Quem busca implementar Inteligência Artificial (IA) para otimizar operações e reduzir custos deve estar atento: o sucesso dessa empreitada, daqui a alguns anos, não dependerá do modelo de IA escolhido ou da engenharia de prompt, mas sim da maturidade dos dados.
Essa foi a premissa central da palestra de Caio Tramontina, Head de Canais Digitais Pessoa Física do Itaú, que apresentou o case de construção de um ecossistema unificado de tags no banco.
Tramontina iniciou sua apresentação com uma analogia sobre a importância da precisão das informações: entrar na festa errada por um erro de dados no endereço pode custar apenas um Uber a mais, mas, no mundo corporativo, a falta de qualidade nos dados pode levar a consequências desastrosas.
O "Slide do Desespero" e o Desafio da Escala
O cenário encontrado pelo executivo ao assumir a área de Digital Analytics no Itaú, há cerca de três anos, era de alta complexidade. Com mais de 100 anos de história, o banco opera um ecossistema com múltiplos aplicativos (Android e iOS) e canais web, geridos por times distintos.
Tramontina ilustrou o tamanho do desafio com o que chamou de "slide do desespero": um único aplicativo do banco possuía 6 milhões de eventos únicos distribuídos entre 23 mil telas diferentes.
"Era como se tivéssemos um tabelão com 6 milhões de colunas. Obviamente, tínhamos muito dado, mas pouca informação", explicou.
Somado a isso, havia a pressão da migração do Google Analytics Universal para o GA4. A equipe percebeu que utilizar ferramentas de auto-tagging apenas moveria o problema de qualidade de dados de uma plataforma para outra, sem resolvê-lo na raiz.
A Solução: Tecnologia, Padronização e Governança
Para sair desse cenário caótico, o Itaú desenvolveu um SDK de mensuração próprio, focado em três pilares: simplificação tecnológica, padronização e governança.
1. A "Master Tag" e o Desacoplamento
A estratégia técnica envolveu a criação de um contrato único de mensuração. Em vez de implementar tags individuais para Google Analytics, CRM ou Facebook Ads, todas as jornadas passaram a ter apenas a "Master Tag" do Itaú.
"O dado chega pela Master Tag. O SDK faz a sanitização e define o destino", detalhou Tramontina. Uma ferramenta interna chamada Data Maestro governa para onde cada dado deve ir, permitindo ligar e desligar o envio de informações para parceiros sem depender de novas implementações de código.
2. De 6 Milhões para 47 Eventos
No pilar de padronização, o banco abandonou a estratégia de apenas sugerir "melhores práticas" e passou a exigir padrões definidos. Os 6 milhões de eventos únicos foram reduzidos para apenas 47 eventos pré-definidos e governados.
O sistema valida os dados em tempo real. "O SDK simplesmente descarta o dado se ele não cumprir os requisitos", afirmou o executivo, citando regras rígidas para parâmetros como nomes de telas e contagem de caracteres. Além disso, foi criado um "Book de Indicadores" para garantir que toda a organização calcule métricas, como "adição ao carrinho", da mesma forma.
3. Governança e Gamificação
Para garantir a adoção, o time de Digital Analytics implementou scores e rankings de qualidade de dados por área, gamificando o processo e responsabilizando as equipes pela informação que geram.
Dados como Produto, não Projeto
Uma das mensagens mais fortes da palestra foi a mudança de mentalidade: tratar o tagueamento e a coleta de dados como um produto, e não como um projeto com fim determinado. "Não existe 'pronto'. É um produto de plataforma que tem evolução contínua", destacou Tramontina, mencionando que a equipe monitora KPIs de qualidade e comunica proativamente a organização sobre atrasos ou ingestão de dados,.
Resultados que Movem o Negócio
O impacto dessa reestruturação ultrapassou o time de marketing. Hoje, o tagueamento do Itaú é a base para:
- •Business Analytics: Entendimento de funil e conversão;
- •Experience Analytics: Análise de interação com elementos de tela;
- •Observabilidade Técnica: Identificação rápida de bugs e telas problemáticas.
A qualidade dos dados foi essencial para projetos críticos, como o One Itaú (consolidação de aplicativos) e o lançamento de produtos baseados em Inteligência Artificial, como o Pix por WhatsApp e especialistas de investimento com uso de IA,.
Tramontina encerrou reforçando que a confiança nos dados é o alicerce para a inovação: "Percebemos que, se fôssemos apenas com um viés de marketing, não conseguiríamos fazer essa mudança. Essa capacidade vai muito além".
Lucian Fialho
Fundador e CTO da Métricas Boss, com sólido background em tecnologia, tendo passado por empresas como Comprafacil.com e Leader.com. Atuou no desenvolvimento de lojas como Globo, Olimpíadas do Rio, Ipiranga Shop, entre outras.
Publicado em 10 de fevereiro de 2026
