Estudo data-driven 2026: 4 em cada 10 empresas já analisam dados, mas a diferença por porte aumenta

39,85% das empresas da União Europeia com 10 ou mais funcionários analisaram dados em 2025, com equipe própria ou com um fornecedor externo, segundo a Eurostat. Dois anos antes, eram 33,25%. O avanço é real, mas desigual: entre as grandes empresas o número chega a 82,03%, e entre as pequenas, a 35,06%.

Ser uma empresa data-driven (orientada por dados) significa tomar decisões com base em evidências medidas, e não só na intuição ou na experiência. Neste estudo analisamos quantas empresas fazem isso, que dados usam, quem faz a análise e o que a pesquisa diz sobre os resultados.

39,85%

Empresas da UE que analisam dados

com 10 ou mais funcionários, 2025

82,03%

Grandes empresas que analisam dados

250 ou mais funcionários, 2025

47 pontos

Diferença entre grandes e pequenas

era de 43 pontos em 2023

30%

Fábricas dos EUA data-driven em 2010

eram 11% em 2005

Fonte: Eurostat, 2025; Brynjolfsson e McElheran, 2016

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Empresas da UE que analisam dados	39,85% | com 10 ou mais funcionários, 2025
Grandes empresas que analisam dados	82,03% | 250 ou mais funcionários, 2025
Diferença entre grandes e pequenas	47 pontos | era de 43 pontos em 2023
Fábricas dos EUA data-driven em 2010	30% | eram 11% em 2005

Metodologia

Este estudo cruza três fontes públicas, cada uma com sua própria definição de "data-driven":

Fonte	O que mede	Cobertura	Período
Eurostat, pesquisa de uso de TIC nas empresas	Empresas que fazem análise de dados (própria ou externa) e que dados analisam	Empresas da UE com 10 ou mais funcionários, sem o setor financeiro	2023 e 2025
Brynjolfsson e McElheran, Censo dos EUA	Fábricas que tomam decisões orientadas por dados, com uma definição rigorosa	Amostra representativa de fábricas dos EUA	2005 e 2010
Stanford HAI, AI Index 2026	Organizações que usam inteligência artificial	Organizações pesquisadas no mundo todo	2023 a 2025

Os números não são comparáveis entre si: mostram o mesmo fenômeno de ângulos diferentes. Os cálculos de diferenças foram feitos pela InfoByData a partir dos dados publicados.

Descoberta 1: a análise de dados cresce, sobretudo nas grandes empresas

Empresas de todos os portes avançaram entre 2023 e 2025, mas as grandes partiram de mais alto e continuaram subindo mais rápido. A distância entre grandes e pequenas passou de 43,03 para 46,97 pontos percentuais.

• 2023
• 2025

Pequenas (10 a 49)28,78%35,06%

Médias (50 a 249)51,43%59,84%

Grandes (250 ou mais)71,81%82,03%

Total33,25%39,85%

0%50%100%

Fonte: Eurostat, isoc_eb_das

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	2023	2025
Pequenas (10 a 49)	28,78%	35,06%
Médias (50 a 249)	51,43%	59,84%
Grandes (250 ou mais)	71,81%	82,03%
Total	33,25%	39,85%

É o mesmo padrão que vimos no estudo sobre IA nas empresas: na América Latina, uma empresa grande tem quatro vezes mais chances de usar IA do que uma pequena. Dados e IA avançam juntos, e as pequenas empresas ficam para trás nos dois.

Descoberta 2: dados de vendas e de clientes são os mais analisados

As empresas analisam sobretudo o que já registram na operação diária: as transações e as informações dos clientes. Fontes externas, como dados abertos do governo ou de satélite, ainda são minoria.

