações de maneira ágil.
• Ampliar o alcance dos dados: com análises incorporadas em produtos de dados ou aplicativos internos, as empresas garantem que mais pessoas tenham acesso a insights sem se dispersarem. Isso democratiza o acesso aos dados e facilita a tomada de decisões.

Ou seja, as análises incorporadas aproximam os insights de stakeholders para garantir uma atuação mais rápida e eficiente, criam valor imediato, com impacto direto no desempenho e nos resultados financeiros das empresas.

Gui, e quais são as principais vantagens do Looker Embedded para as empresas que desejam monetizar seus dados?

O Looker Embedded traz diversas vantagens competitivas.

O que muitos dos nossos clientes ressalta de melhor são as diferentes formas de integração de dashboards e relatórios em produtos de dados e aplicativos empresariais, que podem ser baseadas em whitelabel, iFrames ou APIs.

Essa flexibilidade facilita o embarque das análises em múltiplos cenários e garante que as soluções de dados sejam realmente relevantes para cada negócio.

Além disso, existem outras vantagens.

Reporting customizado

O Looker Embedded permite construir dashboards e relatórios totalmente adaptados à necessidade dos usuários finais, com visualizações específicas que agregam valor instantâneo.

Exploração de dados automatizada

Com o SQL gerado automaticamente pela interface do Looker, equipes de negócio podem explorar os dados de forma mais prática e sem a necessidade de conhecimento técnico avançado.

APIs e Data as a Service (DaaS)

O Looker Embedded fornece APIs robustas que facilitam a customização de fluxos de trabalho e integrações.

Com essas APIs, as empresas podem, por exemplo, personalizar modelos de Data as a Service (DaaS), oferecendo dados e análises como serviços para clientes ou parceiros.

Um exemplo claro de Monetização de Dados a partir do DaaS é o da Funcional Health Tech, que recentemente realizou um projeto em colaboração com a Niteo e o Google Cloud, para integrar GenAI em seu produto.

A história desse projeto você pode conferir aqui: Um caso de sucesso: como monetizar dados e inovar produtos com Looker e Gemini.

Agendamento e compartilhamento de relatórios

Outra vantagem do Looker Embedded é a capacidade de agendar dashboards e relatórios para facilitar o envio de insights periódicos ou acionáveis para diferentes stakeholders.

Essa funcionalidade automatiza a comunicação de insights e garante que todos recebam as informações necessárias no momento certo.

IA generativa incorporada e camada semântica

Incorporando o Gemini, o Looker Embedded vai além de relatórios tradicionais. Ele lê a camada semântica dos dados para oferecer uma análise aprofundada, onde os usuários podem fazer perguntas em linguagem natural e receber respostas que fazem sentido.

Isso simplifica muito a tomada de decisões e torna as análises mais acessíveis a todos.

Sumarização automática de dashboards

O Looker Embedded também possui uma funcionalidade de sumarização automática, que gera resumos prescritivos para cada visualização no painel.

E qual é o valor disso para o usuário? Facilitar a identificação de tendências e recomendar os próximos passos, sem a necessidade de análise manual detalhada.

Recursos de segurança

O Looker Embedded oferece controle granular sobre o acesso aos dados com Row Level Security, que define o que cada usuário pode visualizar.

Também controla quem pode fazer download de relatórios e permite o uso de URLs tokenizadas para acesso restrito a informações específicas.

E tem mais: quem deseja criar um DaaS, por exemplo, pode configurá-lo para que apenas usuários cadastrados e logados possam acessar os dashboards e relatórios, o que garante maior segurança das informações.

Após essas explicações, Gui, vamos explorar um exemplo prático. O que um cliente que deseja monetizar seus dados com Looker Embedded pode fazer?

Essa é minha parte favorita, Jeff! Vamos lá!

Imagine uma empresa de logística que lida com milhares de entregas diárias.

Antes, suas decisões se baseavam em dados desatualizados de relatórios de BI tradicionais. Ou seja, em uma visão do passado que não acompanhava a velocidade das operações diárias.

Quando um parceiro como a Niteo Technologies, por exemplo, desenvolve um projeto em Looker Embedded para esse cliente, a realidade muda.

Tanto o gerente de operações quanto os motoristas passam a acessar insights em real-time sobre as rotas de entrega, num aplicativo que já usam no dia a dia.

Eles contam também com recomendações baseadas em IA generativa para ajustar as rotas em tempo real e evitar congestionamentos, reduzir custos de combustível e melhorar os prazos de entrega.

Aqui temos então uma monetização indireta, com operações mais eficientes e competitivas.

Mas a história não acaba aí.

Com o framework de Monetização desenvolvido pela Niteo, você pode ainda criar para o cliente um projeto em Looker Embedded para monetização direta.

Por meio de um DaaS customizado, com planos de assinatura, parceiros da empresa de logística podem acessar insights sobre as entregas de seus produtos e usá-los para melhorar o relacionamento com seus clientes.

Portanto: a empresa gera novas receitas com seus dados, enquanto os parceiros usam os insights para identificar oportunidades de melhorias.

Show de bola, né?

Terminando a leitura deste artigo, recomendo que você volte aqui para entender: Monetização de Dados direta e indireta: como as abordagens podem gerar valor na sua empresa.

Próximo passo para monetizar seus dados com sucesso: conte com o apoio da Niteo Technologies!

É com esse exemplo tão didático que encerramos nosso bate-papo.

Gostaria de agradecer ao Guilherme Fighera pelos esclarecimentos, que certamente ilustraram como Looker Embedded pode maximizar o valor dos seus dados.

Para você que chegou até aqui, deixo minhas recomendações:

A implementação do Looker Embedded pode trazer desafios importantes, especialmente em escalabilidade, segurança e personalização.

Empresas que desejam monetizar seus dados de forma eficiente precisam se preparar para:

• integrar dados e sistemas com precisão;
• garantir acesso seguro aos dados;
• e criar experiências únicas para seus usuários finais.

Além disso, para alcançar os benefícios da monetização direta e indireta, é essencial ter uma estratégia clara sobre quais dados serão oferecidos e como serão convertidos em valor.

Por isso, contar com a ajuda de uma parceira estratégica é fundamental.

Na Niteo Technologies, como Google Cloud Partner, temos o conhecimento técnico e a experiência prática para guiar sua empresa em cada etapa dessa jornada.

Ajudamos você a superar as barreiras da inovação e garantimos que Looker Embedded não seja só mais um projeto, mas uma estratégia completa de Data Monetization, capaz de transformar dados em benefícios econômicos reais.

Se sua empresa deseja aproveitar essas oportunidades, não hesite em nos chamar.

