Produtos de Dados Escaláveis: Um Guia Prático em 8 Passos
À medida que as organizações se tornam cada vez mais movidas por dados, práticas ineficazes de desenvolvimento e gestão de produtos de dados vêm se tornando um entrave estratégico. A capacidade de escalar, reutilizar e extrair valor incremental desses ativos diferencia empresas líderes daquelas que apenas “fazem projetos de dados”.
O que é um Produto de Dados?
Produto de dados é qualquer conjunto de dados estruturado, documentado, com governança e acessível, gerenciado como produto e não “pipelines apenas”. São preparados para atender múltiplos casos de uso de negócios, de forma consistente e escalável. Mais do que dados organizados, um produto de dados é construído para gerar valor recorrente e suportar decisões e operações críticas de negócio.
A triggo.ai é pioneira na abordagem sobre produtos de dados, mencionamos artigos sobre o tema desde 2022.
Os 8 Passos Essenciais para Construção e Gestão de Produtos de Dados
1) Priorize Valor, Não Apenas Dados Melhores
O foco deve estar no valor gerado pelos produtos de dados, não na simples melhoria dos dados em si. Programas bem-sucedidos começam identificando casos de uso de alto impacto para o negócio e priorizando-os. É comum ver esforços dispersos e recursos alocados sem alinhamento com as oportunidades reais de valor.
A liderança deve construir um mapa de casos de uso e suas dependências de dados, agrupando aqueles que compartilham conjuntos semelhantes. Se não houver mais de um caso relevante associado a um determinado conjunto de dados, não faz sentido investir na criação de um produto de dados.
2) Entenda a Economia dos Produtos de Dados
Produtos de dados são investimentos de base que ganham eficiência com o tempo. O maior benefício não está apenas no primeiro uso, mas na reutilização para novos casos, reduzindo custos incrementais e acelerando a geração de valor.
Ao centralizar a coleta, limpeza e estruturação dos dados em produtos reutilizáveis, as empresas amortizam o custo inicial e criam um efeito de roda de inércia (flywheel) de valor e eficiência operacional.
Principais implicações:
- Criar menos produtos, porém mais estratégicos;
- Comunicar claramente o valor para negócios e stakeholders;
- Alinhar recursos e KPIs à performance e reutilização.
3) Construa Produtos de Dados Preparados para Escalar
A engenharia dos produtos de dados precisa ser pensada para crescimento e flexibilidade. Produtos improvisados, sem arquitetura planejada, acabam limitando futuros ganhos de escala e reutilização.
Boas práticas:
- Modelar para fácil evolução e inclusão de novas fontes;
- Integrar com sistemas e APIs padronizadas;
- Oferecer acesso fácil via marketplace interno;
- Automatizar o máximo possível com DataOps;
- Organizar dados em domínios confiáveis, com padrões e fontes oficiais.
4) Implemente Gestão de Produtos de Dados como um Negócio
Tratar produtos de dados como projetos técnicos isolados compromete a geração de valor. É essencial adotar uma gestão orientada a produto com DPOs (Data Product Owners) capacitados, focados não apenas na entrega técnica, mas no retorno para o negócio.
Diretrizes:
- Nomear DPOs com visão de valor e fluência em negócios;
- Garantir envolvimento das áreas comerciais desde o início;
- Orquestrar governança e integração entre áreas e sistemas;
- Monitorar KPIs de performance e valor gerado.
5) Integre IA Generativa no Ciclo de Desenvolvimento
Ferramentas de IA generativa vêm revolucionando a forma como produtos de dados são planejados, desenvolvidos e mantidos. Elas reduzem o tempo de desenvolvimento, automatizam tarefas repetitivas e possibilitam explorar dados não estruturados.
Principais aplicações:
- Criação de user stories e critérios de aceitação;
- Geração automatizada de código e pipelines;
- Testes de qualidade e privacidade de dados;
- Processamento de novos dados não estruturados (textos, imagens, vídeos).
6) Implemente Governança de Valor e Métricas de Uso
Mesmo produtos de dados bem desenvolvidos podem perder relevância ou não gerar o retorno esperado se não houver uma governança contínua de valor e uso. Empresas devem estabelecer um modelo de gestão que acompanhe o desempenho dos produtos ao longo do tempo.
Ações recomendadas:
- Criar dashboards de valor gerado por produto;
- Monitorar reutilização e eficiência incremental;
- Ajustar domínios e casos de uso conforme as demandas de negócio;
- Encerrar ou reestruturar produtos de baixo retorno;
- Integrar as métricas de valor de dados aos indicadores corporativos.
7) Gerencie e Evolua Produtos de Dados Continuamente
Muito além de desenvolver um produto de dados e buscar novos casos de uso, é fundamental tratá-lo como um produto vivo, que deve ser monitorado, ajustado e aprimorado conforme o feedback dos usuários e a evolução das necessidades do negócio.
A experiência em produtos de software mostra que o verdadeiro valor vem da melhoria contínua, e com dados não é diferente. Produtos de dados precisam ter ciclos de feedback estruturados com seus usuários, incluindo reuniões de revisão periódicas, métricas de utilização e satisfação, e melhorias planejadas no roadmap.
Ações recomendadas:
- Criar canais regulares de escuta ativa dos usuários de dados;
- Analisar uso real dos produtos e ajustar funcionalidades e formatos;
- Atualizar os produtos para incorporar novas fontes ou melhorias de performance;
- Remover campos, atributos e regras obsoletas que impactam a eficiência;
- Comunicar periodicamente as evoluções aos stakeholders.
8) Forme Equipes Estáveis, Duradouras e Responsáveis pelo Ciclo End-to-End
Um dos erros mais recorrentes em programas de dados é separar equipes de construção e de operação, replicando o modelo antigo de TI que leva à estagnação, desalinhamento e ineficiências. Produtos de dados devem ser geridos por equipes multidisciplinares estáveis, responsáveis por todo o ciclo de vida: concepção, desenvolvimento, manutenção e evolução.
Assim como em produtos digitais e software modernos, times de dados responsáveis de ponta a ponta garantem maior domínio sobre os dados, mais agilidade para resolver problemas e mais alinhamento com os objetivos de negócio.
Boas práticas:
- Designar times fixos de produto de dados com papéis claros;
- Garantir presença de DPOs, engenheiros de dados, analistas de negócios e especialistas de domínio;
- Definir KPIs e OKRs de produto para a equipe completa;
- Evitar repasses entre equipes e transferências de responsabilidades;
- Manter a equipe atuando sobre o mesmo produto por ciclos longos, com atualização constante de prioridades.
Conclusão
Produtos de dados não são apenas um recurso técnico, são ativos estratégicos de negócios. Empresas que estruturam seus programas seguindo esses oito princípios, conseguem não só capturar valor mais rápido, mas construir uma base sólida para a geração de valor incremental contínuo.
O segredo está em disciplinar as prioridades, organizar a economia dos produtos, investir em engenharia de qualidade, formar lideranças de produto com mentalidade de negócios, usar IA generativa de forma estruturada e manter uma governança rigorosa de valor e uso.
A triggo.ai atua na fronteira de Data & AI, implementando soluções robustas e inovadoras de IA Generativa e aplicando metodologias de Data Products Management para elevar e acelerar a jornada Data Driven das organizações. Fale com um de nossos consultores especialistas!
