Empresas estão investindo bilhões em Inteligência Artificial (IA), mas a maioria verá seus projetos fracassarem miseravelmente — por ignorar a base mais crítica: a plataforma de dados. 

Soluções de machine learning, algoritmos preditivos e promessas de inovação inundaram as apresentações e planos estratégicos. Mas há uma verdade inconveniente: por trás de qualquer iniciativa de IA bem-sucedida, existe uma infraestrutura de dados robusta sustentando tudo. Ignorar a plataforma de dados não é apenas um deslize técnico, é uma aposta arriscada e uma sentença anunciada: não é se o desastre vai acontecer, mas quando ele vai acontecer. 

De acordo com a Gartner, um terço dos projetos de IA generativa serão abandonados até o final de 2025 — jogando fora milhões em investimentos e meses de esforço desperdiçados, citando causas como baixa qualidade dos dados, controle de risco inadequado, aumento de custo e falta de clareza no valor de negócio. 

Embora a pesquisa destaque especificamente projetos de IA generativa, esses fatores críticos são igualmente determinantes para o sucesso ou fracasso de iniciativas de IA em geral. (fonte: Gartner Predicts 30% of Generative AI Projects Will Be Abandoned After Proof of Concept By End of 2025). 

A ausência de uma infraestrutura de dados robusta compromete diretamente os resultados de KPIs importantes, tais como o crescimento do cross-sell e up-sell via inteligência de dados, a melhora da acurácia nas previsões de demanda e vendas, e o aumento da retenção de clientes baseado em modelos preditivos – impactando de forma severa os resultados financeiros e a competitividade concreta.

Em outras palavras, garbage in, garbage out: sem dados confiáveis e bem estruturados, até mesmo o algoritmo mais avançado e estado da arte falhará miseravelmente em gerar valor.

Para líderes técnicos e executivos, é tentador focar na parte visível da IA – modelos poderosos, dashboards brilhantes, insights imediatos. Porém, os fundamentos muitas vezes ficam em segundo plano. Constroem-se “castelos de IA (cartas)” sem alicerces, e o resultado é previsível: colapso. 

Não há atalhos mágicos – uma arquitetura de dados sólida é pré-requisito para escalar IA com sucesso. 

Este artigo explora porque uma plataforma de dados robusta, segura, consistente e de baixo custo operacional (OPEX) deve vir antes de qualquer ambição de IA. Veremos como arquiteturas modernas de dados, como lakehouses, oferecem a base necessária, e destacaremos práticas para evitar que seu projeto de IA se torne mais um número nas estatísticas de fracasso. Boa leitura!

A importância da plataforma de dados na IA

Iniciativas de IA bem-sucedidas começam pelos dados, não pelos algoritmos. A plataforma de dados é frequentemente a parte menos visível de um projeto, porém é a que sustenta todo o resto a longo prazo. Imagine tentar construir um arranha-céu em terreno arenoso – é exatamente isso que acontece quando empresas lançam projetos de IA sem uma base sólida de dados. 

Os modelos de IA dependem de grandes volumes de informações históricas e em tempo real, vindas de múltiplas fontes. Se essas informações estão espalhadas em silos, sem integração ou padronização, o insight gerado pela IA será, na melhor das hipóteses, inconsistente – e, na pior, totalmente errado.

Para os tomadores de decisão, a mensagem é clara: não existe IA de qualidade sem dados de qualidade. Investir em algoritmos de ponta sem investir igualmente em arquitetura de dados é como comprar um carro de corrida e abastecê-lo com combustível adulterado. A curto prazo, pode até haver algum movimento, mas os problemas logo aparecem – desde falhas técnicas, dificuldades para sua evolução, até decisões equivocadas baseadas em dados imprecisos. 

Líderes experientes já perceberam que a plataforma de dados deve ser tratada como ativo estratégico. É ela que garante que os dados certos estejam disponíveis, no momento certo e nas condições adequadas, para alimentar modelos de IA. Ignorá-la é assumir um risco de todo o investimento em IA colocando em xeque a confiança e credibilidade nas iniciativas atuais e futuras bem como nos insights gerados.