Conheça nosso framework dedicado à Monetização de Dados e fale com nossos especialistas para descobrir como podemos impulsionar sua evolução digital: Niteo Data Monetization.

Obrigado por nos acompanhar e até logo!

Jefferson Tolentino

Chief Sales Officer na Niteo

The post Vá além dos insights: enriqueça produtos e serviços com análises incorporadas e IA generativa appeared first on Blog Niteo.

Nos últimos anos, tive o privilégio de ajudar líderes empresariais a transformar informações subutilizadas em novas oportunidades de receita.

Essa é uma tendência global, pois em muitas organizações os dados estão passando de ativos secundários, que apenas sustentam decisões, para ativos primários, que podem ser capitalizados e potencializar a criação de valor.

Mas saiba de uma coisa: monetizar dados não é apenas uma questão de vender informações brutas.

É uma prática que explora insights profundos com tecnologias de ponta, como IA generativa, e gera benefícios econômicos a partir de ativos já disponíveis, que nem sempre são aproveitados em todo seu potencial.

E tem mais: nem todas as formas de monetização de dados são iguais.

Existem abordagens diferentes, como a monetização de dados direta e a monetização de dados indireta, cada uma com suas próprias vantagens e seus desafios.

Neste artigo, exploro essas diferenças para você compreender como transformar seus dados em lucro.

Vem comigo!

Antes de tudo, entenda: monetizar dados NÃO é vender dados

Uma vez, um dos líderes com quem conversava me perguntou se monetização de dados se tratava daquela antiga e famosa venda de listas de contato.

Logo, percebi que essa é uma dúvida comum no meio corporativo, pois empresas de vários segmentos onde implementamos projetos de Dados e IA ainda associam Data Monetization à ideia de vender informações brutas.

Pois saiba que esse é um conceito limitado e muitas vezes equivocado. A verdadeira monetização de dados vai além disso.

Nosso papel na Niteo Technologies é mostrar que a estratégia envolve enriquecer, transformar e aplicar ativos de dados para gerar valor concreto e, conforme o MIT Sloan Management School, tangibilizar esse valor na forma de algum tipo de ganho financeiro.

Isso pode ocorrer por meio:

• do desenvolvimento de novos produtos ou serviços baseados em dados;
• da comercialização de dados e insights processados e refinados;
• ou pela capacidade da organização de compartilhar internamente dados e insights relevantes para otimizar operações.

Por exemplo, ao invés de vender dados confidenciais, como nomes, telefones e endereços, considerada uma prática ilícita e passível de penalizações, sua empresa pode:

• enriquecê-los com Inteligência Artificial;
• transformá-los em insights acionáveis;
• e aplicá-los em ferramentas como dashboards para disponibilizar informações de mercado para clientes ou parceiros.

Ilustração da diferença entre monetização de dados e venda de dados

Para ilustrar a diferença, dá uma olhada nesta imagem:

Deixe-me explicar. O diagrama demonstra o fluxo de dados desde as fontes iniciais até a entrega de valor para o usuário final.

Em Data Monetization, extraímos dados brutos de diversas fontes e passamos por uma etapa de preparação e limpeza, onde eles são transformados e organizados em data marts ­— que servem como bases de dados específicas para diferentes necessidades.

Ainda nesta etapa, podemos enriquecer esses dados aplicando algoritmos de inteligência artificial e machine learning para aprimorar seus insights.

Na sequência, os disponibilizamos em ferramentas, como DaaS (Data as a Service), IaaS (Insight as a Service) ou numa plataforma analítica como serviço, modelos que comumente trabalhamos nos projetos dos nossos clientes.

Assim, esses ativos podem gerar diferentes tipos de outputs: dados brutos, relatórios e insights acionáveis. Cada um desses outputs pode ser monetizado de maneiras distintas.

Se você ainda não se familiarizou com o conceito de Data Monetization, recomendo a leitura deste artigo: Monetização de dados: o que significa e 5 estratégias eficazes.

Monetização de dados direta e indireta: qual a diferença?

Agora que mostrei como a monetização de dados se diferencia da venda de dados, é comum surgirem algumas perguntas.

Uma das mais frequentes que venho respondendo é sobre a diferença entre a monetização de dados direta e a monetização de dados indireta.

Essas duas abordagens, embora possam ser complementares, têm características e aplicações distintas que impactam a estratégia de negócios da sua empresa.

Continua comigo para explorarmos essas diferenças a seguir.

Monetização de dados direta: como transformar dados em dinheiro

A monetização de dados direta ocorre quando uma empresa gera receita vendendo insights ou dados encriptados e enriquecidos diretamente para outras empresas.

Um exemplo de monetização direta é o da Funcional Health Tech, startup da área da saúde, que recentemente executou um projeto de IA generativa para Data Monetization em colaboração com a Niteo e o Google Cloud. A história completa você pode conferir no vídeo do início deste tópico.

Em resumo, a Funcional produz dashboards a partir de dados transacionais enriquecidos com IA de consultas, tratamentos, procedimentos, etc., e os disponibiliza num DaaS para empresas da indústria farmacêutica e corretoras de saúde, por exemplo.

Esses clientes pagam a Funcional para acessar esses dashboards e obter insights que os ajudam a descobrir medicamentos mais eficazes para determinadas enfermidades ou a personalizar planos de saúde.

Ou seja, enquanto gera receita adicional, a Funcional agrega fluxos de valor contínuos por todo seu ecossistema empresarial.

De acordo com um estudo global da Deloitte, 36% dos executivos já estão gerando receita com a monetização de dados ou a comercialização de softwares proprietários.

Outros 16% planejam adotar essa estratégia nos próximos anos, comprovando que o mercado de dados é uma oportunidade crescente.

Monetização de dados indireta: agregando valor sem venda direta

Na monetização indireta, os dados ou insights não são vendidos diretamente.

Em vez disso, eles são usados de maneira estratégica para agregar valor a produtos e serviços ou para aprimorar processos internos, de forma a obter maior lucratividade e menos despesas.

Um exemplo clássico é o Spotify. A plataforma analisa os hábitos de escuta dos usuários para oferecer recomendações personalizadas, criar playlists automáticas e fornecer relatórios sobre artistas populares.

Esses dados não são vendidos aos clientes, mas são essenciais para aumentar o engajamento, a fidelidade dos usuários e gerar valor ao longo do tempo.

Outro exemplo, mais próximo do nosso dia a dia, é o de supermercados que usam dados sobre o fluxo de clientes e os horários de pico.

Com essas informações, eles ajustam os horários de trabalho dos funcionários para garantir que haja pessoal suficiente para atender clientes nos momentos de maior movimento.

