A Importância da Análise de Dados na Definição de Metas
A cada novo ano que se inicia, empreendedores se deparam com um desafio recorrente: revisar suas estratégias e estabelecer metas que guiarão suas operações. Com a crescente implementação da inteligência artificial (IA), essa prática adquiriu uma relevância ainda maior. O Guia de Planejamento para Analytics e IA 2026, recentemente publicado pela consultoria Gartner, ressalta que definir objetivos sem uma análise integrada de dados não é apenas pouco eficaz, mas pode representar um risco significativo para a competitividade e o sucesso das empresas.
Assim, o foco se desloca, não apenas para a definição de metas, mas para a garantia de que essas metas sejam sustentadas por informações confiáveis, acessíveis e integradas. “Quando os dados estão dispersos em planilhas ou em diversos sistemas que não se comunicam, desatualizados ou pouco confiáveis, as metas acabam sendo definidas com base em percepções ou otimismo excessivo”, explica Luis Martins, CEO e cofundador da Dadosfera, uma startup mineira especializada em dados, inteligência artificial e análises avançadas.
A Adoção da IA e Seus Desafios
O relatório da Gartner indica que, até 2026, as organizações que não explorarem ao máximo seus dados — tanto estruturados quanto não estruturados — e não implementarem fluxos de trabalho pautados por inteligência artificial podem ficar em desvantagem em termos de tomada de decisão, eficiência operacional e inovação. Além disso, a rápida adoção da IA generativa expôs fragilidades nas empresas, como baixa maturidade analítica, falhas de governança, dificuldade de adoção e a ausência de métricas claras para mensurar o impacto nos negócios.
Nesse cenário, soluções de gestão de dados e analytics se tornam fundamentais, especialmente durante a fase em que as lideranças precisam converter dados do passado em metas para o futuro. Martins enfatiza que, ao trabalhar com uma base de dados única e confiável, é possível responder a perguntas essenciais antes de estabelecer quaisquer objetivos: qual é a situação atual do negócio, quais fatores realmente impulsionam resultados e quais limitações existem para o crescimento.
A Inovadora Abordagem da Dadosfera
É exatamente essa proposta que a Dadosfera apresenta: a coleta e organização dos dados dispersos em diversas planilhas e sistemas (como finanças, vendas e operações) em um único local de maneira automatizada. Essas informações são transformadas em relatórios, painéis e aplicações inteligentes, que oferecem suporte na tomada de decisões diárias. Com essa abordagem, análises que antes levavam dias podem ser realizadas em tempo real, otimizando o tempo e os custos associados à coleta e processamento de dados.
Martins observa que já testemunhou mudanças significativas na forma como as empresas definem suas metas após obterem maior visibilidade sobre seus dados por meio da plataforma da Dadosfera. Segundo ele, organizações frequentemente estabelecem metas de crescimento de receita sem uma análise detalhada de indicadores críticos, como a taxa de cancelamento (churn), a capacidade operacional e a eficiência do funil de vendas.
A Relevância de Dados Estruturados
“Quando esses dados são organizados de forma eficaz, muitas empresas se surpreendem ao descobrir que o maior obstáculo não é necessariamente atrair novos clientes, mas sim melhorar a retenção, diminuir retrabalho interno ou aumentar a produtividade das equipes. Já presenciamos casos em que, ao integrar dados de vendas, marketing e atendimento, as empresas perceberam que um pequeno aumento na taxa de retenção ou uma redução no ciclo de vendas poderia ter um impacto muito mais significativo no resultado final do que simplesmente investir mais em aquisição”, destaca.
Martins ainda ressalta que grande parte do que é chamado de “ouro de dados” está concentrada em áreas operacionais que geram grandes volumes de informações, mas que raramente são exploradas de forma estratégica. Setores como financeiro, marketing, vendas e atendimento ao cliente são exemplos de onde esses dados valiosos podem ser encontrados.
“No atendimento ao cliente, por exemplo, há dados preciosos sobre reclamações recorrentes, motivos de cancelamento, tempo de resolução e satisfação do cliente. Quando analisados adequadamente, esses dados auxiliam na antecipação de problemas, na melhoria de produtos, na excelência da experiência do cliente e até na orientação de decisões de investimento”, conclui.
Para Martins, essa realidade reforça um dos principais alertas da Gartner: o problema não reside nas metas, mas sim na ausência de dados confiáveis que as sustentem. “Ao organizar e gerenciar dados, as empresas podem transformar metas abstratas em objetivos mensuráveis e realistas”, finaliza.