Antes de pensar em IA, prompt, ou "como automatizar isso com GPT", vem uma questão básica: onde estão os dados? Se a resposta for “em várias planilhas do Google” ou “no caderno do Zé do Financeiro”, talvez o seu problema não seja técnico — é organizacional. Dados são a matéria-prima da inteligência artificial. Sem dados, o algoritmo é só um código ansioso esperando por sentido. Essa seção será detalhada no futuro, com mais informações.

SQL: o velho amigo que você ignora

Se você está no mundo da análise de dados e ainda torce o nariz para SQL, é hora de superar esse trauma. SQL (Structured Query Language) é o idioma universal dos bancos de dados relacionais. É o latim da ciência de dados — ninguém fala por aí, mas tudo vem dele. Quer extrair os usuários que converteram no último mês e também assinaram o plano premium? SQL resolve. Quer calcular o churn? SQL. Quer saber quantos usuários vieram da campanha X e viraram clientes? SQL de novo.

SELECT COUNT(*) 
FROM usuarios 
WHERE data_entrada >= '2024-04-01'
  AND plano = 'premium';

Simples, direto e sem firula. E o melhor: você pode colar isso no ChatGPT e pedir explicação, otimização ou transformar em código Python. SQL virou o novo Excel: quem sabe usar, entrega mais com menos drama.

Onde guardar os dados?

Aqui vai um resumo das opções mais comuns:

Tipo	Quando usar	Exemplo
Bancos relacionais (SQL)	Quando seus dados têm estrutura tabular clara	PostgreSQL, MySQL, BigQuery
Bancos NoSQL	Para dados semi-estruturados ou altamente dinâmicos	MongoDB, Firestore, ElasticSearch
Bancos Vetoriais	Para dados que requerem operações de similaridade	Qdrante, Milvus, Faiss, Annoy
Lakes (Data Lakes)	Grandes volumes de dados variados	Amazon S3 + Athena, Azure Blob
Planilhas	Quando você ainda não começou a se levar a sério	Google Sheets, Excel

Até hoje, 80% das perguntas de negócio são respondidas com uma boa query SQL. O resto é vaidade disfarçada de dashboard bonito.

IA sem dado é só um papagaio talentoso

Se sua IA não está entregando resultado, talvez ela esteja tentando advinhar o que você deveria saber com base em dados que você nem organizou ainda. Estruture, limpe, e entenda seus dados. Só depois pense em automatizar com IA generativa ou tradicional essa que nem vai rodar!