Transações (vendas, pagamentos)26,19%

Clientes (compras, preferências, avaliações)17,62%

Redes sociais11,44%

Dados da web10,75%

Dados abertos do governo7,28%

Localização de dispositivos ou veículos7,06%

Sensores ou dispositivos inteligentes5,92%

Dados de satélite3,58%

Fonte: Eurostat, 2025

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Transações (vendas, pagamentos)	26,19%
Clientes (compras, preferências, avaliações)	17,62%
Redes sociais	11,44%
Dados da web	10,75%
Dados abertos do governo	7,28%
Localização de dispositivos ou veículos	7,06%
Sensores ou dispositivos inteligentes	5,92%
Dados de satélite	3,58%

Para uma equipe de marketing, isso se traduz em métricas como custo de aquisição, taxa de conversão ou valor do tempo de vida do cliente, que explicamos no nosso guia de KPIs de marketing. E para uma equipe de SEO, os dados da web permitem medir o efeito real de mudanças como os AI Overviews do Google, que reduzem os cliques de 15% para 8% das visitas, segundo o Pew Research Center.

Descoberta 3: a maioria analisa com a própria equipe

Em todos os portes, mais empresas analisam dados com pessoal próprio do que com fornecedores externos. A diferença é maior nas grandes, que têm mais recursos para contratar profissionais especializados.

• Equipe própria
• Fornecedor externo

Pequenas27,86%12,68%

Médias54,47%17,64%

Grandes78,84%29,17%

Fonte: Eurostat, 2025

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	Equipe própria	Fornecedor externo
Pequenas	27,86%	12,68%
Médias	54,47%	17,64%
Grandes	78,84%	29,17%

Uma empresa pode usar as duas opções, por isso as porcentagens não somam o total.

Descoberta 4: decidir com dados está associado a mais produtividade

A evidência mais citada sobre o impacto vem do Censo dos Estados Unidos. Os economistas Erik Brynjolfsson e Kristina McElheran analisaram uma amostra representativa de fábricas e descobriram que a tomada de decisão orientada por dados quase triplicou, de 11% para 30%, entre 2005 e 2010, segundo seu artigo na American Economic Review.

Em um estudo complementar do Censo, com mais de 18.000 fábricas, os mesmos autores descobriram que o valor agregado era cerca de 3% maior nas fábricas que adotaram essas práticas do que nas que não adotaram. A melhora aparece depois da adoção, e não antes, o que os autores consideram consistente com um efeito causal.

A definição de "data-driven" deles é rigorosa: a fábrica precisava ter dados disponíveis, usá-los para decidir, acompanhar 10 ou mais indicadores-chave e definir metas de curto e longo prazo. O estudo também concluiu que o benefício é maior quando a empresa já tem tecnologia e trabalhadores qualificados.

Descoberta 5: a IA aumenta a exigência

A inteligência artificial depende de dados organizados para funcionar. O AI Index 2026 de Stanford informa que 88% das organizações pesquisadas usavam IA em 2025, contra 55% em 2023. Já entre as empresas europeias, só 19,95% usavam IA naquele ano, segundo a Eurostat. Essa distância mostra que testar a IA é uma coisa, e integrá-la às decisões do negócio é outra.

Os dados públicos também são matéria-prima. Na nossa matéria sobre criptomoedas em números, todos os preços vêm da API aberta da CoinGecko: um exemplo de como uma análise pode ser feita só com fontes públicas.

Limitações do estudo

• Não há uma estatística comparável para o Chile nem para a América Latina. A Eurostat cobre só a União Europeia, e não encontramos uma pesquisa regional que meça a análise de dados com a mesma metodologia.
• As definições mudam conforme a fonte. Para a Eurostat, basta a empresa analisar dados; o estudo do Censo exige uso sistemático para decidir.
• O estudo de produtividade é da indústria dos EUA, de 2005 a 2010. Seus resultados são uma referência, não uma previsão para outros setores ou países.

Como avançar para uma empresa data-driven

1. Comece pelos dados que você já tem: vendas, pagamentos e clientes são as fontes mais usadas pelas empresas e não exigem comprar informação externa.
2. Defina poucos indicadores e uma meta para cada um. O estudo do Censo exigia 10 ou mais KPIs com metas de curto e longo prazo; uma pequena empresa pode começar com cinco, como os do nosso guia de KPIs de marketing.
3. Decida quem vai analisar: a equipe própria é a opção mais comum, mas um fornecedor externo pode ajudar no começo.
4. Meça antes e depois de cada mudança. É a mesma lógica das nossas boas práticas de SEO on-page: cada mudança é avaliada com dados de cliques e posições.
5. Organize os dados antes de adotar IA: sem dados limpos e acessíveis, as ferramentas de IA rendem menos.