O cenário de dados muda mais rápido do que a maioria das organizações consegue acompanhar. O ritmo dessa mudança é impulsionado por duas forças que, finalmente, começam a se encontrar de forma produtiva: práticas de gestão de dados corporativos que amadureceram e plataformas de IA que exigem mais coerência, consistência e confiança nos dados que consomem.
Como resultado, 2026 se desenha como o ano em que as empresas deixam de fazer ajustes periféricos e passam a transformar seu núcleo. O que surge é uma visão clara do que fica e o que sai na gestão de dados, refletindo um mercado cansado de ferramentas fragmentadas, supervisão manual e painéis que não entregam inteligência real.
Aqui está, então, a lista do que “fica” e do que “sai” na gestão de dados em 2026:
Fica: Governança nativa que automatiza o trabalho, mas depende de processos humanos
A governança de dados deixou de ser um complemento. Plataformas como Unity Catalog, Snowflake Horizon e AWS Glue Catalog incorporam a governança desde a base. Essa mudança nasce do reconhecimento de que camadas externas de governança criam atrito e raramente oferecem cobertura confiável de ponta a ponta. O novo padrão é a automação nativa. Verificações de qualidade, alertas de anomalias e monitoramento de uso operam continuamente em segundo plano, identificando o que acontece no ambiente em uma velocidade inalcançável para humanos.
Ainda assim, essa automação não substitui o julgamento humano. As ferramentas diagnosticam problemas, mas as pessoas definem severidade, determinam quais SLAs importam e estabelecem caminhos de escalonamento. O setor caminha para um modelo equilibrado. As ferramentas cuidam da detecção. Os humanos cuidam do significado e da responsabilidade. É uma rejeição saudável da ideia de que a governança será totalmente automatizada. Em vez disso, as organizações aproveitam a tecnologia nativa enquanto reforçam o valor da decisão humana.
Fica: Consolidação de plataformas e a ascensão do lakehouse pós-warehouse
A era de juntar uma dúzia de ferramentas especializadas chega ao fim. A complexidade alcançou o limite do modelo descentralizado. Por anos, equipes conectaram sistemas de ingestão, pipelines, catálogos, camadas de governança, motores analíticos e ferramentas de visualização. O resultado foram arquiteturas frágeis, caras de manter e difíceis de governar.
Databricks, Snowflake e Microsoft enxergam essa oportunidade e ampliam suas plataformas para ambientes unificados. O lakehouse surge como a referência arquitetural. Ele oferece uma única plataforma para dados estruturados e não estruturados, analytics, aprendizado de máquina e treinamento de IA. As empresas não querem mais mover dados entre silos nem lidar com sistemas incompatíveis. Precisam de um ambiente operacional central que reduza atrito, simplifique a segurança e acelere o desenvolvimento de IA. A consolidação deixa de ser sobre dependência de fornecedor. Passa a ser sobre sobrevivência em um mundo de volumes crescentes de dados e demandas de consistência cada vez maiores da IA.
Fica: Gestão de pipelines de ponta a ponta, com zero ETL como ideal
O ETL escrito à mão entra em seu capítulo final. Scripts em Python e jobs SQL customizados oferecem flexibilidade, mas quebram com facilidade e exigem manutenção constante. Ferramentas gerenciadas de pipeline ocupam esse espaço. Databricks Lakeflow, Snowflake Openflow e AWS Glue representam uma nova geração de orquestração, cobrindo da extração ao monitoramento e à recuperação.
Ainda há desafios com fontes complexas, mas a direção é clara. As empresas querem pipelines que se mantenham sozinhos, com menos peças móveis e menos falhas noturnas causadas por scripts esquecidos. Algumas organizações vão além e eliminam pipelines tradicionais. Padrões de zero ETL replicam dados de sistemas operacionais para ambientes analíticos em tempo real, removendo a fragilidade dos processamentos em lote. Esse modelo se consolida para aplicações que exigem visibilidade imediata e dados confiáveis para treinar IA.