Essa é uma das maneiras de reduzir custos com horas extras e melhorar a eficiência operacional da empresa, por exemplo.

Além disso, na monetização indireta, é comum que os dados sejam compartilhados entre diferentes setores da própria empresa.

Colaboradores letrados em dados conseguem identificar informações subutilizadas em suas áreas e encontrar oportunidades de aplicá-las em outros departamentos.

É importante que eu também ressalte que, mesmo quando esses insights são compartilhados com clientes e parceiros, o foco é agregar valor ao relacionamento, sem necessariamente envolver uma transação financeira direta.

Quando optar por monetização de dados direta ou monetização de dados indireta? A Niteo Technologies pode ajudar!

Decidir entre monetização direta e indireta não é apenas uma questão de se sua empresa deve monetizar os dados, mas de quando e como fazer isso de maneira estratégica.

Costumo dizer que a chave está em entender quando seus dados terão valor para seu público-alvo, seja ele interno ou externo, e como você pode explorá-los de forma eficiente.

Se sua empresa possui dados exclusivos que podem atender a necessidades claras de mercado, a monetização direta pode ser a escolha certa.

Esse modelo permite que você gere receita imediata ao comercializar insights ou dados enriquecidos para clientes, parceiros e outros stakeholders.

Por outro lado, se o foco é melhorar produtos, serviços e processos, a monetização indireta pode oferecer retornos sólidos a longo prazo.

Esse modelo é ideal para empresas que desejam aumentar a retenção de clientes, melhorar a qualidade de vida e do trabalho dos colaboradores, para criar um diferencial competitivo sem transacionar os dados em si.

Em todos os casos, lembre-se: a Niteo Technologies está aqui para ajudar você a definir o melhor modelo, a melhor estratégia e as melhores tecnologias para sua empresa começar a monetizar seus dados.

Não perca a oportunidade de surfar essa onda!

Fale com nossos especialistas em Dados e IA e descubra como transformar suas informações corporativas em fontes valiosas de receita e insights!

Obrigado por ler e até a próxima!

Cesar Piskor

CTO & Innovation Leader na Niteo

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Por que uma empresa bem consolidada no mercado, com 25 anos de experiência em soluções para área de saúde, precisaria sair da sua zona de conforto e remodelar como oferece seus serviços?

Essa é a história que compartilho hoje com você: como a Funcional Health Tech, em parceria com Google e Niteo, encantou seu público com um produto de dados que integra IA generativa para potencializar o valor que oferece aos clientes.

A jornada da Funcional é um excelente exemplo de como é possível monetizar dados de maneira estratégica e inovadora, tendo as necessidades do cliente como foco da iniciativa.

Espero que a história inspire sua empresa a explorar as infinitas possibilidades que tecnologias emergentes, como GenAI, podem oferecer, e que ajude a elucidar a viabilidade de um projeto como esse.

Bora comigo entender como foi o processo?

Quem é a Funcional Health Tech?

A Funcional Health Tech é uma empresa com 25 anos de mercado, dedicada a oferecer produtos de dados inovadores para o setor de saúde.

Atendendo a diversas frentes, desde a indústria farmacêutica até as operadoras e corretoras de saúde, a Funcional sempre se destacou pelo uso estratégico dos dados para gerar insights acionáveis para seus clientes.

Segundo Alexandre Vieira, Chief Medical Officer na Funcional:

Sempre tivemos uma pegada que chamamos de ‘data-driven care’, na qual tentamos usar os dados da melhor forma possível para que, de fato, consigamos trazer sustentabilidade para o setor de saúde.

Ao longo dos anos, a empresa se consolidou com a monetização de dados direta.

O processo envolve transformar dados brutos em produtos de alto valor para os clientes, ao mesmo tempo que gera receita financeira na Funcional.

Como funciona a monetização de dados na Funcional?

Em sua estratégia de monetização, a Funcional coleta grandes volumes de dados transacionais do ecossistema de saúde, tais como:

• transações em farmácias;
• tratamentos realizados;
• medicamentos prescritos;
• e interações com planos de saúde.

Esses dados são então processados, enriquecidos e disponibilizados para seus clientes no modelo de “Data as a Service” (DaaS), onde são fornecidos sob demanda pela internet.

Ao invés de armazenar e gerenciar dados localmente, os clientes da Funcional podem acessar e usar esses dados transacionais sem a necessidade de ter uma infraestrutura própria.

Alê Vieira enfatizou durante o Niteo Tech Talks — nosso videocast integrado a este artigo — que o modelo de monetização direta nada tem a ver com a venda de dados, uma estratégia até malvista no mercado:

Somente vender o dado é completamente diferente de você encriptar, trabalhar e entender como esse dado gera valor de negócio. Quanto mais conseguimos trabalhar o dado, quanto mais enriquecermos esse dado com inteligência artificial, mais aumentamos sua valorização.

Se você precisa entender o que diferencia as abordagens de monetização, recomendo a leitura deste artigo: Monetização de dados direta e indireta: entenda a diferença.

Identificando a oportunidade: uma necessidade de inovação

Apesar de disponibilizar dados e insights de valor para empresas da área da saúde, a Funcional reconhecia um desafio para seus clientes usarem todo o potencial desses ativos.

Ainda que os dashboards disponibilizados em seu DaaS contassem histórias lógicas sobre os dados, a Funcional entendia que essas ferramentas por si só não responderiam a todas as perguntas dos clientes.

Especialmente, quando eles pilotavam o produto de dados sozinhos.

Com a crescente demanda por soluções mais inteligentes e customizadas, a empresa começou a pensar em como integrar a Inteligência Artificial Generativa (GenAI) em seus produtos de dados.

O objetivo era claro: tornar a experiência de seus clientes mais intuitiva e permitir que eles pudessem explorar os dados de forma mais autônoma e eficaz.

Foi nesse contexto que a Funcional decidiu levar a ideia adiante, mas sabia que precisaria de apoio especializado para transformar essa visão em realidade.

Assim, começaram as conversas com a equipe da Google, que rapidamente identificou a Niteo como uma parceira estratégica para a demanda, uma vez que somos pioneiros em monetização de dados, além de Google Cloud Partner.

A sinergia entre Funcional, Google e Niteo seria fundamental para ajudá-los a desenvolver um MVP (Produto Mínimo Viável) e viabilizar – ou não – o projeto de GenAI.

O início da jornada: a parceria com Google e Niteo

Quando a Google nos procurou, sabíamos que o desafio era desenvolver rapidamente uma funcionalidade que mostrasse o poder da IA generativa e seu valor real para os clientes.

Ah, e sem contar que nada poderia dar errado, pois a nova funcionalidade seria apresentada — ao vivo — para um cliente da indústria farmacêutica em um evento mega importante.

