Por Daniel Estevam, Diretor de Inteligência de Dados da Watch
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…
