Por que decisões baseadas em dados, e não em intuição, são hoje essenciais para enfrentar a complexidade da gestão pública brasileira
por ABES 10:00 am – 31 de janeiro de 2026
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A gestão pública enfrenta um nível crescente de complexidade. Gestores precisam lidar, diariamente, com um grande quebra-cabeça: como entregar serviços de qualidade em áreas cruciais como saúde, educação e segurança em um país tão diverso e extenso quanto o Brasil? A pressão aumenta conforme as demandas evoluem, os contextos mudam e os desafios se acumulam, exigindo respostas ágeis, consistentes e baseadas em fatos. Nesse cenário, governar passou a significar, sobretudo, a capacidade de fundamentar decisões com informações sólidas para gerar resultados efetivos, o que se torna ainda mais desafiador considerando que muitos órgãos operam com sistemas legados fragmentados, que dificultam integrações essenciais e limitam uma visão completa das demandas da sociedade.
Quando usados estrategicamente, os dados funcionam como uma bússola confiável. Eles permitem identificar padrões, antecipar riscos e orientar ações com maior precisão. Políticas públicas baseadas em evidências reduzem desperdícios, melhoram a eficiência e ampliam o impacto social. Em nosso país, onde muitas vezes os recursos são limitados e as desigualdades são profundas, esse tipo de abordagem é urgente.
Mas a transformação digital no setor público vai muito além de digitalizar formulários ou adotar novas tecnologias. Ela exige uma visão sistêmica com a integração entre bases de dados isoladas e fragmentadas, infraestrutura preparada para fluxos massivos de informação, padronização de registros e capacidade analítica distribuída entre órgãos. Ecossistemas que combinam Inteligência Artificial (IA), Internet das Coisas (IoT) e conectividade avançada conseguem transformar dados brutos — estruturados ou não, e provenientes de sensores, câmeras, registros administrativos, voz ou imagens — em informação qualificada, capaz de orientar decisões praticamente em tempo real.
Na segurança, a integração de registros criminais, videomonitoramento e chamadas de emergência permite identificar padrões de risco e planejar operações de forma mais estratégica. Na saúde, o cruzamento de históricos de casos, indicadores epidemiológicos e ocupação hospitalar possibilita antecipar surtos, ajustar protocolos e distribuir insumos com mais eficiência. E na educação, análises que reúnem frequência, aprendizado e contexto socioeconômico ajudam a detectar riscos de evasão escolar e direcionar esforços pedagógicos mais precisos e preventivos.
Outros setores também se beneficiam diretamente desse uso inteligente dos dados. Na mobilidade urbana, por exemplo, a análise contínua dos padrões de deslocamento, que podem ser obtidos a partir de bilhetagem eletrônica, sensores de tráfego e geolocalização, permite identificar gargalos, redesenhar linhas de transporte público, ajustando frequências e horários, e priorizar investimentos em infraestrutura. Na assistência social, a interoperabilidade entre cadastros municipais e federais, combinada a informações de saúde e educação, ajuda a identificar famílias vulneráveis com maior precisão, garantindo que benefícios cheguem a quem realmente precisa e evitando duplicidades e fraudes.
Mas nenhum desses avanços se sustenta sem uma base sólida de qualidade e governança de dados, que é o que garante que as informações utilizadas sejam confiáveis, atualizadas e consistentes. Sem padronização, curadoria adequada, metadados bem estruturados e processos claros de validação, erros simples, como duplicidades, podem comprometer toda a análise e gerar falhas em cadeia. Além disso, a governança de dados funciona como um mecanismo que define os responsáveis por eles, as regras de uso e os critérios de qualidade, assegurando a integridade da informação do começo ao fim.
Somado a isso, controles de acesso rigorosos e autenticação de usuários garantem que apenas perfis autorizados manipulem dados sensíveis, enquanto técnicas de ofuscação e desidentificação protegem Informações de Identificação Pessoal. Assim, segurança e privacidade tornam-se pilares do uso ético dos dados, em plena conformidade com a LGPD.
Plataformas de analytics, integração e qualidade de dados tornam isso possível, organizando bases dispersas, automatizando a geração de insights e estabelecendo uma linhagem de dados transparente, em que é possível rastrear de onde cada informação veio e como foi manejada para gerar os insights necessários. Um ponto único de controle para integração, desenvolvimento de APIs e criação de produtos de dados possibilita concentrar as ferramentas e regras que permitem que diferentes órgãos compartilhem informações de forma padronizada, segura e atualizada. Isso reduz retrabalho, evita versões conflitantes dos mesmos dados e facilita a colaboração, porque todos passam a acessar informações consistentes.
Tudo isso ainda permite avançar na transparência perante a sociedade, já que, quando o governo disponibiliza dados de forma aberta, acessível e inteligível, a população consegue acompanhar investimentos, verificar se metas estão sendo cumpridas, identificar pontos de ineficiência e contribuir com sugestões mais bem embasadas.
A tomada de decisões orientada por dados na gestão pública não é só uma modernização tecnológica, mas uma mudança profunda na forma de governar e na relação entre Estado e sociedade. Usar dados de forma estratégica, ética e integrada é o melhor caminho para construir um país mais inclusivo, transparente e preparado para os desafios atuais e do futuro.
Cesar Ripari é líder do Comitê de Inteligência e Governança de Dados da Associação Brasileira das Empresas de Software (ABES) e Diretor Sênior de Pré-Vendas da Qlik para a América Latina.
*Artigo originalmente publicado no IT Forum em 31 de janeiro de 2026
