Não é exagero dizer que os dados se tornaram o coração da nova economia.

Em 2023, o volume global de dados gerados chegou a 120 zettabytes​, e a projeção é que atinja 181 zettabytes até 2025​. E o mais relevante: mais de 60% desses dados serão processados em tempo real​.

Eles já não servem apenas para relatórios retroativos: hoje, direcionam ações em tempo real, alimentam modelos de inteligência artificial, ajustam operações dinâmicas e criam novas fontes de receita.

Mas para que isso aconteça, é preciso mais do que armazenar informação: é preciso arquitetura, integração, governança e estratégia.

A evolução da infraestrutura de dados​

Durante décadas, os dados corporativos estiveram centralizados em data warehouses​, otimizados para análises retroativas e relatórios executivos.

Com o crescimento do volume, variedade e velocidade dos dados (os 3Vs do Big Data), surgiram os data lakes​ com maior flexibilidade para dados estruturados e não estruturados.

Hoje, o desafio é ainda maior: dados precisam estar disponíveis em tempo real​, distribuídos entre diferentes domínios, acessíveis por várias equipes e preparados para consumo por modelos de IA generativa.

É nesse contexto que surgem arquiteturas como data mesh​, streaming pipelines​ e lakehouses​, com foco em escalabilidade, descentralização e governança.

Dados como plataforma de decisão e automação​

Dados já não servem apenas para entender o passado. Eles são o insumo central de sistemas preditivos, modelos prescritivos e mecanismos de automação. Combinados a modelos de machine learning e IA generativa, dados permitem:

• Antecipar demandas e ajustar estoques;
• Customizar ofertas em tempo real;
• Automatizar diagnósticos em saúde;
• Detectar fraudes em milissegundos;
• Criar produtos personalizados baseados em comportamento.

Apesar disso, 83% dos dados nas empresas ainda estão isolados em silos​ e apenas 12% estão totalmente aproveitados para decisão em tempo real​. A maturidade analítica de uma empresa hoje se mede pela sua capacidade de transformar dados em ação​.

Governança e cultura: os pilares invisíveis​

Com dados distribuídos por múltiplas fontes e sistemas, a governança se torna ainda mais crítica. Isso envolve:

• Definição de papéis e responsabilidades​ sobre cada conjunto de dados;
• Implementação de ferramentas de catálogo e linhagem​;
• Controles de qualidade, segurança e conformidade​;
• Monitoramento de acesso e uso via observabilidade de dados.​

Mas a governança só é eficaz se acompanhada de uma cultura orientada a dados​.

Isso significa que as decisões precisam ser baseadas em evidências, com fluência analítica disseminada entre todas as áreas. Um dado marcante: apenas 29% das empresas dizem confiar totalmente nos dados que usam diariamente​.

Dados como produto e fonte de receita​

As empresas mais avançadas estão transformando seus dados em plataformas abertas​. Não se trata mais de explorar os dados apenas internamente, mas de:

• Expor APIs de dados para parceiros e desenvolvedores;
• Criar marketplaces de dados​;
• Monetizar informações via produtos analíticos e relatórios customizados;
• Oferecer modelos de IA treinados com dados proprietários​.

Segundo a MIT Technology Review, 1 em cada 3 empresas já monetiza seus dados externamente​ — seja com vendas diretas ou produtos baseados em dados.

No setor financeiro, o open finance é um exemplo claro. Mas essa tendência se estende para o varejo (comportamento de consumo), logística (dados de entrega e rastreamento), agro (clima, solo, produção) e saúde (histórico clínico).

Case real

Consolidação de dados para o setor jurídico de um banco digital​

Um banco digital brasileiro enfrentava um desafio significativo: consolidar dados dispersos em múltiplas bases de microserviços para atender ordens judiciais com prazo crítico e risco de multa.

A Tinnova atuou com foco em:

• Padronização e consolidação dos dados​;
• Proteção de dados sensíveis (PII)​;
• Entrega de relatórios com alta confiabilidade e agilidade​.

Resultados alcançados:​

• R$ 20 milhões mensais​ em custo mitigado;
• 92,8% de redução de custos​;
• Zero multas​ aplicadas;
• Feedback positivo dos órgãos reguladores.

Esse é um exemplo prático de como uma arquitetura de dados bem estruturada, com governança, automação e segurança, pode gerar valor imediato para o negócio.

Barreiras técnicas e organizacionais​

Apesar do potencial, a evolução para uma estrutura moderna de dados esbarra em desafios:

• Sistemas legados com baixa integração;
• Ausência de padrões e documentação;
• Silos organizacionais que dificultam a fluidez dos dados;
• Falta de profissionais com formação técnica e visão de negócio;
• Dificuldade em mensurar o ROI de iniciativas de dados.

Superar essas barreiras exige uma abordagem transversal, com patrocínio executivo, gestão de mudança e investimentos em tecnologia, processos e pessoas.

O papel da IA na cadeia de valor dos dados​

Modelos de IA generativa estão impulsionando uma nova fase de uso de dados:

• IA para gerar dados sintéticos​ e enriquecer conjuntos de treino;
• IA para interpretar e resumir dados​ complexos (ex: dashboards em linguagem natural);
• IA como usuária de dados​ em tempo real, via agentes autônomos;
• IA para orquestração de pipelines​ e otimização de consultas.

Isso exige que os dados estejam acessíveis, confiáveis e contextualizados — ou seja, preparados para consumo por máquinas e não apenas por humanos.

Caminhos para evoluir com dados​

Para que os dados cumpram seu papel estratégico, é preciso avançar em quatro frentes:

1. Arquitetura moderna​: streaming, cloud, microsserviços e integração via APIs.

2. Governança robusta​: segurança, compliance, padronização e transparência.

3. Cultura orientada a dados​: formação, aculturação e envolvimento de toda a organização.

4. Monetização e produtos de dados​: criar APIs, relatórios e serviços baseados em dados para uso interno e externo.

O desafio está em orquestrar​

Mais do que ferramentas, dados exigem orquestração. A capacidade de integrar fontes, garantir qualidade, democratizar acesso e entregar valor em tempo real. Nessa nova anatomia, os dados são o sistema nervoso das organizações digitais.

Na Tinnova, ajudamos empresas a estruturar essa base com eficiência, escalabilidade e segurança. Se você quer entender como transformar seus dados em vantagem competitiva, fale com nossos especialistas.