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Low-code e no-code: as novas engrenagens da inteligência de dados corporativa

Segundo a Gartner, ferramentas low-code e no-code já respondem por 70% das análises de dados corporativos. Entenda como elas estão democratizando a inteligência estratégica e por que sua empresa não pode ficar de fora dessa revolução.

GEP

A GEP é uma empresa global de referência em tecnologia e consultoria para procurement e supply chain. A companhia apoia grandes organizações na transformação de suas operações e gestão de gastos por meio de soluções inovadoras e digitais. Com diversas soluções em plataformas, como a GEP Costdriver, Smart e Quantum, a GEP impulsiona eficiência, inovação e vantagem competitiva nas operações de seus clientes através de soluções digitais práticas.
Gestor da área de Dados e Analytics da GEP Costdrivers

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A pressão por eficiência e inovação nunca foi tão intensa. Em um cenário onde a informação dita o ritmo dos negócios, a capacidade de analisar dados com agilidade deixou de ser diferencial — é uma questão de sobrevivência estratégica. Nesse contexto, ferramentas low-code e no-code (LCNC) emergem como respostas diretas a desafios clássicos da análise de dados: sistemas fragmentados, baixa qualidade da informação e a escassez de profissionais com domínio técnico.

Gestores de compras, operações, finanças e outras áreas enfrentam um cenário comum: dados incompletos, plataformas obsoletas, dificuldade de integração entre sistemas e uma dependência excessiva da TI. Segundo a Gartner, 95% das organizações admitem lidar com dados dispersos e não padronizados, e 55% enfrentam incompatibilidades entre sistemas legados e soluções modernas. Nesse cenário, ferramentas como Power BI e plataformas LCNC vão além de “ajudar”: elas democratizam o acesso à inteligência de dados e aceleram decisões mais confiáveis e estratégicas.

Mais do que tendência: uma virada estrutural

Low-code e no-code já não são mais apostas para o futuro — são realidades consolidadas. Plataformas com interfaces intuitivas e recursos “drag-and-drop” possibilitam que profissionais não técnicos criem fluxos de trabalho, dashboards e até aplicações robustas com pouca ou nenhuma linha de código.

O impacto? Redução de gargalos operacionais, entregas mais rápidas e mais autonomia para os times de negócio. A própria Gartner projeta que até o final deste ano, mais de 70% das aplicações voltadas à análise de dados serão desenvolvidas por meio dessas plataformas.

Empresas que entendem isso cedo não estão apenas economizando tempo: estão

distribuindo inteligência estratégica por toda a organização.

Democratização e automação da análise de dados

Ferramentas como Power BI, Tableau e Looker Studio estão tornando a análise de dados mais acessível, prática e estratégica. Elas oferecem integração com múltiplas fontes, visualizações interativas e até recursos de análise preditiva — com uma curva de aprendizado surpreendentemente baixa.

Além disso, plataformas como o Power Automate viabilizam a automação de processos antes manuais e morosos, como limpeza e validação de dados. Isso melhora a qualidade da informação desde a origem, elevando o padrão analítico da empresa como um todo.

Automatizar tarefas operacionais libera tempo e potencial criativo das equipes, abrindo espaço para um foco mais claro em resultados e inovação.

Superando silos com integração inteligente

A fragmentação de dados entre departamentos é um dos principais freios à inteligência organizacional. Ferramentas como SAP Build, GEP e Power Platform estão resolvendo esse problema de forma objetiva, conectando sistemas ERP, CRM, supply chain e financeiros com baixo esforço técnico e alta eficiência operacional.

O resultado? Uma visão integrada do negócio, com insights que antes eram invisíveis por falta de comunicação entre sistemas.

A ascensão dos desenvolvedores cidadãos

A verdadeira transformação vem quando profissionais das áreas de negócio passam a resolver seus próprios desafios usando tecnologia. São os chamados desenvolvedores cidadãos — pessoas que, com capacitação adequada, constroem soluções eficazes sem depender da TI para cada passo.

As empresas que apostam nesse modelo não apenas ganham agilidade: elas reduzem custos, promovem engajamento interno e aumentam o senso de pertencimento à jornada digital.

Por onde começar?

Toda transformação exige método. O primeiro passo é entender a maturidade dos dados

da organização. Mapear lacunas de qualidade e estruturar fluxos de validação são pontos-chave para garantir que as ferramentas escolhidas entreguem resultados reais.

É igualmente essencial promover uma cultura de dados. Criar trilhas de capacitação para desenvolvedores cidadãos, definir políticas claras de governança e alinhar os projetos LCNC à estratégia corporativa garantem que essa transformação seja sustentável — e escalável.

Medição de impacto: muito além do ROI

Os desafios existem: segurança, governança, escalabilidade e integração com sistemas legados. Mas são superáveis com planejamento e clareza de objetivos. O impacto da adoção de LCNC deve ser medido com indicadores como:

  • Número de automações criadas fora da TI
  • Tempo médio de entrega de soluções
  • Redução de erros manuais
  • Aumento da cobertura de dados confiáveis
  • Engajamento dos desenvolvedores cidadãos

Esses KPIs vão além do tradicional ROI e refletem ganhos reais de autonomia, velocidade e inovação distribuída.

Dados são a nova moeda — mas só se forem acessíveis

Low-code e no-code não são atalhos: são aceleradores de inteligência corporativa. Em áreas críticas como suprimentos, finanças e operações, essas ferramentas entregam mais que eficiência — promovem conformidade, padronização e capacidade preditiva.

Empresas que adotarem esse modelo agora estarão não apenas resolvendo problemas imediatos, mas se posicionando na liderança de um mercado onde a vantagem competitiva é construída com dados confiáveis — e decisões ágeis.

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