Data Lakehouse: a base moderna para dados escaláveis

Muitas organizações já implementaram data lakes em algum estágio. À medida que o volume e a variedade de dados corporativos explodiram nos últimos anos, surgiram novas abordagens mais eficientes para arquitetura de dados. O Data lakehouse desponta como referência moderna para quem precisa de escalabilidade e flexibilidade sem abrir mão da governança. O lakehouse traz o melhor de dois mundos: a escala e agilidade de um data lake com a estrutura e consistência de um data warehouse. Em um lakehouse, dados brutos de diversas origens (transações, logs, sensores, redes sociais etc.) são ingeridos em um lakehouse central. Em seguida, camadas de processamento e organização transformam esses dados em informações estruturadas e prontas para consumo, seguindo a arquitetura Medallion (camadas bronze, silver e gold). 

O resultado: uma única plataforma onde dados crus e refinados coexistem, disponível tanto para cientistas de dados explorarem livremente quanto para analistas de negócio consultarem informações confiáveis.

A robustez dessa arquitetura se traduz em escala e desempenho. Query engines modernos e formatos de arquivo otimizados (como Parquet, Delta Lake ou Iceberg) possibilitam análises rápidas mesmo sobre dados volumosos. Além disso, manter tudo em uma só plataforma reduz a complexidade – e com menos complexidade, há menos falhas. Do ponto de vista de custos, a abordagem de data lakehouse também é vantajosa: dados são armazenados de forma econômica e escalável. Em resumo, um lakehouse bem implementado fornece a espinha dorsal para iniciativas de IA – um repositório unificado, escalável e econômico de onde a inteligência pode emergir.

Segurança e governança de dados: confiança e conformidade

Ter dados abundantes não é o suficiente – é preciso ter dados seguros e bem governados. Em projetos de IA, que frequentemente envolvem informações sensíveis (dados de clientes, registros financeiros, propriedade intelectual etc.), a segurança da plataforma de dados não é negociável. Vazamentos ou uso indevido de dados podem resultar não apenas em multas pesadas (vide regulações como a LGPD no Brasil ou GDPR na Europa), mas também em danos irreparáveis à reputação da empresa. Por isso, uma arquitetura de dados séria incorpora, desde o início, controles de segurança robustos: criptografia nos dados armazenados e em sua transmissão, gerenciamento rigoroso de acessos (quem pode ver o quê), auditing de atividades e integração com sistemas de identidade corporativos (SSO, MFA). Essas medidas garantem que apenas as pessoas e sistemas autorizados acessem dados, evitando que a corrida pela IA abra brechas de segurança.

Junto à segurança, vem a governança de dados – o conjunto de políticas, processos e responsabilidades que asseguram que os dados mantêm sua qualidade e estão em conformidade com normas. Governança é o que impede que aquele “lago de dados” se transforme num pântano inacessível. Significa ter catálogo de dados, lineage (mapeamento de onde cada dado veio e suas regras de transformação), definição clara de donos dos dados (data owners que conheçam o propósito, relevância e significado dos dados) em cada área de negócio e regras de qualidade. A adoção formal de Data Owners é indispensável: dados sem donos são dados sem significado. Apenas os responsáveis por áreas específicas têm a compreensão da semântica profunda do que cada dado representa, sua relevância operacional e seu impacto nos negócios. Formalizar esses papéis é investir na confiabilidade e na resiliência das iniciativas de IA.

Ao mesmo tempo, segurança não pode ser um adendo tardio. Criptografia, controle de acesso refinado, autenticação robusta e rastreabilidade nativa precisam ser considerados pilares iniciais. Governança é o que transforma caos em vantagem competitiva.

Para os executivos, a governança e a segurança trazem confiança: confiança de que os relatórios refletem a realidade, de que decisões estão sendo tomadas em cima de dados íntegros, e de que, em caso de auditoria ou due diligence, a casa esteja em ordem. Em suma, uma plataforma de dados bem governada permite inovar em IA com tranquilidade, sabendo que riscos de compliance estão controlados e que os dados utilizados pelos modelos são fidedignos e auditáveis.

