IA em dados: o gargalo continua sendo contexto, governança e regra de negócio?
Pessoal, li uma matéria recente da dbt Labs sobre o futuro do papel do analytics engineer e achei que ela toca em um ponto bem importante para quem trabalha ou está entrando na área de dados.
A ideia central é que, com a IA acelerando várias etapas do trabalho, o valor do profissional de dados tende a ficar menos concentrado só em criar modelos, dashboards ou consultas, e mais em garantir que os dados tenham contexto, governança, definição clara de métricas e confiança.
Isso me fez pensar em alguns problemas que parecem muito comuns no dia a dia:
- Métricas com nomes iguais, mas cálculos diferentes;
- Planilhas paralelas virando “fonte oficial” na prática;
- Dashboard consumindo dado sem regra de negócio documentada;
- Área de negócio e área técnica falando linguagens diferentes;
- IA ou BI respondendo rápido, mas em cima de uma base fraca.
Na minha visão, não adianta muito ter IA respondendo perguntas de negócio se a empresa ainda não sabe definir claramente coisas básicas como:
Oq exatamente significa “receita”?
Qual é a fonte oficial daquele indicador?
Quem é o dono do dado?
A métrica foi validada?
A regra de negócio está documentada?
Qto mais rápida fica a geração de análises, maior precisa ser a responsabilidade com a qualidade e o contexto dos dados.
Dado ruim continua gerando decisão ruim. Só que agora com uma aparência mais sofisticada.
Para quem já trabalha com dados no Brasil: vocês também percebem esse movimento?
O mercado está valorizando mais essa parte de governança, modelagem, documentação e alinhamento com o negócio, ou ainda está muito focado só em ferramenta e dashboard?
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