Quem defende decisões baseadas em evidência tem uma obrigação chata: aplicar a mesma regra a si mesmo.

Se a pergunta desta casa é “como você sabe?”, ela também vale para a própria Cultura Data-Driven. Empresas que decidem com dados performam melhor? Ou isso é só uma frase bonita de palestra?

Fomos às pesquisas. Não a uma, mas a várias — incluindo meta-análises, que são estudos que reúnem dezenas de outros estudos.

O estudo que abriu a discussão

Em 2011, Erik Brynjolfsson, Lorin Hitt e Heekyung Kim analisaram 179 grandes empresas de capital aberto. As que adotavam decisão baseada em dados tinham produção e produtividade 5 a 6% maiores do que o esperado, mesmo considerando seus outros investimentos em tecnologia.

O detalhe importante está no “mesmo considerando”. Não era quem comprou mais software. Era quem levou os dados até a decisão.

Os autores também testaram se a história não era ao contrário — empresas boas usando mais dados — e encontraram sinais de que não é só isso.

O que dizem 125 estudos juntos

Em 2022, Thuy Duong Oesterreich, Eduard Anton e Frank Teuteberg reuniram 125 estudos, de 26 países, cobrindo dez anos de pesquisa.

Resultado: analytics está associado a melhor desempenho operacional, financeiro e de mercado.

Mas a descoberta mais interessante vem depois. Pessoas, capacidade gerencial e cultura organizacional pesaram mais na geração de valor do que a tecnologia.

Uma segunda meta-análise do mesmo grupo, com 107 estudos, chegou ao mesmo lugar: fatores técnicos importam, mas os humanos e a estrutura da organização predominam.

Tecnologia ajuda. Quem transforma capacidade em resultado são pessoas, gestão e cultura.

A cultura aparece medida

Dois estudos mediram a cultura data-driven diretamente.

  • Na Turquia, 432 especialistas de 132 empresas mostraram que a cultura data-driven faz a ponte entre ter capacidade analítica e ter desempenho operacional e financeiro (Karaboga e colegas, 2023).
  • Em 149 micro, pequenas e médias empresas, a capacidade de perceber mudanças e a capacidade analítica melhoraram o desempenho operacional — e a cultura data-driven amplificou esse efeito (Wong e Ngai, 2023).

O segundo estudo importa por um motivo simples: a lógica não é exclusividade de gigante de tecnologia.

Analisar melhor não basta

Uma meta-análise de 2025, com 34 estudos, encontrou efeito positivo de big data analytics no desempenho. Só que parte desse efeito passa por outra coisa: agilidade organizacional (Liu, Singh e Al Shibli).

Em linguagem de empresa: não adianta produzir uma análise melhor se a organização não consegue reagir ao que ela revela.

É exatamente a ideia de consequência. Dado que não muda nada é só registro.

O número que circula errado

Talvez você já tenha visto: “empresas data-driven são 19 vezes mais lucrativas”.

A origem é uma pesquisa da McKinsey de 2013 com 400 executivos, sobre um tipo específico de análise: customer analytics. Os usuários mais intensivos tinham 19 vezes mais chance de relatar rentabilidade acima da média do que os menos intensivos.

É um dado forte. Mas é sobre um tipo de análise, é autodeclarado, compara os extremos e não prova causa. Transformar isso em “dados multiplicam o lucro por 19” é exatamente o tipo de salto que a Cultura Data-Driven existe para evitar.

O que as pesquisas não dizem

Honestidade intelectual também é dizer onde a evidência para.

  • Elas não dizem que usar dados causa lucro automaticamente. Só um dos estudos tenta isolar causa, e em grandes empresas.
  • Elas não dizem que comprar tecnologia melhora desempenho. Dizem quase o contrário.
  • A maioria dos estudos usa questionários e desempenho percebido, e estudos sem efeito costumam ser menos publicados.
  • Nenhum dos estudos que conferimos tem amostra brasileira.

O padrão

Juntando tudo, aparece uma cadeia:

perceber e analisar melhor → decidir melhor → reagir melhor → performar melhor

E, regulando quanto da tecnologia chega ao resultado: pessoas, gestão e cultura.

Não é uma prova de que dados dão lucro. É algo mais útil: uma pista consistente de onde o valor nasce e onde ele se perde.

Esta é uma linha de pesquisa aberta. Vamos continuar acrescentando estudos — inclusive os que não encontrarem efeito.

Fontes: Brynjolfsson, Hitt & Kim (2011), ICIS Proceedings · Oesterreich, Anton & Teuteberg (2022), Information & Management · Oesterreich, Anton, Teuteberg & Dwivedi (2022), Journal of Business Research · Karaboga et al. (2023), Review of Managerial Science · Wong & Ngai (2023), Annals of Operations Research · Liu, Singh & Al Shibli (2025), Humanities and Social Sciences Communications · McKinsey (2013), Five facts: how customer analytics boosts corporate performance.