Por Alan Ribeiro, Fundador da GaussFleet
Nunca foi tão fácil coletar dados. O difícil continua sendo transformar essas informações em decisões que façam a operação funcionar melhor. Ao mesmo tempo, nunca foi tão comum encontrar organizações que acumulam relatórios, dashboards, indicadores e bases de informação sem conseguir converter esse volume em ações efetivas. O verdadeiro desafio deixou de ser produzir informação. Hoje, ele está em reduzir a distância entre aquilo que a operação mostra e aquilo que a gestão realmente faz com esses dados.
A transformação digital ampliou significativamente a capacidade das empresas de capturar informações sobre praticamente todos os aspectos de suas operações. Sistemas de gestão, plataformas em nuvem, ferramentas analíticas, aplicações de inteligência artificial e soluções de monitoramento geram um fluxo contínuo de dados que cresce em velocidade e complexidade. Na prática, isso significa acompanhar indicadores de produtividade, utilização da frota, disponibilidade de equipamentos, consumo, manutenção e inúmeros outros aspectos da operação em tempo real. Segundo estimativas de mercado, mais de 463 exabytes de dados são criados diariamente no mundo, um volume que continua crescendo impulsionado pela digitalização dos processos corporativos.
Entretanto, a abundância de informação não se traduz automaticamente em capacidade de tomar decisões melhores. Uma pesquisa global conduzida pela BARC identificou que as organizações utilizam, em média, apenas 50% das informações disponíveis para apoiar suas decisões. Isso significa que metade do conhecimento potencialmente disponível permanece subaproveitado, mesmo após investimentos significativos em tecnologia, armazenamento e análise de dados.
O problema reside na ausência de uma estrutura clara que conecte informação, análise e ação. Isso acontece porque muitas empresas ainda operam sob uma lógica de acumulação. Coletam tudo o que podem, criam dezenas de indicadores e disponibilizam inúmeros relatórios para diferentes áreas. O resultado costuma ser um ambiente onde existe informação em excesso, mas pouca clareza sobre quais dados realmente importam para cada decisão. Indicadores isolados raramente explicam o que acontece na operação. Eles precisam ser interpretados dentro do contexto em que foram gerados para apoiar escolhas mais precisas.
Esse cenário gera um fenômeno conhecido como paralisia analítica. Quanto maior o volume de informações disponíveis, maior pode ser a dificuldade para identificar prioridades, estabelecer relações de causa e efeito e agir com rapidez. Em vez de aumentar a confiança dos gestores, o excesso de dados frequentemente amplia a sensação de incerteza. A consequência é que decisões estratégicas continuam sendo tomadas com base em percepção, experiência individual ou urgência operacional, enquanto os dados permanecem confinados em relatórios que raramente influenciam o rumo dos negócios.
Os números reforçam essa realidade. Um estudo da Forrester apontou que 74% das empresas afirmam desejar ser orientadas por dados, mas apenas 29% consideram que conseguem conectar efetivamente análises à tomada de decisão. A lacuna entre coletar dados e gerar ação continua sendo um dos principais desafios da gestão contemporânea.
A primeira etapa para superar esse problema consiste em mudar a pergunta central. Em vez de questionar quais dados estão disponíveis, as organizações precisam começar perguntando quais decisões precisam ser tomadas para melhorar a operação. Essa inversão de lógica altera completamente a forma como a informação é utilizada. Os dados deixam de ser o ponto de partida e passam a ser um instrumento para responder questões específicas relacionadas aos objetivos do negócio. Quando a decisão vem primeiro, os dados deixam de competir por atenção e passam a cumprir um propósito claro dentro da gestão.
Quando uma empresa define claramente quais decisões são prioritárias, torna-se possível identificar quais indicadores realmente contribuem para reduzir incertezas e apoiar escolhas. Essa abordagem evita a proliferação de métricas sem propósito e direciona os esforços analíticos para aquilo que efetivamente gera produtividade, reduz desperdícios e aumenta a eficiência operacional.
Outro desafio recorrente está relacionado à fragmentação das informações. A pesquisa da BARC mostra que a maioria das organizações utiliza múltiplas fontes internas e externas para apoiar suas decisões, o que aumenta a complexidade da integração e interpretação dos dados. Quando cada área opera com suas próprias métricas, conceitos e bases informacionais, surgem divergências que comprometem a confiabilidade das análises e dificultam a construção de uma visão compartilhada da realidade.
Nesse contexto, a governança de dados assume um papel estratégico. Estruturar critérios de qualidade, padronização, atualização e responsabilidade sobre as informações é fundamental para garantir que os dados utilizados nas análises sejam consistentes e confiáveis. Boas decisões dependem de informações confiáveis, mas também de informações simples de interpretar e acessíveis para quem precisa agir. Não por acaso, a qualidade dos dados aparece entre as principais barreiras para a adoção de decisões orientadas por informação nas organizações pesquisadas pela BARC.
Além da governança, é necessário investir na democratização do acesso aos dados. Muitas empresas ainda concentram a análise em equipes especializadas, criando gargalos que retardam a tomada de decisão. Cada gestor precisa ter acesso às informações necessárias para decidir com rapidez, sem depender de processos lentos ou consultas manuais. Isso não significa eliminar controles ou abrir acesso irrestrito, mas criar mecanismos que permitam às áreas consultar informações relevantes de forma simples, segura e contextualizada.
Outro fator frequentemente negligenciado é a alfabetização em dados. A tecnologia sozinha não resolve o problema. Para que informações sejam utilizadas de maneira estratégica, as pessoas precisam compreender como interpretar indicadores, identificar tendências, questionar hipóteses e transformar análises em ações. Estudos mostram que 82% dos líderes esperam que seus colaboradores possuam competências básicas de leitura e interpretação de dados, mas existe uma diferença significativa entre essa expectativa e a capacitação efetivamente oferecida pelas empresas.
A maturidade analítica também está diretamente associada ao desempenho organizacional. Dados da Forrester mostram que empresas mais avançadas em cultura orientada por insights apresentam níveis significativamente maiores de utilização de dados na tomada de decisão quando comparadas a organizações menos maduras. Da mesma forma, pesquisas da consultoria indicam que empresas que utilizam ferramentas e práticas estruturadas de gestão de dados possuem 58% mais chances de superar suas metas de receita.
A evolução recente da inteligência artificial amplia ainda mais essa discussão. Com a capacidade de processar grandes volumes de informação em tempo real, a IA tem potencial para acelerar análises e identificar padrões invisíveis à observação humana. No entanto, seu impacto depende diretamente da qualidade dos dados disponíveis e da clareza dos objetivos do negócio. Sem governança, contexto e direcionamento estratégico, a inteligência artificial apenas acelera a produção de análises que podem continuar desconectadas das decisões que realmente importam.
As organizações nunca tiveram acesso a tantas informações. Ainda assim, os melhores resultados continuam vindo de quem consegue transformar dados em decisões simples, rápidas e alinhadas aos objetivos da operação. No fim, o excesso de dados nunca foi o problema. O verdadeiro diferencial está na capacidade de utilizá-los para gerar produtividade, simplificar a gestão e fazer a operação funcionar melhor.
Imagem: https://pixabay.com/pt/illustrations/bola-bin%C3%A1rio-dados-de-computador-63527/
