Cesar Ripari (*)
Durante muito tempo, o analytics seguiu um fluxo quase linear dentro das organizações.
Quando uma determinada área precisava analisar dados, acionava a TI, aguardava a criação de um dashboard ou relatório e, só então, conseguia avaliar o cenário. Esse modelo funcionou quando o volume de dados era menor, as decisões podiam esperar e a análise era vista, muitas vezes, como uma etapa posterior à operação, mais para entender os resultados do que para prever o que viria pela frente. Hoje, esse tempo acabou.
A mudança não ocorreu só na velocidade dos negócios, mas na forma como as decisões estão sendo tomadas. Vendas, marketing, finanças, operações, recursos humanos e atendimento ao cliente precisam compreender o que está acontecendo no mesmo ritmo em que o cenário muda. Ao mesmo tempo, a inteligência artificial (IA) já influencia a forma como informações são interpretadas, recomendações são geradas e ações são priorizadas.
A IA está ampliando o uso de um conceito que considero fundamental: o self-service. Ele precisa estar no centro da estratégia de dados das organizações, pois o processo de analytics não deve se limitar a oferecer dashboards para diferentes áreas e torcer para que todos entendam aqueles dados. Deve assegurar que profissionais de negócio, mais ou menos técnicos, explorem informações com autonomia, sem depender de suporte intensivo da equipe de TI a cada nova necessidade nem perder tempo, contexto e oportunidades esperando por novos relatórios.
A IA está trazendo assistentes, automações, análises preditivas e agentes capazes de apoiar fluxos de decisão e de forma simples. Agora, com apenas um prompt em linguagem natural, em que qualquer usuário faz uma pergunta, no contexto que quiser, é possível explorar rapidamente dados estruturados e não-estruturados, uma combinação de dados internos e externos, e receber como resposta um KPI, uma tabela, um gráfico, um dashboard ou até um app inteiro para explorar. Nesse caso, o usuário quer uma resposta, independente do formato, e principalmente de qual LLM de mercado está utilizando para chegar nos resultados.
Mas muitas organizações avançaram no uso dessas tecnologias sem resolver uma questão anterior e essencial: os dados que irão sustentar essas decisões estão acessíveis, atualizados, confiáveis e contextualizados para quem precisa agir de forma autônoma? O self-service só existe quando os dados são disponibilizados da forma correta.
Esse ponto ganha ainda mais peso porque a tomada de decisão passou a depender de sinais que vêm de diferentes fontes e formatos. Transações, indicadores financeiros e registros operacionais continuam fundamentais, mas não contam a história inteira. Documentos de negócios, contratos, chamados de atendimento, políticas internas, pesquisas, manuais e outras bases de conhecimento também carregam contexto fundamental para entender problemas, antecipar tendências e orientar ações.
O desafio não é só reunir essas informações, mas torná-las confiáveis, governadas e úteis no momento da decisão. Quando esses dados permanecem dispersos, a análise self-service perde profundidade e os negócios passam a operar com uma visão parcial do que acontece. O futuro do analytics está em conectar esses contextos de forma flexível, aproveitando o que a empresa já construiu e entregando uma base mais rica para decisões humanas e apoiadas por IA.
A análise self-service aproxima os dados de quem conhece o problema de negócio e precisa agir sobre ele, permitindo que diferentes áreas explorem dados com autonomia, dentro de um ambiente confiável e conectado ao dia a dia da operação. No entanto, autonomia de verdade só vem com preparo. A alfabetização de dados é uma condição fundamental para que o analytics self-service seja bem utilizado. Profissionais que sabem formular boas perguntas, interpretar visualizações, questionar resultados e entender os limites dos dados conseguem transformar informação em decisão com mais consistência.
Uma estratégia moderna de análise self-service deve ir além da simples distribuição de acesso. Ela precisa se apoiar em uma cultura de dados e em soluções capazes de conectar diferentes fontes e formatos de dados, preservar segurança, garantir rastreabilidade e entregar contexto no momento da decisão. Essa lógica complementa o ecossistema existente nas organizações com soluções flexíveis, interoperáveis e preparadas para evoluir conforme mudam os dados, os sistemas e as prioridades do negócio.
Nesse modelo, o papel da TI se torna mais estratégico. Em vez de funcionar como uma fábrica de relatórios, a área passa a atuar como arquiteta do ambiente que torna a análise self-service possível. Ela integra fontes, estabelece modelos reutilizáveis, automatiza fluxos, garante segurança e cria as condições para que as áreas explorem dados de forma responsável.
No fim, a pergunta mais importante para os líderes não é quanto dado a empresa consegue armazenar, mas se a informação certa circula com velocidade, contexto e segurança entre pessoas, processos e soluções de IA, de forma que os profissionais possam atuar sem tantas dependências de outros. Isso exige estratégia, tecnologia, curadoria e capacitação.
Sem dados confiáveis, a IA amplia o risco. Sem autonomia para profissionais qualificados, a organização perde velocidade. Sem contexto, a decisão perde qualidade. O equilíbrio entre essas dimensões é o que permitirá às empresas transformar a análise self-service em vantagem competitiva real.
(*) Diretor de Pré-vendas para a América Latina, Qlik.
