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O ano de 2026 já não representa um horizonte distante para as áreas de dados e analytics. Em um contexto de evolução acelerada, muitas das transformações que devem se consolidar nos próximos ciclos já começaram a se manifestar ao longo deste ano, de forma prática e aplicada, dentro das organizações.
Não se trata de previsões abstratas ou tendências teóricas. São mudanças que já impactam arquiteturas de dados, modelos operacionais, governança e a forma como insights são produzidos e consumidos no dia a dia. O que se projeta para 2026 é, sobretudo, a ampliação, maturação e integração dessas iniciativas.
Para líderes de dados e de negócio, compreender esses movimentos agora é fundamental para antecipar decisões estruturais, evitando respostas reativas no futuro e criando bases mais sólidas para escalar analytics, inteligência artificial e automação.
A NCS Consultoria reuniu algumas das principais tendências de analytics que começaram a ganhar forma em 2025 e devem se desdobrar com maior intensidade em 2026, redefinindo como empresas organizam, governam e extraem valor de seus dados.
Observabilidade de Dados 2.0: Da Reação à Prevenção
Até pouco tempo atrás, muitos times só percebiam que um pipeline de dados havia quebrado quando alguém reclamava que o dashboard estava vazio. Esse modelo reativo já não se sustenta.
A tendência para 2026, que já ganha força hoje, é a Observabilidade de Dados Proativa. Ferramentas modernas não apenas alertam que "algo quebrou", mas usam Inteligência Artificial para prever falhas antes que elas afetem o usuário final.
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- O que já vemos hoje: o crescimento do conceito de Data Downtime (tempo de inatividade de dados) como uma métrica crítica de negócio.
- A evolução para 2026: sistemas que se "autocorrigem" (self-healing). Se uma tabela mudar de esquema inesperadamente, o sistema de observabilidade ajustará o pipeline automaticamente ou isolará o dado corrompido sem parar toda a operação.
Agentic AI: A IA que "Faz" em vez de apenas "Falar"
Vivemos hoje o boom da IA Generativa (como o ChatGPT), que cria textos e imagens. Porém, a próxima fronteira para 2026 são os Agentes Autônomos de IA (Agentic AI).
Diferente de um chatbot que apenas responde a uma pergunta sobre vendas, por exemplo, um Agente de IA em 2026 terá permissão e capacidade para executar tarefas complexas de Analytics. Veja o exemplo:
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- Cenário: "Analise a queda de vendas na região Sul."
- Ação do Agente: em vez de apenas gerar um gráfico como resposta, ele será capaz de acessar o banco de dados, cruzar dados com o clima e feriados locais, identificar que houve uma tempestade, ajustar a previsão de estoque para a próxima semana e enviar um e-mail para o gerente de logística sugerindo uma reposição. Tudo isso de forma autônoma, com rastreabilidade e governança.
Data Fabric e a "Governança Conectada"
Com a explosão de dados em nuvens diferentes (AWS, Azure, Databricks, entre outras), a ideia tradicional de centralizar tudo em um único lugar físico está se tornando inviável.
O conceito de Data Fabric vem ganhando consistência em 2025 como resposta à fragmentação dos ambientes de dados. A tendência é que, em 2026, essa abordagem esteja mais madura e amplamente incorporada às arquiteturas corporativas, viabilizando governança e acesso a dados distribuídos de forma mais integrada.
O papel da Governança
Hoje, governança é vista como burocracia. Para 2026, ela será:
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- Automatizada
- Invisível para o usuário final
- Aplicada diretamente na camada de dados
As políticas de acesso e qualidade serão aplicadas pelo próprio "tecido" de dados. Se uma informação sensível, como CPF, for acessada, ela será automaticamente mascarada, seja via Power BI, SQL ou Python, sem depender de processos manuais.
A Governança deixa de ser um freio e passa a ser um habilitador.
FinOps para IA e Dados
Com mais dados, mais IA e mais processamento, surge um problema inevitável: o custo.
Para 2026, uma tendência já emergente, e cada vez mais crítica, é o uso de FinOps aplicado a dados e IA.
Para quem ainda não está familiarizado com o termo, FinOps (Financial Operations) é uma disciplina que combina tecnologia, finanças e negócio para garantir visibilidade, controle e otimização dos custos de ambientes em nuvem. Na prática, trata-se de tomar decisões técnicas considerando, desde o início, seu impacto financeiro.
Com a expansão de analytics avançado, modelos de Machine Learning e IA generativa, esse tema deixa de ser secundário. Cada pipeline, modelo ou consulta consome recursos computacionais e gera custo.
Não se criará mais um modelo de Machine Learning sem que haja uma previsão exata, em tempo real, do ROI (Retorno sobre Investimento) e do custo de processamento por inferência. Dashboards de "Custo por Insight" serão comuns nas reuniões de diretoria.
Como se preparar hoje com a NCS Consultoria?
As tendências de analytics para 2026 não são apostas distantes. Elas já estão moldando a forma como empresas líderes operam hoje.
A pergunta não é se sua empresa vai precisar se adaptar, mas quando e com qual nível de preparo.
A NCS Consultoria atua exatamente nesse momento de preparação, ajudando as empresas a transformar essas tendências em ação antes que elas se tornem urgências:
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- Diagnóstico de Maturidade: avaliamos se sua arquitetura atual suporta as inovações que estão por vir.
- Implementação de Governança Moderna: preparamos seus dados para serem consumidos por IAs de forma segura.
- Modernização de Stack: migramos legados para arquiteturas escaláveis (Data Lakehouse).
- Squads: quando necessário, avançamos para a execução, com squads multidisciplinares já estruturados, prontos para atuar em engenharia de dados, arquitetura, governança e analytics.
O futuro dos dados não começa em 2026. Ele está sendo construído agora. Vamos preparar a fundação de dados da sua empresa para sustentar as decisões dos próximos anos?
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