Tabuleiro71% in the cloud, 6% in big data: the blind spot of Brazilian firms
In OECD data, 6.1% of Brazilian firms use big data analytics, against 37.7% on the OECD average, while cloud already reaches 70.6% of them in Brazil.
Brutalit newsroom · 4 min read
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O Brasil adota nuvem e IA em ritmo parecido com o da OCDE, mas usa muito menos análise de big data. O panorama digital que a OCDE publicou em 5 de novembro de 2026 mostra que só 6,1% das empresas brasileiras com 10 ou mais empregados usam análise de big data, contra 37,7% na média da OCDE.
O que aconteceu
A OCDE lançou o seu panorama de economia e sociedade digital de 2026. A mensagem central do relatório é que a adoção de IA acelera, mas poucas empresas integram as tecnologias: só cerca de 12% combinam IA, nuvem e análise de big data.
O anexo estatístico, com dados de 2025, coloca o Brasil lado a lado com o bloco. O país está à frente em nuvem, com 70,6% das empresas comprando esse tipo de serviço, contra 54,6% na média da OCDE, e fica perto em IA, com 17,5% contra 20,3%. Em análise de big data, o Brasil marca 6,1%, contra 37,7%.
A distância aparece em todos os portes. Entre as grandes empresas, 25,4% analisam big data no Brasil, contra 76,1% na OCDE, e nas pequenas a proporção é de 4,5%, contra 33,2%.
Por que importa
Nuvem e IA se compram, enquanto análise de dados depende de hábito. Os números sugerem que a empresa brasileira avança na primeira parte e fica para trás na segunda.
O retrato das combinações deixa isso claro. No Brasil, 62,5% das empresas usam só nuvem. Outras 12,7% usam nuvem com IA, mas sem análise de big data, e apenas 4,6% juntam as três tecnologias. Na média da OCDE, essa integração completa chega a 12,2%, e a 44,0% entre as grandes.
Para quem decide, a leitura é direta. A empresa paga para guardar dados e paga para automatizar tarefas, mas não tem o elo que transforma registro em decisão. O risco é a IA executar em cima de um negócio pouco medido.
O que muda para você
Se você é o dono: tecnologia comprada não é sinônimo de empresa orientada por evidência. Vale perguntar quanto do orçamento de tecnologia vira resposta a uma pergunta de negócio, e quanto vira só armazenamento e licença.
Se você lidera vendas: o histórico de propostas, perdas e renovações provavelmente já está guardado em algum sistema. Ter o dado é o ponto de partida, e a vantagem está em saber qual cliente dá margem, qual canal converte e quando um contrato está prestes a esfriar.
Se você responde pela operação: automatizar um processo que não foi medido acelera também os erros dele. Primeiro, saiba onde a operação perde tempo e dinheiro. Depois, decida o que entregar para a máquina.
O que muda no Brasil
O dado brasileiro enfraquece a desculpa da infraestrutura. Com 70,6% das empresas na nuvem, acima da média da OCDE, o acesso à nuvem não explica a distância. O que falta é capacidade de análise, e isso não se resolve comprando outro sistema.
Também chama a atenção que as grandes empresas brasileiras usem IA quase no mesmo nível das grandes da OCDE (49,6% contra 52,1%), mas analisem big data em proporção três vezes menor (25,4% contra 76,1%). Mesmo quem tem porte e orçamento está pulando etapas.
Para quem compete aqui, isso abre uma oportunidade, porque num mercado em que poucos leem os próprios números a empresa que lê decide antes e erra menos.
A jogada
- Inverta a ordem da próxima compra. Antes de assinar uma nova ferramenta de IA, liste as três perguntas de negócio que ela deveria ajudar a responder e confira se os dados para isso existem e estão organizados.
- Dê dono aos números. Cada indicador que chega à diretoria precisa de um responsável, uma fonte única e uma revisão com data marcada. Sem isso, a análise não vira rotina.
- Meça o que você já paga. Faça um inventário do que está na nuvem hoje e de quanto disso alimenta alguma decisão. O que não alimenta nada é custo, não ativo.
O outro lado
A comparação tem limites. A pesquisa brasileira não cobre o comércio varejista nem as atividades administrativas e de serviços de apoio, o que muda a composição da amostra. A própria OCDE observa que, nos países do sistema estatístico europeu, o indicador se refere a "análise de dados" em geral, sem especificar big data, o que pode deixar a comparação com o Brasil desigual.
Além disso, usar análise de big data não é a única forma de decidir com evidência. Muitas empresas fazem boa gestão com planilhas e indicadores simples, que não entram nessa estatística. O dado da OCDE mede a adoção de uma tecnologia e deixa de fora a qualidade das decisões.
Por fim, o anexo mede adoção e nada diz sobre resultado. Ele não prova que quem combina as três tecnologias lucra mais. Mostra onde o Brasil está fora da curva, e isso já é motivo suficiente para revisar a ordem dos investimentos.
