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Pontos-chave:
- Modern Data Stack é um ecossistema modular de ferramentas nativas de nuvem que permite coletar, armazenar, transformar e analisar dados com escala e agilidade.
- O maior gargalo para se tornar uma empresa data-driven é a falta de clareza sobre o problema que se quer resolver antes de escolher a stack.
- A Gartner projeta que até o final de 2026, 60% dos projetos de IA serão abandonados por causa de má qualidade de dados — o que torna a fundação do stack de dados uma decisão estratégica.
Ser uma empresa data-driven se tornou prioridade na pauta de muitas reuniões de liderança.
Mas entre a ambição e a execução interna desse objetivo, existe uma lacuna que muitas organizações subestimam: a qualidade da infraestrutura de dados que sustenta essa transformação.
A Gartner projeta que, até o final de 2026, 60% dos projetos de IA serão abandonados por insuficiência de qualidade de dados.
Ao mesmo tempo, uma análise da Medium revelou que 38% das empresas já operam com múltiplos data warehouses (armazéns de dados) simultaneamente.
Isso indica que a promessa de um stack unificado esbarra, na prática, em complexidades que nenhuma fornecedora de software ou tecnologia resolve sozinha.
Neste artigo, além de explicar o que é stack de dados, vamos entender os dilemas do Modern Data Stack e como as lideranças podem gerar valor por meio dessas informações. Acompanhe!
O que é stack de dados?
Stack de dados é o conjunto de tecnologias, processos e arquitetura que uma organização usa para coletar, armazenar, transformar e analisar dados. É a infraestrutura que determina quão rápido, confiável e escalável é o fluxo de informação dentro da empresa.
O Modern Data Stack, ou stack de dados moderno, é uma evolução dessa infraestrutura. Ele substitui sistemas legados monolíticos, normalmente instalados em servidores físicos e difíceis de escalar, por um ecossistema modular de ferramentas cloud-native.
Por meio dessa estrutura, cada camada da infraestrutura pode ser escolhida, trocada ou atualizada de forma independente, sem derrubar o sistema inteiro.
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A diferença entre o modelo antigo e o moderno está na lógica de processamento: enquanto os sistemas legados usavam ETL (Extract, Transform, Load), que transforma os dados antes de armazená-los, o stack moderno usa o ELT (Extract, Load, Transform).
Isso faz com que os dados sejam primeiro carregados no data warehouse e transformados depois, conforme necessário. Essa abordagem traz mais flexibilidade e velocidade de iteração.
As 6 camadas do stack de dados moderno
Para entender melhor como é um stack de dados moderno, é necessário conhecer suas camadas. Cada uma tem um papel específico e escolhas de ferramentas diferentes.
1. Ingestão de dados
É a camada responsável por coletar dados de múltiplas fontes, como sistemas de CRM, plataformas de marketing e APIs externas, e movê-los para o data warehouse. Plataformas como Fivetran, Airbyte e Stitch dominam essa categoria.
2. Armazenamento (data warehouse)
Nesta camada, os dados ficam centralizados e disponíveis para consulta. Algumas das ferramentas mais adotadas são Snowflake, Databricks e Google BigQuery. A tendência é que a maioria das empresas opere com dois a três warehouses em paralelo.
3. Transformação
Após os dados serem carregados no warehouse, eles precisam ser limpos e modelados em estruturas utilizáveis para análise. O dbt (data build tool) tornou-se o padrão de mercado nessa camada, combinando SQL com práticas de engenharia de software como versionamento e testes automatizados.
4. Orquestração
Gerencia quando e em que ordem os pipelines de dados rodam. Airflow, Prefect e Dagster são ferramentas muito usadas para garantir que os fluxos de dados sejam confiáveis e rastreáveis.
5. Análise e visualização (BI)
Essa é a camada que transforma dados processados em dashboards, relatórios e insights acessíveis para as equipes de negócio. Looker, Metabase, Tableau e Power BI são as plataformas dominantes.
6. Observabilidade e governança
Garante que os dados sejam confiáveis, rastreáveis e conformes com normas. Segundo a Dataversity, apenas 11% das organizações têm alta maturidade em gestão de metadados, o que representa um risco significativo para quem depende de dados para decisões estratégicas.
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Os dilemas de quem estrutura um stack de dados
Toda empresa quer ser data-driven, mas poucas organizações falam abertamente sobre os desafios que aparecem no caminho. Estes são os mais comuns:
Centralizar ou descentralizar dados?
A arquitetura centralizada, com um único data warehouse consolidando tudo, facilita a governança de dados e reduz inconsistências. Porém, cria um gargalo no time de dados, que se torna ponto único de falha para todas as demandas analíticas da empresa.
A arquitetura descentralizada, popularizada pelo conceito de Data Mesh, ao contrário, distribui a responsabilidade pelos dados para os times de domínio (como marketing e finanças), que viram "donos" dos seus próprios produtos.
Isso aumenta a autonomia, mas exige maturidade digital, organizacional e de engenharia que a maioria das empresas ainda não tem.
Por esse motivo, é possível dizer que tomar a decisão certa depende do estágio da empresa, do tamanho da equipe de dados e da clareza sobre quem consome as informações.
Construir vs. comprar
Construir ferramentas customizadas dá mais controle e flexibilidade, mas há um custo de manutenção alto e gera dependência de pessoas específicas. Por outro lado, comprar soluções prontas acelera a implementação, porém pode criar vendor lock-in (aprisionamento tecnológico) e cobrar por capacidades que a empresa não vai usar tão cedo.
