Eu não sou um arquiteto de dados. Eu não sou um engenheiro de dados. Mas liderei equipes que incluíam ambos. E nos últimos quatro anos, trabalhando com dezenas de clientes, vi a mesma história se repetir:
Como projetamos uma plataforma de dados que entrega valor real para o negócio… sem nos afogarmos na complexidade?
Deixe-me levá-lo de volta cerca de uma década. Naquela época, o data warehouse corporativo era a estrela brilhante — a fonte única de verdade para a tomada de decisões. Ou, pelo menos, esse era o sonho. A realidade? Um warehouse central cercado por dezenas de silos departamentais, cada um prosperando silenciosamente por conta própria.
A vida era limpa, previsível e organizada — mas dolorosamente lenta. Você queria um novo KPI? Uma nova fonte de dados? Um relatório ligeiramente diferente do último? A resposta era sempre a mesma: “Claro… em três a seis meses”. Não é de admirar que as equipes de negócios tenham começado a construir suas próprias planilhas, bancos de dados e sistemas paralelos.
Depois veio o data lake. E depois o lakehouse — prometendo o melhor dos dois mundos. Começamos a falar sobre data mesh, data fabric… e como governar este novo caos em expansão.
Mas assim que estávamos começando a digerir isso, a IA Generativa explodiu no cenário. Quase da noite para o dia, todos estavam falando sobre LLMs, modelos de fundação, agentes de IA e frameworks de agência (agentic frameworks).
E logo, a frase “Plataforma de Dados Moderna para a Era da IA” estava em toda parte — o que quer que isso realmente significasse.
Tenho certeza de que não sou o único a sentir isso. As newsletters. As postagens no LinkedIn. Os webinars. Os “guias definitivos”. Cada um vendendo a “melhor” abordagem para plataformas de dados.
Basta olhar para este cenário e apenas na perspectiva de ferramentas de governança de IA — uma imagem do livro “AI Governance Comprehensive: Tools, Vendors, Controls & Regulations” de Sunil Soares (2024). É esmagador. Entre hiperescaladores, ferramentas de privacidade, observabilidade, governança, rotulagem e infraestrutura de IA, as opções parecem infinitas.
Se você não está pelo menos um pouco paranoico sobre se está fazendo as escolhas certas de plataforma — provavelmente você não está prestando atenção.
Mas aqui está a armadilha: Quando a tecnologia se torna o foco, corremos o risco de perder de vista o objetivo real — resolver problemas de negócio reais com dados.
Seu ecossistema de dados deve servir a três coisas:
Produtos de Dados Que Entregam Valor: Seja manutenção preditiva, modelos de churn de clientes, painéis operacionais ou copilots de IA — trata-se de entregar resultados de negócio reais que resolvam os desafios de hoje e possibilitem as oportunidades de amanhã.
Bases Que Tornam os Dados Confiáveis: Governança, qualidade de dados, linhagem, privacidade, segurança e alfabetização de dados (literacy). Estes são inegociáveis. Sem eles, suas ambições de IA desmoronarão sob o peso de dados ruins.
Uma Plataforma Que Suporta Ambos — Sem Se Tornar o Problema: Uma plataforma que seja escalável, adaptável e sustentável. Ela deve apoiar seu negócio — não distrair dele.
Independentemente do fornecedor, arquitetura ou nuvem, os fundamentos são os mesmos:
Capacidades de Tempo Real e Streaming: Dados frescos, pipelines de baixa latência, arquiteturas orientadas a eventos e modelos de IA ativos.
Integração MLOps de Ponta a Ponta: Desde feature stores até implantação, monitoramento e aprendizado contínuo, os fluxos de trabalho de IA devem estar conectados à espinha dorsal de dados.
Suporte para Embeddings e Bancos de Dados Vetoriais: LLMs, mecanismos de recomendação e busca semântica dependem disso. Sua plataforma deve lidar nativamente com cargas de trabalho baseadas em vetores.
Governança e Observabilidade por Design: Linhagem, contratos de dados, verificações de qualidade, controles de acesso e monitoramento abrangente são integrados — e não encaixados de qualquer jeito posteriormente.
Escalabilidade e Eficiência de Custo: Nativa da nuvem, elástica, serverless sempre que possível — mas com governança sobre os custos, garantindo que a flexibilidade não se torne um caos financeiro.
No relatório Gartner de maio de 2025 (Tecnologia Emergente: A Gestão de Dados Evolui de Ferramentas Isoladas para Plataformas Convergentes), eles deixam claro como o cenário de gestão de dados está atingindo um ponto de inflexão crítico. As organizações estão sobrecarregadas por um ecossistema cada vez mais fragmentado de ferramentas especializadas — cada uma abordando fatias de governança, qualidade, observabilidade, privacidade, integração e capacitação de IA. Essa proliferação de ferramentas não apenas inflaciona os custos, mas também retarda a agilidade, cria silos de dados e mina a governança.
