Por trás de todo dashboard no Power BI tem alguém lidando com dado sujo, tabela sem dono, pedido urgente com prazo de ontem, e aquele clássico: “dá pra só puxar esse campinho aqui?”
A verdade é que estruturar uma área de dados não é sobre dashboards bonitos. É sobre conhecer o negócio, criar confiança, previsibilidade e escala em um ambiente caótico por natureza.
Antes de criar uma estrutura, cada entrega é uma aventura. Alguns clássicos como tudo é urgente e importante (spoiler: não era), lógica escondida no dashboard, excel e tabelas voando sem dono e “por que o resultado bate no seu relatório, mas não no meu?” eram comuns. E o pior: ninguém sabia por onde começava uma entrega nem como ela terminava.
A partir disso, criamos uma esteira de 7 etapas, tipo fábrica lean, para capturar a entrada de projetos de dados. E aqui um ponto importante: não estamos falando só de dashboards. Esse fluxo atende qualquer demanda de dados: dashboards, automações, estudos de mercado, implantação sistêmica, etc. Tudo com checklist, priorização, responsável e validação.
O básico sempre funciona, e ter as ferramentas certas ajuda muito, ou seja, é preciso sim investir em estrutura. É sim necessário ter um data/lake house centralizado, ETL low-code, transformações modulares e visualização de dados padronizada.
Também é essencial ter um time multidisciplinar com donos de cada tarefa, ou seja, profissionais com papéis claros, por exemplo, o gestor de BI traduz o pedido e ajuda a priorizar a esteira, o engenheiro de dados organiza e documenta, o especialista de automação integra e acelera, o analista de BI monta com base na camada analytics e o analista de processos garante governança e documentação bem-feita.
Nessa linha, a base de confiança está em um catálogo de dados no qual todo ativo tem dono, descrição e localização, um glossário oficial e regras de negócio documentadas. Como resultado, os times obtém menos retrabalho, mais confiança e mais tempo para pensar.
A mentalidade é baseada no problema e não na solução, visto que uma boa solução nasce de entendimento claro. Antes de abrir o Power BI ou escrever a primeira linha de SQL, é preciso saber qual dor real estamos resolvendo. É fácil cair na armadilha de entregar rápido o que foi pedido — difícil é entregar o que realmente faz diferença.
Por isso, cada demanda começa com perguntas como: “pra quem isso importa?”, “qual decisão depende disso?”, “o que muda se entregarmos isso certo (ou errado)?”. Só depois vem a execução.
E depois de tudo isso, vem a dúvida: “agora acabou?” Não. Esse é só o básico. Montamos uma estrutura enxuta, funcional e que entrega valor. Mas ainda tem muito pela frente: o desafio é fazer isso rodar em escala diariamente, com consistência — e dar mais foco em temas que estão bombando no mercado: IA, Machine Learning, Agents, predições, copilots…
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MAYTE LUCHTEMBERG LOPES
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