Arquitetura de Dados alinha conceitos e sustenta maturidade analítica

Todos os dias, em cada interação digital ou física, as empresas acumulam registros que só fazem sentido quando existe um modelo comum para interpretá-los. Sem essa estrutura invisível, as métricas-chave – de vendas à conversão – podem ter significados completamente diferentes dentro da mesma organização. É para evitar esse cenário que a Arquitetura de Dados traz modelos, padrões, políticas e regras para a coleta, o armazenamento, o processamento e o uso desses dados. 

Ao explicar o conceito, Celedo Lopes, CEO da iMaps, parte do cotidiano: do GPS ao relógio fitness, de compras on-line às câmeras de rua, tudo gera dados, sejam eles estruturados ou não. “De maneira geral, a Arquitetura de Dados é importante para que eu possa ter uma maneira comum de interpretação”, afirmou. Por exemplo, em diferentes sistemas, uma mesma resposta pode aparecer como ‘sim/não’, ‘S/N’, ‘true/false’ ou ‘1/0’. Sem uma estrutura que normalize essas informações, análises ficam frágeis e interpretações se desencontram.

Em Marketing e Vendas, o mesmo princípio se aplica. “O que é uma venda?”, provocou. É o pedido, a nota fiscal, o faturamento ou o dinheiro que entrou na conta? Cada empresa, área, plataforma e profissional tende a usar definições próprias. “No Varejo, uma venda acontece quando passa no caixa. Na Indústria, é quando alguém tira o pedido”, ilustrou.

Arquitetura de Dados conecta pela linguagem comum

Quando o objetivo é consolidar interações e criar uma visão 360º, entra em cena o Master Data Management (MDM). Celedo explicou que existem dois grandes tipos de dados: os transacionais – dinâmicos, como as compras e os acessos – e os cadastrais – estáticos, como as informações de cliente. O MDM atua sobre esse segundo grupo para unificar identidades que aparecem fragmentadas. Um cliente pode deixar um rastro no Instagram, compartilhar o WhatsApp em um formulário ou ter registrado o CPF em uma compra antiga. Sem Arquitetura de Dados, essas três presenças viram três pessoas diferentes.

A visão única permite encadear toda essa jornada: da primeira influência de Marketing aos chamados no pós-venda. Assim é possível decidir, por exemplo, se um usuário deve receber conteúdo de atração ou uma oferta direta. “Se eu não tenho o dado organizado, eu não sei que esse cliente já interage comigo há três anos e está na hora de comprar”, destacou.

O trajeto dos dados

Para explicar como estruturas como Data Lake, Data Warehouse, pipelines e silos operam, Celedo frisou que, além de hardware e software, existe um terceiro nível fundamental nesse ecossistema: o dataware. Ele é tudo aquilo que o software guarda e movimenta, como, por exemplo, um áudio gravado, um texto enviado por mensagem ou registros de sistemas internos. A partir desse contexto, o especialista introduziu alguns conceitos que acompanham a Arquitetura de Dados:

– Data Warehouse: é a estrutura criada para armazenar informações organizadas e estruturadas como tabela ou planilha. Celedo contou que esse conceito é antigo, sendo utilizado para organizar informações como vendas, folha de pagamento, ponto e registros contábeis;

– Data Lake: pensado como um reservatório que recebe qualquer informação, sem exigir organização prévia. Segundo o CEO, por ser mais barato e flexível, é uma “porta de entrada” onde tudo é concentrado antes de receber tratamento. Depois, o conteúdo pode ser refinado e movido ao Data Warehouse;

– Pipeline de dados: serve para conectar essas e outras etapas como um fluxo contínuo que leva o dado desde sua origem até o Lake, depois até o Warehouse e, finalmente, até ferramentas de análise;

– Silos de dados: surgem quando áreas diferentes criam bancos desconectados do restante da organização. Embora muitas vezes sejam considerados prejudiciais, Celedo pontuou que o problema não está na autonomia – áreas podem e devem organizar informações específicas de seu domínio –, mas, sim, quando guardam ali dados que deveriam ser centralizados ou padronizados.

Governança: menos “controle”, mais cuidado com o dado

Se a Arquitetura de Dados define a estrutura, a governança é sobre o cuidado. Segundo Celedo, embora o termo assuste, a prática não é um monstro de sete cabeças. O primeiro passo envolve a definição do responsável por cada dado, para que não haja dúvidas de que ele estará sendo cuidado por alguém. Além disso, uma das confusões mais comuns é achar que o dado pertence à TI porque está armazenado lá. “A TI é a fiel depositária. O dono do dado é Marketing, Vendas ou quem opera aquele processo”, destacou. 

Isso inclui validar campos, corrigir erros e definir padrões. “E não adianta remendar só no relatório, tem que ajustar na origem”, defendeu. Ou seja, não basta apenas corrigir a informação depois que ela entra no sistema, é preciso dar meios para que o usuário insira os seus dados de forma adequada. “Imagina que esses dados serão entregues para uma Inteligência Artificial (IA) que precisará decidir como conversar com a pessoa com base na idade. Como ela conversa com uma pessoa de 20? E com uma de 60? E se entrou uma data de nascimento errada, como vai conversar com alguém de 900 anos?”, exemplificou.

Arquitetura de Dados aplicada em sistemas exclusivos de IA

Os dados são a matéria prima para sistemas de IA generativa. Embora esses modelos possam operar sem dados totalmente estruturados, isso limita drasticamente seu potencial. Quando uma Inteligência Artificial se apoia apenas em bases públicas, ela responde a partir de fontes que podem estar incorretas, incompletas ou até distorcidas. “E a pergunta que o seu concorrente vai fazer, será respondida de forma parecida, porque serão as mesmas bases”, acrescentou.

Porém, ao estruturar informações de venda, comportamento, performance e pesquisas de mercado, as empresas conseguem criar modelos capazes de responder de forma personalizada. Isso reduz alucinações, aumenta a precisão e permite que a organização extraia inteligência exclusiva das próprias operações.

“Prever é sempre chutar”

E se hoje as equipes já sabem quanto venderam, como converteram e qual foi o desempenho das campanhas, por que não usar essas informações para prever o próximo movimento? Celedo defendeu que a tecnologia para isso já existe, mas falta exercitar a prática da previsão. “Prever é sempre chutar. Se você está com a bola na frente do gol e chuta, você não sabe se vai entrar, mas na segunda vez vai ficar mais perto. Então pratique o ato de prever”, recomendou. É nesse ciclo de tentativa, erro e refinamento que nasce a maturidade analítica.

Além disso, esse hábito também aproxima a mentalidade das equipes da lógica probabilística própria da Inteligência Artificial. Um modelo não afirma que algo é ou não é. Ele estima probabilidades e opera aceitando margens de incerteza. No fim, como resume Celedo, trata-se de provar, com dados, que as escolhas funcionam. E quem aprende a fazer isso consistentemente constrói vantagem não porque acerta sempre, mas porque cria um processo que melhora a cada tentativa.

Alavancar essas tecnologias é fundamental para otimizar operações e potencializar o crescimento de negócios a longo prazo. Por isso, o cenário de tecnologia para Marketing conta com um espaço dedicado neste portal. Acompanhe na editoria ColetivaTech.