Consistência e qualidade dos dados: combustível confiável para IA

A máxima “garbage in, garbage out” nunca foi tão literal. Estima-se que cientistas de dados gastam até 80% de seu tempo limpando e organizando dados antes de conseguir elaborar os produtos de dados. Por isso, uma plataforma de dados eficaz precisa garantir consistência e qualidade. Mas o que isso significa na prática? Significa que as diversas fontes de informação da empresa – do ERP ao CRM, passando por planilhas e sistemas legados – falam a “mesma língua”. Por exemplo, unidades de medida padronizadas, códigos unificados (será que “cliente 123” é o mesmo em todos os sistemas?), dados completos sem lacunas críticas e atualizados na frequência necessária. Uma arquitetura de dados sólida integra essas fontes, aplica limpeza (data cleaning) e padronização de forma automatizada, eliminando discrepâncias antes que os dados cheguem aos modelos de IA.

Ter consistência também implica em eliminar silos. Departamentos diferentes muitas vezes mantêm bases de dados isoladas, o que resulta em múltiplas versões da “verdade”. Uma plataforma unificada rompe essas barreiras, consolidando informações numa visão única. Isso não só melhora os modelos de IA – que passam a enxergar o panorama completo – como acelera o ciclo de desenvolvimento. Analistas e cientistas de dados deixam de gastar tempo tentando descobrir e arrumar dados, podendo focar no que realmente agrega valor: a modelagem e a interpretação dos resultados. Em resumo, dados confiáveis, limpos e consistentes são o combustível de alta octanagem que faz os motores de IA atingirem seu pleno potencial. Sem esse combustível, até dá para ligar a ignição, mas o projeto dificilmente chegará longe.

Eficiência operacional e baixo OPEX: escalando IA de forma sustentável

Ao planejar iniciativas de IA, é comum falar em CAPEX – investimentos em novas ferramentas, plataformas de Big Data, talentos de ciência de dados. Porém, o custo operacional (OPEX) ao longo do tempo muitas vezes é ignorado, e aí reside outra armadilha de ignorar a plataforma de dados. Sem uma base bem estruturada, cada novo caso de uso de IA exige esforço repetido: equipes recriando pipelines de dados manualmente, corrigindo erros “na mão” e fazendo manobras para que os dados se encaixem nas necessidades do modelo. Isso gera retrabalho e inflaciona o custo por projeto de IA, tornando a iniciativa pouco sustentável. Por outro lado, com uma plataforma unificada e automatizada, as fundações construídas uma vez podem ser reaproveitadas muitas vezes. Novos projetos podem plugar-se aos dados já disponíveis, com mínimos ajustes, acelerando o time-to-market de soluções de IA e economizando recursos preciosos.

A automação moderna prioriza streaming data, captura de mudanças (CDC) e arquiteturas event-driven, em detrimento dos antigos paradigmas de ETL/ELT. Ferramentas de DataOps e MLOps podem orquestrar todo o fluxo de informações – desde a ingestão, passando por transformações e validações, até a disponibilização para modelos e dashboards – com dependência mínima de intervenção humana em cada etapa. Isso significa menos erros, processos repetíveis e monitorados, e equipes de TI focadas em melhorias em vez de tarefas braçais. O resultado prático é uma redução drástica no OPEX: gasta-se menos horas de engenharia por projeto, aproveita-se melhor a infraestrutura (evitando instâncias computacionais ociosas ou armazenamento duplicado) e minimiza-se desperdícios. Para a diretoria, escala com custo controlado é música para os ouvidos – afinal, um projeto piloto de IA pode até ter orçamento garantido, mas para justificar expansões e novos investimentos, ele precisa provar que consegue crescer sem que os custos saiam do controle. Uma plataforma de dados bem pensada entrega justamente isso: eficiência operacional, onde cada real investido em IA traz retorno e não é engolido por complexidades evitáveis.

Conclusão

Chegando ao fim desta análise, a mensagem é: não subestime a infraestrutura de dados. Investir em arquitetura de dados, governança e processos eficientes cria um terreno fértil onde projetos de IA podem florescer de verdade. Em vez de ter todas as suas equipes (técnica e de negócio) apagando incêndios de qualidade de dados ou engenheiros refatorando pipelines a cada novo experimento, sua empresa pode focar no que realmente interessa: inovar, extrair insights acionáveis e gerar valor de negócio com IA.