Os primeiros passos, então, foram entender as necessidades e expectativas da Funcional e definir as tecnologias ideais junto à Google.

Um grande diferencial desse projeto é que a Funcional já sabia o que queria.

Eles têm alto nível de maturidade em dados e tecnologias, o que acelerou muitas etapas do processo.

Conforme Rafael Moralles, Chief Services Officer na Niteo, destacou no Niteo Tech Talks:

 Nesse caso específico, nos envolvemos quando aquilo que o produto ia resolver já estava bem definido. E normalmente, na Niteo, costumamos nos envolver um pouco antes para participar do nascer do produto. Com nosso serviço Niteo Tech Discovery ajudamos o cliente que ainda não tem tanta maturidade em dados a definir onde quer chegar. Essa questão do Data Monetization, por exemplo, não é tão clara para muitas empresas quanto é para a Funcional.

Nossos aceleradores para monetização de dados

Na Niteo, estamos na vanguarda do Data Monetization, com mais de 19 anos de experiência em projetos que transformam dados em fontes valiosas de receita.

Por isso, ajudamos as empresas a não apenas entenderem o verdadeiro potencial de seus dados, como também a transformá-los em produtos de insights comercializáveis, eliminando a confusão comum com práticas maliciosas, como a venda de listas de contatos.

Nosso papel, portanto, é apoiar as organizações desde a identificação e clarificação de oportunidades de monetização até o suporte contínuo após a implementação da estratégia.

Na área da saúde, por exemplo, nosso acelerador para monetização de dados de saúde é desenhado sob medida para hospitais, laboratórios, farmácias, healthtechs, operadoras de planos de saúde, indústria farmacêutica, entre outras empresas do setor.

Nós combinamos o poder de tecnologias emergentes, como a Inteligência Artificial Generativa (GenAI), com uma governança de dados rigorosa.

Assim, garantimos que os dados coletados por essas empresas sejam tratados, refinados e, depois, organizados em produtos de dados que oferecem insights altamente relevantes para o mercado, como:

• eficácia de medicamentos por região, gênero e/ou faixa etária;
• frequência de tratamentos por região, gênero e/ou faixa etária;
• distribuição de doenças por região, gênero e/ou faixa etária;
• demanda por exames laboratoriais por região, gênero e/ou faixa etária.

Ao comercializar insights como esses, nossos clientes podem gerar novas fontes de receita, potencializar sua lucratividade, ajudar parceiros comerciais a aumentarem seu Market Share e explorar o máximo valor de seus dados para além da otimização de suas operações internas.

A construção da nova funcionalidade com Looker e Gemini

Com os objetivos e as tecnologias bem definidos, começamos a trabalhar na arquitetura da nova funcionalidade de IA generativa.  

Entendíamos que, para a GenAI funcionar, seria essencial garantir que os dados da Funcional estivessem bem estruturados e organizados.

A maturidade em dados da Funcional foi, novamente, de extrema importância nesse aspecto, conforme ressaltou Moralles:

A tecnologia é um meio para atingir um fim. E o que trouxe tranquilidade nesse projeto foi percebermos, logo no começo, que os dados – a base de tudo o que faríamos – estavam disponíveis. Eles eram consistentes. Estavam disponíveis para trabalharmos e estruturarmos. Porque geralmente, quando um projeto de analytics falha, não é por conta da tecnologia. É por conta dos dados em si. Não existe maturidade, governança, conhecimento dos dados disponíveis. E aí você pode fazer o que quiser na ferramenta e o resultado será ruim. Se entra dado ruim, sai dado ruim. Não tem milagre que resolva isso.

Partindo para ação, solicitamos à Funcional uma base de dados mais ou menos tratada e, com BigQuery, a importamos para nossa própria base de dados. Tudo isso foi realizado dentro do Google Cloud.

Na Looker, plataforma de BI (Business Intelligence) do Google Cloud, usando algumas extensões, construímos as visualizações de dados que fariam sentido para o objetivo da Funcional e conectamos o Gemini para fazer análise de linguagem natural.

Guilherme Fighera, Looker Sales Specialist na Google, explicou as vantagens da plataforma Looker em projetos como esse:

Looker é uma ferramenta relativamente nova no mercado. Quando falamos de produtos de dados, de monetização de dados, Looker veio com o grande objetivo de ajudar as empresas que desenvolvem esses produtos. Empresas, muitas vezes, de software SaaS ou que fazem monetização de dados e enfrentam desafios muito diferentes do BI tradicional. E com isso, você precisa ter uma plataforma moderna e totalmente aberta, o suficiente para se conectar aos diversos e diferentes modelos (de IA).

O poder da camada semântica

Outra vantagem da plataforma Looker para esse projeto foram os recursos que nos permitiram modelar uma camada semântica robusta para integrar IA generativa ao produto de dados da Funcional.

Garantimos que termos médicos e técnicos fossem traduzidos corretamente em linguagem natural, para dar sentido às interações dos usuários.

A camada semântica, para quem não conhece, funciona como um “mapa” para os dados e possibilita trabalhar com a GenAI de modo a obter respostas contextualizadas.

Segundo Guilherme:

O que a camada semântica faz é uma abstração dos sources, do que a gente tem lá no SQL, e traz isso de maneira que o usuário de negócio possa interpretar ou entender de uma melhor forma. Quando plugamos uma GenAI, um Gemini, em cima, em que fazemos uma solicitação, um prompt de comando, a Looker olha para a camada semântica e entrega o resultado. E, na camada semântica, você tem os labels, as descrições, que ajustamos conforme necessário.

E como bem destacou Moralles:

Os dados sem a camada semântica são um pouco mais pobres porque você precisa de muito conhecimento técnico para abstrair a informação que está lá dentro. Você precisa saber fazer uma Query.

Alê Vieira nos contou sobre o poder da camada semântica, na prática:

Quando peço para o Gemini: ‘vai em tal tabela e me fale sobre o câncer de mama, qual tipo de radioterapia, de quimioterapia, se teve internação, se não teve, se isso afetou o tratamento, se não afetou…’, ou seja, quando colocamos essas perguntas de negócio, existe um ‘mediquês’ que precisa ser traduzido. Então, além de fazermos essa tradução para o SQL, a Looker encontrou uma camada semântica que conseguia entender a pergunta leiga, ou não-técnica, ou não em SQL, para trazer uma resposta que fizesse sentido.

Durante o desenvolvimento do projeto, foi muito importante mantermos um ciclo contínuo de feedback com a Funcional.

Assim, poderíamos ajustar os parâmetros da GenAI e aprimorar as consultas na plataforma Looker para melhor atender às necessidades dos potenciais usuários.