Fica: Analytics conversacional e BI com agentes
Os painéis perdem espaço nas empresas. Apesar de anos de investimento, a adoção segue baixa e a proliferação de dashboards cresce. A maioria dos usuários de negócio não quer garimpar insights em gráficos estáticos. Quer respostas, explicações e contexto.
O analytics conversacional surge para preencher esse vazio. Sistemas de BI generativo permitem que usuários descrevam o painel desejado ou peçam a um agente que explique os dados diretamente. Em vez de navegar por filtros, alguém pode solicitar um resumo de desempenho do trimestre ou perguntar por que um indicador mudou. As primeiras tentativas de texto para SQL falharam ao tentar automatizar apenas a escrita de consultas. A nova onda é diferente. Agentes de IA agora se concentram em sintetizar insights e gerar visualizações sob demanda. Agem menos como motores de consulta e mais como analistas que entendem os dados e a pergunta de negócio.
Fica: Armazenamento nativo de vetores e formatos abertos de tabelas
A IA redefine os requisitos de armazenamento. A geração aumentada por recuperação depende de vetores, o que exige que os bancos de dados tratem embeddings como objetos de primeira classe. Fornecedores correm para incorporar suporte a vetores diretamente em seus mecanismos.
Ao mesmo tempo, o Apache Iceberg se firma como o novo padrão de formato aberto de tabelas. Ele permite que diferentes motores de processamento trabalhem sobre os mesmos dados, sem duplicação ou transformação. O Iceberg elimina anos de dores de interoperabilidade e transforma o armazenamento em objeto em uma base realmente multimotor. As organizações finalmente conseguem preparar seus dados para o futuro sem reescrever tudo a cada mudança do ecossistema.
E o que sai:
Sai: Warehouses monolíticos e ferramentas excessivamente descentralizadas
Warehouses tradicionais não lidam bem com dados não estruturados em escala nem entregam capacidades em tempo real para IA. O extremo oposto também falhou. A pilha moderna de dados fragmentou responsabilidades em ferramentas demais, gerando caos de governança e atrasando a prontidão para IA. Até interpretações rígidas de Data Mesh perderam força. Os princípios permanecem, mas a implementação estrita perde espaço à medida que as empresas priorizam integração com IA em vez de teoria organizacional.
Sai: ETL codificado manualmente e conectores customizados
Processamentos em lotes noturnos falham silenciosamente, causam atrasos e consomem tempo de engenharia. Com ferramentas de replicação e pipelines gerenciados se tornando padrão, o setor abandona rapidamente esses fluxos frágeis. A infraestrutura manual dá lugar a orquestrações contínuas e monitoradas.
Sai: Curadoria manual e catálogos passivos
A ideia de revisão manual de dados não é mais viável. A limpeza reativa custa caro e entrega pouco. Catálogos passivos, que funcionam como wikis, perdem relevância. Sistemas de metadados ativos, que monitoram dados continuamente, tornam-se essenciais.
Sai: Dashboards estáticos e relatórios unidirecionais
Painéis que não respondem a perguntas adicionais frustram usuários. As empresas querem ferramentas que conversem, analytics que raciocinem junto com elas. Relatórios estáticos não acompanham expectativas moldadas por assistentes de IA.
Sai: Clusters Hadoop on-premises
Manter Hadoop localmente se torna indefensável. Armazenamento em objeto combinado com processamento sem servidor oferece elasticidade, simplicidade e menor custo. O conjunto complexo de serviços do Hadoop não se encaixa mais no cenário moderno de dados.
A gestão de dados em 2026 gira em torno da clareza. O mercado rejeita fragmentação, intervenção manual e analytics que não se comunicam. O futuro pertence a plataformas unificadas, governança nativa, armazenamento vetorial, analytics conversacional e pipelines com mínima interferência humana. A IA não substitui a gestão de dados. Ela reescreve as regras de forma a premiar simplicidade, abertura e design integrado.