Neste cenário, a maioria dos times experientes adota a diretriz de: compre o que é commodity (ingestão, warehouse, BI básico) e construa o que é diferencial competitivo (modelos de dados proprietários e lógica de negócio).
Escolher o custo ou a flexibilidade
Plataformas cloud-native como Snowflake e Databricks oferecem escala e flexibilidade. No entanto, o modelo pay-as-you-go (pague pelo uso) pode gerar surpresas na fatura quando os volumes de dados crescem.
Por conta disso, empresas que não estruturam bem o custo de cada pipeline acabam descobrindo que o stack moderno pode ser mais caro do que o sistema antigo que substituiu.
Investir em tecnologia antes de ter clareza do problema
Muitas organizações constroem stacks sofisticados antes de saber quais perguntas de negócio precisam responder. O resultado é uma infraestrutura cara e subutilizada, como dashboards que ninguém acessa e pipelines que processam dados que ninguém consome.
A pergunta correta antes de qualquer escolha de ferramentas é: qual decisão de negócio esse stack vai apoiar?
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Qual é o stack de dados moderno mais usado nas empresas?
Não há uma sequência universal para uma estrutura de dados, mas existe uma armadilha comum: começar pelas ferramentas em vez de começar pelo problema.
Abaixo, confira uma das principais formas de elaborar seu stack de dados.
1. Defina o caso de uso antes de escolher a ferramenta
Qual pergunta de negócio você quer responder? Qual decisão vai ser diferente se você tiver esse dado? Comece pelo problema, não pela tecnologia. Para isso, converse com seu time e entenda a visão de cada pessoa para ter mais insights antes da escolha.
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2. Comece pelo warehouse e pela camada de transformação
São as camadas de maior impacto e retorno mais rápido. Um warehouse bem configurado, com modelos dbt bem estruturados, pode resolver mais da metade das demandas analíticas de empresas em fase de crescimento.
3. Invista em observabilidade desde o início
Pipelines sem monitoramento quebram silenciosamente. Por isso, dashboards alimentados por informações incorretas geram decisões erradas. Instrumentar a qualidade dos dados desde o início é muito mais barato do que corrigir depois.
4. Alinhe o stack com a maturidade do time
Um stack sofisticado operado por um time sem capacitação adequada entrega menos valor do que uma estrutura simples feita por pessoas que entendem o que estão fazendo.
A escolha das ferramentas deve considerar o nível técnico atual do time, além do plano de desenvolvimento para o futuro.
5. Governe antes de escalar
Segundo a Gartner, até 2030, 80% das equipes de engenharia vão se reorganizar em times menores e assistidos por IA.
Sem uma governança de dados estabelecida antes dessa escala, o resultado é a proliferação de integrações não documentadas, dados duplicados e perda de confiança nos números.
Leia também: Como melhorar a produtividade do seu time com o uso de IA?
Tire suas dúvidas sobre o Modern Data Stack
A seguir, respondemos algumas das dúvidas mais comuns de lideranças e times de tecnologia que estão avaliando ou estruturando um stack de dados moderno. Confira:
1. O que diferencia o Modern Data Stack de um data warehouse tradicional?
Em resumo, o data warehouse tradicional era um sistema monolítico, instalado localmente, que concentrava ingestão, transformação e análise em uma única plataforma.
Já o Modern Data Stack é modular, ou seja, cada função, como ingestão, armazenamento, transformação e visualização, é coberta por ferramentas especializadas e intercambiáveis, conectadas via APIs e rodando na nuvem.
A lógica de processamento também muda: de ETL para ELT, o que dá mais flexibilidade para explorar dados brutos antes de definir como transformá-los.
2. Qual é a relação entre desenvolvimento full stack e banco de dados no stack de dados moderno?
O desenvolvimento full stack cobre a construção de aplicações, como frontend, backend e banco de dados transacional (como PostgreSQL ou MySQL). Já o stack de dados moderno fica em uma camada separada: ele consome os dados gerados por essas aplicações, centraliza em um data warehouse e os transforma para análise.
Ou seja, são disciplinas complementares, mas com responsabilidades distintas. Times full stack cuidam de dados operacionais; equipes de dados cuidam de dados analíticos.
3. Toda empresa precisa de um Modern Data Stack completo?
Não. Empresas em estágios iniciais geralmente se beneficiam mais de um stack simples e bem operado do que de uma estrutura completa e subutilizada.
Vale destacar que o critério não é o tamanho da empresa, mas o volume de dados, a frequência de decisões baseadas nessas informações e a maturidade do time.
Um stack mínimo viável, por exemplo: warehouse + camada de transformação + BI, já resolve a maioria das demandas analíticas de empresas em crescimento.
4. Como preparar um time tech para operar um Modern Data Stack?
Os times techs precisam desenvolver três capacidades simultâneas: competência técnica para operar as ferramentas, literacia em dados para formular boas perguntas e cultura de decisão baseada em evidências.
Organizações que investem apenas na ferramenta sem desenvolver as pessoas tendem a ter infraestruturas caras e subutilizadas.
O investimento em capacitação em dados e IA é o que converte acesso à tecnologia em resultado de negócio.
Estruturar ou evoluir uma stack de dados — seja para suportar soluções de IA, melhorar a qualidade das decisões ou escalar a capacidade analítica dos times — exige que os desafios técnicos e humanos sejam abordados em conjunto.
Por esse motivo, a Alura Para Empresas oferece trilhas de aprendizagem para times de tecnologia que precisam evoluir em engenharia de dados, arquitetura cloud e adoção de IA.
Fale com nossa equipe de especialistas e confira como estruturar um programa de desenvolvimento técnico para a sua organização!
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