Após deixarmos toda a arquitetura da nova funcionalidade preparada, exportamos o projeto para a nuvem da Funcional, que, então, poderia apresentá-la no evento para seus convidados.

Desafios no caminho: tempo vs. preparação dos dados para a IA

Como todo projeto de inovação, este também teve seus desafios. Um deles foi o curto prazo para a entrega do MVP.

Tínhamos menos de duas semanas para deixar tudo pronto para o evento, o que exigiu um esforço conjunto intenso entre as equipes de Niteo, Google e Funcional.

No entanto, esse desafio foi superado com maestria, uma vez que todas as equipes estavam engajadíssimas com o projeto e garantiram uma comunicação extremamente eficaz.

Outro desafio importante do projeto foi a preparação dos dados.

Apesar de a Funcional já trabalhar com dados de forma estruturada, precisamos de um esforço extra para deixá-los prontos para a GenAI.

Em um MVP, este não é um desafio significativo, pois trabalhamos em um ambiente controlado.

Porém, a depender do tamanho da organização, do tempo estipulado para o projeto e de como os dados estão organizados, em uma semana e meia, como disse Guilherme “você não conectou nem o BigQuery.”.

Por isso, algo que sempre ressalto é a importância do letramento em dados, ou data literacy, o qual é um gap nas empresas.

E para além do letramento em dados, num projeto de IA as pessoas também precisam estar letradas em inteligência artificial.

Caso contrário, como desenvolver algo que a empresa ou parte dela não sabe como funciona?

O letramento em dados e IA é essencial para alinharmos expectativas e termos um real entendimento do negócio e de seu nível de maturidade em relação ao projeto.

Foi esse alto nível de entendimento que permitiu à nossa equipe técnica desenvolver, por exemplo, uma camada semântica que fizesse a GenAI responder perguntas específicas da área da saúde, sem precisarmos ser “paramédicos”, como brincou Alê.

A importância do engajamento dos times

Hoje, posso afirmar que o sucesso deste projeto foi possível graças ao engajamento total e à harmonia das equipes envolvidas.

Desde o início, tanto o time da Niteo quanto da Funcional e da Google estiveram completamente dedicados a fazer com que a nova funcionalidade de GenAI brilhasse os olhos dos clientes.

Rafael Moralles refletiu sobre a importância do engajamento:

A comunicação fluiu muito bem. Quando eu precisava, ligava e tirava dúvidas. Isso fez toda a diferença para que conseguíssemos vencer os desafios de prazo e entrega.

Alê Vieira complementou:

A gente sabia que Google tinha a tecnologia, que Niteo conseguiria fazer isso com a gente. Então, esse é o preço da inovação. É superlegal falar ‘eu sou uma empresa inovadora, vou fazer um spin-off de dados’. Mas o preço da inovação é algumas vezes acertar e outras errar. O fato é: você acerta quando tem uma equipe muito boa junto contigo. Quando escolhe as pessoas certas para fazer essa jornada. Porque quando dá ‘xabu’, as pessoas certas descobrem novos meios de fazer o mesmo.

A entrega: apresentação da nova funcionalidade e receptividade do público

Chegado o dia do evento, a nova função do produto de dados estava pronta para ser apresentada.

A GenAI pôde responder a perguntas complexas como:

• Compare a quantidade de quimioterapias realizadas por ano de 2019 a 2024;
• Qual o estado com maior quantidade de pacientes com câncer de mama?;
• Liste as principais comorbidades apresentadas pelas pacientes com câncer de mama.

Além disso, o público viu como é possível interagir com os dashboards de forma mais intuitiva e autônoma, explorando os dados sem precisar de suporte constante.

A reação dos participantes do evento foi extremamente positiva. Eles ficaram impressionados com a facilidade de uso da funcionalidade e com o valor dos insights gerados.

Alexandre compartilhou as reações:

No final, mais do que eu gostei, quem foi no evento gostou. Quando o evento está desagradável, as pessoas ficam mexendo no celular. Mas enquanto falávamos, todo mundo estava olhando. Nós convidamos um cliente para fazer a primeira fala e foi superlegal porque ele disse: ‘poxa, quando a gente comprou esse produto ainda não tinha essa funcionalidade. Quando ela estará disponível?’. Então gerou uma ansiedade no cliente, uma ansiedade boa.

Reflexões e aprendizados sobre a jornada do projeto

Olhando para trás, vejo este projeto como um marco para todos os envolvidos.

Para a Funcional, foi a prova de que a inovação e a tecnologia podem, de fato, transformar a área da saúde ao acelerar o tempo de diagnósticos, de desenvolvimento de novas drogas e garantir tratamentos cada vez mais eficazes e precoces.

Para a Niteo, foi mais uma oportunidade de mostrar nossa capacidade de entregar projetos de dados e IA inovadores com excelência, mesmo a curto prazo.

E um dos maiores aprendizados dessa experiência foi a importância da parceria estratégica.

Desde o início, ficou claro que o sucesso deste projeto dependia da colaboração entre Funcional, Google e Niteo.

Cada um trouxe sua expertise única para a mesa, e foi essa combinação que possibilitou entregar um produto de alta qualidade em tempo recorde.

Outro ponto importante foi a confirmação de que, para monetizar dados de forma eficaz, é fundamental garantir que eles estejam bem estruturados e organizados.

A camada semântica da Looker, combinada com a GenAI, que depende dessa estruturação, mostrou-se uma ferramenta poderosa para transformar dados brutos em insights valiosos, prontos para serem explorados e monetizados.

Expectativas futuras e conclusão

O sucesso do MVP abriu novas portas para a Funcional Health Tech.

Eles já estão trabalhando numa nova unidade de negócio, focada 100% em dados e monetização, e esse spin-off, como disse Alexandre, já tem muito a ver com isso.

Para outras empresas que estão pensando em como monetizar dados, meu conselho é: busque parcerias de peso que ajudem a transformar ideias em realidade.

A tecnologia está aí para ser usada, mas seu verdadeiro valor só será percebido quando houver clareza no propósito e nas metas a serem alcançadas.

Espero que este case de sucesso tenha inspirado você a pensar em novas estratégias para impulsionar o crescimento e a receita da sua empresa.

E se você se interessou em saber mais sobre como a Niteo pode ajudar sua organização a explorar o máximo poder dos dados e da inteligência artificial, entre em contato conosco. Estamos prontos para embarcar com você em sua jornada de inovação.

Obrigado por ler, e até a próxima!

Jefferson Tolentino

Chief Sales Officer na Niteo

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Com mais de duas décadas atuando em arquitetura de soluções, análise de dados e implementação de estratégias baseadas em KPIs e OKRs, posso afirmar que muitas organizações estão inundadas por dados.

