Por Bergson Lopes*

Quando as organizações falam sobre monetização de dados, a discussão costuma começar no lugar errado. O tema é rapidamente associado a iniciativas sofisticadas, plataformas avançadas ou à criação de novos modelos de negócio baseados na venda de informações. Essa associação reforça a ideia de que monetizar dados é algo distante, caro e restrito a poucas empresas com alto nível de maturidade. Na prática, esse entendimento afasta muitas organizações de um debate que deveria estar mais próximo da sua própria realidade operacional.

O equívoco está em tratar monetização de dados apenas como geração direta de receita. Quando o foco se limita a esse aspecto, perde-se de vista uma dimensão essencial do valor da informação: o impacto econômico gerado internamente a partir do uso mais eficiente, confiável e consistente dos dados que a empresa já possui. Em muitos casos, é exatamente aí que estão as oportunidades mais concretas de monetização.

Dados sustentam os processos e as decisões. Sempre que há alguma contribuição para reduzir custos, eliminar desperdícios, mitigar os riscos ou aumentar a eficiência das decisões, há geração de valor econômico. Isso ajuda a entender que monetizar dados não depende, necessariamente, de grandes saltos tecnológicos. Muitas vezes, o valor está em corrigir falhas que geram retrabalho, atrito entre áreas e perda de oportunidades. É preciso entender que a monetização de dados acontece de forma progressiva, em uma escala de maturidade que pode ser entendida em quatro degraus. No primeiro, a empresa sabe que perde dinheiro por causa dos dados, mas não consegue explicar exatamente onde, como e quanto. Erros, inconsistências e retrabalhos são percebidos, mas tratados como parte da rotina. Nesse estágio, a monetização ainda não acontece, mas o desperdício já é real.

No segundo degrau, a organização passa a entender o custo da má qualidade de dados. Ela identifica impactos concretos em processos, decisões e resultados, traduzindo problemas em horas perdidas, erros operacionais, atrasos e riscos. Essas informações passam a ser usadas como base para iniciar um trabalho contínuo de melhoria. Aqui, a monetização surge de forma objetiva, ainda que pelo lado da perda financeira.

A terceira etapa é alcançada quando a empresa começa a monetizar os próprios projetos de melhoria em dados. Pequenas iniciativas, com escopo claro e foco em problemas reais do negócio, passam a ser executadas e acompanhadas com métricas econômicas. Redução de retrabalho, aumento de eficiência, eliminação de erros e maior confiabilidade das informações passam a gerar ganhos mensuráveis.

Por fim, o quarto degrau é aquele que normalmente domina o discurso sobre monetização de dados. É o estágio da criação de novos produtos, serviços ou modelos de negócio baseados em dados. Embora seja relevante, não é o ponto de partida natural para a maioria das organizações. Tentar começar por esse nível, sem ter passado pelos anteriores, costuma gerar iniciativas frágeis e difíceis de sustentar.

IA não é ponto de partida na monetização

Esse quarto degrau é viável principalmente pelas organizações que atuam como bureaus de inteligência ou monetizam dados porque a informação é o seu produto ofertado ao mercado. Elas vendem análises, indicadores e conhecimento estruturado. Esse modelo não é replicável para boa parte das empresas. Na maioria dos casos, os dados não são ofertados como produto, mas utilizados para viabilizar, melhorar e sustentar produtos e serviços. Ignorar essa distinção leva muitas organizações a perseguirem modelos incompatíveis com sua estratégia e realidade operacional.

É nesse contexto que a Inteligência Artificial costuma entrar na conversa, muitas vezes de forma equivocada. A IA não é o ponto de partida da monetização de dados e tampouco substitui o entendimento do impacto da má qualidade ou a execução de projetos de melhoria. Seu valor aparece quando a organização já avançou nos degraus iniciais e precisa ganhar escala. A IA pode apoiar a identificação de padrões de erro, a priorização de correções com maior impacto econômico, a automação de validações e o acompanhamento da evolução da qualidade dos dados. Usada dessa forma, ela não cria valor isoladamente, mas acelera a captura do valor que já existe nos dados.

Essa visão em escala ajuda a reposicionar o debate. A monetização de dados começa muito antes da geração direta de receita e se constrói a partir de melhorias contínuas, orientadas por impacto e acompanhadas de forma disciplinada.

Desta forma, os projetos de melhoria em dados assumem papel central. Projetos com escopo bem definido e foco em dores reais da organização, como padronização de cadastros, eliminação de informações conflitantes, automação de validações, correção de regras de negócio e consolidação de indicadores. Quando analisadas sob a ótica do impacto econômico, essas iniciativas revelam um grande potencial de geração de valor.

Uma boa prática nesse processo é mapear todas as iniciativas de melhoria relacionadas a dados e acompanhar sua evolução ao longo do tempo. Esse acompanhamento permite demonstrar o impacto econômico de cada projeto, facilita priorizações e ajuda a construir uma visão integrada do valor gerado pelos dados.

Outro ponto frequentemente negligenciado é que a evolução dos indicadores de qualidade de dados também representa uma forma direta de monetização. Se uma empresa possui apenas 50% de dados confiáveis sobre os contatos de seus clientes, isso significa que ela deixa de vender novos produtos ou serviços para metade da sua base. Qualquer melhoria nesse percentual amplia o alcance comercial e gera vendas adicionais. Esse aumento, viabilizado diretamente pela melhoria da qualidade dos dados, gera monetização na prática.

Medir o impacto da má qualidade de dados não é apenas um exercício de diagnóstico. É um passo fundamental para transformar dados em ativos gerenciáveis sob a ótica econômica. Ao quantificar perdas e acompanhar ganhos, a organização eleva o nível da conversa: o que antes era tratado como um problema técnico passa a ser discutido como um tema de gestão e resultado.

Essa abordagem também reposiciona o papel da Governança de Dados, que não deve ser vista como um conjunto de controles burocráticos, mas como a base que permite identificar problemas, priorizar melhorias, acompanhar indicadores e sustentar ganhos ao longo do tempo. Sem essa base, os resultados tendem a ser pontuais e difíceis de manter.

Antes de pensar em iniciativas sofisticadas ou novos modelos de negócio baseados em dados, muitas empresas ainda precisam aprender a não desperdiçar o valor que já possuem. Quando conseguem fazer isso, a monetização deixa de ser um conceito abstrato e passa a se materializar nos resultados do negócio.

*Bergson Lopes é fundador e sócio-diretor da BLR DATA, vice-presidente da DAMA Brasil, especialista em Gestão e Governança de Dados e autor de dois livros sobre o tema.