Antes de investir em Inteligência Artificial, organizações precisam organizar, governar e estruturar suas bases de dados para sustentar decisões estratégicas e resultados consistentes.
Em meio à corrida corporativa pela implementação de Inteligência Artificial, muitas empresas ainda ignoram um ponto essencial, sem uma estrutura sólida de dados, não há IA que entregue resultados confiáveis.
A discussão sobre transformação digital costuma começar pelo uso de algoritmos, automação e ferramentas sofisticadas. No entanto, o ponto de partida está na organização, governança e qualidade das informações que alimentam esses sistemas. É esse o alerta do engenheiro de dados Andrey Tresso.
Com experiência na construção de pipelines escaláveis em PySpark e SQL, modelagem dimensional com fatos e dimensões, integrações com APIs e governança em ambientes como Delta Lake, Microsoft Fabric e Databricks, Andrey Tresso atua na tradução de demandas de negócio em soluções analíticas que sustentam decisões estratégicas. Sua atuação é marcada pela proximidade com stakeholders e pela capacidade de transformar dados brutos em indicadores claros para a gestão.
Segundo Andrey Tresso, o mercado ainda comete um erro recorrente.
“Muitas empresas querem implementar Inteligência Artificial antes mesmo de entender a maturidade dos próprios dados. IA não faz milagre. Se a base estiver desorganizada, o resultado será inconsistente.”
A base invisível que sustenta decisões estratégicas
Empresas que já falam sobre IA geralmente possuem algum nível de estrutura de dados. Porém, grande parte das organizações ainda opera com informações fragmentadas, planilhas descentralizadas e indicadores pouco confiáveis.
Sem governança, padronização e modelagem adequada, o risco é transformar tecnologia em custo, e não em vantagem competitiva.
“Dados precisam ter estrutura, qualidade e governança. Não se trata apenas de armazenar informações, mas de garantir que elas sejam confiáveis, rastreáveis e utilizáveis para decisões reais”, afirma Andrey Tresso.