Brazil adopts cloud and AI at a pace similar to the OECD's, but uses far less big data analytics. The digital outlook the OECD published on November 5, 2026 shows that only 6.1% of Brazilian companies with 10 or more employees use big data analytics, against 37.7% on the OECD average.
What happened
The OECD released its 2026 Digital Economy and Society Outlook. The report's central message is that AI adoption is accelerating, but few companies integrate these technologies: only about 12% combine AI, cloud and big data analytics.
The statistical annex, with 2025 data, puts Brazil side by side with the OECD. The country is ahead in cloud, with 70.6% of companies buying this type of service against 54.6% on the OECD average, and close in AI, at 17.5% against 20.3%. In big data analytics, Brazil stands at 6.1%, against 37.7%.
The gap appears at every company size. Among large companies, 25.4% analyze big data in Brazil, against 76.1% in the OECD, while among small ones the share is 4.5% against 33.2%.
Why it matters
Cloud and AI can be bought, whereas data analytics depends on habit. The numbers suggest that Brazilian companies are moving ahead on the first and falling behind on the second.
The breakdown by combination makes this clear. In Brazil, 62.5% of companies use cloud only. Another 12.7% use cloud with AI but without big data analytics, and only 4.6% bring all three technologies together. On the OECD average, that full integration reaches 12.2%, and 44.0% among large companies.
For decision-makers, the takeaway is straightforward. The company pays to store data and pays to automate tasks, but lacks the link that turns records into decisions. The risk is AI running on top of a business that is barely measured.
What changes for you
If you are the owner: buying technology does not make a company evidence-driven. It is worth asking how much of the technology budget turns into answers to business questions, and how much becomes mere storage and licenses.
If you lead sales: the history of proposals, losses and renewals is probably already stored in some system. Having the data is the starting point, and the advantage lies in knowing which customer delivers margin, which channel converts and when a contract is about to go cold.
If you run operations: automating a process that has not been measured also speeds up its errors. First, find out where the operation loses time and money. Then decide what to hand over to the machine.
What changes in Brazil
The Brazilian data weakens the infrastructure excuse. With 70.6% of companies in the cloud, above the OECD average, access to the cloud does not explain the gap. What is missing is analytical capability, and that cannot be solved by buying another system.
It is also striking that large Brazilian companies use AI at almost the same level as large OECD companies (49.6% against 52.1%), yet analyze big data at a rate three times lower (25.4% against 76.1%). Even companies with scale and budget are skipping steps.
For those competing here, this opens an opportunity, because in a market where few read their own numbers, the company that does decides sooner and makes fewer mistakes.
The play
- Reverse the order of your next purchase. Before signing up for a new AI tool, list the three business questions it should help answer and check whether the data for them exists and is organized.
- Give the numbers an owner. Every metric that reaches the executive team needs an owner, a single source and a scheduled review. Without that, analysis does not become routine.
- Measure what you already pay for. Take an inventory of what is in the cloud today and how much of it feeds any decision. Whatever feeds nothing is a cost, not an asset.
The other side
The comparison has limits. The Brazilian survey does not cover retail trade or administrative and support service activities, which changes the composition of the sample. The OECD itself notes that, in countries of the European statistical system, the indicator refers to "data analytics" in general, without specifying big data, which may make the comparison with Brazil uneven.
Moreover, using big data analytics is not the only way to make evidence-based decisions. Many companies manage well with spreadsheets and simple metrics, which do not show up in this statistic. The OECD data measures adoption of a technology and leaves out the quality of decisions.
Finally, the annex measures adoption and says nothing about results. It does not prove that companies combining all three technologies are more profitable. It shows where Brazil is off the curve, and that alone is reason enough to revisit the order of investments.
What to watch
- Whether the share of Brazilian companies using data analytics grows in upcoming updates of the OECD's technology-use database, or whether AI keeps advancing on its own.
- The gap among large companies: 25.4% use big data analytics in Brazil, against 76.1% on the OECD average.
- The advance of AI among small Brazilian companies (14.9%), already close to the OECD average for the same size (17.5%).
Questions to take to the meeting
If we already have cloud and AI, why worry about data analytics?
Because cloud stores and AI executes, but analytics tells you what to do. In Brazil, the most common combination after cloud alone is cloud with AI but no big data analytics (12.7% of companies), which may indicate automation without structured analysis of the company's own data.
What three business questions should our data answer today but doesn't?
Choose questions tied to revenue, margin and risk, such as which customers are profitable, where the operation loses money and what precedes a cancellation. If no one can answer with a number, the bottleneck lies in analytics, and switching tools will not fix it.
Who in the company owns the numbers executives use to make decisions?
It needs to be a named person, with deadlines and a review routine. Data without an owner becomes a report no one reads, however good the technology behind it.
Strategy, positioning, data and technology for those who decide. Written by the team that builds the machine.
Read the move before it becomes a headline.
The strategic reading of what is changing competition between companies, with the move to put into practice.
