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Como Preparar Dados para Agentes de IA: Guia do Analista de Dados
- Núcleo de Redação TheBILab
- há 6 dias
- 4 min de leitura
Antes de falar de IA, precisamos falar de dados.
Sem uma base bem estruturada, todo projeto com IA, por mais promissor que pareça, está fadado ao fracasso. E isso não é exagero...
Segundo um alerta recente da Gartner (jun/2025), mais de 40% dos projetos com agentes de IA serão cancelados até 2027. O motivo? Falta de estrutura nos dados. Fonte: Gartner Newsroom
Essa previsão não é apenas um dado assustador. É um chamado direto para todos os Analistas de Dados que desejam se manter relevantes na era da IA:
“Sem base sólida, não existe inteligência confiável.”
Se você está se sentindo perdido em meio a tanto hype sobre IA generativa, copilotos e agentes autônomos, esse conteúdo vai te dar clareza sobre o que realmente importa: dados organizados, acessíveis e bem modelados.
O Erro Mais Comum em Projetos com IA: Ignorar a Fase de Dados
Muitos projetos com agentes de IA começam pelo fim: querem gerar respostas inteligentes e decisões automatizadas, mas não têm os dados certos, nem no formato ideal, nem com qualidade mínima para IA funcionar bem.
Assim como não se constrói um prédio sem fundação, não se constrói um agente de IA sem dados estruturados.
A Nova Responsabilidade do Analista de Dados
Se antes sua função era “entregar dashboards bonitos”, agora você está no centro de algo muito maior. Durante muito tempo, o Analista de Dados era visto como o “criador de dashboards”. Alguém que reunia dados em Excel ou Power BI, organizava visuais bonitos e entregava relatórios mensais.
Mas esse perfil está ficando obsoleto. Com a ascensão da Inteligência Artificial, automação de processos e decisões baseadas em agentes autônomos, o Analista passou para o centro da estratégia digital das empresas.
Creio que o futuro chegou e o Analista deixou de ser um “operador de ferramentas” para se tornar o arquiteto da inteligência do negócio. Antonio Bennati Founder Thebilab
Etapas para Construir uma Base de Dados Preparada para Agentes de IA
A seguir, veja como aplicar o processo ETL (Extract, Transform, Load) com foco em IA, e quais ferramentas utilizar em cada passo:
1. EXTRAÇÃO (EXTRACT)
Capture dados de todas as fontes importantes, entenda os objetivos de negócio para que sua seleção de dados seja relevante. Hoje em dia encontrar dados não é o problema, o desafio é saber qual dado utilizar e quando.
⚙️ Ferramentas práticas:
n8n – para conectar APIs, WhatsApp, CRMs, redes sociais, planilhas, etc.
Google Sheets + Zapier/Make – bom para quem está começando.
Exemplo prático: extrair automaticamente as interações com clientes do Instagram, salvar tudo no Supabase e alimentar o agente.
2. TRANSFORMAÇÃO (TRANSFORM)
Organize, padronize, limpe e relacione os dados.
Por que isso importa?
Agentes de IA não entendem “dados bagunçados”. Eles precisam de campos padronizados, valores consistentes, nomes claros e relacionamentos lógicos entre entidades.
⚙️Ferramentas práticas:
Supabase SQL + funções de limpeza via n8n
OpenRefine para padronização
Pandas AI (para quem usa Python)
Exemplo prático: nomes de produtos digitados de maneiras diferentes (ex: “iPhone13”, “Iphone 13”, “iphone-13”) viram uma única entrada padronizada.
3. CARGA E MODELAGEM (LOAD + MODELAGEM)
Grave os dados em um banco relacional estruturado, com modelagem clara.
⚙️Ferramentas indicadas:
Supabase – banco relacional open-source, ideal para protótipos e produção.
Notion + Data Layer (para MVPs simples)
Google BigQuery – para grandes volumes de dados e IA integrada.
Recomendações de modelagem:
Evite “planilhões” soltos
Crie tabelas separadas para entidades: clientes, vendas, produtos, categorias, etc.
Use chaves primárias e estrangeiras para cruzar dados via agentes.
4. CONSULTAS E INSIGHTS COM IA
Agora sim, a IA pode trabalhar de verdade.
Agentes bem alimentados com dados limpos podem responder perguntas como:
“Qual canal mais trouxe vendas este mês?”
“Quais produtos têm maior margem e menor giro?”
“Quais padrões de reclamação surgiram nos últimos 7 dias?”
⚙️Ferramentas para esse estágio:
O Analista que Domina Dados + IA será Imparável. Você não precisa saber tudo de programação ou IA. Mas precisa saber organizar dados para que IA funcione bem.
Em um cenário onde 4 em cada 10 projetos com agentes de IA vão falhar, o que fará um projeto sobreviver é um bom analista com domínio do ciclo ETL e capacidade de traduzir o caos dos dados em estrutura, contexto e valor.
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