Sergio Santos20/08/2025 14:46

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O Segredo dos 10%: Por Que 90% das Empresas Erram em Big Data, Data Science e IA

💡 O Segredo dos 10%: Por Que 90% das Empresas Erram em Big Data, Data Science e IA

Provocação: Se você toma decisões de R$ 1 milhão no "feeling", este post vai incomodar.

E ainda tem gente dirigindo no nevoeiro.

📊 A Realidade Que Ninguém Quer Ver

Ontem conversei com um CEO que perdeu R$ 2 milhões em campanha.

Motivo? "Achava" que conhecia seu cliente.

Empresas data-driven crescem 23% mais rápido.

A diferença?

• Transformaram dados em decisões

• Antecipam tendências

• Otimizam cada processo

→ O que isso significa: Margem competitiva multiplicada mensalmente.

🔍 Big Data: Os 5Vs Que Separam Vencedores

Os 5 Pilares Fundamentais:

🎯 Volume → Centenas de milhões de usuários analisados simultaneamente

⚡ Velocidade → Precificação em sub-segundos

🎨 Variedade → Áudio + texto + comportamento integrados

✅ Veracidade → Combate a reviews falsas em massa

💰 Valor → O diferencial crucial

Sobre o VALOR:

• Não basta ter dados

• É preciso extrair benefício real

• Walmart economiza bilhões prevendo demanda

• Dados sem ROI = custo desnecessário

→ O que isso significa: Visibilidade 360° enquanto concorrentes voam cego.

🧠 BI vs Data Science: Da Base à Evolução

BI (a base sólida): "O que aconteceu?"

Data Science (a evolução): "O que VAI acontecer?"

• BI = fundação necessária

• Data Science = próxima camada de inteligência

• IA = superpoder sobre essa base

Analogia: Bombeiro vs arquiteto.

Um apaga incêndio. Outro previne incêndios e planeja crescimento.

💡 Minha Experiência:

Multinacionais caem ignorando padrões óbvios nos dados.

Startups superam gigantes "ouvindo" números.

→ O que isso significa: Antecipação que transforma custos em receitas.

🤖 IA: O "Waze" das Suas Decisões

A Netflix atribui dezenas de bilhões em economia e receita incremental às recomendações de IA.

Como? 80% do conteúdo assistido vem de algoritmos.

Os 4 Superpoderes:

📈 Descritiva → "Vendas caíram 15% em São Paulo"

🔍 Diagnóstica → "Causa: concorrente mais rápido"

🔮 Preditiva → "Julho terá queda de 8%"

🎯 Prescritiva → "Invista em Instagram para mulheres 25-35"

→ O que isso significa: Decisões com GPS, não no escuro.

💎 Cases Que Valem Fortunas

Amazon

• 35% das vendas vêm de recomendações

• IA vendendo sem vendedor

Walmart

• 15% redução em custos operacionais

• IA prevê deterioração antes do produto

Uber

• 500 milhões de corridas mensais

• Preço dinâmico em tempo real

→ O que isso significa: Receita crescendo enquanto você dorme.

⚠️ Armadilhas Que Quebram Empresas

🔒 Segurança → Dados valiosos atraem ataques sofisticados

🛡️ Privacidade → Sanções LGPD cresceram; conformidade é prioridade

💸 Custo → Infraestrutura mal planejada drena recursos

🧑💻 Talento → Cientista custa caro, ignorância custa mais

→ O que isso significa: Investimento estratégico, não gasto operacional.

🎯 Framework DADOS™: Transformação em 5 Etapas

🔍 D - Diagnóstico

Quais decisões doem no bolso?

🎯 A - Apostas

Casos de uso priorizados por ROI

📊 D - Dados

Qualidade sempre > quantidade

⚙️ O - Operacionalizar

Do notebook ao produto real

📈 S - Success Metrics

Métricas de negócio, não técnicas

→ O que isso significa: Roadmap estruturado do caos à liderança.

💡 Caso Real:

Apliquei em banco que reduziu falhas operacionais 40% em 6 meses.

Diferença? Pararam de "achar" e começaram a "saber".

🧠 O Fator Humano: Mudança de Mentalidade

Maior desafio não é tecnológico. É cultural.

• Como convencer CEO tradicional?

• Como criar cultura data-driven?

• Como treinar equipes?

Minha Estratégia:

• Comece pequeno, prove valor

• Mostre ROI tangível primeiro

• Capacite líderes, não só técnicos

• Celebre vitórias rápidas

→ O que isso significa: Transformação sustentável, não apenas tecnológica.

