Existe uma contradição evidente no discurso corporativo brasileiro. No LinkedIn, quase toda empresa se declara data-driven. Na prática, poucas conseguem explicar, com segurança, como calcularam o CAC do último trimestre sem recorrer a múltiplas planilhas, versões conflitantes e muita interpretação subjetiva.
Essa distância entre discurso e execução revela um fenômeno cada vez mais comum: o teatro corporativo dos dados. Gráficos bem desenhados são apresentados em reuniões estratégicas, decisões são tomadas com aparente respaldo analítico e, meses depois, ninguém sabe dizer se a estratégia funcionou. Não por falta de vontade, mas por ausência de métricas confiáveis, processos claros e cultura de mensuração.
Nesse cenário, “decisão baseada em dados” frequentemente significa algo mais simples e perigoso: escolher números que confirmem uma opinião já formada.
Os dados que desmontam a narrativa
Pesquisas recentes ajudam a dimensionar o problema. Apenas 22% das empresas brasileiras disponibilizam dados de forma ampla para seus colaboradores, segundo levantamento da Opinion Box. Ao mesmo tempo, 31% sequer utilizam ferramentas de BI.
Outro estudo, o Data Trends 2024, conduzido pela Opinion Box em parceria com a Looqbox e com mais de mil respondentes, aponta que 41% dos profissionais não reconhecem uma cultura orientada a dados em suas próprias organizações.
A ineficiência vai além da estratégia e atinge o dia a dia operacional. Cerca de 30% dos profissionais gastam mais de uma hora por dia apenas procurando informações. Isso representa mais de 20 horas desperdiçadas por mês por pessoa, tempo que deveria estar sendo usado para análise, tomada de decisão e geração de valor.
Ferramenta não é o gargalo
A explicação mais confortável costuma ser a falta de tecnologia, mas ela não se sustenta. O Brasil não sofre com escassez de ferramentas de dados. O problema está em outro lugar. Empresas investem milhões em CDPs, DMPs, plataformas de BI e soluções de automação, mas utilizam menos de 15% das funcionalidades disponíveis.
O entrave real passa por excesso de ego, baixa maturidade técnica e uma falsa sensação de avanço digital. Sem pessoas capacitadas, processos definidos e governança de dados, tecnologia vira apenas custo sofisticado.
As três tribos da autoilusão analítica
No cotidiano das organizações, é possível identificar padrões claros de comportamento que ajudam a explicar por que a cultura data-driven não se materializa.
A primeira é formada pelos colecionadores de dashboards. São dezenas de painéis no Looker Studio, visualmente impecáveis, mas raramente acessados. Ninguém sabe dizer qual é a taxa de uso real ou a utilidade prática desses dashboards. Servem mais para reforçar narrativas em reuniões do que para orientar decisões.
A segunda tribo é a dos entusiastas performáticos da IA. A inteligência artificial aparece no cargo, na bio profissional e nas apresentações para investidores. Na prática, o uso se resume a prompts no ChatGPT para escrever e-mails ou textos de marketing. Isso é apresentado como transformação digital, quando na verdade é apenas adoção superficial de uma ferramenta amplamente difundida.
A terceira tribo talvez seja a mais problemática: os refratários iluminados. São profissionais experientes, conscientes do atraso analítico, mas que acreditam que vivência de mercado substitui dados. O problema é simples. Intuição sem dados é apenas achismo com diploma. Intuição com dados é tomada de decisão.
O divisor de águas entre uso real e encenação
Um exercício simples ajuda a separar quem realmente usa dados de quem apenas finge. Ao analisar empresas que se dizem avançadas em analytics, cinco perguntas costumam revelar a maturidade real:
Quanto tempo leva para calcular o ROI incremental de uma campanha?
Qual modelo de atribuição é utilizado e por qual motivo foi escolhido?
Como a qualidade dos dados é avaliada antes de uma decisão estratégica?
Qual foi a última decisão que deixou de ser tomada por causa dos dados?
Quanto do orçamento de marketing vai para infraestrutura de dados em comparação à mídia?
A pergunta mais reveladora costuma ser a quarta. A maioria trava. Isso porque dados raramente são usados para evitar decisões ruins. Eles servem, na maior parte do tempo, para justificar escolhas já feitas. Quando o dado contraria a opinião dominante, ele passa a ser questionado.
O teste da sinceridade analítica
Algumas perguntas simples ajudam a medir o grau de honestidade da cultura de dados dentro de uma empresa:
Você confia integralmente nos números apresentados à liderança?
Consegue explicar por que uma conversão aconteceu, e não apenas quantas ocorreram?
Sabe diferenciar um dado correto de um dado útil?
Já mudou de ideia com base em evidências analíticas?
Investe em dados na mesma proporção em que afirma que eles são estratégicos?
Responder negativamente a três ou mais dessas questões é um sinal claro de que o problema não está no dashboard, mas na mentalidade, na arquitetura de dados e na forma como os investimentos são conduzidos.
Menos discurso, mais competência
A realidade brasileira não reflete um atraso por falta de tecnologia. O entrave está na dificuldade de admitir o gap, na resistência à mudança estrutural e na ausência de investimento consistente em pessoas, processos e arquitetura de dados.
Menos apresentações em PDF sobre cultura data-driven. Mais profissionais que dominem SQL, Python, modelagem e governança de dados. Menos buzzwords. Mais resultado mensurável, repetível e confiável.
fonte: E-commerce Brasil
Acesse as verticais Revna a seguir, para obter mais detalhes:
Serviços: Data Science / Assessment de TI
Soluções: Business Analytics / Big Data
