Nos últimos anos, ficou claro que a forma como as empresas lidam com dados mudou de patamar. Em 2026, eles deixaram de ser apoio e passaram a ocupar posição estrutural na tomada de decisão. Organizações que ainda operam olhando apenas para relatórios históricos reagem tarde. As que estruturam bem seus dados antecipam cenários, reduzem risco e ganham margem de manobra estratégica.
Essa diferença não surge por acaso. Ela nasce da combinação entre estratégia, governança, maturidade analítica e uso consistente de Business Intelligence e inteligência artificial aplicados ao negócio.
Quando o relatório explica o passado, a decisão chega atrasada
Durante muito tempo, relatórios serviram para justificar resultados depois que eles já estavam consolidados. Esse modelo funciona para prestação de contas, mas é insuficiente para competir em mercados voláteis.
Hoje, a velocidade com que as informações circulam redefine o papel do BI. Plataformas analíticas deixaram de ser repositórios visuais e passaram a sustentar decisões recorrentes, integrando dados de diferentes áreas e reduzindo o tempo entre fato, análise e ação.
Relatórios continuam existindo. O que muda é a expectativa. Quando o dado não chega a tempo de influenciar a decisão, ele perde valor estratégico.
Grande parte das iniciativas de BI falha pelo mesmo motivo: começam pela visualização e deixam a estrutura em segundo plano. O resultado aparece rápido — relatórios que não se sustentam, números que variam conforme a fonte e decisões que precisam ser “combinadas” antes de serem tomadas.
Como os 5 Vs se traduzem em foco estratégico
É nesse ponto que os 5 Vs do Big Data funcionam como critério técnico de maturidade analítica: eles expõem as fragilidades.
Velocidade determina o tempo entre geração do dado e decisão. Quando não acompanha a operação, a decisão chega tarde. Volume define a capacidade de lidar com grandes massas de dados sem perda de desempenho. Quando cresce sem estrutura, o desempenho cai.
Variedade indica o grau de integração entre fontes e sistemas. Quando essas fontes não são integradas, surgem leituras conflitantes. Veracidade sustenta a confiança nos números apresentados. Quando é frágil, a confiança nos indicadores desaparece. Valor conecta análise a impacto real no negócio. Quando não há valor claro, a análise vira custo.
Na prática, cada um desses pilares aponta para uma decisão estrutural dentro da estratégia de dados. Não se trata apenas de conceito, mas de direcionamento técnico e estratégico.
Na maioria das empresas, volume força escolhas sobre armazenamento e infraestrutura, exigindo arquiteturas escaláveis como cloud e data lakes. Velocidade direciona decisões sobre processamento em tempo real, streaming de dados e redução do intervalo entre evento e análise. Variedade exige integração entre múltiplos formatos, sistemas e fontes, evitando silos e leituras conflitantes. Veracidade sustenta iniciativas de governança, qualidade e confiabilidade da informação. Valor conecta a análise diretamente ao resultado de negócio, orientando decisões sobre priorização, inteligência de dados e retorno sobre investimento.
Tratar esses pilares como estratégicos traz mais agilidade, consistência e capacidade de antecipação.
Velocidade e governança caminham juntas
A ampliação do acesso a dados trouxe um novo desafio. Quanto mais rápido o dado circula, maior o risco quando não existe governança clara. Velocidade sem controle gera erro. Controle excessivo paralisa a decisão.
Estratégias de dados mais maduras resolvem essa tensão com regras bem definidas de qualidade, uso e interpretação da informação, sem comprometer a agilidade operacional. Isso permite que áreas diferentes trabalhem a partir de uma fonte única de dados, reduzindo retrabalho e aumentando a confiança nas análises.
Em mercados orientados por dados quase em tempo real, esse equilíbrio deixou de ser opcional.
BI e inteligência artificial ampliam a capacidade de antecipação
A evolução do Business Intelligence passa, inevitavelmente, pela incorporação da inteligência artificial. Quando integrados, BI e IA deslocam a análise de dados de uma lógica descritiva para um papel ativo na gestão, ampliando a capacidade das empresas de antecipar cenários e reduzir incertezas.
Enquanto o BI organiza, consolida e contextualiza dados do negócio, a inteligência artificial atua sobre essa base para identificar padrões, desvios e relações que dificilmente seriam percebidos apenas pela análise humana. O resultado é uma leitura mais profunda do que está em curso — e, principalmente, do que tende a acontecer.
Na prática, essa combinação permite projetar comportamentos de mercado, antecipar riscos operacionais e financeiros e detectar mudanças relevantes antes que seus efeitos se tornem evidentes na operação. Tendências passam a ser identificadas ainda em fase inicial, a partir da análise contínua de grandes volumes de dados, estruturados e não estruturados.
Outro impacto relevante está no monitoramento em tempo quase real. Sistemas analíticos mais avançados acompanham indicadores críticos de forma contínua, sinalizando anomalias e variações fora do padrão sem depender de análises manuais. Isso reduz o tempo de resposta e libera as equipes para atuar de forma mais estratégica, em vez de reagir a problemas já instalados.
Tenho visto esse avanço mudar o modelo decisório das organizações. Dados deixam de servir apenas para explicar o passado e passam a orientar ações proativas, conectando análise diretamente à estratégia, ao planejamento e à alocação de recursos.
Esse movimento, no entanto, tem um pré-requisito claro. Sem uma base de dados bem estruturada, a automação analítica e a inteligência artificial não corrigem falhas — apenas ampliam seu impacto. Antecipação real exige consistência, governança e maturidade analítica.
Maturidade analítica se constrói com método
Um erro recorrente é associar maturidade analítica à adoção de uma ferramenta específica. Na prática, maturidade está ligada à forma como dados são organizados, interpretados e usados para decidir.
Empresas com maior maturidade analítica apresentam padrões claros: trabalham com menos versões de relatório, confiam nos indicadores que utilizam, conectam métricas à estratégia e reduzem decisões reativas.
Esse nível de consistência não nasce da tecnologia sozinha. Ele depende de método, governança e clareza sobre o papel dos dados na gestão.
O que diferencia empresas preparadas para 2026
À medida que BI, automação e inteligência artificial se tornam padrão, a diferença competitiva muda de lugar. Ela não está em quem adota essas tecnologias primeiro, mas em quem consegue operá-las com critério, método e clareza estratégica.
Empresas preparadas para 2026 tratam dados como ativo central. Trabalham com menos versões de relatório, reduzem improviso e utilizam BI como instrumento contínuo de decisão. Previsibilidade deixa de ser discurso e passa a ser construída na rotina. É esse nível de maturidade analítica que sustenta decisões mais rápidas, consistentes e alinhadas ao negócio.
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