*Por Cesar Gomes
À medida em que dados se tornam o principal insumo para decisões estratégicas, operacionais e financeiras no mundo corporativo, cresce também um risco silencioso: a má qualidade das informações que sustentam essas decisões. Vivemos em um momento no qual líderes confiam cada vez mais em dashboards, modelos preditivos e inteligência artificial para orientar seus próximos passos. Por isso, dados imprecisos, incompletos ou desatualizados podem gerar impactos profundos, e muitas vezes invisíveis, sobre os resultados do negócio.
O problema é que decisões baseadas em dados ruins raramente falham de forma explícita. Pelo contrário: elas costumam parecer bem fundamentadas, tecnicamente sólidas e respaldadas por números. O custo aparece depois, diluído em perdas de receita, ineficiências operacionais, erros estratégicos e oportunidades desperdiçadas.
Diante disso, é relevante citar que 76% dos líderes de negócios sentem pressão crescente para gerar valor a partir de dados, mas a principal dificuldade encontrada se mostra com dados incompletos, desatualizados ou de baixa qualidade, de acordo com a pesquisa “State of Data & Analytics 2025”, da Salesforce. Ainda segundo o estudo, 42% dos líderes empresariais afirmam que suas estratégias de dados não estão totalmente alinhadas com os objetivos comerciais. Isso significa que, muitas vezes, o desempenho abaixo do esperado não está ligado à falta de estratégia ou talento, mas sim à fragilidade da base informacional que sustenta as decisões.
Por isso, é importante deixar claro que o caráter mais perigoso dos dados ruins é sua capacidade de contaminar análises sem levantar alertas. Previsões de demanda imprecisas levam a estoques excessivos ou rupturas, impactando diretamente margens e a satisfação do cliente. Modelos de segmentação falhos resultam em campanhas de marketing mal direcionadas e desperdício de orçamento. Isso sem considerarmos outras áreas que dependem de dados para decisões estratégicas.
Outro ponto a ser mencionado é que além do impacto financeiro direto, há o custo humano e operacional significativo. Estudos sobre produtividade em equipes de dados mostram que profissionais da área chegam a gastar entre 27% e 30% do seu tempo apenas limpando, corrigindo e validando informações, em vez de gerar insights estratégicos, conforme estatísticas compiladas pelo Gitnux em 2025 a partir de pesquisas do setor. Em paralelo, equipes de negócio perdem confiança nos dados quando diferentes sistemas apresentam versões conflitantes da realidade, o que reduz a adoção de uma cultura verdadeiramente orientada por dados.
Já em setores regulados, como serviços financeiros, saúde e telecomunicações, dados de baixa qualidade ampliam ainda mais o risco. Informações inconsistentes podem resultar em não conformidade regulatória, multas e até litígios. Mesmo fora desses setores, decisões equivocadas baseadas em dados incorretos podem causar danos reputacionais difíceis de reparar, afetando a confiança de clientes, parceiros e investidores.
Reduzir esse custo invisível exige uma abordagem moderna e estruturada para dados. Governança deixa de ser um tema secundário e passa a ocupar o centro da estratégia, com políticas claras de qualidade, rastreabilidade e responsabilidade sobre as informações. Pensando nisso, plataformas unificadas ajudam a eliminar silos, garantindo consistência e uma fonte confiável de verdade. Tecnologias de automação, observabilidade de dados e machine learning também permitem identificar anomalias e inconsistências em tempo real, antes que elas se transformem em decisões equivocadas.
Em conclusão, à medida que inteligência artificial e analytics avançados ganham espaço nas empresas, a qualidade dos dados se torna ainda mais crítica. Modelos sofisticados não compensam informações ruins, pelo contrário, amplificam seus efeitos. O verdadeiro diferencial competitivo está em construir uma base sólida, confiável e governada, capaz de sustentar decisões rápidas, seguras e estratégicas.
O custo da má qualidade de dados pode não aparecer claramente nos balanços financeiros, mas ele está presente todos os dias, corroendo resultados e limitando o potencial de crescimento. Investir em dados confiáveis não é apenas uma decisão técnica; é uma escolha estratégica para empresas que querem transformar informação em valor real e sustentável.
*Cesar Gomes é Vice-Presidente da Cloudera no Brasil
Sobre a Cloudera
A Cloudera é a única empresa de plataforma de dados e IA em que grandes organizações confiam para levar a IA até seus dados, onde quer que eles estejam. Diferente de outros fornecedores, a Cloudera oferece uma experiência de nuvem consistente que integra nuvens públicas, data centers e a borda (edge), aproveitando uma base comprovada de código aberto. Como pioneira em big data, a Cloudera capacita as empresas a aplicarem IA e assumirem o controle de 100% de seus dados, em todas as formas, oferecendo segurança unificada, governança e insights preditivos em tempo real. As maiores organizações do mundo, em todos os setores, confiam na Cloudera para transformar a tomada de decisões, impulsionar os resultados financeiros, proteger contra ameaças e salvar vidas.
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17/03/2026