🚨 A Pergunta de R$ 10 Milhões

Sua empresa decide por:

🤔 Achismo do C-Level?

📊 Insights de dados reais?

Resposta define futuro em 36 meses.

## 🔥 Minha Provocação Final

Em 2030 existirão dois tipos de empresa:

1. Data-driven (que dominam)

2. Que foram data-driven (que dominavam)

Qual tipo de empresa você escolhe ser em 2030?

Se este artigo te fez repensar estratégia, compartilhe.

Nos comentários: sua empresa decide por dados ou "feeling"?

#InteligenciaArtificial #DataDriven #DataScience #BigData #TransformacaoDigital #TechLeadership

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Comentários (2)

Sergio Santos - 21/08/2025 13:10

Obrigado pelo feedback. Respondendo a seu questionamento:

O Maior Desafio: A Cultura

A resposta direta para a pergunta sobre qual é o maior desafio é a mudança cultural.

Embora as armadilhas de segurança, privacidade e custo sejam significativas, elas são, em sua essência, problemas técnicos ou operacionais que podem ser resolvidos com as ferramentas e estratégias certas.

O custo pode ser otimizado com planejamento, a segurança pode ser fortalecida com protocolos robustos e a privacidade é uma questão de conformidade com as leis.

No entanto, a resistência a uma cultura data-driven é um obstáculo muito mais complexo de superar.

Esse desafio se manifesta de várias formas:

* Liderança cética: Executivos acostumados a tomar decisões com base na experiência e na intuição ("feeling") podem ver o uso de dados como algo lento e desnecessário.

* Falta de talentos: Não ter profissionais qualificados para analisar os dados e traduzi-los em informações úteis.

* Silagem de dados: Dados espalhados por diferentes departamentos, sem comunicação ou padronização.

* Medo da mudança: Funcionários que temem que a automação e a análise de dados os tornem obsoletos.

Como Superar o Desafio Cultural

A superação desse obstáculo requer uma abordagem estratégica e multifacetada, conforme sugerido no artigo:

* Começar pequeno e provar valor:

Em vez de iniciar uma transformação massiva, comece com um projeto-piloto em uma área específica com alto potencial de retorno. Demonstre o ROI (Retorno sobre o Investimento) de forma clara e tangível.

Um exemplo poderia ser otimizar a logística de entrega para reduzir custos ou analisar o comportamento do cliente para aumentar as vendas em uma campanha.

* Capacitar líderes e equipes:

A cultura data-driven deve vir de cima para baixo. Os líderes precisam entender a importância dos dados para poderem incentivar suas equipes a fazer o mesmo. Oferecer treinamentos e workshops para que todos, não apenas os técnicos, entendam como usar os dados em suas rotinas de trabalho.

* Criar uma infraestrutura colaborativa:

Implementar ferramentas que facilitem o acesso e a análise de dados para todos os departamentos. Quebrar as barreiras entre as equipes para que os dados fluam livremente e se tornem um recurso comum.

* Celebrar as vitórias:

Reconhecer e recompensar as equipes que utilizam dados para tomar decisões eficazes. Isso cria um ciclo positivo, mostrando que a nova abordagem funciona e gera resultados.

A transformação cultural, ao contrário da tecnológica, não é um evento único, mas um processo contínuo que exige paciência, persistência e, acima de tudo, um compromisso genuíno da liderança.

DIO Community - 21/08/2025 09:35

Sergio, o artigo está incrível! Você conseguiu abordar de maneira muito clara e provocativa os pontos cruciais sobre Big Data, Data Science e IA, com exemplos práticos de grandes empresas que utilizam esses dados de forma estratégica para maximizar seus resultados.

Gostei particularmente do modo como você trouxe a questão dos 5Vs do Big Data, mostrando como as empresas realmente precisam aplicar a veracidade e o valor dos dados para que se tornem fontes de vantagem competitiva, não apenas custos. E a analogia com BI, Data Science e IA ficou excelente, ajudando a entender como essas tecnologias se complementam para não apenas responder "o que aconteceu", mas também para antecipar "o que vai acontecer" e prescrever soluções.

A minha dúvida agora é: com as armadilhas de segurança, privacidade e custo que você mencionou, qual você acha que é o maior desafio que as empresas enfrentam ao tentar se tornar data-driven, e como superar isso de maneira eficaz?

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