Por que a gente precisa parar de tratar dados como moeda de troca gratuita
A maioria das empresas que eu já vi tentar estruturar uma operação de dados séria simplesmente falhou nos primeiros dois anos. Não por falta de orçamento ou de ferramentas bonitas. O problema é que eles começaram pela infraestrutura antes de entender o que realmente precisavam construir em cima dela. Eu vi um time montar um data lake completo, com integração em tempo real, e perceber seis meses depois que não tinham ninguém capaz de interpretar os dados sem depender do consultor que tinha contratado. O que eu aprendi na prática foi que o desenvolvimento de capacidade técnica é uma questão muito mais simples e muito mais difícil do que parece. Simples porque não exige ferramentas caras. Difícil porque exige mudar a forma como as pessoas trabalham todos os dias.
diante atual produção de dados devemos desenvolver a capacidade para operar sem depender de terceiros
Quando você entra no cenário atual, onde cada ferramenta promete transformar sua operação em quinze minutos, a verdade é que a produção de dados séria nunca foi tão acessível nem tão caótica. A barreira de entrada technical diminuiu drasticamente. Ferramentas como dbt, Airflow gerenciado, Snowflake e até plataformas low-code permitem que uma pessoa com conhecimento básico de SQL construa pipelines funcionais em dias. Mas isso criou um problema novo: ninguém sabe quando algo está errado até o relatório mostrar números impossíveis. Eu passei três semanas investigando uma inconsistência em dados de vendas que vinha de um pipeline automatizado. O problema era um campo de data que estava em fuso horário diferente do resto da tabela. Ninguém no time percebeu porque o pipeline "funcionava". Ele rodava limpo, sem erros, entregue no prazo. Só que os dados estavam deslocados. Isso me mostrou que a primeira habilidade que você precisa desenvolver não é técnica, é a capacidade de questionar o dado antes de confiar nele. E isso exige tempo. Tempo que a maioria dos times não tem porque estão ocupados entregando.
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A parte contra-intuitiva aqui é que investir em qualidade de dados no início costuma ser mais rápido do que gastar tempo consertando depois. Eu já vi equipes que passaram uma semana inteira construindo checks de qualidade básicos e validações automáticas. No final, esse tempo todo foi recuperado em duas semanas porque pararam de passar correções manuais a cada semana. O paradoxo é que a pressa em entregar primeiro empurra a complexidade para frente, e ela sempre cobra juros altos. Outro ponto que as pessoas ignoram é a governança leve. Não precisa de uma governança pesada com comitês e aprovações que travam tudo. Mas precisa de regras mínimas: nomes de colunas consistentes, documentação básica de cada campo, e pelo menos uma pessoa responsável por validar a origem de cada dado crítico. Sem isso, você constrói uma casa de cartas. Cada novo relatório pode contradizer o anterior, e ninguém consegue saber qual está certo.
O maior erro que eu vejo sendo cometido é tentar escalonar a produção de dados antes de estabilizar o que já existe. As empresas querem automação, dashboards em tempo real, e previsões com machine learning, mas ainda não têm uma lista limpa de clientes cadastrados. É como querer construir o último andar de um prédio sem terminar o primeiro. Dá trabalho, é chato, mas é obrigatório. A capacidade de lidar com dados brutos, sujos e mal documentados é a que mais faz diferença no dia a dia. Não a ferramenta mais avançada.
