Muita empresa diz que é orientada por dados, mas, na prática, continua tomando decisões com base em feeling, vaidade analítica ou pressões internas.

Neste artigo, você vai entender o que realmente significa ter uma cultura data-driven, como ela impacta o core da operação e por que só ferramentas não bastam, é preciso mudar o comportamento da empresa.

Ter dados é o suficiente para ser uma empresa data-driven?

Ter dashboards, planilhas e BI não transforma o negócio. Como disse Eric Marques, CEO da Lille Consulting e convidado do BuildCast:

“Se você nem entende o processo manual, não tem como automatizar com qualidade.”

Uma empresa data-driven começa antes da tecnologia: nasce da clareza sobre o problema, da estruturação do processo e da disciplina para acompanhar indicadores reais.

Por que usar dados é tão importante?

Muitas empresas ainda concentram dados e tecnologia nos 10% de inovação, como se fossem projetos paralelos e futuristas. A verdadeira transformação acontece quando os dados atuam no core da operação: vendas, margem, planejamento, rotina.

Como destaca Eric:

“Você usa IA nos 10% de inovação. Mas e os 90% do core? É ali que o dado precisa agir.”

Isso muda o ROI da tecnologia e torna os projetos mais alinhados às dores reais da empresa. Mas esse alinhamento só acontece quando as equipes assumem os dados como parte da estratégia.

Como montar times que realmente entregam valor com dados?

Um projeto que envolve dados precisa de muito mais do que um analista: é necessário ter negócios, design, engenharia, produto e QA conversando entre si.

Durante o Buildcast, Eric compartilhou um insight poderoso sobre isso:

“Projetos falham por falta de comunicação. Nunca vi um falhar por excesso.”

Implementar uma cultura data-driven não é mais um diferencial, é o caminho para evitar erros estratégicos, transformar dados em ação e fazer com que os times entreguem valor, não só relatórios bonitos.

Quais os maiores erros ao tentar implementar uma cultura data-driven?

Adotar uma cultura data-driven vai muito além de instalar ferramentas e criar dashboards. Veja os erros mais comuns:

• Começar pela ferramenta sem entender o problema
• Acreditar que IA resolve tudo sozinha
• Automatizar processos que nem deveriam existir
• Ignorar o manual antes do automático
• Falta de clareza sobre o que o dado deve orientar

O que mais se vê são empresas que querem inovar porque estão sendo cobradas, mas nem sabem o que precisa mudar, gerando projetos vazios, lentos e sem impacto.

Como diferenciar hype de resultado real com dados?

O botão mágico não existe , e o trabalho duro ainda é necessário para coletar, estruturar e interpretar informações com clareza. A empresa precisa decidir onde investir energia: em parecer moderna ou em resolver dores reais com base em dados consistentes.

Está difícil escalar decisões com dados?

Esse artigo trouxe apenas alguns recortes da conversa com Eric Marques no BuildCast.

Assista ao episódio completo e entenda como aplicar isso no seu negócio agora mesmo.