Todo mundo posta no LinkedIn que é “data-driven”, mas a realidade contada pelos números do Panorama Digital Analytics 2025 é bem menos glamourosa: apenas 1 em cada 20 empresas do País opera em nível avançado de analytics. O levantamento, que já ouviu mais de 500 organizações de todos os portes e segmentos, escancara um abismo entre discurso e prática — e mostra por que, enquanto o Vale do Silício debate AGI, muitas companhias brasileiras ainda gastam horas dentro do Excel para descobrir quem converteu no mês passado.
O raio-X da maturidade analítica no Brasil
Para chegar ao diagnóstico, o estudo dividiu o mercado em três estágios:
Nível 1 – Achismo Premium (≈70%)
A empresa usa Google Analytics básico, confunde gut feeling com “experiência de mercado” e considera um gráfico colorido no Data Studio como prova de modernidade.
Nível 2 – Aspirante a Dados (≈25%)
Ferramentas não faltam — GA4, CDP, até algum motor de IA — mas o uso raramente passa de 10% do potencial. Atribuição continua last-click e o prompt engineering virou desculpa para tudo.
Nível 3 – Data Ninja (<5%)
Aqui o jogo é outro: server-side tracking rodando, MMM calibrado, time técnico próprio e decisões tomadas com base em modelos preditivos. É o grupo que usa dados para antecipar o futuro, não apenas explicar o passado.
Tamanho não determina maturidade — mentalidade, sim
Uma das surpresas da pesquisa é que o bolso não garante a evolução. Existem startups de 20 pessoas operando stack mais robusta que a de multinacionais com milhares de funcionários. O fator decisivo? Cultura. Empresas que incentivam experimentação, documentação e capacitação em analytics avançam mais rápido, independentemente do orçamento.
Ferramentas mais citadas (e o que isso significa para você)
Adoção de Google Analytics 4 finalmente ultrapassou 60%, mas ainda há companhias teimando no Universal Analytics, descontinuado desde 2023. Plataformas de Customer Data Platform (CDP) aparecem em segundo lugar, seguidas por soluções de Marketing Mix Modeling (MMM) — sigla que, para muitos, ainda parece nome de remédio.
Para o leitor que deseja elevar o jogo, vale avaliar:
Imagem: Internet
- Notebooks com GPU dedicada — modelos equipados com NVIDIA RTX 4060 ou superior aceleram treinamento de modelos locais e rodam Jupyter Notebook sem engasgos;
- Armazenamento NVMe — SSDs PCIe 4.0 de 1 TB ou mais reduzem em minutos (às vezes horas) o tempo de processamento de grandes bases;
- Headsets e periféricos ergonômicos — pode parecer detalhe, mas quem passa o dia ajustando dashboards sabe o valor de um mouse vertical ou teclado mecânico silencioso.
Todos esses itens já aparecem entre os mais buscados na Amazon Brasil quando o assunto é infraestrutura pessoal de dados — um indício de que profissionais estão investindo no próprio setup para suprir lacunas internas.
As perguntas que tiram o sono do C-Level
O relatório propõe um check-list incômodo que vale reproduzir:
- Quanto tempo seu time leva para calcular o ROI real de uma campanha?
- Sua atribuição ultrapassa o last-click?
- Você confia 100% nos dados que apresenta ao board?
- Quantas licenças de analytics você paga, mas não usa?
- Sua equipe distingue correlação de causalidade?
Se a maioria das respostas provoca um “hum…”, é sinal de que ainda há um longo caminho até o Nível 3.
Como acelerar a evolução em 4 passos práticos
- Mapeie sua base de dados — descubra onde cada ponto de informação nasce, circula e morre;
- Invista em capacitação — cursos de Python, modelagem estatística e visualização elevam a barra técnica rapidamente;
- Automatize o que é repetitivo — ETL diário pode (e deve) rodar em pipelines, liberando o time para análise estratégica;
- Comece pequeno, mas meça tudo — experimente rodar campanhas A/B com server-side tracking; mesmo um simples teste de criativo já gera aprendizado.
Prazo final e o que esperar em dezembro
A coleta de dados segue aberta até 30 de novembro de 2025. Participantes recebem um benchmarking detalhado — inclusive sua posição no ranking —, além de recomendações de evolução e convite para o evento de lançamento. Os números consolidados serão divulgados em dezembro e prometem revelações desconfortáveis sobre a real transformação digital do País, com varejo e financeiro brigando pela ponta e um setor “zebra” prestes a surpreender.
No fim das contas, a pesquisa funciona como espelho: mostra sem filtros se a empresa está no jardim de infância dos dados ou pronta para competir em um mundo onde IA generativa e modelos preditivos são o novo básico. A boa notícia? Quem enxergar o reflexo este mês ainda tem tempo de agir.
Com informações de TecMundo