São informações que vêm de todos os cantos: transações comerciais, interações com clientes, operações internas e até mesmo de sensores que transmitem dados em tempo real.

De fato, vivemos uma era onde esse volume de dados cresce de forma acelerada. Segundo a IDC, a quantidade global de dados deve alcançar 175 zettabytes (equivalentes a 175 trilhões de gigabytes) até 2025.

Ou seja, uma quantidade inimaginável de informação a ser processada e analisada.

Para quem, assim como eu, lida diariamente com tecnologia, esse número é ao mesmo tempo impressionante e desafiador.

Isso porque só é possível alcançar o real valor desses ativos ao transformar o imenso mar de dados em insights acionáveis.

Atuar com maestria sobre grandes volumes de dados também é especialmente relevante quando falamos de modelos de Inteligência Artificial (IA), que dependem de dados de alta qualidade para fornecer previsões precisas e suportar melhores decisões.

Mas a transformação para uma organização data-driven não é tarefa trivial. Ela exige mudanças culturais, investimentos em tecnologia e, acima de tudo, uma estratégia bem definida para gestão de dados.

Nesse contexto, a Looker Platform, plataforma de BI do Google Cloud, se destaca como uma excelente ferramenta.

Continua comigo que vou explicar os motivos.

Quantos desses desafios para analisar dados sua empresa já enfrentou (ou ainda enfrenta)?

Antes de te contar um pouco mais sobre a Looker Platform, vou comentar alguns problemas comuns que grande parte das empresas enfrenta quando o assunto é análise de dados.

Depois, é claro, explico a você como é possível contorná-los com ajuda da Looker.

Veja se você identifica algum desses pontos na sua organização.

Dificuldade em integrar dados de diferentes fontes

A integração de dados de múltiplas fontes é, sem dúvida, um dos maiores desafios das organizações. E há quem subestime a complexidade desse processo.

Um estudo de 2024 da consultoria McKinsey revelou que 80% das organizações ainda operam em silos.

Cada área com seus próprios requisitos de gerenciamento de dados, seus sistemas de origem e suas práticas de consumo.

Isso é um problema técnico e uma questão estratégica que requer visão clara sobre como alinhar os dados com os objetivos de negócios.

Essa fragmentação pode levar a decisões baseadas em dados incompletos ou imprecisos porque:

• dificulta a troca de informações entre departamentos;
• pode gerar dados duplicados e inconsistentes;
• impede uma visão ampla, completa e conectada da situação da empresa;
• torna as análises mais lentas, uma vez que é preciso buscar respostas em várias ferramentas espalhadas.

Complexidade na criação de dashboards e relatórios personalizados

Com frequência, vejo os departamentos de TI sobrecarregados com altas demandas que nem sempre são tão complexas a ponto de dependerem exclusivamente deles.

Sempre costumo dizer que criar visualizações de dados personalizadas é uma delas, pois não deve ser uma tarefa apenas dos times técnicos.

Pelo contrário. É uma das oportunidade de desafogar as equipes de TI e capacitar os usuários de negócio a tomarem suas próprias decisões, possibilitando que sejam muito mais assertivos ao entenderem o processo desde o início.

Por isso, uma abordagem que defendo é a adoção da mentalidade ágil no desenvolvimento de dashboards e relatórios, que envolva os usuários finais iterando rapidamente e ajustando conforme o feedback.

Ainda assim, é importante que haja um entendimento claro das necessidades dos usuários e uma integração perfeita entre as equipes de TI e as unidades de negócio.

Após terminar este artigo, convido você a voltar neste ponto e ler também: 8 cuidados essenciais para alcançar uma visualização de dados confiável.

Falta de insights acionáveis

Transformar dados em insights acionáveis é onde muitas organizações tropeçam. Acredito firmemente que a chave aqui é a contextualização.

Não basta ter dados; é necessário entender o contexto em que foram gerados e como se relacionam com os objetivos estratégicos da empresa.

Isso requer uma fusão entre tecnologia avançada e habilidades humanas.

Por exemplo, a combinação de analistas de dados e IA generativa – tecnologia capaz de interpretar os dados e fornecer respostas sobre eles em linguagem natural – pode ajudar a garantir que os insights gerados sejam realmente relevantes.

Problemas com a governança e a segurança dos dados

A governança e a segurança são fundamentais em um ambiente onde a conformidade regulatória e a privacidade dos dados são cada vez mais críticas.

Uma prática que tenho observado ser tão eficaz quanto desafiadora é a implementação de um framework robusto de governança.

Nele, é preciso constar políticas claras, responsabilidades definidas e uma cultura de dados consciente, o que muitas empresas julgam não ser uma prioridade, ou algo que requer muito esforço.

Além disso, é trabalhoso encontrar a tecnologia ideal quando as empresas não contam com especialistas para o mapeamento e entendimento de suas necessidades.

Essa tecnologia precisa ser flexível, de modo que permita adaptar as práticas de governança rapidamente quando há mudanças regulatórias.

Tudo isso somado à dificuldade de mensurar o ROI das estratégias de governança de dados são fatores que impedem as empresas de gabaritarem o checklist que as torna totalmente data-driven.

Precisa de ajuda com a governança de dados? Conheça o Niteo Data Governance, nosso framework de práticas e serviços dedicados à implementação de estratégias de governança eficazes.

E onde a Looker Platform entra nessa história?

A Looker Platform é uma plataforma de Business Intelligence (BI) de autoatendimento, que facilita a análise de dados e proporciona insights acionáveis de maneira eficiente e integrada.

Originalmente desenvolvida como uma marca independente, a Looker foi adquirida pela Google em 2019.

Desde então, passou a fazer parte do Google Cloud, consolidando todos os produtos de BI sob um único guarda-chuva.

Listei as principais funcionalidades dessa plataforma. Veja abaixo.

GenAI (Inteligência Artificial Generativa)

A Looker possui GenAI integrada, baseada em modelos semânticos do Gemini, para acelerar os fluxos de trabalhos com dados, como gerar dashboards e relatórios, obter insights mais rápido e melhorar a precisão e a eficiência das análises.

Também fornece API para integrar a GenAI em aplicativos de dados internos, proporcionando uma interface de linguagem natural para usuários não-técnicos.

Integração e conectividade de dados

A plataforma Looker oferece conectividade nativa com diversos bancos de dados, aplicativos e serviços na nuvem, o que facilita a consolidação de dados de diferentes silos.

Modelagem de dados

A Looker usa uma linguagem própria de modelagem de dados, a LookML, que permite criar modelos de dados dinâmicos e adaptáveis à IA, sem scripts extensivos.