Em suma, a maturidade em dados precede a maturidade em IA. A seguir, recapitulamos algumas boas práticas recomendadas e armadilhas a evitar para garantir que sua jornada em IA comece com o pé direito:

O que fazer:

• identifique e levante os dados de valor
• identifique as pessoas que entendem valor, relevância, significado e propósito real dos dados;
• identifique a necessidade de consumo de cada área consumidora e as pessoas chaves;
• identifique os produtos de dados existentes que já se obteve êxito e foi comprovado ao longo do tempo;
• Comece pequeno mas com o blueprint da solução completa;
• Construa uma base de dados escalável desde o início: invista em uma arquitetura de dados moderna (como um lakehouse) que centralize e acomode diversos tipos de dados, preparando o terreno para múltiplos casos de uso de IA;
• Implemente governança e segurança by design: estabeleça as premissas e políticas claras de acesso, qualidade e conformidade desde o início. Garanta que haja monitoramento, criptografia e controle de versões dos dados para que a confiança nas informações nunca seja comprometida;
• Quebre silos e integre fontes de dados: promova a integração entre departamentos e sistemas, unificando dados redundantes. Informações e até produtos de dados valiosos podem estar escondidos em planilhas. Uma visão única dos dados da empresa evita retrabalho e dá aos modelos de IA uma visão completa do negócio.
• Automatize pipelines e processos de dados: utilize ferramentas de automação (ETL/ELT, DataOps, MLOps) para mover e transformar dados com o mínimo de intervenção manual. Assim, você reduz erros humanos e libera a equipe para tarefas de maior valor, além de controlar custos operacionais.
• Alinhe a estratégia de dados com os objetivos de IA: trate a plataforma de dados como parte integrante da estratégia de IA. Capacite as equipes, ajuste processos organizacionais e obtenha apoio executivo para iniciativas de gestão de dados, garantindo que todos entendam a importância dessa base para o sucesso em IA.

O que evitar:

• NÃO comece projetos de IA sem fundamento nos dados: evite lançar iniciativas de IA sem um caso de uso real bem modelado e sem antes avaliar a prontidão dos dados para elaborá-lo. Pular a fase de preparação de dados é receita certa para atrasos e frustrações nos resultados;
• NÃO solucione cada projeto de forma isolada (silos): não permita que cada nova equipe de IA crie sua própria “ilha” de dados ou duplicação de esforços. Isso leva à inconsistência, gastos duplicados e lições não compartilhadas. Promova a equipe de governança que esvaziará essa tendência;
• NÃO negligencie a qualidade e consistência dos dados: nunca assuma que “depois consertamos os dados”. Modelos treinados em dados sujos produzirão insights equivocados. Evite também misturar definições diferentes para o mesmo dado – estabeleça uma única versão da verdade.
• NÃO ignore segurança e privacidade por pressa: não troque segurança por velocidade. Colocar dados sensíveis em plataformas sem proteção adequada ou compartilhar informações sem controle pode gerar prejuízos muito maiores do que qualquer ganho de tempo.
• NÃO subestime o custo de operação a longo prazo: fuja de implementações improvisadas que podem parecer baratas inicialmente, mas que escalam mal e exigem manutenção intensa. O barato sai caro – especialmente em infraestrutura de dados. Prefira investir certo uma vez, do que remendar continuamente.

A MarkWay e a excelência em plataformas de dados para IA

A MarkWay traduz experiência em execução prática. Atuamos em projetos de missão crítica, combinando infraestrutura em nuvem, engenharia de dados, DevOps e governança para implementar plataformas de dados modernas com tecnologias consolidadas pelo mercado. Nossa equipe já auxiliou organizações de diversos portes a sair do caos de dados fragmentados para arquiteturas unificadas, escaláveis e seguras – preparadas para suportar desde dashboards operacionais até iniciativas avançadas de aprendizado de máquina.

A repetição bem feita gera excelência. E é com base nessa experiência repetida em múltiplos clientes que nossos especialistas projetam, implementam e ajustam soluções em tempo recorde, com segurança e conformidade. Já vivenciamos os desafios de integrar dezenas de fontes de dados em um data lake, de implementar governança em ambientes regulados e de otimizar pipelines para reduzir custos. Isso nos permite acelerar a jornada dos nossos clientes, evitando armadilhas comuns e adotando as melhores práticas desde o primeiro dia.

Se sua empresa está iniciando ou acelerando projetos de IA e percebe que precisa fortalecer a base de dados para garantir resultados, conte com a MarkWay. Dados e inteligência caminham juntos – e nós sabemos como uni-los com maestria. 

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