O problema que ninguém quer admitir Toda empresa de médio e grande porte no Brasil tem o mesmo problema —...
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Dados & Estratégia
Inteligência de mercado, análise e as decisões que separam quem age de quem apenas observa.
Dados ruins estavam custando relatórios mediocres. Com IA agêntica tomando decisões operacionais, dados ruins custam decisões erradas em escala. Por que qualidade de dados é o único ativo de IA que não pode ser comprado — e como priorizar a correção.
Nem todo dado proprietário é um moat competitivo. Quatro características definem dados genuinamente defensáveis — e a maioria das empresas tem apenas dois ou três conjuntos que realmente passam no filtro. Como identificar os seus.
"Caixa-preta" deixou de ser só problema de compliance — virou risco de negócio. Por que explicabilidade está virando requisito de procurement, diferenciador em vendas B2B e pré-condição de adoção clínica.
O problema que os dashboards nunca resolveram Nos últimos vinte anos, as empresas investiram bilhões em ferramentas de Business Intelligence....
Em 28 e 29 de abril, o Sheraton São Paulo WTC Hotel vai reunir os principais líderes de dados do...
Em 2025, a conversa em tech foi sobre “AI agents” — algoritmos que não apenas processam dados, mas que raciocinam,...
A Transformação do Analista em 2026 O cenário corporativo brasileiro está em inflexão. Quando executivos de operações, finanças e comercial...
Durante anos, governança de dados foi uma discussão de arquitetos de TI e analistas de compliance. Em 2026, essa conversa...
PwC: as empresas que vão capturar mais valor com IA em 2026 começaram antes de 2024. O gap está se ampliando. O que early movers têm que não pode ser comprado — e o que líderes que começaram tarde deveriam fazer diferente agora.
O Gartner publicou em março de 2026 suas principais previsões para dados e analytics — e a mensagem central vai...
O Gartner prevê que 60% dos projetos de IA serão abandonados por má qualidade de dados até o fim de 2026. Mas organizações com alta maturidade em governança de dados reportam 24,1% de melhoria de receita com IA. A diferença entre o projeto que funciona e o que fracassa frequentemente não está no modelo — está na fundação de dados que o precede.