Ciência de dados e machine learning

Também suporta a integração com ferramentas avançadas de ML, como BigQuery ML e Vertex AI. Isso facilita criar e implementar modelos de machine learning diretamente na plataforma.

Criação de dashboards e relatórios interativos

Com Looker é possível criar visualizações de dados personalizadas que podem ser compartilhadas e embedadas aos seus aplicativos de negócio para uma experiência de exploração de dados totalmente integrada.

Governança e segurança de dados

A Looker Platform oferece controle de acesso detalhado e políticas robustas de segurança para proteger dados sensíveis e garantir conformidade com regulamentações como GDPR e LGPD.

Ferramentas de colaboração e compartilhamento

Com Looker, é possível colaborar com sua equipe ao compartilhar visuais e insights e integrar outras ferramentas de colaboração, como Google Workspace.

Como a Looker Platform resolve os desafios de dados

Se você se identificou com os desafios que mencionei, sabe como esses obstáculos podem dificultar a análise de dados e, consequentemente, o sucesso empresarial.

Posso te dizer que a Looker não apenas aborda esses problemas de frente, como transforma a maneira que as organizações gerenciam e usam seus dados.

É assim que se constrói uma organização verdadeiramente data-driven.

Agora, quero trazer os benefícios da Looker mais para perto da realidade da sua organização.

Separei alguns exemplos. Acompanhe comigo.

Integração de dados e visualizações avançadas

A Looker facilita a integração de dados de diversas fontes ao permitir a consolidação de informações em uma única plataforma. Isso proporciona uma visão holística e abrangente das operações empresariais.

Por exemplo, sua empresa pode usar a Looker para unificar dados de vendas, marketing finanças e operações. A partir disso, conseguimos criar dashboards e “Looks” (relatórios) avançados que oferecem insights detalhados.

Automação de relatórios e monitoramento em tempo real

A necessidade de relatórios precisos e de monitoramento contínuo dos dados é muito importante para tomada de decisões mais rápidas e assertivas.

Com a Looker, é possível automatizar a geração de relatórios periódicos e garantir que as informações mais recentes estejam sempre disponíveis aos tomadores de decisão.

Além disso, a plataforma permite o monitoramento em tempo real de indicadores-chave de desempenho (KPIs), o que possibilita uma resposta ágil a mudanças e desafios emergentes.

Melhoria na tomada de decisões com GenAI

Com Gemini (IA generativa da Google) integrado à plataforma Looker, é possível obter insights acionáveis de maneira rápida e confiável, o que elimina a necessidade de compilar manualmente grandes volumes de dados.

A GenAI na Looker ajuda as empresas a tomarem melhores decisões ao transformar dados complexos em insights fáceis de entender.

Basicamente, o Gemini fica responsável por interpretar os dados e apresentar informações importantes de forma visual e intuitiva, ou em linguagem natural.

Isso permite que os líderes empresariais identifiquem tendências, padrões e oportunidades rapidamente, sem precisarem ser especialistas em análise de dados.

Recomendo também esta leitura, que pode enriquecer seu conhecimento: Quais os 5 requisitos para uma infraestrutura de IA? Entenda o momento de modernizar a sua.

Casos de uso da Looker Platform

Até aqui, fica claro como a Looker Platform é uma ferramenta incrivelmente versátil e eficiente. Mas e de forma prática, como ela pode ser aplicada a diferentes nichos de mercado?

A seguir, te mostro alguns dos casos de uso mais comuns.

Varejo

No setor varejista, a otimização de estoque e a previsão de demanda são cruciais para garantir que os produtos certos estejam disponíveis aos clientes.

Aqui na Niteo, o que fazemos é implementar projetos em empresas de varejo baseados em Looker e Gemini.

Com essas tecnologias e a expertise do nosso time técnico, ajudamos os varejistas a integrar dados de vendas passadas, tendências de mercado e comportamento do consumidor, por exemplo, para que eles possam prever demandas futuras, entender as sazonalidades e, assim, ajustar os níveis de estoque de maneira adequada.

Tudo isso usando a linguagem natural para conversar com a GenAI integrada aos dashboards e Looks e obter recomendações precisas para o momento da empresa.

Os resultados? Nossos clientes conseguem reduzir custos e desperdícios, além de melhorar a satisfação do cliente, impactando positivamente tanto a eficiência operacional quanto as vendas.

Monetização de dados no varejo

Além de otimizar estoque e prever demandas, Looker e GenAI também são ferramentas poderosas para estratégias de monetização de dados no varejo.

Com o Niteo Data Monetization, podemos ajudar empresas varejistas, por exemplo, a desenvolver aplicativos de monetização com dashboards e GenAI integrados para a venda de insights importantes aos seus fornecedores.

É possível compartilhar informações sobre os produtos mais comprados por determinado público ou mesmo dados detalhados sobre a sazonalidade de produtos específicos.

Isso não só gera uma nova fonte de receita para essas empresas, como também fortalece a relação com os fornecedores ao oferecer-lhes dados precisos para otimizar suas próprias operações.

Saúde

Na área da saúde, a análise de dados de pacientes melhora a qualidade do atendimento e os resultados clínicos.

Na Niteo, ajudamos hospitais, clínicas e empresas da indústria farmacêutica a desenvolver visualizações de dados customizadas com Looker e IA generativa, para integrar dados de registros eletrônicos de saúde (EHR), pesquisas de satisfação de pacientes, informações de tratamento e muitas outras.

Isso facilita a análise de padrões e tendências, a eficácia de tratamentos, o que permite intervenções mais rápidas e eficientes.

Tenho visto como essas análises podem reduzir o tempo de internação, melhorar a adesão aos tratamentos propostos e aumentar a satisfação geral dos pacientes.

Monetização de dados na área da saúde

Na área da saúde, podemos usar Looker e GenAI para estratégias de monetização que beneficiam desde clínicas até a indústria farmacêutica.

Numa clínica, por exemplo, podemos ajudar a desenvolver um aplicativo que incorpora dashboards da Looker e o Gemini para vender insights detalhados sobre o consumo de medicamentos pelos pacientes.

Esses dados, como os medicamentos mais prescritos e as tendências de uso ao longo do tempo, são extremamente valiosos para as empresas farmacêuticas, que podem usar essas informações para ajustar suas estratégias de produção e marketing.

Além da nova fonte de receita para a clínica, essa prática contribui para uma colaboração mais eficaz com a indústria farmacêutica, melhorando a disponibilidade e o desenvolvimento de medicamentos.

Convido você a ler este caso de sucesso para se inspirar: Um caso de sucesso: como monetizar dados e inovar produtos com Looker e Gemini.

