Dados são poder. Já ouvimos isso mil vezes.
Se você tem os dados certos, processa rápido o suficiente e correlaciona com outros pontos de dados relevantes, você cria informação útil. E informação útil direciona decisões melhores.
Porém, informação sem direção clara é inútil. Um dashboard em que ninguém confia. Um relatório que ninguém lê. Uma métrica que ninguém é dono.
Dados ocupam um lugar muito estranho dentro da maioria das empresas.
Usam tecnologia. Consomem infraestrutura. Gastam dinheiro com poder computacional, assim como qualquer outro sistema que a empresa precisa pra rodar. Empresas investem quantidades enormes de tempo, esforço e dinheiro construindo os sistemas certos: rastreando cada pedido, cada hora, cada real. Os sistemas certos podem escalar um negócio. A automação certa pode cortar custos e melhorar receita.
Mas onde DADOS se encaixam em toda essa arquitetura?
Estamos na indústria de TI e Dados há mais de 20 anos. Já vimos toda configuração possível. Toda estrutura. Toda linha de reporte. Todo sabor de “é assim que organizamos dados aqui.”
E cada uma delas é quebrada do seu próprio jeito.
Dados Dentro do Negócio
Se você tem um time de dados forte sentado ao lado do negócio, as coisas andam rápido. Você consegue acelerar a criação, processamento e disponibilidade de informação pras suas decisões. Sabe quanto orçamento tem e o que dados podem entregar. Tá ali, na mesa ao lado. É só pedir. Você tem a autoridade, o dinheiro e a autonomia pra rodar qualquer ferramenta que precisar.
Parece ótimo. Até brilhante.
Você é dono das definições. Dono da ferramenta. Dono do orçamento.
Mas dados dentro de um domínio específico do negócio criam silos. E silos custam harmonia, consistência e visibilidade do que outras áreas estão fazendo. Marketing constrói uma versão da verdade. Finanças constrói outra. Operações tem uma terceira. Sabemos que times de dados embarcados frequentemente resultam em esforços duplicados entre departamentos e governança fragmentada, com cada unidade operando sob seus próprios padrões e processos.
A velocidade é real. Mas o caos também.
Você ganha velocidade. Perde alinhamento.
Dados Dentro de um Time Centralizado Independente
Essa é a abordagem “vamos colocar ordem no caos.”
Todos os dados fluem pra um time. Um backlog. Um conjunto de padrões. Um framework. Funciona como uma fábrica: dados entram, informação é entregue. Padrões, defaults, consistência.
Lindo no papel.
Mas aqui está o que acontece na prática: você vira uma fila de tickets. Um pedido de dados segue um processo. Entra num sistema. Espera priorização. Meses depois, o negócio recebe a resposta, muito depois da decisão que ela deveria informar já ter sido tomada.
Mais da metade dos Chief Data Officers ficam menos de três anos no cargo. Entram com o mandato de centralizar, organizar e padronizar. Muitos saem antes da transformação terminar. O negócio segue em frente. O time centralizado permanece, percebido como uma barreira.
Você cria harmonia. Perde velocidade.
Times de dados centralizados são quase sempre vistos como centros de custo. Você é dono dos processos, mas não dos dados e não das definições. A ferramenta? Você pode ser dono da complexidade e organização dela, claro. Mas quem paga? Ainda é o negócio. Você não tem autoridade. Não tem orçamento próprio. Você é, aos olhos da organização, apenas um custo.
Dados Dentro de TI
Essa poderia ser o santo graal. Pelo menos, é assim que parece no início.
Você está mais perto de onde os sistemas são entregues. Cada mudança de schema seria meticulosamente comunicada. Você teria aviso antecipado pra testar seus dashboards. Sua informação nunca quebraria. Tudo em um sistema. Sem silos.
Mas na verdade é pior.
Você não é dono dos dados. Não é dono das definições. Herda todo o cenário de processos de TI, e nenhum deles foi desenhado pensando em decisões de dados. Você adiciona outra camada de burocracia em cima da burocracia pela qual TI já é conhecida. Os ciclos de priorização. O change management. As cadeias de aprovação.
Você está tão longe do negócio que decisões de dados, que deveriam ser rápidas e dinâmicas, agora são tratadas como projetos waterfall longos. Você ainda não tem orçamento. Ainda não tem autoridade. Ainda não tem autonomia.
Você ganha organização. Processos limpos. Estrutura impecável.
Perde todo o resto.
O Paradoxo do CDO
E aí alguém inventa o cargo de Chief Data Officer, porque com certeza isso vai resolver tudo.
Vamos pensar no que um CDO realmente possui na maioria das organizações:
Não é dono dos dados. O negócio é dono dos dados.
Não é dono das ferramentas. TI ou o negócio controla as ferramentas.
Não é dono das definições. Cada departamento define suas próprias métricas.
Não existe autonomia real. Não existe orçamento dedicado. Não existe autoridade independente.
