Uma estimativa amplamente citada em estudos de mercado aponta que até 75% dos dados corporativos serão gerados fora dos data centers tradicionais até o final desta década. A projeção aparece em análises de empresas como Lenovo, IDC e Gartner e reflete uma mudança relevante na arquitetura da informação empresarial.
Durante décadas, os dados corporativos surgiam majoritariamente em sistemas centrais ERPs, CRMs, bancos de dados financeiros e plataformas administrativas.
Hoje, essa lógica começa a mudar.
Cada vez mais dados nascem diretamente na operação: em máquinas industriais, sensores ambientais, dispositivos conectados, veículos e infraestruturas inteligentes. A informação deixa de ser apenas administrativa e passa a refletir o funcionamento real dos processos físicos.
Isso cria uma nova dinâmica para a inteligência empresarial. A pergunta estratégica deixa de ser apenas como armazenar dados e passa a ser como transformar dados operacionais distribuídos em decisão organizacional.
A próxima geração de dados corporativos não será criada em sistemas centrais,
mas diretamente na operação.
A narrativa dominante no setor de tecnologia costuma simplificar essa transformação.
A promessa recorrente é que a combinação de IoT, Edge Computing e redes avançadas automaticamente transformará empresas em organizações orientadas por dados.
Na prática, a realidade costuma ser menos linear.
A maioria das empresas consegue coletar dados operacionais. O desafio maior está em interpretar esses dados e incorporá-los aos processos de decisão.
Grande parte dos projetos de IoT ainda se encontra em fases de teste, pilotos ou implementações localizadas. Escalar essas iniciativas exige integração tecnológica, governança de dados e mudanças organizacionais que muitas vezes são subestimadas.
Ou seja: a tecnologia está disponível, mas a maturidade organizacional ainda está em evolução.
A geração distribuída de dados corporativos depende da interação de três camadas tecnológicas principais: Internet das Coisas, computação de borda e infraestrutura de conectividade.
A Internet das Coisas funciona como o ponto inicial desse fluxo. Sensores e dispositivos conectados capturam informações diretamente do ambiente físico desde o desempenho de máquinas industriais até condições ambientais, movimentação de ativos e comportamento de consumidores em espaços físicos.
Esses dados são predominantemente operacionais. Diferentemente dos registros administrativos tradicionais, eles descrevem como os processos realmente acontecem.
Na indústria, sensores instalados em equipamentos permitem monitorar vibração, temperatura e consumo energético. A análise desses dados pode indicar padrões de desgaste em componentes mecânicos, possibilitando manutenção preditiva e reduzindo paradas inesperadas na produção.
No agronegócio, sensores de solo e estações meteorológicas conectadas ajudam produtores a acompanhar condições de cultivo em tempo real. Informações sobre umidade, nutrientes e temperatura permitem ajustar irrigação e uso de fertilizantes de forma mais precisa.
No varejo físico, tecnologias como sensores de presença e etiquetas RFID permitem observar o fluxo de clientes dentro das lojas e monitorar estoques com maior precisão. Esses dados ajudam empresas a reduzir rupturas de estoque e compreender padrões de circulação dentro do ambiente comercial.
Na área da saúde, dispositivos vestíveis e equipamentos médicos conectados permitem acompanhar indicadores fisiológicos de pacientes de forma contínua, criando novas possibilidades para monitoramento remoto e intervenções precoces.
Esses exemplos mostram que a IoT não representa apenas uma camada de conectividade. Ela transforma processos físicos em fluxos de dados analisáveis.
No Brasil, a adoção de soluções baseadas em Internet das Coisas tem avançado principalmente em setores que dependem de operações físicas intensivas. Agronegócio, energia, mineração, logística e indústria estão entre os segmentos que mais utilizam sensores, dispositivos conectados e sistemas de monitoramento para acompanhar o funcionamento de ativos e otimizar processos operacionais.
No agronegócio, a agricultura de precisão se tornou um dos exemplos mais visíveis dessa aplicação. Sensores instalados no solo, drones e imagens de satélite permitem monitorar lavouras em larga escala, acompanhando variáveis como umidade, temperatura e condições do solo. Com base nesses dados, produtores conseguem ajustar decisões de plantio, irrigação e aplicação de insumos com maior precisão, reduzindo desperdícios e melhorando a produtividade.
Na logística, tecnologias de rastreamento de veículos e cargas também se tornaram cada vez mais comuns. Sistemas de telemetria permitem acompanhar rotas, consumo de combustível, comportamento de condução e condições de transporte em tempo real. Isso amplia a visibilidade sobre a operação, facilita a gestão de frotas e contribui para a redução de custos operacionais.
Apesar desses avanços, a adoção da IoT no país ainda ocorre de forma desigual. Em algumas regiões, limitações de infraestrutura de conectividade dificultam a implantação de soluções em larga escala. Além disso, muitas organizações enfrentam desafios relacionados à integração com sistemas legados e à escassez de profissionais especializados em dados, automação e segurança digital.
Como resultado, grande parte das empresas ainda se encontra em fases iniciais de adoção, conduzindo projetos piloto ou implementações localizadas antes de expandir essas tecnologias para toda a operação. Essa etapa de experimentação é comum em processos de transformação tecnológica e tende a definir o ritmo de expansão das iniciativas nos próximos anos.
sensores e equipamentos começam a transformar processos físicos em dados analisáveis.
aplicações críticas conseguem responder em tempo real.
decisões operacionais passam a acontecer mais perto da fonte dos dados.
A inteligência das empresas está migrando dos sistemas centrais para a borda da operação.(IDC / Lenovo)
O debate sobre a geração de dados na borda da operação costuma destacar principalmente o potencial tecnológico dessas soluções. No entanto, na prática, essa transformação tende a ocorrer de forma mais gradual do que muitas narrativas de mercado sugerem.
O avanço da Internet das Coisas, da computação de borda e das redes inteligentes indica que uma parcela crescente dos dados corporativos passará a ser produzida fora dos ambientes tradicionais de tecnologia da informação. Sensores, dispositivos conectados e infraestruturas inteligentes passam a registrar continuamente informações sobre o funcionamento de processos físicos, ampliando a capacidade das organizações de monitorar suas operações em tempo real.
Esse movimento cria oportunidades relevantes para otimização operacional, automação de processos e desenvolvimento de novos modelos de negócio baseados em dados. Ao mesmo tempo, ele traz novos desafios. Para transformar dados distribuídos em inteligência organizacional, as empresas precisam desenvolver arquiteturas tecnológicas adequadas, fortalecer suas capacidades analíticas e estabelecer práticas consistentes de governança de dados.
Nesse contexto, a chamada “era dos 75% dos dados gerados na borda” não deve ser interpretada apenas como uma tendência tecnológica. Ela sinaliza uma mudança mais profunda na forma como as organizações observam, compreendem e gerenciam suas próprias operações, integrando cada vez mais o mundo físico às estruturas digitais de decisão.
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