Finanças

No setor financeiro, o monitoramento de riscos e a conformidade regulatória são importantes para a segurança e a estabilidade das operações.

Na Niteo, ajudamos instituições financeiras a criar sistemas de monitoramento e compliance que minimizam possibilidades de fraudes e aumentam a confiança dos clientes.

Através da Looker, podemos desenvolver visualizações de dados que permitem monitorar transações em tempo real, identificar comportamentos suspeitos para que nossos clientes tomem medidas proativas e que, acima de tudo, estejam em conformidade com normas e legislações vigentes.  

Monetização de dados no setor financeiro

No setor financeiro, podemos usar Looker e GenAI para transformar a vasta quantidade de dados disponíveis em oportunidades de monetização.

Com essas tecnologias, bancos e instituições financeiras podem desenvolver aplicativos com dashboards e IA generativa incorporados, para comercializar insights às seguradoras e aos gestores de fundos sobre padrões de gastos dos consumidores, tendências de investimento e comportamento de poupança.

Informações como essas ajudam as empresas a entender melhor o comportamento financeiro dos consumidores, permitindo criar produtos e campanhas mais eficazes.

Assim, a monetização de dados no setor financeiro não só gera uma nova fonte de receita para as instituições financeiras, como também promove uma economia orientada por dados.

Indústria

Quanto ao setor industrial, entre outras possibilidades, as empresas podem monitorar o desempenho das máquinas em tempo real e prever falhas antes que elas ocorram.

Isso é feito quando integramos dados de sensores e sistemas de gestão de manufatura em dashboards e relatórios customizados na Looker.

Em projetos industriais, vimos como essas práticas podem reduzir os custos de manutenção e aumentar a eficiência da fábrica, proporcionando um retorno sobre o investimento (ROI) tangível.

Monetização de dados na indústria

Aqui na Niteo, podemos desenvolver projetos com Looker e Gemini para estratégias de monetização de dados que melhoram a eficiência da cadeia de suprimentos.

Empresas industriais podem ter um aplicativo que possibilita a venda de insights sobre a gestão de estoque, os tempos de entrega e a demanda por materiais.

Por exemplo, dados sobre frequência de pedidos, variações sazonais na demanda e rotas de entrega são extremamente valiosos para fornecedores de matérias-primas e parceiros de logística.

Essas informações ajudam a otimizar o planejamento e a coordenação ao longo da cadeia de suprimentos, garantindo que os materiais certos estejam disponíveis no momento certo, o que reduz custos associados a excessos ou faltas de estoque.

Além da nova fonte de receita na indústria, a monetização de dados é capaz de promover uma cadeia de suprimentos mais ágil e responsiva.

Evolução digital

A evolução digital é uma jornada contínua que permeia organizações de todos os nichos.

Nesse sentido, a Looker e o Gemini ajudam empresas a identificar novas oportunidades de negócios através da análise de grandes e complexos volumes de dados.

Isso inclui a criação de produtos e serviços inovadores, além da otimização de processos existentes para gerar novas fontes de receita.

A monetização de dados, que mencionei nos tópicos anteriores, é um bom exemplo.

Ao transformar dados brutos em informações estratégicas, sua empresa pode usar todo o potencial dos dados, inclusive os subutilizados, para melhorar operações internas, ao mesmo tempo em que explora novos modelos de negócios, como a venda de insights para terceiros.

Muitas organizações nos procuram para impulsionar a estratégia empresarial por meio da monetização de dados.

Isso porque nosso serviço Niteo Data Monetization dispõe de um framework desenhado para descobrir, desenvolver e implementar maneiras de alinhar ativos de dados com estratégias de negócio eficazes, conforme as necessidades de cada empresa. Fale com a gente para saber mais!

Mais um dos produtos da família Looker que permite uma monetização de dados estratégica é o Looker Embedded. Conheça mais sobre a ferramenta que ajuda você a criar produtos de dados: Vá além dos insights: enriqueça produtos e serviços com análises incorporadas e IA generativa.

O papel da parceria estratégica na implementação de projetos com a Looker Platform

Na jornada para se tornar uma organização data-driven, a escolha de um parceiro estratégico pode ser o diferencial entre o sucesso e a estagnação.

Projetos que envolvem a Looker Platform não são apenas sobre a implementação de uma ferramenta, mas sim sobre transformar dados em um ativo estratégico.

Para isso, é essencial contar com parceiros especializados em Data & Analytics e Inteligência Artificial, que entendam profundamente as nuances e os desafios envolvidos.

Aqui na Niteo, temos orgulho de ser Google Cloud Partner. Por isso, nosso compromisso é ajudar as empresas a obter o pleno potencial da Looker Platform combinada à GenAI, entre outras tecnologias da Google.

Ainda está na dúvida sobre como uma parceria estratégica pode agregar valor ao seu projeto?

Vem comigo que te conto:

1. Expertise na implementação e na customização da plataforma: fazemos o possível para que as funções da Looker estejam alinhadas aos seus objetivos de negócio.
2. Conhecimento profundo da plataforma: é assim que maximizamos seu potencial, seus investimentos e sua eficiência.
3. Equipe especializada em Data & Analytics e IA: com mais de 19 anos no mercado, ajudamos a integrar técnicas e práticas avançadas de dados e IA para gerar os melhores insights.
4. Abordagem personalizada: nosso foco é atender às necessidades específicas de cada cliente.
5. Suporte contínuo e treinamento: garantimos que sua equipe consiga usar a plataforma com confiança.
6. Adoção de melhores metodologias e inovação contínua: estamos sempre atualizados sobre as melhores práticas do mercado para elevar a competitividade da sua empresa.

A jornada data-driven da sua empresa começa aqui: descubra as possibilidades com a Looker Platform

Na Niteo, temos visto em primeira mão como a Looker pode capacitar empresas a se tornarem verdadeiramente data-driven.

Essa transformação é possível graças às capacidades robustas da plataforma, que permite desde a análise e visualização avançadas dos dados – com IA generativa – até a integração de diferentes fontes de informação em um ambiente unificado.

Uma análise de dados eficiente é fundamental para qualquer organização que deseja se destacar em um mercado cada vez mais competitivo.

E a Looker Platform se revela uma aliada estratégica na jornada para a excelência em Data & Analytics.

Te convido então a explorar o potencial dessa ferramenta e a descobrir como ela pode transformar sua abordagem em relação aos dados.

Vamos conversar? Contate a Niteo para saber mais sobre como implementar projetos de Data & Analytics e Inteligência Artificial com a Looker Platform.

Cesar Piskor

CTO & Innovation Leader na Niteo

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