O que sobra? Processo. Burocracia. E uma descrição de cargo que diz “seja responsável pelos dados” sem te dar nenhuma das alavancas pra realmente controlar.
85% das organizações agora têm um CDO ou CDAO, contra apenas 12% em 2012. Mesmo assim, a permanência do CDO continua alarmantemente curta, com quase um quarto durando menos de dois anos. Isso não é um problema de pessoas. É estrutural.
O cargo de CDO, em muitas organizações, é desenhado pra falhar.
A Armadilha da Responsabilidade
Vivemos isso, e assistimos dezenas de empresas viverem também.
Pense nos quatro cenários que um time de dados enfrenta:
Os dados estão corretos e mostram resultados positivos. O negócio leva o crédito. Estão no caminho certo. O time de dados? Você fez seu trabalho básico de mostrar um número na tela. Nada especial.
Os dados estão corretos e mostram resultados ruins. Agora a culpa é sua. Seus processos, suas ferramentas, seus pipelines. Ninguém confia nos números.
Os dados estão incorretos e mostram resultados positivos. Ninguém questiona boas notícias. O negócio comemora. Mas você vai descobrir o erro eventualmente, e quando descobrir, é você quem vai ter que explicar.
Os dados estão incorretos e mostram resultados ruins. Ninguém vai confiar em você de novo.
Em todo cenário, o time de dados perde.
Muitos líderes de negócio sofrem de “angústia decisória,” mas frequentemente tomam decisões primeiro e procuram dados pra justificá-las depois. Metade dos executivos ignora dados gerados por computador porque contradiziam sua própria intuição.
Então o que realmente acontece?
O CEO decide no feeling. O CFO roda o orçamento no Budget_2026_v10.xlsx, compartilhado por e-mail. Marketing faz suas apostas no Google Sheets. Operações apresenta PowerPoints extraídos do ERP.
Dois terços dos CEOs ainda confiam no instinto quando tomam decisões, e executivos acreditam que sua intuição é o que diferencia suas decisões.
O trabalho do seu time de dados? Em algum lugar no fundo. Importante na teoria. Invisível na prática.
Indústria de Dados
Já vimos tendências irem e virem nessa indústria. Self-service BI, big data, data lakes, data mesh, analytics aumentado, IA generativa. Cada onda prometeu resolver “o problema dos dados.”
Nenhuma delas endereçou onde dados se encaixam. Nenhuma endereçou quem é dono da responsabilidade.
O time de dados é um dos grupos mais importantes em qualquer organização. E tem sido tratado como um presente de Natal brilhante: empolgante na noite em que você desembrulha, esquecido três meses depois quando os presentes de aniversário chegam.
É importante. Todo mundo concorda. E mesmo assim, ninguém quer a responsabilidade completa que vem junto.
Vamos ser honestos sobre o que cada configuração realmente entrega:
Dados com o negócio. Decisões rápidas. Sem centralização, mas você tem dinheiro e autoridade.
Dados dentro de TI. Esqueça decisões rápidas. Você é dono da ferramenta e do modelo de licença complexo, mas não dos dados, não das definições, e não tem dinheiro nem autoridade.
Dados como vertical própria. Uma mistura de mundos. Você é dono do processo. Não é tão lento quanto TI. Mas ainda não é dono dos dados. Tem autoridade muito baixa. E não tem dinheiro.
Quanto mais você navega esse cenário, mais claras algumas verdades ficam.
O negócio é responsável pelos seus dados e suas definições. E deveria ser cobrado quando as coisas saem do controle. Dados são poderosos, e mesmo assim continuam sendo uma das camadas mais complexas de qualquer negócio. Ninguém quer ser dono de um resultado ruim. Ou dono de dados ruins.
Seu trabalho como especialista em dados pode ser rastreado até uma das configurações descritas acima. E mesmo assim dados continuam sendo a peça mais importante do quebra-cabeça.
No Que Acreditamos
Na DexHub, acreditamos que dados não deveriam ser tratados como centro de custo. Deveriam ser tratados como centro de negócio, entregando dados como produtos.
Com processo. Com autoridade. Com orçamento.
Você pode criar ativos de dados que servem o negócio internamente e até externamente. Pode transformar os processos rígidos e complexos de TI em workflows rápidos, intuitivos, dinâmicos e flexíveis. Pode resolver problemas de negócio rapidamente com a organização e disciplina de um time centralizado, sem a penalidade de velocidade.
Dados deveriam ser tratados como um departamento próprio. Um que é dono dos processos, dono dos dados, dono das definições e, mais importante, o negócio precisa estar envolvido na responsabilidade, pros resultados bons e ruins.
Dados deveriam escolher a melhor ferramenta pra cada cenário. Deixe as ferramentas entregarem o que fazem de melhor. E aí foque na camada que realmente define a adoção: a experiência de acesso. Diminua a complexidade. Aumente a clareza.
Onde dados se encaixam na sua organização?
E mais importante: alguém é realmente responsável por eles?