Por que projetos de dados falham (e como consertar)
Existe uma estatística cruel que circula no mercado de tecnologia: segundo o Gartner, cerca de 85% dos projetos de Big Data e Data Science falham ou nunca entram em produção. No cenário brasileiro, esse número ganha contornos dramáticos devido à pressão por resultados de curto prazo e orçamentos apertados.
Muitos diretores se perguntam por que projetos de dados falham mesmo após investirem milhões em licenças de software e contratações. A resposta raramente é tecnológica. O problema não é o Python ou o Snowflake; o problema geralmente é a desconexão entre a expectativa de negócio e a realidade da engenharia.
Erro 1: Construir o Telhado antes da Fundação
O imediatismo é uma característica marcante da gestão no Brasil. É comum ver empresas querendo implementar Inteligência Artificial Generativa ou Dashboards Preditivos sem ter um Data Warehouse estruturado. É como tentar construir o teto de uma casa sem ter feito o alicerce.
Erro 2: A Cultura do “Analista Herói”
A cultura de dados no Brasil ainda sofre muito com a dependência de indivíduos em vez de processos. Muitas empresas dependem de um único “Analista Herói” que conhece todas as regras de negócio de cabeça e mantém tudo rodando em scripts locais.
Quando esse profissional sai da empresa (o que é comum no mercado aquecido de TI), o projeto morre. A falta de documentação, governança e pipelines automatizados transforma a saída de um funcionário em uma crise operacional.
Erro 3: Tecnologia sem Pergunta de Negócio
Um dos maiores erros de gestão em projetos de dados é tratar a iniciativa como um projeto puramente de TI. Engenheiros constroem pipelines incríveis para dados que ninguém precisa. O resultado? Dashboards bonitos que ninguém acessa depois da primeira semana.
O sucesso só acontece quando a engenharia responde a uma dor real, como:
- “Quanto de estoque preciso para a Black Friday?”
- “Quais clientes estão prestes a cancelar o contrato?”
- “Qual canal de marketing traz o melhor ROI?”
Como virar o jogo: A Estratégia de Outsourcing
Corrigir esses erros internamente é difícil porque exige mudança cultural e técnica simultânea. É aqui que parceiros especializados fazem a diferença. Ao contratar uma consultoria de Engenharia de Dados, você traz:
- Metodologia Validada: Não reinventamos a roda; aplicamos arquiteturas de referência que já funcionaram em dezenas de outros clientes.
- Foco na Fundação: Nós garantimos que a encanamento dos dados (ETL/ELT) seja robusto antes de prometer IA.
- Continuidade: O conhecimento fica documentado na sua empresa, não na cabeça de um funcionário que pode sair amanhã.
Pare de desperdiçar orçamento
Seus dados devem ser um ativo, não um custo. Se você sente que seus projetos de dados estão patinando, talvez seja a hora de parar de tentar fazer tudo sozinho.
Quer entender onde seu projeto está falhando? Agende um diagnóstico técnico gratuito com nossos arquitetos e vamos colocar seu plano de dados nos trilhos.
