Ao longo da minha carreira, passei por diversas empresas de variados segmentos, e na maioria delas trabalhei em projetos relacionados a dados. Realizei extração e transformação de dados, criação de dashboards, data warehouses e data lakes, além da estruturação de catálogos de dados, entre outras atividades.
Em muitas dessas situações, observei uma preocupação maior com as ferramentas, o aspecto final do dashboard e o intervalo de atualização, do que necessariamente com as perguntas que o projeto visava responder e com o objetivo do projeto.
Cansei de ver e entregar projetos excelentes, alguns até premiados, que não eram utilizados. Para mim, o problema era sempre o mesmo: as pessoas têm dificuldade em refletir sobre as perguntas essenciais. Por que eu quero? Por que eu preciso? No que isso vai me ajudar? Este projeto está alinhado com a estratégia da empresa? O que eu preciso medir? Tenho todos os dados para medir o que preciso? Esses dados me ajudam a tomar as ações necessárias? Quais ações quero tomar com base nessas informações?
É claro que, em muitas situações, é mais complexo que isso. Existem interesses conflitantes dentro das empresas que fazem com que, ao desejar um projeto que melhore a rentabilidade da empresa, se acabe com um dashboard gerencial que atende a três áreas, nenhuma completamente, e que não contempla todas as variáveis necessárias para apurar a rentabilidade. As pessoas tendem a seguir a maré e não se questionar, porque questionar leva a reflexões nem sempre agradáveis, que exigem mudanças. Parar um projeto, refazer levantamentos, envolver novas pessoas, etc.
Com o advento das IAs generativas no ambiente de trabalho, tenho a impressão de que isso pode piorar um pouco. Os processos tendem a se acelerar com o aumento da produtividade, mas as pessoas se questionarão cada vez menos.
De qualquer forma, acredito ser um bom caminho buscar as respostas para algumas dessas perguntas. Não é certo que obterá todas as respostas, mas ao menos terá um maior entendimento do cenário em que está inserido.
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