“As organizações estão inundadas com produtos de gestão de dados. Os fornecedores devem unificar as capacidades em plataformas convergentes ou arriscam perder clientes”.
Em outras palavras, as empresas estão exigindo soluções mais integradas e à prova de futuro — ecossistemas de dados que operam como uma plataforma coesa, e não como uma pilha de ferramentas desconectadas. Se sua arquitetura atual parece montar móveis da IKEA de olhos vendados — encaixando constantemente peças que não combinam — você está fazendo isso errado. O futuro pertence a plataformas unificadas, interoperáveis e escaláveis que se adaptam ao seu negócio.
A IA não é apenas mais uma carga de trabalho — está se tornando um facilitador chave das plataformas de dados modernas. Desde a descoberta de metadados assistida por IA e a geração automatizada de pipelines de dados até o monitoramento inteligente da qualidade dos dados, a IA está se incorporando às operações diárias da plataforma.
Casos de uso como gerar lógica de transformação para pipelines de ingestão, automatizar o rastreamento de linhagem e a detecção de anomalias em fluxos de dados ajudam a manter a plataforma confiável com menos supervisão manual. Sugestões orientadas por IA para governança — como controles de acesso ou detecção de desvio de esquema (schema drift) — apoiam a conformidade e a integridade.
As ferramentas estão caminhando para a democratização, capacitando não apenas engenheiros, mas também analistas e usuários operacionais. Essa mudança ajuda as organizações a reduzir gargalos, melhorar as operações da plataforma e acelerar a adoção de serviços orientados por IA em toda a empresa.
Qual é o valor? O que precisamos resolver? Concentre-se nos produtos de dados e IA que impulsionarão resultados hoje e continuarão sendo relevantes amanhã. Olhe além dos pontos de dor imediatos e pense em como o negócio está evoluindo, como a IA, a automação e a transformação digital moldarão as operações, produtos e expectativas dos clientes.
Governança, MDM, privacidade, alfabetização de dados e qualidade. Sem atalhos. Mas também, projete essas bases não apenas para as necessidades atuais — mas para escala, para a complexidade que você ainda não tem, e para casos de uso que surgirão. Trata-se de preparar seu ecossistema de dados para o futuro o máximo possível (future-proofing).
Quer você esteja construindo do zero ou evoluindo o que já tem, a conversa sobre a plataforma vem por último, mas é crítica. Ela deve servir ao caminho de valor de negócio e às bases que você definiu. E deve ser projetada com flexibilidade em mente, para escalar, adaptar e crescer à medida que suas ambições de dados e IA evoluem.
É exatamente assim que trabalhamos na Apgar. Nossa metodologia Pathfinder é construída como um framework abrangente que combina visão estratégica com execução operacional.
A jornada Pathfinder está estruturada em três caminhos interconectados:
Caminho de Valor de Negócio: Definir os produtos de dados e IA que resolvem problemas do mundo real e entregam resultados de negócio mensuráveis.
Caminho da Fundação de Dados: Estabelecer as capacidades de governança, qualidade, privacidade e gestão de dados que garantem confiança, conformidade e escalabilidade.
Caminho da Plataforma de Dados: Projetar ou redesenhar a arquitetura da plataforma de dados que suporte tanto o valor de negócio quanto os requisitos de base — flexível, escalável e pronta para o futuro.
A jornada Pathfinder não é uma checklist linear; é um processo colaborativo e iterativo que começa com uma compreensão profunda do contexto e dos desafios do negócio. A partir daí, trata-se de analisar o cenário atual, identificar lacunas e oportunidades e, então, projetar um roteiro personalizado. Este roteiro conecta os objetivos de negócio com os produtos de dados, as bases de governança e a arquitetura de plataforma corretos — tudo com foco em tornar o ecossistema escalável, pronto para o futuro e alinhado com os objetivos de longo prazo.
E embora as necessidades de cada cliente sejam diferentes, temos o benefício de um rico ecossistema de parceiros de tecnologia — hiperescaladores, provedores de MDM, ferramentas de catálogo, soluções de governança e plataformas de IA. Nossa abordagem é sempre agnóstica em relação a fornecedores: recomendamos o que se encaixa no contexto, maturidade e objetivos do cliente.
Este não é um artigo sobre se você deve comprar, construir ou combinar sua plataforma de dados. A verdade é: depende. Depende do seu contexto, seus desafios, sua maturidade e para onde você quer ir.
Mas uma coisa é universal: Comece com o valor de negócio. Construa confiança por meio de bases de dados fortes. Habilite isso com a plataforma certa — projetada não apenas para hoje, mas pensando no amanhã.
Acertando nisso, a plataforma se torna um facilitador, não um problema. Todo o resto? Apenas ruído.